Python蘋果分揀機利用了Python的強大編程能力和機器視覺技術，可以自動對蘋果進行分揀。

該程序使用OpenCV庫實現圖像的讀取和處理，在RGB顏色空間中確定紅色和黃色的范圍，把圖像中的蘋果分離出來，并通過形態學變換，去除掉雜質和噪聲。

import cv2
import numpy as np
#讀取圖片
img = cv2.imread('apples.jpg')
#確定紅色和黃色的閾值
lower_red = np.array([0,60,60])
upper_red = np.array([10,255,255])
mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
lower_yellow = np.array([26,43,46])
upper_yellow = np.array([34,255,255])
mask_yellow = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
#提取蘋果輪廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_red+mask_yellow, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
cnt = contours[i]
area = cv2.contourArea(cnt)
if area< 1000 or area >10000:  #排除面積過小或過大的輪廓
continue
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

經過上述處理，蘋果被正確地分離并框出。接下來可以根據蘋果的顏色、大小等特征進行分類和分揀。

除了蘋果分揀，Python在機器視覺、數據分析、自然語言處理等領域也有廣泛應用，成為了一種強大且易學易用的編程語言。