Python是一种流行的编程语言，被广泛应用于人工智能、机器学习和计算机视觉等领域。在计算机视觉中，图像处理是一个重要的方向。其中，色块识别是一种重要的技术，可以用于物体识别、颜色分类和图像分割等方面。

import cv2
import numpy as np
#读取图像数据
img = cv2.imread('color_blocks.jpg')
#定义颜色空间范围
lower_range = np.array([0,50,50])
upper_range = np.array([10,255,255])
#将图像转换到HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#基于颜色空间范围，提取颜色块
mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range)
#展示结果
cv2.imshow('Image', img)
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用了OpenCV库，通过读取图像数据并将其转换到HSV颜色空间，基于颜色空间范围提取颜色块，并展示结果。可以发现，通过这种方法可以方便、快速地对图像中的色块进行识别和提取，为后续的图像处理和分析提供了基础。