要使用OpenCV-Python来提取具有某一种颜色特征的图像，可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：OpenCV和NumPy。

   import cv2
   import numpy as np
   
2. 读取图像并将其转换为HSV颜色空间（相比于RGB颜色空间更好用于颜色分离）。

   img = cv2.imread('example.jpg')
   hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
   
3. 定义要查找的颜色范围，这里以红色为例。

   lower_red = np.array([0, 50, 50])
   upper_red = np.array([10, 255, 255])
   mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
   
   在上述代码中，我们使用`cv2.inRange()`函数来创建一个掩膜，将指定范围内的颜色设为白色，其他颜色设为黑色。

4. 对原始图像和掩膜进行位运算，提取具有指定颜色特征的图像。

   res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
   
   在上面的代码中，我们使用`cv2.bitwise_and()`函数对原始图像和掩膜进行位运算，仅保留在指定颜色范围内的像素。

5. 显示提取出的图像。

   cv2.imshow('result', res)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   
   在上面的代码中，我们使用`cv2.imshow()`函数来显示提取出的图像，并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数来等待用户按下任意按键并关闭所有窗口。

综上所述，以下是一个完整的示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)

cv2.imshow('result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这个代码将提取出具有红色特征的图像。你可以根据需要修改颜色范围和图像路径。
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