要用OpenCV-Python提取具有某种颜色特征的图像，可以按照以下步骤进行：

读取图像
使用OpenCV的imread函数读取图像，例如：
python
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import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
将图像从BGR格式转换为HSV格式
HSV是一种更适合颜色分析的颜色空间。使用cvtColor函数将图像从BGR格式转换为HSV格式，例如：
python
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hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
确定要提取的颜色范围
在HSV空间中，颜色由色相（H），饱和度（S）和明度（V）三个值组成。确定要提取的颜色范围，例如蓝色范围为：
python
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lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])
提取颜色
使用inRange函数提取在颜色范围内的像素，例如：
python
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mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_blue, upper_blue)
对提取的图像进行处理
对提取的图像进行形态学处理，例如开操作（先腐蚀后膨胀）以去除噪点：
python
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kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
将提取的图像与原图像进行合并
使用bitwise_and函数将提取的图像与原图像进行合并，例如：
python
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res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
最后，可以将合并后的图像显示出来，例如：

python
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cv2.imshow('image',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
完整代码如下：

python
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import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])

mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_blue, upper_blue)

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

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

cv2.imshow('image',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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