图像处理的一般流程如下：
第一步：
如果是不需要对颜色进行特殊区分的， 就直接先转为灰度图。
有特殊需求的，可以转换到HSV色彩空间进行处理，参考opencv：http://opencv-python- tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_colorspaces/py_colorspaces.html#converting-colorspaces
具体阈值可以参考：
https://www.cnblogs.com/wangyblzu/p/5710715.html
该连接中， s的部分可以根据实际情况调整， 实验表明， 提取红色时候， 有时候s可以取到6...
第二步：
提取感兴趣的区域，可以使用矩形框检测（cv2.findContours）、直线检测（LSD边缘检测法， Hough变换）.找到对应区域后，进行（仿射变换、投影变换）变换，对图像进行矫正。
在这一步涉及的理论就比较多了，涉及到对图像的滤波去噪处理（一般推荐中值滤波cv2.blur)、 对比度（直方图均衡化）和亮度变换（gama变换），具体问题具体分析解决。关于这些方法和解释，后续在不断完善。
第三步：
对根据实际需求对目标区域处理： 坐标计算识别、或者二维码解析等等。
http://www.hanbotec.com/