想要制作一个重复色识别工具，求帮助。

想要制作一个重复色识别工具

（在一个二值化的图片中，有许多的颜色，找到相同的颜色。并将相同的颜色用红色线连接在一起）

本人不会写代码，想请教帮助。
在下面这张图中有许多在蓝色方框（方框的颜色可以指定具体的RGB值）中的颜色，
通过工具或者程序直接将每个方框中颜色的RGB值进行比较。
如果相同就用红色线连接在一起，没有相同颜色就不标记或者提示无相同颜色。

img

具体内容可以参考视频https://www.bilibili.com/video/BV1rS4y1B7pm?spm_id_from=333.337.top_right_bar_window_custom_collection.content.click&vd_source=5f9199e24ff5938598311ef0e4332b0b 从8:13开始到15:14讲解了具体的编程思路。
只需要实现最后一个重复色检查就可以了。
我想要达到的结果

img

我参考的代码
import cv2  
import numpy as np  
image_path = "test.png"  # 图片路径  
img = cv2.imread(image_path)  
#转化成HSV颜色空间  
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)  
#筛选蓝色，得到二值图  
mask = cv2.inRange(hsv, (100,43,46), (124,255,255))  
#绘制框的图像  
imgResult = cv2.copyTo(img,mask)  
img_be = cv2.copyTo(img,mask)  
#设置核  
kernel = np.ones((6,6),np.uint8)  
#开运算  
# op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算，指的是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作  
# op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算， 指的是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作  
# 开运算：表示的是先进行腐蚀，再进行膨胀操作  
# 闭运算：表示先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作  
opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  
#寻找轮廓  
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
#矩形列表  
box_ji=[]  
#根据轮廓绘制矩形  
for i in range(len(contours)):  
    area = cv2.contourArea(contours[i])  
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])  
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)  
    rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) #提取矩形坐标  
    box = cv2.boxPoints(rect)  
    box = np.int0(box)  
    angle =abs(abs(rect[2])-45)  
    length = max(rect[1])  
    width = min(rect[1])  
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)  
    box_ji.append(box)  
#收集长度，根据长度进行匹配合适连接在一起的两个矩形  
length_ji=[]  
for b in box_ji:  
    length_ji.append(b[2][1]-b[1][1])  
#如果长度差在0.3之间，则匹配成功  
ans_ji=[]  
for l in range(len(length_ji)-1):  
    for j in range(l+1,len(length_ji)):  
        if -0.3<=length_ji[l]-length_ji[j]<=0.3:  
            ans_ji.append((l,j))  
#选择作为框的4个点，选择的顺序和矩形的边的位置和矩形的x，y坐标有关，为的是框选出最大的区域  
kuan=[]  
for a in ans_ji:  
    if box_ji[a[0]][0][0]<box_ji[a[1]][2][0]:  
        kuan.append([list(box_ji[a[0]][0]),list(box_ji[a[0]][3]),list(box_ji[a[1]][2]),list(box_ji[a[1]][1])])  
    else:  
        kuan.append([list(box_ji[a[0]][1]), list(box_ji[a[0]][2]), list(box_ji[a[1]][3]), list(box_ji[a[1]][0])])  
#绘制矩形  
for k in  kuan:  
    kuang_=cv2.rectangle(imgResult, k[1], k[3],  (0, 0, 255), thickness=1, lineType=4)  
  
height = img_be.shape[0]
width = img_be.shape[1]
img_be = cv2.resize(img, (int(width / 2), int(height / 2)))
height = mask.shape[0]
width = mask.shape[1]
mask = cv2.resize(mask, (int(width / 2), int(height / 2)))  
cv2.imshow("Mask", mask)
height = kuang_.shape[0]
width = kuang_.shape[1]
kuang_ = cv2.resize(kuang_, (int(width / 2), int(height / 2))) 
cv2.imshow("final",kuang_)
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
img = cv2.resize(img, (int(width / 2), int(height / 2)))
cv2.imshow('resize after', img)
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()
暂时得到的结果

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