要识别一张图片中的半透明元素，可以使用以下步骤：

1. 读取图片并将其转换为RGBA格式（包含alpha通道）。
2. 使用阈值化技术将alpha通道中的像素值转换为二进制值（0或255），这样就能够将半透明像素与不透明像素分开。
3. 使用轮廓检测技术查找所有的轮廓，包括半透明像素和不透明像素的轮廓。
4. 对所有轮廓进行筛选，只保留半透明像素的轮廓。
5. 可以将筛选出的半透明轮廓进行特征提取，如面积、周长等，或者使用模板匹配技术进一步识别图像中的半透明元素。

下面是一个示例代码，可以识别一张图片中所有半透明的元素：

import cv2

# 读取图片并转换成RGBA格式
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 阈值化alpha通道
_, alpha = cv2.threshold(img[:, :, 3], 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找所有轮廓
contours, _ = cv2.findContours(alpha, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选半透明轮廓
transparent_contours = []
for contour in contours:
    # 计算轮廓的面积和周长
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    # 如果面积和周长都比较小，则认为是半透明轮廓
    if area < 100 and perimeter < 50:
        transparent_contours.append(contour)

# 绘制半透明轮廓
cv2.drawContours(img, transparent_contours, -1, (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了cv2.findContours函数来查找所有轮廓，使用cv2.drawContours函数绘制轮廓。在轮廓筛选的过程中，我们根据轮廓的面积和周长来判断是否是半透明轮廓，这些阈值可以根据实际情况进行调整。