写一个用opencv检测烟盒的代码

以下是一个简单的基于 OpenCV 的烟盒检测代码示例：

import cv2

# 加载图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('smoking.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 加载烟盒模板并转换为灰度图像
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 使用模板匹配算法进行匹配
res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置匹配阈值
threshold = 0.8

# 获取匹配结果中大于阈值的坐标
loc = cv2.findNonZero(res > threshold)

# 在原始图像中绘制矩形框
for pt in loc:
    x, y = pt[0]
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + template.shape[1], y + template.shape[0]), (0, 0, 255), 2)

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

在这个示例代码中，我们使用 `cv2.imread()` 加载原始图像和烟盒模板，然后使用 `cv2.cvtColor()` 将原始图像转换为灰度图像。接下来，我们使用 `cv2.matchTemplate()` 函数进行模板匹配，并使用阈值来过滤掉匹配值低于阈值的结果。最后，我们使用 `cv2.rectangle()` 在原始图像中绘制矩形框来标记烟盒的位置。