图像识别检测python代码

图像识别检测在Python中通常使用深度学习库如TensorFlow、Keras或PyTorch来实现，特别是利用预训练的模型比如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。一个简单的例子可能是使用开源框架如Detectron2或YOLO（You Only Look Once）。

下面是一个使用YOLOv5的简单代码片段，它展示了如何加载模型并进行实时物体检测：

import cv2
from yolov5 import YOLO

# 加载预训练的YOLO模型
model = YOLO()

# 读取一张图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 检测图像中的物体
results = model.detect(img)

# 显示结果
for obj in results:
    x, y, w, h = obj['bbox']
    label = obj['class']  # 类别标签
    score = obj['score']  # 置信度
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绘制边界框
    cv2.putText(img, f'{label}: {score:.2f}', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Detection', img)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，`detect`函数会返回包含每个检测到对象信息的列表，然后你可以根据需要显示这些信息。