``` # 这里加入车辆检测算法，例如YOLO或其他方法 detected_vehicles = detect_vehicles(frame) # 假设有个检测函数 ```帮助我实现车辆检测算法

在Python中，要实现车辆检测算法，比如利用You Only Look Once (YOLO)方法，你需要先安装相关的库（如OpenCV、Darknet或TensorFlow-YOLOv3），然后编写以下步骤：

1. **导入必要的库**:

   import cv2
   from yolov3.detect import YOLO  # 假设有一个名为detect.py的YOLOV3模块

2. **加载预训练模型**:

   yolo = YOLO(weights_path='yolov3.weights', config_path='yolov3.cfg')  # 需要YOLO的配置文件和权重文件路径

3. **读取视频帧或摄像头流**:

   cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')  # 或者0 for default camera
   while True:
       ret, frame = cap.read()
       if not ret:
           break

4. **执行车辆检测**:

   detected_vehicles = yolo.detect_objects(frame, threshold=0.5)  # 检测并返回车辆的位置及其置信度

`detect_objects` 函数会应用YOLO的算法在给定帧上寻找车辆，并返回可能的车辆位置和其可信度。

5. **处理检测结果**:

   for vehicle in detected_vehicles:
       x, y, w, h = vehicle['bbox']
       label = vehicle['label']  # 可能是'car' or 'truck'
       cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 在原图上绘制矩形框
       cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

6. **显示带有标记的图像**:

   cv2.imshow('Vehicle Detection', frame)
   key = cv2.waitKey(1)
   if key == ord('q'):
       break

完成上述代码后，你应该能看到实时的视频流中车辆被检测并标出。运行程序时记得检查模型文件路径是否正确。有关YOLO的具体细节，请查阅相应的教程或文档。如果你想要了解其他车辆检测方法（比如SSD、Faster R-CNN等），替换掉`yolov3.detect`的部分即可。