请提供上述python代码

很抱歉，您没有提供具体的Python代码示例。如果您需要关于Python编写与智能车检测转向箭头相关的代码解释，我可以为您概述基本框架：

import cv2
from PIL import Image
import pytesseract
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util

# 加载预训练的TensorFlow模型 (例如SSD)
detection_model = load_detection_model('ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17')

# 加载图像
image_path = 'arrow_sign.jpg'
img = Image.open(image_path)

# 对图像进行预处理
image_np = np.expand_dims(np.asarray(img, dtype=np.uint8), 0)

# 执行对象检测
output_dict = detection_model.detect(image_np)

# 获取箭头区域
boxes = output_dict['detection_boxes'][0]
for box in boxes:
    box_class = output_dict['detection_classes'][0][int(box*len(output_dict['detection_classes'][0]))]
    
    # 判断箭头类别（左转或右转）
    if is_left_arrow(box):
        arrow_direction = 'left'
    elif is_right_arrow(box):
        arrow_direction = 'right'
    else:
        arrow_direction = None
    
    # 可视化结果（这里只是示例，实际应用可能需要进一步处理）
    annotated_image = vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
        img,
        box,
        class_names,
        output_dict['detections'][0],
        category_index,
        use_normalized_coordinates=True,
        line_thickness=8)

# 输出箭头方向
print(f"Detected a {arrow_direction} turn arrow.")

# 提取文本内容（如果需要文字描述，可以使用tesseract OCR）
text = pytesseract.image_to_string(annotated_image)

在这个例子中，我们假设已经有一个预先训练好的对象检测模型（`load_detection_model`函数），并使用`cv2`和`PIL`库读取和处理图像。然后通过模型预测出箭头位置，并利用自定义函数`is_left_arrow`和`is_right_arrow`判断箭头的方向。

请注意，这个代码只是一个简化版的说明，实际项目中可能需要更复杂的图像处理、数据预处理和模型调整。