车前障碍物检测pathon代码

以下是一个基于Python的车前障碍物检测代码示例：

import cv2

# 读取视频文件，也可以使用摄像头实时获取视频流
capture = cv2.VideoCapture("test.mp4")

# 创建Haar级联分类器，这里使用的是OpenCV自带的分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier("cars.xml")

# 循环读取视频帧
while True:
    # 读取一帧视频
    ret, frame = capture.read()

    # 将当前帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用分类器检测车辆
    cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)

    # 绘制检测到的车辆矩形框
    for (x, y, w, h) in cars:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

    # 显示处理后的帧
    cv2.imshow("Car Detection", frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放资源
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，代码使用了OpenCV提供的Haar级联分类器进行车辆检测，可以将其替换为其他检测算法或模型。另外，代码中使用了cv2.imshow()函数显示处理后的视频帧，需要在运行代码时确保可以弹出窗口显示图像。