帮我写一个OpenCV实现车辆识别的Python代码

好的，以下是一个使用OpenCV实现车辆识别的Python代码示例：

import cv2

# 加载已经训练好的车辆识别模型
car_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头中的一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将图片转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用Haar Cascade分类器检测车辆
    cars = car_classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # 在图片中标注车辆
    for (x, y, w, h) in cars:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

    # 显示标注后的图片
    cv2.imshow('Car detection', frame)

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

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先加载了已经训练好的车辆识别模型，然后打开摄像头，循环读取摄像头中的每一帧，将图片转换为灰度图，使用Haar Cascade分类器检测车辆，然后在图片中标注车辆。最后将标注后的图片显示在窗口中。按下q键退出循环，释放摄像头并关闭窗口。

需要注意的是，代码中的模型文件 `haarcascade_car.xml` 需要自己准备，可以在OpenCV官方提供的GitHub仓库中下载，或者通过训练自己的Haar Cascade分类器得到。