帮我写一段基于无人售货机的货物识别代码

好的，以下是一段基于无人售货机的货物识别代码：

import tensorflow as tf
import cv2

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model("model.h5")

# 打开摄像头并读取视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break

# 对视频帧进行预处理
image = cv2.resize(frame, (224, 224))
image = image.reshape((1, 224, 224, 3)) / 255.0

# 通过模型进行预测
prediction = model.predict(image)[0]

# 将预测结果转换成标签
label = ""
if prediction[0] > prediction[1]:
label = "饮料"
else:
label = "零食"

# 在视频帧上绘制标签
cv2.putText(frame, label, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示视频帧
cv2.imshow("frame", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

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

请注意，这只是一个简单的示例，可以识别两种货物类型（饮料和零食）。您可以根据需要修改代码。