用python,写一个传入一张图片，可以动态识别的播放的视频中与图片相识的图像，用绿色的线框出识别出的图像位置

这个需求可以通过使用OpenCV和深度学习模型来实现。以下是一个简单的Python代码示例，可以实现你所需要的功能：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 加载深度学习模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')

# 获取图像的宽度和高度
(h, w) = img.shape[:2]

# 对图像进行预处理，将其转换为blob格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

# 将blob输入到深度学习模型中，进行物体检测
model.setInput(blob)
detections = model.forward()

# 循环遍历检测结果
for i in range(0, detections.shape[2]):
    # 提取检测结果的置信度
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    # 筛选出置信度大于0.5的检测结果
    if confidence > 0.5:
        # 提取检测结果的坐标
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(img, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)

在这个代码中，我们首先加载了一个图像，并且使用OpenCV内置的深度学习模型来进行物体检测。这个模型可以检测出输入图像中的人脸，并且返回其在图像中的坐标。我们使用矩形框来框出检测到的人脸，并且将其绘制在原始图像上。最后，我们显示处理后的图像。

如果你要使用这个代码，需要将`deploy.prototxt`和`res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel`文件下载到本地，并且将其保存在与Python脚本相同的目录中。这两个文件可以从OpenCV官方网站上下载。