帮我找一套车型识别的代码

以下是一份 Python 代码，可用于车型识别：

import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
import os

# 读取车型数据集
data = pd.read_csv('car_data.csv')

# 加载分类器
cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

# 读取待识别图片
img = cv2.imread('car.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测车辆
cars = faceCascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30),
    flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)

# 遍历每个车辆
for (x, y, w, h) in cars:
    # 裁剪出车辆图片
    car_img = gray[y:y+h, x:x+w]

    # 将车辆图片缩放至固定大小
    car_img = cv2.resize(car_img, (100, 100))

    # 将车辆图片转换为特征向量
    car_vec = np.array(car_img).flatten()

    # 计算每个车型的相似度
    sim_scores = []
    for i in range(len(data)):
        data_vec = np.array(data.iloc[i, 1:]).astype(int)
        sim_score = np.dot(car_vec, data_vec) / (np.linalg.norm(car_vec) * np.linalg.norm(data_vec))
        sim_scores.append(sim_score)

    # 根据相似度排序，取出最高分的车型
    max_sim_idx = np.argmax(sim_scores)
    car_type = data.iloc[max_sim_idx, 0]

    # 在原图上绘制车型标签
    cv2.putText(img, car_type, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

# 显示识别结果
cv2.imshow("Cars found", img)
cv2.waitKey(0)

该代码使用 Haar 级联分类器检测车辆，并对每个车辆进行识别。数据集中包含多个车型的特征向量，使用余弦相似度计算待识别车辆与每个车型的相似度，最终选择相似度最高的车型作为识别结果。