用python写一段目标检测的代码

好的，以下是一个基础的目标检测代码示例：

import cv2

# 加载目标检测器模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt.txt", "model.caffemodel")

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 图像预处理
(h, w) = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

# 模型推理
model.setInput(blob)
detections = model.forward()

# 分析检测结果
for i in range(detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
        cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，此示例使用了预训练好的SSD目标检测器，需要将`deploy.prototxt.txt`和`model.caffemodel`替换为你自己的模型文件。同时，该代码只能检测出图像中的物体位置，并不能识别出物体名称。