OpenBot智能小车人体跟踪算法代码

OpenBot智能小车人体跟踪算法可以采用机器学习的目标检测方法，以下是一个基于TensorFlow和OpenCV的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('path/to/model')

# 开启摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环检测
while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 调整大小
    resized_frame = cv2.resize(frame, (300, 300))

    # 归一化
    normalized_frame = resized_frame / 255.0

    # 增加维度
    input_data = np.expand_dims(normalized_frame, axis=0)

    # 推理
    detections = model(input_data)['detection_boxes'][0].numpy()
    scores = model(input_data)['detection_scores'][0].numpy()

    # 筛选得分较高的框
    indices = np.where(scores > 0.5)[0]
    boxes = detections[indices]

    # 绘制边框
    for box in boxes:
        x1, y1, x2, y2 = box
        x1, y1, x2, y2 = int(x1*frame.shape[1]), int(y1*frame.shape[0]), int(x2*frame.shape[1]), int(y2*frame.shape[0])
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

该代码中，首先加载了一个预训练的深度学习模型，然后通过摄像头读取帧，并对每一帧图像进行预处理，然后通过模型进行推理，得到每一个检测框的位置和得分，然后通过阈值筛选出得分较高的框，并在图像上绘制出这些框，最后显示结果。

需要注意的是，在OpenBot智能小车上运行该代码需要先安装TensorFlow和OpenCV等必要的依赖库。