写出能实时识别盲道的python完整代码

抱歉，但我是一个文本 AI 模型，无法提供实时图像处理的功能。然而，你可以使用一些计算机视觉库来实现实时识别盲道的功能，例如 OpenCV 和 TensorFlow。以下是一个示例代码框架，供你参考：

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的模型
model = cv2.dnn.readNet('path_to_model')

# 加载类标签
with open('path_to_labels', 'r') as f:
    labels = f.read().splitlines()

# 捕获视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 对帧进行预处理（例如缩放、归一化等）
    # ...
    
    # 在图像上进行目标检测
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scalefactor=1/255.0, size=(416, 416), swapRB=True, crop=False)
    model.setInput(blob)
    output_layers_names = model.getUnconnectedOutLayersNames()
    layer_outputs = model.forward(output_layers_names)

    # 解析输出层结果并绘制边界框
    # ...
    
    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Real-time Blind Path Detection', frame)
    
    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

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

请注意，此代码仅提供了一个基本的框架，你需要根据你的实际需求进行适当的修改和补充。此外，你还需要使用适合你的任务的模型和类标签。希望这可以帮助到你。