Python是一種可編程的高級語言，目前很流行，許多人使用Python進行程序開發和數據分析。Python不僅在大數據和人工智能領域深受歡迎，也被應用于圖像處理、自然語言處理等領域。本文將介紹如何使用Python進行車型識別。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import load_model
model = load_model('car_model.h5')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
def detect_car(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.array(img) / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)
prediction = model.predict(img)
p_class = np.argmax(prediction)
return p_class
image_path = "car.jpg"
predicted_class = detect_car(image_path)
print("Predicted Car Type: ", predicted_class)

首先，我們需要導入OpenCV、Numpy和TensorFlow庫，并使用Keras加載訓練好的模型。我們將使用一個名為“car_model.h5”的預訓練好的模型。然后，我們定義一個名為“detect_car”的函數，從輸入的圖像路徑中加載圖像并將其調整為與模型輸入所需的大小。接下來，我們將歸一化像素值，并將其改變為一個大小為（1，224，224，3）的張量，這是模型的輸入格式。最后，我們使用模型來預測圖像的輸出并返回預測結果。

以上是通過Python實現車型識別的簡單示例。使用預訓練的模型可以使該示例快速運行。如果您正在處理特定的車型，則可以使用合適的圖像數據集，訓練自己的模型，并通過類似的方式完成它。