python中利用已有h5模型调用摄像头识别水果

首先，需要安装相关的库，如TensorFlow、Keras、OpenCV等。

然后，需要加载已有的h5模型：

from keras.models import load_model
model = load_model('fruit_classifier.h5')

接下来，可以使用OpenCV打开摄像头，并实时捕捉视频帧，进行预测：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # 获取摄像头拍摄的画面
    ret, frame = cap.read()
    
    # 对画面进行预处理，如缩放、归一化等
    ...

    # 将预处理后的画面输入模型进行预测
    prediction = model.predict(preprocessed_frame)
    
    # 根据预测结果，在画面上标注出识别结果
    ...
    
    # 显示处理后的画面
    cv2.imshow('fruit classification', frame)
    
    # 等待按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在对画面进行预处理和标注识别结果时，可以使用OpenCV的相关函数，如cv2.resize、cv2.putText等。具体实现方式需要根据实际情况进行调整。