将yolov7和strong sort结合，用python写出代码

很抱歉，我不是一个可以运行代码的程序。但是我可以给你一些思路，希望能对你有所帮助。

YOLOv7是一种目标检测算法，可以识别图像中的物体并框出它们的位置。而Strong Sort则是一种多目标跟踪算法，可以跟踪多个物体的运动轨迹。

将它们结合起来，可以实现在视频中同时检测和跟踪多个物体。具体的实现方法有很多种，以下是一种可能的思路：

1. 使用YOLOv7对视频中的每一帧进行目标检测，得到每个物体的位置和类别信息。

2. 使用Strong Sort对每一帧中的物体进行跟踪，将它们的运动轨迹记录下来。

3. 在下一帧中，先使用YOLOv7进行目标检测，然后根据上一帧中的物体轨迹信息，将检测结果与上一帧中的物体进行匹配，从而确定每个物体的ID，并更新它们的位置信息。

4. 重复步骤2和3，直到视频结束。

具体的代码实现需要涉及到YOLOv7和Strong Sort的具体实现方法，以及图像处理和计算机视觉相关的知识。希望这个思路对你有帮助！

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yolov7+strongsort结合起来的python代码

以下是使用YOLOv7和Strong Sort结合起来实现目标检测和多目标跟踪的Python代码示例：

import cv2
from yolov7.detect import detect_image
from strong_sort.sort import Sort

# 初始化Strong Sort跟踪器
tracker = Sort()

# 加载YOLOv7模型
model = 'yolov7/yolov7.weights'
config = 'yolov7/yolov7.cfg'
classes = 'yolov7/coco.names'

# 定义阈值和NMS参数
conf_threshold = 0.5
nms_threshold = 0.4

# 加载模型和类别信息
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config, model)
classes = open(classes).read().strip().split('\n')

# 打开摄像头或视频文件
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 调用YOLOv7进行目标检测
    detections = detect_image(frame, net, classes, conf_threshold, nms_threshold)
    
    # 预测每个物体的位置和类别
    boxes = []
    scores = []
    for detection in detections:
        x, y, w, h, score, label = detection
        boxes.append([x, y, x+w, y+h])
        scores.append(score)
    
    # 调用Strong Sort进行多目标跟踪
    boxes = tracker.update(boxes, scores)
    
    # 在图像中绘制跟踪结果
    for box in boxes:
        x1, y1, x2, y2, id = box
        cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, str(id), (int(x1), int(y1)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 2)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头或视频文件
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先初始化了Strong Sort跟踪器，并加载了YOLOv7模型和类别信息。然后，我们使用OpenCV读取摄像头或视频文件中的每一帧，在每一帧中调用YOLOv7进行目标检测，得到每个物体的位置和类别信息。接着，我们将检测结果传递给Strong Sort跟踪器进行多目标跟踪，得到每个物体的ID和最新的位置信息。最后，我们在图像中绘制跟踪结果，并显示在屏幕上。

写出用爬虫获取股票交易信息python代码

以下是一个简单的用 Python 爬虫获取股票交易信息的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 要获取的股票代码
stock_code = '600519'

# 请求页面
url = f'http://quote.eastmoney.com/{stock_code}.html'
response = requests.get(url)

# 解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
price = soup.find('strong', {'class': 'value'}).text # 当前股价
change = soup.find('span', {'class': 'change'}).text # 涨跌额
percent = soup.find('span', {'class': 'percent'}).text # 涨跌幅

# 输出结果
print(f'股票代码：{stock_code}')
print(f'当前股价：{price}')
print(f'涨跌额：{change}')
print(f'涨跌幅：{percent}')

该代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 页面，从而获取股票的实时价格、涨跌额和涨跌幅等信息。需要注意的是，该代码只适用于东方财富网的股票页面，如果要获取其他网站的股票信息，需要对代码进行相应的修改。