在pycharm中利用h5模型调用摄像头识别水果并框选出水果位置以及标注水果名称

以下是一个简单的示例代码，可以实现在PyCharm中利用h5模型调用摄像头识别水果并框选出水果位置以及标注水果名称的功能：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载模型
model = keras.models.load_model('fruit_model.h5')

# 加载标签
labels = ['apple', 'banana', 'orange']

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环读取视频帧
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 调整图像尺寸
    resized = cv2.resize(frame, (224, 224))

    # 将图像转换为数组
    x = np.array(resized).astype('float32') / 255.0

    # 进行预测
    pred = model.predict(np.array([x]))

    # 获取最高概率的类别
    class_idx = np.argmax(pred[0])

    # 获取类别名称
    class_name = labels[class_idx]

    # 获取类别概率
    class_prob = pred[0][class_idx]

    # 绘制边框和文字
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    cv2.putText(frame, class_name + ': ' + str(class_prob), (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.rectangle(frame, (50, 50), (150, 150), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待按键
    key = cv2.waitKey(1)

    # 如果按下q键，退出循环
    if key == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先加载了一个h5模型，并定义了三个水果类别（苹果、香蕉和橘子）的标签。然后，我们打开摄像头，并循环读取视频帧。对于每一帧，我们首先将其调整为模型所需的大小（224x224），然后将其转换为数组，并将其归一化为0到1之间的值。接下来，我们使用模型进行预测，并获取最高概率的类别。然后，我们将类别名称和概率绘制在图像上，并用矩形框选出水果位置。最后，我们显示图像，并等待按键。如果按下q键，我们就退出循环，释放摄像头并关闭窗口。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，可能无法实现非常准确的水果识别和框选。如果需要更准确的结果，可能需要更复杂的模型和算法。