yolov7 rknn 多线程视频跳帧推理,你觉得python实现代码应该是什么样的
时间: 2024-05-11 17:14:17 浏览: 9
以下是一个基本的Python多线程视频跳帧推理代码示例:
```python
import cv2
import threading
import numpy as np
# 加载RKNN模型
model = rknn.load_rknn('model.rknn')
# 定义推理函数
def inference(frame):
# 对帧进行预处理
img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (416, 416))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# 进行推理
output = model.inference(inputs=[img])
# 对输出进行后处理
...
# 定义视频读取和显示函数
def video_read_display():
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 每隔n帧进行推理
if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) % n == 0:
t = threading.Thread(target=inference, args=(frame,))
t.start()
# 显示帧
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 设置跳帧数
n = 5
# 启动视频读取和显示函数
video_read_display()
```
该代码使用OpenCV库读取视频,并使用多线程进行推理。每隔n帧进行一次推理,同时显示每一帧。可以根据需要修改推理函数的代码,以实现自己的目标。