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。

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