yolov7摄像头显示实时人数

要实现YOLOv7模型实时检测摄像头中的人数，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装所需的库：opencv-python, torch, torchvision, numpy

2. 下载YOLOv7模型的权重文件，可以从GitHub上下载 https://github.com/WongKinYiu/yolov7 。

3. 编写Python脚本，使用OpenCV读取摄像头的视频流，然后使用YOLOv7模型对每帧图像进行目标检测。在检测到人的情况下，记录人数并将其显示在视频流上。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import torch
import numpy as np
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh


# 加载YOLOv7模型
weights = 'yolov7.pt'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
stride = int(model.stride.max())
imgsz = int(640 / stride * stride + stride)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头视频流
    ret, frame = cap.read()

    # 图像预处理
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = cv2.resize(img, (imgsz, imgsz))
    img = torch.from_numpy(img).float().to(device)
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 使用YOLOv7模型进行目标检测
    pred = model(img)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5)

    # 统计检测到的人数
    num_people = 0
    for det in pred:
        if det is not None and len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                if int(cls) == 0:   # 0代表person类别
                    num_people += 1
                    label = f'Person {num_people}'
                    plot_one_box(xyxy, frame, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)

    # 在视频流上显示当前检测到的人数
    cv2.putText(frame, f'People: {num_people}', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('Camera', frame)

    # 按'q'键退出程序
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此代码仅供参考，需要根据实际情况进行修改。例如，您可能需要调整目标检测的阈值、颜色等参数以适应不同的场景。