yolo7 模型代码

YOLOv7（You Only Look Once version 7）是一种目标检测算法。这种算法被设计用来在视频或图像中识别和定位物体。

如果你想要查看 YOLOv7 的代码，你可以在 GitHub 上搜索 "YOLOv7"，你会发现有很多不同的项目都使用了 YOLOv7 算法。这些项目中可能有使用 Python 或 C++ 编写的代码。

这里是一个使用 Python 和 TensorFlow 实现 YOLOv7 的项目的链接：https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2

这是一个使用 C++ 实现 YOLOv7 的项目的链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet

你可以在这些项目中查看 YOLOv7 算法的代码，并学习如何使用它来进行目标检测。希望这些信息对你有帮助。

相关问题

python用yolo查看模型代码

以下是使用Python代码加载和运行YOLOv3模型的示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载 YOLOv3 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 获取输出层名称
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 加载图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 预处理图像
height, width, channels = img.shape
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

# 将图像输入到网络中
net.setInput(blob)

# 运行前向传递
outs = net.forward(output_layers)

# 解析输出并绘制边界框
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            # 边界框坐标是相对于图像宽度和高度的比例
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)
            x = center_x - w // 2
            y = center_y - h // 2
            boxes.append([x, y, w, h])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

# 非极大值抑制
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制边界框和类别标签
font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(class_ids), 3))
for i in range(len(boxes)):
    if i in indexes:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = str(classes[class_ids[i]])
        color = colors[i]
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
        cv2.putText(img, label, (x, y + 30), font, 2, color, 3)

# 显示输出图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们通过`cv2.dnn.readNet()`函数加载了YOLOv3模型，并通过`net.getLayerNames()`获得了输出层的名称。接下来，我们加载了一张图像，将其预处理成网络所需的输入格式，并将其输入到网络中进行前向传递。然后，我们解析了输出并绘制了边界框，最后将输出图像显示出来。

写出用zed相机调用yolo v7模型的代码

以下是可以用zed相机调用yolo v7模型的Python代码示例：

首先，您需要安装zed相机SDK和yolo v7模型，并安装OpenCV和其他必要的库。然后，您可以使用以下代码：

import cv2
import pyzed.sl as sl
import numpy as np

# Load the YOLOv7 object detection model
model = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov7.cfg", "yolov7.weights")

# Set the input size
input_size = (416, 416)

# Set the confidence threshold
confidence_threshold = 0.5

# Open the ZED camera
zed = sl.Camera()
init = sl.InitParameters()
init.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720
init.depth_mode = sl.DEPTH_MODE.NONE
init.camera_fps = 30
err = zed.open(init)
if err != sl.ERROR_CODE.SUCCESS:
    print(repr(err))
    zed.close()
    exit()

# Capture frames from the ZED camera and resize them
while True:
    # Grab a new image from the ZED camera
    runtime_parameters = sl.RuntimeParameters()
    left_image = sl.Mat()
    zed.grab(runtime_parameters)
    zed.retrieve_image(left_image, sl.VIEW.LEFT)

    # Convert the image to a format that can be processed by YOLOv7
    image = cv2.resize(left_image.get_data(), input_size)
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, input_size, swapRB=True, crop=False)

    # Set the inputs and run the YOLOv7 model
    model.setInput(blob)
    outputs = model.forward()

    # Filter the outputs by confidence threshold and draw bounding boxes
    for o in outputs:
        for detection in o:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > confidence_threshold:
                x, y, w, h = detection[:4] * np.array([left_image.get_width(), left_image.get_height()] * 2)
                xmin, ymin, xmax, ymax = int(x - w/2), int(y - h/2), int(x + w/2), int(y + h/2)
                cv2.rectangle(left_image.get_data(), (xmin, ymin), (xmax, ymax), (255,0,0), 2)

    # Display the processed image
    cv2.imshow("YOLOv7 object detection", left_image.get_data())

    # Exit loop on ESCAPE
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

# Release the ZED camera
zed.close()

# Close the OpenCV window
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码可能需要根据您的要求进行修改。