用Python写一个onnxruntime调用USB摄像头进行推理加速并且显示预测结果的程序
时间: 2023-02-19 17:02:32 浏览: 85
这是一个简单的程序,它使用onnxruntime调用USB摄像头并进行推理加速,然后显示预测结果。
首先,你需要安装onnxruntime。你可以使用pip安装:
```
pip install onnxruntime
```
然后,你需要导入所需的模块:
```python
import onnxruntime as rt
import cv2
```
接下来,你需要加载你的ONNX模型,这样你就可以使用onnxruntime调用它。
```python
# 加载模型
model = rt.InferenceSession("model.onnx")
```
然后你可以打开USB摄像头并使用cv2库读取帧。
```python
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 读取帧
ret, frame = cap.read()
```
接下来,你可以使用onnxruntime对帧进行推理加速。
```python
# 进行推理加速
input_name = model.get_inputs()[0].name
prediction = model.run(None, {input_name: frame})[0]
```
最后,你可以使用cv2库将预测结果显示在屏幕上。
```python
# 显示预测结果
cv2.imshow("Prediction", prediction)
cv2.waitKey(0)
```
完整的程序应该是这样的:
```python
import onnxruntime as rt
import cv2
# 加载模型
model = rt.InferenceSession("model.onnx")
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取帧
ret, frame = cap.read()
# 进行推理加速
input_name = model.get_inputs()[0].name
prediction = model.run(None, {
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