结合YOLOv5-v7和SpireVision SDK，如何构建一个能够识别和追踪实时视频中物体的计算机视觉系统？请提供详细步骤和代码示例。

要在SpireVision SDK中使用YOLOv5-v7进行目标检测，首先需要对YOLOv5-v7算法和SpireVision SDK有充分的理解。这里推荐参考资料《YOLOv5-v7 SpireVision SDK训练源码与文档教程》，它为你的学习过程提供了一个良好的起点。在理解了YOLOv5-v7的工作原理和SpireVision SDK的API使用方法后，接下来是构建系统的具体步骤：

参考资源链接：[YOLOv5-v7 SpireVision SDK训练源码与文档教程](https://wenku.csdn.net/doc/3pdtbpo5c3?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境搭建：确保你的开发环境中安装了YOLOv5-v7所依赖的深度学习框架（例如PyTorch），以及SpireVision SDK。

2. 模型准备：下载YOLOv5-v7的预训练模型或根据需求自行训练模型。可以参考《YOLOv5-v7 SpireVision SDK训练源码与文档教程》中的模型训练章节，了解如何使用提供的源码进行模型训练。

3. SDK集成：根据SpireVision SDK的官方文档，集成SDK到你的项目中。你需要熟悉如何使用SDK提供的API进行视频捕获和处理。

4. 接口对接：将YOLOv5-v7模型的推理部分嵌入到SpireVision SDK中。这可能需要编写一些桥梁代码，用于在SDK捕获视频帧后进行目标检测，并将结果反馈给SDK进行展示和进一步处理。

5. 实时检测：编写代码处理实时视频流，确保视频帧能够被YOLOv5-v7模型实时处理，并将检测结果通过SpireVision SDK进行展示。

6. 测试与优化：对系统进行测试，确保准确性和实时性。根据测试结果调整模型参数或算法逻辑，优化系统性能。

例如，在Python中，你可以使用以下代码片段来实现模型的加载和推理：

import torch
from SpireVisionSDK import SpireVision

# 加载预训练的YOLOv5-v7模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path_to_your_trained_model.pt', force_reload=True)

# 初始化SpireVision SDK
spire_vision = SpireVision()

# 使用SDK捕获视频流
for frame in spire_vision.capture():
    # 使用YOLO模型进行目标检测
    results = model(frame)

    # 将检测结果处理后输出
    spire_vision.display(results.render())

# 注意：以上代码仅为示例，实际使用时需要根据SpireVision SDK的API和YOLOv5-v7模型的使用方法进行调整。

通过上述步骤，你可以构建一个基于YOLOv5-v7和SpireVision SDK的目标检测系统。由于《YOLOv5-v7 SpireVision SDK训练源码与文档教程》涵盖了模型训练和集成的详细信息，因此它是你学习和解决问题过程中不可或缺的参考资料。

完成当前项目后，如果你希望进一步提升你的计算机视觉和深度学习技能，可以参考《YOLOv5-v7 SpireVision SDK训练源码与文档教程》中的进阶内容，或探索其他与计算机视觉相关的高级课程和教程。这样可以帮助你在深度学习和计算机视觉领域不断深入，解决更复杂的问题。

参考资源链接：[YOLOv5-v7 SpireVision SDK训练源码与文档教程](https://wenku.csdn.net/doc/3pdtbpo5c3?spm=1055.2569.3001.10343)