python接入多路视频进行目标检测

要接入多路视频进行目标检测，可以使用OpenCV和TensorFlow等库来实现。

第一步是读取多路视频流。可以使用OpenCV的VideoCapture函数来读取视频流，示例代码如下：

import cv2

cap1 = cv2.VideoCapture(0) # 第一路视频流
cap2 = cv2.VideoCapture(1) # 第二路视频流

while True:
    ret1, frame1 = cap1.read() # 读取第一路视频帧
    ret2, frame2 = cap2.read() # 读取第二路视频帧

    if not ret1 or not ret2: # 如果有一路视频流结束则退出循环
        break

    # 在这里进行目标检测
    # ...

    cv2.imshow("frame1", frame1) # 显示第一路视频帧
    cv2.imshow("frame2", frame2) # 显示第二路视频帧

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按q键退出循环
        break

cap1.release()
cap2.release()
cv2.destroyAllWindows()

第二步是进行目标检测。可以使用TensorFlow的物体检测API来进行目标检测，示例代码如下：

import tensorflow as tf
import cv2

# 加载模型
model = tf.saved_model.load("path/to/model")
infer = model.signatures["serving_default"]

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 对视频帧进行目标检测
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    input_tensor = tf.convert_to_tensor(image)
    input_tensor = input_tensor[tf.newaxis, ...]
    output_dict = infer(input_tensor)
    boxes = output_dict['detection_boxes'][0].numpy()
    scores = output_dict['detection_scores'][0].numpy()
    classes = output_dict['detection_classes'][0].numpy().astype(int)

    # 在视频帧上绘制检测结果
    for i in range(boxes.shape[0]):
        if scores[i] > 0.5:
            ymin, xmin, ymax, xmax = boxes[i]
            xmin = int(xmin * frame.shape[1])
            ymin = int(ymin * frame.shape[0])
            xmax = int(xmax * frame.shape[1])
            ymax = int(ymax * frame.shape[0])
            cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("frame", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()