用3个不同角度的usb相机对多种物体进行拍摄并使用yolov7源码的detect.py进行检测,针对拍摄过程中可能出现的多种物体遮挡问题，对拍摄的图像进行结果融合，用深度学习的方法对各个角度拍摄的相机赋权，得到检测种类最多且设置信度最高的图像并输出的详细代码

这个问题非常复杂，需要针对具体的场景进行设计和实现。以下是一种基于深度学习的方法，可以参考：

1. 数据采集

首先，需要使用3个不同角度的USB相机对多种物体进行拍摄，并将图像保存到本地。

2. 数据预处理

对于每个相机拍摄的图像，需要进行预处理，包括图像缩放、归一化等等。另外，需要将3个相机拍摄的图像分别输入到3个不同的目录中。

3. 使用YOLOv7进行检测

接下来，需要使用YOLOv7源码的detect.py进行检测。对于每个相机拍摄的图像，需要分别运行detect.py，并将检测结果保存到本地。

4. 结果融合

对于3个相机拍摄的同一物体，可能会出现遮挡的情况，因此需要对拍摄的图像进行结果融合。一种简单的融合方法是将3个相机拍摄的同一物体的检测结果进行投票。具体来说，对于每个物体，首先统计在3个相机上检测出该物体的次数，然后选择检测次数最多的结果作为最终结果。

5. 深度学习赋权

对于每个相机拍摄的图像，可以使用深度学习的方法对其进行赋权，以提高检测结果的准确性。一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）对每个相机拍摄的图像进行特征提取，然后将特征输入到全连接层中进行分类或回归。对于每个物体的检测结果，可以将其相应的相机的赋权值乘以检测得分，然后对所有结果进行加权求和，得到最终的检测结果。

6. 输出详细代码

最后，需要将以上步骤整合到一个Python脚本中，并输出详细的代码。具体实现细节需要根据实际情况进行调整和优化。以下是一个简单的代码框架，供参考：

import cv2
import numpy as np
import os
import argparse
import torch
from yolov7.detect import detect
from cnn_model import CNNModel

# 定义相机参数
camera_params = {
    'camera1': (fx1, fy1, cx1, cy1),
    'camera2': (fx2, fy2, cx2, cy2),
    'camera3': (fx3, fy3, cx3, cy3),
}

# 定义分类器
classifier = CNNModel()

# 定义阈值和权重
threshold = 0.5
weights = {
    'camera1': 0.3,
    'camera2': 0.4,
    'camera3': 0.3
}

# 定义结果投票函数
def vote(results):
    # 统计每个物体在多少个相机上被检测到
    counts = {}
    for r in results:
        if r['label'] not in counts:
            counts[r['label']] = [0, 0, 0]
        counts[r['label']][r['camera']] += 1
    # 找到检测次数最多的结果
    max_count = 0
    max_result = None
    for label, count in counts.items():
        total_count = sum(count)
        if total_count > max_count:
            max_count = total_count
            max_result = {
                'label': label,
                'score': max([r['score'] for r in results if r['label'] == label]),
                'camera': count.index(max(count))
            }
    return max_result

# 定义主函数
def main():
    # 遍历所有图像
    results = []
    for i in range(num_images):
        # 读取图像
        image1 = cv2.imread(os.path.join(camera1_dir, '{}.jpg'.format(i)))
        image2 = cv2.imread(os.path.join(camera2_dir, '{}.jpg'.format(i)))
        image3 = cv2.imread(os.path.join(camera3_dir, '{}.jpg'.format(i)))
        # 进行检测
        results1 = detect(image1, weights=None, threshold=threshold)
        results2 = detect(image2, weights=None, threshold=threshold)
        results3 = detect(image3, weights=None, threshold=threshold)
        # 进行结果融合
        results += results1 + results2 + results3
    final_result = vote(results)
    # 进行深度学习赋权
    features1 = classifier.extract_features(image1)
    features2 = classifier.extract_features(image2)
    features3 = classifier.extract_features(image3)
    scores = {
        'camera1': classifier.predict(features1),
        'camera2': classifier.predict(features2),
        'camera3': classifier.predict(features3)
    }
    final_score = sum([scores[camera] * weights[camera] for camera in cameras])
    final_result['score'] *= final_score
    # 输出结果
    print('Detected object: {}, Confidence: {}'.format(final_result['label'], final_result['score']))

if __name__ == '__main__':
    main()

需要注意的是，以上代码仅为参考，具体实现需要根据实际情况进行调整和优化。