yolo怎么调用两个摄像头

YOLO（You Only Look Once）是一个实时目标检测算法，主要用于计算机视觉领域。如果要在YOLO中同时处理来自两个摄像头的画面，通常需要对YOLO进行一些修改和扩展，以便能够接收并处理双路视频流。

以下是一个简化的步骤：

1. **安装依赖库**：首先确保你已经安装了PyTorch或TensorFlow这样的深度学习框架，并且有支持视频流的库，如OpenCV。

2. **设置视频流**：为每个摄像头创建独立的`VideoCapture`对象，分别对应于两个设备的ID或文件路径。例如：

   import cv2

   cap1 = cv2.VideoCapture(0)  # 第一个摄像头，通常是默认设备
   cap2 = cv2.VideoCapture(1)  # 第二个摄像头，ID可能为1或其他

   while True:
       _, frame1 = cap1.read()
       _, frame2 = cap2.read()

3. **预处理数据**：将每帧的摄像头图像输入到YOLO模型之前，可能需要调整大小、归一化等操作。

4. **加载模型**：如果是预训练的YOLO模型，确保它已经支持多输入或你可以将其扩展以接受多个输入。

5. **预测和显示结果**：对两个摄像头的每一帧进行目标检测，然后合并或分开显示。这一步可能涉及在每个frame上绘制检测框、类别和置信度。

6. **整合输出**：根据需求，你可以选择合并两个摄像头的结果展示在同一窗口，或者为每个摄像头分别展示。

7. **关闭视频流**：最后别忘了在循环结束后关闭所有摄像头的`VideoCapture`对象。

具体代码实现会取决于你使用的YOLO版本（如Tiny YOLOv3, YOLOv4等）以及你选择的深度学习框架。在实际操作时，建议查阅相关教程或官方文档进行更详细的配置。