写一个yolov7模型的rknn python推理代码

很抱歉，我作为AI语言模型无法提供代码，但是我可以为您提供参考：

1. 首先需要将yolov7模型转换为rknn模型，可以使用rknn-toolkit进行转换，具体步骤可以参考官方文档：https://docs.rock-chips.com/zh_cn/rockchip_linux_sdk_user_guide/zh_cn/html/sdk_dev_tools/rknn/rknn_toolkit.html

2. 推理代码示例：

import cv2
import numpy as np
from rknn.api import RKNN

# 加载rknn模型
rknn = RKNN()
rknn.load_rknn('yolov7.rknn')

# 读取图片并进行预处理
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (416, 416))
img = img.astype(np.float32) / 255.
img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 设置输入输出节点
rknn.inputs[0].reshape([1, 3, 416, 416])
rknn.outputs[0].reshape([1, 2535, 85])

# 进行推理
outputs = rknn.inference(inputs=[img])
pred = outputs[0]

# 解析输出结果
boxes = []
for i in range(pred.shape[0]):
    for j in range(pred.shape[1]):
        x, y, w, h = pred[i, j, :4]
        conf = pred[i, j, 4]
        cls_conf = pred[i, j, 5:]
        cls_id = np.argmax(cls_conf)
        score = conf * cls_conf[cls_id]
        if score > 0.5:
            cx = x * 32 + j * 32
            cy = y * 32 + i * 32
            bw = w * 32
            bh = h * 32
            xmin = int(cx - bw / 2)
            ymin = int(cy - bh / 2)
            xmax = int(cx + bw / 2)
            ymax = int(cy + bh / 2)
            boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id, score])

# 绘制检测结果
for box in boxes:
    xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id, score = box
    cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, f'{cls_id}:{score:.2f}', (xmin, ymin - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意事项：

1. 输入图片需要进行预处理。
2. 输出结果需要进行解析。
3. 输入输出节点需要根据模型的具体情况进行设置。