yolov7检测代码

yolov7的检测代码包含以下几个步骤：

1. 首先，导入必要的库和模块，例如`numpy`、`cv2`等。
2. 加载yolov7的权重文件和配置文件。
3. 设置输入图片的尺寸，通常为(416, 416)。
4. 对输入图片进行预处理，包括归一化、调整尺寸、通道转换等操作。
5. 将处理后的图片输入到yolov7模型中进行推理，得到预测结果。
6. 对预测结果进行后处理，包括筛选出置信度高的目标、进行边界框解码等。
7. 最后，将处理后的结果进行可视化或保存。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载权重文件和配置文件
weights_path = 'yolov7.weights'
config_path = 'yolov7.cfg'
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)

# 设置输入图片的尺寸
input_size = (416, 416)

# 加载输入图片
image_path = 'test.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 预处理输入图片
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, input_size, swapRB=True, crop=False)

# 设置模型的输入
net.setInput(blob)

# 进行推理，得到预测结果
outputs = net.forward()

# 后处理预测结果
confidence_threshold = 0.5
boxes = []
confidences = []
class_ids = []
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > confidence_threshold:
            center_x = int(detection[0] * image.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * image.shape[0])
            width = int(detection[2] * image.shape[1])
            height = int(detection[3] * image.shape[0])
            left = int(center_x - width / 2)
            top = int(center_y - height / 2)
            boxes.append([left, top, width, height])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

# 可视化结果
for i in range(len(boxes)):
    left, top, width, height = boxes[i]
    label = class_ids[i]
    confidence = confidences[i]
    color = (0, 255, 0)
    cv2.rectangle(image, (left, top), (left + width, top + height), color, 2)
    cv2.putText(image, str(label), (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()