给出yolov11视频推理的python代码

YOLOv11是You Only Look Once (YOLO)系列的最新版本，用于目标检测任务。在Python中进行YOLOv11视频推理，通常会用到TensorFlow、PyTorch等深度学习框架以及它们的API。以下是一个简单的例子，展示如何使用Detectron2库（基于PyTorch）进行YOLov11的视频推理：

# 首先，安装必要的库
!pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu102/torch1.8/index.html
!pip install torchvision

import torch
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data import MetadataCatalog

# 加载配置文件，这通常包含预训练模型的信息
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("path_to_yolov11_config.yaml")  # 替换为实际的YOLov11配置文件路径
cfg.MODEL.WEIGHTS = "path_to_yolov11_weights.pth"  # 替换为实际的预训练权重路径
MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]).set(thing_classes=["your_class_list"])  # 根据需要设置类别列表

# 初始化预测器
predictor = DefaultPredictor(cfg)

# 视频读取函数
def infer_video(video_path):
    video = cv2.VideoCapture(video_path)
    while True:
        ret, frame = video.read()
        if not ret:
            break
        outputs = predictor(frame)  # 进行推理
        detections = outputs["instances"].to("cpu")
        visualize_frame(frame, detections)  # 可视化帧并显示结果
        cv2.imshow("YOLOv11 Detection", frame)
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

# 自定义可视化函数
def visualize_frame(frame, detections):
    for detection in detections:
        bbox = detection.pred_boxes.tensor.numpy()  # 获取边界框坐标
        score = detection.scores.item()  # 获取置信度分数
        class_name = detection.pred_classes.tolist()[0]  # 获取类别名
        frame = draw_bbox(frame, bbox, score, class_name)
    return frame

infer_video("path_to_your_video.mp4")  # 替换为你要处理的视频路径