如何在YOLO的detect中添加代码，实现对视频添加框

要在YOLO的detect中添加代码，实现对视频添加框，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库，如cv2和Numpy等。

2. 加载YOLO模型并对视频进行处理，可以使用cv2.VideoCapture()函数读取视频。

3. 对每一帧图像进行目标检测，可以使用YOLO的detect函数，根据检测到的目标的位置信息，在图像上绘制框。

4. 将处理后的每一帧图像写入一个新的视频文件中，可以使用cv2.VideoWriter()函数将图像写入视频。

下面是一些示例代码，可以帮助你完成上述步骤：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 打开视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 获取视频信息
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# 新建视频文件
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (width, height))

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 目标检测
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)
                x = int(center_x - w/2)
                y = int(center_y - h/2)
                class_ids.append(class_id)
                confidences.append(float(confidence))
                boxes.append([x, y, w, h])

    # 绘制框
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        x, y, w, h = box
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, classes[class_ids[i]], (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 将处理后的图像写入视频文件
    out.write(frame)

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意，上述代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。