用Python写一个onnxruntime调用USB摄像头进行推理加速的程序

时间: 2023-01-11 09:55:36 浏览: 90
好的。下面是一个基本的示例程序: 首先,你需要在系统中安装 `onnxruntime` 和 `opencv-python` 库: ``` pip install onnxruntime pip install opencv-python ``` 然后,你可以使用下面的代码来调用 USB 摄像头并使用 ONNX Runtime 进行推理加速: ```python import cv2 import onnxruntime as rt # 读取 ONNX 模型 model_path = "model.onnx" session = rt.InferenceSession(model_path) # 打开摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) # 循环读取摄像头帧 while True: ret, frame = camera.read() if not ret: break # 使用 ONNX Runtime 进行推理加速 input_name = session.get_inputs()[0].name input_data = cv2.resize(frame, (224, 224)) # 将帧的大小调整为模型的输入大小 input_data = input_data.transpose((2, 0, 1)) # 调整输入的维度顺序 input_data = input_data.reshape((1, 3, 224, 224)) # 增加批量维度 output_data = session.run(None, {input_name: input_data})[0] print(output_data) # 输出推理结果 # 显示摄像头帧 cv2.imshow("Camera", frame) if cv2.waitKey(1) == 27: # 按下 Esc 退出 break # 关闭摄像头 camera.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 注意,上面的代码仅作为示例,你需要根据实际情况调整代码,例如模型路径、输入大小、输入维度顺序等。

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