yolov7怎么改成视频输入

将YOLOv7应用于视频输入需要进行以下更改：

1. 更改输入源：使用OpenCV或类似库读取视频文件或从摄像头获取帧。

2. 将每个帧作为输入传递给YOLOv7模型，而不是单个图像。

3. 在每个帧上运行YOLOv7模型，以检测视频中的对象。

4. 将检测到的对象绘制到帧上，并将帧传递给输出流或保存到文件中。

以下是Python代码示例，展示如何将YOLOv7应用于视频输入：

import cv2
import torch
from yolov7.models.experimental import attempt_load
from yolov7.utils.general import non_max_suppression, scale_coords, plot_one_box
from yolov7.utils.torch_utils import select_device

# Load YOLOv7 model
weights = 'yolov7.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device).autoshape()

# Open video file or start camera stream
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# cap = cv2.VideoCapture(0)

# Define output video codec, frame rate, and resolution
codec = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', codec, fps, (width, height))

while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Convert the frame to a tensor
    img = torch.from_numpy(frame).to(device)
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # Run YOLOv7 model on the frame
    pred = model(img)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
    for det in pred:
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, frame, label=label, color=(0, 255, 0))

    # Write the frame to the output video
    out.write(frame)

    # Display the output frame
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release resources
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们使用OpenCV库从视频文件中读取帧，然后将每个帧转换为PyTorch张量，并在其中运行YOLOv7模型。然后，我们使用`non_max_suppression`函数过滤掉重叠的边界框，并使用`plot_one_box`函数将检测到的对象绘制到每个帧上。最后，我们将帧写入输出视频文件，并在窗口中显示输出帧。