用Python写一个onnxruntime调用USB摄像头进行推理加速并且显示预测结果的程序

这是一个简单的程序，它使用onnxruntime调用USB摄像头并进行推理加速，然后显示预测结果。

首先，你需要安装onnxruntime。你可以使用pip安装：

pip install onnxruntime

然后，你需要导入所需的模块：

import onnxruntime as rt
import cv2

接下来，你需要加载你的ONNX模型，这样你就可以使用onnxruntime调用它。

# 加载模型
model = rt.InferenceSession("model.onnx")

然后你可以打开USB摄像头并使用cv2库读取帧。

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读取帧
ret, frame = cap.read()

接下来，你可以使用onnxruntime对帧进行推理加速。

# 进行推理加速
input_name = model.get_inputs()[0].name
prediction = model.run(None, {input_name: frame})[0]

最后，你可以使用cv2库将预测结果显示在屏幕上。

# 显示预测结果
cv2.imshow("Prediction", prediction)
cv2.waitKey(0)

完整的程序应该是这样的：

import onnxruntime as rt
import cv2

# 加载模型
model = rt.InferenceSession("model.onnx")

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 进行推理加速
    input_name = model.get_inputs()[0].name
    prediction = model.run(None, {