假设你对于 yolov5 中的detect.py非常了解，现在请你在 detect.py 基础上将其添加并改写；添加的功能接收参数有三个：rtsp流地址、检测抽取帧数，返回阈值，其功能为，对输入的rtsp流抽取指定帧数调用模型进行实时的目标检测，并在达到下面要求时实时的返回，其要求是，若大于目标阈值则反回当前帧的图片，并且反回从检测到目标左右几帧的视频，在完成函数时无需新建类，直接对于 detect.py 进行改写即可；最后，注意函数的检测与返回是实时的，请将其详细的写出来

首先，需要在 detect.py 中导入相关的库，如 opencv-python 和 numpy，以便于读取视频流和对图像进行处理。

接着，在 detect.py 中新建一个函数，接收三个参数：rtsp流地址、检测抽取帧数、返回阈值。在函数中，使用 opencv-python 的 cv2.VideoCapture() 函数读取视频流，并设置每隔多少帧进行一次检测。

然后，在循环中读取视频帧，使用 yolov5 模型进行目标检测。如果检测到的目标数量大于阈值，则将当前帧的图片和从检测到目标左右几帧的视频返回，并终止循环。

最后，需要在函数结束时释放视频流。

总体来说，这个函数的代码大概长这样:

import cv2
import numpy as np

def detect_and_return(rtsp_url, frame_interval, threshold):
    cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url)
    frames = [] 
    count = 0
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        if count % frame_interval == 0:
            # yolov5 检测
            detect_result = yolov5_detect(frame) 
            if len(detect_result) > threshold:
                frames.append(frame)
                # 用于从检测到目标左右几帧的视频
                for i in range(1,5):
                    ret, frame = cap.read()
                    frames.append(frame)
                break
        count += 1
    cap.release()
    return frames

建议结合具体的业务场景和需求进行调