python多线程实现视频播放和目标检测，给出代码

由于视频播放和目标检测都需要占用大量的计算资源，因此在同一线程中执行容易导致卡顿和延迟。因此，我们可以使用多线程来实现视频播放和目标检测的并行执行。

以下是基于OpenCV和PyTorch的Python多线程实现视频播放和目标检测的示例代码：

import cv2
import threading
import torch

# 模型初始化
model = torch.load('model.pth')
model.eval()

# 视频初始化
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 目标检测函数
def detect(frame):
    # 图像预处理
    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
    frame = frame.transpose((2, 0, 1))
    frame = frame[np.newaxis, :, :, :]
    frame = torch.from_numpy(frame).float()

    # 目标检测
    with torch.no_grad():
        output = model(frame)
        output = torch.sigmoid(output)
        output = output.squeeze().cpu().numpy()

    return output

# 视频播放线程
def play_video():
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        cv2.imshow('Video', frame)
        if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 目标检测线程
def detect_objects():
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        output = detect(frame)
        # 在图像上绘制目标检测结果
        for i in range(len(output)):
            if output[i] > 0.5:
                cv2.rectangle(frame, (100, i*50+100), (500, i*50+150), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, 'Object {}'.format(i+1), (100, i*50+140), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('Detection', frame)
        if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 主线程
thread_video = threading.Thread(target=play_video)
thread_detection = threading.Thread(target=detect_objects)

thread_video.start()
thread_detection.start()

thread_video.join()
thread_detection.join()

在主线程中，我们创建了两个线程，一个用于视频播放，另一个用于目标检测。在目标检测函数中，我们首先对图像进行预处理，然后使用训练好的模型进行目标检测，并返回检测结果。在视频播放线程和目标检测线程中，我们都使用了OpenCV的cv2.imshow函数来显示图像，其中cv2.waitKey函数可以控制图像的显示速度。最后，我们使用threading.Thread类的start方法启动线程，并使用join方法等待线程的完成。