用Python写一个onnxruntime调用USB摄像头进行推理加速并将预测标签实时显示的程序...

好的，下面是一个简单的Python程序，可以使用onnxruntime调用USB摄像头进行推理加速，并将预测标签实时显示：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

# 加载标签
labels = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环读取摄像头
while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = cap.read()

    # 调整图像尺寸
    img = cv2.resize(frame, (224, 224))

    # 归一化图像数据
    img = np.float32(img) / 255.0
    img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
    img = np.expand_dims(img, axis=0)

    # 进行预测
    pred = sess.run(None, {'input': img})[0]
    label = labels[np.argmax(pred)]

    # 在图像上绘制预测标签
    cv2.putText(frame, label, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 检测键盘按键
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个程序中，我们首先加载了一个onnx模型，并使用onnxruntime创建了一个会话。然后，我们打开了一个USB摄像头，并循环读取摄像头数据。对于每个帧，我们调整了图像的大小，并将图像归一化为0到1的浮点数值。然后，我们使用onnxruntime进行预测，并根据预测结果选择标签。最后，我们在图像上绘制了预测标签，并将图像显示在屏幕上。

注意：此程序只是一个简单的示例，仅供参考。实际应用中，您可能需要根据您的模型和数据进行适当的修改。