写一个yolov7识别目标代码

YOLOv7 是目标检测算法 YOLOv5 的改进版本，其基本原理与 YOLOv5 相似，都是将目标检测任务转化为一个回归问题。以下是一个简单的 YOLOv7 目标检测示例代码，基于 PyTorch 框架实现：

import torch
import torchvision
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 加载图片
img = Image.open('test.jpg')

# 检测目标
results = model(img)

# 显示结果
results.show()

# 可视化检测结果
img = torchvision.transforms.functional.to_tensor(img)
plt.imshow(img.permute(1, 2, 0))
plt.axis('off')
for i, det in enumerate(results.xyxy[0]):
    plt.plot([det[0], det[2]], [det[1], det[1]], color='red', linewidth=2)
    plt.plot([det[0], det[2]], [det[3], det[3]], color='red', linewidth=2)
    plt.plot([det[0], det[0]], [det[1], det[3]], color='red', linewidth=2)
    plt.plot([det[2], det[2]], [det[1], det[3]], color='red', linewidth=2)
plt.show()

此程序使用了 YOLOv5 的 PyTorch 实现库 `ultralytics/yolov5` 来加载预训练模型，并使用 `PIL` 库来加载图片。通过调用模型的 `forward` 方法实现目标检测，返回的结果包括检测到的目标的位置、置信度和类别。最后，通过可视化的方法将检测结果绘制到图片上。需要注意的是，此程序仅为示例代码，实际应用中需要根据具体任务调整模型和参数。