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

为了使用 onnxruntime 调用 USB 摄像头进行推理加速并将预测标签和预测框实时显示，你需要先安装 onnxruntime 和 OpenCV（可以通过 pip 安装）。

然后你可以使用 OpenCV 库中的 VideoCapture 类来打开 USB 摄像头。接下来，你可以循环读取摄像头的帧并使用 onnxruntime 进行推理加速。对于每一帧，你可以使用 OpenCV 库中的 imshow 函数来显示图像。

你还可以使用 OpenCV 库中的 putText 函数来将预测标签和预测框的信息添加到图像上。

以下是一个例子：

import cv2
import onnxruntime as ort

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 初始化 onnxruntime
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 进行推理加速
    inputs = cv2.resize(frame, (224, 224))
    inputs = inputs.transpose((2, 0, 1))
    inputs = inputs[None, :, :, :]
    inputs = inputs.astype(np.float32)
    outputs = sess.run(None, {"input": inputs})[0]

    # 在图像中显示预测标签和预测框
    label = outputs["label"]
    bbox = outputs["bbox"]
    cv2.putText(frame, label, (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)
    cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (255, 255, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):