nano tensorrt yolov7 模型实时摄像头

要在实时摄像头中使用 YOLOv7 模型，您可以使用以下步骤：

1. 下载 YOLOv7 模型的权重和配置文件。您可以在 https://github.com/WongKinYiu/yolov7 中找到这些文件。

2. 安装 TensorRT 和 OpenCV。

3. 在 Python 中加载模型权重和配置文件，将模型转换为 TensorRT 格式，并创建一个 TensorRT 引擎。

4. 使用 OpenCV 读取实时摄像头输入，并将每一帧图像转换为模型输入所需的格式。

5. 将模型输入提供给 TensorRT 引擎，获取模型输出。

6. 处理模型输出并在图像上绘制检测框。

7. 将处理后的图像显示在屏幕上。

以下是一个示例代码，可以在实时摄像头中使用 YOLOv7 模型进行目标检测：

import cv2
import numpy as np
import tensorrt as trt

# 加载模型权重和配置文件
model_weights = 'yolov7.weights'
model_config = 'yolov7.cfg'

# 定义输入和输出节点名称
input_node = 'data'
output_node = ['layer82', 'layer94', 'layer106']

# 定义TensorRT引擎
def build_engine(model_weights, model_config):
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser() as parser:
        builder.max_batch_size = 1
        builder.max_workspace_size = 1 << 30
        builder.fp16_mode = True
        builder.strict_type_constraints = True

        # 使用 UFFParser 加载模型
        parser.register_input(input_node, (3, 416, 416))
        parser.register_output(output_node)
        parser.parse(model_config, network)

        # 创建TensorRT引擎
        engine = builder.build_cuda_engine(network)
        return engine

# 创建TensorRT引擎
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
engine = build_engine(model_weights, model_config)

# 定义模型输入和输出大小
input_size = 416
output_shapes = [(1, 255, 13, 13), (1, 255, 26, 26), (1, 255, 52, 52)]

# 定义预处理函数
def preprocess(img):
    img = cv2.resize(img, (input_size, input_size))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 定义后处理函数
def postprocess(output, confidence_threshold, nms_threshold):
    boxes = []
    for i in range(len(output)):
        output_i = output[i].reshape((-1, 85))
        confidences = output_i[:, 4]
        class_ids = output_i[:, 5:].argmax(axis=-1)
        mask = confidences > confidence_threshold
        confidences = confidences[mask]
        class_ids = class_ids[mask]
        boxes_i = output_i[mask, :4]
        boxes_i[:, 0] -= boxes_i[:, 2] / 2.0
        boxes_i[:, 1] -= boxes_i[:, 3] / 2.0
        boxes_i[:, 2] += boxes_i[:, 0]
        boxes_i[:, 3] += boxes_i[:, 1]
        boxes_i = boxes_i.astype(np.int32)
        boxes.append((boxes_i, confidences, class_ids))
    detections = []
    for i in range(len(boxes)):
        boxes_i, confidences_i, class_ids_i = boxes[i]
        indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes_i, confidences_i, confidence_threshold, nms_threshold)
        for j in indices:
            detections.append((boxes_i[j[0]], confidences_i[j[0]], class_ids_i[j[0]]))
    return detections

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 处理每一帧图像
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理图像
    img = preprocess(frame)

    # 在TensorRT引擎中执行推理
    inputs, outputs, bindings = trt_common.allocate_buffers(engine)
    inputs[0].host = img
    trt_outputs = trt_common.do_inference(engine, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs)

    # 后处理输出
    detections = postprocess(trt_outputs, confidence_threshold=0.5, nms_threshold=0.4)

    # 在图像上绘制检测框
    for box, confidence, class_id in detections:
        x1, y1, x2, y2 = box
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f'{class_id}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

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

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用 TensorRT 加速 YOLOv7 模型的推理，并在摄像头输入中实时检测目标。您可以根据自己的需要修改代码中的参数和超参数，以获得更好的检测效果。