yolov7模型调用摄像头

要使用YOLOv7模型调用摄像头，您需要使用OpenCV库来捕获视频流并将其传递给YOLOv7模型进行对象检测。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, plot_one_box
from utils.datasets import letterbox

# 加载YOLOv7模型
weights = 'path/to/weights.pt'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)

# 设置输入分辨率和阈值等参数
input_size = 640
conf_threshold = 0.5
iou_threshold = 0.45

# 打开摄像头并捕获视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 将帧缩放到模型的输入大小
    img = letterbox(frame, new_shape=input_size)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)
    img = np.ascontiguousarray(img)
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0

    # 运行模型进行对象检测
    with torch.no_grad():
        outputs = model(img.unsqueeze(0))
        outputs = non_max_suppression(outputs, conf_threshold, iou_threshold)

    # 绘制检测结果
    for output in outputs:
        if output is not None:
            output[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], output[:, :4], frame.shape).round()
            for x1, y1, x2, y2, conf, cls in output:
                label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                plot_one_box((x1, y1, x2, y2), frame, label=label)

    # 显示视频流
    cv2.imshow('Object Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用了 `models.experimental.attempt_load` 函数来加载YOLOv7模型，然后使用 `utils.general.non_max_suppression` 函数对模型输出的边界框进行非最大抑制，再使用 `utils.datasets.letterbox` 函数将帧缩放到模型的输入大小。最后，我们使用OpenCV库来捕获视频流并将检测结果绘制在每一帧上，然后显示视频流。