实时相机中使用.pt文件

1. 安装 PyTorch 库：

!pip install torch

2. 加载模型

import torch

model = torch.load("model.pt", map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

3. 接收图像并做出预测

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
  ret, frame = cap.read()

  # 对图像进行预处理
  frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
  frame = np.transpose(frame, (2, 0, 1)) / 255
  frame = np.expand_dims(frame, axis=0)
  frame = torch.from_numpy(frame).float()

  # 使用模型进行预测
  with torch.no_grad():
    output = model(frame)

  # 处理预测结果
  _, predicted = torch.max(output.data, 1)
  prediction = predicted.item()

  # 在图像上显示分类结果
  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
  cv2.putText(frame, str(prediction), (10, 50), font, 1, (0, 255, 0), 2)

  cv2.imshow('frame', frame)

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，模型名称为“model.pt”，可以是您自己训练的模型或从其他来源获得的模型。在加载模型时，我们使用了map_location参数，这是因为如果没有GPU，则模型不能在CPU上运行时，此参数将确保模型被加载到CPU上。

然后，在无限循环中，我们从实时视频流中获取每一帧，对其进行预处理，将其传递给PyTorch模型进行分类预测。最后，在图像上显示结果，当按下“q”键时退出循环。

值得注意的是，此代码示例仅用于演示用途。在实际应用中，您可能需要对代码进行修改以满足您的特定需求。