如何利用yolov7调用本地摄像头进行实时监测，需要对代码进行哪些修改

可以说的详细些，第几行的代码需要进行修改。可以说的详细些，第几行的代码需要进行修改。

这里的default参数改成default='0'即可调用笔记本摄像头（前提是你的摄像头本身可以正常工作，驱动啥的都是正常的），如果你外接的USB摄像头比较多，可以从0换到1，2，3等多换几个。
如果是监控探头就比较麻烦一些，你如要获取监控的流视频，这个得看各家的监控给出来的接口，从接口获取才行，各家又都不一样，得找到对应的接口文档查询。

主要就是将之前的读图片改成拉摄像头流就好了，以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np
import time
import torch

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

# 设置摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 检测循环
while True:
    # 从摄像头读取图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将图像转换为RGB格式
    rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 检测目标
    results = model(rgb_frame)
    
    # 将结果绘制在图像上
    results.render()
    annotated_frame = results.imgs[0]
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('YOLOv7 Object Detection', annotated_frame)
    
    # 退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和窗口资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

如何利用yolov7调用本地摄像头进行实时监测，需要对代码进行哪些修改

# 替换为本地摄像头的设备ID，通常为0
video_path      = 0

更改视频源的类型为摄像头

# 将视频源的类型更改为摄像头
video_type      = 'camera'

可能需要对视频源的分辨率和帧率进行调整：

# 设置视频源的分辨率和帧率
video_width     = 1280
video_height    = 720
video_fps       = 30

最后，运行YOLOv7的代码即可开始实时监测：

python detect.py --weights weights/yolov7.pt --cfg cfg/yolov7.cfg --source 0

其中 --source 参数设置为 0，表示使用摄像头作为视频源。

请注意，在使用本地摄像头进行实时监测时，可能会遇到一些性能问题。为了获得更好的性能，您可以尝试调整分辨率和帧率，或者使用更高性能的计算机或摄像头设备。

参考GPT和自己的思路，要利用yolov7调用本地摄像头进行实时监测，需要进行以下步骤：

1 安装yolov7及其依赖库
安装yolov7及其依赖库，可以参考官方文档或者相关教程。在安装完成后，可以在本地运行yolov7检测单张图片的代码，确保环境安装成功。

2 调用本地摄像头
在yolov7的代码中，可以通过OpenCV库来调用本地摄像头。在yolov7/detect.py文件中的第28行，将调用图片的代码修改为调用摄像头：

# 加载图片
# img = cv2.imread(img_path)
cap = cv2.VideoCapture(0)

其中，cap = cv2.VideoCapture(0)表示调用编号为0的摄像头（如果有多个摄像头，可以修改编号）。

3 实时监测
在yolov7的代码中，可以通过OpenCV库来实时显示摄像头监测结果。在yolov7/detect.py文件中的第94行，添加实时监测代码：

# 显示图片
# cv2.imshow('output', img)
# cv2.waitKey(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    sized = cv2.resize(frame, (width, height))
    sized = cv2.cvtColor(sized, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    boxes = do_detect(model, sized, conf_thres, nms_thres)
    boxes = plot_boxes_cv2(frame, boxes[0], savename=None, class_names=class_names)
    cv2.imshow('output', boxes)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，通过cv2.imshow('output', boxes)来显示检测结果，实时更新。在按下键盘上的“q”键时退出程序，释放摄像头资源。

这样，我们就可以利用yolov7调用本地摄像头进行实时监测了。
如果对您有帮助，请给与采纳，谢谢。

以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：

要利用 YOLOv7 调用本地摄像头进行实时监测，需要进行如下修改：

打开 "yolov7.py" 文件；
在文件头部，添加以下代码：
```
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
```
这样就能够调用本地摄像头了。
找到 while 循环，一般在 detect() 函数中，在循环内加入以下代码：
```
ret, frame = cap.read()
if not ret:
 break
```
这段代码会读取摄像头中的视频帧。
将 img 变量的赋值代码修改为以下代码：
```
img = frame
```
这样就可以将读取到的视频帧作为模型输入进行预测。

完整的修改代码如下所示：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
 ret, frame = cap.read()
 if not ret:
     break        
 img = frame
 # 其他代码不变，继续执行目标检测预测和绘制结果的步骤

修改完毕后，保存文件并运行代码，就可以调用本地摄像头进行实时监测了。

这篇文章：使用Yolov7遇到的一些问题的解决方法也许能够解决你的问题，你可以看下

要使用 YOLOv7 对本地摄像头进行实时监测，您需要对其源代码进行一些修改。下面是一些可能需要修改的部分：

1、修改 detect.py 文件中的 img_size 参数，以便适应您的摄像头分辨率。

2、修改 detect.py 文件中的 --source 参数，以便使用摄像头作为输入源。可以将 --source 参数设置为 0，表示使用默认的摄像头设备。如果您有多个摄像头，请相应地更改此参数。

3、在 detect.py 文件中添加对摄像头输入源的支持。可以使用 OpenCV 库中的 cv2.VideoCapture() 函数打开摄像头，然后使用 cap.read() 函数在每个迭代中读取当前帧。

4、对每个视频帧运行 YOLOv7 目标检测算法，并将结果可视化。

下面是一个使用 YOLOv7 对本地摄像头进行实时监测的示例代码：

import cv2
import argparse
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadStreams
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import Annotator
from utils.torch_utils import select_device

def detect():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)')
    parser.add_argument('--source', type=str, default='0', help='source')  # file/folder, 0 for webcam
    parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class')
    parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
    opt = parser.parse_args()

    device = select_device(opt.device)
    model = attempt_load(opt.weights, map_location=device)
    img_size = opt.img_size
    half = device.type != 'cpu'

    # Open the video capture device
    cap = cv2.VideoCapture(int(opt.source) if opt.source.isnumeric() else opt.source)

    # Define the codec and create VideoWriter object
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))

    # Process each video frame
    while True:
        # Read the frame from the capture device
        ret, frame = cap.read()

        if not ret:
            break

        # Perform YOLOv7 object detection on the frame
        img = cv2.resize(frame, (img_size, img_size))
                img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
        img = np.ascontiguousarray(img)

        if half:
            img = img.half()

        img /= 255.0

        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # Get detections
        pred = model(img, augment=False)[0]

        # Apply NMS
        pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres,
                                   classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)

        # Process each detection
        for i, det in enumerate(pred):
            if len(det):
                # Rescale boxes from img_size to frame size
                det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()

                # Annotate the frame with the detections
                annotator = Annotator(frame, line_width=3, text_size=2, font_scale=0.8)
                annotator.text((10, 10), f'Object Detection Demo', font_scale=1.2)

                # Iterate over each detected object
                for *xyxy, conf, cls in det:
                    label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                    color = (255, 0, 0)
                    annotator.box(xyxy, label=label, color=color)

        # Display the annotated frame
        if opt.view_img:
            cv2.imshow('YOLOv7', frame)
            if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
                break

        # Write the annotated frame to the output video
        out.write(frame)

    # Release the capture device and output video writer
    cap.release()
    out.release()

if __name__ == '__main__':
    detect()

在上述代码中，我们使用 OpenCV 库中的 cv2.VideoCapture() 函数打开摄像头，并使用 cap.read() 函数读取每个视频帧。在每个视频帧上，我们使用 YOLOv7 目标检测算法进行检测，并使用 Annotator 类将检测结果可视化。最后，我们可以通过 cv2.imshow() 函数在屏幕上显示可视化结果，并通过 cv2.VideoWriter() 函数将结果保存为视频文件。

修改配置文件：将输入设置为本地摄像头输入（如果使用本地摄像头，则输入可以是“camera”；如果使用USB摄像头，则可采用“videotestsrc”的方式访问）。
修改代码：调用openCV库，从本地摄像头中获取图像帧，利用YOLOv7模型开始检测操作，将识别出来的物体画出框框，并在图像上标注出相关内容。
调试程序：调试代码，确保调用本地摄像头和YOLOv7模型检测功能正常。
运行程序：实时监测本地摄像头，可视化监测结果，并输出相应信息。

https://blog.csdn.net/m0_72734364/article/details/128759430
这是yolov7部署教程，可以推理视频，摄像头

该回答引用ChatGPT
使用YOLOv7调用本地摄像头进行实时监测，需要做如下修改：
（1）安装Opencv，将Opencv相关代码添加到您的项目中；
（2）更改目标检测网络，使用YOLOv7对象检测网络；
（3）使用OpenCV调用本地摄像头，然后将实时视频帧添加到YOLOv7网络的输入；
（4）调整YOLOv7输出中的目标概率阈值，以确保只检测出有意义的物体；
（5）使用cv2.imshow()函数获取识别后的图像，最后展示检测出的物体位置框。