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注：调用 yolo v4 的模型实现的，下面代码仅是读取视频并将格式转换为可传入模型的格式。

#-------------------------------------##       调用摄像头/视频检测#-------------------------------------#from keras.layers import Inputfrom yolo import YOLOfrom PIL import Imageimport numpy as npimport cv2yolo = YOLO()# 调用摄像头# capture=cv2.VideoCapture(1) # capture=cv2.VideoCapture("1.mp4")# 读取视频capture = cv2.VideoCapture("./img/baiyan.MP4")print(capture)while(True):    # 读取某一帧    ref, frame = capture.read()    # 格式转变，BGRtoRGB    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)    # 转变成Image    frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))    # 进行检测    frame = yolo.detect_image(frame)    # frame = np.array(frame[0])    # 转换为np格式    frame = np.array(frame)    # RGBtoBGR满足opencv显示格式    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)    cv2.imshow("video", frame)    c= cv2.waitKey(30) & 0xff    if c == 27:        capture.release()        breakyolo.close_session()

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