如何使用多摄像头作为OpenVINO™推理的输入？

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在使用 OpenVINO™ 进行推理时，如果你希望使用多个摄像头作为输入，可以通过以下步骤实现。OpenVINO™ 本身并不直接提供多摄像头输入的功能，但你可以通过 OpenCV 或其他库来捕获多个摄像头的视频流，然后将这些视频流传递给 OpenVINO™ 进行推理。

步骤概述：

1. 捕获多摄像头视频流：使用 OpenCV 或其他库来捕获多个摄像头的视频流。


2. 预处理视频帧：对捕获的视频帧进行预处理，使其符合 OpenVINO™ 模型的输入要求。


3. 推理：将预处理后的帧传递给 OpenVINO™ 进行推理。


4. 后处理与显示：对推理结果进行后处理，并在屏幕上显示结果。

详细步骤：

1. 捕获多摄像头视频流

使用 OpenCV 捕获多个摄像头的视频流。你可以通过 cv2.VideoCapture 来打开多个摄像头。

import cv2



# 打开多个摄像头

cap1 = cv2.VideoCapture(0)  # 第一个摄像头

cap2 = cv2.VideoCapture(1)  # 第二个摄像头



while True:

    # 读取帧

    ret1, frame1 = cap1.read()

    ret2, frame2 = cap2.read()



    if not ret1 or not ret2:

        break



    # 在这里进行推理和处理

    # ...



    # 显示帧

    cv2.imshow('Camera 1', frame1)

    cv2.imshow('Camera 2', frame2)



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

        break



# 释放摄像头

cap1.release()

cap2.release()

cv2.destroyAllWindows()

2. 预处理视频帧

根据你的 OpenVINO™ 模型的要求，对视频帧进行预处理。通常包括调整大小、归一化、转换颜色空间等。

def preprocess_frame(frame, input_shape):

    # 调整大小

    resized_frame = cv2.resize(frame, (input_shape[3], input_shape[2]))

    # 转换颜色空间（如果需要）

    resized_frame = cv2.cvtColor(resized_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 归一化（如果需要）

    resized_frame = resized_frame / 255.0

    # 转换维度顺序（NCHW）

    resized_frame = resized_frame.transpose((2, 0, 1))

    return resized_frame

3. 推理

将预处理后的帧传递给 OpenVINO™ 进行推理。你需要先加载 OpenVINO™ 模型，然后进行推理。

from openvino.runtime import Core



# 加载模型

ie = Core()

model = ie.read_model('path_to_your_model.xml')

compiled_model = ie.compile_model(model, 'CPU')



# 获取输入和输出层

input_layer = compiled_model.input(0)

output_layer = compiled_model.output(0)



# 推理

def infer_frame(frame):

    processed_frame = preprocess_frame(frame, input_layer.shape)

    result = compiled_model([processed_frame])[output_layer]

    return result

4. 后处理与显示

对推理结果进行后处理，并在屏幕上显示结果。

while True:

    ret1, frame1 = cap1.read()

    ret2, frame2 = cap2.read()



    if not ret1 or not ret2:

        break



    # 推理

    result1 = infer_frame(frame1)

    result2 = infer_frame(frame2)



    # 后处理（例如绘制边界框）

    # ...



    # 显示结果

    cv2.imshow('Camera 1', frame1)

    cv2.imshow('Camera 2', frame2)



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

        break

总结：

1. 使用 OpenCV 捕获多个摄像头的视频流。


2. 对视频帧进行预处理，使其符合 OpenVINO™ 模型的输入要求。


3. 将预处理后的帧传递给 OpenVINO™ 进行推理。


4. 对推理结果进行后处理，并在屏幕上显示结果。

通过这种方式，你可以轻松地将多个摄像头作为 OpenVINO™ 推理的输入。