可以使用 OpenCV 库来调用 USB 摄像头并获取实时视频帧。然后，将视频帧转换为模型需要的输入格式，然后使用 onnxruntime 进行推理。最后，将预测的标签在窗口中显示出来即可。

下面是一个示例代码：

import cv2
import onnxruntime as rt
import numpy as np

# 调用摄像头并获取视频帧
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 加载模型
sess = rt.InferenceSession("model.onnx")

# 循环显示每一帧
while True:
    # 获取视频帧
# python # opencv # 计算机视觉 # 人工智能 # 开发语言
GitHub 加速计划 / on / onnxruntime
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microsoft/onnxruntime: 是一个用于运行各种机器学习模型的开源库。适合对机器学习和深度学习有兴趣的人，特别是在开发和部署机器学习模型时需要处理各种不同框架和算子的人。特点是支持多种机器学习框架和算子，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，具有高性能和广泛的兼容性。
最近提交(Master分支：2 个月前 )
120cb5a8 ### Description Add I/O binding example using onnx data type in python API summary. The API is available since 1.20 release. ### Motivation and Context Follow up of https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/22306 to add some documentation. 6 天前
4ffc1ff3 ### Description Fixes: (1) cpu kernel: applying scale before bias and mask like other MHA ops (2) cpu kernel: correct offset during appending past to present. (3) cuda kernel: apply mask if provided; fix output_qk offset. Add DMMHA unit tests 6 天前
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