实现视频流检测需遵循以下操作流程：
- 安装OpenCV: Implementation
pip install opencv-python安装视频处理依赖 - 准备视频源：可以是本地视频文件(如
video.mp4)或摄像头实时流 - 编写检测脚本：核心代码结构包括：
- Initialize the model:
model = RFDETRBase() - 视频帧捕获：
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4") - 实时处理循环：读取帧→转换格式→预测→标注→显示结果
- Initialize the model:
- 执行检测：运行脚本后按Q键可退出检测界面
关键参数说明：
– 可通过threshold参数(默认0.5)调整检测灵敏度
– 分辨率设置需为56的倍数(如560)，数值越高精度越好但速度降低
– 模型会自动处理视频解码和帧率适应，无需额外配置
该功能特别适合安防监控、交通管理等需要实时分析的场景。
This answer comes from the articleRF-DETR: An Open Source Model for Real-Time Visual Object DetectionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用RF-DETR进行视频流物体检测？
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