加载YOLO模型，处理mp4视频

已经有训练好的YOLO模型，执行命令如下，其中show是选择是否一遍处理一遍预览处理后的视频。
模型和mp4视频资源

yolo predict model=best.pt source=car.mp4  project=. name=output_video show=True

以下是代码的方式完成，会把画好框，带置信度的视频保存下来。

from ultralytics import YOLO
import cv2

# 你的模型路径（best.pt）
model = YOLO("best.pt")

# 输入视频
input_path = "car.mp4"
output_path = "output.mp4"

cap = cv2.VideoCapture(input_path)

# 获取视频信息
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # YOLO 推理
    results = model(frame, verbose=False)

    # 绘制检测结果
    annotated_frame = results[0].plot()  # 自动画框/标签/置信度

    # 写入输出视频
    out.write(annotated_frame)

cap.release()
out.release()
print("✅ 保存完成：", output_path)