Как разделить обработку видеопотоков после использования модели YOLO в Django?

Добрый день! 

После использования модели YOLO в Django для обработки видеопотоков, можно разделить обработку на несколько шагов:

1. Получение видеопотока: В Django вы можете использовать библиотеку OpenCV для получения видеопотока с камеры или с другого источника. Это можно сделать с помощью функций `cv2.VideoCapture()` или `cv2.VideoCaptureAsync()`.

2. Обработка кадров: После получения видеопотока, вы можете предварительно обрабатывать каждый кадр, например, изменить его размер или применить фильтры. Для этого вы можете использовать функции из библиотеки OpenCV, такие как `cv2.resize()` или `cv2.filter2D()`.

3. Детекция объектов: Для детекции объектов на каждом кадре вы можете использовать модель YOLO. В Django вы можете вызвать код для детекции объектов, который использует модель YOLO, и передать каждый кадр этой функции.

4. Аннотация объектов: После детекции объектов на каждом кадре, вы можете аннотировать их, например, нарисовать прямоугольники вокруг объектов или вывести метки классов. Для этого вы можете использовать функции из библиотеки OpenCV, такие как `cv2.rectangle()` или `cv2.putText()`.

5. Обновление видеопотока: После аннотации объектов на каждом кадре, вы можете обновить видеопоток с аннотациями и отобразить его на веб-странице или сохранить в файл.

Обычно эти шаги выполняются в цикле, обрабатывая каждый кадр видеопотока. В Django вы можете использовать фреймворк Django Channels для асинхронной обработки видеопотоков и обновления веб-страницы в реальном времени.

Модифицируйте функцию video_stream, чтобы она обрабатывала отдельные видеопотоки.

Модифицируйте функцию с маршрутами urls.py для создания нескольких маршрутов:
path('video/stream_1/', views.video_stream, {'camera_id': 0}, name='stream_1'),
path('video/stream_2/', views.video_stream, {'camera_id': 1}, name='stream_2')