要输出实时检测的结果到MP4文件或者输出流，您可以在代码中使用OpenCV库来实现。

假设您已经成功加载了模型并获得了视频流，您可以按照以下步骤来实现实时检测的输出：

创建一个OpenCV的视频编写器（VideoWriter）对象，用于将检测结果写入到MP4文件或输出流中。例如：

python
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设置编码器

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')

创建视频编写器对象

out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 30, (640, 480))

在上面的代码中，我们使用了`mp4v`编码器，并将输出视频帧率设置为30帧/秒。`output.mp4`是输出视频的文件名， `(640, 480)`是输出视频的分辨率（根据您的视频流分辨率进行调整）。

在处理每一帧视频时，将检测结果绘制在视频帧上，并将带有检测结果的视频帧写入输出文件或输出流中。例如：

python
Copy
# 处理每一帧视频
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 进行目标检测
    outputs = pipe({'image': frame})
    # 解析检测结果
    boxes = outputs[OutputKeys.detections]['boxes']
    scores = outputs[OutputKeys.detections]['scores']
    classes = outputs[OutputKeys.detections]['class_ids']
    # 绘制检测结果
    for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
        x1, y1, x2, y2 = box
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f'{score:.2f}', (x1, y1-5),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, str(cls), (x1, y1+15),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 将带有检测结果的视频帧写入输出文件或输出流
    out.write(frame)

# 释放视频编写器和视频流
out.release()
cap.release()

在上面的代码中，我们首先使用pipeline函数对视频帧进行目标检测，并从输出结果中解析出检测到的目标框、得分和类别等信息。然后，我们将检测结果绘制在视频帧上，并使用VideoWriter对象将带有检测结果的视频帧写入输出文件或输出流中。最后，我们释放视频编写器和视频流。

实时检测类任务通常涉及到处理视频数据或实时流数据，并对其进行分析和检测。如果您想要输出 mp4 文件或者将结果作为流传输，可以考虑以下方法：

1. 输出为 MP4 文件：

• 在处理过程中，将检测结果保存到本地文件系统中的 MP4 文件中。您可以使用适当的库（如 OpenCV）来处理视频帧并将其保存为 MP4 文件。这需要您将检测结果帧按顺序写入文件，并且在完成后进行合适的封装操作以生成可播放的 MP4 文件。

2. 输出为流传输：

• 使用网络传输协议（如 RTMP、RTSP、WebRTC 等）将实时检测结果以流的形式传输给客户端。您可以使用相应的库或工具来建立流传输服务。例如，使用 FFmpeg 库创建一个基于 RTMP 的推流服务器，然后客户端可以通过 RTMP 协议接收实时流数据，并进行播放或分析处理。