PyQt5-YOLOv5：将图形界面与目标检测完美结合

PyQt5-YOLOv5：将图形界面与目标检测完美结合

随着计算机视觉的发展，目标检测技术在各个领域都得到了广泛应用。而PyQt5作为一款功能强大的图形界面开发工具，结合YOLOv5目标检测算法能够为用户带来更加便捷和高效的体验。本文将介绍PyQt5与YOLOv5相结合的优势以及如何实现该功能。

首先，让我们简单了解一下PyQt5和YOLOv5。PyQt5是Python绑定Qt库的一种工具，它能够帮助开发人员快速构建出漂亮且可交互的图形用户界面。而YOLOv5则是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够通过对图像进行分析识别出其中的各个目标。

将PyQt5和YOLOv5结合在一起，可以为用户提供一个直观且友好的界面来执行目标检测任务。用户可以通过界面上的按钮或菜单选择要检测的图像或视频文件，并启动YOLOv5算法进行目标检测。检测结果可以直接显示在界面上，用户可以通过鼠标单击或拖动来查看每个目标的详细信息。

在实现这种结合功能之前，我们首先需要引入PyQt5和YOLOv5的相关库和依赖。使用PyQt5的QFileDialog类可以方便地实现文件选择对话框，使用户能够轻松选择要检测的图像或视频文件。而在YOLOv5方面，我们需要下载和配置相应的模型文件和权重，确保算法能够准确地执行目标检测任务。

接下来，我们需要将PyQt5和YOLOv5进行适配，以便实现二者之间的交互。通过在PyQt5的界面中嵌入YOLOv5的目标检测函数，我们可以实现在检测按钮点击时，自动调用该函数进行目标检测并获取结果。然后，通过PyQt5的绘图工具将检测结果可视化在界面上，为用户提供一个直观的展示效果。

此外，为了提高整体的用户体验，我们还可以对PyQt5界面添加一些额外功能，比如快捷键、保存检测结果、调整算法的参数等。这些功能的添加可以根据具体需求进行调整，以满足不同用户的实际需求。

总结起来，PyQt5和YOLOv5的结合将图形界面与目标检测完美结合在一起，为用户提供了一个直观、友好且高效的目标检测工具。通过PyQt5的图形界面和YOLOv5的强大算法，用户可以轻松实现图像和视频目标检测任务，并且有能力对检测结果进行进一步的处理和分析。相信随着这两个工具的不断发展和完善，它们将在计算机视觉领域发挥出更大的价值和作用。

快速上手

conda create -n yolov5_pyqt5 python=3.8
conda activate yolov5_pyqt5
pip install -r requirements.txt
python main.py

 关于包装

安装 pyinstaller

pip install pyinstaller==5.7.0

打包 GUI

pyinstaller -D -w --add-data="./utils/*;./utils" --add-data="./config/*;./config" --add-data="./icon/*;./icon" --add-data="./pt/*;./pt" --add-data="./imgs/*;./imgs" main.py

如果未发生错误，则打包的应用程序位于 dist/main 中

功能

1. 支持图像/视频/网络摄像头/RTSP作为输入

2. 更改模型

3. 更改 IoU

4. 改变信心

5. 设置延迟

6. paly/暂停/停止

7. 结果统计

8. 自动保存检测到的图像/视频