利用PyQt5的QT Designer设计Yolov5的界面！让你轻轻松松创建自己的目标检测应用程序！

PyQt5和YoloV5：构建强大的目标检测应用程序

引言

人工智能、深度学习和计算机视觉正在彻底改变现代技术格局。在这些领域中，目标检测尤为突出，它使机器能够识别图像或视频中的物体并准确定位其边界框。通过结合YoloV5和PyQt5，我们可以轻松构建功能强大的目标检测应用程序，在各种应用中提供至关重要的见解。

利用Qt Designer设计YoloV5界面

Qt Designer是一种直观的工具，可帮助您创建用户友好的界面。以下是如何使用它为YoloV5设计界面的步骤：

• 启动Qt Designer并创建一个新项目。
• 添加一个控件，并将其设置为主窗口。
• 添加一个布局，例如垂直布局，以组织界面元素。
• 在布局中添加一个标签，并设置一个性文本，例如“选择图像或视频”。
• 添加一个按钮，并设置一个操作文本，例如“开始检测”。
• 保存项目以供以后使用。

将PyQt5和YoloV5结合

现在，让我们将PyQt5的强大功能与YoloV5的先进目标检测算法相结合：

• 创建一个新的Python项目。
• 使用pip安装PyQt5和YoloV5库。
• 导入必要的库并创建Qt Designer窗口的实例。
• 添加一个控件，并将其设置为主窗口。
• 添加一个布局，并在其中添加一个标签和一个按钮。
• 将按钮的clicked信号连接到YoloV5的目标检测函数。
• 运行程序，它将显示一个用户友好的界面，供您选择图像或视频并启动检测。

演示应用程序

让我们演示一下应用程序的功能：

• 打开应用程序并选择一张图像或一段视频。
• 单击“开始检测”按钮。
• 应用程序将处理图像或视频，识别其中的物体并绘制其边界框。
• 结果将显示在应用程序窗口中，让您一目了然地了解检测到的物体。

代码示例

以下是一个使用PyQt5和YoloV5构建目标检测应用程序的代码示例：

import sys
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtCore import pyqtSlot
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
import cv2
import numpy as np
import yolov5

class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):

    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle("PyQt5 + YoloV5 Target Detection App")
        self.setGeometry(100, 100, 640, 480)

        self.image_label = QtWidgets.QLabel(self)
        self.image_label.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 640, 480))

        self.button_browse = QtWidgets.QPushButton(self)
        self.button_browse.setGeometry(QtCore.QRect(20, 420, 100, 30))
        self.button_browse.setText("Browse Image")
        self.button_browse.clicked.connect(self.browse_image)

        self.button_detect = QtWidgets.QPushButton(self)
        self.button_detect.setGeometry(QtCore.QRect(140, 420, 100, 30))
        self.button_detect.setText("Detect Objects")
        self.button_detect.clicked.connect(self.detect_objects)

    @pyqtSlot()
    def browse_image(self):
        filename, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, "Select Image", "", "Image Files (*.jpg *.png *.bmp)")

        if filename:
            self.image = cv2.imread(filename)
            self.image_height, self.image_width, _ = self.image.shape

            image_qt = self.convert_cv_to_qt(self.image)
            self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image_qt))

    @pyqtSlot()
    def detect_objects(self):
        results = yolov5.detect(self.image)

        for result in results:
            xmin, ymin, xmax, ymax, confidence, class_name = result

            label = "{}: {:.2f}%".format(class_name, confidence * 100)
            color = (0, 255, 0)

            cv2.rectangle(self.image, (int(xmin), int(ymin)), (int(xmax), int(ymax)), color, 2)
            cv2.putText(self.image, label, (int(xmin), int(ymin) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

        image_qt = self.convert_cv_to_qt(self.image)
        self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image_qt))

    def convert_cv_to_qt(self, cv_image):
        rgb_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        height, width, channel = rgb_image.shape
        bytes_per_line = width * channel
        convert_to_Qt_format = QImage(rgb_image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
        return convert_to_Qt_format

if __name__ == "__main__":
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

结论

通过将PyQt5的易用性和YoloV5的强大相结合，我们创建了一个功能强大的目标检测应用程序，可以轻松识别图像或视频中的物体。这种应用程序在安全、监控、医疗保健和许多其他领域具有广泛的应用。

常见问题解答

• 为什么选择YoloV5而不是其他目标检测算法？
  YoloV5因其速度快、准确性高和易于部署而脱颖而出。它非常适合实时应用，例如视频监控和安全。

• Qt Designer与其他GUI设计工具有何不同？
  Qt Designer提供了一种可视化界面，可以轻松地拖放控件并设计布局。它还支持多种平台，包括Windows、macOS和Linux。

• 这个应用程序可以用于哪些类型的图像或视频？
  该应用程序可以处理各种图像和视频格式，包括JPEG、PNG、BMP和MP4。

• 目标检测的准确性如何？
  目标检测的准确性取决于所使用的算法和训练数据集。YoloV5在许多基准测试中显示出高准确性。

• 这个应用程序可以部署在什么平台上？
  该应用程序可以使用PyInstaller或其他工具打包，以便在Windows、macOS和Linux平台上部署。