pyqt5 yolo

### PyQt5中集成YOLO进行目标检测 在PyQt5应用程序中集成了YOLO的目标检测功能可以创建交互式的图形用户界面(GUI)，用于处理图像和视频文件并实时显示检测结果。为了实现这一目的，通常会利用Python库如`opencv-python`来读取和展示媒体文件，并通过调用预训练好的YOLO模型来进行对象识别。 #### 创建GUI布局 使用PyQt5设计一个简单的用户界面，该界面上有按钮可以选择要分析的图片或视频源以及启动/停止检测过程。这里提供了一个简化版的设计思路： ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QFileDialog from PyQt5.QtGui import QPixmap class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection with PyQt5") layout = QVBoxLayout() self.label_image = QLabel() layout.addWidget(self.label_image) btn_open_file = QPushButton('Open Image or Video') btn_open_file.clicked.connect(self.open_file_dialog) layout.addWidget(btn_open_file) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) def open_file_dialog(self): file_name, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "Select an image or video", "", "All Files (*);;Image Files (*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)" ) if file_name: pixmap = QPixmap(file_name).scaled(640, 480) self.label_image.setPixmap(pixmap) app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这段代码构建了一个基本的应用程序框架，在其中定义了加载多媒体资源的方法[^1]。 #### 集成YOLO模型 对于YOLO部分，则需依赖于特定版本的YOLO（例如YOLOv3、YOLOv5等），并且可能还需要额外安装一些必要的包，像`torchvision`或其他支持深度学习推理引擎的工具。下面是一个假设性的函数示例，它展示了如何在一个选定的输入上应用YOLO模型执行预测操作： ```python import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox import numpy as np import cv2 def detect_objects(image_path_or_video_capture, model_weights='yolov5s.pt'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' half = device != 'cpu' # Load YOLO Model model = attempt_load(model_weights, map_location=device) # load FP32 model if isinstance(image_path_or_video_capture, str): # 如果传入的是路径则视为静态图象 img0 = cv2.imread(image_path_or_video_capture) ... elif hasattr(image_path_or_video_capture, 'read'): # 否则是cv2.VideoCapture实例代表动态影像流 ret_val, img0 = image_path_or_video_capture.read() ... # Preprocess the input data according to what your specific version of YOLO expects. img = letterbox(img0)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = model(img, augment=False)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) # Process detections... for *xyxy, conf, cls in reversed(det[0]): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c), line_thickness=3) return annotated_img ``` 请注意上述代码片段中的某些细节可能会因所使用的具体YOLO变体而有所不同；因此建议查阅官方文档获取最准确的信息[^2]。

### 如何在PyQt5中集成YOLO 要在PyQt5应用中集成YOLO，可以按照以下方式实现完整的功能设计。以下是关于如何通过Python语言结合QNN SDK/QAI AppBuilder开发的DEMO来实现在PyQt5窗体上显示YOLOv5目标检测结果的方法。 #### 1. 环境准备 为了成功运行YOLOv5并将其与PyQt5集成，需要安装必要的依赖库和工具链。这些包括但不限于： - Python >= 3.7 - PyTorch 或 ONNX Runtime（用于加载YOLO模型） - OpenCV （版本需匹配，如OpenCV 4.8[^1]） - PyQt5 或 PySide2（作为GUI框架） 可以通过pip命令完成上述包的安装： ```bash pip install torch torchvision opencv-python-headless pyqt5 ``` #### 2. 加载YOLOv5模型 使用ONNX或PT格式的YOLOv5模型进行推理前，先要加载该模型到内存中。这里以`yolov5l.pt`为例说明： ```python import torch def load_model(model_path='yolov5l.pt'): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path, force_reload=True) return model ``` 此函数会返回一个已加载好的YOLOv5模型实例。 #### 3. 实现图像处理逻辑 对于输入数据源（无论是来自本地图片还是USB摄像头），都需要经过预处理再送入模型预测。下面给出一段简单的代码片段演示这一过程： ```python import cv2 def process_image(image_path, model): img = cv2.imread(image_path) results = model(img) # 将PIL Image转换回numpy array以便后续操作 annotated_img = results.render()[0] return annotated_img ``` 这段代码读取一张图片文件，并调用之前定义好的model对象执行推断任务，最后得到带有标注框的结果图。 #### 4. 创建PyQt5 GUI界面 利用PyQt5创建主窗口以及嵌入用于展示视频流或者静态图片的区域。通常我们会选用 QLabel 控件来做这个工作因为其支持设置 pixmap 来渲染图像内容。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.label = QLabel(self) self.setCentralWidget(self.label) def update_frame(self, frame): rgbImage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = rgbImage.shape bytesPerLine = ch * w convertToQtFormat = QImage(rgbImage.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888) p = convertToQtFormat.scaled(640, 480, Qt.KeepAspectRatio) self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(p)) ``` 在此类初始化方法里我们设置了中心部件为label控件，在update_frame 方法则负责把每一帧更新至界面上。 #### 5. 主程序流程控制 最后一步就是编写脚本来启动整个应用程序并将所有组件串联起来形成闭环。 ```python if __name__ == "__main__": app = QApplication([]) window = MainWindow() window.show() cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像机设备 try: while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break processed_frame = process_image(frame=frame, model=load_model()) window.update_frame(processed_frame) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): # 按下'q'键退出循环 break finally: cap.release() cv2.destroyAllWindows() sys.exit(app.exec_()) ``` 以上即完成了基本的功能需求描述和技术细节阐述。