pyqt加载YOLO

### PyQt中集成YOLO进行目标检测 为了在PyQt应用程序中加载并使用YOLO模型进行对象检测，可以遵循以下方法： #### 创建图形界面 首先，在PyQt环境中创建一个基本的应用程序框架。这通常涉及导入必要的模块以及定义窗口布局。 ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QVBoxLayout, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap ``` #### 加载YOLO模型 接着，利用Python库如`cv2`(OpenCV)来处理图像输入，并借助于`torch`或其他深度学习框架加载预训练的YOLO模型文件(.weights 或 .pt 文件)[^1]。 对于`.pt`格式的模型，可采用如下方式加载： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') # 自定义路径替换为实际位置 ``` #### 实现检测功能 编写函数用于执行图片上的物体识别操作。此部分会调用之前初始化好的YOLOv5实例完成预测工作，并返回标注后的结果图象。 ```python def detect_objects(image_path): img = cv2.imread(image_path) results = model(img) detected_image = results.render()[0] return detected_image ``` #### 显示结果 最后一步是在GUI界面上展示经过YOLO处理过的图像。这里可以通过QLabel组件配合QPixmap实现可视化输出[^2]。 ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Object Detection with YOLO and PyQt") layout = QVBoxLayout() label = QLabel(self) pixmap = QPixmap(detect_objects('test.jpg')) # 假设测试图片名为 test.jpg label.setPixmap(pixmap) layout.addWidget(label) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的PyQt GUI应用，该应用能够读取本地存储的一张照片作为输入源，经由已训练完毕的对象探测器分析后，再把带有边界框标记的结果呈现在屏幕上[^3]。