YOLOV5 部署：QT的可视化界面推理

### 创建YOLOv5可视化界面推理部署 为了在 QT 中实现 YOLOv5 的可视化界面推理部署，以下是详细的说明和方法： #### 1. 准备工作 首先需要完成基础环境配置以及必要的依赖安装。这一步骤包括克隆官方仓库并设置运行环境。 可以通过以下命令获取 YOLOv5 官方代码库： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 接着，在 Python 虚拟环境中安装所需的依赖项。通常情况下，`requirements.txt` 文件会提供完整的依赖列表[^1]。 #### 2. UI 设计与转换 使用 Qt Designer 工具来创建图形用户界面 (GUI)，并将 `.ui` 文件保存到项目目录中。之后通过 `pyside6-uic` 或类似的工具将其编译为 Python 文件以便集成到程序逻辑中。 具体操作如下所示： ```bash pyside6-uic main_window.ui > ui_main_window.py ``` 这里假设您的 GUI 文件命名为 `main_window.ui`，而生成的 Python 文件则被指定为 `ui_main_window.py`[^2]。 #### 3. 整合 YOLOv5 推理功能 将 YOLOv5 的核心推理部分嵌入至 PyQt 应用程序框架内。此过程涉及加载预训练权重、处理输入图像数据流以及展示预测结果等功能模块的设计开发。 下面是一个简单的例子演示如何调用 YOLOv5 进行图片分类任务： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow import sys import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox import cv2 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) # 加载模型 def detect(self, img_path): img0 = cv2.imread(img_path) # BGR img = letterbox(img0, new_shape=640)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, hwc to chw img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(torch.float32) / 255.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5) for det in pred: if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这段脚本定义了一个基于 PyQt 的窗口类，并在其内部实现了基本的目标检测流程[^1]。 #### 4. 解决常见错误 如果在执行过程中遇到了类似于 “Failed to register worker”的问题，则可能是由于分布式计算框架 Ray 的配置不当所引起。这种类型的异常提示表明当前节点未能成功向主服务器注册其工作者线程[^3]。针对这种情况可尝试重新启动服务或者调整网络参数以确保通信顺畅无阻塞现象发生。 ---