PyQt5质量检测系统

### 使用 PyQt5 构建质量检测系统 为了使用 PyQt5 开发一个质量检测系统，主要涉及几个方面的工作：准备开发环境、设计图形界面以及集成机器学习模型用于实际的质量检测逻辑。 #### 准备工作 确保已安装所有必需的软件包。这通常意味着需要有 Python 环境，并通过 pip 安装特定版本的 PyTorch、OpenCV 和 PyQt5 库[^2]。这些工具对于处理图像数据和创建用户交互式的 GUI 非常重要。 #### 设计图形用户界面 (GUI) 利用 Qt Designer 或者直接编写 .ui 文件来定义应用程序布局。可以考虑添加按钮触发摄像头捕捉功能或者加载本地图片文件；另外还需要有一个区域用来实时预览视频流并标注出被识别的对象位置。当涉及到具体实现时，则可以通过 `QLabel` 控件更新显示内容，而事件响应机制则由槽函数负责管理。 #### 实现核心算法调用 一旦完成了上述准备工作之后就可以着手于将 YOLOv5 模型嵌入到项目当中去了。这里的关键在于理解如何从摄像头获取帧并将它们传递给预测方法以获得边界框坐标和其他相关信息。下面给出了一段简化版伪代码作为参考： ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap import cv2 import torch class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.label = QLabel(self) self.setCentralWidget(self.label) # Load model self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') cap = cv2.VideoCapture(0) # Open default camera while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break results = self.model(frame) img_with_boxes = results.render()[0] height, width, channel = img_with_boxes.shape bytesPerLine = 3 * width qImg = QImage(img_with_boxes.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped() pixmap = QPixmap.fromImage(qImg) self.label.setPixmap(pixmap) QApplication.processEvents() if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.showFullScreen() sys.exit(app.exec_()) ``` 此脚本展示了怎样在一个无限循环里读取来自 webcam 的每一帧画面，并将其送入预先训练过的 YOLOv5 模型中做推理运算。得到的结果会被渲染成带有标记框的新图像再转换为适合在 Qt 小部件上呈现的形式最后刷新至屏幕上[^1]。 #### 训练自定义模型 如果想要针对特殊场景下的物品进行更精准地分类判断的话，那么就需要收集足够的样本集来进行针对性的学习过程了。此时可参照官方文档或者其他开源资源所提供的指导完成这一部分的任务。例如，在命令行下执行如下指令即可启动一次完整的训练流程[^3]: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --cache ```