pyqt5界面设计+yolo

### 创建 PyQt5 GUI 并集成 YOLO 模型 #### 安装依赖项 为了构建一个结合了 YOLO 和 PyQt5 的应用程序，首先需要安装必要的库。这可以通过 pip 工具完成： ```bash pip install yolov5 pyqt5 PyQt5-tools torch torchvision torchaudio ``` 这些命令会下载并安装 PyTorch 及其相关组件、YOLOv5 以及 PyQt5 开发环境。 #### 设计主窗口布局 使用 Qt Designer 或者纯代码方式定义 UI 布局。这里给出一段简单的 Python 代码来设置基本的窗体结构[^1]： ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection with PyQt") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Click 'Detect' to start object detection.") button = QPushButton("Detect") layout.addWidget(label) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() app.exec_() ``` 这段脚本创建了一个带有按钮和标签的小窗口，当点击 "Detect" 按钮时可触发对象检测过程。 #### 集成 YOLO 检测逻辑 为了让上述界面对应的功能生效，需引入 YOLO 推理部分。假设已经有一个预训练好的 YOLO 模型文件 `model.pt` 存在于项目目录下，则可以在按下按钮事件处理函数里调用该模型来进行图像分析: ```python def on_detect_button_clicked(self): from pathlib import Path import cv2 import torch model_path = Path('path/to/model.pt') if not model_path.exists(): raise FileNotFoundError(f'Model file {str(model_path)} does not exist.') # Load pre-trained YOLOv5 model. model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path) cap = cv2.VideoCapture(0) # Use webcam as input source. while True: ret, frame = cap.read() results = model(frame).render() # Perform inference and render result directly onto the image. # Display detected objects within a new window using OpenCV's imshow function. cv2.imshow('Object Detection', results[0]) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此方法实现了摄像头实时捕获画面并通过加载本地存储的 `.pt` 文件形式指定特定版本的 YOLO 模型进行预测操作；同时利用 OpenCV 展现最终效果给用户查看。 最后一步就是把上面提到的方法绑定到之前定义过的按钮上: ```python button.clicked.connect(on_detect_button_clicked) ``` 这样就完成了整个流程——从初始化图形界面直到启动目标检测服务，并将其结果显示出来。