基于pyqt5智能辅助标注系统

星光不问赶路人，时光不负有心人！

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前言

这里时基于pyqt5写的一个智能辅助视频标注系统，在步入AI时代的大环境中，CV技术目前很成熟，并且很多项目都可以落地使用，用于工业化中，之前写过关于图像分类的介绍，兴趣的朋友可以去首页看。

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一、本文介绍

本文代码：https://github.com/yanyide123/videos-tools
百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1CHf97QqyGZCjigY9dF5sZg
提取码：5h7b
本文先介绍一下视频分类前视频标注的一个小工具，将自己本地未标注的视频通过自定义标签，将视频人工进行分类，为后面视频分类提供数据集。目前最火的模型Video-Swin-Transformer，用于做视频分类。
官方git：https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer

二、PYQT5介绍

PyQt5 是Digia的一套Qt5应用框架与python的结合，同时支持2.x和3.x，官方网站：www.riverbankcomputing.co.uk/news。
具体库介绍：（大佬的总结）https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39568659/article/details/111459320

三、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

from PyQt5.QtMultimediaWidgets import *
from PyQt5.QtMultimedia import *
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *

具体根据自己的使用进行引入对应的库，这里只是举一个例子

2.使用

使用前对应调用模型：
要根据自己的模型相对的进行更改

标注系统
    |--build  # 前端需要的一些包
    |--icon   # 需要的一些标志图片
    |--model   # 智能辅助模型
    	|--对应模型的文件
    	|--main_kwcf.py（用于执行的文件）
    |--MediaPlayer.py  # 运行文件和修改的整体功能文件
    |--ui.py     # 前端对应展示和接口
    |--MediaPlayer.exe   # .py文件直接和环境一起打包，可移植到其他电脑直接运行

在对应MediaPlayer.py 的模块修改自己调用的模型，模型使用了gpu,所以开始判断电脑是否支持，不支持对应展示无gpu,不可使用

# 开启智能鉴定
    def EnableSmartAuthentication(self):
        try:
            if torch.cuda.is_available():
                os.system("python model\\main_kwcf.py")
                self.SmartIdentificationResults()
                self.pushButton_4.setText("智能结果:" + self.SmartIdentificationResults()[self.playList.currentIndex()])
            else:
                self.pushButton_7.setText("无gpu,不可使用")
        except:
            pass

1、最简单使用方法：

修改配置文件下的路径，具体介绍继续往下看。
双击运行文件夹中的MediaPlayer.exe程序。

2、当前文件夹运行：

python MediaPlayer.py

3、当然也可以在工具中单独运行MediaPlayer.py

2.界面展示

文件：可以选择本地文件，现在代码支持.avi视频，其他的没有尝试，刚刚试验了.mp4没有打开，后面我在找问题，如果有修改后可以的，可以对代码进行更改，欢迎维护。
标签：文件夹里面有一个cache.conf配置文件，可以texts_to_tag更改自己标签，注意标签与标签用英文逗号隔开，后面希望在界面添加标签。
上一帧，下一帧：可以看每一帧的图片
上一个，下一个：切换图片
确认智能结果：根据自己数据网上可以找一些相关的模型，也可以用自己少量数据集训练，不短迭代的过程，更好的节约数据标注的成本，在数据标注的过程中，哪怕模型准确率只有20%，但同样减少标注人工成本的20%，大大减少了标注的开支。
智能辅助：去调用自己的模型，对当前文件夹的数据做预测，预测结果展示在智能结果后。
注意：添加文件直接添加文件夹就可以，自动取文件夹里去读取视频，选择的时候不会有提示，也不会有其他展示，最好把不是视频文件的其他全部删除掉。
cache.conf：配置文件中result_path保存的是标注后的结果，结果的保存形式是视频文件名+名称

参考文献

https://www.haolizi.net/example/key_pyqt5_2.html
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39568659/article/details/111459320
https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer