使用PyQt5和YOLOv5构建计算机视觉应用程序

本文教程介绍了如何结合PyQt5和YOLOv5创建一个计算机视觉应用程序。通过Qt Designer创建GUI,加载预训练的YOLOv5模型,使用OpenCV加载图像并进行对象检测,最终在GUI中展示结果。

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在本文中,我们将学习如何使用PyQt5和YOLOv5创建一个简单的计算机视觉应用程序。我们将展示如何将YOLOv5模型集成到PyQt5应用程序中,并使用Qt Designer创建一个基本的GUI。最后,我们将展示如何在应用程序中加载图像并使用YOLOv5模型进行对象检测。

步骤1:安装依赖库

在Ubuntu或者Windows上安装以下依赖库:

pip install PyQt5==5.15.4
pip install opencv-python-headless==4.5.2.54
pip install numpy==1.19.3
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
pip install yolov5==5.0

步骤2:创建GUI

我们将使用Qt Designer创建GUI。我们需要创建一个QWidget窗口,并为其添加一个QLabel作为容器,用于存储要检测的图像。

打开Qt Designer,创建一个QWidget窗口,然后向窗口添加一个QLabel。稍后,我们将使用代码将图像加载到QLabel中。

步骤3&

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