【YOLOv5实战5】基于YOLOv5的交通标志识别系统-YOLOv5整合PyQt5

原创 已于 2023-04-26 10:40:18 修改 · 6k 阅读 · 93 ·
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#qt #python #深度学习 #pytorch

于 2022-07-27 17:38:06 首次发布
本文档介绍了如何将YOLOv5模型与PyQt5结合，创建一个具有图形化界面的交通标志识别系统。首先，通过pip安装PyQt5和相关工具，然后使用Qt Designer创建界面布局，包括按钮和文本框。接着，设置布局管理和尺寸比例，将untitled.ui文件转换为py文件。最后，绑定按钮事件以实现图片检测功能，并提供了项目源代码供参考。

实战博客指引：

  1. 实战环境搭建
  2. 自定义数据集
  3. 模型训练
  4. 模型测试与评估
  5. YOLOv5整合PyQt5

经过前四步已经成功地搭建YOLOv5环境并完成了交通标志识别系统。但是由于YOLOv5没有图形化界面，因此在此使用YOLOv5整合PyQt5制作一个简易的可视化界面。

预览一下，最终得到的界面长这样：
在这里插入图片描述

1.安装PyQt5

输入以下命令安装PyQt5:

pip install PyQt5
pip install PyQt5-tools

2.启动PyQt5

打开

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