使用PyQt5/QtDesigner/PyUic制作基于目标检测的智能安防系统完整代码

在Python中，尤其是结合PyQt5、Qt Designer（用于设计用户界面）以及PyUIC（将UI文件转换为Python代码）创建一个基于目标检测的智能安防系统的完整代码是一个相对复杂的过程，因为它涉及到前端GUI设计、图像处理库（如OpenCV）和深度学习框架（如TensorFlow或YOLOv4）。以下是一个简化的概述，并不是完整的代码示例：

1. **安装所需库**:
- 安装相关工具：`pip install pyuic5 opencv-python-headless`

2. **设计Qt UI**:
- 使用Qt Designer创建一个包含摄像头预览区域、结果显示区和控制按钮等组件的窗口。

3. **使用PyUIC生成Python代码**:

   pyuic5 -o main_window.py your_designer_file.ui

这会将UI设计转换成python文件。

4. **编写主程序** (`main_window.py`)，整合OpenCV、DNN模块（用于目标检测模型）和设计好的窗口:

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from main_window_ui import Ui_MainWindow
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
import cv2
from yolov4_objdet import YOLO

class SecuritySystem(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setupUi(self)
        # 初始化YOLO对象
        self.yolo = YOLO()
        
    def show_video_feed(self):
        cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            
            # 在这里应用目标检测并显示结果
            detected_objects = self.yolo.detect(frame)
            for obj in detected_objects:
                cv2.rectangle(frame, obj['bbox'], (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, obj['label'], obj['bbox'][0], cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

            # 转换OpenCV图像到QImage
            image_qt = QImage(frame, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
            pixmap = QPixmap.fromImage(image_qt)

            # 设置视频预览区域的图像
            self.webcam_frame.setPixmap(pixmap)

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    main_win = SecuritySystem()
    main_win.show()
    sys.exit(app.exec_())

这只是一个基本框架，实际项目中需要处理更多细节，比如错误处理、设置网络模型路径等。此外，由于篇幅限制，`yolov4_objdet.py`部分应该包含目标检测模型的初始化和检测函数，可以参考相应的YOLOv4教程。