pyqt5获取edit路径

您可以通过以下步骤获取PyQt5中QLineEdit（文本编辑框）的路径：

1. 首先，导入必要的模块：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLineEdit

2. 创建一个应用程序对象：

app = QApplication([])

3. 创建一个QLineEdit对象，并设置它的初始文本：

line_edit = QLineEdit()
line_edit.setText("C:/path/to/file")

4. 使用`text()`方法获取文本编辑框中的路径：

path = line_edit.text()
print(path)

完整的示例代码如下：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLineEdit

app = QApplication([])

line_edit = QLineEdit()
line_edit.setText("C:/path/to/file")

path = line_edit.text()
print(path)

在上述示例代码中，我们创建了一个QLineEdit对象，并将初始路径设置为"C:/path/to/file"。然后，使用`text()`方法获取文本编辑框中的路径，并将其打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的实际需求进行相应的修改和适配。

相关问题

PyQt5 多个 文本框 获取文件夹路径

如果需要同时获取多个文本框中的文件夹路径，可以将它们放在一个列表中，然后依次显示文件夹选择对话框，将选择的文件夹路径设置到对应的文本框中，示例代码如下：

from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog

# 定义多个文本框
text_edit_1 = self.textEdit1
text_edit_2 = self.textEdit2
text_edit_3 = self.textEdit3

# 定义文本框列表
text_edit_list = [text_edit_1, text_edit_2, text_edit_3]

# 依次显示文件夹选择对话框
for text_edit in text_edit_list:
    folder_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件夹", "/")
    text_edit.setText(folder_path)

在上面的示例代码中，我们将多个文本框放在一个列表中，然后使用 for 循环依次显示文件夹选择对话框，并将选择的文件夹路径设置到对应的文本框中。注意，这里的 `self` 是指当前窗口对象的引用。

pyqt yolov5

PyQt 是 Python 的一个 GUI 库，用于构建桌面应用程序。而 YOLOv5 是一种目标检测算法，用于检测图像或视频中的物体。

如果你想将 YOLOv5 与 PyQt 结合起来，可以考虑使用 PyQt 的图形界面来显示检测结果，或者使用 PyQt 编写一个简单的界面来控制 YOLOv5 的输入参数和输出路径等。

具体实现方法可以参考以下步骤：

1. 首先安装 PyQt 和 YOLOv5，可以使用 pip 进行安装：

pip install pyqt5
pip install yolov5

2. 编写一个简单的 PyQt 界面，用于控制 YOLOv5 的输入参数和输出路径等。可以使用 Qt Designer 工具进行界面设计，然后将生成的 .ui 文件转换成 Python 代码。

3. 在 Python 代码中调用 YOLOv5，完成目标检测任务。可以使用 YOLOv5 的 Python API 进行调用，然后将检测结果显示在 PyQt 界面中。

以下是一个简单的示例代码，用于在 PyQt 界面中显示 YOLOv5 的检测结果：

import sys
import os
import cv2
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QLineEdit, QVBoxLayout
from PyQt5.QtGui import QPixmap

# 导入 YOLOv5
from yolov5.inference import inference

class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 创建界面控件
        self.image_label = QLabel(self)
        self.detect_button = QPushButton('Detect', self)
        self.input_edit = QLineEdit(self)
        self.output_edit = QLineEdit(self)

        # 设置界面布局
        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.image_label)
        layout.addWidget(self.detect_button)
        layout.addWidget(self.input_edit)
        layout.addWidget(self.output_edit)
        self.setLayout(layout)

        # 设置控件属性
        self.detect_button.clicked.connect(self.detect)
        self.input_edit.setText('input.jpg')
        self.output_edit.setText('output.jpg')

    def detect(self):
        # 获取输入和输出路径
        input_path = self.input_edit.text()
        output_path = self.output_edit.text()

        # 调用 YOLOv5 进行目标检测
        inference(input_path, output_path)

        # 在界面中显示检测结果
        pixmap = QPixmap(output_path)
        self.image_label.setPixmap(pixmap)

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

在以上代码中，我们创建了一个简单的 PyQt 界面，包含一个用于显示图片的 QLabel 控件、一个用于启动检测的 QPushButton 控件、以及两个用于输入和输出路径的 QLineEdit 控件。

当用户点击 Detect 按钮时，我们调用 YOLOv5 进行目标检测，并将检测结果保存到指定的输出路径中。然后，在界面中显示输出图片。