将yolov5网络放进pyqt5

将YOLOv5网络放进PyQt5可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经安装了PyQt5和yolov5的相关依赖库。

2. 在PyQt5的界面中，创建一个按钮或控件，用于选择待检测的图像。

3. 创建一个函数，用于加载和运行YOLOv5网络。在该函数中，首先使用PyTorch加载预训练的YOLOv5模型。然后，通过调用该模型对所选图像进行检测，并得到检测结果。

4. 在该函数中，使用Matplotlib或OpenCV等库将检测结果绘制到图像上，可以使用矩形框标注对象位置，或显示类别和置信度等信息。

5. 将处理后的图像显示在PyQt5界面的特定区域中，可以使用PyQt5提供的QLabel控件。

6. 当点击选择图像的按钮或控件时，调用上述函数进行图像检测，并在界面上显示检测结果。

7. 可以根据需要添加其他功能，如同时处理多个图像、保存检测结果等。

通过以上步骤，将YOLOv5网络整合到PyQt5界面中，可以实现图像的实时检测和结果显示。在界面中，用户可以选择图像，点击按钮后即可看到图像经过YOLOv5网络检测后的结果，方便用户进行目标检测任务的操作。