pyqt5 YOLO目标检测添加识别的.txt中每个object的数量

PyQt5是一个结合了Python语言和Qt库的工具包，用于创建用户界面应用程序。YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的目标检测算法，主要用于实时图像和视频中物体的定位。

如果你想在使用PyQt5和YOLO的基础上统计识别结果中每个物体的数量，通常会涉及以下几个步骤：

1. **运行YOLO模型**：首先，你需要通过YOLO API对图片或视频进行处理，获取到包含物体位置和类别标签的结果。

2. **解析输出**：YOLO的输出通常是bounding boxes (边界框) 和对应的类别ID。这个信息可能会保存在一个文本文件(.txt)里，每行对应一个检测到的对象，列出了类别、坐标等信息。

3. **读取并分析.txt文件**：你可以使用Python的`csv`模块或者其他文本处理函数（如pandas的`read_csv`或简单的`open`+`split`操作），从.txt文件中加载数据，并遍历每一行，统计每个类别的object数量。

例如，如果文本文件内容类似这样的结构：

label,confidence,x,y,width,height
person,0.95,100,50,60,70
dog,0.85,150,80,40,50
cat,0.98,200,120,60,50
person,0.80,250,180,70,80

你可以遍历文件，每次遇到相同的"label"值就加一。

count_dict = {}
with open('output.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        label, _, *rest = line.strip().split(',')
        if label not in count_dict:
            count_dict[label] = 0
        count_dict[label] += 1

# 现在count_dict存储了每个类别的object数量