pyqt5图像分类界面设计

以下是使用PyQt5设计图像分类界面的示例代码：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

class ImageClassifier(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("Image Classifier")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 400)

        self.image_label = QLabel(self)
        self.image_label.setGeometry(50, 50, 300, 200)

        self.class_label = QLabel(self)
        self.class_label.setGeometry(50, 270, 300, 30)

        self.upload_button = QPushButton("Upload Image", self)
        self.upload_button.setGeometry(150, 320, 100, 30)
        self.upload_button.clicked.connect(self.upload_image)

        self.model = models.resnet18(pretrained=True)
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(256),
            transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])

    def upload_image(self):
        file_dialog = QFileDialog()
        image_path, _ = file_dialog.getOpenFileName(self, "Select Image", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)")
        if image_path:
            image = Image.open(image_path)
            image = self.transform(image)
            image = image.unsqueeze(0)

            output = self.model(image)
            _, predicted_idx = torch.max(output, 1)
            predicted_class = class_names[predicted_idx.item()]

            pixmap = QPixmap(image_path)
            self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(300, 200))
            self.class_label.setText(f"Predicted Class: {predicted_class}")

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

这个示例代码使用了PyQt5库来创建一个图像分类界面。界面包含一个用于显示图像的标签和一个用于上传图像的按钮。当用户点击上传按钮时，会弹出文件对话框让用户选择要上传的图像文件。选择图像后，代码会使用ResNet-18模型对图像进行分类，并在界面上显示预测的类别。

请注意，这个示例代码中使用了PyTorch的ResNet-18模型进行图像分类。你需要确保已经安装了PyTorch和相应的依赖库，并且已经下载了CLFAR-10数据集。