yolov5的pyqt5可视化界面，请用Python写出上述要求

YOLOv5是一个基于PyTorch实现的目标检测模型，它本身并不直接提供针对PyQt5的可视化界面。然而，你可以通过将YOLOv5的结果结合到PyQt5应用中来创建一个用户界面，让用户能够实时查看检测结果。

首先，你需要运行YOLOv5的检测部分，获取图像的预测结果，然后利用PyQt5库来显示图片并标记出目标区域。以下是一个简单的示例，展示了如何在Python中实现这个过程：

import cv2
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QMainWindow
from PyQt5.QtGui import QPixmap

# 假设yolov5_output是YOLOv5输出的检测结果
def detect_and_visualize(image_path, yolov5_output):
    # 实际上需要从YOLOv5模型中获取输出
    # 这里假设已经有一个函数`get_yolo_output`能返回结果
    detections = get_yolo_output(image_path)

    img = cv2.imread(image_path)
    for detection in detections:
        # 根据YOLOv5数据结构画出边界框
        cv2.rectangle(img, (detection[0], detection[1]), (detection[2], detection[3]), (255, 0, 0), 2)
    
    # 将OpenCV的图片转换成QPixmap以便于PyQt5显示
    pixmap = QPixmap.fromImage(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    # 创建一个QLabel来显示图片
    label = QLabel()
    label.setPixmap(pixmap)

    # 创建主窗口，并设置label作为中心内容
    window = QMainWindow()
    window.setCentralWidget(label)

    # 显示窗口
    window.show()

# 使用方法
detect_and_visualize('your_image.jpg', yolov5_output)

这只是一个基础示例，实际应用可能还需要处理更多细节，如事件监听、交互等。