output_video = cv2.VideoWriter(video_path.replace(".mp4", "-det.avi"), fourcc, 20.0, (vw, vh)) #

这行代码是用于创建一个新的视频文件并将处理后的帧保存在其中。它使用了OpenCV库中的VideoWriter类。具体解释如下：

- `output_video`：创建的新视频文件对象。
- `cv2.VideoWriter`：OpenCV库中的VideoWriter类，用于创建视频文件。
- `video_path.replace(".mp4", "-det.avi")`：新视频文件的路径。这里使用了字符串的replace函数，将原视频的后缀名".mp4"替换为"-det.avi"，表示新视频是在原视频的基础上添加了检测结果。
- `fourcc`：视频编码器的四字码，指定了视频文件的压缩格式和编码方式。常用的有MJPG、XVID、DIVX等。
- `20.0`：视频的帧率。这里设置为20帧/秒。
- `(vw, vh)`：视频帧的尺寸，即宽度和高度。这里根据原视频的尺寸设置。

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self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

根据你给出的代码，这是一个使用 PyQt5 库编写的 GUI 程序，其中包含一个名为 DetThread 的线程类。在这段代码中，首先创建了一个 DetThread 的实例，然后获取了下拉框中选择的模型类型，设置了权重文件的路径和视频源，设置了进度条的最大值，以及连接了一些信号和槽函数。具体来说，当 DetThread 线程发送原始视频帧、处理后的视频帧、统计数据、消息和进度百分比时，分别会触发 show_image、show_statistic、show_msg 和 progressBar.setValue 等槽函数，从而在 GUI 界面上显示出来。

# yolov5 thread self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

这段代码是在 PyQt5 中创建了一个名为 det_thread 的线程，并设置了该线程的参数。具体来说，该线程用于运行 YOLOv5 模型，它的参数包括：

- weights：当前使用的模型文件路径，从 comboBox 组件中获取；
- source：输入源，这里设置为 '0'，表示使用摄像头作为输入源；
- percent_length：进度条的最大值，用于计算当前识别进度的百分比；
- send_raw：将原始视频帧图像传递给 show_image() 方法进行显示；
- send_img：将经过模型识别后的图像传递给 show_image() 方法进行显示；
- send_statistic：将模型识别结果的统计数据传递给 show_statistic() 方法进行显示；
- send_msg：将程序运行过程中的提示信息传递给 show_msg() 方法进行显示；
- send_percent：将当前识别进度的百分比传递给 progressBar 组件进行显示。

通过创建这个线程，并设置它的参数，程序可以在运行时使用 YOLOv5 模型进行目标检测，实现视频流的实时识别。