yolov5加pyqt5

### 实现YOLOv5与PyQt5结合的目标检测GUI应用程序

#### 创建项目结构
为了使项目有条理，建议创建如下目录结构：

project/
│── yolov5/                # YOLOv5源码所在位置
│── gui/                   # PyQt5 GUI代码所在的文件夹
│   ├── main.py            # 主入口文件
│   └── ui_main_window.ui  # Qt Designer设计的UI文件
└── requirements.txt       # 依赖项列表

#### 安装依赖项
确保安装所需的Python库。`requirements.txt` 文件应包含必要的依赖关系，如 `torch`, `opencv-python-headless`, `pyqt5` 和其他YOLOv5所需组件。

pip install -r requirements.txt

#### 设计用户界面
使用Qt Designer来绘制用户界面，并保存为 `.ui` 文件。此界面应当至少具备以下元素：
- 打开摄像头按钮
- 显示视频帧的区域（QLabel）
- 开始/停止检测按钮
- 展示检测结果的文字框或标签

#### 编写核心逻辑
在 `main.py` 中编写主要业务逻辑，连接YOLO模型加载、图像处理以及事件响应等功能模块。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from PyQt5.uic import loadUi
import cv2
import torch
from pathlib import Path


class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        # 加载UI定义
        self.ui = loadUi('gui/ui_main_window.ui', self)

        # 初始化YOLOv5模型
        weights_path = 'yolov5s.pt'  
        model_dir = str(Path(__file__).parent / "yolov5") 
        self.model = torch.hub.load(model_dir, 'custom', path=weights_path, source='local')

        # 绑定按钮点击事件处理器
        self.open_camera_button.clicked.connect(self.start_video_capture)
        self.detect_objects_button.clicked.connect(self.perform_detection)


    def start_video_capture(self):
        """初始化并启动摄像头捕获"""
        pass
    
    def perform_detection(self):
        """执行目标检测并将结果显示出来"""
        frame = ...  # 获取当前帧
        
        results = self.model(frame)  # 进行预测
        result_frame = results.render()[0]  # 渲染带标注的结果图
        
        height, width, channel = result_frame.shape
        bytesPerLine = 3 * width
        qImg = QImage(result_frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
        self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))  # 更新显示图片


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    
    window = MainWindow()
    window.show()

    sys.exit(app.exec_())

上述代码展示了如何设置基本的应用窗口和关联YOLOv5模型进行推理的过程[^1][^2]。

#### 测试与优化
完成初步编码后，运行程序测试各个部分的功能是否正常工作。根据实际需求调整参数配置，比如改变使用的预训练权重文件路径、修改界面样式等。