pyqt联合yolov5教程，

以下是使用PyQt和Yolov5实现物体检测应用程序的简单教程：

1. 安装PyQt和PyTorch

在开始之前，需要确保已安装PyQt和PyTorch。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install PyQt5
pip install torch torchvision

2. 准备Yolov5模型

下载yolov5模型文件和相应的权重文件，可以从官方GitHub仓库中下载。将下载的权重文件和模型文件放在同一个文件夹中。

3. 创建PyQt界面

使用Qt Designer创建一个PyQt界面，可以添加一个QLabel控件用于显示检测结果，以及一个QPushButton控件用于触发物体检测操作。

4. 加载模型

在PyQt代码中，使用PyTorch加载yolov5模型。可以使用以下代码：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

5. 进行物体检测

在PyQt代码中，使用OpenCV将待检测的图片转换为适合yolov5模型输入的格式。然后，使用加载的模型进行推理，得到物体检测的结果。可以使用以下代码：

import cv2

# read image
image = cv2.imread('image.jpg')

# resize image
resized_image = cv2.resize(image, (640, 640))

# convert to tensor
tensor_image = torch.from_numpy(resized_image).permute(2, 0, 1).float().div(255.0).unsqueeze(0)

# run model
results = model(tensor_image)

# get labels and scores
labels = results.xyxyn[0][:, -1].numpy().astype(int)
scores = results.xyxyn[0][:, -2].numpy()

6. 在界面上显示结果

使用PyQt代码，在QLabel控件中显示检测结果。可以使用以下代码：

import numpy as np
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap

# draw bounding boxes on image
for i in range(len(labels)):
    label = labels[i]
    score = scores[i]

    # filter low confidence detections
    if score < 0.5:
        continue

    # get bounding box coordinates
    x1, y1, x2, y2 = results.xyxyn[0][i, :4].numpy()

    # draw bounding box
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # draw label and score
    label_text = f"{model.names[label]} {score:.2f}"
    cv2.putText(image, label_text, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# convert image to QPixmap
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
qimage = QImage(image.data, image.shape[1], image.shape[0], QImage.Format_RGB888)
qpixmap = QPixmap.fromImage(qimage)

# set QLabel pixmap
ui.label.setPixmap(qpixmap)

7. 运行应用程序

将PyQt代码保存为.py文件，然后在终端中运行该文件即可启动应用程序。点击QPushButton控件即可进行物体检测。

这是一个简单的PyQt和Yolov5联合的教程，可以根据自己的需求进行修改和扩展。