yolov5detect处理后的视频怎么通过qt展示

在PyQt中展示Yolov5检测结果处理后的视频，你需要结合OpenCV（用于视频读取和预处理）和Qt的VideoWidget或者QMovie等组件。以下是一个基本步骤：

1. 首先，使用`cv2.VideoCapture`从视频文件中读取每一帧，并应用YOLOv5的检测模型，获取每个框的位置和标签。

2. 对于每帧，对检测结果显示在原始图片上，例如使用OpenCV的`cv2.rectangle`函数画出矩形框。

3. 将修改后的图片转成Qt能够识别的格式，如 QImage 或 QPixmap。

4. 使用Qt的VideoWidget或QMovie播放含有标注信息的新图片序列。

以下是简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QVBoxLayout
from PyQt5.QtCore import QTimer

class YOLOVideoPlayer(QMainWindow):
    def __init__(self, video_path, model_path):
        super().__init__()

        self.yolo = cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_path, 'yolov5.cfg')  # 加载YOLOv5模型
        self.cap = cv2.VideoCapture(video_path)  # 打开视频

        self.label = QLabel(self)
        self.label.setFixedSize(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH), self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 设置大小
        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.label)
        self.widget = QWidget()
        self.widget.setLayout(layout)
        self.setCentralWidget(self.widget)

        self.update_timer = QTimer()
        self.update_timer.timeout.connect(self.update_frame)
        self.update_timer.start(16)  # 每16ms更新一次

    def update_frame(self):
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
            return

        # 进行YOLOv5检测
        img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
        self.yolo.setInput(blob)
        layer_names = self.yolo.getLayerNames()
        output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in self.yolo.getUnconnectedOutLayers()]
        outputs = self.yolo.forward(output_layers)

        # 标注并转换为Qt QImage
        annotated_frame = self.annotate_frame(frame, outputs)
        q_image = QImage(annotated_frame.data, annotated_frame.shape[1], annotated_frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
        pixmap = QPixmap.fromImage(q_image)

        self.label.setPixmap(pixmap)

    @staticmethod
    def annotate_frame(frame, outputs):
        # ...（这里处理YOLOv5的输出，绘制边界框）
        return annotated_frame

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    player = YOLOVideoPlayer('video.mp4', 'yolov5.weights')
    player.show()
    app.exec_()