yolov5 pyqt 树莓派

时间: 2023-08-29 19:07:16 浏览: 57
你想在树莓派上使用 YOLOv5 和 PyQt 进行目标检测吗?如果是的话,需要先在树莓派上安装 PyTorch 和 PyQt,并下载 YOLOv5 模型文件。然后,可以编写代码将两者结合起来进行目标检测,并将检测结果显示在 PyQt 的界面上。 以下是一个基本的代码框架,你可以根据自己的需要进行修改和优化: ```python import sys import cv2 import torch from PyQt5 import QtWidgets, QtGui, QtCore # 加载 YOLOv5 模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) class DetectionThread(QtCore.QThread): detectionFinished = QtCore.pyqtSignal(list) def __init__(self, videoPath): super().__init__() self.videoPath = videoPath def run(self): cap = cv2.VideoCapture(self.videoPath) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 results = model(frame) # 将检测结果发送给主线程 self.detectionFinished.emit(results.xyxy[0].tolist()) class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle('YOLOv5 Object Detection') self.setGeometry(100, 100, 800, 600) self.videoLabel = QtWidgets.QLabel(self) self.videoLabel.setGeometry(10, 10, 640, 480) self.resultList = QtWidgets.QListWidget(self) self.resultList.setGeometry(660, 10, 130, 480) self.startButton = QtWidgets.QPushButton('Start', self) self.startButton.setGeometry(10, 500, 100, 30) self.startButton.clicked.connect(self.startDetection) self.stopButton = QtWidgets.QPushButton('Stop', self) self.stopButton.setGeometry(120, 500, 100, 30) self.stopButton.clicked.connect(self.stopDetection) def startDetection(self): self.thread = DetectionThread('test.mp4') self.thread.detectionFinished.connect(self.updateResults) self.thread.start() def stopDetection(self): self.thread.terminate() def updateResults(self, results): # 在界面上显示检测结果 self.resultList.clear() for result in results: self.resultList.addItem(str(result)) if __name__ == '__main__': app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) mainWindow = MainWindow() mainWindow.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这个代码框架中,我们创建了一个 `DetectionThread` 类来进行目标检测,它继承自 `QtCore.QThread` 类。在 `run` 方法中,我们使用 OpenCV 读取视频帧,然后调用 YOLOv5 模型进行目标检测,将检测结果通过信号发送给主线程。在主线程中,我们创建了一个 `MainWindow` 类来显示检测结果,它继承自 `QtWidgets.QMainWindow` 类。我们在界面上放置了一个 `QLabel` 控件来显示视频帧,一个 `QListWidget` 控件来显示检测结果,以及两个 `QPushButton` 控件来启动和停止目标检测。在 `startDetection` 方法中,我们创建了一个 `DetectionThread` 对象,并将其启动。在 `updateResults` 方法中,我们将检测结果显示在 `QListWidget` 控件中。 需要注意的是,由于 YOLOv5 模型比较耗费计算资源,因此在树莓派上可能会比较慢。为了提高检测速度,可以尝试使用 YOLOv3 或者 Tiny YOLOv4 等轻量级模型。

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