self.show_image(img,self.out_video) self.statistic_msg('Loading camera:{}'.format(action.text()))
时间: 2023-06-13 11:03:39 浏览: 59
这段代码看起来是一个函数或方法的调用,其中传入了两个参数:`img`和`self.out_video`。同时,代码的前半部分`self.show_image(img,self.out_video)`可能是用来显示图像的,而后半部分`self.statistic_msg('Loading camera:{}'.format(action.text()))`则可能是用来输出一些状态信息的,其中`action.text()`可能是一个对象的某个属性或方法的调用,用来获取一些与摄像头加载相关的文本信息。不过具体的实现还需要查看更多代码才能确定。
相关问题
# 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。
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。
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