detect.py移植qt，使用qt显示而不是opencv

在将`detect.py`文件从OpenCV（通常用于图像处理和计算机视觉）移植到Qt框架下，以使用Qt显示而不仅仅是使用OpenCV窗口，你需要做以下几个步骤：

1. **导入Qt模块**：在Python脚本开头，添加必要的Qt库，如`QtGui`和`QtCore`，它们包含了创建窗口和绘制功能。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap

2. **读取和预处理图像**：这部分保持不变，使用OpenCV读取图片并进行检测。只是不再直接显示在OpenCV窗口，而是准备显示的数据。

import cv2

# ... (your OpenCV image processing code here)
image = cv2.imread('path_to_your_image')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ... (detect objects, etc.)

3. **创建Qt主窗口**：用`QMainWindow`作为容器，它有一个内嵌的`QWidget`用于绘制。

class ImageWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle('Image Detection with Qt')

        central_widget = QWidget(self)
        self.setCentralWidget(central_widget)

        self.image_label = QLabel(self)
        self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)

4. **转换OpenCV图像到Qt支持格式**：OpenCV处理的是BGR格式的numpy数组，需要将其转换为Qt能识别的格式，通常是QImage。

qimg = QImage(image.data, image.shape[1], image.shape[0], QImage.Format_RGB888)
pixmap = QPixmap.fromImage(qimg)
self.image_label.setPixmap(pixmap)

5. **显示结果**：将`image_label`添加到布局中，然后显示窗口。

layout = QVBoxLayout(central_widget)
layout.addWidget(self.image_label)
central_widget.setLayout(layout)

app = QApplication(sys.argv)
window = ImageWindow()
window.show()
sys.exit(app.exec_())