# 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。

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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。

下面这串代码什么作用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)) self.det_thread.send_fps.connect(lambda x: self.fps_label.setText(x)) self.fileButton.clicked.connect(self.open_file) self.cameraButton.clicked.connect(self.chose_cam) self.rtspButton.clicked.connect(self.chose_rtsp) self.runButton.clicked.connect(self.run_or_continue) self.stopButton.clicked.connect(self.stop) self.comboBox.currentTextChanged.connect(self.change_model) self.confSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSpinBox')) self.confSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSlider')) self.iouSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSpinBox')) self.iouSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSlider')) self.rateSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSpinBox')) self.rateSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSlider')) self.checkBox.clicked.connect(self.checkrate) self.saveCheckBox.clicked.connect(self.is_save) self.load_setting()

这段代码是在一个图形用户界面应用程序中的初始化方法中，对各个控件进行初始化和事件绑定。具体来说，它创建一个名为DetThread的线程对象，设置该线程的一些参数，如权重文件的路径、视频源等。然后，它会将该线程的一些信号连接到程序中的一些槽函数上，以便在线程执行过程中能够实时更新UI界面。最后，它会为各个控件绑定事件处理函数，以响应用户的交互操作。