PyQt5-YOLOv5 项目使用教程

项目介绍

PyQt5-YOLOv5 是一个结合了 PyQt5 和 YOLOv5 的开源项目，旨在为 YOLOv5 目标检测模型提供一个图形用户界面（GUI）。该项目允许用户通过界面选择输入源（本地文件、摄像头、RTSP 视频流），调整检测参数（如 IoU 和置信度），并实时查看和保存检测结果。

项目快速启动

环境准备

1. 安装 Python：确保系统中已安装 Python 3.6 或更高版本。
2. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Javacr/PyQt5-YOLOv5.git
   cd PyQt5-YOLOv5
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

运行项目

1. 启动 GUI：

   python main.py
   

2. 界面操作：

   • 选择模型和输入源。
   • 调整检测参数。
   • 点击“播放”开始检测，点击“暂停”或“停止”控制检测过程。

应用案例和最佳实践

应用案例

• 智慧工地安全监控：通过摄像头实时监控工地，检测工人是否佩戴安全帽和反光背心，及时预警潜在的安全风险。
• 交通监控：通过 RTSP 视频流监控交通情况，检测车辆和行人，辅助交通管理和事故预防。

最佳实践

• 参数调整：根据具体应用场景调整 IoU 和置信度阈值，以获得最佳的检测效果。
• 模型优化：根据实际需求训练和优化 YOLOv5 模型，提高检测准确性和速度。

典型生态项目

• YOLOv5：YOLOv5 是一个高性能的目标检测模型，支持多种输入格式和输出格式，广泛应用于各种目标检测任务。
• PyQt5：PyQt5 是一个强大的 Python GUI 库，支持多种界面组件和布局管理，适用于开发复杂的桌面应用程序。

通过结合 YOLOv5 和 PyQt5，PyQt5-YOLOv5 项目为用户提供了一个功能丰富且易于使用的目标检测工具，适用于多种实际应用场景。