【亲测免费】 基于深度学习的水果检测与识别系统（Python界面版，YOLOv5实现）

项目简介

本项目提供了一个基于深度学习的水果检测与识别系统的完整资源文件。该系统使用YOLOv5算法，能够对常见水果进行检测和识别，支持对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。系统还提供了基于PyQt的图形用户界面（GUI），方便用户进行交互操作。

功能特点

1. 图片检测：用户可以选择本地的一张图片进行检测，检测结果将在界面中实时显示。用户也可以选择多张图片进行批量检测，并将结果记录保存到本地。

2. 视频检测：用户可以选择本地的一个视频进行检测，检测结果将在界面中实时显示。用户也可以选择多个视频进行批量检测，并将结果记录保存到本地。

3. 实时检测：用户可以启动摄像头进行实时检测，检测结果将在界面中实时显示。

4. 更换模型：用户可以选择不同的预训练模型进行检测，系统提供了多种不同的预训练模型供用户选择。

5. 结果记录回看：用户可以查看历史检测结果，并对检测结果进行搜索和筛选。

6. 其他功能：界面中还包括了一些辅助模块，如登录注册、设置等。

系统实现

本系统基于YOLOv5算法，使用PyTorch实现目标检测。系统提供了详细的Python实现代码、训练数据集以及基于PyQt的UI界面设计。用户可以通过界面选择各种水果图片、视频进行检测识别，系统将实时识别出水果并显示相应的类别和置信度。

使用说明

1. 环境配置：请确保安装了Python 3.8，并按照requirements.txt文件配置Python依赖包的版本。

2. 运行主程序：运行runMain.py和LoginUI.py启动系统界面。

3. 测试图片和视频：可以使用testPicture.py和testVideo.py脚本进行图片和视频的测试。

资源文件

• 代码文件：包含系统的Python实现代码。
• UI文件：包含基于PyQt的图形用户界面设计文件。
• 测试图片和视频：提供用于测试的图片和视频文件。
• Python离线依赖包：方便用户在没有网络的情况下安装依赖包。

参考文献

本项目的实现参考了以下文献和资源：

• YOLOv5算法
• PyTorch深度学习框架
• PyQt图形用户界面库

致谢

感谢所有为本项目提供支持和帮助的开发者和技术社区。

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注意：本项目仅供学习和研究使用，未经允许不得用于商业用途。