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基于yolov5+pyqt的甲骨文图形化检测工具

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suny1798/yolov5-pyqt

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基于yolov5的甲骨文图形化检测工具

  • 近期更新

    使用系统默认状态栏,解决了顶部白色长条的问题,见 UI文件

  • 界面

界面

  • 本地图片检测画面:

本地图片

  • 本地视频检测画面:

本地视频

  • 功能:
  1. 模型选择
  2. 输入选择(本地文件、摄像头、RTSP);在检测RTSP视频流的时候,尽量不要启用帧间延时,否则会出现很高的延时,用yolo5x模型时,rtsp会很卡,建议抽帧检测, 把main.py中的133-135行注释取消
                    # jump_count += 1
                    # if jump_count % 5 != 0:
                    #     continue
  1. IoU调整
  2. 置信度调整
  3. 帧间延时调整
  4. 播放/暂停/结束
  5. 统计检测结果(显示边框时,支持中文标签)
  • 使用:
# conda创建python虚拟环境
conda create -n yolov5_pyqt5 python=3.8
# 激活环境
conda activate yolov5_pyqt5
# 到项目根目录下
cd ./
# 安装依赖文件
pip install -r requirements.txt
# 将下载好的模型放在pt文件夹下
# 运行main.py
python main.py

运行main.py开启检测界面后会自动检测已有模型。ui文件已上传,可以按照自己的想法更改ui界面。

注:由于官方给出的yolov5版本会持续更新。为了避免不兼容的问题,建议使用本仓库的yolov5。如果想兼容最新版本的yolov5,自行更改对应的代码即可。

本仓库的yolov5版本为v5.0,是直接从官方仓库拉取的,支持训练。

本仓库依赖模型有yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt,下载地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0 点击地址后翻到最下面有下载链接,将下载好的模型放在pt文件夹下,运行界面时,会自动检测已有模型,也可以放入自己训练的模型文件

项目源自https://github.com/Javacr/PyQt5-YOLOv5/tree/yolov5_v6.1

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