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🔍 Sistema de Detecção de Objetos Cortantes com YOLOv5 e Tkinter

Este projeto usa YOLOv5 para detectar objetos cortantes em imagens ou vídeos. Ao detectar algo, o sistema envia um e-mail com os frames identificados.


🧰 Tecnologias Utilizadas


🚀 Instalação e Execução

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/projeto-yolov5-gui.git
cd projeto-yolov5-gui

2. (Recomendado) Crie e ative um ambiente virtual

python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate

3. Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

⚠️ O torch pode ser instalado com suporte a GPU, se desejar: Consulte https://pytorch.org/get-started/locally/


📁 Arquivos Esperados

Coloque seu modelo YOLOv5 treinado com nome best.pt na raiz do projeto:

projeto-yolov5-gui/
├── main.py
├── best.pt  ✅
├── requirements.txt

✉️ Configuração do E-mail (Gmail)

  1. Acesse: https://myaccount.google.com/apppasswords
  2. Gere uma senha de app para "Correio" ou "E-mail"
  3. No seu código main.py, edite:
email_user = "seuemail@gmail.com"
email_cod = "SENHA_DO_APP"

▶️ Como Usar

  1. Execute o programa:
python main.py
  1. Na interface:
    • Digite um e-mail de destino
    • Selecione uma imagem ou vídeo
    • Clique em "Iniciar Detecção"
    • Se houver detecção, o sistema envia os resultados por e-mail

✅ Formatos Suportados

  • Imagens: .jpg, .jpeg, .png, .bmp
  • Vídeos: .mp4, .avi, .mov, .mkv

📦 Estrutura de Pastas

frames_detectados/   # Armazena os frames/imagens com detecção
best.pt              # Seu modelo treinado YOLOv5
main.py              # Código principal com GUI
requirements.txt     # Dependências

🛠 Possíveis Melhorias

  • Suporte a múltiplos arquivos de entrada
  • Integração com banco de dados/logs
  • Escolha de parâmetros como conf, iou via interface
  • Compatibilidade com diferentes provedores de e-mail

📸 Prévia da Interface

Tela do sistema


📄 Licença

Este projeto é de livre uso para fins acadêmicos ou pessoais. Sinta-se à vontade para modificar.

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