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.
- Python 3.8+
- YOLOv5 (Ultralytics)
- OpenCV
- Tkinter
- Torch (PyTorch)
- SMTP (para envio de e-mails)
git clone https://github.com/seu-usuario/projeto-yolov5-gui.git
cd projeto-yolov5-guipython -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activatepip install -r requirements.txt
⚠️ Otorchpode ser instalado com suporte a GPU, se desejar: Consulte https://pytorch.org/get-started/locally/
Coloque seu modelo YOLOv5 treinado com nome best.pt na raiz do projeto:
projeto-yolov5-gui/
├── main.py
├── best.pt ✅
├── requirements.txt
- Acesse: https://myaccount.google.com/apppasswords
- Gere uma senha de app para "Correio" ou "E-mail"
- No seu código
main.py, edite:
email_user = "seuemail@gmail.com"
email_cod = "SENHA_DO_APP"- Execute o programa:
python main.py- 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
- Imagens:
.jpg,.jpeg,.png,.bmp - Vídeos:
.mp4,.avi,.mov,.mkv
frames_detectados/ # Armazena os frames/imagens com detecção
best.pt # Seu modelo treinado YOLOv5
main.py # Código principal com GUI
requirements.txt # Dependências
- Suporte a múltiplos arquivos de entrada
- Integração com banco de dados/logs
- Escolha de parâmetros como
conf,iouvia interface - Compatibilidade com diferentes provedores de e-mail
Este projeto é de livre uso para fins acadêmicos ou pessoais. Sinta-se à vontade para modificar.
