- 20220720：对视频读取线程
frame为空时进行处理。
- 本机环境
- QT 5.13.0
- Python 3.8.10
- VS2017 x64
- cuda 11.4
- opencv 4.5.2
- 所需环境
- QT >= Qt 5
- Python >= 3.7 (根据算法所用版本，例如
yolov5需要Python>=3.7.0，PyTorch>=1.7)
git clone https://gitee.com/yunke120/qt-python-yolov5.git
.
├── bin/ /* release 目录 */
├── detectimage.cpp /* 检测图片线程源文件 */
├── detectimage.h /* 检测图片线程头文件 */
├── inc/ /* 外部头文件 */
├── libs/ /* 外部库文件 */
├── main.cpp /* 启动入口 */
├── mainwindow.cpp /* 主线程源文件 */
├── mainwindow.h /* 主线程（GUI）头文件 */
├── mainwindow.ui /* UI文件 */
├── paintlabel.cpp /* 重写QLabel源文件 */
├── paintlabel.h /* 重写QLabel头文件 */
├── README.md /* 说明 */
├── Demo.pro /* 工程文件 */
├── videoplayer.cpp /* 接收视频线程源文件 */
└── videoplayer.h /* 接收视频线程头文件 */
/bin文件结构：
├── opencv_videoio_ffmpeg452_64.dll /* 所需动态库 */
├── opencv_world452.dll
├── openh264-1.8.0-win64.dll
├── python38.dll
├── python3.dll
├── Demo.exe
└── yolov5/ /* 你的算法 */
在运行此程序之前，需要完成以下几步：
1、请确保您的Python算法能够单独运行，这是为了确保能够成功调用Python算法。
以YoloV5为例，打开yolov5文件夹，运行
python detect.py --weights yolov5s.pt --source data/images/bus.jpg
运行成功即可。 
2、修改目录bin、libs、inc下的python相关文件。这些文件需要与你在步骤1中使用的Python环境对应，查看当前Python安装目录，执行命令where python。
我所使用的Python 3.8.10版本在第一个，打开这个路径G:\RJAZ\Miniconnda\data，在里面找到python3.dll和python38.dll拷贝到bin目录下； 打开.../data/libs目录，拷贝python3.lib和python38.lib到libs目录下；拷贝.../data/include整个文件夹到inc目录下，并改名为python；修改其中的object.h文件如下（slots关键字冲突了）
拷贝.../data/Lib/site-packages/numpy/core/include下的numpy文件夹到inc目录下；
至此，python所需文件都已经替换完毕。下面是代码的修改。
3、修改程序中相关代码
.pro文件，宏USING_DETECT开启检测，注销后不会启用检测
/* 可执行文件在这里，将算法和.dll放在这个bin文件夹下 */
DESTDIR = $$PWD/bin
/* LOGS目录为生成的中间文件，有时候代码出了莫名的错误可将此文件夹删除，再重新生成，说不定就解决了 */
OBJECTS_DIR = $$PWD/LOGS/temp/obj
MOC_DIR = $$PWD/LOGS/temp/moc
UI_DIR = $$PWD/LOGS/temp/ui
RCC_DIR = $$PWD/LOGS/temp/rcc
/* 这个宏定义USING_DETECT是开启算法检测的，如果注销后就只有视频播放 */
DEFINES += USING_DETECT
/* 头文件路径 */
INCLUDEPATH += $$PWD/inc
INCLUDEPATH += $$PWD/inc/python
/* 相关静态链接库 */
LIBS += -L$$PWD/libs \
-lopencv_world452 \
-lpython3 \
-lpython38
-
detectimage.cpp文件pythonInit函数：修改python搜索路径和算法路径
run()函数：修改要调用算法的模块名、类名、函数名等（需要修改以下yolov5中的detect.py函数，将其封装为一个类调用，请往下看）
mainwindow.cpp文件
playerInit函数：选择视频输入，支持usb摄像头、本地视频和rtsp等拉流方式
-
将
detect.py封装为类进行调用 封装为类的好处是，只需在
python算法初始化时加载一次模型，后续检测不需要重复加载，节省时间。Qt需要给python脚本传递图片，故检测函数detect函数需要有一个入口参数frame(一帧图像)，经过模型检测后，将自己需要的结果return即可。 在程序中
yolov5的封装示例为temp.py，其中类名为YoloV5，变量初始化在__init__中，加载模型函数为load_model，图像检测函数为detect，其输入为一个Mat类型的图像，输出为检测之后的图像Mat、图像的类列表和对应的置信度列表。 你需要将自己的算法封装为
temp.py示例。 -
opencv库需要自行编译，本文所用版本为opencv 4.5.2，编译器为VS2017，操作系统为Window10 64Bit，你需要根据自己的环境编译opencv版本库和opencv_contrib版本库，编译时需勾选cuda。最后替换文件夹中对应的文件即可。
PyImport_ImportModule失败，很可能是python文件中import模块的问题，需要设置python文件的搜索路径，一般来说通过PyRun_SimpleString("sys.path.append('/')");就可以解决问题，如果依然加载失败，可以将模块的绝对路径或者相对路径也添加进去，如PyRun_SimpleString("sys.path.append('./python')");，或者PyRun_SimpleString("sys.path.append('H:/substation-robot-dev/bin/meter')");PyObject_CallObject或者PyObject_CallMethod这类函数返回空时，除了网上介绍的部分原因，另一方面可能是你调用的python方法中存在打开open或者加载load文件等一系列与文件操作有关的代码，此时需要检查你的文件路径是否正确，按照我的程序所写，这个路径需要修改为相对于你的.exe的路径，而不是相对于你的python module路径。另外，返回空还算好的，程序直接崩溃才是最惨的，如果你用到的python函数的返回值，再用PyArg_Parse进行解析时，须保证传入的参数类型与返回值类型保持一致。具体对应关系可参考链接。- 如有其它问题，可在issue中提问。
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