# 导入pyside和opencv import sys from PySide6 import QtWidgets from PySide6.QtWidgets import * import cv2 # 导入win32api import win32gui import win32con # 导入界面 from ui_cannyForm import Ui_cannyForm 建立界面框架 采用pys
YOLO(You Only Look Once)系列模型以其高效、准确的特点,成为实现车牌检测的理想选择。本文将引导您通过Python和YOLOv5(示例,可根据需要选择YOLOv6/v7/v8)模型,结合PySide6构建GUI界面,实现一个完整的车牌检测系统。 第一步:环境搭建 首先,确保您的Python环境已安装以下库: PyTorch torchvision OpenCV PySide6 YOLO...
本系统基于YOLOv5算法,使用PyTorch实现。代码中用到的主要库包括PyTorch、NumPy、OpenCV、PyQt等。 Pyside6界面设计 Pyside6是Python语言的GUI编程解决方案之一,可以快速地为Python程序创建GUI应用。在本博文中,我们使用Pyside6库创建一个图形化界面,为用户提供简单易用的交互界面,实现用户选择图片、视频进行目标检测。
OpenCV库是处理视频帧不可或缺的,而QtFusion库则负责构建GUI并管理媒体流。 importsys # 导入sys模块,用于处理Python运行时环境的一些操作importtime # 导入time模块,用于处理时间相关的操作importcv2 # 导入OpenCV库,用于处理图像和视频fromQtFusion.pathimportabs_pathfromQtFusion.configimportQF_ConfigfromQtFusion.wi...
在模型预测部分,首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,包含了众多的视觉处理函数,使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。 importcv2fromultralyticsimportYOLO 接着,加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的,可以直接用于目标检测...
在模型预测部分,首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,包含了众多的视觉处理函数,使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。 importcv2fromultralyticsimportYOLO 接着,加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的,可以直接用于目标检测...
然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 python img_path = abs_path("test_media/test.png") image = cv_imread(img_path) 在读取了图像文件之后,就可以使用加载的模型对图像进行预测了。下图为预测结果。 python pred, superimposed_img = model.predict(pre_img) 4....
在测试阶段，我们使用了训练好的模型来对新的图片和视频进行检测。通过设置阈值，将置信度低于阈值的检测框过滤掉，最终得到检测结果。同时，我们还可以将检测结果保存为图片或视频格式，以便进行后续分析和应用。本系统基于YOLOv5算法，使用PyTorch实现。代码中用到的主要库包括PyTorch、NumPy、OpenCV、PyQt等。Pyside6...
在测试阶段,我们使用了训练好的模型来对新的图片和视频进行检测。通过设置阈值,将置信度低于阈值的检测框过滤掉,最终得到检测结果。同时,我们还可以将检测结果保存为图片或视频格式,以便进行后续分析和应用。本系统基于YOLOv8算法,使用PyTorch实现。代码中用到的主要库包括PyTorch、NumPy、OpenCV、Pyside6等。
在测试阶段,我们使用了训练好的模型来对新的图片和视频进行检测。通过设置阈值,将置信度低于阈值的检测框过滤掉,最终得到检测结果。同时,我们还可以将检测结果保存为图片或视频格式,以便进行后续分析和应用。本系统基于YOLOv8算法,使用PyTorch实现。代码中用到的主要库包括PyTorch、NumPy、OpenCV、Pyside6等。