首先是网络模型搭建,这里采用的经典的LeNet网络。 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.nn.functional as F4fromPILimportImage567classLeNet(nn.Module):8def__init__(self):9super(LeNet, self).__init__()10self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)11self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)12...
pip install PyQt5-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 安装成功即可。 1.2 Pycharm 配置 1.2.1 Qt Designer 这里我们配置Pycharm,使我们可以在Pycharm中很方便地开打QtDesigner。 建议先下载一个everything,用来搜索电脑的文件。 打开everything,搜索designer.exe,找到虚拟环境pyqt5中的文件...
5. 软件的界面是通过PyQt5库来实现的。其中,将numpy类型的值转换为QPixmap,以便在界面上显示图片,是这一过程中的一个关键步骤。 6. 为了实现实时识别,我们在识别前会先加载模型,这包括yolov5训练出的定位模型和PyTorch训练出的车牌号识别模型。为此,我们需要对yolov5的detect.py代码文件进行一些修改,以便它能与PyQ...
1.配置PyQt库 文件->设置->项目->Project Interpreter点击“+”号,搜索pyqt5,点击“install package” 如果出现下图所示的,叫表示成功安装PyQt5了 2.在外部工具配置designer.exe 文件->设置->工具->外部工具,点击“+”进行添加 名称和描述可自行规定,最好为英文 ...
基于Python+PyQt5+PyTorch的电瓶车检测识别系统,可以检测的目标有电动车和人,基于yolo5的框架制作, 主体 下面是目标检测工具的主页面 主页 选择模型文件,用于预测图片中的目标。 选择模型 初始化模型,模型初始化完成后,会弹窗显示模型加载完成,点击OK按钮关闭提示弹窗 ...
PyQt5+PyTorch1.8基于Python+PyQt5+PyTorch的电瓶车检测识别系统可识别的对象有电瓶车和人模型使用yolo，可调整训练次数已经训练好的模型准确度百分之八十以上大量注释简介基于Python+PyQt5+PyTorch的自行车检测识别系统，可以检测的目标有电动车和人，基于yolo的框架制作，页面上有四个按钮分别有对应的功能，加载训练好的...
PyQt5简单开发 2019-12-06 16:59 − 1.窗口类型 QMainWindow:可以包含菜单栏、工具栏、标题栏、状态栏,是最常见的窗口形式 QWidgets:不确定窗口的用途,使用QWidgets QDialog:对话窗口的基类,用于执行短期任务,没有菜单栏、工具栏、状态栏 2.创建窗体应用程序 import sys from PyQt5... M104 0 2339 wi...
pip install PyQt5-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 结果如下 二、常用工具环境配置 其实这几个工具在安装PyQt5-tools的时候已经包括在目录中,只不过要在PyCharm中方便使用还需要一些配置步骤。首先为了保证Windows系统能够正确识别PyQt5-tools的常见命令,还需要将PyQt5-tools的安装目录添加到...
#img =Image.open('E:\CLFAR-10+pyqt5\4.jpg') img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) model = ResNet18() model_weight_pth = 'E:\\CLFAR-10+pyqt5\\model\\net_200.pth' model.load_state_dict(torch.load(model_weight_pth)) model.eval() classes = {'0': ...
界面设计方面，PyQt5库被用于实现，主要挑战是将numpy数据转换为QPixmap以便在界面上显示。为了实现实时识别，需要预先加载定位和车牌识别模型，并对yolov5的detect.py文件进行一些定制。这个模型在测试时主要针对蓝色车牌，对质量较高的图片有较高的识别率。然而，如果读者有更优秀的模型，可以直接替换res文件...