本篇主要利用PyQT5搭建YOLOv5可视化界面,并打包成exe程序。 整体框架参考自:https://xugaoxiang.com/2021/06/30/yolov5-pyqt5在此基础上,优化了预测逻辑,适配YOLOv5-5.0版本,并使用qdarkstyle美化了界面,支持图片检测、摄像头检测、视频检测,整体效果如下图所示: 开源仓库:https://github.com/zstar1003/yolov5_...
安装yolov5:使用pip命令安装yolov5库,例如pip install yolov5。 安装pyinstaller:使用pip命令安装pyinstaller库,用于将Python代码打包为可执行文件,例如pip install pyinstaller。 创建PyQt5界面: 使用PyQt5创建一个用户界面,包括按钮、文本框等,用于用户输入和交互。 将Yolov5相关的代码嵌入到PyQt5界面中,例如加载模型、...
然后你要下载一个编译器pycharm(简单的来说就是你编写python代码的一个APP),编译器有了现在就要创建一个虚拟环境了(通过anaconda创建一个虚拟环境,在这个环境里面你可以下载很多库模块,比如python—opencv,torch,tensorflow,Pyqt之类的第三方库你才能运行你的深度学习或者你的界面开发)。
pyqt打包exe,参考链接:1.算法:https://github.com/ultralytics/yolov52.打包exe命令:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1377853883.视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1v54y1U7b4, 视频播放量 8785、弹幕量 1、点赞数 68、投硬币枚数 40、收藏人数 181、转发人数
Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法,PyQt5是一个Python编写的GUI框架,用于创建交互式界面。在部署和运行Yolov5模型时,结合PyQt5可以方便地创建一个用户友好的界面,并将代码打包为.exe文件以供其他人使用。 下面是一个简要的介绍,如何将Yolov5与PyQt5结合,并将代码打包为.exe文件进行部署和运行: ...
【目标检测】利用PyQT5搭建YOLOv5可视化界面 前言 本篇主要利用PyQT5搭建YOLOv5可视化界面,并打包成exe程序。 整体框架参考自:https://xugaoxiang.com/2021/06/30/yolov5-pyqt5 在此基础上,优化了预测逻辑,适配YOLOv5-5.0版本,并使用qdarkstyle美化了界面,支持图片检测、摄像头...
给训练好的yolov5套一个pyqt的外壳,让它易于使用; 打包成exe文件,当然,自己用的话,第4步可以省略。 本文就只简要介绍前三个步骤的实现。 准备自己的训练集 这是个力气活。首先,你要在接近生产现场的环境拍摄尽量多的图片;然后,再给这些图片打上标签。
2.下载安装pyqt5工具包以及配置ui界面开发环境 输入指令,进行下载。 点击File->Settings->External Tools进行工具添加,依次进行Qt Designer、PyUIC、PyRCC、Pyinstall环境配置。 2.1 QtDesigner Qt Designer 是通过拖拽的方式放置控件,并实时查看控件效果进行快速UI设计。
yolov5-pyqt5-master, 视频播放量 138、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 bistu249, 作者简介 ,相关视频:yolov5_flask,highway_tracking,Calibration-ZhangZhengyou-Method-master,yolo2onnx detect,【Python爬虫】一分钟教你用Py
一、yolov5口罩识别检测数据集yolov5口罩检测毕业设计 首先，让我们看看我们想要达到的效果。我们将通过数据训练一个掩码检测模型，并将其与pyqt5打包，以实现图像掩码检测、视频掩码检测和相机实时掩码检测功能。Yolov5口罩识别与检测数据集Yolov5口罩检测毕业设计，数据集+代码+标记数据模型，共139M，全部包含在内。全部...