3.Qt对象模型 4.部件(Widgets) 5.布局管理器 6.资源管理 7.信号与槽机制 8.跨平台性 摘要: 水面目标物检测识别是计算机视觉和图像处理技术在特定场景下的应用,主要目的是对水面上的物体进行识别、定位和跟踪。这一技术在水面漂浮物检测、水质监测、航道安全、水上救援等领域具有重要的应用价值。本文基于YOLOv10...
Qt工具集成模型部署(ONNXRunTime+openvino)之部署yolov8 人体关键点监测部署推理(onnxRuntime) 首先看该模型效果图 在人体监测出17个关键点,从而可以把人体框架画出来,可以为后期创作提供素材。 看一下该模型结构 yolov8-pose输入输出结构图 模型下载地址 yolov8n-pose.onnx 13.5M · 百度网盘 输入,640*640 大...
PySide是一个Python的图形化界面(GUI)库,由C++版的Qt开发而来,在用法上基本与C++版没有特别大的差异。相对于其他Python GUI库来说,PySide开发较快,功能更完善,而且文档支持更好。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。
它使用Qt框架来创建并管理GUI元素。我们在这个窗口中添加了一个QLabel,用于显示实时更新的图像。 python classMainWindow(QMainWindow):# 自定义主窗口类def__init__(self):# 构造函数super().__init__()# 调用父类构造函数self.resize(850,500)# 设置窗口大小self.label = QtWidgets.QLabel(self)# 创建标签...
importcv2from QtFusion.pathimportabs_pathfromultralyticsimportYOLOfrom YOLOv8ModelimportYOLOv8Detector # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类,用于加载YOLOv8模型并进行目标检测 加载预训练的YOLO模型:代码中创建了YOLOv8Detector的实例,并使用预训练的模型权重进行加载。这些权重文件通常是在大量图像上训练得到的...
import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型 from QtFusion.path import abs_path device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" 接着,我们定义了一些基本的训练参数,如工作进程数workers和批次大小batch。这些参数对训练过程至关重要,因为它们直接影响了数...
PySide是Qt公司的产品,PyQt是第三方公司的产品,二者用法基本相同,不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用,PyQt则在GPL协议下使用。 PySide目前常见的有两个版本:PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.,而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始,PySide的命名也会与Qt的大...
该命令通常用于将 Qt 的资源文件编译成 Python 代码,便于在 Python 应用程序中使用,例如通过 PyQt 或 PySide 模块进行访问。 启动成功: 1.4、制作YOLO数据集 1、切换为YOLO格式 2、打开目录【那目录中存在我们的目标照片】 3、选择存放目录【用来保存我们标定的数据集】 ...
1. (2)安装labelimg过程中出现ModuleNotFoundError: No module named ‘PyQt4’ 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/377302284 // 卸载PyQt5 pip uninstall PyQt5 // 安装python-qt5以获取PyQt5 pip install --user python-qt5 1. 2. 3. 4.
PySide是一个Python的图形化界面(GUI)库,由C++版的Qt开发而来,在用法上基本与C++版没有特别大的差异。相对于其他Python GUI库来说,PySide开发较快,功能更完善,而且文档支持更好。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。