pyqt5 可视化界面 OpenCV dnn模块调用yolov4 weight和cfg 实现目标检测界面可视化（yolov4-pyqt）_python调用yolov4

一、总述

目标检测界面可视化分为三个部分：PyQt5界面设计、OpenCV的dnn模块调用以及Yolov4模型的使用。（1）在PyQt5中创建用户界面，可以使用Qt Designer来设计界面，生成对应的.ui文件，然后使用pyuic将.ui文件转换成.py文件，再在Python代码中引入这些界面文件，并添加相应的逻辑和功能。（2）利用OpenCV的dnn模块加载Yolov4模型进行目标检测。你需要确保已经安装了OpenCV库，并且需要下载Yolov4的权重文件和配置文件。然后，你可以使用OpenCV的dnn模块来加载Yolov4模型，读取图像，进行目标检测，并在图像上绘制检测结果。（3）将这两部分结合起来，即在PyQt5的界面中添加控件用于显示图像，并在后台调用OpenCV的dnn模块进行目标检测。你需要编写代码来实现界面和后台的交互，例如在界面中添加按钮或菜单来触发图像的加载和目标检测操作，以及将检测结果显示在界面上。这个过程涉及到PyQt5的界面设计和事件处理，OpenCV的dnn模块的使用，以及Yolov4模型的加载和目标检测。

二、界面：

三、图片检测：

四、视频检测：

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