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1、python3.7
3、Anaconda
4、cuda-10.2.89
5、Visual Studio 2019
6、PyQt5-YOLOv5-master源码
conda create -n PyQt5 python=3.8
conda activate PyQT5
此时可以看到终端提示的前面括号内已经变成了自己的环境名称:
pip install PyQt5
pip install PyQt5-tools
我的路径是:D:\Users\asus\anaconda3\Lib\site-packages
为了让windows系统能够正确识别 PyQt5-tools 的常用命令,还需要把PyQt5-tools的安装目录添加到系统环境变量Path中,
右击此电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量——>系统变量——>Path——>新建;将上述PyQt5-tools的安装目录添加到系统环境变量path中
编写测试代码(test.py)如下:测试 PyQt5 环境是否安装成功,
import sys
from PyQt5 import QtWidgets, QtCore
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
widget = QtWidgets.QWidget()
widget.resize(360,360)
widget.setWindowTitle("hello, pyqt5")
widget.show()
sys.exit(app.exec_())
在PyQt5虚拟环境中运行如下命令:
python test.py
如果没有报错,弹出如下图所示的界面,则说明 PyQt5 环境安装成功。
(参考本人另一篇博客:《Windows下的YoLoV5目标检测模型部署》)
下载PyQt5-YOLOv5-master源码,报读网盘地址:
https://pan.baidu.com/s/1b61Z46QgXHy9mEYzuKuLAg 提取码:6666
下载完成后解压,在Anaconda Prompt终端中激活进入PyQt5虚拟环境并切换至解压后的PyQt5-YOLOv5-master目录:
在项目目录下运行:
python yolo_win.py
此时可以看到PyQt5生成的界面如下图:
图中左上方四个按钮分别为:模型选择、测试文件选择、打开摄像头、开始检测
四个按钮的下方拉杆可以设置检测置信度
下方左边区域显示输入的原始数据,中间区域显示输出的检测结果图像,最右边区域输出检测结果及统计的数量。
调用摄像头检测时先停止检测,再点击打开摄像头按钮,再点击开始检测。程序yolo_win.py中默认调用笔记本自带摄像头,如果需要调用其他外设摄像头可以自行修改:
资料参考:https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article/details/120507779
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