使用PyQt5和YOLOv5构建计算机视觉应用程序_pyqt5如何加载yolov5模型?

在本文中，我们将学习如何使用PyQt5和YOLOv5创建一个简单的计算机视觉应用程序。我们将展示如何将YOLOv5模型集成到PyQt5应用程序中，并使用Qt Designer创建一个基本的GUI。最后，我们将展示如何在应用程序中加载图像并使用YOLOv5模型进行对象检测。

步骤1：安装依赖库

在Ubuntu或者Windows上安装以下依赖库：

pip install PyQt5==5.15.4
pip install opencv-python-headless==4.5.2.54
pip install numpy==1.19.3
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
pip install yolov5==5.0
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步骤2：创建GUI

我们将使用Qt Designer创建GUI。我们需要创建一个QWidget窗口，并为其添加一个QLabel作为容器，用于存储要检测的图像。

打开Qt Designer，创建一个QWidget窗口，然后向窗口添加一个QLabel。稍后，我们将使用代码将图像加载到QLabel中。

步骤3：将YOLOv5模型集成到应用程序中

我们将使用PyTorch实现YOLOv5。首先，我们需要加载预先训练的YOLOv5模型。

import torch
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