基于YOLOv5的道路标志识别项目（yolov5界面GUI）_yolov5和gui

基于YOLOv5的道路标志识别项目（yolov5界面GUI）

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这是一个关于yolov5的道路标志识别项目，使用Pyqt5开发界面，Yolov5训练模型，数据库Mysql，包含五个模块：初始化参数、标志识别、数据库、数据分析和图像处理。

Github仓库地址

软件截图

• 标志识别模块

左下角三个勾选框分别是结果保存、启动数据库录入、以及模型可视化分析

• 图像处理与数据增强模块

右侧栏是自定义参数的批量图像数据增强（按一定概率对一个文件夹所有图片使用勾选的数据增加方法）

• 初始化参数模块

模型基本参数勾选配置

• 数据库模块

• 数据分析模块

• 登录界面

Demo

基于YOLOV5的道路标志识别系统

开始

运行main.py。

账户密码

• admin 123456
• 1 2
• 修改main函数可直接进入

项目模块

• pt文件夹：存放模型(best.pt是道路标志识别模型)
• main_with文件夹：login.py(登陆ui)、win.py(主ui)
• dialog文件夹：rtsp弹出界面
• apprcc_rc.py：资源文件
• login_ji.py：界面登陆逻辑文件
• run-exp52：300轮训练后的道路标志识别模型
• utils/tt100k_to_voc-main文件夹：json转yolo格式
• result保存一些推理文件，run保存训练文件
• 数据集：TT100k : Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild
• 数据库文件：data文件夹下-regn_mysql.sql

安装依赖

pip install -r requirements.txt

注意事项

1、项目基于YOLOv5 v6.1

2、数据库连接

def get_db_connection():
    return pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='root',
        password='123456',
        database='traffic_sign_recognition'
    )
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代码中有两个相同的数据库链接需要修改，请查看data文件夹下的数据库sql文件建立测试数据库

致谢

• 将TT100K数据集转成VOC格式，并且用Python脚本选出45类超过100张的图片和XML
• https://github.com/Javacr/PyQt5-YOLOv5