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YOLOv5可视化界面

news 2025/8/9 10:09:56

Pyside6可视化界面

安装Pyside6

激活之前的虚拟环境yolov5

在该环境的终端输入以下命令

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyside6

输入where python找到当前使用的Python的路径

找到该路径下的designer.exe文件（/Lib/site-packages/PySide6/designer.exe），然后发送到桌面创建快捷方式

UI设计

打开designer
选择Main Window

移除菜单栏

拖两个label个一个line进来

拖两个button进入，并进行命名

调整界面，填写两个label里面文件，将界面调小一些

居中对齐，同时勾选scaledContents

元素名称更改

Ctrl+S保存，保存到上一部分训练数据集的文件内

设置Pyside6-uic 工具

在当前虚拟环境的Python路径下，打开Scripts文件夹夹，找到pyside6-uic.exe，记住当前路径

创建工具

名称：PyUic(可自己定义)
程序：E:\kaifa\Anaconda3\envs\yolov5\Scripts\pyside6-uic.exe
实参：$FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py
工作目录： $FileDir$

使用该工具

先在pycharm中打开刚才生成的ui文件

双击打不开的话，把文件拖到右边就可以打开了

然后在【工具】选项卡下的【external tools】下，点击【PyUic】（这个名称是你刚才自己设计的）

如果生成了相同文件名的.py文件，即说明设置成功

编写运行程序

创建模板文件base_ui.py

import sys
import torch
from PySide6.QtGui import QPixmap, QImage
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QFileDialogfrom main_window import Ui_MainWindow #main_windows是刚才生成的ui对用的Python文件名def convert2QImage(img):height, width, channel = img.shapereturn QImage(img, width, height, width * channel, QImage.Format_RGB888)class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow, self).__init__()self.setupUi(self)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)window = MainWindow()window.show()app.exec()

编译运行，弹出窗口说明成功

编写内部具体功能的代码

讲解视频：YOLOv5 Pyside6可视化界面

import sys
import cv2
import torch
from PySide6.QtGui import QPixmap, QImage
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QFileDialog
from PySide6.QtCore import QTimerfrom main_window import Ui_MainWindow  # main_windows是刚才生成的ui对用的Python文件名def convert2QImage(img):height, width, channel = img.shapereturn QImage(img, width, height, width * channel, QImage.Format_RGB888)class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow, self).__init__()self.setupUi(self)self.model = torch.hub.load("./", "custom", path="runs/train/exp/weights/best.pt", source="local")self.video = Noneself.timer = QTimer()self.timer.setInterval(1)self.bind_slots()  # 绑定槽函数def image_pred(self, file_path): # 图片检测results = self.model(file_path) image = results.render()[0]return convert2QImage(image)def open_image(self): # 打开图片print("点击了检测图片按钮")self.timer.stop()  # 停止视频检测file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, dir="./data02/images/train", filter="*.jpg;*.png;*.jpeg")if file_path[0]:file_path = file_path[0]qimage = self.image_pred(file_path)self.input.setPixmap(QPixmap(file_path))self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))def video_pred(self):  # 视频检测ret, frame = self.video.read()if not ret:self.timer.stop()else:frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)self.input.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(frame)))results = self.model(frame)image = results.render()[0]self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(image)))def open_video(self):  # 打开视频print("点击了检测视频！")file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, dir="./data02", filter="*.mp4")if file_path[0]:file_path = file_path[0]self.video = cv2.VideoCapture(file_path)self.timer.start()def bind_slots(self):  # 绑定槽函数self.det_image.clicked.connect(self.open_image)self.det_video.clicked.connect(self.open_video)self.timer.timeout.connect(self.video_pred)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)window = MainWindow()window.show()app.exec()

Gradio搭建Web GUI

安装Gradio

激活之前的虚拟环境yolov5

在该环境的终端输入以下命令

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gradio

实现

新建gradio_demo.py文件

输入图片、输出图片、预测函数

Gradio不支持实时检测

import torch
import gradio as grmodel = torch.hub.load("./", "custom", path="runs/train/exp/weights/best.pt", source="local")title = "基于Gradio的YOLOv5演示项目"desc = "这是一个基于Gradio的YOLOv5演示项目，非常简洁，非常方便！"base_conf, base_iou = 0.25, 0.45def det_image(img, conf_thres, iou_thres):model.conf = conf_thresmodel.iou = iou_thresreturn model(img).render()[0]gr.Interface(inputs=["image", gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=base_conf), gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=base_iou)],outputs=["image"],fn=det_image,title=title,description=desc,live=True,examples=[["./data02/images/train/30.jpg", base_conf, base_iou],["./data02/images/train/60.jpg", 0.3, base_iou]]
).launch(share=True)