直接上效果图:
代码十分的简洁
01是生成train.txt文本用于存放图像路径和对应的标签
02train.py是训练数据集使用,训练的模型保存在weights文件下
03predict.py是对单张图片的预测
04pyqt界面.py是如上说是的界面打开,点击图像检测按钮即可上传图片,然后开始检测会调用训练好的模型进行识别。
qt界面调用模型检测的代码如下:
def camera_show(self,flag, cap, container):
yolo = YOLO()
if flag == "viedo_detect":
fps = 0.0
t1 = time.time()
# 读取某一帧
flag, image = cap.read()
frame = cv2.resize(image, (400, 480))
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
frame =