Yolov5水果分类识别+pyqt交互式界面(附代码)

本文介绍了基于Yolov5模型的水果分类识别系统以及使用PyQt库构建的交互式界面。

首先,Yolov5是一种目标检测算法,它可以通过输入图片,自动识别出其中包含的不同目标,并标注出它们的位置和类别。我们利用Yolov5模型对水果图片进行训练,得到一个可靠的水果分类识别系统。该系统准确率高,能够快速地将水果图片分类。

其次,为了更好地与用户进行交互,我们使用PyQt库构建了一个交互式界面。该界面包括了图片上传、执行识别、结果展示等功能模块。用户可以通过上传自己的水果图片,执行识别操作,从而得到自己所拍摄水果的分类结果。界面友好、操作简便,让人可以轻松地使用该系统。

总体而言,这个水果分类识别系统基于Yolov5模型实现,借助PyQt库构建了一个易用性较高的交互式界面。该系统准确率高、速度快、操作简单,是一款非常实用的水果分类识别工具。

Yolov5 是一种先进的目标检测算法,可以应用于水果分类识别任务。结合 PyQT框架,可以创建一个交互式界面,使用户能够方便地上传图片并获取水果分类结果。以下将详细阐述 Yolov5 水果分类识别和 PyQT交互式界面的实现。


Yolov5 是由 Ultralytics公司开发的一种基于深度学习的目标检测算法,它采用了一种称为单阶段目标检测的方法,具有高准确率和实时性的特点。在水果分类识别任务中,Yolov5可以检测图像中的水果,并将其分类为不同的类别,例如苹果、香蕉、橙子等。


为了实现 Yolov5 水果分类识别的交互式界面,可以使用 PyQT 框架进行开发。PyQT 是一个功能强大且易于使用的 PythonGUI 开发工具包,它提供了丰富的界面组件和布局选项,可以轻松创建用户友好的界面。


在界面设计方面,可以使用 PyQT 创建一个包含上传图片按钮和显示分类结果的窗口。当用户点击上传图片按钮时,可以调用 Yolov5模型对上传的图片进行识别,并将分类结果显示在界面上。同时,还可以添加其他功能,如清除界面、保存结果等。

要求

  • 可以使用 Linux 或者 Windows。我们推荐使用 Linux 以获得更好的性能。
  • 需要安装 Python 3.6+ 和 PyTorch 1.7+。

安装

运行以下命令来安装依赖项:

pip install -r requirements.txt
  • 下载模型,请使用此链接:https://drive.google.com/file/d/1W6qZeutnqnp3YX9w4iYgR44xsoi_64ff/view?usp=sharing
  • 将下载的文件放置在 weights 目录下

代码

运行此部分检测ui界面代码

import sys
import osfrom PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QFileDialog
from PySide6.QtCore import QFile
from PySide6.QtUiTools import QUiLoader
from PySide6.QtGui import QPixmap, QImage
from PySide6.QtCore import QThread, Signal, QDir
import cv2def convertCVImage2QtImage(cv_img):cv_img = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)height, width, channel = cv_img.shapebytesPerLine = 3 * widthqimg = QImage(cv_img.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)return QPixmap.fromImage(qimg)class ProcessImage(QThread):signal_show_frame = Signal(object)def __init__(self, fileName):QThread.__init__(self)self.fileName = fileNamefrom detector import Detectorself.detector = Detector()def run(self):self.video = cv2.VideoCapture(self.fileName)while True:valid, self.frame = self.video.read()if valid is not True:breakself.frame = self.detector.detect(self.frame)self.signal_show_frame.emit(self.frame)cv2.waitKey(30)self.video.release()def stop(self):try:self.video.release()except:passclass show(QThread):signal_show_image = Signal(object)def __init__(self, fileName):QThread.__init__(self)self.fileName = fileNameself.video=cv2.VideoCapture(self.fileName)def run(self): while True:valid, self.frame = self.video.read()if valid is not True:breakself.signal_show_image.emit(self.frame)cv2.waitKey(30)self.video.release()def stop(self):try:self.video.release()except:passclass MainWindow(QWidget):def __init__(self):super(MainWindow, self).__init__()loader = QUiLoader()self.ui = loader.load("ui/form.ui")self.ui.btn_browse.clicked.connect(self.getFile)self.ui.btn_start.clicked.connect(self.predict)self.ui.show()def getFile(self):self.fileName = QFileDialog.getOpenFileName(self,'Single File','C:\'','*.jpg *.mp4 *.jpeg *.png *.avi')[0]self.ui.txt_address.setText(str(self.fileName))self.show=show(self.fileName)self.show.signal_show_image.connect(self.show_input)self.show.start()def predict(self):self.process_image = ProcessImage(self.fileName)self.process_image.signal_show_frame.connect(self.show_output)self.process_image.start()def show_input(self, image):pixmap = convertCVImage2QtImage(image)self.ui.lbl_input.setPixmap(pixmap)def show_output(self, image):pixmap = convertCVImage2QtImage(image)self.ui.lbl_output.setPixmap(pixmap)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)widget = MainWindow()sys.exit(app.exec())

运行界面

要对图像或视频进行推断,请运行以下命令:

python main.py QQ767172261
数据集:

  • 数据集可以在此链接中找到https://t.ly/NZWj
  • 在 Yolov5 水果分类识别的实现过程中,需要使用训练好的 Yolov5 模型来进行目标检测和分类。可以使用已经预训练好的 Yolov5 模型,也可以自己训练一个适用于水果分类的模型。

总结


总结起来,Yolov5 水果分类识别结合 PyQT 交互式界面可以提供一个方便用户上传图片并获取水果分类结果的工具。Yolov5 算法具有高准确率和实时性,在水果分类任务中表现出色。PyQT 框架提供了丰富的界面组件和布局选项,使得界面开发更加简单。通过 Yolov5 水果分类识别和 PyQT 交互式界面的结合,用户可以轻松地进行水果分类识别,并获得准确的分类结果。
 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/608699.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【算法Hot100系列】有效的数独

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航 檀越剑指大厂系列:全面总结 jav…

6款实用的Git可视化管理工具

前言 俗话说得好“工欲善其事,必先利其器”,合理的选择和使用可视化的管理工具可以降低技术入门和使用门槛。我们在团队开发中统一某个开发工具能够降低沟通成本,提高协作效率。今天给大家分享6款实用的Git可视化管理工具。 Git是什么&…

KMS地址

https://www.coolhub.top/tech-articles/kms_list.html

ELK企业级日志系统分析系统

目录 一、什么是ELK? 二、ELK三大组件 三、ELK的工作原理 四、完整日志系统基本特征 一、什么是ELK? ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案,将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用, 完成更强大的用…

01-连接池项目背景:C++的数据库操作

从0开始学习C与数据库的联动 1.原始方式-使用MySQL Connector/C 提供的API查询 1.1 数据库预操作 我的本地电脑上有mysql数据库,里面预先创建了一个database名叫chat,用户名root,密码password。 1.2 Visual Studio预操作 在Windows上使用…

openGauss学习笔记-189 openGauss 数据库运维-常见故障定位案例-TPCC-WAL-内存

文章目录 openGauss学习笔记-189 openGauss 数据库运维-常见故障定位案例-TPCC-WAL-内存189.1 TPCC运行时,注入磁盘满故障,TPCC卡住的问题189.1.1 问题现象189.1.2 原因分析189.1.3 处理分析 189.2 备机处于need repair(WAL)状态问题189.2.1问题现象189.…

1876_电感的特性小结

Grey 全部学习内容汇总: GitHub - GreyZhang/g_hardware_basic: You should learn some hardware design knowledge in case hardware engineer would ask you to prove your software is right when their hardware design is wrong! 1876_电感的特性小结 主要是…

go 语言中的别名类型

什么是别名类型 我们可以用关键字 type 声明自定义的各种类型,类似: type People struct {name stringage int }当然了,这些类型必须在 Go 语言基本类型和高级类型的范畴之内。 在它们当中,有一种被叫做 ”别名类型” 的类型。…

现代密码学 补充1:两种窃听不可区分实验的区别

两种窃听不可区分实验 写在最前面两种窃听不可区分实验1. 完美保密中的窃听不可区分实验2. 窃听不可区分实验(对称加密算法)主要区别 写在最前面 两种窃听不可区分实验 两种窃听不可区分实验(Eavesdropping Indistinguishability Experimen…

何小鹏的「超级爆品」X9诞生背后

作者 |张祥威 编辑 |德新 小鹏汽车将X9的上市日期定在了2024年的第一天,也是元旦假期的最后一天。 内部选择这天上市发布,据HiEV了解,这既包含了X9要争夺纯电MPV品类销冠的寓意(No.1),也是告诉内外部&…

65.网游逆向分析与插件开发-角色数据的获取-项目需求与需求拆解

内容来源于:易道云信息技术研究院VIP课 上一个内容:优化自动助手与游戏焦点的切换-CSDN博客 项目需求: 读取游戏玩家的重要属性,比如血量、最大血量、魔法、最大魔法、经验、等级、技能点等,然后把这些数据显示到我们…

加密钱包监控:守护企业资产与信誉的利器

作者:stellafootprint.network 随着加密资产的崛起,企业正在面临前所未有的监管和信誉风险。那么,如何才能有效掌握加密钱包的交互情况,以维护企业与监管机构的和谐关系呢? 借助强大的钱包画像分析工具,合…

5.4 Android BCC环境搭建(eadb版 下)

四,BCC使用示例 这里以tcplife为例,来显示TCP会话的生命周期和吞吐量统计。 4.1 进入/bcc/tools目录 root@localhost:/bcc# cd tools/ root@localhost:/bcc/tools# ls CMakeLists.txt javacalls.sh rubystat_example.txt argdist.py javacalls_e…

软件测试|MySQL算术运算符使用详解

简介 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统,广泛用于各种应用程序和网站的数据存储和管理。在MySQL中,算术运算符是执行数学计算的特殊符号,用于处理数字类型的数据。本文将详细介绍MySQL中常用的算术运算符及其使用方法。 常用算术运…

qt初入门2:qt选择一个文件或者目录,获取当前目录,操作文件目录等整理

最近用qt操作文件或者目录的动作比较多,简单整理一下常用的接口,方便回顾。 总的来说,其实就是用文件选择对话框QFileDialog类,以及操作文件信息的QFileInfo类,以及相关QCoreApplication中静态成员函数获取一些信息&a…

docker部署kibana

1,简介 官网 kibana 2,安装docker 参考 linux安装docker 3,准备 Kibana 配置文件 # 进入主节点配置文件目录 cd /export/server/docker/kibana/config # 编辑单机版配置文件 vi kibana.ymlkibana.yml内容 # 主机地址,可以是…

Java后端返回的MySQL日期数据在前端格式错误的解决方法,区分jackson和fastjson

写在前面 在写web项目的时候经常会遇到后端返回的MySQL日期数据(date)类型在前端显示不正确的情况,有的时候会出现一串数字的时间戳,有的时候显示为日期晚了一天。 这是因Json给前端返回数据的时候格式问题造成的 解决方法 其实总结起来就是一句话在…

大模型笔记【2】 LLM in Flash

Apple最近发表了一篇文章,可以在iphone, MAC 上运行大模型:【LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory】。 主要解决的问题是在DRAM中无法存放完整的模型和计算,但是Flash Memory可以存放完整的模型。…

Agisoft Metashape 地面点分类参数设置

Agisoft Metashape 点云分类之地面点分类参数设置 文章目录 Agisoft Metashape 点云分类之地面点分类参数设置前言一、分类地面点参数二、农村及城区有房屋地区二、植被区域分类三、侵蚀半径(Erosion radius)参数设置前言 Agisoft Metashape提供了自动检测地面点的功能,减少…

代码训练营Day.28 | 93. 复原IP地址、78. 子集、90. 子集II

93. 复原IP地址 1. LeetCode链接 . - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 2. 题目描述 3. 解法 字符串切四刀&#xff0c;最后一刀必须是在末位。 麻烦的地方在于文本的各种限制条件、剪枝等等。 class Solution { public:vector<string> results;string result…