# yolo-pyqt

**Repository Path**: ms-key/yolo-pyqt

## Basic Information

- **Project Name**: yolo-pyqt
- **Description**: 这是我的毕业设计
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2023-03-08
- **Last Updated**: 2023-03-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

摄像头检测的默认设备序号更改为0，减少调试报错

温馨提示：

1. 默认运行的是GPU，若发现无法执行，请在参数中替换为CUP
2. 需要自己建数据库，和数据库的一张表，我会将表的结构附上


## **一、项目简介**
使用PyQt5为YoloV5添加一个可视化检测界面，并实现数据的实时检测，和录入具体情况如下：

**博客与B站：**

博客地址：https://blog.csdn.net/Liuchengzhizhi/article/details/123678357?spm=1001.2014.3001.5501

B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1rZ4y1B7t8?share_source=copy_web

**特点：**

 1. 同时输出与检测结果与相应相关信息
 2. 支持视频暂停与继续检测
 3. 能够匹配相关信息表
 4. 能够将数据录入在数据库中

**目的：**

 1. 熟悉PYQT的使用
 2. 了解PyQt5基础控件与布局方法
 4. 了解信号与槽
 5. 熟悉视频在PyQt中的处理方法
 5. 了解数据库在python中的使用方法
 5. 了解csv文件的读取

**项目图片：**

![image-20220323170421355](./README.assets/image-20220323170421355.png)


## **二、快速开始**
**环境与相关文件配置：**
 - 按照 ult-yolov5 中requirement的要求配置环境，自行安装PyQt5，注意都需要在一个evn环境中进行安装与配置
 - 下载或训练一个模型，将“.pt”文件放到weights文件夹，（权重文件可以自己选，程序默认打开weights文件夹）
 - 设置init中的opt
 - 自行安装mysql
 - 还需要自行创建数据库(还有个time字段)

<img src="./README.assets/image-20220323171050948.png" alt="image-20220323171050948" style="zoom:67%;" />

**两种程序使用方式：**

 - 配置好数据库环境，直接运行detect_logical.py，进入检测界面
 - 将关于数据库部分的内容注释掉，然后运行detect_logical.py（可查看注释，很容易找到）

## **三、 参考与致谢**
 - 叼着骨头的猫，我以他的项目为基础，而后进行的修改
 - 参考博客如下
 - https://blog.csdn.net/wrh975373911/article/details/119322059

## **四、 版权声明**
仅供交流学习使用，项目粗拙，勿商用，实际应用中出现的问题，个人不管哦~
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