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今天分享的内容来自CSDN——成都_小吴，该同学撰写的一篇关于Yolov5桌面应用的开发工作，有兴趣的同学可以关注CSDN！具体文章链接：https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details/122982212
计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
上周“计算机视觉研究院”给大家分享了一期yolov5训练干货，今天我们继续，开始说说怎么进行桌面应开发及设计。
如何为YOLOv5设计界面
首先你要学习一下Pyqt5，算了反正看我的文章应该都不想看，先安装三方库吧：
pip install Pyqt5我给大家说一下最基本的可以用到的控件(如果你是真的想要学习必须自己进行设计，千万不要搞别人的源代码跑一下就完事了)，首先要搞清楚界面设计我们需要yolov5源码的哪一部分结合界面进行检测；我们需要两部分一部分是模型参数加载：
def model_init(self): # 模型相关参数配置 parser = argparse.ArgumentParser()#best1.pt效果最好 parser.add_argument('--weights', nargs=' ', type=str, default='weights/best1.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs=' ', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') self.opt = parser.parse_args() print(self.opt) # 默认使用opt中的设置（权重等）来对模型进行初始化 source, weights, view_img, save_txt, imgsz = self.opt.source, self.opt.weights, self.opt.view_img, self.opt.save_txt, self.opt.img_size # 若openfile_name_model不为空，则使用此权重进行初始化 if self.openfile_name_model: weights = self.openfile_name_model print("Using button choose model") # self.device = select_device(self.opt.device) self.device = torch.device('cuda:0') self.half = self.device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True # Load model self.model = attempt_load(weights, map_location=self.device) # load FP32 model stride = int(self.model.stride.max()) # model stride self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check img_size if self.half: self.model.half() # to FP16 # Get names and colors self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names self.colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in self.names] print("model initial done")这里大家可以看到我没有使用self.opt.device,而是直接使用torch.device进行选择GPU，因为大佬说使用上面的进行打包会不成功；另一部分是检测（包括图片归一化、模型加载、绘制）：
def detect(self): t0 = time.time() img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # run once for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference t1 = time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = time_synchronized() # Apply Classifier if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s) # Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0, frame = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy(), dataset.count else: p, s, im0, frame = path, '', im0s, getattr(dataset, 'frame', 0) p = Path(p) # to Path save_path = str(save_dir / p.name) # img.jpg txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # img.txt s = '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s = f'{n} {names[int(c)]}s, ' # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line 'n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)有了这两个部分就可以进行检测了，但是要找到检测的结果图片，对检测后的图片进行显示。
这里是对检测到的物体进行绘制，所以你需要想办法将图片传入此函数进行检测，检测完之后再进行传出来显示，比如：
def detect(self,image) pass def show_video(self) 这里的image可以是摄像头，图片，视频，网络摄像头 比如使用opencv num = 0 self.cap = cv2.VideoCapture(camera_num) image = self.cap.read() a = self.detect(image) 对这里的image进行处理显示检测完之后可以通过pyqt界面进行显示。
重点来了！
很多小伙伴想要使用网络摄像头进行项目的开发，需要考虑实时的问题，很多作者都没有考虑这个问题，所以我想告诉大家的是要想做项目开发，很多大佬都说python多线程是假的(伪线程)，但是亲测多线程可以解决这个网络摄像头延迟问题，如果不使用多线程界面会卡死，因为网络摄像头下载到缓冲区的速度大于你的读取速度或者处理速度，他就会非常卡。
打个比方：
使用opencv的videocapture进行抓取摄像头是没20ms读取一帧到缓冲区，在通过cap.read()从缓冲区读取图片进行处理需要10ms,但是你读取到图片后你还需要进行检测和显示耗时假如在100ms,所以你从读取到一张图片到显示在你的界面上需要110ms,但是此时你的缓冲区已经存储了5,6张图片了，所以你要解决这个问题。（跳帧和多线程可以解决延迟问题）另一个困惑大家的问题就是如何检测到目标进行报警的功能，在网上我是没有搜到相关的代码，所以这一部分是自己写一个吧。
def play_music(self) winsound.PlaySound('选择你要播放的WAV音频',winsound.SND_ASYNC) time.sleep(休眠时间以s计数，我设置的是0.5)有了报警函数，当检测到物体调用此函数进行报警，但是这样会有延迟出现，所以这里又要用到多线程（cpu已经开始爆炸了）。此时网络摄像头延迟问题、报警问题有一定的解决，但是你会发现你的显存不够用，因为你启动多线程进行检测，假如隔5帧进行图片的抓取进行处理并启动检测的多线程，多线程里面会有一个调用GPU的操作，在GPU上进行操作它会使用显存如下：
pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
大家可以看到6G的显存已经占了5G，所以看到这里很多大佬已经开始嘲讽我的编程技术了哈哈！
© THE END
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