基于yolov5+pyqt的甲骨文图形化检测工具（python）

# 基于yolov5的甲骨文图形化检测工具 **界面**  **本地图片检测画面：**  **本地视频检测画面：**  **功能：** 1. 模型选择 2. 输入选择(本地文件、摄像头、RTSP)；在检测RTSP视频流的时候，尽量不要启用帧间延时，否则会出现很高的延时，用yolo5x模型时，rtsp会很卡，建议抽帧检测, 把main.py中的133-135行注释取消 ```python # jump_count += 1 # if jump_count % 5 != 0: # continue ``` 3. IoU调整 4. 置信度调整 5. 帧间延时调整 6. 播放/暂停/结束 7. 统计检测结果（显示边框时，支持中文标签） **使用：** ```bash # conda创建python虚拟环境 conda create -n yolov5_pyqt5 python=3.8 # 激活环境 conda activate yolov5_pyqt5 # 到项目根目录下 cd ./ # 安装依赖文件 pip install -r requirements.txt # 将下载好的模型放在pt文件夹下 # 运行main.py python main.py ``` 运行*main.py*开启检测界面后**会自动检测已有模型**。ui文件已上传，可以按照自己的想法更改ui界面。 **注：由于官方给出的yolov5版本会持续更新。为了避免不兼容的问题，建议使用本仓库的yolov5。如果想兼容最新版本的yolov5，自行更改对应的代码即可。** 本仓库的yolov5版本为**v5.0**，是直接从官方仓库拉取的，支持训练。 本仓库依赖模型有yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt,下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0 点击地址后翻到最下面有下载链接，将下载好的模型放在pt文件夹下，运行界面时，**会自动检测已有模型**，也可以放入**自己训练的模型文件**。 项目源自**https://github.com/Javacr/PyQt5-YOLOv5/tree/yolov5_v6.1**