YOLOv5实战记录05 Pyside6可视化界面

个人打卡，慎看。

指路大佬：【手把手带你实战YOLOv5-入门篇】YOLOv5 Pyside6可视化界面_哔哩哔哩_bilibili

零、虚拟环境迁移路径后pip报错解决

yolov5-master文件夹我换位置后，无法pip install了。解决如下：

  • activate.bat中修改：@set "VIRTUAL_ENV=D:\yolov5-master\venv"
  • activate中修改：VIRTUAL_ENV='D:\yolov5-master\venv'
  • 更新pip：python -m pip install --upgrade pip

参考：Python 虚拟环境迁移路径后pip报错解决记录_pybot移动路径后-CSDN博客

 

【建议挂v，速度会快】

一、环境安装

  • 下载Pyside6：  pip install pyside6

我的pyside6不在Python.exe的上级文件夹的子目录下，packages和python.exe的位置也不同，发现解释器的位置设置错了，之前一直提示我Invalid，我也没有注意。

一般python.exe和site-packages的位置关系是，python.exe和它的上级在同一文件夹下。

比如anaconda下python.exe, lib

lib下site-packages ，也可以输入以下命令，查找site-packages的位置。

import site
print(site.getsitepackages())

以后安装了包，但是无法import，也可以查找site-packages的位置，很有可能这里面没有那个包。是python.exe选取的错误，修改为对应的python.exe即可。

  • 找到pyside6/designer.exe，将快捷方式发送到桌面。
  • up主用vscode安装了qt for python插件，但是我使用的是Pycharm，vscode不熟练，在pycharm中，设置setting->tools->external tools，点击+ ，添加，在Program中，输入designer.exe的位置。name和group随便设置，点击ok。

二、设计UI

  1. 新建mainwindow
  2. 把两个textlabel拖到mainwindow中【存放图片】，用vertical line隔离他们。拖两个pushbutton【按钮】。
  3. 勾选scaledcontents可以实现label中存放内容缩放。将alignment设置水平中心对齐。
  4. 修改对象的名字，便于记忆。比如label1改成input
  5. 保存到yolov5-master文件夹下，修改名字为main_window

三、将ui转换成py

添加external tool

我的血泪教训，改这个错改了40min：

  1. program不要选site-packages\Pyside6\uic.exe 这样转换出来的结果可能是C++代码。
  2. 选\Scripts\pyside6-uic.exe这个文件

  • Program: D:\anaconda\Scripts\pyside6-uic.exe 【输入自己的pyside6-uic.exe文件路径】
  • Arguments: $FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py
  • working directory: $FileDir$

四、调用mainwindow

import sysfrom PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplicationfrom main_window import Ui_MainWindow
#这里的main_window是你的ui转换成的py名字
#Ui_MainWindow是main_window里的class名字class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()   #self后不要加()，我加了()报错无法调用mainwindowself.setupUi(self)if __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window1 = MainWindow()window1.show()app.exec()

运行上面的指令即可弹出UI设计界面。

五、关联按钮和代码

bing_slots()函数负责绑定。det_image和pushButton_2【忘改了】是那两个按钮的名字。

import sysfrom PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication,QFileDialog
#QFileDialog可以访问文件资源管理器from main_window import Ui_MainWindowclass MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()self.setupUi(self)self.bind_slots()  #不要忘记调用，不写这句话无法显示。def open_image(self):print("点击显示图片！")def open_video(self):print("点击显示视频！")def bind_slots(self):#绑定self.det_image.clicked.connect(self.open_image)self.pushButton_2.clicked.connect(self.open_video)if __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window1 = MainWindow()window1.show()app.exec()

六、获取图片

  • 一开始无法显示，我设置QPixmap("./datasets/images/train/30.jpg")发现可以显示，于是判断是filepath格式的问题；
  • QPixmap的参数是string类型的。打印file_path[0]发现打印出来的仍然是list格式。
  • 于是转换list为string类型。filePath=','.join(file_path[0])
#与上个代码省略了相同的部分，方便理解。from PySide6.QtGui import QPixmap
#显示图片def open_image(self):file_path=QFileDialog.getOpenFileNames(self,dir="./datasets/images/train",filter="*.jpg;*.png")#设置从dir里找图片, filter分号隔离不同格式#file_path返回的是有两个元素的数组，我们运行后，发现第一个元素是路径，第二个元素是格式。我们只输出路径。if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])print(file_path[0])print(filePath)self.input.setPixmap(QPixmap(filePath))  #图片显示

七、训练图片

  • 首先，遇到了问题，我运行页面卡住了，一直在下载某个包，经查找，发现是下面这行代码的问题。我运行提示卡在了“'Downloading torch-2.2.2-cp310-cp310-win_amd64.whl (198.6 MB)”，
  • model = torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp2/weights/best.pt",trust_repo=True, source="local") 运行这行代码时卡住了，其他代码不会卡。
  • 已解决：下载几个包即可：pip install torch torchvision torchaudio
  • 参考：通过pip安装pytorch超时问题解决 - 知乎 (zhihu.com)

运行代码：

import sys
import torch
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication,QFileDialog
#QFileDialog可以访问文件资源管理器from PySide6.QtGui import QPixmap,QImage
#显示图片from main_window import Ui_MainWindowdef convert2QImage(img):height,width,channel=img.shapereturn QImage(img,width,height,width*channel,QImage.Format_RGB888)class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()self.setupUi(self)self.model=torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp2/weights/best.pt",source="local")self.bind_slots()  #不要忘记调用，不写这句话无法显示def image_pred(self,filePath):results=self.model(filePath)image=results.render()[0]return convert2QImage(image)#检测后的图片def open_image(self):file_path=QFileDialog.getOpenFileNames(self,dir="./datasets/images/train",filter="*.jpg;*.png")#设置从dir里找图片, filter分号隔离不同格式#file_path返回的是有两个元素的数组，我们运行后，发现第一个元素是路径，第二个元素是格式。我们只输出路径。if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])qimage=self.image_pred(filePath)self.input.setPixmap(QPixmap(filePath))self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))def open_video(self):print("点击显示视频！")def bind_slots(self):#绑定self.det_image.clicked.connect(self.open_image)self.pushButton_2.clicked.connect(self.open_video)if __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window1 = MainWindow()window1.show()app.exec()

八、训练视频

仍然遇到了报错：Traceback (most recent call last):
  File "D:\yolov5-master\yolov5-master\base_ui.py", line 57, in open_video
    self.input.setPixmap(QPixmap(convert2QImage(filePath)))
  File "D:\yolov5-master\yolov5-master\base_ui.py", line 13, in convert2QImage
    height,width,channel=imag.shape
AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

但是我训练图片时， height,width,channel=imag.shape这行代码就没有出现问题，于是查找包含改行代码的函数调用的参数，果然写错了self.input.setPixmap(QPixmap(convert2QImage(frame)))是frame不是filePath。 一定要细心！！！

import sys
import cv2
import torch
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication,QFileDialog
#QFileDialog可以访问文件资源管理器from PySide6.QtGui import QPixmap,QImage
#显示图片from main_window import Ui_MainWindowdef convert2QImage(imag):height,width,channel=imag.shapereturn QImage(imag,width,height,width*channel,QImage.Format_RGB888)class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()self.setupUi(self)self.model=torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp2/weights/best.pt",source="local")self.bind_slots()  #不要忘记调用，不写这句话无法显示def image_pred(self,filePath):results=self.model(filePath)image=results.render()[0]return convert2QImage(image)#检测后的图片def video_pred(self,img):results=self.model(img)image=results.render()[0]return convert2QImage(image)def open_image(self):file_path=QFileDialog.getOpenFileNames(self,dir="./datasets/images/train",filter="*.jpg;*.png")#设置从dir里找图片, filter分号隔离不同格式#file_path返回的是有两个元素的数组，我们运行后，发现第一个元素是路径，第二个元素是格式。我们只输出路径。if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])qimage=self.image_pred(filePath)self.input.setPixmap(QPixmap(filePath))self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))def open_video(self):#视频检测是一帧一帧地检测，利用opencv抽帧。file_path = QFileDialog.getOpenFileNames(self, dir="./datasets", filter="*.mp4")if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])print(filePath)video = cv2.VideoCapture(filePath)while True:ret,frame=video.read()if not ret:breakframe = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)qimage=self.video_pred(frame)self.input.setPixmap(QPixmap(convert2QImage(frame)))self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))print("点击显示视频！")def bind_slots(self):#绑定self.det_image.clicked.connect(self.open_image)self.pushButton_2.clicked.connect(self.open_video)if __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window1 = MainWindow()window1.show()app.exec()

不过我运行后很慢，并且只显示了视频最后一帧的检测结果和原图片。

问题：界面刷新不及时。

解决：加入计时器from PySide6.QtCore import QTimer
 

import sys
import cv2
import torch
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication,QFileDialog
#QFileDialog可以访问文件资源管理器from PySide6.QtGui import QPixmap,QImage
#显示图片
from PySide6.QtCore import QTimer
#计时器from main_window import Ui_MainWindowdef convert2QImage(imag):height,width,channel=imag.shapereturn QImage(imag,width,height,width*channel,QImage.Format_RGB888)class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()self.setupUi(self)self.model=torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp2/weights/best.pt",source="local")self.timer=QTimer()self.timer.setInterval(100) #时间间隔。默认单位毫秒ms ，可以设置的小一点儿，视频更加丝滑。self.bind_slots()  #不要忘记调用，不写这句话无法显示def image_pred(self,filePath):results=self.model(filePath)image=results.render()[0]return convert2QImage(image)#检测后的图片def video_pred(self):ret, frame = self.video.read()if not ret:self.timer.stop()else:frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)self.input.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(frame)))#放在这儿而不是self.output上面，因为可能受检测的图像影响。在检测之前先显示出来。results=self.model(frame)image=results.render()[0]self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(image)))def open_image(self):file_path=QFileDialog.getOpenFileNames(self,dir="./datasets/images/train",filter="*.jpg;*.png")#设置从dir里找图片, filter分号隔离不同格式#file_path返回的是有两个元素的数组，我们运行后，发现第一个元素是路径，第二个元素是格式。我们只输出路径。if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])qimage=self.image_pred(filePath)self.input.setPixmap(QPixmap(filePath))self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))def open_video(self):#视频检测是一帧一帧地检测，利用opencv抽帧。file_path = QFileDialog.getOpenFileNames(self, dir="./datasets", filter="*.mp4")if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])print(filePath)self.video = cv2.VideoCapture(filePath)self.timer.start()# while True:#     ret,frame=video.read()##     if not ret:#         break#     frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)#     qimage=self.video_pred(frame)#     self.input.setPixmap(QPixmap(convert2QImage(frame)))#     self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))print("点击显示视频！")def bind_slots(self):#绑定self.det_image.clicked.connect(self.open_image)self.pushButton_2.clicked.connect(self.open_video)self.timer.timeout.connect(self.video_pred)if __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window1 = MainWindow()window1.show()app.exec()

仍然存在问题，如果再点击“图片检测”按钮，不会停下，这是因为计时器没有停。

解决方案：在打开图片时，关闭计时器，def open_image(self): self.timer.stop()

全部代码：

import sys
import cv2
import torch
from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication,QFileDialog
#QFileDialog可以访问文件资源管理器from PySide6.QtGui import QPixmap,QImage
#显示图片
from PySide6.QtCore import QTimer
#计时器from main_window import Ui_MainWindowdef convert2QImage(imag):height,width,channel=imag.shapereturn QImage(imag,width,height,width*channel,QImage.Format_RGB888)class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()self.setupUi(self)self.model=torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp2/weights/best.pt",source="local")self.timer=QTimer()self.timer.setInterval(1) #默认单位毫秒msself.bind_slots()  #不要忘记调用，不写这句话无法显示def image_pred(self,filePath):results=self.model(filePath)image=results.render()[0]return convert2QImage(image)#检测后的图片def video_pred(self):ret, frame = self.video.read()if not ret:self.timer.stop()else:frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)self.input.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(frame)))# 放在这儿而不是self.output上面，因为可能受检测的图像影响。在检测之前先显示出来。results=self.model(frame)image=results.render()[0]self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(convert2QImage(image)))def open_image(self):self.timer.stop()file_path=QFileDialog.getOpenFileNames(self,dir="./datasets/images/train",filter="*.jpg;*.png")#设置从dir里找图片, filter分号隔离不同格式#file_path返回的是有两个元素的数组，我们运行后，发现第一个元素是路径，第二个元素是格式。我们只输出路径。if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])qimage=self.video_pred(filePath)self.input.setPixmap(QPixmap(filePath))self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))def open_video(self):#视频检测是一帧一帧地检测，利用opencv抽帧。file_path = QFileDialog.getOpenFileNames(self, dir="./datasets", filter="*.mp4")if file_path[0]:filePath=','.join(file_path[0])print(filePath)self.video = cv2.VideoCapture(filePath)self.timer.start()# while True:#     ret,frame=video.read()##     if not ret:#         break#     frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)#     qimage=self.video_pred(frame)#     self.input.setPixmap(QPixmap(convert2QImage(frame)))#     self.output.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimage))print("点击显示视频！")def bind_slots(self):#绑定self.det_image.clicked.connect(self.open_image)self.pushButton_2.clicked.connect(self.open_video)self.timer.timeout.connect(self.video_pred)if __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window1 = MainWindow()window1.show()app.exec()

九、复盘

  1. 首先利用Pyside6的designer设计了UI界面。两个button，两个label，一条线。导出生成ui文件。将ui文件编译生成成py文件，注意external tool选的是pyside6-uic.exe,不是uic.exe！！！
  2. 构建程序，设计函数：初始化；绑定按键与函数事件；打开图片；打开视频；图片预测；视频预测【预测部分利用了torch.hub，实际上是对每一帧的图片进行预测，利用了计时器】

今天最大的收获就是可以平静地对待报错了，之前从大一开始每次改报错都特别烦躁，今天竟然可以平静地坐着改几个小时的bug。我之前特别怵头以后做机器学习、python相关的研究，现在不怕了。

要相信你遇到的问题，别人也遇到过，并且他们解决了。

如果别人没有遇到过，那正好，你会是第一个发现问题并解决的人，之后的人都会借鉴你的解决方案。

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.hqwc.cn/news/596174.html

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

相关文章

RabbitMQ3.13.x之七_RabbitMQ消息队列模型

RabbitMQ3.13.x之七_RabbitMQ消息队列模型

RabbitMQ3.13.x之七_RabbitMQ消息队列模型 文章目录 RabbitMQ3.13.x之七_RabbitMQ消息队列模型1. RabbitMQ消息队列模型1. 简单队列2. Work Queues(工作队列)3. Publish/Subscribe(发布/订阅)4. Routing(路由)5. Topics(主题)6. RPC(远程过程调用)7. Publisher Confirms(发布者…
阅读更多...
代码随想录算法训练营Day46|LC139 单词拆分

代码随想录算法训练营Day46|LC139 单词拆分

一句话总结：完全背包！ 原题链接：139 单词拆分 动态规划之完全背包五部曲： 确定dp数组与下标含义：表示字符串长度为i时，dp[i] true 的话，可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词。确定递归公…
阅读更多...
Ruoyi-vue-pro Vue + nginx 二级目录部署到云服务器

Ruoyi-vue-pro Vue + nginx 二级目录部署到云服务器

http://www.your-server.com/ 这是一级目录，由于项目多，一般会通过二级域名http://oa.your-server.com/或二级目录http://www.your-server.com/oa来发布，本篇记录一下二级目录发布。先看效果 1、router/index.js配置base export default new …
阅读更多...
人工智能研究生前置知识—jupyter notebook快速上手使用

人工智能研究生前置知识—jupyter notebook快速上手使用

jupyter notebook快速上手使用 前置说明 使用的前置要求安装了anaconda的环境 特点：以代码块和单元块为基础，可以嵌入Markdown格式的说明文字 通知可以嵌入魔法函数，并导出为指定的格式 格式.ipynb）（不仅仅可以运行py…
阅读更多...
【Pt】马灯贴图绘制过程 04-玻璃脏迹

【Pt】马灯贴图绘制过程 04-玻璃脏迹

目录 效果 步骤 一、透明玻璃 二、烟熏痕迹 三、粗糙 四、浮尘 效果 步骤 一、透明玻璃 1. 打开纹理集设置，着色器链接选择“新的着色器链接” 在着色器设置中可以看到此时名称为“Main shader （Copy）” 这里修改名称为“玻璃” 在…
阅读更多...
idea Springboot 电影推荐系统LayUI框架开发协同过滤算法web结构java编程计算机网页

idea Springboot 电影推荐系统LayUI框架开发协同过滤算法web结构java编程计算机网页

一、源码特点 springboot 电影推荐系统是一套完善的完整信息系统，结合mvc框架和LayUI框架完成本系统springboot dao bean 采用协同过滤算法进行推荐 ，对理解JSP java编程开发语言有帮助系统采用springboot框架（MVC模式开发）&…
阅读更多...
我的C++奇迹之旅：内联函数和auto关键推导和指针空值

我的C++奇迹之旅：内联函数和auto关键推导和指针空值

文章目录 📝内联函数🌠 查看内联函数inline方式🌉内联函数特性🌉面试题 🌠auto关键字(C11)🌠 auto的使用细则🌉auto不能推导的场景 🌠基于范围的for循环(C11)🌠范围for的…
阅读更多...
C语言进阶课程学习记录-第23课 - #error 和 #line 使用分析

C语言进阶课程学习记录-第23课 - #error 和 #line 使用分析

C语言进阶课程学习记录-第23课 - #error 和 #line 使用分析 实验-#errer的使用演示cmd窗口实验-缺少#error实验-#line 1的使用实验-#line 1用于标记代码小结 本文学习自狄泰软件学院 唐佐林老师的 C语言进阶课程，图片全部来源于课程PPT，仅用于个人学习记…
阅读更多...
静态树提升：优化Web性能的技巧

静态树提升：优化Web性能的技巧

🤍 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6 🍨 阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1 🕠 牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》 🍚 蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js 和 E…
阅读更多...
YOLO-World：实时开放词汇对象检测（论文+代码）

YOLO-World：实时开放词汇对象检测（论文+代码）

目录 一、YOLO-World摘要以及主要贡献 1.1摘要 1.2主要贡献 二、YOLO-World模型创新点总结 2.1YOLO Detector 2.2Text Encoder 2.3Re-parameterizable Vision-Language PAN 2.4核心创新点总结 三、如何应用 3.1推理预测 3.2自定义词汇推理 3.3自定义词汇类别…
阅读更多...
【Error】Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined （reading ‘get’）

【Error】Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined （reading ‘get’）

报错原因： 返回值为undefined 解决： vue3可用？
阅读更多...
贪心算法|45.跳跃游戏II

贪心算法|45.跳跃游戏II

力扣题目链接 class Solution { public:int jump(vector<int>& nums) {if (nums.size() 1) return 0;int curDistance 0; // 当前覆盖最远距离下标int ans 0; // 记录走的最大步数int nextDistance 0; // 下一步覆盖最远距离下标for (int i 0;…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023