从零开始完成Yolov5目标识别(四)封装一个跨设备的YOLOv5检测软件
往期文章
从零开始完成YOLOv5目标识别(三)用PyQt5展示YOLOv5的识别结果从零开始完成Yolov5目标识别(二)制作并训练自己的训练集
从零开始完成Yolov5目标识别(一)准备工作
目录
1. 利用auto-py-to-exe进行打包
1.1 安装
1.2 打包
2. 常见错误
3. 效果图:
1. 利用auto-py-to-exe进行打包
1.1 安装
pip安装:
pip install auto-py-to-exe
在Python3X目录下搜索auto-py-to-exe,点击.exe文件。
1.2 打包
常规设置:
- 在脚本位置选择上一篇文章写好的文件main.py,第一次封装建议使用选择单目录和基于控制台的封装方式,控制台方便进行排错,单目录下允许跨设备的用户添加需要的文件夹。
- 图标如果没有可以先不填。
- 在添加文件中加入yolov5工程的根目录。
- 在高级-》捆绑什么,搜索哪里-》hidden import-》+pandas和models.yolo
- 在高级-》如何生成-》debug-》all
- 在设置-》输出路径-》选择文件输出的位置
点击将.py封装成.exe开始封装。
2. 常见错误
- 封装过程中不报错,启动.exe时报错-》根据报错内容找到没有引用的包-》高级-》path-》加入刚刚没有引入的包的位置
- 封装过程中不报错,启动.exe不报错,点击pyqt界面的功能时崩溃-》
1.在写好的函数中检查是否所有引用的库都已经调用
2.检查是否有绝对路径
3.在根目录下补充相对路径的文件夹
3. 效果图:
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