Pyqt搭建YOLOV3目标检测界面（超详细+源代码）

2022.5.25更新
2021.11.23 更新
2021.11.22 更新
实现效果如下所示，可以检测图片、视频以及摄像头实时检测。
0.准备工作
1.单张图片检测
2. 视频、摄像头检测
源代码链接
注意事项

本项目github地址：https://github.com/chenanga/qt5_yolov3
大家觉得有用的话，帮忙点点star，感谢大家！

2022.5.25更新

大家有问题的话尽量在评论区问，问之前可以看一下评论区有没有类似错误的解决方法。

2021.11.23 更新

由于yolov3模型较大、且检测速度也相对会慢一点。大家如果想搭建界面，推荐大家使用yolov5。下面的代码算是一个思想或者一种搭建目标检测的方法，其他网络也大同小异，包括mmdetection等，也差不多。
如果想直接用现成yolov5的检测界面，可以参考这篇文章，Pyqt搭建YOLOV5目标检测界面

2021.11.22 更新

下面的代码片段大家可以参考着实现，如果直接拖拽到最新版的yolov3文件夹中运行可能会出错，应该我当时那个代码片段写的比较早，后续yolov3更新了，有些函数名有变动，所以直接运行会出错。我这里有当时和这个代码片段对应的yolov3的代码，但是不太知道这是哪个版本的yolov3。
所以有需要的朋友直接在公众号：万能的小陈 后台回复 qtv3，获取整个文件夹以及模型，配置环境后可以直接运行，配置环境教程可以参考这里 ps:ultralytics公司的yolov3和tyolov5环境是通用的。
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实现效果如下所示，可以检测图片、视频以及摄像头实时检测。

0.准备工作

0.1 环境： cuda10.1 pytorch1.8 torchvision0.9 python3.8，windows10（如果在ubuntu下使用，请自行更改路径）；
0.2 yolov3采用pytorch,代码在https://github.com/ultralytics/yolov3。github打不开的点这里(我把GitHub上面的代码导入到了这个Gitee仓库里)
0.3 yolov3训练自己的数据集可以参考这些博客
YOLOV3训练自己的数据集（PyTorch版本）
如何使用Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集（详尽版），最后需要一个训练好的模型文件。
0.4 本文着重记录一下Pyqt搭建可视化界面的实现过程

1.单张图片检测

1.1 可以使用detect.py文件检测出自己训练的模型或者也可以直接使用官方的模型。（环境配置无误，能正确运行程序即可）。
1.2使用python写一个简单的QT界面，大致如下所示，三个按钮，两个label，现在先实现图片的检测，所以使用前两个按钮。
界面代码如下所示：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
'''单张图片检测'''
class picture(QWidget):def __init__(self):super(picture, self).__init__()self.resize(1600, 900)self.setWindowTitle("yolov3目标检测平台")self.label1 = QLabel(self)self.label1.setText("   待检测图片")self.label1.setFixedSize(700, 500)self.label1.move(110, 80)self.label2 = QLabel(self)self.label2.setText("   检测结果")self.label2.setFixedSize(700, 500)self.label2.move(850, 80)self.label3 = QLabel(self)self.label3.setText("")self.label3.move(1200, 620)self.label3.setStyleSheet("font-size:20px;")self.label3.adjustSize()btn = QPushButton(self)btn.setText("打开图片")btn.move(10, 30)btn1 = QPushButton(self)btn1.setText("检测图片")btn1.move(10, 80)btn3 = QPushButton(self)btn3.setText("摄像头和视频检测")btn3.move(10, 160)if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)ui_p = picture()ui_p.show()sys.exit(app.exec_())

1.3在检测之前，我们先试着显示一张图片在界面上，可以写一个函数如def open_image(),写在picture类里面。使用一个槽函数关联按钮打开图片，如：btn.clicked.connect(self.open_image)
此时点击按钮会执行open_image()的内容。具体代码如下：

def open_image(self):imgName, imgType = QFileDialog.getOpenFileName(self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)")'''上面一行代码是弹出选择文件的对话框，第一个参数固定，第二个参数是打开后右上角显示的内容第三个参数是对话框显示时默认打开的目录，"." 代表程序运行目录第四个参数是限制可打开的文件类型。返回参数 imgName为G:/xxxx/xxx.jpg，imgType为*.jpg。    此时相当于获取到了文件地址 '''imgName_cv2=cv2.imread(imgName)im0= cv2.cvtColor(imgName_cv2, cv2.COLOR_RGB2BGR)#这里使用cv2把这张图片读取进来，也可以用QtGui.QPixmap方式。然后由于cv2读取的跟等下显示的RGB顺序不一样，所以需要转换一下顺序showImage = QtGui.QImage(im0, im0.shape[1], im0.shape[0], 3 * im0.shape[1], QtGui.QImage.Format_RGB888)self.label1.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(showImage))#然后这个时候就可以显示一张图片了。

点击按钮后，效果图如下所示

1.4有一种比较简单的实现图片检测程序的办法。就是前面如果你准备工作做好，你执行detect.py文件，会自动检测 data/images目录下的图片，并且在runs/detect/exp下面生成标注好的图片。可以在点击检测时候，把之前获取到的待检测图片复制一份到data/images目录下，然后执行detect.py，在runs/detect/exp里面获取标注好的图片，并且显示在界面上。（可以把detect.py的主函数封装为一个子函数，在这个里面直接调用封装好的子函数，不过这样的缺点是检测慢，因为检测之前要加载模型，会比较慢，每次检测相当于都加载了一次模型）
1.5根据以上不足，想到从detect.py文件下手，把模型加载部分单独拿出来，在第一次界面打开时候加载，之后就不需要加载。
在detect.py文件中，detect函数里面找到加载模型的部分，拿出来写成一个子函数，然后在执行detect函数时候，把model作为参数传入进去。

model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model

写成的子函数为

def my_lodelmodel():device = select_device()parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='weights\\yolov3.pt',help='model.pt path(s)')opt = parser.parse_args()weights=opt.weights# Load modelmodel = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 modelreturn model

至此，速度快了一些，还可以再做一些优化。
①传图像时候没必要复制一份到data/images目录，可以直接把读取的图片路径通过参数传递方式传给detect函数。
②在detect函数中直接把标注好的图像数组返回出来，这样就不必在runs/detect/exp下面找了。

至此，单张图片检测基本完成。

2. 视频、摄像头检测

2.1 在detect函数中，官方对于视频、摄像头检测是从每秒的视频中抽取30帧，对每帧进行检测。
2.2 同理，先试着使用pyqt显示视频、摄像头在界面上。
2.3 显示视频原理为：
使用QFileDialog.getOpenFileName函数打开一个视频文件，得到视频文件的地址，
使用self.cap_video=cv2.VideoCapture()打开视频，
使用flag, self.image = self.cap_video.read()，获取视频的每一帧，然后把每一帧显示（和图片显示基本一样）在label控件上面，不过注意的是要使用到定时器，self.timer_camera1 = QtCore.QTimer()。
2.4 显示实时摄像头原理为：
self.cap = cv2.VideoCapture()，参数为空时候打开摄像头。
flag, self.image = self.cap.read()，获取摄像头的每一帧，然后把每一帧显示。（也需要用到定时器）
2.5 把每一帧的检测图片传给detect函数，进行检测，并把返回值图像绘制在label控件上面。

源代码链接

关注公众号：万能的小陈，回复qtv3即可获取。
代码使用说明： 权重文件请放在 weights/yolov3.pt
如果下载有权重版本，下载后配置好环境，直接运行ui_yolov3.py即可。
如果下载无权重版本，请自行下载权重后放在weights/yolov3.pt 这里，然后在运行ui_yolov3.py即可。

注意事项

1 环境，在配置好的yolov3环境前提下，在安装PyQt5模块，至于其他的模块在运行时候，缺少什么就直接安装什么吧。（如果实在配不好环境的，可以私聊我，关注公众号：万能的小陈，回复 pyqt5 ，发给你一个现成的环境，复制到anaconda目录下就可以用，有其他问题也可在公众号私聊我。）
2 如果想把整个项目打包为可执行exe时候，有可能会在这里报错。解决方法如下：把device = select_device() 改为 device ='cuda:0'。
3 因为已经做完有一段时间了，所以当时踩的一些坑后面忘记了，后面想到再补充吧。