qt

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m

之前做过yolov3、yolov4opencv进行检测，yolov5出道了v6版本的时候，开始支持dnn模块，所以下载试试， 环境：opencv4.5.4     CUDA

环境： 系统：win10 （显卡：NVIDIA GTX 1050） Yolo版本：V4 cuda:11.2 cudnn:8.1.1 opencv:3.

界面采用PyQt 检测使用了YoloV4的模型 话不多说先康康效果 使用 白色的按钮是用来控制检测的开关的，检测到信息会在label控件上显示。 注意事项  检测过程中结束检测是不可以点的，点了会闪退掉&#xf

yaml文件 模型深度&宽度 nc: 3 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer cha

声明：这只是简简单单地打开摄像头显示图片的代码。 ui代码(直接用Qt Designer设计的): 要用的库全放ui代码里了，就不放在实现代码里了，直接两段代码黏一起就可运行。 from PyQt