yolov9目标检测pyside6可视化检测界面python源码-用于计数统计-摄像头可用

news2024/9/20 22:34:05

项目概述

此项目旨在利用YOLOv9（You Only Look Once version 9）这一先进的目标检测模型，实现实时视频流中的物体识别与计数。通过集成PySide6库，我们能够构建一个直观且易于使用的图形用户界面（GUI），使得非专业人员也能轻松地操作和理解系统功能。

技术栈

YOLOv9：一种快速而精确的目标检测算法，用于从摄像头视频流中识别特定类型的物体。
PySide6：Python的一个跨平台GUI工具包，基于Qt框架，用于构建应用程序的用户界面。
Python：主要的编程语言，用于编写整个应用程序的逻辑部分。

主要功能

实时目标检测：从摄像头获取视频帧，并使用YOLOv9模型实时检测其中的对象。
对象计数统计：对于检测到的每个类别的对象，系统将自动计数并在界面上显示数量。
可视化界面：PySide6创建了一个用户友好的界面，允许用户轻松启动/停止检测过程，调整参数，以及查看统计结果。
摄像头选择：支持多个摄像头输入，用户可以选择不同的视频源作为检测对象。
可配置性：用户可以根据需要调整检测阈值、类别选择等参数，以优化检测性能。

开发步骤

环境搭建：安装Python环境，以及必要的库如PyTorch、PySide6等。
模型准备：下载或训练YOLOv9模型，并将其加载到应用程序中。
界面设计：使用PySide6设计和实现GUI界面。
逻辑实现：编写处理视频流、目标检测、计数统计等功能的代码。
集成测试：确保各个模块正常工作，并进行整体测试。
部署与优化：根据实际使用情况调整性能，部署到目标设备上。

应用场景

此类项目适用于多种场合，例如工厂生产线上的质量控制、交通监控、安全防护等领域，能够帮助人们更高效地监控和管理特定环境下的动态变化。

展示如何集成YOLOv9模型进行目标检测，并使用PySide6来创建一个基本的用户界面。

首先，你需要确保安装了必要的库，包括torch（YOLOv9通常使用PyTorch）、PySide6以及其他可能需要的库。可以通过以下命令安装：

1pip install torch torchvision
2pip install PySide6

接下来，我们创建一个简单的Python脚本来实现目标检测界面：

1import sys
2from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QPushButton
3from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap
4from PySide6.QtCore import QTimer
5import cv2
6import torch
7
8# 加载YOLOv9模型
9model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/your/yolov9.pt')  # 请替换为你的模型路径
10
11class DetectionWindow(QMainWindow):
12    def __init__(self):
13        super().__init__()
14        self.setWindowTitle("YOLOv9 Object Detection")
15        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
16        
17        self.central_widget = QWidget()
18        self.setCentralWidget(self.central_widget)
19        
20        layout = QVBoxLayout()
21        self.label = QLabel()
22        self.label.setFixedSize(640, 480)  # 根据实际情况调整大小
23        layout.addWidget(self.label)
24        
25        self.button = QPushButton("Start Detection", self)
26        self.button.clicked.connect(self.start_detection)
27        layout.addWidget(self.button)
28        
29        self.central_widget.setLayout(layout)
30        
31        self.timer = QTimer()
32        self.timer.timeout.connect(self.update_frame)
33        self.cap = None
34        
35    def start_detection(self):
36        if self.cap is None:
37            self.cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头
38        self.timer.start(20)  # 每50毫秒更新一次画面
39    
40    def update_frame(self):
41        ret, frame = self.cap.read()
42        if ret:
43            results = model(frame)
44            frame = results.render()[0]
45            image = QImage(frame, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_BGR888).rgbSwapped()
46            pixmap = QPixmap.fromImage(image)
47            self.label.setPixmap(pixmap)
48    
49    def closeEvent(self, event):
50        if self.cap is not None:
51            self.cap.release()
52        self.timer.stop()
53        event.accept()
54
55if __name__ == '__main__':
56    app = QApplication(sys.argv)
57    win = DetectionWindow()
58    win.show()
59    sys.exit(app.exec())

这段代码创建了一个简单的窗口，包含一个用于显示摄像头视图的标签和一个按钮。点击按钮后，程序会打开摄像头并开始检测视频帧中的物体。检测的结果会被渲染回视频帧，并在界面上显示出来。

请注意，在运行上述代码之前，你需要确保已经正确设置了YOLOv9模型的路径，并且你的环境中已经安装了所有必需的依赖项。此外，你还需要根据实际情况调整摄像头的参数和其他配置。这是一个基本的实现，实际应用中可能需要更多的优化和错误处理。