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YOLOV5 部署:QT的可视化界面推理(创建UI,并编译成py文件)

1、前言

之前用YOLOV5 做了一个猫和老鼠的实战检测项目,本章将根据之前训练好的权重进行部署,搭建一个基于QT的可视化推理界面,可以检测图片和视频

本章使用的数据集和权重参照:YOLOV5 初体验:简单猫和老鼠数据集模型训练-CSDN博客

可视化界面如下:

2、安装Pyside6

本章使用的可视化是pyside6,安装命令如下:

注意:使用命令前,需要激活已经配置好的YOLOV5虚拟环境!!!

pip install pyside6

安装pyside6后,编写可视化程序不需要逐行编写代码,直接利用qtdesigner设计即可

那么如何查找呢,很简单,在你当前环境下的库里就有qtdesigner程序。

解释器的话,可以通过where python 查找

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