pyqt5将yolo识别视频保存

Question

pyqt如何在label的界面中添加yolo的显示线程进度，同时完成显示视频保存功能

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要在PyQt5应用中实现YOLO对象检测并在Label上实时显示，以及保存视频的功能，你需要遵循以下几个步骤：

1. 安装必要的库：首先确保已经安装了opencv-python, pyqt5, 和 torch。
2. 导入所需的模块：
3. 实现YOLO模型加载和推理函数。
4. 创建PyQt5应用程序并设置UI布局。
5. 在主窗口中添加一个QVideoWidget用于播放视频，并在Label上显示检测结果。
6. 为YOLO推理创建一个单独的线程。
7. 添加保存视频的逻辑。

以下是详细的代码示例：

# Step 1: Install necessary libraries
!pip install opencv-python pyqt5 torchvision torch

# Step 2: Import required modules
import cv2
from PyQt5.QtCore import QTimer, QThread, Qt, pyqtSignal
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QVBoxLayout, QPushButton
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from models.yolov3 import YOLOv3

# Step 3: Load and preprocess YOLO model
class YOLOInference:
    def __init__(self):
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.model = YOLOv3()
        self.model.load_darknet_weights('path/to/yolov3.weights')
        self.model.eval()

    def predict(self, frame):
        # Perform inference on the frame
        ...

# Step 4: Create PyQt5 application and UI layout
class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super(MainWindow, self).__init__()
        self.setWindowTitle("YOLO Video Detection & Save")

        self.video_widget = QVideoWidget()
        self.label = QLabel()
        self.save_button = QPushButton("Save Video")

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.video_widget)
        layout.addWidget(self.label)
        layout.addWidget(self.save_button)

        central_widget = QWidget()
        central_widget.setLayout(layout)
        self.setCentralWidget(central_widget)

        self.save_button.clicked.connect(self.save_video)

        # Initialize YOLO inference thread
        self.inference_thread = InferenceThread(YOLOInference())
        self.inference_thread.result_signal.connect(self.update_label)

    def update_label(self, image_with_boxes):
        qimage = self.convert_to_qimage(image_with_boxes)
        pixmap = QPixmap.fromImage(qimage)
        self.label.setPixmap(pixmap)

    def convert_to_qimage(self, image):
        return QImage(image.data, image.shape[1], image.shape[0], QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

    def save_video(self):
        # Add your video saving logic here
        ...

# Step 5: Inference Thread
class InferenceThread(QThread):
    result_signal = pyqtSignal(np.ndarray)

    def __init__(self, yolo_inference):
        super(InferenceThread, self).__init__()
        self.yolo_inference = yolo_inference
        self.running = True

    def run(self):
        while self.running:
            # Get a new frame from the video source
            ...
            # Perform inference
            frame_with_boxes = self.yolo_inference.predict(frame)
            # Emit the signal with the result
            self.result_signal.emit(frame_with_boxes)

    def stop(self):
        self.running = False

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication([])
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

在这个示例中，我给出了一个基本的框架，你需要根据实际的YOLOv3模型结构和数据预处理方式来完善predict方法。此外，你需要从视频源获取帧（可以是文件、摄像头等），并将这些帧传递给YOLO推理线程。在save_video函数中，你需要实现视频的保存逻辑，可以使用OpenCV的VideoWriter类来实现。

注意，这个例子没有包含完整的代码，因为YOLOv3的具体实现、视频源的读取和视频的保存都需要额外的代码。你需要自行补充这些部分，或者参考相关的教程来完成整个项目。如果你有具体的问题，例如如何加载YOLOv3模型、如何从视频中读取帧或者如何使用VideoWriter，可以在提问时提供更详细的需求，我会尽力提供相应的代码片段。