在计算机视觉领域中，目标检测是重要的任务之一，其可以通过算法自动识别并定位图像中的物体。YOLOv5 是最新推出的目标检测算法，具有高度精确度和快速的实时推理速度。而 Tkinter 是 Python 的一个标准库，用于创建图形用户界面(GUI)。将两者结合起来，我们可以实现一个基于 YOLOv5n6 和 Tkinter 的检测模型的可视化界面，方便用户直观地观察图像中的目标检测结果。
安装步骤
- 首先，确保你已经安装了 Python，推荐使用 Python 3版本。
- 接下来，我们需要安装 YOLOv5n6 和 Tkinter，可以使用以下命令安装依赖：
pip install yolov5
pip install tkinter
- 然后，我们需要下载 YOLOv5 项目的代码并导入到我们的项目中。
构建界面
使用 Tkinter 从零开始构建图形用户界面可能比较繁琐，但是我们可以使用 tkinter 的扩展库 PySimpleGUI 来简化这个过程。以下是一个简单的示例代码，用于构建一个基本的 Tkinter 窗口界面，并显示一张图像：
import PySimpleGUI as sg
layout = [[sg.Image(filename='', key='-IMAGE-')],
[sg.Button('Open'), sg.Button('Detect'), sg.Button('Exit')]]
window = sg.Window('YOLOv5 Detection', layout,
grab_anywhere=True, finalize=True)
while True:
event, values = window.read()
if event in ('Exit', None):
break
elif event == 'Open':
# 打开文件对话框，获取用户选择的图像文件并显示在窗口
filename = sg.popup_get_file('Select an image file', no_window=True)
if filename:
window['-IMAGE-'].update(filename=filename)
elif event == 'Detect':
# 调用 YOLOv5 模型进行目标检测，并显示检测结果在窗口中
# TODO: 调用 YOLOv5 模型的代码
pass
window.close()
使用 YOLOv5n6 进行目标检测
使用 PyTorch 载入训练好的 YOLOv5 模型，并对图像进行目标检测。以下是一个简单的示例代码，用于加载模型并进行检测：
import torch
from PIL import Image
def detect(image_path, model_path):
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5n6', pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
# 加载图像
img = Image.open(image_path)
# 目标检测
results = model(img)
# 返回检测结果
return results
# 调用 detect 函数进行目标检测
image_path = 'path/to/image.jpg'
model_path = 'path/to/model.pt'
results = detect(image_path, model_path)
在界面中显示检测结果
将 YOLOv5 模型的检测结果显示在 Tkinter 窗口中，可以使用以下代码将检测结果绘制到图像上，并更新到界面中：
import cv2
import PySimpleGUI as sg
def draw_boxes(image, results):
for bbox in results.xyxy[0]:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = bbox
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f'{cls} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36,255,12), 2)
# 在 Tkinter 窗口中显示图像和检测结果
while True:
event, values = window.read()
if event in ('Exit', None):
break
elif event == 'Open':
# 打开文件对话框，获取用户选择的图像文件并显示在窗口
filename = sg.popup_get_file('Select an image file', no_window=True)
if filename:
window['-IMAGE-'].update(filename=filename)
elif event == 'Detect':
# 获取当前显示的图像路径
filename = window.Element('-IMAGE-').Filename
# 调用 YOLOv5 进行目标检测
results = detect(filename, model_path)
# 将检测结果绘制到图像上
image = cv2.imread(filename)
draw_boxes(image, results)
# 保存绘制结果
output_path = 'path/to/output.jpg'
cv2.imwrite(output_path, image)
# 显示绘制结果
window['-IMAGE-'].update(filename=output_path)
window.close()
总结
本文介绍了如何使用 YOLOv5n6 和 Tkinter 构建一个检测模型的可视化界面。通过结合 YOLOv5n6 目标检测算法和 Tkinter 图形用户界面库，我们可以方便地查看图像中的目标检测结果，并进行交互式操作。希望本文能帮助你理解如何实现这个功能，并进行进一步的应用和扩展。
参考链接：
本文来自极简博客，作者：墨色流年，转载请注明原文链接：基于YOLOv5n6和Tkinter实现的检测模型可视化界面
