摘要：基于深度學習的高精度條形碼二維碼檢測識別系統(tǒng)可用于日常生活中或野外來檢測與定位條形碼二維碼目標，利用深度學習算法可實現(xiàn)圖片、視頻、攝像頭等方式的條形碼二維碼目標檢測識別，另外支持結果可視化與圖片或視頻檢測結果的導出。本系統(tǒng)采用YOLOv5目標檢測模型訓練數(shù)據(jù)集，使用Pysdie6庫來搭建頁面展示系統(tǒng)，同時支持ONNX、PT等模型作為權重模型的輸出。本系統(tǒng)支持的功能包括條形碼二維碼訓練模型的導入、初始化；置信分與IOU閾值的調節(jié)、圖像上傳、檢測、可視化結果展示、結果導出與結束檢測；視頻的上傳、檢測、可視化結果展示、結果導出與結束檢測；攝像頭的上傳、檢測、可視化結果展示與結束檢測；已檢測目標列表、位置信息；前向推理用時。另外本條形碼二維碼檢測識別系統(tǒng)同時支持原始圖像與檢測結果圖像的同時展示，原始視頻與檢測結果視頻的同時展示。本博文提供了完整的Python代碼和使用教程，適合新入門的朋友參考，完整代碼資源文件請轉至文末的下載鏈接。

基本介紹

近年來，機器學習和深度學習取得了較大的發(fā)展，深度學習方法在檢測精度和速度方面與傳統(tǒng)方法相比表現(xiàn)出更良好的性能。YOLOv5是單階段目標檢測算法YOLO的第五代，根據(jù)實驗得出結論，其在速度與準確性能方面都有了明顯提升，開源的代碼可見https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5檢測算法實現(xiàn)一種高精度條形碼二維碼識別檢測模型，再搭配上Pyside6庫寫出界面系統(tǒng)，完成目標檢測識別頁面的開發(fā)。注意到YOLO系列算法的最新進展已有YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等算法，將本系統(tǒng)中檢測算法替換為最新算法的代碼也將在后面發(fā)布，歡迎關注收藏。

環(huán)境搭建

（1）下載完整文件到自己電腦上，然后使用cmd打開到文件目錄

（2）利用Conda創(chuàng)建環(huán)境（Anacodna），conda create -n yolo5 python=3.8 ?然后安裝torch和torchvision（pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html?-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）其中-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple代表使用清華源，這行命令要求nvidia-smi顯示的CUDA版本>=11.3,最后安裝剩余依賴包使用：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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（3）安裝Pyside6庫 pip install pyside6==6.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（4）對于windows系統(tǒng)下的pycocotools庫的安裝：pip install pycocotools-windows -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

界面及功能展示

下面給出本博文設計的軟件界面，整體界面簡潔大方，大體功能包括訓練模型的導入、初始化；置信分與IOU閾值的調節(jié)、圖像上傳、檢測、可視化結果展示、結果導出與結束檢測；視頻的上傳、檢測、可視化結果展示、結果導出與結束檢測；已檢測目標列表、位置信息；前向推理用時。希望大家可以喜歡，初始界面如下圖：

模型選擇與初始化

用戶可以點擊模型權重選擇按鈕上傳訓練好的模型權重，訓練權重格式可為.pt、.onnx以及。engine等，之后再點擊模型權重初始化按鈕可實現(xiàn)已選擇模型初始化信息的設置。

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置信分與IOU的改變

在Confidence或IOU下方的輸入框中改變值即可同步改變滑動條的進度，同時改變滑動條的進度值也可同步改變輸入框的值；Confidence或IOU值的改變將同步到模型里的配置，將改變檢測置信度閾值與IOU閾值。

圖像選擇、檢測與導出

用戶可以點擊選擇圖像按鈕上傳單張圖片進行檢測與識別。

再點擊圖像檢測按鈕可完成輸入圖像的目標檢測功能，之后系統(tǒng)會在用時一欄輸出檢測用時，在目標數(shù)量一欄輸出已檢測到的目標數(shù)量，在下拉框可選擇已檢測目標，對應于目標位置（即xmin、ymin、xmax以及ymax）標簽值的改變。

再點擊檢測結果展示按鈕可在系統(tǒng)左下方顯示輸入圖像檢測的結果，系統(tǒng)將顯示識別出圖片中的目標的類別、位置和置信度信息。

點擊圖像檢測結果導出按鈕即可導出檢測后的圖像，在保存欄里輸入保存的圖片名稱及后綴即可實現(xiàn)檢測結果圖像的保存。

點擊結束圖像檢測按鈕即可完成系統(tǒng)界面的刷新，將所有輸出信息清空，之后再點擊選擇圖像或選擇視頻按鈕來上傳圖像或視頻。

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視頻選擇、檢測與導出

用戶可以點擊選擇視頻按鈕上傳視頻進行檢測與識別，之后系統(tǒng)會將視頻的第一幀輸入到系統(tǒng)界面的左上方顯示。

再點擊視頻檢測按鈕可完成輸入視頻的目標檢測功能，之后系統(tǒng)會在用時一欄輸出檢測用時，在目標數(shù)量一欄輸出已檢測到的目標數(shù)量，在下拉框可選擇已檢測目標，對應于目標位置（即xmin、ymin、xmax以及ymax）標簽值的改變。

點擊暫停視頻檢測按鈕即可實現(xiàn)輸入視頻的暫停，此時按鈕變?yōu)槔^續(xù)視頻檢測，輸入視頻幀與幀檢測結果會保留在系統(tǒng)界面，可點擊下拉目標框選擇已檢測目標的坐標位置信息，再點擊繼續(xù)視頻檢測按鈕即可實現(xiàn)輸入視頻的檢測。

點擊視頻檢測結果導出按鈕即可導出檢測后的視頻，在保存欄里輸入保存的圖片名稱及后綴即可實現(xiàn)檢測結果視頻的保存。點擊結束視頻檢測按鈕即可完成系統(tǒng)界面的刷新，將所有輸出信息清空，之后再點擊選擇圖像或選擇視頻按鈕來上傳圖像或視頻。

攝像頭打開、檢測與結束

用戶可以點擊打開攝像頭按鈕來打開攝像頭設備進行檢測與識別，之后系統(tǒng)會將攝像頭圖像輸入到系統(tǒng)界面的左上方顯示。

再點擊攝像頭檢測按鈕可完成輸入攝像頭的目標檢測功能，之后系統(tǒng)會在用時一欄輸出檢測用時，在目標數(shù)量一欄輸出已檢測到的目標數(shù)量，在下拉框可選擇已檢測目標，對應于目標位置（即xmin、ymin、xmax以及ymax）標簽值的改變。

點擊結束視頻檢測按鈕即可完成系統(tǒng)界面的刷新，將所有輸出信息清空，之后再點擊選擇圖像或選擇視頻或打開攝像按鈕來上傳圖像、視頻或打開攝像頭。

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算法原理介紹

? 本系統(tǒng)采用了基于深度學習的單階段目標檢測算法YOLOv5，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在檢測精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，通過直接預測物體中心點的坐標來代替Anchor框。此外，YOLOv5使用SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，這種方法可以在不增加計算量的情況下，有效地提取多尺度特征，提高檢測性能。YOLOv5s模型的整體結構如下圖所示。

YOLOv5網(wǎng)絡結構是由Input、Backbone、Neck、Prediction組成。YOLOv5的Input部分是網(wǎng)絡的輸入端，采用Mosaic數(shù)據(jù)增強方式，對輸入數(shù)據(jù)隨機裁剪，然后進行拼接。Backbone是YOLOv5提取特征的網(wǎng)絡部分，特征提取能力直接影響整個網(wǎng)絡性能。在特征提取階段，YOLOv5使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)結構，它將輸入特征圖分為兩部分，一部分通過一系列卷積層進行處理，另一部分直接進行下采樣，最后將這兩部分特征圖進行融合。這種設計使得網(wǎng)絡具有更強的非線性表達能力，可以更好地處理目標檢測任務中的復雜背景和多樣化物體。在Neck階段使用連續(xù)的卷積核C3結構塊融合特征圖。在Prediction階段，模型使用結果特征圖預測目標的中心坐標與尺寸信息。博主覺得YOLOv5不失為一種目標檢測的高性能解決方案，能夠以較高的準確率對目標進行分類與定位。當然現(xiàn)在YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等算法也在不斷提出和改進，后續(xù)博主也會將這些算法融入到本系統(tǒng)中，敬請期待。

數(shù)據(jù)集介紹

本系統(tǒng)使用的條形碼二維碼數(shù)據(jù)集手動標注了條形碼二維碼這兩個類別，數(shù)據(jù)集總計2999張圖片。該數(shù)據(jù)集中類別都有大量的旋轉和不同的光照條件，有助于訓練出更加魯棒的檢測模型。本文實驗的條形碼二維碼檢測識別數(shù)據(jù)集包含訓練集1749張圖片，驗證集500張圖片，選取部分數(shù)據(jù)部分樣本數(shù)據(jù)集如下圖所示。由于YOLOv5算法對輸入圖片大小有限制，需要將所有圖片調整為相同的大小。為了在不影響檢測精度的情況下盡可能減小圖片的失真，我們將所有圖片調整為640x640的大小，并保持原有的寬高比例。此外，為了增強模型的泛化能力和魯棒性，我們還使用了數(shù)據(jù)增強技術，包括隨機旋轉、縮放、裁剪和顏色變換等，以擴充數(shù)據(jù)集并減少過擬合風險

關鍵代碼解析

本系統(tǒng)的深度學習模型使用PyTorch實現(xiàn)，基于YOLOv5算法進行目標檢測。在訓練階段，我們使用了預訓練模型作為初始模型進行訓練，然后通過多次迭代優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)，以達到更好的檢測性能。在訓練過程中，我們采用了學習率衰減和數(shù)據(jù)增強等技術，以增強模型的泛化能力和魯棒性。

在測試階段，我們使用了訓練好的模型來對新的圖片和視頻進行檢測。通過設置閾值，將置信度低于閾值的檢測框過濾掉，最終得到檢測結果。同時，我們還可以將檢測結果保存為圖片或視頻格式，以便進行后續(xù)分析和應用。本系統(tǒng)基于YOLOv5算法，使用PyTorch實現(xiàn)。代碼中用到的主要庫包括PyTorch、NumPy、OpenCV、PyQt等。

Pyside6界面設計

Pyside6是Python語言的GUI編程解決方案之一，可以快速地為Python程序創(chuàng)建GUI應用。在本博文中，我們使用Pyside6庫創(chuàng)建一個圖形化界面，為用戶提供簡單易用的交互界面，實現(xiàn)用戶選擇圖片、視頻進行目標檢測。

我們使用Qt Designer設計圖形界面，然后使用Pyside6將設計好的UI文件轉換為Python代碼。圖形界面中包含多個UI控件，例如：標簽、按鈕、文本框、多選框等。通過Pyside6中的信號槽機制，可以使得UI控件與程序邏輯代碼相互連接。

實驗結果與分析

在實驗結果與分析部分，我們使用精度和召回率等指標來評估模型的性能，還通過損失曲線和PR曲線來分析訓練過程。在訓練階段，我們使用了前面介紹的條形碼二維碼數(shù)據(jù)集進行訓練，使用了YOLOv5算法對數(shù)據(jù)集訓練，總計訓練了300個epochs。在訓練過程中，我們使用tensorboard記錄了模型在訓練集和驗證集上的損失曲線。從下圖可以看出，隨著訓練次數(shù)的增加，模型的訓練損失和驗證損失都逐漸降低，說明模型不斷地學習到更加精準的特征。在訓練結束后，我們使用模型在數(shù)據(jù)集的驗證集上進行了評估，得到了以下結果。

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下圖展示了我們訓練的YOLOv5模型在驗證集上的PR曲線，從圖中可以看出，模型取得了較高的召回率和精確率，整體表現(xiàn)良好。

?下圖展示了本博文在使用YOLOv5模型對條形碼二維碼數(shù)據(jù)集進行訓練時候的Mosaic數(shù)據(jù)增強圖像。

?綜上，本博文訓練得到的YOLOv5模型在數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，具有較高的檢測精度和魯棒性，可以在實際場景中應用。另外本博主對整個系統(tǒng)進行了詳細測試，最終開發(fā)出一版流暢的高精度目標檢測系統(tǒng)界面，就是本博文演示部分的展示，完整的UI界面、測試圖片視頻、代碼文件等均已打包上傳，感興趣的朋友可以關注我私信獲取。另外本博文的PDF與更多的目標檢測識別系統(tǒng)請關注筆者的微信公眾號 BestSongC (原Nuist計算機視覺與模式識別)來獲取。

其他基于深度學習的目標檢測系統(tǒng)如西紅柿、貓狗、山羊、野生目標、煙頭、二維碼、頭盔、交警、野生動物、野外煙霧、人體摔倒識別、紅外行人、家禽豬、蘋果、推土機、蜜蜂、打電話、鴿子、足球、奶牛、人臉口罩、安全背心、煙霧檢測系統(tǒng)等有需要的朋友關注我，從博主其他視頻中獲取下載鏈接。

完整項目目錄如下所示：

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