基于深度學(xué)習(xí)的水果檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)（Python界面版，YOLOv5實(shí)現(xiàn)）
摘要：本博文介紹了一種基于深度學(xué)習(xí)的水果檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)，使用YOLOv5算法對(duì)常見水果進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片、視頻和實(shí)時(shí)視頻中的水果進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。博文詳細(xì)闡述了算法原理，同時(shí)提供Python實(shí)現(xiàn)代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以及基于PyQt的UI界面。通過YOLOv5實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中存在的多個(gè)水果目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別分類，用戶可以在界面中選擇各種水果圖片、視頻進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。本文旨在為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和新入門的朋友提供一個(gè)參考，完整代碼資源文件請(qǐng)轉(zhuǎn)至文末的下載鏈接。
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前言
近年來，隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，水果消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，水果種類也日益豐富。水果檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、倉儲(chǔ)物流、超市零售等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的水果檢測(cè)與識(shí)別方法主要依賴于人工識(shí)別，這種方法在一定程度上受到人力成本、識(shí)別效率和準(zhǔn)確性等方面的限制。因此，開發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的自動(dòng)化水果檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)具有重要的研究意義和實(shí)際價(jià)值。（本文的參考文獻(xiàn)請(qǐng)見文末）
計(jì)算機(jī)視覺作為人工智能的一個(gè)重要分支，在目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別方面取得了顯著的研究進(jìn)展。特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺在水果檢測(cè)與識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。許多研究人員已經(jīng)嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行水果檢測(cè)與識(shí)別，取得了一定的成果[1]。然而，當(dāng)前的研究仍然存在一定的局限性，如算法復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性差等問題。
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，已有多種深度學(xué)習(xí)算法被應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)。例如，R-CNN[2]、Fast R-CNN[3]、Faster R-CNN[4]、SSD[5]、RetinaNet[6]等。這些算法在一定程度上提高了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和速度。然而，這些算法仍然存在一定的局限性，如計(jì)算復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性差等。為了解決這些問題，研究人員提出了YOLO（You Only Look Once）算法[7]，該算法采用端到端的訓(xùn)練方式，能夠在保持較高檢測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。YOLO算法自2016年首次提出以來，經(jīng)歷了多次改進(jìn)，如YOLOv2[8]、YOLOv3[9]、YOLOv4[10]等，每個(gè)版本都在前一個(gè)版本的基礎(chǔ)上提高了檢測(cè)準(zhǔn)確性和速度。針對(duì)水果檢測(cè)與識(shí)別任務(wù)，有研究人員嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于該領(lǐng)域。例如，使用Faster R-CNN進(jìn)行蘋果檢測(cè)[11]，采用Mask R-CNN實(shí)現(xiàn)對(duì)葡萄的實(shí)例分割[12]，以及利用SSD進(jìn)行柑橘檢測(cè)[13]等。這些研究表明深度學(xué)習(xí)技術(shù)在水果檢測(cè)與識(shí)別任務(wù)上具有很大的前景。
在本博文中，我們提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的水果檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用YOLOv5算法對(duì)常見水果進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片、視頻和實(shí)時(shí)視頻中的水果進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。YOLOv5[14]作為YOLO系列算法的最新版本，在保持實(shí)時(shí)性的同時(shí)，進(jìn)一步提高了檢測(cè)準(zhǔn)確性。與其他目標(biāo)檢測(cè)算法相比，YOLOv5具有較高的性能和較低的計(jì)算復(fù)雜度，因此適合應(yīng)用于水果檢測(cè)與識(shí)別任務(wù)。
本文的主要貢獻(xiàn)包括：（1）介紹了一種基于YOLOv5的水果檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)；（2）詳細(xì)描述了算法原理，提供了Python實(shí)現(xiàn)代碼以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；（3）展示了基于PyQt的UI界面設(shè)計(jì)，并分析了訓(xùn)練和評(píng)估結(jié)果等實(shí)驗(yàn)。本文旨在為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和新入門的朋友提供一個(gè)參考。
1. 系統(tǒng)界面演示效果
在本節(jié)中，我們將展示系統(tǒng)的界面效果。通過演示界面效果，可以幫助讀者更好地理解整個(gè)水果檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的工作流程，同時(shí)也有利于展示系統(tǒng)的功能和易用性。下面我們將通過圖片和描述來展示系統(tǒng)的界面效果，本系統(tǒng)具有以下主要功能：
（1）用戶登錄注冊(cè)：支持用戶進(jìn)行注冊(cè)和登錄。
（2）選擇圖片識(shí)別：用戶可以上傳單張圖片進(jìn)行水果檢測(cè)與識(shí)別，系統(tǒng)將識(shí)別出圖片中的水果并顯示相應(yīng)的類別和置信度。
（3）視頻識(shí)別：用戶可以上傳視頻文件進(jìn)行水果檢測(cè)與識(shí)別，系統(tǒng)將實(shí)時(shí)識(shí)別視頻中的水果并顯示相應(yīng)的類別和置信度。
（4）攝像頭識(shí)別：用戶可以使用攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)水果檢測(cè)與識(shí)別，系統(tǒng)將捕捉攝像頭圖像并實(shí)時(shí)識(shí)別出水果，顯示相應(yīng)的類別和置信度。
（5）更換模型和修改文字圖標(biāo)：用戶可以點(diǎn)擊右側(cè)的模型選擇按鈕更換不同的模型，對(duì)于界面中的文字和圖標(biāo)的修改請(qǐng)參考文末的介紹。
2. 算法原理介紹
本系統(tǒng)采用了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5，該算法是YOLO系列算法的最新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在檢測(cè)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(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題。YOLOv5使用一種稱為“Anchor Free”的方法來代替?zhèn)鹘y(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法中的Anchor框，通過直接預(yù)測(cè)物體中心點(diǎn)的坐標(biāo)來代替Anchor框。此外，YOLOv5還引入了一種稱為SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，這種方法可以在不增加計(jì)算量的情況下，有效地提取多尺度特征，提高檢測(cè)性能。
在YOLOv5中，首先將輸入圖像通過骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到一系列特征圖。然后，通過對(duì)這些特征圖進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為一組檢測(cè)框和相應(yīng)的類別概率分?jǐn)?shù)，即每個(gè)檢測(cè)框所屬的物體類別以及該物體的置信度。YOLOv5中的特征提取網(wǎng)絡(luò)使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)結(jié)構(gòu)，它將輸入特征圖分為兩部分，一部分通過一系列卷積層進(jìn)行處理，另一部分直接進(jìn)行下采樣，最后將這兩部分特征圖進(jìn)行融合。這種設(shè)計(jì)使得網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的非線性表達(dá)能力，可以更好地處理目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中的復(fù)雜背景和多樣化物體。
在YOLOv5中，每個(gè)檢測(cè)框由其左上角坐標(biāo)(x,y)、寬度(w)、高度(h)和置信度(confidence)組成。同時(shí)，每個(gè)檢測(cè)框還會(huì)預(yù)測(cè)C個(gè)類別的概率得分，即分類得分(ci)，每個(gè)類別的得分之和等于1。因此，每個(gè)檢測(cè)框最終被表示為一個(gè)(C+5)維的向量。在訓(xùn)練階段，YOLOv5使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來優(yōu)化模型。損失函數(shù)由定位損失、置信度損失和分類損失三部分組成，其中定位損失和置信度損失采用了Focal Loss和IoU Loss等優(yōu)化方法，能夠有效地緩解正負(fù)樣本不平衡和目標(biāo)尺寸變化等問題。
YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由Input、Backbone、Neck、Prediction組成。Yolov5的Input部分是網(wǎng)絡(luò)的輸入端，采用Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式，對(duì)輸入數(shù)據(jù)隨機(jī)裁剪，然后進(jìn)行拼接。Backbone是Yolov5提取特征的網(wǎng)絡(luò)部分，特征提取能力直接影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能。YOLOv5的Backbone相比于之前Yolov4提出了新的Focus結(jié)構(gòu)。Focus結(jié)構(gòu)是將圖片進(jìn)行切片操作，將W（寬）、H（高）信息轉(zhuǎn)移到了通道空間中，使得在沒有丟失任何信息的情況下，進(jìn)行了2倍下采樣操作。博主覺得YOLOv5不失為一種目標(biāo)檢測(cè)的高性能解決方案，能夠以較高的準(zhǔn)確率對(duì)海洋動(dòng)物進(jìn)行分類與定位。當(dāng)然現(xiàn)在YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等算法也在不斷提出和改進(jìn)，等其代碼版本成熟后博主也會(huì)再設(shè)計(jì)本系統(tǒng)的算法，敬請(qǐng)期待。
3. 數(shù)據(jù)集與預(yù)處理
在水果識(shí)別領(lǐng)域有一些數(shù)據(jù)集如Perez-Borrero I, Marin-Santos D, Gegundez-Arias M E, et al. A fast and accurate deep learning method for strawberry instance segmentation. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 178: 105736（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169920300624），如下圖所示。
還有Laboro Tomato數(shù)據(jù)集（https://github.com/laboroai/LaboroTomato），也可參考這篇文章Real-time fruit detection using deep neural networks on CPU (RTFD): An edge AI application（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169922008250#b0090），包括介紹和算法都可以參考。
本系統(tǒng)使用的水果檢測(cè)數(shù)據(jù)集Fruit Detection Dataset，手動(dòng)標(biāo)注了包含蘋果、香蕉、火龍果、番石榴、橙子、梨、菠蘿、釋迦果等8個(gè)類別的水果，共計(jì)3030張圖片。該數(shù)據(jù)集中每個(gè)類別的水果都有大量的旋轉(zhuǎn)和不同的光照條件，有助于訓(xùn)練出更加魯棒的檢測(cè)模型。本文實(shí)驗(yàn)的水果檢測(cè)識(shí)別數(shù)據(jù)集包含訓(xùn)練集2424張圖片，驗(yàn)證集303張圖片，測(cè)試集303張圖片，選取部分?jǐn)?shù)據(jù)部分樣本數(shù)據(jù)集如圖所示。
由于YOLOv5算法對(duì)輸入圖片大小有限制，需要將所有圖片調(diào)整為相同的大小。為了在不影響檢測(cè)精度的情況下盡可能減小圖片的失真，我們將所有圖片調(diào)整為640x640的大小，并保持原有的寬高比例。此外，為了增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性，我們還使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，包括隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪和顏色變換等，以擴(kuò)充數(shù)據(jù)集并減少過擬合風(fēng)險(xiǎn)。
5. 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5.1 Python實(shí)現(xiàn)
本系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型使用PyTorch實(shí)現(xiàn)，基于YOLOv5算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。在訓(xùn)練階段，我們使用了預(yù)訓(xùn)練模型作為初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后通過多次迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以達(dá)到更好的檢測(cè)性能。在訓(xùn)練過程中，我們采用了學(xué)習(xí)率衰減和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，以增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性。
在測(cè)試階段，我們使用了訓(xùn)練好的模型來對(duì)新的圖片、視頻和實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行檢測(cè)。通過設(shè)置閾值，將置信度低于閾值的檢測(cè)框過濾掉，最終得到檢測(cè)結(jié)果。同時(shí)，我們還可以將檢測(cè)結(jié)果保存為圖片或視頻格式，以便進(jìn)行后續(xù)分析和應(yīng)用。本系統(tǒng)基于YOLOv5算法，使用PyTorch實(shí)現(xiàn)。代碼中用到的主要庫包括PyTorch、NumPy、OpenCV、PyQt等。實(shí)現(xiàn)過程中，我們首先需要導(dǎo)入所需的庫和模塊：
5. 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5.1 Python實(shí)現(xiàn)
本系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型使用PyTorch實(shí)現(xiàn)，基于YOLOv5算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。在訓(xùn)練階段，我們使用了預(yù)訓(xùn)練模型作為初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后通過多次迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以達(dá)到更好的檢測(cè)性能。在訓(xùn)練過程中，我們采用了學(xué)習(xí)率衰減和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，以增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性。
在測(cè)試階段，我們使用了訓(xùn)練好的模型來對(duì)新的圖片、視頻和實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行檢測(cè)。通過設(shè)置閾值，將置信度低于閾值的檢測(cè)框過濾掉，最終得到檢測(cè)結(jié)果。同時(shí)，我們還可以將檢測(cè)結(jié)果保存為圖片或視頻格式，以便進(jìn)行后續(xù)分析和應(yīng)用。本系統(tǒng)基于YOLOv5算法，使用PyTorch實(shí)現(xiàn)。代碼中用到的主要庫包括PyTorch、NumPy、OpenCV、PyQt等。實(shí)現(xiàn)過程中，我們首先需要導(dǎo)入所需的庫和模塊：
然后，我們需要定義一些函數(shù)，其中predict()函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)圖片的預(yù)測(cè)推理；cv_imread()函數(shù)用于讀取圖片；plot_one_box()函數(shù)用于繪制預(yù)測(cè)框。
在這段Python代碼中，我們首先定義了一個(gè)名為predict的函數(shù)，用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行檢測(cè)和分類。該函數(shù)輸入一個(gè)圖像，先將其轉(zhuǎn)化為PyTorch Tensor，然后對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)和非極大值抑制，得到預(yù)測(cè)結(jié)果和推理時(shí)間。接下來我們定義了cv_imread函數(shù)，用于讀取圖片。cv_imread函數(shù)通過OpenCV庫的imdecode函數(shù)讀取圖片，并將其轉(zhuǎn)化為NumPy數(shù)組，然后返回該數(shù)組。接著我們定義了plot_one_box函數(shù)，該函數(shù)用于在圖像上畫出檢測(cè)框和類別標(biāo)簽，其中函數(shù)參數(shù)中包括了待畫出的圖像、檢測(cè)框坐標(biāo)、類別標(biāo)簽、顏色等。
最后，在if?name?== 'main':語句中，我們首先讀取一張測(cè)試圖片，并將其調(diào)整為合適的大小，然后將其輸入到predict函數(shù)中進(jìn)行檢測(cè)和分類，得到檢測(cè)結(jié)果和推理時(shí)間。接著，我們通過遍歷檢測(cè)結(jié)果，將檢測(cè)到的目標(biāo)物的信息添加到detInfo列表中，然后調(diào)用plot_one_box函數(shù)，將目標(biāo)物的檢測(cè)框和類別標(biāo)簽畫在圖像上。最后通過OpenCV庫的imshow函數(shù)將結(jié)果圖像實(shí)時(shí)顯示在屏幕上。
這部分代碼是我們整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵部分，通過修改和集成該部分代碼同樣可以實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入視頻和實(shí)時(shí)攝像頭畫面的實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類，并且可以通過界面將結(jié)果顯示給用戶，提高了系統(tǒng)的實(shí)用性。
5.2 PyQt界面設(shè)計(jì)
PyQt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(yīng)用。在本文中，我們使用PyQt庫創(chuàng)建一個(gè)圖形化界面，為用戶提供簡單易用的交互界面，實(shí)現(xiàn)用戶選擇圖片、視頻或?qū)崟r(shí)視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。在本節(jié)中，我們將介紹系統(tǒng)的GUI設(shè)計(jì)和開發(fā)過程，包括主窗口的設(shè)計(jì)、UI控件的布局以及信號(hào)槽的連接。
在本系統(tǒng)中，使用PyQt5庫設(shè)計(jì)了可視化的GUI界面，主要包括以下六個(gè)模塊：
圖片檢測(cè)模塊：用戶可以選擇本地的一張圖片進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果將在界面中實(shí)時(shí)顯示。用戶也可以選擇多張圖片進(jìn)行批量檢測(cè)，并將結(jié)果記錄保存到本地。
視頻檢測(cè)模塊：用戶可以選擇本地的一個(gè)視頻進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果將在界面中實(shí)時(shí)顯示。用戶也可以選擇多個(gè)視頻進(jìn)行批量檢測(cè)，并將結(jié)果記錄保存到本地。
實(shí)時(shí)檢測(cè)模塊：用戶可以啟動(dòng)攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果將在界面中實(shí)時(shí)顯示。
更換模型模塊：用戶可以選擇不同的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行檢測(cè)，系統(tǒng)提供了多種不同的預(yù)訓(xùn)練模型供用戶選擇。
結(jié)果記錄回看模塊：用戶可以查看歷史檢測(cè)結(jié)果，并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行搜索和篩選。
其他模塊：界面中還包括了一些輔助模塊，如登錄注冊(cè)、設(shè)置等。
在本系統(tǒng)中，我們使用Qt Designer設(shè)計(jì)圖形界面，然后使用PyQt將設(shè)計(jì)好的UI文件轉(zhuǎn)換為Python代碼。圖形界面中包含多個(gè)UI控件，例如：菜單欄、工具欄、標(biāo)簽、按鈕等。通過PyQt中的信號(hào)槽機(jī)制，可以使得UI控件與程序邏輯代碼相互連接。
界面設(shè)計(jì)使用了Qt Designer工具，通過拖拽組件的方式進(jìn)行布局，同時(shí)也可以通過代碼進(jìn)行動(dòng)態(tài)添加和修改。在界面的設(shè)計(jì)過程中，我們主要使用了以下幾個(gè)組件：
QLabel：用于顯示文字和圖片。
QToolButton：用于實(shí)現(xiàn)按鈕功能。
QComboBox：用于實(shí)現(xiàn)下拉框功能，供用戶選擇預(yù)訓(xùn)練模型。
QFileDialog：用于選擇本地的圖片和視頻。
QTableWidget：用于展示歷史檢測(cè)結(jié)果，并提供搜索和篩選功能。
為了使得界面更加美觀和易于操作，我們還可以自定義控件樣式，例如在系統(tǒng)中使用的按鈕等，都進(jìn)行了樣式的調(diào)整。具體實(shí)現(xiàn)方式是通過QSS文件，使用CSS語法進(jìn)行樣式定義。
在圖形界面的實(shí)現(xiàn)過程中，我們還需要使用Python中的OpenCV庫實(shí)現(xiàn)視頻的讀取和顯示。使用OpenCV可以快速實(shí)現(xiàn)視頻的讀取、播放和保存等操作，并且可以與PyQt進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更為高效的圖像和視頻處理。下面我們給出系統(tǒng)GUI的示例圖：
6. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
在實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析部分，我們不僅通過精度和召回率等指標(biāo)來評(píng)估模型的性能，還通過損失曲線和PR曲線來分析訓(xùn)練過程
我們使用了前面介紹的水果檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，該數(shù)據(jù)集包含多種不同的水果類別，包括蘋果、香蕉、橙子、西瓜等，共計(jì)8個(gè)類別。我們使用了YOLOv5算法，訓(xùn)練了300個(gè)epochs，訓(xùn)練過程截圖如下。
在訓(xùn)練過程中，我們使用tensorboard記錄了模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的損失曲線。從圖6-1中可以看出，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，模型的訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失都逐漸降低，說明模型不斷地學(xué)習(xí)到更加精準(zhǔn)的特征。
在訓(xùn)練結(jié)束后，我們對(duì)模型在測(cè)試集上進(jìn)行了評(píng)估，得到了以下結(jié)果。下圖展示了我們訓(xùn)練的YOLOv5模型在測(cè)試集上的PR曲線?？梢钥吹?，模型在不同類別上都取得了較高的召回率和精確率，整體表現(xiàn)良好。
綜上，我們訓(xùn)練的YOLOv5模型在水果檢測(cè)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，具有較高的檢測(cè)精度和魯棒性，可以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。
博主對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)測(cè)試，最終開發(fā)出一版流暢得到清新界面，就是博文演示部分的展示，完整的UI界面、測(cè)試圖片視頻、代碼文件，以及Python離線依賴包（方便安裝運(yùn)行，也可自行配置環(huán)境），均已打包上傳，感興趣的朋友可以通過下載鏈接獲取。
下載鏈接
若您想獲得博文中涉及的實(shí)現(xiàn)完整全部程序文件（包括測(cè)試圖片、視頻，py, UI文件等，如下圖），這里已打包上傳至博主的面包多平臺(tái)，見可參考博客與視頻，已將所有涉及的文件同時(shí)打包到里面，點(diǎn)擊即可運(yùn)行，完整文件截圖如下：
在文件夾下的資源顯示如下，下面的鏈接中也給出了Python的離線依賴包，讀者可在正確安裝Anaconda和Pycharm軟件后，復(fù)制離線依賴包至項(xiàng)目目錄下進(jìn)行安裝，離線依賴的使用詳細(xì)演示也可見本人B站視頻：win11從頭安裝軟件和配置環(huán)境運(yùn)行深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目、Win10中使用pycharm和anaconda進(jìn)行python環(huán)境配置教程。
注意：該代碼采用Pycharm+Python3.8開發(fā)，經(jīng)過測(cè)試能成功運(yùn)行，運(yùn)行界面的主程序?yàn)閞unMain.py和LoginUI.py，測(cè)試圖片腳本可運(yùn)行testPicture.py，測(cè)試視頻腳本可運(yùn)行testVideo.py。為確保程序順利運(yùn)行，請(qǐng)按照requirements.txt配置Python依賴包的版本。Python版本：3.8，請(qǐng)勿使用其他版本，詳見requirements.txt文件；
完整資源中包含數(shù)據(jù)集及訓(xùn)練代碼，環(huán)境配置與界面中文字、圖片、logo等的修改方法請(qǐng)見視頻，項(xiàng)目完整文件下載請(qǐng)見以下鏈接處給出：???
完整代碼下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYkpdx
參考視頻演示：https://www.bilibili.com/video/BV1rT411h7dY/
離線依賴庫下載：https://pan.baidu.com/s/1hW9z9ofV1FRSezTSj59JSg?pwd=oy4n?（提取碼：oy4n ）
界面中文字、圖標(biāo)和背景圖修改方法：
在Qt Designer中可以徹底修改界面的各個(gè)控件及設(shè)置，然后將ui文件轉(zhuǎn)換為py文件即可調(diào)用和顯示界面。如果只需要修改界面中的文字、圖標(biāo)和背景圖的，可以直接在ConfigUI.config文件中修改，步驟如下：
打開UI_rec/tools/ConfigUI.config文件，若亂碼請(qǐng)選擇GBK編碼打開。
如需修改界面文字，只要選中要改的字符替換成自己的就好。
如需修改背景、圖標(biāo)等，只需修改圖片的路徑。例如，原文件中的背景圖設(shè)置如下：
可修改為自己的名為background2.png圖片（位置在UI_rec/icons/文件夾中），可將該項(xiàng)設(shè)置如下即可修改背景圖：
結(jié)束語
由于博主能力有限，博文中提及的方法即使經(jīng)過試驗(yàn)，也難免會(huì)有疏漏之處。希望您能熱心指出其中的錯(cuò)誤，以便下次修改時(shí)能以一個(gè)更完美更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉幼?，呈現(xiàn)在大家面前。同時(shí)如果有更好的實(shí)現(xiàn)方法也請(qǐng)您不吝賜教。
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