2023年一月份跟二月份創(chuàng)建了一個PyQT5人工智能軟件開發(fā)系列的文章系列,過去的兩個月都沒怎么更新,心里一直想有時間繼續(xù)更新下去,今天又更新了一篇,基于PyQT5實現(xiàn)多線程、界面化、YOLOv8對象檢測、實例分割、姿態(tài)評估的推理。
基本設(shè)計思路
這個系列我好久沒有更新了,今天更新一篇PyQT5中如何實現(xiàn)YOLOv8 + ONNRUNTIME推理界面化與多線程支持。首先需要實現(xiàn)三個類分別完成YOLOv8的對象檢測、實例分割、姿態(tài)評估模型推理。然后在實現(xiàn)界面類,構(gòu)建如圖:
推理類型通過單選按鈕實現(xiàn)選擇,支持對象檢測、實例分割、姿態(tài)評估。參數(shù)設(shè)置選擇模型文件與標簽文件地址作為輸入,同時選擇置信度,置信度之在0~1之間。 推理按鈕開發(fā)推理演示,支持視頻與圖像文件,開始推理會單獨開啟一個推理線程實現(xiàn)推理,推理結(jié)果通過信號發(fā)送到指定的槽函數(shù)處理之后更新界面,通過信號與槽機制實現(xiàn)界面線程跟推理線程相互獨立與數(shù)據(jù)共享。
界面代碼實現(xiàn)
界面部分通過一個QWidget實現(xiàn)一個面板,通過垂直與水平布局實現(xiàn)界面組件的布局管理,相關(guān)的代碼實現(xiàn)如下:
classYOLOv8InferPanel(QtWidgets.QWidget): def__init__(self,parent=None): super().__init__(parent) #文本標簽 self.rbtn0=QtWidgets.QRadioButton("對象檢測") self.rbtn1=QtWidgets.QRadioButton("實例分割") self.rbtn3=QtWidgets.QRadioButton("姿態(tài)評估") self.rbtn0.setChecked(True) hbox_layout1=QtWidgets.QHBoxLayout() hbox_layout1.addWidget(self.rbtn0) hbox_layout1.addWidget(self.rbtn1) hbox_layout1.addWidget(self.rbtn3) panel3=QtWidgets.QGroupBox("推理類型") panel3.setLayout(hbox_layout1) #輸入文本框 self.image_file_edit=QtWidgets.QLineEdit() self.image_file_edit.setMinimumWidth(100) self.image_file_edit.setEnabled(False) fileBtn=QtWidgets.QPushButton("圖像文件") self.weight_file_path=QtWidgets.QLineEdit() self.weight_file_path.setMinimumWidth(100) self.weight_file_path.setEnabled(False) modelBtn=QtWidgets.QPushButton("模型文件") self.label_file_path=QtWidgets.QLineEdit() self.label_file_path.setMinimumWidth(100) self.label_file_path.setEnabled(False) labelBtn=QtWidgets.QPushButton("標簽文件") self.conf_spinbox=QtWidgets.QDoubleSpinBox() self.conf_spinbox.setRange(0,1) self.conf_spinbox.setSingleStep(0.01) self.conf_spinbox.setValue(0.25) grid_layout2=QtWidgets.QGridLayout() grid_layout2.addWidget(fileBtn,0,0) grid_layout2.addWidget(self.image_file_edit,0,1) grid_layout2.addWidget(modelBtn,0,2) grid_layout2.addWidget(self.weight_file_path,0,3) grid_layout2.addWidget(labelBtn,1,0) grid_layout2.addWidget(self.label_file_path,1,1) grid_layout2.addWidget(QtWidgets.QLabel("置信:"),1,2) grid_layout2.addWidget(self.conf_spinbox,1,3) panel2=QtWidgets.QGroupBox("參數(shù)設(shè)置") panel2.setLayout(grid_layout2) #輸入文本框 self.label=QtWidgets.QLabel() self.label.setMinimumSize(1280,720) pixmap=QtGui.QPixmap("images/wp.jpg") pix=pixmap.scaled(QtCore.QSize(1280,720),QtCore.Qt.KeepAspectRatio) self.label.setPixmap(pix) self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.label.setStyleSheet("background-color:black;color:green") self.startBtn=QtWidgets.QPushButton("開始推理") self.stopBtn=QtWidgets.QPushButton("停止") self.startBtn.setStyleSheet("background-color:cyan;color:black") self.stopBtn.setStyleSheet("background-color:gray;color:white") self.stopBtn.setEnabled(False) hbox_layout=QtWidgets.QHBoxLayout() hbox_layout.addStretch(1) hbox_layout.addWidget(self.startBtn) hbox_layout.addWidget(self.stopBtn) panel1=QtWidgets.QWidget() panel1.setLayout(hbox_layout) #添加到布局管理器中 vbox_layout=QtWidgets.QVBoxLayout() vbox_layout.addWidget(panel3) vbox_layout.addWidget(panel2) vbox_layout.addWidget(panel1) vbox_layout.addWidget(self.label) vbox_layout.addStretch(1) #面板容器 self.setLayout(vbox_layout) #setuplistener modelBtn.clicked.connect(self.on_weight_select) fileBtn.clicked.connect(self.on_update_image) labelBtn.clicked.connect(self.on_label_select) self.startBtn.clicked.connect(self.on_yolov8_infer) self.work_thread=None
推理線程
基于QThread繼承實現(xiàn)run方法,完成推理線程構(gòu)建,根據(jù)傳入的參數(shù)不同,初始化不同的推理類型(對象檢測、實例分割、姿態(tài)評估),推理線程實現(xiàn)代碼如下:
classInferenceThread(QtCore.QThread): fire_stats_signal=QtCore.pyqtSignal(dict) def__init__(self,settings): super(InferenceThread,self).__init__() self.settings=settings self.detector=None ifself.settings.model_type==0: self.detector=YOLOv8ORTDetector(settings) ifself.settings.model_type==1: self.detector=YOLOv8ORTSegment(settings) ifself.settings.model_type==2: self.detector=YOLOv8ORTPose(settings) self.input_image=settings.input_image defrun(self): ifself.detectorisNone: return ifself.input_image.endswith(".mp4"): cap=cv.VideoCapture(self.input_image) whileTrue: ret,frame=cap.read() ifretisTrue: self.detector.infer_image(frame) self.fire_stats_signal.emit({"result":frame}) else: break else: frame=cv.imread(self.input_image) self.detector.infer_image(frame) self.fire_stats_signal.emit({"result":frame}) self.fire_stats_signal.emit({"done":"done"}) return
應(yīng)用程序演示
最終調(diào)用應(yīng)用程序代碼,實現(xiàn)啟動與運行的界面如下:
#初始化APP實例 importplatform app=QtWidgets.QApplication(sys.argv) if'Windows'==platform.system(): app.setStyle('Windows') #初始化桌面容器 main_win=QtWidgets.QMainWindow() #設(shè)置APP窗口名稱 main_win.setWindowTitle("YOLOv8多線程推理應(yīng)用演示-2號高手") #初始化內(nèi)容面板 content_panel=YOLOv8InferPanel() #設(shè)置窗口大小 main_win.setMinimumSize(1340,960) main_win.setCentralWidget(content_panel) #請求顯示 main_win.show() #加載窗口并啟動App app.exec()
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軟件
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pyqt5
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原文標題:多線程界面化、ONNXRUNTIME + YOLOv8推理演示
文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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