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上篇詳細介紹實現利用PyQt給SSD加界面的三種方案(沒學的趕快點進來學呀，哈哈)。這篇將詳細介紹方案1的實現代碼(代碼獲取見文章末尾)。

下載好的代碼中項目文件構成如下：

其中 “ssd” 文件夾中是SSD檢測的關鍵文件，關于這部分之前寫文章了，里面詳細介紹了如何訓練一個屬于自己的SSD300，有代碼、有預訓練的權值文件，不清楚的請移步這里。

接下來詳細介紹實現，先看看流程圖，實現的關鍵在于 檢測循環 和 顯示。

01 繪制界面

這里推薦一個非常方便的PyQt開發IDE—— eric，整體開發過程有點像MFC的感覺，可以直觀看見控件的動作信號，并直接創建對應的槽函數，開發非常有效率，可以節省大把時間。
創建一個對話框窗口或者主窗口，拖拽一個QLabel在主窗口中用于顯示，兩個QPushButton用于控制開始/停止，一個QTextEdit用于顯示檢測結果。當然添加什么控件還是按照自己的需求來。為了講解下面的代碼，這里我把用到的控件和名稱列在下面。界面的布置如下圖。

界面控件

控件類型ObjectName作用

QLabel	label_imgshow	畫面顯示
QPushButton	pushButton_start	開始
QPushButton	pushButton_end	結束
QTextEdit	textEdit	顯示檢測結果

繪制好ui文件（對應文件:MainWindow.ui）后將其轉為.py文件（Ui_MainWindow.py）。eric 可以十分方便的完成轉化，唯一麻煩的是，每次ui文件改變了都需要重新再“轉化更新”一次。

02 界面顯示

界面顯示主要是要將opencv的圖像數據（numpy.array）顯示在界面的QLabel(label_imgshow)中，項目中構建了一個類成員函數實現。

def show_img(self, img):showImg = QImage(img.data, img.shape[1], img.shape[0],img.shape[1] * 3, # 每行數據個數，3通道 所以width*3QImage.Format_RGB888)self.label_imgshow.setPixmap(QPixmap.fromImage(showImg)) # 展示圖片

代碼非常簡單，就是先將numpy.array的數據轉為QImage，再通過Qlabel控件的setPixmap將圖像顯示出來。每次更新顯示時將opencv的圖像數據作為參數，調用一次函數就行。

03 幀循環實現

接下來就是最復雜（其實超簡單）的幀循環了。在窗口實例化時，將SSD300模型建立并導入訓練好的權值，點擊‘開始’后時開始幀循環檢測（循環在點擊‘開始’的槽函數中），點擊‘結束’后結束幀循環（通過控制循環條件實現）。

下面詳細介紹構造函數及“開始/結束”按鈕點擊的槽函數。

構造函數

功能：主要完成SSD的初始化以及一些依賴變量的初始化。

這里建議那些利用該方案來給自己搭建的網絡添加界面的同學，建議將網絡單獨封裝成類，界面類中使用時會非常便利。

def __init__(self, parent=None):super(MainWindow, self).__init__(parent) # 父類初始化self.setupUi(self) # 窗口‘穿衣服’，變成我們設計的樣子# 初始化界面# 設置圖片自適應顯示self.label_imgshow.setScaledContents(True)# 創建一幅白色圖片，在停止的時候顯示self.img_none = np.ones((420, 720, 3), dtype=np.uint8)*255self.show_img(self.img_none)# 初始化SSD# 目標名稱，按順序self.obj_names = ['Aeroplane', 'Bicycle', 'Bird', 'Boat', 'Bottle','Bus', 'Car', 'Cat', 'Chair', 'Cow', 'Diningtable','Dog', 'Horse', 'Motorbike', 'Person', 'Pottedplant','Sheep', 'Sofa', 'Train', 'Tvmonitor']# 需要顯示的目標list， 用于過濾self.include_class = self.obj_names# 導入權值文件，關聯檢測目標類別名self.ssd = SSD_test(weight_path='./ssd/weights/weights_SSD300.hdf5', class_nam_list=self.obj_names)# 攝像頭索引號或者視頻文件路徑self.camera_index = 0 # 電腦連接的攝像頭默認為0# opencv 支持 ip攝像頭# self.camera_index = './Voc_test.avi'# 主循環flg，控制循環， False時循環停止self.video_flg = True

‘開始’點擊槽函數

功能：獲取圖像數據流，之后開始幀循環檢測

幀循環基本流程：讀入圖片–>預處理–>SSD檢測–>處理檢測結果–>結果繪制在圖像上–>更新顯示

@pyqtSlot() def on_pushButton_start_clicked(self):# 獲取圖像數據流self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_index)# 判斷數據流是否打開if self.cap.isOpened():# ‘開始’按鈕設置為不可用# 以免二次誤點造成錯誤self.pushButton_start.setEnabled(False)# 開始幀循環self.video_flg = Truewhile self.video_flg:# 按幀讀取圖像ret, self.img_scr = self.cap.read()# opencv中圖像為BGR，這里轉為RGB# 因為我的SSD訓練時用的是RGB圖像，順序錯誤會影響檢測準確性self.img_scr = cv2.cvtColor(self.img_scr, cv2.COLOR_BGR2RGB)# SSD檢測self.preds = self.ssd.Predict(self.img_scr)# 對檢測結果過濾self.preds = self.filter(self.preds, inclued_class=self.include_class)# 將檢測結果繪制到圖像self.img_scr = self.draw_img(self.img_scr, self.preds)# 將檢測結果顯示在QTextEdit控件上h, w = self.img_scr.shape[:2]self.text = self.decode_preds(self.preds, w=w, h=h)self.textEdit.setText(self.text)# 更新顯示圖像self.show_img(self.img_scr)# 強制更新UI# 如果沒有，界面就‘假死’了，因為一直處于循環里QApplication.processEvents()else:self.textEdit.setText('攝像頭未打開！！！\n請檢查')

‘結束’點擊槽函數

功能：改變幀循環條件停止循環；為下一次開始做準備

@pyqtSlot()def on_pushButton_end_clicked(self):# 改變循環條件，停止循環self.video_flg = False# 顯示空白圖片self.show_img(self.img_none)# 清除TextEdit中的顯示self.textEdit.clear()# 釋放攝像頭/數據流# 先判斷是不是當前實例是不是有‘cap’成員# 防止攝像頭已經釋放完了，再次點擊時報錯if hasattr(self, 'cap'):# 釋放攝像頭self.cap.release()# 刪除成員變量del self.cap# 將‘開始’設置為可以點擊，為再開始做準備self.pushButton_start.setEnabled(True)

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• 方案1源代碼下載：

  回復“SSD界面1”獲取。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【搞事情】利用PyQt为目标检测SSD300添加界面（二）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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