这是一个关于yolov5的道路标志识别项目，使用Pyqt5开发界面，Yolov5训练模型，数据库Mysql，包含五个模块：初始化参数、标志识别、数据库、数据分析和图像处理。

软件截图

• 标志识别模块

  

  左下角三个勾选框分别是结果保存、启动数据库录入、以及模型可视化分析

• 图像处理与数据增强模块

  

  右侧栏是自定义参数的批量图像数据增强（按一定概率对一个文件夹所有图片使用勾选的数据增加方法）

• 初始化参数模块

  

  模型基本参数勾选配置

• 数据库模块

  

• 数据分析模块

  

• 登录界面

  

开始

运行main.py。

账户密码

• admin 123456
• 1 2
• 修改main函数可直接进入

项目模块

• pt文件夹：存放模型
• main_with文件夹：login.py(登陆ui)、win.py(主ui)
• dialog文件夹：rtsp弹出界面
• apprcc_rc.py：资源文件
• login_ji.py：界面登陆逻辑文件
• run-exp52：300轮训练后的道路标志识别模型
• tt100k_to_voc-main文件夹：json转yolo格式
• 数据集：TT100k : Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild

安装依赖

pip install -r requirements.txt

base ----------------------------------------

matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
torch1.7.1
torchvision0.8.2
tqdm>=4.41.0
pyqt5
pyqt5-tools

logging -------------------------------------

tensorboard>=2.4.1

wandb

plotting ------------------------------------

seaborn>=0.11.0
pandas

export --------------------------------------

coremltools>=4.1

onnx>=1.9.0

scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization

extras --------------------------------------

Cython # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172

pycocotools>=2.0 # COCO mAP

albumentations>=1.0.3

thop # FLOPs computation

部分源码展示：

import sys
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *


class Example(QWidget):
    def __init__(self):
        super(Example, self).__init__()
        self.v_layout = QVBoxLayout()
        self.setLayout(self.v_layout)

        self.bl1 = QLabel('0', self)
        self.bl1.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.bl2 = QLabel('0', self)
        self.bl2.setAlignment(Qt.AlignCenter)

        self.btn_start1 = QPushButton('start1', clicked=self.start1)
        self.btn_start2 = QPushButton('start2', clicked=self.start2)
        self.btn_stop1 = QPushButton('stop1', clicked=self.stop1)
        self.btn_stop2 = QPushButton('stop2', clicked=self.stop2)

        self.hbox1 = QHBoxLayout()
        self.hbox2 = QHBoxLayout()

        self.hbox1.addWidget(self.btn_start1)
        self.hbox1.addWidget(self.btn_stop1)
        self.hbox2.addWidget(self.btn_start2)
        self.hbox2.addWidget(self.btn_stop2)

        self.v_layout.addWidget(self.bl1)
        self.v_layout.addWidget(self.bl2)
        self.v_layout.addLayout(self.hbox1)
        self.v_layout.addLayout(self.hbox2)

        self.thd1 = MyThread(1)
        self.thd1.signal.connect(self.process1)
        self.thd2 = MyThread(2)
        self.thd2.signal.connect(self.process2)
        self.show()

    def process1(self, content):
        self.bl1.setText(content)

    def process2(self, content):
        self.bl2.setText(content)

    def start1(self):
        self.thd1.start()
        self.thd1.thd_on = True

    def start2(self):
        self.thd2.start()
        self.thd2.thd_on = True

    def stop1(self):
        self.thd1.thd_on = False
        self.thd1.exit()

    def stop2(self):
        self.thd2.thd_on = False
        self.thd2.exit()


class MyThread(QThread):  # 线程类
    signal = pyqtSignal(str)

    def __init__(self, gap):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.count = 0
        self.thd_on = True
        self.gap = gap

    def run(self):  # 线程执行函数
        while self.thd_on:
            print(self.count)
            self.count += self.gap
            self.signal.emit(str(self.count))
            self.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    example = Example()
    sys.exit(app.exec_())

本项目适合做计算机相关专业的毕业设计，[课程设计]，技术难度适中、工作量比较充实。