【源码】基于Tensorflow和Qt的目标检测系统

项目简介

本项目是一个基于Python、Tensorflow和Qt框架的目标检测系统，专注于图像识别任务。用户能借助本地摄像头、局域网摄像头或选择图片开展目标检测，系统会实时呈现检测结果。并且拥有友好的用户界面，操作简单直观。

项目的主要特性和功能

1. 支持图片检测，用户可通过界面选择图片进行目标检测。
2. 支持本地摄像头检测，用户能通过界面打开本地摄像头进行实时目标检测。
3. 支持局域网摄像头检测，用户输入摄像头地址即可进行局域网内的摄像头检测。
4. 实时显示检测结果，检测结果会实时展示在界面上。
5. 具备友好的用户界面，该界面由Qt Designer设计，操作简便直观。

安装使用步骤

环境配置

• 确保已安装Python 3.8及以上版本。
• 安装Tensorflow 2.9.1和其他依赖库： sh pip install -r requirements.txt

配置模型和数据路径

• 根据项目的setting.py配置文件，修改模型路径、数据路径等配置信息。
• 配置项包括：
• labels：任务构成的类别列表。
• title：GUI界面中显示的标题。
• output_activation：输出层激活函数的种类（sigmoid或softmax）。
• model_path：模型的存储路径。
• path：检测的数据路径。
• size：图片的统一尺寸大小（WHC三维格式）。
• max_prob：最大置信度。
• CameraLink：默认局域网摄像头地址。
• CameraTimeout：局域网摄像头连接超时时间。

运行程序

• 运行run.py文件，启动程序： sh python run.py

选择检测方式

选择图片检测、本地摄像头检测或局域网摄像头检测。

注意事项

1. 为适应不同的操作系统，项目提供了打包软件，可直接使用打包后的软件进行检测。
2. 第一次打开软件时，加载相关环境可能会较慢。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】