【搞事情】利用PyQt为目标检测SSD300添加界面（二）

本文主要是介绍【搞事情】利用PyQt为目标检测SSD300添加界面（二），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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上篇详细介绍实现利用PyQt给SSD加界面的三种方案(没学的赶快点进来学呀，哈哈)。这篇将详细介绍方案1的实现代码(代码获取见文章末尾)。

下载好的代码中项目文件构成如下：
文件目录
其中 “ssd” 文件夹中是SSD检测的关键文件，关于这部分之前写文章了，里面详细介绍了如何训练一个属于自己的SSD300，有代码、有预训练的权值文件，不清楚的请移步这里。

接下来详细介绍实现，先看看流程图，实现的关键在于检测循环和显示。

在这里插入图片描述

01 绘制界面

这里推荐一个非常方便的PyQt开发IDE—— eric，整体开发过程有点像MFC的感觉，可以直观看见控件的动作信号，并直接创建对应的槽函数，开发非常有效率，可以节省大把时间。
创建一个对话框窗口或者主窗口，拖拽一个QLabel在主窗口中用于显示，两个QPushButton用于控制开始/停止，一个QTextEdit用于显示检测结果。当然添加什么控件还是按照自己的需求来。为了讲解下面的代码，这里我把用到的控件和名称列在下面。界面的布置如下图。

界面控件

控件类型	ObjectName	作用
QLabel	label_imgshow	画面显示
QPushButton	pushButton_start	开始
QPushButton	pushButton_end	结束
QTextEdit	textEdit	显示检测结果

在这里插入图片描述
绘制好ui文件（对应文件:MainWindow.ui）后将其转为.py文件（Ui_MainWindow.py）。eric 可以十分方便的完成转化，唯一麻烦的是，每次ui文件改变了都需要重新再“转化更新”一次。

02 界面显示

界面显示主要是要将opencv的图像数据（numpy.array）显示在界面的QLabel(label_imgshow)中，项目中构建了一个类成员函数实现。

def show_img(self, img):showImg = QImage(img.data, img.shape[1], img.shape[0],img.shape[1] * 3,     # 每行数据个数，3通道 所以width*3QImage.Format_RGB888)self.label_imgshow.setPixmap(QPixmap.fromImage(showImg))  # 展示图片

代码非常简单，就是先将numpy.array的数据转为QImage，再通过Qlabel控件的setPixmap将图像显示出来。每次更新显示时将opencv的图像数据作为参数，调用一次函数就行。

03 帧循环实现

接下来就是最复杂（其实超简单）的帧循环了。在窗口实例化时，将SSD300模型建立并导入训练好的权值，点击‘开始’后时开始帧循环检测（循环在点击‘开始’的槽函数中），点击‘结束’后结束帧循环（通过控制循环条件实现）。

下面详细介绍构造函数及“开始/结束”按钮点击的槽函数。

构造函数

功能：主要完成SSD的初始化以及一些依赖变量的初始化。

这里建议那些利用该方案来给自己搭建的网络添加界面的同学，建议将网络单独封装成类，界面类中使用时会非常便利。

def __init__(self, parent=None):super(MainWindow, self).__init__(parent)  # 父类初始化self.setupUi(self)      # 窗口‘穿衣服’，变成我们设计的样子# 初始化界面# 设置图片自适应显示self.label_imgshow.setScaledContents(True)# 创建一幅白色图片，在停止的时候显示self.img_none = np.ones((420, 720, 3), dtype=np.uint8)*255self.show_img(self.img_none)# 初始化SSD# 目标名称，按顺序self.obj_names = ['Aeroplane', 'Bicycle', 'Bird', 'Boat', 'Bottle','Bus', 'Car', 'Cat', 'Chair', 'Cow', 'Diningtable','Dog', 'Horse', 'Motorbike', 'Person', 'Pottedplant','Sheep', 'Sofa', 'Train', 'Tvmonitor']# 需要显示的目标list， 用于过滤self.include_class = self.obj_names# 导入权值文件，关联检测目标类别名self.ssd = SSD_test(weight_path='./ssd/weights/weights_SSD300.hdf5', class_nam_list=self.obj_names)# 摄像头索引号或者视频文件路径self.camera_index = 0      # 电脑连接的摄像头默认为0# opencv 支持 ip摄像头# self.camera_index = './Voc_test.avi'# 主循环flg，控制循环， False时循环停止self.video_flg = True

‘开始’点击槽函数

功能：获取图像数据流，之后开始帧循环检测

帧循环基本流程：读入图片–>预处理–>SSD检测–>处理检测结果–>结果绘制在图像上–>更新显示

@pyqtSlot()
def on_pushButton_start_clicked(self):# 获取图像数据流self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_index)# 判断数据流是否打开if self.cap.isOpened():# ‘开始’按钮设置为不可用# 以免二次误点造成错误self.pushButton_start.setEnabled(False)# 开始帧循环self.video_flg = Truewhile self.video_flg:# 按帧读取图像ret, self.img_scr = self.cap.read()# opencv中图像为BGR，这里转为RGB# 因为我的SSD训练时用的是RGB图像，顺序错误会影响检测准确性self.img_scr = cv2.cvtColor(self.img_scr, cv2.COLOR_BGR2RGB)# SSD检测self.preds = self.ssd.Predict(self.img_scr)# 对检测结果过滤self.preds = self.filter(self.preds, inclued_class=self.include_class)# 将检测结果绘制到图像self.img_scr = self.draw_img(self.img_scr, self.preds)# 将检测结果显示在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)# 更新显示图像self.show_img(self.img_scr)# 强制更新UI# 如果没有，界面就‘假死’了，因为一直处于循环里QApplication.processEvents()else:self.textEdit.setText('摄像头未打开！！！\n请检查')

‘结束’点击槽函数

功能：改变帧循环条件停止循环；为下一次开始做准备

@pyqtSlot()def on_pushButton_end_clicked(self):# 改变循环条件，停止循环self.video_flg = False# 显示空白图片self.show_img(self.img_none)# 清除TextEdit中的显示self.textEdit.clear()# 释放摄像头/数据流# 先判断是不是当前实例是不是有‘cap’成员# 防止摄像头已经释放完了，再次点击时报错if hasattr(self, 'cap'):# 释放摄像头self.cap.release()# 删除成员变量del self.cap# 将‘开始’设置为可以点击，为再开始做准备self.pushButton_start.setEnabled(True)