一、選擇YOLOv5s模型

?YOLOv5：YOLOv5 是一個輕量級的目標檢測模型，它在 YOLOv4 的基礎上進行了進一步優化，使其在保持較高檢測精度的同時，具有更快的推理速度。YOLOv5 的網絡結構更加靈活，可以根據不同的需求選擇不同大小的模型，如 YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l 和 YOLOv5x，分別對應不同的模型復雜度和性能。

二、設計PyQt界面

三、槽函數綁定信號

界面注冊函數

    def register(self):connect=sqlite3.connect('register.db')cursor=connect.cursor()user_id=self.lineEdit.text()password=self.lineEdit_2.text()confirm=self.lineEdit_3.text()if password==confirm and user_id and password:sql='insert into user (user_id, password) values (?, ?)'cursor.execute(sql,(user_id,password))connect.commit()cursor.close()connect.close()QMessageBox.information(self,"提示","注冊成功")elif password!=confirm:QMessageBox.information(self,"提示","兩次密碼不一致，請重新輸入！")else:QMessageBox.information(self, "提示", "信息輸入錯誤，請重新輸入！")

用的數據庫是sqlite3，直接import sqlite3，用起來比較方便。

點擊登錄按鈕，就會調用detect函數，在數據庫里查找信息匹配，判斷賬號和密碼是否對應。

    #打開檢測界面def detect(self):connect=sqlite3.connect('register.db')cursor=connect.cursor()user_id=self.lineEdit.text()password=self.lineEdit_2.text()if user_id and password:sql='select  user_id,password from user where user_id=? and password=?'cursor.execute(sql,(user_id,password))connect.commit()data=cursor.fetchall()if data:self.close()DetectWin.show()else:QMessageBox.information(self,"提示","用戶名或者密碼錯誤，請重新輸入")cursor.close()connect.close()else:QMessageBox.information(self,"提示","存在未輸入項")

對應的話就會登錄到檢測界面

檢測界面有四個按鈕：加載模型、加載數據、開始檢測、攝像頭檢測。

點擊加載模型按鈕，就會打開文件夾模型的路徑。然后選擇訓練好的模型。

點擊加載數據按鈕，就會打開數據存放路徑的文件夾，選擇的數據可以是視頻、可以是圖片。

點擊開始檢測按鈕，就會調用YOLOv5自帶的detect.py代碼，模型是你訓練好的模型，然后就會開始檢測，檢測結果直接顯示在界面右邊，打開輸出文件夾，里面是檢測結果圖片或者視頻。

點擊攝像頭檢測，就會調用電腦攝像頭然后開始識別物體，檢測結果直接實時顯示在界面右邊。

三、運行效果展示

?四、源碼和環境配置

價格可談，幫你配置環境和代碼運行成功，不局限于水果檢測，各種檢測合適的話都可接