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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、YOLOv8算法、PyQt5界面设计、OpenCV、保存数据、导出数据
数据集（20G）：
数据集总共包含以下类别，且已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。总共有9千多张数据集，161种类别，基本上包含了遇到的绝大部分交通标志的类别了。

2、项目界面

（1）上传图片检测识别----限速30

（2）上传图片检测识别----限速50

（3）上传视频检测识别

（4）上传视频检测识别

（5）上传视频检测识别

（6）上传视频检测识别

（7）摄像头实时检测识别–限速80

（8）界面设计

（9）导出数据

3、项目说明

技术栈：
Python语言、YOLOv8算法、PyQt5界面设计、OpenCV、保存数据、导出数据
数据集（20G）：
数据集总共包含以下类别，且已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。总共有9千多张数据集，161种类别，基本上包含了遇到的绝大部分交通标志的类别了。

4、核心代码

import ctypes
from datetime import datetime
import time
import sys

import xlwt
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal, Qt, QUrl
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QButtonGroup, QComboBox, QMessageBox
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtGui import QBrush, QColor, QFont, QDesktopServices, QIcon

from UI import Ui_MainWindow

from PyQt5 import QtGui
from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QDesktopServices

import cv2
import os
import numpy as np

root = os.getcwd()
sys.path.append(os.path.join(root, 'ultralytics'))

from YAML.parser import get_config
from tools import draw_info
from inferer import YOLOV8_infer

# 任务栏图标
winapi = ctypes.windll.shell32
winapi.SetCurrentProcessExplicitAppUserModelID("myappid")


class HyperLink(object):
    '''
    超链接控制
    '''

    def __init__(self, MyMainWindow, cfg):
        MyMainWindow.label_csdn.setOpenExternalLinks(True)  # 允许打开外部链接
        MyMainWindow.label_csdn.setCursor(Qt.PointingHandCursor)  # 更改光标样式
        # 设置网址超链接
        url_blog = QUrl("")
        MyMainWindow.label_csdn.setToolTip(url_blog.toString())
        # 博客点击
        MyMainWindow.label_csdn.mousePressEvent = lambda event: self.open_url(
            url_blog) if event.button() == Qt.LeftButton else None

        MyMainWindow.label_mbd.setOpenExternalLinks(True)  # 允许打开外部链接
        MyMainWindow.label_mbd.setCursor(Qt.PointingHandCursor)  # 更改光标样式
        # 设置网址超链接
        url_mbd = QUrl("")
        MyMainWindow.label_mbd.setToolTip(url_blog.toString())
        # 博客点击
        MyMainWindow.label_mbd.mousePressEvent = lambda event: self.open_url(
            url_mbd) if event.button() == Qt.LeftButton else None

        MyMainWindow.label_tb.setOpenExternalLinks(True)  # 允许打开外部链接
        MyMainWindow.label_tb.setCursor(Qt.PointingHandCursor)  # 更改光标样式
        # 设置网址超链接
        url_tb = QUrl("")
        MyMainWindow.label_tb.setToolTip(url_blog.toString())
        # 博客点击
        MyMainWindow.label_tb.mousePressEvent = lambda event: self.open_url(
            url_tb) if event.button() == Qt.LeftButton else None

    # 打开超链接
    def open_url(self, url):
        QDesktopServices.openUrl(url)

    # 设置label不可见
    def label_invalid(self):
        MyMainWindow.label_csdn.setVisible(False)
        MyMainWindow.label_mbd.setVisible(False)
        MyMainWindow.label_tb.setVisible(False)


class MyMainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self, cfg=None):
        super().__init__()
        self.results = None
        self.result_img_name = None
        self.setupUi(self)
        # 加载超链接
        HyperLink(self, cfg)
        if cfg.CONFIG.MODE != "mbd":
            self.label_csdn.setVisible(False)
            self.label_mbd.setVisible(False)
            self.label_tb.setVisible(False)
        # 修改table的宽度
        self.update_table_width()
        self.start_type = None
        self.img = None
        self.img_path = None
        self.video = None
        self.video_path = None
        # 绘制了识别信息的frame
        self.img_show = None
        # 是否结束识别的线程
        self.start_end = False
        self.sign = True

        self.worker_thread = None
        self.result_info = None

        # 获取当前工程文件位置
        self.ProjectPath = os.getcwd()
        self.selected_text = '所有目标'
        run_time = datetime.now().strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S")
        # 保存所有的输出文件
        self.output_dir = os.path.join(self.ProjectPath, 'output')
        if not os.path.exists(self.output_dir):
            os.mkdir(self.output_dir)
        result_time_path = os.path.join(self.output_dir, run_time)
        os.mkdir(result_time_path)
        # 保存txt内容
        self.result_txt = os.path.join(result_time_path, 'result.txt')
        with open(self.result_txt, 'w') as result_file:
            result_file.write(str(['序号', '图片名称', '录入时间', '识别结果', '目标数目', '用时', '保存路径'])[1:-1])
            result_file.write('\n')

        # 保存绘制好的图片结果
        self.result_img_path = os.path.join(result_time_path, 'img_result')
        os.mkdir(self.result_img_path)
        # 默认选择为所有目标
        self.comboBox_value = '所有目标'

        self.number = 1
        self.RowLength = 0
        self.consum_time = 0
        self.input_time = 0

        # 打开图片
        self.pushButton_img.clicked.connect(self.open_img)
        # 打开文件夹
        self.pushButton_dir.clicked.connect(self.open_dir)
        # 打开视频
        self.pushButton_video.clicked.connect(self.open_video)

        # 绑定开始运行
        self.pushButton_start.clicked.connect(self.start)
        # 导出数据
        self.pushButton_export.clicked.connect(self.write_files)

        self.comboBox.activated.connect(self.onComboBoxActivated)
        self.comboBox.mousePressEvent = self.handle_mouse_press

        # 表格点击事件绑定
        self.tableWidget_info.cellClicked.connect(self.cell_clicked)

    def update_table_width(self):
        # 设置每列宽度
        column_widths = [50, 220, 120, 200, 80, 80, 140]
        for column, width in enumerate(column_widths):
            self.tableWidget_info.setColumnWidth(column, width)

    # 连接单元格点击事件
    def cell_clicked(self, row, column):
        result_info = {}
        # 判断此行是否有值
        if self.tableWidget_info.item(row, 1) is None:
            return
        # 图片路径
        self.img_path = self.tableWidget_info.item(row, 1).text()
        # 识别结果
        self.results = eval(self.tableWidget_info.item(row, 3).text())
        # 保存路径
        self.result_img_name = self.tableWidget_info.item(row, 6).text()
        self.img_show = cv2.imdecode(np.fromfile(self.result_img_name, dtype=np.uint8), -1)
        box = self.results[0][2]
        score = self.results[0][1]
        cls_name = self.results[0][0]
        result_info['label_xmin_v'] = int(box[0])
        result_info['label_ymin_v'] = int(box[1])
        result_info['label_xmax_v'] = int(box[2])
        result_info['label_ymax_v'] = int(box[3])
        result_info['score'] = score
        result_info['cls_name'] = cls_name
        self.get_comboBox_value(self.results)
        self.show_all(self.img_show, result_info)

    def handle_mouse_press(self, event):
        if event.button() == Qt.LeftButton:
            self.sign = False
            # 清空列表
            self.comboBox.clear()
            if type(self.comboBox_value) == str:
                self.comboBox_value = [self.comboBox_value]
            self.comboBox.addItems(self.comboBox_value)
        QComboBox.mousePressEvent(self.comboBox, event)

    def onComboBoxActivated(self):
        self.sign = True
        self.selected_text = self.comboBox.currentText()
        result_info = {}
        lst_info = []
        box = []
        # 所有目标，默认显示结果中的第一个
        if self.selected_text == '所有目标':
            if len(self.results) == 0:
                return
            box = self.results[0][2]
            score = self.results[0][1]
            cls_name = self.results[0][0]
            lst_info = self.results
        else:
            for bbox in self.results:
                box = bbox[2]
                cls_name = bbox[0]
                score = bbox[1]
                lst_info = [[cls_name, score, box]]
                if self.selected_text == cls_name:
                    break
        if len(box) == 0:
            return
        result_info['label_xmin_v'] = int(box[0])
        result_info['label_ymin_v'] = int(box[1])
        result_info['label_xmax_v'] = int(box[2])
        result_info['label_ymax_v'] = int(box[3])
        result_info['score'] = score
        result_info['cls_name'] = cls_name

        self.img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.img_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

        self.img_show = draw_info(self.img, lst_info)
        self.show_all(self.img_show, result_info)

    def resize_with_padding(self, image, target_width, target_height, padding_value=None):
        # 原始图像大小
        if padding_value is None:
            padding_value = [190, 162, 129]
        original_height, original_width = image.shape[:2]

        # 计算宽高比例
        width_ratio = target_width / original_width
        height_ratio = target_height / original_height

        # 确定调整后的图像大小和填充大小
        if width_ratio < height_ratio:
            new_width = target_width
            new_height = int(original_height * width_ratio)
            top = (target_height - new_height) // 2
            bottom = target_height - new_height - top
            left, right = 0, 0
        else:
            new_width = int(original_width * height_ratio)
            new_height = target_height
            left = (target_width - new_width) // 2
            right = target_width - new_width - left
            top, bottom = 0, 0

        # 调整图像大小并进行固定值填充
        resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))
        padded_image = cv2.copyMakeBorder(resized_image, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT,
                                          value=padding_value)

        return padded_image

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