QT+Opencv+yolov5实现监测，QT、OpenCV与YOLOv5结合实现智能监测

摘要：，，本研究利用QT、OpenCV和YOLOv5技术实现监测应用。QT提供用户界面和应用程序框架，OpenCV处理图像和计算机视觉任务，而YOLOv5作为目标检测算法，能快速准确地识别图像中的物体。结合这三项技术，可构建高效、实时的监测系统，适用于多种场景，如安全监控、工业检测等。

仓库链接：https://gitee.com/wangyoujie11/qt_yolov5.git

一、项目概述

本项目利用QT、OpenCV和YOLOv5技术实现了一个监测功能，通过加载YOLOv5模型，实现对图像或视频的实时监测。

二、环境配置

1、OpenCV配置

将OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64文件夹放置在一个自定义目录下，我的路径如下：

（请在此处插入OpenCV文件夹路径的图片）

随后，编辑系统环境变量以确保OpenCV路径的正确配置。

（请在此处插入编辑系统环境变量的图片）

2、工程配置

根据项目需求，更改工程的相关配置。

（请在此处插入工程配置的图片）

三、运行程序

按照以下步骤运行程序：

1、加载模型

（请在此处插入加载模型的图片）

2、打开文件进行测试

加载图片或视频，直接进行推理，对于视频，点击“开始检测”进行推理。

（请在此处插入测试流程的图片）

四、补充说明

该项目仅使用CPU进行推理，视频检测可能会出现卡顿现象，后续会考虑增加GPU支持以提升检测速度，该项目基于某位大佬的项目，并提供了参考链接供进一步学习：

参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV13S4y1c7ea/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=85763a97844d5b0e829b6a756a4c651c

为了更直观地了解项目流程和细节，建议查看上述参考链接中的视频教程。