yolov9&pyside6 GUI实现目标检测系统v1.0

该项目是由微智启软件工作室基于yolov9目标检测+pyside6可视化界面库开发，将检测推理可视化，让检测变成更简单。

环境配置+运行

视频教程：

anaconda和pycharm加载项目视频教程： https://www.bilibili.com/video/BV1Q96NYkEQM/

项目环境依赖视频教程： https://www.bilibili.com/video/BV19ez1YREdF/

1、在anaconda新建独立环境

conda create -n yolo9 python=3.8

2、在新建的环境里面安装依赖

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3、右键运行wzq.py

说明:如果默认采用上面的pip安装依赖，默认会安装CPU版。 如需安装GPU版，可以卸载torch和torchvision再重新安装，安装代码如下：

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

功能

• 该系统采用yolov9-c模型，可以检测80个物体，如需自定义检测，可以利用yolov9官方源码训练权重来识别。
• 目前支持单图、多图（文件夹）、视频、摄像头检测
• 可以选择是否保存检测结果
• 支持动态调制置信度和iou的值
• 右侧会显示检测的个数以及检测的结果类别统计

视频演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1mJ4m1b7u1/?vd_source=cefeccaf83f573586d8360b3603f1de3

界面样式修改：

https://blog.51cto.com/wzqgzs/9845010