-m PyQt5.uic.pyuic $FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py

$FileDir$

from PyQt5.QtWidgets import *					#這兩個是pyqt5常用的庫
from PyQt5.QtGui import QIcon, QPixmap			#可以滿足小白大多數(shù)功能
import os					#這兩個是其他的庫
import sys					#可以完成一些打開文件保存文件的功能
from yolov3 import train, predict			#這是我自己將yolov3模型整體放在我項目的子文件夾中，從中調用我的訓練和預測函數(shù)

# 創(chuàng)立一個主界面，并保持它，從各種按鈕或者組件中接受信號完成界面功能，相當于無限循環(huán)
# 只有選擇退出后才會關掉程序退出循環(huán)
if __name__ == '__main__':
 app = QApplication(sys.argv)
 mc = MyClass()		#這里相當于實例化一個主界面，myclass是自己定義的主界面類
 sys.exit(app.exec_())		#監(jiān)聽退出，如果選擇退出，界面就會關掉

class MyClass(QWidget):
 def __init__(self):
 super().__init__()		#繼承父類
 self.initUI()			#自己定義的函數(shù)，初始化類界面，里面放著自己各種定義的按鈕組件及布局
 self.child_window = ChildClass()		#子界面的調用，本質和主界面一樣是一個類，在這里將其聲明為主界面的成員

 def initUI(self):
 self.setWindowTitle("COC缺陷檢測")		#設置界面名稱
 # self.setWindowIcon(QIcon("iconimg/zhou.png"))		#設計界面的圖標，圖片放在項目文件夾的子文件夾里就不會出錯，名字也要對應
 self.resize(350, 200)		#設置界面大小
 self.TModelSelectSignal = [0, 0] #選擇按鈕對應的模型
 self.TModel= [0, 0]   #表示已經訓練好的模型編號

 myframe = QFrame(self) #實例化一個QFrame可以定義一下風格樣式，相當于一個框架，可以移動，其內部組件也可以移動
 btn2 = QPushButton("開始訓練模型", self)		#定義一個按鈕，括號里需要一個self，如果需要在類內傳遞，則應該定義為self.btn2
 btn2.clicked.connect(self.TestModel)	#將點擊事件與一個函數(shù)相連，clicked表示按鈕的點擊事件，還有其他的功能函數(shù)，后面連接的是一個類內函數(shù)，調用時無需加括號
 btn3 = QPushButton("上傳數(shù)據(jù)集", self)
 btn3.clicked.connect(self.DataExplorerSelect) #連接一個選擇文件夾的函數(shù)
 btn5 = QPushButton("退出程序", self)
 btn5.clicked.connect(self.close)	#將按鈕與關閉事件相連，這個關閉事件是重寫的，它自帶一個關閉函數(shù)，這里重寫為點擊關閉之后會彈窗提示是否需要關閉
 btn6 = QPushButton("檢測", self)
 btn6.clicked.connect(self.show_child) #這里將聯(lián)系彈出子界面函數(shù)，具體彈出方式在函數(shù)里說明

 combol1 = QComboBox(myframe) #定義為一個下拉框，括號里為這個下拉框從屬的骨架（框架)
 combol1.addItem("   選擇模型")	#添加下拉選項的文本表示，這里因為沒有找到文字對齊方式，所以采用直接打空格，網(wǎng)上說文字對齊需要重寫展示函數(shù)
 combol1.addItem("   YOLOv3")
 combol1.addItem("   YOLOv4")
 combol1.activated[str].connect(self.TModelSelect)	#|--將選擇好的模型序號存到模型選擇數(shù)組里
 													#|--后面的訓練函數(shù)會根據(jù)這個數(shù)組判斷需要訓練哪個模型
															#|--[str]表示會將下拉框里的文字隨著選擇信號傳過去
															#|--activated表示該選項可以被選中并傳遞信號
 vlo = QVBoxLayout() #創(chuàng)建一個垂直布局，需要將需要垂直布局的組件添加進去
 vlo.addWidget(combol1) 	#添加相關組件到垂直布局里
 vlo.addWidget(btn3)
 vlo.addWidget(btn2)
 vlo.addWidget(btn6)
 vlo.addWidget(btn5)
 vlo.addStretch(1)	#一個伸縮函數(shù)，可以一定程度上防止界面放大之后排版不協(xié)調
 hlo = QVBoxLayout(self)	#創(chuàng)建整體框架布局，即主界面的布局
 hlo.addLayout(vlo)	#將按鈕布局添加到主界面的布局之中
 hlo.addWidget(myframe)	#將框架也加入到總體布局中，當然也可以不需要這框架，直接按照整體框架布局來排版
 #之所以這里有這個myframe，是因為嘗試過很多種布局，其中一個布局就是將其他組件都放到這個myframe中，移動這個myframe
 #其里面的組件布局相對位置不會改變，后面又嘗試了多種布局，所以這個myframe最后里面其實就剩下一個下拉框
 self.show() #顯示主界面

 def DataExplorerSelect(self):
 path = r'D:\pycharm\QTYOLOV3\yolov3\VOCdevkit\VOC2007'
 os.system("explorer.exe %s" % path)

 def show_child(self):
 TModel1 = self.TModel					#|--這是子界面的類內函數(shù)
 self.child_window.GetTModel(TModel1)	#|--將訓練好的模型序號傳到子界面的類內參數(shù)里面
 self.child_window.show()		#|--子界面相當于主界面的一個類內成員
 								#|--但是本質還是一個界面類，也有show函數(shù)將其展示

 def TModelSelect(self, s):		#s是形參，表示傳回來的選中的選項的文字
 if s == '   YOLOv3':
  self.TModelSelectSignal[0] = 1		#如果選中的是YOLOv3-COC就將第一位置1
  # print(self.TModelSelectSignal[0])
 elif s == '   YOLOv4':
  self.TModelSelectSignal[1] = 1		#如果選中的是YOLO-Efficientnet就將第二位置1
  # print(self.TModelSelectSignal[1])

 def TestModel(self):
 if self.TModelSelectSignal[0] == 1:
  train.run()
  self.TModelSelectSignal[0] = 0
 else:
  print("沒有該模型")

 def closeEvent(self, event):
 result = QMessageBox.question(self, "提示：", "您真的要退出程序嗎", QMessageBox.Yes|QMessageBox.No, QMessageBox.Yes)
 if result == QMessageBox.Yes:
  event.accept()
 else:
  event.ignore()

class ChildClass(QWidget):
 def __init__(self):
 super().__init__()
 self.initUI()
 self.TModel = []	#用來接收主界面的訓練好的模型的序號
 self.openfile_name_image = ''	#存儲原始圖像的地址
 self.result_name_image = ''		#存儲檢測好的圖像的地址

 def initUI(self):
 self.resize(1100, 450)	#縮放界面大小
 self.setWindowTitle("目標檢測")	#設置界面標題
 # self.setWindowIcon(QIcon("iconimg/zhou.png"))		#設置界面圖標
 self.PModelSelectSignal = [0, 0]	#設置需要預測模型的序號，在下拉框里選擇

 myframe = QFrame(self)
 self.label1 = QLabel("檢測模型", self)
 combol1 = QComboBox(myframe)
 combol1.addItem("選擇檢測模型")
 combol1.addItem("YOLOV3")
 combol1.addItem("YOLOV4")
 combol1.activated[str].connect(self.PModelSelect)	#鏈接預測模型序號選擇函數(shù)
 btn1 = QPushButton("選擇檢測圖片", self)
 btn1.clicked.connect(self.select_image)		#鏈接檢測圖片選擇函數(shù)，本質是打開一個文件夾

 btn2 = QPushButton("開始檢測", self)
 btn2.clicked.connect(self.PredictModel)		#鏈接預測模型函數(shù)

 self.label2 = QLabel("", self) 			#創(chuàng)建一個label，可以存放文字或者圖片，在這里是用來存放圖片，文本參數(shù)為空就會顯示為空，留出空白區(qū)域，選擇好圖片時會有函數(shù)展示圖片
 self.label2.resize(400, 400)
 self.label3 = QLabel("", self)
 self.label3.resize(400, 400)
 label4 = QLabel("      原始圖片", self)		#用來放在圖片底部表示這是哪一種圖片
 label5 = QLabel("      檢測圖片", self)
 vlo2 = QHBoxLayout()		#創(chuàng)建一個子布局，將圖片水平排放
 vlo2.addWidget(label4)
 vlo2.addWidget(label5)

 vlo = QHBoxLayout()		#創(chuàng)建一個子布局，將按鈕水平排放
 vlo.addStretch()
 vlo.addWidget(self.label1)
 vlo.addWidget(combol1)
 vlo.addWidget(btn1)
 vlo.addWidget(btn2)
 vlo.addStretch(1)

 vlo1 = QHBoxLayout()	#創(chuàng)建一個水平布局，將兩個提示標簽豎直排放
 vlo1.addWidget(self.label2)
 vlo1.addWidget(self.label3)

 hlo = QVBoxLayout(self)		#創(chuàng)建一個總的垂直布局，將三個子布局垂直排放
 hlo.addLayout(vlo)
 hlo.addLayout(vlo1)
 hlo.addStretch(1)
 hlo.addLayout(vlo2)
 hlo.addStretch(0)
 hlo.addWidget(myframe)

 def GetTModel(self, a):
 self.TModel = a

 def closeEvent(self, event):
 result = QMessageBox.question(self, "提示：", "您真的要退出程序嗎", QMessageBox.Yes | QMessageBox.No, QMessageBox.Yes)
 if result == QMessageBox.Yes:
  event.accept()
 else:
  event.ignore()

 def select_image(self):
 self.openfile_name_image, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "選擇照片文件",
        r"./yolov3/imgtest/")
 	#彈出一個對話窗，是一個文件夾，可以選擇一個文件然后返回地址到 self.openfile_name_image中
 print('加載照片文件地址為：' + str(self.openfile_name_image))
 self.label2.setPixmap(QPixmap(str(self.openfile_name_image))) #將選中的文件名字傳入QPixmap（）中，括號內為文件地址，就會讀取這個圖片
 self.label2.resize(300, 400)
 self.label2.setScaledContents(True)	#表示這個label可以可以自適應窗口大小，可以讓圖片隨窗口大小而變化

 def PModelSelect(self, s):
 if s == 'YOLOV3':
  if self.TModel[0] == 1:
  self.PModelSelectSignal[0] = 1
  self.PModelSelectSignal[1] = 0
  print(self.PModelSelectSignal[0])
  else:
  print("模型YOLOV3未訓練")	##如果已經訓練好的模型數(shù)組里對應的位置為0，則表示該模型未訓練
  self.PModelSelectSignal[1] = 0		#同時也要講模型選擇信號清零，以便下次可以繼續(xù)選擇賦值
 elif s == 'YOLOV4':
  if self.TModel[1] == 1:
  self.PModelSelectSignal[1] = 1
  self.PModelSelectSignal[0] = 0
  print(self.PModelSelectSignal[1])
  else:
  print("模型YOLOV4未訓練")
  self.PModelSelectSignal[0] = 0

 def PredictModel(self):
 if self.PModelSelectSignal[0] == 1:
  predict.predict(self.openfile_name_image)	#將需要預測的圖片傳入導入的預測函數(shù)
 elif self.PModelSelectSignal[1] == 1:
  print('YOLOV4正在檢測') #這里應該放入另外一個模型
 else:
  print('沒有該模型')
 a = self.openfile_name_image
 a = a.split('/')	#將預測圖片里的編號分離出來
 a = './yolov3/imgtestresult/' + a[-1]	#將指定路徑與圖片編號組合，即可得到預測好的圖片的路徑
 self.label3.setPixmap(QPixmap(a))	#直接讀取預測好的圖片
 self.label3.resize(300, 400)
 self.label3.setScaledContents(True)
 print(a)