基于yolov11+pyqt5通用检测系统框架设计

YOLOv11目标检测系统

这是一个基于YOLOv11和PyQt5开发的目标检测系统，具有美观的登录界面和功能完善的检测界面。

功能特点

登录界面

在这里插入图片描述

• 现代化的科技风格界面设计
• 支持用户名和密码验证
• 密码显示/隐藏切换功能
• 登录失败时的错误提示
• 支持回车键快速登录
• 默认用户名和密码：admin/admin

检测界面

在这里插入图片描述

• 支持图片、视频和摄像头实时检测
• 左侧控制面板，包含：
  • 检测模式选择（图片/视频/摄像头）
  • 置信度阈值调节（0-1）
  • IOU阈值调节（0-1）
• 右侧显示区域，包含：
  • 原始图像/视频显示
  • 检测结果图像/视频显示
  • 实时检测信息（检测总数、平均置信度、检测类别）
• 检测信息实时更新
• 支持停止检测功能

环境要求

• Python 3.8+
• PyQt5
• OpenCV
• YOLOv11
• 其他依赖包（见requirements.txt）

安装步骤

克隆或下载项目代码

安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

下载YOLOv11模型文件（默认使用YOLOv11n.pt）

运行流程

启动程序：

python main.py

登录系统：

• 输入用户名：admin
• 输入密码：admin
• 点击登录按钮或按回车键

使用检测系统：

• 选择检测模式（图片/视频/摄像头）
• 调节检测参数（置信度/IOU阈值）
• 查看检测结果
• 需要停止时点击"停止检测"按钮

文件结构

• main.py: 程序入口文件
• login.py: 登录界面实现
• detector.py: 检测界面实现
• requirements.txt: 项目依赖包列表
• icons/: 图标资源文件夹
• YOLOv11n.pt: YOLOv11模型文件

注意事项

1. 首次运行需要下载YOLOv11模型文件
2. 使用摄像头检测时需要确保摄像头可用
3. 视频检测支持常见视频格式
4. 检测参数可以根据需要实时调整

开发说明

• 使用PyQt5构建图形界面
• 采用YOLOv11进行目标检测
• 使用OpenCV处理图像和视频
• 界面设计采用现代化的科技风格

更新日志

v1.0.0

• 初始版本发布
• 实现基本登录和检测功能
• 支持图片、视频和摄像头检测
• 添加参数调节功能