基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
简介
本项目是一个基于深度学习的动物识别系统，采用YOLOv5模型进行动物检测。系统支持图片、视频和摄像头的动物检测，并提供了一个清新简洁的界面。用户可以通过该系统快速识别和统计常见动物的数量，适用于野生动物监测、动物园管理等多种场景。
功能特点
- 多格式支持：支持图片、视频和摄像头画面的动物检测。
- 用户界面：提供了一个基于PyQt5的清新界面，操作简单直观。
- 用户管理：系统具备用户注册登录功能，便于管理和使用。
- 识别结果记录：识别结果会记录在界面表格中，方便查看和分析。
- 模型切换：支持多种检测模型的切换，满足不同需求。
系统演示
用户注册登录界面
系统设计了一个登录界面，用户可以注册账号和密码，然后进行登录。
图片识别
用户可以选择图片文件进行识别，系统会显示所有动物识别的结果，并可通过下拉选框查看单个动物的类别。
视频识别
用户可以选择视频文件进行识别，系统会自动解析视频逐帧识别动物，并将结果记录在右下角表格中。
技术实现
模型训练
系统基于YOLOv5模型进行训练，支持多种动物类别的识别。训练过程包括数据集准备、模型训练与预测等步骤。
界面设计
界面采用PyQt5进行设计，提供了友好的用户交互体验。界面美化工作细致，确保用户在使用过程中有良好的视觉感受。
使用教程
- 环境配置：确保安装了Python 3.8及以上版本，并配置好相关依赖包。
- 运行程序：运行主程序
runMain.py或LoginUI.py，启动系统。 - 测试功能：可以使用
testPicture.py和testVideo.py进行图片和视频的测试。
注意事项
- 请确保按照
requirements.txt文件中的要求配置Python依赖包的版本。 - 系统运行需要一定的计算资源，建议在性能较好的设备上运行。
致谢
感谢CSDN博客提供的详细教程和代码支持，本项目参考了相关文章和资源。
联系方式
如有任何问题或建议，欢迎通过以下方式联系：
- 邮箱：example@example.com
- 电话：123-456-7890
希望本项目能够帮助到您，感谢您的使用和支持！