基于深度学习的火焰检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
简介
本资源文件提供了一个基于深度学习的火焰检测系统，使用YOLOv5模型进行火焰识别。该系统支持图片、视频和摄像头的火焰检测，并提供了一个清新简洁的用户界面。系统通过PyQT设计了用户界面，允许用户管理和使用。此外，系统还提供了登录注册功能，方便用户进行管理和使用。
功能特点
- 多方式检测：支持图片、视频和摄像头的火焰检测。
- 实时显示：实时显示检测结果，并支持单个目标的标注和数据展示。
- 用户管理：提供登录注册功能，方便用户进行管理和使用。
- 界面设计：通过PyQT设计了清新简洁的用户界面。
- 模型训练：详细阐述了模型训练过程，包括数据集的构建、标注和模型训练。
使用方法
- 图片检测：选择图片文件进行识别，系统会显示所有火焰识别的结果，并可通过下拉选框查看单个火焰的结果。
- 视频检测：选择视频文件进行识别，系统会自动解析视频逐帧识别火焰，并将结果记录在右下角表格中。
- 摄像头检测：点击摄像头按钮后，系统进入准备状态，显示实时画面并开始检测画面中的火焰。
系统要求
- Python 3.8
- PyQT5
- OpenCV
- YOLOv5
安装与运行
- 下载本资源文件。
- 安装所需的Python依赖包，可以使用提供的requirements.txt文件进行安装。
- 运行主程序runMain.py或LoginUI.py启动系统。
注意事项
- 请确保按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。
- 运行界面的主程序为runMain.py和LoginUI.py。
- 测试图片脚本可运行testPicture.py，测试视频脚本可运行testVideo.py。
贡献与支持
如果您有任何建议或意见，欢迎在下方评论交流。感谢您的支持与关注！
希望本资源文件能帮助您在火焰检测领域取得突破，感谢您的使用！