本项目基于PyQt5构建了一个支持图像、视频和摄像头目标检测的图形界面系统，集成了YOLOv5/YOLOv8深度学习模型。系统具备单图识别、批量处理、视频分析、实时摄像头检测等功能，支持结果导出为Excel表格。提供完整Python源码、详细环境配置指南和数据集（含标注文件），适用于学习或二次开发。项目亮点包括模块化设计、模型可扩展性及流畅的用户交互体验，适合作为课程设计或毕业设计参考。

本项目基于PyQt5构建了简洁易用的图形用户界面，支持用户选择本地图片或视频进行目标检测。系统界面美观，交互流畅，具备良好的用户体验。项目附带完整的 Python 源码和详细的使用说明，适合学生进行学习或有一定 Python 基础的开发者，参考与二次开发。您可以在文末获取完整的代码资源文件。✨ 项目亮点🔧包括pyqt5界面、后台检测逻辑、模型加载等模块🧠源代码，支持个人添加改进、模型修改等🚀

本文介绍了一个基于PyQt5和YOLOv5/YOLOv8的水稻虫害检测系统。该系统具有图形化界面，支持图片、视频、摄像头等多种输入源的目标检测，可批量处理文件夹图像，并导出检测结果为表格文件。项目提供完整代码、环境配置指南和训练数据集，包含GPU/CPU两种安装方案。系统采用YOLO系列算法，通过SPP特征提取和多尺度检测提升性能，支持模型扩展和二次开发。适用于学生项目、毕业设计或实际应用场景。

本项目基于PyQt5构建了一个图形用户界面系统，支持图像、视频及摄像头输入的目标检测功能。系统采用YOLOv5深度学习模型，具备单图识别、批量处理、视频分析和实时检测等核心功能，并支持结果导出为Excel表格。项目包含完整的Python源码、详细使用说明及环境配置文档，适合学习和二次开发。系统亮点包括模块化设计、模型扩展性和流畅的用户体验，可用于课程设计或毕业项目展示。环境配置提供CPU/GPU双

本文介绍了一个基于PyQt5和YOLOv5/YOLOv8的目标检测系统，支持图像、视频和摄像头输入的实时检测。系统采用Python 3.8开发，包含完整的图形界面、模型训练代码和详细文档，支持GPU加速和多种数据增强策略。项目亮点包括：支持多种输入源检测、结果导出为Excel、目标类别筛选等功能，并提供预训练模型和数据集。系统采用YOLOv5s模型，通过SPP模块和多尺度特征提取提高检测性能，适合

本项目基于PyQt5开发了一个番茄病害检测系统，支持图片、视频、摄像头多种输入源的目标检测功能。系统采用YOLOv5算法，通过深度学习模型实现病害识别，具备单张图片识别、文件夹批量处理、视频逐帧分析、实时摄像头检测等功能，并可导出检测结果为Excel表格。项目提供完整Python源码、详细环境配置文档和训练好的模型，支持二次开发。系统界面友好，包含数据增强、多尺度特征提取等优化策略，适用于教学演示

基于PyQt5的目标检测系统，支持图片、视频及摄像头输入，具备深度学习模型扩展能力。系统提供完整Python源码，包含PyQt5界面、检测逻辑和模型加载模块，支持结果导出为Excel。采用YOLOv5算法，优化检测性能，支持批量处理和自定义目标筛选。项目附带环境配置指南和数据集说明，适合学习和二次开发。

摘要 本项目基于PyQt5构建了一个支持图像、视频和摄像头输入的目标检测系统，采用YOLOv5深度学习模型实现高精度识别。系统具备六大核心功能：单图识别、批量文件夹处理、视频分析、实时摄像头检测、结果导出（Excel格式）以及目标类别筛选。项目提供完整Python源码、详细环境配置文档和预训练模型，支持GPU加速和二次开发。系统界面友好，交互流畅，适用于学术研究、课程设计或个人项目展示。配套资源包

本项目基于PyQt5构建了一个布料瑕疵检测系统，支持图片、视频、摄像头等多种输入源的目标检测功能。系统采用YOLOv5算法，具备模型训练和推理能力，可实时显示检测结果并导出为Excel表格。项目提供完整的Python源码、详细的环境配置文档和数据集，支持GPU加速。系统界面友好，包含单图识别、批量处理、视频分析等核心功能，适合毕业设计或二次开发。配套资源包含训练好的模型、安装教程和视频演示，帮助用

本项目基于PyQt5开发了一个图形化动物检测识别系统，支持图片、视频、摄像头等多种输入源的目标检测功能。系统采用YOLOv5/YOLOv8深度学习模型，具备批量处理、结果导出、目标筛选等实用特性。项目提供完整的Python源码、环境配置指南和训练好的模型，包含详细的数据集制作说明和模型训练参数。系统界面友好，检测精度高，适合作为毕业设计或课程项目展示，也可用于二次开发。配套资源包含安装教程视频和常