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【树莓派入门系列】6 树莓派运行 yolov5 图形界面识别图片
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树莓派运行YOLOV5项目 树莓派运行图形界面
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0. 首页 1. 前期准备工作 2. 配置树莓派系统 3. 安装测试opencv 4. 安装测试torch & torchvision 5. 测试yolov5项目 6. 树莓派运行 yolov5 图形界面 7. 快速配置环境 详细教程1.安装 pyqt5 提供图像界面支持 如图所示，进入项目文件夹，运行 window.py 界面文件会报错 cd ylolv5-mask-42-master python3 window.py
/home/pi/.local/lib/python3.9/sitepackages/torchvision/io/image.py:13:Userlwarning : Failed to load image Python extension :warn(f"Failed to load image Python extension: {e}") 这个报错是因为 torch 与 torchvision 的版本不匹配导致的，如果你也有请参考这里 点击跳转 卸载 4.5.5 版本 pip3 uninstall opencv-python3重新安装 4.5.1 版本 sudo apt-get install python3-opencv你也可以通过其他方式安装，总之注意版本，如果你还报错，可以参考这里 点击跳转
到此图形界面就可以运行啦，记得点个赞哦 ~ 猜你需要上一篇：yolov5环境测试 点击跳转 下一篇：获取配置好环境的树莓派系统 点击跳转 |
安装 pyqt5
到此安装完成，再次运行界面文件依然有报错，我这里有两个报错
现在剩下一个错误了，如果你一直跟的我的教程，那应该和我一样，是因为 opencv 版本太高导致的，我们之前安装的是 4.5.4 版本，只需要重新安装 4.5.1 版本就不报错了 
2. 替换较高版本的 opencv
3. 启动识别窗口
如果不出意外的话，肯定是出意外了 
这个报错的原因很简单，提示找不到模型文件 best.pt ,我们的模型文件在 /home/pi/yolov5-mask-42-master/pretrained 路径下，一共有三个预训练的模型，这里我们使用最小的 yolov5s.pt 模型 
我们复制这个模型到刚才报错的路径，/home/pi/yolov5-mask-42-master/runs/train/exp_yolov5s/weights 然后把模型文件名修改为 best.pt 
这里如果你有自己的模型的话可以使用自己的模型哦，下面再次启动
点击上传图片，这里的图片是项目里面自带的，在 /home/pi/yolov5-mask-42-master/data/images 路径下，当然你也可以使用自己的图片 
这个是视频识别功能，当然 ，树莓派肯定带不动，还需要优化模型，这里我就不演示啦 
这个项目是 大佬 肆十二 开源的项目 手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程 点击跳转【本文地址】