嘿，小伙伴儿们！今天咱们聊聊深度学习目标检测的UI界面，特别是那交通标志检测识别的“魔法”。你想要把酷炫的算法塞进一个漂亮的界面里？没问题，PyQt5走起！不过，别急，先听我给你挖几个坑，让你躲着点儿。

首先，你可能会遇到图片颜色“突变”的问题，比如红色变蓝色。别慌，这多半是图像通道在搞鬼。咱们只需要把Format_RGB888改成Format_BGR888，图片颜色就正常了，简单吧？

再有，当你直接读取截图的PNG图片时，可能会出现乱码。这时候，别急着砸键盘。先用OpenCV把图片保存一下，再加载回来，问题就能迎刃而解，是不是有点像“重启试试”？

好了，现在你是不是觉得自己也能做个小黑客了？别急着得意，深度学习的世界可不止这些“小把戏”。你还可以想想，如何优化检测速度？GPU是不是你的救星？或者，UI界面怎么做得更人性化，让用户一眼就能看出交通标志的“秘密”？

总之，深度学习目标检测UI界面的开发，就像是在玩一场“解谜游戏”。每解决一个问题，你都会离成功更近一步。所以，别怕遇到坑，勇敢地跳下去，说不定下面藏着的是宝藏呢！

深度学习目标检测ui界面-交通标志检测识别

为了将算法封装起来，博主尝试了实验pyqt5的上位机界面进行封装，其中遇到了一些坑举给大家避开。这里加载的训练模型参考之前写的博客：
自动驾驶目标检测项目实战(一)—基于深度学习框架yolov的交通标志检测

效果

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加载一张交通标志图片

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测试使用cpu跑的，使用gpu的话检测速度会更快。

过程

主要包括检测代码和界面代码：

我们只需要将检测完的图片在界面显示即可，但是这样遇到一些问题：

（1）QtGui.QImage加载图片时，图片的红色变成蓝色，解决方法：一开始猜想是图像通道问题，于是把：

 _image = QtGui.QImage(self.img_defect[:], self.img_defect.shape[1], self.img_defect.shape[0],self.img_defect.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_RGB888) 

中的Format_RGB888改为Format_BGR888，即：

 _image = QtGui.QImage(self.img_defect[:], self.img_defect.shape[1], self.img_defect.shape[0],self.img_defect.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_BGR888) 

就可以正常显示图片的颜色。

（2）另外，如何使用以下代码直接读取截图的png图片时，图片会乱码：

  img_orignal = cv_imread(self.fname)  # opencv读取图片res = cv2.resize(img_orignal, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 用cv2.resize设置图片大小self.img_o = res_image = QtGui.QImage(self.img_o[:], self.img_o.shape[1], self.img_o.shape[0], self.img_o.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_BGR888)  # pyqt5转换成自己能放的图片格式jpg_out = QtGui.QPixmap(_image)  # 转换成QPixmapself.label_4.setPixmap(jpg_out)  # 设置图片显示

解决方法：
先用opencv保存图片，如何再加载：

 # 显示图片img_orignal = cv_imread(self.fname)  # opencv读取图片cv2.imwrite('./images/res/origin.jpg', img_orignal)img = cv_imread("./images/res/origin.jpg")res = cv2.resize(img, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 用cv2.resize设置图片大小self.img_o = res_image = QtGui.QImage(self.img_o[<