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PyQT5开发之YOLOv8多线程多路视频推理设计与实现

OpenCV学堂 · 公众号 · · 2024-05-05 22:09

正文

引言

在实际项目中经常会需要有多个监控视频流输入到应用程序，完成多路视频中模型推理与显示，本文基于PyQT5实现了多路视频的推理与实时界面刷新，主要是基于QThread线程与信号与槽机制实现了线程与主界面之间的数据交互与通信。

架构与界面设计

最终运行界面如下

支持YOLOv8对象检测与姿态评估模型的线程推理，两个模型分别跑在不同的线程中，通过信号与槽机制实现了模型推理结果回传到主线程，并完成界面实时显示，线程之间相互独立，均可单独启动推理与刷新各自显示的PyQT5组件。完整的架构设计如下：

推理线程实现

基于OpenCV实验大师Python SDK，三行代码就可以实现YOLOv8对象检测与姿态评估的模型推理，然后构建自定义的QThread线程类分别实现对象检测线程与姿态评估线程，同时通过自定义信号实现数据发送到主线程（界面线程），完成整个流程的构建，PyQT5的界面类这里就不再赘述了，感兴趣请查看B站相关视频教程：

https://www.bilibili.com/video/BV1u2421K7yc

YOLOv8对象检测推理线程代码

YOLOv8姿态评估推理线程代码

运行结果

支持各种定义的YOLOv8模型推理与部署，支持一键设置视频数据源与推流地址，轻松实现多模型多路视频推理。

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