基于YOLOv5的WiderFace人脸检测检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

**基于YOLOv5的WiderFace人脸检测系统**

在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch、PySide6和YOLOv5模型构建一个基于YOLOv5的WiderFace人脸检测系统。

### 系统架构我们的系统架构如下：

* **数据预处理**: 将输入图像转换为YOLOv5模型所需的格式。
* **YOLOv5模型**: 使用PyTorch实现的YOLOv5模型，用于检测人脸。
* **结果显示**: 使用PySide6展示检测结果。

### 数据预处理首先，我们需要将输入图像转换为YOLOv5模型所需的格式。我们使用以下代码来完成这一步骤：

import cv2import numpy as npdef preprocess_image(image_path):
 #读取图像 image = cv2.imread(image_path)
 # 转换图像为RGB模式 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 # 将图像转换为YOLOv5模型所需的格式 image = np.array(image).astype(np.float32) /255.0 return image

import torchfrom torchvision import transforms# 加载YOLOv5模型model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 定义预处理函数preprocess = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
 transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225))])

# 定义检测函数def detect_faces(image):
 # 将图像转换为YOLOv5模型所需的格式 image = preprocess_image(image)
 # 将图像转换为Tensor image = torch.tensor(image).unsqueeze(0)
 # 进行检测 outputs = model(image)
 return outputs

import sysfrom PySide6.QtCore import Qt, QRectfrom PySide6.QtGui import QImage, QPainter, QPen, QBrushfrom PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidgetclass FaceDetector(QWidget):
 def __init__(self):
 super().__init__()
 # 设置窗口大小 self.resize(800,600)
 # 设置背景色 self.setStyleSheet("background-color: white;")
 def paintEvent(self, event):
 # 获取检测结果 outputs = detect_faces('image.jpg')
 # 绘制检测结果 painter = QPainter(self)
 painter.setRenderHint(QPainter.Antialiasing)
 for output in outputs.xyxy:
 x1, y1, x2, y2, _ = output # 绘制矩形框 rect = QRect(int(x1), int(y1), int(x2 - x1), int(y2 - y1))
 painter.setPen(QPen(Qt.red,2, Qt.SolidLine))
 painter.drawRect(rect)
 # 绘制文本 painter.setPen(QPen(Qt.blue,2, Qt.SolidLine))
 painter.drawText(rect, Qt.AlignCenter, 'Face')
 # 绘制图像 image = QImage('image.jpg')
 painter.drawImage(0,0, image)
if __name__ == '__main__':
 app = QApplication(sys.argv)
 face_detector = FaceDetector()
 face_detector.show()
 sys.exit(app.exec())