功能：基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别，提供实时瓶盖检测定位和计数，辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。主要用于日常场景中瓶盖的检测识别，也可用于传送带等加工回收场景，检测瓶盖目标在图像中的类别、位置、数目、置信度等；可对图片、视频文件读取的图像，或从摄像头获取的实时画面中的瓶盖进行识别，算法模型可选择替换；系统界面包含用户注册、登录功能，方便用户进行管理和使用；识别结果可视化，结果实时显示并能够进行目标逐个标注、显示和数据展示；画面显示窗口表格记录历史结果，图片结果可点击按钮保存，方便后续查阅使用。

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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文：基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

文件夹内包含的文件详情如下：

• 完整程序文件（.py等）
• UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
• 训练测试数据集、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 训练测试代码

附件中的文件夹压含以下内容：

部分效果演示

（一）登录注册界面

（二）选择图片识别

（三）视频识别效果展示

注意事项：

（1）如何使用代码及注意事项见我的博文，详细技术细节请参阅本人博客：基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）；

（2）注意：虚拟产品一经售出概不退款！

（3）版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途；

（4）该代码采用Pycharm+Python3.8开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为runMain.py和BottleCapLoginUI.py，测试图片脚本可运行testPicture.py，测试视频脚本可运行testVideo.py。为确保程序顺利运行，请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。