功能:基于YOLOv5目标检测系统的MATLAB实现,用于智能检测物体种类并记录和保存结果,对各种物体检测结果可视化,提高目标识别的便捷性和准确性。给出MATLAB的实现代码、预训练模型,以及GUI界面设计。基于YOLOv5目标检测算法,在界面中可以选择各种图片、文件夹、视频进行检测识别。
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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YOLOv5的目标检测系统详解(附MATLAB GUI版代码)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(.mlx、.m等)
- UI界面源文件、图标(.mlapp、.m等)
- 测试数据集、视频文件(.png、.jpeg、.mp4等)
- 测试代码
附件中的文件夹压含以下内含以下内容:
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4NzI3NDU2LTI1MjE.png)
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4NzM4MzM3LTQ2ODk.png)
功能演示
(1)选择图片检测:用户可以通过文件选择对话框选择一张图片进行目标检测。系统会自动将图片调整为合适的尺寸,并将结果显示在GUI界面上。结果包括物体的类别、置信度以及边界框。
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4ODM0OTQxLTk5MDE.png)
(2)选择文件夹批量检测:用户可以选择一个文件夹进行批量检测。系统会自动处理文件夹中的所有图片,并将检测结果记录在下方的表格中。输出结果包括带有边界框和类别标签的图片。
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4ODY2NDQ0LTk3Mzc.png)
(3)选择视频检测:用户可以选择一个视频文件进行目标检测。系统会对视频中的每一帧图像进行目标检测,并将检测结果实时显示在GUI界面上。同时,用户可以选择将检测结果保存为视频文件。
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4ODc4Mzk5LTkzNDU.png)
(4)调用摄像头检测:用户可以使用系统内置的摄像头进行实时目标检测。系统会捕捉摄像头的视频流,并对每一帧图像进行目标检测。检测结果将实时显示在GUI界面上。
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4ODkxMTI1LTU3MjU.png)
(5)更换不同网络模型:系统支持用户更换不同的YOLOv5网络模型。用户可以根据自己的需求,选择合适的模型进行检测。不同的模型在精度和速度上可能存在差异。
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4OTAzMzMyLTIwMDI.png)
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YOLOv5的目标检测系统详解(附MATLAB GUI版代码);
(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)注意:该代码采用MATLAB R2022a开发,经过测试能成功运行,运行界面的主程序为Detector_UI.mlapp,测试视频脚本可运行test_yolov5_video.py,测试摄像头脚本可运行test_yolov5_camera.mlx。为确保程序顺利运行,请使用MATLAB2022a运行并在“附加功能管理器”(MATLAB的上方菜单栏->主页->附加功能->管理附加功能)中添加有以下工具。
![](https://cdn.2zimu.com/MTAzNTYzLTQzNTgyNy1tYmRfZmlsZS0xNjgzMTI4OTg2OTQ0LTg5OTI.png)