**QDarkStyleSheet：QtWidgets应用程序的深色样式表** 在软件开发中，用户界面的美观性和易读性是至关重要的。QDarkStyleSheet是针对Qt Widgets应用程序设计的一种深色主题样式表，它允许开发者轻松地将应用程序的外观转变为更加护眼且时尚的暗色模式。Qt是一个流行的跨平台应用开发框架，而Qt Widgets是其中的一部分，提供了大量的GUI组件用于构建桌面应用。QDarkStyleSheet的引入，使得Qt应用能够在视觉上与现代操作系统和设计趋势保持一致。 **Qt Stylesheets（QSS）** Qt Stylesheets（QSS）类似于HTML中的CSS，是一种用于定制Qt部件外观的语言。通过使用QSS，开发者可以改变部件的颜色、字体、边框、布局等属性，实现自定义的界面设计。QSS支持选择器，如类型选择器（例如`QPushButton`）、类选择器（`.myClass`）和ID选择器（`#myId`），这使得可以针对性地对特定部件或部件类型进行样式调整。 **深色主题** 深色主题在现代设计中越来越受欢迎，特别是在长时间使用的应用程序中，它可以减轻用户的眼睛疲劳。QDarkStyleSheet为Qt Widgets提供了这样的深色主题，使得应用程序在夜间或低光照环境下更易于阅读，并且给人一种专业且现代的观感。 **PyQt5和PyQt4** PyQt是Python与Qt之间的桥梁，允许使用Python编写Qt应用程序。PyQt5和PyQt4分别是Qt5和Qt4的Python绑定，它们提供了丰富的API接口来创建和操作Qt部件。QDarkStyleSheet适用于PyQt5，这意味着它可以轻松集成到使用Qt5的Python项目中。虽然PyQt4较旧，但QDarkStyleSheet可能也支持，或者需要进行一些适配工作才能在PyQt4项目中使用。 **pyside** PySide是另一个Python与Qt的绑定，它是由Qt公司官方维护的。尽管QDarkStyleSheet在描述中没有明确提及PySide，但由于QSS是Qt的核心特性，因此QDarkStyleSheet理论上也应该能应用于PySide，只需要确保版本兼容即可。 **Qt5和QtPython** Qt5是Qt的最新主要版本，带来了许多性能提升和新功能。"QtPython"在这里可能是指使用Python（无论PyQt还是PySide）开发Qt应用程序的情况，强调了QDarkStyleSheet适用于Qt5框架下的Python项目。 **QDarkStyleSheet-master** 在提供的文件列表中，"QDarkStyleSheet-master"很可能是一个源代码仓库的主分支，包含QDarkStyleSheet的完整实现。这个仓库可能包括了QDarkStyleSheet的QSS样式文件、示例代码、安装指南和其他相关资源，帮助开发者快速集成并自定义深色主题到他们的Qt Widgets应用中。 QDarkStyleSheet是Qt Widgets应用程序的一个优秀资源，它利用Qt Stylesheets的灵活性提供了深色主题，不仅提升了用户体验，也使得Python开发者能轻松地为他们的应用添加时尚的暗色界面。无论是PyQt5、PyQt4还是PySide项目，QDarkStyleSheet都为开发者提供了一个强大的工具，以适应现代设计趋势。

将文件中的 Qt5WebEngine.dll 和 Qt5WebEngineCore.dll 替换掉项目环境目录下的对应文件（对应项目环境目录在项目根路径下的 `venv\Lib\site-packages\PySide5` 或 `venv\Lib\site-packages\PyQt5` 中）

"深度学习YOLOv8+Pyqt5联合打造实时吸烟行为检测系统：完整源码+数据集+详细说明，助力禁烟政策执行",基于深度学习YOLOv8与Pyqt5集成，全方位公共场所抽烟检测与识别系统，附带全套源码及详细指南——轻松构建、跑通与定制升级,基于深度学习YOLOv8+Pyqt5抽烟吸烟检测识别 将获得完整源码+数据集+源码说明+配置跑通说明 可以额外付费远程操作跑通程序、定制其他课题 支持图片、视频、摄像头检测 在现代社会，公共场所的禁烟政策越来越严格，以减少二手烟对非吸烟者的影响。 然而，监管和执行这些政策仍然面临挑战。 本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）的抽烟检测系统，该系统结合了深度学习技术和PyQt5图形用户界面框架，旨在实时监测并识别公共场所中的吸烟行为。 该系统的设计考虑了实时性、准确性和用户友好性，为提高公共场所的空气质量和遵守禁烟规定提供了。 ,基于深度学习; YOLOv8; Pyqt5; 抽烟检测识别; 完整源码; 数据集; 配置跑通说明; 远程操作; 定制课题; 图片/视频/摄像头检测; 禁烟政策; 实时监测;

基于yolov5+slowfast+pyqt5的动作识别检测项目 技术探讨请加QQ 3281688891

计算机毕业设计源码：基于Python车牌识别系统 深度学习 建议收藏 PyQt5+opencv Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比

py依赖包

本文档详细介绍了一款基于YOLOv11模型开发的脸部识别及统计系统的搭建全过程。从软件所需的软硬件设置到用Python和相关框架完成训练模型，再到ONNX格式化以便多平台布署，直至创建PyQt GUI接口实现便捷操控均有详述。 适用人群为从事AI、机器视觉开发的专业人士或者研究人员。 使用场景主要是智能监控，公共安全，顾客数据分析等方面的应用目标，目的是实时识别视频流中人的面孔数目，从而达到高效的人流量统计。文中提供了具体的方法步骤及实例指导开发者实际落地这一解决方案。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是在深度学习领域的创新应用，其核心在于利用YOLOv11模型进行人脸检测并统计视频流中的人脸数量。YOLOv11模型作为实时对象检测系统中的一员，能够快速且准确地识别和定位图像中的多个对象，非常适合于处理视频流中的实时人脸检测任务。 在构建系统之前，首先需要准备适当的软硬件环境，包括安装必要的软件库和依赖项，以及配置硬件资源以满足模型训练和运行的性能需求。在硬件选择上，考虑到YOLOv11的计算强度，通常推荐使用具备较强图形处理能力的GPU。软件方面，则需要安装Python、深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）、ONNX等工具。 数据集的准备是模型训练之前的重要步骤，需要收集和整理人脸图片数据，并对其进行标注，以便用于模型的学习。在这一过程中，数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力及检测性能。数据集配置文件则详细记录了数据集的结构信息，为模型训练提供必要的指引。 接下来是对YOLOv11模型的训练过程，其中涉及到模型参数的设定、训练策略的选择以及训练过程中的监控。模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检测其在未见数据上的表现，并通过可视化手段展示性能评估结果，从而为后续的模型优化提供依据。 为了实现多平台部署，系统将训练好的模型导出为ONNX格式，这样能够保证在不同的平台和框架上具备良好的兼容性和执行效率。在多平台布署时，ONNX模型的稳定性、兼容性和执行速度是非常关键的考量因素。 为了使系统更加友好和易于操作，文中还提供了创建PyQt GUI界面的指导，从而允许用户通过图形界面与系统交互，完成人脸检测和计数的操作。PyQt是一个创建GUI应用程序的跨平台工具集，它支持丰富的控件和布局，可以创建功能全面的应用程序。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是一套全面的解决方案，包含了从环境准备、数据集制作、模型训练、性能评估到最终用户界面的设计和实现。它不仅为AI和机器视觉领域的专业人士提供了一套可操作的工具集，也为智能监控、公共安全和顾客数据分析等场景提供了实用的技术支持，能够有效地实现高效的人流量统计。

PyQt5_sip的轮子文件。对应python3.7系列版本

基于YOLOv8算法的轨道异物智能检测系统：含数据集、模型训练与可视化展示的全面解决方案,基于YOLOv8算法的轨道异物智能检测系统：含模型训练与评估、可视化展示及pyqt5界面设计指南,十四、基于YOLOv8的轨道异物检测系统 1.带标签数据集，100张图片。 2.含模型训练权重和指标可视化展示，f1曲线，准确率，召回率，损失曲线，混淆矩阵等。 3.pyqt5设计的界面。 4.提供详细的环境部署说明和算法原理介绍。 ,YOLOv8; 轨道异物检测; 带标签数据集; 模型训练; 权重; 指标可视化; f1曲线; 准确率; 召回率; 损失曲线; 混淆矩阵; pyqt5界面设计; 环境部署说明; 算法原理介绍。,基于YOLOv8的轨道异物智能检测系统：模型训练与可视化展示

基于YOLOv8与DEEPSort技术的多目标检测跟踪系统：包含56组visdrone测试视频、pyqt5界面设计与详细环境部署及算法原理介绍,基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统：深入探索环境部署与算法原理，附带56组visdrone测试视频的界面设计实战教程。,五、基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统 1.带56组测试视频，使用visdrone数据集。 2.pyqt5设计的界面。 3.提供详细的环境部署说明和算法原理介绍。 ,基于YOLOv8;DEEPSort多目标检测跟踪系统;56组测试视频;visdrone数据集;pyqt5界面设计;环境部署说明;算法原理介绍,基于YOLOv8和DEEPSort的56组视频多目标检测跟踪系统