opencvsharp移动物体检测监控（源码范例），有助于学习

基于YOLOv5的移动物体检测分类系统源码，可根据不同的权重模型对不同的物体进行识别。 图形化界面基于PyQT5。整体分为三个主要的功能模块。 图片检测 图片检测功能分为单张图片检测和文件夹批量检测。 单张图片检测 选择图片后进行检测标注并直接展示结果。 文件夹检测 选择文件夹后对文件夹中的所有图片进行批量检测，检测结果将存放至tmp/cls文件夹下的对应类别中。一张图片中若包含多种类别，那么该图片将会被保存至多个类别文件夹。例如一张图片即包含了人和公交车，那么tmp/cls/人以及tmp/cls/公交车这两个分类文件夹中都可以找到这张图片 视频检测 视频检测支持本地视频检测及网络视频检测。 本地视频检测 本地视频检测只需要点击选择视频按钮，打开一个本地视频即可。 视频检测将实时检测视频的每一帧，并将其进行标注后实时展示。同图片文件夹检测，可以将每一帧的结果分类保存到类别文件夹中，由于涉及大量IO操作，创建子线程保存图片以保证流畅度。 网络视频检测 网络视频检测暂只支持视频源，视频网站上的视频需要先手动进行解析。 然后会自动将视频保存至tmp/video/中，进行检测。

基于YOLO的移动物体检测分类系统.zip

用qt写的调用摄像头的小例子，可以实现对镜头前物体的检测

标识出摄像头视频中的移动的物体，光影效果好的时候效果较好，摄像头不能乱动。