基于Yolov5的垃圾分类

需求分析

1. 背景
随着全球环境保护意识的提高，垃圾分类成为了一个越来越重要的话题。为了帮助人们更方便地进行垃圾分类，开发一款基于 YOLOv5 模型的垃圾分类系统，能够识别图像中的垃圾，并根据其类别进行分类。

2. 功能需求
图像识别：系统应能够对输入的图像进行识别，识别出图像中的垃圾物体。
垃圾分类：系统应根据识别出的垃圾物体进行分类，将其划分为可回收、有害、厨余和其他等类别。
结果显示：系统应能够显示识别和分类的结果，包括识别出的垃圾物体和它们的类别。
用户界面：系统应具有友好的用户界面，包括图像上传按钮、结果显示窗口等。

3. 技术需求
深度学习模型：使用 YOLOv5-m 权重文件进行垃圾物体的检测和分类。
图像处理：使用 OpenCV 库加载和处理图像。
界面设计：使用 PyQt 库设计用户界面，包括图像上传按钮和结果显示窗口。

4. 发布要求
可执行文件：发布包括可执行文件、权重文件和必要的依赖库的可执行程序。
文档：提供系统的使用说明文档，包括安装步骤、运行方法、功能介绍等。
支持平台：支持在 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统上运行。
测试报告：提供测试报告，包括系统功能测试、性能测试和稳定性测试结果。

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