前言

 目标检测代码对视频进行拆帧检测耗时较长，在界面加入该功能后，界面经常崩溃卡死，下面记录解决的过程。

设计思路

 在参考了一些资料后，尝试了两种解决方法。
①新建线程去进行视频检测，与界面互不干扰。需要解决的问题是如何知道线程中的检测是否结束。
②逐帧检测强制更新GUI将结果显示到相应控件。该方法对电脑的性能有要求。如果检测速度较快，可以选择该方法。我的垃圾a卡深度学习都跑的很呛，电脑性能不错的话可以尝试。

方案一

使用pyqtSignal()-高级自定义信号与槽获取检测是否结束
参考资料

1.定义回传数据方法

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#接受线程回传数据
    def callbacklog(self, msg):
       # self.text = self.text + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S ", time.localtime()) + msg + "\n"
        self.text = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S ", time.localtime()) + msg + "\n"
        print(self.text)
         # 回调数据输出到文本框textEdit
        self.textEdit.setText(self.text)

2.启动线程，连接自定义的信号

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#新建线程检测视频
   def start_detect(self):
       th1 = Thread_detect(self)
       th1.start()
       th1._signal.connect(self.callbacklog)  # 连接信号

3.线程中发送信号

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#检测线程中发送信号
class Thread_detect(QThread):
    #声明带str类型的信号
    _signal = pyqtSignal(str)
    #检测函数部分
    def run(self):
        start = time.perf_counter()  # 起始时间
        #初始化检测模型
        ...
        # 读取视频
        cap = cv2.VideoCapture(videoName)
        FrameNumber = cap.get(7)  # 视频文件的帧数
        n = 1
        #发送信号
        self._signal.emit("正在检测中")
        # 间隔帧数
        timeF = 5
        # 指定解码格式
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
        # 指定保存参数 保持原视频长宽
        out = cv2.VideoWriter(r'路径', fourcc, 18.0, (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))))
        while (True):
            # 读取某一帧
            ref, frame = cap.read()
            #发送信号
            self._signal.emit("当前进度:"+str(n)+'/'+str(FrameNumber))
            if (n % timeF == 0):  # 每隔timeF帧进行存储操作if (c%timeF == 0): #每隔timeF帧进行存储操作
           
            #检测部分
            ...
            

            n = n + 1
            if n == FrameNumber:
                #检测结束
                ...
                end = time.perf_counter()  # 结束时间
                #print('%.2f分钟' % ((end - start) / 60.0))  # 输出运行时间，精确到小数点后十位
                self._signal.emit('视频检测完毕,共%.2f分钟' % ((end - start) / 60.0))
                cap.release()
                out.release()
                cv2.destroyAllWindows()
                break

 由于电脑性能限制，放弃了实时检测，当检测结束后保存视频，之后在选择播放检测结果。

方案二

逐帧检测，将结果更新到label中。
解决卡顿的关键就是QApplication.processEvents()
直接上代码吧，基本都注释了。

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#实时检测测试   显示起来一顿一顿（垃圾PC）
def show_img(self, img):
   showImg = QImage(img.data, img.shape[1], img.shape[0],
                    img.shape[1] * 3,     # 每行数据个数，3通道 所以width*3
                    QImage.Format_RGB888)
   self.label_image.setPixmap(QPixmap.fromImage(showImg))  # 展示图片


def on_pushButton_start_clicked(self):
    # 获取图像数据流
    self.cap = cv2.VideoCapture(videoName)
    FrameNumber = self.cap.get(7)  # 视频文件的帧数
    # 指定解码格式
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    # 指定保存参数 保持原视频
    out = cv2.VideoWriter(r'路径', fourcc, 18.0, (int(self.cap.get(3)), int(self.cap.get(4))))
    n = 1
    # 判断数据流是否打开
    if self.cap.isOpened():
        # ‘开始’按钮设置为不可用
        # 以免二次误点造成错误
        self.pushButton_detect.setEnabled(False)

        # 开始帧循环
        self.video_flg = True
        while self.video_flg:
            # 按帧读取图像
            ret, self.img_scr = self.cap.read()
            # opencv中图像为BGR，这里转为RGB
            self.img_scr = cv2.cvtColor(self.img_scr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            print("当前帧数",n)
            if( n % 10 == 0):
               #图片检测部分
                  ...                         

            # 控件更新显示图像
            self.show_img(img)
            frame = cv2.cvtColor(self.img_scr, cv2.COLOR_RGB2BGR)
            out.write(frame.astype('uint8'))
            n = n+1
            if n == FrameNumber:
                print('视频检测完毕')
                self.pushButton_detect.setEnabled(True)
                self.cap.release()
                out.release()
                cv2.destroyAllWindows()
                break
            # 强制更新UI
            # 如果没有，界面就‘假死’了，因为一直处于循环里
            QApplication.processEvents()
    else:
        self.textEdit.setText('路径错误！！！\n请检查')

总结

 之前实在没有接触过，本来用强制更新GUI的方法解决，但是垃圾电脑它速度不行，眨眼补帧都不行。后来选择线程去检测视频，没有查到python中判断线程状态的内置函数，于是就用textEdit控件接收到检测完毕信号，然后在播放保存的检测结果。