把文件中代码的record部分替换成检测水果新鲜度功能

要将文件中的记录（Record）部分替换为检测水果新鲜度的功能，需要进行以下步骤： 1. **引入必要的库**：添加用于图像处理和机器学习的库，例如 `numpy` 和 `tensorflow` 或 `keras`。 2. **加载预训练模型**：使用一个已经训练好的模型来检测水果的新鲜度。 3. **修改 `RecordCamera` 方法**：将其改为调用水果新鲜度检测函数，并显示或保存结果。 以下是修改后的代码示例： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton from PyQt5.QtCore import QTimer, QCoreApplication from PyQt5.QtGui import QPixmap import cv2 import qimage2ndarray import numpy as np import tensorflow as tf import sys import time class CamShow(QMainWindow): def __del__(self): try: self.camera.release() except: return def __init__(self, parent=None): super(CamShow, self).__init__(parent) self.setupUi() self.PrepCamera() self.CallBackFunctions() self.Timer = QTimer() self.Timer.timeout.connect(self.TimerOutFun) # Load pre-trained model for fruit freshness detection self.model = tf.keras.models.load_model('fruit_freshness_model.h5') def setupUi(self): self.setWindowTitle("Fruit Freshness Detection") self.setGeometry(100, 100, 800, 600) self.DispLb = QLabel(self) self.DispLb.setGeometry(20, 20, 640, 480) self.ShowBt = QPushButton("Start", self) self.ShowBt.setGeometry(680, 50, 100, 30) self.StopBt = QPushButton("Pause", self) self.StopBt.setGeometry(680, 100, 100, 30) self.StopBt.setEnabled(False) self.DetectBt = QPushButton("Detect", self) self.DetectBt.setGeometry(680, 150, 100, 30) self.DetectBt.setEnabled(False) self.ExitBt = QPushButton("Exit", self) self.ExitBt.setGeometry(680, 200, 100, 30) def PrepCamera(self): try: self.camera = cv2.VideoCapture(0) except Exception as e: print(str(e)) def StartCamera(self): self.ShowBt.setEnabled(False) self.StopBt.setEnabled(True) self.DetectBt.setEnabled(True) self.Timer.start(1) self.timelb = time.perf_counter() def StopCamera(self): if self.StopBt.text() == 'Pause': self.StopBt.setText('Resume') self.DetectBt.setText('Detect') self.Timer.stop() elif self.StopBt.text() == 'Resume': self.StopBt.setText('Pause') self.DetectBt.setText('Detect') self.Timer.start(1) def DetectFruitFreshness(self): if self.DetectBt.text() == 'Detect': self.DetectBt.setText('Processing...') self.DetectBt.setEnabled(False) self.ProcessImageForDetection() elif self.DetectBt.text() == 'Processing...': pass def ProcessImageForDetection(self): img = self.Image.copy() img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img / 255.0 img = np.expand_dims(img, axis=0) prediction = self.model.predict(img) freshness_score = prediction[0][0] if freshness_score > 0.5: result = "Fresh" else: result = "Not Fresh" print(f"Fruit Freshness: {result} (Score: {freshness_score:.2f})") self.DetectBt.setText('Detect') self.DetectBt.setEnabled(True) def TimerOutFun(self): success, img = self.camera.read() if success: self.Image = img self.DispImg() else: print('Image obtaining failed.') def DispImg(self): img = cv2.cvtColor(self.Image, cv2.COLOR_BGR2RGB) qimg = qimage2ndarray.array2qimage(img) self.DispLb.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.DispLb.show() def CallBackFunctions(self): self.ShowBt.clicked.connect(self.StartCamera) self.StopBt.clicked.connect(self.StopCamera) self.DetectBt.clicked.connect(self.DetectFruitFreshness) self.ExitBt.clicked.connect(self.ExitApp) def ExitApp(self): self.Timer.stop() self.camera.release() print('Exiting the application..') QCoreApplication.quit() if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = CamShow() ui.show() sys.exit(app.exec_()) ``` ### 解释 1. **引入库**：添加了 `numpy` 和 `tensorflow` 库。 2. **加载模型**：在 `__init__` 方法中加载了一个预训练的模型 `fruit_freshness_model.h5`。 3. **按钮设置**：将原来的 `RecordBt` 按钮改名为 `DetectBt`，并连接到新的 `DetectFruitFreshness` 方法。 4. **检测方法**：`DetectFruitFreshness` 方法会调用 `ProcessImageForDetection` 来处理当前捕获的图像，并使用模型进行预测。 5. **结果显示**：预测结果会在控制台输出，并且按钮状态会恢复。 请确保你有一个预训练的模型 `fruit_freshness_model.h5` 文件，并且该模型能够接受 224x224 大小的输入图像。