[C++知识库]使用PyQt5为YoloV5添加界面（二）-增加图片和视频保存功能

闲下来了，就趁着想写，把这个新加入的功能加进去。
终于可以去上班了，学生党可以去打工了，太不容易了~
项目代码：
代码整体更新至main分支。

添加图片与视频保存功能

1. 图片检测结果保存

直接获得当前系统时间和文件的后缀名来对检测后的文件进行命名
结果保存在output/img_output中

            if not img_name:
                QtWidgets.QMessageBox.warning(self, u"Warning", u"打开图片失败", buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok,
                                              defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok)
            else:
                img = cv2.imread(img_name)
                print("img_name:", img_name)
                info_show = self.detect(name_list, img)
                print(info_show)
                # 获取当前系统时间，作为img文件名
                now = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime(time.time()))
                file_extension = img_name.split('.')[-1]
                new_filename = now + '.' + file_extension # 获得文件后缀名
                file_path = self.output_folder + 'img_output/' + new_filename
                cv2.imwrite(file_path, img)

2. 保存视频和摄像头检测结果

（1）获得当前的系统时间，减少代码重复

    def set_video_name_and_path(self):
        # 获取当前系统时间，作为img和video的文件名
        now = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime(time.time()))
        # if vid_cap:  # video
        fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        w = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        h = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        # 视频检测结果存储位置
        save_path = self.output_folder + 'video_output/' + now + '.mp4'
        return fps, w, h, save_path

（2）在button_video_open与button_camera_open函数中添加视频写入资源函数

    def button_video_open(self):
        video_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, "打开视频", "data/", "*.mp4;;*.avi;;All Files(*)")
        flag = self.cap.open(video_name)
        if not flag:
            QtWidgets.QMessageBox.warning(self, u"Warning", u"打开视频失败", buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok,defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok)
        else:
            #-------------------------写入视频----------------------------------#
            fps, w, h, save_path = self.set_video_name_and_path()
            self.vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))

            self.timer_video.start(30) # 以30ms为间隔，启动或重启定时器
            # 进行视频识别时，关闭其他按键点击功能
            self.ui.pushButton_video.setDisabled(True)
            self.ui.pushButton_img.setDisabled(True)
            self.ui.pushButton_camer.setDisabled(True)

    # 打开摄像头检测
    def button_camera_open(self):
        print("Open camera to detect")
        # 设置使用的摄像头序号，系统自带为0
        camera_num = 0
        # 打开摄像头
        self.cap = cv2.VideoCapture(camera_num)
        # 判断摄像头是否处于打开状态
        bool_open = self.cap.isOpened()
        if not bool_open:
            QtWidgets.QMessageBox.warning(self, u"Warning", u"打开摄像头失败", buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok,
                                          defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok)
        else:
            fps, w, h, save_path = self.set_video_name_and_path()
            fps = 5 # 控制摄像头检测下的fps，Note：保存的视频，播放速度有点快，我只是粗暴的调整了FPS
            self.vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))
            self.timer_video.start(30)
            self.ui.pushButton_video.setDisabled(True)
            self.ui.pushButton_img.setDisabled(True)
            self.ui.pushButton_camer.setDisabled(True)

（4）在show_video_frame中将检测结果写入到文件，不要忘记释放写入资源操

    # 定义视频帧显示操作
    def show_video_frame(self):
        name_list = []
        flag, img = self.cap.read()
        if img is not None:
            info_show = self.detect(name_list, img) # 检测结果写入到原始img上
            self.vid_writer.write(img) # 检测结果写入视频
            print(info_show)
            # 检测信息显示在界面
            self.ui.textBrowser.setText(info_show)

            show = cv2.resize(img, (640, 480)) # 直接将原始img上的检测结果进行显示
            self.result = cv2.cvtColor(show, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            showImage = QtGui.QImage(self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0],
                                     QtGui.QImage.Format_RGB888)
            self.ui.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(showImage))
            self.ui.label.setScaledContents(True)  # 设置图像自适应界面大小

        else:
            self.timer_video.stop()
            # 读写结束，释放资源
            self.cap.release() # 释放video_capture资源
            self.vid_writer.release() # 释放video_writer资源

注：本来是直接在show_video_frame进行整个的视频写入操作的，即cv2.VideoWriter和write操作都在此。测试了之后，发现如此写入，会导致每一帧的检测结果被保存为一个视频文件。
还是需要在学习一下这个PyQt与Opencv结合在一起时候的相关特点。