首页手把手教你完成yolov8的界面

手把手教你完成yolov8的界面

时间: 2025-07-01 15:39:57 AIGC 浏览: 17

### 创建YOLOv8界面的教程 #### 使用Streamlit构建YOLOv8 Web应用程序为了创建一个基于YOLOv8的目标检测Web应用，可以利用Streamlit框架来快速搭建交互式的用户界面。Streamlit具有易于使用的API和强大的可视化功能，非常适合用于展示机器学习模型的结果。安装必要的库： ```bash pip install streamlit torch torchvision ultralytics ``` 编写`app.py`文件作为入口点，在此文件中加载预训练好的YOLOv8模型并定义UI组件： ```python import streamlit as st from PIL import Image import torch from ultralytics import YOLO st.title('YOLOv8 Object Detection') model_path = 'path/to/yolov8_model.pt' device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = YOLO(model_path).to(device) uploaded_file = st.file_uploader("Choose an image...", type=["jpg", "jpeg", "png"]) if uploaded_file is not None: img = Image.open(uploaded_file) results = model(img, size=640)[0] # Display the original image and detection result side by side. col1, col2 = st.columns([1, 1]) with col1: st.image(img, caption='Original Image', use_column_width=True) with col2: annotated_img = results.render()[0] st.image(annotated_img, caption='Detected Objects', use_column_width=True) ``` 启动Streamlit服务器以查看实时更新的应用程序页面： ```bash streamlit run app.py ``` 通过上述方法能够迅速建立一套简单易用的对象识别工具[^1]。

阅读全文