手把手教你完成YOLOv8 PyQt5界面搭建，YOLOv8检测系统

### 创建基于 PyQt5 的 YOLOv8 图形用户界面 #### 1. 环境准备 为了搭建一个功能齐全的 YOLOv8 图形用户界面 (GUI)，首先需要安装必要的库和工具。确保 Python 已经安装完毕，接着通过 pip 安装所需的依赖项。 ```bash pip install pyqt5 opencv-python yolov8 ultralytics ``` 这些包分别用于 GUI 开发、图像处理以及加载预训练好的 YOLOv8 模型[^3]。 #### 2. 初始化主窗口类 定义应用程序的主要入口点——`MainWindow` 类继承自 `QMainWindow` 或者更简单的 `QWidget`。此部分负责设置整体布局结构并初始化各个组件。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget import sys class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLOv8 Object Detection with PyQt5") # 设置窗口标题 layout = QVBoxLayout() # 垂直排列控件 label = QLabel('Welcome to the YOLOv8 Detector!') # 添加欢迎文字标签 button_start_detection = QPushButton('Start Detection') # 启动检测按钮 widget = QWidget() widget.setLayout(layout) self.setCentralWidget(widget) layout.addWidget(label) layout.addWidget(button_start_detection) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这段代码实现了基本的应用程序框架，其中包含了启动对象识别过程的功能按钮。 #### 3. 实现视频流读取与显示 为了让用户可以上传图片或开启摄像头进行实时监测，在界面上增加相应的选项卡或者菜单条目来触发不同的输入方式。这里展示了一个简单的方法来获取来自默认摄像设备的画面帧，并将其呈现在 GUI 上： ```python import cv2 from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap def update_frame(self): ret, frame = cap.read() # 获取一帧画面 if not ret: return False rgb_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换颜色空间以便于 Qt 显示 h, w, ch = rgb_image.shape bytes_per_line = ch * w convert_to_Qt_format = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) p = convert_to_Qt_format.scaled(640, 480, aspectRatioMode=True) self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(p)) # 更新到指定位置上的 QLabel 中 ``` 上述函数会周期性调用来刷新视图中的内容。 #### 4. 集成 YOLOv8 推理引擎 最后一步就是把实际的目标检测逻辑嵌入进来。当点击 "Start Detection" 按钮时，应该执行如下操作：捕获当前屏幕截图作为输入；利用已加载的 YOLOv8 进行预测分析；将标注后的结果重新渲染回 UI 组件内供查看。 ```python from ultralytics.yolo.engine.model import YOLO as yolo_model model_path = 'path/to/yolov8.pt' # 替换成自己的权重文件路径 detector = yolo_model(model_path) def perform_object_detection(image): results = detector.predict(source=image, conf=0.7)[0].plot() # 执行推理并绘制边界框 return results ``` 以上片段展示了如何使用 Ultralytics 提供的 API 来完成物体分类任务，并返回带有标记的信息给前端呈现。