YOLOv8 PySide6 项目安装与配置指南

YOLOv8 PySide6 项目安装与配置指南

Ultralytics-PySide6 YOLOv8 PySide页面 💖 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/Ultralytics-PySide6

1. 项目基础介绍

本项目是基于 YOLOv8 模型的一个开源项目，使用 PySide6 进行界面开发，主要实现了图像、视频、摄像头等多种输入方式的实时目标检测功能。项目提供了直观的图形用户界面来操作和显示推理结果，适用于需要对 YOLOv8 模型进行快速原型设计和测试的场景。

主要的编程语言是 Python。

2. 关键技术和框架

• YOLOv8: 一个强大的目标检测和分割模型。
• PySide6: Python 的 Qt for Python 绑定版本 6，用于创建跨平台的桌面应用程序。
• ultralytics: 一个用于加载和运行 YOLO 模型的 Python 库。
• PyTorch: 用于深度学习的框架，YOLOv8 模型通常使用 PyTorch 进行训练。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖：

• Python 3.8 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• git（版本控制系统）

安装步骤

1. 克隆项目到本地

   打开命令行窗口，执行以下命令来克隆项目：

   git clone https://github.com/WangQvQ/Ultralytics-PySide6.git
   cd Ultralytics-PySide6
   

2. 安装项目依赖

   在项目目录中，使用 pip 安装 requirements.txt 文件中列出的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果您没有安装 requirements.txt 文件中列出的所有依赖项，可以按照以下步骤单独安装：

   • 安装 ultralytics：

     pip install ultralytics==8.1.0
     

   • 安装 PySide6：

     pip install pyside6
     

   • 安装其他依赖项（确保安装了正确版本的 PyTorch）：

     pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
     

3. 运行项目

   在安装完所有依赖后，您可以运行项目的主程序：

   python main.py
   

   这将启动应用程序，并显示一个窗口，您可以从其中加载模型、选择输入源和开始推理。

请注意，本项目不包括模型训练功能，使用前请确保您有训练好的 YOLOv8 模型文件（.pt、.onnx 或 .engine 格式），并将其放置在项目的 models/ 文件夹中。

以上就是 YOLOv8 PySide6 项目的详细安装和配置指南。按照上述步骤操作，您应该能够成功运行该项目并开始使用。

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