【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面

王尼莫啊

已于 2024-03-26 14:48:37 修改

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分类专栏： YOLO系列文章标签： YOLO python 开发语言 ui pyqt qt5 qt

于 2024-03-26 14:45:28 首次发布

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本文介绍了如何利用gradio和PySide6为YOLOv8模型创建可视化界面。首先，详细讲解了gradio的使用，包括gradio库的介绍、安装、构建YOLOv8示例以及创建外部访问链接。接着，文章转向PySide6，阐述了PySide6在GUI开发中的优势、安装方法、界面设计以及打包部署的步骤。最后展示了成品效果，为读者提供了实践指导。

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【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面

yolov8可视化界面

yolov8可视化界面

一、使用gradio进行网页可视化

1.gradio介绍

Gradio是一个用于构建交互式界面的Python库。它可以快速构建和部署自定义的机器学习模型、自然语言处理（NLP）模型、计算机视觉模型和其他数据处理任务的交互式界面。

Gradio的主要特点包括：

简单易用：Gradio提供了简单的API，能够轻松定义输入和输出，以及实现模型的交互式界面。
多种输入和输出类型：Gradio支持多种输入和输出类型，包括文本、图像、音频和视频。可以根据任务的需要，选择适合的输入和输出类型。
自定义界面组件：Gradio允许根据需要自定义界面组件，以提供更好的用户体验。可以使用预定义的组件，如文本框、下拉菜单和滑块，或者创建自定义组件以满足特定的需求。
云端部署：Gradio提供了简单的方法将交互式界面部署到云端，以便与他人共享和使用。可以使用Gradio提供的命令行工具将界面部署到云平台，如Heroku或GCP。

Gradio是一个功能强大且易于使用的库，能够轻松构建和部署交互式界面，以展示和使用自己的机器学习模型和其他数据处理任务。Gradio的官方文档：https://www.gradio.app/。

2.安装gradio

pip install gradio

3.gradio+yolov8示例

创建main_gradio.py

显示文字：

# 案例1
import gradio as gr
 
def greet(name):
    return "Hello" + name + "!"
 
interface = gr.Interface(dn=greet, inputs="text", outputs="text")
interface.launch()

使用yolov8模型预测：

# 案例2
import gradio as gr
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
 
def predict_image(img):
    # 转换PIL图像为RGB
    if img.mode != "RGB":
        img =

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