pyqt6+yolo

### 如何在 PyQt6 中集成 YOLO 为了实现 YOLO 和 PyQt6 的集成，可以考虑以下方法： #### 创建图形界面 利用 PyQt6 构建应用程序的用户交互部分。这涉及设计窗口布局、按钮和其他控件以便于操作模型。 ```python import sys from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel from PyQt6.QtGui import QPixmap ``` #### 加载并运行 YOLO 模型 通过 Python 库如 `ultralytics` 或者其他支持 YOLO 的库加载预训练好的权重文件，并定义推理函数来进行目标检测。 ```python from ultralytics import YOLO def load_yolo_model(model_path): """Load a pretrained YOLO model.""" try: model = YOLO(model_path) return model except Exception as e: print(f"Error loading model: {e}") return None ``` #### 结合两者功能 当点击特定按钮时触发图像上传流程，在后台调用 YOLO 进行预测并将结果显示给用户。 ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection with PyQt6") layout = QVBoxLayout() self.label = QLabel(self) layout.addWidget(self.label) button = QPushButton('Select Image', self) button.clicked.connect(self.select_image) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) self.model = load_yolo_model('path/to/yolov8n.pt') # Load your own yolovX weights here. def select_image(self): # Code for selecting an image file and performing object detection using YOLO. pass if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个简单的 GUI 来展示图片以及提供选择本地图片的功能[^1]。对于实际的对象检测逻辑，则需进一步开发以适应具体需求。