yolov8 pyside6

### 集成 YOLOv8 到 PySide6 应用程序 YOLOv8 是一种先进的目标检测模型，而 PySide6 是基于 Qt 的 Python GUI 工具包。为了在 PySide6 中集成 YOLOv8，可以按照以下方法实现。 #### 准备工作 首先需要安装必要的依赖项。这包括 `ultralytics`（用于加载和运行 YOLOv8），以及 PySide6 和其他可能使用的库。 ```bash pip install ultralytics pyside6 opencv-python-headless numpy ``` #### 加载并初始化 YOLOv8 模型 通过 Ultralytics 提供的 API 来加载预训练的 YOLOv8 模型。以下是加载模型的一个简单示例： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load pre-trained model (recommended for first-time users). ``` 此代码片段展示了如何加载官方发布的轻量级版本 `yolov8n.pt`[^3]。 #### 创建图像处理函数 定义一个函数来执行对象检测并将结果显示出来。该函数会接收输入图片路径，并返回带有标注框的结果图。 ```python import cv2 import numpy as np def detect_objects(image_path, model): image = cv2.imread(image_path) results = model.predict(source=image, conf=0.5)[0] annotated_image = image.copy() for box in results.boxes: xyxy = box.xyxy[0].cpu().numpy() # Bounding box coordinates. class_id = int(box.cls.cpu().numpy()[0]) # Class ID of detected object. color = tuple(np.random.randint(0, 255, size=(3,)).tolist()) thickness = 2 label = f"{results.names[class_id]} {box.conf.item():.2f}" # Draw bounding boxes and labels on the frame. cv2.rectangle( img=annotated_image, pt1=(int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), pt2=(int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), color=color, thickness=thickness ) cv2.putText( img=annotated_image, text=label, org=(int(xyxy[0]), max(int(xyxy[1])-10, 10)), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.9, color=color, thickness=thickness ) return annotated_image ``` 上述代码实现了对单张图片的目标检测功能，并绘制边界框与标签到原始图片上[^4]。 #### 将 OpenCV 图像转换为 QPixmap 由于 PySide 使用的是 Qt 组件，因此需要将由 OpenCV 处理后的 NumPy 数组转为 PyQt/PySide 可接受的数据结构——QPixmap 或 QImage。 ```python from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap def convert_cv_qt(cv_img): """Convert from an opencv image to QPixmap""" rgb_image = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = rgb_image.shape bytes_per_line = ch * w qt_image = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) return QPixmap.fromImage(qt_image) ``` 这段代码负责完成从 OpenCV 格式的图像数据至 PySide 显示组件所需的格式转化过程[^5]。 #### 构建 PySide6 用户界面并与逻辑绑定 创建一个简单的窗口应用程序，在其中展示摄像头捕获的画面或者本地文件夹中的静态照片经过 YOLOv8 分析之后的效果。 ```python from PySide6.QtWidgets import QApplication, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QFileDialog import sys class MainWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLOv8 Object Detection with PySide6") layout = QVBoxLayout() self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setFixedSize(640, 480) button_select_file = QPushButton("Select Image", self) button_select_file.clicked.connect(self.load_and_process_image) layout.addWidget(self.image_label) layout.addWidget(button_select_file) self.setLayout(layout) def load_and_process_image(self): options = QFileDialog.Options() file_name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self,"Choose an image","","Images (*.png *.jpg)",options=options) if not file_name: return processed_image = detect_objects(file_name, model=model) pixmap = convert_cv_qt(processed_image) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.image_label.width(), self.image_label.height())) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` 以上脚本构建了一个基本图形化用户接口(GUI)，允许使用者选取一张图片并通过调用之前编写的 `detect_objects()` 方法对其进行分析，最后更新界面上显示的内容[^6]。 --- ###