yolov8可视化界面源代码

### 使用 YOLOv8 实现可视化检测界面的源代码示例 以下是基于 PyQt6 的完整源代码示例，用于实现一个简单的可视化检测界面。该界面能够实时捕获摄像头画面并通过 YOLOv8 模型进行目标检测。 #### 完整源代码 ```python import sys import cv2 from PyQt6.QtCore import QTimer from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QLabel, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget from ultralytics import YOLO class YOLOv8DetectionApp(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化变量 self.cap = None self.timer = QTimer() self.model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 # 设置窗口属性 self.setWindowTitle("YOLOv8 Visualization Interface") self.setGeometry(100, 100, 800, 600) # 创建控件 self.video_label = QLabel(self) self.start_button = QPushButton("Start Camera", self) self.stop_button = QPushButton("Stop Camera", self) # 布局管理器 layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.video_label) layout.addWidget(self.start_button) layout.addWidget(self.stop_button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) # 绑定按钮事件 self.start_button.clicked.connect(self.start_camera) self.stop_button.clicked.connect(self.stop_camera) # 定义定时器更新函数 self.timer.timeout.connect(self.update_frame) def start_camera(self): """启动摄像头并开始实时检测""" if not self.cap: self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像头 if not self.cap.isOpened(): print("无法打开摄像头") return self.timer.start(30) # 每隔30ms刷新一帧 def stop_camera(self): """停止摄像头""" if self.cap: self.timer.stop() # 停止定时器 self.cap.release() # 关闭摄像头 self.cap = None self.video_label.clear() def update_frame(self): """读取摄像头帧并进行目标检测""" ret, frame = self.cap.read() if ret: # 对当前帧进行目标检测 results = self.model(frame)[0] annotated_frame = results.plot() # 将OpenCV图像转换为QImage rgb_image = cv2.cvtColor(annotated_frame, 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) # 显示图像到标签中 pixmap = QPixmap.fromImage(qt_image.scaledToWidth(700)) self.video_label.setPixmap(pixmap) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = YOLOv8DetectionApp() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` --- #### 功能详解 - **YOLOv8 模型加载**：通过 `YOLO('yolov8n.pt')` 加载预训练的小型模型[^1]。 - **摄像头初始化**：使用 OpenCV 的 `cv2.VideoCapture(0)` 函数开启默认摄像头设备。 - **定时器机制**：利用 PyQt6 的 `QTimer` 控制每 30 毫秒触发一次 `update_frame()` 方法，从而实现实时视频流处理。 - **目标检测与标注**：每一帧数据经过 YOLOv8 推理后，会自动绘制边界框和类别名称至原图上。 - **图像显示**：将 OpenCV 返回的 BGR 图像转换成 RGB 格式，并进一步封装为 PyQt6 支持的 `QImage` 数据类型以供 UI 展示[^3]。 --- ###