YOLOv8 pyqt5

### 如何在 PyQt5 中集成或使用 YOLOv8 要在 PyQt5 中集成 YOLOv8，可以按照以下方法实现。这涉及环境配置、模型加载以及将目标检测结果显示到 PyQt5 图形界面上。 #### 1. 环境准备 首先需要确保安装了必要的依赖库，包括 `opencv-python` 和 `ultralytics`（YOLOv8 官方支持的库）。可以通过以下命令完成安装[^3]: ```bash pip install opencv-python ultralytics numpy Pillow ``` #### 2. 加载 YOLOv8 模型 YOLOv8 提供了多种预训练权重文件（如 `yolov8n.pt`, `yolov8s.pt`），可以直接加载这些模型用于推理。以下是加载模型的代码示例： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 ``` 此部分负责初始化 YOLOv8 模型以便后续调用其预测功能[^4]。 #### 3. 创建 PyQt5 用户界面 为了展示实时目标检测的结果，需创建一个简单的 PyQt5 界面来显示摄像头捕获的画面和标注框。下面是一个基本的窗口设置代码片段： ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap import cv2 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLOv8 Real-Time Detection") self.label = QLabel(self) layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.label) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) self.timer = QTimer(self) self.timer.timeout.connect(self.update_frame) self.timer.start(30) def update_frame(self): ret, frame = cap.read() if ret: results = model(frame) # 使用 YOLOv8 进行推理 annotated_frame = results[0].plot() # 获取带有标记框的图像 rgb_image = cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = rgb_image.shape bytes_per_line = ch * w convert_to_qt_format = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) p = convert_to_qt_format.scaled(640, 480, Qt.KeepAspectRatio) self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(p)) ``` 以上代码定义了一个主窗口类 `MainWindow`，其中包含了定时器更新机制以持续刷新视频帧并执行目标检测操作[^1]。 #### 4. 启动程序 最后，在脚本末尾添加如下代码以运行应用程序实例化过程： ```python if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像头 window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这段代码实现了整个流程的闭环，即从打开摄像头采集画面到通过 YOLOv8 处理后再呈现在 PyQt5 的标签组件上[^4]。 --- ###