yolov8行人检测加交互界面

### 使用YOLOv8实现行人检测并创建交互式用户界面 #### 行人检测系统的搭建流程 为了实现基于YOLOv8的行人检测功能，可以按照以下方式构建系统： - **加载YOLOv8模型** 开始之前需先导入`ultralytics`库，并加载预训练的YOLOv8模型。这一步骤对于后续的行人检测至关重要。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') ``` 此代码片段展示了如何快速设置YOLOv8模型用于进一步的任务[^2]。 - **配置与启动训练过程** 接下来定义数据源和其他必要参数以开始训练或微调模型。这里的数据文件应当包含标注过的行人图片信息。 ```python model.train(data='pedestrian_data.yaml', epochs=50, imgsz=640, batch=16) ``` 上述脚本说明了怎样指定数据集位置、迭代次数等选项来进行有效的学习过程。 - **初始化YOLOv8探测器** 当准备好基础架构后，则要实例化一个专门负责处理视频流输入及输出结果的对象——即`YOLOv8Detector`类。该类内部实现了从读取帧到最终显示预测框的一系列操作。 ```python cls_name = ['person'] # 假设只关注人的分类 colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)]] detector = YOLOv8Detector() detector.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt")) ``` 这段程序解释了如何定制特定的目标名称列表及其对应的颜色编码方案，同时也完成了对先前保存的最佳权重版本的恢复工作[^3]。 #### 构建友好型GUI应用程序 一旦拥有了可靠的后台算法支持，就可以考虑为其配备一个直观易用的人机对话窗口。借助于Python社区内流行的跨平台框架之一PySide6，能够轻松达成这一目标。 ```python import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QVBoxLayout, QWidget from PySide6.QtGui import QPixmap class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Night Vision Pedestrian Detection System") layout = QVBoxLayout() label_image = QLabel(self) pixmap = QPixmap('path_to_detected_frame.png') # 替换成实际路径 label_image.setPixmap(pixmap) layout.addWidget(label_image) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` 以上是一个简单的例子，用来展示如何利用PySide6建立基本的应用结构，其中包含了用于呈现经过处理后的图像区域[^1]。