yolov11的pyside6

### 如何在 PySide6 中实现 YOLOv11 的集成与使用 要在 PySide6 中集成和使用 YOLOv11，需要完成以下几个方面的开发工作： #### 准备 Python 环境与必要库 为了支持 GUI 和深度学习模型的运行，需安装 `PySide6` 作为图形用户界面框架，以及适合的深度学习框架来加载 YOLOv11 模型。通常情况下，YOLO 家族模型会依赖于 PyTorch 或 ONNX Runtime 进行推理[^1]。 ```bash pip install pyside6 torch torchvision torchaudio onnxruntime ``` --- #### 创建基本的 PySide6 用户界面 以下是构建一个简单 GUI 应用程序的基础代码，允许用户上传图片并通过按钮触发检测功能[^5]。 ```python import sys from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QFileDialog from PyQt6.QtGui import QPixmap class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLOv11 Object Detection with PySide6") layout = QVBoxLayout() # 图片显示标签 self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setText("No image selected.") layout.addWidget(self.image_label) # 文件选择按钮 select_button = QPushButton("Select Image", self) select_button.clicked.connect(self.select_image) layout.addWidget(select_button) # 开始检测按钮 detect_button = QPushButton("Start Detection", self) detect_button.clicked.connect(self.start_detection) layout.addWidget(detect_button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) self.current_image_path = None def select_image(self): """打开文件对话框以选择图像""" options = QFileDialog.Options() file_name, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "QFileDialog.getOpenFileName()", "", "Images (*.png *.jpg *.jpeg);;All Files (*)", options=options ) if file_name: pixmap = QPixmap(file_name).scaled(400, 400) self.image_label.setPixmap(pixmap) self.current_image_path = file_name def start_detection(self): """启动对象检测逻辑""" if not self.current_image_path: print("Please select an image first!") return # 调用 YOLOv11 推理函数 (此处仅为占位符) detection_result = perform_yolov11_inference(self.current_image_path) print(f"Detection result: {detection_result}") def perform_yolov11_inference(image_path): """ 使用 YOLOv11 对输入图像执行推断。 参数: image_path (str): 输入图像路径 返回: list: 包含检测结果的对象列表 """ # TODO: 实现具体的 YOLOv11 推理流程 pass if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` 此代码展示了如何设置一个基础窗口，其中包含两个核心组件：一个是用于预览所选图片的标签 (`QLabel`)；另一个是供用户交互的选择按钮和检测按钮。 --- #### 配置 YOLOv11 模型推理 尽管当前官方文档尚未提及具体版本号为 v11 的 YOLO 模型，但假设其存在并与现有 YOLO 版本兼容，则可以通过以下方式加载模型并进行推理[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np import torch def load_model(model_weights="yolov11.pt"): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_weights, force_reload=True) return model def perform_yolov11_inference(image_path, model=None): if model is None: model = load_model() img = cv2.imread(image_path) results = model(img) # 执行推理操作 detections = [] for *box, conf, cls in results.xyxy[0]: x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box) class_id = int(cls.item()) confidence = float(conf.item()) detections.append({ "bounding_box": (x_min, y_min, x_max, y_max), "confidence": confidence, "class_id": class_id }) return detections ``` 上述代码片段中，我们利用了 Ultralytics 提供的工具包加载自定义权重，并返回检测到的目标边界框及其类别信息。 --- #### 结合 UI 显示检测结果 最后一步是在界面上动态更新检测结果显示给用户。这可通过重绘带有标注矩形框的新图像来达成。 ```python def update_ui_with_detections(image_path, detections, label_widget): original_img = cv2.imread(image_path) annotated_img = original_img.copy() for det in detections: bbox = det["bounding_box"] color = (0, 255, 0) # BGR format green color thickness = 2 cv2.rectangle(annotated_img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), color, thickness) height, width, channel = annotated_img.shape bytes_per_line = 3 * width qimg = QImage(annotated_img.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_BGR888) qpixmap = QPixmap.fromImage(qimg.scaled(label_widget.width(), label_widget.height())) label_widget.setPixmap(qpixmap) ``` 调用该方法即可将带标记的图像呈现在 GUI 上方。 --- ###