C:\User\anaconda\envs\yolov8\Lib\site-packages\qt5_applications\Qt\bin\designer.exe2、运行的designer.exe后创建一个界面如下图:然后再右边任务栏中选择需要的功能 制作完界面之后将其保存到你的YOLOv8工程下,方便后续使用 我保存在如下位置 然后将使用pycharm扩展工具进行代码生成 步骤如下 点击File->Settin...
YOLOv8-PySide,基于ultralytics 8.1.0发行版打造,支持分类📖、检测🔍、分割🎨和关键点📏四种任务哦!🖥️项目包含: ✅ 图片推理 ✅ 视频推理 ✅ 摄像头推理 ❌ RTSP推流(注意啦,目前不支持这个功能哦)🔍任务支持: ✅ 分类任务推理 ✅ 检测任务推理 ✅ 分割任务推理 ✅ 关键点任务推理 ...
42panel2 = QtWidgets.QGroupBox("参数文件") 43panel2.setLayout(hbox_layout2) 44 45# 输入文本框 46self.label = QtWidgets.QLabel 47pixmap = QtGui.QPixmap("images/wp.jpg") 48pix = pixmap.scaled(QtCore.QSize(620,500), QtCore.Qt.KeepAspectRatio) 49self.label.setPixmap(pix) 50self.label...
qt_ncnn 使用ncnn框架部署yolov8-seg,外加qt进行界面可视化操作,用于图片和视频实例分割推理。 一直以来自己做算法部署或者是模型推理,最后总是需要在命令行敲各种命令,然后通常借助opencv进行可视化。 老实说,虽然最后的结果也展现出来了,但是总感觉操作比较繁琐并且敲指令对于那些非专业的人来说,门槛也相对高了,不如...
经过精心设计和深度整合,我们成功推出了这款融合了先进目标检测算法YOLOv8与高效PyQt5界面开发框架的目标检测GUI界面软件。该软件在直观性、易用性和功能性方面均表现出色,为用户提供了高效稳定的操作体验。 在界面设计方面,我们注重用户体验和操作的便捷性。主界面布局简洁明了,功能模块划分合理,使得用户能够快速上手并...
⑤图形化界面的ui源文件,可以拖动到qt编辑器修改界面,修改保存后,通过pyside6转成python代码(也就是替换之前的④的yolov8Qt.py文件),重新运行wzq.py就能看到新的图形界面 ⑥和⑦是程序③(wzq.py)的两个类,它们分别是【class MyThread】,它负责进行对测试资源进行推理,画框等操作;【class MainWindow】主要是图形...
基于目标检测算法YOLOv8和灵活的PyQt5界面开发框架,我们精心打造了一款集直观性、易用性和功能性于一体的目标检测GUI界面。通过深度整合YOLOv8在目标识别上的卓越能力与PyQt5的精致界面设计,我们成功研发出一款既高效又稳定的软件GUI。 在界面设计层面,我们始终将用户体验与操作便捷性置于首位。主界面布局清晰,功能模块划...
importosimporttorchimportyamlfromultralyticsimportYOLO# 导入YOLO模型fromQtFusion.pathimportabs_path device="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu" 接着,我们定义了一个工作进程数workers和一个批次大小batch。然后,我们设置了数据集名称data_name和数据集配置文件的路径data_path,这里使用了一个辅助函数...
PySide是Qt公司的产品,PyQt是第三方公司的产品,二者用法基本相同,不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用,PyQt则在GPL协议下使用。 PySide目前常见的有两个版本:PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.,而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始,PySide的命名也会与Qt的大...