项目结构
- YOLOv8模型加载：加载预训练的YOLOv8模型。
- PySide6 GUI：设计图形用户界面，用于显示检测结果和控制选项。
- 摄像头/视频输入：从摄像头或视频文件读取图像帧。
- 目标检测：使用YOLOv8模型对输入图像进行实时目标检测。
- 计数统计：根据检测到的目标数量更新界面上的计数器。
关键步骤
1. YOLOv8模型准备
- 首先，你需要有一个YOLOv8模型，可以从官方仓库下载或使用自己的训练模型。
- 模型应该能够处理实时视频流，这意味着它需要足够快地处理每一帧。
2. 设计PySide6 GUI
- 创建一个主窗口，其中包含一个显示视频流的区域和一个显示计数结果的区域。
- 可能还包括开始/停止检测按钮、选择摄像头设备的下拉菜单等控件。
3. 摄像头/视频输入
- 使用
cv2.VideoCapture来获取摄像头或视频文件的帧。 - 将捕获到的帧传递给YOLOv8模型进行处理。
4. 目标检测
- 使用YOLOv8模型对每一帧进行目标检测。
- 在检测到的对象周围绘制边界框，并在界面上显示。
5. 计数统计
- 对每个类别的对象进行计数，并在GUI中实时更新计数器。
- 这可以通过维护一个字典来跟踪每个类别检测到的数量，并在每次检测后更新该字典。
示例代码框架
这里提供一个非常基础的框架来帮助理解整个流程。这并不是完整的代码，而是一个概念性的示例。
1import sys
2import cv2
3from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget
4from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap
5from PySide6.QtCore import QTimer
6import torch
7
8# 假设已经加载好了YOLOv8模型
9model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/yolov8_model')
10
11class DetectionApp(QMainWindow):
12 def __init__(self):
13 super().__init__()
14 self.initUI()
15
16 def initUI(self):
17 self.setWindowTitle('YOLOv8 Object Detection App')
18 self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
19
20 central_widget = QWidget()
21 self.setCentralWidget(central_widget)
22
23 layout = QVBoxLayout()
24 self.label = QLabel()
25 self.label.setFixedSize(640, 480)
26 layout.addWidget(self.label)
27
28 self.button = QPushButton('Start Detection', self)
29 self.button.clicked.connect(self.start_detection)
30 layout.addWidget(self.button)
31
32 self.count_label = QLabel('Counts:')
33 layout.addWidget(self.count_label)
34
35 central_widget.setLayout(layout)
36
37 self.cap = None
38 self.timer = QTimer()
39 self.timer.timeout.connect(self.update_frame)
40
41 def start_detection(self):
42 self.cap = cv2.VideoCapture(0)
43 self.timer.start(20) # 每50毫秒更新一次画面
44
45 def update_frame(self):
46 ret, frame = self.cap.read()
47 if ret:
48 results = model(frame)
49 frame = results.render()[0]
50 self.update_counts(results)
51 self.display_frame(frame)
52
53 def update_counts(self, results):
54 # 更新计数器逻辑
55 pass
56
57 def display_frame(self, frame):
58 image = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_BGR888).rgbSwapped()
59 pixmap = QPixmap.fromImage(image)
60 self.label.setPixmap(pixmap)
61
62 def closeEvent(self, event):
63 if self.cap is not None:
64 self.cap.release()
65 self.timer.stop()
66 event.accept()
67
68if __name__ == '__main__':
69 app = QApplication(sys.argv)
70 ex = DetectionApp()
71 ex.show()
72 sys.exit(app.exec())这个框架展示了如何创建一个基本的应用程序来显示来自摄像头的视频流，并通过YOLOv8进行目标检测。具体的update_counts方法需要根据你的具体需求来实现，以便正确统计检测到的目标。
