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1、项目介绍

技术栈：Python语言、YOLOv8模型、PyQt5界面、OpenCV、PyTorch

研究背景：从工业质检到医疗影像，多目标检测需求日益增长。YOLOv8在保持高帧率的同时显著提升精度，配合PyQt5轻量化界面，可在本地完成“图片-视频-摄像头”三通道检测，为边缘端实时识别提供低成本方案。

研究意义：系统自带已划分训练/验证/测试集及YOLO格式标注，开箱即用；模块化设计支持替换类别或接入新数据集，适合作为“深度学习”“计算机视觉”课程与毕业设计模板，推动YOLOv8在教学与产业中的快速落地。

2、项目界面

（1）检测识别

（2）检测识别

（3）检测识别

（4）检测识别

（5）检测识别

（6）检测识别

（7）检测识别

3、项目说明

基于YOLOv8的多目标检测系统提供“开箱即用”完整流程：含已划分训练/验证/测试集及YOLO格式标注文件，用户无需额外处理即可直接训练。项目采用PyTorch框架加载YOLOv8权重，通过OpenCV完成图像与视频解码，PyQt5构建图形化操作界面，支持“单张图片-批量文件夹-摄像头实时”三通道输入，检测结果实时显示类别、置信度与边界框，并可将结果一键导出CSV。

数据集涵盖多类目标，已提前划分好train/val/test文件夹，标注文件同步转换为YOLO格式，省去繁琐预处理环节。训练脚本集成自动混合精度（AMP）与早停策略，可自动保存最优权重；预测脚本支持动态调节NMS阈值与置信度门槛，界面右侧提供滑块实时生效，方便用户根据场景灵活微调。

PyQt5前端采用Model-View模式，检测线程与界面线程通过信号槽解耦，保障摄像头模式下30 FPS流畅体验。注册登录模块使用SQLite轻量级数据库，支持多用户权限隔离，个人中心可查看历史检测记录、下载截图与统计报表，适合教学机房多人实验。系统全程本地运行，不依赖云端，既保护数据隐私，又降低部署成本；代码注释详尽，配套环境配置教程与模型转换脚本，学生可在一小时内完成复现，显著降低毕业设计难度。

在应用层面，该框架不仅适用于自带数据集，也可快速迁移至工业缺陷、交通标志、医学细胞等场景，仅需替换对应图片文件夹并重新训练即可；其轻量化结构与完整工具链为科研工作者提供Baseline，为产业开发者提供原型验证平台，推动YOLOv8在多目标检测领域的持续普及与落地。

4、核心代码

import cv2


def update_center_points(data, dic_center_points):
    '''
    更新坐标
    '''
    for row in data:
        x1, y1, x2, y2, cls_name, conf, obj_id = row[:7]

        # 计算中心点坐标
        center_x = int((x1 + x2) / 2)
        center_y = int((y1 + y2) / 2)

        # 更新字典
        if obj_id in dic_center_points:
            # 判断列表长度是否超过30
            if len(dic_center_points[obj_id]) >= 30:
                dic_center_points[obj_id].pop(0)
            dic_center_points[obj_id].append((center_x, center_y))
        else:
            dic_center_points[obj_id] = [(center_x, center_y)]

    return dic_center_points




def res2OCres(results):
    lst_res = []
    if results is None:
        return lst_res
    for res in results.tolist():
        box = res[:4]
        conf = res[-2]
        cls = res[-1]
        lst_res.append([cls, conf, box])

    return list(lst_res)




def compute_color_for_labels(label):
    palette = (2 ** 11 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 20 - 1)
    """
    Simple function that adds fixed color depending on the class
    """
    color = [int((p * (label ** 2 - label + 1)) % 255) for p in palette]
    return tuple(color)


def draw_text_with_red_background(image, text, position, font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale=1, thickness=2):
    # 获取文本的大小
    (text_width, text_height), _ = cv2.getTextSize(text, font, font_scale, thickness)

    # 计算矩形背景的大小和位置
    background_width = text_width + 10
    background_height = text_height + 10
    background_position = (position[0] - 5, position[1] - text_height - 5)

    # 在图像上绘制红色背景矩形
    cv2.rectangle(image, background_position, (background_position[0] + background_width, background_position[1] + background_height), (0, 0, 255), cv2.FILLED)

    # 计算文本的居中位置
    text_x = background_position[0] + int((background_width - text_width) / 2)
    text_y = background_position[1] + int((background_height + text_height) / 2)

    # 在图像上绘制文本
    cv2.putText(image, text, (text_x, text_y), font, font_scale, (255, 255, 255), thickness, cv2.LINE_AA)

    return image


def draw_info(frame, results):
    for i, txt in enumerate(results):
        # cv2.putText(frame, txt[0], (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)
        frame = draw_text_with_red_background(frame, txt[0], (0, 30), font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale=1, thickness=2)

    return frame

5、源码获取方式

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