本项目采用PySide6开发了一个用户友好的图形界面，用于展示和操作YOLOv8模型，实现图像与视频中的目标检测功能。
PySide6 是 Qt for Python 的官方绑定库，提供了创建图形用户界面所需的全部工具与类。
YOLO 模型：选择一个 YOLO 版本（例如 YOLOv3、YOLOv4 或 YOLOv5），并使用预训练的模型或自己训练的模型进行目标检测。
项目结构设计包括应用程序布局，如菜单栏、工具栏和状态栏，并提供显示视频流与检测结果的窗口。
在视频处理方面，集成摄像头或视频文件后，利用选定的YOLO 模型实现实时的目标识别功能。同时更新GUI以展示带有边界框的结果图像。
对于 GUI 组件设计：
- 播放控制：实现开始、停止和暂停按钮。
- 参数调整：允许用户调节 YOLO 模型参数如置信度阈值与非极大值抑制（NMS）的阈值等。
- 模型选择：如果支持多个模型，提供让用户在不同YOLO版本间切换的功能。
线程处理方面，为了防止 GUI 响应变慢，在单独的线程中进行视频处理和 YOLO 目标检测操作。
此外还需考虑错误处理机制，确保程序能妥善应对多种可能发生的异常情况（例如模型加载失败或视频流中断等）。
最后还需要准备用户指南或文档来指导如何使用该应用程序，包括配置与运行检测的步骤。同时利用 PyInstaller 或其他工具将应用打包成独立可执行文件以方便部署在没有 Python 环境的机器上。
5星
