應用說明

YOLOv8對象檢測模型基于自定義數據集訓練紅白細胞檢測模型，然后通過工具導出模型為ONNX，基于OpenVINO實現模型推理，完成細胞檢測識別，根據檢測到的細胞類別與數目，統計，在PyQT5打造的界面上顯示輸出檢測結果。

模型介紹

YOLOv8自定義紅白細胞檢測模型 模型的輸入與輸出信息如下：

輸入格式：

NCHW = 1x3x640x640

輸出格式:

1x6x8400， xyhw+類別2 = 6，20x20+40x40+80x80=8400

模型推理基于OpenVINO框架，CPU即可運行。

界面設計

界面支持模型相關得參數設置、輸入圖像路徑選擇與設置，相關界面設計如下：

代碼實現與演示

代碼實現與演示，設計兩個類，一個界面類實現參數化界面輸入與推理結果顯示，另外一個模型推理類線程，負責調用模型實現模型推理，返回推理結果。

推理類與界面類之間通過信號與槽機制實現數據交換。

主界面調用界面類實例化與初始化，實現程序啟動，在子線程種實現推理，主線程種刷新界面。

完整的主程序調用代碼實現如下：

#初始化APP實例
importplatform
app=QtWidgets.QApplication(sys.argv)
if'Windows'==platform.system():
app.setStyle('Windows')
#初始化桌面容器
main_win=QtWidgets.QMainWindow()
#設置APP窗口名稱
main_win.setWindowTitle("YOLOv8細胞計數與面積統計測量-演示版本")
#初始化內容面板
content_panel=YOLOv8InferPanel()
#設置窗口大小
main_win.setMinimumSize(1340,910)
main_win.setCentralWidget(content_panel)

#請求顯示
main_win.show()
#加載窗口并啟動App
app.exec()

審核編輯：劉清