YOLO算法目标检测工具源码 - 免费Python图形化目标识别程序

概述

在人工智能与计算机视觉技术飞速发展的今天，目标检测已成为众多应用场景中的核心技术之一。为了帮助广大开发者和爱好者快速上手YOLO（You Only Look Once）算法的实际应用，幽络源源码网特别整理并分享一款基于Python开发的“YOLO算法目标检测工具”完整源码。该工具集成了图像、图片目录及视频的目标检测功能，并配备图形化界面，操作简便、功能强大，非常适合学习、教学或轻量级项目部署使用。

主要内容

本工具基于 PyQt5 + OpenCV + Ultralytics YOLOv8 构建，具备以下核心功能模块：

1. 多类型输入支持

单张图片检测：用户可选择任意本地图片，程序将调用YOLO模型进行目标识别并实时展示结果。
批量图片目录处理：支持一键导入整个文件夹内的所有图片（支持 .png、.jpg、.jpeg 等常见格式），自动完成批量检测，并可统一保存结果。
视频目标检测：可加载本地视频文件（如 .mp4、.avi、.mov），逐帧运行YOLO检测，并在界面上实时预览处理效果。

2. 可调节置信度阈值

通过内置的滑动条控件，用户可动态调整目标检测的置信度阈值（默认0.25），范围从0.01到1.00，灵活控制检测精度与召回率之间的平衡，满足不同场景需求。

3. 多线程异步处理

视频处理采用独立线程（VideoProcessThread），避免UI卡顿，确保流畅交互。
视频结果保存也通过专用线程（VideoSaveThread）完成，支持进度条实时反馈，提升用户体验。

4. 结果可视化与导出

所有检测结果均以带标注框的图像/视频帧形式在主窗口中清晰展示。
支持将处理后的图片或视频一键保存至本地，便于后续分析或分享。

5. 用户友好界面

整体界面简洁直观，按钮布局合理，包含标题、操作区、置信度调节栏、大尺寸显示区域及作者信息，符合桌面应用设计规范，新手也能快速上手。

注：项目默认加载自定义训练模型 水泥杆塔塔头120轮8n.pt，用户可根据自身需求替换为官方YOLO模型
（如 yolov8n.pt）或其他自定义权重文件。

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结语

这款“YOLO算法目标检测工具”不仅代码结构清晰、功能完整，而且完全开源免费，非常适合用于教学演示、项目原型开发或工业巡检等实际场景。如果您在部署过程中遇到困难，或希望获取更精品的源码、定制化开发服务，欢迎加入我们的QQ群307531422交流咨询，幽络源将为您提供更多优质的技术资源和服务。