（如果你使用的是笔记本电脑，没有比较好的GPU，可以配置CPU运行环境）
链接：上百种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）
1.安装Anaconda
1.1 下载Anaconda
（1）Anaconda下载方式一（官网）
Anaconda下载官网：https://www.anaconda.com/
点击下载【Free Download】即可
然后点击【Download】
（2）Anaconda下载方式二（百度网盘）
链接：https://pan.baidu.com/s/1rN5ulU5xz3tkA2-7EId1FA
提取码：9hcx
1.2 安装Anaconda
点击安装包，然后点击【Next]
- 点击【I Agree】
- 点击【Next】
- 安装路径的选择，点击【Next】
- 点击【INstall】，然后等待安装完成
- 点击【Next】
- 点击【Next】
- 点击【Finish】
1.3 配置环境变量
右键点击【我的电脑】(此电脑)--【属性】--点击【高级系统设置】--【高级】--【环境变量】-找到系统变量下的【Path】--右侧点击【新建】，按照我标红框的进行添加即可。（注意anaconda3的安装路径
2.创建python虚拟环境
2.1创建python虚拟环境
虚拟环境的作用：虚拟环境可以隔离不同项目的依赖项，避免不同项目之间的干扰，使项目更加稳定。
首先进入命令界面
输入如下命令：
conda create -n yolov8 python=3.11.4
其中：yolov8是虚拟环境名称（可以任意取名，比如你可以取为yolov10等），python=3.11.4是指定python的版本（也可指定另外的版本）
输入【y】，之后回车开始安装
如果出现如下界面，表示安装完成。
输入命令可以查看虚拟环境否创建成功：conda env list
如下界面表示创建成功（虚拟环境名称以及虚拟环境的路径）：
激活进入环境：activate yolov8
激活成功后，前面的base会替换成yolov8
备注：如果需要删除刚刚创建的虚拟环境，可以通过如下命令删除：
conda remove -n yolov8 --all
2.2 虚拟环境的路径设置（ 常见问题以及解决方法）
（如果3.1在创建虚拟环境的时候，路径不是anaconda3的安装路径下，而是总是在c盘，才需要进行3.2小节的设置，否则跳过3.2小节）
w11环境下，anaconda安装在D盘，但是在新建虚拟环境总是在c盘，解决方法
在C盘找到.condarc这个文件
打开这个文件，找到envs_dirs:配置项，该配置项就表示新创建虚拟环境的路径（注意enva_dirs是自己anaconda3的安装路径）
上面配置的是阿里镜像源（方法一）
python
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
envs_dirs:
-D://soft//anaconda3//envs 也可以配置清华镜像源（方法二）
python
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
envs_dirs:
-D://soft//anaconda3//envs 备注（常见问题以及解决方法）：
（1）如果没有这个".condarc"的文件，那么就点击"win"+"r",搜索"cmd"调出终端，然后输入命令创建即可：
conda config --set show_channel_urls yes
然后按照上述方法添加即可
（2）如果此时创建环境发现还会安装在C盘，是因为没有打开对Anaconda下envs的读写权限，找到所要保存的环境目录，作者这里是 D://soft//anaconda3//envs，
右击选择【属性】，选择【安全】，选择【编辑】，
按下图所示进行编辑，选择【Users】，在下面的选项中勾选【完全控制】 ，最后选择【应用】并【确定】。
接下来就可以重新区创建虚拟环境了
3.打开项目
将【目标检测系统源码】下载完成之后，解压到某个路径下（可以解压在D盘或者F盘都可）。然后使用Pycharm打开这个项目文件。
目标检测系统源码下载链接：上百种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）-CSDN博客
（Pycharm前提已经安装完成，如果没有安装，可以网上搜索Pycharm的安装教程，有很多）
Pycharm软件中打开项目
4.在Pycharm中调用yolov8环境
点击【File】-->【setting】-->【Project】-->【Python Interpreter】-->【Add Interpreter】-->【Add Local Interpreter】
设置虚拟环境
备注：在Pycharm中如何查看当前项目使用的虚拟环境：
点击左下角的【Terminal】,可以看出使用的虚拟环境
或者在当前项目下新建一个test-p.py文件，输入如下代码并运行
import sys print(sys.prefix)
截图如下,可以看出使用的是yolov8虚拟环境以及虚拟环境的路径：
5.pycharm中添加镜像地址
添加镜像可以加快下载依赖包的速度。
点击图标【Python Packages】--点击设置按钮【Manage respositories】
点击【+】--在【Name】处随意更改名字，然后在【Repository URL】填上镜像源地址，最后点击【OK】
一些镜像地址：
1.清华大学镜像源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
2.阿里云镜像源：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3.中国科技大学镜像源：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
6.安装其他的项目依赖
在安装项目依赖之前需要将requirements.txt文件里面的三个依赖进行修改，将
python
#torch==2.0.0+cu118
#torchaudio==2.0.1+cu118
#torchvision==0.15.1+cu118修改为：
html
torch==2.0.0
torchaudio==2.0.1
torchvision==0.15.1然后左下角终端打开，安装项目依赖，执行命令：pip install -r requirements.txt
（请务必按照 requirements.txt 中指定的版本进行安装，否则可能会出现依赖不兼容的问题，导致错误。）
到这里目标检测系统的环境就搭建成功了，接下来就可以启动目标检测系统了。
启动【目标检测系统】请点击链接：目标检测系统操作说明【用户使用指南】（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）