基于yolov8+streamlit实现目标检测系统带漂亮登录界面

【项目介绍】

基于YOLOv8和Streamlit实现的目标检测系统,结合了YOLOv8先进的目标检测能力与Streamlit快速构建交互式Web应用的优势,为用户提供了一个功能强大且操作简便的目标检测平台。该系统不仅具备高精度的目标检测功能,还拥有一个漂亮且直观的登录界面,极大地提升了用户体验。

登录界面是用户接触系统的第一步,其设计至关重要。该系统采用简洁明了的布局,将登录框置于页面的显眼位置,确保用户能够迅速找到并完成登录操作。同时,界面运用了色彩搭配和图标元素,使得整个界面既美观又富有现代感。

在登录过程中,系统提供了友好的提示信息,引导用户正确输入用户名和密码。此外,为了保障系统安全,还加入了验证码功能,有效防止了恶意攻击和自动化脚本的入侵。

成功登录后,用户将进入到目标检测系统的主界面。在这里,用户可以上传图片或视频文件,系统将会利用YOLOv8模型对上传的文件进行目标检测。检测结果将以直观的方式呈现出来,包括检测框、类别标签和置信度等信息。用户还可以根据需要调整检测参数,如置信度阈值等,以获得更精确的检测结果。

整个系统不仅功能强大,而且操作简便、界面美观。无论是专业用户还是普通用户,都能够轻松上手并快速完成目标检测任务。总之,基于YOLOv8和Streamlit实现的目标检测系统带有一个漂亮且实用的登录界面,为用户提供了一个高效、安全、便捷的目标检测平台。

【测试环境】

windows x64

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.81

streamlit

【运行步骤】

安装好环境后,有2种模式选择,根据自己喜好设定

无登录界面直接开始运行:

streamlit run main.py

然后复制提示地址到浏览器即可看到界面,选择对应操作即可操作

有登录界面运行:

启动服务

python server.py

此时不要关闭改窗口,如果一直卡在那里说明启动成功

启动登录:

python login.py

进入登录界面:

输入用户名:admin 密码:admin登录成功后显示

相关推荐
2501_941601213 分钟前
Yolov10n多骨干网络多尺度注意力机制__垃圾分类目标检测系统开发与应用
yolo·目标检测·分类
工程师老罗10 分钟前
什么是目标检测?
人工智能·目标检测·计算机视觉
沃达德软件36 分钟前
图像处理与复原技术
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
工程师老罗2 小时前
目标检测数据标注的工具与使用方法
人工智能·目标检测·计算机视觉
pen-ai3 小时前
【YOLO系列】 YOLOv1 目标检测算法原理详解
算法·yolo·目标检测
FL16238631295 小时前
MMA综合格斗动作检测数据集VOC+YOLO格式1780张16类别
人工智能·yolo·机器学习
沃达德软件6 小时前
视频侦查图像清晰化技术
图像处理·人工智能·目标检测·机器学习·计算机视觉·视觉检测·超分辨率重建
2501_941418556 小时前
YOLO13-C3k2-PConv实现路桩与电动滑板车检测识别原创
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
工程师老罗6 小时前
目标检测的常见数据集
人工智能·目标检测·计算机视觉
IRevers7 小时前
RF-DETR:第一个在COCO上突破60AP的DETR(含检测和分割推理)
图像处理·人工智能·python·深度学习·目标检测·计算机视觉