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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：
YoloV8、深度学习算法、pyqt界面、注册登录、训练集测试集、深度学习
2、项目界面
（1）上传图片识别
（2）上传图片识别
（3）上传图片识别---多目标检测识别
（4）上传图片识别---多目标检测识别
（5）支持摄像头识别、视频识别
（6）注册登录
（7）个人中心
3、项目说明
技术栈：
YoloV8、深度学习算法、pyqt界面、注册登录、训练集测试集、深度学习
该项目是基于深度学习技术构建的目标检测系统，核心技术栈以YoloV8 算法为核心，搭配 PyQt 框架开发可视化界面，同时集成用户注册登录、训练集与测试集管理等功能，形成一套完整的目标检测解决方案。
在功能实现上，系统支持多场景目标检测：一是图片上传识别，可精准检测单目标与多目标（如物品、人物等），并通过界面直观展示检测结果；二是实时检测功能，能调用摄像头进行动态目标捕捉，也可导入视频文件进行帧级检测，满足不同使用需求。此外，项目设计了用户权限管理模块，通过注册登录功能保障数据安全，个人中心可便捷管理检测记录与模型参数，提升用户使用体验。
整体而言，项目将 YoloV8 的高效检测能力与 PyQt 的友好交互性结合，兼顾技术专业性与操作便捷性，可广泛应用于安防监控、物体识别分类等场景，具备较强的实用价值与拓展性。
4、核心代码
python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2 # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频
import torch
from QtFusion.models import Detector, HeatmapGenerator # 从QtFusion库中导入Detector抽象基类
from datasets.FruitData.label_name import Chinese_name # 从datasets库中导入Chinese_name字典，用于获取类别的中文名称
from ultralytics import YOLO # 从ultralytics库中导入YOLO类，用于加载YOLO模型
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device # 从ultralytics库中导入select_device函数，用于选择设备
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
'device': device, # 设备类型，这里设置为CPU
'conf': 0.5, # 物体置信度阈值
'iou': 0.5, # 用于非极大值抑制的IOU阈值
'classes': None, # 类别过滤器，这里设置为None表示不过滤任何类别
'verbose': False
}
def count_classes(det_info, class_names):
"""
Count the number of each class in the detection info.
:param det_info: List of detection info, each item is a list like [class_name, bbox, conf, class_id]
:param class_names: List of all possible class names
:return: A list with counts of each class
"""
count_dict = {name: 0 for name in class_names} # 创建一个字典，用于存储每个类别的数量
for info in det_info: # 遍历检测信息
class_name = info['class_name'] # 获取类别名称
if class_name in count_dict: # 如果类别名称在字典中
count_dict[class_name] += 1 # 将该类别的数量加1
# Convert the dictionary to a list in the same order as class_names
count_list = [count_dict[name] for name in class_names] # 将字典转换为列表，列表的顺序与class_names相同
return count_list # 返回列表
class YOLOv8v5Detector(Detector): # 定义YOLOv8Detector类，继承自Detector类
def __init__(self, params=None): # 定义构造函数
super().__init__(params) # 调用父类的构造函数
self.model = None
self.img = None # 初始化图像为None
self.names = list(Chinese_name.values()) # 获取所有类别的中文名称
self.params = params if params else ini_params # 如果提供了参数则使用提供的参数，否则使用默认参数
# 创建heatmap
self.heatmap = HeatmapGenerator(heatmap_intensity=0.4, hist_eq_threshold=200)
def load_model(self, model_path): # 定义加载模型的方法
self.device = select_device(self.params['device']) # 选择设备
self.model = YOLO(model_path, )
layer = list(self.model.model.children())[0][-3]
self.heatmap.register_hook(reg_layer=layer)
names_dict = self.model.names # 获取类别名称字典
self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()] # 将类别名称转换为中文
self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).
type_as(next(self.model.model.parameters()))) # 预热
self.model(torch.rand(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).
type_as(next(self.model.model.parameters()))) # 预热
def preprocess(self, img): # 定义预处理方法
self.img = img # 保存原始图像
return img # 返回处理后的图像
def predict(self, img): # 定义预测方法
results = self.model(img, **ini_params)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
superimposed_img = self.heatmap.get_heatmap(img)
return results, superimposed_img
def postprocess(self, pred): # 定义后处理方法
results = [] # 初始化结果列表
for res in pred[0].boxes:
for box in res:
# 提前计算并转换数据类型
class_id = int(box.cls.cpu())
bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
bbox = [int(coord) for coord in bbox] # 转换边界框坐标为整数
result = {
"class_name": self.names[class_id], # 类别名称
"bbox": bbox, # 边界框
"score": box.conf.cpu().squeeze().item(), # 置信度
"class_id": class_id, # 类别ID
}
results.append(result) # 将结果添加到列表
return results # 返回结果列表
def set_param(self, params):
self.params.update(params)🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
5、源码获取方式
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