论如何优雅地使用YOLO模型。等等我启动一下项目？等等我右键运行一下入口类？等等我敲下对应的CLI "yolo predict model=yolov8n.pt source"？

一、创建虚拟环境

需要准备Anaconda+Python环境

没有搞好的，可以看下之前的文章：https://jinke.love/blog-deeplearning/15.html

# 创建一个专为此GUI 单独的虚拟环境 注意python版本必须要>=3.9 不然和ps6不兼容
conda create -n yolov8-gui python=3.9.17
# 激活环境
conda activate yolov8-gui
# 给yolov8-gui环境安装yolov8包和ps6
pip install ultralytics==8.0.48
pip install pyside6==6.4.2
# 如果希望用自己的独显GPU 可以再安装下torch、cuda补丁和cuDNN
pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

二、PyCharm拉取代码

• https方式克隆仓库
• 使用PyCharm打开项目，切入上一步创建的yolov8-gui环境
• 等待索引构建完成，运行main.py

三、调试运行

四、完整源码

https://github.com/BigdataZjk/YOLOv8-PySide6-GUI

五、其他

在resources_rc.py中，qt_resource_struct、qt_resource_name和qt_resource_data是由资源编译器（rcc）生成的。这些字符串是二进制数据的表示形式，用于将资源文件（.qrc）中的数据嵌入到可执行文件中。如果需要生成或修改这些二进制字符串，要使用rcc工具将资源文件编译为C++代码，在命令行中运行以下命令：

# 生成一个名为resources.cpp的C++文件，其中包含了资源文件的二进制数据。
rcc -binary resources.qrc -o resources.cpp
# 生成的.cpp文件可能因为文件编码的问题乱码，可指定编码转换成.cpp
rcc -binary -encoding UTF-8 resources.qrc -o resources.cpp
# 如果上面两个都不管事，那就可以用pyside6自己的rcc工具转换
pyside6-rcc -o resources.cpp resources.qrc