# yolo_front

**Repository Path**: watersugarmelon/yolo_front

## Basic Information

- **Project Name**: yolo_front
- **Description**: 这是yolo的前端代码，用于页面的展示，展示模型训练的结果
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-08
- **Last Updated**: 2025-09-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# YOLO 前端界面系统

## 项目简介

这是一个基于Python和Tkinter开发的图形用户界面系统，专门用于展示YOLO（You Only Look Once）目标检测模型的训练和推理结果。该系统提供了直观的操作界面，使用户能够轻松地进行模型训练、推理、参数调整等操作，而无需直接与命令行交互。

## 图片展示

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![alt text](image-1.png)

## 功能特性

### 核心功能
- **文件管理**: 支持打开图片、视频文件和摄像头输入
- **模型配置**: 提供多种YOLO模型版本选择和参数调整
- **数据加载**: 支持加载YOLO格式的数据集配置文件
- **模型训练**: 可视化训练参数设置和训练过程监控
- **目标检测**: 实时目标检测和结果展示
- **结果管理**: 预测结果查看和保存

### 界面特色
- 直观的图形用户界面
- 文件列表和预测结果展示
- 模型参数实时调整
- 支持批量处理
- 最近文件快速访问

## 系统架构

```
yolo_front/
├── app.py              # 应用程序入口
├── mainpage.py         # 主界面实现
├── login.py            # 登录系统
├── shared.py           # 共享数据管理
├── ui_utils.py         # 界面工具函数
├── file_operations.py  # 文件操作相关功能
├── model_operations.py # 模型操作相关功能
├── data_operations.py  # 数据操作相关功能
├── train_operations.py # 训练操作相关功能
├── infer_operations.py # 推理操作相关功能
├── about_operations.py # 关于和帮助功能
├── client_socket.py    # 客户端网络通信
├── server.py           # 服务端网络通信
├── user_system.sql     # 用户系统数据库结构
└── recent_files.json   # 最近文件记录
```

## 安装指南

### 环境要求
- Python 3.7 或更高版本
- Windows 10/11 操作系统
- MySQL 8.0 或更高版本（用于用户系统）

### 依赖库安装

1. 克隆或下载项目代码
2. 安装Python依赖包：
```bash
pip install ultralytics
pip install opencv-python
pip install pillow
pip install mysql-connector-python
pip install ruamel.yaml
pip install torch
pip install torchvision
```

### 数据库配置

1. 安装并启动MySQL服务
2. 执行 `user_system.sql` 文件创建数据库和表：
```sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS user_system;
USE user_system;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    avatar_path VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'ProfilePicture/default_avatar.jpg',
    avatar_data LONGBLOB,
    avatar_type VARCHAR(20),
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    phone VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
    PASSWORD VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```

3. 修改 `login.py` 中的数据库配置：
```python
self.db_config = {
    'host': 'localhost',        # 数据库主机地址
    'database': 'user_system',  # 数据库名称
    'user': 'your_username',    # 数据库用户名
    'password': 'your_password' # 数据库密码
}
```

## 使用说明

### 启动应用
```bash
python app.py
```

### 登录系统
首次使用需要注册账号，之后可使用手机号和密码登录。

### 主要操作流程

1. **文件操作**
   - 通过"文件"菜单打开图片、视频或摄像头
   - 支持批量处理多个文件

2. **模型配置**
   - 在"模型"菜单中选择合适的YOLO版本
   - 可加载自定义模型权重文件
   - 调整置信度、IOU等参数

3. **数据加载**
   - 使用"数据"菜单加载YOLO格式的data.yaml配置文件

4. **模型训练**
   - 在"训练"菜单中设置训练参数
   - 点击"开始"启动训练过程
   - 可随时暂停或停止训练

5. **目标检测**
   - 在"推理"菜单中调整推理参数
   - 点击"开始"执行目标检测
   - 查看和保存检测结果

## 配置文件说明

### train.yaml
训练配置文件，包含训练过程中的各项参数设置，如：
- epochs: 训练轮数
- batch: 批次大小
- imgsz: 图像尺寸
- device: 训练设备（CPU/GPU）

### predict.yaml
推理配置文件，包含模型推理时的参数设置，如：
- model: 模型权重路径
- conf: 置信度阈值
- iou: IOU阈值
- imgsz: 输入图像尺寸

## 开发团队

第三小组

## 版权信息

版权所有 © 2025

## 技术支持

如在使用过程中遇到问题，请联系开发团队或查阅相关文档。