如何在Windows 10平台上搭建基于YOLOv8的行人检测计数系统，并通过PyQt5实现一个简洁的GUI界面？

为了帮助你搭建一个基于YOLOv8的行人检测计数系统，并通过PyQt5实现一个简洁的GUI界面，我推荐参考资源《实现高效行人检测与计数的Yolov8系统》。这份资源不仅提供了完整的系统搭建指南，还包含了Python源码、ONNX模型以及GUI设计示例，可以助你在Windows 10平台上快速实现目标。

参考资源链接：[实现高效行人检测与计数的Yolov8系统](https://wenku.csdn.net/doc/7j28ao9pdn?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的开发环境包括Python 3.8、Anaconda3、PyTorch 1.9.0以及CUDA 11.1（如果你打算使用GPU加速）。随后，你可以通过PyTorch加载预先训练好的YOLOv8模型，并将其转换为ONNX格式，以便跨平台部署。

接下来，为了实现GUI界面，可以使用PyQt5库。首先安装PyQt5，可以通过pip命令轻松完成安装。然后，根据提供的Python源码，你可以创建一个窗口类，并在其中实现必要的控件和信号槽机制。例如，你可以创建一个用于视频流显示的QLabel控件，以及用于显示计数结果的QTextBrowser控件。此外，还需要实现视频流捕获的功能，并将YOLOv8模型集成到GUI中，确保每个检测到的行人被计数并实时更新到界面上。

最后，通过测试确保系统运行稳定。使用COCO数据集中的行人类别图像进行测试，确保检测精度和计数准确性。如果在搭建过程中遇到任何问题，你可以参考提供的实现细节链接，那里详细介绍了YOLOv8的实现过程以及如何进行模型训练和评估。

通过以上的步骤，你不仅能够构建出一个功能完备的行人检测计数系统，而且还能深入了解YOLOv8算法的工作原理，以及如何在实际项目中应用PyQt5开发GUI界面。为了进一步提升你的技能，建议深入研究YOLOv8的理论背景和PyQt5的高级应用，使得你能够在未来的项目中更自信地处理类似的系统开发任务。

参考资源链接：[实现高效行人检测与计数的Yolov8系统](https://wenku.csdn.net/doc/7j28ao9pdn?spm=1055.2569.3001.10343)