pycharm中安装yolov11

### 安装配置YOLOv1环境

#### 准备工作
为了在PyCharm中成功安装并配置YOLOv1环境，确保已下载并安装最新版PyCharm社区版或专业版[^2]。

#### 创建虚拟环境
建议创建一个新的Conda虚拟环境来管理依赖项。这有助于避免不同项目间的包冲突问题。通过Anaconda Prompt执行如下命令建立名为`yolov1_env`的新环境，并指定Python版本为3.9：

conda create -n yolov1_env python=3.9

激活该环境以便后续操作均在此环境中进行:

conda activate yolov1_env

#### 获取YOLOv1源码
访问Darknet官方GitHub仓库获取YOLOv1原始实现代码。由于原作者并未提供pip安装方式，需克隆整个Git库至本地计算机上。使用git工具完成此过程：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet

#### 编译Darknet框架
进入darknet目录后，依据README.md文件指示编译C语言部分。对于Windows用户来说，可能需要用到Visual Studio来进行编译；而对于Linux/MacOS，则可以直接利用Makefile构建系统编译程序：

make

#### 配置PyCharm项目结构
启动PyCharm IDE，在欢迎界面选择“Open”，浏览找到之前clone下来的darknet文件夹作为新的PyCharm项目加载进来。接着设置解释器指向刚才创建好的Conda环境路径下对应的Python.exe位置。

#### 安装必要的Python库
回到终端窗口继续运行以下指令以安装一些常用的科学计算以及图像处理相关的Python库，这些库可以帮助更好地支持YOLO模型训练和预测功能：

pip install numpy opencv-python matplotlib pillow h5py tensorflow==1.15 # TensorFlow仅用于某些特定场景下的迁移学习任务

注意：上述命令中的tensorflow版本号可以根据实际需求调整，但考虑到兼容性因素推荐保持一致。

#### 测试安装效果
现在可以尝试跑通几个简单的例子验证一切正常运作。比如可以在PyCharm里新建一个.py脚本文件，编写几行测试代码读取图片并通过预训练权重做目标检测展示结果框选情况。