手把手yolov11

### YOLOv11 详细教程

#### 安装必要环境和依赖项
为了构建基于YOLOv11的Web应用程序，首先需要设置开发环境并安装所需的Python包。这通常涉及创建一个新的虚拟环境以及通过pip工具安装特定版本的PyTorch和其他辅助库[^1]。

conda create -n yolov11 python=3.8
conda activate yolov11
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install streamlit opencv-python matplotlib scikit-image ultralytics

#### 下载预训练模型权重文件
访问官方提供的YOLOv11仓库页面可以找到最新的预训练模型下载链接。这些预先训练好的参数能够帮助快速启动项目而无需从头开始训练整个网络结构[^2]。

#### 创建Streamlit应用框架
使用Streamlit作为前端界面可以让开发者专注于核心逻辑实现而不必担心复杂的HTML/CSS布局设计工作。下面是一个简单的`app.py`模板例子：

import streamlit as st
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO

st.title('YOLOv11 Object Detection')

uploaded_file = st.file_uploader("Choose an image...", type="jpg")

if uploaded_file is not None:
    img = Image.open(uploaded_file)
    model = YOLO('yolov11.pt')  # 加载本地保存的模型权重路径
    
    results = model.predict(img, conf=0.5)

    result_img = results.render()[0]

    st.image(result_img, caption='Detected Objects', use_column_width=True)

此脚本实现了基本的对象检测功能，并允许用户上传图片以查看预测效果。当有图像被成功加载后，程序会调用YOLOv11执行推理操作并将结果显示给访客。