如何利用YOLOv8、ONNX模型和PyQt5在Windows10上实现一个具有GUI界面的实时行人检测计数系统？

要在Windows 10上搭建一个基于YOLOv8的行人检测计数系统，并通过PyQt5实现GUI界面，你需要遵循以下步骤：

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)

1. 确保你的Windows 10系统已经安装了Anaconda3环境管理器，并创建一个新的环境，安装Python 3.8、PyTorch深度学习库版本1.9.0以及其CUDA 11.1版本（如果使用GPU加速）。
2. 下载并解压提供的《实现高效行人检测与计数的Yolov8系统》资源包，该包应包含Python源码、ONNX模型以及GUI界面的PyQt5实现代码。
3. 在安装有相应库的Python环境中，运行源码中的主程序，确保系统能够加载ONNX模型并正确进行行人检测。
4. 根据提供的GUI界面代码，使用PyQt5构建一个用户界面，该界面可以显示实时视频流，并在检测到行人时在界面上进行标注。
5. 实现行人的计数逻辑，可以是简单的计数器，也可以是更复杂的跟踪算法，以确保计数的准确性。
6. 测试系统的性能和准确性，确保在不同的光照条件和不同的行人密度下都能可靠地工作。
7. 根据需要，调整源码中的参数，如检测阈值、IOU（交并比）等，以优化系统性能。
通过以上步骤，你将能够搭建一个完整的基于YOLOv8的行人检测计数系统，并通过PyQt5提供的GUI界面进行交互。此外，系统的设计应确保足够的灵活性，以适应不同的应用场景和需求。

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)