Metadata-Version: 2.4
Name: yolo26-app
Version: 1.0.3
Summary: Ultralytics YOLO Desktop App - Annotation, Training, and Inference (YOLO26 / YOLOv8)
Author: YOLO26 App Contributors
License-Expression: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/only-one-over/yolo26_app
Project-URL: Documentation, https://github.com/only-one-over/yolo26_app/tree/main/docs
Project-URL: Repository, https://github.com/only-one-over/yolo26_app
Project-URL: Issues, https://github.com/only-one-over/yolo26_app/issues
Keywords: yolo,yolo26,yolov8,object-detection,pyqt6,desktop-app
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Image Recognition
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: ultralytics>=8.4.0
Requires-Dist: PyQt6>=6.0
Requires-Dist: opencv-python>=4.6.0
Requires-Dist: numpy>=1.20.0
Requires-Dist: onnx>=1.22.0
Requires-Dist: Pillow>=12.3.0
Requires-Dist: pyyaml>=5.3.1
Requires-Dist: pyqtgraph>=0.13.0
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: build>=1.2; extra == "dev"
Requires-Dist: mypy<2.0,>=1.13; extra == "dev"
Requires-Dist: pip-audit>=2.7; extra == "dev"
Requires-Dist: pytest>=8.0; extra == "dev"
Requires-Dist: ruff>=0.8; extra == "dev"
Provides-Extra: sam
Requires-Dist: sam2; extra == "sam"
Provides-Extra: dino
Requires-Dist: groundingdino-pip; extra == "dino"
Provides-Extra: realsense
Requires-Dist: pyrealsense2>=2.50.0; extra == "realsense"
Provides-Extra: tensorrt
Requires-Dist: tensorrt>=8.6; extra == "tensorrt"
Provides-Extra: all
Requires-Dist: sam2; extra == "all"
Requires-Dist: groundingdino-pip; extra == "all"
Requires-Dist: pyrealsense2>=2.50.0; extra == "all"
Requires-Dist: tensorrt>=8.6; extra == "all"
Dynamic: license-file

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# YOLO26 App

基于 Ultralytics YOLO 的桌面端标注、训练和推理应用，支持 YOLO26 与 YOLOv8。

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/)
[![PyQt6](https://img.shields.io/badge/PyQt6-6.0+-green.svg)](https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)

[English](README_EN.md) · [完整文档](docs/README.md) · [环境与模型](docs/environment-and-models.md) · [常见问题](docs/troubleshooting.md)

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## 安装

### Windows 一键安装

准备 Python 3.10 及以上版本后，克隆项目并运行安装脚本：

~~~bat
git clone https://github.com/only-one-over/yolo26_app.git
cd yolo26_app
install.bat
~~~

脚本会创建虚拟环境、安装 PyTorch 与应用依赖，并检查 PyQt6、OpenCV、Ultralytics 和可选 TensorRT 环境。

### 手动安装

~~~bash
git clone https://github.com/only-one-over/yolo26_app.git
cd yolo26_app
python -m venv venv
~~~

Windows：

~~~bat
venv\Scripts\activate
pip install -e .
~~~

Linux 或 macOS：

~~~bash
source venv/bin/activate
pip install -e .
~~~

GPU、SAM2、Grounding DINO、RealSense 与 TensorRT 的安装方式见[环境与模型](docs/environment-and-models.md)。

### 构建与安装 wheel

发布或验证安装产物时，使用标准 wheel：

~~~bash
python -m pip install build
python -m build
python -m pip install --force-reinstall dist/yolo26_app-*.whl
~~~

构建命令会同时生成 wheel 与源码分发包。wheel 已包含界面 SVG 图标和 YAML 模板。

## 启动

~~~bash
python main.py
~~~

Windows 使用一键安装脚本后，也可以直接执行：

~~~bat
venv\Scripts\python.exe main.py
~~~

安装 wheel 后，Windows 可以直接运行图形启动命令：

~~~bat
yolo26-app
~~~

## PyPI 安装

已发布的 Python 包可在新虚拟环境中安装：

~~~bash
python -m pip install yolo26-app
yolo26-app
~~~

PyPI 包不包含模型权重、CUDA/TensorRT、SAM2、Grounding DINO 或 Windows 便携运行时；这些组件按需安装。普通 Windows 用户可继续从 GitHub Release 下载 CPU 或 CUDA 便携包。

## 基本使用

1. 通过“文件 -> 新建项目”创建工作区。
2. 在“标注”页导入图片、视频或素材目录，并添加类别。
3. 使用矩形框、多边形、关键点或 OBB 工具完成标注。
4. 点击“导出数据集”，生成 YOLO 格式的数据集。
5. 在“训练”页选择 data.yaml，设置模型与训练参数后开始训练。
6. 在“测试”页加载 best.pt，对图片、视频或相机执行推理，必要时导出 ONNX、TensorRT 等模型。

标注会自动保存；重新打开项目或异常退出后可恢复。更详细的标注、数据集和训练说明见[标注、数据集与训练](docs/annotation-and-training.md)。

## 文档

| 主题 | 说明 |
| --- | --- |
| [标注、数据集与训练](docs/annotation-and-training.md) | 素材导入、标注工具、辅助标注、数据集导出和训练 |
| [推理与模型导出](docs/inference-and-export.md) | 图片、视频、相机推理与部署模型导出 |
| [环境与模型](docs/environment-and-models.md) | GPU、可选依赖、模型权重和 TensorRT |
| [开发指南](docs/development.md) | 架构、测试和扩展方式 |
| [诊断与排障](docs/troubleshooting.md) | 日志、诊断报告和常见异常 |

## 许可证

本项目采用 [MIT License](LICENSE)。项目依赖 Ultralytics YOLO，请同时遵守其许可证要求。
