基于YOLOv8的FPS射击类游戏人物识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

基于YOLOv8的FPS射击类游戏人物识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

🚀源码包含：完整YOLOv8训练代码 + 精选标注数据集 + 训练权重文件 + 可直接运行的人物识别程序 + 部署教程 & 训练教程

本项目仅作为学术研究，严禁用于其他用途。

项目摘要

随着YOLO系列目标检测算法的发展，其在实际游戏场景中的应用愈发广泛。尤其在FPS射击类游戏中，如何实时识别游戏画面中的敌我角色，成为游戏智能分析的重要研究方向之一。

本项目结合 Ultralytics YOLOv8 模型的高精度与高帧率检测能力，针对FPS游戏场景中人物目标进行优化训练，并配套开发 PyQt5 GUI图形界面系统，实现从模型加载、图像检测、视频流检测到结果保存的全流程自动化。

前言

本项目集成了强大的 YOLOv8检测模型 与便捷的 PyQt5图形界面，面向FPS类射击游戏中的人物识别应用场景，例如《CS:GO》《Call of Duty》《PUBG》等。支持对游戏画面中的人物进行精准识别和标注，且提供多种数据输入方式，包括图片、视频和摄像头流。

项目配套完整的YOLOv8训练流程说明，从数据标注、模型训练、权重转换、推理部署到GUI调用，确保零基础用户也能“开箱即用”，快速构建属于自己的AI识别工具。

一、软件核心功能介绍及效果演示

• ✅ 支持 图片识别：一键导入游戏截图，自动识别出游戏人物位置并标注类别。
• ✅ 支持 视频/实时流检测：可使用游戏录屏或OBS推流数据进行实时检测演示。
• ✅ 支持 摄像头检测：外接摄像头监测屏幕场景，实时分析战场目标。
• ✅ 支持 PyQt5图形界面：零代码操作，全图形界面完成检测流程。
• ✅ 支持 训练模式重启：可根据你游戏场景中的数据重新训练YOLOv8模型以适配不同游戏。

👉 内附训练脚本、GUI运行脚本、一键推理脚本，支持快速部署！

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二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

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（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

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（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

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（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

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（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

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三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。

其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

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YOLOv8原理图如下：

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3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

image-20250710215257257

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

image-20250710215219985

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

result_198_jpg.rf.bf1caf02fd235090a34fc8ad05109d25

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码

https://www.bilibili.com/video/BV1WNG5z8EzA

可至项目实录视频下方获取：

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目以 YOLOv8 为核心，结合 PyQt5 可视化界面，打造了一个开箱即用、功能齐全的 FPS射击类游戏人物识别系统，具备以下亮点：

• 🚀 完整流程打包：包含数据集、标注文件、训练脚本、检测程序与可视化界面。
• 🖼️ 多模式输入支持：支持图片、视频、摄像头等多种检测方式。
• 🧠 训练与复训灵活：支持在你自己的游戏画面上重新训练，提高模型适配性。
• 👨‍💻 GUI操作便捷：无需代码基础，通过PyQt5界面即可完成全部操作。
• 💾 源码+教程全提供：适合项目参考、毕设复现、算法工程学习等多种用途。

📦 你将获得：一套可实际部署的人物检测系统 + 可复用的数据与训练流程 + 方便拓展的界面系统。