diff --git a/obj_tkinterapp.py b/obj_tkinterapp.py
index e757eb2440ba5cf306e703473e9627e4dfb39a3a..ec9b52783944a24b39f6db9e91106b71f818a736 100644
--- a/obj_tkinterapp.py
+++ b/obj_tkinterapp.py
@@ -5,7 +5,7 @@ from PIL import Image, ImageTk  # 用于将 OpenCV 处理的图像转换为 tkin
 from ultralytics import YOLO  # 导入 YOLO 对象侦测模型
 import numpy as np  # 导入 numpy 作为 np，用于处理数组
 import logging  # 导入日志模块，方便查看程序运行状态
-import utils # 导入 utils.py 文件，用于初始化模型和处理图像
+from utils import init_model, process_frame  # 导入 utils.py 文件，用于初始化模型和处理图像
 import os # 导入 os 模块，用于获取文件路径
 
 # 设置日志
@@ -121,9 +121,12 @@ class Application:
         model_opt2 = self.model_var2.get()
 
         # TODO: 获取选择的模型内容构建模型的名称 model_name
+        model_name = 'yolov8'
         # TODO: 根据 model_name 构建模型完整路径
+        if model_opt1 == "定位":
+            model_path = "./weights/" + model_name + model_opt2
         
-        self.model = # TODO: 利用utils函数获取模型
+        self.model = init_model(model_path)# TODO: 利用utils函数获取模型
         # 用日志记录当前更改的模型名称
         logging.info(f"更改模型为 {model_name}")
 
@@ -180,7 +183,7 @@ class Application:
                 new_height = int(new_width * (height / width))
                 frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height))
                 if self.detecting:
-                    frame = # TODO: 仔细阅读本文件中的代码，利用 utils 中相关函数对视频帧进行处理
+                    frame =  process_frame(self.model, frame, True, True)# TODO: 仔细阅读本文件中的代码，利用 utils 中相关函数对视频帧进行处理
                 self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=Image.fromarray(frame))
                 self.canvas.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW)