yolov8草莓及病害检测项目开发(python开发,带有训练模型,可以重新训练,并有Pyqt5界面可视化)

本文主要是介绍yolov8草莓及病害检测项目开发(python开发,带有训练模型,可以重新训练,并有Pyqt5界面可视化),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本次检测系统,可以通过图片、视频或摄像头三种形式检测,检测出开花、结果、熟果、草莓叶子健康、叶子缺钙、灰叶斑病等八大类别。基于最新的YOLO-v8模型,下载后即可重新运行训练脚本,,也可以直接运行检测脚本(因为已经有训练好的模型保存)输出检测结果。

1.项目介绍(检测效果:yolov8草莓及病害检测项目开发(python开发,带有训练模型,可以重新训练,并有Pyqt5界面可视化)_哔哩哔哩_bilibili)

 重要文件解释:predictWindow.py是Pyqt5界面展示主程序,并调用训练好的yolov8模型参数,进行草莓不同类别的检测。strawberrytrain.py是训练脚本,detect_tools.py是用来读取和展示图像,被predictWindow.py调用.yolov8.pt是训练完成模型保存参数。

如有其它数据集检测需求,可定制项目 

数据集介绍

data文件夹的数据集(train文件夹:655张照片和对应的yolo标签,valid文件夹:487张照片和对应的yolo标签;test文件夹:487张照片和对应的yolo标签) 

 train.py文件夹

valid文件夹:

test文件夹:

2.效果

 

对数据集和代码感兴趣的,可以关注最后一行

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog  # 导入PyQt5库中的模块
import sys
import os
import glob
sys.path.append('UIProgram')  # 添加一个路径到Python的模块搜索路径
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow  # 导入UI程序的主窗口定义
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader  # 导入自定义的QSSLoader模块
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QCoreApplication  # 导入PyQt5库中的模块
from ultralytics import YOLO
import cv2
import detect_tools as tools
#代码和数据集:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Um5pr

这篇关于yolov8草莓及病害检测项目开发(python开发,带有训练模型,可以重新训练,并有Pyqt5界面可视化)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/887940

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

这15个Vue指令,让你的项目开发爽到爆

1. V-Hotkey 仓库地址: github.com/Dafrok/v-ho… Demo: 戳这里 https://dafrok.github.io/v-hotkey 安装: npm install --save v-hotkey 这个指令可以给组件绑定一个或多个快捷键。你想要通过按下 Escape 键后隐藏某个组件,按住 Control 和回车键再显示它吗?小菜一碟: <template

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

如何用Docker运行Django项目

本章教程,介绍如何用Docker创建一个Django,并运行能够访问。 一、拉取镜像 这里我们使用python3.11版本的docker镜像 docker pull python:3.11 二、运行容器 这里我们将容器内部的8080端口,映射到宿主机的80端口上。 docker run -itd --name python311 -p

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)无感配网详解

1、简介 无感配网是指在设备联网过程中无需输入热点相关账号信息,即可快速实现设备配网,是一种兼顾高效性、可靠性和安全性的配网方式。 2、配网原理 2.1 通信原理 手机和智能设备之间的信息传递,利用特有的NAN协议实现。利用手机和智能设备之间的WiFi 感知订阅、发布能力,实现了数字管家应用和设备之间的发现。在完成设备间的认证和响应后,即可发送相关配网数据。同时还支持与常规Sof

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来