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基于深度学习的草莓成熟度实时检测系统(UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5模型+完整代码与数据集)

基于深度学习的草莓成熟度实时检测系统(UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5模型+完整代码与数据集)
1. 引言

在农业领域,草莓的成熟度检测是保证果实品质的重要环节。传统的方法依赖于人工经验,不仅耗时费力,还容易出错。本文介绍如何使用YOLO(You Only Look Once)系列模型(YOLOv8/v7/v6/v5)构建一个草莓成熟度检测系统,并通过简单的UI界面进行交互,实现快速准确的草莓成熟度检测。


2. 项目概述

本项目将实现以下功能:

  • 使用YOLO模型进行草莓成熟度检测。
  • 构建一个简单的用户界面,允许用户上传草莓图片,并显示检测结果。
  • 提供完整的代码示例和训练数据集。

目录

1. 引言

2. 项目概述

3. 环境配置

4. 数据集准备

5. 模型训练

6. 构建UI界面

7. 部署与测试

8. 结论与声明



3. 环境配置

在开始项目之前,我们需要配置环境:

  • Python 3.8+
  • OpenCV
  • PyTorch
  • Flask
  • YOLOv5/6/7/8预训练模型

安装必要的依赖库:

  1. pip install torch torchvision torchaudio
  2. pip install opencv-python flask


4. 数据集准备

我们需要一个标注好的草莓成熟度数据集,可以通过LabelImg等工具对草莓图片进行标注,并将数据集划分为训练集和验证集。

数据集结构如下:

  1. dataset/
  2. ├── train/
  3. │ ├── images/
  4. │ └── labels/
  5. ├── val/
  6. │ ├── images/
  7. │ └── labels/


5. 模型训练

使用YOLO预训练模型进行草莓成熟度检测的训练,以下以YOLOv5为例:

首先,克隆YOLOv5仓库:

  1. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
  2. cd yolov5
  3. pip install -r requirements.txt

然后,配置训练参数并开始训练:

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --weights yolov5s.pt

6. 构建UI界面

使用Flask框架构建一个简单的UI界面,允许用户上传图片并显示检测结果。

app.py:

  1. from flask import Flask, request, render_template
  2. import torch
  3. import cv2
  4. import numpy as np
  5. app = Flask(__name__)
  6. model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')
  7. @app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
  8. def upload_file():
  9. if request.method == 'POST':
  10. file = request.files['file']
  11. if file:
  12. img = cv2.imdecode(np.fromstring(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
  13. results = model(img)
  14. results.render()
  15. return render_template('result.html', img=results.imgs[0])
  16. return render_template('index.html')
  17. if __name__ == '__main__':
  18. app.run(debug=True)

templates/index.html:

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4. <meta charset="UTF-8">
  5. <title>草莓成熟度检测</title>
  6. </head>
  7. <body>
  8. <h1>草莓成熟度检测</h1>
  9. <form method="post" enctype="multipart/form-data">
  10. <input type="file" name="file">
  11. <input type="submit" value="上传">
  12. </form>
  13. </body>
  14. </html>

templates/result.html:

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4. <meta charset="UTF-8">
  5. <title>检测结果</title>
  6. </head>
  7. <body>
  8. <h1>检测结果</h1>
  9. <img src="{{ img }}" alt="检测结果">
  10. <a href="/">返回</a>
  11. </body>
  12. </html>


7. 部署与测试

确保所有代码无误后,可以运行Flask应用并测试上传图片进行检测:

python app.py

在浏览器中打开http://127.0.0.1:5000/,上传草莓图片即可看到检测结果。


8. 结论与声明

本博客只是简单的项目实现思路,如有想要(UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集)的可以联系作者,感谢你的阅读。

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