企业官网建设流程全解析

中国空间站最新进展,网页设计与制作过程中遇到的问题,游戏ui设计是做什么的,wordpress缩略图外链一、项目介绍 本文介绍了基于YOLOv10的香蕉成熟度检测系统#xff0c;旨在通过计算机视觉技术自动识别和分类香蕉的成熟度。该系统能够准确区分六种不同的成熟度类别#xff1a;新鲜成熟#xff08;freshripe#xff09;、新鲜未成熟#xff08;freshunripe#xff09;、…一、项目介绍本文介绍了基于YOLOv10的香蕉成熟度检测系统旨在通过计算机视觉技术自动识别和分类香蕉的成熟度。该系统能够准确区分六种不同的成熟度类别新鲜成熟freshripe、新鲜未成熟freshunripe、过熟overripe、成熟ripe、腐烂rotten和未成熟unripe。通过使用YOLOv10模型我们实现了高效的实时检测并在包含18,074张图像的数据集上进行了训练、验证和测试。实验结果表明该系统在香蕉成熟度检测任务中表现出色具有较高的准确率和鲁棒性。基于深度学习的香蕉成熟度识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的香蕉成熟度识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型二、项目功能展示系统功能✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅参数实时调节置信度和IoU阈值图片检测该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后YOLO模型会实时分析图像识别出其中的目标并在图像中框出检测到的目标输出带有目标框的图像。批量图片检测用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理并返回每张图像的目标检测结果适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。视频检测视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示适用于视频监控和分析等场景。摄像头实时检测该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用提供即时反馈。核心特点高精度基于YOLO模型提供精确的目标检测能力适用于不同类型的图像和视频。实时性特别优化的算法使得实时目标检测成为可能无论是在视频还是摄像头实时检测中响应速度都非常快。批量处理支持高效的批量图像和视频处理适合大规模数据分析。三、数据集介绍数据集概述本研究所使用的数据集包含18,074张香蕉图像涵盖了六种不同的成熟度类别。数据集分为训练集、验证集和测试集具体分布如下训练集15,792张图像验证集1,525张图像测试集757张图像类别分布数据集中包含六种成熟度类别具体如下新鲜成熟freshripe香蕉完全成熟外观呈现鲜黄色无明显瑕疵。新鲜未成熟freshunripe香蕉未完全成熟外观呈现绿色质地较硬。过熟overripe香蕉过度成熟外观呈现深黄色或带有褐色斑点质地较软。成熟ripe香蕉成熟外观呈现黄色质地适中。腐烂rotten香蕉已经腐烂外观呈现深褐色或黑色质地非常软可能有明显的腐烂痕迹。未成熟unripe香蕉未成熟外观呈现绿色质地非常硬。数据预处理在训练YOLOv10模型之前我们对数据集进行了以下预处理步骤图像增强通过随机旋转、缩放、翻转等操作增加数据的多样性提高模型的泛化能力。标注文件每张图像都配有相应的标注文件标注文件中包含香蕉的边界框信息和类别标签。数据划分将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集确保模型训练和评估的独立性。数据集特点多样性数据集中的香蕉图像涵盖了不同的光照条件、背景环境和拍摄角度确保了模型的鲁棒性。平衡性各类别的样本数量相对均衡避免了类别不平衡问题对模型性能的影响。高质量标注所有图像都经过精确标注确保了训练数据的质量。训练集测试集验证集数据集配置文件data.yamltrain: \datasets\images\train val: \datasets\images\val test: \datasets\images\test nc: 10 names: [army worm, legume blister beetle, red spider, rice gall midge, rice leaf roller, rice leafhopper, rice water weevil, wheat phloeothrips, white backed plant hopper, yellow rice borer],数据集制作流程标注数据使用标注工具如LabelImg、CVAT等对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框并且标注类别。转换格式将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行object-class x_center y_center width height这些坐标是相对于图像尺寸的比例。分割数据集将数据集分为训练集、验证集和测试集通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。准备标签文件为每张图片生成一个对应的标签文件确保标签文件与图片的命名一致。调整图像尺寸根据YOLO网络要求统一调整所有图像的尺寸如416x416或608x608。四、项目环境配置创建虚拟环境首先新建一个Anaconda环境每个项目用不同的环境这样项目中所用的依赖包互不干扰。终端输入conda create -n yolov10 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov10安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安装所需要库pip install -r requirements.txt五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLOv10 model_path yolov10s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLOv10(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 64每批次64张图像。--epochs 500训练500轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov10s.pt初始化模型权重yolov10s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始帧, 检测帧, 检测结果 finished_signal pyqtSignal() # 线程完成信号 def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 视频或摄像头 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始帧 original_frame frame.copy() # 检测 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 发送信号 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制帧率 time.sleep(0.03) # 约30fps cap.release() else: # 图片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次检测结果 # 连接按钮信号 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLOv10(f{model_name}.pt) # 自动下载或加载本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加载成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) self.update_status(模型加载失败) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化视频写入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 创建保存路径 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 创建检测线程 (默认使用摄像头0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在从摄像头检测...) def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.update_status(检测已停止) def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result result_frame # 新增保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.update_status(视频检测完成结果已保存) elif self.is_camera_running: self.update_status(摄像头检测已停止) else: self.update_status(图片检测完成) def save_result(self): if not hasattr(self, last_detection_result) or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, 警告, 没有可保存的检测结果) return save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path os.path.join(save_dir, fsnapshot_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f截图已保存: {save_path}) else: # 保存图片检测结果 save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f检测结果已保存: {save_path}) def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle(Fusion) # 创建并显示主窗口 window MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目演示与介绍视频基于深度学习的香蕉成熟度识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的香蕉成熟度识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型