YOLOv8常见水果识别检测系统(yolov8模型,从图像、视频和摄像头三种路径识别检测)

1.效果视频(常见水果识别(yolov8模型,从图像、视频和摄像头三种路径识别检测)_哔哩哔哩_bilibili)

资源包含可视化的水果识别检测系统,可识别图片和视频当中出现的六类常见的水果,包括: 苹果、香蕉、葡萄、橘子、菠萝、西瓜等,以及自动开启摄像头,进行水果识别检测。基于最新的YOLO-v8训练的水果检测模型和完整的python代码以及水果检测的训练数据,下载后即可运行。

2.文件夹截图

 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,进行水果不同类别的检测。fruit_train.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。

配置环境

numpy==1.22.0
tensorflow==2.12.0
opencv-python==3.4.9.31
PyQt5==5.15.2
pyqt5-tools==5.15.2.3.1
Pillow==9.5.0

如有其它数据集检测需求,可定制项目 

3.效果图

 

 

 

对数据集和代码放在一起的压缩包感兴趣,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
#压缩包:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWTl5ps

 

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