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:
pip install torch torchvision torchaudio
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:
dataset/
├── train/
│ ├── images/
│ └── labels/
├── val/
│ ├── images/
│ └── 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:
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
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:
from flask import Flask, request, render_template
import torch
import cv2
import numpy as npapp = Flask(__name__)model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():if request.method == 'POST':file = request.files['file']if file:img = cv2.imdecode(np.fromstring(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)results = model(img)results.render()return render_template('result.html', img=results.imgs[0])return render_template('index.html')if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
templates/index.html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>草莓成熟度检测</title>
</head>
<body><h1>草莓成熟度检测</h1><form method="post" enctype="multipart/form-data"><input type="file" name="file"><input type="submit" value="上传"></form>
</body>
</html>
templates/result.html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>检测结果</title>
</head>
<body><h1>检测结果</h1><img src="{{ img }}" alt="检测结果"><a href="/">返回</a>
</body>
</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。