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:

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。

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