【官方框架地址】

github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics
【算法介绍】

Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。在钢筋计数任务中，Yolov8可以有效地识别和计数图像中的钢筋。下面是对如何使用Yolov8实现钢筋计数的介绍。

首先，需要收集包含钢筋的图像数据集。这些图像应该清晰地显示出钢筋，并且有适当的背景。然后，将这些图像分成训练集和测试集。

接下来，使用Yolov8进行训练。在训练过程中，模型会学习从图像中识别和计数钢筋的特征。为了提高模型的准确性，可以使用数据增强技术，如旋转、缩放和翻转等，来增加训练数据。

训练完成后，可以使用测试集对模型进行评估。评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。如果模型的性能不理想，可以调整模型参数或使用更先进的技术进行改进。

最后，将训练好的模型应用于实际场景中。对于每个输入图像，模型会输出钢筋的数量和位置。这些信息可以用于自动化钢筋计数，提高生产效率和质量。

需要注意的是，Yolov8虽然是一种强大的目标检测模型，但在钢筋计数任务中可能仍然存在一些挑战。例如，不同形状、大小和方向的钢筋可能给模型带来困难。此外，复杂的背景和光照条件也可能干扰模型的性能。因此，在实际应用中，可能需要对模型进行进一步优化和调整。

总之，使用Yolov8实现钢筋计数是一种有效的方法。通过收集合适的数据集、训练模型、评估性能和调整参数，可以获得准确的钢筋计数结果，提高生产效率和质量。

【效果展示】

【实现部分代码】

    def start_camera(self, camera_index=0):self.signal.emit('正在检测摄像头中...','camera')cap = cv2.VideoCapture(camera_index)self.camera_open = Truewhile self.camera_open:ret, frame = cap.read()if not ret:self.action_2.setText('打开摄像头')self.camera_open = Falseself.signal.emit('摄像头检测已停止!', 'camera')breakresult_lists = self.detector.inference_image(frame, False, self.dsb_conf.value(), self.dsb_iou.value())frame = self.detector.draw_image(result_lists, frame)res = self.get_result_str(result_lists)self.signal.emit(res, 'res')frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)img = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)self.picture.setPixmap(QPixmap.fromImage(img))time.sleep(0.001)cap.release()self.action_2.setText('打开摄像头')self.camera_open = Falseself.signal.emit('摄像头检测已停止!', 'camera')self.picture.setPixmap(QPixmap(""))

【模型数据集】

模型采用yolov8n模型，数据集为250张钢筋计数数据集，数据集详情介绍如下：

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：250
标注数量(xml文件个数)：250
标注数量(txt文件个数)：250
标注类别数：1
标注类别名称:["rebar"]
每个类别标注的框数：
rebar 框数 = 30942
总框数：30942
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
数据集下载地址：

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV17W4y1F7GJ/
【源码下载】

【测试环境】

anaconda3+python3.8

yolov8环境