WordPress做漫画网站,单页电影网站源码,php网站搭建环境搭建,wordpress 上传网站吗《博主简介》 小伙伴们好#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】#xff0c;共同学习交流~ #x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注#xff01; 《------往期经典推…《博主简介》 小伙伴们好我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】共同学习交流~ 感谢小伙伴们点赞、关注 《------往期经典推荐------》
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《------正文------》
基本功能演示 摘要水稻叶片病害智能诊断系统可以帮助农民和专业人士准确、快速地识别水稻叶片上的病害从而采取相应的防治措施提高水稻产量和质量减少经济损失。本文基于YOLOv8深度学习框架通过5932张图片训练了一个水稻叶片病害智能诊断的识别模型,可用于识别4种不同的水稻病害类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的水稻叶片病害智能诊断系统可用于实时识别场景中的水稻叶片病害类型更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。本文提供了完整的Python代码和使用教程给感兴趣的小伙伴参考学习完整的代码资源文件获取方式见文末。 文章目录 基本功能演示前言一、软件核心功能介绍及效果演示软件主要功能1图片检测演示2视频检测演示3摄像头检测演示 二、模型的训练、评估与推理1.YOLOv8的基本原理2. 数据集准备与训练3.模型训练4. 训练结果评估5. 利用模型进行推理 【获取方式】结束语 点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取 前言
水稻叶片病害智能诊断系统可以帮助农民和专业人士准确、快速地识别水稻叶片上的病害从而采取相应的防治措施提高水稻产量和质量减少经济损失。 该系统的具体应用场景包括 农田病害监测系统可安装在无人机或机器人上通过航拍或移动检测在大范围的农田中快速发现水稻叶片病害帮助农民针对性地进行病虫害防治。 实时诊断系统能够在实时环境中对水稻叶片进行病害诊断快速判断病害类型为及时采取措施提供准确的参考避免病害的扩散和加重。 病害样本库建设系统可以收集和保存大量水稻叶片病害样本的图像和诊断结果建立起完善的病害样本库为后续的学习与诊断提供有力支持。 多种病害检测系统不仅可以识别水稻叶片常见的病害如纹枯病、白叶枯病等也可以适应新出现的水稻病害提供更加全面的病害检测能力。 综上所述水稻叶片病害智能诊断系统在现代农业生产中具有重要意义可以提高农作物的生产效益和质量为农民和专业人士提供精确的病害诊断和预防控制方法。 博主通过搜集水稻叶片病害的相关数据图片并整理根据YOLOv8的深度学习技术训练识别模型并基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的水稻叶片病害智能诊断系统可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。
软件初始界面如下图所示
检测结果界面如下
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 可进行4种不同水稻叶片病害的类型识别分别为[白叶枯病, 稻瘟病, 褐斑病, 枯草病]; 2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测 3. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;
1图片检测演示
单个图片检测操作如下 点击打开图片按钮选择需要检测的图片就会显示检测结果。操作演示如下
批量图片检测操作如下 点击打开文件夹按钮选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】可进行批量图片检测表格中会有所有图片的检测结果信息点击表格中的指定行会显示指定行图片的检测结果双击路径单元格会看到图片的完整路径。操作演示如下
2视频检测演示
点击打开视频按钮打开选择需要检测的视频就会自动显示检测结果。
3摄像头检测演示
点击打开摄像头按钮可以打开摄像头可以实时进行检测再次点击摄像头按钮可关闭摄像头。
二、模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的检测与识别技术它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 其主要网络结构如下
2. 数据集准备与训练
本文使用的水稻叶片病害数据集共包含5932张图片分为4个病害类别,分别是[白叶枯病, 稻瘟病, 褐斑病, 枯草病]。部分数据集及类别信息如下
图片数据集的存放格式如下在项目目录中新建datasets目录同时将分类的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
3.模型训练
数据准备完成后通过调用train.py文件进行模型训练epochs参数用于调整训练的轮数batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整最小为1】代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model YOLO(yolov8n-cls.pt)
if __name__ __main__:model.train(datadatasets/Data, epochs300, batch4)# results model.val()4. 训练结果评估
在深度学习中我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件如下所示
本文训练结果如下 通过accuracy_top1图片准确率曲线图我们可以发现该模型在验证集的准确率约为1.0结果还是很不错的。 5. 利用模型进行推理
模型训练完成后我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2# 所需加载的模型目录
path models/best.pt
# 需要检测的图片地址
img_path TestFiles/BACTERAILBLIGHT3_002.jpg# 加载模型
model YOLO(path, taskclassify)# 检测图片
results model(img_path)
print(results)
res results[0].plot()
# res cv2.resize(res,dsizeNone,fx0.3,fy0.3,interpolationcv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow(YOLOv8 Detection, res)
cv2.waitKey(0)执行上述代码后会将执行的结果直接标注在图片上结果如下
以上便是关于此款水稻叶片病害智能诊断系统的原理与代码介绍。基于此模型博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统即文中第二部分的演示内容能够很好的支持图片、批量图片、视频及摄像头进行检测。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件均已打包上传感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。 【获取方式】 关注下方名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】发送【源码】即可获取下载方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等见下图获取方式见文末 注意该代码基于Python3.9开发运行界面的主程序为MainProgram.py其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境【包含环境配置说明文档和一键环境配置脚本文件】。 关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】发送【源码】即可获取下载方式 结束语
以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统的全部内容由于博主能力有限难免有疏漏之处希望小伙伴能批评指正。 关于本篇文章大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流 觉得不错的小伙伴感谢点赞、关注加收藏哦
