yolov8腐烂水果检测

### 使用 YOLOv8 实现腐烂水果检测的实现方法 YOLOv8 是一种先进的目标检测模型，具有高效性和准确性。以下内容将详细介绍如何使用 YOLOv8 实现腐烂水果检测。 #### 1. 环境搭建 为了使用 YOLOv8，需要安装 Ultralytics 库，该库提供了对 YOLOv8 的支持。可以通过以下命令安装： ```bash pip install ultralytics ``` 确保 Python 版本为 3.8 或更高版本[^1]。 #### 2. 数据集准备与预处理 数据集是训练模型的关键部分。对于腐烂水果检测任务，需要准备一个包含新鲜水果和腐烂水果图像的数据集。 - 数据集应分为训练集、验证集和测试集。 - 每张图像需要标注边界框（bounding box），标注工具如 LabelImg 或 Supervisely 可以帮助完成此任务[^2]。 标注格式需符合 YOLO 格式，即每行表示一个目标，格式如下： ``` <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 其中，`<class_id>` 是类别索引，`<x_center>` 和 `<y_center>` 是边界框中心点的归一化坐标，`<width>` 和 `<height>` 是边界框宽度和高度的归一化值[^1]。 #### 3. 模型训练 Ultralytics 提供了简单的 API 来训练 YOLOv8 模型。假设数据集路径为 `path/to/dataset`，可以使用以下代码进行训练： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 可选择其他版本如 yolov8s.pt # 训练模型 results = model.train( data="path/to/dataset.yaml", # 数据集配置文件路径 epochs=100, # 训练轮数 imgsz=640, # 输入图像尺寸 batch=16 # 批量大小 ) ``` 在训练前，需要创建一个 YAML 文件来描述数据集结构，例如： ```yaml train: path/to/train/images val: path/to/val/images nc: 2 # 类别数量，例如新鲜水果和腐烂水果 names: ["fresh", "rotten"] # 类别名称 ``` #### 4. 模型推理 训练完成后，可以使用训练好的模型进行推理。以下是一个示例代码： ```python from ultralytics import YOLO # 加载训练好的模型 model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt") # 对单张图片进行推理 results = model("path/to/image.jpg") # 显示结果 for result in results: boxes = result.boxes # 获取检测到的目标边界框 for box in boxes: print(box.xyxy) # 输出边界框坐标 ``` #### 5. UI 界面开发 为了使用户能够轻松上传图片并查看检测结果，可以开发一个简单的 UI 界面。可以使用 Flask 或 Streamlit 等框架快速实现。以下是一个基于 Streamlit 的简单示例： ```python import streamlit as st from ultralytics import YOLO from PIL import Image import numpy as np # 加载模型 model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt") # 创建上传组件 uploaded_file = st.file_uploader("上传一张水果图片", type=["jpg", "png"]) if uploaded_file is not None: # 打开图片 image = Image.open(uploaded_file) image_np = np.array(image) # 进行推理 results = model(image_np) # 显示结果 for result in results: boxes = result.boxes for box in boxes: xyxy = box.xyxy[0].numpy() st.write(f"检测到：{box.cls.item()}，置信度：{box.conf.item()}") st.image(image.crop(xyxy), caption="检测结果") ``` ###