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1、项目介绍

技术栈：
python语言、YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5、花卉检测与识别、PySide6界面

1.数据集介绍
在花卉检测与识别的领域中，拥有一个高质量、结构良好的数据集对于训练准确的机器学习模型至关重要。我们精心构建的数据集包含了总计10513幅图像，旨在提供一个综合性的资源以支持和促进花卉识别技术的发展。本数据集中的图像由9131幅训练集、919幅验证集以及463幅测试集组成，通过这种划分，保证了模型能在广泛的数据上学习，同时也能够在独立的数据上进行有效的验证和测试。

2、项目界面

（1）系统界面

（2）检测识别结果–多目标检测

（3）检测识别结果

（4）检测识别结果

（5）检测识别结果

（6）检测识别结果

（7）注册登录界面

3、项目说明

本篇博客介绍了一种基于深度学习的花卉检测与识别系统，并详细展示了其实现代码。系统采取先进的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了比较，展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别花卉的高准确度。文章深入阐释了YOLOv8的工作机制，并配备了相应的Python代码实现、用于模型训练的数据集，以及一个基于PySide6的用户界面。该系统不仅实现了对花卉的精准识别和分类，还提供了包括用户认证管理、模型快速切换及界面个性化定制在内的多项功能。

花卉检测与识别系统在现代农业科技、生态保护、城市规划以及教育领域中扮演着越来越重要的角色。随着人工智能和机器视觉技术的飞速发展，利用这些先进技术进行花卉识别不仅可以极大提高工作效率，还能在保护生物多样性、推动科学研究等方面发挥关键作用。尤其是在大数据时代背景下，通过自动化的方式准确快速地识别和分类各种花卉成为了一个挑战性任务，但同时也是技术进步的重要驱动力。

1、数据集介绍
在花卉检测与识别的领域中，拥有一个高质量、结构良好的数据集对于训练准确的机器学习模型至关重要。我们精心构建的数据集包含了总计10513幅图像，旨在提供一个综合性的资源以支持和促进花卉识别技术的发展。本数据集中的图像由9131幅训练集、919幅验证集以及463幅测试集组成，通过这种划分，保证了模型能在广泛的数据上学习，同时也能够在独立的数据上进行有效的验证和测试。

为了提高训练过程的质量和最终模型的性能，本数据集中的每幅图像都经过了精心的预处理。图像的自动定向校正确保了所有图片的方向一致，同时去除了可能引起模型混淆的EXIF方向信息。此外，所有图像都被统一调整到640x640像素的分辨率，这一标准化的尺寸不仅有利于模型处理，也通过拉伸方法保持了图像的整体比例。为了强化模型对于花卉特征的识别能力，我们还应用了自适应均衡化技术来自动增强图像对比度，从而使得图像中的花卉特征更为突出，便于模型学习。

通过对本数据集进行深入的分析，我们发现了几个关键的分布特性。首先，类别分布的不平衡提出了一个普遍存在的挑战，即模型可能倾向于更频繁识别实例数量较多的类别。例如，Allium类别的花卉在数据集中占据了绝大多数，而Gardenia类别的花卉数量则相对较少。这种不平衡的现象需要通过特定的数据增强策略来解决，比如过采样少数类别或者在损失函数中加入类别权重。

进一步分析边界框分布情况揭示了花卉在图像中的位置倾向。我们注意到，大部分花卉的边界框集中在图像的中心区域，这可能是由于花卉在拍摄时通常被置于中心位置。虽然这有助于模型学习中心区域的特征，但同时我们也需要注意提高模型对图像边缘区域的关注，以提升模型在不同场景下的泛化能力。

边界框大小的分布分析显示，绝大多数花卉的边界框宽度和高度集中在较小的范围内，这表明数据集中包含了大量中小型花卉。这一发现对于设计目标检测算法至关重要，因为模型需要能够准确地识别图像中的小型对象，同时对大尺寸对象保持敏感。博主使用的类别代码如下：

{‘15’: “15”, ‘Allium’: “大葱花”, ‘Borage’: “琉璃苣”, ‘Burdock’: “牛蒡”, ‘Calendula’: “金盏花”, ‘Chicory’: “菊苣”, ‘Chive blossoms’: “韭菜花”, ‘Coltsfoot’: “款冬”, ‘Common mallow’: “锦葵”,‘Common yarrow’: “洋蓍草”, ‘Coneflower’: “金光菊”, ‘Cow parsley’: “欧芹”, ‘Dandelion’: “蒲公英”,
‘Gardenia’: “栀子花”}

总的来说，这个详尽的花卉图像数据集为研究人员和技术开发者提供了一个丰富的资源，以探索和发展先进的花卉检测与识别技术。通过对数据集的深入理解和合理的处理，可以为深度学习模型的训练打下坚实的基础，进而提升模型在实际应用中的表现和可靠性。

4、核心代码

import os

import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

if __name__ == '__main__':  # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码
    workers = 1
    batch = 8

    data_name = "Flower"
    data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
    unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
    # 获取目录路径
    directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
    # 读取YAML文件，保持原有顺序
    with open(data_path, 'r') as file:
        data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
    # 修改path项
    if 'path' in data:
        data['path'] = directory_path
        # 将修改后的数据写回YAML文件
        with open(data_path, 'w') as file:
            yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)



    model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
    # model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
    # Training.
    results = model.train(  # 开始训练模型
        data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
        device=device,  # 自动选择进行训练
        workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
        imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
        epochs=120,  # 指定训练100个epoch
        batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
        name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
    )

    model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
    results2 = model.train(  # 开始训练模型
        data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
        device=device,  # 自动选择进行训练
        workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
        imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
        epochs=120,  # 指定训练100个epoch
        batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
        name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
    )


app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象
window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象

filename = abs_path("test_media/花卉测试视频.mp4", path_type="current")  # 定义视频文件的路径
videoHandler = MediaHandler(fps=30)  # 创建MediaHandler对象，设置帧率为30fps
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)  # 当有新的帧准备好时，调用frame_process函数进行处理
videoHandler.setDevice(filename)  # 设置视频源
videoHandler.startMedia()  # 开始处理媒体

# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())

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5、源码获取方式

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