YOLOv8系列】（七）毕设实战：YOLOv8+Pyqt5实现鲜花智能分类系统
前言
花卉智能识别系统采用先进的YOLOv8算法，能够高效、精准地识别多种种花卉品种。该系统通过大量花卉图片进行训练，提升了模型的精度，实现了对图片、视频以及实时摄像头的识别。
主要应用领域：
园艺管理：园艺师和园林工作者可以利用该系统快速辨别花卉种类，优化园艺资源管理，确保植物健康生长。
植物学研究：研究人员可通过该系统加速花卉品种识别，减少人工误差，推动植物学研究进程。
生态环境监测：环境保护人员可以使用该系统监测自然环境中的花卉，评估生态系统的多样性和健康状况。
教育与科普：该系统可作为教学工具，帮助学生和公众了解不同的花卉品种，增强对植物的认知。
植物园和展览：为游客提供即时的花卉信息查询，提升参观体验的互动性和趣味性。
个人使用：花卉爱好者可以利用该系统深入了解周围的花卉，培养对植物的兴趣和知识。
系统特点：
高精度识别：基于YOLOv8深度学习模型，系统能够准确识别花卉种类，满足专业和个人的使用需求。
实时识别：支持对图片、视频和实时摄像头的识别，提供即时的识别结果。
用户友好：配备简单直观的用户界面，方便用户操作和获取信息。
一、数据集获取与介绍
Oxford 102 Flowers Dataset
简介: 由牛津大学计算机视觉研究组发布，该数据集包含102种花卉的图像，种类涵盖常见的花卉类型，如玫瑰、向日葵和郁金香。图像数量: 数据集中共有8189张图像，每种花卉类别的图片数量不一，最低有40张，最高达258张。标签信息: 每张图像都带有相应的类别标签，用于模型的训练与评估。应用场景: 该数据集广泛用于花卉识别、图像分类、图像分割等任务，是计算机视觉领域的重要基准数据集之一。
二、模型训练
1.按以下数据集目录划分dataset
├── flowers
│ ├── train
│ │ ├──......
│ ├── val
├──......
2.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(data='datasets/flowers', epochs=300, batch=4)
# results = model.val()
3.训练结果可以在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，该模型的最高准确率约为0.88，应该够我们使用了。
三、pyqt实现
1.ui界面设计使用Qt designer进行ui界面设计，具体pycharm配置过程可以参考我这篇文章
PyCharm专业版配置PyQt5/QtDesigner/PyUic完整教程_pyuic5支持什么版本python-CSDN博客
大致界面如下所示：
包含 ：
QLabel，显示图像、识别结果、用时、置信度等
QTableWidget，显示序号、文件路径、置信度等信息
QPushButton，选择图片、文件夹、视频或者摄像头检测，保存识别csv
2.功能实现 ①图片检测def detectImage(self, imagePath):
frame = cv2.imread(imagePath)
results = self.model(frame)
self.displayResults(frame, results)
def detect_folder(self):
image_extensions = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp', '.tiff')
image_paths = [os.path.join(self.source, f) for f in os.listdir(self.source) if
f.lower().endswith(image_extensions)]
for image_path in image_paths:
image = cv2.imread(image_path)
results = self.model(frame)
self.displayResults(frame, results)
def detectVideo(self):
ret, frame = self.cap.read()
if ret:
results = self.model(frame)
self.displayResults(frame, results)
else:
self.timer.stop()
self.cap.release()
四.总结
在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的花朵分类系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的花朵分类识别结果展示，便于保存和管理检测结果和设置。
该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。
由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。
如果以上内容对您有帮助，可以三连打赏订阅本专栏哦， 谢谢~
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毕设
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