基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战-编程知识

《博主简介》

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
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《------正文------》

基本功能演示

在这里插入图片描述

摘要：中草药智能识别系统利用最新的YOLOv8算法，能够精准快速地识别100种不同的中草药类别。它不仅助力提高中草药鉴别的效率和准确性，而且对于保障药品质量、促进行业标准化及促进中草药的国际化交流具有重要意义。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过9983张图片，训练了一个进行中草药的识别模型,可用于识别100种不同的中草药类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的中草药智能识别系统，可用于实时识别场景中的中草药类别，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

中草药智能识别系统利用最新的YOLOv8算法，能够精准快速地识别100种不同的中草药类别，这一技术对于传统中药行业是一次重要的革新。它不仅助力提高中草药鉴别的效率和准确性，而且对于保障药品质量、促进行业标准化及促进中草药的国际化交流具有重要意义。

中草药智能识别系统的应用场景包括：
药材市场监管：协助监管部门对药材市场进行质量监督，有效识别伪劣药材，保护消费者权益。
中药企业的质量控制：企业可利用此系统进行药材质量的快速检验，保障产品质量，减少人工鉴别成本。
药学教育与培训：在教育机构，系统可用于教学演示和学生练习，加强学生对中草药的识别能力。
药用植物保护：在自然保护区或野外，对药用植物进行调查和普查，有助于生物多样性的保护。
中药配方颗粒生产：在生产过程中识别和检测原料，确保颗粒中所用草药的正确性，保障最终产品的安全和有效性。
消费者个人使用：为个人消费者提供方便快捷的中草药鉴别工具，提高自我保健能力和药材知识。
总结来说，中草药智能识别系统的开发和应用，对提升中药行业的科技水平、保障药品安全以及推广中草药文化都具有重要的作用。此系统的实际应用能够覆盖从监管、生产、教学到个人消费等多个层面，是连接传统中草药与现代信息技术的桥梁，为传统医药行业带来了新的发展机遇。

博主通过搜集不同中草药的相关数据图片，根据YOLOv8的深度学习技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的100种中草药智能识别系统，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：
在这里插入图片描述

检测结果界面如下：
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行100种不同中草药的识别;
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：
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

（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。
在这里插入图片描述

（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。
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

2. 数据集准备与训练

本文使用的中草药数据集共包含9983张图片，分为100个类别。部分数据集及类别信息如下：
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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(data='datasets/Data', epochs=300, batch=4)# 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：
在这里插入图片描述

本文训练结果如下：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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/AnxixiangAnxixiangAnxixiang38.jpg"# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)