基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分类

《博主简介》

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二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~

《------正文------》

基本功能演示

摘要：橙子作为全球消费量巨大的水果之一，其产量和质量对农业产业链有着显著的影响。橙子病害智能诊断与防治系统可以帮助农民快速准确地识别病害，实时提出有效的防治方法，从而节省成本、提高产量和果品质量，对稳定农业生产拥有重要的意义。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过1790张图片，训练了一个橙子病害的识别模型,可用于识别4种不同的橙子病害类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的橙子病害智能诊断与防治系统，可快速、准确地识别实时识别场景中的橙子病害类型，同时提供科学的防治建议，这有助于农户及时采取措施，有效控制病害扩散，显著提升农业生产的效率和可持续性。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

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前言

橙子作为全球消费量巨大的水果之一，其产量和质量对农业产业链有着显著的影响。橙子病害的出现不仅能降低橙子的产量和市场价值，还可能导致整个收成的损失。因此，橙子病害智能诊断与防治系统显得尤为重要，它可以帮助农民快速准确地识别病害，实时提出有效的防治方法，从而节省成本、提高产量和果品质量，对稳定农业生产拥有重要的意义。

橙子病害智能诊断与防治系统的应用场景包括：
水果种植园管理：作为果园日常监控的工具，帮助农民及时发现和处理橙树的病害问题。
农业质量控制：在收获和分级阶段检测橙子病害，确保只有健康无病虫害的水果流入市场。
农业扩展服务：辅助农业推广机构提供疾病识别和防治技术培训给农户。
智能农业设备：集成至智能喷药机或无人机，实现精准防治，减少药剂使用并降低对环境的影响。
农业科研：为农业科研人员提供大量实时数据，支持病害发生规律和控制策略研究。

总结来说，橙子病害智能诊断与防治系统具有重要的应用价值和社会意义，它能够辅助农民和农业专业人员提高病害管理水平，保证水果产量和品质，促进农业的可持续发展。通过使用最新的YOLOv8图像识别技术，系统不仅提高了病害识别的准确性，还有助于优化农药的使用，减少环境污染。随着人工智能技术在农业领域的不断应用和发展，此类智能系统将会在保障食品安全和推动农业现代化进程中扮演越来越重要的角色。

博主通过搜集橙子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橙子病害智能诊断与防治系统，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种不同橙子病害的类型识别，分别为：['黑斑病','溃疡病','健康','绿化病'];
2.可针对不同病害类型给出对应的防治方法与建议【可自己添加具体描述，字数不限】；
3. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
4. 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是一种前沿的深度学习技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性，在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。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。
YOLO各版本性能对比：

其主要网络结构如下：

2. 数据集准备与训练

本文使用的橙子病害数据集共包含1790张图片，分为4个病害类别,分别是['黑斑病','溃疡病','健康','绿化病']。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
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

if __name__ == '__main__':
    # 训练模型配置文件路径
    yolo_yaml_path = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-cls.yaml'
    # 官方预训练模型路径
    pre_model_path = "yolov8n-cls.pt"
    # 加载预训练模型
    model = YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)
    # 模型训练
    model.train(data='datasets/Data', epochs=150, batch=4)

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0.99，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/cancro_teste (14).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)

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：

以上便是关于此款橙子病害智能诊断与防治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。

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【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、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、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

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结束语

以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统的全部内容，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！

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