企业网站该怎么做,商城网站建设机构,安徽省港航建设投资集团网站,用sql做简单的博客网站1. 引言
在农业领域#xff0c;草莓的成熟度检测是保证果实品质的重要环节。传统的方法依赖于人工经验#xff0c;不仅耗时费力#xff0c;还容易出错。本文介绍如何使用YOLO#xff08;You Only Look Once#xff09;系列模型#xff08;YOLOv8/v7/v6/v5#xff09;构…1. 引言
在农业领域草莓的成熟度检测是保证果实品质的重要环节。传统的方法依赖于人工经验不仅耗时费力还容易出错。本文介绍如何使用YOLOYou Only Look Once系列模型YOLOv8/v7/v6/v5构建一个草莓成熟度检测系统并通过简单的UI界面进行交互实现快速准确的草莓成熟度检测。 2. 项目概述
本项目将实现以下功能
使用YOLO模型进行草莓成熟度检测。构建一个简单的用户界面允许用户上传草莓图片并显示检测结果。提供完整的代码示例和训练数据集。
目录
1. 引言
2. 项目概述
3. 环境配置
4. 数据集准备
5. 模型训练
6. 构建UI界面
7. 部署与测试
8. 结论与声明 3. 环境配置
在开始项目之前我们需要配置环境
Python 3.8OpenCVPyTorchFlaskYOLOv5/6/7/8预训练模型
安装必要的依赖库
pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python flask4. 数据集准备
我们需要一个标注好的草莓成熟度数据集可以通过LabelImg等工具对草莓图片进行标注并将数据集划分为训练集和验证集。
数据集结构如下
dataset/
├── train/
│ ├── images/
│ └── labels/
├── val/
│ ├── images/
│ └── labels/5. 模型训练
使用YOLO预训练模型进行草莓成熟度检测的训练以下以YOLOv5为例
首先克隆YOLOv5仓库
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt然后配置训练参数并开始训练
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --weights yolov5s.pt6. 构建UI界面
使用Flask框架构建一个简单的UI界面允许用户上传图片并显示检测结果。
app.py:
from flask import Flask, request, render_template
import torch
import cv2
import numpy as npapp Flask(__name__)model torch.hub.load(ultralytics/yolov5, custom, pathpath/to/best.pt)app.route(/, methods[GET, POST])
def upload_file():if request.method POST:file request.files[file]if file:img cv2.imdecode(np.fromstring(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)results model(img)results.render()return render_template(result.html, imgresults.imgs[0])return render_template(index.html)if __name__ __main__:app.run(debugTrue)templates/index.html:
!DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8title草莓成熟度检测/title
/head
bodyh1草莓成熟度检测/h1form methodpost enctypemultipart/form-datainput typefile namefileinput typesubmit value上传/form
/body
/htmltemplates/result.html:
!DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8title检测结果/title
/head
bodyh1检测结果/h1img src{{ img }} alt检测结果a href/返回/a
/body
/html7. 部署与测试
确保所有代码无误后可以运行Flask应用并测试上传图片进行检测
python app.py在浏览器中打开http://127.0.0.1:5000/上传草莓图片即可看到检测结果。 8. 结论与声明
本博客只是简单的项目实现思路如有想要UI界面YOLOv8/v7/v6/v5代码训练数据集的可以联系作者感谢你的阅读。
