【完整源码+数据集+部署教程】足球场景分割系统： yolov8-seg-C2f-EMBC

背景意义

研究背景与意义

随着计算机视觉技术的迅猛发展，物体检测与分割在多个领域得到了广泛应用，尤其是在体育分析、智能监控和自动驾驶等领域。其中，足球作为全球最受欢迎的运动之一，其比赛场景的分析与理解对于教练、运动员以及观众都具有重要意义。通过对足球场景的精准分割与分析，可以为战术研究、运动员表现评估以及赛事回放提供重要的数据支持。因此，开发一个高效的足球场景分割系统显得尤为重要。

在众多物体检测与分割算法中，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效性和实时性而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度，适合于复杂场景下的实时应用。然而，现有的YOLOv8模型在特定场景下的表现仍有提升空间，尤其是在多类别物体分割和细节处理方面。因此，基于改进YOLOv8的足球场景分割系统的研究，具有重要的学术价值和实际意义。

本研究将采用SoccerSee数据集，该数据集包含4800张图像，涵盖了六个类别：‘Team2’、Arbitres（裁判）、Ballon（足球）、Gardien（守门员）、Joueur（球员）和net（球网）。这些类别的多样性为模型的训练和评估提供了丰富的样本，能够有效地反映足球比赛中的各种动态场景。通过对这些类别的精准分割，研究者可以深入分析比赛中的战术布置、球员的运动轨迹以及裁判的判罚行为等，从而为足球战术研究提供数据支持。

此外，改进YOLOv8模型的研究不仅限于提高分割精度，还包括优化模型的推理速度和资源消耗，使其能够在实时应用中表现出色。这对于直播赛事分析、即时战术调整以及球迷互动体验等方面都有着重要的推动作用。通过将深度学习与足球场景分析相结合，本研究有望为智能体育分析系统的发展提供新的思路和方法。

在实际应用层面，基于改进YOLOv8的足球场景分割系统能够为教练团队提供实时的战术分析工具，帮助他们更好地理解比赛动态，制定相应的战术调整。同时，球迷也能够通过这一系统获得更为丰富的比赛信息，提升观赛体验。此外，该系统还可以为足球训练提供数据支持，帮助运动员在训练中更好地理解战术和技术要点。

综上所述，基于改进YOLOv8的足球场景分割系统的研究，不仅具有重要的理论意义，也为实际应用提供了广阔的前景。通过对足球场景的深入分析，研究者可以为体育科学、人工智能和数据分析等多个领域的交叉研究提供新的视角和方法，推动相关领域的进一步发展。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在本研究中，我们使用了名为“SoccerSee”的数据集，以改进YOLOv8-seg在足球场景中的分割性能。该数据集专门针对足球比赛的各种元素进行了标注，涵盖了多个关键类别，共计六个类别。这些类别分别是：球队（-Team2-）、裁判（Arbitres）、足球（Ballon）、守门员（Gardien）、球员（Joueur）以及球网（net）。这些类别的选择不仅反映了足球比赛的基本构成要素，也为训练和评估分割模型提供了丰富的上下文信息。

“SoccerSee”数据集的设计考虑到了足球场景的复杂性和多样性，旨在为计算机视觉任务提供高质量的训练样本。每个类别都经过精确的标注，确保模型能够在实际应用中有效识别和分割不同的对象。例如，球队的标注不仅包括球员的外观特征，还考虑了他们在场上的相对位置和动态行为；裁判的标注则关注于他们在比赛中的角色和动作，这对于理解比赛的进程至关重要。

足球作为一项全球广受欢迎的运动，其场景中的元素往往具有高度的动态性和复杂性。通过使用“SoccerSee”数据集，我们能够捕捉到比赛中快速变化的状态，例如球员的移动、球的轨迹以及裁判的判罚动作。这些信息的整合为YOLOv8-seg模型的训练提供了丰富的上下文，使其在分割任务中表现得更加精准和高效。

在数据集的构建过程中，研究团队注重多样性和代表性，确保数据集中的样本涵盖了不同的比赛场景、天气条件和时间段。这种多样性不仅增强了模型的泛化能力，还使其能够在各种实际应用场景中表现出色。此外，数据集的图像质量经过严格筛选，确保每一帧图像都具有足够的清晰度和细节，以便于模型学习。

为了进一步提升模型的性能，我们在训练过程中采用了数据增强技术，以模拟不同的环境变化和视觉效果。这些技术包括随机裁剪、旋转、颜色变换等，旨在增加训练样本的多样性，帮助模型更好地适应现实世界中的各种情况。

在模型评估阶段，我们将使用“SoccerSee”数据集中的独立测试集进行性能验证，以确保模型在真实场景中的应用效果。通过对比模型在不同类别上的分割精度，我们能够识别出模型的优势和不足之处，从而为后续的优化提供依据。

总之，“SoccerSee”数据集为改进YOLOv8-seg的足球场景分割系统提供了坚实的基础。通过对足球比赛中关键元素的细致标注和多样化的样本选择，该数据集不仅增强了模型的学习能力，也为未来的研究和应用奠定了良好的基础。随着模型性能的不断提升，我们期待在足球场景的自动分析和理解方面取得更大的突破。

核心代码

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

-- coding: utf-8 --

import cv2 # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频
import torch # 导入PyTorch库，用于深度学习模型的操作
from ultralytics import YOLO # 从ultralytics库中导入YOLO类，用于加载YOLO模型
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device # 导入选择设备的工具函数

选择计算设备，如果有可用的GPU则使用GPU，否则使用CPU

device = “cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”

初始化参数字典

ini_params = {
‘device’: device, # 设备类型
‘conf’: 0.3, # 物体置信度阈值
‘iou’: 0.05, # 非极大值抑制的IOU阈值
‘classes’: None, # 类别过滤器
‘verbose’: False # 是否输出详细信息
}

class Web_Detector: # 定义检测器类
def init(self, params=None): # 构造函数
self.model = None # 初始化模型为None
self.params = params if params else ini_params # 使用提供的参数或默认参数

def load_model(self, model_path):  # 加载模型的方法self.device = select_device(self.params['device'])  # 选择计算设备self.model = YOLO(model_path)  # 加载YOLO模型# 预热模型，确保模型在推理前已准备好self.model(torch.zeros(1, 3, 640, 640).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))def predict(self, img):  # 进行预测的方法results = self.model(img, **ini_params)  # 使用YOLO模型进行预测return results  # 返回预测结果def postprocess(self, pred):  # 后处理方法results = []  # 初始化结果列表for res in pred[0].boxes:  # 遍历预测结果中的每个边界框class_id = int(res.cls.cpu())  # 获取类别IDbbox = res.xyxy.cpu().squeeze().tolist()  # 获取边界框坐标bbox = [int(coord) for coord in bbox]  # 转换为整数result = {"class_name": self.model.names[class_id],  # 类别名称"bbox": bbox,  # 边界框"score": res.conf.cpu().squeeze().item(),  # 置信度"class_id": class_id  # 类别ID}results.append(result)  # 将结果添加到列表return results  # 返回处理后的结果列表

代码核心部分解释：
设备选择：根据是否有可用的GPU来选择计算设备，确保模型能够在最优的硬件上运行。
初始化参数：设置了一些默认参数，包括设备类型、置信度阈值等。
模型加载：通过load_model方法加载YOLO模型，并进行预热，确保模型在推理前准备好。
预测功能：predict方法使用加载的YOLO模型对输入图像进行预测，并返回结果。
后处理：postprocess方法对预测结果进行处理，提取类别名称、边界框、置信度等信息，并将其组织成字典形式返回。
这个程序文件model.py主要用于实现一个基于YOLO（You Only Look Once）模型的目标检测器，利用OpenCV和PyTorch库进行图像处理和深度学习模型的加载与推理。文件中包含了多个功能模块，具体说明如下。

首先，程序导入了必要的库，包括OpenCV用于图像和视频处理，PyTorch用于深度学习模型的操作，以及从QtFusion和ultralytics库中导入的相关类和函数。程序还导入了一个中文名称字典，以便在检测结果中使用中文类别名称。

接下来，程序设置了设备类型，优先使用GPU（如果可用），否则使用CPU。同时定义了一些初始化参数，包括物体置信度阈值、IOU阈值、类别过滤器等。

count_classes函数用于统计检测结果中每个类别的数量。它接收检测信息和类别名称列表，遍历检测信息，更新每个类别的计数，并最终返回一个按类别顺序排列的计数列表。

Web_Detector类继承自Detector类，构造函数中初始化了一些属性，包括模型、图像和类别名称。该类的主要功能包括加载模型、预处理图像、进行预测和后处理结果。

在load_model方法中，程序根据给定的模型路径加载YOLO模型，并将类别名称转换为中文。为了提高模型的运行效率，程序还进行了预热操作。

preprocess方法用于对输入图像进行预处理，简单地将原始图像保存并返回。

predict方法则是调用YOLO模型进行目标检测，返回检测结果。

postprocess方法负责对模型的输出结果进行后处理，提取每个检测框的信息，包括类别名称、边界框坐标、置信度和类别ID等，并将这些信息组织成字典形式，最终返回一个结果列表。

最后，set_param方法允许更新检测器的参数，以便在运行时调整检测行为。

整体来看，这个程序文件实现了一个完整的目标检测流程，从模型加载到图像预处理、预测和结果后处理，适用于基于YOLO的目标检测任务。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序是一个基于YOLO（You Only Look Once）模型的目标检测和图像分割系统，旨在提供高效的图像处理和深度学习推理功能。程序由多个模块组成，每个模块负责特定的功能，包括用户界面样式定义、可变形卷积操作、特征提取、图像分割和目标检测。整体架构通过将不同的功能模块化，增强了代码的可维护性和可扩展性。

ui_style.py: 定义了Streamlit应用的样式和外观。
dcnv3_func.py: 实现了DCNv3（可变形卷积）操作的前向和反向传播。
revcol.py: 构建了一个特征提取网络，利用反向传播和特征融合技术。
init.py: 组织和导出与图像分割相关的类，简化模块的使用。
model.py: 实现了YOLO目标检测器，负责模型加载、图像预处理、预测和结果后处理。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
C:\codeseg\codenew\code\ui_style.py 定义Streamlit应用的CSS样式和界面外观，提供美观的用户界面。
C:\codeseg\codenew\code\ultralytics\nn\extra_modules\ops_dcnv3\functions\dcnv3_func.py 实现DCNv3（可变形卷积）操作的前向和反向传播，支持深度学习模型的可变形卷积计算。
C:\codeseg\codenew\code\ultralytics\nn\backbone\revcol.py 构建特征提取网络，利用反向传播和特征融合技术，增强模型对复杂特征的提取能力。
C:\codeseg\codenew\code\ultralytics\models\yolo\segment_init_.py 组织和导出与图像分割相关的类，简化模块的使用，便于其他模块调用。
C:\codeseg\codenew\code\model.py 实现YOLO目标检测器，负责模型加载、图像预处理、目标检测预测和结果后处理。
这个表格总结了每个文件的主要功能，帮助理解整个程序的结构和各个模块之间的关系。

13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。

核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：

import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

根据名称生成颜色

def generate_color_based_on_name(name):
…

计算多边形面积

def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

…

绘制中文标签

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

动态调整参数

def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size

绘制检测结果

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)

if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)  # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area

处理每帧图像

def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image

if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......

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