【完整源码+数据集+部署教程】残疾人和正常人识别图像分割系统： yolov8-seg-act

背景意义

研究背景与意义

随着社会的不断发展，残疾人群体的生活质量和社会参与度逐渐受到重视。残疾人识别技术的进步不仅能够为他们提供更为精准的辅助服务，还能推动社会对残疾人群体的理解与包容。近年来，计算机视觉技术的迅猛发展为这一领域带来了新的机遇，尤其是深度学习算法的应用，使得图像识别和分割技术得到了显著提升。YOLO（You Only Look Once）系列模型作为一种高效的目标检测算法，因其实时性和准确性在多个应用场景中得到了广泛应用。特别是YOLOv8的推出，进一步优化了模型的性能，为复杂场景下的目标识别提供了新的解决方案。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个专门针对残疾人和正常人识别的图像分割系统。该系统的核心在于能够准确区分不同类别的对象，包括辅助设备（Assistive）、非辅助设备（Non-Assistive）和正常人（Normal），以实现对残疾人群体的精准识别和服务。我们所使用的数据集包含5600张图像，涵盖了三类对象的多样性，为模型的训练和验证提供了丰富的样本。这一数据集的构建不仅考虑了图像的数量，更注重图像内容的多样性和复杂性，确保模型在实际应用中的鲁棒性和适应性。

通过对YOLOv8模型的改进，我们希望能够提升其在图像分割任务中的表现，尤其是在处理复杂背景和不同光照条件下的图像时，确保模型能够准确识别出目标对象。这一研究不仅具有理论意义，还具有重要的实际应用价值。随着智能辅助技术的不断发展，基于计算机视觉的残疾人识别系统将为残疾人提供更为智能化的服务，帮助他们更好地融入社会，提高生活质量。

此外，本研究还将为相关领域的研究提供新的思路和方法。通过对YOLOv8模型的改进和应用，我们希望能够为图像分割技术的发展贡献力量，推动其在医疗、社会服务等领域的应用。未来，随着数据集的不断扩展和模型算法的持续优化，我们相信这一系统将能够实现更广泛的应用，帮助更多的残疾人群体获得更好的服务和支持。

综上所述，基于改进YOLOv8的残疾人和正常人识别图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也为社会的可持续发展提供了新的思路和实践路径。通过这一研究，我们期待能够推动残疾人识别技术的进步，为构建更加包容和友好的社会贡献一份力量。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在现代计算机视觉领域，图像分割技术的应用日益广泛，尤其是在辅助技术和残疾人识别方面。为此，我们构建了一个名为“sego pecel”的数据集，旨在为改进YOLOv8-seg模型提供高质量的训练数据。该数据集专注于三类主要对象的识别与分割，分别是“Assistive”（辅助设备）、“Non-Assistive”（非辅助设备）和“Normal”（正常人）。这些类别的选择不仅反映了现实生活中的多样性，也为模型的训练提供了丰富的场景和复杂性。

“sego pecel”数据集的构建过程经过精心设计，以确保其在训练过程中能够有效提升YOLOv8-seg模型的性能。数据集包含大量的图像样本，每个样本都经过标注，确保模型能够准确地学习到不同类别之间的特征。具体而言，“Assistive”类别包括各种辅助设备，如轮椅、助行器等，这些设备对于残疾人士的日常生活至关重要；“Non-Assistive”类别则涵盖了不具备辅助功能的物品，可能是日常生活中的普通物品，如家具、工具等；而“Normal”类别则代表了没有任何辅助设备的正常人群。这种分类不仅帮助模型学习如何区分不同的对象，还能在实际应用中提高对残疾人和正常人群的识别精度。

数据集的多样性是其一大亮点。我们在不同的环境和场景中收集了图像，以确保模型能够在各种条件下表现出色。例如，图像可能来自于室内环境、户外场景，甚至是公共场所，这些都为模型的训练提供了丰富的背景信息。此外，数据集中还包含了不同光照条件、视角和遮挡情况的图像，这使得模型在面对真实世界的复杂性时，能够更具鲁棒性。

在数据集的标注过程中，我们采用了专业的标注工具，确保每一张图像的标注都准确无误。标注团队由经验丰富的人员组成，他们对图像分割和目标检测有深入的理解。这一过程不仅提高了数据集的质量，也为后续的模型训练打下了坚实的基础。

为了验证“sego pecel”数据集的有效性，我们在初步实验中观察到了显著的性能提升。通过对比使用该数据集训练的YOLOv8-seg模型与其他常用数据集训练的模型，我们发现前者在识别精度和分割效果上均有明显优势。这一结果表明，“sego pecel”数据集在辅助技术和残疾人识别领域具有重要的应用潜力。

总之，“sego pecel”数据集不仅为改进YOLOv8-seg模型提供了丰富的训练素材，也为未来在辅助技术领域的研究奠定了基础。随着数据集的不断完善和扩展，我们期待其在实际应用中能够发挥更大的作用，帮助残疾人士更好地融入社会，提高生活质量。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

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

def generate_color_based_on_name(name):
# 使用MD5哈希函数生成稳定的颜色值
hash_object = md5(name.encode())
hex_color = hash_object.hexdigest()[:6] # 取前6位16进制数
r, g, b = int(hex_color[0:2], 16), int(hex_color[2:4], 16), int(hex_color[4:6], 16)
return (b, g, r) # OpenCV使用BGR格式

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
# 在图像上绘制中文文本
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 转换为PIL格式
draw = ImageDraw.Draw(image_pil) # 创建绘图对象
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”) # 加载中文字体
draw.text(position, text, font=font, fill=color) # 绘制文本
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换回OpenCV格式

def draw_detections(image, info):
# 在图像上绘制检测结果
name, bbox = info[‘class_name’], info[‘bbox’] # 获取类别名称和边界框
x1, y1, x2, y2 = bbox # 解包边界框坐标
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=3) # 绘制边界框
image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - 10), font_size=20) # 绘制类别名称
return image

def process_frame(model, image):
# 处理每一帧图像
pre_img = model.preprocess(image) # 预处理图像
pred = model.predict(pre_img) # 进行预测
det = pred[0] # 获取检测结果

if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred)  # 后处理得到检测信息for info in det_info:image = draw_detections(image, info)  # 绘制检测结果
return image

if name == “main”:
model = Web_Detector() # 初始化检测模型
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”) # 加载模型权重

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()  # 读取一帧图像if not ret:breakprocessed_frame = process_frame(model, frame)  # 处理图像cv2.imshow('Camera Feed', processed_frame)  # 显示处理后的图像if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 按'q'键退出break
cap.release()  # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有OpenCV窗口

代码说明：
生成颜色：generate_color_based_on_name函数使用MD5哈希生成稳定的颜色值，确保同一名称总是对应同一颜色。
绘制中文文本：draw_with_chinese函数将中文文本绘制到图像上，使用PIL库处理中文字体。
绘制检测结果：draw_detections函数根据检测信息在图像上绘制边界框和类别名称。
处理每一帧：process_frame函数负责预处理图像、进行预测并绘制检测结果。
主程序：在主程序中，初始化模型并通过摄像头实时捕获图像，处理后显示在窗口中，按’q’键退出。
这个程序文件demo_test_camera.py主要用于实时视频流的目标检测和分割，结合了OpenCV和深度学习模型。程序的结构和功能可以分为几个部分。

首先，程序导入了一些必要的库，包括random、cv2（OpenCV）、numpy、PIL（用于处理图像和字体）、hashlib（用于生成哈希值）以及自定义的Web_Detector模型和Label_list标签列表。

接下来，定义了几个辅助函数。generate_color_based_on_name函数使用MD5哈希生成一个稳定的颜色值，确保同一个名字总是生成相同的颜色，适用于目标的可视化。calculate_polygon_area函数计算给定点的多边形面积，使用OpenCV的contourArea方法。

draw_with_chinese函数用于在图像上绘制中文文本，使用PIL库来处理字体和文本绘制。adjust_parameter函数根据图像的大小调整参数，以便在不同分辨率下保持绘制的一致性。

draw_detections函数是核心部分，负责在图像上绘制检测到的目标。它根据目标的边界框（bbox）和掩码（mask）来绘制矩形框或多边形，并在图像上标注目标的名称、面积、周长、圆度和颜色等信息。这里使用了颜色生成函数来为每个目标分配不同的颜色，并通过计算掩码的特征来提供更多的视觉信息。

process_frame函数用于处理每一帧图像。它首先对图像进行预处理，然后通过模型进行预测，最后将检测到的信息传递给draw_detections函数进行可视化。

在主程序部分，首先加载目标检测模型，并打开摄像头进行实时视频流处理。在一个循环中，程序不断读取摄像头的帧，调用process_frame函数处理每一帧，并使用OpenCV显示处理后的图像。如果用户按下’q’键，程序将退出循环，释放摄像头资源并关闭所有窗口。

整体而言，这个程序实现了一个实时目标检测和分割的系统，能够在视频流中识别和标注不同的对象，并提供相关的几何和颜色信息。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序集是一个基于Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型的深度学习目标检测和分割系统。它的主要功能包括模型训练、配置管理、模型构建和实时视频流检测。程序通过多个模块和文件组织，使得各个功能相对独立且易于维护。以下是各个文件的功能概述：

kernel_warehouse.py：实现了动态卷积层和注意力机制的管理，提供了高效的内核参数管理，支持多维卷积操作。
train.py：负责训练YOLO模型，设置训练参数，加载数据集和模型，并执行训练过程。
init.py（cfg）：提供了YOLO模型的配置管理和命令行接口，支持从配置文件加载参数，并允许用户通过命令行执行不同的任务。
init.py（models/yolo）：定义了YOLO模型的公共接口，导入了不同的计算机视觉任务模块（如分类、检测、分割等）。
demo_test_camera.py：实现了实时视频流的目标检测和分割，使用OpenCV显示检测结果，并在视频流中标注检测到的对象。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/nn/extra_modules/kernel_warehouse.py 管理和优化卷积层的内核参数，支持动态卷积和注意力机制。
train.py 负责训练YOLO模型，设置训练参数，加载数据集和模型。
ultralytics/cfg/init.py 提供YOLO模型的配置管理和命令行接口，支持任务执行。
ultralytics/models/yolo/init.py 定义YOLO模型的公共接口，导入不同的计算机视觉任务模块。
demo_test_camera.py 实现实时视频流的目标检测和分割，使用OpenCV显示检测结果。
通过以上表格，可以清晰地看到每个文件的功能和作用，整体构架支持了从模型训练到实时检测的完整流程。

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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