【完整源码+数据集+部署教程】眼结膜分割系统： yolov8-seg-C2f-ODConv

背景意义

研究背景与意义

眼结膜作为眼睛的重要组成部分，承担着保护眼球、保持眼球湿润及提供免疫防御等多重功能。眼结膜的健康状况直接影响到视觉系统的正常运作，因此，眼结膜的疾病诊断与治疗在眼科医学中占据着重要地位。近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的图像分割方法在医学影像分析中展现出了巨大的潜力。尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效的实时处理能力和优越的检测精度，逐渐成为眼科图像分析领域的研究热点。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的眼结膜分割系统。该系统将利用8900张包含眼结膜和眼睛的图像数据集进行训练与验证。数据集中包含两个主要类别：结膜（conjunctiva）和眼睛（eye），为模型的训练提供了丰富的样本基础。通过对这些图像的深度学习处理，能够实现对眼结膜的精准分割，从而为后续的疾病诊断提供有力支持。

在医学影像分析中，准确的图像分割是实现疾病识别和评估的前提。传统的手工分割方法不仅耗时耗力，而且受限于医生的主观判断，容易导致分割结果的不一致性。相比之下，基于YOLOv8的自动化分割系统能够在短时间内处理大量图像，并提供高精度的分割结果。这一技术的应用，不仅能够提高眼结膜疾病的诊断效率，还能为临床医生提供更为客观的数据支持，进而改善患者的治疗效果。

此外，眼结膜的病变常常与多种眼科疾病相关，如干眼症、结膜炎等。通过对眼结膜的精确分割，研究人员可以更深入地分析不同病变对眼结膜形态的影响，从而为相关疾病的研究提供新的视角和数据支持。这不仅有助于提升眼科医学的研究水平，也为未来的临床应用提供了坚实的基础。

本研究的意义还在于推动深度学习技术在医学影像领域的应用。随着人工智能技术的不断进步，基于深度学习的图像处理方法在各个领域都展现出了良好的应用前景。通过对YOLOv8模型的改进与优化，能够为医学影像分析提供更为高效的解决方案，同时也为相关领域的研究者提供了新的思路与方法。

综上所述，基于改进YOLOv8的眼结膜分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，还具备广泛的临床应用前景。通过这一研究，期望能够为眼科疾病的早期诊断与治疗提供有力支持，推动眼科医学的发展，并为其他医学影像分析领域的研究提供借鉴与参考。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在本研究中，我们采用了名为“hehe”的数据集，以支持对YOLOv8-seg模型的改进，旨在实现高效的眼结膜分割系统。该数据集专注于眼部结构的精确识别与分割，尤其是眼结膜的特征提取，具有重要的临床应用价值。数据集的类别数量为2，具体类别包括“conjunctiva”（结膜）和“eye”（眼睛），这两个类别的选择为模型的训练提供了明确的目标，使得分割任务的实现更加清晰和高效。

“hehe”数据集的构建过程经过精心设计，确保了数据的多样性和代表性。数据集中包含了大量的眼部图像，这些图像在不同的光照条件、视角和背景下进行采集，涵盖了各种眼部状态。这种多样性不仅增强了模型的泛化能力，还提高了其在实际应用中的可靠性。每一张图像都经过专业的标注，确保了结膜和眼睛区域的准确定位，为模型的训练提供了高质量的标签数据。

在数据集的标注过程中，采用了先进的图像处理技术，确保每个类别的边界清晰可辨。结膜的边缘与眼睛的界限被精确地描绘出来，这对于后续的分割任务至关重要。通过这种精细的标注，YOLOv8-seg模型能够在训练过程中学习到结膜与眼睛之间的微妙差异，从而在实际应用中实现更高的分割精度。

此外，数据集还考虑到了不同人群的眼部特征差异，包含了来自不同年龄、性别和种族的样本。这种多样性使得模型在面对不同个体时，能够保持良好的性能，减少了因样本偏差导致的误判风险。通过在“hehe”数据集上进行训练，YOLOv8-seg模型将能够更好地适应临床环境中的复杂情况，为眼科医生提供更为精准的辅助诊断工具。

为了进一步提升模型的性能，我们还计划在数据集上进行数据增强处理，包括旋转、缩放、翻转等操作。这些增强技术将帮助模型在训练过程中接触到更多的变换形式，从而提高其鲁棒性和适应性。经过这些处理后，数据集的有效样本数量将显著增加，为模型提供更为丰富的学习材料。

总之，“hehe”数据集为改进YOLOv8-seg的眼结膜分割系统提供了坚实的基础。通过精确的标注、多样的样本和合理的数据增强策略，该数据集不仅能够有效支持模型的训练，还为未来在眼科领域的应用奠定了良好的基础。随着研究的深入，我们期待该系统能够在实际临床中发挥重要作用，助力眼科诊断的智能化和精准化。

核心代码

以下是简化后的代码，保留了核心部分，并添加了详细的中文注释：

import numpy as np
import scipy.linalg

class KalmanFilter:
“”"
简单的卡尔曼滤波器，用于跟踪图像空间中的边界框。

状态空间为8维，包含边界框中心位置 (x, y)、宽度 w、高度 h 及其对应的速度。
物体运动遵循恒定速度模型，边界框位置 (x, y, w, h) 被视为状态空间的直接观测。
"""def __init__(self):"""初始化卡尔曼滤波器模型矩阵，设置运动和观测的不确定性权重。"""ndim, dt = 4, 1.  # 状态维度和时间步长# 创建卡尔曼滤波器模型矩阵self._motion_mat = np.eye(2 * ndim, 2 * ndim)  # 运动矩阵for i in range(ndim):self._motion_mat[i, ndim + i] = dt  # 设置速度部分self._update_mat = np.eye(ndim, 2 * ndim)  # 更新矩阵# 设置运动和观测的不确定性权重self._std_weight_position = 1. / 20self._std_weight_velocity = 1. / 160def initiate(self, measurement):"""从未关联的测量值创建跟踪。参数----------measurement : ndarray边界框坐标 (x, y, w, h)，其中 (x, y) 是中心位置，w 是宽度，h 是高度。返回-------(ndarray, ndarray)返回新跟踪的均值向量（8维）和协方差矩阵（8x8维）。"""mean_pos = measurement  # 初始位置均值mean_vel = np.zeros_like(mean_pos)  # 初始速度均值为0mean = np.r_[mean_pos, mean_vel]  # 合并位置和速度均值# 计算协方差矩阵的标准差std = [2 * self._std_weight_position * measurement[2],  # 宽度相关的标准差2 * self._std_weight_position * measurement[3],  # 高度相关的标准差10 * self._std_weight_velocity * measurement[2],  # 宽度速度相关的标准差10 * self._std_weight_velocity * measurement[3]   # 高度速度相关的标准差]covariance = np.diag(np.square(std))  # 生成对角协方差矩阵return mean, covariancedef predict(self, mean, covariance):"""执行卡尔曼滤波器预测步骤。参数----------mean : ndarray上一时间步的状态均值向量（8维）。covariance : ndarray上一时间步的状态协方差矩阵（8x8维）。返回-------(ndarray, ndarray)返回预测状态的均值向量和协方差矩阵。"""# 计算运动协方差std_pos = [self._std_weight_position * mean[2],  # 宽度相关的标准差self._std_weight_position * mean[3],  # 高度相关的标准差]std_vel = [self._std_weight_velocity * mean[2],  # 宽度速度相关的标准差self._std_weight_velocity * mean[3],  # 高度速度相关的标准差]motion_cov = np.diag(np.square(np.r_[std_pos, std_vel]))  # 运动协方差矩阵mean = np.dot(mean, self._motion_mat.T)  # 更新均值covariance = np.linalg.multi_dot((self._motion_mat, covariance, self._motion_mat.T)) + motion_cov  # 更新协方差return mean, covariancedef update(self, mean, covariance, measurement):"""执行卡尔曼滤波器校正步骤。参数----------mean : ndarray预测状态的均值向量（8维）。covariance : ndarray状态的协方差矩阵（8x8维）。measurement : ndarray4维测量向量 (x, y, w, h)。返回-------(ndarray, ndarray)返回测量校正后的状态分布。"""# 先将状态投影到测量空间projected_mean, projected_cov = self.project(mean, covariance)# 计算卡尔曼增益chol_factor, lower = scipy.linalg.cho_factor(projected_cov, lower=True)kalman_gain = scipy.linalg.cho_solve((chol_factor, lower),np.dot(covariance, self._update_mat.T).T).Tinnovation = measurement - projected_mean  # 计算创新# 更新均值和协方差new_mean = mean + np.dot(innovation, kalman_gain.T)new_covariance = covariance - np.linalg.multi_dot((kalman_gain, projected_cov, kalman_gain.T))return new_mean, new_covariancedef project(self, mean, covariance):"""将状态分布投影到测量空间。参数----------mean : ndarray状态的均值向量（8维）。covariance : ndarray状态的协方差矩阵（8x8维）。返回-------(ndarray, ndarray)返回投影后的均值和协方差矩阵。"""std = [self._std_weight_position * mean[2],  # 宽度相关的标准差self._std_weight_position * mean[3],  # 高度相关的标准差]innovation_cov = np.diag(np.square(std))  # 创新协方差mean = np.dot(self._update_mat, mean)  # 更新均值covariance = np.linalg.multi_dot((self._update_mat, covariance, self._update_mat.T))  # 更新协方差return mean, covariance + innovation_cov  # 返回投影后的均值和协方差

代码核心部分解释：
KalmanFilter类：这是一个简单的卡尔曼滤波器实现，用于跟踪边界框的状态。
初始化：在__init__方法中，设置了状态维度、时间步长以及运动和观测的不确定性权重。
initiate方法：根据测量值初始化状态均值和协方差矩阵。
predict方法：根据当前状态均值和协方差进行预测，更新状态。
update方法：根据新的测量值更新状态均值和协方差，使用卡尔曼增益进行校正。
project方法：将状态分布投影到测量空间，以便进行更新。
这个程序文件实现了一个简单的卡尔曼滤波器，用于在图像空间中跟踪边界框。它定义了两个类：KalmanFilterXYAH和KalmanFilterXYWH，分别用于处理不同的边界框表示方式。

KalmanFilterXYAH类用于跟踪以中心位置（x, y）、长宽比（a）和高度（h）表示的边界框。其状态空间是8维的，包含位置、长宽比、高度及其各自的速度。该类的构造函数初始化了运动模型和观测模型的矩阵，并设置了运动和观测的不确定性权重。

initiate方法用于从未关联的测量创建跟踪。它接受一个边界框的测量值，初始化状态均值和协方差矩阵，未观测的速度初始化为0。

predict方法执行卡尔曼滤波的预测步骤，基于先前的状态均值和协方差，计算出当前的预测状态。

project方法将状态分布投影到测量空间，计算出测量空间中的均值和协方差。

multi_predict方法是预测步骤的向量化版本，能够同时处理多个状态。

update方法执行卡尔曼滤波的校正步骤，根据测量值更新状态均值和协方差。

gating_distance方法计算状态分布与测量之间的门控距离，使用马哈拉诺比斯距离或高斯距离度量。

KalmanFilterXYWH类继承自KalmanFilterXYAH，用于处理以中心位置（x, y）、宽度（w）和高度（h）表示的边界框。它重写了initiate、predict、project和multi_predict方法，以适应新的状态表示方式。

总体来说，这个文件实现了卡尔曼滤波器的基本功能，适用于目标跟踪任务，能够处理不同的边界框表示形式，并提供了预测和更新的功能。

11.5 ultralytics\models\nas\predict.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import torch
from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor
from ultralytics.engine.results import Results
from ultralytics.utils import ops

class NASPredictor(BasePredictor):
“”"
Ultralytics YOLO NAS 预测器，用于目标检测。

该类扩展了 Ultralytics 引擎中的 `BasePredictor`，负责对 YOLO NAS 模型生成的原始预测结果进行后处理。
包括非极大值抑制（NMS）和将边界框缩放到原始图像尺寸等操作。属性:args (Namespace): 包含各种后处理配置的命名空间。
"""def postprocess(self, preds_in, img, orig_imgs):"""对预测结果进行后处理，并返回 Results 对象的列表。"""# 将预测框从 xyxy 格式转换为 xywh 格式，并拼接类分数boxes = ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0])  # 提取边界框preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)  # 合并边界框和分数# 应用非极大值抑制，过滤掉重叠的边界框preds = ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,  # 置信度阈值self.args.iou,   # IOU 阈值agnostic=self.args.agnostic_nms,  # 是否类别无关的 NMSmax_det=self.args.max_det,  # 最大检测数量classes=self.args.classes)  # 选择的类别# 如果输入图像不是列表，则将其转换为 numpy 数组if not isinstance(orig_imgs, list):orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs)results = []  # 存储结果的列表for i, pred in enumerate(preds):orig_img = orig_imgs[i]  # 获取原始图像# 将边界框缩放到原始图像的尺寸pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)img_path = self.batch[0][i]  # 获取图像路径# 创建 Results 对象并添加到结果列表results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred))return results  # 返回处理后的结果列表

代码说明：
导入必要的库：导入 PyTorch 和 Ultralytics 的相关模块。
NASPredictor 类：继承自 BasePredictor，用于处理 YOLO NAS 模型的预测结果。
postprocess 方法：主要负责对模型的原始预测结果进行后处理，包括：
将边界框格式转换。
应用非极大值抑制（NMS）来过滤冗余的检测结果。
将边界框缩放到原始图像的尺寸。
创建并返回包含检测结果的 Results 对象列表。
这个程序文件是Ultralytics YOLO NAS模型的预测器，主要用于目标检测。它继承自Ultralytics引擎中的BasePredictor类，负责对YOLO NAS模型生成的原始预测结果进行后处理。后处理的步骤包括非极大值抑制（NMS）和将边界框缩放到原始图像的尺寸。

在这个类中，有一个重要的属性args，它是一个命名空间，包含了多种后处理的配置参数。使用示例中展示了如何使用这个预测器：首先导入NAS类，创建一个模型实例，然后调用postprocess方法来处理原始预测结果、输入图像和原始图像。

postprocess方法是这个类的核心功能。它接受三个参数：preds_in（原始预测结果）、img（输入图像）和orig_imgs（原始图像）。在方法内部，首先将预测框的坐标从xyxy格式转换为xywh格式，并将边界框和类别分数合并。接着，调用非极大值抑制函数来过滤掉重叠的预测框，确保每个目标只保留一个最佳预测。

如果输入的原始图像不是列表格式（即是一个torch.Tensor），则将其转换为numpy数组格式。随后，方法会遍历每个预测结果，缩放边界框以适应原始图像的尺寸，并将每个结果封装成Results对象，最后返回这些结果的列表。

需要注意的是，这个类通常不会被直接实例化，而是在NAS类内部使用。整体上，这个文件的功能是将YOLO NAS模型的预测结果进行有效的后处理，以便于后续的分析和使用。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序库是Ultralytics开发的一个计算机视觉框架，主要用于目标检测和跟踪任务。它集成了多种模型和工具，支持姿态估计、目标跟踪、卡尔曼滤波等功能。整体架构分为几个模块，每个模块负责特定的功能，包括模型定义、预测处理、匹配算法和状态估计等。以下是每个文件的功能概述：

tiny_encoder.py：实现了TinyViT模型的架构，结合卷积神经网络和自注意力机制，主要用于图像分类和特征提取。
matching.py：实现了目标跟踪中的匹配算法，通过计算不同的距离和相似度来优化目标检测与跟踪之间的关联。
predict.py (pose)：用于姿态预测，处理模型的预测结果，进行后处理以获取最终的姿态估计。
kalman_filter.py：实现了卡尔曼滤波器，用于在图像空间中跟踪边界框，支持不同的边界框表示方式。
predict.py (nas)：用于YOLO NAS模型的预测处理，执行后处理步骤，包括非极大值抑制和边界框缩放。
功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/models/sam/modules/tiny_encoder.py 实现TinyViT模型架构，结合卷积和自注意力机制，用于图像分类和特征提取。
ultralytics/trackers/utils/matching.py 实现目标跟踪中的匹配算法，通过计算距离和相似度来优化目标检测与跟踪的关联。
ultralytics/models/yolo/pose/predict.py 处理姿态预测模型的输出，进行后处理以获取最终的姿态估计结果。
ultralytics/trackers/utils/kalman_filter.py 实现卡尔曼滤波器，用于在图像空间中跟踪边界框，支持不同的边界框表示方式。
ultralytics/models/nas/predict.py 处理YOLO NAS模型的预测结果，执行后处理步骤，包括非极大值抑制和边界框缩放。
这个框架的设计使得各个模块能够相互协作，形成一个完整的目标检测和跟踪系统，支持多种计算机视觉任务。

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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