【完整源码+数据集+部署教程】微生物菌落图像分割系统： yolov8-seg-slimneck
背景意义
研究背景与意义
随着生物技术和微生物学的迅速发展，微生物菌落的图像分析在环境监测、食品安全、医学诊断等领域的应用日益广泛。微生物菌落的定量和定性分析不仅能够帮助科研人员了解微生物的多样性和生态功能，还能为疾病预防、公共卫生和生物制药等提供重要的科学依据。然而，传统的手动计数和分类方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致结果的不准确性。因此，开发高效、准确的自动化图像分割和识别系统显得尤为重要。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像处理领域带来了革命性的变化。尤其是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和分割算法，如YOLO（You Only Look Once）系列，因其高效性和准确性而广泛应用于各类图像分析任务。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备了更强的特征提取能力和更快的处理速度，适合用于复杂背景下的微生物菌落图像分割。然而，现有的YOLOv8模型在微生物菌落图像分割任务中仍存在一些不足之处，如对小目标的检测能力不足、对不同种类菌落的分类准确性不高等。因此，基于YOLOv8的改进模型将有助于提升微生物菌落图像分割的效果。
本研究将基于“Colony Counter Dataset v1”数据集进行微生物菌落图像分割系统的开发。该数据集包含1300张图像，涵盖了10个类别，包括细菌、真菌、绿色、LAB、YCG、YGC、酵母、黄色和等级C等。这些类别的多样性为模型的训练和测试提供了丰富的样本，有助于提高模型的泛化能力。通过对这些图像进行实例分割，研究将能够实现对不同类型微生物菌落的精确识别和计数，为微生物学研究提供可靠的数据支持。
本研究的意义在于，首先，通过改进YOLOv8模型，能够提高微生物菌落图像分割的准确性和效率，解决传统方法在处理复杂背景和小目标时的局限性。其次，研究成果将为微生物菌落的自动化分析提供新的技术手段，推动相关领域的研究进展。此外，基于深度学习的图像分割系统的成功应用，能够为其他生物图像分析任务提供借鉴，促进计算机视觉技术在生物科学中的广泛应用。
综上所述，基于改进YOLOv8的微生物菌落图像分割系统的研究，不仅具有重要的理论价值，还有助于推动微生物学及相关领域的实际应用，具有广泛的社会和经济意义。通过该研究，期望能够为微生物菌落的自动化分析提供一个高效、准确的解决方案，为科学研究和实际应用提供更为坚实的基础。
图片效果
数据集信息
数据集信息展示
在微生物学的研究与应用中，菌落的准确识别与计数是至关重要的环节。为此，开发了一种基于YOLOv8-seg的微生物菌落图像分割系统，而该系统的训练依赖于“Colony Counter Dataset v1”这一数据集。该数据集专门为微生物菌落的自动化计数与分类而设计，包含了丰富的图像数据，能够有效支持深度学习模型的训练与验证。
“Colony Counter Dataset v1”数据集包含了两类主要的微生物菌落，分别是“Bacteria”（细菌）和“Fungi”（真菌）。这两类微生物在生态系统中扮演着重要的角色，细菌通常以其快速繁殖和广泛的生存能力而著称，而真菌则在分解有机物和形成生态平衡方面发挥着不可或缺的作用。数据集中对这两类微生物的图像进行了精心的标注，确保每个菌落的特征都能被准确捕捉。这种细致的标注不仅为模型提供了丰富的训练样本，也为后续的模型评估和性能提升奠定了基础。
在数据集的构建过程中，研究人员采集了多种不同环境下的菌落图像，确保数据的多样性和代表性。这些图像不仅涵盖了不同的培养基和生长条件，还考虑了不同的光照和拍摄角度，从而提高了模型在实际应用中的鲁棒性和适应性。每一张图像都经过严格的筛选与处理，以确保其质量和可用性，避免了噪声数据对模型训练的负面影响。
此外，数据集的规模也是其重要特征之一。为了实现高效的训练，数据集包含了大量的图像样本，使得模型能够学习到丰富的特征信息。每类微生物的样本数量经过精心设计，以确保模型在学习过程中不会出现类别不平衡的问题，从而提高了模型对不同类型菌落的识别能力。
在训练过程中，YOLOv8-seg模型将利用“Colony Counter Dataset v1”提供的图像数据，通过深度学习算法提取菌落的特征，并进行分割与分类。模型将通过反复迭代的方式，不断优化其参数，以提高对细菌和真菌的识别精度。最终，经过训练的模型将能够在新的图像中快速而准确地识别出菌落的种类与数量，为微生物学研究提供有力的技术支持。
综上所述，“Colony Counter Dataset v1”不仅是一个功能强大的训练数据集，它的设计理念和数据构建方法都充分考虑了微生物菌落图像分割的实际需求。通过利用这一数据集，研究人员能够有效地推动微生物计数的自动化进程，提升研究效率，并为未来的微生物学研究开辟新的方向。
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：
import cv2
from ultralytics.utils.plotting import Annotator
class AIGym:
“”“用于管理基于姿势的实时视频流中人们的健身动作的类。”“”
def __init__(self):"""初始化AIGym，设置视觉和图像参数的默认值。"""self.im0 = None # 当前帧图像self.tf = None # 线条厚度self.keypoints = None # 姿势关键点self.poseup_angle = None # 上升姿势的角度阈值self.posedown_angle = None # 下降姿势的角度阈值self.threshold = 0.001 # 阈值（未使用）self.angle = None # 存储每个关键点的角度self.count = None # 存储每个关键点的计数self.stage = None # 存储每个关键点的阶段（上/下）self.pose_type = 'pushup' # 姿势类型（默认是俯卧撑）self.kpts_to_check = None # 需要检查的关键点self.view_img = False # 是否显示图像self.annotator = None # Annotator实例def set_args(self, kpts_to_check, line_thickness=2, view_img=False, pose_up_angle=145.0, pose_down_angle=90.0, pose_type='pullup'):"""配置AIGym的参数Args:kpts_to_check (list): 用于计数的3个关键点line_thickness (int): 边界框的线条厚度view_img (bool): 是否显示图像pose_up_angle (float): 设置上升姿势的角度pose_down_angle (float): 设置下降姿势的角度pose_type: "pushup", "pullup" 或 "abworkout""""self.kpts_to_check = kpts_to_check # 设置需要检查的关键点self.tf = line_thickness # 设置线条厚度self.view_img = view_img # 设置是否显示图像self.poseup_angle = pose_up_angle # 设置上升姿势的角度self.posedown_angle = pose_down_angle # 设置下降姿势的角度self.pose_type = pose_type # 设置姿势类型def start_counting(self, im0, results, frame_count):"""计数健身动作的函数Args:im0 (ndarray): 当前视频流的帧results: 姿势估计数据frame_count: 当前帧计数"""self.im0 = im0 # 更新当前帧图像if frame_count == 1:# 初始化计数、角度和阶段self.count = [0] * len(results[0])self.angle = [0] * len(results[0])self.stage = ['-' for _ in results[0]]self.keypoints = results[0].keypoints.data # 获取关键点数据self.annotator = Annotator(im0, line_width=2) # 创建Annotator实例for ind, k in enumerate(reversed(self.keypoints)):# 计算姿势角度self.angle[ind] = self.annotator.estimate_pose_angle(k[int(self.kpts_to_check[0])].cpu(),k[int(self.kpts_to_check[1])].cpu(),k[int(self.kpts_to_check[2])].cpu())self.im0 = self.annotator.draw_specific_points(k, self.kpts_to_check, shape=(640, 640), radius=10) # 绘制关键点# 根据姿势类型更新阶段和计数if self.pose_type == 'pushup':if self.angle[ind] > self.poseup_angle:self.stage[ind] = 'up'if self.angle[ind] < self.posedown_angle and self.stage[ind] == 'up':self.stage[ind] = 'down'self.count[ind] += 1elif self.pose_type == 'pullup':if self.angle[ind] > self.poseup_angle:self.stage[ind] = 'down'if self.angle[ind] < self.posedown_angle and self.stage[ind] == 'down':self.stage[ind] = 'up'self.count[ind] += 1# 绘制角度、计数和阶段信息self.annotator.plot_angle_and_count_and_stage(angle_text=self.angle[ind],count_text=self.count[ind],stage_text=self.stage[ind],center_kpt=k[int(self.kpts_to_check[1])],line_thickness=self.tf)self.annotator.kpts(k, shape=(640, 640), radius=1, kpt_line=True) # 绘制所有关键点# 如果需要，显示图像if self.view_img:cv2.imshow('Ultralytics YOLOv8 AI GYM', self.im0)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):return
if name == ‘main’:
AIGym() # 创建AIGym实例
代码说明：
类的初始化：__init__方法中初始化了一些参数，包括图像、关键点、角度、计数、阶段等。
参数设置：set_args方法用于配置需要检查的关键点、线条厚度、是否显示图像、上升和下降姿势的角度以及姿势类型。
计数功能：start_counting方法用于实时计数健身动作。它接收当前帧图像和姿势估计结果，计算每个关键点的角度，并根据姿势类型更新计数和阶段。
可视化：使用Annotator类绘制关键点、角度、计数和阶段信息，并在需要时显示图像。
这个程序文件定义了一个名为 AIGym 的类，主要用于在实时视频流中基于人体姿态管理健身动作的计数。程序使用了 OpenCV 库和 Ultralytics 提供的绘图工具，旨在通过姿态估计来监测和记录用户的健身动作。
在类的初始化方法 init 中，设置了一些默认值，包括图像、关键点、角度、计数、阶段等信息。pose_type 属性用于指定当前的健身动作类型，默认为 “pushup”（俯卧撑）。此外，还有一个 view_img 属性用于控制是否显示处理后的图像。
set_args 方法用于配置一些参数，包括需要检查的关键点、线条厚度、是否显示图像、上升和下降姿势的角度阈值，以及健身动作的类型。该方法接收多个参数，并将其存储在类的属性中。
start_counting 方法是核心功能，用于处理每一帧图像并进行健身动作的计数。该方法接收当前帧图像、姿态估计结果和帧计数作为参数。首先，它会更新当前帧图像和关键点数据。如果是第一帧，则初始化计数、角度和阶段信息。接着，遍历每个关键点，根据指定的健身动作类型（如俯卧撑、引体向上或腹部锻炼）来估计姿态角度，并根据角度变化更新动作的阶段和计数。
在处理过程中，程序会使用 Annotator 类绘制关键点、角度、计数和阶段信息，并在满足条件时更新计数。最后，如果 view_img 属性为真，程序会使用 OpenCV 显示处理后的图像，并在按下 ‘q’ 键时退出显示。
整体来看，这个程序文件通过实时视频流分析用户的健身动作，提供了一个智能的健身计数工具，能够帮助用户更好地监测自己的锻炼效果。
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。
它应用非最大抑制（NMS）等操作，并将边界框缩放以适应原始图像的尺寸。
"""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。"""# 将预测结果中的边界框转换为 xywh 格式boxes = ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0])# 将边界框和类分数拼接在一起，并调整维度preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)# 应用非最大抑制，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) # 过滤的类别# 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 = []# 遍历每个预测结果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中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
代码注释说明：
导入模块：导入必要的 PyTorch 和 Ultralytics 库，用于处理预测和结果。
NASPredictor 类：该类负责处理 YOLO NAS 模型的预测结果，主要用于目标检测任务。
postprocess 方法：这是核心方法，负责对模型的原始预测结果进行后处理，包括：
边界框转换：将预测的边界框从 xyxy 格式转换为 xywh 格式。
拼接预测结果：将边界框和类分数合并，并调整其维度。
非最大抑制：应用 NMS 以去除重叠的边界框，保留最优的检测结果。
图像格式转换：确保原始图像是 numpy 数组格式，以便后续处理。
结果生成：遍历每个预测结果，缩放边界框，并创建 Results 对象，最终返回所有结果。
这个程序文件是Ultralytics YOLO NAS模型的预测模块，主要用于对象检测。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，有一个主要的方法postprocess，它接收三个参数：preds_in（原始预测结果）、img（输入图像）和orig_imgs（原始图像）。该方法的第一步是将预测框的坐标从xyxy格式转换为xywh格式，并将预测框与相应的类分数进行拼接。接着，调用非极大值抑制函数，过滤掉重叠度过高的框，以减少冗余的检测结果。
在处理原始图像时，如果输入的orig_imgs不是列表格式（即是一个Torch张量），则会将其转换为NumPy数组格式。随后，程序会遍历每个预测结果，调整边界框的坐标，使其适应原始图像的尺寸，并将每个结果封装为Results对象，包含原始图像、图像路径、类别名称和边界框信息。
最后，postprocess方法返回一个包含所有结果的列表。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。整体来看，这个模块的设计旨在简化YOLO NAS模型的预测后处理流程，提高对象检测的准确性和效率。
12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics项目是一个高效的目标检测和计算机视觉框架，主要基于YOLO（You Only Look Once）模型。该项目的整体功能涵盖了模型训练、推理、结果处理、可视化和与其他工具（如WandB）的集成。项目的架构由多个模块组成，每个模块负责特定的功能，以便于维护和扩展。
结果处理：results.py模块负责存储和操作推理结果，包括检测框、掩膜和关键点等。
网络结构：revcol.py模块定义了反向传播和特征融合的神经网络结构，提升了模型的性能。
回调和可视化：wb.py模块集成了WandB，提供了记录和可视化训练过程的功能。
健身动作监测：ai_gym.py模块通过实时视频流分析用户的健身动作，提供智能的计数工具。
预测后处理：predict.py模块负责YOLO NAS模型的预测结果后处理，包括非极大值抑制和边界框调整。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/engine/results.py 处理推理结果，存储和操作检测框、掩膜和关键点数据。
ultralytics/nn/backbone/revcol.py 定义反向传播和特征融合的神经网络结构。
ultralytics/utils/callbacks/wb.py 集成WandB，记录和可视化训练过程中的指标和图表。
ultralytics/solutions/ai_gym.py 通过实时视频流分析用户的健身动作，提供智能计数工具。
ultralytics/models/nas/predict.py 处理YOLO NAS模型的预测结果，包括非极大值抑制和边界框调整。
这个表格总结了每个文件的主要功能，便于理解Ultralytics项目的整体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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