【完整源码+数据集+部署教程】苹果病害图像分割系统： yolov8-seg-EfficientRepBiPAN
背景意义
研究背景与意义
随着全球农业生产的现代化进程加快，果树种植业在提高产量和质量方面面临着前所未有的挑战。苹果作为全球最重要的水果之一，其种植面积和产量在近年来持续增长。然而，苹果树在生长过程中容易受到多种病害的侵袭，如苹果黑腐病、苹果雪松锈病、苹果叶病和苹果斑点病等。这些病害不仅影响苹果的生长和发育，还可能导致严重的经济损失。因此，及时、准确地识别和诊断苹果病害，成为保障苹果产业可持续发展的重要环节。
传统的病害识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，然而这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致识别结果的不准确。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于图像处理的病害识别方法逐渐成为研究的热点。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力，已被广泛应用于农业病害识别领域。YOLOv8作为该系列的最新版本，具有更高的检测精度和更快的处理速度，为苹果病害的自动识别提供了新的技术支持。
本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的苹果病害图像分割系统。通过对2200张包含四类苹果病害（苹果黑腐病、苹果雪松锈病、苹果叶病和苹果斑点病）的图像进行训练和测试，系统能够实现对不同病害的准确分割和识别。数据集的多样性和丰富性为模型的训练提供了良好的基础，使得系统能够在实际应用中具备较强的泛化能力。
本研究的意义在于，不仅能够提高苹果病害的识别效率和准确性，还能够为果农提供科学的决策支持。通过实时监测和早期诊断，果农可以及时采取相应的防治措施，降低病害对苹果产量和质量的影响。此外，基于深度学习的图像分割技术还可以为其他果树病害的研究提供借鉴，推动农业智能化的发展。
综上所述，基于改进YOLOv8的苹果病害图像分割系统的研究，不仅具有重要的理论价值，还有着广泛的实际应用前景。通过这一系统的开发与应用，能够有效提升苹果产业的管理水平和生产效率，为实现农业可持续发展贡献力量。
图片效果
数据集信息
数据集信息展示
在现代农业生产中，苹果病害的及时识别与处理对于提高果品质量和产量至关重要。为此，我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8-seg的苹果病害图像分割系统的数据集，命名为“Apple diseases”。该数据集旨在为苹果病害的自动检测与分类提供丰富的图像样本，助力智能农业的发展。
“Apple diseases”数据集包含四个主要类别，分别是Apple Black Rot、Apple Cedar Rust、Apple Leaf和Apple Scab。这四种病害是影响苹果树生长和果实质量的常见病害，每种病害都有其独特的症状和影响。Apple Black Rot主要表现为果实表面出现黑色腐烂斑点，严重时可导致果实完全腐烂；Apple Cedar Rust则以果叶上出现橙色斑点为特征，严重影响光合作用；Apple Leaf则是指苹果树叶片的病变，通常表现为黄化和枯萎；而Apple Scab则是由真菌引起的病害，表现为叶片和果实上出现黑色斑点，影响果实的外观和品质。
该数据集不仅涵盖了丰富的图像样本，还注重图像的多样性和真实性，确保涵盖不同生长阶段、不同环境条件下的苹果树病害表现。每个类别的图像均经过精心挑选和标注，确保其在训练模型时的有效性和准确性。数据集中包含的图像数量和质量，使得模型能够在多种情况下进行有效的学习和推理，从而提高其在实际应用中的鲁棒性。
在数据集的构建过程中，我们采用了多种数据增强技术，以增加模型的泛化能力。这些技术包括旋转、缩放、裁剪、颜色变换等，旨在模拟不同的拍摄条件和视角，使得模型能够更好地适应实际应用场景。此外，数据集中的图像还经过了严格的质量控制，确保每张图像的清晰度和标注的准确性，以便为后续的深度学习训练提供可靠的基础。
通过使用“Apple diseases”数据集，我们期望能够显著提升YOLOv8-seg在苹果病害图像分割任务中的表现。该数据集的构建不仅为研究人员和开发者提供了一个高质量的训练资源，也为苹果病害的智能识别和管理提供了重要的支持。随着深度学习技术的不断进步，基于该数据集训练出的模型将能够在实际农业生产中发挥重要作用，帮助农民及时发现和处理病害，减少损失，提高苹果的产量和质量。
总之，“Apple diseases”数据集的构建和应用，将为苹果病害的智能检测提供强有力的技术支持，推动农业智能化的发展，助力实现可持续的农业生产模式。
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：
导入必要的库
from ultralytics.utils import LOGGER, RANK, SETTINGS, TESTS_RUNNING, ops
import os
from pathlib import Path
检查是否在测试模式下运行，并验证Comet集成是否启用
try:
assert not TESTS_RUNNING # 确保不是在pytest测试中
assert SETTINGS[‘comet’] is True # 确保Comet集成已启用
import comet_ml # 导入Comet库
assert hasattr(comet_ml, '__version__') # 确保导入的包是有效的
except (ImportError, AssertionError):
comet_ml = None # 如果导入失败，则将comet_ml设置为None
def _create_experiment(args):
“”“在分布式训练中确保实验对象仅在单个进程中创建。”“”
if RANK not in (-1, 0): # 仅在主进程中创建实验
return
try:
comet_mode = _get_comet_mode() # 获取Comet模式
_project_name = os.getenv(‘COMET_PROJECT_NAME’, args.project) # 获取项目名称
experiment = _get_experiment_type(comet_mode, _project_name) # 创建实验对象
experiment.log_parameters(vars(args)) # 记录参数
# 记录其他设置
experiment.log_others({
‘eval_batch_logging_interval’: _get_eval_batch_logging_interval(),
‘log_confusion_matrix_on_eval’: _should_log_confusion_matrix(),
‘log_image_predictions’: _should_log_image_predictions(),
‘max_image_predictions’: _get_max_image_predictions_to_log(),
})
experiment.log_other(‘Created from’, ‘yolov8’) # 记录创建来源
except Exception as e:LOGGER.warning(f'WARNING ⚠️ Comet安装但未正确初始化，未记录此运行。 {e}')
def on_train_epoch_end(trainer):
“”“在训练周期结束时记录指标和保存批次图像。”“”
experiment = comet_ml.get_global_experiment() # 获取全局实验对象
if not experiment:
return # 如果实验对象不存在，则返回
metadata = _fetch_trainer_metadata(trainer) # 获取训练器元数据
curr_epoch = metadata['curr_epoch'] # 当前周期
curr_step = metadata['curr_step'] # 当前步骤# 记录训练损失指标
experiment.log_metrics(trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefix='train'),step=curr_step,epoch=curr_epoch,
)# 如果是第一个周期，记录训练批次图像
if curr_epoch == 1:_log_images(experiment, trainer.save_dir.glob('train_batch*.jpg'), curr_step)
def on_train_end(trainer):
“”“在训练结束时执行操作。”“”
experiment = comet_ml.get_global_experiment() # 获取全局实验对象
if not experiment:
return # 如果实验对象不存在，则返回
metadata = _fetch_trainer_metadata(trainer) # 获取训练器元数据
curr_epoch = metadata['curr_epoch'] # 当前周期
curr_step = metadata['curr_step'] # 当前步骤_log_model(experiment, trainer) # 记录最佳训练模型
_log_confusion_matrix(experiment, trainer, curr_step, curr_epoch) # 记录混淆矩阵
_log_image_predictions(experiment, trainer.validator, curr_step) # 记录图像预测
experiment.end() # 结束实验global _comet_image_prediction_count
_comet_image_prediction_count = 0 # 重置图像预测计数
定义回调函数
callbacks = {
‘on_train_epoch_end’: on_train_epoch_end,
‘on_train_end’: on_train_end
} if comet_ml else {}
代码核心部分说明：
导入和初始化：首先导入必要的库并检查Comet集成是否启用。若未启用，则将comet_ml设置为None。
创建实验：_create_experiment函数用于在分布式训练中创建Comet实验对象，并记录相关参数和设置。
训练周期结束处理：on_train_epoch_end函数在每个训练周期结束时记录损失指标和批次图像。
训练结束处理：on_train_end函数在训练结束时记录最佳模型、混淆矩阵和图像预测，并结束实验。
回调函数：定义了在训练过程中需要调用的回调函数，以便在特定事件发生时执行相应的操作。
这个程序文件是一个用于与Comet.ml集成的回调模块，主要用于在训练YOLO模型时记录实验数据和可视化结果。首先，它通过导入必要的库和模块来设置环境，并进行一些基本的验证，例如确保在非测试环境下运行，并确认Comet集成已启用。
程序定义了一些辅助函数，这些函数用于获取环境变量中的配置，例如Comet的工作模式、模型名称、评估批次日志记录间隔、最大图像预测数量等。这些配置允许用户根据需求自定义Comet的行为。
接下来，程序定义了几个用于处理图像和预测的函数。这些函数包括将YOLO模型的预测框从缩放图像转换回原始图像形状的功能，以及格式化真实标签和预测结果以便于记录。通过这些函数，程序能够有效地将训练过程中生成的各种数据（如真实标签、预测框、混淆矩阵等）准备好并记录到Comet中。
在训练的不同阶段，程序会调用特定的回调函数。例如，在预训练开始时创建或恢复Comet实验，在每个训练周期结束时记录指标和图像，在训练结束时记录最终模型和相关图表。这些回调函数确保在训练过程中能够持续记录和监控模型的性能。
最后，程序通过一个字典将各个回调函数组织起来，以便在适当的时机被调用。这种结构化的设计使得代码更加清晰和易于维护，同时也便于扩展新的功能或集成其他工具。整体而言，这个模块的目的是增强YOLO模型训练过程中的可视化和数据记录能力，以便于后续的分析和优化。
12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics项目是一个用于目标检测和分割的深度学习框架，主要基于YOLO（You Only Look Once）模型。该项目的整体架构分为多个模块，每个模块负责特定的功能。以下是对各个模块的概述：
神经网络模块（nn）：实现了不同的神经网络结构和组件，包括特征提取、注意力机制和分割头等。
模型模块（models）：包含具体的模型实现，如SAM（Segment Anything Model），用于图像分割任务。
跟踪模块（trackers）：实现了目标跟踪算法，包括匹配和分配算法，确保在视频序列中正确跟踪目标。
工具模块（utils）：提供了一些实用功能，如操作和回调，用于记录训练过程中的实验数据和可视化结果。
这些模块通过相互协作，形成了一个完整的目标检测和分割解决方案，支持训练、评估和推理等功能。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/nn/extra_modules/init.py 初始化神经网络模块，导入特征金字塔网络、注意力机制、基本块、输出头等模块。
ultralytics/models/sam/modules/sam.py 定义SAM模型类，负责图像编码、提示编码和掩码解码，用于图像分割任务。
ultralytics/trackers/utils/matching.py 实现目标跟踪中的匹配算法，包括线性分配、IoU距离和嵌入距离计算。
ultralytics/models/utils/ops.py 实现匈牙利匹配算法，处理目标检测中的边界框匹配，并提供对比去噪样本生成方法。
ultralytics/utils/callbacks/comet.py 与Comet.ml集成的回调模块，用于记录训练过程中的实验数据和可视化结果。
这个表格清晰地总结了每个文件的功能，帮助理解Ultralytics项目的结构和各个模块的作用。
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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