【完整源码+数据集+部署教程】动物图像分割系统： yolov8-seg-C2f-DySnakeConv

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，图像分割作为其重要分支之一，逐渐在多个领域中展现出广泛的应用潜力。尤其是在动物图像处理领域，准确的图像分割不仅能够提高动物识别的准确性，还能为动物行为分析、生态监测以及动物保护等提供有力支持。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，结合了深度学习和计算机视觉的前沿技术，展现出优越的性能。然而，针对特定应用场景，尤其是动物图像分割，现有的YOLOv8模型仍存在一定的局限性。因此，基于改进YOLOv8的动物图像分割系统的研究显得尤为重要。

本研究的主要目标是构建一个基于改进YOLOv8的动物图像分割系统，利用特定的数据集进行训练和测试。该数据集包含1200张图像，涵盖了狗、羊、山羊、行人和其他物体五个类别。这一多样化的类别设置为模型的训练提供了丰富的样本，能够有效提升模型在不同场景下的适应能力。通过对这些图像进行实例分割，不仅可以实现对动物个体的精确识别，还能对其在环境中的位置和行为进行深入分析。

在生态保护和动物研究领域，准确的动物图像分割系统能够帮助研究人员更好地监测野生动物的种群动态和栖息地变化。例如，通过对动物图像的分割分析，研究人员可以获取有关动物活动模式、社交行为及其与环境相互作用的重要信息。此外，在农业和畜牧业中，精确的动物识别和行为分析能够帮助农民优化养殖管理，提高生产效率，降低资源浪费。

本研究的意义不仅在于技术上的创新，更在于其对实际应用的推动。通过改进YOLOv8模型，使其更适合于动物图像分割任务，可以为相关领域提供一种高效、准确的解决方案。同时，研究成果也将为后续的深度学习研究提供新的思路和方法，推动计算机视觉技术在动物保护、生态监测等领域的应用发展。

综上所述，基于改进YOLOv8的动物图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也具有显著的社会意义。通过该系统的构建与应用，期望能够为动物保护和生态研究提供强有力的技术支持，推动相关领域的可持续发展。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在本研究中，我们采用了名为“zxc”的数据集，以训练和改进YOLOv8-seg模型，旨在提升动物图像分割系统的性能。该数据集专注于四种特定类别的动物及其与人类的交互场景，类别包括：狗、山羊、人物和绵羊。这四个类别的选择不仅涵盖了常见的家畜和伴侣动物，还涉及了人类在自然环境中与这些动物的互动，为模型的训练提供了丰富的上下文信息。

“zxc”数据集的构建考虑到了多样性和代表性，确保每个类别都包含了足够的样本量，以便模型能够学习到各类动物的特征和分割边界。数据集中包含的图像来源于不同的环境和场景，涵盖了城市、公园、农场等多种背景，确保了模型在各种条件下的适应性和鲁棒性。每个类别的图像均经过精细标注，确保了分割任务的准确性和有效性。通过使用高质量的标注工具，数据集中的每个实例都得到了准确的边界框和分割掩码，这对于训练YOLOv8-seg模型至关重要。

在数据集的设计过程中，我们特别关注了图像的多样性和复杂性。例如，狗的图像可能包括不同品种、颜色和体型的狗，山羊则可能在不同的环境中被拍摄，如山区、农场或草地。人物类别的图像则涵盖了不同性别、年龄和服装风格的人，确保模型能够识别出各种人类形态与姿态。绵羊的图像同样展现了不同的生活场景，从广阔的草原到农场的围栏，这些都为模型提供了丰富的训练数据。

为了进一步增强数据集的实用性，我们还对图像进行了数据增强处理，包括旋转、缩放、裁剪和颜色调整等。这些增强技术不仅提高了模型的泛化能力，还使得模型能够更好地适应现实世界中可能遇到的各种变换和干扰。此外，数据集还包含了一些具有挑战性的场景，例如动物与人类的互动、动物在运动中的姿态变化等，这些都为模型的分割能力提出了更高的要求。

通过使用“zxc”数据集，我们期望能够显著提升YOLOv8-seg模型在动物图像分割任务中的表现。该数据集不仅为模型提供了丰富的训练素材，还通过多样化的场景和复杂的交互关系，帮助模型学习到更为细致和准确的分割特征。最终，我们希望通过这一研究，不仅能够推动动物图像分割技术的发展，还能为相关领域的应用提供更为可靠的技术支持。

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 os
import random
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import dataloader
from .dataset import YOLODataset
from .utils import PIN_MEMORY

class InfiniteDataLoader(dataloader.DataLoader):
“”"
无限数据加载器，重用工作线程。

采用与普通 DataLoader 相同的语法。
"""def __init__(self, *args, **kwargs):"""初始化无限数据加载器，继承自 DataLoader。"""super().__init__(*args, **kwargs)# 使用 _RepeatSampler 来重复使用 batch_samplerobject.__setattr__(self, 'batch_sampler', _RepeatSampler(self.batch_sampler))self.iterator = super().__iter__()def __len__(self):"""返回 batch_sampler 的长度。"""return len(self.batch_sampler.sampler)def __iter__(self):"""创建一个无限重复的迭代器。"""for _ in range(len(self)):yield next(self.iterator)def reset(self):"""重置迭代器。当我们想在训练过程中修改数据集设置时，这个方法很有用。"""self.iterator = self._get_iterator()

class _RepeatSampler:
“”"
无限重复的采样器。

参数:sampler (Dataset.sampler): 要重复的采样器。
"""def __init__(self, sampler):"""初始化一个无限重复给定采样器的对象。"""self.sampler = samplerdef __iter__(self):"""迭代 'sampler' 并返回其内容。"""while True:yield from iter(self.sampler)

def seed_worker(worker_id):
“”“设置数据加载器工作线程的随机种子。”“”
worker_seed = torch.initial_seed() % 2 ** 32 # 获取当前线程的随机种子
np.random.seed(worker_seed) # 设置 numpy 随机种子
random.seed(worker_seed) # 设置 random 随机种子

def build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, mode=‘train’, rect=False, stride=32):
“”“构建 YOLO 数据集。”“”
return YOLODataset(
img_path=img_path, # 图像路径
imgsz=cfg.imgsz, # 图像大小
batch_size=batch, # 批量大小
augment=mode == ‘train’, # 是否进行数据增强
hyp=cfg, # 超参数配置
rect=cfg.rect or rect, # 是否使用矩形批次
cache=cfg.cache or None, # 缓存设置
single_cls=cfg.single_cls or False, # 是否单类
stride=int(stride), # 步幅
pad=0.0 if mode == ‘train’ else 0.5, # 填充
classes=cfg.classes, # 类别
data=data, # 数据配置
fraction=cfg.fraction if mode == ‘train’ else 1.0 # 训练时的数据比例
)

def build_dataloader(dataset, batch, workers, shuffle=True, rank=-1):
“”“返回用于训练或验证集的 InfiniteDataLoader 或 DataLoader。”“”
batch = min(batch, len(dataset)) # 确保批量大小不超过数据集大小
nd = torch.cuda.device_count() # 获取 CUDA 设备数量
nw = min([os.cpu_count() // max(nd, 1), batch if batch > 1 else 0, workers]) # 计算工作线程数量
sampler = None if rank == -1 else distributed.DistributedSampler(dataset, shuffle=shuffle) # 分布式采样器
generator = torch.Generator() # 创建随机数生成器
generator.manual_seed(6148914691236517205 + RANK) # 设置随机种子
return InfiniteDataLoader(dataset=dataset,
batch_size=batch,
shuffle=shuffle and sampler is None,
num_workers=nw,
sampler=sampler,
pin_memory=PIN_MEMORY,
worker_init_fn=seed_worker, # 设置工作线程的初始化函数
generator=generator) # 设置随机数生成器

def check_source(source):
“”“检查源类型并返回相应的标志值。”“”
webcam, screenshot, from_img, in_memory, tensor = False, False, False, False, False
if isinstance(source, (str, int, Path)): # 支持字符串、整数或路径
source = str(source)
is_file = Path(source).suffix[1:] in (IMG_FORMATS + VID_FORMATS) # 检查是否为文件
is_url = source.lower().startswith((‘https://’, ‘http://’, ‘rtsp://’, ‘rtmp://’, ‘tcp://’)) # 检查是否为 URL
webcam = source.isnumeric() or source.endswith(‘.streams’) or (is_url and not is_file) # 检查是否为摄像头
screenshot = source.lower() == ‘screen’ # 检查是否为屏幕截图
elif isinstance(source, LOADERS):
in_memory = True # 如果是加载器，则在内存中
elif isinstance(source, (list, tuple)):
from_img = True # 如果是列表或元组，则从图像加载
elif isinstance(source, (Image.Image, np.ndarray)):
from_img = True # 如果是图像或数组，则从图像加载
elif isinstance(source, torch.Tensor):
tensor = True # 如果是张量
else:
raise TypeError(‘不支持的图像类型。’)

return source, webcam, screenshot, from_img, in_memory, tensor

def load_inference_source(source=None, imgsz=640, vid_stride=1, buffer=False):
“”"
加载用于目标检测的推理源并应用必要的转换。

参数:source (str, Path, Tensor, PIL.Image, np.ndarray): 输入源。imgsz (int, optional): 推理图像大小，默认为 640。vid_stride (int, optional): 视频源的帧间隔，默认为 1。buffer (bool, optional): 是否缓冲流帧，默认为 False。返回:dataset (Dataset): 指定输入源的数据集对象。
"""
source, webcam, screenshot, from_img, in_memory, tensor = check_source(source)  # 检查源类型
# 根据源类型加载相应的数据集
if tensor:dataset = LoadTensor(source)
elif in_memory:dataset = source
elif webcam:dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride, buffer=buffer)
elif screenshot:dataset = LoadScreenshots(source, imgsz=imgsz)
elif from_img:dataset = LoadPilAndNumpy(source, imgsz=imgsz)
else:dataset = LoadImages(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride)return dataset  # 返回加载的数据集

代码核心部分说明：
InfiniteDataLoader: 这是一个自定义的数据加载器，能够无限循环使用工作线程，适用于需要不断获取数据的场景。
_RepeatSampler: 这个类用于创建一个可以无限重复的采样器。
seed_worker: 设置工作线程的随机种子，以确保每次加载数据时的随机性一致。
build_yolo_dataset: 根据配置构建 YOLO 数据集，支持数据增强和其他设置。
build_dataloader: 创建数据加载器，支持分布式训练和多线程加载。
check_source: 检查输入源的类型，判断其是图像、视频、摄像头等，并返回相应的标志。
load_inference_source: 加载推理源并进行必要的转换，返回适合推理的数据集对象。
这个程序文件主要是用于构建和管理YOLO（You Only Look Once）模型的数据加载器，支持不同类型的数据源，包括图像、视频、摄像头流等。文件中包含了多个类和函数，以下是对其主要内容的讲解。

首先，文件引入了一些必要的库，包括操作系统相关的库、随机数生成库、路径处理库、NumPy、PyTorch以及图像处理库PIL。接着，文件定义了一个名为InfiniteDataLoader的类，这个类继承自PyTorch的DataLoader，其主要功能是创建一个可以无限循环的迭代器，以便在训练过程中重复使用数据加载的工作。

InfiniteDataLoader类中重写了__len__和__iter__方法，使得它能够在数据集耗尽后继续返回数据。这个特性在训练过程中非常有用，因为它允许模型在没有明确结束的情况下持续学习。此外，reset方法可以重置迭代器，方便在训练时修改数据集的设置。

接下来，文件中定义了一个名为_RepeatSampler的类，用于实现无限重复的采样器。这个采样器会不断迭代给定的采样器，确保数据可以被重复使用。

seed_worker函数用于设置数据加载器的工作线程的随机种子，以确保每次训练时的数据顺序一致，这对于模型的训练和评估非常重要。

build_yolo_dataset函数用于构建YOLO数据集。它接收配置参数、图像路径、批量大小等信息，并返回一个YOLODataset对象。这个函数支持数据增强、单类训练、缓存等功能，适应不同的训练需求。

build_dataloader函数则用于创建一个InfiniteDataLoader或普通的DataLoader，根据输入的参数决定是否进行分布式采样，并设置工作线程的数量和其他参数。这个函数是数据加载的核心，确保数据能够高效地被送入模型进行训练或验证。

check_source函数用于检查输入数据源的类型，并返回相应的标志值。这些标志值指示数据源是来自文件、摄像头、内存还是其他类型，确保后续处理能够正确识别和加载数据。

最后，load_inference_source函数用于加载推理源，支持多种输入类型，并应用必要的转换。根据输入源的类型，它会选择合适的加载器，如LoadImages、LoadStreams等，并返回一个数据集对象。

总体来说，这个文件提供了一套完整的数据加载和管理机制，支持YOLO模型在不同数据源上的训练和推理，确保数据的高效处理和灵活性。

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

导入必要的库和模块

from copy import copy
from ultralytics.models import yolo
from ultralytics.nn.tasks import SegmentationModel
from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG, RANK
from ultralytics.utils.plotting import plot_images, plot_results

class SegmentationTrainer(yolo.detect.DetectionTrainer):
“”"
扩展DetectionTrainer类，用于基于分割模型的训练。
示例用法：
args = dict(model=‘yolov8n-seg.pt’, data=‘coco8-seg.yaml’, epochs=3)
trainer = SegmentationTrainer(overrides=args)
trainer.train()
“”"

def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):"""初始化SegmentationTrainer对象，设置配置和重写参数。"""if overrides is None:overrides = {}overrides['task'] = 'segment'  # 设置任务类型为分割super().__init__(cfg, overrides, _callbacks)  # 调用父类构造函数def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):"""返回初始化的SegmentationModel，使用指定的配置和权重。"""# 创建SegmentationModel实例，通道数为3，类别数为数据集中的类别数model = SegmentationModel(cfg, ch=3, nc=self.data['nc'], verbose=verbose and RANK == -1)if weights:model.load(weights)  # 如果提供了权重，则加载权重return model  # 返回模型实例def get_validator(self):"""返回SegmentationValidator实例，用于YOLO模型的验证。"""self.loss_names = 'box_loss', 'seg_loss', 'cls_loss', 'dfl_loss'  # 定义损失名称# 创建并返回SegmentationValidator实例return yolo.segment.SegmentationValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args))def plot_training_samples(self, batch, ni):"""创建训练样本图像的绘图，包括标签和边框坐标。"""plot_images(batch['img'],  # 训练图像batch['batch_idx'],  # 批次索引batch['cls'].squeeze(-1),  # 类别batch['bboxes'],  # 边框batch['masks'],  # 掩码paths=batch['im_file'],  # 图像文件路径fname=self.save_dir / f'train_batch{ni}.jpg',  # 保存图像的文件名on_plot=self.on_plot)  # 绘图回调def plot_metrics(self):"""绘制训练和验证指标。"""plot_results(file=self.csv, segment=True, on_plot=self.on_plot)  # 保存结果图像

代码注释说明：
导入模块：导入了实现分割模型所需的库和工具。
SegmentationTrainer类：该类继承自DetectionTrainer，用于处理分割任务的训练。
初始化方法：设置任务类型为分割，并调用父类的初始化方法。
获取模型：创建并返回一个分割模型实例，支持加载预训练权重。
获取验证器：返回一个用于验证模型性能的验证器实例，并定义损失名称。
绘制训练样本：将训练批次的图像、类别、边框和掩码绘制成图像，并保存。
绘制指标：绘制训练和验证过程中的指标，保存结果图像。
这个程序文件是用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的分割（Segmentation）任务的，文件名为train.py，属于Ultralytics库的一部分。该文件定义了一个名为SegmentationTrainer的类，继承自DetectionTrainer类，专门用于处理图像分割任务。

在文件的开头，首先导入了一些必要的模块和类，包括copy模块、YOLO模型相关的模块、分割模型类SegmentationModel以及一些实用工具函数，如默认配置、排名和绘图函数。

SegmentationTrainer类的构造函数__init__接受三个参数：cfg（配置），overrides（覆盖参数），和_callbacks（回调函数）。如果没有提供overrides，则默认为空字典。该构造函数会将任务类型设置为“segment”，并调用父类的构造函数进行初始化。

get_model方法用于返回一个初始化的分割模型实例。它接受配置和权重参数，如果提供了权重，则会加载这些权重。该方法确保模型的通道数为3（即RGB图像），并根据数据集的类别数量进行配置。

get_validator方法返回一个分割验证器的实例，用于验证YOLO模型的性能。在这个方法中，定义了损失名称，包括边界框损失、分割损失、分类损失和分布式焦点损失。返回的验证器会使用测试数据加载器和保存目录进行初始化。

plot_training_samples方法用于绘制训练样本的图像，包括标签和边界框坐标。它接受一个批次的样本和批次索引作为参数，并生成一张包含图像和相关信息的图表，保存为JPEG格式的文件。

最后，plot_metrics方法用于绘制训练和验证过程中的指标。它调用plot_results函数，将结果保存为PNG格式的文件，便于后续分析和可视化。

总体而言，这个文件提供了一个结构化的方式来训练YOLO分割模型，涵盖了模型初始化、验证、训练样本可视化和性能指标绘制等功能。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序是Ultralytics YOLO（You Only Look Once）项目的一部分，主要用于计算机视觉任务，特别是目标检测和图像分割。程序的整体架构由多个模块组成，每个模块负责特定的功能。这些模块通过清晰的接口进行交互，使得整个系统具有良好的可扩展性和可维护性。

模块化设计：每个文件或模块都实现了特定的功能，例如数据加载、模型构建、训练和验证等，便于独立开发和测试。
深度学习支持：使用PyTorch作为深度学习框架，结合自定义的层和模块（如DCNv3和Transformer），提高模型的性能和灵活性。
数据处理：通过构建数据加载器和处理器，支持多种数据源的输入，确保数据能够高效地被送入模型进行训练和推理。
训练和验证：提供了完整的训练流程，包括模型初始化、损失计算、验证和可视化等功能，便于用户监控训练过程和模型性能。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/nn/extra_modules/ops_dcnv3/functions/init.py 初始化模块，导入DCNv3相关功能，封装深度学习操作。
ultralytics/nn/modules/transformer.py 实现变换器（Transformer）模块，定义编码器、解码器和多头自注意力机制。
ultralytics/models/yolo/pose/init.py 初始化姿态估计模块，导入姿态预测、训练和验证相关类。
ultralytics/data/build.py 构建数据加载器，支持无限循环迭代和多种数据源，确保高效的数据处理。
ultralytics/models/yolo/segment/train.py 定义分割任务的训练流程，包含模型初始化、验证和可视化训练样本和指标。
以上表格总结了每个文件的主要功能，展示了Ultralytics YOLO项目的模块化和结构化设计，便于理解和使用该代码库。

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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