【完整源码+数据集+部署教程】 小麦病害分割系统： yolov8-seg-dyhead

背景意义

研究背景与意义

随着全球人口的不断增长，粮食安全问题日益凸显。小麦作为全球主要的粮食作物之一，其产量和质量直接影响到人类的生存与发展。然而，小麦在生长过程中常常受到多种病害的侵袭，严重影响了小麦的产量和品质，进而对农业生产和经济发展造成了巨大的压力。根据相关研究，全球小麦病害造成的损失每年高达数十亿美元，因此，及时、准确地识别和分割小麦病害对于保障粮食安全具有重要的现实意义。

近年来，计算机视觉技术的迅猛发展为农业病害监测提供了新的解决方案。尤其是深度学习技术的应用，使得图像识别和分割的精度大幅提升。YOLO（You Only Look Once）系列模型作为一种高效的目标检测算法，因其快速、准确的特性，广泛应用于各类图像处理任务中。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了模型的性能和适用性，特别是在实例分割任务中表现出色。通过对YOLOv8的改进，可以更好地适应小麦病害的特征，从而实现高效的病害检测与分割。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个小麦病害分割系统。该系统将利用一个包含1900张图像的数据集，涵盖了四种主要的小麦病害类别：小麦白粉病、小麦叶斑病、小麦茎锈病和小麦黄锈病。这些病害在不同的生长阶段对小麦的影响各异，具有明显的视觉特征。通过对这些病害的准确分割与识别，农民和农业管理者可以更好地进行病害监测与管理，从而采取相应的防治措施，减少病害对小麦产量的影响。

在数据集的构建过程中，研究团队对每种病害进行了详尽的标注和分类，以确保模型训练的有效性和准确性。数据集的多样性和丰富性为模型的学习提供了良好的基础，使得模型能够在实际应用中具备更强的泛化能力。此外，改进YOLOv8模型的引入，将通过优化网络结构和调整超参数，提升模型在小麦病害分割任务中的表现，从而为农业领域的智能化发展提供技术支持。

综上所述，本研究不仅具有重要的理论价值，也具备显著的实践意义。通过构建基于改进YOLOv8的小麦病害分割系统，能够为小麦病害的快速识别与精准管理提供有效工具，助力农业生产的可持续发展。随着技术的不断进步，未来的农业将更加依赖于智能化手段，而本研究的成果将为这一进程提供重要的支撑。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在现代农业生产中，小麦作为一种重要的粮食作物，其健康状况直接影响到粮食安全和农民的经济收益。为了有效监测和管理小麦病害，开发了一种基于YOLOv8-seg的改进小麦病害分割系统。该系统的训练依赖于一个名为“Wheat-desease”的数据集，该数据集专门用于小麦病害的识别与分割，旨在提高病害检测的准确性和效率。

“Wheat-desease”数据集包含四个主要类别，分别是小麦白粉病（wheat-powdery-mildew）、小麦叶斑病（wheat-septoria）、小麦茎锈病（wheat-stemrust）和小麦黄锈病（wheat-yellowrust）。这些病害在小麦生长过程中常常造成严重的损失，因此对其进行及时的识别和处理显得尤为重要。数据集中每个类别的样本数量经过精心设计，以确保模型在训练过程中能够获得足够的代表性数据，从而提升其泛化能力。

在数据集的构建过程中，研究团队收集了大量真实场景下的小麦病害图像。这些图像不仅涵盖了不同生长阶段的小麦植株，还考虑了不同环境条件下的表现。通过多样化的样本，数据集能够有效地反映出小麦病害的多样性和复杂性。此外，为了增强模型的鲁棒性，数据集中还包含了不同光照、角度和背景下的图像，确保模型在实际应用中能够适应各种变化。

每个类别的图像都经过精确的标注，标注信息包括病害的具体位置和形态特征。这些标注不仅为模型提供了训练所需的监督信号，还为后续的模型评估和优化提供了重要依据。通过精细的标注，研究人员能够深入分析模型在不同病害类别上的表现，从而针对性地进行改进。

在训练过程中，YOLOv8-seg模型将利用“Wheat-desease”数据集进行特征学习。该模型以其高效的实时检测能力和优越的分割性能，能够在小麦病害识别中发挥重要作用。通过对数据集的深度学习，模型将逐步掌握不同病害的特征，从而实现对小麦病害的精准分割和识别。

此外，数据集的构建和使用还为后续的研究提供了良好的基础。随着技术的不断进步，未来可以在此基础上扩展数据集，增加更多的病害类别和样本，从而进一步提升模型的性能和适用范围。通过不断优化和迭代，研究团队希望能够开发出更为高效的小麦病害监测系统，为农业生产提供强有力的技术支持。

总之，“Wheat-desease”数据集不仅是改进YOLOv8-seg小麦病害分割系统的核心组成部分，更是推动小麦病害检测技术发展的重要资源。通过对该数据集的深入研究和应用，研究人员期待能够为小麦病害的早期发现和精准管理提供切实可行的解决方案，进而促进农业的可持续发展。

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：

class BOTrack(STrack):
“”"
BOTrack类是YOLOv8的STrack类的扩展版本，增加了物体跟踪功能。

属性:shared_kalman (KalmanFilterXYWH): 所有BOTrack实例共享的卡尔曼滤波器。smooth_feat (np.ndarray): 平滑后的特征向量。curr_feat (np.ndarray): 当前特征向量。features (deque): 用于存储特征向量的双端队列，最大长度由`feat_history`定义。alpha (float): 特征的指数移动平均平滑因子。mean (np.ndarray): 卡尔曼滤波器的均值状态。covariance (np.ndarray): 卡尔曼滤波器的协方差矩阵。
"""shared_kalman = KalmanFilterXYWH()  # 定义一个共享的卡尔曼滤波器实例def __init__(self, tlwh, score, cls, feat=None, feat_history=50):"""初始化BOTrack实例，设置特征历史、平滑因子和当前特征。"""super().__init__(tlwh, score, cls)  # 调用父类构造函数self.smooth_feat = None  # 初始化平滑特征self.curr_feat = None  # 初始化当前特征if feat is not None:self.update_features(feat)  # 如果提供了特征，则更新特征self.features = deque([], maxlen=feat_history)  # 初始化特征队列self.alpha = 0.9  # 设置平滑因子def update_features(self, feat):"""更新特征向量，并使用指数移动平均进行平滑处理。"""feat /= np.linalg.norm(feat)  # 归一化特征向量self.curr_feat = feat  # 更新当前特征if self.smooth_feat is None:self.smooth_feat = feat  # 如果平滑特征为空，则直接赋值else:# 使用指数移动平均更新平滑特征self.smooth_feat = self.alpha * self.smooth_feat + (1 - self.alpha) * featself.features.append(feat)  # 将当前特征添加到特征队列self.smooth_feat /= np.linalg.norm(self.smooth_feat)  # 归一化平滑特征def predict(self):"""使用卡尔曼滤波器预测均值和协方差。"""mean_state = self.mean.copy()  # 复制当前均值状态if self.state != TrackState.Tracked:mean_state[6] = 0  # 如果状态不是被跟踪，则将速度设为0mean_state[7] = 0# 使用卡尔曼滤波器进行预测self.mean, self.covariance = self.kalman_filter.predict(mean_state, self.covariance)@property
def tlwh(self):"""获取当前的边界框位置，格式为`(左上角x, 左上角y, 宽度, 高度)`。"""if self.mean is None:return self._tlwh.copy()  # 如果均值为空，返回原始边界框ret = self.mean[:4].copy()  # 复制均值的前四个元素ret[:2] -= ret[2:] / 2  # 计算左上角坐标return ret  # 返回计算后的边界框

class BOTSORT(BYTETracker):
“”"
BOTSORT类是BYTETracker类的扩展版本，专为YOLOv8设计，支持物体跟踪、ReID和GMC算法。

属性:proximity_thresh (float): 跟踪与检测之间的空间接近度阈值（IoU）。appearance_thresh (float): 跟踪与检测之间的外观相似度阈值（ReID嵌入）。encoder (object): 处理ReID嵌入的对象，如果未启用ReID则为None。gmc (GMC): 数据关联的GMC算法实例。
"""def __init__(self, args, frame_rate=30):"""初始化BOTSORT实例，设置ReID模块和GMC算法。"""super().__init__(args, frame_rate)  # 调用父类构造函数self.proximity_thresh = args.proximity_thresh  # 设置空间接近度阈值self.appearance_thresh = args.appearance_thresh  # 设置外观相似度阈值if args.with_reid:self.encoder = None  # 如果启用ReID，则初始化编码器（此处未实现）self.gmc = GMC(method=args.gmc_method)  # 初始化GMC算法实例def init_track(self, dets, scores, cls, img=None):"""使用检测、分数和类别初始化跟踪。"""if len(dets) == 0:return []  # 如果没有检测到物体，返回空列表# 如果启用了ReID并且编码器不为None，则使用编码器提取特征if self.args.with_reid and self.encoder is not None:features_keep = self.encoder.inference(img, dets)return [BOTrack(xyxy, s, c, f) for (xyxy, s, c, f) in zip(dets, scores, cls, features_keep)]  # 返回带特征的BOTrack实例else:return [BOTrack(xyxy, s, c) for (xyxy, s, c) in zip(dets, scores, cls)]  # 返回不带特征的BOTrack实例def get_dists(self, tracks, detections):"""计算跟踪与检测之间的距离，使用IoU和（可选）ReID嵌入。"""dists = matching.iou_distance(tracks, detections)  # 计算IoU距离dists_mask = (dists > self.proximity_thresh)  # 创建距离掩码# TODO: mot20dists = matching.fuse_score(dists, detections)  # 融合分数if self.args.with_reid and self.encoder is not None:emb_dists = matching.embedding_distance(tracks, detections) / 2.0  # 计算ReID嵌入距离emb_dists[emb_dists > self.appearance_thresh] = 1.0  # 超过阈值的距离设为1emb_dists[dists_mask] = 1.0  # 应用距离掩码dists = np.minimum(dists, emb_dists)  # 取最小值return dists  # 返回最终距离def multi_predict(self, tracks):"""使用YOLOv8模型预测和跟踪多个物体。"""BOTrack.multi_predict(tracks)  # 调用BOTrack的多重预测方法

代码核心部分说明：
BOTrack类：扩展了STrack类，增加了物体跟踪的功能，使用卡尔曼滤波器进行状态预测，并通过特征向量进行物体的平滑处理。
BOTSORT类：扩展了BYTETracker类，支持ReID和GMC算法，能够处理物体检测和跟踪任务。
特征更新与预测：通过update_features方法更新特征，并使用predict方法进行状态预测，确保跟踪的准确性。
距离计算：get_dists方法计算跟踪与检测之间的距离，结合IoU和ReID嵌入，确保跟踪的准确性和鲁棒性。
这个程序文件 bot_sort.py 是用于实现基于 YOLOv8 的对象跟踪算法的，主要包含两个类：BOTrack 和 BOTSORT。BOTrack 类是对 STrack 类的扩展，增加了对象跟踪的功能，而 BOTSORT 类则是对 BYTETracker 类的扩展，设计用于结合 ReID（重识别）和 GMC（全局运动补偿）算法进行对象跟踪。

在 BOTrack 类中，首先定义了一些属性，包括一个共享的卡尔曼滤波器、平滑的特征向量、当前特征向量以及一个用于存储特征向量的双端队列。类的构造函数初始化了这些属性，并在提供特征时更新特征向量。update_features 方法用于更新特征向量，并通过指数移动平均进行平滑处理。predict 方法利用卡尔曼滤波器预测对象的状态。re_activate 和 update 方法用于重新激活和更新跟踪状态，同时更新特征。tlwh 属性提供了当前对象的位置，以 (左上角 x, 左上角 y, 宽度, 高度) 的格式返回。multi_predict 方法可以对多个对象轨迹进行预测，convert_coords 和 tlwh_to_xywh 方法则用于坐标格式的转换。

BOTSORT 类则继承自 BYTETracker，并增加了与 ReID 和 GMC 相关的功能。它的构造函数初始化了一些与跟踪相关的参数，包括空间接近度阈值和外观相似度阈值。get_kalmanfilter 方法返回一个卡尔曼滤波器的实例。init_track 方法用于根据检测结果、分数和类别初始化跟踪。get_dists 方法计算轨迹与检测之间的距离，结合了 IoU 和可选的 ReID 嵌入。multi_predict 方法则调用 BOTrack 的多目标预测方法来跟踪多个对象。

整体来看，这个文件实现了一个基于 YOLOv8 的高效对象跟踪系统，能够处理复杂的跟踪任务，支持重识别和运动补偿，适用于实时视频分析等应用场景。

11.5 ultralytics\nn\extra_modules\ops_dcnv3\setup.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import os
import glob
import torch
from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME, CppExtension, CUDAExtension
from setuptools import find_packages, setup

定义所需的依赖包

requirements = [“torch”, “torchvision”]

def get_extensions():
# 获取当前文件的目录
this_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(file))
# 定义扩展模块的源代码目录
extensions_dir = os.path.join(this_dir, “src”)

# 查找主文件和CPU、CUDA源文件
main_file = glob.glob(os.path.join(extensions_dir, "*.cpp"))
source_cpu = glob.glob(os.path.join(extensions_dir, "cpu", "*.cpp"))
source_cuda = glob.glob(os.path.join(extensions_dir, "cuda", "*.cu"))# 合并所有源文件
sources = main_file + source_cpu
extension = CppExtension  # 默认使用 CppExtension
extra_compile_args = {"cxx": []}  # 编译参数
define_macros = []  # 宏定义# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available() and CUDA_HOME is not None:extension = CUDAExtension  # 使用 CUDAExtensionsources += source_cuda  # 添加CUDA源文件define_macros += [("WITH_CUDA", None)]  # 定义WITH_CUDA宏extra_compile_args["nvcc"] = []  # CUDA编译参数
else:raise NotImplementedError('Cuda is not available')  # 如果CUDA不可用，抛出异常# 将源文件路径转换为绝对路径
sources = [os.path.join(extensions_dir, s) for s in sources]
include_dirs = [extensions_dir]  # 包含目录# 创建扩展模块
ext_modules = [extension("DCNv3",  # 模块名称sources,  # 源文件列表include_dirs=include_dirs,  # 包含目录define_macros=define_macros,  # 宏定义extra_compile_args=extra_compile_args,  # 编译参数)
]
return ext_modules  # 返回扩展模块列表

设置模块的元信息和扩展模块

setup(
name=“DCNv3”, # 模块名称
version=“1.1”, # 版本号
author=“InternImage”, # 作者
url=“https://github.com/OpenGVLab/InternImage”, # 项目网址
description=“PyTorch Wrapper for CUDA Functions of DCNv3”, # 描述
packages=find_packages(exclude=(“configs”, “tests”)), # 查找包，排除指定目录
ext_modules=get_extensions(), # 获取扩展模块
cmdclass={“build_ext”: torch.utils.cpp_extension.BuildExtension}, # 自定义构建命令
)
代码说明：
导入必要的库：导入了用于文件操作、CUDA扩展、以及Python包管理的库。
定义依赖包：列出了项目所需的主要依赖包。
获取扩展模块的函数：
获取当前目录和源代码目录。
查找主文件及其CPU和CUDA源文件。
根据CUDA的可用性选择合适的扩展类型（CppExtension或CUDAExtension）。
设置编译参数和宏定义。
返回扩展模块的列表。
设置模块的元信息：使用setuptools的setup函数来定义模块的名称、版本、作者、描述等信息，并指定扩展模块。
这个 setup.py 文件是用于构建和安装一个名为 DCNv3 的 Python 包，该包是一个 PyTorch 的扩展，主要用于支持 CUDA 功能。文件开头包含了一些版权信息和许可证声明，接着导入了必要的模块。

首先，文件导入了 os 和 glob 模块，这些模块用于处理文件和目录路径。然后，导入了 torch 以及 PyTorch 的 C++ 扩展工具，包括 CUDA_HOME、CppExtension 和 CUDAExtension。接下来，定义了一个 requirements 列表，指定了该包所依赖的库，包括 torch 和 torchvision。

get_extensions 函数的主要作用是收集要编译的源文件并返回扩展模块。函数首先获取当前文件的目录，并构建源文件的路径。通过 glob 模块，函数查找 src 目录下的 C++ 源文件和 CUDA 源文件。然后，将主文件和 CPU 源文件的路径合并到 sources 列表中。

接下来，函数根据 CUDA 是否可用来决定使用 CppExtension 还是 CUDAExtension。如果 CUDA 可用，函数会将 CUDA 源文件添加到 sources 列表，并定义宏 WITH_CUDA。同时，extra_compile_args 字典中为 NVCC 编译器指定了一些额外的编译参数（目前是注释掉的）。如果 CUDA 不可用，函数会抛出一个 NotImplementedError 异常。

然后，函数将 sources 列表中的文件路径进行处理，确保它们是完整的路径，并设置包含目录 include_dirs。最后，创建一个扩展模块的列表 ext_modules，其中包含了一个 DCNv3 的扩展模块，指定了其名称、源文件、包含目录、宏定义和编译参数。

在文件的最后，调用 setup 函数来配置包的基本信息，包括包名、版本、作者、项目网址、描述、要包含的包以及扩展模块。还指定了一个命令类 cmdclass，用于构建扩展模块。

总体而言，这个 setup.py 文件是一个典型的用于构建和安装 PyTorch C++ 扩展的脚本，旨在为深度学习任务提供高效的 CUDA 支持。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO 项目是一个用于目标检测和分类的深度学习框架，提供了从数据集管理到模型训练、验证和对象跟踪的完整解决方案。其整体架构包括多个模块，每个模块负责特定的功能，以便于用户在计算机视觉任务中进行高效的模型训练和推理。

数据集管理：通过 dataset.py 文件，框架能够加载和处理各种格式的数据集，并支持数据增强和标签缓存，确保训练过程的高效性。
模型训练：trainer.py 文件实现了训练引擎，负责模型的训练过程，包括前向传播、反向传播、损失计算和模型保存等功能。
模型验证：val.py 文件提供了验证功能，能够评估分类模型的性能，计算各种指标，并可视化结果。
对象跟踪：bot_sort.py 文件实现了基于 YOLO 的对象跟踪算法，结合了重识别和运动补偿，支持实时视频分析。
扩展模块构建：setup.py 文件用于构建和安装 DCNv3 的 PyTorch 扩展，提供高效的 CUDA 支持。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/data/dataset.py 管理数据集的加载和处理，支持YOLO格式的目标检测和分割数据集，提供数据增强和标签缓存功能。
ultralytics/engine/trainer.py 实现模型训练引擎，负责训练过程中的前向传播、反向传播、损失计算和模型保存等功能。
ultralytics/models/yolo/classify/val.py 提供分类模型的验证功能，计算性能指标并可视化结果。
ultralytics/trackers/bot_sort.py 实现基于YOLO的对象跟踪算法，结合重识别和运动补偿，支持实时视频分析。
ultralytics/nn/extra_modules/ops_dcnv3/setup.py 构建和安装DCNv3的PyTorch扩展，提供高效的CUDA支持。
这个表格总结了每个文件的主要功能，展示了Ultralytics YOLO项目的模块化设计和各个部分的协同工作。

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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