【完整源码+数据集+部署教程】 白血球图像分割系统： yolov8-seg-repvit

背景意义

研究背景与意义

白血球作为人体免疫系统的重要组成部分，其种类和数量的变化常常反映出个体健康状况的变化。随着医学影像技术的快速发展，基于图像处理的白血球分类与分割技术逐渐成为临床诊断和疾病监测的重要工具。传统的白血球分类方法多依赖于人工观察，不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致分类结果的不一致性。因此，开发一种高效、准确的自动化白血球图像分割系统显得尤为重要。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展，尤其是目标检测和图像分割任务中。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而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，结合了多种先进的技术，能够在复杂背景下实现高精度的目标检测和分割。通过对YOLOv8进行改进，针对白血球图像的特征进行优化，能够有效提升模型在白血球实例分割任务中的表现。

本研究基于一个包含1100幅白血球图像的数据集，涵盖了五种主要的白血球类型：嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和中性粒细胞。这一数据集为模型的训练和验证提供了丰富的样本，能够有效提高模型的泛化能力和分类准确性。通过对不同类型白血球的实例分割，不仅可以实现自动化的白血球计数，还可以为临床医生提供更为详尽的细胞形态学分析，辅助疾病的早期诊断和治疗。

在医学研究中，白血球的分类与计数对于各种疾病的诊断具有重要意义。例如，淋巴细胞的增多可能与某些病毒感染有关，而嗜酸性粒细胞的升高则可能提示过敏反应或寄生虫感染。通过准确的白血球分割与分类，能够为临床医生提供更为可靠的依据，从而提高疾病诊断的准确性和及时性。此外，基于改进YOLOv8的白血球图像分割系统还具有广泛的应用前景，可以推广至其他类型细胞的自动化分析，推动细胞生物学和医学影像学的发展。

综上所述，基于改进YOLOv8的白血球图像分割系统的研究，不仅具有重要的理论意义，也具备广泛的应用价值。通过提高白血球分类的自动化水平，能够有效减轻临床工作负担，提高诊断效率，为个体化医疗和精准医学的发展提供有力支持。这一研究将为未来的医学影像分析技术奠定基础，推动人工智能在医疗领域的深入应用。

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“White Blood Cell”的数据集，以训练和改进YOLOv8-seg模型，旨在实现白血球图像的高效分割。该数据集专注于五种主要类型的白血球，涵盖了生物医学领域中至关重要的细胞类型。这五种细胞分别是：嗜碱性粒细胞（Basophil）、嗜酸性粒细胞（Eosinophil）、淋巴细胞（Lymphocyte）、单核细胞（Monocyte）和中性粒细胞（Neutrophil）。这些细胞在免疫反应、炎症和各种疾病的诊断中扮演着重要角色，因此对其进行准确的图像分割具有重要的临床意义。

数据集的构建过程包括从多种来源收集大量的白血球图像，并经过严格的标注，以确保每种细胞类型的准确性和一致性。每张图像都经过专业的生物医学专家审核，确保其在显微镜下的表现能够真实反映细胞的形态特征。数据集中包含的图像具有多样性，涵盖了不同的染色方法、拍摄条件和细胞状态，这为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高其泛化能力。

在数据集的类别方面，五种白血球类型的选择不仅反映了其在免疫系统中的功能多样性，也为模型的训练提供了多维度的挑战。嗜碱性粒细胞通常在过敏反应和寄生虫感染中增多，而嗜酸性粒细胞则与过敏和哮喘等疾病密切相关。淋巴细胞是适应性免疫反应的核心，单核细胞在炎症反应中发挥重要作用，而中性粒细胞则是机体对抗细菌感染的第一道防线。这些细胞的不同功能和形态特征，使得模型在分割时需要具备更高的敏感性和准确性。

在训练过程中，我们采用了数据增强技术，以增加数据集的多样性并提高模型的鲁棒性。这些技术包括旋转、缩放、翻转和颜色变换等，旨在模拟不同的拍摄条件和细胞状态，从而使模型能够更好地适应实际应用场景。此外，我们还对数据集进行了划分，确保训练集、验证集和测试集的合理比例，以便在模型训练和评估过程中获得可靠的性能指标。

通过对“White Blood Cell”数据集的深入分析和应用，我们期望能够显著提升YOLOv8-seg模型在白血球图像分割任务中的表现。这不仅将推动相关领域的研究进展，也将为临床诊断提供更为精准的工具，助力医学影像分析的智能化发展。总之，该数据集不仅是本研究的基础，更是实现高效、准确的白血球图像分割系统的重要支撑。

核心代码

以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

class Tuner:
“”"
Tuner类负责YOLO模型的超参数调优。

该类通过在给定的迭代次数内变异超参数，并重新训练模型来评估其性能。
"""def __init__(self, args=DEFAULT_CFG, _callbacks=None):"""初始化Tuner类。参数:args (dict, optional): 超参数进化的配置。"""self.args = get_cfg(overrides=args)  # 获取配置self.space = {  # 定义超参数搜索空间及其范围'lr0': (1e-5, 1e-1),  # 初始学习率'lrf': (0.0001, 0.1),  # 最终学习率的比例'momentum': (0.7, 0.98, 0.3),  # 动量'weight_decay': (0.0, 0.001),  # 权重衰减'warmup_epochs': (0.0, 5.0),  # 预热周期'box': (1.0, 20.0),  # 盒子损失增益'cls': (0.2, 4.0),  # 分类损失增益'hsv_h': (0.0, 0.1),  # HSV色调增强'hsv_s': (0.0, 0.9),  # HSV饱和度增强'hsv_v': (0.0, 0.9),  # HSV亮度增强'degrees': (0.0, 45.0),  # 图像旋转角度'translate': (0.0, 0.9),  # 图像平移'scale': (0.0, 0.95),  # 图像缩放'shear': (0.0, 10.0),  # 图像剪切'flipud': (0.0, 1.0),  # 图像上下翻转的概率'fliplr': (0.0, 1.0),  # 图像左右翻转的概率'mosaic': (0.0, 1.0),  # 图像混合的概率'mixup': (0.0, 1.0),  # 图像混合的概率'copy_paste': (0.0, 1.0)}  # 片段复制粘贴的概率self.tune_dir = get_save_dir(self.args, name='tune')  # 获取保存目录self.tune_csv = self.tune_dir / 'tune_results.csv'  # 结果CSV文件路径self.callbacks = _callbacks or callbacks.get_default_callbacks()  # 回调函数LOGGER.info(f"Tuner实例已初始化，保存目录为: {self.tune_dir}")def _mutate(self, parent='single', n=5, mutation=0.8, sigma=0.2):"""根据指定的范围和缩放因子变异超参数。参数:parent (str): 父代选择方法：'single'或'weighted'。n (int): 考虑的父代数量。mutation (float): 在给定迭代中参数变异的概率。sigma (float): 高斯随机数生成器的标准差。返回:dict: 包含变异后超参数的字典。"""if self.tune_csv.exists():  # 如果CSV文件存在，选择最佳超参数进行变异x = np.loadtxt(self.tune_csv, ndmin=2, delimiter=',', skiprows=1)  # 读取CSV文件fitness = x[:, 0]  # 第一列为适应度n = min(n, len(x))  # 考虑的结果数量x = x[np.argsort(-fitness)][:n]  # 选择适应度最高的n个w = x[:, 0] - x[:, 0].min() + 1E-6  # 权重# 根据选择方法选择父代if parent == 'single' or len(x) == 1:x = x[random.choices(range(n), weights=w)[0]]  # 加权选择elif parent == 'weighted':x = (x * w.reshape(n, 1)).sum(0) / w.sum()  # 加权组合# 变异r = np.randomr.seed(int(time.time()))g = np.array([v[2] if len(v) == 3 else 1.0 for k, v in self.space.items()])  # 获取增益ng = len(self.space)v = np.ones(ng)while all(v == 1):  # 确保有变化v = (g * (r.random(ng) < mutation) * r.randn(ng) * r.random() * sigma + 1).clip(0.3, 3.0)hyp = {k: float(x[i + 1] * v[i]) for i, k in enumerate(self.space.keys())}else:hyp = {k: getattr(self.args, k) for k in self.space.keys()}  # 如果没有CSV，使用默认参数# 限制在指定范围内for k, v in self.space.items():hyp[k] = max(hyp[k], v[0])  # 下限hyp[k] = min(hyp[k], v[1])  # 上限hyp[k] = round(hyp[k], 5)  # 保留5位小数return hypdef __call__(self, model=None, iterations=10, cleanup=True):"""执行超参数进化过程。参数:model (Model): 预初始化的YOLO模型。iterations (int): 进化的代数。cleanup (bool): 是否在调优过程中删除迭代权重以减少存储空间。注意:该方法利用self.tune_csv路径对象读取和记录超参数及适应度分数。"""t0 = time.time()  # 记录开始时间best_save_dir, best_metrics = None, None(self.tune_dir / 'weights').mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # 创建权重保存目录for i in range(iterations):mutated_hyp = self._mutate()  # 变异超参数LOGGER.info(f'开始第 {i + 1}/{iterations} 次迭代，超参数: {mutated_hyp}')metrics = {}train_args = {**vars(self.args), **mutated_hyp}  # 合并参数save_dir = get_save_dir(get_cfg(train_args))  # 获取保存目录try:# 训练YOLO模型cmd = ['yolo', 'train', *(f'{k}={v}' for k, v in train_args.items())]assert subprocess.run(cmd, check=True).returncode == 0, '训练失败'ckpt_file = save_dir / 'weights' / ('best.pt' if (save_dir / 'weights' / 'best.pt').exists() else 'last.pt')metrics = torch.load(ckpt_file)['train_metrics']  # 加载训练指标except Exception as e:LOGGER.warning(f'警告 ❌️ 第 {i + 1} 次超参数调优训练失败\n{e}')# 保存结果到CSVfitness = metrics.get('fitness', 0.0)log_row = [round(fitness, 5)] + [mutated_hyp[k] for k in self.space.keys()]headers = '' if self.tune_csv.exists() else (','.join(['fitness'] + list(self.space.keys())) + '\n')with open(self.tune_csv, 'a') as f:f.write(headers + ','.join(map(str, log_row)) + '\n')# 获取最佳结果x = np.loadtxt(self.tune_csv, ndmin=2, delimiter=',', skiprows=1)fitness = x[:, 0]  # 第一列为适应度best_idx = fitness.argmax()  # 找到最佳适应度的索引best_is_current = best_idx == i  # 检查当前是否为最佳if best_is_current:best_save_dir = save_dir  # 更新最佳保存目录best_metrics = {k: round(v, 5) for k, v in metrics.items()}  # 更新最佳指标for ckpt in (save_dir / 'weights').glob('*.pt'):shutil.copy2(ckpt, self.tune_dir / 'weights')  # 复制最佳权重elif cleanup:shutil.rmtree(ckpt_file.parent)  # 删除迭代权重以减少存储空间# 绘制调优结果plot_tune_results(self.tune_csv)# 保存和打印调优结果header = (f'第 {i + 1}/{iterations} 次迭代完成 ✅ ({time.time() - t0:.2f}s)\n'f'结果保存到 {self.tune_dir}\n'f'最佳适应度={fitness[best_idx]} 在第 {best_idx + 1} 次迭代时观察到\n'f'最佳适应度指标为 {best_metrics}\n'f'最佳适应度模型为 {best_save_dir}\n'f'最佳适应度超参数如下:\n')LOGGER.info('\n' + header)data = {k: float(x[best_idx, i + 1]) for i, k in enumerate(self.space.keys())}yaml_save(self.tune_dir / 'best_hyperparameters.yaml', data=data, header=remove_colorstr(header.replace(self.prefix, '# ')) + '\n')

代码核心部分解释：
Tuner类：负责超参数调优的主要类，包含初始化、变异超参数和执行调优的功能。
超参数空间：定义了需要调优的超参数及其范围。
_mutate方法：根据历史结果变异超参数，确保每次变异都有所不同，并限制在指定范围内。
__call__方法：执行超参数调优的主要逻辑，包括变异、训练模型、记录结果和选择最佳超参数。
这个程序文件是Ultralytics YOLO模型的超参数调优模块，主要用于优化YOLO模型在目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计和多目标跟踪等任务中的性能。超参数调优是一个系统化的过程，旨在寻找最佳的超参数组合，以提高模型的准确性和效率。该模块提供了一个Tuner类，负责执行超参数的进化和训练过程。

在Tuner类的初始化方法中，首先获取配置参数，并定义了一个超参数搜索空间，包括学习率、动量、权重衰减、数据增强等多个参数的范围。这些参数的变化可能会显著影响模型的训练效果。tune_dir和tune_csv分别用于保存调优结果和日志文件。

_mutate方法负责在给定的搜索空间内变异超参数。它会根据已有的超参数结果选择父代，并通过一定的概率和标准差生成新的超参数组合。生成的超参数会被限制在预设的范围内，以确保其有效性。

__call__方法是调优过程的核心，它会执行多个迭代。在每次迭代中，首先会变异超参数，然后使用这些超参数训练YOLO模型，并记录训练的性能指标。训练过程通过子进程执行，以避免数据加载时的阻塞。每次训练完成后，都会将性能指标和对应的超参数记录到CSV文件中。

在每次迭代结束时，程序会检查当前的超参数组合是否是最佳的，并根据需要清理临时文件。最终，调优结果会被可视化，并保存最佳的超参数组合到YAML文件中。

整个过程旨在通过系统的搜索和评估，找到最优的超参数设置，从而提升YOLO模型在特定任务上的表现。

11.5 ultralytics\nn\extra_modules_init_.py
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

导入模块

from .afpn import * # 导入自适应特征金字塔网络（AFPN）相关的功能
from .attention import * # 导入注意力机制相关的功能
from .block import * # 导入基本的网络模块或块
from .head import * # 导入网络的头部结构，通常用于分类或回归任务
from .rep_block import * # 导入重复块，可能用于构建深层网络
from .kernel_warehouse import * # 导入内核仓库，可能用于存储和管理卷积核
from .dynamic_snake_conv import * # 导入动态蛇形卷积，可能用于改进卷积操作
from .orepa import * # 导入OREPA（可能是某种特定的网络结构或方法）
from .RFAConv import * # 导入RFA卷积，可能涉及某种特定的卷积操作
注释说明：
模块导入：代码的主要功能是从当前包中导入多个模块。这些模块可能包含网络结构、功能实现或特定的算法。
功能概述：
afpn：自适应特征金字塔网络，通常用于处理多尺度特征。
attention：实现注意力机制，帮助模型聚焦于重要特征。
block：定义基本的网络块，可能用于构建更复杂的网络。
head：网络的输出部分，负责最终的预测任务。
rep_block：用于构建深层网络的重复结构。
kernel_warehouse：管理卷积核的存储和调用。
dynamic_snake_conv：一种特殊的卷积操作，可能用于提高模型的灵活性。
orepa：特定的网络结构或方法，具体功能需要根据上下文理解。
RFAConv：一种特定的卷积实现，可能涉及特定的特征提取方式。
这些模块的具体实现和功能需要查看各自的代码文件，以了解它们如何协同工作。

这个程序文件是一个Python模块的初始化文件，位于ultralytics/nn/extra_modules/目录下。它的主要功能是导入该目录下的多个子模块，使得在使用这个模块时，可以直接访问这些子模块中的内容，而不需要单独导入每一个子模块。

具体来说，文件中包含了以下几行代码，每一行都导入了一个特定的子模块：

from .afpn import *：导入afpn模块中的所有内容。
from .attention import *：导入attention模块中的所有内容。
from .block import *：导入block模块中的所有内容。
from .head import *：导入head模块中的所有内容。
from .rep_block import *：导入rep_block模块中的所有内容。
from .kernel_warehouse import *：导入kernel_warehouse模块中的所有内容。
from .dynamic_snake_conv import *：导入dynamic_snake_conv模块中的所有内容。
from .orepa import *：导入orepa模块中的所有内容。
from .RFAConv import *：导入RFAConv模块中的所有内容。
通过这些导入，用户在使用ultralytics.nn.extra_modules模块时，可以直接使用这些子模块中定义的类、函数和变量，而无需单独指定每个子模块的名称。这种做法提高了代码的可读性和可维护性，使得用户在使用时更加方便。

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，主要用于目标检测和计算机视觉任务。整体架构包括多个模块，各自负责不同的功能，以便于模型的训练、推理、超参数调优和用户界面的美化。以下是各个模块的主要功能：

回调机制：ultralytics/utils/callbacks/base.py提供了一个灵活的回调机制，用于在训练、验证和预测过程中执行特定操作。
图像编码：ultralytics/models/sam/modules/encoders.py实现了图像编码器，使用视觉变换器架构将输入图像编码为潜在表示。
用户界面样式：ui_style.py定义了Streamlit应用的样式，包括按钮、侧边栏和表格的CSS样式，提升用户体验。
超参数调优：ultralytics/engine/tuner.py负责执行超参数的进化和训练过程，以优化模型性能。
模块初始化：ultralytics/nn/extra_modules/init.py作为一个初始化文件，导入了多个额外模块，使得用户可以方便地访问这些模块中的功能。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/utils/callbacks/base.py 定义训练、验证和预测过程中的回调机制，允许在特定事件发生时执行自定义操作。
ultralytics/models/sam/modules/encoders.py 实现图像编码器，使用视觉变换器架构将输入图像编码为潜在表示，支持多种提示类型的编码。
ui_style.py 定义Streamlit应用的CSS样式，提升用户界面的美观性和可用性，包括按钮、侧边栏和表格样式。
ultralytics/engine/tuner.py 执行超参数调优过程，通过变异和评估超参数组合来优化YOLO模型的性能。
ultralytics/nn/extra_modules/init.py 导入多个额外模块，使得用户可以方便地访问这些模块中的类和函数，简化模块的使用。
通过以上的概述和表格，可以看出该程序的模块化设计，使得各个功能之间相对独立，同时又能有效地协同工作，提升了整体的可维护性和扩展性。

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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