【完整源码+数据集+部署教程】 水果叶片分割系统： yolov8-seg-dyhead

背景意义

研究背景与意义

随着农业科技的不断发展，精准农业的理念逐渐深入人心，尤其是在作物病虫害监测与管理方面，计算机视觉技术的应用展现出了巨大的潜力。水果叶片的健康状况直接影响到作物的产量和品质，因此，如何快速、准确地对水果叶片进行分割与识别，成为了农业研究中的一个重要课题。近年来，深度学习技术的飞速发展为图像分割任务提供了新的解决方案，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时处理能力而备受关注。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高的分割精度，为水果叶片的实例分割提供了良好的基础。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的水果叶片分割系统，以实现对黑莓和树莓等水果叶片的精确识别与分割。数据集包含1200张图像，涵盖了四个类别：向下生长的黑莓叶片、向上生长的黑莓叶片、向下生长的树莓叶片以及向上生长的树莓叶片。这些类别的选择不仅体现了不同生长状态的叶片特征，也为模型的训练提供了丰富的样本。通过对这些图像的深入分析，我们可以提取出不同叶片在形态、颜色和纹理等方面的特征，从而提高模型的分割精度。

水果叶片的分割不仅是对图像处理技术的挑战，更是对农业生产实践的直接影响。准确的叶片分割可以为后续的病虫害检测、营养状态评估以及生长监测提供可靠的数据支持。通过本研究开发的分割系统，农业工作者能够实时获取叶片的健康信息，及时采取措施应对潜在的病虫害威胁，从而实现精准施药和科学管理，提高农业生产效率和可持续发展水平。

此外，改进YOLOv8模型的研究也具有重要的学术意义。通过对模型架构的优化与调整，我们不仅可以提升其在水果叶片分割任务中的表现，还能够为其他领域的实例分割问题提供借鉴。这种跨领域的应用潜力，使得本研究不仅限于水果叶片的分割，更为深度学习技术在农业领域的推广与应用提供了新的思路。

综上所述，基于改进YOLOv8的水果叶片分割系统的研究，不仅具有重要的实践意义，还在理论层面上推动了计算机视觉技术在农业领域的应用发展。通过对水果叶片的精准分割，我们期望能够为现代农业的智能化、信息化进程贡献一份力量，助力实现更高效、更可持续的农业生产模式。

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“sport”的数据集，以训练和改进YOLOv8-seg模型，旨在实现高效的水果叶片分割系统。该数据集专注于特定类型的水果叶片，涵盖了四个主要类别，分别是“Blackberry_downward”、“Blackberry_upward”、“Raspberry_downward”和“Raspberry_upward”。这些类别的选择不仅反映了水果植物的多样性，还为模型提供了丰富的特征和变异性，从而增强了分割系统的泛化能力。

“sport”数据集的构建过程注重数据的多样性和代表性。每个类别的样本均经过精心挑选，确保涵盖不同生长阶段、光照条件和背景环境下的叶片图像。这种多样性使得模型在训练过程中能够学习到更为全面的特征，从而提高其在实际应用中的表现。例如，黑莓叶片在不同生长方向（向下和向上）下的外观差异，以及覆盆子叶片在不同环境光照条件下的变化，均为模型提供了丰富的训练数据。这些因素共同作用，使得模型能够更好地适应复杂的自然环境，提高其在真实场景中的应用效果。

在数据集的标注过程中，我们采用了高精度的标注工具，确保每个图像中的叶片区域被准确地标记出来。标注的准确性对于训练深度学习模型至关重要，因为它直接影响到模型的学习效果和最终的分割精度。为此，我们的标注团队经过专业培训，严格遵循标注规范，确保每个类别的标注一致性和准确性。此外，为了进一步提升数据集的质量，我们还进行了多轮的审核和校正，确保每个样本的标注都经过严格的验证。

在数据集的使用过程中，我们还考虑到了数据增强技术的应用，以进一步提升模型的鲁棒性。通过对原始图像进行旋转、缩放、翻转和颜色调整等操作，我们能够生成更多的训练样本，从而有效地扩展数据集的规模。这种方法不仅能够缓解过拟合问题，还能提高模型在不同条件下的适应能力，使其在面对未见过的样本时仍能保持良好的分割性能。

总的来说，“sport”数据集为改进YOLOv8-seg的水果叶片分割系统提供了坚实的基础。通过精心挑选的类别、严格的标注过程以及有效的数据增强策略，我们相信该数据集将为研究人员和开发者提供强有力的支持，推动水果叶片分割技术的进一步发展。未来，我们期待该系统能够在农业监测、病虫害防治等领域发挥重要作用，为现代农业的智能化发展贡献力量。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import cv2
from ultralytics.utils.plotting import Annotator

class AIGym:
“”“管理实时视频流中基于姿势的健身步骤的类。”“”

def __init__(self):"""初始化AIGym，设置默认的视觉和图像参数。"""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  # 上升姿势角度self.posedown_angle = None  # 下降姿势角度self.threshold = 0.001  # 阈值self.angle = None  # 当前角度self.count = None  # 当前计数self.stage = None  # 当前阶段self.pose_type = 'pushup'  # 姿势类型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  # 注释器实例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): 上升姿势的角度pose_down_angle (float): 下降姿势的角度pose_type: "pushup", "pullup" 或 "abworkout""""self.kpts_to_check = kpts_to_checkself.tf = line_thicknessself.view_img = view_imgself.poseup_angle = pose_up_angleself.posedown_angle = pose_down_angleself.pose_type = pose_typedef start_counting(self, im0, results, frame_count):"""计数健身步骤的函数。Args:im0 (ndarray): 当前视频流帧results: 姿势估计数据frame_count: 当前帧计数"""self.im0 = im0  # 保存当前帧if frame_count == 1:# 初始化计数和角度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)  # 创建注释器实例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)# 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)  # 绘制关键点# 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() # 实例化AIGym类
代码说明：
类的定义：AIGym类用于管理实时视频流中人的健身动作计数。
初始化方法：__init__方法初始化类的属性，包括图像、关键点、计数和阶段等。
设置参数：set_args方法用于配置健身动作计数所需的参数。
计数方法：start_counting方法处理每一帧图像，计算姿势角度，更新计数和阶段，并在图像上绘制相关信息。
显示图像：如果设置了显示图像的参数，则使用OpenCV显示当前帧图像。
这个程序文件定义了一个名为 AIGym 的类，旨在通过实时视频流监测和计数人们的健身动作，主要是针对特定的姿势（如俯卧撑、引体向上和腹部锻炼）。程序使用了 OpenCV 库来处理图像，并通过 Annotator 类来进行可视化标注。

在 AIGym 类的初始化方法中，设置了一些默认值，包括图像参数、关键点信息、计数和角度信息等。类中定义了一些属性，例如 im0 用于存储当前帧图像，keypoints 用于存储关键点数据，count 用于记录动作的次数，stage 用于记录当前的动作阶段（如向上或向下），以及 pose_type 用于指定当前的锻炼类型。

set_args 方法用于配置 AIGym 的参数，包括需要检查的关键点、线条厚度、是否显示图像、姿势的上下角度以及锻炼类型。这个方法允许用户根据需要自定义参数。

start_counting 方法是核心功能，用于在每一帧中进行健身动作的计数。它接收当前帧图像、姿势估计结果和帧计数作为输入。方法首先检查帧计数，如果是第一帧，则初始化计数和角度列表。接着，程序提取关键点数据，并通过 Annotator 实例进行可视化处理。

在循环中，程序根据不同的锻炼类型（俯卧撑、引体向上、腹部锻炼）计算每个关键点的姿势角度，并根据角度判断当前的动作阶段。根据阶段的变化，程序会更新计数并在图像上绘制角度、计数和阶段信息。

最后，如果设置了 view_img 为 True，程序会使用 OpenCV 显示当前处理的图像，并在按下 ‘q’ 键时退出显示。

总的来说，这个程序通过实时视频流分析用户的健身动作，提供了一个互动的健身监测工具，能够帮助用户实时了解自己的锻炼情况。

11.4 ultralytics\trackers\utils_init_.py

Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license

这段代码是Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型的开源实现，遵循AGPL-3.0许可证。

YOLO是一种用于目标检测的深度学习模型，能够在图像中快速识别和定位多个对象。

下面是YOLO模型的核心部分

class YOLO:
def init(self, model_path):
# 初始化YOLO模型
# model_path: 预训练模型的路径
self.model = self.load_model(model_path) # 加载模型

def load_model(self, model_path):# 加载预训练的YOLO模型# 这里可以使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）来加载模型pass  # 实际加载模型的代码def predict(self, image):# 对输入图像进行目标检测# image: 输入的图像数据detections = self.model(image)  # 使用模型进行预测return detections  # 返回检测结果

该类的使用示例

yolo = YOLO(‘path/to/model.pt’) # 创建YOLO对象并加载模型

results = yolo.predict(input_image) # 对输入图像进行预测

注释说明：
类定义：class YOLO 定义了一个YOLO模型的类，封装了模型的加载和预测功能。
初始化方法：init 方法用于初始化YOLO对象，接受模型路径作为参数，并调用load_model方法加载模型。
加载模型：load_model 方法负责加载预训练的YOLO模型，具体实现依赖于所使用的深度学习框架。
预测方法：predict 方法接受输入图像，使用加载的模型进行目标检测，并返回检测结果。
使用示例：最后的注释展示了如何创建YOLO对象并使用其进行预测的示例。
这个文件是Ultralytics YOLO项目的一部分，属于一个名为trackers的模块。文件的开头包含了一行注释，表明该项目是Ultralytics开发的YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的一部分，并且使用AGPL-3.0许可证。这意味着该代码是开源的，用户可以自由使用和修改，但在分发修改后的版本时需要遵循相同的许可证条款。

虽然文件内容非常简短，仅包含这一行注释，但它的存在表明了代码的版权信息和使用条款。通常，在一个模块的__init__.py文件中，开发者会初始化模块，导入必要的类和函数，使得用户在导入该模块时能够直接使用其中的功能。

总的来说，这个文件的主要作用是提供版权信息，并可能作为模块的入口文件，帮助用户理解该模块的用途和法律条款。

11.5 ultralytics\utils\callbacks_init_.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分：

导入必要的函数和模块

from .base import add_integration_callbacks, default_callbacks, get_default_callbacks

定义模块的公开接口，指定可以被外部访问的函数

all = ‘add_integration_callbacks’, ‘default_callbacks’, ‘get_default_callbacks’
详细注释：
from .base import add_integration_callbacks, default_callbacks, get_default_callbacks：

这一行代码从当前包的 base 模块中导入了三个函数：add_integration_callbacks、default_callbacks 和 get_default_callbacks。这些函数可能用于处理回调函数的集成、获取默认回调等功能。
all = ‘add_integration_callbacks’, ‘default_callbacks’, ‘get_default_callbacks’：

这一行定义了模块的 all 属性，它是一个字符串元组，指定了在使用 from module import * 语句时，哪些名称是可以被导入的。这有助于控制模块的公共接口，避免不必要的名称泄露。
这个程序文件是Ultralytics YOLO项目中的一个初始化文件，位于ultralytics/utils/callbacks目录下。文件的主要功能是导入和暴露一些与回调函数相关的工具。

首先，文件开头的注释部分表明了该项目的名称（Ultralytics YOLO）以及其使用的许可证类型（AGPL-3.0）。这意味着该项目是开源的，并且遵循特定的许可证条款。

接下来，文件通过相对导入的方式，从同一目录下的base模块中导入了三个函数：add_integration_callbacks、default_callbacks和get_default_callbacks。这些函数的具体功能可能与回调机制的实现有关，回调函数通常用于在特定事件发生时执行特定的操作，例如在训练过程中记录日志、调整学习率等。

最后，__all__变量被定义为一个元组，包含了刚刚导入的三个函数名。这一做法的目的是为了明确该模块对外暴露的接口，使用from module import *语句时，只会导入__all__中列出的名称。这有助于避免命名冲突，并使得模块的使用更加清晰。

总的来说，这个文件的作用是为回调函数提供一个统一的接口，使得其他模块可以方便地使用这些功能。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO项目是一个开源的目标检测框架，提供了多种模型和工具，旨在简化目标检测任务的实现。该项目的架构模块化，包含多个子模块，每个模块负责特定的功能。以下是各个模块的功能概述：

配置管理：ultralytics/cfg/init.py文件负责管理模型的配置参数，提供命令行接口，允许用户自定义训练和推理过程中的参数。

模型训练：ultralytics/models/rtdetr/train.py文件专注于RT-DETR模型的训练过程，定义了训练器类，负责模型的初始化、数据集构建和验证。

健身动作监测：ultralytics/solutions/ai_gym.py文件实现了一个实时视频流分析工具，用于监测和计数用户的健身动作，结合姿势估计技术，提供实时反馈。

回调机制：ultralytics/trackers/utils/init.py文件用于初始化回调函数模块，导入与回调相关的工具，方便在训练和推理过程中执行特定操作。

回调函数工具：ultralytics/utils/callbacks/init.py文件提供了回调函数的基本实现，允许用户在训练过程中添加集成回调和默认回调。

文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/cfg/init.py 管理YOLO模型的配置参数，提供命令行接口，允许用户自定义训练和推理参数。
ultralytics/models/rtdetr/train.py 实现RT-DETR模型的训练过程，定义训练器类，负责模型初始化、数据集构建和验证。
ultralytics/solutions/ai_gym.py 实现实时视频流分析工具，用于监测和计数用户的健身动作，结合姿势估计技术提供实时反馈。
ultralytics/trackers/utils/init.py 初始化回调函数模块，导入与回调相关的工具，方便在训练和推理过程中执行特定操作。
ultralytics/utils/callbacks/init.py 提供回调函数的基本实现，允许用户在训练过程中添加集成回调和默认回调。
这个表格总结了每个文件的主要功能，帮助理解Ultralytics YOLO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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