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news 2025/10/9 3:21:17

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背景意义

研究背景与意义

随着计算机视觉技术的快速发展，图像分割作为其重要的研究方向之一，逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注。尤其是在服装行业，准确的图像分割技术能够显著提升产品识别、分类和推荐的效率，从而为消费者提供更为个性化的购物体验。衬衫作为服装市场中一种常见且需求量大的商品，其组件的精准识别与分割不仅对库存管理、产品展示和销售策略的制定具有重要意义，也为后续的智能穿戴设备、虚拟试衣间等应用奠定了基础。

在这一背景下，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应用。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度，适用于多种复杂场景。然而，传统的YOLOv8模型在处理细粒度的图像分割任务时，仍存在一定的局限性，尤其是在衬衫组件的细节分割上。因此，基于改进YOLOv8的衬衫组件图像分割系统的研究显得尤为重要。

本研究所使用的数据集“Shirt Segmentation - 2”包含3500张图像，涵盖了12个不同的衬衫组件类别，包括纽扣、领子、品牌标签、尺码标签、袖口、颈部、价格标签及其条形码等。这些类别的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，能够有效提升模型的泛化能力和识别精度。通过对这些组件的精准分割，不仅可以实现对衬衫整体外观的分析，还能够为后续的产品定价、市场分析等提供数据支持。

在技术上，改进YOLOv8模型的核心在于如何更好地处理图像中的细节信息。针对衬衫组件的特征，我们将引入多尺度特征融合、注意力机制等先进技术，以提升模型对小目标和复杂背景的适应能力。此外，针对数据集中的不同类别，我们将采用类别平衡的策略，确保模型在训练过程中对各个组件的学习均衡，从而避免出现偏差。

本研究的意义不仅在于提升衬衫组件的图像分割精度，更在于为服装行业的智能化发展提供技术支持。通过构建高效的图像分割系统，能够帮助商家更好地管理库存、优化产品展示、提升用户体验，进而推动服装行业的数字化转型。此外，该系统的成功应用还可以为其他服装类别的图像分割提供借鉴，具有广泛的推广价值。

综上所述，基于改进YOLOv8的衬衫组件图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也为实际应用提供了切实可行的解决方案。随着研究的深入，期待能够在图像分割领域取得更为显著的成果，为服装行业的智能化发展贡献力量。

图片效果

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数据集信息

数据集信息展示

在本研究中，我们采用了名为“Shirt Segmentation - 2”的数据集，以训练和改进YOLOv8-seg模型，旨在实现衬衫组件的高效图像分割。该数据集包含了丰富的图像样本，专注于衬衫的多个关键组件，为模型的训练提供了多样化的视觉信息和特征。数据集的类别数量为9，涵盖了衬衫的不同组成部分，包括按钮、按钮孔、领子、领子品牌标签、领子尺码标签、袖口、颈部、价格标签以及价格标签条形码。这些类别的选择不仅反映了衬衫的基本构造，还考虑到了市场营销和产品识别的需求。

首先，按钮和按钮孔是衬衫的重要功能性组件，通常用于衬衫的闭合和装饰。数据集中包含的按钮图像展示了不同形状、颜色和材质的按钮样式，而按钮孔则提供了与之匹配的视觉信息，确保模型能够准确识别和分割这些组件。其次，领子作为衬衫的一个显著特征，其设计和风格各异，因此在数据集中，领子的图像样本展示了多种领型，包括翻领、立领等。这些样本不仅帮助模型学习领子的形状特征，还使其能够在实际应用中更好地适应不同款式的衬衫。

此外，领子品牌标签和尺码标签是现代服装中不可或缺的元素，提供了品牌信息和尺码指引。数据集中包含的这些标签图像，帮助模型理解和分割标签区域，从而在后续的应用中实现对品牌和尺码的自动识别。袖口和颈部作为衬衫的边缘部分，通常在设计上具有独特的风格，数据集中的样本确保模型能够捕捉到这些细节，提升分割的精确度。

价格标签和价格标签条形码则是与商品销售直接相关的组件。价格标签不仅包含价格信息，还可能包含促销信息，而条形码则是现代零售中不可或缺的元素。数据集中提供的这些图像样本，使得模型在分割时能够识别出这些信息，从而为后续的自动化库存管理和销售分析提供支持。

总的来说，“Shirt Segmentation - 2”数据集通过涵盖衬衫的多个重要组件，为YOLOv8-seg模型的训练提供了全面的基础。每个类别的样本不仅数量充足，而且在视觉上具有多样性，这为模型的学习提供了丰富的特征和上下文信息。通过对这些组件的有效分割，模型能够在实际应用中实现更高的准确性和效率，推动衬衫图像处理技术的发展。未来，我们期待通过对该数据集的深入研究和应用，进一步提升图像分割技术在服装行业中的实际价值，助力智能零售和自动化管理的实现。
在这里插入图片描述

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要集中在与DVCLive日志记录相关的功能上：

导入必要的库

from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS, TESTS_RUNNING, checks

try:
# 确保没有在运行测试
assert not TESTS_RUNNING
# 确保DVC集成已启用
assert SETTINGS[‘dvc’] is True
import dvclive # 导入DVCLive库
# 检查DVCLive版本
assert checks.check_version(‘dvclive’, ‘2.11.0’, verbose=True)

import os
import re
from pathlib import Path# 初始化DVCLive日志实例
live = None
_processed_plots = {}  # 用于跟踪已处理的图像# 标记当前是否在训练周期
_training_epoch = False

except (ImportError, AssertionError, TypeError):
dvclive = None # 如果导入失败，则将dvclive设置为None

def _log_images(path, prefix=‘’):
“”“记录指定路径的图像，使用可选前缀通过DVCLive进行日志记录。”“”
if live: # 如果DVCLive实例存在
name = path.name

    # 根据批次分组图像，以便在UI中启用滑块m = re.search(r'_batch(\d+)', name)if m:ni = m[1]new_stem = re.sub(r'_batch(\d+)', '_batch', path.stem)name = (Path(new_stem) / ni).with_suffix(path.suffix)live.log_image(os.path.join(prefix, name), path)  # 记录图像

def on_pretrain_routine_start(trainer):
“”“在预训练例程开始时初始化DVCLive日志记录器。”“”
try:
global live
live = dvclive.Live(save_dvc_exp=True, cache_images=True) # 创建DVCLive实例
LOGGER.info(“DVCLive已检测到，自动记录已启用。”)
except Exception as e:
LOGGER.warning(f’警告：DVCLive安装但未正确初始化，未记录此运行。{e}')

def on_train_start(trainer):
“”“如果DVCLive日志记录处于活动状态，则记录训练参数。”“”
if live:
live.log_params(trainer.args) # 记录训练参数

def on_fit_epoch_end(trainer):
“”“在每个训练周期结束时记录训练指标和模型信息。”“”
global _training_epoch
if live and _training_epoch: # 如果DVCLive实例存在且处于训练周期
all_metrics = {**trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefix=‘train’), **trainer.metrics, **trainer.lr}
for metric, value in all_metrics.items():
live.log_metric(metric, value) # 记录指标

    live.next_step()  # 进入下一个步骤_training_epoch = False  # 重置训练周期标志

def on_train_end(trainer):
“”“在训练结束时记录最佳指标、图表和混淆矩阵。”“”
if live:
all_metrics = {**trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefix=‘train’), **trainer.metrics, **trainer.lr}
for metric, value in all_metrics.items():
live.log_metric(metric, value, plot=False) # 记录最佳指标

    live.end()  # 结束日志记录

定义回调函数字典

callbacks = {
‘on_pretrain_routine_start’: on_pretrain_routine_start,
‘on_train_start’: on_train_start,
‘on_fit_epoch_end’: on_fit_epoch_end,
‘on_train_end’: on_train_end
} if dvclive else {}
代码注释说明：
导入部分：导入必要的库和模块，确保环境配置正确。
DVCLive初始化：在预训练开始时初始化DVCLive实例，用于记录训练过程中的各种信息。
图像记录：定义了一个函数用于记录图像，支持批次分组以便在UI中显示。
训练过程中的回调：定义了多个回调函数，用于在训练的不同阶段记录参数、指标和图表等信息。
回调字典：根据DVCLive的状态，定义相应的回调函数以便在训练过程中自动调用。
这个程序文件是Ultralytics YOLO框架中的一个回调模块，主要用于与DVCLive进行集成，以便在训练过程中记录和可视化训练的各种指标和图像。代码的结构清晰，主要包括初始化、图像和图表的记录、混淆矩阵的记录以及训练过程中的不同阶段的回调函数。

首先，程序尝试导入必要的模块，并进行一些基本的检查，比如确保当前不是在运行测试，并且DVCLive的集成是启用的。如果这些条件不满足，程序将不会执行DVCLive相关的功能。

接下来，定义了一些辅助函数。_log_images函数用于记录指定路径下的图像，并可以添加前缀。它会根据图像的批次进行分组，以便在用户界面中使用滑块显示。_log_plots函数用于记录训练过程中的图表，如果图表尚未处理过，则会调用_log_images进行记录。_log_confusion_matrix函数用于记录混淆矩阵，提供了目标和预测的标签，以便后续分析。

在训练的不同阶段，程序定义了一系列回调函数。例如，on_pretrain_routine_start函数在预训练开始时初始化DVCLive记录器，并记录相关信息；on_pretrain_routine_end函数在预训练结束时记录训练过程中的图表；on_train_start函数在训练开始时记录训练参数；on_train_epoch_start函数在每个训练周期开始时设置一个标志；on_fit_epoch_end函数在每个训练周期结束时记录训练指标和模型信息，并准备进入下一个步骤；on_train_end函数在训练结束时记录最佳指标、图表和混淆矩阵。

最后，程序将这些回调函数组织成一个字典，只有在DVCLive可用的情况下才会创建这个字典。这样设计使得代码在没有DVCLive的环境中也能正常运行，而不会引发错误。

整体来看，这个模块的设计目的是为了增强YOLO训练过程中的可视化和监控能力，使得用户能够更好地理解和分析模型的训练效果。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO项目是一个用于目标检测和姿态估计的深度学习框架。该项目通过模块化的设计，提供了多种功能，包括模型训练、对象跟踪、数据记录和可视化等。每个模块都有其特定的功能，旨在提高代码的可维护性和可扩展性。

模型定义与初始化：ultralytics\models\yolo\pose_init_.py负责定义姿态估计相关的模型类，为用户提供了姿态预测、训练和验证的接口。
对象跟踪：ultralytics\trackers\basetrack.py实现了对象跟踪的基础框架，定义了跟踪状态和基本操作，便于后续具体实现。
实验记录与可视化：ultralytics\utils\callbacks\neptune.py和ultralytics\utils\callbacks\dvc.py模块用于与不同的可视化工具（如Neptune和DVCLive）集成，记录训练过程中的指标、图像和图表，帮助用户监控模型性能。
图像处理和模型保存：ultralytics\utils\patches.py通过对OpenCV和PyTorch函数的封装，提供了更灵活的图像处理和模型保存功能，增强了代码的稳定性。
文件功能整理表
文件路径功能描述
ultralytics/models/yolo/pose/init.py 定义姿态估计相关的模型类（如PosePredictor、PoseTrainer、PoseValidator），提供公共接口。
ultralytics/trackers/basetrack.py 实现对象跟踪的基础框架，定义跟踪状态和基本操作，提供跟踪ID管理和状态更新功能。
ultralytics/utils/callbacks/neptune.py 集成NeptuneAI，用于记录训练过程中的指标、图像和超参数配置，支持实时监控和可视化。
ultralytics/utils/patches.py 对OpenCV和PyTorch函数进行封装，提供灵活的图像读取、写入和模型保存功能，增强代码兼容性。
ultralytics/utils/callbacks/dvc.py 集成DVCLive，用于记录训练过程中的指标、图像和混淆矩阵，支持训练过程的可视化和分析。
这个表格清晰地总结了每个文件的主要功能，便于理解整个项目的架构和模块之间的关系。

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()......