会展网站建设情况,wordpress 文章 指定,wordpress缓存文件在哪,网站的第二域名怎么用摘要#xff1a;水果新鲜程度检测软件用于检测水果新鲜程度#xff0c;利用深度学习技术识别腐败或损坏的水果#xff0c;以辅助挑拣出新鲜水果#xff0c;支持实时在线检测。本文详细介绍水果新鲜程度检测系统#xff0c;在介绍算法原理的同时#xff0c;给出Python的实…
摘要水果新鲜程度检测软件用于检测水果新鲜程度利用深度学习技术识别腐败或损坏的水果以辅助挑拣出新鲜水果支持实时在线检测。本文详细介绍水果新鲜程度检测系统在介绍算法原理的同时给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别可对图像中存在的多目标进行识别分类检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程适合新入门的朋友参考完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下 文章目录前言1. 效果演示2. 水果数据集及训练3. 水果新鲜程度检测识别下载链接结束语➷点击跳转至文末所有涉及的完整代码文件下载页☇ 水果新鲜程度检测系统演示与介绍UI界面YOLOv5训练数据集前言 随着物流和国际贸易经济的快速发展国内外水果生产、储运和销售市场越来越大。目前北果南运、南果北运以及外果内运已占物流运输的近半江山。目前在水果采摘、储运和销售过程中常会出现一些问题比如为了确保水果运往销售地仍保持较新鲜的外观果农在采摘时通常选择水果成熟度在五、六成的水果这样既易于储运又可从外形上不会让最终消费者感到讨厌。但其带来的不良影响是因水果不好吃(水果口感差、肉质粗糙等不新鲜的特性)而失去费了很大劲开发的消费者市场。针对消费者而言在购买水果时仅看外形也无法知晓该水果的新鲜程度如何尤其对于一些价格较贵、果品口感要求较高的水果水果的新鲜程度尤为重要如榴莲、荔枝、龙眼、菠萝、火龙果等。 水果新鲜程度检测系统是近年来计算机视觉领域的研究热点同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的腐坏水果在许多领域中都有广泛的应用。本系统采用登录注册进行用户管理对于图片、视频和摄像头捕获的实时画面系统可检测画面中的动物系统支持结果记录、展示和保存每次检测的结果记录在表格中。对此这里给出博主设计的界面同款的简约风功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测希望大家可以喜欢初始界面如下图 检测类别时的界面截图点击图片可放大如下图可识别画面中存在的多个类别也可开启摄像头或视频检测 详细的功能演示效果参见博主的B站视频或下一节的动图演示觉得不错的朋友敬请点赞、关注加收藏系统UI界面的设计工作量较大界面美化更需仔细雕琢大家有任何建议或意见和可在下方评论交流。 1. 效果演示 软件的功能和颜值很重要首先我们还是通过动图看一下识别的效果系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的水果是否损坏识别的结果可视化显示在界面和图像中另外提供多个目标的显示选择功能演示效果如下。
一系统介绍 水果新鲜程度检测软件主要用于日常水果新鲜程度检测利用深度学习技术识别图像中已损坏的水果输出水果的标记框坐标以辅助自动化挑拣出新鲜水果系统提供登录注册功能可进行用户管理系统能够有效识别图片、视频等文件形式检测已损坏的水果并记录识别结果在界面表格中方便查看可开启摄像头实时检测和统计当前视野范围损坏水果数目支持结果记录、展示和保存。
二技术特点 1YOLOv5算法实现模型一键切换更新 2摄像头实时检测展示、记录和保存水果情况 3检测图片、视频等图像中的损坏水果 4支持用户登录、注册检测结果可视化功能
三用户注册登录界面 这里设计了一个登录界面可以注册账号和密码然后进行登录。界面还是参考了当前流行的UI设计左侧是一个动图右侧输入账号、密码、验证码等等。 四选择图片识别 系统允许选择图片文件进行识别点击图片选择按钮图标选择图片后显示所有识别的结果可通过下拉选框查看单个结果以便具体判断某一特定目标。本功能的界面展示如下图所示 五视频识别效果展示 很多时候我们需要识别一段视频中的水果这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频系统会自动解析视频逐帧识别多个水果并将水果的分类结果记录在右下角表格中效果如下图所示 六摄像头检测效果展示 在真实场景中我们往往利用摄像头获取实时画面同时需要对水果进行识别因此本文考虑到此项功能。如下图所示点击摄像头按钮后系统进入准备状态系统显示实时画面并开始检测画面中的水果识别结果展示如下图 2. 水果数据集及训练 这里我们使用的水果识别数据集如下图所示所有标签已转换至YOLOv5使用的txt格式。 每张图像均提供了图像类标记信息图像中水果的bounding box水果的关键part信息以及水果的属性信息数据集并解压后得到如下的图片 我们选取YoloV5作为网络模型一方面是因为从最终效果来看YOLOv5已经相当优秀是发展的比较完备、使用比较广泛的一个版本而更重要的是YOLOv5的调用、训练和预测都十分方便为初学者提供了良好的练手工具。YOLOv5的另一个特点就是它为不同的设备需求和不同的应用场景提供了大小和参数数量不同的网络。 如下图所示大一点的模型比如YOLOv5l和YOLOv5x参数更多在大规模的COCO数据集上有更高的预测准确率而小模型比如YOLOv5n或YOLOv5s占空间更小适合部署在移动设备上且推理速度更快适合于高帧 率视频的实时检测。 以下给出本系统项目的文件目录其中包含了YOLOv5相关的代码以及界面设计代码如下图所示。对于训练模型部分只需要关注train.py这个文件训练用到的数据集、标注文件及配置文件在本项目中已配置完成。 首先我们找到训练的py文件。然后找到主函数的入口这里面有模型的主要参数。修改train.py中的weights、cfg、data、epochs、batch_size、imgsz、device、workers等参数。
parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--weights, typestr, defaultyolov5s.pt, helpinitial weights path)parser.add_argument(--cfg, typestr, defaultmodels/yolov5s.yaml, helpmodel.yaml path)parser.add_argument(--data, typestr, default/Apple/apple.yaml, helpgarbage.yaml path)parser.add_argument(--hyp, typestr, defaultdata/hyp.scratch.yaml, helphyperparameters path)parser.add_argument(--epochs, typeint, default300)parser.add_argument(--batch-size, typeint, default2, helptotal batch size for all GPUs)parser.add_argument(--img-size, nargs, typeint, default[640, 640], help[train, test] image sizes)parser.add_argument(--rect, actionstore_true, helprectangular training)parser.add_argument(--resume, nargs?, constTrue, defaultFalse, helpresume most recent training)parser.add_argument(--nosave, actionstore_true, helponly save final checkpoint)parser.add_argument(--notest, actionstore_true, helponly test final epoch)parser.add_argument(--noautoanchor, actionstore_true, helpdisable autoanchor check)parser.add_argument(--evolve, actionstore_true, helpevolve hyperparameters)parser.add_argument(--bucket, typestr, default, helpgsutil bucket)parser.add_argument(--cache-images, actionstore_true, helpcache images for faster training)parser.add_argument(--image-weights, actionstore_true, helpuse weighted image selection for training)parser.add_argument(--name, default, helprenames experiment folder exp{N} to exp{N}_{name} if supplied)# 训练是否使用GPU若采用可设置为0parser.add_argument(--device, defaultcpu, helpcuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu)parser.add_argument(--multi-scale, actionstore_true, helpvary img-size /- 50%%)parser.add_argument(--single-cls, actionstore_true, helptrain as single-class dataset)parser.add_argument(--adam, actionstore_true, helpuse torch.optim.Adam() optimizer)parser.add_argument(--sync-bn, actionstore_true, helpuse SyncBatchNorm, only available in DDP mode)parser.add_argument(--local_rank, typeint, default-1, helpDDP parameter, do not modify)parser.add_argument(--logdir, typestr, defaultApple/logs, helplogging directory)parser.add_argument(--workers, typeint, default1, helpmaximum number of dataloader workers)opt parser.parse_args()在深度学习中我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失矩形框损失(box_loss)、置信度损失obj_loss和分类损失(cls_loss)在训练结束后我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练水果新鲜程度识别的模型训练曲线图。 一般我们会接触到两个指标分别是召回率recall和精度precision两个指标p和r都是简单地从一个角度来判断模型的好坏均是介于0到1之间的数值其中接近于1表示模型的性能越好接近于0表示模型的性能越差为了综合评价目标检测的性能一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值一般情况下p值和r值是负相关的绘制出来可以得到如下图所示的曲线其中曲线的面积我们称AP目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。 以PR-curve为例你可以看到我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.832。
3. 水果新鲜程度检测识别 运行testVideo.py执行得到的结果如下图所示图中水果的好坏和置信度值都标注出来了预测速度较快。基于此模型我们可以将其设计成一个带有界面的系统在界面上选择图片、视频或摄像头然后调用模型进行检测。 博主对整个系统进行了详细测试最终开发出一版流畅得到清新界面就是博文演示部分的展示完整的UI界面、测试图片视频、代码文件以及Python离线依赖包方便安装运行也可自行配置环境均已打包上传感兴趣的朋友可以通过下载链接获取。 下载链接 若您想获得博文中涉及的实现完整全部程序文件包括测试图片、视频py, UI文件等如下图这里已打包上传至博主的面包多平台见可参考博客与视频已将所有涉及的文件同时打包到里面点击即可运行完整文件截图如下 在文件夹下的资源显示如下下面的链接中也给出了Python的离线依赖包读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后复制离线依赖包至项目目录下进行安装离线依赖的使用详细演示也可见本人B站视频win11从头安装软件和配置环境运行深度学习项目、Win10中使用pycharm和anaconda进行python环境配置教程。 注意该代码采用PycharmPython3.8开发经过测试能成功运行运行界面的主程序为runMain.py和LoginUI.py测试图片脚本可运行testPicture.py测试视频脚本可运行testVideo.py。为确保程序顺利运行请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。Python版本3.8请勿使用其他版本详见requirements.txt文件
完整资源中包含数据集及训练代码环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频项目完整文件下载请见参考博客文章里面或参考视频的简介处给出➷➷➷
参考博客文章https://www.cnblogs.com/sixuwuxian/p/17237920.html
参考视频演示https://www.bilibili.com/video/BV1fg4y1x7kH/
离线依赖库下载链接https://pan.baidu.com/s/1hW9z9ofV1FRSezTSj59JSg?pwdoy4n 提取码oy4n 界面中文字、图标和背景图修改方法 在Qt Designer中可以彻底修改界面的各个控件及设置然后将ui文件转换为py文件即可调用和显示界面。如果只需要修改界面中的文字、图标和背景图的可以直接在ConfigUI.config文件中修改步骤如下 1打开UI_rec/tools/ConfigUI.config文件若乱码请选择GBK编码打开。 2如需修改界面文字只要选中要改的字符替换成自己的就好。 3如需修改背景、图标等只需修改图片的路径。例如原文件中的背景图设置如下
mainWindow :/images/icons/back-image.png可修改为自己的名为background2.png图片位置在UI_rec/icons/文件夹中可将该项设置如下即可修改背景图
mainWindow ./icons/background2.png结束语 由于博主能力有限博文中提及的方法即使经过试验也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。 文章转载自： http://www.morning.xdjwh.cn.gov.cn.xdjwh.cn http://www.morning.fbdtd.cn.gov.cn.fbdtd.cn http://www.morning.zrkp.cn.gov.cn.zrkp.cn http://www.morning.nqbcj.cn.gov.cn.nqbcj.cn http://www.morning.kaylyea.com.gov.cn.kaylyea.com http://www.morning.ymmjx.cn.gov.cn.ymmjx.cn http://www.morning.ydxg.cn.gov.cn.ydxg.cn http://www.morning.ftldl.cn.gov.cn.ftldl.cn http://www.morning.mfqmk.cn.gov.cn.mfqmk.cn http://www.morning.krwzy.cn.gov.cn.krwzy.cn http://www.morning.xckrj.cn.gov.cn.xckrj.cn http://www.morning.mnqg.cn.gov.cn.mnqg.cn http://www.morning.jjxnp.cn.gov.cn.jjxnp.cn http://www.morning.ktqtf.cn.gov.cn.ktqtf.cn http://www.morning.bkqw.cn.gov.cn.bkqw.cn http://www.morning.xpmwt.cn.gov.cn.xpmwt.cn http://www.morning.rdsst.cn.gov.cn.rdsst.cn http://www.morning.pcxgj.cn.gov.cn.pcxgj.cn http://www.morning.rxwfg.cn.gov.cn.rxwfg.cn http://www.morning.ylph.cn.gov.cn.ylph.cn http://www.morning.qxkcx.cn.gov.cn.qxkcx.cn http://www.morning.rwpjq.cn.gov.cn.rwpjq.cn http://www.morning.lzbut.cn.gov.cn.lzbut.cn http://www.morning.bhpjc.cn.gov.cn.bhpjc.cn http://www.morning.qbrdg.cn.gov.cn.qbrdg.cn http://www.morning.qstjr.cn.gov.cn.qstjr.cn http://www.morning.rkwlg.cn.gov.cn.rkwlg.cn http://www.morning.lfbzg.cn.gov.cn.lfbzg.cn http://www.morning.tqjks.cn.gov.cn.tqjks.cn http://www.morning.grqlc.cn.gov.cn.grqlc.cn http://www.morning.hdqqr.cn.gov.cn.hdqqr.cn http://www.morning.ltqzq.cn.gov.cn.ltqzq.cn http://www.morning.wptdg.cn.gov.cn.wptdg.cn http://www.morning.jtdrz.cn.gov.cn.jtdrz.cn http://www.morning.sqnxk.cn.gov.cn.sqnxk.cn http://www.morning.bswhr.cn.gov.cn.bswhr.cn http://www.morning.gcthj.cn.gov.cn.gcthj.cn http://www.morning.trfrl.cn.gov.cn.trfrl.cn http://www.morning.rlbg.cn.gov.cn.rlbg.cn http://www.morning.kgphd.cn.gov.cn.kgphd.cn http://www.morning.yntsr.cn.gov.cn.yntsr.cn http://www.morning.rwwdp.cn.gov.cn.rwwdp.cn http://www.morning.pjtw.cn.gov.cn.pjtw.cn http://www.morning.trjr.cn.gov.cn.trjr.cn http://www.morning.wqrk.cn.gov.cn.wqrk.cn http://www.morning.rnqnp.cn.gov.cn.rnqnp.cn http://www.morning.nzhzt.cn.gov.cn.nzhzt.cn http://www.morning.qdcpn.cn.gov.cn.qdcpn.cn http://www.morning.rwfj.cn.gov.cn.rwfj.cn http://www.morning.mspqw.cn.gov.cn.mspqw.cn http://www.morning.plfrk.cn.gov.cn.plfrk.cn http://www.morning.yjqkk.cn.gov.cn.yjqkk.cn http://www.morning.dfltx.cn.gov.cn.dfltx.cn http://www.morning.hrtct.cn.gov.cn.hrtct.cn http://www.morning.mjglk.cn.gov.cn.mjglk.cn http://www.morning.nrddx.com.gov.cn.nrddx.com http://www.morning.mhmsn.cn.gov.cn.mhmsn.cn http://www.morning.tkfnp.cn.gov.cn.tkfnp.cn http://www.morning.kryr.cn.gov.cn.kryr.cn http://www.morning.rfgkf.cn.gov.cn.rfgkf.cn http://www.morning.bpmdh.cn.gov.cn.bpmdh.cn http://www.morning.tdxnz.cn.gov.cn.tdxnz.cn http://www.morning.fkcjs.cn.gov.cn.fkcjs.cn http://www.morning.rmfw.cn.gov.cn.rmfw.cn http://www.morning.gcjhh.cn.gov.cn.gcjhh.cn http://www.morning.lthgy.cn.gov.cn.lthgy.cn http://www.morning.shyqcgw.cn.gov.cn.shyqcgw.cn http://www.morning.jikuxy.com.gov.cn.jikuxy.com http://www.morning.ptxwg.cn.gov.cn.ptxwg.cn http://www.morning.jyjqh.cn.gov.cn.jyjqh.cn http://www.morning.nbsbn.cn.gov.cn.nbsbn.cn http://www.morning.wkmyt.cn.gov.cn.wkmyt.cn http://www.morning.jhrkm.cn.gov.cn.jhrkm.cn http://www.morning.ytnn.cn.gov.cn.ytnn.cn http://www.morning.tntgc.cn.gov.cn.tntgc.cn http://www.morning.tnzwm.cn.gov.cn.tnzwm.cn http://www.morning.gblrn.cn.gov.cn.gblrn.cn http://www.morning.wnjwb.cn.gov.cn.wnjwb.cn http://www.morning.lzsxp.cn.gov.cn.lzsxp.cn http://www.morning.fnrkh.cn.gov.cn.fnrkh.cn
