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深度学习框架基于YOLOv8➕pyqt5的水下生物检测系统

内含7600张水下生物数据集
包括[‘海胆’, ‘海参’, ‘扇贝’, ‘海星’, ‘水草’]，5类

也可自行替换模型，使用该界面做其他检测

基于 YOLOv8 + PyQt5 的水下生物检测系统，包含：

✅ 7600 张标注数据集（5 类：海胆、海参、扇贝、海星、水草）
✅ 预训练模型（YOLOv8s）→ 自定义训练 → 推理
✅ 完整 Python 代码（含 UI 界面、推理逻辑、文件操作）
✅ 可替换任意 YOLO 模型（支持 .pt 格式）
✅ 支持图片 / 视频 / 摄像头实时检测
✅ 图形化界面（PyQt5），美观易用

📁 一、项目结构

UnderwaterDetectionSystem/ ├── datasets/# 数据集（YOLO格式）│ ├── images/ │ │ ├── train/ │ │ └── val/ │ └── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── models/ │ └── underwater_best.pt# 训练好的模型（可替换）├── UIProgram/ │ ├── MainProgram.py# 主程序│ ├── detect_tools.py# 检测工具类│ └── config.yaml# 数据配置文件├── train.py# 模型训练脚本└── README.md

🗃️ 二、1. 数据集说明（5类）

✅ 数据集总量：7,600 张图像（已标注）
✅ 分割比例：train:val = 8:2（约 6080 / 1520）
✅ 标注工具建议：LabelImg
✅ 格式：YOLO 格式.txt文件（归一化坐标）

📂 三、2.config.yaml配置文件

# config.yamltrain:./datasets/images/trainval:./datasets/images/valnc:5names:['海胆','海参','扇贝','海星','水草']

🔧 四、3. 模型训练脚本（train.py）

# train.pyfromultralyticsimportYOLOimportosdefmain():os.makedirs("runs",exist_ok=True)model=YOLO('yolov8s.pt')# 使用预训练权重results=model.train(data='config.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=16,name='underwater_detection',project='runs',optimizer='AdamW',lr0=0.001,lrf=0.01,patience=20,save=True,device=0,workers=4,cache=False,hsv_h=0.015,hsv_s=0.7,hsv_v=0.4,degrees=10,translate=0.1,scale=0.5,flipud=0.0,fliplr=0.5,mosaic=1.0,mixup=0.1,)print("✅ 训练完成！最佳模型路径：",results.save_dir/"weights/best.pt")if__name__=='__main__':main()

✅ 运行：

python train.py

⏳ 输出模型：runs/underwater_detection/weights/best.pt

🧩 五、4. 检测工具类（detect_tools.py）

# detect_tools.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2importnumpyasnpclassUnderwaterDetector:def__init__(self,model_path="models/underwater_best.pt",conf_threshold=0.25):self.model=YOLO(model_path)self.conf_threshold=conf_threshold self.class_names=['海胆','海参','扇贝','海星','水草']self.colors=[(255,0,0),(0,255,0),(0,0,255),(255,255,0),(255,0,255)]# BGRdefdetect_image(self,image_path):"""检测单张图片"""results=self.model(image_path,conf=self.conf_threshold)result=results[0]boxes=result.boxes.cpu().numpy()detections=[]forboxinboxes:x1,y1,x2,y2=map(int,box.xyxy[0])cls_id=int(box.cls[0])conf=float(box.conf[0])class_name=self.class_names[cls_id]color=self.colors[cls_id]cv2.rectangle(image,(x1,y1),(x2,y2),color,2)label=f"{class_name}{conf:.2f}"cv2.putText(image,label,(x1,y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6,color,2)detections.append({"class":class_name,"confidence":conf,"bbox":(x1,y1,x2,y2)})returndetections,result.plot()defdetect_video(self,video_path):"""检测视频流"""cap=cv2.VideoCapture(video_path)whilecap.isOpened():ret,frame=cap.read()ifnotret:breakresults=self.model(frame,conf=self.conf_threshold)annotated_frame=results[0].plot()yieldannotated_frame cap.release()

🖥️ 六、5. PyQt5 主界面（MainProgram.py）

# MainProgram.pyimportsysimportosfromPyQt5.QtWidgetsimport(QApplication,QMainWindow,QLabel,QPushButton,QFileDialog,QVBoxLayout,QHBoxLayout,QWidget,QTextEdit,QLineEdit,QComboBox)fromPyQt5.QtGuiimportQPixmap,QImagefromPyQt5.QtCoreimportQt,QTimerimportcv2fromdetect_toolsimportUnderwaterDetectorclassUnderwaterApp(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("基于深度学习的水下生物检测系统")self.setGeometry(100,100,1000,700)self.detector=UnderwaterDetector()self.cap=Noneself.timer=QTimer()self.timer.timeout.connect(self.update_frame)self.setup_ui()defsetup_ui(self):central_widget=QWidget()self.setCentralWidget(central_widget)main_layout=QHBoxLayout(central_widget)# 左侧图像显示区left_panel=QWidget()left_layout=QVBoxLayout(left_panel)self.image_label=QLabel()self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)self.image_label.setStyleSheet("border: 2px solid #007BFF;")left_layout.addWidget(self.image_label)# 右侧控制区right_panel=QWidget()right_layout=QVBoxLayout(right_panel)# 文件输入self.file_input=QLineEdit()self.file_input.setPlaceholderText("请选择图片或视频...")self.btn_open=QPushButton("打开文件")self.btn_open.clicked.connect(self.open_file)right_layout.addWidget(self.file_input)right_layout.addWidget(self.btn_open)# 检测参数设置self.conf_slider=QComboBox()self.conf_slider.addItems(['0.25','0.3','0.35','0.4','0.45'])self.conf_slider.setCurrentIndex(0)right_layout.addWidget(self.conf_slider)# 检测结果self.result_text=QTextEdit()self.result_text.setReadOnly(True)right_layout.addWidget(self.result_text)# 操作按钮self.btn_start=QPushButton("开始检测")self.btn_start.clicked.connect(self.start_detection)self.btn_stop=QPushButton("停止检测")self.btn_stop.clicked.connect(self.stop_detection)right_layout.addWidget(self.btn_start)right_layout.addWidget(self.btn_stop)# 保存按钮self.btn_save=QPushButton("保存结果")self.btn_save.clicked.connect(self.save_result)right_layout.addWidget(self.btn_save)main_layout.addWidget(left_panel,stretch=2)main_layout.addWidget(right_panel,stretch=1)defopen_file(self):file_path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"选择文件","","图像文件 (*.jpg *.png);;视频文件 (*.mp4 *.avi)")iffile_path:self.file_input.setText(file_path)self.detect_and_show(file_path)defdetect_and_show(self,path):ifpath.lower().endswith(('.jpg','.png')):detections,img=self.detector.detect_image(path)self.show_image(img)self.display_results(detections)elifpath.lower().endswith(('.mp4','.avi')):self.video_path=path self.start_detection()defstart_detection(self):ifself.file_input.text().lower().endswith(('.mp4','.avi')):self.cap=cv2.VideoCapture(self.file_input.text())self.timer.start(30)self.btn_start.setEnabled(False)self.btn_stop.setEnabled(True)else:self.detect_and_show(self.file_input.text())defstop_detection(self):ifself.cap:self.cap.release()self.timer.stop()self.btn_start.setEnabled(True)self.btn_stop.setEnabled(False)defupdate_frame(self):ret,frame=self.cap.read()ifret:results=self.detector.model(frame,conf=float(self.conf_slider.currentText()))annotated_frame=results[0].plot()self.show_image(annotated_frame)self.display_results(results[0].boxes.cpu().numpy())defshow_image(self,img):h,w,ch=img.shape bytes_per_line=ch*w q_img=QImage(img.data,w,h,bytes_per_line,QImage.Format_BGR888)pixmap=QPixmap.fromImage(q_img).scaled(600,600,Qt.KeepAspectRatio)self.image_label.setPixmap(pixmap)defdisplay_results(self,boxes):ifisinstance(boxes,np.ndarray):boxes=boxes[0]results=[]forboxinboxes:x1,y1,x2,y2=map(int,box.xyxy[0])conf=float(box.conf[0])cls=int(box.cls[0])class_name=self.detector.class_names[cls]results.append(f"类别:{class_name}, 置信度:{conf:.2f}, 位置: [{x1},{y1},{x2},{y2}]")self.result_text.setText("\n".join(results))defsave_result(self):pass# 可扩展为保存图片或日志if__name__=='__main__':app=QApplication(sys.argv)window=UnderwaterApp()window.show()sys.exit(app.exec_())

💡 七、使用说明

✅ 步骤 1：安装依赖

pipinstallultralytics opencv-python pyqt5 numpy

✅ 步骤 2：准备数据集

• 将标注好的datasets/放入项目根目录
• 修改config.yaml路径
• 运行train.py训练模型（或直接使用models/underwater_best.pt）

✅ 步骤 3：运行主程序

cdUIProgram python MainProgram.py

✅ 功能支持