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一、项目介绍

摘要

本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，开发了一套高效、精准的棉花品种智能分类检测系统。该系统能够自动识别并分类四种主要棉花品种：亚洲棉（G. arboreum）、海岛棉（G. barbadense）、草棉（G. herbaceum）和陆地棉（G. hirsutum）。系统采用数据增强、迁移学习、模型微调等技术优化检测性能，在有限的数据集下仍能实现较高的识别准确率。该模型可部署于农业智能终端、无人机巡检系统或实验室自动化分析平台，为棉花品种鉴定、育种研究和产业应用提供技术支持。

项目意义

1. 农业科研与育种价值

棉花是全球最重要的经济作物之一，不同品种的棉花在纤维品质、抗病性、环境适应性等方面差异显著。本系统的应用可带来以下科研价值：

• 快速品种鉴定：替代传统人工观察方法，提高品种识别效率，减少主观误差。

• 辅助育种研究：在杂交育种过程中，自动识别亲本及后代品种，加速优良品种选育。

• 种质资源管理：帮助农业科研机构高效分类、归档棉花种质资源，促进数据化管理。

2. 农业生产与产业应用价值

棉花种植和加工行业对品种识别有明确需求，本系统可助力：

• 精准种植管理：不同品种的棉花对水肥、病虫害防治要求不同，自动识别可优化田间管理策略。

• 纤维品质控制：纺织行业对不同棉花品种的纤维长度、强度有特定需求，本系统可辅助原料分选。

• 种子质量检测：在种子加工环节，自动剔除混杂品种，确保种子纯度，提高市场竞争力。

3. 技术创新与算法优化价值

• 小样本学习优化：在数据量有限的情况下，通过数据增强和迁移学习提升模型泛化能力。

• 轻量化部署：针对农业场景计算资源受限的特点，优化模型体积和推理速度，适配边缘计算设备（如无人机、手持终端）。

• 跨领域迁移潜力：本项目的技术方案可拓展至其他作物品种识别，如小麦、水稻、大豆等，推动智慧农业发展。

4. 经济效益与社会效益

• 降低人工成本：减少农业专家或技术人员在品种鉴定上的时间投入，提高效率。

• 促进精准农业：结合无人机或物联网设备，实现大范围棉花品种监测，优化种植结构。

• 助力乡村振兴：为棉花主产区（如新疆、黄淮海地区）提供智能化工具，提升产业竞争力。

总结

本项目利用YOLOv8深度学习技术，构建了一套适用于棉花品种分类的智能检测系统，在农业科研、种植管理、产业应用等多个领域具有重要价值。未来可进一步扩充数据集、优化模型，并结合遥感影像、自动化分拣设备等实现更广泛的应用，推动棉花产业的智能化升级。

基于深度学习的棉花分类检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test # Classes nc: 4 names: ['G-arboreum', 'G-barbadense', 'G-herbaceum', 'G-hirsitum']

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment = Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName("MainWindow") MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统") # 设置窗口图标 if hasattr(sys, '_MEIPASS'): icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico') else: icon_path = 'icon.ico' if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") # 主布局 self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像") self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label = QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText("等待加载图像...") self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果") self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label = QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里") self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置") self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo = QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems(["best.pt"]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型") self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open")) self.load_model_btn.setStyleSheet( "QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }" "QPushButton:hover { background-color: #45a049; }" ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数") self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25") self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") # IoU滑块 self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45") self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行 self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能") self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测") self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic")) # 视频检测按钮 self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测") self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic")) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测") self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) # 停止检测按钮 self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测") self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop")) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果") self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save")) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style = """ QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } """ for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情") self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table = QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet(""" QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } """) # 设置居中代理 delegate = CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }") MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model = None self.cap = None self.timer = QTimer() self.is_camera_running = False self.current_image = None self.current_result = None self.video_writer = None self.output_path = "output" # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style = """ QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } """ self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0] try: self.model = YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}") def update_conf_value(self): conf = self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}") def update_iou_value(self): iou = self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}") def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: # 读取图片 img = cv2.imread(file_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image = img.copy() # 检测图片 conf = self.conf_slider.value() / 100 iou = self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage("正在检测图片...") QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou) result_img = results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result = result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: self.cap = cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception("无法打开视频文件") # 获取视频信息 fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮，禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...") except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)

七、项目

演示与介绍视频：

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