基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
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《------正文------》

基本功能演示

在这里插入图片描述

摘要：苹果叶片病害智能诊断系统在农业科技和精准农业中扮演着极其重要的角色。此技术通过高效准确地识别不同的叶片病害，可以大幅提升农业生产的质量与效率。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过13775张图片，训练了一个进行苹果叶片病害智能诊断的识别模型,可用于检测9种不同的苹果病害。并基于此模型开发了一款带UI界面的苹果叶片病害智能诊断系统，可用于实时识别场景中的苹果病害类型，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 2. 数据集准备与训练
- 3.模型训练
- 4. 训练结果评估
- 5. 利用模型进行推理
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

苹果叶片病害智能诊断系统在农业科技和精准农业中扮演着极其重要的角色。此技术通过高效准确地识别不同的叶片病害，可以大幅提升农业生产的质量与效率。作为一种快速、无创的诊断工具，它可以帮助农民及时发现苹果园的病害情况，进而采取相应的防治措施，这对于减少作物损失、降低化学农药的使用以及保护生态环境都至关重要。

应用场景方面，该系统首先可以在苹果种植园区广泛部署。通过移动设备或装载在农用无人机上的相机收集叶片图像，系统将这些图像数据实时处理并识别出具体病害类型，从而使得农业管理人员可以进行有针对性的病害防控。此外，它也适用于农业研究机构和农业扩展服务中，用于监测病害发展趋势和研究病害与环境因素的关系。
在科研领域，它有助于研究人员收集和分析大量数据，促进新型病害防治技术的开发。
此系统还可以融入智能农业信息平台，为农户提供实时病害预警服务，让农户能更快作出反应，科学施肥和用药。随着AI技术与物联网的结合，苹果叶片病害智能诊断系统的应用前景将愈加广阔，不仅助力提升农业生产水平，也是实现可持续农业发展的关键工具之一。

博主通过搜集苹果叶片病害的相关数据图片，根据YOLOv8的目标检测技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的苹果叶片病害智能诊断系统，可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。

软件初始界面如下图所示：
在这里插入图片描述

检测结果界面如下：
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行9种不同苹果叶片诊断识别，分别为：['交链孢叶斑病','褐斑病','青枯病','灰斑病','健康','花叶病毒病','白粉病','锈病','疮痂病'];
2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
3. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;

（1）图片检测演示

单个图片检测操作如下：
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，就会显示检测结果。操作演示如下：
在这里插入图片描述
批量图片检测操作如下：
点击打开文件夹按钮，选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】，可进行批量图片检测，表格中会有所有图片的检测结果信息，点击表格中的指定行，会显示指定行图片的检测结果，双击路径单元格，会看到图片的完整路径。操作演示如下：
在这里插入图片描述

（2）视频检测演示

点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
在这里插入图片描述

（3）摄像头检测演示

点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
在这里插入图片描述

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的检测与识别技术，它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
其主要网络结构如下：
在这里插入图片描述

2. 数据集准备与训练

本文使用的苹果叶片病害数据集共包含13775张图片，分为9个类别，分别是：['交链孢叶斑病','褐斑病','青枯病','灰斑病','健康','花叶病毒病','白粉病','锈病','疮痂病']。部分数据集及类别信息如下：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类的图片分为训练集与验证集放入DiseaseData目录下。
在这里插入图片描述

3.模型训练

数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")
if __name__ == '__main__':
    model.train(data='datasets/DiseaseData', epochs=300, batch=4)
    # results = model.val()

4. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
在这里插入图片描述

本文训练结果如下：
在这里插入图片描述

5. 利用模型进行推理

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
在这里插入图片描述

图片检测代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/Brown spot (18).jpg"

# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')

# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)