设计花卉分类系统的原因主要有以下几点：
组织和识别：分类系统有助于组织和识别大量的花卉品种。通过将花卉按照特定的标准进行分类，可以更容易地找到、识别和区分不同的花卉。
科学研究：分类系统为科学家提供了研究花卉的基础框架。通过对花卉进行分类，科学家可以更好地理解花卉之间的亲缘关系、进化历程和生物多样性，从而推动植物学和相关领域的研究进展。
园艺和农业应用：对于园艺师和农民来说，花卉分类系统有助于选择适合特定环境和用途的花卉品种。通过了解花卉的分类信息，他们可以更有针对性地选择种植、繁殖和推广特定的花卉。
保护和资源管理：分类系统有助于保护濒危花卉品种和合理利用花卉资源。通过对花卉进行分类和评估，可以制定更有效的保护策略，确保濒危品种的生存和繁衍。同时，分类系统也有助于合理开发和利用花卉资源，满足人类对于观赏、药用、香料等方面的需求。
教育和普及：花卉分类系统还有助于教育和普及植物学知识。通过向公众展示花卉的分类信息和特点，可以提高人们对植物多样性的认识和兴趣，促进植物保护和可持续发展意识的提升。
综上所述，设计花卉分类系统对于组织识别、科学研究、园艺农业应用、保护和资源管理以及教育普及等方面都具有重要意义。
本文介绍了基于深度学习yolov8的行人检测计数系统，包括训练过程和数据准备过程，同时提供了推理的代码和GUI。对准备计算机视觉相关的毕业设计的同学有着一定的帮助。
模型在线体验：模型乐
园
检测结果如下图：
一、安装YoloV8
yolov8官方文档：主页 - Ultralytics YOLOv8 文档
安装部分参考：官方安装教程
1、安装pytorch
根据本机是否有GPU，安装适合自己的pytorch，如果需要训练自己的模型，建议使用GPU版本。
①GPU版本的pytorch安装
对于GPU用户，安装GPU版本的pytorch，首先在cmd命令行输入nvidia-smi，查看本机的cuda版本，如下图，我的cuda版本是12.4（如果版本过低，建议升级nvidia驱动）：
打开pytorch官网，选择合适的版本安装pytorch，如下图，建议使用conda安装防止cuda版本问题出现报错：
②CPU版本pytorch安装
打开pytorch官网，选择CPU版本安装pytorch，如下图：
2、安装yolov8
在命令行使用如下命令安装：
pip install ultralytics二、数据集准备
本文数据集来自互联网，花卉类别为5类：daisy/dandelion/roses/sunflowers/tulips，3006个训练集和664个验证集。
示例图片如下：
本文提供转换好的数据集，可以直接用于训练yolo模型：5类花卉分类yolov8格式数据集，该数据集包含五个类别：daisy/dandelion/roses/sunflowers/tu
三、模型配置及训练
1、数据集配置文件
使用yolov8分类模型无需配置文件。
2、训练模型
使用如下命令训练模型，数据文件路径更改为自己的路径，model根据自己的需要使用yolov8n/s/l/x版本，其他参数根据自己的需要进行设置：
yolo classify train project=flower name=train exist_ok data=D:\DeepLearning\datasets\csdn\flower_photos_yolov8 model=yolov8n-cls.pt epochs=10 imgsz=640
3、验证模型
使用如下命令验证模型，相关路径根据需要修改：
yolo classify val project=flower name=val imgsz=640 model=face_age/train/weights/best.pt data=D:\DeepLearning\datasets\csdn\flower_photos_yolov8
精度如下：
val: Scanning D:\DeepLearning\datasets\csdn\flower_photos_yolov8\val... 664 images, 0 corrupt: 100%|██████████| 664/664 [00:00<?, ?it/s]
classes top1_acc top5_acc: 100%|██████████| 42/42 [00:08<00:00, 4.98it/s]
all 0.938 1
Speed: 2.3ms preprocess, 2.6ms inference, 0.0ms loss, 0.0ms postprocess per image四、界面开发
使用pyqt5开发gui界面，支持图片、视频、摄像头输入，支持导出到指定路径，其GUI如下图(完整GUI代码可在下方链接下载)：
完整代码下载连接：基于yolov8的花卉分类系统，包含训练好的权重和推理代码，GUI界面，支持图片、视频、摄像头输入，支持检测结果导出
