西红柿成熟程度的检测对于农业生产尤为重要，可以提高收获效率和产品质量。本项目利用YOLOv8（You Only Look Once v8）模型实现了一个高效的西红柿成熟程度检测系统。该系统可以自动识别西红柿的颜色，从而判断其成熟程度。

关键特性：

1. 高效检测：YOLOv8模型速度快，能够实现实时检测。
2. 多级成熟度识别：系统能够识别不同成熟度的西红柿，包括绿色、半熟和完全成熟。
3. 数据集：包含了大量的西红柿图像，经过精心标注，用于训练和验证模型。
4. 易用性：提供完整的源代码和配置说明，便于部署和使用。

技术栈：

• YOLOv8：版本8.0.58，用于目标检测。
• Python：主要编程语言。
• PyTorch：深度学习框架，YOLOv8的底层实现。
• OpenCV：用于图像处理和显示。

系统架构：

1. 数据准备：收集并标注大量的西红柿图像。
2. 模型训练：使用YOLOv8框架训练模型，以识别不同成熟度的西红柿。
3. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，实现在线检测。
4. 结果展示：实时显示检测结果，并输出成熟度信息。

系统功能：

1. 目标检测：识别图像中的西红柿。
2. 成熟度分类：根据颜色特征判断西红柿的成熟度。
3. 实时展示：实时显示检测结果，包括框选目标和成熟度标签。

关键代码示例：

以下是关键代码的示例，包括数据加载、模型训练、检测和结果展示。

数据准备：

1import os
2import cv2
3from ultralytics import YOLO
4from PIL import Image
5import numpy as np
6
7# 数据集路径
8DATASET_PATH = 'path/to/dataset'
9IMAGES_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'images')
10LABELS_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'labels')
11
12# 加载数据集
13def load_dataset():
14    images = []
15    labels = []
16
17    for img_file in os.listdir(IMAGES_DIR):
18        if img_file.endswith('.jpg'):
19            img_path = os.path.join(IMAGES_DIR, img_file)
20            label_path = os.path.join(LABELS_DIR, img_file.replace('.jpg', '.txt'))
21            
22            image = cv2.imread(img_path)
23            with open(label_path, 'r') as f:
24                label = f.read().strip()
25            
26            images.append(image)
27            labels.append(label)
28
29    return images, labels
30
31images, labels = load_dataset()

模型训练：

1# 初始化YOLOv8模型
2model = YOLO('yolov8n.pt')
3
4# 定义训练参数
5EPOCHS = 100
6BATCH_SIZE = 16
7
8# 训练模型
9results = model.train(data='tomato.yaml', epochs=EPOCHS, batch=BATCH_SIZE)

模型检测：

1# 加载训练好的模型
2model = YOLO('best.pt')
3
4# 检测图像
5def detect_tomatoes(image):
6    results = model.predict(image)
7    for result in results:
8        boxes = result.boxes
9        for box in boxes:
10            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
11            conf = box.conf
12            class_id = box.cls
13            
14            # 显示结果
15            cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
16            cv2.putText(image, f'Tomato: {conf:.2f}', (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
17    
18    return image
19
20# 测试图像
21test_image = cv2.imread('path/to/test_image.jpg')
22result_image = detect_tomatoes(test_image)
23cv2.imshow('Detected Tomatoes', result_image)
24cv2.waitKey(0)
25cv2.destroyAllWindows()

配置文件 tomato.yaml：

1train: path/to/train/images
2val: path/to/val/images
3
4nc: 3  # Number of classes
5names: ['green', 'half_ripe', 'ripe']  # Class names
6
7# Training parameters
8batch_size: 16
9epochs: 100
10img_size: [640, 640]  # Image size

使用指南：

1. 数据准备：确保数据集路径正确，并且数据集已准备好。
2. 模型训练：运行训练脚本，等待训练完成。
3. 模型检测：使用训练好的模型进行检测，并查看检测结果。

注意事项：

• 环境配置：确保安装了YOLOv8的正确版本及相关依赖。
• 数据集：请根据实际情况调整数据集路径和配置文件。