基于YOLOv8的农作物叶片病害、叶片病斑精准识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

简介: 本项目以 YOLOv8 为核心目标检测模型,融合 PyQt5 图形界面交互系统,实现了农作物叶片病害和病斑的精准识别与实时检测。无论是科研教学、农业生产监控,还是AI开发学习,本系统都具备轻量、高效、可视化、一键运行等优势。

基于YOLOv8的农作物叶片病害、叶片病斑精准识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

源码包含:完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘

✅ 图片识别(单张叶片图像上传检测)
✅ 批量识别(文件夹内所有叶片图片自动识别)
✅ 视频流检测(病害叶片监控视频实时检测)
✅ 摄像头检测(支持本地USB/网络摄像头实时识别)
✅ 一键导出结果(检测框结果可自动保存)
✅ GUI交互界面(基于PyQt5构建,适合无代码用户使用)

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 农作物叶片病害检测模型PyQt5 图形界面工具,实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的叶片病斑自动识别功能。项目支持用户自行训练,亦可直接加载我们训练好的权重模型进行推理。配套完整源码与详细训练部署说明,让你开箱即用、快速部署自己的农业AI识别系统

前言

随着智能农业的发展,依靠人工巡查田间病害的传统方式已难以满足现代高效农业的要求。利用深度学习进行农作物叶片病害识别,不仅能大幅提高识别准确率,也可显著提升检测效率,成为智慧农业的重要应用之一。

本项目旨在帮助广大农技人员、农业企业和AI开发者,快速构建一个基于YOLOv8的叶片病害识别平台。结合PyQt5交互界面,用户无需编写代码,即可一键完成识别与结果展示。

一、软件核心功能介绍及效果演示

  1. 多种输入方式支持
  • 📷 图片识别:支持JPG/PNG等格式,自动检测并标注病斑区域;
  • 📁 批量识别:可选择任意图片文件夹,系统自动批量处理;
  • 📹 视频识别:支持MP4等格式视频文件,逐帧识别并输出;
  • 📸 实时摄像头:可连接本地或远程摄像头进行实时检测。
  1. 检测结果可视化与导出
  • 模型识别后可在界面直接显示结果图像;
  • 每张图像的检测框与类别信息可导出为TXT或CSV格式;
  • 视频与摄像头检测结果可导出为带识别框的完整视频。
  1. PyQt5图形界面交互
  • 提供用户友好的UI界面:
    • 图像/视频导入按钮
    • 一键识别按钮
    • 检测框显示与保存路径配置
  • 即使没有编程经验,也能轻松完成病斑识别任务。

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力,我们设计了多种操作场景,涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

(1)单图片检测演示

用户点击“选择图片”,即可加载本地图像并执行检测:

image-20250720002512968


(2)多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹,系统会批量检测并生成结果图。

image-20250720003112715


(3)视频检测演示

支持上传视频文件,系统会逐帧处理并生成目标检测结果,可选保存输出视频:

image-20250720004820197


(4)摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一,系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同,就不重复演示了。

image-20250720003139700


(5)保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果,所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹,支持后续数据分析与复审。

image-20250720004849632

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型,采用更轻量的架构、更先进的损失函数(如CIoU、TaskAlignedAssigner)与Anchor-Free策略,在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下:

  • 高速推理,适合实时检测任务
  • 支持Anchor-Free检测
  • 支持可扩展的Backbone和Neck结构
  • 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型,具备如下优势:

  • 速度快:推理速度提升明显;
  • 准确率高:支持 Anchor-Free 架构;
  • 支持分类/检测/分割/姿态多任务
  • 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支,训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布,在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

image-20250526165954475

YOLOv8原理图如下:

image-20250526170118103

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下:

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件,内容格式为:

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括(可自定义):

image-20250720005108426

3.3. 训练结果评估

训练完成后,将在 runs/detect/train 目录生成结果文件,包括:

  • results.png:损失曲线和 mAP 曲线;
  • weights/best.pt:最佳模型权重;
  • confusion_matrix.png:混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上,即可用于部署。

在深度学习领域,我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中,主要包含三种损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss)。训练完成后,相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下,具体内容如下:

image-20250720004944653

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型:

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

result_6-27-22_20NCLB_20AGRONOMY_PHOTOS_Corn_1924-lowres_jpg.rf.d9279c9005b5f9c43c22b22abc77744e

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见【4.2 完整源码下载】:

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重,读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集,或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

项目实录视频下方获取:https://www.bilibili.com/video/BV1n1uZzgEK6/

包含:

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址(含标注脚本)

总结

本项目以 YOLOv8 为核心目标检测模型,融合 PyQt5 图形界面交互系统,实现了农作物叶片病害和病斑的精准识别与实时检测。无论是科研教学、农业生产监控,还是AI开发学习,本系统都具备轻量、高效、可视化、一键运行等优势。

通过完整的数据集标注、训练流程与部署脚本,即便是零基础用户,也可以快速上手,训练并部署属于自己的农作物病害识别系统。你可以:

  • 👨‍🌾 用于田间数据分析与病害监控;
  • 🧑‍💻 用于人工智能模型训练与迁移学习;
  • 🧑‍🏫 用于教学案例、实验演示或农业AI课题研究。

未来我们还将持续优化模型结构与界面系统,支持更多病害种类的多标签识别、多模态检测与边缘端部署等能力,欢迎大家关注项目并提出建议!

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