基于YOLOv8的多种水果种类识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

简介: 本项目基于YOLOv8与PyQt5开发,实现多种水果种类的高效识别。支持图像、视频及摄像头输入,具备批量检测、实时识别与高精度标注功能,模型轻量且部署简便,适用于边缘设备。配套完整源码、数据集与训练教程,开箱即用,适合学习与产业应用。

基于YOLOv8的多种水果种类识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

该项目已实现以下核心功能演示:

  • 支持通过摄像头实时检测多种水果种类
  • 可通过图像、视频、文件夹方式批量识别水果种类
  • PyQt5图形界面集成识别结果显示与图像预览功能
  • 显示水果类别标签+置信度分数
  • 模型轻量,识别速度快,适合嵌入式/边缘设备部署。

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 多类别水果检测模型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多类水果识别功能。配套完整源码与训练流程说明,让你开箱即用、快速部署自己的水果识别系统

前言

随着智能农业与AI零售的迅猛发展,水果识别作为食品分拣、超市收银、农业监控等场景中的关键环节,逐渐成为研究热点。YOLOv8作为最新一代的目标检测算法,兼具高精度与高速度,非常适合部署在实时水果识别系统中。

本项目结合YOLOv8与PyQt5,构建了一套实用的“多种水果识别系统”,不仅适用于学习与教学,也具备产业落地的潜力。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1.1 支持多种输入方式

  • 单张图片识别:可导入本地图片进行水果检测;
  • 文件夹批量识别:可导入包含多张图片的文件夹;
  • 视频文件识别:支持.mp4等格式的视频检测;
  • 摄像头实时识别:可接入USB/笔记本摄像头进行实时检测。

1.2 PyQt5图形界面交互

  • 图像预览窗口;
  • 类别识别结果 + 置信度展示;
  • 可选输入源;
  • 检测按钮 + 停止按钮,逻辑清晰;
  • 支持界面内切换摄像头输入、图像输入等。

1.3 YOLOv8识别模型功能

  • 检测速度快,适合实时应用;
  • 支持检测如:苹果、香蕉、橙子、葡萄、草莓、西瓜等常见水果;
  • 模型轻量,可扩展至更多水果种类;
  • 支持导出 ONNX、TensorRT 等格式,便于跨平台部署。

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.png


(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.png

image.png

(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.png


(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-20250726155950143


(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-20250726162409659

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-20250726162458541

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-20250726162520323

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。

image-20250726162602783

四.YOLOV8+YOLOUI

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 项目演示

项目演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV16j8tzgEdN

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

本项目基于YOLOv8和PyQt5,完整构建了一个多种水果种类识别系统,具备训练、推理、部署三位一体的完整流程。无论是单张图片检测、视频文件识别,还是实时摄像头流处理,系统均可高效运行,兼具实用性与教学示范价值。其主要优势如下:

✅ 全功能实现:支持图像、视频、摄像头等多种输入方式;

✅ 界面友好:PyQt5图形界面直观操作,支持实时预览与结果展示;

✅ 模型高效:YOLOv8检测精度高、推理速度快,适合部署于边缘设备;

✅ 开箱即用:源码、数据集、训练权重全配齐,无需额外配置;

✅ 可扩展性强:可轻松替换数据集或模型,迁移至其他识别任务。

不论你是人工智能初学者、计算机视觉开发者,还是农业智能化从业者,本项目都提供了一个极具参考价值的实战范例。

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