基于YOLOv8的藻类细胞实时检测识别项目｜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
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 藻类检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、视频、摄像头等多种输入方式的藻类细胞实时检测与识别功能。系统具备完整的训练、推理、部署流程，支持快速二次开发与迁移学习，适用于科研教学、水质监测、藻类分类等多个场景。
项目数据集包含如下 6 类藻类类别：
names: ['扁藻属','小球藻属','盐藻','无狂藻属','红球藻属','血球藻属']
主要特点包括：
- 📦 完整训练代码：适配Ultralytics YOLOv8，支持COCO/YOLO格式数据；
- 🧠 高精度检测模型：支持自定义数据集训练与推理；
- 💻 可视化界面：PyQt5构建操作界面，0代码完成推理流程；
- 🛠 开箱即用体验：源码+模型+数据集+教程全部打包；
前言
在水环境生态研究与生物监测中，藻类作为重要的指示生物，其检测识别具有重要意义。传统人工识别方法费时费力，且对专业知识依赖较大。
近年来，基于深度学习的目标检测方法快速发展，YOLO 系列以其端到端、速度快、精度高等优点被广泛应用于各类图像识别场景中。本项目借助最新的 YOLOv8 检测框架，结合 PyQt5 可视化界面，实现了一个完整的藻类检测识别系统，旨在为科研人员、学生及行业应用者提供一个可直接使用或便捷拓展的工具平台。
一、软件核心功能介绍及效果演示
本项目基于 PyQt5 构建了简洁直观的图形用户界面（GUI），所有功能通过按钮操作即可完成，无需任何命令行操作。界面共包含以下几个核心功能模块：
1️⃣ 图像检测模块
- 支持单张图像导入，识别后展示类别与置信度；
- 可自动保存识别结果至指定文件夹；
- 支持中文类名展示。
2️⃣ 文件夹批量检测模块
- 选择含有多张藻类图像的文件夹，一键批量处理；
- 每张图像自动保存检测结果图；
- 实时检测进度展示。
3️⃣ 视频文件检测模块
- 导入本地视频文件，逐帧进行检测与绘制识别框；
- 支持结果保存为新视频文件；
- 实时帧率展示，适用于实验演示场景。
4️⃣ 摄像头实时检测模块
- 支持调用系统默认摄像头或USB外接摄像头；
- 可用于现场快速藻类检测；
- 支持检测暂停/继续。
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：
（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。
（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：
（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。
（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。
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。
YOLOv8原理图如下：
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）：
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：
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。
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 项目演示
哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV11i89zpEHc/
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 为核心检测框架，结合 PyQt5 实现了一个集成化、模块化、可交互的藻类细胞实时识别系统，覆盖了从数据标注、模型训练到图形界面部署的完整流程。其优势在于：
- ✅ 精准识别六类藻类细胞，识别结果直观可视；
- ✅ 支持多输入方式（图片/文件夹/视频/摄像头）满足不同场景需求；
- ✅ 图形化操作界面降低使用门槛，适用于教学演示与科研分析；
- ✅ 完整源码可拓展，便于二次开发与跨领域迁移；
该项目不仅能够提升藻类检测的效率与准确性，同时也为生物图像识别、环境监测、智能水质分析等相关领域提供了一个模板。未来可继续拓展更多藻类类别、多尺度增强训练，甚至结合时间序列模型进行藻类增长趋势预测等高级功能
