【源码】基于Python的腹腔镜工具识别与定位检测系统

项目简介

随着微创手术技术不断发展，腹腔镜手术的重要性日益凸显。然而，传统手术工具识别方法存在精度低、效率差的问题。本项目基于Python语言，结合改进的YOLOv8模型，构建了腹腔镜工具识别与定位检测系统。该系统利用包含7000张图像、涵盖四类工具的数据集进行训练，能够实现腹腔镜手术中工具的快速准确识别与定位，有助于减少医生负担，提高手术效率，推动智能医疗技术的发展。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：可适配YOLOV8的“目标检测”和“实例分割”模型，通过加载相应的权重（.pt）文件实现自适应加载。
2. 多种识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种模式，满足不同场景需求。
3. 结果保存导出：支持三种识别结果的保存导出，解决手动导出可能出现的卡顿和爆内存问题，识别完成后自动保存并导出到tempDir。
4. Web前端自定义：支持对Web前端系统中的标题、背景图等进行自定义修改。
5. 系统功能丰富：支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件、Excel导出检测结果数据等。
6. 配套资源齐全：提供训练的数据集和训练教程，以及70 + 种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程和原理讲解。

安装使用步骤

环境准备

假设用户已下载项目源码文件，首先需要安装Python环境和相关依赖库，如PyTorch、OpenCV等。可参考以下视频教程完成环境部署和Python虚拟环境创建及依赖库安装： - 环境部署教程链接（零基础手把手教学） - 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零基础手把手教学）

数据准备

准备并标注腹腔镜工具的数据集，本项目采用“Laparoscopic Peg Transfer”数据集，包含四个主要类别：“Start Peg”“object”“target peg”“tool”。

模型训练

按照手把手YOLOV8训练视频教程（零基础小白有手就能学会）的指导，使用项目提供的训练脚本（如train.py）和参数，对模型进行训练。暂不提供权重文件（best.pt），需按照教程训练后实现相关效果。

模型验证

使用验证脚本（如70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）/ultralytics/models/yolo/detect/val.py）对训练好的模型进行性能评估。

前端展示

运行ui.py文件启动基于Streamlit的Web前端界面，加载训练好的模型进行实时识别与定位。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】