【源码】基于Python和YOLOv8的有机水果蔬菜检测系统

项目简介

随着全球对健康饮食和可持续农业关注度的提升，有机水果和蔬菜市场需求增大，但市场上产品标识和分类存在混乱。本项目基于Python和YOLOv8开发了有机水果蔬菜检测系统，通过对YOLOv8模型进行改进，并利用含7913张图像的数据集进行训练，实现了对有机水果和蔬菜的高效、准确检测与分类，为消费者、生产者和监管机构提供了有力支持。

项目的主要特性和功能

1. 适配双模型：适配YOLOV8的“目标检测”模型和“实例分割”模型，可通过加载相应的权重（.pt）文件自适应加载模型。
2. 多种识别模式：支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式，满足不同场景需求。
3. 结果保存导出：支持三种识别结果的自动保存导出，解决手动导出易卡顿爆内存的问题，识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
4. 前端自定义：支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
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功能。

安装使用步骤

环境部署

1. 参考环境部署教程链接（零基础手把手教学）完成环境部署。
2. 参考安装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）创建Python虚拟环境并安装依赖库。

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）进行模型训练，由于暂不提供权重文件（best.pt），需自行训练获得。

系统使用

1. 运行ui.py文件，该文件会使用当前Python环境运行web.py脚本，启动Web前端系统。
2. 在Web前端系统中，根据需求选择“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”模式，并可根据需要调节置信度和IOU阈值、自定义加载权重文件。
3. 完成识别后，系统会自动保存结果并可导出到Excel文件，导出的结果文件位于tempDir中。

下载地址

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