【源码】基于PythonOpenCVYOLOv5DeepSort的猕猴桃自动计数系统

项目简介

本项目是基于计算机视觉和深度学习构建的猕猴桃自动计数系统。借助YOLOv5目标检测算法对猕猴桃图像开展预处理、目标检测与计数工作，同时结合DeepSort算法对检测到的目标进行追踪。综合运用YOLOv5和OpenCV，系统可实现猕猴桃数量的自动化计数，提升计数的准确性与效率，降低人力成本。

项目的主要特性和功能

1. YOLOv5目标检测算法：运用预训练的YOLOv5模型对猕猴桃图像进行目标检测，输出检测到的猕猴桃的边界框信息。
2. DeepSort算法：对检测到的猕猴桃目标进行追踪，为每个目标分配唯一ID，并实时更新目标的位置和ID。
3. OpenCV库：用于实现图像预处理、目标检测和追踪等功能。
4. 自动化计数：系统能够自动统计图像中猕猴桃的数量，并提供实时的猕猴桃生长情况监测。

安装使用步骤

1. 确保已下载并解压项目源码文件。
2. 确保已安装Python、OpenCV、PyTorch等必要的依赖库，可通过以下命令安装所需的Python库： bash pip install opencv-python torch
3. 配置YOLOv5模型的权重文件和DeepSort算法的参数。将预训练的YOLOv5模型权重文件放置在项目的weights目录下，并根据需要调整DeepSort的配置文件。
4. 运行ui.py文件，启动图形界面，可通过以下命令运行： bash python ui.py
5. 通过图形界面上传视频文件或选择视频文件路径，启动视频处理。系统将自动对视频中的猕猴桃进行目标检测、追踪和计数。
6. 在图形界面上查看结果，系统将显示检测到的猕猴桃数量和追踪结果。

由于项目具有一定复杂性，可能需要一定的计算机视觉和深度学习知识来正确配置和使用该系统。此外，项目的具体实现细节和依赖库可能会因版本差异而有所不同，建议根据项目的实际情况进行调整和修改。

下载地址

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