【源码】基于PyTorch和OpenCV的MoS2图像扭角识别系统

项目简介

本项目是基于PyTorch和OpenCV构建的深度学习系统，致力于识别二硫化钼（MoS2）图像中的扭角信息。通过PyTorch开展模型训练，结合OpenCV进行图像处理与扭角信息提取，利用语义分割网络模型识别MoS2的厚度信息，从而实现自动检测其厚度、面积和扭角等功能，为MoS2图像分析提供了高效的自动化工具。

项目的主要特性和功能

1. 运用PyTorch框架训练语义分割网络模型，能精准识别MoS2图像的厚度信息。
2. 借助OpenCV库完成图像预处理、轮廓提取和扭角信息检测工作。
3. 实现从图像输入到扭角信息提取的全自动化处理流程。
4. 采用ASPP模块捕获多尺度上下文信息，提高模型对MoS2图像扭角信息识别的准确性。
5. 提供可视化工具，可绘制损失、学习率和mAP曲线，便于用户了解模型训练状态与效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.8、PyTorch 1.10.1、OpenCV - python 4.5.6等依赖库，其余安装包可参考requearst.txt文件。
2. 数据准备：准备用于模型训练的MoS2图像数据集。
3. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练，提供必要命令行参数。
4. 模型评估：运行validation.py脚本进行模型验证，评估模型性能。
5. 扭角信息提取：使用get_twist_angel.py脚本提取MoS2图像的扭角信息。
6. 结果可视化：使用plot_curve.py脚本绘制训练过程中的损失、学习率、mAP等曲线，了解模型训练效果。

注：上述步骤假设用户已下载本项目源码文件，且熟悉Python和PyTorch基本使用。

下载地址

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