# LFF510 **Repository Path**: YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/LFF510 ## Basic Information - **Project Name**: LFF510 - **Description**: 遥感农田森林岩石图像分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-AIFI等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-11-28 - **Last Updated**: 2024-11-28 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 遥感农田森林岩石图像分割系统： yolov8-seg-C2f-DCNV2 ### 1.研究背景与意义 [参考博客](https://gitee.com/YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/projects) [博客来源](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis) 研究背景与意义 随着遥感技术的快速发展，遥感图像的获取与处理已成为农业、林业及地质勘探等领域的重要工具。遥感图像不仅能够提供大范围的地表信息，还能为生态环境监测、资源管理及灾害评估等提供重要的数据支持。在这一背景下，图像分割技术作为遥感图像分析的核心环节，逐渐受到研究者的广泛关注。尤其是在农田、森林和岩石等自然资源的分类与识别中，准确的图像分割不仅能够提高数据分析的效率，还能为后续的决策提供可靠的依据。 本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的遥感农田、森林及岩石图像分割系统。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而广泛应用于图像处理领域。YOLOv8作为该系列的最新版本，具有更高的准确性和更快的处理速度。然而，传统的YOLOv8模型在处理复杂的遥感图像时，仍然面临着背景干扰、目标重叠及尺度变化等挑战。因此，针对这些问题进行模型的改进与优化，显得尤为重要。 在本研究中，我们将使用一个包含1900幅图像的数据集，该数据集涵盖了农田、森林和岩石三大类目标。这一数据集的构建不仅为模型的训练提供了丰富的样本，也为模型的评估与验证奠定了基础。通过对这三类目标的有效分割，研究将为遥感图像在农业监测、森林资源管理及地质勘探等领域的应用提供强有力的支持。例如，在农业领域，准确的农田分割可以帮助农民实时监测作物生长状况，优化施肥和灌溉策略；在林业管理中，森林分割能够为森林资源的评估与保护提供科学依据；而在地质勘探中，岩石的精确识别则有助于矿产资源的开发与利用。 此外，本研究的意义还在于推动遥感图像分割技术的发展。通过对YOLOv8模型的改进，我们将探索更为高效的算法，提升图像分割的精度与速度。这不仅有助于丰富遥感图像处理的理论研究，也为实际应用提供了新的思路和方法。随着遥感技术的不断进步，未来将会有更多的应用场景需要依赖于高效的图像分割技术，因此本研究的成果将具有广泛的应用前景。 综上所述，基于改进YOLOv8的遥感农田、森林及岩石图像分割系统的研究，不仅能够解决当前遥感图像处理中的实际问题，还将为相关领域的研究与应用提供重要的理论支持与实践指导。通过对遥感图像的深入分析与处理，我们期望能够为可持续发展与资源管理贡献一份力量。 ### 2.图片演示 ![1.png](1.png) ![2.png](2.png) ![3.png](3.png) 注意：本项目提供完整的训练源码数据集和训练教程,由于此博客编辑较早,暂不提供权重文件（best.pt）,需要按照6.训练教程进行训练后实现上图效果。 ### 3.视频演示 [3.1 视频演示](https://www.bilibili.com/video/BV1DdzhYVE71/) ### 4.数据集信息 ##### 4.1 数据集类别数＆类别名 nc: 3 names: ['Farm', 'Forest', 'Rocky'] ##### 4.2 数据集信息简介 数据集信息展示 在遥感图像分析领域，尤其是在农田、森林和岩石等自然环境的图像分割任务中，数据集的构建与选择至关重要。本研究所采用的数据集名为“LFF”，它专门为改进YOLOv8-seg的遥感农田、森林和岩石图像分割系统而设计。该数据集的独特之处在于其涵盖了三种主要类别，分别是“Farm”（农田）、“Forest”（森林）和“Rocky”（岩石），这些类别不仅具有代表性，而且在实际应用中也极为重要。 “LFF”数据集的类别数量为三，反映了其在特定环境下的应用广泛性和多样性。首先，农田（Farm）类别的图像包括各种类型的农业用地，如小麦、玉米和其他农作物的种植区域。这些图像能够帮助模型识别和分割出农田的边界，进而为农业监测、作物生长分析和精准农业提供支持。其次，森林（Forest）类别则涵盖了不同类型的森林区域，包括针叶林、阔叶林以及混交林等。这些图像的多样性使得模型能够学习到不同树种和植被的特征，提升其在森林资源管理和生态监测中的应用效果。最后，岩石（Rocky）类别则聚焦于各种岩石地貌的识别，这对于地质勘探、环境保护和自然灾害监测等领域具有重要意义。 “LFF”数据集不仅在类别上进行了精心设计，还在数据收集和标注过程中注重了图像的质量和多样性。每个类别的图像均来源于不同的遥感平台，涵盖了多种拍摄角度和光照条件，以确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。此外，数据集中的图像标注采用了高精度的分割掩码，使得每个类别的区域都能被准确地识别和分割。这种精细的标注方式为训练深度学习模型提供了可靠的基础，能够有效提升模型的分割性能。 在数据集的使用过程中，研究者们可以通过对“LFF”数据集的训练，探索不同模型架构在遥感图像分割任务中的表现。尤其是针对YOLOv8-seg模型，研究者们可以通过对比不同超参数设置、数据增强技术以及训练策略，进一步优化模型的性能。这种灵活性使得“LFF”数据集不仅适用于当前的研究任务，还为未来的研究提供了广阔的空间。 综上所述，“LFF”数据集以其独特的类别设置和高质量的图像标注，为遥感农田、森林和岩石图像分割系统的研究提供了坚实的基础。通过对该数据集的深入分析与应用，研究者们能够更好地理解遥感图像的特征，从而推动相关领域的技术进步与应用落地。 ![4.png](4.png) ![5.png](5.png) ![6.png](6.png) ![7.png](7.png) ![8.png](8.png) ### 5.项目依赖环境部署教程（零基础手把手教学） [5.1 环境部署教程链接（零基础手把手教学）](https://www.bilibili.com/video/BV1jG4Ve4E9t/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) [5.2 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）](https://www.bilibili.com/video/BV1nA4VeYEze/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### 6.手把手YOLOV8-seg训练视频教程（零基础手把手教学） [6.1 手把手YOLOV8-seg训练视频教程（零基础小白有手就能学会）](https://www.bilibili.com/video/BV1cA4VeYETe/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练  Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 0G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 2/200 0G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s] all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 3/200 0G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s] all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845 ### 7.50+种全套YOLOV8-seg创新点加载调参实验视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件） [7.1 50+种全套YOLOV8-seg创新点加载调参实验视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件）](https://www.bilibili.com/video/BV1Hw4VePEXv/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### YOLOV8-seg算法简介 原始YOLOv8-seg算法原理 YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的最新版本，代表了目标检测和图像分割领域的一个重要进步。其设计理念在于通过高效的网络结构和先进的特征提取技术，实现实时且高精度的目标检测与分割。YOLOv8-seg的架构主要由三部分组成：Backbone、Neck和Head，每一部分都在算法的整体性能中扮演着至关重要的角色。 首先，Backbone部分是YOLOv8-seg的核心特征提取模块。它采用了一系列卷积层和反卷积层，通过C2模块的引入，显著提升了特征提取的效率。C2模块不仅可以有效地捕捉图像中的细节信息，还通过残差连接和瓶颈结构的设计，减小了网络的复杂度，同时提升了模型的性能。具体而言，Backbone部分由5个CBS模块、4个C2f模块和1个快速空间金字塔池化(SPPF)模块组成。CBS模块负责基本的卷积操作，而C2f模块则通过跨层连接增强了特征的梯度流，使得网络在学习过程中能够更好地捕捉多层次的特征信息。SPPF模块则通过空间金字塔池化技术，进一步提升了对不同尺度目标的感知能力。 接下来是Neck部分，它的主要功能是进行多尺度特征融合。YOLOv8-seg通过将来自Backbone不同阶段的特征图进行融合，增强了对不同尺寸目标的检测能力。这一部分采用了路径聚合网络(PAN)结构，能够有效地整合不同层次的特征信息，从而提高目标检测的性能和鲁棒性。通过这种多尺度特征融合，YOLOv8-seg能够在复杂的场景中，准确识别出各种大小的目标，确保了算法在实际应用中的可靠性。 最后，Head部分负责最终的目标检测和分类任务。YOLOv8-seg设有三个检测头，分别用于处理不同尺寸的信息。这些检测头由一系列卷积层和反卷积层构成，能够生成高质量的检测结果。在这一部分，YOLOv8-seg引入了Task-Aligned Assigner策略，以便根据分类与回归的分数加权结果选择正样本，从而优化损失计算过程。具体而言，分类分支采用了二元交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss)，而回归分支则结合了分布焦点损失(Distribution Focal Loss)和完全交并比损失(Complete Intersection over Union Loss)，以提升模型对边界框预测的精准性。 YOLOv8-seg相较于其前身YOLOv5，主要在于网络结构的优化和性能的提升。新的C2f结构取代了YOLOv5中的C3结构，使得模型在特征学习上更为高效。此外，YOLOv8-seg还将分类和检测过程进行了解耦，采用了无锚框检测头，减少了锚框预测的数量，从而加速了非最大抑制(NMS)的过程。这些改进使得YOLOv8-seg在保持高精度的同时，显著提升了检测速度，适应了实时检测的需求。 在应用层面，YOLOv8-seg展现出了极大的灵活性和适应性。例如，在农业领域的苹果采摘任务中，YOLOv8-seg能够利用其强大的视觉识别能力，自动检测和定位苹果。这一过程不仅提高了采摘效率，还为农业自动化提供了新的解决方案。此外，为了进一步提升自动采摘机器人的作业效率，研究者们还结合了蚁群算法进行路径规划，确保机器人能够快速而准确地完成采摘任务。 总的来说，YOLOv8-seg算法通过其创新的网络结构和高效的特征提取机制，成功地在目标检测和图像分割领域树立了新的标杆。其在精度和速度上的双重优势，使得YOLOv8-seg在实际应用中展现出了广泛的前景，尤其是在需要实时处理的场景中，能够有效地满足各种需求。随着YOLOv8-seg的不断发展和完善，未来其在更多领域的应用将会带来更大的变革和进步。 ![18.png](18.png) ### 9.系统功能展示（检测对象为举例，实际内容以本项目数据集为准） 图9.1.系统支持检测结果表格显示 图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节 图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得) 图9.4.系统支持摄像头实时识别 图9.5.系统支持图片识别 图9.6.系统支持视频识别 图9.7.系统支持识别结果文件自动保存 图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据 ![10.png](10.png) ![11.png](11.png) ![12.png](12.png) ![13.png](13.png) ![14.png](14.png) ![15.png](15.png) ![16.png](16.png) ![17.png](17.png) ### 10.50+种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解（非科班也可以轻松写刊发刊，V11版本正在科研待更新） #### 10.1 由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不一一展开，具体见下列网址中的创新点对应子项目的技术原理博客网址【Blog】： ![9.png](9.png) [10.1 50+种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解链接](https://gitee.com/qunmasj/good) #### 10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】  ### Gold-YOLO ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1b6b70fd4ad647d09153721489a3c725.png) #### Preliminaries YOLO系列的中间层结构采用了传统的FPN结构，其中包含多个分支用于多尺度特征融合。然而，它只充分融合来自相邻级别的特征，对于其他层次的信息只能间接地进行“递归”获取。 传统的FPN结构在信息传输过程中存在丢失大量信息的问题。这是因为层之间的信息交互仅限于中间层选择的信息，未被选择的信息在传输过程中被丢弃。这种情况导致某个Level的信息只能充分辅助相邻层，而对其他全局层的帮助较弱。因此，整体上信息融合的有效性可能受到限制。 为了避免在传输过程中丢失信息，本文采用了一种新颖的“聚集和分发”机制（GD），放弃了原始的递归方法。该机制使用一个统一的模块来收集和融合所有Level的信息，并将其分发到不同的Level。通过这种方式，作者不仅避免了传统FPN结构固有的信息丢失问题，还增强了中间层的部分信息融合能力，而且并没有显著增加延迟。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bf624c4dcb84473daf90fe6ed7078a97.png) #### 低阶聚合和分发分支 Low-stage gather-and-distribute branch 从主干网络中选择输出的B2、B3、B4、B5特征进行融合，以获取保留小目标信息的高分辨率特征。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/53b4630a7590463ab52b2952b8029fb7.png) #### 高阶聚合和分发分支 High-stage gather-and-distribute branch 高级全局特征对齐模块（High-GD）将由低级全局特征对齐模块（Low-GD）生成的特征{P3, P4, P5}进行融合。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c5e6dfb7f1b244ae84593b3df7211211.png) Transformer融合模块由多个堆叠的transformer组成，transformer块的数量为L。每个transformer块包括一个多头注意力块、一个前馈网络（FFN）和残差连接。采用与LeViT相同的设置来配置多头注意力块，使用16个通道作为键K和查询Q的头维度，32个通道作为值V的头维度。为了加速推理过程，将层归一化操作替换为批归一化，并将所有的GELU激活函数替换为ReLU。为了增强变换器块的局部连接，在两个1x1卷积层之间添加了一个深度卷积层。同时，将FFN的扩展因子设置为2，以在速度和计算成本之间取得平衡。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cac212b4ee274d9bab964105c4e0d30d.png) 信息注入模块(Information injection module)： 高级全局特征对齐模块（High-GD）中的信息注入模块与低级全局特征对齐模块（Low-GD）中的相同。在高级阶段，局部特征（Flocal）等于Pi，因此公式如下所示： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/debd75d5bb0e40b888965f3dc63bf4a3.png) #### 增强的跨层信息流动 Enhanced cross-layer information flow 为了进一步提升性能，从YOLOv6 中的PAFPN模块中得到启发，引入了Inject-LAF模块。该模块是注入模块的增强版，包括了一个轻量级相邻层融合（LAF）模块，该模块被添加到注入模块的输入位置。为了在速度和准确性之间取得平衡，设计了两个LAF模型：LAF低级模型和LAF高级模型，分别用于低级注入（合并相邻两层的特征）和高级注入（合并相邻一层的特征）。它们的结构如图5(b)所示。为了确保来自不同层级的特征图与目标大小对齐，在实现中的两个LAF模型仅使用了三个操作符：双线性插值（上采样过小的特征）、平均池化（下采样过大的特征）和1x1卷积（调整与目标通道不同的特征）。模型中的LAF模块与信息注入模块的结合有效地平衡了准确性和速度之间的关系。通过使用简化的操作，能够增加不同层级之间的信息流路径数量，从而提高性能而不显著增加延迟。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/301bbf5bf8a348a5bfa2dea17c1b2350.png) ### 11.项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑） #### 11.1 ultralytics\utils\checks.py 以下是对给定代码的核心部分进行分析和详细注释的结果。我们将保留一些最重要的功能和方法，并对其进行中文注释。 ```python import os import platform import re import subprocess import sys from pathlib import Path from typing import Optional import torch from ultralytics.utils import LOGGER, ROOT, SimpleNamespace, check_version, check_requirements def parse_requirements(file_path=ROOT.parent / 'requirements.txt', package=''): """ 解析 requirements.txt 文件，忽略以 '#' 开头的行和 '#' 后的文本。 参数: file_path (Path): requirements.txt 文件的路径。 package (str, optional): 用于替代 requirements.txt 文件的 Python 包名，例如 package='ultralytics'。 返回: (List[Dict[str, str]]): 解析后的要求列表，每个要求为包含 `name` 和 `specifier` 键的字典。 """ if package: requires = [x for x in metadata.distribution(package).requires if 'extra == ' not in x] else: requires = Path(file_path).read_text().splitlines() requirements = [] for line in requires: line = line.strip() if line and not line.startswith('#'): line = line.split('#')[0].strip() # 忽略行内注释 match = re.match(r'([a-zA-Z0-9-_]+)\s*([<>!=~]+.*)?', line) if match: requirements.append(SimpleNamespace(name=match[1], specifier=match[2].strip() if match[2] else '')) return requirements def check_version(current: str = '0.0.0', required: str = '0.0.0', name: str = 'version', hard: bool = False) -> bool: """ 检查当前版本是否符合所需版本或范围。 参数: current (str): 当前版本或要获取版本的包名。 required (str): 所需版本或范围（以 pip 风格格式）。 name (str, optional): 用于警告消息的名称。 hard (bool, optional): 如果为 True，当要求不满足时引发 AssertionError。 返回: (bool): 如果满足要求则返回 True，否则返回 False。 """ if not current: # 如果 current 是 '' 或 None LOGGER.warning(f'WARNING ⚠️ invalid check_version({current}, {required}) requested, please check values.') return True # 解析当前版本 c = parse_version(current) # '1.2.3' -> (1, 2, 3) for r in required.strip(',').split(','): op, v = re.match(r'([^0-9]*)([\d.]+)', r).groups() # 分割 '>=22.04' -> ('>=', '22.04') v = parse_version(v) # '1.2.3' -> (1, 2, 3) # 检查版本条件 if op == '==' and c != v: return False elif op == '!=' and c == v: return False elif op in ('>=', '') and not (c >= v): return False elif op == '<=' and not (c <= v): return False elif op == '>' and not (c > v): return False elif op == '<' and not (c < v): return False return True def check_requirements(requirements=ROOT.parent / 'requirements.txt', exclude=(), install=True): """ 检查已安装的依赖项是否满足要求，并尝试自动更新。 参数: requirements (Union[Path, str, List[str]]): requirements.txt 文件的路径，单个包要求字符串，或包要求字符串列表。 exclude (Tuple[str]): 要排除的包名元组。 install (bool): 如果为 True，尝试自动更新不满足要求的包。 返回: (bool): 如果所有要求都满足，则返回 True，否则返回 False。 """ check_python() # 检查 Python 版本 if isinstance(requirements, Path): # requirements.txt 文件 file = requirements.resolve() assert file.exists(), f'requirements file {file} not found, check failed.' requirements = [f'{x.name}{x.specifier}' for x in parse_requirements(file) if x.name not in exclude] elif isinstance(requirements, str): requirements = [requirements] pkgs = [] for r in requirements: name, required = r.split('>=') if '>=' in r else (r, '') try: assert check_version(metadata.version(name), required) # 检查版本 except (AssertionError, metadata.PackageNotFoundError): pkgs.append(r) if pkgs and install: # 如果有不满足要求的包并且允许安装 LOGGER.info(f'Attempting to auto-update packages: {pkgs}') try: subprocess.check_output(f'pip install --no-cache {pkgs}', shell=True) LOGGER.info('Auto-update success ✅') except Exception as e: LOGGER.warning(f'Auto-update failed: {e}') return False return True def check_python(minimum: str = '3.8.0') -> bool: """ 检查当前 Python 版本是否满足所需的最低版本。 参数: minimum (str): 所需的最低 Python 版本。 返回: (bool): 如果当前版本满足要求则返回 True，否则返回 False。 """ return check_version(platform.python_version(), minimum, name='Python ', hard=True) def cuda_device_count() -> int: """ 获取环境中可用的 NVIDIA GPU 数量。 返回: (int): 可用的 NVIDIA GPU 数量。 """ try: output = subprocess.check_output(['nvidia-smi', '--query-gpu=count', '--format=csv,noheader,nounits'], encoding='utf-8') return int(output.strip()) except (subprocess.CalledProcessError, FileNotFoundError, ValueError): return 0 def cuda_is_available() -> bool: """ 检查环境中是否可用 CUDA。 返回: (bool): 如果可用一个或多个 NVIDIA GPU，则返回 True，否则返回 False。 """ return cuda_device_count() > 0 ``` ### 核心部分说明 1. **`parse_requirements`**: 解析 requirements.txt 文件，提取出包名和版本要求。 2. **`check_version`**: 检查当前版本是否符合要求的版本。 3. **`check_requirements`**: 检查依赖项是否满足要求，并尝试自动更新。 4. **`check_python`**: 检查当前 Python 版本是否满足最低要求。 5. **`cuda_device_count`**: 获取可用的 NVIDIA GPU 数量。 6. **`cuda_is_available`**: 检查是否有可用的 CUDA。 这些函数是整个代码的核心，提供了依赖管理、版本检查和环境配置等重要功能。 这个文件是Ultralytics YOLO项目中的一个工具模块，主要用于检查和验证环境、依赖关系、版本以及其他与YOLO模型相关的配置。文件中包含了多个函数，每个函数都有特定的功能，以下是对这些函数的逐一分析和说明。 首先，文件导入了一些必要的库，包括`contextlib`、`glob`、`inspect`、`math`、`os`、`platform`、`re`、`shutil`、`subprocess`、`sys`、`time`等，以及一些特定于项目的模块和库，如`torch`和`cv2`。这些库为后续的功能实现提供了基础。 `parse_requirements`函数用于解析`requirements.txt`文件，提取出需要的依赖包及其版本信息。它会忽略以`#`开头的注释行，并将每一行解析为一个字典，包含包名和版本规范。 `parse_version`函数将版本字符串转换为整数元组，方便进行版本比较。它会提取出版本号中的数字部分，并忽略其他非数字字符。 `is_ascii`函数检查一个字符串是否只包含ASCII字符，返回布尔值。 `check_imgsz`函数用于验证图像尺寸是否为给定步幅的倍数。如果不是，它会将其调整为大于等于给定最小值的最接近的倍数。 `check_version`函数用于检查当前版本是否满足所需版本的要求。它支持多种比较方式，如等于、大于、小于等，并可以选择是否在不满足条件时抛出异常。 `check_latest_pypi_version`函数用于获取指定PyPI包的最新版本信息，而不需要下载或安装该包。 `check_pip_update_available`函数检查是否有新版本的Ultralytics包可用，并在控制台输出相关信息。 `check_font`函数用于检查本地是否存在指定的字体文件，如果不存在，则从指定的URL下载该字体。 `check_python`函数检查当前Python版本是否满足最低要求。 `check_requirements`函数用于检查安装的依赖是否满足YOLOv8的要求，并在需要时尝试自动更新。 `check_torchvision`函数检查安装的PyTorch和Torchvision版本是否兼容，并在不兼容时给出警告。 `check_suffix`函数检查文件的后缀是否符合要求。 `check_yolov5u_filename`函数用于替换旧的YOLOv5文件名为更新的YOLOv5u文件名。 `check_file`函数用于查找或下载指定的文件，并返回其路径。 `check_yaml`函数用于查找或下载YAML文件。 `check_imshow`函数检查当前环境是否支持图像显示。 `check_yolo`函数返回YOLO软件和硬件的可读性摘要，并在需要时清理输出。 `collect_system_info`函数收集并打印系统相关信息，包括操作系统、Python版本、内存、CPU和CUDA信息。 `check_amp`函数检查PyTorch的自动混合精度（AMP）功能是否正常工作。 `git_describe`函数返回人类可读的git描述信息。 `print_args`函数用于打印函数参数。 `cuda_device_count`函数获取可用的NVIDIA GPU数量。 `cuda_is_available`函数检查CUDA是否在环境中可用。 整体来看，这个文件提供了一系列实用的工具函数，帮助用户确保他们的环境配置正确，并且依赖关系满足YOLO模型的要求。这些检查可以帮助用户在运行YOLO模型之前解决潜在的问题，从而提高使用体验。 #### 11.2 ultralytics\nn\backbone\fasternet.py 以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分： ```python import torch import torch.nn as nn from typing import List from torch import Tensor class Partial_conv3(nn.Module): """ 实现部分卷积的类，用于在特定的通道上进行卷积操作。 """ def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div # 被卷积的通道数 self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 # 未被卷积的通道数 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) # 定义卷积层 # 根据前向传播方式选择不同的前向传播函数 if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # 仅用于推理阶段 x = x.clone() # 保持原始输入不变，以便后续的残差连接 x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) # 进行卷积操作 return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: # 用于训练和推理阶段 x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) # 将输入分为两部分 x1 = self.partial_conv3(x1) # 对第一部分进行卷积 x = torch.cat((x1, x2), 1) # 将两部分拼接 return x class MLPBlock(nn.Module): """ 实现多层感知机（MLP）块的类。 """ def __init__(self, dim, n_div, mlp_ratio, drop_path, layer_scale_init_value, act_layer, norm_layer, pconv_fw_type): super().__init__() self.dim = dim self.mlp_ratio = mlp_ratio self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0 else nn.Dropout(drop_path) # 处理随机丢弃路径 self.n_div = n_div mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio) # MLP隐藏层维度 # 定义MLP层 mlp_layer: List[nn.Module] = [ nn.Conv2d(dim, mlp_hidden_dim, 1, bias=False), norm_layer(mlp_hidden_dim), act_layer(), nn.Conv2d(mlp_hidden_dim, dim, 1, bias=False) ] self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer) # 将MLP层组合成一个序列 # 定义空间混合模块 self.spatial_mixing = Partial_conv3(dim, n_div, pconv_fw_type) def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: shortcut = x # 保存输入以便后续的残差连接 x = self.spatial_mixing(x) # 进行空间混合 x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x)) # 残差连接 return x class FasterNet(nn.Module): """ FasterNet模型的实现。 """ def __init__(self, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=(1, 2, 8, 2), mlp_ratio=2., n_div=4, patch_size=4, patch_stride=4, patch_norm=True, drop_path_rate=0.1, norm_layer='BN', act_layer='RELU'): super().__init__() # 选择归一化层和激活函数 norm_layer = nn.BatchNorm2d if norm_layer == 'BN' else NotImplementedError act_layer = nn.GELU if act_layer == 'GELU' else partial(nn.ReLU, inplace=True) self.num_stages = len(depths) # 模型的阶段数 self.embed_dim = embed_dim # 嵌入维度 # 将输入图像分割为不重叠的补丁 self.patch_embed = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_stride, bias=False) # 构建各个阶段的层 stages_list = [] for i_stage in range(self.num_stages): stage = BasicStage(dim=int(embed_dim * 2 ** i_stage), n_div=n_div, depth=depths[i_stage], mlp_ratio=mlp_ratio, drop_path=drop_path_rate) stages_list.append(stage) self.stages = nn.Sequential(*stages_list) # 将所有阶段组合成一个序列 def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: x = self.patch_embed(x) # 进行补丁嵌入 outs = [] for stage in self.stages: x = stage(x) # 通过每个阶段 outs.append(x) # 收集输出 return outs # 返回所有阶段的输出 # 下面的函数用于加载不同配置的FasterNet模型 def fasternet_t0(weights=None, cfg='path/to/config.yaml'): # 读取配置文件并创建模型 model = FasterNet() # 使用默认参数初始化模型 if weights is not None: pretrain_weight = torch.load(weights, map_location='cpu') # 加载预训练权重 model.load_state_dict(pretrain_weight) # 更新模型权重 return model ``` ### 代码说明： 1. **Partial_conv3**: 这个类实现了部分卷积的功能，可以选择在推理或训练阶段使用不同的前向传播方式。 2. **MLPBlock**: 这个类实现了一个多层感知机块，包含了卷积层、归一化层和激活函数，并支持残差连接。 3. **FasterNet**: 这是整个模型的主类，负责构建网络的不同阶段，并将输入图像分割为补丁进行处理。 4. **fasternet_t0**: 这个函数用于根据配置文件创建FasterNet模型，并加载预训练权重。 这些核心部分构成了FasterNet模型的基础，适用于图像处理和特征提取任务。 这个程序文件实现了一个名为FasterNet的深度学习模型，主要用于图像处理任务。代码中包含了多个类和函数，下面是对其主要部分的讲解。 首先，程序导入了必要的库，包括PyTorch和一些用于构建神经网络的模块。接着，定义了一些常量和类，主要包括Partial_conv3、MLPBlock、BasicStage、PatchEmbed、PatchMerging和FasterNet等。 Partial_conv3类实现了一个部分卷积操作，允许对输入的特征图进行切片或分割连接。根据初始化时传入的参数，forward方法可以选择不同的计算方式，分别用于推理和训练阶段。 MLPBlock类则实现了一个多层感知机模块，包含了卷积层、归一化层和激活函数。它通过一个shortcut连接来实现残差学习，并可以选择是否使用层级缩放。 BasicStage类由多个MLPBlock组成，形成一个阶段。每个阶段可以处理输入特征图并输出结果。 PatchEmbed类用于将输入图像分割成不重叠的补丁，并通过卷积层进行嵌入。PatchMerging类则用于将特征图的补丁合并，以减少特征图的空间维度。 FasterNet类是整个模型的核心，负责构建网络的不同阶段。它接收多个参数，包括输入通道数、类别数、嵌入维度、每个阶段的深度等。模型通过多个PatchEmbed和BasicStage来处理输入数据，并在每个阶段后添加归一化层。 在模型的forward方法中，输入图像首先经过PatchEmbed处理，然后依次通过各个阶段，并在指定的层输出特征图。 此外，程序还定义了一些函数用于加载模型权重和配置文件，例如fasternet_t0、fasternet_t1等。这些函数会读取相应的配置文件，构建模型，并在需要时加载预训练权重。 最后，程序的主入口部分演示了如何实例化FasterNet模型，并通过随机生成的输入数据进行测试，输出各个阶段的特征图尺寸。 整体来看，这个文件实现了一个高效的图像处理模型，具有良好的模块化设计，便于扩展和修改。 #### 11.3 ui_style.py 以下是经过简化和注释的核心代码部分： ```python import base64 import streamlit as st # 读取二进制文件并转换为 Base64 编码 def get_base64_of_bin_file(bin_file): # 以二进制模式打开文件 with open(bin_file, 'rb') as file: # 读取文件内容 data = file.read() # 将读取的二进制数据进行 Base64 编码并解码为字符串 return base64.b64encode(data).decode() # 定义 Streamlit 应用的 CSS 样式 def def_css_hitml(): st.markdown(""" """, unsafe_allow_html=True) # 允许使用 HTML 代码 ``` ### 代码说明： 1. **导入模块**：导入 `base64` 用于编码，导入 `streamlit` 用于构建 Web 应用。 2. **get_base64_of_bin_file 函数**：读取指定的二进制文件并将其内容转换为 Base64 编码的字符串。 3. **def_css_hitml 函数**：定义应用的 CSS 样式，包括全局样式、按钮样式和表格样式等，使用 `st.markdown` 方法将样式应用到 Streamlit 应用中。通过 `unsafe_allow_html=True` 允许使用 HTML 代码。 这个程序文件 `ui_style.py` 是一个用于 Streamlit 应用的样式定义文件。它主要通过 CSS 来美化应用的用户界面。 首先，文件导入了 `base64` 和 `streamlit` 模块。`base64` 模块用于处理二进制文件的编码，而 `streamlit` 是一个用于构建数据应用的库。 接下来，定义了一个函数 `get_base64_of_bin_file(bin_file)`，该函数接受一个二进制文件的路径作为参数。它会打开该文件并读取其内容，然后将内容转换为 Base64 编码并返回。这种编码方式常用于在网页中嵌入图像等文件。 然后，定义了一个函数 `def_css_hitml()`，该函数使用 `st.markdown` 方法将一段 CSS 样式嵌入到 Streamlit 应用中。这里的 CSS 样式包括了全局样式、按钮样式、侧边栏样式、单选按钮样式、滑块样式以及表格样式等。 全局样式部分定义了字体、背景颜色和文字颜色，使得整个应用看起来更加统一和美观。按钮样式则调整了按钮的外观，包括边框、颜色、圆角、阴影效果和悬停时的变化，使得按钮在用户交互时更具吸引力。 侧边栏的样式设置了背景颜色和文字颜色，使其与主内容区区分开来。单选按钮和滑块的样式也进行了定制，提升了用户体验。 最后，表格的样式定义了表格的外观，包括边框、阴影、行的背景颜色等，使得数据展示更加清晰易读。 总的来说，这个文件通过定义 CSS 样式来美化 Streamlit 应用的界面，提升用户体验。 #### 11.4 ultralytics\trackers\track.py 以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释： ```python # 导入必要的库和模块 from functools import partial import torch from ultralytics.utils import IterableSimpleNamespace, yaml_load from ultralytics.utils.checks import check_yaml from .bot_sort import BOTSORT from .byte_tracker import BYTETracker # 定义一个跟踪器映射，用于根据名称选择相应的跟踪器类 TRACKER_MAP = {'bytetrack': BYTETracker, 'botsort': BOTSORT} def on_predict_start(predictor, persist=False): """ 在预测开始时初始化对象跟踪器。 参数: predictor (object): 用于初始化跟踪器的预测器对象。 persist (bool, optional): 如果跟踪器已经存在，是否保持它们。默认为 False。 异常: AssertionError: 如果 tracker_type 不是 'bytetrack' 或 'botsort'。 """ # 如果预测器已经有跟踪器且需要保持，则直接返回 if hasattr(predictor, 'trackers') and persist: return # 检查并加载跟踪器的配置文件 tracker = check_yaml(predictor.args.tracker) cfg = IterableSimpleNamespace(**yaml_load(tracker)) # 确保跟踪器类型是支持的类型 assert cfg.tracker_type in ['bytetrack', 'botsort'], \ f"只支持 'bytetrack' 和 'botsort'，但得到的是 '{cfg.tracker_type}'" # 初始化跟踪器列表 trackers = [] for _ in range(predictor.dataset.bs): # 遍历批次大小 # 根据配置创建相应的跟踪器实例 tracker = TRACKER_MAP[cfg.tracker_type](args=cfg, frame_rate=30) trackers.append(tracker) # 将跟踪器添加到列表中 # 将创建的跟踪器列表赋值给预测器 predictor.trackers = trackers def on_predict_postprocess_end(predictor): """后处理检测到的框并更新对象跟踪。""" bs = predictor.dataset.bs # 获取批次大小 im0s = predictor.batch[1] # 获取原始图像数据 for i in range(bs): # 遍历每个样本 det = predictor.results[i].boxes.cpu().numpy() # 获取检测到的框 if len(det) == 0: # 如果没有检测到框，跳过 continue # 更新跟踪器并获取跟踪结果 tracks = predictor.trackers[i].update(det, im0s[i]) if len(tracks) == 0: # 如果没有跟踪结果，跳过 continue idx = tracks[:, -1].astype(int) # 获取有效的索引 predictor.results[i] = predictor.results[i][idx] # 更新检测结果 predictor.results[i].update(boxes=torch.as_tensor(tracks[:, :-1])) # 更新框信息 def register_tracker(model, persist): """ 将跟踪回调注册到模型，以便在预测期间进行对象跟踪。 参数: model (object): 要注册跟踪回调的模型对象。 persist (bool): 如果跟踪器已经存在，是否保持它们。 """ # 注册预测开始时的回调 model.add_callback('on_predict_start', partial(on_predict_start, persist=persist)) # 注册后处理结束时的回调 model.add_callback('on_predict_postprocess_end', on_predict_postprocess_end) ``` ### 代码核心部分说明： 1. **on_predict_start**: 该函数在预测开始时被调用，用于初始化跟踪器。它会检查预测器是否已经有跟踪器，如果没有，则根据配置文件创建新的跟踪器实例。 2. **on_predict_postprocess_end**: 该函数在预测后处理结束时被调用，用于更新检测结果并进行对象跟踪。它会遍历每个样本，获取检测到的框，并使用相应的跟踪器更新跟踪结果。 3. **register_tracker**: 该函数用于将跟踪相关的回调函数注册到模型中，以便在预测过程中能够正确调用这些函数。 这个程序文件是用于实现目标跟踪功能的，主要依赖于Ultralytics YOLO框架。代码中定义了一些函数和逻辑，以便在进行目标检测时，能够有效地进行目标跟踪。 首先，文件导入了一些必要的库和模块，包括`torch`和一些Ultralytics提供的工具函数。它还定义了一个`TRACKER_MAP`字典，用于将跟踪器的名称映射到相应的跟踪器类（如`BYTETracker`和`BOTSORT`）。 接下来，`on_predict_start`函数用于在预测开始时初始化跟踪器。它接受一个预测器对象和一个可选的布尔参数`persist`，用于指示是否在跟踪器已存在时保留它们。如果预测器已经有跟踪器并且`persist`为真，则函数直接返回。否则，它会检查配置文件中的跟踪器类型，确保只支持`bytetrack`和`botsort`这两种类型。然后，函数会为每个批次创建相应的跟踪器实例，并将其存储在预测器的`trackers`属性中。 `on_predict_postprocess_end`函数在预测后处理结束时被调用，用于更新检测到的框并进行目标跟踪。它首先获取批次大小和图像数据，然后对每个样本进行处理。如果检测到的框为空，则跳过该样本。接着，调用相应的跟踪器的`update`方法，传入检测结果和图像数据。如果跟踪结果为空，则继续下一个样本。否则，提取跟踪结果的索引，并更新预测结果中的框信息。 最后，`register_tracker`函数用于将跟踪回调注册到模型中，以便在预测过程中调用。它接受模型对象和一个布尔参数`persist`，并将`on_predict_start`和`on_predict_postprocess_end`函数作为回调函数添加到模型中。 总体来说，这个文件的主要功能是实现目标检测与跟踪的结合，通过初始化和更新跟踪器来增强目标检测的效果。 #### 11.5 ultralytics\models\sam\__init__.py 以下是保留的核心代码部分，并附上详细的中文注释： ```python # 导入SAM模型和预测器 from .model import SAM # 从当前包的model模块导入SAM类 from .predict import Predictor # 从当前包的predict模块导入Predictor类 # 定义模块的公开接口 __all__ = 'SAM', 'Predictor' # 指定当使用from module import *时，公开的类和函数 ``` ### 注释说明： 1. `from .model import SAM`：这行代码从当前包的`model`模块中导入`SAM`类，`SAM`可能是一个深度学习模型，用于某种特定的任务（如目标检测、图像分割等）。 2. `from .predict import Predictor`：这行代码从当前包的`predict`模块中导入`Predictor`类，`Predictor`通常是一个用于执行预测的类，可能会使用到`SAM`模型进行推理。 3. `__all__ = 'SAM', 'Predictor'`：这行代码定义了模块的公开接口。当用户使用`from module import *`时，只有在`__all__`中列出的类和函数会被导入，这有助于控制模块的可见性和防止不必要的命名冲突。 这个程序文件是一个Python模块的初始化文件，位于`ultralytics/models/sam`目录下。文件的主要功能是导入并定义该模块中可用的类或函数。 首先，文件顶部的注释`# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license`表明这个模块是与Ultralytics YOLO（一个流行的目标检测模型）相关的，并且遵循AGPL-3.0许可证。这意味着该代码是开源的，用户可以自由使用和修改，但需要遵循相应的许可证条款。 接下来，文件通过`from .model import SAM`和`from .predict import Predictor`这两行代码，从同一目录下的`model`模块和`predict`模块中导入了`SAM`类和`Predictor`类。这表明`SAM`和`Predictor`是该模块的核心组件，可能分别用于模型的定义和预测功能。 最后，`__all__ = 'SAM', 'Predictor'`这一行定义了模块的公共接口。它告诉Python，当使用`from ultralytics.models.sam import *`语句时，只会导入`SAM`和`Predictor`这两个名称。这是一种控制模块导出内容的方式，确保用户只访问到模块的主要功能，而不会意外地使用到内部实现的其他部分。 总体来说，这个初始化文件简洁明了，主要用于组织和暴露模块的关键组件，方便其他模块或用户进行调用。 ### 12.系统整体结构（节选） ### 整体功能和构架概括 Ultralytics项目是一个基于YOLO（You Only Look Once）架构的深度学习目标检测框架。该项目的整体功能包括目标检测、目标跟踪和图像处理等。项目通过模块化的设计，提供了多个功能模块，每个模块负责特定的任务。这种结构使得代码易于维护和扩展。 - **utils**模块提供了一系列工具函数，用于环境检查和依赖管理，确保用户的环境配置正确。 - **nn/backbone**模块实现了不同的神经网络架构，如FasterNet，用于特征提取和图像处理。 - **trackers**模块实现了目标跟踪功能，通过检测到的目标框进行跟踪，增强了目标检测的效果。 - **models/sam**模块定义了与SAM（Segment Anything Model）相关的模型和预测功能。 - **ui_style.py**文件则负责Streamlit应用的用户界面样式，使得应用更加美观和用户友好。 ### 文件功能整理表 | 文件路径 | 功能描述 | |--------------------------------------------|----------------------------------------------------------| | `ultralytics/utils/checks.py` | 提供环境检查和依赖管理工具，确保用户的环境配置正确。 | | `ultralytics/nn/backbone/fasternet.py` | 实现FasterNet模型，主要用于特征提取和图像处理。 | | `ui_style.py` | 定义Streamlit应用的CSS样式，提升用户界面美观性和体验。 | | `ultralytics/trackers/track.py` | 实现目标跟踪功能，通过检测结果更新跟踪器。 | | `ultralytics/models/sam/__init__.py` | 初始化SAM模块，导入核心类（如SAM和Predictor），组织模块接口。 | 这个表格总结了每个文件的主要功能，帮助理解Ultralytics项目的整体架构和各个模块之间的关系。 ### 13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码 在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。 ### 核心代码解读 以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释： ```python import random import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image from hashlib import md5 from model import Web_Detector from chinese_name_list import Label_list # 根据名称生成颜色 def generate_color_based_on_name(name): ...... # 计算多边形面积 def calculate_polygon_area(points): return cv2.contourArea(points.astype(np.float32)) ... # 绘制中文标签 def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)): image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(image_pil) font = ImageFont.truetype("simsun.ttc", font_size, encoding="unic") draw.text(position, text, font=font, fill=color) return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 动态调整参数 def adjust_parameter(image_size, base_size=1000): max_size = max(image_size) return max_size / base_size # 绘制检测结果 def draw_detections(image, info, alpha=0.2): name, bbox, conf, cls_id, mask = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'], info['mask'] adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2]) spacing = int(20 * adjust_param) if mask is None: x1, y1, x2, y2 = bbox aim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param)) image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param)) y_offset = int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制，其下方留出空间 else: mask_points = np.concatenate(mask) aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points) mask_color = generate_color_based_on_name(name) try: overlay = image.copy() cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color) image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0) cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param)) # 计算面积、周长、圆度 area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32)) perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True) ...... # 计算色彩 mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1) color_points = cv2.findNonZero(mask) ...... # 绘制类别名称 x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int) image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param)) y_offset = int(50 * adjust_param) # 绘制面积、周长、圆度和色彩值 metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)] for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics): ...... return image, aim_frame_area # 处理每帧图像 def process_frame(model, image): pre_img = model.preprocess(image) pred = model.predict(pre_img) det = pred[0] if det is not None and len(det) if det: det_info = model.postprocess(pred) for info in det_info: image, _ = draw_detections(image, info) return image if __name__ == "__main__": cls_name = Label_list model = Web_Detector() model.load_model("./weights/yolov8s-seg.pt") # 摄像头实时处理 cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break ...... # 图片处理 image_path = './icon/OIP.jpg' image = cv2.imread(image_path) if image is not None: processed_image = process_frame(model, image) ...... # 视频处理 video_path = '' # 输入视频的路径 cap = cv2.VideoCapture(video_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() ...... ``` ### 14.完整训练+Web前端界面+50+种创新点源码、数据集获取 ![19.png](19.png) # [下载链接：https://mbd.pub/o/bread/Z5uVlZdy](https://mbd.pub/o/bread/Z5uVlZdy)