使用AI實現(xiàn)洋蔥檢測對農(nóng)業(yè)具有以下意義：

1. 提高效率：AI技術(shù)可以快速、準確地檢測出洋蔥中的缺陷和問題，從而提高了檢測效率，減少了人工檢測的時間和人力成本。
2. 提高準確性：AI技術(shù)通過大量的數(shù)據(jù)學習和分析，能夠更準確地識別出有缺陷的洋蔥，降低了誤判和漏檢的可能性。
3. 提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量：通過AI技術(shù)對洋蔥進行檢測，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理有缺陷的產(chǎn)品，從而提高了農(nóng)產(chǎn)品的整體質(zhì)量。
4. 提供決策支持：AI技術(shù)可以通過數(shù)據(jù)分析，預測洋蔥的品質(zhì)、產(chǎn)量和市場趨勢等，為決策者提供科學依據(jù)，幫助制定更合理的生產(chǎn)和營銷策略。
5. 促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化：AI技術(shù)的引入可以推動農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化進程，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科技含量和創(chuàng)新能力，促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

總之，使用AI實現(xiàn)洋蔥檢測可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。

以下是此項目的一些用例：

1.雜貨庫存管理：洋蔥檢測器可用于超市和雜貨店，通過準確識別和計數(shù)存儲區(qū)域或展示架上的洋蔥，自動監(jiān)控和管理洋蔥的庫存和庫存。

2.洋蔥收獲自動化：使用洋蔥檢測器模型開發(fā)收獲自動化設(shè)備可以幫助農(nóng)民和農(nóng)業(yè)公司檢測和分離除草植物或土壤中的洋蔥，顯著提高洋蔥收獲過程的速度和效率。

3.食品工業(yè)質(zhì)量控制：洋蔥檢測儀可以集成到食品加工廠的生產(chǎn)線中，使系統(tǒng)能夠自動檢測各個加工階段的洋蔥 - 例如分類，清潔和分級 - 以確保最終產(chǎn)品的質(zhì)量一致。

4.減少洋蔥浪費：該模型可用于零售、餐廳或家庭環(huán)境，以識別可能開始變質(zhì)的洋蔥，使消費者或餐飲服務(wù)經(jīng)營者能夠在需要丟棄之前優(yōu)先使用這些洋蔥，最終限制食物浪費。

5.智能廚房輔助：通過將洋蔥檢測器集成到智能廚房電器中，用戶可以根據(jù)可用成分（包括洋蔥）接收自動食譜建議，從而更輕松地確定膳食選項，而無需手動搜索食譜數(shù)據(jù)庫。

本文介紹了基于深度學習yolov8的洋蔥檢測系統(tǒng)，包括訓練過程和數(shù)據(jù)準備過程，同時提供了推理的代碼和GUI。對準備計算機視覺相關(guān)的畢業(yè)設(shè)計的同學有著一定的幫助。

檢測結(jié)果如下圖：

一、安裝YoloV8

yolov8官方文檔：主頁 - Ultralytics YOLOv8 文檔

安裝部分參考：官方安裝教程

二、數(shù)據(jù)集準備

本文使用的數(shù)據(jù)集來自https://www.cvmart.net/dataSets/detail/924。

該數(shù)據(jù)集共包含2425條訓練數(shù)據(jù)，688條驗證數(shù)據(jù)，363條測試數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集圖片示例如下：

本文提供整理后的洋蔥實例分割數(shù)據(jù)集yolov8格式，可用于yolov8的訓練，包含2425條訓練數(shù)據(jù)，688條驗證數(shù)據(jù)，363條測試數(shù)據(jù)。

三、模型訓練

1、數(shù)據(jù)集配置文件

在ultralytics/ultralytics/cfg/datasets目錄下添加onion.yaml，添加以下內(nèi)容（path修改為自己的路徑）：

# Ultralytics YOLO ??, AGPL-3.0 license
# COCO128-seg dataset https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco/
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco128-seg  ← downloads here (7 MB)


# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: datasets/instance_seg/onion_yolo8  # dataset root dir
train: images/train  # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/val  # val images (relative to 'path') 128 images
test:  # test images (optional)

# Classes
names:
  0: onion

2、修改模型配置文件

新建ultralytics/cfg/models/v8/yolov8_onion.yaml?，添加以下內(nèi)容：，添加以下內(nèi)容：

# Ultralytics YOLO ??, AGPL-3.0 license
# YOLOv8-seg instance segmentation model. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/segment

# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-seg.yaml' will call yolov8-seg.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]
  s: [0.33, 0.50, 1024]
  m: [0.67, 0.75, 768]
  l: [1.00, 1.00, 512]
  x: [1.00, 1.25, 512]

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)

  - [[15, 18, 21], 1, Segment, [nc, 32, 256]]  # Segment(P3, P4, P5)

3、訓練模型

使用如下命令訓練模型，相關(guān)路徑更改為自己的路徑，建議絕對路徑：

yolo detect train project=deploy name=yolov8_onion exist_ok=True optimizer=auto val=True amp=True epochs=100  imgsz=640 model=ultralytics/cfg/models/v8/yolov8_onion.yaml  data=ultralytics/cfg/datasets/oniono.yaml

4、驗證模型

使用如下命令驗證模型，相關(guān)路徑根據(jù)需要修改：

yolo detect val imgsz=640 model=deploy/yolov8_onion/weights/best.pt data=ultralytics/ultralytics/cfg/datasets/onion.yaml

四、推理

訓練好了模型，可以使用如下代碼實現(xiàn)推理，將權(quán)重放到同級目錄：

from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
 
# 加載預訓練的YOLOv8n模型
model = YOLO('best.pt')
 
image_path = 'test.jpg'
results = model(image_path)  # 結(jié)果列表
 
# 展示結(jié)果
for r in results:
    im_array = r.plot()  # 繪制包含預測結(jié)果的BGR numpy數(shù)組
    im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])  # RGB PIL圖像
    im.show()  # 顯示圖像
    im.save('results.jpg')  # 保存圖像

五、界面開發(fā)

使用pyqt5開發(fā)gui界面，支持圖片、視頻、攝像頭輸入，支持導出到指定路徑，其GUI如下圖(完整GUI代碼可在下方鏈接下載)：

六、代碼下載

1、洋蔥實例分割數(shù)據(jù)集yolov8格式，可用于yolov8的訓練，包含2425條訓練數(shù)據(jù)，688條驗證數(shù)據(jù)，363條測試數(shù)據(jù)

2、洋蔥檢測系統(tǒng)，包含訓練好的權(quán)重和推理代碼，GUI界面，支持圖片、視頻、攝像頭輸入，支持檢測結(jié)果導出文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-814649.html

到了這里，關(guān)于【深度學習目標檢測】十七、基于深度學習的洋蔥檢測系統(tǒng)-含GUI和源碼（python，yolov8）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！