基于YOLOV8和深度学习的花卉检测识别系统(模型已训练好,环境已配置,可直接运行跑通) PyQt5

上传者: zyQFWOYCaYY | 上传时间: 2025-12-28 11:03:30 | 文件大小: 1.12MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了基于YOLOV8和深度学习的花卉检测识别系统的详细情况。该系统已经完成了模型训练并配置好了运行环境,可以直接用于花卉检测识别任务。系统支持图片、视频以及摄像头三种输入方式,能够实时显示检测结果的位置、总数和置信度,并提供检测结果保存功能。文中还提供了详细的环境搭建步骤和技术细节,如模型加载时的设备自动切换机制、检测函数的核心逻辑、UI界面的设计思路等。 适合人群:对深度学习和计算机视觉感兴趣的开发者,尤其是希望快速应用预训练模型进行花卉检测的研究人员或爱好者。 使用场景及目标:适用于需要高效、准确地进行花卉种类识别的应用场景,如植物园管理、生态研究、自然教育等领域。目标是帮助用户快速部署并使用经过优化的花卉检测系统。 其他说明:项目采用PyCharm + Anaconda作为开发工具,主要依赖库为Python 3.9、OpenCV、PyQt5 和 Torch 1.9。提供的数据集中包含15种常见花卉类别,模型在多种环境下表现出良好的泛化能力。

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