独家创作YOLOv8韭菜检测系统（可以重新训练，yolov8模型，从图像、视频和摄像头三种路径识别检测）

1.简介：资源包含可视化的韭菜检测系统，可检测图片和视频当中出现的韭菜，以及自动开启摄像头，进行韭菜检测。基于最新的YOLO-v8训练的韭菜检测模型和完整的python代码以及韭菜的训练数据，下载后即可运行。

2.文件夹介绍：

2.1.data文件：有训练集、验证集和测试集

2.1.1.以训练集为例，有被标注的图片（992）和labels（992）

验证集和测试集分别有：48个样本和19个样本

2.2.Runs文件夹：有每次训练和测试结果保存

2.3. 主脚本：predictWindow.py文件

部分代码截图

2.4.训练脚本：chivetrain.py文件

部分代码截图

2.5效果

对项目感兴趣的，可以关注最后一行：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog  # 导入PyQt5库中的模块
import sys#
import os
import glob
sys.path.append('UIProgram')  # 添加一个路径到Python的模块搜索路径
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow  # 导入UI程序的主窗口定义
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader  # 导入自定义的QSSLoader模块
from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt, QCoreApplication  # 导入PyQt5库中的模块
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QCoreApplication  # 导入PyQt5库中的模块
#数据集和代码压缩包：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Ulp5v

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40840797/article/details/142895940

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