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1、项目介绍
基于YOLO鸟类识别系统
YoloV8V5深度学习算法、PySide6界面、注册登录、训练集测试集
在构建鸟类识别系统的过程中，一个精心准备和预处理的数据集是成功的关键。我们的数据集是专门为了训练、验证和测试基于YOLOv8算法的鸟类识别模型而设计的，它包含了总共2545张图像，这些图像经过了细致的分组，其中包括1697张训练图像、424张验证图像和424张测试图像。这样的分布为模型的训练和评估提供了坚实的基础，确保了评估过程的准确性和可靠性。
2、项目界面
3、项目说明
基于YOLO鸟类识别系统
YoloV8V5深度学习算法、PySide6界面、注册登录、训练集测试集
在构建鸟类识别系统的过程中，一个精心准备和预处理的数据集是成功的关键。我们的数据集是专门为了训练、验证和测试基于YOLOv8算法的鸟类识别模型而设计的，它包含了总共2545张图像，这些图像经过了细致的分组，其中包括1697张训练图像、424张验证图像和424张测试图像。这样的分布为模型的训练和评估提供了坚实的基础，确保了评估过程的准确性和可靠性。
‘Acadian_Flycatcher’:“绿纹捕蝇雀”,‘American_Crow’:“美洲乌鸦”,‘American_Goldfinch’:“金翅雀”,
‘American_Pipit’:“琵琶鸟”,‘American_Redstart’:“红尾鸲”,‘American_Three_toed_Woodpecker’:“三趾啄木鸟”,‘Anna_Hummingbird’:“朱红蜂鸟”,‘Artic_Tern’:
“亚热带燕鸥”,‘Baird_Sparrow’:“贝氏草雀”,‘Baltimore_Oriole’:“巴尔的摩金莺”,‘Bank_Swallow’:“灰沙燕”,‘Barn_Swallow’:
“家燕”,‘Bay_breasted_Warbler’:“湾胸莺”,‘Belted_Kingfisher’:“带翠鸟”,‘Bewick_Wren’:“布威克鹪鹩”,‘Black_Tern’:
“黑燕鸥”,‘Black_and_white_Warbler’:“黑白林莺”,‘Black_billed_Cuckoo’:“黑喙杜鹃”,‘Black_capped_Vireo’:“黑顶莺雀”,
‘Black_footed_Albatross’:“黑足信天翁”,‘Black_throated_Blue_Warbler’:“黑喉蓝林莺”,‘Black_throated_Sparrow’:“黑喉麻雀”,
‘Blue_Grosbeak’:“蓝蜡嘴鸟”,‘Blue_Jay’:“冠蓝鸦”,‘Blue_headed_Vireo’:“蓝头莺雀”,‘Blue_winged_Warbler’:“蓝翅虫森莺”,
‘Boat_tailed_Grackle’:“宽尾拟八哥”,‘Bobolink’:“食米鸟”,‘Bohemian_Waxwing’:“太平鸟”,‘Brandt_Cormorant’:“加州鸬鹚”,
‘Brewer_Blackbird’:“蓝头黑鹂”,‘Brewer_Sparrow’:“布氏麻雀”,‘Bronzed_Cowbird’:“铜色牛鹂”,‘Brown_Creeper’:“金冠戴菊鸟”,
‘Brown_Pelican’:“褐鹈鹕”,‘Brown_Thrasher’:“褐鸫”
4、核心代码
# -*- coding: utf-8 -*-importcv2# 导入OpenCV库，用于处理图像和视频importtorchfromQtFusion.modelsimportDetector,HeatmapGenerator# 从QtFusion库中导入Detector抽象基类fromdatasets.Bird.label_nameimportChinese_name# 从datasets库中导入Chinese_name字典，用于获取类别的中文名称fromultralyticsimportYOLO# 从ultralytics库中导入YOLO类，用于加载YOLO模型fromultralytics.utils.torch_utilsimportselect_device# 从ultralytics库中导入select_device函数，用于选择设备device="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"ini_params={'device':device,# 设备类型，这里设置为CPU'conf':0.25,# 物体置信度阈值'iou':0.5,# 用于非极大值抑制的IOU阈值'classes':None,# 类别过滤器，这里设置为None表示不过滤任何类别'verbose':False}defcount_classes(det_info,class_names):""" Count the number of each class in the detection info. :param det_info: List of detection info, each item is a list like [class_name, bbox, conf, class_id] :param class_names: List of all possible class names :return: A list with counts of each class """count_dict={name:0fornameinclass_names}# 创建一个字典，用于存储每个类别的数量forinfoindet_info:# 遍历检测信息class_name=info['class_name']# 获取类别名称ifclass_nameincount_dict:# 如果类别名称在字典中count_dict[class_name]+=1# 将该类别的数量加1# Convert the dictionary to a list in the same order as class_namescount_list=[count_dict[name]fornameinclass_names]# 将字典转换为列表，列表的顺序与class_names相同returncount_list# 返回列表classYOLOv8v5Detector(Detector):# 定义YOLOv8Detector类，继承自Detector类def__init__(self,params=None):# 定义构造函数super().__init__(params)# 调用父类的构造函数self.model=Noneself.img=None# 初始化图像为Noneself.names=list(Chinese_name.values())# 获取所有类别的中文名称self.params=paramsifparamselseini_params# 如果提供了参数则使用提供的参数，否则使用默认参数# 创建heatmapself.heatmap=HeatmapGenerator(heatmap_intensity=0.4,hist_eq_threshold=200)defload_model(self,model_path):# 定义加载模型的方法self.device=select_device(self.params['device'])# 选择设备self.model=YOLO(model_path,)layer=list(self.model.model.children())[0][-3]self.heatmap.register_hook(reg_layer=layer)names_dict=self.model.names# 获取类别名称字典self.names=[Chinese_name[v]ifvinChinese_nameelsevforvinnames_dict.values()]# 将类别名称转换为中文self.model(torch.zeros(1,3,*[self.imgsz]*2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))# 预热self.model(torch.rand(1,3,*[self.imgsz]*2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))# 预热defpreprocess(self,img):# 定义预处理方法self.img=img# 保存原始图像returnimg# 返回处理后的图像defpredict(self,img):# 定义预测方法results=self.model(img,**ini_params)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)superimposed_img=self.heatmap.get_heatmap(img)returnresults,superimposed_imgdefpostprocess(self,pred):# 定义后处理方法results=[]# 初始化结果列表forresinpred[0].boxes:forboxinres:# 提前计算并转换数据类型class_id=int(box.cls.cpu())bbox=box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()bbox=[int(coord)forcoordinbbox]# 转换边界框坐标为整数result={"class_name":self.names[class_id],# 类别名称"bbox":bbox,# 边界框"score":box.conf.cpu().squeeze().item(),# 置信度"class_id":class_id,# 类别ID}results.append(result)# 将结果添加到列表returnresults# 返回结果列表defset_param(self,params):self.params.update(params)5、项目获取
（绿色聊天软件）yuanmazhiwu 或 biyesheji0005🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅
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