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分析网站网站,马达加工东莞网站建设,营销云产品,怎么创建网站app深度学习中 构建一个用于混凝土缺陷检测的 YOLOv8 系统#xff0c;包括数据集准备、模型训练、评估以及 GUI 应用程序开发。 文章目录1. 数据集准备**XML 转 YOLO 格式**2. 数据集预处理3. 安装依赖4. 配置 YOLOv85. 训练模型6. 评估模型7. 构建 GUI 应用程序8. 运行应用程序仅…深度学习中 构建一个用于混凝土缺陷检测的 YOLOv8 系统包括数据集准备、模型训练、评估以及 GUI 应用程序开发。文章目录1. 数据集准备**XML 转 YOLO 格式**2. 数据集预处理3. 安装依赖4. 配置 YOLOv85. 训练模型6. 评估模型7. 构建 GUI 应用程序8. 运行应用程序仅供参考学习步骤和代码示例。类别exposed reinforcementrust stainCrackSpallingEfflorescencedelamination外露钢筋生锈裂缝剥落风化分层最起码你得有数据集吧1. 数据集准备图像同学假设你的数据集包含 7353 张图片和对应的 XML 标注文件Pascal VOC 格式。需要将 XML 转换为 YOLOv8 的标注格式txt 文件。XML 转 YOLO 格式YOLO 格式的标注是每行一个目标格式如下class_id x_center y_center width height以下是一个 Python 脚本用于将 Pascal VOC 格式的 XML 文件转换为 YOLO 格式importosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert_annotation(xml_file,output_dir,class_mapping):treeET.parse(xml_file)roottree.getroot()sizeroot.find(size)img_wint(size.find(width).text)img_hint(size.find(height).text)yolo_lines[]forobjinroot.findall(object):cls_nameobj.find(name).textifcls_namenotinclass_mapping:continuecls_idclass_mapping[cls_name]bboxobj.find(bndbox)xminfloat(bbox.find(xmin).text)yminfloat(bbox.find(ymin).text)xmaxfloat(bbox.find(xmax).text)ymaxfloat(bbox.find(ymax).text)# Normalize coordinatesx_center(xminxmax)/2.0/img_w y_center(yminymax)/2.0/img_h width(xmax-xmin)/img_w height(ymax-ymin)/img_h yolo_lines.append(f{cls_id}{x_center:.6f}{y_center:.6f}{width:.6f}{height:.6f})# Save to txt filefilenameos.path.splitext(os.path.basename(xml_file))[0]withopen(os.path.join(output_dir,f{filename}.txt),w)asf:f.write(\n.join(yolo_lines))# Example usagexml_dirpath/to/xmloutput_dirpath/to/yolo_labelsclass_mapping{exposed_reinforcement:0,rust_stain:1,Crack:2,Spalling:3,Efflorescence:4,delamination:5}os.makedirs(output_dir,exist_okTrue)forxml_fileinos.listdir(xml_dir):ifxml_file.endswith(.xml):convert_annotation(os.path.join(xml_dir,xml_file),output_dir,class_mapping)2. 数据集预处理将数据集划分为训练集和验证集例如 8:2并创建train.txt和val.txt文件列出图像路径。importosimportrandom image_dirpath/to/imagesoutput_dirpath/to/splitimages[fforfinos.listdir(image_dir)iff.endswith(.jpg)]random.shuffle(images)split_idxint(len(images)*0.8)train_imagesimages[:split_idx]val_imagesimages[split_idx:]withopen(os.path.join(output_dir,train.txt),w)asf:f.write(\n.join([os.path.join(image_dir,img)forimgintrain_images]))withopen(os.path.join(output_dir,val.txt),w)asf:f.write(\n.join([os.path.join(image_dir,img)forimginval_images]))3. 安装依赖安装 YOLOv8 和其他必要的库pipinstallultralytics pipinstallopencv-python pipinstallPyQt54. 配置 YOLOv8创建一个配置文件dataset.yaml定义数据集路径和类别train:path/to/train.txtval:path/to/val.txtnc:6# number of classesnames:[exposed_reinforcement,rust_stain,Crack,Spalling,Efflorescence,delamination]# class names5. 训练模型使用 YOLOv8 进行训练fromultralyticsimportYOLO# Load a pretrained modelmodelYOLO(yolov8n.pt)# You can choose other models like yolov8s, yolov8m, etc.# Train the modelmodel.train(datapath/to/dataset.yaml,epochs50,imgsz640,batch16)6. 评估模型在验证集上评估模型性能metricsmodel.val()print(metrics)7. 构建 GUI 应用程序使用 PyQt5 构建一个简单的 GUI 应用程序读取图像、运行模型并显示结果。importsysimportcv2fromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QLabel,QPushButton,QFileDialog,QVBoxLayout,QWidgetfromPyQt5.QtGuiimportQImage,QPixmapfromultralyticsimportYOLOclassConcreteDefectDetectionApp(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.initUI()self.modelYOLO(path/to/best.pt)# Load your trained modeldefinitUI(self):self.setWindowTitle(Concrete Defect Detection)self.labelQLabel(self)self.label.setText(Select an image to detect defects.)self.label.setScaledContents(True)self.btn_loadQPushButton(Load Image,self)self.btn_load.clicked.connect(self.load_image)layoutQVBoxLayout()layout.addWidget(self.label)layout.addWidget(self.btn_load)containerQWidget()container.setLayout(layout)self.setCentralWidget(container)defload_image(self):optionsQFileDialog.Options()file_path,_QFileDialog.getOpenFileName(self,Select Image,,Images (*.png *.jpg *.jpeg),optionsoptions)iffile_path:self.detect_defects(file_path)defdetect_defects(self,image_path):imgcv2.imread(image_path)resultsself.model(img)forresultinresults:boxesresult.boxes.cpu().numpy()forboxinboxes:x1,y1,x2,y2map(int,box.xyxy[0])cls_idint(box.cls[0])labelself.model.names[cls_id]cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)cv2.putText(img,label,(x1,y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.9,(0,255,0),2)# Convert to QImage and displayheight,width,channelimg.shape bytes_per_line3*width q_imgQImage(img.data,width,height,bytes_per_line,QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))self.label.adjustSize()if__name____main__:appQApplication(sys.argv)windowConcreteDefectDetectionApp()window.show()sys.exit(app.exec_())8. 运行应用程序运行上述脚本加载图像并查看检测结果。python gui_app.py以上是从数据集准备到构建 GUI 应用程序的完整流程。仅供参考。