水位计分割-自动识别精确的水位区域

松林场地数据审查与基于Ultralytics的分割研究

本项目聚焦于松林场地数据的审查，并利用Ultralytics的YOLO和SAM2模型构建分割模型。核心目标是对水位图像中的水位计进行分割：首先通过矩形框进行初始标注，再应用分割技术自动识别精确的水位区域，为后续分析提供预处理支持。

项目流程

图像收集

• 现有可用图像共7,196张，初期实验选用前1,000张图像。
• 图像URL信息存储在Excel文件中，项目包含自动下载图像的脚本。

标注创建

• 生成矩形框标注以定位每张图像中的水位计。
• 标注脚本采用基础计算机视觉技术生成矩形框建议，后续可进一步优化。

分割模型训练

• 利用标注后的图像，基于Ultralytics工具（YOLO11 + SAM2）训练分割模型。
• 应用训练好的分割模型，验证其自动分割水位区域的效果。
  

对比与预处理

• 将实验结果与先前研究（在Roboflow中标注的200张图像）进行对比。
• 分割输出结果将作为下游任务的预处理数据。

目录结构

├── download_images.py        # 从Excel的URL中下载图像  
├── create_annotations.py     # 生成水位计的矩形框标注  
├── requirements.txt          # Python依赖库清单  
├── README.md                 # 项目文档说明  
├── images/  
│   └── raw/                  # 下载后的原始图像  
├── annotations/  
│   ├── yolo/  
│   │   ├── train/            # YOLO训练集标注  
│   │   └── val/              # YOLO验证集标注  
│   ├── metadata.json         # 标注元数据  
│   └── dataset.yaml          # YOLO数据集配置文件  
└── ...  

使用说明

1. 安装依赖库

   pip install -r requirements.txt  
   

2. 下载图像
   将含图像URL的Excel文件放入项目根目录，运行以下命令：

   python download_images.py  
   

3. 创建标注

   python create_annotations.py  
   

4. 训练分割模型（Ultralytics YOLO + SAM2）
   使用生成的annotations/dataset.yaml作为数据集配置文件。
   示例代码（替换为实际YOLO11 + SAM2命令）：

   from ultralytics import YOLO  
   model = YOLO('yolov8n-seg.pt')  # 若YOLO11+SAM2可用，替换为此模型  
   model.train(data='annotations/dataset.yaml', epochs=50, imgsz=640)  
   

5. 应用分割与评估
   使用训练好的模型进行预测，并可视化分割结果。

注意事项

• 已有200张图像在Roboflow中完成标注，用于结果对比。
• 初始基于矩形框的方法仅作为预处理步骤，后续可进一步优化。
• 本项目旨在通过Ultralytics最新模型进行实验与基准测试。

参考资料

• Ultralytics YOLO文档
• SAM2模型说明
• Roboflow平台