YOLOv8“炼丹“之扑克牌识别

已于 2023-08-12 17:13:59 修改
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分类专栏： Frida高级 文章标签： YOLO 图像处理 pytorch 目标检测 机器学习 深度学习 cnn
于 2023-08-12 10:12:41 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/helloworlddm/article/details/132244444
版权
本文介绍了使用Ultralytics YOLOv8框架进行扑克牌识别的实践过程，包括数据集的准备、YOLOv8的安装、模型训练及预测。作者在RTX 3090 GPU上进行训练，并分享了数据集转换和训练配置文件的细节。最终展示了模型的预测结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近沉迷炼丹， 效果图：
在这里插入图片描述

扑克牌识别

框架Ultralytics YOLOv8

来自GitHub的介绍：

Ultralytics YOLOv8 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) model that builds upon the success of previous YOLO versions and introduces new features and improvements to further boost pe

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扑克牌识别的目标是准确地检测图像中的扑克牌，并识别每一张牌的数字和花色。传统的方法往往依赖于模板匹配或者颜色特征提取，但这些方法在复杂背景下表现不佳。深度学习方法，特别是基于目标检测的YOLO模型，能够在各种环境下准确识别扑克牌。我们将利用YOLOv8进行训练和检测，开发一个实时的扑克牌识别软件。本文介绍了如何利用YOLOv8模型和PyQt5开发一个基于深度学习的扑克牌识别软件。我们详细讲解了数据集准备、YOLOv8模型训练、UI界面设计及系统集成的各个步骤。
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本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的扑克牌识别软件，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行扑克牌识别，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
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扑克牌相信大家都是非常熟悉的东西了，或多或少都会去玩一玩，尤其是逢年过节聚在一起的时候，打牌就是一种最朴实无华的乐趣，我们识别出来一张牌是红桃A还是梅花Q都是人眼的功劳，那么对于机器来说想要识别出来不仅仅是扑克牌的数字而且还要识别出来红桃、方砖、梅花等等的信息是否是可行的呢？今天就来实践验证一下，首先看效果：这是在网上找到的一个公开的数据集，我是觉得很有意思啊，所以就趁着有闲置的硬件算力资源和，抽了点时间来做了模型的训练，本质上来讲，抛开复杂繁琐的调参过程的话，开发目标检测模型工作量可能最大的地方就在于数据
YOLOv8原理深度解读,超级详细【未完待续】
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本文对YOLOv8里面每个部分的每个组件都进行了详细解释，如Backbone, Neck, Head。本文同时也介绍了YOLOv8的损失函数的设计以及样本匹配的方法。
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