基于YOLOv8深度学习的100种中药材识别系统

最新推荐文章于 2025-03-28 00:33:33 发布
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分类专栏： YOLO目标检测全栈实战：从v5到v11的百项项目精解 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 ui 目标检测
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版权

引言

中药材作为中华民族的重要文化瑰宝，其种类繁多，外观复杂，识别难度较高。传统的中药材识别依赖于专家经验，效率较低且主观性强。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的中药材自动识别成为可能。本文采用YOLOv8（You Only Look Once 第8版）作为核心模型，构建一个100种中药材识别系统，并通过UI界面实现用户友好的交互。

目录

引言

系统功能概述

系统架构设计

数据准备

数据来源

数据标注

数据集目录结构

数据配置文件

模型训练

环境配置

训练代码

模型导出

实时中药材检测

实时检测代码

UI界面开发

UI界面代码

总结

系统功能概述

本系统旨在：

  1. 利用深度学习技术实现对100种中药材的高效识别。
  2. 提供实时的图片/视频流中药材识别功能。
  3. 搭建一个基于Tkinter的用户友好界面，实现识别结果的动态展示。

系统架构设计

  1. 数据集准备：
    • 收集包含100种中药材的高质量图像数据。
    • 按YOLO格式标注图像数据。
  2. 模型训练：
    • 基于
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基于深度学习的100种中药材识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集
m0_52343631的博客
12-04 764
中药材种类繁多，外观差异显著，因此对计算机视觉提出了较高的要求。中药材识别任务不仅要求模型能够正确分类药材种类，还要在复杂的背景下保持高准确率。中药材种类多样：中药材的外观差异很大，有些药材形态相似，容易造成误判。复杂背景：中药材图像往往会受到拍摄环境、光照、角度等因素的影响，导致图像质量不稳定。细粒度分类：有些中药材之间非常相似，需要精细的分类和识别能力。本文详细介绍了如何基于YOLOv8构建一个中药材识别系统。
基于深度学习的100种中药材识别系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集
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12-07 676
中药材的自动识别：通过摄像头或视频输入，实时检测视频流中的中药材。准确的分类与定位：不仅识别中药材的种类，还要通过框选突出显示中药材的位置。用户友好的界面：提供一个图形化用户界面（GUI），使得用户能够方便地使用系统，查看识别结果。高效性与准确性：通过YOLOv10模型，确保系统在实时性和识别准确性之间达到一个良好的平衡。在实际使用过程中，系统的响应速度和识别准确性非常重要。因此，我们需要对整个系统进行测试和优化。优化YOLOv10模型：提高检测精度，特别是在复杂背景和小物体的情况下。UI优化。
全文检索技术_中药图片拍照识别系统，爬虫、深度学习技术android app 源码分享...
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12-16 372
说明当前项目是中药识别APP的后端工程，提供纯数据接口；移动端请移步中药图片拍照识别系统-移动APP端。项目介绍本项目包含五个模块：admin：服务器端medicine-collection：爬虫工程，用于爬取中药数据image-cnn-model：卷积神经网络工程util：抽离的项目公用工具类datasets：数据集项目预览项目运行展示技术详情admin服务器端工程Maven构建SpringBo...
Python, Go 语言开发中草药识别与应用APP
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03-28 600
conflicts = append(conflicts, fmt.Sprintf("%s与%s存在配伍禁忌", h1.Name, h2.Name))2. **服务通信**：gRPC-Web + Protocol Buffers。D --> G[(Elasticsearch 搜索引擎)]A[移动端/Web端] --> B(Go API网关)| 核心识别 | 3-4周 | 实现95%+准确率识别模型 |D --> F[(PostgreSQL 数据库)]A[客户端] --> B[API Gateway]
基于卷积神经网络的水果成熟度识别，resnet50，vgg16模型（pytorch框架，python代码）
蓝博AI的博客
12-10 4315
基于卷积神经网络的水果成熟度识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标图表等。系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python + pyqt5，前端界面：python + flask。
基于YOLOv5实现中药饮片识别(含源码)【目标检测项目】
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05-11 6419
一. 项目背景 中医药文化是中华民族传统文化的瑰宝之一，历史源远流长。中药饮片是中药材在中医药理论指导下，结合药材自身性质及调剂、制剂要求，按照特定炮制方法加工而成，是中医临床开方施治的基础。但中药种类繁多，单凭肉眼难以长时间高效准确地对其识别与分类。 近年来，深度学习技术在图像识别领域取得较大进展，其特征学习方法和深层结构可自动学习图像高层语义信息，拟合复杂模型的能力增强。结合YOLOv5，我们可以实现中药饮片实时目标检测。 二. 项目环境配置 工具 版本 操作系统 Windows 10
【实战精选】100种中草药图像分类系统：MySQL和Densenet的改进YOLOv5
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基于vue+neo4j 的中药方剂推荐+知识图谱可视化系统
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中药大数据2025毕业设计泄露了！
基于深度学习的100种中药材识别系统：YOLOv5与UI界面设计
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11-27 811
数据集收集：收集100种常见的中药材图像数据，作为训练YOLOv5模型的基础。YOLOv5目标检测模型：使用YOLOv5模型来训练和识别中药材的种类。用户界面：设计一个简单的UI界面，允许用户上传图片或视频，实时识别中药材并显示结果。中药材识别需要大量的标注数据集。对于本项目，我们选取了100种常见的中药材，包括人参、枸杞、黄芪、党参等。这些药材图片来源于公开数据集、网上资源及一些个人采集。数据集需要经过标注和预处理，以便进行目标检测训练。
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本研究院针对这一需求，基于yolov9深度学习模型，成功开发了一套完整的中药材分类识别Python程序，其包含了摄像头实时识别、选择图像识别等多种模式，充分满足了从研究到实际应用的多重需求。 yolov9模型，作为YOLO...
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本案例中我们使用VGG网络进行中草药识别，首先我们来了解一下VGG模型。VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman发表在ICLR 2015会议上的论文《Very Deep Convolutional Networks For Large-scale Image Recognition》提出，其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。
基于深度学习Mobilenetv3网络实现中医药材识别分类源码+中药材数据集+模型+操作说明.zip
06-30
基于深度学习Mobilenetv3网络实现中医药材识别分类源码+中药材数据集+模型+操作说明.zip 1、配置环境： pip install -r requirements.txt 2、配置好环境后，训练模型 pycharm导入整个项目，导入配置好的环境 在TCM_data文件夹下，修改Build_all_classes_path_to_txt.py中训练集路径，然后运行(注意：修改train和val，执行两次，分别得到train.txt和val.txt) 3、修改配置文件config.py 配置自己的参数、比如迭代次数、学习率、损失函数、训练数据路径等 4、运行train.py开始训练模型。 5、训练完会再checkpoints文件夹下生成pth模型文件，即为训练好的模型。 6、修改predict.py中测试图片路径、模型路径，然后运行即可，识别分类结果会自动弹出！ 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、matlab、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、
中草药分类数据集9983张100类别.7z
03-17
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：9983 分类类别数：100 更多信息参考：blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/136389635
中草药分类数据集9983张100类别
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anxixiang 图片数：99 baibiandou 图片数：99 baifan 图片数：99 bailian 图片数：99 baimaogen 图片数：99 baiqian 图片数：99 baishao 图片数：99 baizhi 图片数：99 baiziren 图片数：99 beishashen 图片数：99 bibo 图片数：99 bichengqie 图片数：99 biejia 图片数：99 binglang 图片数：99 cangzhu 图片数：99 caodoukou 图片数：99 chenxiang 图片数：99 chuanlianzi 图片数：99 chuanmuxiang 图片数：99 chuanniuxi 图片数：99 dafupi 图片数：99 dandouchi 图片数：99 daoya 图片数：99 dilong 图片数：105 dongchongxiacao 图片数：103 fangfeng 图片数：99 fanxieye 图片数：99 fengfang 图片数：101 gancao 图片数：99 ganjiang 图片数：103 gansong 图片数：
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中医药是中国传统医学的重要组成部分，拥有数千年的历史和丰富的理论体系。随着全球对健康和自然疗法日益关注，中医药的独特价值和优势逐渐被世界各地的人们所认可。然而，中医药的现代化和国际化进程面临着诸多挑战，如科学性验证、标准化建设、信息整合等问题。这样的系统不仅有助于传承和发展中医药文化，还能提高中医药服务的效率和质量，推动中医药的国际化发展。用户发送请求：用户通过浏览器或其他客户端向系统发送请求，请求访问特定的页面或执行特定的操作。后端程序接收到请求后，根据请求的类型和参数进行相应的处理。
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深度学习在植物和中草药分类识别项目中发挥着重要作用，而Pytorch作为一个流行的开源神经网络框架，为这样的项目提供了强大的工具和支持。以下是一个基于Pytorch的植物中草药分类识别项目的简介：一、项目背景和目标随着中医药在全球范围内的逐渐认可和接受，对中草药的需求和认识也在不断提高。然而，由于中草药种类繁多、形态各异，传统的分类识别方法往往存在效率低下、准确率不高等问题。因此，利用深度学习技术进行中草药的自动分类识别具有重要的实际应用价值。
基于yolov8、yolov5的100种中药材检测识别系统（含UI界面、训练好的模型、Python代码、数据集）
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx用SegNet进行室内语义分割。依赖NumPyTensorflowKerasOpen...
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