基于深度学习的小麦病害识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集

1. 引言

农业是人类生存和发展的基础，而作物病害的防治一直是农业领域中的一项重大挑战。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的作物病害识别系统逐渐成为农田管理和作物健康监测的重要工具。本文将介绍如何利用YOLOv8深度学习模型，结合图形用户界面（UI），构建一个小麦病害识别系统。该系统能够识别不同的小麦病害，并通过友好的UI界面展示结果，帮助农民实时监测小麦健康状况。

目录

1. 引言

2. 系统概述

3. 数据集准备

3.1 数据集概述

3.2 数据标注

3.3 数据集划分

4. YOLOv8模型训练

4.1 安装依赖

4.2 配置数据集

4.3 模型训练

4.4 模型评估

5. 实时检测与推理

5.1 捕捉视频流

5.2 检测结果展示

6. UI界面设计

6.1 功能说明

7. 总结

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2. 系统概述

本系统的核心功能是通过图像识别技术，自动检测小麦叶片是否患有病害。系统的主要流程包括：

1. 数据集准备：收集并标注小麦病害图像数据。
2. YOLOv8模型训练：使用YOLOv8模型进行病害识别训练。
3. 实时检测与推理：通过摄像头或上传图片进行小麦病害检测。
4. UI界面设计：通过Tkinter设计UI，提升用户体验。

系统的设计目标是实现小麦病害的自动识别，提供实时监测能力，辅助农业生产中的病害防治工作。