基于深度学习的苹果叶片病害检测系统 —— YOLOv8 + UI界面 + 数据集

1. 引言

随着农业现代化的发展，精准农业技术已经成为提升农业生产力和减少农药使用的重要手段之一。在这一过程中，计算机视觉和深度学习技术发挥了重要作用，尤其在病虫害检测方面。苹果叶片病害是影响苹果生产的重要因素，及时检测和准确诊断病害种类对于农业管理至关重要。传统的苹果叶片病害检测方法通常依赖人工巡查，这不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。

为了解决这一问题，本博客将介绍如何构建一个基于深度学习的苹果叶片病害检测系统。通过使用YOLOv8深度学习模型进行图像识别，并结合PyQt5框架开发一个用户友好的UI界面，我们可以实现苹果叶片病害的自动检测。本博客将详细介绍系统的整体架构，包括数据集准备、模型训练、UI设计及完整的代码实现。

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目录

1. 引言

2. 项目概述

2.1 项目目标

2.2 技术栈

3. 数据集准备

3.1 数据集的选择与构建

数据集构建流程：

3.2 数据集格式与标注

3.3 数据增强

4. YOLOv8模型训练

4.1 环境配置

4.2 数据集配置

4.3 模型训练

5. UI界面设计与实现

5.1 UI设计目标

5.2 PyQt5实现代码

5.3 功能说明

6. 总结与展望

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2. 项目概述

2.1 项目目标

本项目的目标是通过深度学习技术自动检测苹果叶片上的病害，并判断其类型。该系统的主要功能包括：

1. 病害检测：通过摄像头或上传图像，自动检测苹果叶片上的病害类型。
2. 实时视