基于深度学习YOLOv8的血细胞智能检测与计数系统（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）

引言

血细胞的检测与计数是医学诊断中至关重要的一步。传统的血液分析方法依赖人工显微镜观察，既耗时又容易受到人为因素的影响。近年来，深度学习技术，特别是基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，在医学影像分析中表现出了极高的精度与效率。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，在速度和精度上都有显著的提升，广泛应用于目标检测任务。

本文将介绍如何基于YOLOv8构建一个血细胞智能检测与计数系统。我们将详细讲解如何准备训练数据集、设计并训练YOLOv8模型、评估模型的性能，并为用户开发一个图形界面（GUI）用于实际应用。通过这一系统，我们可以自动检测血液图像中的血细胞，并精确计数不同类型的细胞，为医学工作者提供高效的辅助工具。

1. 数据集准备与预处理

1.1 参考数据集

为了训练一个血细胞检测模型，首先需要一个合适的血细胞图像数据集。以下是一些常用的数据集来源：

1. Blood Cell Dataset（血细胞数据集）: 这是一个公开的数据集，包含了大量带有标注的血细胞图像，涵盖了各种类型的细胞（如红细胞、白细胞、血小板等）。该数据集可以直接用于训练和测试血细胞检测模型。

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