【深度学习】数竹签演示软件系统

最新推荐文章于 2025-06-14 22:44:09 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oBoLuoChuiXue12/article/details/139591511
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往期文章列表：
【YOLO深度学习系列】图像分类、物体检测、实例分割、物体追踪、姿态估计、定向边框检测演示系统【含源码】
【深度学习】物体检测/实例分割/物体追踪/姿态估计/定向边框/图像分类检测演示系统【含源码】
【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示
【深度学习】行人跌倒行为检测软件系统
【深度学习】火灾检测软件系统
【深度学习】吸烟行为检测软件系统

软件功能演示

摘要：本文主要使用YOLOV8深度学习框架自训练了一个“数竹签检测模型”，基于此模型使用PYQT5实现了一款界面软件用于功能演示。让您可以更好的了解和学习，该软件支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，使用目标检测的方式可以对竹签/筷子/钢管等目标进行监测和计数，应用场景还是比较丰富的。本系统所涉及的训练数据及软件源码已打包上传。
文中源码文件【获取方式】：关注公众号：利哥AI实例探险， 给公众号发送 “数竹签” 获取下载方式 给公众号发送 “数竹签数据集”
获取数据集下载方式，由于本人能力有限，难免有疏漏之处。

数竹签

图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，即可得到检测结果。
在这里插入图片描述

视频检测演示

点击视频图标，选择需要检测的视频，即可得到检测结果。
在这里插入图片描述

摄像头功能

系统还提供了摄像头实时监测功能，可自行尝试

模型训练

整体可参考：【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示
以下是简单说明：
关于YOLOV8的数据标注及模型训练更详细的内容，可关注我的另一篇专门记录这部分的文章。

数据集准备及标注

目标检测的数据标注，可以用LabelImg，建议直接下载其可执行程序，而不是通过pip安装使用。
准备了 “数竹签数据集”，用作训练演示。把准备的数据集分为训练和验证两个数据集，一共包含 210 张图片，部分图片如下所示，这些数据集来源于网上：
在这里插入图片描述

模型训练

可参考：【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示

  1. 新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别，yolov8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证，data.yaml的具体内容如下，路径和names改成具体的即可：
    在这里插入图片描述

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接填写绝对路径
2. 数据准备完成后，通过调用train.py文件进行训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小（根据内存大小调整即可，最小为1），代码如下所示：
[图片]

  1. 用到基础模型yolov8n.pt，所涉及的文件已打包上传，可关注【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示进行获取，运行 python train.py进行训练，如果想后台运行，可以使用 nohup python train.py & 命令，训练过程如下所示：
    [图片]

训练结果保存在 /runs/train 系列文件夹中，训练完的最终文件目录结构如下：
[图片]

训练结果评估

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取，下载方式放在文章开头部分。
通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况，yolov8训练时主要包含三个方面的损失：定位损失、分类损失和动态特征损失，训练结束后，在runs/目录下找到训练过程及结果文件：
[图片]

  • 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差GloU，越小定位越准确
  • 分类损失cls_loss：计算锚框与对应标定分类是否正确，越小分类越准确
  • 动态特征损失dfl_loss：一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数，通过计算动态特征损失，可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
    本文训练结果如下：
    [图片]

PR曲线体现精确率和召回率的关系，mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示iou为正负样本的阈值，mAP@0.5表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5。
[图片]

检测结果识别

模型训练完成后，可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights/bset.pt，可以使用该文件进行推理检测。
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原文地址：【深度学习】数竹签演示软件系统

使用yolov5目标检测目标点数的数据集（基于竹签）
high_np的博客
10-27 661
为了完成某项工作，本人自学人工智能不久，看到有用手机拍照自动检测数量的程序，感觉挺不错的，就自己开始研究，在这里分享一下经验总结和心得。（因为是事后挺长时间写的中间遇到的一些细节坑忘的差不多了）
【深度学习】深度学习模型的加密及解密方案及源码
利哥AI实例探险
09-18 2659
本文主要根据自己遇到的情况，例如：对于yolo或paddle训练的模型文件，对外使用，不想要别人拿到我的模型文件随意乱用，此时就涉及到对模型文件进行加密与解密 深度学习模型的加密保护非常重要，尤其在商业应用场景下。常见的模型加密方法包括模型文件加密、加密硬件加密、授权管理和自定义解密机制。下面介绍几种常用方法及其原理。
竹签数据集，已标注（xml格式），内含有210张图片
11-26
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yolov8实现数竹签模型，实现自动数竹签（超详细）
xp1683464115的博客
07-07 2224
yolov8训练数竹签模型
吃串串，数签签，这个 AI 神器一秒搞定
Paper weekly
09-23 1883
Make AI everywhere 不只是工程师的一句口号，如今，AI不光已经在金融、医疗、工业等行业取得了令人惊叹的表现，它还深入到了日常生活的方方面面。国庆去哪旅游还没定下来，打开电...
使用百度EasyDL实现钢筋计数
PaddlePaddle
09-05 748
EasyDL网址：https://ai.baidu.com/easydl/Step4：点击【查看与标注】可以看到数据集已做标注。Step5:接下来直接训练，点击训练模型，添加数据集。step12：发布完成，体验H5。step16：创建完毕，回到刚刚的页面体验H5。Step1:进入EasyDL主页，点击立即使用。step3：点击我的模型-创建模型并填写信息。Step2 ：点击物体检测。step17：填写H5信息。step18：生成二维码。step15：填写信息。step14：创建应用。step9：训练完成。
【深度学习】菜品目标检测软件系统
利哥AI实例探险
06-25 2013
摘要：本文主要使用YOLOV8深度学习框架自训练了一个“菜品目标检测模型”，基于此模型使用PYQT5实现了一款界面软件用于功能演示。让您可以更好的了解和学习，该软件支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，本系统所涉及的训练数据及软件源码已打包上传。后续计划：会训练特征模型进行自定义特征注册和比对。
【深度学习】深度学习框架有哪些及其优劣势介绍
利哥AI实例探险
09-27 1380
在深度学习的开发中，有许多流行的深度学习框架可供使用。本文主要介绍其中一些常见的深度学习框架以及其优劣势。
AI项目二十四：yolov10竹签模型，自动数竹签
08-18 708
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。原本是为部署RK3568而先熟悉yolov10流程的，采用自己的数据集，网上很多，检测竹签，并计数。
[python]使用pyqt5搭建yolov8 竹签计数一次性筷子计数系统
FL1623863129的博客
01-07 2535
此外，与基于Transformer的目标检测算法（如DETR和Sparse Transformer）相比，Yolov8具有更快的速度和更高的准确性。与传统的目标检测方法不同，YOLO将目标检测视为一个回归问题，将图像划分为网格，每个网格预测固定数量的边界框，并识别其中存在的物体。锚框设计：Yolov8采用了强大的锚框设计，根据不同的场景和任务需求，设计了多种不同大小的锚框。这些锚框能够帮助模型更好地预测物体的边界框位置。强大的锚框设计：Yolov8采用了强大的锚框设计，提高了预测边界框的准确性。
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06-12 1084
本文针对ResNet18模型提出了一种全局残差块剪枝方法，重点裁剪了layer1至layer4中的所有残差块，同时保留第一层卷积conv1以维护基础特征提取能力。文章详细阐述了剪枝策略设计原理与代码实现，通过L1范数对残差块内的卷积层进行通道剪枝，并同步调整批归一化层参数。实验结果显示，该方法在保证模型精度的同时显著减少了参数量，为深度学习模型压缩提供了有效的实践方案。（150字）
opencv竹签计数
03-12
<think>好的，用户想用OpenCV实现竹签计数。首先我需要回顾一下OpenCV中常用的物体计数方法，比如Blob检测、轮廓分析、霍夫变换等。根据之前的引用[1]，Blob Detection和轮廓分析被用于钢管计数，但结合深度学习效果更好。不过用户可能希望先用传统方法尝试。 首先，竹签的形状通常是细长的，可能排列比较密集。传统图像处理步骤一般是预处理、分割、检测。预处理可能需要灰度化、二值化、去噪。然后通过边缘检测或阈值处理来分割竹签。 考虑到竹签的细长形状，可能需要使用边缘检测，比如Canny，然后找轮廓或者用霍夫直线变换来检测每根竹签。不过如果竹签排列密集，可能会有粘连，这时候轮廓分析可能会合并多个竹签，导致计数不准。这时候可能需要形态学操作来分离物体，比如腐蚀膨胀。 另外，引用[1]中提到结合深度学习更好，但用户可能暂时不想用深度学习，所以需要尽量优化传统方法。可能需要测试不同的预处理参数，比如高斯模糊的核大小、阈值处理的参数，或者形态学操作的迭代次数。 示例代码方面，可能需要读取图像，转灰度，高斯模糊，Canny边缘检测，然后找轮廓，或者使用二值化后的图像进行轮廓分析。计数轮廓的数量，但要注意处理重叠的情况。或者使用HoughLinesP检测直线，统计直线数量作为竹签数量。 需要注意的是，如果竹签的末端比较圆，可能Blob检测会更有效，比如通过面积、圆度等参数过滤。或者如果竹签在图像中呈现为圆形截面，可能需要霍夫圆检测，但引用[1]提到Hough Circle用于钢管检测，钢管截面是圆形，但竹签可能截面较小，或者形状不同。 因此，可能的步骤是： 1. 图像预处理：转灰度，高斯模糊，二值化。 2. 形态学操作：开运算去除噪点，闭运算连接断裂部分。 3. 边缘检测或阈值处理得到二值图像。 4. 使用轮廓分析，找到所有轮廓，排除过小或过大的区域。 5. 统计轮廓数量作为竹签数目。 但实际中可能需要调整参数，比如二值化的阈值、形态学操作的核大小等。如果效果不好，可能需要尝试其他方法，比如霍夫直线检测，或者结合Blob检测的参数设置。 此外，引用[2]提到的run函数可能涉及深度学习模型，但用户目前可能不需要。不过可以提到如果传统方法效果不佳，可以考虑结合深度学习模型进行目标检测，比如YOLO等。 现在需要编写示例代码，可能使用轮廓分析的方法。需要注意可能遇到的问题，比如光照不均导致二值化效果差，或者竹签颜色与背景相近，这时可能需要调整颜色空间，比如使用HSV通道分离。 总之，步骤大致是预处理→分割→检测→计数。需要测试不同参数，并提供示例代码，并说明可能的优化方向。</think>以下是使用OpenCV实现竹签计数的基本方法和示例代码，主要基于轮廓分析技术： ### 一、实现步骤 1. **图像预处理** - 灰度化：将图像转换为单通道灰度图 - 高斯模糊：使用$5 \times 5$高斯核降噪 - 自适应阈值：处理光照不均问题$$ T(x,y) = \mu(x,y) - C $$ 其中$\mu$是局部均值，$C$为常数[^1] 2. **形态学操作** - 开运算：消除细小噪点 - 闭运算：填充孔洞，连接断裂区域 3. **目标检测** - Canny边缘检测：$$ \text{梯度幅值} = \sqrt{(G_x^2 + G_y^2)} $$ - 轮廓查找：使用层次轮廓分析 4. **过滤与计数** - 面积过滤：排除过小/过大区域 - 长宽比过滤：保留细长形状特征 ### 二、示例代码 ```python import cv2 import numpy as np def count_bamboo_sticks(img_path): # 读取图像 img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 预处理 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3)) opened = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) closed = cv2.morphologyEx(opened, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3) # 轮廓检测 contours, _ = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 过滤条件 min_area = 50 max_area = 500 valid_contours = [] for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if min_area < area < max_area: x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = w/h if w > h else h/w if aspect_ratio > 3: # 细长特征 valid_contours.append(cnt) # 绘制结果 result = cv2.drawContours(img, valid_contours, -1, (0,255,0), 2) count = len(valid_contours) cv2.putText(result, f"Count: {count}", (10,30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0,0,255), 2) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) return count # 使用示例 count = count_bamboo_sticks("bamboo.jpg") print(f"检测到竹签数量：{count}") ``` ### 三、优化建议 1. **光照补偿**：使用CLAHE算法增强对比度 2. **颜色空间转换**：尝试HSV空间分离竹签颜色 3. **深度学习融合**：当传统方法失效时，可结合YOLO等目标检测模型[^2] 4. **三维重构**：对于堆叠场景，可尝试多视角成像
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