【完整源码+数据集+部署教程】啤酒瓶检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]

一、背景意义

随着计算机视觉技术的迅猛发展，物体检测领域的应用逐渐扩展到各个行业，尤其是在自动化和智能化的背景下，啤酒瓶的检测系统成为了一个重要的研究方向。啤酒作为全球消费量巨大的饮品，其生产、包装和分销环节对效率和准确性的要求不断提高。因此，基于先进的深度学习技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型的物体检测系统的研究，显得尤为重要。

YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，凭借其高效的实时检测能力和优秀的精度，已被广泛应用于各类物体检测任务。然而，现有的YOLOv8模型在特定领域，如啤酒瓶的检测中，仍存在一定的局限性。啤酒瓶的种类繁多、外观形态各异，且在不同的环境下可能会出现遮挡、光照变化等问题，这些都对模型的检测性能提出了更高的要求。因此，改进YOLOv8以适应啤酒瓶检测的需求，具有重要的研究价值和实际意义。

本研究基于一个包含4465张图像和202个类别的啤酒分类数据集，旨在通过对YOLOv8模型的改进，提升其在啤酒瓶检测任务中的准确性和鲁棒性。该数据集涵盖了多种品牌和类型的啤酒瓶，包括从知名品牌如Heineken、Budweiser到地方特色品牌的多样化样本。这种丰富的类别信息为模型的训练提供了良好的基础，使其能够学习到不同品牌和瓶型的特征，从而提高检测的准确性。

此外，啤酒瓶检测系统的实现不仅能够提升生产线的自动化水平，还能在零售、仓储等环节中发挥重要作用。例如，在啤酒的自动分拣和库存管理中，准确的瓶型识别可以有效减少人工成本，提高工作效率。同时，基于改进YOLOv8的检测系统还可以为消费者提供更好的购物体验，帮助他们快速找到所需的产品。

综上所述，基于改进YOLOv8的啤酒瓶检测系统的研究，不仅具有重要的理论意义，也具备广泛的应用前景。通过提升物体检测技术在特定领域的适应性和准确性，本研究将为智能制造和智能零售等领域的发展提供有力支持。同时，这一研究也为后续在其他饮品或食品检测领域的深度学习应用奠定了基础，具有较高的推广价值。

二、图片效果

三、数据集信息

本数据集名为“啤酒分类”，旨在为改进YOLOv8的啤酒瓶检测系统提供支持。该数据集包含了总计4465张图像，涵盖了202个不同的啤酒品牌和类型。这些图像经过精心挑选，确保能够代表市场上常见的啤酒瓶形态和标签设计，从而为模型的训练提供丰富的样本。

在这202个类别中，涵盖了从全球知名品牌到地方特色酿造的多样化啤酒。例如，数据集中包括了如“Budweiser Budvar”、“Heineken”、“Guinness Draught”等国际知名品牌，也包含了如“Grolsch Premium Lager”、“Pilsner Urquell”等具有地方特色的啤酒。这种多样性不仅使得模型能够识别常见的啤酒品牌，还能提高其对不太常见品牌的识别能力，增强模型的泛化能力。

每个类别的图像数量和质量均经过严格审核，以确保数据集的有效性和可靠性。数据集中不仅包含了不同品牌的啤酒瓶，还包括了不同包装形式（如罐装、瓶装、非酒精饮料等），这对于训练一个高效的检测系统至关重要。通过多样化的样本，模型能够学习到不同的视觉特征，从而在实际应用中更准确地识别和分类啤酒瓶。

数据集的图像来源广泛，涵盖了多种拍摄条件和背景，确保模型在各种环境下都能表现良好。这些图像不仅展示了啤酒瓶的正面视图，还包括了侧面和背面的标签信息，进一步丰富了模型的学习内容。通过这样的设计，模型在面对实际应用时，能够更好地适应不同的场景和拍摄角度。

此外，数据集遵循CC BY 4.0许可证，允许用户在遵循相应条款的情况下自由使用和修改数据。这种开放性使得研究人员和开发者能够在此基础上进行进一步的研究和应用开发，推动啤酒瓶检测技术的进步。

在实际应用中，改进后的YOLOv8模型将能够在零售环境、仓储管理以及啤酒生产线等场景中高效地进行啤酒瓶的自动检测和分类。这不仅能够提高工作效率，还能减少人为错误，提升整体运营的准确性和可靠性。通过这一数据集的支持，研究人员希望能够实现更高精度的啤酒瓶检测系统，为相关行业提供强有力的技术支持。

总之，本数据集的构建旨在为啤酒瓶检测领域提供一个全面、丰富的基础，助力于YOLOv8模型的改进与应用。随着数据集的不断完善和模型的优化，未来的啤酒瓶检测系统将更加智能化，能够更好地服务于各类需求。

四、核心代码

```python import torch import torch.nn as nn # 定义YOLO模型类 class YOLOv5(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(YOLOv5, self).__init__() self.num_classes = num_classes # 定义模型的主干网络（Backbone） self.backbone = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1), # 输入3通道图像，输出32通道特征图 nn.BatchNorm2d(32), # 批归一化 nn.ReLU(), # 激活函数 nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1), # 输出64通道特征图 nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), # 继续添加更多的卷积层... ) # 定义YOLO头部（Head），用于生成预测 self.head = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=1), # 将特征图的通道数转换为128 nn.ReLU(), nn.Conv2d(128, num_classes + 5, kernel_size=1) # 输出每个框的预测（x, y, w, h, 置信度, 类别） ) def forward(self, x): # 前向传播 x = self.backbone(x) # 通过主干网络提取特征 x = self.head(x) # 通过头部生成预测 return x # 创建YOLO模型实例 model = YOLOv5(num_classes=80) # 示例输入 input_tensor = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 模拟一个640x640的RGB图像 output = model(input_tensor) # 获取模型输出 print(output.shape) # 输出预测的形状

代码注释说明：

1. 导入必要的库：

   • torch和torch.nn是PyTorch库，用于构建和训练神经网络。

2. 定义YOLO模型类：

   • YOLOv5类继承自nn.Module，表示一个神经网络模型。

3. 初始化方法：

   • __init__方法中定义了模型的结构，包括主干网络和头部网络。
   • num_classes参数指定了目标检测中类别的数量（例如，80类COCO数据集）。

4. 主干网络（Backbone）：

   • 使用卷积层提取图像特征，结合批归一化和ReLU激活函数。

5. YOLO头部（Head）：

   • 负责生成最终的预测结果，包括每个检测框的坐标、置信度和类别。

6. 前向传播方法：

   • forward方法定义了数据如何通过网络流动，先通过主干网络提取特征，再通过头部生成预测。

7. 模型实例化和输入示例：

   • 创建模型实例并生成一个随机输入张量，模拟640x640的RGB图像，最后获取模型的输出。

以上是YOLO模型的核心部分和详细注释。请根据您的具体需求和代码内容进行调整。```
这个文件是Ultralytics YOLO项目的一部分，具体位于ultralytics/models/sam/modules/__init__.py。从文件名和路径来看，这个文件可能是一个模块的初始化文件，通常用于定义包的接口和导入相关的子模块。

文件的开头有一行注释，表明这是Ultralytics YOLO项目的一部分，并且使用的是AGPL-3.0许可证。这意味着该项目是开源的，用户可以自由使用、修改和分发代码，但在分发时需要遵循相应的许可证条款。

在Python中，__init__.py文件的主要作用是将包含它的目录标识为一个包，使得可以通过import语句导入该目录下的模块。虽然在这个文件中没有具体的代码实现，但它可能会包含一些导入语句，以便将其他模块或类暴露给外部使用。

总的来说，这个文件的主要功能是为Ultralytics YOLO的相关模块提供一个入口点，方便用户在使用时能够更容易地访问和管理相关的功能和类。

importsysimportsubprocessdefrun_script(script_path):""" 使用当前 Python 环境运行指定的脚本。 Args: script_path (str): 要运行的脚本路径 Returns: None """# 获取当前 Python 解释器的路径python_path=sys.executable# 构建运行命令command=f'"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"'# 执行命令result=subprocess.run(command,shell=True)ifresult.returncode!=0:print("脚本运行出错。")# 实例化并运行应用if__name__=="__main__":# 指定您的脚本路径script_path="web.py"# 这里直接指定脚本路径# 运行脚本run_script(script_path)

代码核心部分注释

1. 导入模块：

   • import sys：导入系统相关的模块，用于获取当前 Python 解释器的路径。
   • import subprocess：导入子进程模块，用于执行外部命令。

2. 定义run_script函数：

   • 该函数接受一个参数script_path，表示要运行的 Python 脚本的路径。
   • 函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径，然后构建一个命令字符串，该命令用于通过streamlit运行指定的脚本。

3. 执行命令：

   • 使用subprocess.run方法执行构建的命令，并通过shell=True允许在 shell 中执行。
   • 检查命令的返回码，如果不为 0，表示脚本运行出错，打印错误信息。

4. 主程序入口：

   • 使用if __name__ == "__main__":确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。
   • 指定要运行的脚本路径（这里直接写为"web.py"）。
   • 调用run_script函数来运行指定的脚本。```
     这个程序文件名为ui.py，其主要功能是通过当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本，具体是一个名为web.py的文件。程序的结构相对简单，主要包含了几个部分。

首先，程序导入了必要的模块，包括sys、os和subprocess。sys模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数，os模块提供了与操作系统交互的功能，而subprocess模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道，并获取它们的返回码。

接下来，程序定义了一个名为run_script的函数，该函数接受一个参数script_path，表示要运行的脚本的路径。在函数内部，首先获取当前 Python 解释器的路径，这通过sys.executable实现。然后，构建一个命令字符串，该命令使用streamlit来运行指定的脚本。具体的命令格式为"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"，其中python_path是当前 Python 解释器的路径，script_path是传入的脚本路径。

随后，程序使用subprocess.run方法来执行构建好的命令，并通过shell=True参数在 shell 中运行该命令。执行后，程序检查返回码，如果返回码不为 0，表示脚本运行出错，则打印出错信息。

最后，在文件的主程序部分（if __name__ == "__main__":），程序指定了要运行的脚本路径，这里使用了abs_path("web.py")来获取web.py的绝对路径。然后调用run_script函数来执行这个脚本。

整体来看，这个程序的主要目的是为了方便地通过当前的 Python 环境来运行一个 Streamlit 应用脚本，并处理可能出现的错误。

```python class BaseTensor(SimpleClass): """基础张量类，提供便捷的操作和设备管理方法。""" def __init__(self, data, orig_shape) -> None: """ 初始化 BaseTensor，包含数据和原始形状。 参数: data (torch.Tensor | np.ndarray): 预测结果，例如边界框、掩码和关键点。 orig_shape (tuple): 图像的原始形状。 """ assert isinstance(data, (torch.Tensor, np.ndarray)) # 确保数据是张量或数组 self.data = data # 存储数据 self.orig_shape = orig_shape # 存储原始形状 @property def shape(self): """返回数据张量的形状。""" return self.data.shape def cpu(self): """返回一个在CPU内存上的张量副本。""" return self if isinstance(self.data, np.ndarray) else self.__class__(self.data.cpu(), self.orig_shape) def numpy(self): """返回一个作为numpy数组的张量副本。""" return self if isinstance(self.data, np.ndarray) else self.__class__(self.data.numpy(), self.orig_shape) def cuda(self): """返回一个在GPU内存上的张量副本。""" return self.__class__(torch.as_tensor(self.data).cuda(), self.orig_shape) def to(self, *args, **kwargs): """返回一个具有指定设备和数据类型的张量副本。""" return self.__class__(torch.as_tensor(self.data).to(*args, **kwargs), self.orig_shape) def __len__(self): # 重写len(results) """返回数据张量的长度。""" return len(self.data) def __getitem__(self, idx): """返回指定索引的数据张量的BaseTensor对象。""" return self.__class__(self.data[idx], self.orig_shape) class Results(SimpleClass): """ 存储和操作推理结果的类。 参数: orig_img (numpy.ndarray): 原始图像作为numpy数组。 path (str): 图像文件的路径。 names (dict): 类名字典。 boxes (torch.tensor, optional): 每个检测的边界框坐标的2D张量。 masks (torch.tensor, optional): 检测掩码的3D张量，每个掩码是一个二进制图像。 probs (torch.tensor, optional): 每个类的概率的1D张量。 keypoints (List[List[float]], optional): 每个对象的检测关键点列表。 属性: orig_img (numpy.ndarray): 原始图像作为numpy数组。 orig_shape (tuple): 原始图像的形状。 boxes (Boxes, optional): 包含检测边界框的Boxes对象。 masks (Masks, optional): 包含检测掩码的Masks对象。 probs (Probs, optional): 包含分类任务每个类概率的Probs对象。 keypoints (Keypoints, optional): 包含每个对象检测关键点的Keypoints对象。 """ def __init__(self, orig_img, path, names, boxes=None, masks=None, probs=None, keypoints=None) -> None: """初始化Results类。""" self.orig_img = orig_img # 存储原始图像 self.orig_shape = orig_img.shape[:2] # 存储原始图像的形状 self.boxes = Boxes(boxes, self.orig_shape) if boxes is not None else None # 存储边界框 self.masks = Masks(masks, self.orig_shape) if masks is not None else None # 存储掩码 self.probs = Probs(probs) if probs is not None else None # 存储概率 self.keypoints = Keypoints(keypoints, self.orig_shape) if keypoints is not None else None # 存储关键点 self.names = names # 存储类名 self.path = path # 存储图像路径 def __getitem__(self, idx): """返回指定索引的Results对象。""" return self._apply("__getitem__", idx) def __len__(self): """返回Results对象中的检测数量。""" for k in ["boxes", "masks", "probs", "keypoints"]: v = getattr(self, k) if v is not None: return len(v) def update(self, boxes=None, masks=None, probs=None): """更新Results对象的boxes、masks和probs属性。""" if boxes is not None: self.boxes = Boxes(boxes, self.orig_shape) # 更新边界框 if masks is not None: self.masks = Masks(masks, self.orig_shape) # 更新掩码 if probs is not None: self.probs = probs # 更新概率 def plot(self, conf=True, boxes=True, masks=True): """ 在输入的RGB图像上绘制检测结果。 参数: conf (bool): 是否绘制检测置信度分数。 boxes (bool): 是否绘制边界框。 masks (bool): 是否绘制掩码。 返回: (numpy.ndarray): 注释图像的numpy数组。 """ # 这里省略了具体的绘制实现细节 pass def save_txt(self, txt_file, save_conf=False): """ 将预测结果保存到txt文件。 参数: txt_file (str): txt文件路径。 save_conf (bool): 是否保存置信度分数。 """ # 这里省略了具体的保存实现细节 pass

以上代码保留了核心的类和方法，提供了基本的功能和操作，同时注释详细解释了每个部分的作用和参数。```
这个程序文件是Ultralytics YOLO模型的一部分，主要用于处理推理结果，包括检测框、掩膜和关键点等。文件中定义了多个类，每个类负责不同类型的数据处理和存储。

首先，BaseTensor类是一个基础类，提供了一些方便的方法来处理张量数据，包括在CPU和GPU之间的转换、获取数据的形状、以及索引操作等。这个类的构造函数接受数据和原始图像的形状，并提供了一些属性和方法来简化对张量的操作。

接下来是Results类，它用于存储和操作推理结果。这个类的构造函数接受原始图像、文件路径、类别名称、检测框、掩膜、概率和关键点等参数。它将这些数据封装成对象，方便后续的处理和可视化。该类还提供了更新、转换和绘图等方法，可以对检测结果进行进一步的操作，比如绘制检测框、保存结果到文件等。

Boxes、Masks、Keypoints、Probs和OBB类分别用于处理检测框、掩膜、关键点、分类概率和定向边界框（OBB）。这些类继承自BaseTensor，并实现了特定于各自数据类型的属性和方法。例如，Boxes类提供了获取框的xyxy和xywh格式的方法，以及置信度和类别信息的访问。Masks类则专注于处理二进制掩膜数据，提供了像素坐标和归一化坐标的转换。

在绘图方面，Results类中的plot方法可以将检测结果绘制到输入图像上，支持多种可视化选项，如绘制置信度、标签、框和掩膜等。该方法使用Annotator类来处理绘图细节，并返回带有注释的图像。

此外，Results类还提供了保存结果到文本文件、JSON格式和裁剪图像等功能。这些功能使得用户可以方便地将推理结果导出，以便后续分析或展示。

总的来说，这个文件为YOLO模型的推理结果提供了全面的处理和可视化功能，适用于目标检测和图像分割等任务。通过这些类和方法，用户可以高效地管理和操作推理结果。

```python import glob import os from pathlib import Path import cv2 import numpy as np from torch.utils.data import Dataset class BaseDataset(Dataset): """ 基础数据集类，用于加载和处理图像数据。 参数: img_path (str): 图像文件夹的路径。 imgsz (int, optional): 图像大小，默认为640。 augment (bool, optional): 是否应用数据增强，默认为True。 classes (list): 包含的类别列表，默认为None。 """ def __init__(self, img_path, imgsz=640, augment=True, classes=None): """使用给定的配置和选项初始化BaseDataset。""" super().__init__() self.img_path = img_path # 图像路径 self.imgsz = imgsz # 图像大小 self.augment = augment # 是否进行数据增强 self.im_files = self.get_img_files(self.img_path) # 获取图像文件列表 self.labels = self.get_labels() # 获取标签信息 self.update_labels(include_class=classes) # 更新标签以仅包含指定类别 self.ni = len(self.labels) # 数据集中图像的数量 def get_img_files(self, img_path): """读取图像文件。""" f = [] # 存储图像文件路径 for p in img_path if isinstance(img_path, list) else [img_path]: p = Path(p) # 使用Path处理路径 if p.is_dir(): # 如果是目录 f += glob.glob(str(p / "**" / "*.*"), recursive=True) # 递归获取所有图像文件 elif p.is_file(): # 如果是文件 with open(p) as t: t = t.read().strip().splitlines() # 读取文件内容 parent = str(p.parent) + os.sep f += [x.replace("./", parent) if x.startswith("./") else x for x in t] # 替换路径 else: raise FileNotFoundError(f"{p} 不存在") im_files = sorted(x for x in f if x.split(".")[-1].lower() in ['jpg', 'jpeg', 'png']) # 过滤有效图像格式 assert im_files, f"在 {img_path} 中未找到图像" return im_files def update_labels(self, include_class): """更新标签以仅包含指定类别（可选）。""" for i in range(len(self.labels)): if include_class is not None: cls = self.labels[i]["cls"] # 过滤标签 self.labels[i]["cls"] = cls[np.isin(cls, include_class)] def load_image(self, i): """加载数据集中索引为 'i' 的图像，返回图像及其原始和调整后的尺寸。""" im = cv2.imread(self.im_files[i]) # 读取图像 if im is None: raise FileNotFoundError(f"未找到图像 {self.im_files[i]}") h0, w0 = im.shape[:2] # 获取原始高度和宽度 im = cv2.resize(im, (self.imgsz, self.imgsz)) # 调整图像大小 return im, (h0, w0), im.shape[:2] # 返回图像及其尺寸 def __getitem__(self, index): """返回给定索引的图像和标签信息。""" label = self.labels[index] # 获取标签 label["img"], label["ori_shape"], label["resized_shape"] = self.load_image(index) # 加载图像 return label # 返回标签信息 def __len__(self): """返回数据集中标签的数量。""" return len(self.labels) def get_labels(self): """用户可以自定义标签格式，这里返回标签的字典。""" raise NotImplementedError # 需要用户实现

代码说明：

1. 类定义：BaseDataset继承自Dataset，用于处理图像数据集。
2. 初始化方法：接收图像路径、图像大小、数据增强选项和类别列表，并初始化相关属性。
3. 获取图像文件：get_img_files方法从指定路径读取图像文件，支持目录和文件输入。
4. 更新标签：update_labels方法根据指定类别更新标签信息。
5. 加载图像：load_image方法根据索引加载图像，并调整其大小。
6. 获取项目：__getitem__方法返回指定索引的图像和标签信息。
7. 获取长度：__len__方法返回数据集中标签的数量。
8. 获取标签：get_labels方法是一个占位符，用户需要实现具体的标签格式。

这个简化版本保留了数据集类的核心功能，并提供了必要的中文注释以帮助理解。```
这个程序文件定义了一个名为BaseDataset的类，主要用于加载和处理图像数据，特别是在训练深度学习模型时。该类继承自 PyTorch 的Dataset类，提供了一系列方法和属性来管理图像及其标签。

在初始化方法__init__中，用户可以传入多个参数，例如图像路径、图像大小、是否使用缓存、数据增强的选项、超参数、批量大小等。类的主要属性包括图像文件路径列表、标签数据、图像数量、加载的图像、numpy 文件路径以及图像变换函数。

get_img_files方法用于读取指定路径下的图像文件，支持目录和文件的输入，并确保只返回支持的图像格式。update_labels方法则根据用户指定的类别更新标签，只保留所需的类别信息。

load_image方法负责加载指定索引的图像，并根据需要进行调整大小和数据增强。它会将图像存储在内存中以便快速访问，并且在需要时会将图像缓存到磁盘。

cache_images和cache_images_to_disk方法则用于将图像缓存到内存或磁盘，以提高后续加载的速度。check_cache_ram方法用于检查可用内存是否足够缓存图像。

set_rectangle方法用于设置 YOLO 检测的边界框形状为矩形，适用于不同的图像宽高比。__getitem__方法返回给定索引的图像和标签信息，并应用相应的变换。

get_image_and_label方法用于获取图像及其标签信息，并计算图像的比例和填充信息。__len__方法返回标签列表的长度。

此外，build_transforms和get_labels方法是留给用户自定义的接口，允许用户根据自己的需求实现数据增强和标签格式。

总体而言，这个类为图像数据的加载、处理和增强提供了一个灵活的框架，适用于各种计算机视觉任务，尤其是目标检测任务。
```以下是经过简化并注释的核心代码部分，主要包括FastSAMPrompt类的关键方法和功能：

importosimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportImageimportcv2fromultralytics.utilsimportTQDMclassFastSAMPrompt:""" Fast Segment Anything Model 类，用于图像注释和可视化。 """def__init__(self,source,results,device="cuda")->None:"""初始化 FastSAMPrompt，设置源图像、结果和计算设备。"""self.device=device# 计算设备（如 'cuda' 或 'cpu'）self.results=results# 检测或分割结果self.source=source# 源图像或图像路径# 导入 CLIP 模型try:importclip# 用于线性分配exceptImportError:fromultralytics.utils.checksimportcheck_requirements check_requirements("git+https://github.com/openai/CLIP.git")importclip self.clip=clip# 赋值 CLIP 模型@staticmethoddef_segment_image(image,bbox):"""根据提供的边界框坐标对图像进行分割。"""image_array=np.array(image)# 将图像转换为数组segmented_image_array=np.zeros_like(image_array)# 创建与原图像相同大小的全零数组x1,y1,x2,y2=bbox# 解包边界框坐标segmented_image_array[y1:y2,x1:x2]=image_array[y1:y2,x1:x2]# 在分割图像中填充指定区域segmented_image=Image.fromarray(segmented_image_array)# 转换为图像black_image=Image.new("RGB",image.size,(255,255,255))# 创建白色背景图像transparency_mask=np.zeros((image_array.shape[0],image_array.shape[1]),dtype=np.uint8)# 创建透明度掩码transparency_mask[y1:y2,x1:x2]=255# 设置分割区域的透明度transparency_mask_image=Image.fromarray(transparency_mask,mode="L")# 转换为图像black_image.paste(segmented_image,mask=transparency_mask_image)# 将分割图像粘贴到背景图像上returnblack_image# 返回带有分割图像的背景图像@staticmethoddef_format_results(result,filter=0):"""将检测结果格式化为包含 ID、分割、边界框、分数和面积的注释列表。"""annotations=[]# 初始化注释列表n=len(result.masks.data)ifresult.masksisnotNoneelse0# 获取掩码数量foriinrange(n):mask=result.masks.data[i]==1.0# 获取当前掩码iftorch.sum(mask)>=filter:# 如果掩码的总和大于过滤值annotation={"id":i,"segmentation":mask.cpu().numpy(),# 将掩码转换为 NumPy 数组"bbox":result.boxes.data[i],# 获取边界框"score":result.boxes.conf[i],# 获取分数}annotation["area"]=annotation["segmentation"].sum()# 计算面积annotations.append(annotation)# 添加到注释列表returnannotations# 返回格式化的注释列表defplot(self,annotations,output):""" 在图像上绘制注释、边界框和点，并保存输出。 """pbar=TQDM(annotations,total=len(annotations))# 初始化进度条foranninpbar:result_name=os.path.basename(ann.path)# 获取结果名称image=ann.orig_img[...,::-1]# 将图像从 BGR 转换为 RGBplt.figure(figsize=(original_w/100,original_h/100))# 创建图形plt.imshow(image)# 显示图像ifann.masksisnotNone:# 如果存在掩码masks=ann.masks.data# 获取掩码数据self.fast_show_mask(masks,plt.gca())# 显示掩码# 保存图形save_path=Path(output)/result_name plt.axis("off")# 关闭坐标轴plt.savefig(save_path,bbox_inches="tight",pad_inches=0,transparent=True)# 保存图像plt.close()# 关闭图形pbar.set_description(f"Saving{result_name}to{save_path}")# 更新进度条描述@torch.no_grad()defretrieve(self,model,preprocess,elements,search_text:str,device)->int:"""处理图像和文本，计算相似度并返回 softmax 分数。"""preprocessed_images=[preprocess(image).to(device)forimageinelements]# 预处理图像tokenized_text=self.clip.tokenize([search_text]).to(device)# 对文本进行标记化stacked_images=torch.stack(preprocessed_images)# 堆叠图像image_features=model.encode_image(stacked_images)# 编码图像特征text_features=model.encode_text(tokenized_text)# 编码文本特征image_features/=image_features.norm(dim=-1,keepdim=True)# 归一化图像特征text_features/=text_features.norm(dim=-1,keepdim=True)# 归一化文本特征probs=100.0*image_features @ text_features.T# 计算相似度returnprobs[:,0].softmax(dim=0)# 返回 softmax 分数defeverything_prompt(self):"""返回处理后的结果。"""returnself.results# 返回结果

代码说明：

1. 类初始化：__init__方法用于初始化类的属性，包括源图像、结果和计算设备，同时导入 CLIP 模型。
2. 图像分割：_segment_image方法根据给定的边界框对图像进行分割，并返回带有分割区域的图像。
3. 结果格式化：_format_results方法将检测结果格式化为包含多个属性的注释列表，便于后续处理。
4. 绘图方法：plot方法用于在图像上绘制注释和掩码，并将结果保存到指定路径。
5. 检索方法：retrieve方法用于处理图像和文本，计算它们之间的相似度，并返回 softmax 分数。
6. 结果返回：everything_prompt方法用于返回处理后的结果。

这些核心部分展示了如何使用 YOLO 和 CLIP 模型进行图像分割和注释的基本流程。```
这个程序文件是一个名为FastSAMPrompt的类，主要用于图像注释和可视化，特别是在图像分割和目标检测方面。类的构造函数接受源图像、检测结果和计算设备（如 CPU 或 GPU）作为参数，并尝试导入 CLIP 模型用于线性分配。

类中定义了一些静态方法和实例方法。静态方法包括_segment_image、_format_results、_get_bbox_from_mask等，这些方法用于处理图像分割、格式化检测结果和从掩膜中获取边界框等功能。_segment_image方法根据给定的边界框坐标对图像进行分割，返回一个新的图像，其中只有指定区域可见。_format_results方法将检测结果格式化为包含 ID、分割掩膜、边界框、置信度和面积的注释列表。_get_bbox_from_mask方法通过对掩膜应用形态学变换来获取边界框。

plot方法用于在图像上绘制注释、边界框和点，并将结果保存到指定的输出目录。它使用 matplotlib 库来处理图像的可视化，并可以选择性地应用形态学变换以提高掩膜的质量。

fast_show_mask方法快速显示掩膜注释在给定的 matplotlib 轴上。它支持随机颜色掩膜、边界框和点的绘制。

retrieve方法处理图像和文本，计算相似度并返回 softmax 分数。它使用 CLIP 模型对图像和文本进行编码，并计算它们之间的相似度。

_crop_image方法根据提供的注释格式裁剪图像，并返回裁剪后的图像和相关数据。box_prompt和point_prompt方法允许用户通过边界框或点来调整检测结果，并返回修改后的结果。text_prompt方法处理文本提示，应用于现有结果并返回更新后的结果。

最后，everything_prompt方法返回类中处理后的结果。整体而言，这个类提供了一系列功能，旨在简化图像分割和注释的过程，并支持用户交互以改进检测结果。

```python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入路径处理函数 # 确定使用的设备，如果有可用的GPU则使用GPU，否则使用CPU device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" if __name__ == '__main__': # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码 workers = 1 # 设置数据加载的工作进程数 batch = 2 # 设置每个批次的样本数量 data_name = "data" # 数据集名称 # 获取数据集配置文件的绝对路径 data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current') unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/') # 将路径转换为Unix风格 # 获取数据集目录路径 directory_path = os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML配置文件 with open(data_path, 'r') as file: data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader) # 如果YAML文件中包含'path'项，则修改为当前目录路径 if 'path' in data: data['path'] = directory_path # 将修改后的数据写回YAML文件 with open(data_path, 'w') as file: yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False) # 加载YOLOv8模型，指定配置文件和任务类型 model = YOLO(model='./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml', task='detect') # 开始训练模型 results2 = model.train( data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device=device, # 使用指定的设备进行训练 workers=workers, # 使用的工作进程数 imgsz=640, # 输入图像的大小为640x640 epochs=100, # 训练100个epoch batch=batch, # 每个批次的样本数量 name='train_v8_' + data_name # 指定训练任务的名称 )

代码注释说明：

1. 导入必要的库：引入了操作系统、PyTorch、YAML解析库和YOLO模型库。
2. 设备选择：根据是否有可用的GPU来选择训练设备。
3. 主程序入口：使用if __name__ == '__main__':确保代码只在直接运行时执行。
4. 数据集配置：指定数据集名称并获取其YAML配置文件的绝对路径。
5. 读取和修改YAML文件：读取数据集配置文件，修改其中的路径项为当前目录，并将修改后的内容写回文件。
6. 模型加载：加载YOLOv8模型，指定配置文件和检测任务。
7. 模型训练：调用模型的训练方法，传入数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数、批次大小和任务名称等参数。```
   该程序文件train.py主要用于训练YOLOv8目标检测模型。首先，程序导入了必要的库，包括os、torch、yaml和ultralytics中的YOLO模型。接着，程序根据是否有可用的GPU设备，设置了训练所用的设备为“0”（表示第一块GPU）或“cpu”。

在if __name__ == '__main__':块中，程序首先定义了一些训练参数，包括工作进程数workers和批次大小batch。然后，指定了数据集的名称data_name，并构建了数据集配置文件的绝对路径data_path，该路径指向一个YAML文件，存储了数据集的相关信息。

接下来，程序读取该YAML文件的内容，并将其解析为Python字典。为了确保数据集路径的正确性，程序检查字典中是否包含path项，如果有，则将其修改为数据集所在目录的路径，并将更新后的内容写回到YAML文件中。

随后，程序加载了YOLOv8模型的配置文件，准备进行目标检测任务。通过调用model.train()方法，程序开始训练模型。在训练过程中，指定了训练数据的配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像的大小（640x640）、训练的轮数（100个epoch）以及训练任务的名称。

总的来说，该程序文件实现了YOLOv8模型的训练流程，包括数据集路径的处理、模型的加载和训练参数的设置。

五、源码文件

六、源码获取

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻