基于YOLOv8的树上自然生长苹果检测系统（YOLOv8深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

一、项目介绍

摘要

本项目基于先进的YOLOv8计算机视觉技术，开发了一套专门用于检测树上自然生长苹果的智能系统。系统采用单类别检测模式（'Apples'），专注于在自然环境下准确识别和定位苹果果实。项目构建了包含1471张高质量图像的数据集（训练集1355张、验证集77张、测试集39张），涵盖了不同生长阶段、光照条件和遮挡情况下的苹果图像，确保模型具备强大的泛化能力。

该系统能够克服自然场景下的多种挑战，包括复杂背景干扰、果实遮挡、光照变化等问题，实现高精度的苹果检测。模型经过精心调优，在测试集上达到了优异的检测性能，平均精度（mAP）超过89%。本系统可广泛应用于果园产量预估、自动化收获、生长监测等农业场景，为智慧农业发展提供可靠的技术支持。

项目意义

1. 精准农业与果园智能化管理

在现代化农业生产中，本系统为果园管理者提供了革命性的监测工具。通过自动检测树上苹果的数量和分布：

• 实现精准的产量预估，帮助农场主提前规划采收和销售策略

• 监测果实生长状况，优化灌溉和施肥方案

• 识别果实分布密度，指导疏果作业，提高果实品质

• 追踪不同品种或区域的生长差异，为种植决策提供数据支持

2. 自动化采收系统的关键技术

本系统的开发为未来自动化苹果采收机器人奠定了核心视觉基础：

• 高精度的果实定位能力是机械臂精准采摘的前提

• 实时检测性能满足移动采收设备的运算需求

• 对遮挡和重叠果实的识别能力确保采收完整性

• 可集成到无人机巡检系统，实现大范围果园监测

3. 农业科研与品种改良的重要工具

系统提供的量化检测能力为农业科研带来新可能：

• 精确统计单位面积挂果量，评估不同栽培技术效果

• 长期监测果实生长曲线，研究环境因素的影响

• 比较不同品种的结果特性，辅助育种决策

• 建立数字化的果实生长数据库，支持深度分析

4. 提升农业生产效率与降低成本

相比传统人工巡检：

• 检测速度提升数十倍，大幅减少人力需求

• 可实现全天候监测，不受时间和天气限制

• 检测结果数字化，便于记录和分析

• 降低经验依赖，新手也能获得专业级评估

5. 技术示范与扩展应用价值

虽然专注于苹果检测，但本项目的技术框架具有广泛适用性：

• 方法可迁移至梨、桃、柑橘等其他果树检测

• 模型可扩展为多类别系统，同时识别果实和病害

• 算法可适配不同成像设备（无人机、固定摄像头等）

• 系统架构支持与其他农业物联网设备集成

6. 推动农业数字化转型

本系统是计算机视觉技术与传统农业深度融合的典型案例：

• 促进农业生产从经验驱动向数据驱动转变

• 为农业大数据平台提供重要的视觉数据来源

• 加速人工智能在农业领域的落地应用

• 推动农业生产向智能化、精准化方向发展

总结与展望

YOLOv8树上自然生长苹果检测系统的开发，标志着果树监测技术向智能化迈出了重要一步。该系统不仅能够提供准确的果实检测，更能为整个苹果产业链带来效率提升和价值增长。未来，通过持续优化算法性能、扩大数据集规模、集成多模态传感器，系统有望实现更精细化的果实质量评估，包括大小分级、成熟度判断等功能，最终形成完整的果园智能管理系统解决方案。本项目的成功实施，将为我国智慧农业建设提供有力的技术支撑，助力农业现代化进程。

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二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对单张图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅批量图片检测：支持文件夹输入，一次性检测多张图片，生成批量检测结果。
✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。
✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测，

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集名称: 树上自然生长苹果检测数据集
数据集类别: 1类
类别名称: ['Apples']

数据集划分:

• 训练集: 1355 张图像
  训练集用于训练YOLOv8模型，使其能够学习并识别树上苹果的特征。训练集的图像涵盖了不同光照条件、背景环境、苹果的不同成熟度以及果树的多种形态，以确保模型的泛化能力。

• 验证集: 77 张图像
  验证集用于在训练过程中评估模型的性能，帮助调整超参数和防止过拟合。验证集的图像与训练集类似，但独立于训练集，确保模型在未见过的数据上也能表现良好。

• 测试集: 39 张图像
  测试集用于最终评估模型的性能，反映模型在实际应用中的表现。测试集的图像是完全独立的，确保评估结果的客观性和准确性。

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test nc: 1 names: ['apple']

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import time import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer, QThread, pyqtSignal, QCoreApplication from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMessageBox, QWidget, QHeaderView, QTableWidgetItem, QAbstractItemView) from ultralytics import YOLO # 自定义模块导入 sys.path.append('UIProgram') from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow from UIProgram.QssLoader import QSSLoader from UIProgram.precess_bar import ProgressBar import detect_tools as tools import Config class DetectionApp(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self.ui = Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) # 初始化应用 self._setup_ui() self._connect_signals() self._load_stylesheet() # 模型和资源初始化 self._init_detection_resources() def _setup_ui(self): """初始化UI界面设置""" self.display_width = 700 self.display_height = 500 self.source_path = None self.camera_active = False self.video_capture = None # 配置表格控件 table = self.ui.tableWidget table.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed) table.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40) table.setColumnWidth(0, 80) # ID列 table.setColumnWidth(1, 200) # 路径列 table.setColumnWidth(2, 150) # 类别列 table.setColumnWidth(3, 90) # 置信度列 table.setColumnWidth(4, 230) # 位置列 table.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows) table.verticalHeader().setVisible(False) table.setAlternatingRowColors(True) def _connect_signals(self): """连接按钮信号与槽函数""" self.ui.PicBtn.clicked.connect(self._handle_image_input) self.ui.comboBox.activated.connect(self._update_selection) self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self._handle_video_input) self.ui.CapBtn.clicked.connect(self._toggle_camera) self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self._save_results) self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit) self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self._process_image_batch) def _load_stylesheet(self): """加载CSS样式表""" style_file = 'UIProgram/style.css' qss = QSSLoader.read_qss_file(style_file) self.setStyleSheet(qss) def _init_detection_resources(self): """初始化检测相关资源""" # 加载YOLOv8模型 self.detector = YOLO('runs/detect/exp/weights/best.pt', task='detect') self.detector(np.zeros((48, 48, 3))) # 预热模型 # 初始化字体和颜色 self.detection_font = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 25, 0) self.color_palette = tools.Colors() # 初始化定时器 self.frame_timer = QTimer() self.save_timer = QTimer() def _handle_image_input(self): """处理单张图片输入""" self._stop_video_capture() file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, '选择图片', './', "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png)") if not file_path: return self._process_single_image(file_path) def _process_single_image(self, image_path): """处理并显示单张图片的检测结果""" self.source_path = image_path self.ui.comboBox.setEnabled(True) # 读取并检测图片 start_time = time.time() detection_results = self.detector(image_path)[0] processing_time = time.time() - start_time # 解析检测结果 boxes = detection_results.boxes.xyxy.tolist() self.detection_boxes = [list(map(int, box)) for box in boxes] self.detection_classes = detection_results.boxes.cls.int().tolist() confidences = detection_results.boxes.conf.tolist() self.confidence_scores = [f'{score * 100:.2f}%' for score in confidences] # 更新UI显示 self._update_detection_display(detection_results, processing_time) self._update_object_selection() self._show_detection_details() self._display_results_table(image_path) def _update_detection_display(self, results, process_time): """更新检测结果显示""" # 显示处理时间 self.ui.time_lb.setText(f'{process_time:.3f} s') # 获取带标注的图像 annotated_img = results.plot() self.current_result = annotated_img # 调整并显示图像 width, height = self._calculate_display_size(annotated_img) resized_img = cv2.resize(annotated_img, (width, height)) qimage = tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img) self.ui.label_show.setPixmap(qimage) self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.ui.PiclineEdit.setText(self.source_path) # 更新检测数量 self.ui.label_nums.setText(str(len(self.detection_classes))) def _calculate_display_size(self, image): """计算适合显示的图像尺寸""" img_height, img_width = image.shape[:2] aspect_ratio = img_width / img_height if aspect_ratio >= self.display_width / self.display_height: width = self.display_width height = int(width / aspect_ratio) else: height = self.display_height width = int(height * aspect_ratio) return width, height def _update_object_selection(self): """更新目标选择下拉框""" options = ['全部'] target_labels = [ f'{Config.names[cls_id]}_{idx}' for idx, cls_id in enumerate(self.detection_classes) ] options.extend(target_labels) self.ui.comboBox.clear() self.ui.comboBox.addItems(options) def _show_detection_details(self, index=0): """显示检测目标的详细信息""" if not self.detection_boxes: self._clear_detection_details() return box = self.detection_boxes[index] self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.detection_classes[index]]) self.ui.label_conf.setText(self.confidence_scores[index]) self.ui.label_xmin.setText(str(box[0])) self.ui.label_ymin.setText(str(box[1])) self.ui.label_xmax.setText(str(box[2])) self.ui.label_ymax.setText(str(box[3])) def _clear_detection_details(self): """清空检测详情显示""" self.ui.type_lb.setText('') self.ui.label_conf.setText('') self.ui.label_xmin.setText('') self.ui.label_ymin.setText('') self.ui.label_xmax.setText('') self.ui.label_ymax.setText('') def _display_results_table(self, source_path): """在表格中显示检测结果""" table = self.ui.tableWidget table.setRowCount(0) table.clearContents() for idx, (box, cls_id, conf) in enumerate(zip( self.detection_boxes, self.detection_classes, self.confidence_scores)): row = table.rowCount() table.insertRow(row) # 添加表格项 items = [ QTableWidgetItem(str(row + 1)), # ID QTableWidgetItem(source_path), # 路径 QTableWidgetItem(Config.CH_names[cls_id]), # 类别 QTableWidgetItem(conf), # 置信度 QTableWidgetItem(str(box)) # 位置坐标 ] # 设置文本居中 for item in [items[0], items[2], items[3]]: item.setTextAlignment(Qt.AlignCenter) # 添加到表格 for col, item in enumerate(items): table.setItem(row, col, item) table.scrollToBottom() def _process_image_batch(self): """批量处理图片""" self._stop_video_capture() folder = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择图片文件夹", "./") if not folder: return self.source_path = folder valid_extensions = {'jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'} for filename in os.listdir(folder): filepath = os.path.join(folder, filename) if (os.path.isfile(filepath) and filename.split('.')[-1].lower() in valid_extensions): self._process_single_image(filepath) QApplication.processEvents() # 保持UI响应 def _update_selection(self): """更新用户选择的检测目标显示""" selection = self.ui.comboBox.currentText() if selection == '全部': boxes = self.detection_boxes display_img = self.current_result self._show_detection_details(0) else: idx = int(selection.split('_')[-1]) boxes = [self.detection_boxes[idx]] display_img = self.detector(self.source_path)[0][idx].plot() self._show_detection_details(idx) # 更新显示 width, height = self._calculate_display_size(display_img) resized_img = cv2.resize(display_img, (width, height)) qimage = tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img) self.ui.label_show.clear() self.ui.label_show.setPixmap(qimage) self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) def _handle_video_input(self): """处理视频输入""" if self.camera_active: self._toggle_camera() video_path = self._get_video_path() if not video_path: return self._start_video_processing(video_path) self.ui.comboBox.setEnabled(False) def _get_video_path(self): """获取视频文件路径""" path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, '选择视频', './', "视频文件 (*.avi *.mp4)") if path: self.source_path = path self.ui.VideolineEdit.setText(path) return path return None def _start_video_processing(self, video_path): """开始处理视频流""" self.video_capture = cv2.VideoCapture(video_path) self.frame_timer.start(1) self.frame_timer.timeout.connect(self._process_video_frame) def _stop_video_capture(self): """停止视频捕获""" if self.video_capture: self.video_capture.release() self.frame_timer.stop() self.camera_active = False self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') self.video_capture = None def _process_video_frame(self): """处理视频帧""" ret, frame = self.video_capture.read() if not ret: self._stop_video_capture() return # 执行目标检测 start_time = time.time() results = self.detector(frame)[0] processing_time = time.time() - start_time # 解析结果 self.detection_boxes = results.boxes.xyxy.int().tolist() self.detection_classes = results.boxes.cls.int().tolist() self.confidence_scores = [f'{conf * 100:.2f}%' for conf in results.boxes.conf.tolist()] # 更新显示 self._update_detection_display(results, processing_time) self._update_object_selection() self._show_detection_details() self._display_results_table(self.source_path) def _toggle_camera(self): """切换摄像头状态""" self.camera_active = not self.camera_active if self.camera_active: self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头开启') self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) self._start_video_processing(0) self.ui.comboBox.setEnabled(False) else: self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') self.ui.label_show.clear() self._stop_video_capture() def _save_results(self): """保存检测结果""" if not self.video_capture and not self.source_path: QMessageBox.information(self, '提示', '没有可保存的内容，请先打开图片或视频！') return if self.camera_active: QMessageBox.information(self, '提示', '无法保存摄像头实时视频！') return if self.video_capture: self._save_video_result() else: self._save_image_result() def _save_video_result(self): """保存视频检测结果""" confirm = QMessageBox.question( self, '确认', '保存视频可能需要较长时间，确定继续吗？', QMessageBox.Yes | QMessageBox.No) if confirm == QMessageBox.No: return self._stop_video_capture() saver = VideoSaverThread( self.source_path, self.detector, self.ui.comboBox.currentText()) saver.start() saver.update_ui_signal.connect(self._update_progress) def _save_image_result(self): """保存图片检测结果""" if os.path.isfile(self.source_path): # 处理单张图片 filename = os.path.basename(self.source_path) name, ext = filename.rsplit(".", 1) save_name = f"{name}_detect_result.{ext}" save_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) cv2.imwrite(save_path, self.current_result) QMessageBox.information( self, '完成', f'图片已保存至: {save_path}') else: # 处理文件夹中的图片 valid_exts = {'jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'} for filename in os.listdir(self.source_path): if filename.split('.')[-1].lower() in valid_exts: filepath = os.path.join(self.source_path, filename) name, ext = filename.rsplit(".", 1) save_name = f"{name}_detect_result.{ext}" save_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) results = self.detector(filepath)[0] cv2.imwrite(save_path, results.plot()) QMessageBox.information( self, '完成', f'所有图片已保存至: {Config.save_path}') def _update_progress(self, current, total): """更新保存进度""" if current == 1: self.progress_dialog = ProgressBar(self) self.progress_dialog.show() if current >= total: self.progress_dialog.close() QMessageBox.information( self, '完成', f'视频已保存至: {Config.save_path}') return if not self.progress_dialog.isVisible(): return percent = int(current / total * 100) self.progress_dialog.setValue(current, total, percent) QApplication.processEvents() class VideoSaverThread(QThread): """视频保存线程""" update_ui_signal = pyqtSignal(int, int) def __init__(self, video_path, model, selection): super().__init__() self.video_path = video_path self.detector = model self.selection = selection self.active = True self.colors = tools.Colors() def run(self): """执行视频保存""" cap = cv2.VideoCapture(self.video_path) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size = ( int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) filename = os.path.basename(self.video_path) name, _ = filename.split('.') save_path = os.path.join( Config.save_path, f"{name}_detect_result.avi") writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, size) total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) current_frame = 0 while cap.isOpened() and self.active: current_frame += 1 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 执行检测 results = self.detector(frame)[0] frame = results.plot() writer.write(frame) self.update_ui_signal.emit(current_frame, total_frames) # 释放资源 cap.release() writer.release() def stop(self): """停止保存过程""" self.active = False if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = DetectionApp() window.show() sys.exit(app.exec_())

七、项目

演示与介绍视频：

基于深度学习的树上自然生长苹果检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili