本次检测系统，可以通过图片、视频或摄像头三种形式检测，检测出开花、结果、熟果、草莓叶子健康、叶子缺钙、灰叶斑病等八大类别。基于最新的YOLO-v8模型，下载后即可重新运行训练脚本，，也可以直接运行检测脚本（因为已经有训练好的模型保存）输出检测结果。

1.项目介绍(检测效果：yolov8草莓及病害检测项目开发（python开发，带有训练模型，可以重新训练，并有Pyqt5界面可视化）_哔哩哔哩_bilibili)

 重要文件解释：predictWindow.py是Pyqt5界面展示主程序，并调用训练好的yolov8模型参数，进行草莓不同类别的检测。strawberrytrain.py是训练脚本，detect_tools.py是用来读取和展示图像，被predictWindow.py调用.yolov8.pt是训练完成模型保存参数。

如有其它数据集检测需求，可定制项目 

数据集介绍

data文件夹的数据集（train文件夹：655张照片和对应的yolo标签，valid文件夹：487张照片和对应的yolo标签；test文件夹：487张照片和对应的yolo标签） 

 train.py文件夹

valid文件夹：

test文件夹：

2.效果

 

对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog  # 导入PyQt5库中的模块
import sys
import os
import glob
sys.path.append('UIProgram')  # 添加一个路径到Python的模块搜索路径
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow  # 导入UI程序的主窗口定义
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader  # 导入自定义的QSSLoader模块
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QCoreApplication  # 导入PyQt5库中的模块
from ultralytics import YOLO
import cv2
import detect_tools as tools
#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Um5pr