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基于YOLOV8的中草药识别检测系统（包含数据集+PyQt5界面+系统代码）

news 来源：原创 2025/9/13 8:11:53

一、简介

本项目构建了基于 YOLOV8 深度学习网络模型的中草药识别检测系统。凭借 YOLOV8 卓越的性能，该系统能够高效、精准地识别检测大枣、百合、黄连、乌梅、厚朴、牡蛎、海马、罗汉果、甘草、三七、通草、薏苡仁、枸杞子、八角茴香等 50种常见植物中草药，满足多样化的使用需求。在接下来的内容中会详细阐述数据集介绍、技术栈、模型训练和基于 PyQt5 精心打造的应用界面设计。利用该应用，用户仅需上传中草药图片，系统便能快速检测输出其类别、预测结果的置信度，同时展示该中草药的详细描述信息。

如果您仅需要数据集或者完整系统（含数据集）可以通过下方演示视频的评论区获取下载方式。

项目演示视频：（项目完整文件下载请见参考视频的简介处给出：➷➷➷）

基于YOLOV8的中草药识别检测系统--包配置跑通--Python--PyQt5界面

二、数据集介绍

通过网络上搜集关于不同中草药的相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注。本系统数据集一共包含11719张图片，其中训练集包含7699张图片，验证集包含2010张图片、测试集包含2010张图片。 部分图像及标注如下图所示：

三、技术栈

PyTorch
        搭建神经网络模型：作为深度学习框架，能便捷定义各类复杂神经网络结构，如在目标检测里常用的卷积神经网络（CNN ）。
        训练模型：利用 GPU 加速训练过程，通过对大量标注数据的学习，让模型掌握目标的特征模式，以准确检测目标。同时可灵活调整模型参数、损失函数等训练相关设置，优化模型性能。
        模型优化与部署：提供工具对训练好的模型进行优化，比如剪枝、量化等操作，减少模型计算量和存储需求。

PyQt5
        构建用户界面：提供丰富的 GUI 组件（如按钮、文本框、标签等）和布局管理功能，方便创建出美观、操作便捷的界面。在目标检测系统中，可设计用于导入图像 / 视频、启动检测、展示检测结果等功能模块的界面。
        实现交互功能：处理用户与界面的交互事件，如点击 “检测” 按钮触发目标检测操作，选择文件路径导入待检测数据等，让用户能与目标检测系统进行有效交互。
        结果展示：将目标检测的结果（如检测框位置、类别、置信度等信息）以直观的方式展示在界面上，还可配合图像、视频显示控件，呈现标注后的检测画面。

OpenCV
        图像 / 视频预处理：读取图像或视频数据，进行色彩空间转换、缩放、裁剪、降噪等操作，让数据满足模型输入要求，提升检测效果。比如将彩色图像转为灰度图，调整图像分辨率至模型适配大小。
        特征提取与分析：运用自带的特征提取算法（如 SIFT、SURF、ORB 等）提取图像特征，辅助目标检测，或用于目标跟踪等相关任务。还能进行边缘检测、轮廓提取等操作，为目标定位和识别提供信息。
        目标检测算法支持：集成多种经典目标检测算法（如 Haar 级联检测器），也可结合深度学习模型，对图像或视频帧中的目标进行检测与定位。同时能实现检测结果的可视化，绘制检测框、标注类别信息等。

Pandas
数据整理与标注：在目标检测数据集准备阶段，可用于整理数据标注信息，如将目标的类别、位置坐标（边界框信息）等存储在 DataFrame 中，方便进行数据清洗、筛选、统计等操作，确保标注数据的准确性和规范性。
检测结果分析：检测完成后，用 Pandas 处理和分析检测结果数据。例如统计不同类别目标的数量、分析目标在不同场景下的出现频率、对比不同模型的检测结果指标等，为评估和优化目标检测系统提供数据支持。

NumPy
高效数值计算：目标检测系统中涉及大量数值运算，如神经网络计算中的矩阵乘法、加法等。NumPy 的多维数组（ndarray）提供高效存储和运算方式，加速模型训练和推理阶段的计算过程。
数据存储与处理：存储图像数据（以数组形式）、模型参数、检测结果数据等。支持对这些数据进行切片、索引、变形等操作，方便数据的预处理、后处理以及在不同模块间的传递。

四、模型训练

4.1 data.yaml文件

train: E:\YOLO\2Detect\YOLOV8\Detection_v8\datasets\Data\train
val: E:\YOLO\2Detect\YOLOV8\Detection_v8\datasets\Data\val
test: E:\YOLO\2Detect\YOLOV8\Detection_v8\datasets\Data\testnc: 50
names: ['ginseng', 'Leech', 'JujubaeFructus', 'LiliiBulbus', 'CoptidisRhizoma', 'MumeFructus', 'MagnoliaBark', 'Oyster'……]

注意：这里的train、val、test要修改成你自己电脑的路径(不能有中文，不能有中文，不能有中文)

4.2 模型评估

运行train.py，训练完成之后会获得评估指标文件夹，如下图所示

模型权重与配置

weights：存放深度学习模型训练后的权重文件，模型参数存储于此，是模型预测的核心。
args.yaml：存储模型训练和推理时的参数配置信息，如数据集路径、训练超参数等。

评估指标图表

confusion_matrix.png、confusion_matrix_normalized.png：混淆矩阵图，展示模型预测类别与真实类别的匹配情况，反映分类准确性，归一化版本更便于不同规模数据集对比。
F1_curve.png：F1 值曲线，F1 值综合精确率和召回率，该曲线展示模型在不同阈值下 F1 值变化，衡量模型整体性能。
P_curve.png：精确率（Precision）曲线，精确率指预测为正例中实际为正例的比例，曲线反映精确率随阈值变化情况。
PR_curve.png：精确率 - 召回率（Precision - Recall）曲线，展示精确率和召回率权衡关系，评估模型在不同召回率下精确率表现。
R_curve.png：召回率（Recall）曲线，召回率指实际正例中被正确预测为正例的比例，曲线展示召回率随阈值变化情况。
labels.jpg、labels_correlogram.jpg：labels.jpg 展示数据集中标签分布可视化结果；labels_correlogram.jpg 是标签相关性图，展示不同类别标签间关联程度。

训练结果文件

results.csv：以表格形式记录训练过程中的各项指标数据，如损失值、准确率等，方便分析训练趋势。
results.png：训练结果的可视化图，直观展示训练过程中关键指标变化趋势。

训练数据可视化

train_batch.jpg：展示训练数据批次图像，便于直观了解训练数据组成、分布及预处理后效果。

验证数据可视化

val_batch_labels.jpg、val_batch_pred.jpg ：前者是验证集图像真实标签标注可视化；后者是模型对验证集图像预测结果可视化，对比可评估模型预测效果。

其中比较关键的是性能指标可视化结果图

这些图表是目标检测模型训练过程中的性能指标可视化结果，涉及损失函数和评估指标：

损失函数类

train/box_loss：训练阶段边界框损失，衡量预测边界框与真实边界框的误差，值不断下降说明模型预测的边界框位置越来越精准。
train/cls_loss：训练阶段类别损失，反映模型预测类别与真实类别的差异，下降趋势表明模型分类能力在提升。
train/dfl_loss：训练阶段分布焦点损失（Distribution Focal Loss ），用于优化模型对边界框位置分布的预测，其降低意味着位置预测更准确。
val/box_loss、val/cls_loss、val/dfl_loss：分别是验证阶段的边界框损失、类别损失、分布焦点损失，作用与训练阶段对应损失类似，用于评估模型在验证集上的性能，数值下降且趋于稳定，说明模型泛化能力较好。

评估指标类

metrics/precision(B)：精确率，指预测为正例中实际为正例的比例，曲线上升表示模型预测正例的准确性在提高。
metrics/recall(B)：召回率，即实际正例中被正确预测为正例的比例，曲线上升说明模型能更多地找出真实正例。
metrics/mAP50(B)：在 IoU（交并比）阈值为 0.5 时的平均精度均值，衡量模型在不同类别上的检测性能，值越高表示模型检测效果越好。
metrics/mAP50 - 95(B)：在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 （间隔 0.05）时的平均精度均值，综合评估模型在不同 IoU 阈值下的性能，更全面反映模型检测精度，上升趋势表明模型性能持续优化。

总体来看，训练过程中各类损失不断降低，评估指标不断提升且趋于稳定，说明模型在训练过程中不断优化，性能逐步提高。

五、界面展示

5.1 界面设计

1. 操作功能区

打开图片：点击此按钮，用户可选择本地存储的单张图片，系统会对图片中的中草药进行识别检测。这适用于有单独图片需要检测的场景，比如拍摄的中草药样本照片。
打开文件夹：用于批量处理图片，用户选择包含多张图片的文件夹后，系统会依次对文件夹内的所有图片进行中草药识别检测，提高批量检测效率。
打开视频：选择本地视频文件，系统会逐帧分析视频内容，检测其中出现的中草药。这在分析含有中草药的监控视频、科普视频等场景中很有用。
打开摄像头：调用设备的摄像头，可进行实时的中草药识别检测。例如在野外考察、药材市场现场鉴定等场景下，能即时对眼前的中草药进行识别。
保存：将检测结果保存到本地，包括检测出的中草药类别、置信度、位置信息等数据，方便用户后续查阅和分析。
退出：关闭该中草药识别检测系统界面，结束程序运行。

2. 检测结果显示区

总目标数：检测完成后，这里会显示识别出的中草药目标的总数量。例如，一张图片中若识别出 3 株不同的中草药，总目标数就显示为 3 。
用时：记录系统完成一次检测任务所花费的时间，可反映系统的检测效率。用时越短，说明系统在处理当前任务时速度越快。
目标选择：提供下拉菜单，当检测到多个目标时，用户可通过该菜单选择具体查看某个目标的详细信息。
类型：显示所选择目标的中草药种类名称，比如 “人参”“枸杞” 等。
置信度：表示系统对检测结果的可靠程度判断，是一个介于 0 - 1 之间的数值，越接近 1 说明系统对识别结果的把握越大。例如置信度为 0.9 ，说明系统有 90% 的把握认定检测结果正确。
目标位置（xmin、ymin、xmax、ymax ）：以图像坐标形式表示目标在图片或视频帧中的位置范围。xmin 和 ymin 是目标边界框左上角的横、纵坐标，xmax 和 ymax 是目标边界框右下角的横、纵坐标，用于精确定位目标在画面中的位置。

3. 检测结果与位置信息表格

序号：对检测结果进行编号，方便用户区分和查看不同的检测目标。
文件路径：记录进行检测的图片或视频文件在本地存储的路径，便于用户追溯原始数据。
目标编号：与序号类似，用于标识具体的检测目标。
类别：填写识别出的中草药类别。
置信度：同上方检测结果显示区中的置信度，体现检测结果的可信度。
坐标位置：以更详细的形式记录目标在图像中的位置信息，可能包括更多坐标细节或相关描述。

4. 信息简介区

来源信息：说明中草药的植物来源，如所属科属、生长环境。像人参属五加科人参属，多生长于海拔数百米的落叶阔叶林或针叶阔叶混交林下。
药用价值：阐述其在中医药领域的功效，例如枸杞能滋补肝肾、益精明目，常用于肝肾阴虚、腰膝酸软等症状的调理。