博主介绍：
    ✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

技术范围：
    我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

 主要内容：
     我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

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温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的阿龙联系方式的名片！

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本次博客目录：

2.1 Python技术简介

2.2 PyQt图形界面开发简介

2.3 YOLO目标检测算法简介

2.4 数据管理与持久化

2.5  本项目数据集详细数据（类别数与类别名称）

文件功能整理表

图片、视频、摄像头图像分割 Demo（去除 WebUI）

用户资料：

2.1 Python技术简介

Python是一种高级、通用型编程语言，具有语法简洁、易于学习、可读性强等特点。Python支持面向对象编程、函数式编程和过程式编程，适用于多种开发场景，如Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本、图形界面开发等。Python拥有丰富的第三方库和工具，尤其在人工智能、计算机视觉和数据处理领域具有广泛应用。

Python具备良好的可扩展性与跨平台能力，其庞大的开源社区也为开发者提供了丰富的文档与资源。通过模块化设计和异常处理机制，Python能够高效构建可靠的软件系统。

2.2 PyQt图形界面开发简介

PyQt是Python绑定的Qt框架，是一种强大的GUI（图形用户界面）开发工具，能够开发跨平台的桌面应用程序。PyQt结合了Qt丰富的组件和Python简洁的语法，使得开发图形化应用程序变得高效且灵活。

使用PyQt可以创建窗口界面、按钮、菜单、对话框、图像展示等常见元素，非常适合需要可视化展示、交互性强的桌面工具。例如，在AI图像识别项目中，可以通过PyQt展示图像检测结果、绘制边框、显示识别信息等。

PyQt的信号与槽机制为事件驱动编程提供了清晰的模型，使得用户操作与界面响应之间可以灵活映射。

2.3 YOLO目标检测算法简介

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法。相比传统的目标检测方法，YOLO将图像一次性输入神经网络，直接预测目标位置和类别，因而具有高精度和高速度的优点，广泛用于安防监控、自动驾驶、智能识别等领域。

YOLO算法的主要特点包括：

  • 实时性强：YOLO能在毫秒级完成图像处理，适合实时系统。

  • 端到端模型：不需要复杂的后处理，直接输出检测框与类别。

  • 多目标识别能力强：在一张图片中可同时识别多个目标。

  • 广泛的版本支持：包括YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8等，性能持续优化。

在Python中，YOLO通常结合PyTorch、OpenCV等工具进行部署，并可与PyQt集成，实现图形界面中的目标检测可视化。

2.4 数据管理与持久化

在PyQt+YOLO系统中，数据持久化通常使用SQLite、MySQL或Pandas进行数据记录与管理。相比Web系统依赖复杂的数据库结构，桌面系统通常以轻量级、嵌入式数据库（如SQLite）为主。

Python中可以通过sqlite3模块或SQLAlchemy框架实现数据的增删改查，同时也可利用CSV、JSON等格式持久化检测结果，便于后期分析与调试。

2.5  本项目数据集详细数据（类别数与类别名称）

本项目采用的目标检测数据集共包含 16 个类别（nc=16），类别命名为数字字符串，表示编号类别，具体如下所示：

  • 类别总数（nc）：16

  • 类别名称（names）：
    [‘1’, ‘10’, ‘11’, ‘12’, ‘13’, ‘14’, ‘15’, ‘16’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’]

为了实现模型对各类别目标的精确识别，项目在标注阶段已按照上述类别进行标识。该命名方式虽为字符串数字，但不表示类别顺序，建议在后期处理时根据实际需求进行排序或映射处理（如按数值升序为 1~16）。

这种以编号命名类别的方法适用于对图像中目标进行匿名分类，特别是在工业检测、零部件识别、或数据脱敏场景中较为常见。若项目后续需要对类别赋予实际语义，也可以通过映射表进行转换。

Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
 1/200     0G   0.01576   0.01955  0.007536        22      1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00,  1.04s/it]
           Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00,  2.87it/s]
             all       3395      17314      0.994      0.957      0.0957      0.0843

 Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
 2/200     0G   0.01578   0.01923  0.007006        22      1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00,  1.04s/it]
           Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00,  2.95it/s]
             all       3395      17314      0.996      0.956      0.0957      0.0845

 Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
 3/200     0G   0.01561    0.0191  0.006895        27      1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00,  1.29it/s]
           Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████   | 187/213 [00:52<00:00,  4.04it/s]
             all       3395      17314      0.996      0.957      0.0957      0.0845

文件功能整理表

文件路径 功能描述
ultralytics/utils/plotting.py 提供可视化工具，支持绘制图像、标签、边界框、混淆矩阵等，用于模型结果的直观展示。
ui.py 启动 Streamlit Web 应用，提供用户界面，便于用户交互与可视化检测或分类结果。
train.py 用于训练 YOLO 模型的主脚本，包含数据集加载、模型配置、训练过程控制等核心功能。
ultralytics/models/yolo/classify/val.py 分类模型的验证脚本，用于评估模型的分类性能并生成相关指标。
ultralytics/utils/callbacks/__init__.py 初始化回调模块，用于注册和管理训练过程中的各类回调函数。
ultralytics/__init__.py YOLO库的初始化入口，定义版本号并导入主要模块，构建统一接口。
ultralytics/utils/callbacks/mlflow.py 集成 MLflow，记录训练过程中的超参数、指标和模型信息，支持可追踪实验。
ultralytics/utils/callbacks/tensorboard.py 集成 TensorBoard，对训练过程进行实时可视化，如损失曲线、学习率等。
ultralytics/models/rtdetr/model.py 实现 RT-DETR（实时检测变换器）模型的结构定义和推理逻辑。
ultralytics/models/utils/loss.py 定义YOLO相关的损失函数模块，负责训练时的误差计算与反向传播支持。
ultralytics/utils/ops.py 封装基础操作函数，包括图像处理、坐标变换、非极大值抑制（NMS）等。
log.py 提供日志记录与输出功能，追踪训练过程、错误信息及调试输出。
ultralytics/utils/checks.py 包含模型和数据的验证工具，用于训练前的完整性与兼容性检查。

图片、视频、摄像头图像分割 Demo（去除 WebUI）

以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：

import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

# 根据类别名称生成固定颜色
def generate_color_based_on_name(name):
    np.random.seed(sum([ord(c) for c in name]))
    return tuple(int(x) for x in np.random.randint(0, 255, size=3))

# 计算多边形面积
def calculate_polygon_area(points):
    return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

# 计算圆度 Circularity = 4πA / P²
def calculate_circularity(area, perimeter):
    if perimeter == 0:
        return 0
    return 4 * np.pi * area / (perimeter ** 2)

# 中文绘制函数
def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
    image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
    font = ImageFont.truetype("simsun.ttc", font_size, encoding="unic")
    draw.text(position, text, font=font, fill=color)
    return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 根据图像大小自适应绘图参数
def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
    max_size = max(image_size)
    return max_size / base_size

# 绘制检测结果（支持矩形或掩膜）
def draw_detections(image, info, alpha=0.3):
    name, bbox, conf, cls_id, mask = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'], info['mask']
    adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
    spacing = int(25 * adjust_param)

    if mask is None:
        x1, y1, x2, y2 = bbox
        area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))
        image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - spacing), font_size=int(35 * adjust_param))
    else:
        mask_points = np.concatenate(mask)
        area = calculate_polygon_area(mask_points)
        perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)
        circularity = calculate_circularity(area, perimeter)

        mask_color = generate_color_based_on_name(name)
        overlay = image.copy()
        cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)
        image = cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1 - alpha, 0)
        cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(6 * adjust_param))

        # 颜色提取
        mask_layer = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
        cv2.drawContours(mask_layer, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)
        mean_color = cv2.mean(image, mask=mask_layer)[:3]
        color_str = f"RGB({int(mean_color[0])},{int(mean_color[1])},{int(mean_color[2])})"

        # 文本位置
        x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)
        image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - spacing), font_size=int(35 * adjust_param))

        # 绘制指标信息
        metrics = [
            ("Area", f"{int(area)} px²"),
            ("Perimeter", f"{int(perimeter)} px"),
            ("Circularity", f"{circularity:.2f}"),
            ("Color", color_str)
        ]
        for idx, (k, v) in enumerate(metrics):
            text = f"{k}: {v}"
            image = draw_with_chinese(image, text, (x, y + idx * spacing), font_si_*

模型训练结果：

资料：

# 目标检测 # 算法 # 人工智能 # eclipse # java # tomcat # hibernate
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