yolov8道路缺陷检测-道路坑洞检测-道路裂缝检测
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yolov8道路缺陷检测-道路坑洞检测-道路裂缝检测
yolov8道路缺陷检测-道路坑洞检测-道路裂缝检测
在基础设施维护领域中，路面裂缝检测被视为计算机视觉的重要应用之一。YOLOv8算法用于路面裂缝检测的过程与其用于绝缘子检测的过程具有相似性。具体步骤涵盖数据准备阶段、模型训练阶段以及部署阶段。以下将详细阐述这一流程，并提供相应的代码示例。
1. 数据准备
数据收集
数据标注
数据清洗
数据扩增
2. 配置文件
创建一个配置文件 config.yaml 来定义数据路径和类别信息：
# config.yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
test: path/to/test/images
nc: 1 # number of classes (crack)
names: ['crack']3. 训练脚本
创建一个 Python 脚本来训练模型：
# train.py
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.yaml') # or use a pre-trained model like 'yolov8n.pt'
# Train the model
results = model.train(data='config.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# Save the best model
model.export(format='onnx')
4. 测试脚本
创建一个测试脚本来评估模型性能：
# test.py
from ultralytics import YOLO
import cv2
# Load the trained model
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.onnx')
# Load an image
image_path = 'path/to/test/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# Perform inference
results = model.predict(source=image, save=True, conf=0.5) # save predictions to runs/detect/predict/
# Display results
for result in results:
for box in result.boxes:
x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
class_id = int(box.cls[0])
confidence = float(box.conf[0])
label = f'{model.names[class_id]} {confidence:.2f}'
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
5. 部署
通过简单的本地部署可将其封装为一个Web服务。例如，在这种情况下，我们可以采用Flask框架作为示例。
# app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import io
app = Flask(__name__)
# Load the trained model
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.onnx')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
if 'file' not in request.files:
return jsonify({'error': 'No file part'}), 400
file = request.files['file']
if file.filename == '':
return jsonify({'error': 'No selected file'}), 400
if file:
image = Image.open(io.BytesIO(file.read()))
image = np.array(image)
# Perform inference
results = model.predict(source=image, conf=0.5)
# Prepare response
output = []
for result in results:
for box in result.boxes:
x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
class_id = int(box.cls[0])
confidence = float(box.conf[0])
label = model.names[class_id]
output.append({
'label': label,
'confidence': confidence,
'bbox': [x1, y1, x2, y2]
})
return jsonify(output)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
启动 Web 服务
在终端中以下命令启动 Web 服务：
python app.py现在你可以通过提交 POST 请求到 http://localhost:5000/predict 并且需要上传图片文件以便获得预测结果
结果和代码
该代码为本项目提供了一个基础性的流程：详细描述了从数据准备阶段开始经过模型训练阶段最终进入部署阶段。在实际应用中可能需要根据具体需求进行相应的调整与优化以提升性能：如解决输入输出格式复杂性问题增强系统抗干扰能力提升整体安全性。希望这个示例能够帮助你顺利完成路面裂缝检测项目！
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✍🏻作者简介：**机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理**
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