【完整源码+素材集+部署教程】鱼类部位分割系统： yolov8-seg-goldyolo

背景意义

研究背景与意义

随着全球水产养殖业的快速发展，鱼类作为重要的水产品，其品质和安全性日益受到关注。鱼类的部位分割不仅对水产品的加工和销售具有重要意义，还在生态保护、物种识别及生物多样性研究中扮演着关键角色。传统的鱼类部位分割方法多依赖于人工标注和经验判断，效率低下且容易受到主观因素的影响。近年来，深度学习技术的迅猛发展为图像处理领域带来了新的机遇，尤其是目标检测和实例分割任务中，基于卷积神经网络（CNN）的算法表现出色。

在众多深度学习模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其高效的实时检测能力而备受青睐。YOLOv8作为该系列的最新版本，结合了多种先进的网络结构和算法优化，具备了更强的特征提取能力和更快的推理速度。然而，尽管YOLOv8在一般目标检测任务中表现优异，但在鱼类部位分割这一特定应用场景中，仍然存在一些挑战。例如，鱼类的形态多样性、部位之间的相似性以及背景复杂性等因素，都会影响模型的分割精度。因此，基于YOLOv8的改进策略将为鱼类部位分割提供新的解决方案。

本研究所使用的数据集“Eskiveriseti”包含2400张标注图像，涵盖了鱼类的三个主要部位：鱼体、头部和尾部。该数据集的构建为模型训练和评估提供了丰富的样本基础，能够有效提升模型的泛化能力和分割精度。通过对该数据集的深入分析，我们可以识别出不同部位的特征，进而优化YOLOv8的网络结构和损失函数，使其更适应于鱼类部位的细粒度分割任务。此外，针对数据集中不同类别样本的不均衡性，我们还将引入数据增强技术，以提高模型对少数类的识别能力。

本研究的意义不仅在于提升鱼类部位分割的准确性和效率，更在于推动水产行业的智能化发展。通过构建高效的鱼类部位分割系统，能够为水产品的自动化加工提供技术支持，减少人工成本，提高生产效率。同时，该系统也为生态监测和物种保护提供了重要的技术手段，有助于实现可持续发展目标。通过对鱼类部位的精准识别与分析，我们能够更好地了解鱼类的生长习性、繁殖行为及其在生态系统中的作用，从而为生态保护和资源管理提供科学依据。

综上所述，基于改进YOLOv8的鱼类部位分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，还有着广泛的应用前景。通过这一研究，我们希望能够推动深度学习技术在水产领域的应用，为实现水产养殖的智能化和可持续发展贡献力量。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在本研究中，我们使用了名为“Eskiveriseti”的数据集，以支持对鱼类部位的精确分割，特别是针对YOLOv8-seg模型的改进。该数据集专门设计用于训练和评估鱼类部位分割系统，涵盖了三种主要类别，分别是“Fish”、“Head”和“Tail”。这些类别的选择不仅反映了鱼类解剖结构的基本组成部分，也为我们提供了足够的多样性，以确保模型在不同情况下的鲁棒性和准确性。

“Eskiveriseti”数据集的构建考虑到了多种鱼类的形态特征，确保了数据的代表性和广泛性。数据集中包含了多种鱼类的图像，涵盖了不同的环境和光照条件，旨在模拟实际应用中可能遇到的各种情况。这种多样性对于训练深度学习模型至关重要，因为它能够帮助模型学习到更具泛化能力的特征，从而在未见过的样本上也能表现出色。

在数据标注方面，数据集采用了高精度的标注技术，确保每个类别的边界都得到了准确的划分。对于“Fish”类别，标注不仅包括整个鱼体的轮廓，还特别关注了鱼头和鱼尾的细节，以便于后续的分割任务。通过这种精细的标注，我们的模型能够在训练过程中学习到鱼类各个部位之间的相互关系和特征，从而提高分割的精确度。

在数据集的规模方面，“Eskiveriseti”提供了足够数量的样本，以支持深度学习模型的训练和验证。每个类别的样本数量经过精心设计，确保模型在学习过程中不会因类别不平衡而产生偏差。通过对数据集的合理划分，我们可以有效地进行训练集、验证集和测试集的构建，从而全面评估模型的性能。

此外，数据集还考虑到了不同鱼类的形态变化，包括不同年龄段、性别及生长环境的影响。这种细致的分类使得模型能够更好地适应不同的应用场景，如水产养殖、生态监测等领域。在实际应用中，鱼类的部位分割不仅有助于科学研究，还能为渔业管理提供数据支持，促进可持续发展。

总之，“Eskiveriseti”数据集为改进YOLOv8-seg的鱼类部位分割系统提供了坚实的基础。通过对数据集的深入分析和应用，我们期望能够提升模型在鱼类部位分割任务中的表现，实现更高的准确性和效率。这一数据集的使用，不仅为学术研究提供了重要的实验基础，也为实际应用中的鱼类监测和管理提供了有效的技术支持。
在这里插入图片描述

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要集中在Predictor类的实现上：

import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
import torchvision

class Predictor:
“”"
Predictor类用于实现Segment Anything Model (SAM)的推理。

该类提供了一个接口，用于执行图像分割任务的模型推理，支持多种提示方式，如边界框、点和低分辨率掩码。
"""
def __init__(self, cfg, overrides=None):"""初始化Predictor，设置配置和覆盖参数。Args:cfg (dict): 配置字典。overrides (dict, optional): 覆盖默认配置的字典。"""if overrides is None:overrides = {}overrides.update(dict(task='segment', mode='predict', imgsz=1024))self.cfg = cfgself.overrides = overridesself.im = None  # 输入图像self.features = None  # 提取的图像特征self.prompts = {}  # 存储提示信息self.segment_all = False  # 是否分割所有对象的标志
def preprocess(self, im):"""对输入图像进行预处理，以便进行模型推理。Args:im (torch.Tensor | List[np.ndarray]): 输入图像，可以是张量或numpy数组列表。Returns:(torch.Tensor): 预处理后的图像张量。"""if self.im is not None:return self.imif not isinstance(im, torch.Tensor):im = np.stack(self.pre_transform(im))im = im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2))  # BGR转RGBim = torch.from_numpy(im)im = im.to(self.device)  # 移动到设备im = im.half() if self.model.fp16 else im.float()  # 转换为半精度或单精度im = (im - self.mean) / self.std  # 归一化return im
def inference(self, im, bboxes=None, points=None, masks=None):"""执行图像分割推理。Args:im (torch.Tensor): 预处理后的输入图像。bboxes (np.ndarray | List, optional): 边界框。points (np.ndarray | List, optional): 指示对象位置的点。masks (np.ndarray, optional): 低分辨率掩码。Returns:(tuple): 包含输出掩码、质量分数和低分辨率logits的元组。"""# 使用存储的提示覆盖输入bboxes = self.prompts.pop('bboxes', bboxes)points = self.prompts.pop('points', points)masks = self.prompts.pop('masks', masks)if all(i is None for i in [bboxes, points, masks]):return self.generate(im)return self.prompt_inference(im, bboxes, points, masks)
def prompt_inference(self, im, bboxes=None, points=None, masks=None):"""基于提示（如边界框、点和掩码）执行图像分割推理。Args:im (torch.Tensor): 预处理后的输入图像。bboxes (np.ndarray | List, optional): 边界框。points (np.ndarray | List, optional): 指示对象位置的点。masks (np.ndarray, optional): 低分辨率掩码。Returns:(tuple): 包含输出掩码、质量分数和低分辨率logits的元组。"""features = self.model.image_encoder(im) if self.features is None else self.features# 嵌入提示并预测掩码sparse_embeddings, dense_embeddings = self.model.prompt_encoder(points=points, boxes=bboxes, masks=masks)pred_masks, pred_scores = self.model.mask_decoder(image_embeddings=features,sparse_prompt_embeddings=sparse_embeddings,dense_prompt_embeddings=dense_embeddings,)return pred_masks.flatten(0, 1), pred_scores.flatten(0, 1)
def generate(self, im):"""使用SAM执行图像分割。Args:im (torch.Tensor): 输入图像张量。Returns:(tuple): 包含分割掩码、置信度分数和边界框的元组。"""self.segment_all = True# 进行分割处理# 省略具体实现细节return pred_masks, pred_scores, pred_bboxes
def setup_model(self, model):"""初始化SAM模型以进行推理。Args:model (torch.nn.Module): 预训练的SAM模型。"""self.model = model.eval().to(self.device)  # 将模型设置为评估模式并移动到设备self.mean = torch.tensor([123.675, 116.28, 103.53]).view(-1, 1, 1).to(self.device)  # 归一化均值self.std = torch.tensor([58.395, 57.12, 57.375]).view(-1, 1, 1).to(self.device)  # 归一化标准差
def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):"""对SAM的推理输出进行后处理，生成对象检测掩码和边界框。Args:preds (tuple): SAM模型推理的输出。img (torch.Tensor): 处理后的输入图像张量。orig_imgs (list | torch.Tensor): 原始未处理的图像。Returns:(list): 包含检测掩码、边界框和其他元数据的结果列表。"""# 处理输出掩码和边界框# 省略具体实现细节return results

代码注释说明
类和方法的描述：每个类和方法都有简要的描述，说明其功能和用途。
参数和返回值的说明：详细说明了每个方法的参数类型、含义及返回值的结构。
重要的处理步骤：在关键的处理步骤中添加了注释，帮助理解数据流和处理逻辑。
这段代码展示了如何使用SAM进行图像分割的基本流程，包括模型的初始化、图像的预处理、推理过程以及后处理。

这个程序文件 ultralytics\models\sam\predict.py 是用于实现 Segment Anything Model (SAM) 的预测逻辑，主要用于图像分割任务。SAM 是一种先进的图像分割模型，具备可提示的分割和零样本性能。该模块包含了进行分割所需的实现和辅助工具，旨在支持高性能、实时的图像分割任务。

文件中首先导入了一些必要的库，包括 NumPy、PyTorch 及其相关模块，以及一些来自 Ultralytics 框架的工具和功能。接着定义了一个 Predictor 类，该类继承自 BasePredictor，并为图像分割任务提供了一个接口。该类支持多种提示类型，如边界框、点和低分辨率掩码，能够灵活地生成分割掩码。

在 Predictor 类的构造函数中，初始化了一些配置参数，并设置了一些默认值，例如启用 retina_masks 以获得最佳结果。类中包含多个方法，其中 preprocess 方法用于对输入图像进行预处理，包括变换和归一化。pre_transform 方法则执行初步的图像变换，以准备进一步的预处理。

inference 方法是进行图像分割推理的核心，依据给定的输入提示（如边界框、点等）进行分割。该方法会调用 prompt_inference 方法，该方法利用 SAM 的架构进行实时和可提示的分割。generate 方法则实现了对整个图像的分割，支持对图像裁剪以获得更精细的分割结果。

setup_model 方法用于初始化 SAM 模型，分配到适当的设备，并设置图像归一化所需的参数。postprocess 方法则对模型的输出进行后处理，以生成对象检测掩码和边界框，确保掩码和框的大小与原始图像一致。

此外，类中还包含了设置数据源、设置图像、设置提示、重置图像等辅助方法。remove_small_regions 方法用于在生成的分割掩码上进行后处理，移除小的孤立区域和孔洞，并执行非极大值抑制（NMS）以消除重复的框。

总的来说，这个文件实现了 SAM 模型的预测逻辑，提供了图像分割所需的各种功能和工具，能够处理不同类型的输入提示，并生成高质量的分割结果。

11.5 ultralytics\engine_init_.py

Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license

这段代码是Ultralytics YOLO模型的开源实现，遵循AGPL-3.0许可证。

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，能够在图像中快速识别和定位多个对象。

下面是YOLO模型的核心部分，通常包括模型的定义、训练和推理过程。

具体实现可能会因版本而异，但核心逻辑通常保持一致。

导入必要的库

import torch # 导入PyTorch库，用于深度学习模型的构建和训练

定义YOLO模型类

class YOLO:
def init(self, model_path):
# 初始化模型，加载预训练权重
self.model = torch.load(model_path) # 从指定路径加载模型权重

def predict(self, image):# 对输入图像进行预测with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算以提高推理速度predictions = self.model(image)  # 使用模型进行推理return predictions  # 返回预测结果

使用示例

if name == “main”:
yolo_model = YOLO(‘path/to/model.pt’) # 创建YOLO模型实例并加载权重
img = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建一个随机图像张量作为输入
results = yolo_model.predict(img) # 进行预测
print(results) # 输出预测结果
代码注释说明：
导入库：首先导入PyTorch库，这是构建和训练深度学习模型的基础。
YOLO类：定义了一个YOLO类，包含模型的初始化和预测方法。
__init__方法：用于加载预训练的YOLO模型权重。
predict方法：接收输入图像，使用模型进行推理，并返回预测结果。
使用示例：在主程序中创建YOLO模型实例，加载模型权重，并对一个随机生成的图像进行预测，最后输出结果。
这段代码展示了YOLO模型的基本结构和使用方式，核心在于模型的加载和推理过程。

这个程序文件的文件名是 ultralytics\engine_init_.py，它是 Ultralytics YOLO 项目的一部分。Ultralytics YOLO 是一个用于目标检测的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉领域。文件开头的注释 # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license 表明该项目使用 AGPL-3.0 许可证，这是一种开源许可证，允许用户自由使用、修改和分发软件，但要求在分发时保持相同的许可证。

init.py 文件通常用于将一个目录标识为一个 Python 包，使得可以通过导入该包来访问其中的模块和功能。虽然在这个代码片段中没有提供具体的实现细节，但通常情况下，这个文件可能会包含一些初始化代码，或者导入其他模块，以便在包被导入时能够直接使用这些模块中的功能。

总的来说，这个文件是 Ultralytics YOLO 项目结构的一部分，起到初始化和组织代码的作用，使得用户能够方便地使用该框架进行目标检测任务。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics 是一个用于计算机视觉任务的深度学习框架，特别是目标检测和图像分割。该框架实现了 YOLO（You Only Look Once）模型及其变体，提供了高效的训练和推理工具。整体架构由多个模块组成，每个模块负责特定的功能，以便于实现灵活的模型训练、推理和结果处理。

Transformer 模块：实现了 Transformer 结构，支持特征提取和处理，适用于目标检测等任务。
Hub 会话管理：管理与 Ultralytics HUB 的交互，包括模型的上传、下载和状态监控。
预测引擎：提供了图像和视频的推理功能，支持实时检测和结果的可视化。
图像分割：实现了 Segment Anything Model (SAM) 的预测逻辑，支持灵活的图像分割任务。
包初始化：将整个引擎模块组织为一个 Python 包，便于用户导入和使用。
文件功能整理表
文件路径功能描述
ultralytics/nn/modules/transformer.py 实现 Transformer 结构，包括编码器层、解码器层和多头注意力机制，支持特征提取和处理。
ultralytics/hub/session.py 管理与 Ultralytics HUB 的会话，包括模型的初始化、心跳信号发送、指标上传和检查点上传。
ultralytics/engine/predictor.py 提供图像和视频的推理功能，支持预处理、模型推理、结果后处理及可视化，适用于目标检测任务。
ultralytics/models/sam/predict.py 实现 Segment Anything Model (SAM) 的预测逻辑，支持灵活的图像分割任务和多种提示类型。
ultralytics/engine/init.py 初始化引擎模块，将其组织为一个 Python 包，便于用户导入和使用其中的功能。
这个表格清晰地总结了每个文件的功能，帮助理解 Ultralytics 框架的整体结构和各个模块的职责。

13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。这些功能提供了良好的二次开发基础。

核心代码解读
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 random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

根据名称生成颜色

def generate_color_based_on_name(name):
…

计算多边形面积

def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

…

绘制中文标签

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)

动态调整参数

def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size

绘制检测结果

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
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(20 * adjust_param)

if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_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 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)  # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......
return image, aim_frame_area

处理每帧图像

def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image

if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......
# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......
# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......