做全網(wǎng)影視網(wǎng)站的風(fēng)險(xiǎn),免費(fèi)發(fā)布信息的網(wǎng)站平臺(tái)有哪些,汕頭品牌建設(shè)公司,有沒有可以做兼職的網(wǎng)站一、項(xiàng)目介紹 本項(xiàng)目開發(fā)了一個(gè)基于YOLOv12深度學(xué)習(xí)算法的智能血細(xì)胞檢測系統(tǒng)#xff0c;能夠自動(dòng)識(shí)別和分類血液樣本中的紅細(xì)胞(RBC)、白細(xì)胞(WBC)和血小板(Platelets)。系統(tǒng)采用包含874張標(biāo)注圖像的專業(yè)數(shù)據(jù)集#xff08;訓(xùn)練集765張、驗(yàn)證集73張、測試集36張#xff09;…一、項(xiàng)目介紹本項(xiàng)目開發(fā)了一個(gè)基于YOLOv12深度學(xué)習(xí)算法的智能血細(xì)胞檢測系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別和分類血液樣本中的紅細(xì)胞(RBC)、白細(xì)胞(WBC)和血小板(Platelets)。系統(tǒng)采用包含874張標(biāo)注圖像的專業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練集765張、驗(yàn)證集73張、測試集36張進(jìn)行模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了對(duì)三類血細(xì)胞的精準(zhǔn)檢測。項(xiàng)目提供完整的Python實(shí)現(xiàn)方案包括優(yōu)化后的YOLOv12模型、用戶友好的UI界面以及安全的登錄注冊功能。該系統(tǒng)通過直觀的可視化界面展示檢測結(jié)果可廣泛應(yīng)用于醫(yī)院檢驗(yàn)科和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室顯著提升血細(xì)胞檢測的效率和準(zhǔn)確性為血液疾病診斷提供智能化輔助工具。整套方案包含訓(xùn)練好的模型權(quán)重、完整項(xiàng)目源碼和詳細(xì)的部署指南具備即插即用的臨床實(shí)用價(jià)值。目錄一、項(xiàng)目介紹二、項(xiàng)目功能展示2.1 用戶登錄系統(tǒng)2.2 檢測功能2.3 檢測結(jié)果顯示2.4 參數(shù)配置2.5 其他功能3. 技術(shù)特點(diǎn)4. 系統(tǒng)流程三、數(shù)據(jù)集介紹數(shù)據(jù)集組成數(shù)據(jù)集配置文件四、項(xiàng)目環(huán)境配置創(chuàng)建虛擬環(huán)境安裝所需要庫五、模型訓(xùn)練訓(xùn)練代碼訓(xùn)練結(jié)果六、核心代碼登錄注冊驗(yàn)證 多重檢測模式? 沉浸式可視化?? 參數(shù)配置系統(tǒng)? UI美學(xué)設(shè)計(jì) 智能工作流七、項(xiàng)目源碼(視頻簡介)基于深度學(xué)習(xí)YOLOv12的紅細(xì)胞、白細(xì)胞和血小板檢測系統(tǒng)YOLOv12YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項(xiàng)目源碼模型_嗶哩嗶哩_bilibili基于深度學(xué)習(xí)YOLOv12的紅細(xì)胞、白細(xì)胞和血小板檢測系統(tǒng)YOLOv12YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項(xiàng)目源碼模型二、項(xiàng)目功能展示? 用戶登錄注冊支持密碼檢測和安全性驗(yàn)證。? 三種檢測模式基于YOLOv12模型支持圖片、視頻和實(shí)時(shí)攝像頭三種檢測精準(zhǔn)識(shí)別目標(biāo)。? 雙畫面對(duì)比同屏顯示原始畫面與檢測結(jié)果。? 數(shù)據(jù)可視化實(shí)時(shí)表格展示檢測目標(biāo)的類別、置信度及坐標(biāo)。?智能參數(shù)調(diào)節(jié)提供置信度滑塊動(dòng)態(tài)優(yōu)化檢測精度適應(yīng)不同場景需求。?科幻風(fēng)交互界面深色主題搭配動(dòng)態(tài)光效減少視覺疲勞提升操作體驗(yàn)。?多線程高性能架構(gòu)獨(dú)立檢測線程保障流暢運(yùn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)提示響應(yīng)迅速無卡頓。2.1 用戶登錄系統(tǒng)提供用戶登錄和注冊功能用戶名和密碼驗(yàn)證賬戶信息本地存儲(chǔ)(accounts.json)密碼長度至少6位的安全要求2.2 檢測功能圖片檢測支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式圖片的火焰煙霧檢測視頻檢測支持MP4/AVI/MOV格式視頻的逐幀檢測攝像頭檢測實(shí)時(shí)攝像頭流檢測(默認(rèn)攝像頭0)檢測結(jié)果保存到results目錄2.3 檢測結(jié)果顯示顯示原始圖像和檢測結(jié)果圖像檢測結(jié)果表格展示包含檢測到的類別置信度分?jǐn)?shù)物體位置坐標(biāo)(x,y)、2.4 參數(shù)配置模型選擇置信度閾值調(diào)節(jié)(0-1.0)IoU(交并比)閾值調(diào)節(jié)(0-1.0)實(shí)時(shí)同步滑塊和數(shù)值輸入框2.5 其他功能檢測結(jié)果保存功能視頻檢測時(shí)自動(dòng)保存結(jié)果視頻狀態(tài)欄顯示系統(tǒng)狀態(tài)和最后更新時(shí)間無邊框窗口設(shè)計(jì)可拖動(dòng)和調(diào)整大小3. 技術(shù)特點(diǎn)采用多線程處理檢測任務(wù)避免界面卡頓精美的UI設(shè)計(jì)具有科技感的視覺效果發(fā)光邊框和按鈕懸停和按下狀態(tài)效果自定義滑塊、表格和下拉框樣式檢測結(jié)果保存機(jī)制響應(yīng)式布局適應(yīng)不同窗口大小4. 系統(tǒng)流程用戶登錄/注冊選擇檢測模式(圖片/視頻/攝像頭)調(diào)整檢測參數(shù)(可選)開始檢測并查看結(jié)果可選擇保存檢測結(jié)果停止檢測或切換其他模式三、數(shù)據(jù)集介紹本項(xiàng)目使用的血細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)集包含874張經(jīng)過專業(yè)標(biāo)注的血液顯微圖像涵蓋紅細(xì)胞RBC、白細(xì)胞WBC和血小板Platelets三大類適用于目標(biāo)檢測任務(wù)。數(shù)據(jù)集按照標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)流程劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集確保模型訓(xùn)練和評(píng)估的可靠性。數(shù)據(jù)集組成數(shù)據(jù)子集圖像數(shù)量用途訓(xùn)練集Train765張用于模型訓(xùn)練優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重驗(yàn)證集Validation73張用于超參數(shù)調(diào)整和模型選擇測試集Test36張用于最終模型性能評(píng)估總計(jì)874張數(shù)據(jù)集配置文件數(shù)據(jù)集采用標(biāo)準(zhǔn)化YOLO格式組織train: F:紅細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)集images rain val: F:紅細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)集imagesval test: # test images (optional) # Classes nc: 3 names: [Platelets, RBC, WBC]四、項(xiàng)目環(huán)境配置創(chuàng)建虛擬環(huán)境首先新建一個(gè)Anaconda環(huán)境每個(gè)項(xiàng)目用不同的環(huán)境這樣項(xiàng)目中所用的依賴包互不干擾。終端輸入conda create -n yolov12 python3.9激活虛擬環(huán)境conda activate yolov12安裝cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudio安裝所需要庫pip install -r requirements.txtpycharm中配置anaconda五、模型訓(xùn)練訓(xùn)練代碼from ultralytics import YOLO model_path yolo12s.pt data_path data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs100, batch8, device0, workers0, projectruns, nameexp, )根據(jù)實(shí)際情況更換模型 # yolov12n.yaml (nano)輕量化模型適合嵌入式設(shè)備速度快但精度略低。 # yolov12s.yaml (small)小模型適合實(shí)時(shí)任務(wù)。 # yolov12m.yaml (medium)中等大小模型兼顧速度和精度。 # yolov12b.yaml (base)基本版模型適合大部分應(yīng)用場景。 # yolov12l.yaml (large)大型模型適合對(duì)精度要求高的任務(wù)。--batch 8每批次8張圖像。--epochs 100訓(xùn)練100輪。--datasets/data.yaml數(shù)據(jù)集配置文件。--weights yolov12s.pt初始化模型權(quán)重yolov12s.pt是預(yù)訓(xùn)練的輕量級(jí)YOLO模型。訓(xùn)練結(jié)果六、核心代碼import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLO from UiMain import UiMainWindow import time import os from PyQt5.QtWidgets import QDialog from LoginWindow import LoginWindow class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始幀, 檢測幀, 檢測結(jié)果 finished_signal pyqtSignal() # 線程完成信號(hào) def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 視頻或攝像頭 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始幀 original_frame frame.copy() # 檢測 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取檢測結(jié)果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 發(fā)送信號(hào) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制幀率 time.sleep(0.03) # 約30fps cap.release() else: # 圖片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取檢測結(jié)果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次檢測結(jié)果 # 連接按鈕信號(hào) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLO(f{model_name}.pt) # 自動(dòng)下載或加載本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加載成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 錯(cuò)誤, f模型加載失敗: {str(e)}) self.update_status(模型加載失敗) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請先停止當(dāng)前檢測任務(wù)) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇圖片, , 圖片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 創(chuàng)建檢測線程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在檢測圖片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請先停止當(dāng)前檢測任務(wù)) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇視頻, , 視頻文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化視頻寫入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 創(chuàng)建保存路徑 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 創(chuàng)建檢測線程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在檢測視頻: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請先停止當(dāng)前檢測任務(wù)) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 創(chuàng)建檢測線程 (默認(rèn)使用攝像頭0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在從攝像頭檢測...)登錄注冊驗(yàn)證對(duì)應(yīng)文件LoginWindow.py# 賬戶驗(yàn)證核心邏輯 def handle_login(self): username self.username_input.text().strip() password self.password_input.text().strip() if not username or not password: QMessageBox.warning(self, 警告, 用戶名和密碼不能為空) return if username in self.accounts and self.accounts[username] password: self.accept() # 驗(yàn)證通過 else: QMessageBox.warning(self, 錯(cuò)誤, 用戶名或密碼錯(cuò)誤) # 密碼強(qiáng)度檢查注冊時(shí) def handle_register(self): if len(password) 6: # 密碼長度≥6位 QMessageBox.warning(self, 警告, 密碼長度至少為6位)多重檢測模式對(duì)應(yīng)文件main.py圖片檢測def detect_image(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇圖片, , 圖片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.start() # 啟動(dòng)檢測線程視頻檢測def detect_video(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇視頻, , 視頻文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.video_writer cv2.VideoWriter() # 初始化視頻寫入器 self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)實(shí)時(shí)攝像頭def detect_camera(self): self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) # 攝像頭設(shè)備號(hào)0 self.detection_thread.start()?沉浸式可視化對(duì)應(yīng)文件UiMain.py雙畫面顯示def display_image(self, label, image): q_img QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) pixmap QPixmap.fromImage(q_img) label.setPixmap(pixmap.scaled(label.size(), Qt.KeepAspectRatio)) # 自適應(yīng)縮放結(jié)果表格def add_detection_result(self, class_name, confidence, x, y): self.results_table.insertRow(row) items [ QTableWidgetItem(class_name), # 類別列 QTableWidgetItem(f{confidence:.2f}), # 置信度 QTableWidgetItem(f{x:.1f}), # X坐標(biāo) QTableWidgetItem(f{y:.1f}) # Y坐標(biāo) ]??參數(shù)配置系統(tǒng)對(duì)應(yīng)文件UiMain.py雙閾值聯(lián)動(dòng)控制# 置信度閾值同步 def update_confidence(self, value): confidence value / 100.0 self.confidence_spinbox.setValue(confidence) # 滑塊→數(shù)值框 self.confidence_label.setText(f置信度閾值: {confidence:.2f}) # IoU閾值同步 def update_iou(self, value): iou value / 100.0 self.iou_spinbox.setValue(iou)?UI美學(xué)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)文件UiMain.py科幻風(fēng)格按鈕def create_button(self, text, color): return f QPushButton {{ border: 1px solid {color}; color: {color}; border-radius: 6px; }} QPushButton:hover {{ background-color: {self.lighten_color(color, 10)}; box-shadow: 0 0 10px {color}; # 懸停發(fā)光效果 }} 動(dòng)態(tài)狀態(tài)欄def update_status(self, message): self.status_bar.showMessage( f狀態(tài): {message} | 最后更新: {time.strftime(%H:%M:%S)} # 實(shí)時(shí)時(shí)間戳 )智能工作流對(duì)應(yīng)文件main.py線程管理class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 信號(hào)量通信 def run(self): while self.running: # 多線程檢測循環(huán) results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) self.frame_received.emit(original_frame, result_frame, detections)七、項(xiàng)目源碼(視頻簡介)演示與介紹視頻基于深度學(xué)習(xí)YOLOv12的紅細(xì)胞、白細(xì)胞和血小板檢測系統(tǒng)YOLOv12YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項(xiàng)目源碼模型_嗶哩嗶哩_bilibili基于深度學(xué)習(xí)YOLOv12的紅細(xì)胞、白細(xì)胞和血小板檢測系統(tǒng)YOLOv12YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項(xiàng)目源碼模型