基于python卷积神经网络深度学习的木材计数系统（源码）.zip

 ## 1.研究背景与意义 随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域中得到了广泛的应用。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种强大的深度学习模型，已经在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了重大突破。然而，在木材行业中，目前仍然存在着一个重要的问题，即如何高效准确地对木材进行计数。 传统的木材计数方法主要依赖于人工操作，这种方法存在着计数速度慢、容易出错等问题。而且，随着木材行业的不断发展，生产规模不断扩大，传统的计数方法已经无法满足需求。因此，开发一种基于卷积神经网络的木材计数系统具有重要的实际意义。 卷积神经网络是一种能够自动学习特征的深度学习模型，其具有良好的图像处理能力。通过对大量的木材图像进行训练，卷积神经网络可以学习到木材的特征，从而实现对木材的自动计数。相比传统的计数方法，基于卷积神经网络的木材计数系统具有以下几个优势： 首先，卷积神经网络可以实现高效准确的计数。通过对大量的木材图像进行训练，卷积神经网络可以学习到木材的特征，从而能够在短时间内对大量的木材进行准确计数，大大提高了计数的效率。 其次，基于卷积神经网络的木材计数系统具有较高的鲁棒性。由于木材的形状、颜色等特征具有一定的变化性，传统的计数方法往往对这些变化较为敏感，容易出现计数错误的情况。而卷积神经网络通过学习大量的样本，可以对这些变化进行较好的适应，从而提高了计数的准确性。 此外，基于卷积神经网络的木材计数系统还具有较强的泛化能力。一旦训练好的模型可以应用于不同的木材图像，无论是形状、颜色还是大小等方面的差异，都可以通过卷积神经网络进行有效的计数。 综上所述，基于卷积神经网络的木材计数系统具有高效准确、鲁棒性强、泛化能力强等优势，可以为木材行业提供一种高效、准确的计数方法。本研究旨在开发一种基于卷积神经网络的木材计数系统，并提供相应的部署教程和源码，以帮助木材行业实现自动化计数，提高生产效率。 # 2.图片演示    # 3.视频演示 [卷积神经网络深度学习的木材计数系统（部署教程和源码）_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1N94y1z79y/?vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.木材数量智能识别发展现状 我国对方形木材数量检测的主要方式还是采取人工检测。国外对木材进行检测使用光学检测器、激光、感应器等工具，此等设备不但价格较高，而且使用其中的光学仪器，对识别的环境有一定的要求。Herbon[5]等人提出将高斯混合模型以及图像分割等技术应用于原木计数上，对图像使用分割算法以及高斯混合模型初步分离出感兴趣区域，迭代发现和验证新的目标，直到不再发现新目标，每次迭代都会更新高斯混合模型，最终实现原木数量识别。2019年，Wu[6]等人首次提出一种深度学习的图像分割算法实现对棒状物体计数的检测，与之前算法的不同之处是没有提取候选框以及初始化锚框的操作。该算法在钢筋计数上效果较好。国内外许多团队[7,8]开始研究目标检测计数，使用卷积神经网络或者图像处理技术实现对目标数量的统计，但针对的都是棒状物体计数。可以看出，智能识别计数算法主要都应用于原木计数，棒状物体计数上，尚未关注加工后的方形木材。因此本文对方形木材数量智能识别算法进行研究，后续本文所说的木材均为方形木材。 ## 5.核心代码讲解 #### 5.1 Interface.py ```python class YOLOv5Detector: def __init__(self, weights, data, device='', half=False, dnn=False): self.weights = weights self.data = data self.device = device self.half = half self.dnn = dnn self.model, self.stride, self.names, self.pt, self.jit, self.onnx, self.engine = self.load_model() def load_model(self): # Load model device = select_device(self.device) model = DetectMultiBackend(self.weights, device=device, dnn=self.dnn, data=self.data) stride, names, pt, jit, onnx, engine = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx, model.engine # Half half = self.half and (pt or jit or onnx or engine) and device.type != 'cpu' # FP16 supported on limited backends with CUDA if pt or jit: model.model.half() if half else model.model.float() return model, stride, names, pt, jit, onnx, engine def run(self, img, imgsz=(640, 640), conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False): cal_detect = [] device = select_device(self.device) names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # get class names # Set Dataloader im = letterbox(img, imgsz, self.stride, self.pt)[0] # Convert im = im.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB im = np.ascontiguousarray(im) im = torch.from_numpy(im).to(device) im = im.half() if self.half else im.float() # uint8 to fp16/32 im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if len(im.shape) == 3: im = im[None] # expand for batch dim pred = self.model(im, augment=augment) pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det) # Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round() # Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) # integer class label = f'{names[c]}' cal_detect.append([label, xyxy]) return cal_detect def detect(self, image_path): image = cv2.imread(image_path) # 读取识别对象 results = self.run(image, self.stride, self.pt) # 识别， 返回多个数组每个第一个为结果，第二个为坐标位置 for i in results: box = i[1] p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])) print(i[0]) cv2.rectangle(image, p1, p2, (0, 255, 0), thickness=3, lineType=cv2.LINE_AA) cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) ``` 该程序文件名为Interface.py，主要功能是加载YOLOv5模型并进行目标检测。 程序首先导入了必要的库和模块，包括os、sys、pathlib、cv2、torch等。 然后定义了一些常量和全局变量，包括文件路径、根目录、设备等。 接下来导入了一些自定义的模块和函数，包括DetectMultiBackend、letterbox、LoadImages、LoadStreams等。 load_model函数用于加载模型，参数包括权重文件路径、数据集文件路径、设备类型、是否使用FP16等。 run函数用于运行模型进行目标检测，参数包括模型、输入图像、步长、图像尺寸、置信度阈值、NMS IOU阈值等。 detect函数用于调用load_model和run函数进行目标检测，并在图像上绘制检测结果。