基于yolov8的血细胞检测计数系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

基于YOLOv8的血细胞检测与计数系统是一种利用深度学习技术，特别是YOLOv8目标检测算法，实现高效、准确血细胞识别的系统。该系统能够自动识别并计数图像或视频中的血细胞，包括红细胞、白细胞和血小板等，为医疗诊断提供重要支持。

YOLOv8以其高速和高精度的目标检测能力著称，适用于实时目标检测应用。该系统通过收集并预处理包含各种血细胞类型的图像或视频数据，利用YOLOv8算法进行模型训练，从而学习血细胞的特征和分类信息。在实时检测阶段，系统能够快速接收并处理图像或视频输入，准确识别并计数血细胞，生成详细的统计报告。

该系统不仅提高了血细胞检测的自动化程度和准确性，还减少了人为误差，大大减轻了医护人员的工作负担。同时，其高效性和准确性为医疗诊断、疾病监测和治疗提供了可靠的数据支持，具有重要的临床应用价值。此外，该系统还可进一步应用于其他生物医学领域中的目标检测与计数任务，为生物医学研究提供有力支持。

【效果介绍】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.70

【模型可以检测出类别】

Platelets
RBC
WBC
sickle cell

【训练信息】

参数	值
训练集图片数	2676
验证集图片数	60
训练map	87.4%
训练精度(Precision)	82.7%
训练召回率(Recall)	79.5%

【训练数据集(注意由于数据集优化可能和训练数据集有差异)】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89725754?spm=1001.2014.3001.5501

【部分实现源码】

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【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov8s.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）

【源码下载地址】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89725921