柑橘分级python

### Python实现柑橘分级的方法

#### 数据收集与预处理
对于柑橘分级项目，数据集的质量至关重要。考虑到不同光照条件和环境因素的影响，在构建用于训练模型的数据集时应采用多种图像增强技术以提高泛化能力[^1]。

import cv2
import numpy as np
from imgaug import augmenters as iaa

def preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    seq = iaa.Sequential([
        iaa.GammaContrast((0.5, 2.0)),  # 调整对比度
        iaa.Add((-30, 30), per_channel=0.5)  # 随机调整亮度
    ])
    augmented_image = seq.augment_image(image)
    return augmented_image

#### 构建YOLOv3模型架构并加载权重文件
基于YOLO系列的目标检测框架非常适合此类任务，因为其能够高效地识别多个类别下的目标位置及其属性特征。这里选取了YOLO作为基础网络结构来进行柑橘果实的定位及成熟度分类工作。

import torch
from models.experimental import attempt_load

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov3-spp-ultralytics.pt', map_location=device).eval()

#### 定义标签映射关系表
为了便于理解输出结果，定义了一个字典用来表示各个等级对应的中文描述：

label_map = {
    0: "未熟",
    1: "即将成熟",
    2: "已成熟"
}

#### 编写推理函数完成实时预测
通过调用上述已经初始化好的模型实例执行前向传播操作获得最终预测框坐标以及置信分数；随后依据设定阈值筛选有效候选区域，并将其转换成易于解析的形式返回给用户界面展示。

def detect_oranges(img, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5):
    results = model([img], size=640)[0].xywhn
    detections = []
    
    for *box, conf, cls in reversed(results):
        if float(conf) >= conf_thres:
            label = f'{label_map[int(cls)]} {conf:.2f}'
            box = list(map(lambda x: round(float(x)*img.shape[1]), box))
            detections.append({"bbox": box[:4], "confidence": str(conf), "class": int(cls)})
            
    return detections

以上就是利用Python编程语言配合深度学习库PyTorch搭建起一套完整的柑橘自动分拣系统的流程介绍。此方案不仅限于柑橘作物本身，还可以推广到其他水果品种上实施类似的智能化管理措施。