基于yolov8的花卉分类系统：训练权重与GUI界面

资源摘要信息:"基于yolov8的花卉分类系统，包含训练好的权重和推理代码，GUI界面，支持图片、视频、摄像头输入，支持检测结果导出" 本资源是一套完整的花卉分类系统，其核心基于深度学习框架中的yolov8模型，并且配备了训练好的权重文件，以及一个完整的推理系统代码。系统采用了pyqt框架进行开发，提供了直观的图形用户界面（GUI），能够处理静态图片、视频文件以及实时视频流，用户可以通过摄像头实时获取图像并进行分类。此外，系统还支持将识别结果导出保存到指定的文件路径中，以便进行进一步的分析或记录。 在系统内部，包含了两个训练好的模型权重文件best.pt和last.pt，这两个文件分别代表了在花卉分类数据集上训练过程中的最优权重和最后迭代的权重。用户可以根据需要选择使用哪个权重文件进行推理，以获得期望的分类效果。 推理代码是基于yolov8模型的花卉分类实现，其设计支持快速地对花卉图像进行分类识别。通过调用模型API，系统能够将图像中的花卉进行检测，并输出分类结果。该部分代码具备良好的模块化设计，不同的功能被良好地解耦，易于进行二次开发或功能扩展。 GUI界面是用户与系统交互的主要途径，提供了直观的操作流程，让用户能够轻松选择输入类型（图片、视频、摄像头），并展示检测结果。界面使用pyqt框架构建，同时依赖于ultralystic库，这需要用户在安装使用前确保已安装了这些依赖库。 系统使用conda虚拟环境的建议，主要是因为虚拟环境能够为项目提供独立的运行环境，避免了不同项目间依赖库版本的冲突，特别是对于深度学习和机器学习项目，这一步骤尤为重要。 此外，本资源的一个重要特点是代码的灵活性和模型的可更换性。用户可以轻松地将yolov8模型替换为其他版本的yolo模型，或者使用自己的数据集进行训练，然后将训练好的模型权重替换原有的权重，从而实现对自己花卉分类系统的定制。 在文件结构方面，资源包含了若干张示例图片文件，这些图片可能用于展示系统识别效果或进行开发测试。同时，还包括了关键的代码文件和依赖文件。其中，"readme.md"文件应该包含了项目的安装指南、使用说明和版权信息；"gui.png"很可能是一个GUI界面的截图，用于展示软件界面的外观；"gui.py"是实现GUI界面的核心代码文件；"model.py"应该是包含了yolov8模型的定义和相关操作；"requirements.txt"列出了项目所需的所有依赖包及其版本，这对于其他开发者复现环境至关重要。