源码包含:完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘
源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。
本文图片内二维码较多,都为项目演示,但容易被和谐无法显示。
本项目集成了 YOLOv8 二维码识别模型 与 PyQt5 图形界面工具,实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的二维码自动检测功能。配套完整源码与训练流程说明,让你开箱即用、快速部署自己的二维码识别系统。适用于商场扫码识别、仓储物流标签、票务系统等多种实际应用场景。
随着二维码技术的广泛应用,从物流跟踪、产品溯源到电子支付、票务识别,二维码已经成为信息传递的重要媒介。然而在复杂环境中,如光照变化、二维码位置角度不一致、遮挡等因素下,传统二维码扫描器识别能力受限。
为此,借助深度学习中的目标检测技术,我们可以构建更稳定、鲁棒性更强的二维码识别系统。YOLOv8 作为新一代目标检测框架,在识别速度与精度之间实现了良好平衡,尤其适合二维码这类小目标检测任务。
本项目基于 YOLOv8 实现二维码识别,结合 PyQt5 图形界面,实现从图片、视频、摄像头多源输入的自动化检测,为开发者与企业提供可快速部署的轻量级方案。
项目使用 YOLOv8 训练自定义二维码数据集,能够精确检测图像中二维码的位置,并可导出边界框坐标。
核心性能指标:
为提升项目可视化交互体验,集成 PyQt5 界面操作系统,功能如下:
功能模块 | 描述 |
---|---|
图像检测 | 加载本地单张图片,显示检测结果 |
视频检测 | 支持本地视频文件逐帧检测二维码 |
摄像头检测 | 实时扫码,自动识别二维码位置 |
文件夹检测 | 可批量导入多个图片进行统一检测 |
结果保存 | 自动将检测结果图像与坐标信息保存 |
可用于门禁扫码系统、快递入库扫码等自动化检测场景。
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力,我们设计了多种操作场景,涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
用户点击“选择图片”,即可加载本地图像并执行检测:
由于平台禁止发二维码,截图对二维码打码处理
用户可选择包含多张图像的文件夹,系统会批量检测并生成结果图。
由于平台禁止发二维码,截图对二维码打码处理
支持上传视频文件,系统会逐帧处理并生成目标检测结果,可选保存输出视频:
由于平台禁止发二维码,截图对二维码打码处理
实时检测是系统中的核心应用之一,系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同,就不重复演示了。
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果,所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹,支持后续数据分析与复审。
由于平台禁止发二维码,截图对二维码打码处理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型,采用更轻量的架构、更先进的损失函数(如CIoU、TaskAlignedAssigner)与Anchor-Free策略,在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下:
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型,具备如下优势:
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布,在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下:
采用 YOLO 格式的数据集结构如下:
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt
文件,内容格式为:
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括(可自定义):
由于平台禁止发二维码,截图对二维码打码处理
训练完成后,将在 runs/detect/train
目录生成结果文件,包括:
results.png
:损失曲线和 mAP 曲线;weights/best.pt
:最佳模型权重;confusion_matrix.png
:混淆矩阵分析图。若 mAP@0.5 达到 90% 以上,即可用于部署。
在深度学习领域,我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中,主要包含三种损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss)。训练完成后,相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下,具体内容如下:
使用 PyTorch 推理接口加载模型:
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
由于平台禁止发二维码,截图对二维码打码处理
本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见【4.2 完整源码下载】:
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重,读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集,或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
可至项目实录视频下方获取:https://www.bilibili.com/video/BV1w9bkzEEpG/
包含:
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址(含标注脚本)
本项目基于 YOLOv8 模型构建了一套高效、实用的二维码(QR码)自动识别系统,结合 PyQt5 图形界面,实现了图片、视频、摄像头等多输入方式的智能检测与可视化展示。无论是单张图像还是实时摄像头流,该系统都能快速精准地定位二维码区域,具有良好的适应性与扩展性。
项目优势总结如下:
无论你是做物流扫码、票务管理,还是门禁识别、商品标识采集,本系统都可作为一个高可用的二维码检测基础平台。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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