背景及意义
木薯是一种重要的农作物，广泛用于食品、饲料以及工业生产等多个领域。然而，木薯病害的发生会严重影响其产量和品质，对农民的收入和食品安全造成明显的负面影响。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过2606张图片，训练了一个木薯叶片病害的识别模型,可用于识别5种不同的木薯病害类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的木薯病害智能诊断与防治系统，可快速、准确地识别实时识别场景中的木薯叶片病害类型，同时提供科学的防治建议，这有助于农户及时采取措施，有效控制病害扩散，显著提升农业生产的效率和可持续性。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。
前言
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