class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        preprocess方法保持了简单，它只是接收输入图像，并将其存储在类的实例变量中，未来可以在此基础上添加更复杂的预处理步骤。在predict方法中，输入图像被送入模型进行预测。我们利用ini_params中定义的配置进行预测，结果将包括检测到的条形码和二维码的位置、置信度和类别信息。postprocess方法是对预测结果的进一步处理。我们从预测结果中解析出每个检测到的对象，包括其边界框的位置、置信度分数和类别标识。这些信息随后被整理成一个包含所有检测对象详细信息的列表。最后，set_param方法允许在运行时更新模型参数。这为模型的调整提供了灵活性，使其能够适应不同的运行条件和需求。

        这段代码提供了从数据准备到模型加载，再到预测和结果解析的一整套流程，它体现了一个完整的条形码和二维码检测系统。

4.3 训练代码

        在深度学习领域，训练模型是提升目标检测性能的关键步骤。为了确保条形码和二维码检测模型的高准确性和效率，我们使用了YOLOv8的架构，并结合了PyTorch框架进行训练。下面是训练过程的详细介绍及相关代码。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们导入了os模块以访问文件系统，torch库用于构建和训练深度学习模型，yaml用于解析数据集配置文件，ultralytics提供了YOLO模型的实现，QtFusion.path辅助我们找到文件的绝对路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        这里我们优先选择GPU（如果可用），因为相比于CPU，GPU能提供更快的计算能力，这对于训练复杂的深度学习模型尤为重要。它可以显著减少模型训练时间，加速实验迭代。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：这里我们设置了数据加载时的workers数量为1，这意味着会有一个进程负责加载数据。batch大小设为8，指每次训练会同时处理8个数据样本。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量

        data_name代表了我们的数据集名称，而data_path则是该数据集的YAML配置文件的路径。这个文件对于训练过程至关重要，因为它定义了训练集、验证集和测试集的位置，以及相关的类别信息等。接着，代码会根据操作系统风格转换路径，并读取YAML文件内容，进行必要的修改以适应当前的工作目录。我们将路径转换为UNIX风格，然后打开并读取YAML配置文件，提取出路径信息并更新它。这确保了不论配置文件位于哪里，训练过程都能正确找到所需的数据集路径。

data_name = "Qrcode"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        接下来，代码段处理YAML配置文件，这是模型训练配置的关键所在。我们读取YAML文件，这是存储数据集路径、类别名称和其他配置信息的地方。代码确保path键值反映了正确的数据集路径，因为这将直接影响模型训练过程中数据的加载。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：我们加载了预训练的YOLOv8模型权重，并开始了训练过程。在这个过程中，指定了数据集路径、图像大小、训练周期（epochs）、批次大小等参数，这些都是深度学习训练过程中的重要参数。这里，imgsz=640表示我们将输入图像调整为640x640像素，epochs=120表示模型将遍历整个数据集120次。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        通过以上代码，我们构建了一个强大的训练流程，能够有效训练出一个专门针对条形码和二维码检测的深度学习模型。在后续的博客章节中，我们将详细介绍模型训练的结果和分析，以及如何将这个模型集成到我们的条形码和二维码检测系统中。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在深度学习模型的训练过程中，对损失函数和性能指标的监控至关重要。图中呈现了YOLOv8模型在训练期间的各项损失函数和性能指标变化情况，从中我们可以对模型的训练进程和性能有一个全面的理解。

        首先，观察到的是损失函数随训练周期（Epochs）的变化。在模型训练的上半部分，我们可以看到损失函数的值快速下降，表明模型正逐渐学习数据集中的特征和模式。这包括边界框损失（train/box_loss）、分类损失（train/cls_loss）和目标损失（train/obj_loss）。初始的损失值较高，随着训练进程的推进，损失函数逐渐减小并趋于平稳。这一现象表明模型在调整其权重以最小化预测错误上取得了显著进展。平滑的蓝线展示了损失的平均趋势，而波动的橙线则描绘了实际损失的变化，我们可以看到随着训练的进行，两者都趋向于稳定。

        验证集上的损失曲线反映了模型在未参与训练的数据上的表现。虽然这些损失值初始时略高于训练集的损失，但随着训练的进行，它们也显示出类似的下降趋势，这表明模型对未见数据具有良好的泛化能力。这是评估模型性能的关键指标，因为它确保了模型不仅仅记住了训练数据的特征，而且能够有效地应用于新数据。

        在性能指标部分，精确度（metrics/precision）和召回率（metrics/recall）曲线反映了模型在正确检测和分类条形码和二维码方面的能力。精确度随着训练的进展逐渐提高，表明模型在越来越多的情况下能够正确识别感兴趣的对象。召回率的提高表明模型能够从整个数据集中检索出更多的正样本。

        平均精度均值（mAP）是一个综合指标，它结合了精确度和召回率，为模型性能提供了一个单一的度量值。我们看到两个mAP指标（metrics/mAP50和metrics/mAP50-95），它们分别代表了在不同IOU阈值下的模型性能。mAP50在较低的IOU阈值下测量性能，而mAP50-95则给出了在从0.5到0.95不等的多个IOU阈值下的平均性能。两者均呈上升趋势，说明模型在各种不同的严格度标准下都表现良好。

        总的来说，这些图像给我们提供了模型训练过程中详细的性能洞察。损失函数的持续下降和性能指标的持续提升表明，模型正变得越来越熟练于检测和识别数据集中的条形码和二维码。

5.2 混淆矩阵

        混淆矩阵是评估分类模型性能的一个重要工具，它展示了模型对各类别预测的准确性。在图中，我们看到了一个标准化的混淆矩阵，它表现了条形码、二维码以及背景这三个类别在模型预测中的表现。

        首先，混淆矩阵的对角线元素表示模型预测正确的比例，即真正率。对于条形码类别，模型的识别准确率为81%，这是一个相对较高的数值，意味着大多数条形码被正确分类。而对于二维码，准确率稍低，为79%。这表明模型在二维码的识别上也表现出了较高的准确性，但与条形码相比略有不足。

        接着，我们观察非对角线元素，这些元素表示模型预测错误的情况。在条形码行的二维码列，数值为18%，意味着有18%的条形码被错误地识别为二维码。相应地，在二维码行的条形码列，数值为21%，表明21%的二维码被错误地识别为条形码。这些错误可能源于条形码和二维码在某些特征上的相似性，导致模型混淆。

        此外，我们注意到在背景类别的预测上，有相当比例的条形码和二维码被误判为背景。条形码有18%被判为背景，而二维码则有21%。这可能是因为一些条形码或二维码特征不够显著，或者图像中的噪声导致模型无法从背景中准确区分出它们。

        从模型的整体性能来看，虽然准确率相对较高，但仍有改进空间。特别是减少将条形码和二维码误判为对方的情况，以及提高它们与背景的区分度。可能的优化措施包括进一步调整模型结构、提高训练数据的质量、增强数据预处理流程、或使用更复杂的特征提取技术。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在条形码二维码目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含条形码二维码的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.814	0.805	0.803	0.814
F1-Score	0.84	0.84	0.82	0.84

（3）实验结果分析：

        在目标检测领域，YOLO系列的不同版本展示了它们在条形码和二维码检测任务上的竞争力。通过实验结果我们可以看出，YOLOv5nu和YOLOv8n在mAP上取得了相同的最优结果0.814，而YOLOv6n和YOLOv7-tiny的表现略低，分别为0.805和0.803。这一结果表明，在整体检测准确性上，YOLOv5nu和YOLOv8n具有较强的检测能力，能够在更多场景下正确识别条形码和二维码。

        在F1-Score指标上，YOLOv5nu、YOLOv6n和YOLOv8n均实现了0.84的成绩，而YOLOv7-tiny稍微落后，为0.82。F1-Score作为精确率和召回率的调和平均值，较高的F1-Score意味着模型在保持较高检测准确率的同时，遗漏的目标数量也较少。

       YOLOv5nu和YOLOv8n之所以能在mAP和F1-Score上取得优异的成绩，可能与它们的网络结构、锚点设置、以及对小目标的识别能力有关。YOLOv8n作为系列中的最新版本，可能在模型结构上进行了优化，如引入了新的注意力机制或更先进的激活函数，从而在精确度和召回率上都有所提高。YOLOv5nu虽然是一个较早的版本，但其轻量化设计和优化后的网络结构依然使它具有竞争力。

       YOLOv6n和YOLOv7-tiny的表现略低可能是由于它们的模型复杂度和参数设置与此次任务的特定需求不完全匹配。YOLOv7-tiny作为一个轻量级模型，可能在特征提取能力上有所限制，特别是在复杂场景或相似目标间的区分上可能不如完整版模型。YOLOv6n虽然整体性能出色，但可能在处理本数据集特定类型的条形码或二维码时，对某些特征的学习不如v5nu和v8n版本深入。

       总体来说，每个模型版本的性能都反映了其设计哲学和架构选择。实验结果不仅为我们提供了这些模型在条形码和二维码检测任务上的性能评估，也揭示了未来改进和优化模型的方向。在选择模型部署到实际应用中时，我们应当综合考虑模型的准确率、速度和计算资源需求，以找到最佳的平衡点。

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6. 系统设计与实现

        在介绍基于YOLOv8/v7/v6/v5实现条形码和二维码检测的系统架构设计之前，让我们先了解一下该系统的主要组成部分。本系统主要由以下几个关键模块构成：模型加载与预处理、实时图像捕捉与上传、检测与识别、结果展示与日志记录。

6.1 系统架构核心组件

1. 模型加载与预处理

        系统的核心在于使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行目标检测。在我们的YOLOv8v5Detector类中，实现了模型的加载和预处理。首先，通过load_model方法加载预训练的模型权重，这对于后续的检测任务至关重要。预处理部分在frame_process方法中实现，包括对输入图像的尺寸调整和归一化等，以满足YOLO模型的输入要求。

2. 实时图像捕捉与上传

        在Detection_UI类中，我们设计了实时图像捕捉与上传的功能。用户可以通过摄像头实时捕获图像，或上传本地的图片和视频文件。对于摄像头输入，系统利用OpenCV的VideoCapture实现实时图像的捕获。对于文件上传，提供了文件上传器，支持用户上传图片和视频文件，进一步增强了系统的灵活性和实用性。

3. 检测与识别

        检测与识别是系统的核心部分，主要通过frame_process方法实现。在这一步骤中，将预处理后的图像输入到YOLO模型中，获取检测结果，包括检测到的目标类别、位置、置信度等信息。然后，利用drawRectBox方法在原图上绘制检测框和标签，直观地展示检测结果。

4. 结果展示与日志记录

        最后，检测结果的展示和日志记录通过Detection_UI类中的多个方法协同完成。setupMainWindow方法构建了用户界面，包括图像显示窗口、控制选项和结果展示区域。toggle_comboBox和frame_table_process方法则用于处理和展示检测结果。此外，LogTable类用于记录检测日志，包括检测的目标、位置、置信度和时间等，便于用户进行后续分析。

        通过上述模块的紧密协作，我们的系统能够实现对条形码和二维码的高效检测与识别。通过不断优化和迭代，我们相信该系统能够在多种实际应用场景中发挥重要作用。

6.2 系统流程

        在我们的条形码和二维码检测系统中，整个工作流程是按照一系列严格的步骤进行的，以确保检测的准确性和效率。下面将详细介绍系统的主要流程步骤：

1. 初始化系统配置：系统启动时，首先通过Detection_UI类的构造函数初始化各种配置，包括模型类型、置信度阈值、IOU阈值等。同时，加载类别标签并为每个类别随机分配颜色，以便在检测结果中区分不同的目标。

2. 模型加载：系统会根据配置加载相应的YOLO模型权重。这一步是通过YOLOv8v5Detector类的load_model方法完成的，该方法负责将预训练的模型权重加载到内存中，为后续的检测任务做好准备。

3. 用户界面设置：通过setup_page和setup_sidebar方法设置主页面和侧边栏，侧边栏允许用户选择模型配置、上传文件、选择摄像头等。

4. 图像输入：系统支持多种图像输入方式，包括实时摄像头捕获和文件上传。用户可以在侧边栏中选择希望的输入方式，并上传相应的图片或视频文件。

5. 图像处理与检测：

   • 对于每一帧图像，系统首先调用frame_process方法进行预处理，包括调整图像尺寸和进行必要的图像转换。
   • 随后，预处理后的图像被送入YOLO模型进行目标检测，frame_process方法会调用YOLOv8v5Detector中的predict方法来获取检测结果。

6. 检测结果处理：检测完成后，系统将使用drawRectBox方法在图像上绘制检测框，并显示目标的类别和置信度。同时，检测的详细信息（包括目标位置、置信度等）将被记录下来。

7. 结果展示：处理后的图像和检测结果将在主页面上实时显示。系统提供了单画面和双画面两种显示模式供用户选择。

8. 日志记录：所有的检测结果都会被详细记录在日志文件中，包括检测的目标、位置、置信度和处理时间等信息。用户可以通过“导出结果”按钮将日志信息导出为CSV文件。

9. 系统结束：用户可以随时停止检测流程，并查看已记录的检测结果。系统还支持清空当前的日志记录和检测结果，为下一次检测做准备。

        通过上述步骤，我们的系统能够实现对条形码和二维码的实时检测与识别，并提供友好的用户界面和详细的日志记录功能，满足不同用户的需求。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1gx4y1v7ah/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp5u
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2ZmZ1y
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2ZmZ1y
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmpxs

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        在本篇博客中，我们详细介绍了基于YOLOv8/v7/v6/v5的条形码和二维码检测系统的设计与实现。通过系统架构的深入分析和流程的详细阐述，我们展示了该系统如何高效、准确地识别和处理图像中的条形码和二维码信息。系统的实现不仅考虑了检测的准确性，还注重用户交互的便捷性，为用户提供了丰富的配置选项和友好的界面。

        尽管我们的系统在当前的设计和实现中已经表现出良好的性能和较高的实用性，但我们认识到在机器视觉和深度学习的快速发展中，仍有许多值得进一步探索和改进的空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方面对系统进行优化和扩展：

1. 模型优化：继续探索和实验更先进的目标检测模型，以提高检测的准确性和速度。同时，考虑到实际应用中对资源的限制，我们也会着重研究模型压缩和加速技术，以使系统更加轻量化和高效。

2. 多语言和符号支持：条形码和二维码中的信息类型多样，我们计划增加对不同语言和特殊符号的支持，提高系统的通用性和适用范围。

3. 增强的用户体验：通过进一步优化用户界面和交互设计，使用户能够更加直观、便捷地使用系统。此外，增加对检测结果的可视化展示，如通过图表和统计数据展示检测概况，将为用户提供更多有价值的信息。

4. 应用扩展：除了条形码和二维码的检测，我们也计划将系统扩展到更多的图像识别任务中，如面部识别、物体跟踪等，以增强系统的功能和应用领域。

        通过持续的努力和创新，我们相信未来的条形码和二维码检测系统将更加智能和高效，为用户提供更加丰富和完善的服务。我们期待与社区共同探索和进步，在机器视觉和深度学习的道路上不断前行。

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1. Badgujar, Chetan M., Alwin Poulose, and Hao Gan. "Agricultural Object Detection with You Look Only Once (YOLO) Algorithm: A Bibliometric and Systematic Literature Review." arXiv preprint arXiv:2401.10379 (2024). ↩︎

2. Pham, Thi-Loan, and Van-Hung Le. "Ovarian Tumors Detection and Classification from Ultrasound Images Based on YOLOv8." Journal of Advances in Information Technology 15.2 (2024). ↩︎

3. Hu, Hongwei, et al. "Road surface crack detection method based on improved YOLOv5 and vehicle-mounted images." Measurement (2024): 114443. ↩︎

4. Goel, Lavika, and Pankaj Patel. "Improving YOLOv6 using advanced PSO optimizer for weight selection in lung cancer detection and classification." Multimedia Tools and Applications (2024): 1-34. ↩︎

5. Ge, Zihao, et al. "Lightweight YOLOv7 Algorithm for Multi-Object Recognition on Contrabands in Terahertz Images." Applied Sciences 14.4 (2024): 1398. ↩︎