基于深度学习YOLOv8开发的水果成熟度检测系统

本项目是一款基于深度学习（YOLOv8/v11）开发的水果成熟度检测系统。系统采用 Python + PyQt5 开发了美观的图形用户界面（GUI），整体风格为清新的“果园橙”色调。

项目代码结构清晰，注释详细，非常适合用于计算机视觉、深度学习入门学习。

✨ 核心功能与亮点：

多目标细分检测：支持 16种类别 的精准识别！包含苹果、香蕉、葡萄、草莓、柿子的 高熟/中熟/低熟 分级，以及 坏果 检测。数量4000张+

功能强大：

️ 图片/文件夹检测：支持单张或批量检测，自动统计数量。

视频文件检测：支持 MP4/AVI 等常见格式。

摄像头实时检测：调用笔记本或USB摄像头进行实时识别。

交互友好：

支持动态调节 置信度(Conf) 和 IOU阈值，实时看效果。

结果保存：检测后的图片/视频可一键保存。

数据可视化：界面实时显示目标类别、置信度、坐标，并有统计表格。

UI美观：全新设计的“果园橙”主题界面，支持窗口缩放，自适应布局，拒绝简陋。

发货清单（全套资料）：

完整源码：Python源文件（包含带登录界面版和无登录版），代码注释详细。

数据集：包含训练用的图片和标注文件（YOLO格式3000+图片），可以直接用于重新训练。

训练好的模型：包含训练好的 best.pt 权重文件，下载即用，无需重新训练。

训练结果图表：包含 P-R曲线、混淆矩阵、F1曲线等评估指标图，写文档必备。

配套文档：

环境搭建教程（Anaconda/Pip）。

运行操作说明书。

源码已经过本人亲自测试，可完美运行