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