🌻一、站长自我介绍

量子站长专注于计算机视觉与人工智能领域研究，分享原创相关资源，帮助广大用户快速解决需求。可定制相关项目：分类，检测，分割，跟踪，创新涨点等需求。

✉️售后客服&联系方式

添加记得备注来意，直入主题是良好的交流方式~
QQ：3781640478
微信：aiitleader
本站所有项目均提供效果演示+售后+答疑服务、用户放心下单。

🌻二、本项目介绍

本项目基于 YOLOv8 图像分类模型，构建了一套面向棉花病害智能识别的完整解决方案。项目以棉花田间实拍数据为基础，针对病害棉花植株、病害棉花叶片、健康棉花植株、健康棉花叶片四大类别进行精准分类识别，并通过 PyQt5 可视化界面 实现模型推理结果的直观展示与交互操作。
项目不仅提供了完整可复现的训练流程，还配套了标准化数据集、模型权重文件以及即用型推理程序，支持图片、文件夹、视频流等多种输入形式，真正做到从数据准备、模型训练到应用部署的一站式落地。该系统可广泛应用于农业病害监测、作物健康评估以及智能农业辅助决策等实际场景，具备较强的工程实用价值与扩展潜力。

本项目源码包含：
1.完整的项目源码
2.完整的数据集
3.完整的训练文件（可直接用）
4.完整的教学文件PDF版（包含完整部署教学、完整重新训练步骤）
用户使用本项目可直接部署使用，也可自己重新训练改进适配，压缩包内的文档都有很详细的教学。

🚴效果预览

哔哩哔哩可观看系统演示效果：https://www.bilibili.com/video/BV1g1rLBAEix/
项目详细功能介绍文档，可见CSDN博文： https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/156915484

🚴主要功能

🚴效果图

棉花作为重要的经济作物之一，其生长过程极易受到病害侵袭。传统的病害识别方式主要依赖人工经验，不仅效率低，而且受主观因素影响较大，难以满足现代农业对规模化、智能化、精准化管理的需求。
随着深度学习与计算机视觉技术的快速发展，基于图像的作物病害识别逐渐成为研究与应用热点。其中，YOLOv8 在特征提取效率、模型推理速度以及部署友好性方面表现突出，非常适合用于农业场景下的轻量级智能识别系统构建。
在此背景下，本项目以 YOLOv8 图像分类能力 为核心，结合 PyQt5 桌面端界面开发，从工程实战角度出发，完整展示了一个棉花病害分类系统从“数据集 → 训练 → 推理 → 可视化应用”的全流程实现，旨在为农业 AI 初学者、科研人员及工程开发者提供一个可直接参考和复用的实践范例。
部分效果截图如下，如需更多请观看上文哔哩哔哩演示视频。
演示图：

🔅三、原创声明

本项目为本站长原创开发
代码编写、文档撰写、演示录制。没有谁比我更了解这套系统以及资料【懂王发言】。

📌售后说明

售后时间:全天、直接添加客服留言即可，看到及时回复。
售后有效期:下单日期开始6个月内
【保运行承诺】
站长承诺: 购买后保证可以跑出与我 B 站演示一致的效果!其他非运行相关的问题，请自行查阅项目教程文档。当然如果您对此运行文档有更好的意见，被采纳后会有奖励。
希望大家多点理解与尊重，我尽力支持，也请理解。站长从不坑蒙拐骗，所以请务必先看 B站视频演示以及项目详细功能介绍文档，确认功能是否符合你的需求再购
售后支持方式(2选1)
① 自助安装(免费支持，95%以上的同学都可以自己安装成功。)
提供视频教程 + 报错速查手册(教程都是公开的)
按照我的教程安装，遇到的所有报错都会在报错文档有解决方法，先自行查阅文档。报错手册解决不了的，私信我免费答疑，直到你跑通为止
我更希望你亲自动手尝试，多学点绝对没坏处
② 远程安装
如果用户不愿自行部署，提前预约，站长远程可以搞定所有需求！