是自己利用LabelImg工具进行手工标注，数据集制作不易，请尊重版权（稻瘟病、纹枯病、褐斑病、枯心病、霜霉病、水稻细菌性条纹斑病、稻苞虫）
如果需要yolv8检测模型和数据集放在一起的压缩包，可以关注：最新最全面的水稻病害检测创作（yolov8模型，稻瘟病、纹枯病、褐斑病、枯心病、霜霉病、水稻细菌性条纹斑病、稻苞虫等病害。）_哔哩哔哩_bilibili
如果只需要正常和病害检测对的二分类数据集，可以关注水稻叶病害数据集（目标检测，yolo使用，二分类数据集，健康，病害（多类病害类别统一为一个病害类别））_水稻病虫害数据集-CSDN博客
只需要数据集可以往下关注
1.数据集文件夹
2.train文件夹
2.1.train文件夹里面的images文件夹（5522张照片）
2.2. .train文件夹里面的labels文件夹（5522张照片对应的标签）
不同类别对应的yolo标签示意
3.验证集拥有378张照片和对应标签，测试集拥有378张照片和对应标签
只对数据集感兴趣，可以关注下面最后一行
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog # 导入PyQt5库中的模块
import sys
import os
import glob
sys.path.append('UIProgram') # 添加一个路径到Python的模块搜索路径
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow # 导入UI程序的主窗口定义
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader # 导入自定义的QSSLoader模块
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QCoreApplication # 导入PyQt5库中的模块
from ultralytics import YOLO
import cv2
import detect_tools as tools
#数据集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWVl5hw