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引言
植物作为农业生产和生态环境的核心要素，其健康状况直接影响农作物产量、品质以及生态系统稳定性。叶片作为植物进行光合作用、呼吸作用和蒸腾作用的重要器官，是反映植物健康状态的关键载体。在植物生长过程中，叶片易受到病虫害（如蚜虫侵害、白粉病、霜霉病）、环境胁迫（如干旱导致的叶片枯黄、养分缺失引发的斑点）等因素影响，产生各类缺陷。传统的植物叶片缺陷检测主要依赖人工目测，不仅需要检测人员具备丰富的专业知识，还存在检测效率低、主观性强、覆盖范围有限等问题，难以满足大规模农业生产和植物保护的需求。
随着深度学习技术在计算机视觉领域的飞速发展，目标检测算法为植物叶片缺陷检测提供了高效、精准的解决方案。YOLO11 作为 YOLO 系列的最新迭代版本，在特征提取能力、检测速度和精度上均实现了显著突破，能够快速处理复杂场景下的图像数据，精准识别目标物体。将 YOLO11 算法应用于植物叶片及缺陷检测系统，可实现对不同植物叶片、不同类型缺陷的自动化识别与分析，为农业生产中的病虫害防治、精准施肥以及植物健康监测提供科学依据，助力智慧农业发展。本系统可以识别检测30个类别："苹果黑星病叶", "苹果叶", "苹果锈病叶", "甜椒叶斑病叶", "甜椒叶", "蓝莓叶", "樱桃叶", "玉米灰斑病叶", "玉米叶枯病叶", "玉米锈病叶", "桃叶", "马铃薯早疫病叶", "马铃薯晚疫病叶", "马铃薯叶", "树莓叶", "大豆叶", "大豆叶", "南瓜白粉病叶", "草莓叶", "番茄早疫病叶", "番茄斑枯病叶", "番茄叶细菌性斑点病", "番茄晚疫病叶", "番茄花叶病毒叶", "番茄黄化病毒叶", "番茄叶", "番茄霉斑病叶", "番茄二斑叶螨危害叶", "葡萄黑腐病叶", "葡萄叶"。
软件主界面
源码目录文件说明
一、环境安装
开发环境：Python3.10+Pyqt5+Yolo11
(1)安装python
先安装ananconda软件，官网地址：https://www.anaconda.com/download
安装完成后，在conda命令窗口，使用命令"conda create -n py310 python=3.10"创建3.10的虚拟环境
然后激活虚拟环境"conda activate py310"，然后再进行依赖库的安装。
(2)安装软件所需的依赖库
（注意：输入命令前，命令行需先进入项目目录的路径下，不然会提示找不到文件）
运行下方命令
pip install -r requirements.txt二、软件核心功能介绍及效果演示
环境安装完成后，直接运行mainpro.py文件即可打开程序。
(1)软件核心功能
1、图片检测功能：选择对应图片路径，即开始自动检测该图片并显示检测结果
2、文件检测功能：选择对应文件夹路径，即开始自动检测该文件夹下的图片并显示检测结果
3、视频检测功能：选择对应视频路径，即开始自动检测该视频并显示检测结果到界面
4、摄像头检测功能：开启摄像头，即开始自动检测摄像头下的监控并显示检测结果到界面
5、运行模式设置：可以勾选GPU还是CPU运行，当电脑上没有GPU时，底层自动默认CPU运行
6、最小置信度设置：可以设置最小置信度，目标的置信度小于最小置信度时，则不会被识别到
7、保存数据：可以保存识别后的图片和视频，保存的图片和视频带有识别检测框和检测信息
8、实时显示检测结果：可以实时看到当前的检测结果，也可勾选识别到的某个目标，显示该目标的所有检测数据和检测框。
(2)软件效果演示
基于YOLO11深度学习的植物叶片及缺陷检测系统
三、模型的训练、评估与推理
(1)数据集准备与训练
将文件【datasets/dataset/data.yaml】中train,val,test数据集的路径改为自己项目数据集的路径，配置好对应的类别
然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。
(2)训练结果评估
已有的runs/train是我已经训练好的结果文件，含模型与所有过程内容。
(3)使用训练好的模型识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。我们将它复制到models文件夹下，后面软件启动后就会自动加载models文件夹下的best.pt文件进行推理识别
四、完整相关文件及源码下载链接
基于YOLO11深度学习的植物叶片及缺陷检测系统(带GUI界面)（Python源码+Pyqt5界面+2569张标注好的数据集+安装使用教程+训练好的模型+评估指标曲线+演示图片视频），开箱即用
yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，植物叶片及缺陷检测数据集，2569张标注好的数据集（30类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用
五、其他YOLO11实战项目下载链接
六、结束语
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取，也可私信或者加QQ联系获取。
该资源内项目代码都经过本人训练测试并运行成功，功能都OK的情况下才上传的，请放心下载使用！整套系统可参考学习，也可在此基础上略做修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设和作业等。有问题请私信我，提供技术支持。