YOLOv8视觉AI项目实战 | 二维码图像识别与定位系统开发全流程

源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘

本文图片内二维码较多，都为项目演示，但容易被和谐无法显示。

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 二维码识别模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的二维码自动检测功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的二维码识别系统。适用于商场扫码识别、仓储物流标签、票务系统等多种实际应用场景。

前言

随着二维码技术的广泛应用，从物流跟踪、产品溯源到电子支付、票务识别，二维码已经成为信息传递的重要媒介。然而在复杂环境中，如光照变化、二维码位置角度不一致、遮挡等因素下，传统二维码扫描器识别能力受限。

为此，借助深度学习中的目标检测技术，我们可以构建更稳定、鲁棒性更强的二维码识别系统。YOLOv8 作为新一代目标检测框架，在识别速度与精度之间实现了良好平衡，尤其适合二维码这类小目标检测任务。

本项目基于 YOLOv8 实现二维码识别，结合 PyQt5 图形界面，实现从图片、视频、摄像头多源输入的自动化检测，为开发者与企业提供可快速部署的轻量级方案。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1.1 模型检测效果

项目使用 YOLOv8 训练自定义二维码数据集，能够精确检测图像中二维码的位置，并可导出边界框坐标。

核心性能指标：

• 检测精度：mAP@0.5 > 90%，能识别模糊、旋转、部分遮挡的二维码；
• 检测速度：单图检测时间小于 50ms，支持实时摄像头检测；
• 适配场景：商品标签、票据凭证、屏幕码、纸质码等多种二维码样式。

1.2 图形界面功能（PyQt5）

为提升项目可视化交互体验，集成 PyQt5 界面操作系统，功能如下：

可用于门禁扫码系统、快递入库扫码等自动化检测场景。

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

由于平台禁止发二维码，截图对二维码打码处理

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

由于平台禁止发二维码，截图对二维码打码处理

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
由于平台禁止发二维码，截图对二维码打码处理

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
由于平台禁止发二维码，截图对二维码打码处理

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：
由于平台禁止发二维码，截图对二维码打码处理

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
由于平台禁止发二维码，截图对二维码打码处理

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

可至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1w9bkzEEpG/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目基于 YOLOv8 模型构建了一套高效、实用的二维码（QR码）自动识别系统，结合 PyQt5 图形界面，实现了图片、视频、摄像头等多输入方式的智能检测与可视化展示。无论是单张图像还是实时摄像头流，该系统都能快速精准地定位二维码区域，具有良好的适应性与扩展性。

项目优势总结如下：

• ✅ 识别精度高：对旋转、遮挡、模糊二维码均有良好检测效果；
• ✅ 运行效率高：轻量级 YOLOv8 实现快速推理，支持实时检测；
• ✅ 操作简单易部署：图形界面友好，适合各类应用场景；
• ✅ 源码开放可定制：完整训练流程+权重文件，支持二次开发。

无论你是做物流扫码、票务管理，还是门禁识别、商品标识采集，本系统都可作为一个高可用的二维码检测基础平台。