基于 YOLOv8+OpenCV+Qt 基于YOLOv8算法的智能井盖状态实时监测与分析系统
本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目，在工作环境中基本使用不到，但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做，故分享出本项目供初学者参考
一、项目描述
基于 YOLOv8+OpenCV+Qt 基于YOLOv8算法的智能井盖状态实时监测与分析系统
二、项目功能
Project_Name/：这是项目的主目录。
datasets/：存放用于井盖识别的数据集，通常包括图片和对应的标签。图片和标签通常分为训练集、验证集和测试集。
images/：存放所有图片数据，分为训练、验证和测试子目录。
labels/：存放与图片对应的标签文件，也分为训练、验证和测试子目录。
utils/：包含项目过程中使用到的工具脚本。
YOLOv8/：YOLOv8模型的训练相关文件。
runs/：存放部分训练结果的目录，可以包含多个训练的输出。
config.yaml：模型训练的配置文件。
train.py：模型训练的脚本。
yolov8m.pt 和 yolov8n.pt：YOLOv8官方提供的权重模型文件。
示例素材/：存放可供示例展示的图片与视频素材。
imc.pt：通过训练得到的井盖状态识别模型文件。
main.py：图形化主程序，可能是用户交互界面或模型应用的入口。
三、运行环境
开发工具：PyCharm
运行环境：python3.8
(此配置为本人调试所用，仅供参考)
四、项目技术
YOLOv8+OpenCV+Qt
启动：main.py 启动项目
以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行
