一、代码功能:

检测任务：基于 YOLOv11 的扑克牌目标与字符组合（花色/点数）实时识别

检测类别：支持 52 类（中英文对照）：10C（梅花10） / 10D（方块10） / 10H（红桃10） / 10S（黑桃10） / 2C（梅花2） / 2D（方块2） / 2H（红桃2） / 2S（黑桃2） / 3C（梅花3） / 3D（方块3） / 3H（红桃3） / 3S（黑桃3） / 4C（梅花4） / 4D（方块4） / 4H（红桃4） / 4S（黑桃4） / 5C（梅花5） / 5D（方块5） / 5H（红桃5） / 5S（黑桃5） / 6C（梅花6） / 6D（方块6） / 6H（红桃6） / 6S（黑桃6） / 7C（梅花7） / 7D（方块7） / 7H（红桃7） / 7S（黑桃7） / 8C（梅花8） / 8D（方块8） / 8H（红桃8） / 8S（黑桃8） / 9C（梅花9） / 9D（方块9） / 9H（红桃9） / 9S（黑桃9） / AC（梅花A） / AD（方块A） / AH（红桃A） / AS（黑桃A） / JC（梅花J） / JD（方块J） / JH（红桃J） / JS（黑桃J） / KC（梅花K） / KD（方块K） / KH（红桃K） / KS（黑桃K） / QC（梅花Q） / QD（方块Q） / QH（红桃Q） / QS（黑桃Q）

数据集总量：内置 24240 张扑克牌目标与字符组合（花色/点数）标注数据集

数据集划分：训练集 21210 张，验证集 2020 张，测试集 1010 张

输入方式：支持图片、视频、浏览器摄像头三种输入源，浏览器端实时显示检测框与置信度

系统架构：采用 Flask + Flask-SocketIO 后端推理，配套 HTML / CSS / JS Web 界面，支持一键启动可视化演示

结果输出：检测结果支持 CSV 导出，支持保存带框图片 / 视频，支持写入 SQLite 数据库存档

用户功能：有登录注册界面，也可以不启用登录注册

权重管理：支持在线上传与切换 YOLO 模型权重，方便对比不同版本效果

二、详细教程:

原理介绍博客: [Gitee项目](https://gitee.com/deeppython/TomatoRipenessDet)

项目详细说明文档: [https://deeppython.feishu.cn/wiki/YKX2wrGjBi2xjrkjqr0cMawHnRh](https://deeppython.feishu.cn/wiki/YKX2wrGjBi2xjrkjqr0cMawHnRh?from=from_copylink)

功能效果展示视频: [https://www.bilibili.com/video/BV1Ro2sBVEW7/](https://www.bilibili.com/video/BV1Ro2sBVEW7/?from=from_copylink)

环境配置博客教程: （1）[Pycharm以及Anaconda安装](https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378)；（2）[Python环境配置教程](https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396)；

注意事项：版权所有，禁止盗卖或用于商业化用途。