深度学习之基于Pytorch根据舌象图像舌头病变识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。

一项目简介

  

一、项目背景与目标

中医舌诊是中医诊断学中的重要组成部分，通过观察舌象可以推断出人体的健康状况。然而，传统的舌诊方法依赖于医生的经验和直觉，存在主观性和局限性。随着深度学习技术的发展，我们可以利用计算机视觉技术，特别是卷积神经网络（CNN），对舌象图像进行自动分析和识别，以提高舌头病变识别的准确性和效率。

本项目旨在利用PyTorch深度学习框架，构建一套基于舌象图像的舌头病变识别系统。该系统能够自动捕获舌象图像，对图像进行预处理和特征提取，并通过深度学习模型对舌头病变进行识别和分类。

二、技术栈

Python：作为项目的编程语言，Python具有简洁、易读和强大的库支持。
PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的神经网络构建工具和优化算法，支持GPU加速，能够高效地训练和优化深度学习模型。
OpenCV：用于舌象图像的采集、预处理和特征提取。
图像处理技术：包括图像去噪、边缘检测、颜色空间转换等，以提高图像质量和特征提取的准确性。
三、系统流程

图像采集：使用摄像头或扫描仪等设备采集舌象图像。
预处理：对采集到的舌象图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等操作，以提高图像质量和特征提取的准确性。
特征提取：利用图像处理技术提取舌象图像中的关键特征，如颜色、纹理、形状等。这些特征将作为