057基于python的舌象舌头判断是否病变

已于 2023-08-20 19:09:57 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： python 目标检测 图像处理 人工智能
于 2023-05-11 23:19:17 首次发布
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该文章介绍了如何利用Python的demo仓库进行数据集文本生成，通过01数据集文本生成制作.py读取图片路径并保存。接着，02train.py用于训练模型并绘制评价指标的折线图。最后，03pyqt.py演示了创建一个交互式界面，用户可加载图片进行识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

demo仓库和视频演示找057期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果展示图如下：

 代码文件展示如下：

运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，

运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，并保存评价指标折线图。

运行03pyqt.py可以生成一个可视化的界面，通过点击加载感兴趣的图识别。

深度学习之基于Pytorch根据舌象图像舌头病变识别系统
Q1744828575的博客
05-18 1041
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。
舌头图像训练数据集舌头图像训练数据集
11-26
舌头图像训练数据集舌头图像训练数据集
毕业设计基于深度学习的舌苔识别检测鉴定系统python源码(带GUI界面+模型文件+论文doc）.zip
08-30
【资源介绍】 1 课题背景 2 1.1 研究背景及意义 2 1.2 舌苔检测研究现状 2 1.3 课题任务内容 2 1.4 本章小结 3 2 机器学习相关理论 4 2.1 机器学习的现状与发展 4 2.2 深度神经网络的结构和概念 4 2.2.1 神经网络模型 5 2.2.2 卷积神经网络 5 2.3 神经网络的训练 7 2.4 本章小结 7 3 舌苔检测需求分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2 经济可行性 8 3.1.3 文化可行性 8 3.1.4 社会可行性 8 3.2 功能性需求 8 3.2.1 数据集构建 8 3.2.2 舌苔检测 9 3.2.3 体质辨识 9 3.3 非功能性需求 9 3.4 本章小结 9 4 舌象数据集构建与扩充 10 4.1 舌象图片数据的标注分类 10 4.2 使用图像增强扩充数据集 10 4.3 生成对抗网络 12 4.3.1 生成对抗网络相关概念 12 4.3.2 DCGAN生成舌象图片 13 4.4 本章小结 15 5 舌苔检测网络设计与实现 17 5.1 网络模型介绍 17 5.2 网络模型分析 17 5.2.1 网络主要结构 18 5.2.2 网络功能模块 18 5.3 网络模型搭建及功能的实现 19 5.3.1 网络模型模块 20 5.3.2 数据模块 20 5.3.3 训练模块 20 5.3.4 检测模块 21 5.3.5 体质辨识界面模块 21 5.4 本章小结 22 6 舌苔检测实验分析 23 6.1 实验数据集 23 6.2 数据图像预处理 23 6.2.1 图像增强 23 6.2.2 图像大小处理 23 6.2.3 图像归一化 24 6.3 实验参数 25 6.3.1 学习率 25 6.3.2 训练迭代次数 26 6.3.3 训练批大小 26 6.4 实验评估指标 26 6.4.1 损失函数 27 6.4.2 准确率 27 6.5 对比实验 27 6.5.1 预训练参数对比实验 28 6.5.2 图像预处理对比实验 29 6.5.3 学习率对比实验 32 6.6 舌苔检测训练数据 34 6.7 体质辨识功能展示 35 【说明】 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 欢迎下载交流，互相学习，共同进步！
0056期小白也能学会的图像识别之字母图像识别-含数据集
fesdfrrgtt的博客
03-09 410
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本。
Yolov5实践：以中医智能舌诊系统（舌象分类）为例（三）----系统可视化窗口
shsnsnms的博客
07-23 673
weights =“” ：这里需要改成你的模型权重路径，这样就可以通过图形化界面，对新的图片进行舌诊预测和分割。只要点击下述按钮就可进行检测，甚至可以用电脑摄像头检测。运行window.py即可出现上述可视化窗口。该图形化界面还有一个视频舌诊功能。
基于深度学习的舌苔识别检测鉴定系统python源码+pyqt5界面+模型+毕业论文.zip
05-08
基于深度学习的舌苔识别检测鉴定系统python源码(带GUI界面)+模型+毕业论文.zip1 课题背景 2 1.1 研究背景及意义 2 1.2 舌苔检测研究现状 2 1.3 课题任务内容 2 1.4 本章小结 3 2 机器学习相关理论 4 2.1 机器学习的现状与发展 4 2.2 深度神经网络的结构和概念 4 2.2.1 神经网络模型 5 2.2.2 卷积神经网络 5 2.3 神经网络的训练 7 2.4 本章小结 7 3 舌苔检测需求分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2 经济可行性 8 3.1.3 文化可行性 8 3.1.4 社会可行性 8 3.2 功能性需求 8 3.2.1 数据集构建 8 3.2.2 舌苔检测 9 3.2.3 体质辨识 9 3.3 非功能性需求 9 3.4 本章小结 9 4 舌象数据集构建与扩充 10 4.1 舌象图片数据的标注分类 10 4.2 使用图像增强扩充数据集 10 4.3 生成对抗网络 12 4.3.1 生成对抗网络相关概念 12 4.3.2 DCGAN生成舌象图片 13 4.4 本章小结 15 5 舌苔检测网络设计与
Unet++舌象图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
03-10
舌象分割在中医舌诊中具有重要的意义。舌诊是中医通过观察舌象了解人体生理功能和病理变化的一种诊断方法。舌象分割是将舌面划分为不同的区域，每个区域对应着不同的脏腑和病理变化。 UNet++，它是一种深度监督的编码器-解码器网络，通过一系列嵌套的密集跳跃连接将编码器和解码器子网连接起来。UNet++的设计目标是减少编码器和解码器子网特征图之间的语义差距，使得优化器在面对语义相似的特征图时，学习任务变得更加简单。 该文件中包含提前处理好的舌象数据集和标签，以及训练好的unet++模型和完整的训练、测试和图形化界面的Python代码，并且提供了实际的操作视频，按照视频只需要进行一下基本的环境创建，即可运行出一个完整的分割系统。
舌苔识别训练器.zip
11-01
一份已经用机器学习训练好了的训练器，用以检测识别舌苔。具体使用流程请参考博客 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38344751/article/details/100079967
基于深度学习的舌苔检测项目+源码
mohen_777的博客
07-02 1727
引言1课题背景1.1研究背景及意义1.2舌苔检测研究现状1.3课题任务内容1.4本章小结2机器学习相关理论2.1机器学习的现状与发展2.2深度神经网络的结构和概念2.2.1神经网络模型2.2.2卷积神经网络2.3神经网络的训练2.4本章小结3舌苔检测需求分析3.1可行性分析3.1.1技术可行性3.1.2经济可行性3.1.3文化可行性3.1.4社会可行性3.2功能性需求3.2.1数据集构建3.2.2舌苔检测3.2.3体质辨识3.3非功能性需求3.4 本章小结4舌象数据集构建与扩充4.1舌象图片数据的标注分类。
基于图像识别的中医AI舌面诊技术，全面开放API对接
maijing135的博客
06-13 3350
只需三步即可生成中医体质报告：用户拍摄自己的舌部、面部照片，上传后系统立刻检测，给出分析报告，检测有效率可以达到90%以上。现已全面开放API对接，可以方便快捷的集成在网页、app、小程序等。
0200期通过python-pytorch训练识别舌头是否健康-含数据集-含数据集
ffsadsfsfs的博客
04-02 459
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本。
深度学习的舌象诊断：从舌头上了解系统性疾病!
知来者逆的博客
06-07 2384
东方医学是以中药、针灸为主的东方传统医学。西医是直接用药物或手术治疗身体不好的部分，而东方医学的目的是着眼于整个身体，而不是只治疗不好的部分，方法有针灸、中医等。此外，它还有自己的"密约"概念。"密约"的意思是还没有生病，但还没有健康，目的是防止因疲劳和积累的抵抗力而引起的疾病。东方医学的诊断方法有"四诊"，其中"望闻问切"是从面部表情、外貌等外在特征来把握身体状态的。其中，舌诊可以从舌头的状态中把握身体的状态，以无创的方式高准确度地找出病症点。
yolov8/9/10/11模型在中医舌苔分类识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
最新发布
qz1992的专栏
10-03 3164
传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚至受到周围客观环境的影响（如：光照、温度等）[1]，通过10位中医专家对两百多例患者进行舌象诊断，发现仅仅有9例相同，为了减少主观判断和客观环境的影响，利用现代计算机技术结合传统中医的理论和中医专家的经验，使中医的舌诊客观化、数字化成为了目前十分热门研究方向。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
python计算机视觉编程（五）多图拼接
stroll
03-31 1039
图像拼接整体流程根据给定图像，实现特征匹配通过匹配特征计算图像之间的变换结构利用图像变换结构，实现图像映射利用叠加后的图像，采用算法，对齐特征点APAPLowe’s算法通过图割方法，自动选取拼接缝根据mutil-bang bleing策略实现融合实验结果实现代码 根据给定图像，实现特征匹配 详情参见python计算机视觉编程（三）Harris角点 SIFT 匹配地理标记图像: https://bl...
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