舌画像(TIAS画像等)から舌の検出,分割,特徴抽出を深層学習を用いて行う

@ke96 ke96 authored on 27 Apr 2020
Tongue extraction_cropresizemethod Vhostを入れたときにglossを検出する 5 years ago
.gitignore releaseでも問題なく動作 5 years ago
Readme.txt Vhostを入れたときにglossを検出する 5 years ago
Readme.txt
DeepTongue_GlossExtraction 1.0

更新内容について:
1. Gloss抽出機能の追加
2. リファクタリングと細かなバグの修正

Gloss抽出プログラムの操作について:
1. VShot画像を"data"フォルダに入れてください。
2. Startを押してください。

"cropped"フォルダ: トリミングによって生成された画像は自動的にここに保存されます。
"cropresized"フォルダ: サイズ変更後に生成された画像は自動的にここに保存されます。
"detection"フォルダ: 舌検出された画像は自動的にここに保存されます。
"extraction"フォルダ: 舌抽出された画像は自動的にここに保存されます。
"gloss"フォルダ: Gloss抽出された画像は自動的にここに保存されます。

"mask"フォルダ: 舌領域maskは自動的にここに保存されます。
"mask_changed1"フォルダ: SRG後処理した舌領域maskは自動的にここに保存されます。
"mask_changed2"フォルダ: 最終的な舌領域maskは自動的にここに保存されます。
"output256"フォルダ: 生成した二値化舌画像は自動的にここに保存されます。
"output_resized"フォルダ: リサイズした二値化舌画像は自動的にここに保存されます。
"output_changed1"フォルダ: SRG1後処理した二値化舌画像は自動的にここに保存されます。
"output_changed2"フォルダ: SRG2後処理した二値化舌画像は自動的にここに保存されます。
"info"フォルダ: 舌検出で得られた座標と舌分割で得られた面積をcsvに書き込みここに保存されます.
"Log.txt": 処理した舌画像が順次記録されます.

不具合について:
データ量がメモリをオーバーした場合は,自動的にプログラムが落ちる可能性があります.
その場合は"data"フォルダから生成済みの写真を全て削除した後,再び.exeを起動してください.

実行環境について:
Python 3.6.5(不必要) OpenCV3.2(不必要) .Net Framework4.7.1 (必要)

Tips:
推奨CPU I7以上 推奨メモリ 16G以上