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
| Tongue extraction_cropresizemethod | 5 years ago | ||
| .gitignore | 5 years ago | ||
| Readme.txt | 5 years ago | ||
DeepTongue v1.7 更新内容について: 1. 検出及び分割された舌領域の情報をinfoフォルダにcsvで出力できるように機能を追加しました. 2. いくつかのバグを修正し,安定性が向上しました. 舌領域抽出プログラムの操作について: 1. 抽出したい舌画像を"data"フォルダに入れてください。 2. "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。 3. "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。 4. "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。 5. "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。 6. "mask"フォルダ: 舌領域maskは自動的にここに保存されます。 7. "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。 8. "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。 9. "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。 10. "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。 11. "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。 12. "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。 13. "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. 14. "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