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 | ||
DeepTIAS 1.0 更新内容について: 1. Gloss抽出機能の追加 2. 舌領域の平均RGB算出機能の追加 3. リファクタリングと細かなバグの修正 舌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。 舌抽出プログラムの出力について: "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: 処理で得られた様々なデータを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