中医舌苔项目Web应用开发python源码+项目说明.zip

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26 浏览量 2024-04-11 14:03:13 上传评论 1 收藏 2.49MB ZIP 举报

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。中医舌苔项目Web应用开发python源码+项目说明.zip ### 一、项目概述项目的主要功能是利用深度学习算法对用户上传的舌象图片进行分析，对舌象的舌色、舌苔色、薄厚、腻否进行四维分类。项目采用多模型拼接进行各类任务的专项训练。这种方法使得不同的舌象处理任务在不同的模型进行处理，然后将它们拼接起来形成完整的舌象分析链条。该多模型采用了yolov5目标检测模型、Segment Anything模型进行舌象的分割对用户上传的舌象图片进行预处理，使用ResNet50残差神经网络对剩余的完整舌象进行分类任务。项目的多模型部署于Web应用的后端，用户可以便捷的使用浏览器在各类系统上进行舌象的上传以及获得舌象分析的结果。应用操作简单，使用便捷。 ### 二、源码文件架构 ``` TongueDiagnosis{ application (后端) { config (后端配置) core (核心算法) models (数据库模型) net (神经网络模型) orm (数据库映射模型) routes (路由) init.py (后端初始化) } frontend (前端) { cypress (调试文件) public (静态文件) src (源代码) { assets (资产) components (组件) router (路由) views (视图) App.vue (Vue应用根组件) main.js (Vue应用入口) } index.html (网站入口) package.json (所有包管理配置) vite.config.js (脚手架配置，打包代理跨域配置) } .gitignore (git忽略) run.py (整体应用入口) } ``` ### 三、应用功能舌象上传与诊断：舌象诊断功能属于平台的核心业务，实现了舌象的上传、诊断并且生成健康报告和建议。在舌象上传环节，用户可以通过自己的设备进行舌象的上传，平台将会对用户上传的舌象进行诊断并生成属于用户的健康报告。生成的健康报告会及时显示给用户，同时平台将会储存用户的健康报告，供用户以后进行查看。 ........

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中医舌苔项目Web应用开发python源码+项目说明.zip （85个子文件）

code_20105

application

__init__.py 588B

orm

__init__.py 158B

database.py 907B

crud

__init__.py 174B

auth_user.py 3KB

tongue_analysis.py 2KB

net

__init__.py 0B

predict.py 5KB

model

unet.py 2KB

resnet.py 7KB

core

__init__.py 30B

authentication.py 2KB

routes

__init__.py 232B

user_api.py 5KB

model_api.py 2KB

models

__init__.py 35B

database.py 362B

models.py 1KB

schemas.py 2KB

create_User.sql 114B

create_TongueAnalysis.sql 265B

config

__init__.py 52B

config.py 242B

.gitattributes 150B

frontend

vitest.config.js 378B

.vscode

extensions.json 75B

src

App.vue 199B

assets

main.css 568B

Logo_SZB.png 7KB

Chat_Tongue.webp 182KB

Chat_Tongue.jpg 1KB

servers.png 1.25MB

data.png 214KB

logo.svg 276B

home_back .jpg 143KB

data.webp 13KB

base.css 2KB

ai.jpg 627KB

main.js 1KB

components

__tests__

HelloWorld.spec.js 330B

HelloWorld.vue 700B

WelcomeItem.vue 1KB

Register_Login.vue 5KB

Result.vue 5KB

Steps.vue 497B

Loginblock.vue 6KB

Header.vue 4KB

Carousel.vue 968B

TotalUpload.vue 2KB

UploadPicture.vue 2KB

icons

IconSupport.vue 288B

IconTooling.vue 913B

IconDocumentation.vue 1KB

IconEcosystem.vue 2KB

IconCommunity.vue 1KB

TheWelcome.vue 3KB

Registerblock.vue 6KB

stores

counter.js 306B

router

index.js 999B

views

AboutView.vue 220B

Home.vue 3KB

Check.vue 646B

HomeView.vue 186B

cypress.config.js 186B

jsconfig.json 116B

vite.config.js 678B

package.json 986B

public

data.json 57B

favicon.ico 1KB

package-lock.json 230KB

index.html 333B

.gitignore 317B

README.md 1KB

cypress

e2e

jsconfig.json 148B

example.cy.js 167B

fixtures

example.json 155B

support

commands.js 838B

e2e.js 670B

AppDatabase.db 16KB

run.py 314B

requirements.txt 1KB

.gitignore 335B

Readme.md 2KB

# TongueDiagnosis ## 中医智能舌诊——舌诊宝 ### 一、项目概述项目的主要功能是利用深度学习算法对用户上传的舌象图片进行分析，对舌象的舌色、舌苔色、薄厚、腻否进行四维分类。项目采用多模型拼接进行各类任务的专项训练。这种方法使得不同的舌象处理任务在不同的模型进行处理，然后将它们拼接起来形成完整的舌象分析链条。该多模型采用了yolov5目标检测模型、Segment Anything模型进行舌象的分割对用户上传的舌象图片进行预处理，使用ResNet50残差神经网络对剩余的完整舌象进行分类任务。项目的多模型部署于Web应用的后端，用户可以便捷的使用浏览器在各类系统上进行舌象的上传以及获得舌象分析的结果。应用操作简单，使用便捷。 ### 二、源码文件架构 ``` TongueDiagnosis{ application (后端) { config (后端配置) core (核心算法) models (数据库模型) net (神经网络模型) orm (数据库映射模型) routes (路由) init.py (后端初始化) } frontend (前端) { cypress (调试文件) public (静态文件) src (源代码) { assets (资产) components (组件) router (路由) views (视图) App.vue (Vue应用根组件) main.js (Vue应用入口) } index.html (网站入口) package.json (所有包管理配置) vite.config.js (脚手架配置，打包代理跨域配置) } .gitignore (git忽略) run.py (整体应用入口) } ``` ### 三、应用功能舌象上传与诊断：舌象诊断功能属于平台的核心业务，实现了舌象的上传、诊断并且生成健康报告和建议。在舌象上传环节，用户可以通过自己的设备进行舌象的上传，平台将会对用户上传的舌象进行诊断并生成属于用户的健康报告。生成的健康报告会及时显示给用户，同时平台将会储存用户的健康报告，供用户以后进行查看。诊断记录查看：诊断记录查看为用户提供了健康报告的查询服务，包括健康报告记录列表显示，以及对应记录查询。用户还可以通过日期等进行过去健康报告的查询，同时，健康报告将按照时间进行降序排序，方便用户查询到自己最近的健康诊断报告。

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