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皮肤病识别系统项目3.0版,使用PyQT5进行界面的搭建_python检测疾病系统qt界面

python检测疾病系统qt界面

1.系统介绍

系统包括文件浏览区域,缩略图区域,大图区域,图像分析区域(包括增加亮度,去除毛发噪声等功能),识别结果区域,还可以进行外接摄像头随时采集皮肤图像进行识别以及分析,此外还有历史记录查询区域和每一种疾病信息,参考图查询区域,分类数据集使用的是ISIC2019皮肤癌分类数据集,用Tensorflow2.0框架进行训练,之后转为pb模型用opencv进行调用,肿瘤区域分割使用ISIC2017数据集,选择U-net进行训练,之后转为onnx模型,使用onnxruntime进行调用。

2.登录界面

运行之后首先显示登录界面
在这里插入图片描述
相关代码

conn = sqlite3.connect('./database/user.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM user')
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
# 1 获取输入的账户和密码
account = self.lineEdit.text()  # 记得text要打括号()!
password = self.lineEdit_2.text()
if account == "" or password == "":
    QMessageBox.warning(self, "警告", "账号密码不能为空,请输入!")
    return

else:
    for j in result:
        if account == str(j[0]) and password == str(j[1]):
            self.attach = 1
            break
    if self.attach == 1:
        self.main = Main()
        self.main.show()

        # 2关闭本窗口
        self.close()
    else:
        QMessageBox.warning(self, "警告", "账户或密码错误,请重新输入!")
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3.注册界面

点击注册按钮显示注册界面
在这里插入图片描述
相关代码

self.account = self.lineEdit.text()  # 记得text要打括号()!
self.password = self.lineEdit_2.text()
self.re_password = self.lineEdit_3.text()

if self.account == "" or self.password == "" or self.re_password == "":
    QMessageBox.warning(self, "警告", "请输入用户名或密码!")

elif self.password != self.re_password:
    QMessageBox.warning(self, "警告", "输入密码不一致,请重新输入!")
else:
    conn = sqlite3.connect('./database/user.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('INSERT INTO user VALUES (?,?)', (self.account, self.password))
    cursor.close()
    conn.commit()
    conn.close()
    QMessageBox.warning(self, "成功", "注册成功!")
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4.主界面

输入用户名密码点击登录按钮跳转到主界面
在这里插入图片描述

5.选择文件夹

在文件选择区域选择自己要识别的图像文件夹,双击之后缩略图区域会显示文件夹内所有的图片

6.选择图片

双击选好的图片会显示大图
在这里插入图片描述

7.对图像进行处理

通过点击右边的复选框,可以对图像进行简单的处理

7.1 去除毛发噪声

去除前

去除后
在这里插入图片描述

7.2 病变区域分割

分割模型使用我之前发过的代码进行训练,之后对其进行部署https://blog.csdn.net/qq_38412266/article/details/107400045?spm=1001.2014.3001.5502
在这里插入图片描述

7.3 平滑处理

可以选择核大小
在这里插入图片描述

7.4 伽马矫正

在这里插入图片描述

7.5 均衡化

可以选择不同的通道进行均衡化
在这里插入图片描述

7.6 亮度调节

在这里插入图片描述

7.7 边缘检测

在这里插入图片描述

8 处理后图片保存

鼠标放到图片区域点击右键
在这里插入图片描述
选择位置进行保存
在这里插入图片描述
保存成功
在这里插入图片描述

9 皮肤病识别

点击识别按钮,使用模型对图片进行预测
在这里插入图片描述

10 打开摄像头

软件也可以外接摄像头
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11 摄像头抓取图片

对于摄像头抓取的图片也可以进行相应的图像处理
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12 摄像头抓取识别

对于摄像头捕捉的图像点击识别按钮进行识别
在这里插入图片描述

13 查询页面

点击查询跳出查询页面,可以查询历史记录以及每种疾病的信息
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14 历史记录

选中要查询的历史记录,双击会显示当时进行识别的图像,存储主要用的是sqlite轻量级数据库
在这里插入图片描述

15 疾病信息

选择要查询的疾病信息,双击可以看到疾病的介绍以及参考图片
在这里插入图片描述

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