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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。
运行之后首先显示登录界面
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!")
点击注册按钮显示注册界面
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!")
输入用户名密码点击登录按钮跳转到主界面
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
双击选好的图片会显示大图
通过点击右边的复选框,可以对图像进行简单的处理
去除前
去除后
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
可以选择核大小
可以选择不同的通道进行均衡化
鼠标放到图片区域点击右键
选择位置进行保存
保存成功
点击识别按钮,使用模型对图片进行预测
软件也可以外接摄像头
对于摄像头抓取的图片也可以进行相应的图像处理
对于摄像头捕捉的图像点击识别按钮进行识别
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
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
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
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