手口眼在一张图片中如何实现异常筛查代码
时间: 2024-02-15 20:03:46 浏览: 25
手足口病的筛查涉及到图像处理和机器学习算法,需要大量的数据和专业知识支持。以下是一个基于OpenCV-Python和Scikit-learn的简单示例代码,用于在一张包含口腔、手部和眼睛的图片中实现手口眼异常筛查,仅供参考:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取原始图片
img = cv2.imread('input.jpg')
# 提取感兴趣的区域
oral_img = img[100:250, 100:300] # 口腔区域
hand_img = img[350:500, 100:300] # 手部区域
eye_img = img[100:250, 400:600] # 眼睛区域
# 对每个感兴趣的区域进行预处理
oral_gray = cv2.cvtColor(oral_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
oral_blurred = cv2.GaussianBlur(oral_gray, (5, 5), 0)
oral_thresh = cv2.threshold(oral_blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
hand_gray = cv2.cvtColor(hand_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hand_blurred = cv2.GaussianBlur(hand_gray, (5, 5), 0)
hand_thresh = cv2.threshold(hand_blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
eye_gray = cv2.cvtColor(eye_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
eye_blurred = cv2.GaussianBlur(eye_gray, (5, 5), 0)
eye_thresh = cv2.threshold(eye_blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 提取每个感兴趣区域的特征
# 提取口腔区域颜色特征
oral_hsv = cv2.cvtColor(oral_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask1 = cv2.inRange(oral_hsv, lower_red, upper_red)
lower_red = np.array([170, 50, 50])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask2 = cv2.inRange(oral_hsv, lower_red, upper_red)
mask = mask1 + mask2
oral_red_pixels = cv2.countNonZero(mask)
oral_total_pixels = cv2.countNonZero(oral_thresh)
oral_red_ratio = oral_red_pixels / oral_total_pixels
# 提取手部区域纹理特征
hand_edges = cv2.Canny(hand_thresh, 100, 200)
hand_edge_pixels = cv2.countNonZero(hand_edges)
hand_total_pixels = cv2.countNonZero(hand_thresh)
hand_edge_ratio = hand_edge_pixels / hand_total_pixels
# 提取眼睛区域颜色特征
eye_hsv = cv2.cvtColor(eye_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_blue = np.array([110, 50, 50])
upper_blue = np.array([130, 255, 255])
mask = cv2.inRange(eye_hsv, lower_blue, upper_blue)
eye_blue_pixels = cv2.countNonZero(mask)
eye_total_pixels = cv2.countNonZero(eye_thresh)
eye_blue_ratio = eye_blue_pixels / eye_total_pixels
# 构建特征向量并进行分类
X = np.array([[oral_red_ratio, hand_edge_ratio, eye_blue_ratio]])
y = np.array([1]) # 1表示手足口病患者,0表示非患者
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
# 对新的图像进行预测
test_img = cv2.imread('test_input.jpg')
test_oral_img = test_img[100:250, 100:300] # 口腔区域
test_hand_img = test_img[350:500, 100:300] # 手部区域
test_eye_img = test_img[100:250, 400:600] # 眼睛区域
# 对每个感兴趣的区域进行预处理
# ...
# 提取每个感兴趣区域的特征
# ...
X_test = np.array([[oral_red_ratio, hand_edge_ratio, eye_blue_ratio]])
y_test = np.array([1])
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
```
在上面的代码中,我们首先读取原始图片,然后使用图像分割算法从原始图像中提取出感兴趣的区域,例如口腔、手部和眼睛。接着,我们对每个感兴趣的区域进行预处理,提取颜色和纹理特征。然后,我们构建特征向量并使用SVM算法进行分类。最后,我们使用新的图像进行预测,并计算分类的准确率。
需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际情况中需要根据数据集和实际情况进行调整。同时,手足口病的诊断需要专业的医学知识和经验,因此在实际应用中需要结合医生的判断来进行综合评估。