舌体分割Python代码

舌体分割是一项比较复杂的任务，需要使用深度学习等技术来完成。以下是一个基于深度学习的舌体分割Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 预处理函数
def preprocess(img):
    img = cv2.resize(img, (256, 256))
    img = img / 255.0
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 舌体分割函数
def segment_tongue(img):
    # 预处理
    img = preprocess(img)
    # 进行预测
    pred = model.predict(img)[0]
    # 将输出转换为二值图
    pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0).astype(np.uint8)
    # 进行形态学处理，去除噪点
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    pred = cv2.morphologyEx(pred, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    # 返回分割结果
    return pred

# 读取图像
img = cv2.imread('tongue.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行舌体分割
tongue_mask = segment_tongue(img)

# 将分割结果可视化
tongue = cv2.bitwise_and(img, tongue_mask)
cv2.imshow('Tongue', tongue)
cv2.waitKey(0)

在代码中，首先我们加载了一个预训练的深度学习模型，然后定义了一个预处理函数 `preprocess` 和一个舌体分割函数 `segment_tongue`。预处理函数将输入图像进行缩放和归一化处理，舌体分割函数使用加载的模型对输入图像进行预测，并将输出转换为二值图。最后，我们对二值图进行形态学处理，去除噪点，并将舌体分割结果可视化。