手口眼异常筛查 代码
时间: 2023-07-02 13:16:34 浏览: 40
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,仅供参考:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取口腔图像
oral_img = cv2.imread('oral.jpg')
# 提取感兴趣的区域
gray = cv2.cvtColor(oral_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 提取颜色特征
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(hsv, lower_red, upper_red)
lower_red = np.array([170, 50, 50])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask = mask1 + mask2
red_pixels = cv2.countNonZero(mask)
total_pixels = cv2.countNonZero(thresh)
red_ratio = red_pixels / total_pixels
# 读取手部图像
hand_img = cv2.imread('hand.jpg')
# 提取感兴趣的区域
gray = cv2.cvtColor(hand_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 提取纹理特征
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)
edge_pixels = cv2.countNonZero(edges)
total_pixels = cv2.countNonZero(thresh)
edge_ratio = edge_pixels / total_pixels
# 构建特征向量并进行分类
X = np.array([[red_ratio, edge_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_oral_img = cv2.imread('test_oral.jpg')
test_hand_img = cv2.imread('test_hand.jpg')
# 提取特征
# ...
X_test = np.array([[red_ratio, edge_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,我们首先读取口腔和手部图像,然后使用OpenCV-Python对图像进行预处理,提取颜色和纹理特征。接着,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。