基于深度学习的中医舌象诊断系统Python实现（95分以上）

资源摘要信息:"python项目源码-高分大作业深度学习的舌象诊断系统实现源码（95高分课程设计）.rar" 本项目源码是一个关于深度学习在中医舌象诊断系统中应用的实践案例，项目的目标是通过计算机视觉技术，特别是深度学习模型，来识别和分析舌头图像，从而为中医诊断提供辅助。以下是该项目相关的知识点： 1. Python编程语言：作为当前最流行的数据科学和机器学习语言之一，Python在本项目中被用作开发的主要编程语言。Python的简洁语法和强大的库支持使得它非常适合用于快速开发复杂的深度学习应用。 2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，通过多层的神经网络来学习数据的高级特征。在本项目中，深度学习用于处理图像数据，提取舌头的特征，以用于诊断。 3. TensorFlow框架：TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它支持各种深度学习模型的构建、训练和部署。在本项目中，TensorFlow被用来构建和训练舌象识别模型。 4. Keras框架：Keras是一个高层神经网络API，它能够在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行，提供了一种简洁、模块化的方法来设计和训练深度学习模型。本项目中使用Keras简化了模型的设计和开发流程。 5. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机能够通过图像或视频理解世界的技术。在本项目中，计算机视觉技术被用于提取舌头图像的特征，并进行分析，以支持诊断。 6. 中医舌象诊断：舌象诊断是中医诊断方法中的一个重要方面，通过观察舌头的颜色、形状、舌苔等特征来判断人体的健康状况。本项目尝试将这种传统诊断方法与现代技术相结合。 7. 图像处理：图像处理技术在本项目中用于预处理舌头图像，比如图像裁剪、缩放、增强等，以便更好地适应深度学习模型。 8. 模型部署：模型部署是指将训练好的模型应用到实际环境中去。在本项目中，训练好的舌象诊断模型需要被部署到一个可以接受用户输入并提供诊断建议的系统中。 9. 人工智能：人工智能（AI）是指能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器。本项目的核心是应用人工智能技术，特别是深度学习，来模拟中医诊断过程。 10. 教育与研究应用：该项目源码不仅适合专业人士研究和学习，还可以作为计算机专业学生、教师或从业者的教学案例，以及作为毕业设计或课程设计的参考。 从文件名“高分大作业基于深度学习的舌象诊断系统python实现源码（95分以上）.exe”可以推断出，该项目经过了测试并得到了较高的评价（95分以上），表明其在实现上达到了一定的教学和实用标准。同时，文件后缀“.exe”表明本项目的代码可能已经编译成了可执行文件，方便了非编程背景用户的使用。