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去年在社区发布了有关中医舌象诊断的博文其中舌象识别板块受到了极高的关注和关注。最近我接触到了Python的Streamlit库它可以帮助数据相关从业人员轻松搭建数据看板。本文将介绍如何使用Streamlit构建舌体分割的演示以供读者尝试使用。
Streamlit是一个简单易用的Python库可以帮助您快速创建交互式的数据应用程序和仪表板。通过使用Streamlit您可以方便地展示舌体分割的功能让用户可以上传舌象图片并通过预训练的模型进行分割展示分割结果。
在本文中我将带您逐步了解如何使用Streamlit构建舌体分割的demo让您能够开始构建自己的数据应用程序。通过这个演示读者可以亲自尝试舌体分割的功能并对其进行实时交互。
让我们开始吧
这里现放上相关的链接一遍读者获取 舌体分割demo地址demo 舌体分割原理介绍【python-Unet】计算机视觉舌象舌头图片分割机器学习三 Streamlit入门知识一初识Streamlit附安装 demo地址https://testappton.streamlit.app/ demo地址demo demo截图 2 功能介绍
demo主要为读者展示了舌体分割的效果目前的数据集数量不大模型还在优化中所以目前仅展示初步的效果。使用者可以选择上传本地的jpg图片文件或者填写网页的jpg图片链接。 注意上传的图片仅支持 jpg 格式 网页链接获取方式百度搜索“舌象图片”→选择你认为质量较好的舌体图片→右键点击“复制图片链接”需要为jpg格式→粘贴至demo中的“网络地址”中→点击进行网络图片分割→等待运行成功。 streamlit cloud 的服务器在国外国内访问可能会有些慢试用时请稍作等待…… psstreamlit cloud 是streamlit为用户开放的看板分享社区用户可以将自己制作的数据看板上传至git仓库连接strealit cloud即可分享作品。 舌象图片的参考尽量选择类似拍摄的舌象照片
3 实现介绍
实现过程非常简单主要是初步搭建streamlit看板详情见一初识Streamlit附安装导入舌体分割测试文件详情见【python-Unet】计算机视觉舌象舌头图片分割机器学习三最后部署至streamlit cloud后续会出博文具体介绍如何完整的搭建streamlit项目 这篇博文的主要目的是向大家介绍我们的demo功能和使用方法搭建过程非常简单让您可以快速开始展示并实验舌体分割的功能。敬请期待后续的博文详细介绍如何搭建完整的Streamlit项目。一起来探索吧
