1 前言
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以便读者获取:
舌体分割demo地址:demo;
舌体分割原理介绍:计算机视觉智能中医(三):基于Unet模型的舌头舌体图片分割;
Streamlit入门知识:Streamlit 讲解专栏(一):安装以及初步应用;
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……
ps:streamlit 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 结语
实现过程非常简单,主要是初步搭建streamlit看板(详情见Streamlit 讲解专栏(一):安装以及初步应用),导入舌体分割测试文件(详情见 计算机视觉智能中医(三):基于Unet模型的舌头舌体图片分割),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,请持续关注 最全Streamlit教程 专栏)
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!💻🌟😊文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-618949.html
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到了这里,关于舌体分割的初步展示应用——依托Streamlit搭建demo的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!