有关中医舌像的简单分析
黑白图的应用十分广泛，它是深度学习图像处理的基础，是图像分割、图像拼接、图像纹理分析等等技术的组成部分,较常见的应用在于X线图片、CT图片、MRI图片、B超图片、电镜图片等医学领域。
在传统医学的“望闻问切”四诊中，望诊作为疾病视觉信息的诊察手段被誉为“四诊之首”，舌诊又作为望诊的重要部分，机器视觉显得尤为重要。
裂纹舌是一种典型的特殊舌面纹理，在图像表现上形态各异、变化多端，在识别中纯在一定的难度，在裂纹特征的分析方面，我们主要针对裂纹自身图像特征点进行分析和处理。通过对大量裂纹舌的观察发现，典型的裂纹主要是灰度特征异常。
有关图像二极化的提取，裂纹分析代码如下：
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\图像处理文件\\QQ截图.png').convert('L'))
#打开图像数字矩阵
rows,cols=img.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if(img[i,j]<=128):
img[i,j]=0
else:
img[i,j]=1
plt.figure('dog_blackandwhite')
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
代码运行效果：
典型裂纹舌彩色图像和灰度图像1：
