基于Matlab的腿部穴位检测与识别系统的研究与实现

本研究提出了一种基于MATLAB的腿部穴位检测与识别系统。系统利用MATLAB中的图像处理和机器学习工具，结合detector.mat与gTruth1.mat模型文件，对腿部穴位进行精确定位与识别。

项目信息

编号：MCV-29
大小：7.6M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b

项目介绍

首先，通过预处理步骤对数据集中图像进行滤波和增强，然后利用训练好的检测器进行穴位检测。系统的图形用户界面（GUI）使用户可以直观地查看检测结果并进行相应操作。

实验结果表明，该系统在不同光照和背景条件下具有较高的检测精度和鲁棒性。本文展示了系统的设计流程、算法实现以及测试结果，为进一步的中医穴位研究与应用提供了有效的工具。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对xuewei.m分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 xuewei.m

– 腿部穴位信息:
（1）左侧显示了三个穴位的坐标和半径，包括“膝鼻”、“上巨虚”和“下巨虚”。这些信息显示了每个穴位在图像中的位置。

– 显示面板:
（1）中间部分分为两个子面板：“原图”和“处理后”。
（2）“原图”显示的是用户选择的腿部图像。
（3）“处理后”显示的是经过处理后的图像，其中标注了检测出的穴位位置。

– 控制面板:
（1）底部的控制面板提供了选择图像的按钮，以及“开始处理”和“退出”按钮。用户可以通过“图片选择”按钮选择要处理的图像文件，然后点击“开始处理”按钮运行检测算法，最终通过“退出”按钮退出程序。

这两个界面显示了该系统如何自动检测腿部穴位并在图像上标注它们的位置。图像展示了不同图像输入下的检测效果，反映了系统在不同的背景和腿部姿势下的稳定性和准确性。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)