项目概述 本项目旨在通过深度学习技术，特别是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的ResNeXt50架构，实现对中医舌象图像的自动分类。该系统不仅能够识别不同的舌苔类型，还能够在PyQt5框架下提供一个直观的图形用户界面（GUI），使得医生或患者能够方便地上传舌象照片并获取分析结果。 技术栈 深度学习框架：采用PyTorch或其他

舌诊时按照舌尖-舌中-舌根-舌侧的顺序进行观察。 先看舌体再看舌苔，30秒左右。 如果一次望舌判断不清，可令病人休息3~5分钟后，重新观察一次 舌诊脏腑部位分属图 舌体 胖嫩而边有齿痕为气虚、阳虚。 薄白而润为风寒； 薄白而燥为风热； 舌苔 黄苔有淡黄、嫩黄、深黄、焦黄等不同。 一般说，黄苔的颜色越深，则热邪越重。 淡黄为微热;嫩黄热较重;深黄热更重; 焦黄则为热结;黄

因为学业上的需求，我需要用到机器学习来训练分类器来识别物体，又因为正好看到一篇博客有详细的讲解训练分类器的过程，这里给出链接： https://blog.csdn.net/Shea1992/article/details/83592899         总之，非常的感谢这篇博客给我的帮助，然后，因为我比较常用c++来写代码，而这篇博客里面最后检测分类器效果时用到的却是pytho