这个仓库里藏着一个神秘的宝藏——一个专为中药打造的人工智能图像分类系统。就像一位奇幻冒险中的导航者，这个项目的任务是将神秘的图像输入，变幻成准确的中草药和成分分类。让我们一起揭开这个数字世界中的迷雾，解锁植物的秘密，用技术和智能描绘中药的未知领域。
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特此授予任何获得华佗AI应用程序（以下简称“软件”）副本的人免费许可，可根据以下条件使用软件：
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并特别标明原作者的姓名为钟智强。
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指出华佗AI应用程序及其对应的贡献，并提供华佗AI应用程序原作者钟智强的适当署名。
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以上许可条款和限制适用于使用华佗AI应用程序的全部或部分功能。使用华佗AI应用程序即表示接受本许可证的条款和条件。- 图像分类：该项目的核心功能是图像分类模型，利用深度学习技术对中草药和成分进行分类。模型使用了一种称为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 的算法。具体而言，模型通过一系列卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征，并利用softmax函数将图像分为不同的类别。模型的数学表示如下：
在这个公式中，
(f * g)(n)表示在位置n对两个函数f和g进行卷积操作的结果。符号*表示卷积操作， 求和符号\sum对m的范围进行求和计算。该公式在每个m值处将f(m)和g(n - m)相乘，并将它们相加， 以得到卷积结果(f * g)(n)。
- 预处理和增强：为提高模型的性能，该项目采用了强大的预处理技术来准备训练和推理的输入图像。此外，还使用数据增强方法来扩充数据集，改善模型对中草药和成分的泛化能力。
- 模型评估：本存储库提供了评估脚本，用于评估图像分类模型的性能。计算准确率、精确率、召回率和F1分数等指标，以衡量分类系统的有效性。
- 部署：存储库中提供了部署指南和资源，以便在生产环境中部署图像分类模型。这使得训练好的模型可以用于实时推理，并集成到现有的系统或应用程序中。
| Loss Function | binary_crossentropy |
|---|---|
| Class Mode | binary |
| Optimiser | rmsprop |
| Deep Learning Model | Convolutional Neural Network |
Epoch 1/5
1/1 [==============] - 1s 756ms/step - loss: 4.8716 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 4.8392 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 2/5
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Epoch 3/5
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Epoch 4/5
1/1 [==============] - 0s 202ms/step - loss: 4.7990 - accuracy: 0.2000 - val_loss: 4.7838 - val_accuracy: 0.2000
Epoch 5/5
1/1 [==============] - 0s 203ms/step - loss: 4.7838 - accuracy: 0.2000 - val_loss: 4.7683 - val_accuracy: 0.2000
18/18 [============] - 1s 23ms/step - loss: 0.7025 - accuracy: 0.1667 - val_loss: -9.6575 - val_accuracy: 0.2500pip3 install -r requirements.txt如果您遇到以下问题 (MacOS)：
ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed:
unable to get local issuer certificate请执行以下命令:
/Applications/Python\{您的python版本}/Install\ Certificates.command ; exit;
# 目前我的版本是 Python 3.10 所以以下的是我命令:
/Applications/Python\3.10/Install\ Certificates.command ; exit;为了训练更多数据，请将文件放置在数据集 [data/images] 文件夹中。 为了进行验证，请将您的输入数据添加到[data/input]文件夹中。
HuaTuoAI/
:
:.. data/
: :.. chinese_medicine.txt
: :.. images/
: :.. 金银花/
: :.. 1.png
: :.. 2.png
: :.. 3.png
: :.. 丁公藤/
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: :.. 2.png
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: :.. 罗汉果/
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: :.. 人参片/
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: :.. 绿豆/
: :.. 1.png
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: :.. input
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: :.. 1.png若您对中药完全陌生，无需担心，我已经收集了一份中药清单。请点击此处链接查看。
python3 run.py** 测试 **
python3 -m unittest tests/test.py
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