实例介绍
【实例简介】
修改后，输入图像可以是任何大小要求jpg格式，如果不是要修改resize文件，需要基于keras（这个很好装的），图像放入指定文件，然后运行就可以了，输出在test里面，输出图像改为输出血管结果图像，且只能应用于测试，亲测对一般眼底图像数据库分割效果都很好。有问题或不能运行戳我。
【实例截图】
【核心代码】
retina-unet-master-change
└── retina-unet-master-change
├── lib
│ ├── 1013.docx
│ ├── extract_patches.py
│ ├── help_functions.py
│ └── pre_processing.py
├── Readme.md
├── shenyang
│ └── test
│ ├── oridata
│ │ ├── 0
│ │ │ └── 01.jpg
│ │ └── 1
│ │ └── 01.jpg
│ ├── zsy_prepare_datasets_shenyang_0.py
│ ├── zsy_prepare_datasets_shenyang_1.py
│ ├── zsy_resize_0.py
│ └── zsy_resize_1.py
├── src
│ ├── retinaNN_predict.py
│ └── retinaNN_training.py
├── STARE_results
│ └── im0139.png
├── test
│ ├── performances.txt
│ ├── test_architecture.json
│ ├── test_best_weights.h5
│ ├── test_configuration.txt
│ ├── test_last_weights.h5
│ └── test_model.png
├── zsy_configuration.txt
├── zsy_prepare_datasets_shenyang_0.py
├── zsy_prepare_datasets_shenyang_1.py
├── zsy_resize_0.py
├── zsy_resize_1.py
└── zsy_run_testing.py
10 directories, 26 files
修改后，输入图像可以是任何大小要求jpg格式，如果不是要修改resize文件，需要基于keras（这个很好装的），图像放入指定文件，然后运行就可以了，输出在test里面，输出图像改为输出血管结果图像，且只能应用于测试，亲测对一般眼底图像数据库分割效果都很好。有问题或不能运行戳我。
【实例截图】
【核心代码】
retina-unet-master-change
└── retina-unet-master-change
├── lib
│ ├── 1013.docx
│ ├── extract_patches.py
│ ├── help_functions.py
│ └── pre_processing.py
├── Readme.md
├── shenyang
│ └── test
│ ├── oridata
│ │ ├── 0
│ │ │ └── 01.jpg
│ │ └── 1
│ │ └── 01.jpg
│ ├── zsy_prepare_datasets_shenyang_0.py
│ ├── zsy_prepare_datasets_shenyang_1.py
│ ├── zsy_resize_0.py
│ └── zsy_resize_1.py
├── src
│ ├── retinaNN_predict.py
│ └── retinaNN_training.py
├── STARE_results
│ └── im0139.png
├── test
│ ├── performances.txt
│ ├── test_architecture.json
│ ├── test_best_weights.h5
│ ├── test_configuration.txt
│ ├── test_last_weights.h5
│ └── test_model.png
├── zsy_configuration.txt
├── zsy_prepare_datasets_shenyang_0.py
├── zsy_prepare_datasets_shenyang_1.py
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