基于U-Net的骨骼分割图像生成方法及穴位定位方法

本发明公开了提出了一种基于U‑Net的骨骼分割图像生成方法及穴位定位方法，首先获取人体骨骼图像并进行预处理，得到预处理后的图像；然后基于该图像训练骨骼分割模型，获得训练好的模型。将待分割的骨骼图像输入训练好的模型，生成骨骼分割图像。对骨骼分割图像进行二值化处理，计算每个像素点的海森矩阵。接着，计算不同尺度下海森矩阵的行列式，选择局部极值点作为关键特征点。最后，使用优化算法对关键特征点进行优化，确定所有穴位的最终位置。本发明可以自动、精确地识别出人体骨骼图像，不受光照条件、拍摄角度和人体姿势等因素的影响，可以在各种环境下进行穴位定位，减少了人为因素的干扰，提高了定位的准确性。