搭建一个舌诊小程序涉及多个步骤，包括数据收集与标注、模型训练、后端接口开发以及小程序前端开发。以下是详细的步骤指南：
数据收集与标注
收集大量高质量的舌象数据，包括舌面、舌下以及面部的照片。
每个特征至少需要200张以上的图片进行标注。
使用标注工具如LabImg等，依据舌色、舌形、苔色、苔质等特征进行分类。
模型训练
使用深度学习框架如Darknet进行模型训练。
每个特征的训练迭代次数应在1000次以上，以保证模型的准确性。
训练过程可能耗时长且对计算资源要求高，需要高效的GPU进行加速。
后端接口开发
使用Java等开发语言，开发能够接收前端上传的舌象图片和参数，并调用训练好的AI模型进行舌诊分析的接口。
接口需要处理各种异常情况，确保系统的稳定运行。
小程序前端开发
使用微信小程序框架，结合ColorUI等UI设计库，打造出用户友好的界面。
主要功能包括用户注册与登录、舌象图片上传、舌诊报告生成与展示、AI辅助诊断等。
小程序端应提供清晰的图片上传指引，确保用户能够便捷地使用系统。
功能开发
用户注册与登录：用户可以通过手机号码、微信等方式进行注册和登录。
舌象采集模块：提供舌象照片拍摄、上传和预处理功能，确保舌象图像的清晰度和准确性。
AI分析模块：利用深度学习等人工智能技术，对舌象进行自动分析和诊断，提供健康分析和建议。
报告生成模块：根据AI分析结果，生成健康报告，包括舌象特征、健康状态、调理建议等。
数据存储与管理模块：实现用户数据、舌象数据、分析结果等数据的存储和管理，确保数据的安全性和完整性。
系统定制开发
充分考虑用户需求、数据安全、系统性能等因素，确保平台的稳定性和可靠性。
与实体公司进行深度合作，共同推进平台的搭建和运营。
技术选型
可以选择使用SpringBoot、OpenCV、YOLO等技术进行开发。
选择Java语言的原因是适合在web中集成OpenCV，C++开发门槛较高，Python性能欠佳。
实现方式
AI看舌可以通过直连第三方接口或通过数据通系统对接实现。
用户端流程
用户购买会员卡获取AI看舌次数。
通过小程序上传图片或实时拍摄舌象，进行智能检查并得到检测报告与健康调理方案。
通过以上步骤，可以搭建一个功能完善的舌诊小程序，为用户提供便捷的舌象分析和健康建议服务。