1.一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，包括：构建基于抑郁症膳食指数的数字健康管理数据库；获取当前用户的身体健康状况数据；根据当前用户的身体健康状况数据，在基于抑郁症膳食指数的数字健康管理数据库进行数据查询分析，得到当前用户的膳食推荐结果；构建基于抑郁症膳食指数的数字健康管理数据库的过程包括：S1：获取用户的身体健康状况数据信息和食物图片；S2：对食物图片进行分割处理，得到各个食物图片；S3：采用Fisher判别分析法构建抑郁症膳食指数，并对分割后的食物图像进行抑郁症膳食指数分析，筛选出抑郁症膳食指数的食物数量；S4：对筛选出的食物进行聚类；S5：根据用户的身体健康状况信息和聚类后的食物类别设置膳食推荐结果，并将用户的身体健康状况数据信息和膳食推荐结果存储到数据库中。2.根据权利要求1所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，对食物图片进行分割处理的过程包括：对食物图像进行预处理，该预处理包括对图像进行滤波、增强以及补全处理；将预处理后的图片转化为矩阵；采用Robert算子和Sobel算子对矩阵进行边缘分割，输出边缘分割后的图像和矩阵。3.根据权利要求1所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，采用Fisher判别分析法对分割后的食物图像进行抑郁症膳食指数分析，其过程包括：将所有的食物划分为两个样本子集，两个子集分别为：对膳食抗抑郁有效的食物种类数据子集和对膳食抗抑郁无效的食物种类数据子集；分别计算两个数据子集中食物的抗抑郁指数均值和方差；根据食物的抗抑郁指数均值和方差计算两个子集的最大阈值a；根据最大阈值a构建Fisher线性判别函数；采用Fisher线性判别函数对两个样本子集中的食物进行筛选，得到抑郁症膳食指数的食物。4.根据权利要求3所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，Fisher线性判别函数的表达式为：其中，x表示食物待判别样本，μ1表示对膳食抗抑郁有效的食物种类数据子集的抗抑郁指数均值，μ2表示对膳食抗抑郁无效的食物种类数据子集的抗抑郁指数均值，Σ表示协方差矩阵。5.根据权利要求1所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，对筛选出的食物类别进行聚类的过程包括：获取的聚类分析样本，该样本为筛选出抑郁症膳食指数的食物数量；计算各个样本点两两之间的马氏距离dij；根据马氏距离计算所有样本之间的离差平方和；根据距离差平方和构建聚类图；根据聚类图将所有的样本进行聚类，得到不同类别的食物。6.根据权利要求5所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，计算各个样本点两两之间的马氏距离的公式为：其中，x和y均表示食物总体中的p维观测值，∑‑1表示协方差阵，T表示转置。7.根据权利要求5所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，计算所有样本之间的离差平方和的公式为：其中，D1、D2、D12表示组间平方、组内平方、总平方和，xi表示第1组元素，表示第1组均

值，T表示转置，G1表示样本总体来自第一组，G2表示样本总体来自第二组，xj表示第2组元

素，表示第二组元素均值，xk表示总元素，表示总均值，n1表示样本G1的个数，n2表示样本

G2的个数。8.根据权利要求1所述的一种基于食物图像分割的抑郁症膳食管理方法，其特征在于，设置膳食推荐结果的过程包括：步骤1：设置食物节点a＝v11、v12、v13、...v1p＝z，每个节点代表一种食物；赋权w(v1i ,v1j)＝wij>0，权wij表示吃第i、j种食物能够使病人好转的抑郁“值”；步骤2：选取第i＝k类食物数据；步骤3：设定抑郁患者食物数量；步骤4：根据用户的身体健康状况信息和设定的抑郁患者食物数量，采用最短路径算法计算，从结点a到节点b中的最短路径；其中路径为用户的抑郁指数值；步骤5：判断当前计算的路径是否为最短路径，且当前食物种类i的值是否等于3；是则输出所有最短路径的集合，该最短路径集合为最优的膳食推荐结果；否则食物种类i加1，并返回步骤2。