玉米叶片病害图像分割数据集：含类别标签及可视化代码

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：7Z

简介：
本数据集提供丰富的玉米叶片病害图像，并附带详细分类标签与可视化代码，旨在促进植物病理学研究和智能农业发展。项目包含：玉米叶片病害分割【数据集+类别标签+可视化代码】数据集为256*256分辨率下的玉米叶片病害分割。分割前景包括叶片等部分，标签的mask图像采用RGB彩色表示，其中0代表背景。为了方便观察和理解，提供了一段可视化的代码。该数据集中包含4个文件夹（健康、锈菌、斑点、枯萎病），共计3852张原始图片及其对应的mask标签。此外，项目中还包含一个图像分割的可视化脚本，随机抽取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

玉米叶片病害图像分割数据集：含类别标签及可视化代码

优质

本数据集提供丰富的玉米叶片病害图像，并附带详细分类标签与可视化代码，旨在促进植物病理学研究和智能农业发展。项目包含：玉米叶片病害分割【数据集+类别标签+可视化代码】数据集为256*256分辨率下的玉米叶片病害分割。分割前景包括叶片等部分，标签的mask图像采用RGB彩色表示，其中0代表背景。为了方便观察和理解，提供了一段可视化的代码。该数据集中包含4个文件夹（健康、锈菌、斑点、枯萎病），共计3852张原始图片及其对应的mask标签。此外，项目中还包含一个图像分割的可视化脚本，随机抽取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。

玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片

优质

该数据集包含超过4000张玉米叶片病害的照片，旨在为农业科研人员提供一个丰富的视觉学习资源，促进植物病理学领域中疾病识别与诊断技术的发展。玉米叶片病害数据集包含4000多张图片，其中包括： - 普通锈病：1306幅图像（标签为0） - 灰色叶斑：574幅图像（标签为1） - 枯萎病：1146幅图像（标签为2） - 健康叶片：1162幅图像（标签为3）

玉米病害图像分类数据集【含标注信息，约2,800张图片】

优质

本数据集包含约2,800张玉米病害图像及详细标注信息，旨在促进作物疾病识别研究与应用。玉米病害图像分类数据集【已标注，约2,800张数据】分类个数【4】：尾孢叶斑灰、普通锈蚀等【具体查看json文件】划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。改进的CNN分类网络可参考相关文献和资料。更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）项目及相应网络的改进，可以在本人主页上查看。

肝肿瘤分割医学图像数据（LiTS）：含切片数据集（3类别）、标签及可视化代码

优质

简介：LiTS数据集专为肝肿瘤分割设计，提供包含肝脏、肿瘤和背景三类别的CT切片图像及其对应标注，并附有可视化工具。项目包含：肝肿瘤分割（LiTS）切片【包括切片后的数据集（3类别）、标签文件、可视化代码】其中mask中的1表示肝脏区域、2表示肿瘤区域，0为背景部分，请参考classes.txt文件以获取更多细节。该数据集由LITS的冠状面图像切分而成，共包含从131个病例中提取出的数据。为了便于分割操作，在进行切片时已去除ROI（感兴趣区域）不足5%的部分。mask灰度值为0、1和2的阈值图，图片与标签分别以jpeg和png格式存储，并提供了可视化代码用于观察mask。数据集分为训练集和测试集： - 训练集包括images目录中的10937张图片及masks模板目录下的对应数量的mask图片； - 测试集中则有4686张图像及其对应的相同数量的标签。

棉花叶片病害分类图像数据集

优质

本数据集包含大量标记的棉花叶片图像，旨在帮助研究者识别和分类由不同病原体引起的棉花叶片病害，促进农业领域智能诊断技术的发展。棉花叶病害分类数据集按照棉花叶片感染的3种类型进行组织，其中一个文件夹包含1786张未感染棉花叶片的数据图片。

识别玉米叶片病害及四种常见害虫.zip

优质

本资料深入讲解如何识别和防治玉米生长中常见的叶片病害以及四种主要害虫，旨在帮助农民提高农作物产量与质量。图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域，它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分： 1. **数据收集**：首先需要收集大量的植物图像数据，这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**：对收集到的图像进行处理，以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪和缩放等操作。 3. **特征提取**：从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状和边缘等信息。 4. **模型训练**：使用机器学习算法（如支持向量机、随机森林或卷积神经网络）来训练模型，使它能够根据所提取的特征准确地分类不同的病虫害类型。 5. **验证与测试**：在独立的数据集上进行模型性能评估，确保其准确性及泛化能力。 6. **部署和应用**：将经过充分训练并优化过的模型集成到实际的应用系统中。这可以是移动应用程序、网页服务或智能农业设备的一部分。 7. **实时监测**：该技术能够在接收植物图像后迅速提供病虫害检测结果，实现快速响应。 8. **持续学习**：随着时间的推移和新样本数据的不断积累，模型能够不断提升其识别能力，并适应新的挑战。 9. **用户界面设计**：为了便于使用，通常会配备一个直观且易于操作的应用程序界面来展示病虫害检测结果并提供相应的建议或指导措施。这项技术的优势在于它能迅速而准确地发现植物上的问题，在早期阶段就能及时采取应对措施。此外，这也有助于减少化学农药的依赖度，并支持可持续农业的发展目标。随着技术的进步，图像识别在病虫害监测中的应用范围将越来越广泛。

苹果叶病害图像分类数据集（含5类标签：健康叶片、灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病，共7100张图片）.rar

优质

本数据集包含7100张苹果叶片的高分辨率图像，涵盖五种状态：健康叶片和四种常见病害（灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病），适用于农业病理学研究与机器学习模型训练。苹果叶病害图像分类数据集包含5个类别：健康苹果叶、灰斑病、铁锈病、马赛克病和蛙眼叶斑病，共7100张图片。rar文件包含了这些分类的图像数据。

大豆叶病害图像分类数据集【含标注信息，约3,600张图片】

优质

本数据集包含超过三千六百张大豆叶病害图像及其详细标注信息，旨在促进植物病理学领域的研究与应用。大豆叶片病害图像分类数据集【已标注，约3,600张数据】分类个数【3】：炭疽病、健康、锈病【具体查看json文件】划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进的相关内容可以在相关博客中找到。更多关于图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进，也可以在个人主页上查看。

火灾烟雾分割数据集：包含3分类、标签及可视化代码

优质

本数据集提供全面的火灾烟雾图像，涵盖三类标签（背景、烟雾、火焰），并附带可视化工具与代码，便于研究和分析。项目包括：火灾烟雾分割（3分割），包含数据集、类别标签及可视化代码。该数据集的图像分辨率为512*512像素，并专注于全场景下的烟雾分割任务，其中前景为烟雾等目标物，背景与前景区域区分明显且标注完整。为了方便观察和理解，提供了相关的可视化脚本。具体效果可参考相关文档或示例。数据集分为训练集和测试集： - 训练集中包含315张图片及其对应的掩模图像。 - 测试集中则有35张图片及相应的掩膜图。此外，项目还提供了一个用于图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图片，并展示原始图像、真实标签（GT）以及在原图上应用了标签后的效果，最后将结果保存到当前目录中。