色盲模拟与校正数据集
包含原始图像及色盲模拟、校正版本，覆盖多类色觉缺陷，由Sakshi Vyavahare提供，来自Kaggle数据库，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
色盲模拟与校正数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Color Blindness Simulation & Correction》。源站首次发布：2025-04-01。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains a collection of original images along with their adjusted versions to simulate and correct different types of color blindness. The modified images are tailored to help individuals with color vision deficiencies (such as Protanopia, Deuteranopia, and Tritanopia) perceive colors more accurately. 📌 Dataset Features: Original Images: Standard unmodified images. Simulated Images: Adjusted to represent how people with color blindness perceive colors. Corrected Images: Enhanced ve…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 1.11 MB。
【主题与分类】
主题标签：eyes and vision。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/sakshivyavahare20/color-blindness-simulation-and-correction
使用许可：CC0: Public Domain。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("sakshivyavahare20/color-blindness-simulation-and-correction")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d sakshivyavahare20/color-blindness-simulation-and-correction
unzip color-blindness-simulation-and-correction.zip -d color-blindness-simulation-and-correction/
数据说明
包含原始图像及色盲模拟、校正版本，覆盖多类色觉缺陷。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
