糖尿病视网膜病变测试裁剪与重采样数据集
该数据集包含经过裁剪和重采样处理的视网膜图像，属于医学影像模态，主要用于糖尿病视网膜病变的自动检测、疾病分级以及计算机辅助诊断等医学影像分析研究，支持相关算法的开发与验证。
基本信息
资源简介
糖尿病视网膜病变测试裁剪与重采样数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetic Retinopathy test cropped and resized》。源站首次发布：2024-08-25。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains multiple folders, each corresponding to a certain resize and crop center of the dataset available here : If you want to know more about this dataset, click the link above. The differences between this dataset and the next ( are : Before resizing, I use scikit-image to identify the contour and region of the eye to remove the surrounding black pixels that have no values. If the surrounding can''t be properly identified, I perform only the resizing. The resizing is done using t…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 55.27 KB。
【主题与分类】
主题标签：diabetes、eyes and vision。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/hugolemonnier/diabetic-retinopathy-test-cropped-and-resized
使用许可：Unknown。
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("hugolemonnier/diabetic-retinopathy-test-cropped-and-resized")
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 hugolemonnier/diabetic-retinopathy-test-cropped-and-resized
unzip diabetic-retinopathy-test-cropped-and-resized.zip -d diabetic-retinopathy-test-cropped-and-resized/
数据说明
该数据集是一个用于糖尿病视网膜病变检测与分析的医学影像数据集，包含经过裁剪和重采样处理的视网膜图像。数据来源于Kaggle平台，通过图像预处理（如裁剪、尺寸调整）构建而成，主要用于支持糖尿病视网膜病变的自动筛查、疾病分级以及计算机辅助诊断等医学影像分析研究。
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。
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