DS 中的白内障分类数据集
该数据集来自 kaggle.com，主题为眼及附器疾病下的白内障分类，机构为 Sheema Zain，发布时间为 2024-05-17
基本信息
资源简介
DS 中的白内障分类数据集
Cataract Classification Dataset in DS
该数据集来自 kaggle.com，主题为眼及附器疾病下的白内障分类，机构为 Sheema Zain，发布时间为 2024-05-17。数据集共包含 20 个文件，文件样例显示图像按 train/immature 等目录组织，可用于白内障相关图像的分类任务。源站描述提及 Kaggle 眼科数据集、NIH 眼底图像、Mendeley Data 以及论文补充数据等可能来源，但未给出具体图像数量、采集设备或标注细节（来源 Kaggle，Apache 2.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-05-17。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：1. 来自 Kaggle 的眼科数据集：Kaggle 托管了多种医学图像数据集，包括与眼科相关的数据集。虽然这些数据集并不总是专门针对白内障，但可以作为良好的起点。你可以找到诸如“Diabetic Retinopathy Detection”数据集，其中可能包含白内障图像，作为更广泛眼病图像集的一部分。2. NIH 眼部图像数据：美国国立卫生研究院（NIH）提供多种医学图像数据集，包括与眼部疾病相关的数据集。他们拥有可用于白内障检测和分类的眼底图像数据集。3. Mendeley Data：Mendeley 托管研究人员发布的数据集。例如，一个名为“A Dataset for Cataract Detection”的数据集包含图像，并可能提供白内障严重程度的标注。4. 出版物和补充数据：研究论文通常会发布其数据集
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 1.09 MB。
【主题与分类】
主题标签：eyes and vision。本站分类：眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/sheemazain/cataract-classification-dataset-in-ds
使用许可：Apache 2.0。
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
源站：https://kaggle.com/datasets/sheemazain/cataract-classification-dataset-in-ds/discussion
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 20.0 MB。
数据说明
Sheema Zain (2024). Cataract Classification Dataset in DS [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/sheemazain/cataract-classification-dataset-in-ds/discussion
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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