眼部结膜图像贫血检测数据集
该数据集为图像模态，包含通过标准摄像头捕获的眼结膜局部图像和匹配的化验标签。主要用于开发移动端和便携式诊断设备的深度学习分类算法，通过精准提取图像颜色及纹理特征，探索完全无创的贫血自动识别方法。
基本信息
模态
图像
大小
0.05 GB
数据量
250
任务类型
分类
许可
MIT
创建/更新时间
2021-02-18
资源简介
开源在GitHub上的眼结膜区域数字图像集合，配有对应受试者的血红蛋白实验室真实值标签，用于智能手机端贫血筛查研究。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
git clone https://github.com/amof62/Anemia-Detection-Using-Eye-Images.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/amof62/Anemia-Detection-Using-Eye-Images/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据集大小约 0.05 GB。
数据说明
开源在GitHub上的眼结膜区域数字图像集合，配有对应受试者的血红蛋白实验室真实值标签，用于智能手机端贫血筛查研究。
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
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