(S)猛禽白细胞增强数据集
该数据集是一个图像模态的生物医学数据集,包含约2000张猛禽白细胞的图像,覆盖六种白细胞类型,主要用于白细胞分类、细胞形态学分析以及猛禽健康监测和疾病诊断相关的生物医学图像识别研究。
基本信息
资源简介
该数据集是一个生物医学图像数据集,专注于猛禽(鸟类中的猛禽类)的白细胞图像。它包含约2000张图像,覆盖了六种不同类型的白细胞。数据来源于Kaggle平台,并经过增强处理以提高模型的泛化能力。该数据集主要用于白细胞分类、细胞形态学分析以及生物医学图像识别等研究方向,特别适用于猛禽健康监测和白细胞疾病诊断相关的计算机视觉应用。
下载信息
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需登录公开下载
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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("tinnaphopsonsung/s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation")
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 tinnaphopsonsung/s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation
unzip s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation.zip -d s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation/
数据说明
该数据集是一个生物医学图像数据集,专注于猛禽(鸟类中的猛禽类)的白细胞图像。它包含约2000张图像,覆盖了六种不同类型的白细胞。数据来源于Kaggle平台,并经过增强处理以提高模型的泛化能力。该数据集主要用于白细胞分类、细胞形态学分析以及生物医学图像识别等研究方向,特别适用于猛禽健康监测和白细胞疾病诊断相关的计算机视觉应用。
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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