COVID-19 X射线数据集（训练和测试集）
包含胸部X光图像，用于COVID-19检测和肺炎分类，分为训练集和测试集。
基本信息
资源简介
该数据集包含经过筛选的胸部X光图像，用于辅助检测COVID-19和其他呼吸系统疾病。数据集分为训练集和测试集，每部分包含三个主要类别：COVID-19阳性、正常和肺炎。该数据集设计用于机器学习和深度学习应用，特别是使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类任务。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/elhariri78/COVID-19-Xray-Dataset-Train-Test-Sets-.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/elhariri78/COVID-19-Xray-Dataset-Train-Test-Sets-/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
COVID-19 X-ray Dataset (Train & Test Sets)
Overview
This repository contains a curated dataset of chest X-ray images to aid in the detection of COVID-19 and other respiratory conditions. The dataset is divided into training and testing sets, each categorized into three main classes: COVID-19 Positive, Normal, and Pneumonia. This dataset is designed for machine learning and deep learning applications, particularly for image classification tasks using Convolutional Neural Networks (CNNs).
Dataset Structure
The dataset is structured into two primary directories:
- Train Set: Contains labeled images for training machine learning models.
- Test Set: Contains labeled images for model evaluation and testing.
Each set contains subdirectories representing different classes: COVID-19/Normal/Pneumonia/
Example Structure:
COVID19_Xray_Dataset/
├── train/
│ ├── COVID-19/
│ ├── Normal/
│ └── Pneumonia/
└── test/
├── COVID-19/
├── Normal/
└── Pneumonia/
[COVID-19 X-ray Dataset: Train & Test Sets](https://github.com/elhariri78/COVID-19-Xray-Dataset-Train-Test-Sets
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。
完整仓库：github.com/elhariri78/COVID-19-Xray-Dataset-Train-Test-Sets-
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