复制数据：个体化校准改善奶牛红外热成像对直肠温度和呼吸频率的计算机视觉预测
数据可用于复现或验证基于红外热成像的计算机视觉方法对奶牛直肠温度和呼吸频率的预测研究，涉及个体化校准对预测效果的影响。本站分类归入呼吸系统疾病/其他（来源 DOI 解析）
基本信息
资源简介
复制数据：个体化校准改善奶牛红外热成像对直肠温度和呼吸频率的计算机视觉预测
Replication Data for: Individualized calibration improves computer vision prediction of rectal temperature and respiratory rate from infrared thermography in dairy cows
该数据集为论文《Individualized calibration improves computer vision prediction of rectal temperature and respiratory rate from infrared thermography in dairy cows》的复制数据，由Dallago, Gabriel提交至Borealis，发布时间为2026年，主题标签为Agricultural Sciences。数据可用于复现或验证基于红外热成像的计算机视觉方法对奶牛直肠温度和呼吸频率的预测研究，涉及个体化校准对预测效果的影响。本站分类归入呼吸系统疾病/其他（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【主题与分类】
主题标签：Agricultural Sciences。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP4/G4AFZU
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5683/SP4/G4AFZU
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
论文《个体化校准改善了基于红外热成像的奶牛直肠温度和呼吸频率计算机视觉预测》中使用的数据
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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