卢克脱发数据集
卢克脱发数据集是一个包含图像模态的个人健康记录数据集，通过每日拍摄的头发照片记录了400天内脱发过程的视觉变化，主要用于脱发趋势分析、健康监测以及机器学习在时间序列图像分析中的研究，如预测脱发进展或进行视觉变化检测。
基本信息
资源简介
卢克脱发数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Luke Hair Loss Dataset》。源站首次发布：2022-04-10。
【数据内容】
源站原始描述：### As a postgraduate student and a future data analyst, the hair loss issues haunted me all the time, since I was 20 years old. #### My hair loss measure methodology The way that I used to measure hair loss is that you put your one hand on your forehead, then move your hand towards the back of your head, make sure that your fingers is seperated and travel through your hairs. After this, count how many hairs that fell on your hand. Under 3(Low) means normal hair fall-off, a 4-6(Medium) means you…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 27.30 KB。
【主题与分类】
主题标签：health、text、health conditions、mental health。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/lukexun/luke-hair-loss-dataset
使用许可：Data files © Original Authors。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("lukexun/luke-hair-loss-dataset")
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 lukexun/luke-hair-loss-dataset
unzip luke-hair-loss-dataset.zip -d luke-hair-loss-dataset/
数据说明
该数据集是一个记录个人脱发过程的长期追踪数据集，涵盖了一位研究生在400天内头发逐渐变稀疏直至秃顶的详细变化。数据主要包括每日或定期拍摄的头发照片，可能附有简单的注释或时间标记，用于直观展示脱发的进展。该数据集通过个人日常记录的方式构建，数据来源于个人健康追踪，主要应用于脱发研究、个人健康监测以及机器学习在图像时间序列分析中的应用，如脱发趋势预测或视觉变化检测。
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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