蔬菜图像集

蔬菜图像数据集

背景

最初的实验是用世界各地发现的15种常见蔬菜进行的。实验选择的蔬菜有：豆类、苦瓜、葫芦、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和番茄。共使用了来自15个类的21000张图像，其中每个类包含1400张尺寸为224×224、格式为*.jpg的图像。数据集中70%用于培训，15%用于验证，15%用于测试。

目录

此数据集包含三个文件夹：

数据收集

这个数据集中的图像是我们为一个项目从蔬菜农场和市场收集的。

制作元数据文件

运行下面python的代码，就可以在桌面生成三个csv格式的元数据文件、一个分类数据文件（需要放入到数据文件中）

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 1.下载的数据文件 Vegetable Images.zip ，并解压到桌面 2.然后执行 python generate.py 即可生成三个元数据文件和一个分类数据文件 """ import os from pathlib import Path category_dict = { 'Bean': '豆类', 'Bitter_Gourd': '苦瓜', 'Bottle_Gourd': '葫芦', 'Brinjal': '茄子', 'Broccoli': '西兰花', 'Cabbage': '卷心菜', 'Capsicum': '辣椒', 'Carrot': '胡萝卜', 'Cauliflower': '花椰菜', 'Cucumber': '黄瓜', 'Papaya': '木瓜', 'Potato': '土豆', 'Pumpkin': '南瓜', 'Radish': '萝卜', 'Tomato': '番茄', } base_path = Path.home().joinpath('desktop') data = 'n'.join((item for item in category_dict.values())) # 注意：利用了python 3.6之后字典插入有序的特性 base_path.joinpath('classname.txt').write_text(data, encoding='utf-8') def create(filename): csv_path = base_path.joinpath(f'{filename}.csv') with csv_path.open('wt', encoding='utf-8', newline='') as csv: csv.writelines([f'image:FILE,category{os.linesep}']) data_path = base_path.joinpath('Vegetable Images', filename) batch = 0 datas = [] keys = list(category_dict.keys()) for image_path in data_path.rglob('*.jpg'): batch += 1 part1 = str(image_path).removeprefix(str(base_path)).replace('\', '/')[1:] part2 = keys.index(image_path.parents[0].name) datas.append(f'{part1},{part2}{os.linesep}') if batch > 100: csv.writelines(datas) datas.clear() if datas: csv.writelines(datas) return csv_path.stat().st_size if __name__ == '__main__': print(create('train')) print(create('test')) print(create('validation'))

致谢

非常感谢原始数据集提供方 Vegetable Image Dataset。

克隆数据

git clone https://www.modelscope.cn/datasets/ai0pua/vegetable.git

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网址: 蔬菜图像集 https://www.huajiangbk.com/newsview2555028.html