fruitdataset|水果图像分类数据集|图像特征分析数据集

fruitdataset包含163张图像，涵盖15种不同类别的水果。数据集提供了原始彩色图像、带有轮廓的二值图像以及包含水果文件名和对应类别的CSV文件。此外，还提供了从水果轮廓计算的傅里叶变换和基于RGB信息的统计描述符等多种特征文件。

The fruitdataset comprises 163 images, encompassing 15 distinct categories of fruits. The dataset provides original color images, binary images with contours, and a CSV file containing fruit filenames along with their corresponding categories. Additionally, it offers various feature files, including Fourier transforms calculated from fruit contours and statistical descriptors based on RGB information.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• fruitdataset

数据集内容

• 图像文件

  • fuits.zip: 包含163张水果的原始彩色图像。
  • fruitsContour.zip: 包含水果轮廓的二值图像。
  • filename-class.csv: 包含水果文件名及其对应的水果类别。

• 特征文件（ARFF格式）

  • Fourier.arff: 从水果轮廓的X和Y坐标计算的傅里叶变换。
  • RGBcomFundo.arff: 包含背景的RGB信息的统计描述符。
  • RGBsemFundo.arff: 不包含背景的RGB信息的统计描述符。
  • RGBcomFundo_Fourier.arff: Fourier.arff 和 RGBcomFundo.arff 特征的组合。
  • RGBsemFundo_Fourier.arff: Fourier.arff 和 RGBsemFundo.arff 特征的组合。
  • PEx-Image-features.arff: PEx-Image图像特征，详细信息见PExImage-Features.pdf。

相关研究论文

1. 作者：Priscila A. Macanhã, Danilo Medeiros Eler, Rogério E. Garcia, Wilson E. Marcilio Junior 年份：2017 标题：Handwritten Feature Descriptor Methods Applied to Fruit Classification 会议：14th International Conference on Information Technology: New Generations 页码：699-705 DOI：https://doi.org/10.1007/978-3-319-54978-1_87

2. 作者：Marcela Nishida, Danilo Medeiros Eler, Almir O. Artero, Maurício A. Dias 年份：2015 标题：Comparison of feature spaces in fruit recognition 会议：XI Workshop de Visão Computacional 页码：71–76 链接：http://iris.sel.eesc.usp.br/wvc/Anais_2015/Proceedings_WVC2015.pdf

3. 作者：Priscila A. Macanhã, Wilson E. Marcilio Junior, Danilo Medeiros Eler, Rogério E. Garcia, Ronaldo C. M. Correia 年份：2015 标题：New Approaches of Feature Extraction from Fruits to Augmented Reality Systems 会议：XII Workshop de Realidade Virtual e Aumentada 页码：42-47 链接：https://github.com/daniloeler/wrva2015_anais

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

fruitdataset数据集的构建基于对15种水果的图像采集与处理，共包含163张图像。原始图像以彩色形式存储于fruits.zip文件中，同时提供了水果轮廓的二值图像，存储于fruitsContour.zip文件中。此外，filename-class.csv文件详细记录了每张图像的文件名及其对应的水果类别。为了提取特征，数据集还包含了多种特征文件，如基于水果轮廓的傅里叶变换特征、RGB信息的统计描述符（包括有背景和无背景两种情况），以及这些特征的组合形式。

使用方法

fruitdataset数据集适用于多种机器学习任务，尤其是水果分类和识别。用户可以通过加载fruits.zip和fruitsContour.zip文件获取原始图像和轮廓图像，利用filename-class.csv文件进行标签映射。对于特征提取，用户可以选择加载ARFF格式的特征文件，如Fourier.arff、RGBcomFundo.arff等，或其组合形式，直接用于训练分类模型。此外，数据集还提供了PEx-Image特征文件，进一步扩展了特征选择的可能性。

背景与挑战

背景概述

fruitdataset是由Priscila A. Macanhã、Danilo Medeiros Eler等研究人员于2017年创建的，旨在解决水果分类问题。该数据集包含了163张图像，涵盖15种不同类别的水果，并提供了多种特征描述文件，如傅里叶变换、RGB统计描述符等。这些特征文件不仅包括原始图像的RGB信息，还涉及去除背景后的RGB信息，以及结合傅里叶变换的特征组合。此外，数据集还提供了二值化的水果轮廓图像，进一步丰富了特征提取的可能性。fruitdataset的研究成果已在多个国际会议上发表，如第14届国际信息科技新世代会议（ITNG），展示了其在水果识别领域的应用潜力。

当前挑战

fruitdataset在构建过程中面临多项挑战。首先，如何从有限的图像数据中提取有效的特征，以确保分类的准确性和鲁棒性，是一个关键问题。其次，背景的去除与处理对特征提取的影响较大，如何在保留水果特征的同时去除背景干扰，是构建过程中的一大难点。此外，不同水果的形状、颜色和纹理差异较大，如何在统一的特征空间中进行有效表示，也是一个重要的挑战。最后，数据集的规模相对较小，如何在有限的样本中训练出高效的分类模型，也是研究者需要克服的问题。

常用场景

经典使用场景

fruitdataset数据集在水果分类任务中展现了其经典应用价值。该数据集包含了163张水果图像，涵盖15种不同类别的水果，提供了原始彩色图像、二值化图像以及轮廓信息。这些图像数据不仅支持基于视觉的水果分类研究，还为特征提取和模式识别提供了丰富的素材。通过结合RGB信息和傅里叶变换特征，研究者可以构建高效的分类模型，从而在图像识别领域取得显著进展。

解决学术问题

fruitdataset数据集有效解决了水果分类中的关键学术问题。通过提供多维度的图像数据和预处理特征，如RGB统计描述符和傅里叶变换，该数据集为研究者提供了丰富的特征空间，有助于提升分类算法的准确性和鲁棒性。此外，数据集中的轮廓信息和二值化图像为形状分析和特征提取提供了新的研究方向，推动了计算机视觉和模式识别领域的发展。

实际应用

fruitdataset数据集在实际应用中展现了广泛的应用潜力。在农业领域，该数据集可用于自动化水果分拣系统，通过图像识别技术实现快速、准确的水果分类，提高生产效率。在零售行业，该数据集支持智能货架系统，通过实时识别水果种类，优化库存管理和客户体验。此外，该数据集还可应用于食品安全检测和质量控制，通过图像分析技术确保水果的品质和安全。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，fruitdataset因其丰富的图像特征和多样的水果类别而备受关注。最新的研究方向主要集中在利用深度学习技术进行水果图像的自动分类和特征提取。通过结合傅里叶变换和RGB信息，研究者们探索了更高效的特征组合方法，以提升分类准确性。此外，该数据集还被用于增强现实系统的开发，特别是在水果识别和虚拟展示方面的应用，展示了其在农业科技和智能系统中的潜在价值。