数据集概述
本数据集包含印度Wonder hot品种红辣椒粉掺假的数字图像，分为两个子数据集：数据集I用于二元分类，含纯品与掺假样本共一千六百三十八张图像；数据集II支持十六分类，含纯品及十五类不同掺假物、浓度的样本共五千八百五十二张图像，整体按百分之八十训练、百分之二十测试划分。
文件详解
该数据集以目录结构组织，包含以下核心内容：
- 数据集I（DS I）：
- 目录结构：DS-WH-1/DS I (WH)/Train/、DS-WH-1/DS I (WH)/Test/
- 分类子目录：Train/C1_PWH（纯Wonder hot样本）、Train/C2_AWH（掺假Wonder hot样本）；Test/C1_PWH、Test/C2_AWH
- 文件示例：patch_17.jpg、patch_22.jpg等，格式为.jpg
- 数据集II（DS II）：
- 目录结构：DS-WH-1/DS II (WH)/Train/、DS-WH-1/DS II (WH)/Test/
- 分类子目录：Train/WH00（纯品）、Train/WHBM_5（掺假样本及浓度）等；Test/WH00、Test/WHBM_10等
- 文件示例：patch_305.jpg、patch_11.jpg等，格式为.jpg
- 整体文件：共六千五百六十八个.jpg格式图像文件，按训练、测试集划分存储
适用场景
- 食品质量检测：基于图像识别技术开发红辣椒粉掺假检测模型
- 计算机视觉研究：用于二元分类、多分类图像识别算法的训练与测试
- 农业食品科学：分析不同掺假物、浓度对红辣椒粉外观特征的影响
- 工业应用：为食品加工企业提供掺假检测的数据支持
