矿物图像识别数据集

矿物图像识别数据集_Mineral_Image_Recognition_Dataset

数据来源：互联网公开数据

标签：矿物学, 图像识别, 计算机视觉, 数据集, 矿物分类, 图像分类, 机器学习, 矿物图像

数据概述： 该数据集包含来自公开矿物图像库的数据，记录了多种矿物的图像信息及其类别。主要特征如下： 时间跨度：数据未标明具体拍摄时间，可视为静态图像数据集。 地理范围：图像来源未明确标注，但涵盖了多种常见矿物。 数据维度： Classes：矿物类别，如Biotite（黑云母）、Bornite（斑铜矿）、Chrysocolla（硅孔雀石）等。 Count：每种矿物类别的图像数量。 数据格式：数据集主要包含图像文件（.jpg, .jpeg, .png, .gif）和CSV格式的元数据文件Minerals_5640.csv，用于描述矿物类别及图像数量。CSV文件提供了每个矿物类别的名称和对应的图像数量，方便进行数据分析和模型训练。 来源信息：数据来源于公开的矿物图像库，已进行分类整理。 该数据集适合用于图像识别、分类和计算机视觉相关的研究和应用。

数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景： 研究与分析：适用于矿物学、地质学和计算机视觉交叉领域的学术研究，如矿物图像识别、图像分类算法的开发与评估。 行业应用：可为地质勘探、矿物资源识别等行业提供数据支持，特别是在自动化矿物识别和分析方面。 决策支持：支持地质学家和相关领域的研究人员进行矿物识别和分析，辅助决策。 教育和培训：作为计算机视觉、图像处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分类和识别技术。 此数据集特别适合用于探索矿物图像的特征与分类规律，帮助用户实现自动化矿物识别、优化图像分类模型等目标。