图像纹理特征分类数据集ImageTextureFeatureClassificationDataset-atakanadyaman
数据来源：互联网公开数据
标签：图像处理, 纹理分析, 特征提取, 机器学习, 图像分类, 计算机视觉, 数据集, 图像识别
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的纹理特征数据，用于图像分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但特征提取方法具有普适性。
数据维度：数据集包括多个图像纹理特征，如Contrast（对比度）、Energy（能量）、Homogeneity（一致性）、Correlation（相关性）、Dissimilarity（差异性）、ASM（角二阶矩）、Area（面积）、Perimeter（周长）、Epsilon（ε值）、IsConvex（是否为凸形）以及Class（类别标签）等。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和机器学习模型的训练。数据已进行标准化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于图像纹理特征分析、图像分类算法的训练与评估。
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：适用于计算机视觉、图像处理等领域的研究，如纹理特征对图像分类性能的影响、不同分类算法的比较等。
行业应用：可用于图像识别、物体检测、医学影像分析等领域，如图像质量评估、病灶识别等。
决策支持：为图像分析相关的决策提供数据支持，如优化图像处理流程、提升图像识别精度等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生理解图像特征提取、分类算法等。
此数据集特别适合用于探索图像纹理特征与图像类别之间的关系，帮助用户构建图像分类模型，提升图像识别的准确性。
