1.数据集介绍
- 数据类型：240x320 像素的芒果叶图像。
- 数据格式：JPG。
- 图像数量：共有4000张图像。其中约有1800张是不同的叶子图像，其余的是通过缩放和旋转进行制备的。
- 考虑的病害：包括七种病害，分别是炭疽病、细菌性溃疡、切割象鼻虫、死枝、瘿小蜂、白粉病和黑霉。
- 类别数量：共有八个类别，包括健康状态。
- 实例分布：每个类别包含500张图像。
- 数据获取方式：通过手机摄像头从芒果树上拍摄而来。
- 数据来源地点：来自孟加拉国的四个芒果果园，分别是谢赫·班格拉农业大学果园、贾汉吉尔纳加尔大学果园、乌代普尔村芒果果园和伊塔克霍拉村芒果果园。
适用性：适用于区分健康和患病的叶子（二分类预测），以及区分不同疾病之间的差异（多类分类预测）。
2.整体文件夹
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import numpy as np
import pandas as pd
#from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#数据集:https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bmptu