灰度共生矩阵随机样本数据集GLCMRandomSampleDataset-sihuihe
数据来源：互联网公开数据
标签：图像处理，纹理分析，数据集，机器学习，模式识别，计算机视觉，特征提取，图像分类
数据概述： 该数据集包含使用灰度共生矩阵（GLCM）方法提取的随机样本图像特征数据，记录了多种图像的纹理特征信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为不特定时间段，适用于静态图像分析。
地理范围： 数据涵盖了多种来源的图像，包括自然场景，人工物体及合成图像，无特定地理限制。
数据维度： 数据集包括灰度共生矩阵提取的多个纹理特征，如对比度，相关性，能量，熵等，以及原始图像的灰度值。
数据格式： 数据提供CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的图像数据集和随机生成的样本，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图像处理，机器学习及模式识别等领域的研究和应用，特别是在纹理分类，图像识别等任务中具有重要价值。
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： 适用于纹理分析，图像分类等学术研究，如不同纹理特征的比较，图像分类算法的评估等。
行业应用： 可以为安防监控，医疗影像，遥感图像等行业提供数据支持，特别是在图像纹理分析和分类方面。
决策支持： 支持图像处理技术的优化和图像分类模型的改进，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训： 作为图像处理，机器学习和计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解纹理特征提取及图像分类技术。
此数据集特别适合用于探索图像纹理特征的规律与趋势，帮助用户实现图像分类，纹理识别等目标，促进图像处理和模式识别技术的发展。
