木薯叶片图像特征数据集CassavaLeafImageFeatureDataset-masrurimz
数据来源：互联网公开数据
标签：木薯, 叶片, 图像特征, LBP, 小波变换, 计算机视觉, 图像分析, 特征提取
数据概述：
该数据集包含从木薯叶片图像中提取的特征数据，用于叶片图像分析与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但特征提取对象为木薯叶片图像。
数据维度：数据集包含两类特征文件，分别使用LBP（局部二值模式）和Wavelet（小波变换）方法提取特征。每个特征文件包含多个数值型特征，例如7510、4161等，代表从图像中提取的特定特征值。
数据格式：CSV格式，包含Fitur_LBPuniform_Cassava Leaf.csv和Fitur_Wavelet_1234_Cassava Leaf.csv两个文件，便于数据分析和建模。
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：适用于植物病害检测、图像识别等领域的研究，如木薯叶片图像特征分析、图像分类等。
行业应用：为农业领域提供数据支持，尤其适用于智能农业、植物病害诊断等应用。
决策支持：支持农业生产中的决策制定，例如病害防治策略的优化。
教育和培训：作为计算机视觉、图像处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征提取与图像分析。
此数据集特别适合用于探索木薯叶片图像特征与叶片状态之间的关系，帮助用户实现图像分类、病害诊断等目标。
