图像纹理特征分析数据集ImageTextureFeatureAnalysis-ompac1
数据来源：互联网公开数据
标签：图像处理, 纹理分析, GLCM, 机器视觉, 特征提取, 图像分类, 数据集, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含基于灰度共生矩阵（GLCM，Gray-Level Co-occurrence Matrix）计算得到的图像纹理特征，用于图像纹理分析与模式识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间属性，可视为静态图像特征集。
地理范围：数据未明确地理范围，通常适用于通用图像分析任务。
数据维度：数据集包含多个纹理特征，包括Energy（能量）、Contrast（对比度）、Correlation（相关性）、Variance（方差）、Inverse Difference Moment（逆差矩）、Sum Average（和均值）、Sum Variance（和方差）、Sum Entropy（和熵）、Entropy（熵）、Difference Variance（差方差）、Difference Entropy（差熵）、Information Measure of Correlation I（信息相关度量 I）、Information Measure of Correlation II（信息相关度量 II）以及 Label（类别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为complete_glcm_features_a4c.csv，便于数据分析和建模。数据来源于对图像进行GLCM计算后获得的纹理特征。
该数据集适用于图像纹理特征分析、图像分类、物体识别等任务。
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研究，不同纹理特征的组合分析等。
行业应用：可应用于工业检测、医学影像分析、遥感图像处理等行业，用于物体表面缺陷检测、病灶识别、地物分类等。
决策支持：支持基于图像纹理的决策系统，如自动化质量控制、智能监控等。
教育和培训：作为计算机视觉、图像处理相关课程的实践数据集，帮助学生理解纹理特征的提取与应用。
此数据集特别适合用于研究不同纹理特征对图像分析结果的影响，以及探索基于GLCM特征的图像分类方法，可以帮助用户构建图像识别模型，提升图像分析的准确性和效率。
