圆捆干草和稻草方向识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：农业,机器视觉,图像分类,回归分析,方向识别,图像增强,圆捆
数据概述：
本数据集包含约200张圆捆（干草和稻草）的图像，每张图像已调整为48x48像素并转换为灰度格式。数据集分为多个文件夹，每个文件夹中包含一个labels.csv文件，其中行号与对应的.jpg图像文件相对应。labels.csv文件中的angle_raw列记录了每张图像的圆捆方向角度（以度为单位），这些标签是通过人工快速目视估计得出的。此外，数据集经过了水平翻转增强处理，以增加样本多样性。需要注意的是，原始图像及其翻转后的版本可能分别出现在训练集和测试集中，因为它们被认为足够不相关，但原始文件名已被保留，以便需要时可以还原。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习中的回归任务（预测连续的角度值）或分类任务（预测离散的方向类别）。具体应用场景包括但不限于：
1. 农业领域：帮助识别田间圆捆的方向，优化自动化农业设备的拾取和处理流程。
2. 机器视觉研究：用作小规模实验数据集，探索图像特征与方向识别之间的关系。
3. 教育与研究：作为教学材料，帮助机器学习初学者理解图像分类和回归任务的实现过程。
4. 自动化设备开发：为开发能够自动识别圆捆方向的机器人提供数据支持，推动农业自动化技术的发展。
此数据集不仅可用于学术研究，还可为实际农业生产中的自动化解决方案提供参考。对于希望探索图像方向识别技术的研究者和开发者而言，这是一个实用且易上手的玩具数据集。
