‎Kaggle 表面裂纹数据¶

数据集简介¶

混凝土表面裂缝是土木结构的主要缺陷。建筑物检测是为了评估建筑物的刚度和抗拉强度。裂缝检测在建筑检测中起着重要作用，发现裂缝并确定建筑健康。

这些数据集包含有裂缝和无裂缝的各种混凝土表面的图像。图像数据被分为阴性（negative，无裂缝）和阳性（positive，有裂缝）两类，分别放在不同的文件夹中进行图像分类。每个类别都有 \(20\,000\) 张图像，总共有 \(40\,000\) 张 \(227 \times 227\) 像素的 RGB 通道图像。该数据集由 458 张高分辨率图像（\(4032 \times 3024\) 像素）产生，采用 [Zhang et al., 2016] 提出的方法。高分辨率图像在表面处理和光照条件方面发现有很高的差异性。没有应用随机旋转或翻转或倾斜的数据增强。

该数据集取自 Mendeley Data - Crack Detection 网站，由 Çağlar Fırat Özgenel 贡献。引用自：[Özgenel and Sorguç, 2018] 和 [Özgenel, 2019]。

数据集使用¶

参考：Kaggle 命令行工具 (xinetzone.github.io) 配置 Kaggle API 到本地。

可以直接获取 Kaggle 数据的根目录：

def kaggle_root():
    import kaggle
    config_values = kaggle.api.config_values
    root = config_values['path']
    return root

如果下载下来的数据是 Zip 文件，可以使用如下类直接读取图片：

from zipfile import ZipFile
from PIL import Image
import numpy as np

class ZipImage:
    def __init__(self, Z):
        '''
        Z: 图片的 ZipFile 对象
        '''
        self.Z = Z
        self.name_bunch = {name: name.split('/')[0] for name in self.Z.namelist()}

    def array(self, name):
        with self.Z.open(name) as fp:
            with Image.open(fp) as im:
                img = np.array(im)
        return img

    def __iter__(self):
        for name, label in self.name_bunch.items():
            img = self.array(name)
            yield img, label

下载数据集：

kaggle datasets download -d arunrk7/surface-crack-detection

获取数据集的根目录：

root = kaggle_root() + '/datasets/arunrk7/surface-crack-detection/surface-crack-detection.zip'

读取图片：

Z = ZipFile(root)
I = ZipImage(Z)
for img, label in I:
    break

这里 img，label 分别是图片的数据及其标签。

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内容

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