分析垃圾分类的图片数据

最新推荐文章于 2025-11-25 11:38:37 发布

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文章标签：分类数据挖掘人工智能 R语言

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本文介绍了一项使用R语言分析垃圾分类图片数据的项目。通过加载必要的R包，如tidyverse和jpeg，处理图像数据，计算尺寸和颜色特征，并使用支持向量机建立分类模型，以提高垃圾分类的效率和准确性。

分析垃圾分类的图片数据

垃圾分类是一项重要的环保行动，通过正确分类和处理垃圾，我们可以减少对环境的负面影响。在这个大作业中，我们将使用R语言来分析垃圾分类的图片数据。数据存储在名为"garbage_classification"的文件夹中，包含两个子文件夹"carboard"和"glass"，分别代表纸板和玻璃两类垃圾。

首先，我们需要加载所需的R包。在这个项目中，我们将使用"tidyverse"包来处理数据和进行可视化，以及"jpeg"包来读取和处理图像数据。

library(tidyverse)
library(jpeg)

接下来，我们将读取图像数据并进行预处理。我们可以使用"list.files"函数获取每个类别文件夹中的图像文件名，并创建一个数据框来存储图像路径和类别信息。

# 设置文件夹路径
folder_path <- "garbage_classification"

# 读取纸板图像文件名
cardboard_files <- list.files(path = paste(folder_path, "cardboard", sep = "/"), full.names = TRUE)

# 创建纸板数据框
cardboard_df <- tibble(
  path = cardboard_files,
  category = "cardboard"
)

# 读取玻璃图像文件名
glass_files <- list.files(path = paste(folder_path, "glass"

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