图像文本识别标注数据集ImageTextRecognitionAnnotationDataset-danielrayradoslavov
数据来源：互联网公开数据
标签：文本识别, 图像处理, OCR, 数据标注, 计算机视觉, 文本检测, 深度学习, 标注数据
数据概述：
该数据集包含图像文件及其对应的文本标注数据，主要用于训练和评估图像文本识别（OCR）模型。主要特征如下：
时间跨度：数据标注时间集中在2024年11月23日和24日。
地理范围：数据来源未明确，但标注内容为通用文本，不具有地域限制。
数据维度：数据集由图像文件（.jpeg、.jpg、.png）和对应的CSV标注文件组成。CSV文件包含“Box Number”（文本框编号）、“original confidence”或“Confidence”（置信度）、“Box Coordinates”（文本框坐标）、“Original Text”（原始文本）和“Label”（标注标签）等字段。
数据格式：数据集提供JPEG、JPG、PNG等图像格式，以及CSV格式的标注文件，便于图像处理和文本分析。
来源信息：数据来源可能为公开数据集或人工标注，具体来源未明确。数据已进行文本框标注和文本内容提取。
该数据集适合用于文本检测、文本识别、OCR模型训练、评估和相关的计算机视觉研究。
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OCR、文本检测、图像文本理解等领域的学术研究，如改进文本识别算法、探索新的标注方法等。
行业应用：为OCR技术相关的行业提供数据支持，如文档扫描、车牌识别、证件识别等应用。
决策支持：支持自动化信息提取、文本内容分析等应用，辅助决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践OCR技术。
此数据集特别适合用于探索图像中文字的检测与识别，帮助用户构建和优化OCR系统，提高文本提取的准确性和效率。
