图像文本识别表格检测数据集ImageTextRecognitionTableDetectionDataset-gabrieletaz
数据来源：互联网公开数据
标签：表格检测, 图像识别, OCR, 计算机视觉, 文本定位, 数据标注, 机器学习, 图像分析
数据概述：
该数据集包含来自图像数据的标注信息，记录了图像中表格及其内容的详细位置和类别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像标注数据集。
地理范围：数据来源未明确，但标注内容为通用图像文本信息。
数据维度：包括图像文件名称、表格类型、表格在图像中的坐标（x, y, x_min, y_min, x_max, y_max）、图像缩放信息（x_resize, y_resize）、区域面积（area）、相对边界框高度（rapp_bh）、以及新的边界框坐标（x_min_new, y_min_new, x_max_new, y_max_new）和类别编码（code_class）。
数据格式：CSV格式，包含用于验证集、测试集和训练集的标注文件，文件名分别为ch_graph_obj_val.csv，ch_graph_obj_test.csv，ch_graph_obj_train.csv，便于数据管理与分析。
来源信息：数据来源于图像文本识别与表格检测相关的公开数据集或标注项目。该数据集经过标注，包含了表格区域的详细信息。
该数据集特别适用于计算机视觉和OCR（光学字符识别）相关任务，例如表格结构识别、文本定位和图像内容分析。
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、OCR和文档分析等领域的学术研究，例如表格检测算法的开发与评估。
行业应用：可以为文档扫描、图像搜索、自动化数据录入等行业提供数据支持，特别是在自动化表格数据提取和信息检索方面。
决策支持：支持自动化文档处理流程的开发，帮助企业提高效率和降低成本。
教育和培训：作为计算机视觉、图像处理和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解表格检测和文本识别技术。
此数据集特别适合用于探索图像中表格的检测和识别方法，以及提升文本定位的准确性，帮助用户构建高效的文档处理系统。
