图像文字区域识别分类数据集ImageTextRegionRecognitionClassificationDataset-marlos11
数据来源：互联网公开数据
标签：图像处理, 文字识别, 区域分割, 机器学习, 模式识别, 文本分析, 数据标注, 图像分类
数据概述：
该数据集包含来自图像处理领域的数据，记录了图像中文字区域的几何特征和分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像文字识别场景。
数据维度：数据集包括多个特征，如高度（height）、长度（lenght）、面积（area）、偏心率（eccen）、黑像素比例（p_black）、与门值（p_and）、平均过渡值（mean_tr）、黑像素数量（blackpix）、黑白过渡值（blackand）、白黑过渡值（wb_trans）以及类别标签（class）。
数据格式：CSV格式，文件名可能为page-blocks_csv.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于图像处理相关研究或项目，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于图像中文字区域的识别、分类以及相关机器学习模型的训练。
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：适用于图像处理、计算机视觉和模式识别领域的学术研究，如文字区域检测、图像内容理解等。
行业应用：可以为光学字符识别（OCR）系统、文档图像分析、自动图像标注等应用提供数据支持。
决策支持：支持自动化文档处理、图像内容检索和信息提取等方面的决策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生理解图像处理流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索图像文字区域的几何特征与类别之间的关系，帮助用户构建和优化文字区域识别模型，提高图像分析的准确性和效率。
