图像字符定位与识别训练数据集ImageCharacterLocalizationandRecognitionTrainingDataset-gabrieletazza
数据来源：互联网公开数据
标签：字符识别，图像处理，目标检测，机器学习，计算机视觉，数据集构建，OCR，文本分析
数据概述：
该数据集包含来自公开图像的数据，记录了用于训练图像字符定位与识别模型的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的字符识别模型。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：part（数据来源标识），file（原始XML文件名），file_img（对应的图像文件名），x（字符在原图中的X坐标），y（字符在原图中的Y坐标），x_resize（字符在缩放后的图像中的X坐标），y_resize（字符在缩放后的图像中的Y坐标），x_min_new（字符在缩放后的图像中左上角X坐标），y_min_new（字符在缩放后的图像中左上角Y坐标），x_max_new（字符在缩放后的图像中右下角X坐标），y_max_new（字符在缩放后的图像中右下角Y坐标），cx（字符中心点X坐标），cy（字符中心点Y坐标），base（字符基线），height（字符高度），code_class（字符类别）。
数据格式：CSV格式，包含ch_graph_obj_val.csv，ch_graph_obj_test.csv，ch_graph_obj_tr.csv三个文件，分别对应验证集、测试集和训练集，便于模型训练与评估。
该数据集适合用于图像字符检测、识别和OCR系统的开发。
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、模式识别等领域的学术研究，如图像字符检测算法、OCR系统性能评估等。
行业应用：为光学字符识别（OCR）技术提供数据支持，可应用于文档数字化、图像文字提取等场景。
决策支持：支持文本信息自动提取和分析，助力企业实现信息自动化处理。
教育和培训：作为计算机视觉与机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解目标检测和字符识别。
此数据集特别适合用于训练和评估字符检测与识别模型，帮助用户实现自动化文本提取和分析。
