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OCR常用公开数据集整理
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OCR常用的数据集
在这个代码仓库里，提供了常用的OCR检测和识别中的通用公开数据集的下载链接。并且提供了json标签转成.txt标签的代码和转换好的.txt标签。 该项目的详细github地址如下：https://github.com/zcswdt/OCR_ICDAR_label_revise 数据集介绍 数据集数据介绍标注格式下载地址ICDAR_2013语言: 英文 train:229 test:233x1 y1 x2 y2 text下载链接1.ICDAR_2015语言: 英文 train:1000 test:500x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,text下载链接2.ICDAR2017-MLT语言: 混合 train:7200 test:1800x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,text下载链接3. 提取码: z9eyICDAR2017-RCTW语言: 混合 train:8034 test:4229x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,,text下载链接4天池比赛2018语言: 混合 train:10000 test:10000x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,text检测5。 识别6ICDAR2019-MLT语言: 混合 train:10000 test:10000x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,语言类别,text下载链接7. 提取码: xofoICDAR2019-LSVT语言: 混合 train:30000 test:20000json格式标签下载链接8ICDAR2019-ReCTS语言: 混合 train:20000 test:5000json格式标签下载链接9ICDAR2019-ArT语言: 混合 train:5603 test:4563json格式标签下载链接10Synth800k语言: 英文 80k基于字符标注下载链接11360万中文数据集语言: 中文 360k每张图片由10个字符构成下载链接12. 提取码:lu7m中文街景数据集CTW语言：中文 32285基于字符标注的中文街景图片下载链接13百度中文场景文字识别语言: 混合 29万下载链接14 数据集标签的修正与更改 1.ICDAR2019-MLT由于在ICDAR2019-MLT数据中存在着人为坐标点标错，这在训练文字检测模型计算文字区域会存在报错，所以本仓库对该数据集进行清洗并且最后到新的数据集。ICDAR2019-MLT新. 提取码：3y8q 温馨提示：😊👉 一、该数据集还存在着gif格式的图片，如tr_img_01674.gif，所以使用该数据集的时候需要注意读图代码的鲁棒性。 二、该数据集中还存在一些标签不规范，有的标注最后一个字符会含有’,’，有的没有，这会导致我们在使用split()函数对标签进行提取坐标信息和文本信息时会出现一定的错误，一定要注意。 ICDAR2019-LSVT所有图片的标签存放在一个train_full_labels.json格式文件里，在该代码仓库中运行python3 ic19lsvt_convert_txt.py来产生每张图片的txt格式的标签。 3.ICDAR2019-ReCTSICDAR2019-LSVT所有图片的标签都对应一个json格式文件里，如果需要txt格式的标签，可以在该代码仓库中运行python3 ic19lsvt_convert_txt.py。当然如果你可以修改代码第48中的--chars和--lines来得到字符级标注和基于单词级标注的txt标签。 4.天池比赛2018ICDAR2019-LSVT数据标注中的坐标格式是逆时针排列，这和icdar的顺时针标注略有不同，所以如果要统一成icdar格式标注，可以在仓库中运行python3 modify_coordinates.py来产生。 温馨提示：:bowtie:👉 由于天池数据中的图片命名后缀会有.jpg.jpg格式的情况（T1.WBXtXdXXXXXXXX!!0-item_pic.jpg.jpg），导致可能在对图片路径或者是切分路径操作过程中会产生bug，所以建议先给该数据集修改名字，之后在进行使用。 修改名字的代码可以运行python3 revise_name.py 以下链接是我对天池数据做了清洗修改后的链接，可以直接下载使用。下载链接. 提取码：fere 数据集介绍 1.ICDAR-2013 数据简介：该数据集由462（训练229，测试233）张英文标注的自然场景图片构成，标注形式为两点水平标注，坐标格式为左上角，和右下角，如下图所示：
2.ICDAR-2015
数据简介：该数据集由1500张（训练1000，测试500）英文标注的自然场景图片构成，标注形式为四点标注，坐标格式依次为为左上角，右上角，右下角和左下角，如下图所示： 
3.ICDAR2017-MLT
数据简介：该数据集由9000张（训练7200，测试1800）多种混合语言标注的自然场景图片构成，标注形式为四点标注，坐标格式依次为为左上角，右上角，右下角和左下角，如下图所示： 
4.ICDAR2017-RCTW
数据简介：ICDAR 2017-RCTW(Reading Chinest Text in the Wild)，由Baoguang Shi等学者提出。RCTW主要是中文，共12263张图像，其中8034作为训练集，4229作为测试集，标注形式为四点标注。 数据集绝大多数是相机拍的自然场景，一些是屏幕截图；包含了大多数场景，如室外街道、室内场景、手机截图等等。
5.天池比赛2018
数据简介：该数据集全部来源于网络图像，主要由合成图像，产品描述，网络广告构成。每一张图像或者包含复杂排版，或者包含密集的小文本或多语言文本，或者包含水印，典型的图片如图所示： 
6.ICDAR2019-MLT
数据简介：该数据集由20000张（训练10000，测试10000）多种混合语言标注的自然场景图片构成，标注形式为四点标注，坐标格式依次为为左上角，右上角，右下角和左下角 10,000个图像在训练集中排序，使得：每个连续的1000个图像包含一种主要语言的文本（当然它可以包含来自1种或2种其他语言的附加文本，全部来自10种语言的集合） 00001 - 01000 ：Arabic 01001 - 02000：English 02001 - 03000：French 03001 - 04000：Chinese 04001 - 05000：German 05001 - 06000：Korean 06001 - 07000：Japanese 07001 - 08000：Italian 08001 - 09000：Bangla 09001 - 10000：Hindi 如下图所示： 
7.ICDAR2019-LSVT
数据简介：该数据集由45w中文街景图像，包含5w（2w测试+3w训练）全标注数据（文本坐标+文本内容）构成，40w弱标注数据（仅文本内容），标注形式为四点标注，如下图所示：  说明：其中，test数据集的label目前没有开源，如要评估结果，可以去官网提交：
8.ICDAR2019-ReCTS
数据简介：ReCTS数据集包括25,000张带标签的图像，训练集包含20,000张图像，测试集包含5,000张图像。这些图像是在不受控制的条件下通过电话摄像机野外采集的。它主要侧重于餐厅招牌上的中文文本。 数据集中的每个图像都用文本行位置，字符位置以及文本行和字符的成绩单进行注释。用具有四个顶点的多边形来标注位置，这些顶点从左上顶点开始按顺时针顺序排列。如下图所示: 
9.ICDAR2019-ArT
数据简介：该数据集共含10,166张图像，训练集5603图，测试集4563图。由Total-Text、SCUT-CTW1500、Baidu Curved Scene Text (ICDAR2019-LSVT部分弯曲数据) 三部分组成，包含水平、多方向和弯曲等多种形状的文本。 如下图所示： 
10.Synth800k
数据简介：SynthText 数据集由牛津大学工程科学系视觉几何组于2016年在IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上发布。 数据集由包含单词的自然场景图像组成，其主要运用于自然场景中的文本检测，该数据集由 80 万个图像组成，大约有 800 万个合成单词实例。 每个文本实例均使用文本字符串、字级和字符级边界框进行注释。
11.360万中文数据集
数据简介：该数据集利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集。 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符（字符集合：https://github.com/YCG09/chinese_ocr/blob/master/train/char_std_5990.txt ） 每个样本固定10个字符，字符随机截取自语料库中的句子，图片分辨率统一为280x32。如下图所示： 
12.中文街景数据集CTW
数据简介：该数据集包含32285张图像，1018402个中文字符(来自于腾讯街景), 包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本。 图像大小2048x2048，数据集大小为31GB。以(8:1:1)的比例将数据集分为训练集(25887张图像，812872个汉字)，测试集(3269张图像，103519个汉字)，验证集(3129张图像，103519个汉字)。 
13.百度中文场景文字识别
数据简介：ICDAR2019-LSVT行识别任务，共包括29万张图片，其中21万张图片作为训练集（带标注），8万张作为测试集（无标注）。 数据集采自中国街景，并由街景图片中的文字行区域（例如店铺标牌、地标等等）截取出来而形成。所有图像都经过一些预处理，将文字区域利用仿射变化，等比映射为一张高为48像素的图片，如图所示： 
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