记录一下OCR常用的数据集，Python通用流行框架大全
ICDAR2019-MLT | 语言: 混合 train:10000 test:10000 | x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,语言类别,text |. 提取码: xofo || ICDAR2019-LSVT | 语言: 混合 train:30000 test:20000 | json格式标签 || ICDAR2019-ReCTS | 语言: 混合 train:20000 test
| ICDAR2019-MLT | 语言: 混合 train:10000 test:10000 | x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,语言类别,text | 下载链接. 提取码: xofo |
| ICDAR2019-LSVT | 语言: 混合 train:30000 test:20000 | json格式标签 | 下载链接 |
| ICDAR2019-ReCTS | 语言: 混合 train:20000 test:5000 | json格式标签 | 下载链接 |
| ICDAR2019-ArT | 语言: 混合 train:5603 test:4563 | json格式标签 | 下载链接 |
| Synth800k | 语言: 英文 80k | 基于字符标注 | 下载链接 |
| 360万中文数据集 | 语言: 中文 360k | 每张图片由10个字符构成 | 下载链接. 提取码:lu7m |
| 中文街景数据集CTW | | 基于字符标注的中文街景图片 | 下载链接 |
| 百度中文场景文字识别 | 语言: 混合 32,285 | | 下载链接 |
| MSRA-TD500 | 语言: 中英文 Training:300 Test:200 | .gt格式标签 | 下载链接 |
| Total-Text | 语言: 英文 Training:1255 Test:300 | | 下载链接 |
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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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Oy8UK77p-1637634953224)(./ICDAR2019-MLT/ic19_dou_error.png)]。
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。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-at7Liplq-1637634953227)(./ICDAR2019-MLT/ic19_error.png)]
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。
ICDAR2019-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。
ICDAR2019-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：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
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- 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：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4XMaKgft-1637634953229)(./images/ic13.png)]
- 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：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-03Pbllp1-1637634953230)(./images/ic_15.png)]
- 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：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UvjeNATi-1637634953231)(./images/ic17_mlt.png)]
- 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。
- 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1所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fDIcFhiH-1637634953231)(./images/tianchi18.png)]
- 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：
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小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频
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[外链图片转存中…(img-g6W8mDII-1711027943494)]
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