TrainingDataPro/ocr-receipts-text-detection

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language:
- en
license: cc-by-nc-nd-4.0
task_categories:
- image-to-text
- object-detection
tags:
- code
- finance
dataset_info:
features:
- name: id
dtype: int32
- name: name
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dtype: image
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- name: label
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# OCR Receipts from Grocery Stores Text Detection - retail dataset
The Grocery Store Receipts Dataset is a collection of photos captured from various **grocery store receipts**. This dataset is specifically designed for tasks related to **Optical Character Recognition (OCR)** and is useful for retail.

# 💴 For Commercial Usage: To discuss your requirements, learn about the price and buy the dataset, leave a request on **[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/ocr-receipts-text-detection?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=ocr-receipts-text-detection)** to buy the dataset

Each image in the dataset is accompanied by bounding box annotations, indicating the precise locations of specific text segments on the receipts. The text segments are categorized into four classes: **item, store, date_time and total**.


# Dataset structure
- **images** - contains of original images of receipts
- **boxes** - includes bounding box labeling for the original images
- **annotations.xml** - contains coordinates of the bounding boxes and detected text, created for the original photo

# Data Format

Each image from `images` folder is accompanied by an XML-annotation in the `annotations.xml` file indicating the coordinates of the bounding boxes and detected text . For each point, the x and y coordinates are provided.

### Classes:
- **store** - name of the grocery store
- **item** - item in the receipt
- **date_time** - date and time of the receipt
- **total** - total price of the receipt


# Text Detection in the Receipts might be made in accordance with your requirements.

# 💴 Buy the Dataset: This is just an example of the data. Leave a request on **[https://trainingdata.pro/datasets](https://trainingdata.pro/datasets/ocr-receipts-text-detection?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=ocr-receipts-text-detection)** to discuss your requirements, learn about the price and buy the dataset

## **[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/ocr-receipts-text-detection?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=ocr-receipts-text-detection)** provides high-quality data annotation tailored to your needs

More datasets in TrainingData's Kaggle account: **https://www.kaggle.com/trainingdatapro/datasets**

TrainingData's GitHub: **https://github.com/trainingdata-pro**

*keywords: receipts reading, retail dataset, consumer goods dataset, grocery store dataset, supermarket dataset, deep learning, retail store management, pre-labeled dataset, annotations, text detection, text recognition, optical character recognition, document text recognition, detecting text-lines, object detection, scanned documents, deep-text-recognition, text area detection, text extraction, images dataset, image-to-text, object detection*

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语言：
- en
许可协议：cc-by-nc-nd-4.0
任务类别：
- 图像到文本
- 目标检测
标签：
- 代码
- 金融
数据集信息：
特征：
- 名称：id，数据类型：int32
- 名称：name，数据类型：字符串
- 名称：image，数据类型：图像
- 名称：mask，数据类型：图像
- 名称：width，数据类型：uint16
- 名称：height，数据类型：uint16
- 名称：shapes，序列结构包含：
- 名称：label，数据类型：分类标签，可选值：
'0': 收据（receipt）
'1': 店铺（shop）
'2': 商品（item）
'3': 日期时间（date_time）
'4': 总价（total）
- 名称：type，数据类型：字符串
- 名称：points，为浮点数序列的嵌套序列
- 名称：rotation，数据类型：浮点数
- 名称：occluded，数据类型：uint8
- 名称：attributes，序列结构包含：
- 名称：name，数据类型：字符串
- 名称：text，数据类型：字符串
数据集划分：
- 名称：训练集（train），数据字节数：55510934，样本数量：20
下载大小：54557192字节
数据集总大小：55510934字节
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# 杂货店收据OCR文本检测零售数据集
本杂货店收据数据集收录了来自各类线下杂货店的收据实拍照片，专为光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）相关任务设计，可广泛应用于零售领域。

# 💴 商业用途：如需洽谈合作需求、了解定价方案并购买本数据集，请前往**[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/ocr-receipts-text-detection?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=ocr-receipts-text-detection)**提交申请。

数据集中的每张图像均配有边界框（bounding box）标注，可精准定位收据上的各类文本片段。本数据集将文本片段划分为四大类别：商品、店铺、日期时间与总价。


# 数据集结构
- **images**：存储收据的原始图像文件
- **boxes**：包含原始图像对应的边界框标注信息
- **annotations.xml**：存储原始收据照片对应的边界框坐标与识别文本的XML标注文件

# 数据格式
`images` 文件夹中的每张图像，均对应 `annotations.xml` 文件中的XML标注内容，该标注包含边界框的坐标信息与已识别的文本内容。每个坐标点均提供x、y二维坐标参数。

### 类别说明：
- **store**：线下杂货店的店铺名称
- **item**：收据中记录的商品条目
- **date_time**：收据对应的交易日期与时间
- **total**：收据的总交易金额


# 可根据您的个性化需求定制收据文本检测方案。

# 💴 购买数据集：此处仅展示部分数据样例。如需洽谈合作需求、了解定价方案并购买本数据集，请前往**[https://trainingdata.pro/datasets](https://trainingdata.pro/datasets/ocr-receipts-text-detection?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=ocr-receipts-text-detection)**提交申请。

## **[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/ocr-receipts-text-detection?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=ocr-receipts-text-detection)** 可提供定制化高质量数据标注服务。

TrainingData在Kaggle平台的更多数据集：**https://www.kaggle.com/trainingdatapro/datasets**

TrainingData的GitHub官方主页：**https://github.com/trainingdata-pro**

*关键词：收据识别、零售数据集、消费品数据集、杂货店数据集、超市数据集、深度学习、零售店铺管理、预标注数据集、标注、文本检测、文本识别、光学字符识别、文档文本识别、文本行检测、目标检测、扫描文档、深度文本识别、文本区域检测、文本提取、图像数据集、图像到文本、目标检测*

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 语言: 英语
• 许可证: CC BY-NC-ND 4.0
• 任务类别:
  • 图像到文本
  • 目标检测
• 标签:
  • 代码
  • 金融

数据集结构

• 特征:
  • id: 数据类型为 int32
  • name: 数据类型为 string
  • image: 数据类型为 image
  • mask: 数据类型为 image
  • width: 数据类型为 uint16
  • height: 数据类型为 uint16
  • shapes: 序列类型，包含以下子特征:
    • label: 数据类型为 class_label，包含以下类别:
      • 0: receipt
      • 1: shop
      • 2: item
      • 3: date_time
      • 4: total
    • type: 数据类型为 string
    • points: 序列类型，包含 float32 类型的序列
    • rotation: 数据类型为 float32
    • occluded: 数据类型为 uint8
    • attributes: 序列类型，包含以下子特征:
      • name: 数据类型为 string
      • text: 数据类型为 string

数据分割

• 训练集:
  • 字节数: 55510934
  • 样本数: 20

数据大小

• 下载大小: 54557192
• 数据集大小: 55510934

数据集描述

• 名称: OCR Receipts from Grocery Stores Text Detection - retail dataset
• 描述: 该数据集包含从不同杂货店收据拍摄的照片，专门设计用于光学字符识别（OCR）任务，适用于零售领域。
• 图像: 包含原始收据图像
• 边界框: 包含原始图像的边界框标注
• 标注文件: annotations.xml 包含边界框的坐标和检测到的文本

数据格式

• 每个图像文件夹中的图像都伴随一个 annotations.xml 文件，指示边界框的坐标和检测到的文本。
• 类别:
  • store: 杂货店名称
  • item: 收据中的商品
  • date_time: 收据的日期和时间
  • total: 收据的总价