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为中小学试卷手写识别系统收集和标注数据，是整个项目从环境搭建迈向模型训练的核心。由于手写体识别对数据的多样性、真实性要求很高，需要采用“公开数据为主、真实数据为辅、合成增强补足”的综合策略。

一、 数据来源规划与获取

你需要从以下几个渠道获取数据，构建一个平衡、全面的数据集。

1. 获取高质量的公开数据集

公开数据集是训练模型的基石。以下是几个核心的中文手写数据集，各具特色，建议组合使用：

第一步：建议你优先下载SCUT-EPT和CASIA-HWDB这两个免费开源数据集，它们能提供良好的基础。

2. 谨慎、合规地收集真实试卷数据

使用真实学生数据能极大提升模型在目标场景下的表现，但必须严格遵守法律法规。

• 法律合规是红线：收集任何学生作业或试卷前，必须获得校方、学生及监护人的明确书面授权，并告知数据用途、处理方式及隐私保护措施。严禁采集个人身份信息、成绩等敏感数据。数据处理、存储和传输均需加密。
• 收集与脱敏流程：
  1. 与学校合作：签署正式的合作与数据协议。
  2. 统一扫描/拍摄：使用固定设备，确保图像质量一致（如300dpi扫描）。
  3. 严格脱敏：使用图像处理技术，自动遮盖或涂抹学生姓名、学号、分数等所有个人信息。

3. 利用数据合成技术扩大规模

当真实数据不足时，可以借鉴已有研究思路，用合成数据来扩充。

• 思路一：字体库合成：从开源字体网站下载手写风格字体，生成标准文字图片。然后，将生成的文字图片贴合到扫描的空白试卷、方格纸、横线纸等背景模板上，模拟真实书写效果。
• 思路二：单字组合成行：利用CASIA-HWDB这类单字数据集，按照从小学课本或试卷中抽取的真实语料，将单个汉字图片拼接成有语义的文本行图片，再添加到多样化的背景中。

二、 数据标注流程与规范

高质量标注是高质量模型的前提。推荐使用专业工具并建立规范。

1. 选择合适的标注工具

• 目标检测（框出文字区域）：推荐使用LabelImg、Label Studio 等工具。它们可以生成PASCAL VOC (XML)或COCO JSON格式的标准标注文件，方便后续训练。
• 文本识别（转录文字内容）：在完成文本行检测后，你需要对每个文本框内的文字内容进行转录。Label Studio 等工具也支持这项任务。

2. 建立标注规范

确保所有标注人员遵循同一套标准：

• 检测框标准：对于印刷体题目，可以框整个段落；对于手写答案，建议按自然行（即学生书写的一行）进行标注，框体应紧密贴合文字边缘。
• 转录内容标准：严格按图像内容转录，包括错别字也要原样录入。可以定义一套符号处理特殊字迹（如无法辨认的用“□”表示）。
• 质检流程：设定不低于95%的标注准确率要求，并安排专人对标注结果进行抽样检查。

三、 数据处理与增强策略

完成标注后，通过处理和增强可以进一步提升数据质量。

1. 标准化预处理：将所有图像统一调整为灰度图，并执行你之前设计中提到的去阴影、倾斜矫正、对比度增强、二值化等操作。
2. 应用数据增强：在训练时实时或预处理时批量应用增强技术，能有效提升模型对不同书写风格、拍摄条件的适应能力。常用方法包括：
   • 几何变换：随机微小旋转（±15度内）、弹性形变（模拟纸张褶皱）。
   • 图像质量变化：添加高斯噪声、模拟运动模糊、调整亮度和对比度。

四、 数据集的划分与管理

最后，你需要科学地管理这些数据。

• 划分数据集：将处理好的数据按训练集：验证集：测试集 = 70% : 15% : 15%的比例进行划分。
• 构建标注索引文件：为每个集合创建一个文本文件（如train_list.txt），每行记录“图片路径\t标注信息”（如/data/train/001.jpg\t{"boxes": [[x1,y1,x2,y2,...]], "texts": ["春天"]}）。这是主流OCR框架（如PaddleOCR）的标准输入格式。

总结一下，数据准备的关键路径是：获取公开数据集 -> 合法合规收集少量真实数据 -> 利用合成技术扩充 -> 用专业工具精细标注 -> 进行标准化增强处理 -> 科学划分数据集。其中，SCUT-EPT数据集（试卷背景）和数据合规是你在起步阶段最需要关注的两个要点。