# 简介本数据集的原始图片来源于[DocLayNet-v1.2](https://huggingface.co/datasets/docling-project/DocLayNet-v1.2)。可以运行`src/1_save_img_from_parquet.py` 把parquet文件转换成图片。 # 裁剪页码本数据集使用[Here](https://huggingface.co/wqzh/DocLayout-PageNumDet/tree/main/models)的`yolo11-medium-page-best-quant-ir9.onnx`权重，从上一步得到的图像中提取出页码的坐标，并裁剪出页码图片（检测可能存在错误，作者没有做任何后处理）。裁剪图片保存在`images-crops`目录下,检测的结果保存在`images-labels`目录下。作者做了一个限制：只有检测的页码框数量为1的时候，才会保存txt格式的标注文件，而检测的所有页码框的截图会全部保留。因此，`images-crops`目录下的文件数量会大于 `images-labels`目录下的文件数量。可以运行`src/2_det_onnx_wo_opencv_cuda.py` 检测图片,裁剪图片，保存标注文件。 ```shell find images-labels -type f -name "*.txt" | wc -l find images-crops -type f -name "*.jpg" | wc -l ``` - images-labels 目录下 .txt 文件数: 15902 - images-crops 目录下 .jpg 文件数: 17203 # 页码合并 `src/3_concat_crops_by_pages.py`将`images-crops`下所有的图片进行合并，并保存在`images-crops-concat`目录下。因此你可以预览整个数据集。示例

注意：如果要使用这个数据集的label文件，需要单独清洗。 # 页码坐标分布 `src/4_visualize_yolo_txt_distribution.py`将`images-labels`下所有的标注文件的坐标分布可视化。