随着数字人文研究的深入，利用人工智能技术对古籍文献进行自动化处理与智能化分析已成为重要方向。其中，古籍OCR（光学字符识别）是核心环节，而高质量的数据集是训练和评估OCR模型的基础。在众多数据标注格式中，VOC（Visual Object Classes）格式因其结构清晰、信息丰富，在早期的计算机视觉任务中被广泛采用，同样也适用于古籍OCR数据集的构建。
一、 格式概述
VOC格式是一个经典的、基于XML的文件结构，用于存储图像中目标的标注信息。对于古籍OCR任务而言，其核心是将图像中的每个文字或文本行视为一个待检测和识别的"对象"。
二、 核心文件结构
一个典型的VOC格式古籍数据集包含以下目录：
JPEGImages/: 存放所有的古籍影印图像文件（如.jpg, .png）。Annotations/: 存放与图像一一对应的XML标注文件。
三、 标注文件（XML）详解
每个XML文件详细描述了对应图像中所有文本区域的信息，主要包含以下关键字段：
<filename>: 对应的图像文件名。<size>: 图像的尺寸信息，包括宽度（<width>）、高度（<height>）和通道数（<depth>）。<object>: 每个检测到的文字或文本行都是一个<object>。一个图像中通常包含大量此类标签。
<name>: 该文本对象的类别。在古籍OCR中，这通常是所识别出的字符本身（如"天"、"地"、"玄"、"黄"），或者是一个预定义的类别ID。<bndbox>: 定义文本区域的边界框（Bounding Box），通过左上角（<xmin>,<ymin>）和右下角（<xmax>,<ymax>）的坐标值进行精确标定。这是定位文字位置的关键。- （可选）
<difficult>: 标记该目标是否难以识别，例如文字模糊、残缺或粘连的情况。
四、 在古籍OCR中的应用与意义
采用VOC格式构建古籍OCR数据集，具有显著优势：
- 定位与识别一体化 ：它不仅记录了文字的类别（
<name>），还精确记录了其在图像中的位置（<bndbox>），非常适合于端到端的文字检测与识别任务。 - 通用性强：主流的深度学习框架（如PaddleOCR、MMOCR）都支持将VOC格式转换为模型训练所需的格式（如COCO、txt等）。
- 信息完整：XML结构能够容纳丰富的元数据，为后续的版面分析、字体研究等扩展任务提供了可能。
总结
VOC格式为古籍影印文献的数字化整理提供了一种结构化、标准化的标注方案。通过将古籍图像中的文字位置和内容信息以XML形式系统化记录，极大地促进了古籍OCR模型的开发与优化，是连接珍贵古籍遗产与现代人工智能技术的重要桥梁。