我完全懂你现在的困扰——这类针对行起始点、行高定制化标注的数据集，不像通用OCR数据集有现成工具一键生成，得靠「现有资源改造+轻量工具定制」来实现，下面给你拆解具体步骤：

1. 从现有公开数据集快速转换标注（最省时间的方案） #

你提到的用文本行边界框的左下角点当起始点、框高当行高，这个思路非常高效，不用重新标注。

• 先找带行级边界框的全页文本数据集，比如ICDAR系列全页数据集、PubLayNet这类，它们的标注一般是XML或JSON格式，包含每个文本行的左上角/右下角坐标。
• 写个简单的Python脚本就能批量转换：读取标注文件里的行框坐标，计算出左下角点(x_min, y_max)和行高(y_max - y_min)，再把对应行的文本转录一起导出成你需要的格式（比如JSON或CSV）。举个伪代码片段：

  import json
  
  with open("original_annotations.json", "r") as f:
      data = json.load(f)
  new_annotations = []
  for img in data:
      for line in img["lines"]:
          x_min, y_min, x_max, y_max = line["bbox"]
          new_annotations.append({
              "image_path": img["image_path"],
              "start_point": [x_min, y_max],
              "line_height": y_max - y_min,
              "transcription": line["text"]
          })
  with open("converted_annotations.json", "w") as f:
      json.dump(new_annotations, f, indent=2)
  

2. 用开源标注工具定制标注流程（全新数据集标注） #

如果现有数据集不满足需求，需要自己标注新图像，不用从零开发工具，基于开源工具改就行：

• LabelStudio：支持自定义标注模板，你可以配置一个标注任务，让标注员完成三个操作：点击文本行的起始点、系统自动计算行高（或手动输入）、录入文本转录。它能直接导出结构化的标注文件，后续直接给模型用。
• VGG Image Annotator (VIA)：轻量无服务器，适合小数据集。你可以给每个标注对象添加自定义属性：start_x、start_y、line_height、transcription，标注完成后导出JSON，再用脚本整理成模型需要的格式。

3. 合成数据集补充生成（解决数据量不足问题） #

要是需要大量训练数据，还可以用合成工具生成带精准标注的样本：

• 用TextRecognitionDataGenerator (TRDG)，它本来是生成文本行图像的工具，你可以修改它的源码，在渲染每个文本行的时候，记录下该行的左下角坐标和高度，然后把这些信息和文本转录一起写入真值文件（比如XML或JSON）。这样生成的合成数据完全符合你的标注要求，还能自定义字体、背景、噪声等。

4. 标注验证与格式统一 #

最后一步很重要，要确保标注的准确性：

• 写个验证脚本，把标注的起始点和行高画在图像上（比如用OpenCV的circle和rectangle函数），直观检查标注是否正确。
• 统一标注格式，比如用JSON每行存储一个样本，方便后续模型读取和处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kelley Brady