JP2011076374A - 図形形状認識装置、図形形状認識方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】図形形状認識装置10は、画像データ取り込み部101と、二値化処理部102と、エッジ処理部103と、複数の特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)と、特徴点集合記憶部117と、複数の頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)と、頂点候補集合記憶部127と、複数の図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)と、頂点集合記憶部137と、画像出力部140とから構成されている。また、図形形状認識装置10には、カメラ11と、画像表示装置13が接続されている。
【選択図】図1
Description
しかしながら、特許文献1の手法において、取得された画像を一定の領域単位に分割しようとしても、ラベリングの探索範囲が取得された画像によって変化するため、単純に処理領域を分割することは困難であるという課題があった。また、仮に予め定めておいた領域ごとに分割して並列処理を行った場合、ラベリングを行った対象が分割により分断されてしまうこともある。この場合、分断された各ラベル領域が同一の領域であるのかを別途判定する必要が生じてしまい、並列処理と単一処理との演算コストが変わらないか、演算量が増加してしまう場合もあるという課題があった。
また、複数の特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)は、それぞれ連結点・分岐点判断部111と、ノイズ除去部112と、特徴点判定部113と、特徴点集合生成部114とを備える。
また、複数の頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)は、それぞれ探索部121と、ベクトル生成部122と、頂点角度判定部123と、頂点候補判定部124と、頂点候補集合生成部125とを備える。
また、複数の図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)は、それぞれ頂点抽出部131と、頂点推定部132と、図形形状認識部133とを備える。
また、各特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)は、特徴点判定処理を並列に処理する。例えば、取得した画像が640×480画素(=307200画素)の場合、特徴点判定処理部110aが1番目の画素の特徴点判定処理を行い、並列して特徴点判定処理部110bが4番目の画素の特徴点判定処理を行い、並列して特徴点判定処理部110cが7番目の画素の特徴点判定処理を行う。特徴点判定処理を終了した特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)は、未参照の画素を未参照の画素がなくなるまで参照して、参照した画素の特徴点判定処理を順次行い、取得した画像全ての画素について特徴点判定処理を行う。また、特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)は、全てのエッジ集合の画素に対して特徴点判定が終了した後、特徴点集合の生成が終了した情報を頂点候補判定処理120(a,b,c・・・)に出力する。また、各特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)が、取得した画素を参照する順番は、例えばエッジ集合の中から順番に読み出しても良く、あるいはランダムに読み出しても良く、さらには、特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)ごとに予め定めた領域を読み出すようにしても良い。
連結点・分岐点判定部111は、エッジ処理部103が記憶するエッジ集合の中から未参照の画素の中から1画素を参照する。次に、連結点・分岐点判定部111は、参照した画素を注目点とし、エッジ集合を参照して注目点の8近傍に2点以上の黒画素が存在しているか否かを判定する。注目点の8近傍に2点以上の黒画素が存在していると判定した場合、連結点・分岐点判定部111は、注目点と8近傍に存在する黒画素との接続および接触、あるいは、接続または接触の構成パターンが連結点であるか、分岐点であるかを判定する。
連結点と分岐点の具体的な例を、図12を用いて説明する。図12(a)において、画素m5が注目点であり、m1〜m9(m5を除く)の画素が8近傍の画素である。図12(a)のように、注目点m5に画素m8と画素m3が接続および接触、あるいは、接続または接触している状態を、構成パターンの1つとして「連結点」と定義する。連結点の他の例は、(m1,m5,m8),(m2,m5,m7),(m2,m5,m9),(m4,m5,m3),(m4,m5,m9),(m1,m5,m6),(m7,m5,m6)の3画素が接続および接触、あるいは、接続または接触している状態である。
図12(b)のように、注目点m5に画素m2と画素m6および画素m8が接続および接触、あるいは、接続または接触している状態を、構成パターンの1つとして「分岐点」と定義する。連結点の他の例は、(m2,m4,m5,m8),(m2,m4,m5,m6),(m4,m5,m6,m8)の4画素が接続および接触、あるいは、接続または接触している状態である。
すなわち構成パターンとは、連結点・分岐点判断部111が参照した画素とその画素の8近傍の画素の接続および接触、あるいは、接続または接触の構成によるものである。また、構成パターンの種類は、連結点であるパターンと、分岐点であるパターンと、ノイズであるパターンと、8近傍に黒画素が2画素以上ないパターンなどである。図3は、検出した特徴点の一例を示す図である。図3において、白抜き丸〇は、特徴点判定部113が検出した特徴点の一例である。
また、各頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)は、頂点候補判定処理を並列に処理する。例えば、取得した特徴点集合が100組合せの場合、頂点候補判定処理部120aが1番目の特徴点集合の組合せについて頂点候補判定処理を行い、並列して頂点候補判定処理部120bが2番目の特徴点集合の組合せについて頂点候補判定処理を行い、並列して頂点候補判定処理部120cが3番目の特徴点集合の組合せについて頂点候補判定処理を行う。頂点候補判定処理を終了した頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)は、未参照の特徴点集合の組合せについて順次参照して、参照した特徴点集合の組合せについて頂点候補判定処理を順次行い、参照した全ての特徴点集合について頂点候補判定処理を行う。また、頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)は、全ての特徴点集合の特徴点に対して頂点候補判定が終了した後、頂点候補集合の生成が終了した情報を図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)に出力する。
探索部121は、特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)から特徴点集合の生成が終了した情報を取り込んだ後、特徴点集合記憶部117が記憶している特徴点集合の中から未参照の1つの特徴点集合を参照する。また、探索部121は、参照した特徴点集合から特徴点の座標と、参照した特徴点に接続および接触、あるいは、接続または接触している画素の座標と構成パターン(連結点、分岐点)を読み出す。また、探索部121は、読み出した特徴点の8近傍に接続および接触、あるいは、接続または接触している2つの黒画素を起点として選択して、後述する探索手順に基づき接続および接触、あるいは、接続または接触している画素を、所定の回数、順次探索する。また、探索部121は、参照した特徴点の座標と探索結果の2つの探索終点の座標を、ベクトル生成部122に出力する。図17は、探索結果およびベクトル生成手法を説明する図であり、図17(a)は、特徴点の8近傍に接続および接触、あるいは、接続または接触している画素から順次探索した結果の例である。図17(a)の例では、探索部121が特徴点の8近傍に接続および接触、あるいは、接続または接触している黒画素を起点に、接続および接触、あるいは、接続または接触している黒画素m13とm32から順次探索した結果、探索終点A(m91(x9,y1))と探索終点B(m39(x3,y9))に到達する。
また、各図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)は、図形形状認識処理を並列に処理する。例えば、取得した頂点候補集合が20組合せの場合、図形形状認識処理部130aが1番目の頂点候補集合の組合せについて図形形状認識処理を行い、並列して図形形状認識処理部130bが2番目の頂点候補集合の組合せについて図形形状認識処理を行い、並列して図形形状認識処理部130cが3番目の頂点候補集合の組合せについて図形形状認識処理を行う。図形形状認識処理を終了した図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)は、未参照の頂点候補集合の組合せについて順次参照して、参照した頂点候補集合の組合せについて図形形状認識処理を順次行い、取得した全ての頂点候補集合について図形形状認識処理を行う。
頂点抽出部131は、頂点候補集合記憶部127が記憶している頂点候補集合の中から未参照の頂点候補集合を順次参照して、参照した頂点候補集合から頂点候補(以後、参照頂点候補)の座標、ベクトル、Nおよびなす角θを読み出す。また、頂点抽出部131は、N(正N角形)に基づき、参照頂点候補を含む図形の他の頂点を、頂点候補集合の中から抽出し、抽出した頂点候補(以下、抽出頂点候補という)と参照頂点候補の各頂点候補集合を頂点推定部132に出力する。
図7は、頂点集合記憶部137が記憶する頂点集合の構成の一例を示す図である。図7のように、頂点集合は、表形式のデータとして実現されており、図形ごとに頂点の座標と各頂点のベクトルの各データを有している。
次に、頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)内の探索部121の探索手順について、図15〜図17を用いて詳細に説明する。図15は、特徴点が連結点の場合の探索を説明する図である。図16は、特徴点が分岐点の場合の探索を説明する図である。図17は、探索結果およびベクトル生成手法を説明する図である。
同様に、図15(e)のように、探索部121は、起点B(m31)からの探索を行う。なお、探索の順番は、起点Aまたは起点Bのどちらを先に行っても良い。
探索部121は、特徴点の8近傍にある黒画素を起点に探索を行った結果、予め定めた回数の探索を行い2つの起点に対する探索終点に到達した場合、参照した特徴点の座標と2つの探索終点の座標をベクトル生成部122に出力する。
また、特徴点の8近傍にある黒画素を起点に探索を行った結果、予め定めた回数の探索を行わないうちに探索終了点が探索できない場合、すなわち、その先に画素がない場合、探索部121は、参照した特徴点の座標と、探索した結果、探索終点が存在しなかった情報を頂点候補判定部124に出力する。
以上のようにして、探索部121は、特徴点の8近傍にある黒画素に接続および接触、あるいは、接続または接触している黒画素の探索を行う。
次に、図形形状認識部(a,b,c・・・)内の頂点抽出部131が行う頂点抽出手法と、頂点推定部132が行う頂点推定手法について、図18〜図23を用いて説明する。
Nが5以上の奇数の場合について、図18と図19を用いて説明する。図18は、正N(Nは5以上の奇数の整数)角形の場合の頂点抽出手法を説明する図である。図19は、正N(Nは5以上の奇数の整数)角形の場合の頂点推定手法を説明する図である。説明を簡略化にするために、N=5の例について説明する。
頂点抽出部131は、N=5、すなわち正五角形のため、正五角形の内角θ=108度を算出する。または、頂点抽出部131が頂点候補集合記憶部127から参照した頂点候補のなす角θを用いる。
次に、頂点抽出部131は、以下の2本のベクトルを読み出す。
次に、頂点抽出部131は、式(2)と式(3)により求めた以下に示す各ベクトルの組合せが、参照した頂点候補の特徴点Aからの距離diが次式(4)を満たす頂点候補を頂点候補集合記憶部127から読み出して抽出する。
すなわち、図18において、頂点抽出部131は、参照した頂点候補Aのベクトルaとベクトルb、なす角θ=108と対になる2つの頂点候補Cと頂点候補Dを頂点候補集合記憶部127から抽出する。
まず、頂点抽出部131は、頂点候補C(x2,y2)、距離d2、および以下の2本のベクトルを頂点候補集合記憶部127から読み出して抽出する。
上記の条件を満たす2つの頂点候補が頂点候補集合記憶部127から抽出できない場合、頂点抽出部131は、参照した頂点候補Aは頂点ではないと判定する。
まず、頂点推定部132は、頂点A(x0,y0)と頂点C(x2,y2)または頂点D(x3,y3)の各座標を用いて、頂点Aと頂点Cと頂点Dを含む正五角形の外接円の半径rを算出する。図19において、線分ACの長さをsとし、正五角形の中点をO(xc,yc)、角度∠OACをβ、角度∠AOEとγとした場合、γ=∠AOE=2π/Nより、∠AOC=π−π/Nであるため、β=∠OAC=π/2Nとなる。したがって外接円の半径rは、次式(5)により算出できる。
次に、Nが6以上の偶数の場合について、図20と図21を用いて説明する。図20は、正N(Nは6以上の偶数の整数)角形の場合の頂点抽出手法を説明する図である。図21は、正N(Nは6以上の偶数の整数)角形の場合の頂点推定手法を説明する図である。説明を簡単にするために、N=6の例について説明する。
頂点抽出部131は、頂点候補Aの以下の2本のベクトルを読み出す。
上記の条件を満たす頂点候補が頂点候補集合記憶部127から抽出できない場合、頂点抽出部131は、参照した頂点候補は頂点ではないと判定する。
以上のように、頂点抽出部131が参照した頂点候補Aと抽出した頂点候補Dと、頂点推定部132が推定した頂点B,C,E,Fを頂点集合として、頂点推定部132が頂点集合記憶部137に書き込んで記憶させる。
正三角形の場合について、図22を用いて説明する。図22は、正三角形の場合の頂点抽出手法および頂点推定手法を説明する図である。頂点抽出部131は、頂点候補Aの以下の2本のベクトルを読み出す。
上記の条件を満たす頂点候補が頂点候補集合記憶部127から抽出できない場合、頂点抽出部131は、参照した頂点候補は頂点ではないと判定する。
また、頂点抽出部131が参照した頂点候補Aと抽出した頂点候補Bと、頂点推定部132が推定した頂点Cを頂点集合として、頂点推定部132が頂点集合記憶部137に書き込んで記憶させる。
正方形の場合について、図23を用いて説明する。図23は、正方形の場合の頂点抽出手法および頂点推定手法を説明する図である。頂点抽出部131は、頂点候補Aの以下の2本のベクトルを読み出す。
上記の条件を満たす頂点候補が頂点候補集合記憶部127から抽出できない場合、頂点抽出部131は、参照した頂点候補は頂点ではないと判定する。
また、頂点抽出部131が参照した頂点候補Aと抽出した頂点候補Bと、頂点推定部132が推定した頂点Cと頂点Dを頂点集合として、頂点推定部132が頂点集合記憶部137に記憶する。
次に、図形形状認識手順について、図8〜図11のフローチャート、図1の構成図を用いて説明する。図8は、図形形状認識装置10全体の図形形状認識手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
ステップS102で参照した画素が特徴点であると判定した場合(ステップS102;Yes)、特徴点集合生成部114は参照した画素(注目点)とその画素を特徴点として特徴付ける情報(画素の座標と、その画素の8近傍にある黒画素の座標と、その画素と8近傍にある黒画素との構成パターン)を特徴点集合として生成し、生成した特徴点集合を特徴点集合記憶部117に書き込んで記憶させる(ステップS103)。
ステップS102で参照した画素が特徴点でない判定した場合(ステップS102;No)、参照した画素についての特徴点判定処理を終了する。
以上の処理により、特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)は、全てのエッジ集合の画素に特徴点判定処処理が終了した後、特徴点集合の生成が終了したことを頂点候補判定処理に出力する(ステップS5)。
探索部121は、特徴点の8近傍にある黒画素を起点に探索を行った結果、所定回数の探索を行い2つの起点に対する探索終点に到達した場合(ステップS202;Yes)、参照した特徴点の座標と2つの探索終点の座標をベクトル生成部122に出力する。
また、特徴点の8近傍にある黒画素を起点に探索を行った結果、所定回数の探索を行わないうちに探索終点に到達した場合、すなわち、その先に画素がない場合、探索部121は、参照した特徴点の座標と、探索した結果、探索終点が存在しなかった情報を頂点候補判定部124に出力する。頂点候補判定部124は、参照した特徴点は探索終了点が存在しないと判定し(ステップS202;No)、参照した特徴点集合の頂点候補判定処理を終了する。
また、頂点候補判定部124は、頂点角度判定部123から特徴点の座標と、2本のベクトルと、2本のベクトルのなす角、および頂点角度判定を取り込み、取り込んだ頂点角度判定がOKの場合(ステップS204;Yes)、その特徴点を頂点候補として判定し、特徴点の座標、2本のベクトルおよび2本のベクトルのなす角θを頂点候補集合生成部125に出力する。
また、頂点候補判定部124は、受け取った頂点角度判定がNGの場合、頂点候補ではないと判定し(ステップS204;No)、参照した特徴点集合の頂点候補判定処理を終了する。
以上の処理により、頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)は、全ての特徴点集合の頂点候補判定処処理が終了した後、頂点候補集合の生成が終了した情報を図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)に出力する(ステップS7)。
前述した各条件を満たす頂点候補が頂点候補集合記憶部127から抽出できない場合、頂点抽出部131は参照した頂点候補を頂点ではないと判定し(ステップS302;No)、参照した頂点候補集合についての図形形状認識処理を終了する。
また、頂点推定部132は、参照頂点候補集合と抽出頂点候補集合と、頂点推定部132が推定した頂点の座標とベクトルとを、頂点集合として頂点集合記憶部137に書き込んで記憶させる(ステップS304)。また、頂点推定部132は、頂点処理が終了した情報を図形形状認識部133に出力する。
以上により、図形形状認識処理を終了する。
また、「コンピューターシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等、USB(Universal Serial Bus) I/Fを介して接続されるUSBメモリー等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、特徴点判定処理部110(a,b,c・・・)と頂点候補判定処理部120(a,b,c・・・)と図形形状認識処理部130(a,b,c・・・)の少なくとも1つが複数の処理部を備えていて、複数の特徴点判定処理部を並列処理、または複数の頂点候補判定処理部を並列処理、または複数の図形形状認識処理部を並列処理するようにしても良い。
101・・・画像データ取り込み部
102・・・二値化処理部
103・・・エッジ処理部
110(a,b,c・・・)・・・特徴点判定処理部
117・・・特徴点集合記憶部
120(a,b,c・・・)・・・頂点候補判定処理部
127・・・頂点候補記憶部
130(a,b,c・・・)・・・図形形状認識処理部
137・・・頂点集合記憶部
140・・・画像出力部
11・・・カメラ
13・・・画像表示部
Claims (7)
- エッジ処理した入力画像の全ての画素を1画素ずつ参照し、線分の交点である特徴点を全て検出する特徴点判定処理部と、
前記特徴点判定部が検出した全ての前記特徴点を1つずつ参照し、全ての頂点候補を検出する頂点候補判定処理部と、
前記頂点候補判定処理部が検出した頂点候補を1つずつ参照し、参照した前記頂点候補に基づき当該頂点候補を含み図形を構成する他の頂点候補を検出し、検出した前記頂点候補に基づいて図形形状を認識する図形形状認識処理部と、
を備えることを特徴とする図形形状認識装置。 - エッジ処理した入力画像に含まれる未参照の画素を未参照の画素がなくなるまで参照して、参照した前記画素が線分の交点である特徴点か否かを判定し、特徴点と判定した前記画素を特徴点として特徴付ける情報に基づいて特徴点集合を生成する特徴点判定処理部と、
前記特徴点判定部が生成した前記特徴点集合から、未参照の前記特徴点を未参照の特徴点がなくなるまで参照して、参照した特徴点が頂点候補か否かを判定し、頂点候補と判定した前記特徴点を頂点候補として特徴付ける情報に基づいて頂点候補集合を生成する頂点候補判定処理部と、
前記頂点候補判定部が生成した前記頂点候補集合の中から、未参照の前記頂点候補を未参照の頂点候補がなくなるまで参照し、参照した前記頂点候補が頂点か否かを判定し、頂点と判定した前記頂点候補とともに図形を構成する他の頂点候補を前記頂点候補集合の中から抽出し、頂点と判定した前記頂点候補且つ抽出した前記頂点候補を用いて、図形を構成する他の頂点を推定し、頂点と判定した前記頂点候補且つ抽出した前記頂点候補且つ推定した前記頂点に基づいて図形形状を認識する図形形状認識処理部と、
を備えることを特徴とする図形形状認識装置。 - 前記特徴点判定処理部は、
参照した前記画素の八近傍における隣接画素同士の接続および接触、あるいは、接続または接触の構成に基づいて構成パターンを検出し、検出した構成パターンに基づいて前記画素が特徴点か否かを判定する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の図形形状認識装置。 - 前記頂点候補判定処理部は、
参照した特徴点を特徴付ける情報を用いて前記特徴点に隣接している画素を順次探索し、探索した結果に基づき前記特徴点を始点とし探索終了点を終了点とする2本のベクトルを生成し、生成した前記2本のベクトルのなす角を算出し、生成した前記2本のベクトルの各距離と前記なす角を用いて頂点候補か否かを判定する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の図形形状認識装置。 - 前記特徴点判定処理部、前記頂点候補判定処理部、前記図形形状認識処理部のうち少なくとも1つの処理部を複数備え、複数の前記特徴点判定処理部が並列処理、または複数の前記頂点候補判定処理部が並列処理、または複数の前記図形形状認識処理部が並列処理する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に図形形状認識装置。 - エッジ処理した入力画像に含まれる未参照の画素を未参照の画素がなくなるまで参照して、参照した前記画素が線分の交点である特徴点か否かを判定し、特徴点と判定した前記画素を特徴点として特徴付ける情報に基づいて特徴点集合を生成する特徴点判定処理工程と、
前記特徴点判定処理工程が生成した前記特徴点集合から、未参照の前記特徴点を未参照の特徴点がなくなるまで参照して、参照した特徴点が頂点候補か否かを判定し、頂点候補と判定した前記特徴点を頂点候補として特徴付ける情報に基づいて頂点候補集合を生成する頂点候補判処理工程と、
前記頂点候補判定処理工程が生成した前記頂点候補集合の中から、未参照の前記頂点候補を未参照の頂点候補がなくなるまで参照し、参照した前記頂点候補が頂点か否かを判定し、頂点と判定した前記頂点候補とともに図形を構成する他の頂点候補を前記頂点候補集合の中から抽出し、頂点と判定した前記頂点候補且つ抽出した前記頂点候補を用いて、図形を構成する他の頂点を推定し、頂点と判定した前記頂点候補且つ抽出した前記頂点候補且つ推定した前記頂点に基づいて図形形状を認識する図形形状認識処理工程と、
を含むことを特徴とする図形形状認識方法。 - コンピューターに、
エッジ処理した入力画像に含まれる未参照の画素を未参照の画素がなくなるまで参照して、参照した前記画素が線分の交点である特徴点か否かを判定し、特徴点と判定した前記画素を特徴点として特徴付ける情報に基づいて特徴点集合を生成する特徴点判定処理工程と、
前記特徴点判定処理工程が生成した前記特徴点集合から、未参照の前記特徴点を未参照の特徴点がなくなるまで参照して、参照した特徴点が頂点候補か否かを判定し、頂点候補と判定した前記特徴点を頂点候補として特徴付ける情報に基づいて頂点候補集合を生成する頂点候補判処理工程と、
前記頂点候補判定処理工程が生成した前記頂点候補集合の中から、未参照の前記頂点候補を未参照の頂点候補がなくなるまで参照し、参照した前記頂点候補が頂点か否かを判定し、頂点と判定した前記頂点候補とともに図形を構成する他の頂点候補を前記頂点候補集合の中から抽出し、頂点と判定した前記頂点候補且つ抽出した前記頂点候補を用いて、図形を構成する他の頂点を推定し、頂点と判定した前記頂点候補且つ抽出した前記頂点候補且つ推定した前記頂点に基づいて図形形状を認識する図形形状認識処理工程と、
を実行させるためのプログラム。
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Cited By (1)
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02242488A (ja) * | 1989-03-16 | 1990-09-26 | Masayoshi Umeno | 画像処理装置 |
JP2003216958A (ja) * | 2002-01-24 | 2003-07-31 | Dds:Kk | 多角形検出装置、多角形検出方法及び多角形検出プログラム |
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2009
- 2009-09-30 JP JP2009227251A patent/JP5286216B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JPH02242488A (ja) * | 1989-03-16 | 1990-09-26 | Masayoshi Umeno | 画像処理装置 |
JP2003216958A (ja) * | 2002-01-24 | 2003-07-31 | Dds:Kk | 多角形検出装置、多角形検出方法及び多角形検出プログラム |
Non-Patent Citations (4)
Title |
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CSNG199700049003; 柳井 啓司: '分散協調処理による多数の物体認識プログラムの統合' 電子情報通信学会技術研究報告 第97巻 第226号, 19970820, p.31-38, 社団法人電子情報通信学会 * |
CSNJ200710050135; 原島 大輔: '情景画像中に存在する文字領域の抽出' 第69回(平成19年)全国大会講演論文集(2) 人工知能と認知科学 , 20070306, p.2-277 - 2-278, 社団法人情報処理学会 * |
JPN6012063574; 原島 大輔: '情景画像中に存在する文字領域の抽出' 第69回(平成19年)全国大会講演論文集(2) 人工知能と認知科学 , 20070306, p.2-277 - 2-278, 社団法人情報処理学会 * |
JPN6012063576; 柳井 啓司: '分散協調処理による多数の物体認識プログラムの統合' 電子情報通信学会技術研究報告 第97巻 第226号, 19970820, p.31-38, 社団法人電子情報通信学会 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP7429542B2 (ja) | 2019-01-15 | 2024-02-08 | エヌビディア コーポレーション | 拡張現実、仮想現実、ロボティクスに適したグラフィカルな基準マーカ識別 |
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JP5286216B2 (ja) | 2013-09-11 |
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