JP2023037359A - 画像処理プログラムおよび画像処理システム - Google Patents
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Abstract
【課題】 画像における掠れた線を補正することができる画像処理プログラムおよび画像処理システムを提供する。【解決手段】 画像処理システムは、紙などの媒体に描かれた文書をスキャナー、カメラなどのデバイスによって電子化した画像としての電子化画像に含まれる手書きの線の画素を手書き画素検出モデルによる推論によって検出し(S101)、S101において検出した画素を例えば黒色などの特定の色によって塗り潰すことによって、電子化画像に含まれる、掠れた線を補正する(S102)ことを特徴とする。【選択図】 図6
Description
本発明は、画像を処理する画像処理プログラムおよび画像処理システムに関する。
従来、画像に含まれる文書における文字を認識する技術が知られている(例えば、特許文献1、2参照。)。
しかしながら、従来の技術においては、掠れた文字が画像に含まれている場合に、文字の認識の精度が低いという問題がある。そのため、文字の認識の精度の向上のために、掠れた線の補正の要望が存在する。
また、文字の認識以外の目的であっても、掠れた線が画像に含まれている場合に、掠れた線の補正の要望が存在する。
そこで、本発明は、画像における掠れた線を補正することができる画像処理プログラムおよび画像処理システムを提供することを目的とする。
本発明の画像処理プログラムは、画像における手書きの線の画素をコンピューターに推論によって検出させ、前記コンピューターによって検出された前記画素を前記コンピューターに塗り潰させることを特徴とする。
この構成により、本発明の画像処理プログラムを実行するコンピューターは、画像における手書きの線の画素を推論によって検出し、検出した画素を塗り潰すので、画像における掠れた線を補正することができる。
本発明の画像処理プログラムは、前記画素が前記コンピューターによって塗り潰された前記画像に含まれる文書における文字を前記コンピューターに認識させても良い。
この構成により、本発明の画像処理プログラムを実行するコンピューターは、掠れた文字が画像に含まれている場合に、掠れた文字を補正するので、この画像に含まれる文書における文字の認識の精度を向上することができる。
本発明の画像処理システムは、画像における手書きの線の画素を推論によって検出し、検出した前記画素を塗り潰すことを特徴とする。
この構成により、本発明の画像処理システムは、画像における手書きの線の画素を推論によって検出し、検出した画素を塗り潰すので、画像における掠れた線を補正することができる。
本発明の画像処理プログラムおよび画像処理システムは、画像における掠れた線を補正することができる。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
まず、本発明の一実施の形態に係る画像処理システムの構成について説明する。
本実施の形態に係る画像処理システムは、例えば、MFP(Multifunction Peripheral)などの画像形成装置、PC(Personal Computer)など、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
図1は、1台のコンピューターによって構成される場合の画像処理システム10のブロック図である。
図1に示すように、画像処理システム10は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部11と、種々の情報を表示する例えばLCD(Liquid Crystal Display)などの表示デバイスである表示部12と、LAN(Local Area Network)、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部13と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、HDD(Hard Disk Drive)などの不揮発性の記憶デバイスである記憶部14と、画像処理システム10全体を制御する制御部15とを備えている。
記憶部14は、画像処理プログラム14aを記憶している。画像処理プログラム14aは、例えば、画像処理システム10の製造段階で画像処理システム10にインストールされていても良いし、USB(Universal Serial Bus)メモリーなどの外部の記憶媒体から画像処理システム10に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から画像処理システム10に追加でインストールされても良い。
図2は、画像処理システム10によって実現されるOCR(Optical Character Recognition)技術の流れを示す図である。
制御部15は、画像処理プログラム14aを実行することによって、図2に示す処理を実現する。
図2に示すように、画像処理システム10によって実現されるOCR技術は、OCR技術のメインの処理であるメイン処理30と、メイン処理30の前に実行される前処理20と、メイン処理30の後に実行される後処理40とを含んでいる。
前処理20は、紙などの媒体に描かれた文書をスキャナー、カメラなどのデバイスによって電子化して画像(以下「電子化画像」という。)として取り込む画像取り込み処理21と、電子化画像に含まれる文書における文字、行などのレイアウトを解析するレイアウト解析処理22とを含んでいる。
画像取り込み処理21は、文字認識の精度の向上のために、例えば、電子化画像に対する台形補正、向きの補正など、電子化画像の形状の補正を実行したり、文字認識の精度の向上のために、例えば、電子化画像に含まれる網掛けの除去、電子化の際に電子化画像に映り込んだ影の除去など、文字認識に不要な情報の、電子化画像からの除去を実行したりするノイズ除去処理21aと、ノイズ除去処理21aが実行された電子化画像に含まれる、掠れた線を補正する掠れ補正処理21bとを含んでいる。掠れた線が電子化画像に含まれる場合としては、例えば、筆圧が弱かった手書き文字が電子化される場合が存在する。
なお、以上においては、ノイズ除去処理21aの実行の後に掠れ補正処理21bが実行されているが、掠れ補正処理21bの実行のタイミングは、ノイズ除去処理21aの実行の後でなくても良い。例えば、ノイズ除去処理21aの実行の途中で掠れ補正処理21bが実行されても良いし、掠れ補正処理21bの実行の後にノイズ除去処理21aが実行されても良い。
レイアウト解析処理22は、ノイズ除去処理21aおよび掠れ補正処理21bが実行された電子化画像に含まれる文書のレイアウトを解析する。レイアウト解析処理22は、電子化画像に含まれる文書における文字の、電子化画像における位置を検出する文字検出処理22aと、文字検出処理22aによって検出された文字によって構成される行の、電子化画像における位置を検出する行検出処理22bとを含んでいる。
図3(a)は、画像取り込み処理21によって取り込まれた電子化画像の一例を示す図である。図3(b)は、文字検出処理22aによって検出された各文字の位置の一例を示す図である。図3(c)は、行検出処理22bによって検出された各行の位置の一例を示す図である。
画像取り込み処理21によって取り込まれた電子化画像が例えば図3(a)に示すものである場合、文字検出処理22aは、図3(b)に示すように、電子化画像に含まれる文書における各文字の位置を検出する。電子化画像に含まれる文書における各文字の位置は、例えば、各文字を囲む矩形範囲の左上の端の座標など、各文字を囲む矩形範囲に対するいずれかの位置の座標(x,y)と、各文字を囲む矩形範囲の幅(width)および高さ(height)とによって表されても良いし、他の方法によって表されても良い。
画像取り込み処理21によって取り込まれた電子化画像が例えば図3(a)に示すものである場合、行検出処理22bは、図3(c)に示すように、電子化画像に含まれる文書における各行の位置を検出する。電子化画像に含まれる文書における各行の位置は、例えば、各行を囲む矩形範囲の左上の端の座標など、各行を囲む矩形範囲に対するいずれかの位置の座標(x,y)と、各行を囲む矩形範囲の幅(width)および高さ(height)とによって表されても良いし、他の方法によって表されても良い。
図2に示すように、メイン処理30は、文字検出処理22aによって位置が検出された各文字が具体的にどのような文字であるかを認識し、その結果、行検出処理22bによって位置が検出された各行が具体的にどのような文字列で構成されるかを特定する文字認識処理31を含んでいる。
図4(a)は、文字認識処理31によって認識された各文字の一例を示す図である。図4(b)は、文字認識処理31によって特定された各行の文字列の一例を示す図である。
文字検出処理22aによって検出された各文字の位置が例えば図3(b)に示すものである場合、文字認識処理31は、図4(a)に示すように、電子化画像に含まれる文書における各文字を認識する。そして、行検出処理22bによって検出された各行の位置が例えば図3(c)に示すものである場合、文字認識処理31は、図4(b)に示すように、電子化画像に含まれる文書における各行の文字列を特定する。
図2に示すように、後処理40は、例えば辞書に含まれる単語を使用するなどして、文字認識処理31による誤認識を修正する知識処理41を含んでいる。
図1に示すように、記憶部14は、掠れ補正処理21bにおいて手書きの線の画素を推論によって検出するモジュールとしての手書き画素検出モデル14bを記憶可能である。手書き画素検出モデル14bは、例えばU-Netをベースとする機械学習手法である。
記憶部14は、文字検出処理22aを実行するモジュールとしての文字検出モデル14cを記憶可能である。
制御部15は、例えば、CPU(Central Processing Unit)と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているROM(Read Only Memory)と、制御部15のCPUの作業領域として用いられるメモリーとしてのRAM(Random Access Memory)とを備えている。制御部15のCPUは、記憶部14または制御部15のROMに記憶されているプログラムを実行する。
制御部15は、画像処理プログラム14aを実行することによって、例えば、手書き画素検出モデル14bの学習を実行する手書き画素検出モデル学習部15aと、掠れ補正処理21bを実行する掠れ補正処理部15bと、文字検出モデル14cの学習を実行する文字検出モデル学習部15cとを実現する。
次に、手書き画素検出モデル14bの学習を実行する場合の画像処理システム10の動作について説明する。
作業者は、掠れが存在する手書き文字の画像を学習データとして用意するとともに、この画像において手書き文字に掠れが存在しない場合の画像を正解データとして用意する。
図5(a)は、手書き画素検出モデル14bの学習に使用される学習データの一例を示す図である。図5(b)は、手書き画素検出モデル14bの学習に使用される正解データの一例を示す図である。
例えば、図5(a)に示す学習データは、図5(b)に示す正解データに対して、手動または自動でランダムに画素が例えば白色などの背景色で塗り潰されることによって生成されても良い。
作業者は、学習データおよび正解データを指定した手書き画素検出モデル14bの学習の指示を、例えば操作部11を介して画像処理システム10に入力する。手書き画素検出モデル学習部15aは、この指示が入力されると、この指示において指定された、学習データおよび正解データを使用して、手書き画素検出モデル14bの学習を実行する。
次に、掠れ補正処理21bを実行する場合の画像処理システム10の動作について説明する。
図6は、掠れ補正処理21bを実行する場合の画像処理システム10の動作のフローチャートである。
図6に示すように、掠れ補正処理部15bは、電子化画像に含まれる手書きの線の画素を手書き画素検出モデル14bによって検出する(S101)。
図7(a)は、手書き画素検出モデル14bによって画素が検出される前の電子化画像の一例を示す図である。図7(b)は、手書き画素検出モデル14bによって検出された画素の一例を示す図である。
図7(a)に示す電子化画像は、掠れた「い」の文字が含まれている。手書き画素検出モデル14bは、図7(a)に示す電子化画像が入力されることによって、図7(b)において太枠で囲まれている画素を、手書きの線の画素として推論する。
図6に示すように、掠れ補正処理部15bは、S101の処理の後、S101によって検出された画素を例えば黒色などの特定の色によって塗り潰すことによって、電子化画像に含まれる、掠れた線を補正して(S102)、図6に示す動作を終了する。
図8は、掠れた文字が掠れ補正処理21bによって補正された後の電子化画像の一例を示す図である。
S101によって図7(b)に示す画素が検出された場合、掠れ補正処理部15bは、図8に示す電子化画像をS102において生成する。
なお、図7および図8に示す例では、電子化画像には、1つの手書き文字のみが含まれている。しかしながら、掠れ補正処理21bの対象の電子化画像には、複数の手書き文字が含まれても良い。また、掠れ補正処理21bの対象の電子化画像には、手書き文字以外の手書きの線が含まれても良いし、手書きの線以外のものが含まれても良い。例えば、掠れ補正処理21bの対象の電子化画像には、手書き文字以外の文字と、手書きの線以外の罫線と、手書きの図形以外の図形との少なくとも1つが含まれても良い。また、掠れ補正処理21bの対象の電子化画像は、カラー画像でも良いが、掠れ補正処理21bにおける処理量の低減のために、カラー画像の場合にはモノクロ画像に変換されることが好ましい。
次に、文字検出モデル14cの学習を実行する場合の画像処理システム10の動作について説明する。
例えばA4サイズの画像など、サイズの大きな画像を学習データとして文字検出モデル14cの学習を実行する場合、学習データのデータ量が大きくなり過ぎて、画像処理システム10のハードウェアリソースを超過する可能性があるため、文字検出モデル14cの学習が正常に実行できない可能性がある。そのため、画像処理システム10は、画像から一部を適宜切り出して、すなわち、クロッピングしてデータ量が小さい学習データを生成する。
図9は、文字検出モデル14cの学習を実行する場合の画像処理システム10の動作のフローチャートである。
作業者は、例えばA4サイズなどの特定のサイズの画像(以下、図9に示す動作の説明において「対象画像」という。)と、この対象画像に含まれる文書における全ての文字の位置を示す正解データ(以下、図9に示す動作の説明において「対象正解データ」という。)とを用意し、対象画像および対象正解データを指定した文字検出モデル14cの学習の指示を、例えば操作部11を介して画像処理システム10に入力する。文字検出モデル学習部15cは、この指示が入力されると、図9に示す動作を実行する。
図9に示すように、文字検出モデル学習部15cは、対象画像における特定の位置から特定の高さおよび幅で対象画像をクロッピングした画像(以下「クロッピング画像」という。)を生成する(S121)。ここで、特定の高さおよび幅は、画像処理システム10のハードウェアリソース次第であるが、例えば、500ピクセル×500ピクセルである。
文字検出モデル学習部15cは、S121の処理の後、直前のS121において生成したクロッピング画像に、分断された文字が含まれているか否かを、対象正解データに基づいて判断する(S122)。ここで、分断された文字とは、直前のS121において生成したクロッピング画像に一部のみが含まれている文字である。
図10は、文字検出モデル14cの学習のために用意された対象画像50の一例を示す図である。図11は、S121において生成されたクロッピング画像60の一例を示す図である。
図11に示すクロッピング画像60は、図10に示す対象画像50から生成されたものである。図11に示すクロッピング画像60は、分断されていない文字61と、分断された文字62とを含んでいる。図11において、分断された文字62は、図10に示す「貼」である。「貼」のうち、「貝」の部分のみがクロッピング画像60に含まれている。図11に示すクロッピング画像60には、分断された文字62が1つのみ含まれている。しかしながら、分断された文字は、クロッピング画像に複数含まれても良い。
図9に示すように、文字検出モデル学習部15cは、直前のS121において生成したクロッピング画像に、分断された文字が含まれていないとS122において判断すると、このクロッピング画像に含まれる文字の数が特定の数以上であるか否かを、対象正解データに基づいて判断する(S123)。
文字検出モデル学習部15cは、直前のS121において生成したクロッピング画像に含まれる文字の数が特定の数以上であるとS123において判断すると、このクロッピング画像における全ての文字の位置を示す正解データを、対象正解データに基づいて生成する(S124)。
文字検出モデル学習部15cは、S124の処理の後、直前のS121において生成したクロッピング画像である学習データと、直前のS124において生成した正解データとを使用して、文字検出モデル14cの学習を実行する(S125)。
文字検出モデル学習部15cは、直前のS121において生成したクロッピング画像に、分断された文字が含まれているとS122において判断すると、このクロッピング画像に含まれる、分断されていない文字の数が特定の数以上であるか否かを、対象正解データに基づいて判断する(S126)。なお、S126における「特定の数」は、S123における「特定の数」と同じ数でも良い。
文字検出モデル学習部15cは、直前のS121において生成したクロッピング画像に含まれる、分断されていない文字の数が特定の数以上であるとS126において判断すると、このクロッピング画像に含まれる、分断された文字を、このクロッピング画像から除去した画像(以下「修正クロッピング画像」という。)を生成する(S127)。具体的には、文字検出モデル学習部15cは、このクロッピング画像に含まれる、分断された文字を、例えば白色など、このクロッピング画像の背景色で塗り潰すことによって、修正クロッピング画像を生成する。
図12は、S127において生成された修正クロッピング画像70の一例を示す図である。
図12に示す修正クロッピング画像70は、図11に示すクロッピング画像60から生成されたものである。修正クロッピング画像70は、分断された文字62(図11参照。)が白色で塗り潰されたものである。
図9に示すように、文字検出モデル学習部15cは、S127の処理の後、直前のS127において生成した修正クロッピング画像における全ての文字の位置を示す正解データを、対象正解データに基づいて生成する(S128)。すなわち、S128において生成される正解データには、直前のS121において生成されたクロッピング画像に含まれる、分断された文字の位置が含まれない。
文字検出モデル学習部15cは、S128の処理の後、直前のS127において生成した修正クロッピング画像である学習データと、直前のS128において生成した正解データとを使用して、文字検出モデル14cの学習を実行する(S129)。
文字検出モデル学習部15cは、S125またはS129の処理の後、今回の図9に示す動作において特定の回数の学習を実行したか否かを判断する(S130)。
文字検出モデル学習部15cは、直前のS121において生成したクロッピング画像に含まれる文字の数が特定の数以上ではないとS123において判断するか、このクロッピング画像に含まれる、分断されていない文字の数が特定の数以上ではないとS126において判断するか、今回の図9に示す動作において特定の回数の学習を実行していないとS130において判断すると、S121の処理を実行する。ここで、文字検出モデル学習部15cは、新たに実行されるS121の処理において、今回の図9に示す動作において生成されていないクロッピング画像を生成する。例えば、文字検出モデル学習部15cは、複数回のS121の処理によって、対象画像を升目状に区切った各升に対応する複数のクロッピング画像と、対象画像のランダムな位置からクロッピングした複数のクロッピング画像とを生成しても良い。
文字検出モデル学習部15cは、今回の図9に示す動作において特定の回数の学習を実行したとS130において判断すると、今回の図9に示す動作を終了する。
なお、クロッピング画像に含まれる文字の数が特定の数以上であるか否かをS123において判断したり、クロッピング画像に含まれる、分断されていない文字の数が特定の数以上であるか否かをS126において判断したりする理由は、特定の数以上の文字を含む画像を学習データとした学習のみを実行することによって、文字検出モデル14cの学習を効率的に実行するためである。したがって、S123およびS126の処理は、省略されても良い。すなわち、文字検出モデル学習部15cは、直前のS121において生成したクロッピング画像に、分断された文字が含まれていないとS122において判断した場合に直ちにS124の処理を実行するとともに、直前のS121において生成したクロッピング画像に、分断された文字が含まれているとS122において判断した場合に直ちにS127の処理を実行しても良い。
以上に説明したように、画像処理システム10は、画像における手書きの線の画素を推論によって検出し(S101)、検出した画素を塗り潰す(S102)ので、画像における掠れた線を補正することができる。
画像処理システム10は、掠れた文字が画像に含まれている場合に、掠れた文字を補正する(S102)ので、この画像に含まれる文書における文字の認識の精度を向上することができる。
なお、以上においては、掠れた文字が含まれる画像に含まれる文書における文字の認識について説明している。しかしながら、掠れた線の補正は、文字の認識以外の用途にも採用されることが可能である。例えば、掠れた線の補正によって、手書きの線の視認性を向上することができる。
10 画像処理システム(コンピューター)
14a 画像処理プログラム
14a 画像処理プログラム
Claims (3)
- 画像における手書きの線の画素をコンピューターに推論によって検出させ、
前記コンピューターによって検出された前記画素を前記コンピューターに塗り潰させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記画素が前記コンピューターによって塗り潰された前記画像に含まれる文書における文字を前記コンピューターに認識させることを特徴とする請求項1に記載の画像処理プログラム。
- 画像における手書きの線の画素を推論によって検出し、
検出した前記画素を塗り潰すことを特徴とする画像処理システム。
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