JP3058791B2 - 画像認識装置の図形の切出し方法 - Google Patents
画像認識装置の図形の切出し方法Info
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- JP3058791B2 JP3058791B2 JP6009975A JP997594A JP3058791B2 JP 3058791 B2 JP3058791 B2 JP 3058791B2 JP 6009975 A JP6009975 A JP 6009975A JP 997594 A JP997594 A JP 997594A JP 3058791 B2 JP3058791 B2 JP 3058791B2
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば2次元コード読
取装置等の画像認識装置の図形の切出し方法に関する。
取装置等の画像認識装置の図形の切出し方法に関する。
【0002】
【従来の技術】この種の画像認識装置は、周囲の少なく
とも2辺或いは4辺が直線となる構成のマトリックス状
にデータを配した矩形の2次元コード図形又はそれに類
似した図形を含む画像を読取り、その読取った画像から
2次元コード図形又はそれに類似した図形を切出して認
識するようになっている。
とも2辺或いは4辺が直線となる構成のマトリックス状
にデータを配した矩形の2次元コード図形又はそれに類
似した図形を含む画像を読取り、その読取った画像から
2次元コード図形又はそれに類似した図形を切出して認
識するようになっている。
【0003】このような画像認識装置では、図12の
(a) に示すように読取った2次元画像1から切出し対象
の2次元図形2の位置を検出するようにしているが、こ
の位置検出には例えば特公昭62−3475号公報に見
られるようなパターンマッチング法がよく用いられてい
る。
(a) に示すように読取った2次元画像1から切出し対象
の2次元図形2の位置を検出するようにしているが、こ
の位置検出には例えば特公昭62−3475号公報に見
られるようなパターンマッチング法がよく用いられてい
る。
【0004】このパターンマッチング法は、図12の
(b) に示すような複数の標準パターン3,3,…を使用
し、この標準パターン3により2次元画像1をスキャン
し、その類似度を数値として表現し、得られる数値が2
次元画像1の数値に近い部分を切出して対象の2次元図
形2の位置を検出する方法である。
(b) に示すような複数の標準パターン3,3,…を使用
し、この標準パターン3により2次元画像1をスキャン
し、その類似度を数値として表現し、得られる数値が2
次元画像1の数値に近い部分を切出して対象の2次元図
形2の位置を検出する方法である。
【0005】また、位置検出としては例えば特公平1−
35385号公報に見られるような輪郭線縁追跡法もよ
く用いられている。
35385号公報に見られるような輪郭線縁追跡法もよ
く用いられている。
【0006】この輪郭線縁追跡法は、図形の輪郭の特徴
を捕らえる方法で、図13に示すように、黒画素部4と
白画素部5との縁、すなわちエッジを図中実線の矢印6
で示すように追跡しその輪郭を捕らえるというものであ
る。
を捕らえる方法で、図13に示すように、黒画素部4と
白画素部5との縁、すなわちエッジを図中実線の矢印6
で示すように追跡しその輪郭を捕らえるというものであ
る。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】前述したパターンマッ
チング法は、ある特徴をもつ2次元画像1の中から対象
の2次元図形2を切出す方法としては非常に有効な方法
として知られている。従って周囲の少なくとも2辺が直
線となる構成のマトリックス状にデータを配した矩形の
2次元コード図形や周囲の4辺が直線となる構成のマト
リックス状にデータを配した矩形の2次元コード図形の
ように特徴をもった図形を切出す場合にも有効となる
が、しかし画像の読取りを行なった場合に2次元画像に
対して2次元コード図形が図12に示すように常に平行
に存在することは希で、多くの場合図14の(a) に示す
ように2次元画像1に対して2次元コード図形2が傾斜
して読取られる。
チング法は、ある特徴をもつ2次元画像1の中から対象
の2次元図形2を切出す方法としては非常に有効な方法
として知られている。従って周囲の少なくとも2辺が直
線となる構成のマトリックス状にデータを配した矩形の
2次元コード図形や周囲の4辺が直線となる構成のマト
リックス状にデータを配した矩形の2次元コード図形の
ように特徴をもった図形を切出す場合にも有効となる
が、しかし画像の読取りを行なった場合に2次元画像に
対して2次元コード図形が図12に示すように常に平行
に存在することは希で、多くの場合図14の(a) に示す
ように2次元画像1に対して2次元コード図形2が傾斜
して読取られる。
【0008】このため実際にパターンマッチング法で2
次元コード図形2を切出すには、図14の(b) に示すよ
うに様々な傾斜角度の直線を表わす標準パターン7,
7,…を用意し、順に2次元画像1をスキャンして対象
の2次元図形2の位置を検出することになり、図形の切
出しに多大な時間を要するという問題があった。
次元コード図形2を切出すには、図14の(b) に示すよ
うに様々な傾斜角度の直線を表わす標準パターン7,
7,…を用意し、順に2次元画像1をスキャンして対象
の2次元図形2の位置を検出することになり、図形の切
出しに多大な時間を要するという問題があった。
【0009】また、前述した輪郭線縁追跡法は、パター
ンマッチング法とは異なり、傾斜した直線の位置検出に
は何等問題はなく、また、2次元画像の中の特徴ある部
分のみを検索していくため図形の切出しに要する時間も
比較的短くて済むが、輪郭線縁追跡のための開始地点の
特定が難しいという問題があった。また、開始地点をう
まく取れても図15に示すように、傷8の付いた図形が
読み込まれると、図中点線の矢印9で示すように傷8の
部分を輪郭として追跡してしまい、本来の輪郭と違った
輪郭を認識してしまうという問題があった。
ンマッチング法とは異なり、傾斜した直線の位置検出に
は何等問題はなく、また、2次元画像の中の特徴ある部
分のみを検索していくため図形の切出しに要する時間も
比較的短くて済むが、輪郭線縁追跡のための開始地点の
特定が難しいという問題があった。また、開始地点をう
まく取れても図15に示すように、傷8の付いた図形が
読み込まれると、図中点線の矢印9で示すように傷8の
部分を輪郭として追跡してしまい、本来の輪郭と違った
輪郭を認識してしまうという問題があった。
【0010】そこで本発明は、直線の位置検出にハフ変
換法と最小2乗近似法を用いることにより、周囲の少な
くとも2辺或いは4辺が直線となる構成のマトリックス
状にデータを配した矩形の2次元コード図形又はそれに
類似した図形を高速にかつ正確に切出すことができる画
像認識装置の図形の切出し方法を提供する。
換法と最小2乗近似法を用いることにより、周囲の少な
くとも2辺或いは4辺が直線となる構成のマトリックス
状にデータを配した矩形の2次元コード図形又はそれに
類似した図形を高速にかつ正確に切出すことができる画
像認識装置の図形の切出し方法を提供する。
【0011】
【課題を解決するための手段と作用】請求項1対応の発
明は、周囲の少なくとも2辺が直線となる構成のマトリ
ックス状にデータを配した矩形の2次元コード図形又は
それに類似した図形を含む画像を読取り、その読取った
画像から2次元コード図形又はそれに類似した図形を切
出して認識する画像認識装置において、2次元コード図
形又はそれに類似した図形の画像に対してハフ変換法及
び最小2乗近似法により周囲の互いに交差する2本の直
線の位置を検出するステップと、このステップにて検出
した2本の直線の長さを検出するステップと、各ステッ
プで検出した2本の直線の位置と長さを元に周囲の互い
に交差する残り2本の直線の位置を検出するステップを
設け、各ステップにより2次元コード図形又はそれに類
似した図形を切出すことにある。
明は、周囲の少なくとも2辺が直線となる構成のマトリ
ックス状にデータを配した矩形の2次元コード図形又は
それに類似した図形を含む画像を読取り、その読取った
画像から2次元コード図形又はそれに類似した図形を切
出して認識する画像認識装置において、2次元コード図
形又はそれに類似した図形の画像に対してハフ変換法及
び最小2乗近似法により周囲の互いに交差する2本の直
線の位置を検出するステップと、このステップにて検出
した2本の直線の長さを検出するステップと、各ステッ
プで検出した2本の直線の位置と長さを元に周囲の互い
に交差する残り2本の直線の位置を検出するステップを
設け、各ステップにより2次元コード図形又はそれに類
似した図形を切出すことにある。
【0012】請求項2対応の発明は、周囲の4辺が直線
となる構成のマトリックス状にデータを配した矩形の2
次元コード図形又はそれに類似した図形を含む画像を読
取り、その読取った画像から2次元コード図形又はそれ
に類似した図形を切出して認識する画像認識装置におい
て、2次元コード図形又はそれに類似した図形の画像に
対してハフ変換法及び最小2乗近似法により周囲の4本
の直線の位置を検出するステップを設け、ステップによ
り2次元コード図形又はそれに類似した図形を切出すこ
とにある。
となる構成のマトリックス状にデータを配した矩形の2
次元コード図形又はそれに類似した図形を含む画像を読
取り、その読取った画像から2次元コード図形又はそれ
に類似した図形を切出して認識する画像認識装置におい
て、2次元コード図形又はそれに類似した図形の画像に
対してハフ変換法及び最小2乗近似法により周囲の4本
の直線の位置を検出するステップを設け、ステップによ
り2次元コード図形又はそれに類似した図形を切出すこ
とにある。
【0013】請求項3対応の発明は、請求項1又は2対
応の発明において、直線の位置を検出するステップは、
優先順位を持ったいくつかの直線候補を抽出し、その抽
出した直線候補の中から優先順位の高い順に順次組合わ
せを行なって正しい直線を検出することにある。
応の発明において、直線の位置を検出するステップは、
優先順位を持ったいくつかの直線候補を抽出し、その抽
出した直線候補の中から優先順位の高い順に順次組合わ
せを行なって正しい直線を検出することにある。
【0014】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。
する。
【0015】第1実施例 図1は矩形の2次元コード図形を読取ったときの2次元
画像領域11と画像領域11内の切出し対象となる2次
元コード図形12を示した図である。この2次元コード
図形12は周囲の2辺12a,12bが直線となる構成
のマトリックス状にデータを配した矩形の2次元コード
図形となっている。すなわち、データの範囲は実際には
図中一点鎖線で示す範囲まで配置されている。
画像領域11と画像領域11内の切出し対象となる2次
元コード図形12を示した図である。この2次元コード
図形12は周囲の2辺12a,12bが直線となる構成
のマトリックス状にデータを配した矩形の2次元コード
図形となっている。すなわち、データの範囲は実際には
図中一点鎖線で示す範囲まで配置されている。
【0016】前記2次元コード図形12の直線となる2
つの辺12a,12bに対して、図2に示すように横方
向に一定の間隔でスキャンして図中○や△で示したエッ
ジ点を抽出する。また、2つの辺12a,12bに対し
て、図3に示すように縦方向に一定の間隔でスキャンし
て図中○や△で示したエッジ点を抽出する。
つの辺12a,12bに対して、図2に示すように横方
向に一定の間隔でスキャンして図中○や△で示したエッ
ジ点を抽出する。また、2つの辺12a,12bに対し
て、図3に示すように縦方向に一定の間隔でスキャンし
て図中○や△で示したエッジ点を抽出する。
【0017】なお、横方向及び縦方向のスキャンを全画
面の全画素に対して行なうのではなく、一定の間隔で行
なうのは処理時間の短縮のためである。
面の全画素に対して行なうのではなく、一定の間隔で行
なうのは処理時間の短縮のためである。
【0018】このスキャンによりエッジ点が立上がりエ
ッジ(図中○で示すエッジ点)か立下がりエッジ(図中
△で示すエッジ点)の属性を決定する。
ッジ(図中○で示すエッジ点)か立下がりエッジ(図中
△で示すエッジ点)の属性を決定する。
【0019】こうしてエッジ点が検出されると続いてハ
フ変換法による直線の抽出を行なう。ハフ変換法は画像
中の直線抽出アルゴリズムとして知られている。すなわ
ち、ハフ変換法は任意のサンプリング点を通る角度θの
直線の原点からの距離をRとし、その角度θに対応する
距離Rを全サンプリング点の全ての角度において計算
し、その全ての角度θと距離Rの組合わせのうち、多か
った組合わせの表わす直線を抽出直線とする手法であ
る。
フ変換法による直線の抽出を行なう。ハフ変換法は画像
中の直線抽出アルゴリズムとして知られている。すなわ
ち、ハフ変換法は任意のサンプリング点を通る角度θの
直線の原点からの距離をRとし、その角度θに対応する
距離Rを全サンプリング点の全ての角度において計算
し、その全ての角度θと距離Rの組合わせのうち、多か
った組合わせの表わす直線を抽出直線とする手法であ
る。
【0020】このハフ変換をコンピュータで行なう場合
は、θとRをパラメータとする2次元配列を確保し、そ
の配列要素への投票を各サンプリング点から行なうこと
になる。このとき、θを細かく取ればその分演算回数が
増大し、処理速度の問題が生じる。また、Rを厳密に取
ると非常に大きな2次元配列を取る必要が出てくる。そ
こで、本実施例ではθとRを大まかに取り、厳密に直線
抽出を行なうステップを後に設けている。
は、θとRをパラメータとする2次元配列を確保し、そ
の配列要素への投票を各サンプリング点から行なうこと
になる。このとき、θを細かく取ればその分演算回数が
増大し、処理速度の問題が生じる。また、Rを厳密に取
ると非常に大きな2次元配列を取る必要が出てくる。そ
こで、本実施例ではθとRを大まかに取り、厳密に直線
抽出を行なうステップを後に設けている。
【0021】図4は図2においてハフ変換を行ない、直
線抽出を行なった結果を示す図であり、また、図5は図
3においてハフ変換を行ない、直線抽出を行なった結果
を示す図である。
線抽出を行なった結果を示す図であり、また、図5は図
3においてハフ変換を行ない、直線抽出を行なった結果
を示す図である。
【0022】図4においてハフ変換した直線13及び図
5においてハフ変換した直線14はθとRを大まかに取
っているため、実際の検出すべき直線とはやや異なった
角度及び距離の直線となる。
5においてハフ変換した直線14はθとRを大まかに取
っているため、実際の検出すべき直線とはやや異なった
角度及び距離の直線となる。
【0023】そこでこの直線を支持した各点をサンプリ
ング点として最小2乗近似を行ない、図4に示す精密な
直線15及び図5に示す精密な直線16を計算により求
める。
ング点として最小2乗近似を行ない、図4に示す精密な
直線15及び図5に示す精密な直線16を計算により求
める。
【0024】ところで大まかなハフ変換を行なった場
合、立上がりエッジと立下がりエッジの混合した直線を
ハフ変換により検出する場合がある。このようなときに
この直線を支持したすべてのエッジ点をサンプリング点
として最小2乗近似を行なうと、図6に示すように実際
に検出すべき直線17と異なった直線18を検出してし
まう問題が発生する。
合、立上がりエッジと立下がりエッジの混合した直線を
ハフ変換により検出する場合がある。このようなときに
この直線を支持したすべてのエッジ点をサンプリング点
として最小2乗近似を行なうと、図6に示すように実際
に検出すべき直線17と異なった直線18を検出してし
まう問題が発生する。
【0025】そこで本実施例では、横スキャン及び縦ス
キャンによるハフ変換を行なった後、図7に示すよう
に、そのハフ変換による検出直線が約90度で交差する
直線の組合わせ、すなわち、直線19と20を選び出
し、その直線19,20を支持したエッジ点の分布によ
りその図形の存在方向を図7に実線の矢印21,22で
示すように決定する。
キャンによるハフ変換を行なった後、図7に示すよう
に、そのハフ変換による検出直線が約90度で交差する
直線の組合わせ、すなわち、直線19と20を選び出
し、その直線19,20を支持したエッジ点の分布によ
りその図形の存在方向を図7に実線の矢印21,22で
示すように決定する。
【0026】すなわち、ハフ変換により検出された2本
の直線の交点を中心としてどちらの方向にエッジ点が多
く存在しているかを調べて図形の存在方向を決定する。
の直線の交点を中心としてどちらの方向にエッジ点が多
く存在しているかを調べて図形の存在方向を決定する。
【0027】こうして図形の存在方向が決定すれば、検
出すべき直線の立上がり、立下がりのどちらなのか明ら
かになり、それにあった属性のエッジ点のみをサンプリ
ング点として最小2乗近似を行なうことにより、正しい
直線を検出することができる。
出すべき直線の立上がり、立下がりのどちらなのか明ら
かになり、それにあった属性のエッジ点のみをサンプリ
ング点として最小2乗近似を行なうことにより、正しい
直線を検出することができる。
【0028】こうして図8に示すように2次元コード図
形12の周囲の2辺12a,12bに対応する直線2
3,24が厳密に決定されることになる。
形12の周囲の2辺12a,12bに対応する直線2
3,24が厳密に決定されることになる。
【0029】そして検出する図形は、矩形の図形である
から、2本の直線23,24の対辺の位置にも四角25
が存在することになり、その端線26,27はハフ変換
で直線として認識可能である。
から、2本の直線23,24の対辺の位置にも四角25
が存在することになり、その端線26,27はハフ変換
で直線として認識可能である。
【0030】そして対辺位置の四角25がつながってい
ないとき、最小2乗近似法により求めた2本の直線2
3,24と互いに向かい合う位置に平行に、そして端点
28,29により仮想の端線を引き、その端線と距離、
角度が類似し、ハフ変換により検出された直線を端線2
6,27として決定する。
ないとき、最小2乗近似法により求めた2本の直線2
3,24と互いに向かい合う位置に平行に、そして端点
28,29により仮想の端線を引き、その端線と距離、
角度が類似し、ハフ変換により検出された直線を端線2
6,27として決定する。
【0031】このときの端線26,27の検出も最初に
2本の直線23,24を検出したときと同様、ハフ変換
から最小2乗近似を行なうことにより厳密な直線抽出を
行なう。
2本の直線23,24を検出したときと同様、ハフ変換
から最小2乗近似を行なうことにより厳密な直線抽出を
行なう。
【0032】以上の処理を流れ図で示すと図9に示すよ
うになる。すなわち、最初のステップS1 で2次元画像
を入力し、次のステップS2 でエッジ検出を行ない、次
のステップS3 でハフ変換による直線抽出を行ない、次
のステップS4 で直線の組合わせ選択を行なう。そして
次のステップS5 で図形の大きさを検出し、次のステッ
プS6 で残りの2直線の抽出を行ない、最後にステップ
S7 で画像認識処理を行なう。ステップS3 のハフ変換
においては正確な直線検出を行なうために最小2乗近似
も行なう。
うになる。すなわち、最初のステップS1 で2次元画像
を入力し、次のステップS2 でエッジ検出を行ない、次
のステップS3 でハフ変換による直線抽出を行ない、次
のステップS4 で直線の組合わせ選択を行なう。そして
次のステップS5 で図形の大きさを検出し、次のステッ
プS6 で残りの2直線の抽出を行ない、最後にステップ
S7 で画像認識処理を行なう。ステップS3 のハフ変換
においては正確な直線検出を行なうために最小2乗近似
も行なう。
【0033】ステップS5 及びステップS6 ではそれぞ
れ図形の大きさの検出や残りの2直線の抽出を行なう
が、検出や抽出が失敗したときには再度ステップS4 の
直線組合わせ選択に戻り、再度直線の組合わせ選択を行
なう。
れ図形の大きさの検出や残りの2直線の抽出を行なう
が、検出や抽出が失敗したときには再度ステップS4 の
直線組合わせ選択に戻り、再度直線の組合わせ選択を行
なう。
【0034】そして再度ステップS5 の図形の大きさの
検出、ステップS6 の残りの2直線の抽出を行なう。
検出、ステップS6 の残りの2直線の抽出を行なう。
【0035】また、ステップS7 の画像認識処理は、4
本の直線の位置及び大きさを検出した後に行なう処理全
体を示し、その処理において検出した図形の位置が正し
くないと判明した時には再度ステップS4 の直線組合わ
せ選択に戻り、再度直線の組合わせ選択を行なう。
本の直線の位置及び大きさを検出した後に行なう処理全
体を示し、その処理において検出した図形の位置が正し
くないと判明した時には再度ステップS4 の直線組合わ
せ選択に戻り、再度直線の組合わせ選択を行なう。
【0036】そして再度ステップS5 の図形の大きさの
検出、ステップS6 の残りの2直線の抽出を行なってか
ら、ステップS7 の画像認識処理を行なう。
検出、ステップS6 の残りの2直線の抽出を行なってか
ら、ステップS7 の画像認識処理を行なう。
【0037】ステップS7 の画像認識処理では検出対象
図形の4辺及び四隅座標が決定されることになる。
図形の4辺及び四隅座標が決定されることになる。
【0038】このように、先ず、読取った2次元画像領
域11に対して一定の間隔で横スキャンと縦スキャンを
行なって2次元コード図形12の2つの辺12a,12
bに対する立上がりエッジ点と立下がりエッジ点の抽出
を行ない、各エッジ点の属性を決定する。
域11に対して一定の間隔で横スキャンと縦スキャンを
行なって2次元コード図形12の2つの辺12a,12
bに対する立上がりエッジ点と立下がりエッジ点の抽出
を行ない、各エッジ点の属性を決定する。
【0039】そして大まかなハフ変換を行なって直線の
抽出を行ない、続いて抽出した直線が約90度で交差す
る直線の組合わせを選び出し、その直線を支持したエッ
ジ点の分布によりその図形の存在方向を決定する。
抽出を行ない、続いて抽出した直線が約90度で交差す
る直線の組合わせを選び出し、その直線を支持したエッ
ジ点の分布によりその図形の存在方向を決定する。
【0040】そして検出すべき直線の立上がり、立下が
りを明確にしてから検出直線にあった属性のエッジ点の
みをサンプリング点として最小2乗近似を行ない、正し
い直線を検出する。
りを明確にしてから検出直線にあった属性のエッジ点の
みをサンプリング点として最小2乗近似を行ない、正し
い直線を検出する。
【0041】続いて検出した2本の直線から矩形の図形
であることを利用して対辺の位置にある2本の直線をハ
フ変換で認識する。このときもハフ変換から最小2乗近
似を行なうことにより正しい直線を検出する。
であることを利用して対辺の位置にある2本の直線をハ
フ変換で認識する。このときもハフ変換から最小2乗近
似を行なうことにより正しい直線を検出する。
【0042】こうして検出対象図形の4辺及び四隅座標
を決定し、2次元画像11から2次元コード図形12を
切り出す。
を決定し、2次元画像11から2次元コード図形12を
切り出す。
【0043】このように大まかなハフ変換を行なった
後、約90度で交差する直線の組合わせを選択し、図形
の存在方向を決定してから最小2乗近似により正しい直
線を検出する方法を取っているので、処理時間が短く高
速な2次元コード図形の切り出しができ、また、傷等が
あっても正確に2次元コード図形の切り出しができる。
後、約90度で交差する直線の組合わせを選択し、図形
の存在方向を決定してから最小2乗近似により正しい直
線を検出する方法を取っているので、処理時間が短く高
速な2次元コード図形の切り出しができ、また、傷等が
あっても正確に2次元コード図形の切り出しができる。
【0044】第2実施例 これは図10に示すように読取った2次元画像領域31
内に周囲の4辺32a,32b,32c,32dが直線
となる構成のマトリックス状にデータを配した矩形の2
次元コード図形32がある場合の図形切り出しについて
述べる。
内に周囲の4辺32a,32b,32c,32dが直線
となる構成のマトリックス状にデータを配した矩形の2
次元コード図形32がある場合の図形切り出しについて
述べる。
【0045】この2次元コード図形32は2辺32a,
32bが直線33,34としてつながっているのみでな
く、その2辺32a,32bの対辺である2辺32c,
32dも直線35,36としてつながっている。すなわ
ち、この2次元コード図形32は4辺すべてが直線33
〜36で囲まれた図形ということになる。
32bが直線33,34としてつながっているのみでな
く、その2辺32a,32bの対辺である2辺32c,
32dも直線35,36としてつながっている。すなわ
ち、この2次元コード図形32は4辺すべてが直線33
〜36で囲まれた図形ということになる。
【0046】第1実施例では、2本の直線を抽出した
後、図形の大きさ、端点を元に対辺の端線を決定してい
た。これは対辺が黒画素の連続する直線でないため、そ
れから得られる端線はつながった直線に比べて直線とし
ての特徴が弱く、画像全体から端線を正しく検出するこ
とが難しいためであった。
後、図形の大きさ、端点を元に対辺の端線を決定してい
た。これは対辺が黒画素の連続する直線でないため、そ
れから得られる端線はつながった直線に比べて直線とし
ての特徴が弱く、画像全体から端線を正しく検出するこ
とが難しいためであった。
【0047】しかし、本実施例においては2本の直線3
3,34及び2本の端線35,36ともに同等の強い直
線としての特徴を持っている。
3,34及び2本の端線35,36ともに同等の強い直
線としての特徴を持っている。
【0048】従って、本実施例において図形の切り出し
は、図11に流れ図を示すように、ステップS2 でエッ
ジ検出を行なうと、続いてステップS13にて検出対象図
形の4辺すべてをハフ変換による直線の抽出で検出する
ことができる。
は、図11に流れ図を示すように、ステップS2 でエッ
ジ検出を行なうと、続いてステップS13にて検出対象図
形の4辺すべてをハフ変換による直線の抽出で検出する
ことができる。
【0049】そして最終的な正しい直線抽出は第1実施
例同様、ハフ変換による直線の抽出後に、ステップS14
にて最小2乗近似法を用いて複数の優先順位をもった直
線候補の組合わせを選択し、ステップS7 にて正しい画
像認識が行なわれるまで、ステップS14の処理を繰り返
し、最終的にステップS7 にて正しい画像認識が行なわ
れることになる。
例同様、ハフ変換による直線の抽出後に、ステップS14
にて最小2乗近似法を用いて複数の優先順位をもった直
線候補の組合わせを選択し、ステップS7 にて正しい画
像認識が行なわれるまで、ステップS14の処理を繰り返
し、最終的にステップS7 にて正しい画像認識が行なわ
れることになる。
【0050】この実施例においては、第1実施例に比べ
て図形の大きさ検出や残りの2直線の抽出というステッ
プが不要となるため、処理量が減少し、さらに図形切り
出しの高速化を図ることができる。勿論、本実施例にお
いても第1実施例同様、傷等に対しても正確な2次元コ
ード図形の切り出しができる。
て図形の大きさ検出や残りの2直線の抽出というステッ
プが不要となるため、処理量が減少し、さらに図形切り
出しの高速化を図ることができる。勿論、本実施例にお
いても第1実施例同様、傷等に対しても正確な2次元コ
ード図形の切り出しができる。
【0051】なお、前記各実施例は、周囲の2辺或いは
4辺が直線となる構成のマトリックス状にデータを配し
た矩形の2次元コード図形の切り出しについて述べたが
必ずしもこれに限定するものではなく、2次元コード図
形に類似した周囲の2辺或いは4辺が直線となる構成の
図形の切り出しにも適用できるのは勿論である。
4辺が直線となる構成のマトリックス状にデータを配し
た矩形の2次元コード図形の切り出しについて述べたが
必ずしもこれに限定するものではなく、2次元コード図
形に類似した周囲の2辺或いは4辺が直線となる構成の
図形の切り出しにも適用できるのは勿論である。
【0052】
【発明の効果】以上、本発明によれば、直線の位置検出
にハフ変換法と最小2乗近似法を用いることにより、周
囲の少なくとも2辺或いは4辺が直線となる構成のマト
リックス状にデータを配した矩形の2次元コード図形又
はそれに類似した図形を高速にかつ正確に切出すことが
できる画像認識装置の図形の切出し方法を提供できる。
にハフ変換法と最小2乗近似法を用いることにより、周
囲の少なくとも2辺或いは4辺が直線となる構成のマト
リックス状にデータを配した矩形の2次元コード図形又
はそれに類似した図形を高速にかつ正確に切出すことが
できる画像認識装置の図形の切出し方法を提供できる。
【図1】本発明の第1実施例の2次元画像領域と2次元
コード図形を示す図。
コード図形を示す図。
【図2】同実施例の横スキャンによるエッジ点抽出を説
明するための図。
明するための図。
【図3】同実施例の縦スキャンによるエッジ点抽出を説
明するための図。
明するための図。
【図4】同実施例の横スキャンにより抽出したエッジ点
をもとにしたハフ変換と最小2乗近似による直線抽出を
説明するための図。
をもとにしたハフ変換と最小2乗近似による直線抽出を
説明するための図。
【図5】同実施例の縦スキャンにより抽出したエッジ点
をもとにしたハフ変換と最小2乗近似による直線抽出を
説明するための図。
をもとにしたハフ変換と最小2乗近似による直線抽出を
説明するための図。
【図6】誤ったハフ変換による直線抽出を説明するため
の図。
の図。
【図7】同実施例の図形存在方向の検出を説明するため
の図。
の図。
【図8】同実施例において残った2つの直線の抽出を説
明するための図。
明するための図。
【図9】同実施例の図形切り出し処理を示す流れ図。
【図10】本発明の第2実施例の2次元画像領域と2次
元コード図形を示す図。
元コード図形を示す図。
【図11】同実施例の図形切り出し処理を示す流れ図。
【図12】第1従来例における図形切り出しを説明する
ための図。
ための図。
【図13】第2従来例における図形切り出しを説明する
ための図。
ための図。
【図14】第1従来例の課題を説明するための図。
【図15】第2従来例の課題を説明するための図。
11…2次元画像領域 12…2次元コード図形
Claims (3)
- 【請求項1】 周囲の少なくとも2辺が直線となる構成
のマトリックス状にデータを配した矩形の2次元コード
図形又はそれに類似した図形を含む画像を読取り、その
読取った画像から前記2次元コード図形又はそれに類似
した図形を切出して認識する画像認識装置において、前
記2次元コード図形又はそれに類似した図形の画像に対
してハフ変換法及び最小2乗近似法により周囲の互いに
交差する2本の直線の位置を検出するステップと、この
ステップにて検出した2本の直線の長さを検出するステ
ップと、前記各ステップで検出した2本の直線の位置と
長さを元に周囲の互いに交差する残り2本の直線の位置
を検出するステップを設け、前記各ステップにより前記
2次元コード図形又はそれに類似した図形を切出すこと
を特徴とする画像認識装置の図形の切出し方法。 - 【請求項2】 周囲の4辺が直線となる構成のマトリッ
クス状にデータを配した矩形の2次元コード図形又はそ
れに類似した図形を含む画像を読取り、その読取った画
像から前記2次元コード図形又はそれに類似した図形を
切出して認識する画像認識装置において、前記2次元コ
ード図形又はそれに類似した図形の画像に対してハフ変
換法及び最小2乗近似法により周囲の4本の直線の位置
を検出するステップを設け、前記ステップにより前記2
次元コード図形又はそれに類似した図形を切出すことを
特徴とする画像認識装置の図形の切出し方法。 - 【請求項3】 直線の位置を検出するステップは、優先
順位を持ったいくつかの直線候補を抽出し、その抽出し
た直線候補の中から優先順位の高い順に順次組合わせを
行なって正しい直線を検出することを特徴とする請求項
1又は2記載の画像認識装置の図形の切出し方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6009975A JP3058791B2 (ja) | 1994-01-31 | 1994-01-31 | 画像認識装置の図形の切出し方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6009975A JP3058791B2 (ja) | 1994-01-31 | 1994-01-31 | 画像認識装置の図形の切出し方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07220081A JPH07220081A (ja) | 1995-08-18 |
JP3058791B2 true JP3058791B2 (ja) | 2000-07-04 |
Family
ID=11734921
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6009975A Expired - Fee Related JP3058791B2 (ja) | 1994-01-31 | 1994-01-31 | 画像認識装置の図形の切出し方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3058791B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679724A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 中南大学 | 斜率逼近式直线检测方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5251096B2 (ja) * | 2007-12-06 | 2013-07-31 | 日本電気株式会社 | 2次元コード・バーコード読み取り装置、2次元コード・バーコード読み取り方法、プログラムおよび記録媒体 |
JP6176114B2 (ja) * | 2011-09-15 | 2017-08-09 | 日本電気株式会社 | 投影像自動補正システム、投影像自動補正方法およびプログラム |
US9646221B2 (en) | 2013-07-24 | 2017-05-09 | Nec Corporation | Image recognition apparatus and storage medium |
DE102014202176B4 (de) * | 2014-02-06 | 2015-10-22 | Trumpf Werkzeugmaschinen Gmbh + Co. Kg | Verfahren zum Identifizieren einer Randkontur einer an einem Bearbeitungskopf gebildeten Öffnung und Bearbeitungsmaschine |
JP6645143B2 (ja) | 2015-11-30 | 2020-02-12 | ブラザー工業株式会社 | 画像解析装置 |
-
1994
- 1994-01-31 JP JP6009975A patent/JP3058791B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679724A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 中南大学 | 斜率逼近式直线检测方法 |
CN103679724B (zh) * | 2013-12-13 | 2016-06-15 | 中南大学 | 斜率逼近式直线检测方法 |
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Publication number | Publication date |
---|---|
JPH07220081A (ja) | 1995-08-18 |
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