JP6759951B2 - 学習支援プログラム、学習支援装置、学習ツール生成用帳面および学習ツール生成方法 - Google Patents
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Description
本開示は、学習支援プログラム、学習支援装置、学習ツール生成用帳面および学習ツール生成方法に関する。
従来から、学習効果を高める目的で、暗記カードやフラッシュカード等が様々な手法で作成されてきた。
例えば、特許文献１には、問題及び解答を書き込んだ用紙（問題・解答書込み用紙）をスキャナーでコンピュータに取り込んで、コンピュータにおいて暗記カードの画像を編集した後にこれをプリントアウトすることで、暗記カード紙を作成する方法が開示されている。また、特許文献１には、コンピュータを用いて作成した暗記カード情報を紙媒体に出力することなく、暗記カード情報をコンピュータの画面に表示して、学習に利用可能である旨も記載されている。
例えば、特許文献１には、問題及び解答を書き込んだ用紙（問題・解答書込み用紙）をスキャナーでコンピュータに取り込んで、コンピュータにおいて暗記カードの画像を編集した後にこれをプリントアウトすることで、暗記カード紙を作成する方法が開示されている。また、特許文献１には、コンピュータを用いて作成した暗記カード情報を紙媒体に出力することなく、暗記カード情報をコンピュータの画面に表示して、学習に利用可能である旨も記載されている。
しかしながら、特許文献１には、スキャナーでコンピュータに取り込んだ画像から暗記カード情報を生成するための手順について具体的な開示がない。このため、特許文献１記載の方法では、暗記カード情報の生成を効率的に行うことが難しい。
上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも幾つかの実施形態は、帳面に記入した内容を撮像した画像から学習ツールを生成するための処理を効率的に行い得る学習支援プログラム、学習支援装置、学習ツール生成用帳面および学習ツール生成方法を提供することを目的とする。
（１）本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る学習支援プログラムは、
１列以上の第１欄を有する第１紙面と、複数列の第２欄を有する第２紙面と、が見開き時に互いに隣り合うように構成された帳面を撮像した画像から学習ツールを生成するようにコンピュータを動作させるための学習支援プログラムであって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
を前記コンピュータに実行させるように構成される。
１列以上の第１欄を有する第１紙面と、複数列の第２欄を有する第２紙面と、が見開き時に互いに隣り合うように構成された帳面を撮像した画像から学習ツールを生成するようにコンピュータを動作させるための学習支援プログラムであって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
を前記コンピュータに実行させるように構成される。
上記（１）の構成によれば、コンピュータに上述した手順を実行させることで、帳面の第１欄及び第２欄のペアからなる学習カード情報を簡単に生成することができる。また、複数の基準マークの位置に基づいて帳面の画像を分割処理するようにしたので、帳面の撮像条件の影響を受けずに、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を崩さずに帳面の画像を分割することができる。しかも、上記（１）の構成では、帳面の見開き時に第１紙面及び第２紙面によって形成される仮想矩形の４隅のうち、第１紙面上の１以上の隅と、第２紙面上の１以上の隅と、に基準マークが位置する。このため、複数の基準マークが、帳面の第１紙面と第２紙面とをまたぐように配置されることとなり、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を高精度に維持しながら帳面の画像を分割することができる。
よって、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。また、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がないため、カメラを固定する治具等の特別な設備を使用せずに簡易的なカメラ（例えばスマートフォン内蔵カメラ）を用いて前提知識を有しない一般人が撮影した画像から学習ツールを生成できるため、利用者の幅を広げることができる。
よって、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。また、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がないため、カメラを固定する治具等の特別な設備を使用せずに簡易的なカメラ（例えばスマートフォン内蔵カメラ）を用いて前提知識を有しない一般人が撮影した画像から学習ツールを生成できるため、利用者の幅を広げることができる。
（２）幾つかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記学習支援プログラムは、
前記画像中における図形（候補図形）の規定角度範囲内の角部の数を算出し、
算出した前記図形の前記角部の数が前記基準マークの角部の数と一致することを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記学習支援プログラムは、
前記画像中における図形（候補図形）の規定角度範囲内の角部の数を算出し、
算出した前記図形の前記角部の数が前記基準マークの角部の数と一致することを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
なお、本明細書における「規定角度範囲」とは、８０度以上１００度以下の範囲内で任意に設定されてもよく、８５度以上９５度以下の範囲内で設定されてもよい。例示的な実施形態では、「規定角度範囲」は、基準マークの角部の角度（例えば９０度）を基準として、基準マークの帳面への形成精度（例えば基準マークの印刷精度）上の理由から生じ得る誤差（又は誤差及びマージン）や、帳面の撮像条件の想定範囲内において生じ得る基準マーク画像の歪み（例えば帳面に対するカメラの傾きに起因して生じる基準マーク画像の角部の角度のずれ）を考慮した範囲（例えば±１０度、好ましくは±５度）である。
一実施形態では、「規定角度範囲」が複数種類存在する。この場合、規定角度範囲ごとに区別して角部の数を算出し、候補図形と基準マークとで、各々の規定角度範囲の角部の数が一致することを識別条件の一つとして、基準マークの識別処理を行ってもよい。
一実施形態では、「規定角度範囲」が複数種類存在する。この場合、規定角度範囲ごとに区別して角部の数を算出し、候補図形と基準マークとで、各々の規定角度範囲の角部の数が一致することを識別条件の一つとして、基準マークの識別処理を行ってもよい。
上記（２）の構成によれば、画像中における図形（基準マークである可能性がある図形）の形状全体を基準マークの形状との相似性に着目するのではなく、画像中の図形の角部の数に基づいて基準マークを識別するようにしたので、基準マークの識別処理に要する計算時間を短縮することができる。
また、基準マークと紛らわしい図形が第１紙面又は第２紙面上に存在する場合であっても、当該図形が手書きによるものであれば、規定角度範囲内に含まれる角部の数がたまたま基準マークの角部の数と一致することは考えにくい。このため、手書きの図形（文字やカギ括弧等を含む）を基準マークと誤認識する可能性を低減できる。よって、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を高精度に維持しながら帳面の画像を分割することができる。
また、基準マークと紛らわしい図形が第１紙面又は第２紙面上に存在する場合であっても、当該図形が手書きによるものであれば、規定角度範囲内に含まれる角部の数がたまたま基準マークの角部の数と一致することは考えにくい。このため、手書きの図形（文字やカギ括弧等を含む）を基準マークと誤認識する可能性を低減できる。よって、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を高精度に維持しながら帳面の画像を分割することができる。
（３）幾つかの実施形態では、上記（２）の構成において、
前記基準マークは、外側基準輪郭と、前記外側基準輪郭の内側に位置する内側基準輪郭と、を含み、
前記少なくとも一つの識別条件は、
前記図形の外側輪郭の前記規定角度範囲内の角部の数が、前記外側基準輪郭の角部の数と一致し、且つ、
前記図形の内側輪郭の前記規定角度範囲内の角部の数が、前記内側基準輪郭の角部の数と一致する
ことを含む。
前記基準マークは、外側基準輪郭と、前記外側基準輪郭の内側に位置する内側基準輪郭と、を含み、
前記少なくとも一つの識別条件は、
前記図形の外側輪郭の前記規定角度範囲内の角部の数が、前記外側基準輪郭の角部の数と一致し、且つ、
前記図形の内側輪郭の前記規定角度範囲内の角部の数が、前記内側基準輪郭の角部の数と一致する
ことを含む。
上記（３）の構成によれば、画像中に存在する図形の外側輪郭及び内側輪郭が、それぞれ、基準マークの外側基準輪郭及び内側基準輪郭の角部と同数の規定角度範囲内の角部を有するか否かに基づいて基準マークを識別することで、計算負荷の増大を抑制しながら、手書きの図形を基準マークと誤認識する可能性をより一層低減できる。
（４）幾つかの実施形態では、上記（３）の構成において、
前記基準マークは、前記外側基準輪郭が矩形であり、且つ、前記内側基準輪郭が８個以上の直角の角部を有する多角形である。
前記基準マークは、前記外側基準輪郭が矩形であり、且つ、前記内側基準輪郭が８個以上の直角の角部を有する多角形である。
上記（４）の構成によれば、矩形の外側基準輪郭と、８個以上の直角の角部を有する多角形の内側基準輪郭と、を組み合わせたシンプルな形状の基準マークを採用することで、直角の角部の数に着目して基準マークの識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形を基準マークと誤認識する可能性を低減することができる。
（５）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（４）の何れかの構成において、
前記学習支援プログラムは、
前記画像中における図形の輪郭によって囲まれる面積を算出し、
算出した前記面積の大きさ、又は、前記画像中に占める前記面積の比率が規定範囲内であることを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記学習支援プログラムは、
前記画像中における図形の輪郭によって囲まれる面積を算出し、
算出した前記面積の大きさ、又は、前記画像中に占める前記面積の比率が規定範囲内であることを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
上記（５）の構成によれば、画像中に存在する図形の輪郭によって囲まれる面積の大きさ又は該面積の画像中に占める比率に基づいて基準マークの識別を行うことで、規定角度範囲内の角部を利用して基準マークの識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形を基準マークと誤認識する可能性を低減することができる。
（６）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（５）の何れかの構成において、
前記学習支援プログラムは、
前記画像中の図形の輪郭における規定角度範囲内の複数の角部の座標を特定し、
各々の前記規定角度範囲内の角部の座標を結んで得られる形状が、前記基準マークの形状と一致しているか否かを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記学習支援プログラムは、
前記画像中の図形の輪郭における規定角度範囲内の複数の角部の座標を特定し、
各々の前記規定角度範囲内の角部の座標を結んで得られる形状が、前記基準マークの形状と一致しているか否かを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
上記（６）の構成によれば、画像中に存在する図形の規定角度範囲内の複数の角部の座標を結んで得られる形状が基準マークのそれと一致しているか否かに基づいて基準マークの識別を行うことで、規定角度範囲内の角部を利用して基準マークの識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形を基準マークと誤認識する可能性を低減することができる。
（７）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（６）の何れかの構成において、
前記基準マークは、前記仮想矩形の４隅の各々に設けられており、
前記学習支援プログラムは、
前記画像中において４個の前記基準マークを全て検出できない場合に、マーク認識エラー信号を生成する手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記基準マークは、前記仮想矩形の４隅の各々に設けられており、
前記学習支援プログラムは、
前記画像中において４個の前記基準マークを全て検出できない場合に、マーク認識エラー信号を生成する手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
上記（７）の構成によれば、帳面の見開き時に第１紙面及び第２紙面によって形成される仮想矩形の４隅のそれぞれに設けられた４個の基準マークを検出できない場合にマーク認識エラー信号を生成するようにしたので、画像中の手書きの図形を基準マークと誤認したまま、精度の低い学習カード情報を生成してしまう事態を回避できる。
なお、マーク認識エラー信号は、ユーザーインターフェースに表示され、学習カード情報の生成処理をそのまま続行するか否かを使用者に確認させるようにしてもよい。
なお、マーク認識エラー信号は、ユーザーインターフェースに表示され、学習カード情報の生成処理をそのまま続行するか否かを使用者に確認させるようにしてもよい。
（８）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（７）の何れかの構成において、
前記学習プログラムが、前記基準マークの各々の前記座標に基づいて前記画像を補正する手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記学習プログラムが、前記基準マークの各々の前記座標に基づいて前記画像を補正する手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
上記（８）の構成によれば、基準マークの座標に基づいて画像を補正するようにしたので、帳面の撮像条件の影響を受けずに、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を高精度に維持しながら帳面の画像を分割することができる。よって、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。
なお、画像の補正処理は、例えば、画像が台形である場合にこれが矩形になるように補正する台形補正処理や、画像が傾いている場合にこの傾きを補正する傾き補正処理を挙げることができる。
なお、画像の補正処理は、例えば、画像が台形である場合にこれが矩形になるように補正する台形補正処理や、画像が傾いている場合にこの傾きを補正する傾き補正処理を挙げることができる。
（９）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（８）の何れかの構成において、
前記学習支援プログラムは、
少なくとも一つの前記第１領域の画像情報を質問内容として表示する手順と、
前記少なくとも一つの前記第１領域にそれぞれ対応した少なくとも一つの前記第２領域の画像情報を回答内容として表示する手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記学習支援プログラムは、
少なくとも一つの前記第１領域の画像情報を質問内容として表示する手順と、
前記少なくとも一つの前記第１領域にそれぞれ対応した少なくとも一つの前記第２領域の画像情報を回答内容として表示する手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
上記（９）の構成によれば、生成した学習カード情報のうち第１領域の画像情報を質問内容として表示し、当該第１領域に対応する第２領域の画像情報を回答内容として表示することで、学習ツールを効果的に活用して学習効果を向上させることができる。
（１０）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（９）の何れかの構成において、
前記画像中における図形の外側輪郭によって囲まれる第１面積と、前記外側輪郭の内側に位置する内側輪郭によって囲まれる第２面積と、を算出し、
算出した前記第１面積と前記第２面積の比率が規定範囲内であることを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記画像中における図形の外側輪郭によって囲まれる第１面積と、前記外側輪郭の内側に位置する内側輪郭によって囲まれる第２面積と、を算出し、
算出した前記第１面積と前記第２面積の比率が規定範囲内であることを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
上記（１０）の構成によれば、画像中に存在する図形の外側輪郭によって囲まれる第１面積と内側輪郭によって囲まれる第２面積との比率に基づいて基準マークの識別を行うことで、規定角度範囲内の角部を利用して基準マークの識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形を基準マークと誤認識する可能性を低減することができる。
（１１）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（１０）の何れかの構成において、
前記学習支援プログラムは、
前記画像の複数の分割条件にそれぞれ対応する複数種の基準マークのうち、前記画像中の前記基準マークが何れであるかを特定する手順と、
特定された前記基準マークに対応する前記分割条件に従って、前記画像を前記第１領域及び前記第２領域に分割する手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
前記学習支援プログラムは、
前記画像の複数の分割条件にそれぞれ対応する複数種の基準マークのうち、前記画像中の前記基準マークが何れであるかを特定する手順と、
特定された前記基準マークに対応する前記分割条件に従って、前記画像を前記第１領域及び前記第２領域に分割する手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させるように構成される。
第１欄と第２欄との対応関係は学習者のニーズによって様々である。例えば、第１欄に記載された質問に対する回答事項が複数存在する場合、複数の回答事項をそれぞれ複数の第２欄に分けて記入すれば、学習カードとしての一覧性が向上する。また、各質問事項及びこれに対応する回答事項の情報量が少ない場合、１冊の帳面からより多くの学習カード情報を生成するために第１領域及び第２領域の分割数は多いことが望まれる。逆に、各質問事項及びこれに対応する回答事項の情報量が多い場合、第１領域及び第２領域の分割数は少ない方が使い勝手が良い。
この点、上記（１１）の構成によれば、基準マークの種類別に画像分割条件を設定することができるので、学習者のニーズに合わせて、第１欄と第２欄との対応関係を変えることができる。
この点、上記（１１）の構成によれば、基準マークの種類別に画像分割条件を設定することができるので、学習者のニーズに合わせて、第１欄と第２欄との対応関係を変えることができる。
（１２）本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る学習支援装置は、
上記（１）乃至（１１）の何れかの構成の学習支援プログラムによって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
を実行可能に構成されたコンピュータを備える。
上記（１）乃至（１１）の何れかの構成の学習支援プログラムによって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
を実行可能に構成されたコンピュータを備える。
（１３）本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る学習ツール生成用帳面は、
１列以上の第１欄を有する第１紙面と、
複数列の第２欄を有する第２紙面と、
を備える学習ツール生成用帳面であって、
前記学習ツール生成用帳面の見開き時に、前記第１紙面と前記第２紙面とが互いに隣り合うとともに、前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを有し、
上記（１）乃至（１１）の何れかの構成の学習支援プログラムが、
前記複数の基準マークを含む前記学習ツール生成用帳面の画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
をコンピュータに実行させることで学習ツールを生成可能に構成される。
１列以上の第１欄を有する第１紙面と、
複数列の第２欄を有する第２紙面と、
を備える学習ツール生成用帳面であって、
前記学習ツール生成用帳面の見開き時に、前記第１紙面と前記第２紙面とが互いに隣り合うとともに、前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを有し、
上記（１）乃至（１１）の何れかの構成の学習支援プログラムが、
前記複数の基準マークを含む前記学習ツール生成用帳面の画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
をコンピュータに実行させることで学習ツールを生成可能に構成される。
上記（１１）又は（１２）の構成によれば、上記（１）に関して上述したとおり、帳面の第１欄及び第２欄のペアからなる学習カード情報を簡単に生成することができるとともに、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。
（１４）本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る学習ツール生成方法は、
１列以上の第１欄を有する第１紙面と、複数列の第２欄を有する第２紙面と、が見開き時に互いに隣り合うように構成された帳面を撮像した画像から学習ツールを生成する学習ツール生成方法であって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を撮像するステップと、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出するステップと、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割するステップと、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶するステップと、
を備える。
１列以上の第１欄を有する第１紙面と、複数列の第２欄を有する第２紙面と、が見開き時に互いに隣り合うように構成された帳面を撮像した画像から学習ツールを生成する学習ツール生成方法であって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を撮像するステップと、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出するステップと、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割するステップと、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶するステップと、
を備える。
上記（１４）の方法によれば、帳面の第１欄及び第２欄のペアからなる学習カード情報を簡単に生成することができる。また、複数の基準マークの位置に基づいて帳面の画像を分割処理するようにしたので、帳面の撮像条件の影響を受けずに、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を崩さずに帳面の画像を分割することができる。しかも、上記（１４）の方法では、帳面の第１紙面と第２紙面とをまたぐように配置された複数の基準マークの座標に基づいて、帳面上における第１欄及び第２欄の対応関係を高精度に維持しながら帳面の画像を分割することができる。よって、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。
本発明の少なくとも幾つかの実施形態によれば、帳面の第１欄及び第２欄のペアからなる学習カード情報を簡単に生成することができるとともに、帳面の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
図１は、一実施形態に係る学習支援装置の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、幾つかの実施形態では、学習支援装置１は、学習支援プログラムによって学習ツールに用いられる学習カード情報を生成するための各種手順を実行するコンピュータ１０を備える。コンピュータ１０は、スマートフォンやタブレット等の携帯端末であってもよい。
図１に示すように、幾つかの実施形態では、学習支援装置１は、学習支援プログラムによって学習ツールに用いられる学習カード情報を生成するための各種手順を実行するコンピュータ１０を備える。コンピュータ１０は、スマートフォンやタブレット等の携帯端末であってもよい。
幾つかの実施形態では、コンピュータ１０は、プロセッサ１２と、カメラ１４と、メモリ１６と、ディスプレイ１８と、入力部２０と、を備える。
プロセッサ１２は、メモリ１６から学習支援プログラムを読み出して、図４を参照して後述する手順を実行するように構成される。すなわち、プロセッサ１２は、学習支援プログラムに従って、カメラ１４によって撮像した画像データをメモリ１６から取得してこれを処理し、学習カード情報を生成する。また、プロセッサ１２は、カメラ１４、ディスプレイ１８及び入力部２０を含む各種機器を制御する機能も有する。ディスプレイ１８及び入力部２０は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を構成しており、学習支援装置１の利用者とコンピュータ１０との間での情報のやり取りのために用いられる。
なお、図１に示した例示的な実施形態では、カメラ１４がコンピュータ１０に内蔵されているが、他の実施形態ではカメラはコンピュータ１０の外部に設けられる。この場合、カメラで取得した画像データをＩ／Ｏインターフェース又はネットワーク回線を介してコンピュータ１０のメモリ１６に取り込んでもよい。
なお、図１に示した例示的な実施形態では、カメラ１４がコンピュータ１０に内蔵されているが、他の実施形態ではカメラはコンピュータ１０の外部に設けられる。この場合、カメラで取得した画像データをＩ／Ｏインターフェース又はネットワーク回線を介してコンピュータ１０のメモリ１６に取り込んでもよい。
図２は、カメラ１４による撮像対象である帳面（学習ツール生成用帳面）の構成例を示す図である。
図２に示すように、帳面（学習ツール生成用帳面）１００は、１列以上の第１欄１１２を有する第１紙面１１０と、複数列の第２欄１２２を有する第２紙面１２０と、を備える。
なお、図２に示す例示的な実施形態では、複数列の第１欄１１２が複数列の第２欄１２２とそれぞれ対応して設けられている（第１欄１１２の列数と第２欄１２２の列数は一致している）。図２に示す例では、第１欄１１２及び第２欄１２２が、それぞれ、１２列設けられているが、第１欄１１２及び第２欄１２２の列数は任意に設定可能である。
図２に示すように、帳面（学習ツール生成用帳面）１００は、１列以上の第１欄１１２を有する第１紙面１１０と、複数列の第２欄１２２を有する第２紙面１２０と、を備える。
なお、図２に示す例示的な実施形態では、複数列の第１欄１１２が複数列の第２欄１２２とそれぞれ対応して設けられている（第１欄１１２の列数と第２欄１２２の列数は一致している）。図２に示す例では、第１欄１１２及び第２欄１２２が、それぞれ、１２列設けられているが、第１欄１１２及び第２欄１２２の列数は任意に設定可能である。
また、帳面１００は、綴じ部１０２において用紙が綴じられており、帳面１００を閉じたときに第１紙面１１０と第２紙面１２０とが互いに向き合うとともに、帳面１００の見開き時に図２に示すように第１紙面１１０と第２紙面１２０とが隣り合うように構成されている。綴じ部１０２は、複数枚の用紙を糸で綴じる糸綴じの構成や、複数枚の用紙を糊だけで固定する無線綴じの構成や、用紙をリングで綴じるリング綴じの構成であってもよい。図２に示す例示的な実施形態では、綴じ部１０２は、第１紙面１１０及び第２紙面１２０のそれぞれに複数の穴１０４が形成されており、この穴１０４にリングを通すリング綴じの構成を有する。
帳面１００の見開き時に第１紙面１１０と第２紙面１２０とが隣り合うようにリング綴じ方式の綴じ部１０２を構成すれば、帳面１００を綴じ部１０２で折り返すことで、質問内容が記載された紙面（第１紙面１１０又は第２紙面１２０の一方）の背面側に回答内容が記載された紙面（第１紙面１１０又は第２紙面１２０の他方）が位置することになり、帳面１００自体を暗記ノートとして使用することも可能である。
帳面１００の見開き時に第１紙面１１０と第２紙面１２０とが隣り合うようにリング綴じ方式の綴じ部１０２を構成すれば、帳面１００を綴じ部１０２で折り返すことで、質問内容が記載された紙面（第１紙面１１０又は第２紙面１２０の一方）の背面側に回答内容が記載された紙面（第１紙面１１０又は第２紙面１２０の他方）が位置することになり、帳面１００自体を暗記ノートとして使用することも可能である。
図２に示すように、幾つかの実施形態では、帳面１００は、帳面１００の見開き時において第１紙面１１０及び第２紙面１２０が形成する仮想矩形１４０の４隅のうち、第１紙面１１０上における１以上の隅と、第２紙面１２０上における１以上の隅とに位置する複数の基準マーク１３０を有する。図２に示す例示的な実施形態では、４個の基準マーク１３０が、仮想矩形１４０の４隅にそれぞれ設けられている。
ここで、図３を用いて、基準マーク１３０の形状について説明する。図３（ａ）〜（ｊ）は、それぞれ基準マーク１３０の構成例を示す図である。
図３（ａ）〜（ｊ）に示すように、幾つかの実施形態では、基準マーク１３０は複数の角部１３２（１３２ａ，１３２ｂ）を有する。図３（ａ）〜（ｊ）には、各々の角部１３２の角度が９０度である例が示されている。
図３（ａ）〜（ｊ）に示すように、幾つかの実施形態では、基準マーク１３０は複数の角部１３２（１３２ａ，１３２ｂ）を有する。図３（ａ）〜（ｊ）には、各々の角部１３２の角度が９０度である例が示されている。
幾つかの実施形態では、各々の基準マーク１３０は、外側基準輪郭１３４と、外側基準輪郭１３４の内側に位置する内側基準輪郭１３６と、を含む。外側基準輪郭１３４及び内側基準輪郭１３６は、それぞれ、複数の折れ線によって閉じた多角形を構成している。
内側基準輪郭１３６は、（８＋２ｎ）個（但し、ｎは０以上の整数）の直角の角部１３２ｂを有する（８＋２ｎ）角形であってもよい。図３（ａ）〜（ｊ）に示す例示的な実施形態では、外側基準輪郭１３４が４個の直角の角部１３２ａを有する矩形であり、内側基準輪郭１３６が８個の直角の角部１３２ｂを有する八角形である。
内側基準輪郭１３６は、（８＋２ｎ）個（但し、ｎは０以上の整数）の直角の角部１３２ｂを有する（８＋２ｎ）角形であってもよい。図３（ａ）〜（ｊ）に示す例示的な実施形態では、外側基準輪郭１３４が４個の直角の角部１３２ａを有する矩形であり、内側基準輪郭１３６が８個の直角の角部１３２ｂを有する八角形である。
図３（ａ）〜図３（ｄ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、正方形の外側基準輪郭１３４と、外側基準輪郭１３４の内側に位置するＴ字形状の内側基準輪郭１３６と、を有する。図３（ａ）〜図３（ｄ）に示すように、内側基準輪郭１３６のＴ字形状の向きは特に限定されない。
図３（ｅ）〜図３（ｈ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、正方形の外側基準輪郭１３４と、外側基準輪郭１３４の内側に位置するコの字形状の内側基準輪郭１３６と、を有する。図３（ａ）〜図３（ｄ）に示すように、内側基準輪郭１３６のコの字形状の向きは特に限定されない。
図３（ｉ）及び図３（ｊ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、正方形の外側基準輪郭１３４と、外側基準輪郭１３４の内側に位置するＺ字形状の内側基準輪郭１３６と、を有する。図３（ｉ）及び図３（ｊ）に示すように、内側基準輪郭１３６のＺ字形状の向きは特に限定されない。
図３（ｅ）〜図３（ｈ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、正方形の外側基準輪郭１３４と、外側基準輪郭１３４の内側に位置するコの字形状の内側基準輪郭１３６と、を有する。図３（ａ）〜図３（ｄ）に示すように、内側基準輪郭１３６のコの字形状の向きは特に限定されない。
図３（ｉ）及び図３（ｊ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、正方形の外側基準輪郭１３４と、外側基準輪郭１３４の内側に位置するＺ字形状の内側基準輪郭１３６と、を有する。図３（ｉ）及び図３（ｊ）に示すように、内側基準輪郭１３６のＺ字形状の向きは特に限定されない。
なお、図３（ａ）〜図３（ｊ）に示すように、外側基準輪郭１３４と内側基準輪郭１３６とで囲まれる領域１３５は、１色以上のインクによる塗り潰し（ベタ）領域であってもよい。これに対し、内側基準輪郭１３６で囲まれる領域１３７は、図３（ａ）〜図３（ｊ）に示すように、インクが存在しない領域であってもよい。
続いて、図４及び図５を用いて、学習支援プログラムに基づくプロセッサ１２による画像処理の手順について説明する。
図４は、プロセッサ１２による画像処理の手順を示すフローチャートである。図５（ａ）〜（ｆ）は、プロセッサ１２による画像処理の各段階における様子を模式的に示す図である。
なお、図５（ａ）〜（ｆ）は、画像中の候補図形２００が図３（ａ）に示す基準マーク１３０であるか否かを判別する場合を例示している。
なお、図５（ａ）〜（ｆ）は、画像中の候補図形２００が図３（ａ）に示す基準マーク１３０であるか否かを判別する場合を例示している。
図４に示すように、プロセッサ１２は、帳面１００の見開き状態の画像データをメモリ１６から読み出す（ステップＳ２）。帳面１００の画像データは、コンピュータ１０のカメラ１４によって撮像されたものあってもよい。なお、帳面１００の撮像条件として、帳面１００上の基準マーク１３０が所定領域内に収まるという制限を課しておいてもよい。この場合、撮像条件の制限が過度にならないように、基準マーク１３０が収まるべき領域は十分に広く設定しておくのがよい。
続いて、帳面１００の画像データのうち画像処理の対象とする領域を切り取る（ステップＳ４）。
この際、第１紙面１１０及び第２紙面１２０が形成する仮想矩形１４０の４隅に現れている図形（基準マーク１３０である可能性がある図形）を全て含むような領域を画像データから切り取り、この領域（対象画像領域）を画像処理の対象とする。例えば、撮像条件として設定された前記領域（基準マーク１３０が収まるべき領域）を含むように、画像データから切り取る対象画像領域の範囲を設定してもよい。
この際、第１紙面１１０及び第２紙面１２０が形成する仮想矩形１４０の４隅に現れている図形（基準マーク１３０である可能性がある図形）を全て含むような領域を画像データから切り取り、この領域（対象画像領域）を画像処理の対象とする。例えば、撮像条件として設定された前記領域（基準マーク１３０が収まるべき領域）を含むように、画像データから切り取る対象画像領域の範囲を設定してもよい。
次に、対象画像領域に含まれる図形（基準マーク１３０である可能性がある図形）の画像又は当該図形を含む画像を切り取り、基準マーク１３０の候補図形２００を含む画像とする（ステップＳ６）。ここで、対象画像領域からの画像切取り範囲は、入力部２０を介して入力された指示に基づいて設定してもよいし、撮像条件として前記領域が設定されている場合、対象画像領域のうち前記領域の少なくとも一部を含むような範囲に設定してもよい。そして、ステップＳ６で得られた候補図形２００の画像をそれぞれグレースケール化したうえで、これをさらに二値化する（ステップＳ８）。
なお、図５（ａ）には候補図形２００をグレースケール化した様子を示しており、図５（ｂ）には候補図形２００をグレースケール化後に二値化した様子を示している。
図４に示す例示的な実施形態では、ステップＳ６において対象画像領域から候補図形２００を含む画像を切り取って、これを以降の画像処理の対象とする。しかし、他の実施形態では、ステップＳ６における画像切取り処理を行わず、ステップ２で設定された対象画像領域全体を「候補図形２００を含む画像」として、ステップＳ８以降の処理を行ってもよい。
なお、図５（ａ）には候補図形２００をグレースケール化した様子を示しており、図５（ｂ）には候補図形２００をグレースケール化後に二値化した様子を示している。
図４に示す例示的な実施形態では、ステップＳ６において対象画像領域から候補図形２００を含む画像を切り取って、これを以降の画像処理の対象とする。しかし、他の実施形態では、ステップＳ６における画像切取り処理を行わず、ステップ２で設定された対象画像領域全体を「候補図形２００を含む画像」として、ステップＳ８以降の処理を行ってもよい。
続いて、二値化された候補図形２００の輪郭を抽出し、この輪郭を直線に近似する（ステップＳ１０）。こうして、候補図形２００の直線状の輪郭２３４，２３６が得られる。このように輪郭２３４，２３６を直線近似しておけば、ノイズの影響を受けずに角部２３２の特定を高精度に行うことができる。
なお、図５（ｃ）には、二値化された候補図形２００の輪郭を直線近似した様子が示されている。同図に示す例示的な実施形態では、候補図形２００の外側輪郭２３４と内側輪郭２３６とが示されている。
なお、図５（ｃ）には、二値化された候補図形２００の輪郭を直線近似した様子が示されている。同図に示す例示的な実施形態では、候補図形２００の外側輪郭２３４と内側輪郭２３６とが示されている。
次に、候補図形２００における直線近似された輪郭２３４，２３６における角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の数を算出する。なお、角部２３２は、輪郭２３４，２３６のうち、輪郭２３４，２３６の各辺が規定角度範囲内で交差する箇所として特定可能である。ここでの「規定角度範囲」とは、基準マーク１３０の角部１３２の角度（例えば９０度）を基準として、基準マーク１３０の帳面１００への形成精度（例えば基準マーク１３０の印刷精度）上の理由から生じ得る誤差（又は誤差及びマージン）を考慮した範囲（例えば±１０度、好ましくは±５度）である。「規定角度範囲」は、例えば、８０度以上１００度以下の範囲内で任意に設定されてもよく、８５度以上９５度以下の範囲内で設定されてもよい。
なお、図５（ｄ）には候補図形２００の外側輪郭２３４における４個の角部２３２ａを特定した様子を示しており、図５（ｅ）には候補図形２００の内側輪郭２３６における８個の角部２３２ｂを特定した様子を示している。
なお、図５（ｄ）には候補図形２００の外側輪郭２３４における４個の角部２３２ａを特定した様子を示しており、図５（ｅ）には候補図形２００の内側輪郭２３６における８個の角部２３２ｂを特定した様子を示している。
そして、輪郭２３４，２３６における角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の数が、基準マーク１３０の角部１３２（１３２ａ，１３２ｂ）の数と一致しているかという第１識別条件の成否を判定する（ステップＳ１２）。
なお、図５（ｄ）に示した例では、候補図形２００の外側輪郭２３４の角部２３２ａの数（＝４個）が、図３（ａ）に示す基準マーク１３０の外側基準輪郭１３４の角部１３２ａの数（＝４個）と一致している。また、図５（ｅ）に示した例では、候補図形２００の内側輪郭２３６の角部２３２ｂの数（＝８個）が、図３（ａ）に示す基準マーク１３０の内側基準輪郭１３６の角部１３２ｂの数（＝８個）と一致している。よって、図５（ｄ）及び図５（ｅ）に示した例の場合、候補図形２００は第１識別条件を満たす。
なお、図５（ｄ）に示した例では、候補図形２００の外側輪郭２３４の角部２３２ａの数（＝４個）が、図３（ａ）に示す基準マーク１３０の外側基準輪郭１３４の角部１３２ａの数（＝４個）と一致している。また、図５（ｅ）に示した例では、候補図形２００の内側輪郭２３６の角部２３２ｂの数（＝８個）が、図３（ａ）に示す基準マーク１３０の内側基準輪郭１３６の角部１３２ｂの数（＝８個）と一致している。よって、図５（ｄ）及び図５（ｅ）に示した例の場合、候補図形２００は第１識別条件を満たす。
続いて、候補図形２００の輪郭２３４，２３６で囲まれた面積Ｓ（Ｓ１，Ｓ２）の大きさを算出し、この面積Ｓ（Ｓ１，Ｓ２）の大きさ、又は、ステップＳ４で切り取った対象画像領域全体に占める面積Ｓ（Ｓ１，Ｓ２）の比率が、規定範囲内に収まるかという第２識別条件の成否を判定する（ステップＳ１４）。
なお、図５（ｄ）には候補図形２００の外側輪郭２３４で囲まれる面積Ｓ１が示されており、図５（ｅ）には候補図形２００の内側輪郭２３６で囲まれる面積Ｓ２が示されている。
なお、図５（ｄ）には候補図形２００の外側輪郭２３４で囲まれる面積Ｓ１が示されており、図５（ｅ）には候補図形２００の内側輪郭２３６で囲まれる面積Ｓ２が示されている。
さらに、候補図形２００の輪郭２３４，２３６の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の座標を算出し、この座標間を結んだ形状が基準マーク１３０の輪郭１３４，１３６の形状と一致するかという第３識別条件の成否を判定する（ステップＳ１６）。
具体的には、候補図形２００の外側輪郭２３４の角部２３２ａを結んだ形状が、基準マーク１３０の外側基準輪郭１３４と同一の形状（例えば、矩形又は正方形）であるか否かを判定する。また、候補図形２００の内側輪郭２３６の角部２３２ｂを結んだ形状が、基準マーク１３０の内側基準輪郭１３６と同一の形状（例えば、直角の角部を８個有する形状）であるか否かを判定する。
具体的には、候補図形２００の外側輪郭２３４の角部２３２ａを結んだ形状が、基準マーク１３０の外側基準輪郭１３４と同一の形状（例えば、矩形又は正方形）であるか否かを判定する。また、候補図形２００の内側輪郭２３６の角部２３２ｂを結んだ形状が、基準マーク１３０の内側基準輪郭１３６と同一の形状（例えば、直角の角部を８個有する形状）であるか否かを判定する。
そして、第１識別条件、第２識別条件および第３識別条件の全てを充足する場合（即ち、ステップＳ１２，ステップＳ１４及びステップＳ１６において何れもＹＥＳ判定の場合）にのみ、当該候補図形２００を基準マーク１３０として識別する（ステップＳ１７）。また、基準マーク１３０として識別された候補図形２００の輪郭２３４，２３６の各々の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の座標をメモリ１６に保存しておく。
その後、ステップＳ１８において、全ての基準マーク１３０（例えば４個）が検出されたか否かを判定する。全ての基準マーク１３０が検出済みであれば（ステップＳ１８のＹＥＳ判定）、基準マーク１３０の識別処理を終えて、後続のステップＳ２４へと進む。
その後、ステップＳ１８において、全ての基準マーク１３０（例えば４個）が検出されたか否かを判定する。全ての基準マーク１３０が検出済みであれば（ステップＳ１８のＹＥＳ判定）、基準マーク１３０の識別処理を終えて、後続のステップＳ２４へと進む。
これに対し、第１識別条件、第２識別条件および第３識別条件の何れかを満たさない場合（即ち、ステップＳ１２，ステップＳ１４又はステップＳ１６の何れかがＮＯ判定の場合）、当該候補図形２００は基準マーク１３０ではないと判断して、ステップＳ２０へと進む。
なお、他の実施形態では、上述の第１識別条件〜第３識別条件に加えて、第４識別条件として、候補図形２００の外側輪郭２３４によって囲まれる第１面積Ｓ１と、候補図形２００の内側輪郭２３６によって囲まれる第２面積Ｓ２との比率が規定範囲内（例えば、０．１≦Ｓ２／Ｓ１≦１）であるか否かも判定してもよい。
なお、上述の第１識別条件〜第４識別条件の全てを用いずに、第１識別条件、第２識別条件、第３識別条件又は第４識別条件のうち１つ以上の識別条件のみの成否に基づいて、候補図形２００が基準マーク１３０であるか否かを判定してもよい。
なお、上述の第１識別条件〜第４識別条件の全てを用いずに、第１識別条件、第２識別条件、第３識別条件又は第４識別条件のうち１つ以上の識別条件のみの成否に基づいて、候補図形２００が基準マーク１３０であるか否かを判定してもよい。
ステップＳ２０では、他に候補図形２００が残っているか否かを判定する。他の候補図形２００が残っていれば（ステップＳ２０のＹＥＳ判定）、新しい候補図形２００について、ステップＳ１２〜Ｓ１６のマーク識別ステップを行う。
これに対し、他の候補図形２００が残っていなければ（ステップＳ２０のＮＯ判定）、プロセッサ１２は、基準マーク１３０の識別エラー信号を生成する（ステップＳ２２）。識別エラー信号はディスプレイ１８に送られ、ディスプレイ１８に基準マーク１３０の識別に失敗したことを知らせる警告を表示してもよい。そして、学習カード情報の生成処理をそのまま続行するか否かの入力部２０を介した指示を使用者に促してもよい。
これに対し、他の候補図形２００が残っていなければ（ステップＳ２０のＮＯ判定）、プロセッサ１２は、基準マーク１３０の識別エラー信号を生成する（ステップＳ２２）。識別エラー信号はディスプレイ１８に送られ、ディスプレイ１８に基準マーク１３０の識別に失敗したことを知らせる警告を表示してもよい。そして、学習カード情報の生成処理をそのまま続行するか否かの入力部２０を介した指示を使用者に促してもよい。
全ての基準マーク１３０が正常に検出された後、ステップＳ２４では、各々の基準マーク１３０の座標に基づいて画像（即ち、ステップＳ４で設定した対象画像領域内の画像）の補正を行う。
具体的には、ステップＳ１７において保存しておいた候補図形２００（基準マーク１３０）の輪郭２３４，２３６の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の座標をメモリ１６から読み出し、基準マーク１３０の位置を示す代表座標（例えば基準マーク１３０の中心点の座標）を算出する。そして、各々の基準マーク１３０の代表座標に基づいて、対象画像領域内の画像の補正処理を行うのである。
なお、画像の補正処理は、例えば、画像が台形である場合にこれが矩形になるように補正する台形補正処理や、画像が傾いている場合にこの傾きを補正する傾き補正処理を挙げることができる。
具体的には、ステップＳ１７において保存しておいた候補図形２００（基準マーク１３０）の輪郭２３４，２３６の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の座標をメモリ１６から読み出し、基準マーク１３０の位置を示す代表座標（例えば基準マーク１３０の中心点の座標）を算出する。そして、各々の基準マーク１３０の代表座標に基づいて、対象画像領域内の画像の補正処理を行うのである。
なお、画像の補正処理は、例えば、画像が台形である場合にこれが矩形になるように補正する台形補正処理や、画像が傾いている場合にこの傾きを補正する傾き補正処理を挙げることができる。
その後、ステップＳ２６において、各々の基準マーク１３０の代表座標に基づき、第１欄１１２及び第２欄１２２の列数に応じて、対象画像領域における画像を分割する（ステップＳ２６）。具体的には、帳面１００の１列以上の第１欄１１２にそれぞれ対応した第１紙面１１０側における１以上の第１領域２１２と、複数列の第２欄１２２にそれぞれ対応した第２紙面１２０側における複数の第２領域２２２と、に対象画像領域内の画像を分割する。この際、第１紙面１１０及び第２紙面１２０間の綴じ部１０２や、第１紙面１１０及び第２紙面１２０に形成された穴１０４が含まれないように、第１領域２１２及び第２領域２２２を設定してもよい。
なお、図５（ｆ）に示す例示的な実施形態では、合計１２列の第１領域２１２と、合計１２列の第２領域２２２と、に画像を分割した様子が示されている。
なお、図５（ｆ）に示す例示的な実施形態では、合計１２列の第１領域２１２と、合計１２列の第２領域２２２と、に画像を分割した様子が示されている。
そして、ステップＳ２８に進んで、１以上の第１領域２１２の画像情報と、複数の第２領域２２２の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報としてメモリ１６に保存する。なお、ここでいう「学習カード情報」とは、第１領域２１２の画像情報と、当該第１領域２１２と同一列の第２領域２２２の画像情報とのペアからなる情報であってもよい。
図５（ｆ）に示す例の場合、第１領域２１２の画像情報と第２領域２２２の画像情報とのペアが１２組形成されるため、ステップＳ２８において１２種類の学習カード情報が生成される。
図５（ｆ）に示す例の場合、第１領域２１２の画像情報と第２領域２２２の画像情報とのペアが１２組形成されるため、ステップＳ２８において１２種類の学習カード情報が生成される。
図４に示す実施形態によれば、コンピュータ１０に上述した手順（ステップＳ２〜Ｓ２８）を実行させることで、帳面１００の第１欄１１２及び第２欄１２２のペアからなる学習カード情報を簡単に生成することができる。また、複数の基準マーク１３０の位置に基づいて帳面１００の画像を分割処理するようにしたので、帳面１００の撮像条件の影響を受けずに、帳面１００上における第１欄１１２及び第２欄１２２の対応関係を崩さずに帳面１００の画像を分割することができる。しかも、帳面１００の見開き時に第１紙面１１０及び第２紙面１２０によって形成される仮想矩形１４０の４隅のうち、第１紙面１１０上の１以上の隅と、第２紙面１２０上の１以上の隅と、に基準マーク１３０が位置する。このため、複数の基準マーク１３０が、帳面１００の第１紙面１１０と第２紙面１２０とをまたぐように配置されることとなり、帳面１００上における第１欄１１２及び第２欄１２２の対応関係を高精度に維持しながら帳面１００の画像を分割することができる。よって、帳面１００の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。
また、画像中における図形２００の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の数に基づいて基準マーク１３０を識別するようにしたので、基準マーク１３０の識別処理に要する計算時間を短縮することができる。
しかも、基準マーク１３０と紛らわしい図形２００が第１紙面１１０又は第２紙面１２０上に存在する場合であっても、当該図形２００が手書きによるものであれば、規定角度範囲内に含まれる角部２３２の数がたまたま基準マーク１３０の角部１３２の数と一致することは考えにくい。このため、手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認識する可能性を低減できる。よって、帳面１００上における第１欄１１２及び第２欄１２２の対応関係を高精度に維持しながら帳面１００の画像を分割することができる。
しかも、基準マーク１３０と紛らわしい図形２００が第１紙面１１０又は第２紙面１２０上に存在する場合であっても、当該図形２００が手書きによるものであれば、規定角度範囲内に含まれる角部２３２の数がたまたま基準マーク１３０の角部１３２の数と一致することは考えにくい。このため、手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認識する可能性を低減できる。よって、帳面１００上における第１欄１１２及び第２欄１２２の対応関係を高精度に維持しながら帳面１００の画像を分割することができる。
また、画像中に存在する図形２００の外側輪郭２３４及び内側輪郭２３６が、それぞれ、基準マーク１３０の外側基準輪郭１３４及び内側基準輪郭１３６の角部１３２（１３２ａ，１３２ｂ）と同数の規定角度範囲内の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）を有するか否かに基づいて基準マーク１３０を識別することで、手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認識する可能性をより一層低減できる。
また、矩形の外側基準輪郭１３４と、８個以上の直角の角部１３２ｂを有する多角形の内側基準輪郭１３６と、を組み合わせたシンプルな形状の基準マーク１３０を採用することで、候補図形２００の直角の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の数に着目して基準マーク１３０の識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認識する可能性を低減することができる。
また、画像中に存在する図形２００の輪郭２３４，２３６によって囲まれる面積Ｓ（Ｓ１，Ｓ２）の大きさ又は該面積Ｓ（Ｓ１，Ｓ２）の画像中に占める比率に基づいて基準マーク１３０の識別を行うことで、規定角度範囲内の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）に着目して基準マーク１３０の識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認識する可能性を低減することができる。
また、画像中に存在する図形２００の規定角度範囲内の複数の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）の座標を結んで得られる形状が基準マーク１３０のそれと一致しているか否かに基づいて基準マーク１３０の識別を行うことで、規定角度範囲内の角部２３２（２３２ａ，２３２ｂ）に着目して基準マーク１３０の識別処理速度を向上しつつ、手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認識する可能性を低減することができる。
また、帳面１００の見開き時に第１紙面１１０及び第２紙面１２０によって形成される仮想矩形１４０の４隅のそれぞれに設けられた４個の基準マーク１３０を検出できない場合にマーク認識エラー信号を生成するようにしたので、画像中の手書きの図形２００を基準マーク１３０と誤認したまま、精度の低い学習カード情報を生成してしまう事態を回避できる。
さらに、基準マーク１３０の座標に基づいて画像を補正するようにしたので、帳面１００の撮像条件の影響を受けずに、帳面１００上における第１欄１１２及び第２欄１２２の対応関係を高精度に維持しながら帳面１００の画像を分割することができる。よって、帳面１００の撮像条件に関して厳格な制限を課す必要がなくなり、学習ツールの生成を効率的に行うことができる。
上述した手順によって得られた学習カード情報は、プロセッサ１２によってメモリ１６から読み出されて学習ツールとして活用される。すなわち、プロセッサ１２は、第１領域２１２の画像情報を質問内容としてディスプレイ１８に表示するとともに、入力部２０を介した操作信号に応答して、第２領域２２２の画像情報を回答内容としてディスプレイ１８に表示してもよい。これにより、学習効果を向上させることができる。
なお、プロセッサ１２は、各々の学習カード情報について正答率をメモリ１６に記憶してもよい。この場合、プロセッサ１２は、正答率の低い学習カード情報を、正答率が高い学習カード情報に優先して、ディスプレイ１８に表示するようにしてもよい。あるいは、プロセッサ１２は、メモリ１６に記憶されている学習カード情報をランダムに読み出して、ディスプレイ１８に表示してもよい。
このように、プロセッサ１２がディスプレイ１８に表示する学習カード情報を適宜選択することで、学習効果をさらに向上させることができる。
このように、プロセッサ１２がディスプレイ１８に表示する学習カード情報を適宜選択することで、学習効果をさらに向上させることができる。
本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。
例えば、上述の実施形態では、主として、学習者が帳面１００の第１欄１１２及び第２欄１２２に書き込んだ文字情報から学習カード情報を生成することを想定しているが、他の実施形態では、第１欄１１２又は第２欄１２２の少なくとも一方に含まれる情報は画像情報（絵、図、記号、写真等）から学習カード情報を生成してもよい。このことについて、図６（ａ）及び図６（ｂ）を参照しながら詳述する。
図６（ａ）は一実施形態に係る学習ツール生成用帳面の構成例を示す図であり、図６（ｂ）は図６（ａ）の帳面に用いられる基準マーク１３０を示す図である。
図６（ａ）に示すように、第１欄１１２には製品外観を示す画像情報が含まれており、第２欄１２２には当該画像情報に関連する文字情報（例えば製品名、製品の特長、製品価格、製品の色の種類等）が含まれている。他の実施形態では、歴史上の人物の絵又は写真が第１欄１１２に含まれており、第２欄１２２には当該人物の名前、偉業、活動地域、又は当該人物が生きた時代等の情報が含まれていてもよい。別の実施形態では、名所の絵又は写真が第１欄１１２に含まれており、第２欄１２２には当該名所の名前、場所等の情報が含まれていてもよい。さらに別の実施形態では、動物、魚、昆虫等の生物や植物の写真又は絵が第１欄１１２に含まれており、第２欄１２２には当該生物又は植物の名前、分類、生息地等の情報が含まれていてもよい。
なお、図６（ａ）及び（ｂ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、８個の角部１３２ａを有する外側基準輪郭１３４と、１０個の角部１３２ｂを有する内側基準輪郭１３６と、を含む。なお、図６（ｂ）では、代表的な角部１３２ａ，１３２ｂに対してのみ符号を付している。
図６（ａ）に示すように、第１欄１１２には製品外観を示す画像情報が含まれており、第２欄１２２には当該画像情報に関連する文字情報（例えば製品名、製品の特長、製品価格、製品の色の種類等）が含まれている。他の実施形態では、歴史上の人物の絵又は写真が第１欄１１２に含まれており、第２欄１２２には当該人物の名前、偉業、活動地域、又は当該人物が生きた時代等の情報が含まれていてもよい。別の実施形態では、名所の絵又は写真が第１欄１１２に含まれており、第２欄１２２には当該名所の名前、場所等の情報が含まれていてもよい。さらに別の実施形態では、動物、魚、昆虫等の生物や植物の写真又は絵が第１欄１１２に含まれており、第２欄１２２には当該生物又は植物の名前、分類、生息地等の情報が含まれていてもよい。
なお、図６（ａ）及び（ｂ）に示す例示的な実施形態では、基準マーク１３０は、８個の角部１３２ａを有する外側基準輪郭１３４と、１０個の角部１３２ｂを有する内側基準輪郭１３６と、を含む。なお、図６（ｂ）では、代表的な角部１３２ａ，１３２ｂに対してのみ符号を付している。
また、上述の実施形態では、主として１種類の基準マーク１３０を用いることを想定しているが、複数種の基準マーク１３０を使用してもよい。複数種の基準マーク１３０の使用により、学習者の多様なニーズに応えることができる。このことについて、以下、図２及び図７〜図９を参照しながら詳述する。
図７（ａ）は一実施形態に係る学習ツール生成用帳面の構成例を示す図であり、図７（ｂ）は図７（ａ）の帳面に用いられる基準マーク１３０を示す図である。
図７（ａ）に示す帳面１００は、図２に示す例に比べて、第１欄１１２及び第２欄１２２の列数が少ない。このため、第１欄１１２及び第２欄１２２の各々により多くの情報を盛り込むことができる。図７（ａ）に示す例示的な実施形態では、第１紙面１１０には６列の第１欄１１２が設けられており、第２紙面１２０には第１欄１１２にそれぞれ対応する６列の第２欄１２２が設けられている。なお、本実施形態における基準マーク１３０は、図７（ｂ）に示すように、６個の角部１３２ａを有するＬ字状の外側基準輪郭１３４と、８個の角部１３２ｂを有するＴ字状の内側基準輪郭１３６と、を含む。なお、図７（ｂ）では、代表的な角部１３２ａ，１３２ｂに対してのみ符号を付している。
図７（ａ）に示す帳面１００は、図２に示す例に比べて、第１欄１１２及び第２欄１２２の列数が少ない。このため、第１欄１１２及び第２欄１２２の各々により多くの情報を盛り込むことができる。図７（ａ）に示す例示的な実施形態では、第１紙面１１０には６列の第１欄１１２が設けられており、第２紙面１２０には第１欄１１２にそれぞれ対応する６列の第２欄１２２が設けられている。なお、本実施形態における基準マーク１３０は、図７（ｂ）に示すように、６個の角部１３２ａを有するＬ字状の外側基準輪郭１３４と、８個の角部１３２ｂを有するＴ字状の内側基準輪郭１３６と、を含む。なお、図７（ｂ）では、代表的な角部１３２ａ，１３２ｂに対してのみ符号を付している。
図８は、一実施形態に係る学習ツール生成用帳面の構成例を示す図である。
図８に示す帳面１００は、図２及び図７（ａ）に示す例とは異なり、第１欄１１２と第２欄１２２の列数が異なる。具体的には、一つの第１欄１１２に対して、複数列の第２欄１２２が対応付けられている。このため、一つの第１欄１１２に対応する複数種の情報をそれぞれ複数列の第２欄１２２に盛り込むことができる。図８に示す例示的な実施形態では、第１紙面１１０には２列の第１欄１１２が設けられており、第２紙面１２０には各々の第１欄１１２に対して３列の第２欄１２２が対応するように合計６列の第２欄１２２が設けられている。なお、本実施形態における基準マーク１３０は、図３（ｊ）に示したものと同一である。
図８に示す帳面１００は、図２及び図７（ａ）に示す例とは異なり、第１欄１１２と第２欄１２２の列数が異なる。具体的には、一つの第１欄１１２に対して、複数列の第２欄１２２が対応付けられている。このため、一つの第１欄１１２に対応する複数種の情報をそれぞれ複数列の第２欄１２２に盛り込むことができる。図８に示す例示的な実施形態では、第１紙面１１０には２列の第１欄１１２が設けられており、第２紙面１２０には各々の第１欄１１２に対して３列の第２欄１２２が対応するように合計６列の第２欄１２２が設けられている。なお、本実施形態における基準マーク１３０は、図３（ｊ）に示したものと同一である。
図９は、複数種の基準マーク１３０を利用して複数の画像分割条件を使い分ける手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、図２、図７（ａ）及び図８を参照して述べた３種類の基準マーク１３０を活用して複数の画像分割条件を使い分けるようにした学習ツール生成方法について説明する。
図９に示すように、ステップＳ３０において、プロセッサ１２により、図４を参照して上述した手順（ステップＳ２〜Ｓ１８）に従って、第１識別条件〜第４識別条件の成否に基づいて基準マーク１３０を検出する。ここでの基準マーク１３０は、図２、図７（ａ）及び図８に示した３種類の基準マーク１３０の何れかである。ここでは、図２、図７（ａ）及び図８に示した３種類の基準マーク１３０を、それぞれ、第１基準マーク１３０Ａ、第２基準マーク１３０Ｂ、第３基準マーク１３０Ｃと称する。
なお、ステップＳ３０を実行するに際して、３種類の基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）の各々について、識別条件（第１識別条件〜第４識別条件）は個別に設定されており、メモリ１６に予め格納されていてもよい。例えば、第１基準マーク１３０Ａの場合、第１識別条件は外側基準輪郭１３４の角部１３２ａが４個、内側基準輪郭１３６の角部１３２ｂが８個であるのに対し、第２基準マーク１３０Ｂの場合、第１識別条件は外側基準輪郭１３４の角部１３２ａが６個、内側基準輪郭１３６の角部１３２ｂが８個であり、第３基準マーク１３０Ｃの場合、第１識別条件は外側基準輪郭１３４の角部１３２ａが４個、内側基準輪郭１３２ｂが８個である。同様に、他の識別条件（第２識別条件〜第４識別条件）についても、各基準マーク１３０Ａ〜１３０Ｃについて個別に設定される。この場合、プロセッサ１２は、ステップＳ３０を実行するためには、メモリ１６から各基準マーク１３０Ａ〜１３０Ｃについて個別に設定された第１識別条件〜第４識別条件を読み出し、何れかの第１識別条件〜第４識別条件を充足した候補図形２００を基準マーク１３０として検出すればよい。
なお、ステップＳ３０を実行するに際して、３種類の基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）の各々について、識別条件（第１識別条件〜第４識別条件）は個別に設定されており、メモリ１６に予め格納されていてもよい。例えば、第１基準マーク１３０Ａの場合、第１識別条件は外側基準輪郭１３４の角部１３２ａが４個、内側基準輪郭１３６の角部１３２ｂが８個であるのに対し、第２基準マーク１３０Ｂの場合、第１識別条件は外側基準輪郭１３４の角部１３２ａが６個、内側基準輪郭１３６の角部１３２ｂが８個であり、第３基準マーク１３０Ｃの場合、第１識別条件は外側基準輪郭１３４の角部１３２ａが４個、内側基準輪郭１３２ｂが８個である。同様に、他の識別条件（第２識別条件〜第４識別条件）についても、各基準マーク１３０Ａ〜１３０Ｃについて個別に設定される。この場合、プロセッサ１２は、ステップＳ３０を実行するためには、メモリ１６から各基準マーク１３０Ａ〜１３０Ｃについて個別に設定された第１識別条件〜第４識別条件を読み出し、何れかの第１識別条件〜第４識別条件を充足した候補図形２００を基準マーク１３０として検出すればよい。
次に、ステップＳ３２〜Ｓ３６において、検出した基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａ〜第３基準マーク１３０Ｃの何れであるかを特定する。この際、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に、何れの基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）についての識別条件（第１識別条件〜第４識別条件）を充足したのかに基づいて基準マーク１３０の特定を行ってもよい。
例えば、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に第１基準マーク１３０Ａについての第１識別条件〜第４識別条件を充足したのであれば、当該基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａであると判断される（ステップＳ３２のＹＥＳ判定）。同様に、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に第２基準マーク１３０Ｂについての第１識別条件〜第４識別条件を充足したのであれば、当該基準マーク１３０が第２基準マーク１３０Ｂであると判断される（ステップＳ３４のＹＥＳ判定）。さらに、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に第３基準マーク１３０Ｃについての第１識別条件〜第４識別条件を充足したのであれば、当該基準マーク１３０が第３基準マーク１３０Ｃであると判断される（ステップＳ３６のＹＥＳ判定）。
こうして、ステップＳ３２〜Ｓ３６において、検出した基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａ〜第３基準マーク１３０Ｃの何れであるかが特定される。なお、検出した基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａ〜第３基準マーク１３０Ｃの何れでもないと判断された場合（ステップＳ３６のＮＯ判定）、プロセッサ１２は、基準マーク１３０の特定エラー信号を生成する（ステップＳ３７）。
例えば、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に第１基準マーク１３０Ａについての第１識別条件〜第４識別条件を充足したのであれば、当該基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａであると判断される（ステップＳ３２のＹＥＳ判定）。同様に、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に第２基準マーク１３０Ｂについての第１識別条件〜第４識別条件を充足したのであれば、当該基準マーク１３０が第２基準マーク１３０Ｂであると判断される（ステップＳ３４のＹＥＳ判定）。さらに、ステップＳ３０における基準マーク１３０の検出時に第３基準マーク１３０Ｃについての第１識別条件〜第４識別条件を充足したのであれば、当該基準マーク１３０が第３基準マーク１３０Ｃであると判断される（ステップＳ３６のＹＥＳ判定）。
こうして、ステップＳ３２〜Ｓ３６において、検出した基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａ〜第３基準マーク１３０Ｃの何れであるかが特定される。なお、検出した基準マーク１３０が第１基準マーク１３０Ａ〜第３基準マーク１３０Ｃの何れでもないと判断された場合（ステップＳ３６のＮＯ判定）、プロセッサ１２は、基準マーク１３０の特定エラー信号を生成する（ステップＳ３７）。
この後、ステップＳ３８に進んで、特定された基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）に対応する画像分割条件を決定する。この際、プロセッサ１２が、各基準マーク１３０Ａ〜１３０Ｃに対応する画像分割条件をメモリ１６から読み出すことで、画像分割条件を決定してもよい。
続いて、ステップＳ４０では、決定された画像分割条件に従って、基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）の代表座標に基づき、画像分割条件によって指定された列数の第１欄１１２及び第２欄１２２に画像を分割する。例えば、第１基準マーク１３０Ａが検出された場合、第１基準マーク１３０Ａに対応する画像分割条件に従って、１２列の第１欄１１２及び１２列の第２欄１２２に画像分割する。同様に、第２基準マーク１３０Ｂが検出された場合、第２基準マーク１３０Ｂに対応する画像分割条件に従って、６列の第１欄１１２及び６列の第２欄１２２に画像分割する。さらに、第３基準マーク１３０Ｃが検出された場合、第３基準マーク１３０Ｃに対応する画像分割条件に従って、２列の第１欄１１２及び６列の第２欄１２２に画像分割する。
最後に、ステップＳ４２において、第１領域２１２の画像情報と、第２領域２２２の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報としてメモリ１６に保存する。
こうして、図９を参照して説明した手順により、複数種の基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）を活用して学習カード情報を生成するようにすれば、学習者のニーズに合わせて、第１欄１１２と第２欄１２２の対応関係が異なる複数種の帳面を使い分けることが可能になる。
なお、図９を参照して上述した実施形態では、第１識別条件〜第４識別条件の全てを用いる例について説明したが、第１識別条件〜第４識別条件の１以上を含む識別条件により基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）の特定を行ってもよい。
なお、図９を参照して上述した実施形態では、第１識別条件〜第４識別条件の全てを用いる例について説明したが、第１識別条件〜第４識別条件の１以上を含む識別条件により基準マーク１３０（１３０Ａ〜１３０Ｃ）の特定を行ってもよい。
１ 学習支援装置
１０ コンピュータ
１２ プロセッサ
１４ カメラ
１６ メモリ
１８ ディスプレイ
２０ 入力部
１００ 帳面
１０２ 綴じ部
１０４ 穴
１１０ 第１紙面
１１２ 第１欄
１２０ 第２紙面
１２２ 第２欄
１３０ 基準マーク
１３２，１３２ａ，１３２ｂ （基準マークの）角部
１３４ 外側基準輪郭
１３４，１３６ （基準マークの）輪郭
１３５，１３７ 領域
１３６ 内側基準輪郭
１４０ 仮想矩形
２００ 候補図形
２１２ 第１領域
２２２ 第２領域
２３２，２３２ａ，２３２ｂ （候補図形の）角部
２３４，２３６ （候補図形の）輪郭
２３４ 外側輪郭
２３６ 内側輪郭
１０ コンピュータ
１２ プロセッサ
１４ カメラ
１６ メモリ
１８ ディスプレイ
２０ 入力部
１００ 帳面
１０２ 綴じ部
１０４ 穴
１１０ 第１紙面
１１２ 第１欄
１２０ 第２紙面
１２２ 第２欄
１３０ 基準マーク
１３２，１３２ａ，１３２ｂ （基準マークの）角部
１３４ 外側基準輪郭
１３４，１３６ （基準マークの）輪郭
１３５，１３７ 領域
１３６ 内側基準輪郭
１４０ 仮想矩形
２００ 候補図形
２１２ 第１領域
２２２ 第２領域
２３２，２３２ａ，２３２ｂ （候補図形の）角部
２３４，２３６ （候補図形の）輪郭
２３４ 外側輪郭
２３６ 内側輪郭
Claims (14)
- １列以上の第１欄を有する第１紙面と、複数列の第２欄を有する第２紙面と、が見開き時に互いに隣り合うように構成された帳面を撮像した画像から学習ツールを生成するようにコンピュータを動作させるための学習支援プログラムであって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
を前記コンピュータに実行させるための学習支援プログラム。 - 前記画像中における図形の規定角度範囲内の角部の数を算出し、
算出した前記図形の前記角部の数が前記基準マークの角部の数と一致することを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１に記載の学習支援プログラム。 - 前記基準マークは、外側基準輪郭と、前記外側基準輪郭の内側に位置する内側基準輪郭と、を含み、
前記少なくとも一つの識別条件は、
前記図形の外側輪郭の前記規定角度範囲内の角部の数が、前記外側基準輪郭の角部の数と一致し、且つ、
前記図形の内側輪郭の前記規定角度範囲内の角部の数が、前記内側基準輪郭の角部の数と一致する
ことを含む請求項２に記載の学習支援プログラム。 - 前記基準マークは、前記外側基準輪郭が矩形であり、且つ、前記内側基準輪郭が８個以上の直角の角部を有する多角形であることを特徴とする請求項３に記載の学習支援プログラム。
- 前記画像中における図形の輪郭によって囲まれる面積を算出し、
算出した前記面積の大きさ、又は、前記画像中に占める前記面積の比率が規定範囲内であることを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１乃至４の何れか一項に記載の学習支援プログラム。 - 前記画像中の図形の輪郭における規定角度範囲内の複数の角部の座標を特定し、
各々の前記規定角度範囲内の角部の座標を結んで得られる形状が、前記基準マークの形状と一致しているか否かを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１乃至５の何れか一項に記載の学習支援プログラム。 - 前記基準マークは、前記仮想矩形の４隅の各々に設けられており、
前記画像中において４個の前記基準マークを全て検出できない場合に、マーク認識エラー信号を生成する手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１乃至６の何れか一項に記載の学習支援プログラム。 - 前記基準マークの各々の前記座標に基づいて前記画像を補正する手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１乃至７の何れか一項に記載の学習支援プログラム。
- 少なくとも一つの前記第１領域の画像情報を質問内容として表示する手順と、
前記少なくとも一つの前記第１領域にそれぞれ対応した少なくとも一つの前記第２領域の画像情報を回答内容として表示する手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させるための請求項１乃至８の何れか一項に記載の学習支援プログラム。 - 前記画像中における図形の外側輪郭によって囲まれる第１面積と、前記外側輪郭の内側に位置する内側輪郭によって囲まれる第２面積と、を算出し、
算出した前記第１面積と前記第２面積の比率が規定範囲内であることを含む少なくとも一つの識別条件の成否に基づいて、前記図形を前記基準マークとして識別する
手順を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１乃至９の何れか一項に記載の学習支援プログラム。 - 前記画像の複数の分割条件にそれぞれ対応する複数種の基準マークのうち、前記画像中の前記基準マークが何れであるかを特定する手順と、
特定された前記基準マークに対応する前記分割条件に従って、前記画像を前記第１領域及び前記第２領域に分割する手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させるように構成された請求項１乃至１０の何れか一項に記載の学習支援プログラム。 - 請求項１乃至１１の何れか一項に記載の学習支援プログラムによって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
を実行可能に構成されたコンピュータを備える学習支援装置。 - １列以上の第１欄を有する第１紙面と、
複数列の第２欄を有する第２紙面と、
を備える学習ツール生成用帳面であって、
前記学習ツール生成用帳面の見開き時に、前記第１紙面と前記第２紙面とが互いに隣り合うとともに、前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを有し、
請求項１乃至１１の何れか一項に記載の学習支援プログラムが、
前記複数の基準マークを含む前記学習ツール生成用帳面の画像を取得する手順と、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出する手順と、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割する手順と、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶部に記憶する手順と、
をコンピュータに実行させることで学習ツールを生成可能に構成された学習ツール生成用帳面。 - １列以上の第１欄を有する第１紙面と、複数列の第２欄を有する第２紙面と、が見開き時に互いに隣り合うように構成された帳面を撮像した画像から学習ツールを生成する学習ツール生成方法であって、
前記帳面の見開き時において前記第１紙面及び前記第２紙面が形成する仮想矩形の４隅のうち、前記第１紙面上における１以上の隅と、前記第２紙面上における１以上の隅とに位置する複数の基準マークを含む前記画像を撮像するステップと、
前記画像中の前記複数の基準マークを識別し、前記複数の基準マークの各々の位置を示す座標を算出するステップと、
前記基準マークの各々の前記座標に基づいて、前記画像を、前記１列以上の第１欄にそれぞれ対応した前記第１紙面側における１以上の第１領域と、前記複数列の第２欄にそれぞれ対応した前記第２紙面側における複数の第２領域と、に分割するステップと、
前記１以上の第１領域の画像情報と前記複数の第２領域の画像情報とを互いに対応付けて、学習カード情報として記憶するステップと、
を備えることを特徴とする学習ツール生成方法。
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