JPH0512438A - ハフ変換による線分抽出方法 - Google Patents
ハフ変換による線分抽出方法Info
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- JPH0512438A JPH0512438A JP3165669A JP16566991A JPH0512438A JP H0512438 A JPH0512438 A JP H0512438A JP 3165669 A JP3165669 A JP 3165669A JP 16566991 A JP16566991 A JP 16566991A JP H0512438 A JPH0512438 A JP H0512438A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 この発明は画素の近傍情報をハフ変換の算出
によって繰込むことにより、線分を正確に抽出し得るハ
フ変換による線分抽出方法を提供することを主要な特徴
とする。 【構成】 画像上の点Ｐ（Ｘi ，Ｙi ）を中心とする近
傍のセルＳP を定義し、点Ｐを通り３６０度をＫ分割す
る半直線Ｋ１〜Ｋ１６を考え、セル内で予め直線の方向
を検出する。各直線の方向をθK に対してρK ＝ｘｃｏ
ｓθK ＋ｙｓｉｎθK を演算することにより、θK とρ
K を決定し、Ｈ（ρK ，θK ）＝ｈ（ρK ，θK ）＋ｍ
K により、画素段階で最大値の数だけ加算を繰返す。
によって繰込むことにより、線分を正確に抽出し得るハ
フ変換による線分抽出方法を提供することを主要な特徴
とする。 【構成】 画像上の点Ｐ（Ｘi ，Ｙi ）を中心とする近
傍のセルＳP を定義し、点Ｐを通り３６０度をＫ分割す
る半直線Ｋ１〜Ｋ１６を考え、セル内で予め直線の方向
を検出する。各直線の方向をθK に対してρK ＝ｘｃｏ
ｓθK ＋ｙｓｉｎθK を演算することにより、θK とρ
K を決定し、Ｈ（ρK ，θK ）＝ｈ（ρK ，θK ）＋ｍ
K により、画素段階で最大値の数だけ加算を繰返す。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明はハフ変換による線分抽
出方法に関し、特に、画像処理において、ハフ変換を用
いて画像の線分情報を抽出するようなハフ変換による線
分抽出方法に関する。
出方法に関し、特に、画像処理において、ハフ変換を用
いて画像の線分情報を抽出するようなハフ変換による線
分抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】二次元，三次元画像を認識し、理解する
ためには、その前処理および特徴抽出方法が最も重要な
課題であり、多くの方法が提案され、使われてきた。そ
の中でも、ハフ変換は画像の中から、有効に直線，曲線
を抽出する方法であり、コンピュータビジョンなどの分
野で広く使われている。
ためには、その前処理および特徴抽出方法が最も重要な
課題であり、多くの方法が提案され、使われてきた。そ
の中でも、ハフ変換は画像の中から、有効に直線，曲線
を抽出する方法であり、コンピュータビジョンなどの分
野で広く使われている。
【０００３】一方、文字認識の分野でも前処理と特徴抽
出方法が最も重要な課題であり、種々の方法が試みられ
ており、ハフ変換を用いる方法（F-H.CHENG et al.“Re
cognition of handwritten Chinese characters by mod
ifiedHough transform techniques. ”IEEE Trans.Patt
ern Anal.Machine Intell vol11（´89 ）429-439）も
提案されているが、正確な線分情報の抽出が困難であ
る。
出方法が最も重要な課題であり、種々の方法が試みられ
ており、ハフ変換を用いる方法（F-H.CHENG et al.“Re
cognition of handwritten Chinese characters by mod
ifiedHough transform techniques. ”IEEE Trans.Patt
ern Anal.Machine Intell vol11（´89 ）429-439）も
提案されているが、正確な線分情報の抽出が困難であ
る。
【０００４】従来のハフ変換は、次の第（１）の式で示
されるラドン変換において、画像が二値の場合に対応し
ている。すなわち、 Ｘ（ρ，θ）＝∫ｆ（ｔ）δ（ρ−ｘｃｏｓθ−ｙｓｉｎθ）ｄｔ…（１） ただし、ρは共通の座標原点に対する動径変数であり、
θはその角度変数であり、δはデルタ関数であり、積分
は全画像域Ｓについて行なう。第（１）式により、画像
中の線分はρ，θ平面での関数Ｈ（ρ，θ）のピーク値
として検出される。画像が二値のドットで表現されると
きは、第（１）式は、次式の計算アルゴリズムで表され
る。
されるラドン変換において、画像が二値の場合に対応し
ている。すなわち、 Ｘ（ρ，θ）＝∫ｆ（ｔ）δ（ρ−ｘｃｏｓθ−ｙｓｉｎθ）ｄｔ…（１） ただし、ρは共通の座標原点に対する動径変数であり、
θはその角度変数であり、δはデルタ関数であり、積分
は全画像域Ｓについて行なう。第（１）式により、画像
中の線分はρ，θ平面での関数Ｈ（ρ，θ）のピーク値
として検出される。画像が二値のドットで表現されると
きは、第（１）式は、次式の計算アルゴリズムで表され
る。
【０００５】
Ｆｏｒ ｅａｃｈ（ｘ，ｙ） Ｐ ｄｏ
Ｆｏｒ θ＝０〜２π，Δθ ｄｏ
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ
Ｈ（ρ，θ）＝Ｈ（ρ，θ）＋ｍ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ただし、Δθは分割角度であり、ｍは加算値（通常１）
である。
である。
【０００６】図６は第（１）式を演算するためのフロー
図である。図６において、ｘｙ平面上における黒画素を
抽出し、分割角度θが０〜２πについてρ＝ｘｃｏｓθ
＋ｙｓｉｎθの演算を行ない、Ｈ（ρ，θ）＝Ｈ（ρ，
θ）＋１とする。そして、全画素について演算を終了し
たか否かを判別し、終了していなければ上述の演算を繰
返し、ｍを＋１する。
図である。図６において、ｘｙ平面上における黒画素を
抽出し、分割角度θが０〜２πについてρ＝ｘｃｏｓθ
＋ｙｓｉｎθの演算を行ない、Ｈ（ρ，θ）＝Ｈ（ρ，
θ）＋１とする。そして、全画素について演算を終了し
たか否かを判別し、終了していなければ上述の演算を繰
返し、ｍを＋１する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】図７および図８は従来
のハフ変換における問題点を説明するための図である。
のハフ変換における問題点を説明するための図である。
【０００８】図７に示すように、全体画像域を分割角度
θ＝０〜２πについてρを求め、ρ，θ平面上にプロッ
トすると、ピーク値の重なりの多い部分のサイドローブ
の影響により、その周辺の弱いピーク値を検出できない
場合がある。また、図８の点線で示す仮想的な直線上に
ある２本の分離した線分の分離ができない。さらに、文
字のストロークに対応しない線分を抽出してしまうおそ
れがあるなどの欠点があった。
θ＝０〜２πについてρを求め、ρ，θ平面上にプロッ
トすると、ピーク値の重なりの多い部分のサイドローブ
の影響により、その周辺の弱いピーク値を検出できない
場合がある。また、図８の点線で示す仮想的な直線上に
ある２本の分離した線分の分離ができない。さらに、文
字のストロークに対応しない線分を抽出してしまうおそ
れがあるなどの欠点があった。
【０００９】上述の問題点をさけるために、全画像領域
を分割して、全画像をセグメント化し、セグメントごと
にハフ変換を行なう方法がある。すなわち、次の第
（２）式によってハフ変換を行なう。
を分割して、全画像をセグメント化し、セグメントごと
にハフ変換を行なう方法がある。すなわち、次の第
（２）式によってハフ変換を行なう。
【００１０】Ｈn （ρ，θ）＝∫snｆ（ｔ）δ（ρ−ｘ
ｃｏｓθ−ｙｓｉｎθ）ｄｔ…（２） ただし、Ｈn （ρ，θ）はｎ番目のセグメントのハフ変
換であり、Ｓn はセグメント内での積分範囲である。セ
グメント化法を用いればセグメントを小さくすればする
ほど、上述の問題点の解決に対して有効である。しかし
ながら、セグメントを小さくすることには限界があり、
また小さくすればするほど、データ量が増大し、計算時
間が増大するという問題点があった。
ｃｏｓθ−ｙｓｉｎθ）ｄｔ…（２） ただし、Ｈn （ρ，θ）はｎ番目のセグメントのハフ変
換であり、Ｓn はセグメント内での積分範囲である。セ
グメント化法を用いればセグメントを小さくすればする
ほど、上述の問題点の解決に対して有効である。しかし
ながら、セグメントを小さくすることには限界があり、
また小さくすればするほど、データ量が増大し、計算時
間が増大するという問題点があった。
【００１１】それゆえに、この発明の主たる目的は、画
素の近傍情報をハフ変換の算出によって繰込むことによ
り、線分を正確に抽出し得るハフ変換による線分抽出方
法を提供することである。
素の近傍情報をハフ変換の算出によって繰込むことによ
り、線分を正確に抽出し得るハフ変換による線分抽出方
法を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
画像上の点Ｐ（Ｘi，Ｙi ）において、点Ｐを通り座標
軸と角度θで交わり、原点から下した垂線との交点まで
の距離がρである直線（ρ，θ）を対応させ、すべての
画像上の点において対応の直線群を加算することによ
り、直線（ρ，θ）に対し、重複度を算出し、重複度の
多い順に対応の直線を抽出するハフ変換であって、画像
上の点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、その点Ｐを
通りセル内のすべての画像点に最も一致する直線を複数
本予め算出し、それぞれの直線に対応するρ，θを算出
し、予め算出した直線をすべての画像点上で加算するも
のである。
画像上の点Ｐ（Ｘi，Ｙi ）において、点Ｐを通り座標
軸と角度θで交わり、原点から下した垂線との交点まで
の距離がρである直線（ρ，θ）を対応させ、すべての
画像上の点において対応の直線群を加算することによ
り、直線（ρ，θ）に対し、重複度を算出し、重複度の
多い順に対応の直線を抽出するハフ変換であって、画像
上の点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、その点Ｐを
通りセル内のすべての画像点に最も一致する直線を複数
本予め算出し、それぞれの直線に対応するρ，θを算出
し、予め算出した直線をすべての画像点上で加算するも
のである。
【００１３】請求項２に係る発明は、請求項１に係る発
明における画像をセルより十分大きな複数個の領域に分
割し、それぞれの領域ごとに直線を抽出する。
明における画像をセルより十分大きな複数個の領域に分
割し、それぞれの領域ごとに直線を抽出する。
【００１４】請求項３に係る発明は、画像上の点Ｐを中
心とする近傍セルを定義し、その点Ｐを通る直線に対
し、直線上または当該直線に最も近い画素がすべて画像
点である直線を複数本予め算出し、それぞれの直線に対
応するρ，θを算出し、予め算出した直線をすべての画
像点上で加算するように構成される。
心とする近傍セルを定義し、その点Ｐを通る直線に対
し、直線上または当該直線に最も近い画素がすべて画像
点である直線を複数本予め算出し、それぞれの直線に対
応するρ，θを算出し、予め算出した直線をすべての画
像点上で加算するように構成される。
【００１５】
【作用】この発明に係るハフ変換による線分抽出方法
は、画像上の点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、そ
の点Ｐを通りセル内のすべての画像点に最も一致する直
線を複数本予め算出するか、あるいは点Ｐを通る直線に
対して直線上またはその直線に最も近い画素がすべて画
像点である直線を複数本予め算出し、それぞれの直線に
対応する距離ρと角度θを算出し、予め算出した直線を
すべての画像点上で加算することにより線分を抽出す
る。
は、画像上の点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、そ
の点Ｐを通りセル内のすべての画像点に最も一致する直
線を複数本予め算出するか、あるいは点Ｐを通る直線に
対して直線上またはその直線に最も近い画素がすべて画
像点である直線を複数本予め算出し、それぞれの直線に
対応する距離ρと角度θを算出し、予め算出した直線を
すべての画像点上で加算することにより線分を抽出す
る。
【００１６】
【発明の実施例】図１はこの発明の一実施例の概略ブロ
ック図である。図１を参照して、画像読取装置１は線分
を抽出すべき画像を読取り、その画像の二値化出力をメ
モリ２に与える。メモリ２は二値化された画像データを
記憶する。ハフ変換演算部３はメモリ２に記憶されてい
る画像データをハフ変換し、メモリ４に記憶するととも
に、表示部５に表示させる。
ック図である。図１を参照して、画像読取装置１は線分
を抽出すべき画像を読取り、その画像の二値化出力をメ
モリ２に与える。メモリ２は二値化された画像データを
記憶する。ハフ変換演算部３はメモリ２に記憶されてい
る画像データをハフ変換し、メモリ４に記憶するととも
に、表示部５に表示させる。
【００１７】図２は画像近傍セルにおける検知すべき線
分の方向を示す図であり、図３はこの発明の一実施例の
動作を説明するためのフロー図である。
分の方向を示す図であり、図３はこの発明の一実施例の
動作を説明するためのフロー図である。
【００１８】従来の方法による問題点は、すべての画像
点に対してすべての角度方向θについて加算していたた
め、孤立点や分離している点の間も線分候補として加算
することにあった。これに対して本願発明では、この問
題点を解決するために、画素単位で線分の方向を検出
し、それをセグメントまたは全画面で積分する。このた
めに、図２に示すように、画像上の点Ｐ（Ｘi ，Ｙi）
を中心とした数近傍のセルＳp を定義する。
点に対してすべての角度方向θについて加算していたた
め、孤立点や分離している点の間も線分候補として加算
することにあった。これに対して本願発明では、この問
題点を解決するために、画素単位で線分の方向を検出
し、それをセグメントまたは全画面で積分する。このた
めに、図２に示すように、画像上の点Ｐ（Ｘi ，Ｙi）
を中心とした数近傍のセルＳp を定義する。
【００１９】セルの大きさは要求される角度分解能Δθ
によって決定され、たとえばΔθが２π／１６のときの
セルの大きさは５×５である。セルを定義した後、図２
に示すように、点Ｐを通り３６０度をＫ分割する半直線
Ｋ１〜Ｋ１６を考え、セル内で予め直線の方向を検出す
る。直線の方向の検出は、それぞれの直線Ｋ１〜Ｋ１６
に対応する画素について画像点の総数を計算し、それが
最大となる方向を調べることで可能となる。ただし、直
線Ｋ１〜Ｋ１６に対応する画素とは、直線上の画素また
は直線が画素の境界を通るときにはその境界で囲まれた
画素と定義する。
によって決定され、たとえばΔθが２π／１６のときの
セルの大きさは５×５である。セルを定義した後、図２
に示すように、点Ｐを通り３６０度をＫ分割する半直線
Ｋ１〜Ｋ１６を考え、セル内で予め直線の方向を検出す
る。直線の方向の検出は、それぞれの直線Ｋ１〜Ｋ１６
に対応する画素について画像点の総数を計算し、それが
最大となる方向を調べることで可能となる。ただし、直
線Ｋ１〜Ｋ１６に対応する画素とは、直線上の画素また
は直線が画素の境界を通るときにはその境界で囲まれた
画素と定義する。
【００２０】直線の方向が検出されると、その方向をθ
K とし、その方向θK に対して加算値ｍK を１に対応さ
せ、それ以外の方向は０に対応させる。ただし、最大値
が複数個ある時は、すべての最大値に対応するθK に対
しｍK を１とする。最大値に対応するθK を決定した
後、次の第（３）式によりθK に対応するρK を計算す
る。
K とし、その方向θK に対して加算値ｍK を１に対応さ
せ、それ以外の方向は０に対応させる。ただし、最大値
が複数個ある時は、すべての最大値に対応するθK に対
しｍK を１とする。最大値に対応するθK を決定した
後、次の第（３）式によりθK に対応するρK を計算す
る。
【００２１】
ρK ＝Ｘi ｃｏｓθK ＋Ｙi ｓｉｎθK …（３）
上述の計算により、画素段階で加算に寄与するθK とρ
K とを決定する。その後、ハフ変換として次の第（４）
式で加算する。
K とを決定する。その後、ハフ変換として次の第（４）
式で加算する。
【００２２】
ｈ（ρK ，θK ）＝ｈ（ρK ，θK ）＋ｍK …（４）
上述のごとくして、画素段階で最大値の数だけ加算が繰
返され、それをセグメント内全域で行えばＨm （ρ，
θ）が、求められ、全画素で行えば、Ｈ（ρ，θ）が求
められる。
返され、それをセグメント内全域で行えばＨm （ρ，
θ）が、求められ、全画素で行えば、Ｈ（ρ，θ）が求
められる。
【００２３】なお、上述の実施例では、点Ｐを通りセル
内のすべての画像上に最も一致する直線を複数本予め算
出するようにしたが、これに限ることなく、直線Ｋに対
応する画素として、直線上の画素または直線が画素の境
界を通るときはその境界で囲まれた画素と定義してもよ
い。この段階で検出する半直線がセル内で枠一杯まで連
続した画素で構成されている場合のみに限定すれば、不
連続なドットで構成される直線は検出されず、またその
制約を設けなければ網目状の線分も検出が可能であり、
用途により使い分けることが可能である。 なお、上述
のセルの定義から明らかなように、この発明の一実施例
により抽出可能な直線の角度分解能Δθはセルの大きさ
で制限され、セルをより多くの画素で構成すればするほ
ど、角度分解能をより高くすることが可能である。
内のすべての画像上に最も一致する直線を複数本予め算
出するようにしたが、これに限ることなく、直線Ｋに対
応する画素として、直線上の画素または直線が画素の境
界を通るときはその境界で囲まれた画素と定義してもよ
い。この段階で検出する半直線がセル内で枠一杯まで連
続した画素で構成されている場合のみに限定すれば、不
連続なドットで構成される直線は検出されず、またその
制約を設けなければ網目状の線分も検出が可能であり、
用途により使い分けることが可能である。 なお、上述
のセルの定義から明らかなように、この発明の一実施例
により抽出可能な直線の角度分解能Δθはセルの大きさ
で制限され、セルをより多くの画素で構成すればするほ
ど、角度分解能をより高くすることが可能である。
【００２４】この発明が従来のセグメント化法と異なる
点は、セグメントをセルと同程度の大きさとしても、セ
グメント化法がセグメント内では通常のハフ変換を用
い、画素の近傍情報が繰込まれないため、従来例で説明
した３つの問題点が完全には解決できない点にある。し
かしながら、画素の近傍情報を繰込むだけでは、３つの
問題点の解決に対して有効であるが、十分ではなく、セ
グメント化法を併用する方法が最善である。
点は、セグメントをセルと同程度の大きさとしても、セ
グメント化法がセグメント内では通常のハフ変換を用
い、画素の近傍情報が繰込まれないため、従来例で説明
した３つの問題点が完全には解決できない点にある。し
かしながら、画素の近傍情報を繰込むだけでは、３つの
問題点の解決に対して有効であるが、十分ではなく、セ
グメント化法を併用する方法が最善である。
【００２５】図４および図５はこの発明の一実施例の効
果を検証するための図である。図４（ａ）に示すように
６４×６４ドット構成の評価用二値パターンをセグメン
ト化法により線分を抽出すると、図４（ｃ）に示すよう
になり、この発明の一実施例とセグメント化法を併用し
た場合には図４（ｂ）に示すような線分が抽出され、元
の画像をかなり忠実に再現していることが分かる。
果を検証するための図である。図４（ａ）に示すように
６４×６４ドット構成の評価用二値パターンをセグメン
ト化法により線分を抽出すると、図４（ｃ）に示すよう
になり、この発明の一実施例とセグメント化法を併用し
た場合には図４（ｂ）に示すような線分が抽出され、元
の画像をかなり忠実に再現していることが分かる。
【００２６】図５（ａ）は図４（ａ）に示すパターンに
二値のランダムドットを重ね合わせた図であり、従来法
によって線分を抽出すると図５（ｃ）に示すようにな
り、この発明の一実施例とセグメント化法を併用する
と、図５（ｂ）に示すように図４（ｂ）に対応する線分
が抽出されており、ノイズの影響を受けにくいことが分
かる。このシュミレーション結果により、この発明の一
実施例の有効性が明らかである。
二値のランダムドットを重ね合わせた図であり、従来法
によって線分を抽出すると図５（ｃ）に示すようにな
り、この発明の一実施例とセグメント化法を併用する
と、図５（ｂ）に示すように図４（ｂ）に対応する線分
が抽出されており、ノイズの影響を受けにくいことが分
かる。このシュミレーション結果により、この発明の一
実施例の有効性が明らかである。
【００２７】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、線画
像から正確に線分を抽出することが可能であるため、文
書画像から文字領域と画像領域を分離したり、文字や記
号からストロークを抽出するなどの広範囲な分野に適用
することができる。
像から正確に線分を抽出することが可能であるため、文
書画像から文字領域と画像領域を分離したり、文字や記
号からストロークを抽出するなどの広範囲な分野に適用
することができる。
【図１】この発明の一実施例の概略ブロック図である。
【図２】画像近傍セルにおける検知すべき線分の方向を
示す図である。
示す図である。
【図３】この発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ロー図である。
ロー図である。
【図４】この発明の一実施例の効果を検証するための図
である。
である。
【図５】この発明の一実施例の効果を検証するための図
である。
である。
【図６】従来のハフ変換の原理を説明するためのフロー
図である。
図である。
【図７】従来のハフ変換によってピーク値の重なりの多
い部分のサイドローブの影響を説明するための図であ
る。
い部分のサイドローブの影響を説明するための図であ
る。
【図８】従来のはハフ間において２本の分離した線分の
分離ができないことを説明するための図である。
分離ができないことを説明するための図である。
１ 画像読取装置
２，４ メモリ
３ ハフ変換演算部
５ 表示部
Claims (3)
- 【請求項１】 画像上の点Ｐ（Ｘi ，Ｙi ）において、
点Ｐを通り座標軸と角度θで交わり、原点から下した垂
線との交点までの距離がρである直線（ρ，θ）を対応
させ、すべての画像上の点において、対応の直線群を加
算することにより（ρ，θ）に対し、重複度を算出し、
重複度の多い順に対応の直線を抽出するハフ変換におい
て、 前記画像上の点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、そ
の点Ｐを通りセル内のすべての画像点に最も一致する直
線を複数本予め算出し、それぞれの直線に対応するρ，
θを算出し、予め算出した直線をすべての画像点上で加
算することを特徴とする、ハフ変換による線分抽出方
法。 - 【請求項２】 前記画像を前記セルより十分大きな複数
個の領域に分割し、それぞれの領域ごとに直線を抽出す
ることを特徴とする、請求項１のハフ変換による線分抽
出方法。 - 【請求項３】画像上の点Ｐ（Ｘi ，Ｙi ）において、点
Ｐを通り座標軸と角度θで交わり、原点から下した垂線
との交点までの距離がρである直線（ρ，θ）を対応さ
せ、すべての画像上の点において、対応の直線群を加算
することにより（ρ，θ）に対し、重複度を算出し、重
複度の多い順に対応の直線を抽出するハフ変換におい
て、 前記画像上の点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、そ
の点Ｐを通る直線に対し、直線上または当該直線に最も
近い画素がすべて画像点である直線を複数本予め算出
し、それぞれの直線に対応するρ，θを算出し、予め算
出した直線をすべての画像点上で加算することを特徴と
する、ハフ変換による線分抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3165669A JPH0512438A (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | ハフ変換による線分抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3165669A JPH0512438A (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | ハフ変換による線分抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0512438A true JPH0512438A (ja) | 1993-01-22 |
Family
ID=15816775
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3165669A Pending JPH0512438A (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | ハフ変換による線分抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0512438A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109377473A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-02-22 | 新绎健康科技有限公司 | 一种定位目标取脉点的方法及装置 |
| CN111422587A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-17 | 华南理工大学 | 一种传送带上料过程中精确定位物料的方法 |
| JP2021524106A (ja) * | 2018-05-15 | 2021-09-09 | ウープティックス ソシエダ リミターダ | バーコード検出方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03142576A (ja) * | 1989-10-27 | 1991-06-18 | Hamamatsu Photonics Kk | 画像処理方法 |
-
1991
- 1991-07-05 JP JP3165669A patent/JPH0512438A/ja active Pending
Patent Citations (1)
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