JPS63249279A - Information recognizing device - Google Patents

Information recognizing device

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JPS63249279A
JPS63249279A JP62083010A JP8301087A JPS63249279A JP S63249279 A JPS63249279 A JP S63249279A JP 62083010 A JP62083010 A JP 62083010A JP 8301087 A JP8301087 A JP 8301087A JP S63249279 A JPS63249279 A JP S63249279A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
circle
arc
straight line
pattern
image data
Prior art date
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Pending
Application number
JP62083010A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Shinko Ishitani
石谷 新子
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Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
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Publication of JPS63249279A publication Critical patent/JPS63249279A/en
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Abstract

PURPOSE:To recognize a circle graph and semicircle graph by approximating an arc part of an arc pattern of inputted image data with straight line groups and calculating coordinates of the center and the radius of the arc based on these straight line group information and discriminating whether a noticed pattern is a circle or an arc. CONSTITUTION:At least an arc pattern in image data inputted by an input means is approximated with plural straight line groups by a straight line approximating means (circle graph recognizing part 4), and the radius of the arc is calculated based on these straight line groups, and it is discriminated based on calculated information by a discriminating means whether the noticed pattern is a circle or an arc. When it is recognized as a circle, the circle graph is developed in a VRAM 7 based on these parameters and is displayed on a CRT 9. When it is judged that the noticed pattern is not a circle at least, a semicircle is decided in accordance with the number of circle elements.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は情報認識装置、詳しくは図形データを認識する
情報認識装置に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to an information recognition device, and more particularly to an information recognition device that recognizes graphic data.

[従来の技術] 従来から、原稿読み取り装置でもって入力したイメージ
データ中にある文字記号パターンから正規の文字を認識
する文字認識装置がある。この文字認識装置における作
用効果は、手書きした原稿等を正規の清書体にするばか
りでなく、認識した文字記号パターンをコード化(多く
の場合にはJ■Sコード化)することにより、例えば外
部記憶装置に記憶するとぎに少量のデータに圧縮するこ
とでもある。
[Prior Art] Conventionally, there have been character recognition devices that recognize regular characters from character symbol patterns in image data input using a document reading device. The effect of this character recognition device is that it not only converts handwritten manuscripts into regular fonts, but also encodes the recognized character symbol patterns (J■S code in many cases). It also means compressing data into a small amount of data before storing it on a storage device.

ところで、この種の装置での認識対象となる原稿、或い
はイメージデータには文字記号パターンのみが存在して
いることを前提としているものである。従って、例えば
文字記号パターンと図形パターン(例えば円グラフ等)
とが混在している場合には図形パターンを認識、できな
いといった欠点がある。
By the way, it is assumed that only character and symbol patterns exist in the document or image data to be recognized by this type of apparatus. Therefore, for example, character symbol patterns and graphic patterns (e.g. pie charts, etc.)
If both are mixed, there is a drawback that the graphic pattern cannot be recognized.

更にまた、図形パターンである円グラフ等を入力し、そ
の円グラフに対して画像処理(例えば拡大縮小処理等)
、或いはデータ処理をする場合、従来では図形認識せず
、イメージデータそのものでもって処理するため、それ
ら処理後のデータも結局膨大な量になってしまうという
欠点ある。
Furthermore, you can input a graphic pattern, such as a pie chart, and perform image processing (for example, scaling processing, etc.) on the pie chart.
, or when data processing is performed, in the past, the image data itself is processed without graphic recognition, which has the disadvantage that the amount of data after such processing ends up being enormous.

[発明が解決しようとする問題点] 本発明はかかる従来技術に鑑みなされたものであり、入
力したイメージデータ中の円グラフを認識する情報認識
装置を提供しようとするものである。
[Problems to be Solved by the Invention] The present invention has been made in view of the above-mentioned prior art, and it is an object of the present invention to provide an information recognition device that recognizes a pie chart in input image data.

[問題点を解決するための手段] この問題を解決するために本発明は以下に示す様な構成
からなる。
[Means for solving the problem] In order to solve this problem, the present invention has the following configuration.

すなわち、 原稿画像をイメージデータとして人力する入力手段と、
人力したイメージデータ中の少なくとも円弧パターンの
弧部を直線群に近似する直線近似手段と、該近似手段に
より近似された直線群情報を基に円弧の中心座標及び半
径を算出する算出手段と、算出された情報を基に注目図
形が円であるか弧であるかを判別する判別手段とを備え
る[作用] かかる本発明の構成において、入力手段により人力され
たイメージデータ中の少なくとも円弧パターンを直線近
似手段により複数の直線群に近似し、その近似された直
線群でもって円弧の半径を算出手段でもって算出し、こ
の算出された情報を基に注目図形が円であるか弧である
かを判別手段により判別するものである。
In other words, an input means for manually inputting a manuscript image as image data;
a linear approximation means for approximating at least an arc portion of an arc pattern in human-generated image data to a group of straight lines; a calculation means for calculating center coordinates and a radius of the arc based on information on the group of straight lines approximated by the approximation means; [Operation] In the configuration of the present invention, at least the circular arc pattern in the image data manually entered by the input means is converted into a straight line. The approximation means approximates a plurality of straight lines, the calculation means calculates the radius of an arc using the approximated straight lines, and based on this calculated information, it is determined whether the figure of interest is a circle or an arc. This is determined by a determining means.

[実施例] 以下添付図面に従って本発明に係る実施例を詳細に説明
する。
[Examples] Examples according to the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.

[装置の構成の説明(第1図)] 第1図は本実施例の情報認識装置のブロック構成図であ
る。
[Description of Device Configuration (FIG. 1)] FIG. 1 is a block diagram of the information recognition device of this embodiment.

図中、1は原稿であり、2は原稿を光学的に読取る画像
読み取り装置である。3は読み取ったイメージデータを
格納するバッファメモリである。
In the figure, 1 is a document, and 2 is an image reading device that optically reads the document. 3 is a buffer memory for storing read image data.

4はバッファメモリ3内に展開されたイメージデータ中
の円グラフを認識する円グラフ認識部であり、その処理
の内容は後述する。5は文字フォントROMB内の情報
、及び円グラフ認識部4で得られた情報を基に、バッフ
ァメモリ3内に展開されたイメージデータ中の文字記号
パターンを認識する文字認識部である。この文字認識部
5で認識された文字パターンは文字フォントROM6か
ら正規の文字パターンを読出し、表示用のRAMである
VRAM7に書込む処理をする。また、このVRAM7
に格納された各種パターンはグラフィックコントローラ
GC8でもってCRT9に表示する。
Reference numeral 4 denotes a pie chart recognition unit that recognizes a pie chart in the image data developed in the buffer memory 3, and the details of its processing will be described later. Reference numeral 5 denotes a character recognition unit that recognizes character symbol patterns in the image data developed in the buffer memory 3 based on information in the character font ROMB and information obtained by the pie chart recognition unit 4. The character pattern recognized by the character recognition unit 5 is read out from the character font ROM 6 and written into the VRAM 7, which is a display RAM. Also, this VRAM7
The various patterns stored in are displayed on the CRT 9 by the graphic controller GC8.

更に、10は本装置全体を制御するCPUであり、装置
全体を制御するための制御プログラム(第2図のフロー
チャート)を格納するROMl0aと、CPUl0のワ
ークエリアとして使用するRAM10bとを備えている
Furthermore, 10 is a CPU that controls the entire device, and includes a ROM 10a that stores a control program (flow chart in FIG. 2) for controlling the entire device, and a RAM 10b that is used as a work area for the CPU 10.

[処理内容の説明(第2図〜第9図)]以上の構成にお
ける本装置の基本的な処理内容を説明すると第2図に示
すフローチャートになる。
[Explanation of Processing Contents (FIGS. 2 to 9)] The basic processing contents of the present apparatus having the above configuration will be explained with reference to the flowchart shown in FIG. 2.

先ず、ステップS1で画像読み取り装置2でもって原稿
を読み取り、バッファメモリ3内にそのイメージデータ
を展開する。次にステップS2では入力したイメージデ
ータの細線化処理をする。
First, in step S1, the image reading device 2 reads a document and develops the image data in the buffer memory 3. Next, in step S2, the input image data is thinned.

この処理が終了すると次にステップS3で文字パターン
と図形パターンとを判別する。この判別での基準である
が、本実施例では細線化されたイメージ中の線分(また
はベクトル)の長さが短いときには文字記号と判断し、
逆に長いときには図形パターンであると判断する。
When this process is completed, a character pattern and a graphic pattern are discriminated in step S3. As a criterion for this determination, in this embodiment, when the length of the line segment (or vector) in the thinned image is short, it is determined that it is a character symbol.
On the other hand, if it is long, it is determined that it is a graphic pattern.

さて、図形パターン(円グラフ)であると判断された場
合には、その図形パターンのみを抽出して円グラフ認識
部4内のメモリ(不図示)に転送される。円グラフ認識
部4内はステップ34以下の処理を実行することになる
Now, if it is determined that it is a graphic pattern (pie chart), only that graphic pattern is extracted and transferred to a memory (not shown) in the pie chart recognition unit 4. The pie chart recognition unit 4 executes the processes from step 34 onwards.

ステップS4では、細線化された画像を点列に分け、こ
れら点列毎に直線近似処理を施し、直線化されたベクト
ル情報を得る。この様子を示したのが第3図(a)〜(
C)であり、直線近似して得られたのが第3図(C)に
示すパターンである。
In step S4, the thinned image is divided into point sequences, and linear approximation processing is applied to each of these point sequences to obtain linearized vector information. This situation is shown in Figures 3(a)-(
C), and the pattern shown in FIG. 3(C) is obtained by linear approximation.

[直線近似の説明、ステップ54] この直線近似処理の原理であるが、その−例を第4図に
従って説明する。
[Explanation of Linear Approximation, Step 54] An example of the principle of this linear approximation process will be explained with reference to FIG.

円周上に固定点P。と時計回りに移動する動点P、を取
る。そして、点P。における接線をLとしたとき、Po
LとP。Plとの角度θが所定角度θ。になったときの
P。P、(すなわち、PGF2)を直線近似することに
した。また同時に、この処理中において、PoPlとP
。Lの挟む角度θが所定角度θ。になる以前に、P o
 P Iの線分の長さが所定長以上になったときには、
その時点のP o P rを直線近似することにした。
Fixed point P on the circumference. Take a moving point P, which moves clockwise. And point P. When the tangent at is L, Po
L and P. The angle θ with Pl is the predetermined angle θ. P when it becomes. We decided to approximate P, (ie, PGF2) by a straight line. At the same time, during this process, PoPl and P
. The angle θ sandwiched by L is the predetermined angle θ. Before becoming P o
When the length of the line segment of P I exceeds the predetermined length,
We decided to linearly approximate P o P r at that point.

以下、直線近似がなされたときの点P1を固定点P0と
して同様の処理をする。
Hereinafter, similar processing is performed using the point P1 at which the linear approximation is made as the fixed point P0.

尚、円グラフは円グラフを構成する円周部と、円周上の
点と円の中心とを結ぶ線分℃とで構成されている。第4
図においては、動転P1は点P2まで移動していく途中
に、この線分1の端点P3を通ることになる。従って動
点P、の移動先が2つに分れる(分岐する)ことになる
。この場合、動点P+が℃方向に移動した場合には、当
然のことながら動点P、が点P4に移動したときに、先
に説明した角度θ0を満足してしまう。そこで、点P4
を選択しない様にするために、動点PIが移動していっ
て、いくつかに分岐するとき、それら分岐先における移
動方向の変化の度合(円周上ではこの変化の度合は一定
)が変化したときには、その分岐方向には進まないよう
にすればよいことがわかる。ただ、この分岐点の座標位
置はRAM10b内に格納しておく。さて、この様に円
周を直線近似した後には、今度は先程RAMl0bに格
納した座標位置から線分1方向に直線近似していくこと
になり、円グラフ全体の直線近似が終了すると第3図(
C)に示す様なパターンが得られることになる。尚、以
下の説明で、第3図における円周部の直線近似された線
分を円エレメント、中心位置から円周上の点とを結ぶ線
分の直線近似された線分を直線エレメントとして説明す
る。
Note that a pie chart is composed of a circumferential portion that constitutes the pie chart, and a line segment C that connects a point on the circumference and the center of the circle. Fourth
In the figure, the rotation P1 passes through the end point P3 of this line segment 1 while moving to the point P2. Therefore, the moving destination of the moving point P is divided into two (branches). In this case, when the moving point P+ moves in the °C direction, it goes without saying that the angle θ0 described above will be satisfied when the moving point P moves to the point P4. Therefore, point P4
In order to prevent this from being selected, when the moving point PI moves and branches into several branches, the degree of change in the moving direction at these branch destinations (the degree of change is constant on the circumference) changes. If you do so, you will know that you should not proceed in that branching direction. However, the coordinate position of this branch point is stored in the RAM 10b. Now, after linearly approximating the circumference in this way, we will now proceed with linear approximation in one direction of the line segment from the coordinate position previously stored in RAM l0b, and when the linear approximation of the entire pie chart is completed, Figure 3 (
A pattern as shown in C) will be obtained. In the following explanation, the line segment approximated by a straight line on the circumference in Fig. 3 will be described as a circle element, and the line segment approximated by a straight line connecting the center position to a point on the circumference will be referred to as a straight line element. do.

[中心座標算出の説明、ステップS5]さて、第2図の
ステップS4でもって上述した直線近似処理がなさると
、次のステップS5に移り、円グラフの中心座標を算出
する。
[Description of calculation of center coordinates, step S5] Now, after the above-described linear approximation process is performed in step S4 of FIG. 2, the process moves to the next step S5, and the center coordinates of the pie chart are calculated.

以下、この算出処理の内容を第5図に従って説明する。The details of this calculation process will be explained below with reference to FIG.

本実施例では、直線近似がなされたときの、各円エレメ
ント及び直線エレメントのベクトル■1の垂直2等分線
直線との交点座標Glを算出することにした。本来なら
、円エレメントのベクトルのみの垂直2等分線の交点座
標で中心位置が算出されるが、注目しているベクトルが
円エレメントであるか直線エレメントであるかが、この
時点では判断できないので、直線エレメントのベクトル
を含む垂直2等分線の交点座標G1を算出する。
In this embodiment, it is decided to calculate the coordinates Gl of the intersection of each circular element and the straight line element with the perpendicular bisector straight line of vector (1) when linear approximation is performed. Normally, the center position is calculated using the intersection coordinates of the perpendicular bisectors of only the vector of the circular element, but it cannot be determined at this point whether the vector of interest is a circular element or a straight line element. , the intersection coordinate G1 of the perpendicular bisector including the vector of the straight line element is calculated.

すなわち、各ベクトルvIの垂直2等分線を11とする
と、(jZ+、J22)の交点座標G1を算出し、以下
、 (fLl、n a)m  (x l、x +)、(
Il2 、 Il−3) ・・’(fi2.J2+)・
・・ (IL+−+、u皿)の合計(i−1)を個の交
点座標Glを算出する。
That is, assuming that the perpendicular bisector of each vector vI is 11, the intersection coordinates G1 of (jZ+, J22) are calculated, and below, (fLl, na) m (x l, x +), (
Il2, Il-3) ・・'(fi2.J2+)・
... Calculate the intersection coordinate Gl of the sum (i-1) of (IL+-+, u plate).

第6図に、上述の処理でもって得られた交点座標G、の
プロット例を示す。先に説明した様に直線エレメントの
垂直2等分線に対しても交点座標を算出することから、
ばらつきが発生するが、本来の円の中心座標(xMAX
+  MAX )にそのプロワトした点が集中している
ことがわかる。従って頻度が最も多く現われた座標位置
を円の中心座標とすれば良いことがわかる。
FIG. 6 shows an example of plotting the intersection coordinates G obtained by the above-described processing. As explained earlier, since the intersection coordinates are also calculated for the perpendicular bisector of a straight line element,
Although variations occur, the original center coordinates of the circle (xMAX
It can be seen that the prowato points are concentrated in +MAX). Therefore, it can be seen that the coordinate position that appears most frequently should be set as the center coordinate of the circle.

尚、円の中心座標の算出方法であるが、これに限定され
るものではない。例えばベクトル化がなされたとき、そ
のベクトルの両端位置は少なくとも円周上にあるわけで
あるから、2つのベクトルのうちの少なくとも3つの両
端位置から同じ距離になる座標を算出すべく、方程式を
求める様にしても構わない。この場合にも1回の算出で
はなく、複数の組み合せでもって算出し、その統計を取
ることが望ましい。
Although this is a method for calculating the center coordinates of a circle, it is not limited to this method. For example, when vectorization is performed, both end positions of the vector are at least on the circumference, so an equation is found to calculate the coordinates that are the same distance from both end positions of at least three of the two vectors. I don't mind if you do it the same way. In this case as well, it is desirable to perform calculations not in one calculation but in multiple combinations and to obtain statistics.

[円、直線エレメントの認識、ステップS6]さて、上
述した様に円の中心座標が算出できたら、今度は円エレ
メントと直線エレメントとを識別するすることになる。
[Recognition of circle and straight line elements, step S6] Now, once the center coordinates of the circle have been calculated as described above, it is now time to identify circular elements and straight line elements.

本実施例では第7図に示す如く、各ベクトルの垂直2等
分線ρ量とベクトルの中央と円の中心座標とを結ぶ線と
の角度α。が所定の値以下であれば、そのベクトルを円
エレメントと認識する。実際には、この角度は“0゛°
になるはずだが、メモリ内に展開された画素はとびとび
に位置しているから“0”になるとはかぎらないからで
ある。従って、角度α。が所定の値よりも大きいとき、
ベクトル■1を線エレメントとして認識することになる
。以上の処理を全てのベクトルに対して実行し、円エレ
メントと直線エレメントとを区別する。尚、このとき少
なくとも直線エレメントと認識されたベクトルの始点と
終点位置、或いは直線ベクトルの中心座標からの角度情
報をRAMl0b内に記憶されるものとする。
In this embodiment, as shown in FIG. 7, the angle α between the perpendicular bisector ρ of each vector and the line connecting the center of the vector and the center coordinates of the circle. is less than a predetermined value, the vector is recognized as a circular element. In reality, this angle is “0゛°
However, since the pixels developed in the memory are located at discrete locations, they may not necessarily become "0". Therefore, the angle α. is greater than a given value,
Vector 1 will be recognized as a line element. The above processing is executed for all vectors to distinguish between circular elements and straight line elements. At this time, it is assumed that at least the starting point and ending point positions of the vector recognized as a straight line element, or the angle information from the center coordinates of the straight line vector are stored in the RAM 10b.

さて、各エレメエントが認識されたら、今度は円の半径
を算出することになる。
Now, once each element has been recognized, it's time to calculate the radius of the circle.

算出方法は第8図(a)に示す如く、求められた中゛心
座標と各円エレメントのベクトルの終点或いは始点との
距11 r rを算出していく。次に、求められたrl
について、第8図(b)に示す様に、横軸に距離を縦軸
に度数とした頻度分布を算出する。この場合には“山が
2つあることがわかる。すなわち、円グラフが2つの円
から構成されていることになる。そこで、これら“山”
の部分の極大点を半径にすれば良いことになる。
As shown in FIG. 8(a), the calculation method is to calculate the distance 11 r r between the obtained center coordinate and the end point or starting point of the vector of each circular element. Next, the obtained rl
As shown in FIG. 8(b), a frequency distribution is calculated with distance on the horizontal axis and frequency on the vertical axis. In this case, it can be seen that there are two "mountains".In other words, the pie chart is made up of two circles.Therefore, these "mountains"
It is sufficient to use the maximum point of the part as the radius.

[円、半円の識別の説明、ステップS7]以上までの処
理でもって円グラフの中心座標及び半径、更には円グラ
フ内の各データを仕切る直線の座標位置が得られること
になるが、円グラフには文字通り円グラフと、半円グラ
フとがある。
[Explanation of identification of circles and semicircles, step S7] Through the above processing, the center coordinates and radius of the pie chart, as well as the coordinate positions of the straight lines that partition each data within the pie chart, are obtained. There are two types of graphs: pie charts and semicircle charts.

従って、上述した処理だけでは第9図(a)。Therefore, if only the above-described processing is performed, the result shown in FIG. 9(a).

(b)に示す様な同一半径の同一中心座標の円グラフ及
び半円グラフを識別することはできない。
It is not possible to identify pie charts and semicircle charts with the same radius and the same central coordinates as shown in (b).

従って、今度はこれらこの2つのグラフを識別すること
が必要になってくる。
Therefore, it is now necessary to distinguish between these two graphs.

先に説明した様な直線近似処理をすると、円周部が複数
の直線(円エレメント)群でもって構成されることにな
る。このとき円の描画パラメータである円の半径と円エ
レメントの数との関係を示したのが第9図(C)であり
、半径rの円はn(=f(r)、fは関数)個の円エレ
メントから構成されていることを意味する。換言すれば
、半径rであって円エレメント数がnのとき注目パター
ンを円として認識して良いことになる。例えば半径12
mmであることが算出され、円エレメントの数が8つで
ある場合には当該注目パターンは円であると認識できる
ことになる。
When the linear approximation process as described above is performed, the circumferential portion is composed of a plurality of groups of straight lines (circular elements). Figure 9 (C) shows the relationship between the radius of the circle and the number of circle elements, which are the circle drawing parameters, and the circle with radius r is n (=f(r), f is a function). It means that it is composed of circular elements. In other words, when the radius is r and the number of circle elements is n, the pattern of interest can be recognized as a circle. For example, radius 12
mm, and if the number of circle elements is 8, the pattern of interest can be recognized as a circle.

従って、円グラフか半円グラフかの判別は、半径を求め
た時点での、その半径を有する円エレメントの数を計数
すれば良いことがわかる。前述の例では半径が12mm
で円エレメント数が8個のときには円であると判断し、
その半分の4個前後のときには半円と判断するわけであ
る。
Therefore, it can be seen that determining whether it is a pie chart or a semicircle chart can be done by counting the number of circle elements having the radius at the time the radius is determined. In the example above, the radius is 12mm
When the number of circle elements is 8, it is determined that it is a circle,
When there are around 4 pieces, which is half of that, it is judged to be a semicircle.

従ってステップS7では上述した関係から注目パターン
が円であるか否かを判断することになる。この判断で、
“Yes”の場合(円と認識された場合)にはステップ
S8に移って、今度はそれらのパラメータを基にして円
グラフをV RA M7上に展開し、ステラ;s 14
でもってCRT9に表示する。
Therefore, in step S7, it is determined from the above-mentioned relationship whether the pattern of interest is a circle. With this judgment,
In the case of "Yes" (if it is recognized as a circle), the process moves to step S8, and this time a pie chart is developed on the V RAM M7 based on those parameters, and Stella;s 14
Then it is displayed on the CRT9.

また、ステップS7で少なくとも円ではないと判断され
た場合には、ステップs9に移って、円エレメントの数
がn / 2であるか否かを判断する。“Yes“の場
合には注目パターンを半円であると判断し、ステップS
10でもって半円をVRAMT上に展開し、ステップS
14でCRT9に表示することになる。尚、ステップs
9での判断が“NO”の場合には注目パターンが半円で
はない(半円以外の扇形)ので、ステップSitでエラ
ー処理する。
If it is determined in step S7 that it is not a circle, the process moves to step s9, and it is determined whether the number of circle elements is n/2. If “Yes”, the pattern of interest is determined to be a semicircle, and step S
Expand the semicircle on VRAMT with step S
14, it will be displayed on the CRT9. Furthermore, step s
If the determination in step 9 is "NO", the pattern of interest is not a semicircle (a fan shape other than a semicircle), so error processing is performed in step Sit.

一方、ステップS3で文字であると判断されたイメージ
データに対しては、文字認識部5は文字記号パターンの
切り出し処理をする(ステップ512)。次にステップ
S13で通常の文字認識処理を実行し、認識された文字
の正規のパターンを文字フォントROM6から読出し、
入力したイメージ中の文字の位置に対応するVRAMT
上の位置に展開する。
On the other hand, for the image data determined to be characters in step S3, the character recognition unit 5 performs character symbol pattern cutting processing (step 512). Next, in step S13, normal character recognition processing is executed, and the normal pattern of the recognized character is read out from the character font ROM 6.
VRAMT corresponding to the position of the character in the input image
Expand to the top position.

以上、説明した様に本実施例によれば、円グラフを文字
記号と同様に認識することが可能となる。特に円グラフ
に関しては円、半円を識別することが可能となり、円グ
ラフと半円グラフとを識別認識することが可能となる。
As described above, according to this embodiment, it is possible to recognize pie charts in the same way as character symbols. Particularly with regard to pie charts, it becomes possible to distinguish circles and semicircles, and it becomes possible to identify and recognize pie charts and semicircle graphs.

また、認識結果を表示するときには、文字記号に対して
はコード、円グラフ及び半円グラフに対しては、それら
を表現するパラメータに基づいて描画表示′するので、
データ量を最小にすることができる。特に認識結果を外
部記憶装置に記憶するとき、イメージデータでもって記
憶するのではないので、極めて小さい情報量にすること
が可能となる。
In addition, when displaying recognition results, character symbols are drawn and displayed based on codes, and pie charts and semicircle graphs are drawn and displayed based on parameters expressing them.
The amount of data can be minimized. In particular, when the recognition results are stored in an external storage device, since they are not stored as image data, it is possible to reduce the amount of information to an extremely small amount.

特に円グラフに対しては半径及び円グラフ中の各データ
毎の境界を表わす線分の座標位置或いはその方向でもっ
て円グラフを表示するので、人力したイメージデータそ
のものを表示するより、鮮明な表示が可能となる。
In particular, for pie charts, the pie chart is displayed using the coordinate position or direction of the line segment representing the radius and the boundary of each data in the pie chart, so the display is clearer than when displaying the image data itself manually. becomes possible.

更に、円グラフを表示するとき、その表示位置や大きさ
等は簡単に変更できることになる。
Furthermore, when displaying a pie chart, its display position, size, etc. can be easily changed.

尚、第9図(C)における半径と円エレメント数の関係
であるが、この関係は直線近似するときの固定点P0と
動点P、とを結ぶ直線の基準長さの取りがたで変化する
ものであるから、これによって本発明が限定されるもの
ではない。
Note that the relationship between the radius and the number of circular elements in Figure 9 (C) changes depending on the standard length of the straight line connecting the fixed point P0 and the moving point P when performing linear approximation. Therefore, the present invention is not limited to this.

[発明の効果] 以上説明した様に本発明によれば、円と円弧とを識別認
識することが可能となり、円グラフ及び半円グラフを認
識することが可能となる。
[Effects of the Invention] As explained above, according to the present invention, it becomes possible to identify and recognize circles and arcs, and it becomes possible to recognize pie charts and semicircle graphs.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本実施例のおける情報認識装置のブロック構成
図、 第2図は本装置での全体処理手順を示すフローチャート
、 第3図(a)〜(C)は円グラフ認識部での直線近似処
理の推移を説明するための図、第4図は直線近似の処理
を説明する図、第5図は円の中心座標算出を説明する図
、第6図は算出した円の中心座標値の分布を示す図、 第7図は円グラフを構成する円エレメントと直線エレメ
ントとを認識処理を説明する図、第8図(a)は円の半
径の算出を説明する図、第8図(b)は算出された円の
半径の頻度を示す図、 第9図(a)、(b)は円と半円の円エレメント数の違
いを示す図、 第9図(C)は円と円エレメントの数との関係を示す図
である。 図中、1・・・原稿、2・・・画像読取り装置、3・・
・バッファメモリ、4・・・円グラフ認識部、5・・・
文字認識部、6・・・文字フォントROM、7・・・u
RAM、8・・・GC,9・・・CRT、10”−CP
U、10 a・−・ROM、10b・・・RAMである
。 (721糸)、−川 第1図 第3図
Figure 1 is a block configuration diagram of the information recognition device in this embodiment, Figure 2 is a flowchart showing the overall processing procedure in this device, and Figures 3 (a) to (C) are straight lines in the pie chart recognition unit. Figure 4 is a diagram to explain the progress of the approximation process, Figure 4 is a diagram to explain the process of linear approximation, Figure 5 is a diagram to explain the calculation of the center coordinates of a circle, and Figure 6 is a diagram to explain the calculated center coordinates of the circle. Figure 7 is a diagram showing the distribution, Figure 7 is a diagram explaining the process of recognizing circular elements and straight line elements that make up a pie chart, Figure 8 (a) is a diagram explaining the calculation of the radius of a circle, Figure 8 (b) ) is a diagram showing the frequency of calculated circle radii, Figures 9 (a) and (b) are diagrams showing the difference in the number of circle elements between circles and semicircles, and Figure 9 (C) is a diagram showing circles and circle elements. It is a figure showing the relationship with the number of. In the figure, 1... original, 2... image reading device, 3...
・Buffer memory, 4... Pie chart recognition unit, 5...
Character recognition unit, 6...Character font ROM, 7...u
RAM, 8...GC, 9...CRT, 10"-CP
U, 10a...ROM, 10b...RAM. (721 threads), - River Figure 1 Figure 3

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)原稿画像をイメージデータとして入力する入力手
段と、入力したイメージデータ中の少なくとも円弧パタ
ーンの弧部を直線群に近似する直線近似手段と、該近似
手段により近似された直線群情報を基に円弧の中心座標
及び半径を算出する算出手段と、算出された情報を基に
注目図形が円であるか弧であるかを判別する判別手段と
を備えることを特徴とする情報認識装置
(1) An input means for inputting a document image as image data, a straight line approximation means for approximating at least the arc portion of the circular arc pattern in the input image data to a straight line group, and a straight line group information approximated by the approximation means is based on An information recognition device comprising: calculation means for calculating the center coordinates and radius of a circular arc; and determination means for determining whether a figure of interest is a circle or an arc based on the calculated information.
(2)イメージデータ中の文字記号を認識する文字認識
手段を備えることを特徴とする特許請求の範囲第1項記
載の情報認識装置。
(2) The information recognition device according to claim 1, further comprising character recognition means for recognizing character symbols in image data.
(3)円弧パターンは円或いは弧であることを特徴とす
る特許請求の範囲第1項記載の情報認識装置。
(3) The information recognition device according to claim 1, wherein the arc pattern is a circle or an arc.
(4)判別手段は直線群の数でもって判別することを特
徴とする特許請求の範囲第1項記載の情報認識装置。
(4) The information recognition device according to claim 1, wherein the discriminating means discriminates based on the number of straight line groups.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61208585A (en) * 1985-03-13 1986-09-16 Hitachi Ltd Data compression system for two dimensional line image

Patent Citations (1)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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