JPH0827818B2 - 文字列の回転角検出方法 - Google Patents
文字列の回転角検出方法Info
- Publication number
- JPH0827818B2 JPH0827818B2 JP62084647A JP8464787A JPH0827818B2 JP H0827818 B2 JPH0827818 B2 JP H0827818B2 JP 62084647 A JP62084647 A JP 62084647A JP 8464787 A JP8464787 A JP 8464787A JP H0827818 B2 JPH0827818 B2 JP H0827818B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- points
- point
- character string
- excluded
- scanning
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Character Input (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、文字列等の対象パターンを画像センサに
よって抽出し、これを画像処理することによってその認
識，検査を行なう装置における対象パターンの回転角検
出方法に関する。
よって抽出し、これを画像処理することによってその認
識，検査を行なう装置における対象パターンの回転角検
出方法に関する。
従来、この種の検出方法として、対象パターンの二値
化画像に対して多くの方向から投影をとってパターンの
幅を検出し、検出された幅が最小となる方向を文字列の
並びの方向とみなして回転角を検出する方法が知られて
いる。
化画像に対して多くの方向から投影をとってパターンの
幅を検出し、検出された幅が最小となる方向を文字列の
並びの方向とみなして回転角を検出する方法が知られて
いる。
しかしながら、この検出方法は多くの方向から投影を
とる必要があるので、検出精度を上げるためにはそれだ
け多くの時間を必要とし、高速，高精度の処理を要求さ
れる場合には適用できないという問題点があった。
とる必要があるので、検出精度を上げるためにはそれだ
け多くの時間を必要とし、高速，高精度の処理を要求さ
れる場合には適用できないという問題点があった。
したがって、この発明は文字列等の対象パターンにつ
いて、高速かつ高精度に回転角を検出することが可能な
回転角検出方法を提供することを目的とする。
いて、高速かつ高精度に回転角を検出することが可能な
回転角検出方法を提供することを目的とする。
文字列を撮像し画素毎に２値化して得られる２値化画
像情報から文字列の回転角を検出すべく、文字列の略直
角方向からその走査を行ない、背景との境界をなす変化
点のうち各走査ライン上で最終（最初）の変化点を順次
抽出するとゝもに、互いに隣接する変化点同志の差分が
増加（減少）から減少（増加）へと変化する極大点（極
小点）を各文字毎に少なくとも１つ抽出し、さらに、こ
れら極大点（極小点）群から所定の条件を満たすもの
（１直線上に並ぶと予測されるもの）だけを抽出してそ
の点群の方向を求めることにより回転角を検出する。
像情報から文字列の回転角を検出すべく、文字列の略直
角方向からその走査を行ない、背景との境界をなす変化
点のうち各走査ライン上で最終（最初）の変化点を順次
抽出するとゝもに、互いに隣接する変化点同志の差分が
増加（減少）から減少（増加）へと変化する極大点（極
小点）を各文字毎に少なくとも１つ抽出し、さらに、こ
れら極大点（極小点）群から所定の条件を満たすもの
（１直線上に並ぶと予測されるもの）だけを抽出してそ
の点群の方向を求めることにより回転角を検出する。
文字列をその略直角方向から走査をして背景との境界
をなす変化点のうち各走査ライン上で最終（最初）の変
化点を抽出し、互いに隣接する変化点同志の差分が増加
（減少）から減少（増加）へと変化する極大点（極小
点）を求めれば、この極大点（極小点）は１つの文字に
１つは必ず存在するので、各文字毎の極大点（極小点）
から１直線上に並ぶと推測されるものだけを残してその
方向を求めることにより、高速かつ高精度の回転角を検
出できるようにする。
をなす変化点のうち各走査ライン上で最終（最初）の変
化点を抽出し、互いに隣接する変化点同志の差分が増加
（減少）から減少（増加）へと変化する極大点（極小
点）を求めれば、この極大点（極小点）は１つの文字に
１つは必ず存在するので、各文字毎の極大点（極小点）
から１直線上に並ぶと推測されるものだけを残してその
方向を求めることにより、高速かつ高精度の回転角を検
出できるようにする。
第１図はこの発明の実施例を示すフローチャート、第
２図はこの発明が適用される画像処理装置を示すブロッ
ク図、第３図は実施例を具体的に説明するための説明図
である。
２図はこの発明が適用される画像処理装置を示すブロッ
ク図、第３図は実施例を具体的に説明するための説明図
である。
先ず、第２図から説明する。同図において、１は対象
パターンの画像を入力するための、テレビカメラの如き
画像センサ、２は２値化回路、３は２値画像メモリ、４
は２値画像メモリ３を走査する際のアドレスを発生する
アドレス発生回路、５は変化点抽出回路、６は変化点抽
出回路５で得られた変化点データを格納するデータメモ
リ、７はプロセッサ（CPU）、８はCPU7のバスである。
パターンの画像を入力するための、テレビカメラの如き
画像センサ、２は２値化回路、３は２値画像メモリ、４
は２値画像メモリ３を走査する際のアドレスを発生する
アドレス発生回路、５は変化点抽出回路、６は変化点抽
出回路５で得られた変化点データを格納するデータメモ
リ、７はプロセッサ（CPU）、８はCPU7のバスである。
画像センサ１によって対象パターンの画像が入力さ
れ、得られた画像情報が２値化回路２により２値化さ
れ、得られた２値化画像が画像メモリ３へ格納される。
次いで、画像メモリ３に格納された２値化画像がアドレ
ス発生手段４から必要なアドレスを供給されて読出さ
れ、変化点抽出回路５へ入力されて得られた変化点デー
タがデータメモリ６へ格納される。データメモリ６の変
化点データはCPUバス８を通じてCPU7によって読出さ
れ、処理されて回転角が算出される。
れ、得られた画像情報が２値化回路２により２値化さ
れ、得られた２値化画像が画像メモリ３へ格納される。
次いで、画像メモリ３に格納された２値化画像がアドレ
ス発生手段４から必要なアドレスを供給されて読出さ
れ、変化点抽出回路５へ入力されて得られた変化点デー
タがデータメモリ６へ格納される。データメモリ６の変
化点データはCPUバス８を通じてCPU7によって読出さ
れ、処理されて回転角が算出される。
次に、第３図により実施例を具体例に説明する。同図
（ａ），（ｂ）は対象パターンの２値化画像で、10は対
象パターン（文字列）、11は変化点を抽出する際の走査
方向（ｙ軸方向）、12は各走査ラインの最終変化点を示
す（図でひげ状に見えるのがこれである。）。また、
P1,P2,……,Pi,Pi+1,Pi+2,……,Pn-1,Pnは走査方向座標
が極大となる点、L1,L2,……,Li,Li+1,Li+2,……,Ln-1
はそれぞれ線分 を、θ1,θ2,……，θi,θi+1,θi+2,……，θn-1はそ
れぞれL1,L2,……,Li,Li+1,Li+2,……,Ln-1の角度を、L
i+1′は線分 を示す。なお、θ1,θ2,……は線分L1,L2,……のｘ軸か
ら時計方向を正として計測される角度である。
（ａ），（ｂ）は対象パターンの２値化画像で、10は対
象パターン（文字列）、11は変化点を抽出する際の走査
方向（ｙ軸方向）、12は各走査ラインの最終変化点を示
す（図でひげ状に見えるのがこれである。）。また、
P1,P2,……,Pi,Pi+1,Pi+2,……,Pn-1,Pnは走査方向座標
が極大となる点、L1,L2,……,Li,Li+1,Li+2,……,Ln-1
はそれぞれ線分 を、θ1,θ2,……，θi,θi+1,θi+2,……，θn-1はそ
れぞれL1,L2,……,Li,Li+1,Li+2,……,Ln-1の角度を、L
i+1′は線分 を示す。なお、θ1,θ2,……は線分L1,L2,……のｘ軸か
ら時計方向を正として計測される角度である。
まず、走査方向11の方向に対象パターンの２値化画像
を順次走査し、各走査ラインの最終の変化点12を抽出す
る。抽出された変化点の点列について、走査方向の座標
が極大となる点をすべて抽出する（P1,P2,…,Pi,…,
Pn）。このとき、極大点は互いに隣接する最終変化点の
差分を順次求め、この差分が増加から減少へと変化する
点として抽出するものとする。したがって、第３図
（ａ）の文字「７」では、例えばP1,P2点が極大点とし
て抽出される。次に、これらの点P1,P2,…,Pi,…,Pnを
この順に線分L1,L2,…,Li,…,Ln-1で結び、L1,L2,…,
Li,…,Ln-1のそれぞれの角度θ1,θ2,…，θi,θn-1を
求める。次いで、各線分について次の操作を行なう。
を順次走査し、各走査ラインの最終の変化点12を抽出す
る。抽出された変化点の点列について、走査方向の座標
が極大となる点をすべて抽出する（P1,P2,…,Pi,…,
Pn）。このとき、極大点は互いに隣接する最終変化点の
差分を順次求め、この差分が増加から減少へと変化する
点として抽出するものとする。したがって、第３図
（ａ）の文字「７」では、例えばP1,P2点が極大点とし
て抽出される。次に、これらの点P1,P2,…,Pi,…,Pnを
この順に線分L1,L2,…,Li,…,Ln-1で結び、L1,L2,…,
Li,…,Ln-1のそれぞれの角度θ1,θ2,…，θi,θn-1を
求める。次いで、各線分について次の操作を行なう。
（１）ｉ＝1,2,……,n−２について、小さな一定の角度
αに対して、θｉ−θi+1＜αならば,Pi+1を極大点から
除外し、Pi,Pi+2を結ぶ線分Li+1′を新たなLi+1として
その方向θi+1′を求める。操作（１）を、除外される
極大点がなくなるまで繰返した後、次の操作を行なう。
αに対して、θｉ−θi+1＜αならば,Pi+1を極大点から
除外し、Pi,Pi+2を結ぶ線分Li+1′を新たなLi+1として
その方向θi+1′を求める。操作（１）を、除外される
極大点がなくなるまで繰返した後、次の操作を行なう。
（２）θ１−θ２＞−αならば、P1を極大点から除外す
る。
る。
（３）θn-2−θn-1＞−αならば、Pnを極大点から除外
する。操作（１）〜（３）が終了した時点で残っている
極大点について、最小２乗法により極大点の並びの方向
を求め、これを回転角とする。
する。操作（１）〜（３）が終了した時点で残っている
極大点について、最小２乗法により極大点の並びの方向
を求め、これを回転角とする。
以上の処理をフローチャートにまとめたのが第１図で
ある。すなわち、最終変化点を抽出し（）、極大点を
求め（）、極大点を順に結ぶ線分の方向を求める
（）。次に、上記処理（１）を行ない（〜）、そ
の後上記処理（２）（〜）、上記処理（３）（，
）を行なう。最後に残った極大点について、最小２乗
法により極大点の並びの方向を求める（）。
ある。すなわち、最終変化点を抽出し（）、極大点を
求め（）、極大点を順に結ぶ線分の方向を求める
（）。次に、上記処理（１）を行ない（〜）、そ
の後上記処理（２）（〜）、上記処理（３）（，
）を行なう。最後に残った極大点について、最小２乗
法により極大点の並びの方向を求める（）。
次に、第５図により第２の実施例を説明する。同図
（ａ），（ｂ）は対象パターンの２値化画像で、10は対
象パターン（文字列）、11は変化点を抽出する際の走査
方向、13は各走査ラインの最初の変化点を示す。また、
Q1,Q2,……,Qi,Qi+1,Qi+2,……,Qm-1,Qmは走査方向の座
標が極小となる点、l1,l2,……,li,li+1,li+2,……,l
m-1はそれぞれ線分 を、η1,η2,……，ηi,ηi+1,ηi+2,……，ηm-1はそ
れぞれl1,l2,……,li,li+1,li+2,……,lm-1の角度を、l
i+1′は線分 を示す。また、角度η1,η2,……のとり方は第３図の場
合と同様である。
（ａ），（ｂ）は対象パターンの２値化画像で、10は対
象パターン（文字列）、11は変化点を抽出する際の走査
方向、13は各走査ラインの最初の変化点を示す。また、
Q1,Q2,……,Qi,Qi+1,Qi+2,……,Qm-1,Qmは走査方向の座
標が極小となる点、l1,l2,……,li,li+1,li+2,……,l
m-1はそれぞれ線分 を、η1,η2,……，ηi,ηi+1,ηi+2,……，ηm-1はそ
れぞれl1,l2,……,li,li+1,li+2,……,lm-1の角度を、l
i+1′は線分 を示す。また、角度η1,η2,……のとり方は第３図の場
合と同様である。
まず、走査方向11の方向に対象パターンの２値化画像
を順次走査し、各走査ラインの最初の変化点13を抽出す
る。抽出された変化点の点列について、走査方向の座標
が極小となる点をすべて抽出する（Q1,Q2,…,Qi,…,
Qm）。この抽出方法も第３図と同様あるが、ここでは差
分が減少から増加へと変化する点が極小点として抽出さ
れる。次に、Q1,Q2,…,Qi,…,Qmをこの順に線分l1,l2,
…,li,…,lm-1で結び、l1,l2,…,li,…,lm-1のそれぞれ
の角度η1,η2,…，ηi,ηm-1を求める。次いで、各線
分について次の操作を行なう。
を順次走査し、各走査ラインの最初の変化点13を抽出す
る。抽出された変化点の点列について、走査方向の座標
が極小となる点をすべて抽出する（Q1,Q2,…,Qi,…,
Qm）。この抽出方法も第３図と同様あるが、ここでは差
分が減少から増加へと変化する点が極小点として抽出さ
れる。次に、Q1,Q2,…,Qi,…,Qmをこの順に線分l1,l2,
…,li,…,lm-1で結び、l1,l2,…,li,…,lm-1のそれぞれ
の角度η1,η2,…，ηi,ηm-1を求める。次いで、各線
分について次の操作を行なう。
（４）ｉ＝1,2,……,m−２について、ηｉ−ηi+1＞−
αならば、Qi+1を除外し、Qi,Qi+2を結ぶ線分li+1′を
新たにli+1としてその方向ηi+1′を求める。操作
（４）を、除外される極小点がなくなるまで繰返した
後、次の操作を行なう。
αならば、Qi+1を除外し、Qi,Qi+2を結ぶ線分li+1′を
新たにli+1としてその方向ηi+1′を求める。操作
（４）を、除外される極小点がなくなるまで繰返した
後、次の操作を行なう。
（５）η１−η２＜αならば、Q1を極小点から除外す
る。
る。
（６）ηn-2−ηn-1＜αならば、Qnを極小点から除外す
る。操作（４）〜（６）が終了した時点で残っている極
小点について、最小２乗法により極小点の並びの方向を
求め、これを回転角とする。
る。操作（４）〜（６）が終了した時点で残っている極
小点について、最小２乗法により極小点の並びの方向を
求め、これを回転角とする。
以上の処理をフローチャートにまとめたのが第４図で
ある。第１変化点を抽出し（）、極小点を求め
（）、極小点を順に結ぶ線分の方向を求める（）。
次に、上記処理（４）を行ない（〜）、その後上記
処理（５）（〜）、上記処理（６）（，）を行
なう。最後に残った極小点について、最小２乗法により
極小点の並びの方向を求める（）。
ある。第１変化点を抽出し（）、極小点を求め
（）、極小点を順に結ぶ線分の方向を求める（）。
次に、上記処理（４）を行ない（〜）、その後上記
処理（５）（〜）、上記処理（６）（，）を行
なう。最後に残った極小点について、最小２乗法により
極小点の並びの方向を求める（）。
〔発明の効果〕 この発明によれば、対象パターンの２値化画像の変化
点を求める１回の画像走査と、得られた１次元のデータ
の処理で回転角を高精度に検出することができるため、
文字列等の対象パターンに対して、高速，高精度に回転
角を検出することが可能となり、しかも柔軟性に富んだ
検査を実現できるという利点がもたらされる。
点を求める１回の画像走査と、得られた１次元のデータ
の処理で回転角を高精度に検出することができるため、
文字列等の対象パターンに対して、高速，高精度に回転
角を検出することが可能となり、しかも柔軟性に富んだ
検査を実現できるという利点がもたらされる。
第１図はこの発明の第１実施例を示すフローチャート、
第２図はこの発明が適用される画像処理装置を示すブロ
ック図、第３図はこの発明の第１実施例を具体的に説明
するための説明図、第４図はこの発明の第２実施例を示
すフローチャート、第５図はこの発明の第２実施例を具
体的に説明するための説明図である。 符号説明 １……画像センサ、２……２値化回路、３……画像メモ
リ、４……アドレス発生回路、５……変化点抽出回路、
６……データメモリ、７……プロセッサ（CPU）、８…
…バス、10……対象パターン（文字列）、11……走査方
向、12……最終の変化点、13……最初の変化点。
第２図はこの発明が適用される画像処理装置を示すブロ
ック図、第３図はこの発明の第１実施例を具体的に説明
するための説明図、第４図はこの発明の第２実施例を示
すフローチャート、第５図はこの発明の第２実施例を具
体的に説明するための説明図である。 符号説明 １……画像センサ、２……２値化回路、３……画像メモ
リ、４……アドレス発生回路、５……変化点抽出回路、
６……データメモリ、７……プロセッサ（CPU）、８…
…バス、10……対象パターン（文字列）、11……走査方
向、12……最終の変化点、13……最初の変化点。
Claims (2)
- 【請求項１】文字列を撮像し画素毎に２値化して得られ
る２値化画像情報から文字列の回転角を検出する検出方
法であって、 （ａ）撮像視野内の文字列を予め定められた所定の方向
から走査し、背景との境界をなす変化点のうち各走査ラ
イン上で最終の変化点を順次抽出するステップと、 （ｂ）互いに隣接する変化点同士の走査方向座標の差分
が増加から減少へと変化する点を極大点（P1〜Pn）とし
て全て抽出することにより極大点群を得るステップと、 （ｃ）これらの極大点（P1〜Pn）を走査順に線分（L1〜
Ln-1）で結ぶことにより得られる複数の線分 全てについて、その角度（θ１〜θｎ）を算出するステ
ップと、 （ｄ）ｉ＝1,2,・・・,n−２としたとき、相前後する２
つの線分の角度の差分が、予め設定されている一定の角
度αに対して、 ・θｉ−θi+1＜αならば,Pi+1を極大点から除外し、
Pi,Pi+2を結ぶ線分Li+1′を新たなLi+1として設定する
操作を、除外される極大点がなくなるまで繰り返し行な
い、 ・θ１−θ２＞−αならば、P1を極大点から除外し、 ・θn-2−θn-1＞−αならば、Pnを極大点から除外す
る、 ことで極大点群の中から文字列と接する１つの直線上に
並ぶと推測される極大点だけを抽出するステップと、 （ｅ）上記の一連の処理操作が終了した時点で残ってい
る極大点について、最小２乗法によりその並びの方向を
求め、これを文字列の回転角として検出するステップ
と、 を備えることを特徴とする文字列の回転角検出方法。 - 【請求項２】文字列を撮像し画素毎に２値化して得られ
る２値化画像情報から文字列の回転角を検出する検出方
法であって、 （ａ）撮像視野内の文字列を予め定められた所定の方向
から走査し、背景との境界をなす変化点のうち各走査ラ
イン上で最初の変化点を順次抽出するステップと、 （ｂ）互いに隣接する変化点同士の走査方向座標の差分
が減少から増加へと変化する点を極小点（Q1〜Qm）とし
て全て抽出することにより極小点群を得るステップと、 （ｃ）これらの極小点（Q1〜Qm）を走査順に線分（l1〜
lm-1）で結ぶことにより得られる複数の線分 全てについて、その角度（η１〜ηｍ）を算出するステ
ップと、 （ｄ）ｉ＝1,2,・・・,m−２としたとき、相前後する２
つの線分の角度の差分が、予め設定されている一定の角
度αに対して、 ・ηｉ−ηi+1＜−αならば、Qi+1を極小点から除外
し、Qi,Qi+2を結ぶ線分li+1′を新たなli+1として設定
する操作を、除外される極小点がなくなるまで繰り返し
行い、 ・ηｉ−η２＜αならば、Q1を極小点から除外し、 ・ηm-2−ηm-1＜αならば、Qmを極小点から除外する、 ことで極小点群の中から文字列と接する１つの直線上に
並ぶと推測される極小点だけを抽出するステップと、 （ｅ）上記の一連の処理操作が終了した時点で残ってい
る極小点について、最小２乗法によりその並びの方向を
求め、これを文字列の回転角として検出するステップ
と、 を備えることを特徴とする文字列の回転角検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62084647A JPH0827818B2 (ja) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | 文字列の回転角検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62084647A JPH0827818B2 (ja) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | 文字列の回転角検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63251873A JPS63251873A (ja) | 1988-10-19 |
| JPH0827818B2 true JPH0827818B2 (ja) | 1996-03-21 |
Family
ID=13836492
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62084647A Expired - Lifetime JPH0827818B2 (ja) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | 文字列の回転角検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0827818B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2885969B2 (ja) * | 1991-07-08 | 1999-04-26 | 富士写真フイルム株式会社 | マイクロフィルムリーダ |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58146973A (ja) * | 1982-02-25 | 1983-09-01 | Ricoh Co Ltd | 文字行および文字の切出し方法 |
| JPS60251481A (ja) * | 1984-05-28 | 1985-12-12 | Toshiba Corp | 文字読取装置 |
-
1987
- 1987-04-08 JP JP62084647A patent/JPH0827818B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63251873A (ja) | 1988-10-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101425142B (zh) | 页面倾斜角度的确定方法和装置 | |
| JP3249605B2 (ja) | 書類辺縁検出装置 | |
| JPH07220026A (ja) | 画像処理装置および方法 | |
| JPH113421A (ja) | 線分の検出方法 | |
| JPH065545B2 (ja) | 図形認識装置 | |
| JPH0664614B2 (ja) | 階層化構造的テンプレ−ト・マツチング方法 | |
| JP2002133424A (ja) | 文書の傾き角度及び境界の検出方法 | |
| JPH05288520A (ja) | パターンマッチング法 | |
| JP2815263B2 (ja) | 細線画像整形方法 | |
| JPH09178427A (ja) | 画像位置計測方法 | |
| JP2959017B2 (ja) | 円形画像判別方法 | |
| JPS63251873A (ja) | 文字列の回転角検出方法 | |
| JP3235392B2 (ja) | 対象パターンの回転角検出方法 | |
| JPH10312460A (ja) | 画像処理方法及び高精度画像処理装置 | |
| JPH065544B2 (ja) | 図形認識装置 | |
| JPH07104137B2 (ja) | 対象パタ−ンの回転角検出方法 | |
| JPH07229726A (ja) | 物体の角度検出方法 | |
| JPH11238135A (ja) | イメージ認識方法およびイメージ認識装置 | |
| JPH06274692A (ja) | 文字抽出装置 | |
| JP2000182056A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2838556B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0718810B2 (ja) | パターン検査方法 | |
| JPH0731733B2 (ja) | 矩形検出装置 | |
| JPH0672771B2 (ja) | 対象物の回転位置，方向検出装置 | |
| JPH0663743B2 (ja) | 位置測定装置 |