JPH0827818B2 - Rotation angle detection method for character strings - Google Patents
Rotation angle detection method for character stringsInfo
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- 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
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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。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial application] The present invention extracts a target pattern such as a character string with an image sensor, and rotates the target pattern in an apparatus for recognizing and inspecting the image by subjecting it to image processing. The present invention relates to a corner detection method.
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。Conventionally, as this type of detection method, the width of the pattern is detected by projecting the binarized image of the target pattern from many directions, and the direction in which the detected width is the minimum is the direction of the arrangement of the character strings. It is known that the rotation angle is detected.
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。However, since this detection method requires projection from many directions, it takes much time to improve the detection accuracy, and cannot be applied when high-speed and high-precision processing is required. There was a point.
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。Therefore, an object of the present invention is to provide a rotation angle detecting method capable of detecting a rotation angle of a target pattern such as a character string at high speed and with high accuracy.
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。In order to detect the rotation angle of the character string from the binarized image information obtained by picking up the image of the character string and binarizing it for each pixel, scanning is performed from a direction substantially at right angles to the character string, and a change point forming a boundary with the background. When the last (first) change point is sequentially extracted on each scanning line, the maximum point (minimum point) at which the difference between adjacent change points changes from increase (decrease) to decrease (increase) At least one is extracted for each character, and only those that satisfy a predetermined condition (those expected to be aligned on one straight line) are extracted from these maximum points (minimum points), and the direction of the point group is extracted. The rotation angle is detected by obtaining
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。The final (first) change point on each scan line is extracted from the change points that form the boundary with the background by scanning the character string from the direction substantially perpendicular to it, and the difference between adjacent change points increases (decreases). ) To decrease (increase), the maximum point (minimum point) is found. Since there is always one maximum point (minimum point) for each character, there is a maximum point (minimum point) for each character.
Therefore, the rotation angle can be detected at high speed and with high accuracy by determining only the direction of those that are presumed to be aligned on a straight line.
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。FIG. 1 is a flow chart showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing an image processing apparatus to which the present invention is applied, and FIG. 3 is an explanatory diagram for concretely explaining the embodiment.
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。First, FIG. 2 will be described. In the figure, 1 is an image sensor such as a television camera for inputting an image of a target pattern, 2 is a binarization circuit, 3 is a binary image memory, 4
Is an address generation circuit for generating an address when scanning the binary image memory 3, 5 is a change point extraction circuit, 6 is a data memory for storing change point data obtained by the change point extraction circuit 5, and 7 is a processor ( CPU) and 8 are buses of CPU7.
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。The image of the target pattern is input by the image sensor 1, the obtained image information is binarized by the binarization circuit 2, and the obtained binarized image is stored in the image memory 3.
Next, the binarized image stored in the image memory 3 is supplied with necessary addresses from the address generating means 4 and read out, and the change point data obtained by inputting to the change point extraction circuit 5 is stored in the data memory 6. To be done. The change point data in the data memory 6 is read by the CPU 7 through the CPU bus 8 and processed to calculate the rotation angle.
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。Next, the embodiment will be described in detail with reference to FIG. 2A and 2B are binarized images of the target pattern, 10 is the target pattern (character string), 11 is the scanning direction (y-axis direction) when extracting the change point, and 12 is each scanning line. The final change point of is shown (this is what looks like a beard in the figure). Also,
P 1 , P 2 , ..., P i , P i + 1 , P i + 2 , ......, P n-1 , P n are points where the scanning direction coordinates are maximum, L 1 , L 2 , ...... , L i , L i + 1 , L i + 2 , ......, L n-1
Are line segments , Θ 1 , θ 2 , ..., θ i , θ i + 1 , θ i + 2 , ..., θ n-1 are L 1 , L 2 , ..., L i , L i + 1 , Let L i + 2 , ......, L n-1 be the angle
i + 1 ′ is a line segment Indicates. Note that θ 1 , θ 2 , ... Are angles measured from the x-axis of the line segments L 1 , L 2 ,.
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。First, the binary image of the target pattern is sequentially scanned in the scanning direction 11, and the final change point 12 of each scanning line is extracted. From the point sequence of the extracted change points, all the points whose coordinates in the scanning direction are maximum are extracted (P 1 , P 2 , ..., P i , ...,
P n ). At this time, the maximum points are sequentially obtained as the differences between the final change points adjacent to each other, and are extracted as the points at which the differences change from increase to decrease. Accordingly, the character "7" in FIG. 3 (a), for example P 1, P 2 points are extracted as the local maxima. Next, these points P 1 , P 2 , ..., P i , ..., P n are connected in this order by line segments L 1 , L 2 , ..., L i , ..., L n-1 , and L 1 , L 2 ,…,
The angles θ 1 , θ 2 , ..., θ i , θ n-1 of L i , ..., L n-1 are obtained. Then, the following operation is performed for each line segment.
(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。(1) For i = 1,2, ..., n-2, if θ i −θ i + 1 <α for a small constant angle α, P i + 1 is excluded from the maximum point, and P The line segment L i + 1 ′ connecting i and P i + 2 is set as a new L i + 1 , and the direction θ i + 1 ′ is obtained. The operation (1) is repeated until there is no maximum point to be excluded, and then the next operation is performed.
(2)θ1−θ2>−αならば、P1を極大点から除外す
る。(2) If θ 1 −θ 2 > −α, P 1 is excluded from the maximum point.
(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。(3) If θ n-2 −θ n-1 > −α, P n is excluded from the maximum point. Regarding the maximum points remaining at the time when the operations (1) to (3) are completed, the direction of the arrangement of the maximum points is obtained by the least squares method, and this is taken as the rotation angle.
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()。The above processing is summarized in a flowchart in FIG. That is, the final change point is extracted (), the maximum point is obtained (), and the direction of the line segment connecting the maximum points in sequence is obtained (). Next, the process (1) is performed (-), then the process (2) (-), the process (3) (,
). For the last remaining maximum points, the direction of the arrangement of the maximum points is obtained by the least squares method ().
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。Next, a second embodiment will be described with reference to FIG. (A) and (b) of the figure are binarized images of the target pattern, 10 is the target pattern (character string), 11 is the scanning direction when extracting the change points, and 13 is the first change point of each scan line. Indicates. Also,
Q 1 , Q 2 , ..., Q i , Q i + 1 , Q i + 2 , ......, Q m-1 , Q m are points where the coordinates in the scanning direction are minimal, l 1 , l 2 , ... …, L i , l i + 1 , l i + 2 , ……, l
m-1 is a line segment , Η 1 , η 2 , ..., η i , η i + 1 , η i + 2 , ..., η m-1 are l 1 , l 2 , ......, l i , l i + 1 , l i + 2 , ......, l m-1 angle, l
i + 1 ′ is a line segment Indicates. Further, how to take the angles η 1 , η 2 , ... Is the same as in the case of FIG.
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。First, the binarized image of the target pattern is sequentially scanned in the scanning direction 11, and the first changing point 13 of each scanning line is extracted. From the extracted point sequence of change points, all points at which the coordinates in the scanning direction are the minimum are extracted (Q 1 , Q 2 , ..., Q i , ...,
Q m ). This extraction method is the same as in FIG. 3, but here the point at which the difference changes from decreasing to increasing is extracted as the minimum point. Next, Q 1 , Q 2 , ..., Q i , ..., Q m are line segments l 1 , l 2 ,
..., l i, ..., connected by l m-1, l 1, l 2, ..., l i, ..., each angle eta 1 of l m-1, η 2, ..., η i, η m-1 Ask for. Then, the following operation is performed for each line segment.
(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。(4) For i = 1, 2, ..., M-2, η i −η i + 1 > −
If α, Q i + 1 is excluded, and a line segment l i + 1 ′ connecting Q i and Q i + 2 is newly set as l i + 1 to obtain the direction η i + 1 ′. The operation (4) is repeated until there is no minimum point to be excluded, and then the next operation is performed.
(5)η1−η2<αならば、Q1を極小点から除外す
る。(5) If η 1 −η 2 <α, exclude Q 1 from the minimum point.
(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。(6) If η n-2 −η n-1 <α, exclude Q n from the minimum point. With respect to the minimum points remaining at the time when the operations (4) to (6) are completed, the direction of the arrangement of the minimum points is obtained by the least square method, and this is set as the rotation angle.
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()。FIG. 4 summarizes the above processing in a flowchart. The first change point is extracted (), the minimum point is obtained (), and the direction of the line segment connecting the minimum points in sequence is obtained ().
Next, the process (4) is performed (-), then the processes (5) (-) and the process (6) (,) are performed. For the last remaining minimum point, the direction of the arrangement of the minimum points is calculated by the method of least squares ().
〔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。EFFECTS OF THE INVENTION According to the present invention, the rotation angle can be detected with high accuracy by one image scan for obtaining the change point of the binary image of the target pattern and processing of the obtained one-dimensional data. Because you can
The rotation angle of a target pattern such as a character string can be detected at high speed and with high accuracy, and there is an advantage that a highly flexible inspection can be realized.
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。FIG. 1 is a flow chart showing a first embodiment of the present invention,
2 is a block diagram showing an image processing apparatus to which the present invention is applied, FIG. 3 is an explanatory diagram for specifically explaining the first embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a second embodiment of the present invention. FIG. 5 is an explanatory diagram for specifically explaining the second embodiment of the present invention. Explanation of symbols 1 ... Image sensor, 2 ... Binarization circuit, 3 ... Image memory, 4 ... Address generation circuit, 5 ... Change point extraction circuit,
6 ... Data memory, 7 ... Processor (CPU), 8 ...
… Bus, 10… Target pattern (character string), 11… Scanning direction, 12… Final change point, 13… First change point.
Claims (2)
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。1. A detection method for detecting a rotation angle of a character string from binarized image information obtained by imaging a character string and binarizing it for each pixel. Scanning from a predetermined direction, and sequentially extracting the final change point on each scan line among the change points forming a boundary with the background; (b) the scanning direction coordinates of the change points adjacent to each other. A step of obtaining a local maximum point group by extracting all the points at which the difference changes from increasing to decreasing as local maximum points (P 1 to P n ); and (c) scanning these local maximum points (P 1 to P n ). Line segments (L 1 ~
L n-1 ) multiple line segments obtained by connecting them Steps for calculating the angles (θ 1 to θ n ) for all of them, and (d) when i = 1, 2, ...
If the angle difference between the two line segments is a preset constant angle α: If θ i −θ i + 1 <α, then P i + 1 is excluded from the maximum point,
The operation of setting the line segment L i + 1 ′ connecting P i and P i + 2 as a new L i + 1 is repeated until there is no maximum point to be excluded, and if θ 1 −θ 2 > −α For example, P 1 is excluded from the maximal point, and if θ n-2 −θ n-1 > −α, P n is excluded from the maximal point. A step of extracting only local maxima that are presumed to be aligned on a straight line; and (e) determining the direction of the local maxima remaining by the least squares method at the time when the above series of processing operations are completed. Is detected as the rotation angle of the character string, and the rotation angle detection method of the character string is provided.
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。2. A detection method for detecting a rotation angle of a character string from binarized image information obtained by imaging a character string and binarizing it for each pixel. Scanning from a predetermined direction and sequentially extracting the first change point on each scanning line among the change points forming a boundary with the background; (b) the scanning direction coordinates of the change points adjacent to each other. A step of obtaining a minimal point group by extracting all the points where the difference changes from decreasing to increasing as minimal points (Q 1 to Q m ), and (c) scanning these minimal points (Q 1 to Q m ). Line segments (l 1 ~
multiple line segments obtained by connecting with l m-1 ) For all of them, the step of calculating the angles (η 1 to η m ) and (d) when i = 1, 2, ...
If the difference between the angles of the two line segments is η i −η i + 1 <−α with respect to a preset constant angle α, then Q i + 1 is excluded from the minimum point and Q i , The operation of setting the line segment l i + 1 ′ connecting Q i + 2 as a new l i + 1 is repeated until there are no minimum points to be excluded, and if η i −η 2 <α, then Q 1 Is excluded from the minimum point, and if η m-2 −η m-1 <α, then Q m is excluded from the minimum point. A step of extracting only the inferred minimum points, and (e) determining the direction of the arrangement of the minimum points remaining at the time when the series of processing operations described above is completed by the method of least squares, and rotating this to rotate the character string. A method for detecting a rotation angle of a character string, the method comprising: detecting as a corner.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62084647A JPH0827818B2 (en) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | Rotation angle detection method for character strings |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP62084647A JPH0827818B2 (en) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | Rotation angle detection method for character strings |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63251873A JPS63251873A (en) | 1988-10-19 |
| JPH0827818B2 true JPH0827818B2 (en) | 1996-03-21 |
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ID=13836492
Family Applications (1)
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| JP62084647A Expired - Lifetime JPH0827818B2 (en) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | Rotation angle detection method for character strings |
Country Status (1)
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Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
| JP2885969B2 (en) * | 1991-07-08 | 1999-04-26 | 富士写真フイルム株式会社 | Micro film reader |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58146973A (en) * | 1982-02-25 | 1983-09-01 | Ricoh Co Ltd | Segmenting method of character line and character |
| JPS60251481A (en) * | 1984-05-28 | 1985-12-12 | Toshiba Corp | Character reader |
-
1987
- 1987-04-08 JP JP62084647A patent/JPH0827818B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63251873A (en) | 1988-10-19 |
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