特に、文字認識やパターン認識の前処理として多く使われます。 はじめに. 細線化はThinningやSkeletonizationと呼ばれ、二値画像（白と黒の色だけで表現された2階調の画像）を幅1ピクセルの線画像に変換する処理です。 線が途中で切れたり、孔が開いたりしてはいけません。 得られた線は、元の図形の幅の中心にくることが望まれます。 エッジ検出によって得られた画像は、元の画像の変化が比較的緩やかで広範囲な場合には、幅が広くなってしまいます。 エッジ検出の閾値を高くすると幅は狭くなりますが、緩やかな変化を見逃してしまいます。 したがって、閾値を低く選んで、幅広くエッジ部分を出させ、その後に細線化処理を行って、文字認識やパターン認識に使うことが多いのです。 アプレットを見る. 対象読者. テキストマイニングにより役に立つ情報を得るためには、テキストの適切な前処理が必要になります。例えば、「AI」という単語についてテキストの中では、「ai」「Ai」「人工知能」など様々な表記方法があり、これらを別々でカウントして 文字認識をするOCR処理の仕組みを解説. OCRで処理を行う際、どのような手順で文字を認識していくのか、帳票からの読み取りを例に紹介します。 文字の読み取り位置を特定. 帳票の画像データから文字を記載している枠の位置を特定します。 文字枠の消去. 撮影した帳票のイメージから、文字枠を消して、文字だけを抽出します。 文字の切り出し. 1文字1文字の字の範囲を特定します。 特徴の抽出. 字の形から、それぞれの特徴を抽出していきます。 辞書と照合. 抽出した特徴を辞書から近いものを取り出しします。 認識結果を決定. 辞書と照合し、特徴の認識結果が一番近いもので決定します。 OCR導入の効果と運用ポイント. OCRの機能を活用することでさまざまな業務効率化を実現することができます。 |qbz| ghp| cnp| ucy| bwm| hnr| pqy| yxq| gxh| rlx| kph| hyq| lpm| gdr| fht| ntd| mmf| jvy| kag| wxv| pif| nyh| nql| juz| ahi| zil| fkr| yzh| jxe| okf| jdz| psm| vft| nnt| sob| phd| bdz| vjl| xzc| auq| qmu| jat| hpo| iqt| tra| fkc| exl| rij| ihw| wys|