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タイテック 本店：名古屋市南区千竈通二丁目13番地１ 【商号履歴】 株式会社タイテック（1975年９月１日～） 【株式上場履歴】 ＜ジャスダック＞2004年12月13日～2010年３月29日（テクノホライゾン・ホールディングス株式会社に株式移転） ＜店頭＞1996年10月１日～2004年12月12日（店頭登録制度廃止） 【合併履歴】 2005年３月 日 株式会社テレポート 2005年１月 日 株式会社アドバンスト・アイディ・テクノロジー 【沿革】 昭和50年９月 各種電子制御装置、電子応用機器の開発、製造・販売を目的として、名古屋市瑞穂区苗代町に、㈱タイテック設立。 昭和50年10月 射出成形品取出機制御装置の製造・販売を開始。 昭和51年３月 名古屋市南区鳥山町に本社並びに工場を移転。 昭和55年５月 名古屋市南区弥次ヱ町に本社並びに工場を移転。 昭和58年７月 対話式の小型射出成形機制御装置の製造・販売を開始。 昭和58年９月 名古屋市南区豊代町に本社並びに工場を移転。 昭和58年９月 ３軸ＣＮＣ装置の製造・販売を開始。 昭和59年４月 ６軸多関節ロボットコントローラの製造・販売を開始。 昭和61年１月 名古屋市南区千竈通に本社を移転。 平成２年４月 名古屋市南区塩屋町に笠寺工場を新設。 平成２年５月 横浜市中区山下町に横浜営業所を設置。 平成４年12月 中国江蘇省蘇州市にソフトウェア開発、販売を目的とし、合弁会社、蘇州高達計算機技術有限公司を設立(現・高達計算機技術(蘇州)有限公司)。 平成５年１月 横浜市神奈川区三枚町に画像処理関連の技術開発を専門とする会社、㈱グラフイン(現・連結子会社)を設立(現・東京都品川区)。 平成７年10月 画像伝送装置「ＴＥＬ・てる・ＶＩＥＷＳ」の製造・販売を開始。 平成８年10月 日本証券業協会に店頭登録。 平成10年２月 名古屋市中区金山に携帯割引サービスを販売する会社、㈱テレポートを設立。 平成10年６月 携帯割引サービスを行う会社、日本テレネット㈱(名古屋市中村区)に資本参加。 平成10年７月 東京都品川区南大井に横浜営業所を移転、東京支店として開設。 平成11年８月 スーパーＴＶ電話「Ｖ－ＰＨＯＮＥＴ」の製造・販売を開始。 平成12年８月 東京都港区に電子商取引を目的とした会社、㈱アドバンスト・アイディ・テクノロジーを設立。 平成12年８月 品質保証における国際規格「ＩＳＯ９００１」の認証を全事業所で取得。 平成14年４月 光学機器の開発、製造・販売を行う会社、㈱エルモ社(名古屋市瑞穂区)に資本参加(現・連結子会社)。 平成16年８月 情報機器、医療機器等の開発、製造・販売を行う会社、㈱中日電子(名古屋市緑区)に資本参加し連結子会社化。 平成16年11月 名古屋市南区塩屋町(本社隣接地)に開発、営業、製造の機能を一体化した本社工場を新設。 平成16年12月 ジャスダック証券取引所に株式を上場。 平成16年12月 環境マネジメントシステムに関する国際規格「ＩＳＯ１４００１：１９９６」を本社、笠寺工場、豊代工場で取得。 平成17年１月 ㈱アドバンスト・アイディ・テクノロジーを吸収合併。 平成17年３月 ㈱テレポートを吸収合併。 平成17年５月 日本テレネット㈱の株式を追加取得し、連結子会社化。 平成17年６月 当社のテレポート通信事業部を日本テレネット㈱に営業譲渡。 平成17年10月 環境マネジメントシステムに関する国際規格「ＩＳＯ１４００１：２００４」を本社、本社工場、笠寺工場で取得。 平成18年２月 日本テレネット㈱の当社保有株式の一部を譲渡し、子会社から除外。 平成18年７月 高達計算機技術(蘇州)有限公司の当社保有株式の全部を譲渡し、関連会社から除外。 平成19年２月 ㈱エルモ社がジャスダック証券取引所に上場。
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OpenCVについて概要 ウェブサイト APIリファレンスVer.2.x 系 Ver.1.x 系 参考 Windowsでライブラリをそのまま利用する場合 Windowsでソースコードからライブラリをビルドして利用する場合 サンプルコード OpenCVについて 概要 OpenCV (Open Source Computer Vision) はIntel (http //www.intel.com/) が開発元のオープンソースな画像処理ライブラリです。現在はWillow Garage (http //www.willowgarage.com/) が開発を引き継いでいます。 ウェブサイト OpenCV Wiki (http //opencv.willowgarage.com/wiki/) OpenCV.jp (http //opencv.jp/) SourceForge (http //sourceforge.net/projects/opencvlibrary/) SourceForge.jp (http //sourceforge.jp/projects/sfnet_opencvlibrary/) APIリファレンス Ver.2.x 系 ver.2.1 C 日本語 (http //opencv.jp/opencv-2svn/c/) ver.2.1 C++ 日本語 (http //opencv.jp/opencv-2svn/cpp/) ver.2.1 C 英語 (http //opencv.jp/opencv-2svn_org/c/) ver.2.1 C++ 英語 (http //opencv.jp/opencv-2svn_org/cpp/) Ver.1.x 系 ver.1.1 C/C++ 日本語 (http //opencv.jp/opencv-1.1.0/document/) ver.1.1 C/C++ CXCORE 英語 (http //opencv.jp/opencv-1.1.0_org/docs/ref/opencvref_cxcore.htm) ver.1.1 C/C++ CV 英語 (http //opencv.jp/opencv-1.1.0_org/docs/ref/opencvref_cv.htm) ver.1.1 C/C++ Machine Learning 英語 (http //opencv.jp/opencv-1.1.0_org/docs/ref/opencvref_ml.htm) ver.1.1 C/C++ HighGUI 英語 (http //opencv.jp/opencv-1.1.0_org/docs/ref/opencvref_highgui.htm) 参考 http //blogs.wankuma.com/aomushigou/archive/2009/01/12/166193.aspx http //cvwww.ee.ous.ac.jp/oc20inst.html http //en.wikipedia.org/wiki/Opencv http //imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-179.html http //ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV http //opencv.jp/opencv2-x-tips/install-on-windowswindows32bit-64bit-visual-studio-opencv21 http //rest-term.com/contents/other/technote/index.php/OpenCV http //www.atinfinity.info/wiki/index.php?OpenCV/SVN%E7%89%88%20OpenCV%E3%83%93%E3%83%AB%E3%83%89 Windowsでライブラリをそのまま利用する場合 ダウンロード インストール プログラムの新規作成 Windowsでソースコードからライブラリをビルドして利用する場合 ダウンロード CMakeのセットアップ ソースコードの修正 ソリューションファイルの作成 ライブラリのビルド プログラムの新規作成 サンプルコード Median Filter
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「会社で申請すべきソフト」 会社の規模によるがフリーソフト（無償）であってもインストールするには 上長や情報システム部の許可を得る必要があることが多い。 （事前許可のソフトのみの場合） 予め会社側がこれらのソフトのみ許可し、それ以外は許可しませんというタイプ。 （事前申請が必要な場合） ダウンロードやインストールする前に欲しいソフトを上長や情シスなど担当部門に 申請が必要な場合。 ダウンロードは担当者が行い、共有に置かれ、共有に置かれたファイルを使って インストールすることのみ許可されているという手順。 （事前申請式２） 事前申請は行うが、ダウンロードは自らが行う手順。 （事後申請） 事後は殆どない。社内セキュリティ面からみてもよくないからだが、たまにある。 特に中小企業に多い気がする。 ダウンロードとインストールはしても良いが、何をインストールしたか？など 申告する手順。 （無申請） 好きなようにインストールしてよいという手順。 大企業には殆どないが中小企業にはちらほらある。企業向けウイルス対策を 行っているから良いという理屈のようだ。 （全面禁止） 会社から与えられたソフトのみで、任意のソフトはインストールできない。 開発系の仕事でこれされると溜まったものではないが、開発系以外の職の 場合は全面禁止は時々見かける。 申請しておきたいソフト では申請（事前、事後）したいソフトの一覧を書いておく。 背景に色がついてるものは個人的なおススメ。 結局自分が使いやすいものを使えばいい。 見本ドキュメントを用意しました。 個人向け社用PCインストールアプリケーションリスト (.xlsx)(.pdf)(.txt)(.docx) No アプリ名 ver ファイル名 ライセンス 費用 備考 配布元URL 追加＞Excelアドイン VSCodeアドイン teraterm ttlサンプル テキストエディタ [[サクラエディタ]] VisualStudio CODE 秀丸 （有償） ターミナル Poderosa Teraterm Putty VM Virtualbox GuestAdditions VirtualBox_Extension_Pack Vagrant Docker VMware （有償） LinuxOS ISO CentOS minimal Ubuntu LTS IDE Sublime text 2 （v3は有償） Eclipse Pleiades（Eclipse日本語化同梱版） NetBeans IntelliJ IDEA Android Studio Xamarin Studio （MacOS用） VisualStuido （有償） Adobe Dreamweaver （有償） ブラウザ Chrome Firefox Opera リポジトリ git tortoiseGit SourceTree subversion tortoiseSVN FTP Cyberduck WinSCP FFFTP ライブラリ jQuery node.js npm DB SQLite MySQL MariaDB PostgreSQL MySQL Workbench A5 SQL 簡易サーバ BlackJumboDog XAMPP MAMP （macOS用） Tomcat 画像処理 Adobe Photoshop （有償） Adobe illustrator （有償） Gimp その他 Wireshark IPA Font ここについて語ってると冗長になるのでここでは説明を省く。 まず自分の上長または上司に相談して、使いたいソフトがあるが入れても良いか？と 尋ねてから行うこと。 またIDEやブラウザに追加できる拡張機能（Extension、add-onなど）も 事前許可の申請が必要な場合があるので注意されたい。 またインストール許可はでたけどプロキシの関係で外に繋げられない場合が 多々ある。そういった場合も上長に相談したほうがいい。 ここに書いてるDBはVMで使うことを前提に書いている。もしExcelからアクセスさせたい 場合はODBCドライバーが必要になるので、その分は追加申請する必要がある。 くれぐれも勝手にダウンロード、インストールはしないように注意を。
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動作環境 確認方法 対象外 動くけどなんだかカクカクする 動作環境 公式サイトからの抜粋 稼動環境 推奨環境 OS Microsoft Windows 2000 / XP CPU Pentium3 1GHz以上 Pentium4 2GHz以上 メモリー 256MB以上 512MB以上 グラフィックボード VRAM 32MB以上 VRAM 64MB以上 OpenGL OpenGL v1.2対応 DirectX DirectX version9.0以降 ハードディスク 500MB以上の空き容量 ネットワーク環境 128kbps以上 ADSL 1Mbps以上 対応デバイス USBゲームパッド（8ボタン以上） ※Vistaに対応しているかは現在開発が調査中 確認方法 １．デスクトップ画面の左下にある［スタート］ボタンをクリックしてください。 ２．［ファイル名を指定して実行(R)］メニューをクリックします。 ３．［ファイル名を指定して実行］ダイアログボックスが表示されます。 ４．フォームに「dxdiag」と入力して［OK］ボタンをクリックします。 ５．［DirectX 診断ツール］ウィンドウが開きます。 「システム」タブを選ぶ →「システム情報」欄でプロセッサ(CPU)、メモリ、DirectXのバージョンなどの情報が確認できます。 「ディスプレイ」タブを選ぶ →「デバイス」欄でグラフィックボードの名前やメモリ合計(容量)などの情報が確認できます 対象外 C21と同じくSiS製グラフィックチップを利用したPCには対応していないので、必須環境を満たしていてもdxdiagでSiSと判明した場合はどうにもなりません。あきらめて別のPCを使いましょう。 #ref error ：ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (dxdiag_sis651.png) ↑SiS315グラフィックスコアを統合（内蔵）したPentium4向けチップセット。 ※SiS製のチップは低価格で安定性が高いので日本ではメーカー製PCのローエンドモデルを中心にかなり普及しています。 動くけどなんだかカクカクする ゲームは問題なく起動しているけど、ちょっと動き回っただけとかたくさん人が居るところではコマ送りのようになる場合が多々あります。 自分の使っているPCの画像処理能力がどれくらいあるのかを判断する目安として画面を書き換える速度(FlamePerSec)をfrapsで計測することができます。（→日本語FAQ） 起動してボケっと突っ立っている状態で10FPS未満のPC コズミックブレイクに限らず、一般的な3Dゲームには向いていません。事務（年賀状やレポートの文書作成）用PCです。 起動してボケっと突っ立っている状態で20FPS未満のPC コズミックブレイクに限らず、一般的な3Dゲームには向いていません。一応動くのでそのへん動き回ったり会話するだけなら問題ないでしょう。 起動してボケっと突っ立っている状態で20～39FPSのPC クエストやミッションならなんとか遊べるでしょう。しかし、オブジェクトが多くなるとコマ送りになります。 起動してボケっと突っ立っている状態で40～60FPSのPC クエストやミッションならそこそこ遊べるでしょう。 ユニオン(15vs15)で10～50FPSのPC ユニオン(15vs15)で20～60FPSのPC ユニオン(15vs15)で30～60FPSのPC ユニオン(30vs30)で10～50FPSのPC ユニオン(30vs30)で20～60FPSのPC おそらく2世代前～現行世代のグラフィックボードを搭載したゲーム専用PCです。 ユニオン(30vs30)で30～60FPSのPC 多分現行世代のグラフィックボードを搭載したゲーム専用PCです。 名前 コメント すべてのコメントを見る
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楠木 学 【くすのき まなぶ】 ボナンザブラザーズ (System24 / SEGA 1990) セガソニック・ザ・ヘッジホッグ (Model2 / SEGA 1993) Design K.Miyagi、星野正光、S.Yamagataと共同。 パンツァードラグーン (SS / SEGA 1995) オリジナルキャラクターデザイン 美術監督 ドラゴンモデル制作 オープニングCG制作 北村操佳、岩出敬と共同。 パンツァードラグーン ツヴァイ (SS / SEGA 1996) 原案／設定 二木幸生と共同。 オープニング制作 AZEL -パンツァードラグーン RPG- (SS / SEGA 1998) 総監督 原案／設定 二木幸生、前川司郎、小川陽二郎と共同。 チーフデザイン ソニックアドベンチャー (DC / SEGA 1998) CG Movie Director 2001 ピノビィーの大冒険 GBA ハドソン ハイエンドCGデザイン くすのき まなぶ 2002 ゴーストヴァイブレーション XB アートゥーン Director MANABU KUSUNOKI Art Director MANABU KUSUNOKI 楠木学, Yasuhisa Nakagawa, Masamichi Harada Graphic Designer MANABU KUSUNOKI 楠木学, Yasuhisa Nakagawa, Masamichi Harada, Norihiro Adachi, Nobuyuki Maruyama, Homare Oyamada, Takeshi Ohashi, Chisato Yagishita, 大溝範子, Daisuke Kojima, Tomoaki Sugeno ゴーストトラップ (GBA / ARTOON 2002) ディレクター ブリンクス・ザ・タイムスイーパー (Xbox / Microsoft 2002) Movie Creator 増田敏彦 (D)、白波瀬登、小西芳典、吉海竜馬、中島直樹、波田和之、Yuji Tanaka、嶋谷龍司、山本浩吉、Yusuke Yamazaki、Tetsuo Nishikawa、Keiju Go、Koji Nakajimaと共同。 ブリンクス2 バトル・オブ・タイム&スペース (Xbox / Microsoft 2004) Movie Creator 増田敏彦 (D)、白波瀬登、吉海竜馬、小西芳典、嶋谷龍司、山本浩吉、波田和之、Katuki Tomishima、中野進吾、関根雅史、Sanae Sato、Keiki Takemoto、Shigeo Matsumotoと共同。 ヨッシーの万有引力 (GBA / Nintendo 2004) Design Yasuhisa Nakagawa(D)、Hiroyuki Kawaguchi、Daisuke Kojima、Takeshi Ohashi、Hashihito Komatsu、Shogo Uema、Hidetaka Kakihana、Shogo Kunigami、Go Kakazu、茂木幸樹と共同。 2005 天星 SWORDS OF DESTINY PS2 マーベラスインタラクティブ Movie Director MANABU KUSUNOKI Story Boards MANABU KUSUNOKI 楠木学, Yoshihito Takahashi SEGA AGES 2500シリーズ Vol.27 パンツァードラグーン (PS2 / SEGA 2006) Special Thanks ブルードラゴン (Xbox360 / Microsoft 2006) Concept Art たたいて弾む スーパースマッシュボール・プラス (Wii / Nintendo 2010) アートディレクター ラストストーリー (Wii / Nintendo 2011) Design Works Takao Watanabe、Moriyoshi Oharaと共同。 2013 Crimson Dragon X-ONE Microsoft Concept Art KUSUNOKI Manabu 2014 テラバトル iOS/Android MISTWALKER Graphic Design Manabu Kusunoki ・Graphic Design Kenei Hayashi, 坂口知義・Graphic Design (Arzest Corporation.) 楠木学 参考 ［Terra Battle Download Starter］500,000 Downloads Message from Manabu Kusunoki (Youtube) https //twitter.com/terra_battle/status/652425477882146820 特許 「画像処理装置及び方法並びにプログラム」
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original (2019/05/14 付) Google 翻訳 (2019/05/23 付) # Improving the quality of the output #出力品質の向上 There are a variety of reasons you might not get good quality output from Tesseract. It s important to note that, unless you re using a very unusual font or a new language, retraining Tesseract is unlikely to help. あなたがTesseractから良い品質の出力を得られないかもしれない様々な理由があります。非常に珍しいフォントや新しい言語を使用しているのでない限り、Tesseractを再トレーニングしても助けになる可能性は低いことに注意することが重要です。 * Image processing * 画像処理 * Rescaling * 再調整 * Binarisation * 2値化 * Noise Removal * ノイズ除去 * Rotation / Deskewing * [回転/傾き補正](#回転 - 傾き補正) * Borders * 罫線 * Transparency / Alpha channel * [透明度/アルファチャンネル](#透明度 - アルファチャンネル) * Tools / Libraries * [ツール/ライブラリ](#tools - ライブラリ) * Examples * 例 * Page segmentation method * ページ分割方法 * Dictionaries, word lists, and patterns * 辞書、単語リスト、およびパターン * Still having problems? * まだ問題がありますか？ ## Image processing ## 画像処理 Tesseract does various image processing operations internally (using the Leptonica library) before doing the actual OCR. It generally does a very good job of this, but there will inevitably be cases where it isn t good enough, which can result in a significant reduction in accuracy. Tesseractは実際のOCRをする前に内部的に(Leptonicaライブラリを使って)様々な画像処理操作を行います。それは一般にこれの非常によい仕事をします、しかし、それが十分に良くない場合は必然的にあるでしょう、そしてそれは正確さのかなりの減少をもたらすことができます。 You can see how Tesseract has processed the image by using the configuration variable tessedit_write_images to true (or using configfile get.images) when running Tesseract. If the resulting tessinput.tif file looks problematic, try some of these image processing operations before passing the image to Tesseract. Tesseractの実行時に設定変数の tessedit_write_imagesをtrueに(またはconfigfileの get.imagesを使って)使うことでTesseractがどのように画像を処理したかを見ることができます。結果の tessinput.tifファイルに問題があると思われる場合は、Tesseractに画像を渡す前にこれらの画像処理操作のいくつかを試してみてください。 ### Inverting images ###反転画像 While tesseract version 3.05 (and older) handle inverted image (dark background and light text) without problem, for 4.x version use dark text on light background. tesseractバージョン3.05(およびそれ以前)は反転画像(暗い背景と明るいテキスト)を問題なく処理しますが、4.xバージョンでは明るい背景に暗いテキストを使用します。 ### Rescaling ###再スケーリング Tesseract works best on images which have a DPI of at least 300 dpi, so it may be beneficial to resize images. For more information see the FAQ. Tesseractは、少なくとも300 dpiのDPIを持つ画像に最適です。そのため、画像のサイズを変更すると効果的です。詳細については[FAQ]を参照してください(FAQ-Old#は最小のテキストサイズで、画面のテキストが読めない)。 "Willus Dotkom" made interesting test for Optimal image resolution with suggestion for optimal Height of capital letter in pixels. 「Willus Dotkom」は、最適な画像の解像度について、ピクセル単位の最適な大文字の高さを提案して、興味深いテストを行いました。 ### Binarisation ###二値化 This is converting an image to black and white. Tesseract does this internally (Otsu algorithm), but the result can be suboptimal, particularly if the page background is of uneven darkness. これは画像を白黒に変換しています。 Tesseractはこれを内部的に行います(Otsuアルゴリズム)が、特にページの背景が不均一な暗さの場合には、結果は最適とは言えません。 If you are not able to fix by better input image, you can try different algorithm. See ImageJ Auto Threshold (java) or OpenCV Image Thresholding (python) or scikit-image Thresholding documentation (python). あなたがより良い入力画像で修正することができない場合は、別のアルゴリズムを試すことができます。 ImageJ自動しきい値(java)またはOpenCV画像しきい値(python)を参照してください。またはscikit-image Thresholdingドキュメント(python)。 ### Noise Removal ###ノイズ除去 Noise is random variation of brightness or colour in an image, that can make the text of the image more difficult to read. Certain types of noise cannot be removed by Tesseract in the binarisation step, which can cause accuracy rates to drop. ノイズは、画像内の明るさや色のランダムな変動で、画像のテキストを読みにくくすることがあります。バイナリ化ステップでTesseractで特定の種類のノイズを除去することはできません。これにより、正解率が低下する可能性があります。 ### Rotation / Deskewing ###回転/傾き補正 A skewed image is when a page has been scanned when not straight. The quality of Tesseract s line segmentation reduces significantly if a page is too skewed, which severely impacts the quality of the OCR. To address this rotate the page image so that the text lines are horizontal. 画像が傾いていると、ページがまっすぐでないときにスキャンされたときに発生します。ページが歪んでいると、Tesseractのラインセグメンテーションの品質が大幅に低下します。これはOCRの品質に深刻な影響を与えます。これに対処するには、テキスト行が水平になるようにページ画像を回転させます。 ### Borders ###ボーダーズ #### Scanning border Removal ####スキャニングボーダー除去 Scanned pages often have dark borders around them. These can be erroneously picked up as extra characters, especially if they vary in shape and gradation. スキャンされたページは、その周囲に暗い縁があることがあります。特に形やグラデーションが異なる場合、これらは誤って余分な文字として認識される可能性があります。 #### Missing borders ####境界線がありません If you OCR just text area without any border, tesseract could have problems with it. See for some details in tesseract user forum#427 . You can easy add small border (e.g. 10 pt) with ImageMagick® 境界のないテキスト領域だけをOCRすると、tesseractに問題が生じる可能性があります。 [tesseractユーザーフォーラム](https //groups.google.com/forum/?utm_medium=email utm_source=footer#!msg/tesseract-ocr/v26a -RYPSOE / 2Sppq61GBwAJ)[https：//groups.google.com/forum/?utm_medium=email utm_source=footer#!msg] [https： //github.com/tesseract-ocr/tesseract/issues/427)あなたは簡単にImageMagick®で小さいボーダー(例えば10 pt)を追加することができます。 ` | ` convert 427-1.jpg -bordercolor White -border 10x10 427-1b.jpg 変換427-1.jpg - ボーダーカラーホワイト - ボーダー10x10 427-1b.jpg ` | ` ### Transparency / Alpha channel ###透明度/アルファチャンネル Some image formats (e.g. png) can have alpha-channel for providing transparency feature. いくつかの画像フォーマット(例えば、ｐｎｇ)は、透明度機能を提供するためにアルファチャンネルを有することができる。 Tesseract 3.0x expects that users remove alpha channel from image before using image in tesseract. This can done e.g. with ImageMagick command Tesseract 3.0xはユーザーがtesseractで画像を使用する前に画像からアルファチャンネルを削除することを期待しています。これはできます。 ImageMagickコマンドで： ` | ` convert input.png -alpha off output.png input.pngを変換します。alphaoff output.png ` | ` Tesseract 4.00 removes alpha channel with leptonica function pixRemoveAlpha() it removes alpha component by blending with white background. In some case (e.g. OCR of movie subtitles) this can lead to problems, so users would need to remove alpha channel (or pre-process image by inverting image colors) by themself. Tesseract 4.00はレプトニカ関数でアルファチャンネルを削除しますpixRemoveAlpha()アルファ線を削除してアルファコンポーネントを削除します。場合によっては(たとえば、[映画の字幕]のOCR(https //github.com/tesseract-ocr/tesseract/issues/2048#issuecomment-438015376))、問題が発生する可能性があるため、ユーザーはアルファチャンネルを削除する必要があります(または画像の色を反転させて画像を前処理します。 ### Tools / Libraries ###ツール/ライブラリ * Leptonica * レプトニカ * OpenCV * OpenCV * ScanTailor Advanced * ScanTailor Advanced * ImageMagick * ImageMagick * unpaper * unpaper * ImageJ * ImageJ * Gimp * Gimp * PRLib - Pre-Recognize Library with algorithms for improving OCR quality * PRLib - OCR品質を向上させるためのアルゴリズムを使用したライブラリの事前認識 ### Examples ###例 If you need an example how to improve image quality programmatically, have a look at this examples プログラムで画質を向上させる方法の例が必要な場合は、次の例を見てください。 * OpenCV - Rotation (Deskewing) - c++ example * [OpenCV - 回転(傾き補正)](http //felix.abecassis.me/2011/10/opencv-rotation- deskewing /) - c ++の例 * Fred s ImageMagick TEXTCLEANER - bash script for processing a scanned document of text to clean the text background. * FredのImageMagick TEXTCLEANER - テキストの背景をきれいにするためにスキャンしたテキストを処理するためのbashスクリプト。 * rotation_spacing.py - python script for automatic detection of rotation and line spacing of an image of text * rotation \ _spacing.py - テキストの画像の回転と行間の自動検出のためのpythonスクリプト * crop_morphology.py - Finding blocks of text in an image using Python, OpenCV and numpy * [crop \ _morphology.py](https //github.com/danvk/oldnyc / blob / master /ocr / tess / crop_morphology.py) - [Python、OpenCV、およびnumpyを使用して画像内のテキストブロックを見つけるhttp //www.danvk.org/2015/01/07/finding-blocks-of-text-in-an-image-using-python-opencv-and-numpy.html) * Credit card OCR with OpenCV and Python * OpenCVとPythonのクレジットカードOCR * noteshrink - python example how to clean up scans. Details in blog Compressing and enhancing hand-written notes. * noteshrink - Pythonのスキャン方法の例。詳細はブログ手書きノートの圧縮と拡張にあります。 * uproject text - python example how to recover perspective of image. Details in blog Unprojecting text with ellipses. * uproject text - pythonの例で画像の見方を回復します。詳細はブログ省略記号付きのテキストの投影解除をご覧ください。 * page_dewarp - python example for Text page dewarping using a "cubic sheet" model. Details in blog Page dewarping. * page_dewarp - "キュービックシート"モデルを使ったテキストページの歪み補正のpythonの例。詳細はブログPage dewarpingにあります。 ## Page segmentation method ##ページ分割方法 By default Tesseract expects a page of text when it segments an image. If you re just seeking to OCR a small region try a different segmentation mode, using the --psm argument. Note that adding a white border to text which is too tightly cropped may also help, see issue 398. デフォルトでは、Tesseractは画像を分割するときに1ページのテキストを期待します。小さな領域をOCRにしたいだけなら、 --psm引数を使って別のセグメンテーションモードを試してください。細く切り取られているテキストに白い枠線を追加すると効果的な場合があります。issue 398 -ocr / issues / detail？id = 398) To see a complete list of supported page segmentation modes, use tesseract -h. Here s the list as of 3.21 サポートされているページセグメンテーションモードの完全なリストを見るには tesseract -hを使ってください。これは3.21の時点でのリストです： ` | ` 0 Orientation and script detection (OSD) only. 0方向と文字検出(OSD)のみ。 1 Automatic page segmentation with OSD. 1 OSDによる自動ページセグメンテーション。 2 Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR. 2自動ページ分割。ただし、OSD、またはOCRはありません。 3 Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default) 3全自動ページセグメンテーション、OSDなし。 (デフォルト) 4 Assume a single column of text of variable sizes. 4可変サイズのテキストの1列を想定します。 5 Assume a single uniform block of vertically aligned text. 5垂直方向に配置されたテキストの単一の均一なブロックを仮定します。 6 Assume a single uniform block of text. 6一様なテキストブロックを仮定する。 7 Treat the image as a single text line. 7画像を1行のテキストとして扱います。 8 Treat the image as a single word. 8画像を一語として扱います。 9 Treat the image as a single word in a circle. 9画像を円の中の1単語として扱います。 10 Treat the image as a single character. 10画像を1文字として扱います。 11 Sparse text. Find as much text as possible in no particular order. 11スパーステキスト。特定の順序でできるだけ多くのテキストを見つけます。 12 Sparse text with OSD. 12 OSD付きのまばらなテキスト。 13 Raw line. Treat the image as a single text line, 13行。画像を1行のテキストとして扱う ` | ` ## Dictionaries, word lists, and patterns ##辞書、単語リスト、そしてパターン By default Tesseract is optimized to recognize sentences of words. If you re trying to recognize something else, like receipts, price lists, or codes, there are a few things you can do to improve the accuracy of your results, as well as double-checking that the appropriate segmentation method is selected. デフォルトでは、Tesseractは単語の文章を認識するように最適化されています。領収書、価格表、コードなど、他のものを認識しようとしている場合は、結果の精度を向上させるためにできることがいくつかあります。また、適切なsegmentation methodを確認します。ページ分割方法)が選択されています。 Disabling the dictionaries Tesseract uses should increase recognition if most of your text isn t dictionary words. They can be disabled by setting both of the configuration variables load_system_dawg and load_freq_dawg to false. Tesseractが使用する辞書を無効にすると、テキストの大部分が辞書の単語ではない場合、認識が向上します。それらは設定変数の load_system_dawgとload_freq_dawgの両方を falseに設定することで無効にできます。 It is also possible to add words to the word list Tesseract uses to help recognition, or to add common character patterns, which can further help to improve accuracy if you have a good idea of the sort of input you expect. This is explained in more detail in the Tesseract manual. 認識を助けるためにTesseractが使用する単語リストに単語を追加したり、一般的な文字パターンを追加することも可能です。これはTesseractマニュアルでより詳しく説明されています-データ)。 If you know you will only encounter a subset of the characters available in the language, such as only digits, you can use the tessedit_char_whitelist configuration variable. See the FAQ for an example. Note this feature is not supported in Tesseract 4. See here for a workaround. 数字だけのように、言語で利用可能な文字のサブセットのみに出会うことがわかっているなら、 tessedit_char_whitelist 設定変数を使うことができます。 例についてのFAQを参照してください。この機能はTesseract 4ではサポートされていません。回避策については[ここ](issues / 751#issuecomment-333904808)を参照してください。 ## Still having problems? ##まだ問題がありますか？ If you ve tried the above and are still getting low accuracy results, ask on the forum for help, ideally posting an example image. 上記の方法を試しても精度が低い結果が得られる場合は、フォーラムで質問する、理想的にはサンプル画像
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#blognavi デジカメ画像をWeb用途に使うなら、商業印刷のように色の再現性にこだわる必要はないとおもうのです。そのワケは見るヒトの利用しているモニタの種類や良し悪しが大きく影響するし、それはOSの違い、MacとWindowsでも違うから。 ただ、あ～んまり暗い・眠たい・色かぶりしてる画像は自分なりに「まあ、こんな程度で」レベルに補正しときます。以下、一例です。 ↓補正前。オートで昼間の室内で撮ったら、液晶モニタの画面が明るいがために手前のぺんたんたちをカメラが自動的に暗くしてくれました。。（露出をいぢっとくべきだった） ↓補正後。不自然にならない程度に、モニタ画面以外をレベル補正。 ↓補正前。コッチのは青地のマットの上で撮ったのが災いしたのか、色かぶりしてます。全体に青みがかってます。 色かぶりは壁の色やペコちゃんの毛糸のあたりを見ると歴然です。あと、明るさも足りません。 ↓補正後。カラーバランスとレベルを補正。 みるくのオデコのあたりが白飛びしちゃったけど、、まあまあ、なんとか。 レベル補正は画像の明度を調整する機能、カラーバランスはその名の通りの機能です。詳しい使い方は画像処理ソフトのヘルプや市販の初心者向けの書籍などを参照してください。手前ミソだけど、うらんのぴくへる（Pixiaのヘルプ）も役に立つよ、、。(^^;)こういうのも説明すると長ーーーーーくなるんで。(^_^;) ポイントは補正する段階だけど、元の画像を縮小した後、です。 せっかくのデジカメ画像、あみねこ写真、みんなに見てもらうんなら、少しでも可愛く^_^;、うつくしく見てもらいません～？ていう話でした。 しかし、カメラって、コッチの見た通りには写らんのよね、、。 ゲーテじゃないけど、「光を、もっと光を～！」と言ってるのかもしれない。 本当にそうですよね 画像を見てたら 実物より明るく撮れていて色が違いすぎた事って多いからなあ。 最近フラッシュは使わないで撮影してます。 白飛びしそうだからかな・・異様に明るく写るもんで・・。トリミングとか やったこと無いです。そっか・・・言いたいことの我慢か・・・ぁ。んん・・泣きたいのとはちがいますもんねぇじゃあ・・やっぱし ココで 吐け愚痴ってことで・・・・たまったら 王様の耳はロバの耳 じゃないけど・・・・言って下され。 スッキリする何かぁ。・・良い解消方が無いかなあ話違うんですけど 大葉かな それって 血液さらさら 効果が有るんですって効果を更に引き出すために 油と合わせると良いのだそうな・・・。一日１５枚食べると良いんだって・・・ お互い血を綺麗にしましょうね(どういう・・・流れだろう・・・？？） -- ようち (2006-06-08 21 39 42) 「画像を補正」するソフト、というのはデジカメ買ったときについてきたやつ？とかですか？「Picture Manager」とかいうやつ？カスピのパソコンは基本ソフトが英語なので、イマイチよくわからないんですよね・・・ああ・・・・なんでコウも基本的なことがわからんのかな～トホホ-- カスピちゃん (2006-06-09 04 07 43) この場をお借りしてカスピさんへ私は、オハイオと言うところに住んでおりまして、パソコンは基本ソフトが同じように英語です。Googleのpicasa2というフリーソフトは、オプションで言語が選べるので日本語も使えて便利です。もし良かったら試してみてください。ここにリンク先とか残していいのかよくわからないのでサーチのところにpicasaと入れて検索するとすぐ出てきます。うらんさん、ちなみに私は、やけ食いしなくても太って困っております。-- まゆみ (2006-06-09 06 21 56) うらんさんの写真はいつもきれいだな～と思っていたら、こんな工夫がされていたのですね！私はいつもサイズだけ変えるだけであとは。。。参考になりました。ありがとうございました。 -- ayumi (2006-06-09 10 56 47) ようちさん→ 最近フラッシュは使わないで 撮影してます。 白飛びしそうだからかな・・ 異様に明るく写るもんで・・。そうそう。以前、室内であみねこを写すのにフラッシュ使わないほうがいいよ、というコメントを書いたんです。ある方がずっとフラッシュ効かせて、あみねこの写真を撮られていたんで、名指したり、メールでお知らせするのも差し出がましいんで、コメントでそれとなく伝えたつもりだったんだけど、、その後も今に至るまでずっと写真が変わらないんで、(^_^;)伝わらなかったみたい～。大葉ってシソですよね。あの匂いにも慣れて、のり巻きに入っているのも食べれるようになったんですよ、しかし1日15枚は、、天ぷらにでもしないと（それでます太るよーな気がする）そうだ、ストレスためてると、血液もドロドロになるんでしたね。(・・;気をつけねばー。教えて下ってありがとうございました。カスピちゃん→ デジカメ買ったときについてきたやつ？とかですかうん、それ。それでも使えるハズです。オマケは使い倒しましょう!!英語版ソフトでも、下でまゆみさんがアドバイス下ってるように、言語が選べるフリーの画像ソフトもありますよ。まゆみさん→あらら、まゆみさんはカスピちゃんと同じアメリカ在住の方だったんですね。うちの近所にアメリカンスクールがあって、地域的にもアメリカ人の方を毎日お見かけしてますが、ダイエーにも来てるし(^_^;)、太り方がスゴいひとがけっこういます。うらんもアメリカに行けば、Sサイズかもしれない、、ayumiさん→メールしそこねましたが、、ミカちゃんは昨日、お供をつれて出発しました。もう着いてる頃かナ？画像ツールのおかげで、うらんのボケ写真も多少見栄えよくなるようです。自分の写真も、レタッチして、シワとシミを消したもんなあ、、(^_^)中年になったら、ソフトフォーカス必至・・（爆）-- うらん (2006-06-09 11 55 28) カスピちゃん、カスピちゃん。Picasa を Google から無料ダウンロード -- うらん (2006-06-09 12 16 33) 名前 コメント カテゴリ [インターネット] - trackback- 2006年06月08日 19 00 54 #blognavi
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第17回ネットミーティング(2013年5月23日(木) 20 00～) 出席者 中村、岩田、清水、工藤、安妻、三好、田代、神 CG-ARTS協会には連絡済、返信もきた（5/13 http //www.cgarts.or.jp other information に掲載されている OBOGセッション 初日にOBOG(講演)セッションやる？ OBOGセッションは参加人数の多い時間帯に合わせるようにする OBOGセッションに関して，反応のあったOBOGの参加確定ではない こちらからの要望で、対応してもらえるかと （OBOGにはまだオファーはしていない。田代先生のSNSでのやり取り） セッションの進行 企画の時間帯は初日ご飯前で考えている 時間は1時間くらい ブース形式 プレゼンのテンプレなどをこっちであらかじめ作成するのもあり とりあえずなにか考える（時間も労力も少なめでできること OBOGと教員を2人1組にして、時間を区切って学生のグループテーブルを訪問し、 お茶とお菓子をつまみつつ、談話する『質問会』ってのはやったことがある 今回はOBOGをポツポツと配置して、そこに学生さん達が自主的に行く感じ 人気、不人気の問題 全員にひと通り回れるように 講演者の人数にグループを作る（班分けはOBOGの人数による 和気あいあいと 1 対 少人数 が理想 人数にもよるけれど、もう少し具体的にしていかないときつい OBOGOはフル参加できるとは限らない 途中参加、早引きもあり得ます OBOGに聞きたいこと –以前企業に務めていた大学教授に，どういう心境で大学に来たのか –就活系しとけばよかった、失敗談、後悔の話 就活についての苦労話とか、『これをやっておけばよかった』という体験談等含めた就活話 就活で苦労した人→少ないかなｗ –仕事の話、働くってどうゆうこと?な話 想像していた仕事と働いてみてわかった仕事について –大学院での研究計画、進め方など –今やってる自分の仕事 –今，勤めてるとこ以外でその業界への興味，発見 –ここでしか聞けないこんな話 例えば 女子大の秘密 企業関係 こんな背景があって，現状こんな感じ –査読って何？ –社会人の恋愛事情 –画像処理とは全然違うとこで働いてます –学生時代の研究が企業と実現 –他大学の研究室について などなど 会計（安妻） 雑費を抜いているが，それを含めてもお金は余る レンタカーは愛工大が車で行くので必要ない ゲリラの分は考えていない VIP2012の景品は1万円程度 アワードの景品，ビンゴの景品等合わせて ゲリラ飲み会は予算に入れない 去年は当日に、2日間分で1~2000円集めていた 入金 振込先の連絡はいつ 登録締め切り後に合宿の連絡と同時で ついたての件 予約できない なかった場合は→過去だと数週間前に、電話で問い合わせて、確保したような気がする まだ考えなくていいよね アワード（安妻） 投票用紙草案（Dropbox 去年：ロゴ、ID、コメント 投票する観点があった（2011 今年： 1位になったが理由が分かりづらい→チェックボックスの導入 質問して議論して用紙に書くのが手間 書記いる？→いらないでしょ カーボン紙の使用について プレゼンター用紙 カーボン紙を使用してフィードバックを –集計が大変そうなので簡単に出来る工夫を… –説明を用紙で完結しておくのは大事 広報（岩田） GCAD、imageメーリス送信完了 ポスター（清水、三好） TeXバグ取り TeX参考文献でリンクに飛べない→訂正した 企画(清水、三好) 企画を次週試しにやってみる レクリエーション（工藤） 自分マトリクス 2回やる必要は？→多くの人と喋れる 1回やるか2回やるかは人数，時間で調整しようか 次週 メンバーで企画の試し 進捗報告
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第10回 Kashiwa.R（本郷キャンパスでやります） 千葉県柏周辺のRユーザーによる勉強会です．(「周辺」の定義は個々人の解釈に準じます…) 上級者の方も，Rは使ったことはないが興味のある方も，奮ってご参加ください！ 今回はなんと本郷キャンパスで開催します． さまざまな分野の方，学外の方の参加もお待ちしております(・ω・)/ 概要 2014年7月2日 (水) 18 00-20 00（予定） 東京大学本郷キャンパス総合研究博物館 3階 第1演習室 交通アクセスと地図 終了後，同教室で懇親会 (参加費1000-2000円を予定) 懇親会は外の居酒屋でいたします (2014-06-30追記) 発表者募集 6月4日まで このページに書き込むか，@Acafe_infoまたは@tsutatsutaまでご連絡ください． 内容 （6月4日まで発表者募集中） 発表者 tsutatsuta タイトル convex hullと確率楕円 時間 10分くらい 概要 2変数プロットのばらつきの範囲を検討するふたつの方法について紹介します． 発表者 antiplastics タイトル R以外の研究ツール 時間 20分くらい 概要 最近Rに疲れている発表者が紹介する便利ツールのいろいろ 発表者 wakuteka タイトル markdownで解析のメモをとることについて 時間 10分くらい？ 概要 Dry系（コンピュータを使う生物学）研究での「実験ノート」の一例を喋りたいです。時間があれば別枠で投稿中の論文の話もしたい 発表者 yuifu タイトル 巨大な表を高速に扱う data.table について Rで時系列オーミクスデータ解析 時間 15分 概要 今後増えることが予想される巨大な表形式データを高速に扱うパッケージ data.table について、特にdata.frameと比較しつつ概説します。 遺伝子発現などのサンプル点の少ないデータについて扱います。 発表者 calicoli タイトル Rで音声解析 時間 10分 概要 （もしくはR3.1.0の変更点についてまとめてみます。） 発表者 teuder タイトル Rcppのすゝめ C++を知らないあなたにおくる簡単ハイパフォーマンス・プログラミング 時間 15分くらい？ 概要 Rcppを使えばRと同様の記法でC++で記述できちゃいます。その簡単さはちょっと衝撃的ですらありますが、残念ながら体系的な情報が少ないことが学習の足かせになっています。今回は基本的な使い方に加えて、現在得られる情報をできるだけまとめて伝えられたらと思っています。 発表者 mona タイトル：Rで統計のキホン 時間：15分くらい 概要：”Discovering Statistics Using R”という本の紹介と、基本的な統計の話をします。 発表者 山田彬尭 タイトル クラスター分析と主成分分析について 時間 15分くらい？ 概要 クラスター分析と主成分分析をテーマに皆様と 発表延期 (2014-06-18) 発表者 KeiHKojo タイトル 画像処理をRでやってみた 時間 5-10分 概要 結局ImageJが1番良いってことが伝われば幸いです(ウソ 参加者 参加を希望される方は以下にお名前を．(飛び入り参加も大歓迎です！) お名前 懇親会参加 コメント tsutatsuta 参加します \(・ω・) antiplastics 酸化です (」・ω・)」 wakuteka よろしくです (「・ω・)「 yuifu 讃歌します (・ω・) calicoli Al+3 ( ･᷄д･᷅ ) And more 参加 ( • _ • ) hoge hoge hoge 懇親会 終了後に同教室で行ないます (参加費1000-2000円を予定)． 食べたいもの・飲みたいもののリクエストがありましたらどうぞ〜 (期待に添えるかはわかりませんがあしからず) 主催 R勉強会at柏 - Kashiwa.R (Googleグループ) Acafe (@Acafe_info) @tsutatsuta
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長時間露出時に1秒に1コマしか画像が表示されない(1秒露出時)という仕様で製作しましたが、 製作は比較的簡単ですが使い勝手という意味ではやはり微妙です。 使用するキャプチャデバイスによってはコマ落ちすることもあり、画像のフレームが落ちるとどうにもならなくなります。 そこで、PC限定となりますが、蓄積型ビデオカメラと同じように画像を出力するドライバを書いてみます。 画像の無いコマを直前の画像で置き換える、またはFPSを落として画像のあるフレームだけを出力するドライバです。 ついでに、PHD Guiding でうまく認識しないデバイスでも使用できるようにします。 まあ、これは私の買ったキャプチャがうまく動作しなかったからなんですがw WDMに対応しているカメラ/キャプチャなら、大抵動作するようになるはずです(ふぬああでキャプチャ出来る物)。 ついでに、キャプチャした画像に時刻をインポーズすることも出来ます。 元の画像出力(イメージ画像) ドライバを介した出力(イメージ画像) 仕組みは簡単で、キャプチャデバイスに見える仮想ドライバを作って、その中で本物のカメラに接続、画像処理をしてからアプリケーションに渡しています。 PHDGuidingから使用するなら、WDMデバイスの中から、 "Virtual Cam Capture" を選択します。 実際に使用するデバイスを尋ねてくるので、使用するデバイスを選択します。 選択したカメラのプロパティが出てくるので、適当に設定します。 画質は後で設定できるので、入力形式(NTSCとかPALとか･ビデオキャプチャの場合のみ)と画像解像度を設定すれば良いです。 すると、PHDや他のキャプチャソフトからは、選択した解像度｢のみ｣を持ったデバイスとして認識されます。 なお、内部ではRGB24形式で処理しているので、出力は必ずRGB24になります。 これ以降、解像度の設定は出来ないので、変更したい時はデバイスの選択からやり直してください。 このドライバのプロパティ画面です。 右下の2つのボタンから、入力元デバイスの入力切替や画質の設定が出来ます。 右のグラフは、フレームの明るさレベルと閾値を表示しています。 "Use Long-Exporse Capture"をチェックすると、画像の明るさが閾値以下になると、最後に出力したフレームで置き換えて出力するようになります(蓄積型ビデオモード)。 つまり、FPSは変わらず、同じ画像が何度も出力されることになります。 "auto"だと自動的に閾値を設定してくれますが、グラフ中の最小値と最大値から求めているので、外光が突然入ったり、偶然明るい流星が入ったりすると、しばらくの間暗い画像がコマ落ちする可能性があるのでお勧めしません。 "Capture only valid Frame"をチェックすると、閾値以上のフレームのみを出力するようになります。 この場合、FPSは1秒露出なら1FPSになります。ただし、録画したファイルを再生する時には元のFPSになるので早送りになります。LIVEで見たりオートガイドの時は問題ありません。 また、PHDで画像をスタックする処理が重いようなので、このオプションを入れるとスタック枚数が減って負荷が下がります。 "Insert TimeText"は、出力する画像の右下に時刻情報(GMT)を表示します。 Windowsの仕様上、Windowsの時計が正確でも±数msの誤差(ゆらぎ)が出ます。 Windowsの時計が狂っていても、手元にGHSなどの正確な時計があるなら、"Adj"にms単位で数値を入力することで補正することが出来ます。 NTPなどを使用していてWindowsの時計が正確でも、表示される時刻はPCに取り込まれた時の時刻なので、シャッターが切られた時刻よりも若干の遅れがあります。 これを補正するには、プロパティ画面に表示されている時計を撮影して手動で補正するか、次に述べる方法で簡易的に補正することが出来ます。 "TimeAdjust"ボタンを押すと、グラフエリアが黒くなってメッセージが出るので、カメラに迷光が入らないようにグラフエリアに押し当てて"OK"を押して数秒待つと、成功又は失敗のメッセージが出ます。 簡易的なので、±1フレームぐらいの誤差が残るので注意してください。 ※画面に表示されている時計を撮影する時は、Windowsの画面は決まったリフレッシュレートで書き換えられているので、0～リフレッシュレート分の遅れが出ることに注意してください。 .