SlideShare a Scribd company logo
有限会社   来栖川電算 山口陽平
オープンソースカンファレンス名古屋2012
あじぇんだ
         
 自己紹介
 はじめに
 紹介するOSS
 設計
 実装
 ???
 まとめ
 参考文献
自己紹介
   
  山口陽平
有限会社来栖川電算
山口陽平
               
 プログラミング言語・型理論の研究者
  世界を美しく記述することを夢見る33歳
  名古屋工業大学大学院出身
  未踏ソフトウェア経験
 人を驚かせるのが好き
    Nativeコードより速いJavaコード
    1日でHaskellを作る
    ハードリアルタイムJavaVM
    1000台越え構成のペタバイト級分散DB
    PC上で秒間1000万クエリ処理できるKVS
                              ※あくまでもイメージです。
                              実物に髪の毛はありません。
有限会社来栖川電算
           
 概要
  名古屋工業大学発ベンチャー(2003年)
 目的
  ソフトウェアの品質・生産性向上
 スタッフ
  役員3人・正社員7人・アルバイト9人
  データ作成4人・家政婦2人
  IPA未踏ソフトウェア経験者多数
 社風
  職人・挑戦・自由
                          イオン千種・名大病院・名工大の間
  昼食・夕食・飲み会は無料
はじめに
  
 何を作るの?
 準備するもの
 取り組む姿勢
何を作るの?
        
 スマホで撮影した写真から単語を抽出するアプリ
準備するもの
              
 スマホ                       開発環境
  Android 2.3                サーバと同じソフト
 サーバ                         android-sdk_r18
    Scientific Linux 6.2     Eclipse Indigo JavaEE IDE
    Java SE 7                 for Web Developers.
                                  CDT
    Apache Tomcat 7.0
                                  ADT
    OpenCV-2.2.0
    O2-tools-2.00       ここを紹介するよ!
    nhocr-0.20
取り組む姿勢
           
 考慮すること
  動くこと
  分かりやすさ
 考慮しないこと
    認識精度
    安全性
    信頼性
    可用性
    拡張性
紹介するOSS
       
     OpenCV
  NHocr & O2-tools
OpenCV
                  
 元はインテル製の画像処理ライブラリ
  APIが単純で割と使いやすい
      様々な画像(※GIF除く)の読み書きに便利

  様々な分野のアルゴリズムを網羅
      画像処理・特徴抽出とディスクリプタ抽出
      クラスタリング・多次元空間探索・オブジェクト検出
      ビデオ解析・カメラキャリブレーション・姿勢推定
      ステレオ・機械学習

 サイト
  【公式】http://opencv.willowgarage.com/
  【日本コミュニティ】http://opencv.jp/
NHocr & O2-tools
             
 日本語OCR・画像処理ライブラリ
  一文字認識の認識精度はわりとよい
      一応、行認識もできる

  コマンドラインツールがある
      画像ファイルの文字認識・フォントからの辞書作成




                                   あ
  本格的に使うにはわりと改良がいる
      コード量が少ないので難しくはない

 サイト
  【後藤研究室】http://www.imglab.org/
 注意
  一部をコメントアウトしないとビルドできない場合が
設計
  
概要(もう一度)
 スマホアプリ
文字認識サービス
文字認識コマンド
概要
          
 スマホで撮影した写真から単語を抽出するアプリ
スマホアプリ
        
 マッシュアップでシンプルに!
  主な作り込みは単語抽出(言語処理)だけ
文字認識サービス
       
 中継するだけ!
  主な作り込みは文字認識コマンドの中
文字認識コマンド
        
 OepnCV・NHocrのAPIはシンプルで使いやすい!
  難しいのは文字領域抽出だけ
実装
 
 画像読込
  二値化
文字領域抽出
 文字認識
 XML出力
 言語処理
画像読込
                           
 OpenCVなら画像の読み書きが簡単!
  BMP DIB JPEG JPG JPE PNG PBM PGM PPM SR RAS TIFF TIF




     #include <opencv/cv.h>
     #include <opencv/highgui.h>
     int main() {
       IplImage* tImage = cvLoadImage("input/club_adriana.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
       cvNot(tImage, tImage);
       cvSaveImage("output/not_club_adriana.png", tImage);
       cvReleaseImage(&tImage);
       return 0;
     }
二値化
                                  
 OpenCVには基本的な二値化アルゴリズムがある!
  cvThreshold:与えた閾値で二値化する。(大津の方法も)
  cvAdaptiveThreshold:近傍の平均から閾値を決める。
 #include <opencv/cv.h>
 #include <opencv/highgui.h>
 int main() {
   IplImage* tImage = cvLoadImage(
    "input/club_adriana.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);     ライトが
   IplImage* tBinarizedImage = cvCreateImage(               当たって
    cvGetSize(tImage), tImage->depth, tImage->nChannels);   いるとな
   cvAdaptiveThreshold(tImage, tBinarizedImage, 256,
    CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 19);       かなかう
   cvSaveImage("output/binarized_club_adriana.png",         まくいか
    tBinarizedImage);                                       ない
   cvReleaseImage(&tBinarizedImage);
   cvReleaseImage(&tImage);
   return 0;
 }
文字領域抽出
        
 ヒストグラムで文字がある場所を見つけるぞ!
  ぐるぐるループしながら四則演算するだけ
  行の上下に余分なものが写っているとうまくいかない
文字認識
                            #include <opencv/cv.h>

 NHocrなら文字認識が簡単!            #include <opencv/highgui.h>
                             #include <siplib.h>

  ①辞書の選択・初期化など              #include <nhocr.h>
                             int main() {
                               NHrec tNHrec;
    ascii+(英数字)               tNHrec.setlibdir(
    jpn(日本語)                   (char*) "/usr/local/moji/nhocr-0.20/share/");
                               tNHrec.setdiccodes((char*) "ascii+");
    ユーザ辞書                     tNHrec.open();
                               IplImage* tImage = cvLoadImage("input/Ao.png",
  ②画像形式の変換                     CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
                               SIPImage* tSIPImage = createSIPImage(tImage);
    OpenCV ⇒ NHocr            int tCount = 10;
                               RecResultItem tCondidates[tCount];
  ③文字認識                       tNHrec.rec_character(tSIPImage, 0, 0,
                                tImage->width, tImage->height, tCondidates);
    入力                        for (int tIndex = 0; tIndex < tCount; tIndex++)

      文字の場所
                                printf("%c:%f¥n", (char)tCondidates[tIndex].id,
                                  tCondidates[tIndex].dist);
    出力                        sip_DestroyImage(tSIPImage);
                               cvReleaseImage(&tImage);
      {文字:距離, ..., 文字:距離}     tNHrec.close();
                               return 0;
                             }
XML出力
                       
 各文字領域は複数の候補を持つ
 各候補は文字と距離を持つ
   <result>
    <candidates>
     <candidate><character>H</character><distance>1</distance></candidates>
     <candidate><character>4</character><distance>2</distance></candidates>
    </candidates>
    <candidates>
     <candidate><character>O</character><distance>1</distance></candidates>
     <candidate><character>0</character><distance>2</distance></candidates>
    </candidates>
    <candidates>
     <candidate><character>M</character><distance>1</distance></candidates>
     <candidate><character>m</character><distance>2</distance></candidates>
    </candidates>
    <candidates>
     <candidate><character>U</character><distance>1</distance></candidates>
     <candidate><character>u</character><distance>2</distance></candidates>
    </candidates>
   </result>
言語処理
          
 様々な言語処理
  距離の和が最も小さいパスを選ぶ。
  文字種を限定する。
   記号・数字・英字(大・小)・かな・カナ・漢字
  辞書に含まれている単語だけを選ぶ。
  文法にあうパスを選ぶ。
   正規表現・文脈自由・自然言語
簡単に使えるけど
それ以外が難しい
            
   AdaptiveThresholdもあんまり使えない
ヒストグラム使った文字領域抽出が話にならない
 1位だけを採用する言語処理でも話にならない
まだまだ利用申請できるよ!どんどんしてね!


         recognize.jp
             
 WebAPIで画像をPOSTするだけ
  難しいことは全部サーバでやってくれる!
タンゴチュウが
(前より)賢くなった!
               
4月のrecognize.jpのアップデートで目に見えて良くなったぞ!


   1年前とくらべて・・・   4倍      の賢さだ!
情
                     文   景
                         画
                    字   像
                         か
                     認   ら
                     識   の

                     サ
                     ー
http://tangochu.jp
                     ビ
説明前に宣伝させて!
                     ス
タンゴチュウとは
               
 写真(情景画像)から単語を抽出
  例えば メニュー チラシ お菓子のパッケージ
  レシート 名刺 看板 …
情景画像の文字認識とは

    
情景画像の文字認識とは

    
情景画像の文字認識とは

              
 従来のOCRとは戦場が違う
  悪環境下での文字認識
   手書き・様々な書体・かすれ・点描・きつい
    パース・統一性のない並び・逆光・陰・影・グ
    ラデーション・モアレなど




    目指すはこんなかっこいい世界!
タンゴチュウ
            for Twitter


              
 手軽に文字認識を体験できる!


        @tcfox
タンゴチュウ
           for Twitter


             
 手軽に文字認識を体験できる!
タンゴチュウ
           for Evernote


             
 写真の検索・整理に役立つ!
0.0
           1.0
           2.0
           3.0
           4.0
           5.0
           6.0
           7.0
2011年06月

2011年07月

2011年08月

2011年09月

2011年10月
                                        4倍の賢さ・6倍の速さ
                                   着実に進化している!




2011年11月

2011年12月
                                               



2012年01月
              情景画像文字認識ではトップクラス




2012年02月
                                                       性能推移




2012年03月

2012年04月
カスタマイズOK
                
  棚卸し・検査・電子辞書などに
     用途を限定すると非常に高精度
        既に稼働していて、驚くほど高性能
     出版系・測量系からも引き合いがきているぞ!




Android端末
への組み込み
もやってるよ
とにかくアクセス!

       



               萌えキャラたちも待ってるぞ!



    http://tangochu.jp
まとめ
         
 オープンソースを活用すれば
 とりあえず動くものは作れる
    性能がでるかは腕次第
 recognize.jpを使えば割とよい

今回のスマホアプリのソースコードは
ダウンロードできるようにしておくよ!
参考文献
  
 リンクとか
参考文献①
                   
 Scientific Linux
    http://www.scientificlinux.org/
 Jave SE
    http://www.oracle.com/technetwork/java/
 Apache Tomcat
    http://tomcat.apache.org/
 Android SDK & ADT (Eclipse Plugin)
    http://developer.android.com/index.html
 Eclipse & CDT
    http://www.eclipse.org/
参考文献②
                 
 OpenCV
   http://opencv.willowgarage.com/
   【日本コミュニティ】http://opencv.jp/
 O2-tool
   http://www.imglab.org/p/O2/
 NHocr
   http://code.google.com/p/nhocr/
参考文献③
                 
 recognize.jp(情景画像文字認識API)
   http://recognize.jp/
 撮って文字入力(文字認識IME)
   http://www.nttdocomo.co.jp/smt/service/trial/trial_app/to
    tte_moji/index.html
 タンゴチュウ(情景画像文字認識サービス)
   http://tangochu.jp/
 来栖川電算
   http://kurusugawa.jp/
ご清聴ありがとうございました

      




どんどん賢くするので応援してね

More Related Content

What's hot (20)

PDF
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
Masahito Zembutsu
 
PPTX
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
Tomoyuki Obi
 
PDF
カネとAgile(大企業新規事業編) #rsgt2021
Itsuki Kuroda
 
PDF
ちょっと明日のテストの話をしよう
Yasuharu Nishi
 
PPTX
ソフトハウスの品質保証のウソホント
Yasuharu Nishi
 
PDF
あの日見たスライドの作り方を僕達はまだ知らない
Masahito Zembutsu
 
PDF
Gcm#3 uiデザインの品質を効率的に向上させるには?
GREE/Art
 
PPTX
DXはなぜ進まないのか? 経営とITの観点からの課題と提言(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
PPTX
オニギリペイのセキュリティ事故に学ぶ安全なサービスの構築法 (PHPカンファレンス2019)
Hiroshi Tokumaru
 
PPTX
DX実践!~ビジネスアジリティ向上とマイクロサービス技術GraphQLの活用~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
PDF
PFD(Process Flow Diagram)の書き方紹介
Noriyuki Mizuno
 
PDF
3分でわかるAzureでのService Principal
Toru Makabe
 
PDF
4年前にRustで新規プロダクトを?!枯れてない技術の採択にまつわるエトセトラ:developers summit 2023 10-d-8
Yusuke Mori
 
PDF
RailsでのREST API開発の知見共有
Yusuke Kon
 
PDF
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
MOCKS | Yuta Morishige
 
PDF
ソフトウェア設計における 意思決定とそのレビューの秘訣
Yoshitaka Kawashima
 
PDF
AI時代の要件定義
Zenji Kanzaki
 
PPTX
セキュリティの都市伝説を暴く
Hiroshi Tokumaru
 
PDF
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
Kentaro Matsui
 
PDF
RiBLA Broadcast 簡易操作マニュアル
ssuser4339f6
 
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
Masahito Zembutsu
 
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
Tomoyuki Obi
 
カネとAgile(大企業新規事業編) #rsgt2021
Itsuki Kuroda
 
ちょっと明日のテストの話をしよう
Yasuharu Nishi
 
ソフトハウスの品質保証のウソホント
Yasuharu Nishi
 
あの日見たスライドの作り方を僕達はまだ知らない
Masahito Zembutsu
 
Gcm#3 uiデザインの品質を効率的に向上させるには?
GREE/Art
 
DXはなぜ進まないのか? 経営とITの観点からの課題と提言(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
オニギリペイのセキュリティ事故に学ぶ安全なサービスの構築法 (PHPカンファレンス2019)
Hiroshi Tokumaru
 
DX実践!~ビジネスアジリティ向上とマイクロサービス技術GraphQLの活用~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
PFD(Process Flow Diagram)の書き方紹介
Noriyuki Mizuno
 
3分でわかるAzureでのService Principal
Toru Makabe
 
4年前にRustで新規プロダクトを?!枯れてない技術の採択にまつわるエトセトラ:developers summit 2023 10-d-8
Yusuke Mori
 
RailsでのREST API開発の知見共有
Yusuke Kon
 
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
MOCKS | Yuta Morishige
 
ソフトウェア設計における 意思決定とそのレビューの秘訣
Yoshitaka Kawashima
 
AI時代の要件定義
Zenji Kanzaki
 
セキュリティの都市伝説を暴く
Hiroshi Tokumaru
 
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
Kentaro Matsui
 
RiBLA Broadcast 簡易操作マニュアル
ssuser4339f6
 

Similar to オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ (20)

PDF
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
Yasuhiro Yoshimura
 
PPT
2008.10.18 L4u Tech Talk
mitamex4u
 
ODP
Introduction of Python
Tomoya Nakayama
 
PDF
ぼくのかんがえたさいきょうのうぇぶあぷりけーしょんふれーむわーく - YAPC Asia 2011
Hiroh Satoh
 
PDF
【関東GPGPU勉強会#2】OpenCVのOpenCL実装oclMat
Yasuhiro Yoshimura
 
PDF
OpenCVをAndroidで動かしてみた
徹 上野山
 
KEY
ゆるかわPhp
Ryota Mochizuki
 
PPTX
つぶLT20121215
遼一 杉浦
 
PDF
C・C++用のコードカバレッジツールを自作してみた話
simotin13 Miyazaki
 
KEY
1.29.user,user,user
Tonny Xu
 
PDF
ロボット用Open Source Software
たけおか しょうぞう
 
PPTX
.NETの自作ツール公開手段
Pierre3 小林
 
PDF
Adobe JSX入門
silvers ofsilvers
 
PDF
Ruby向け帳票ソリューション「ThinReports」の開発で知るOSSの威力
ThinReports
 
PDF
RとWeb API
Yohei Sato
 
PPTX
HCL Nomad と OCR
Haruyuki Nakano
 
PPTX
T69 c++cli ネイティブライブラリラッピング入門
伸男 伊藤
 
PPTX
Vision-and-Language Navigation: Interpreting visually-grounded navigation ins...
Yoshitaka Ushiku
 
PDF
20120118 titanium
Hiroshi Oyamada
 
PPTX
13016 n分で作るtype scriptでnodejs
Takayoshi Tanaka
 
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
Yasuhiro Yoshimura
 
2008.10.18 L4u Tech Talk
mitamex4u
 
Introduction of Python
Tomoya Nakayama
 
ぼくのかんがえたさいきょうのうぇぶあぷりけーしょんふれーむわーく - YAPC Asia 2011
Hiroh Satoh
 
【関東GPGPU勉強会#2】OpenCVのOpenCL実装oclMat
Yasuhiro Yoshimura
 
OpenCVをAndroidで動かしてみた
徹 上野山
 
ゆるかわPhp
Ryota Mochizuki
 
つぶLT20121215
遼一 杉浦
 
C・C++用のコードカバレッジツールを自作してみた話
simotin13 Miyazaki
 
1.29.user,user,user
Tonny Xu
 
ロボット用Open Source Software
たけおか しょうぞう
 
.NETの自作ツール公開手段
Pierre3 小林
 
Adobe JSX入門
silvers ofsilvers
 
Ruby向け帳票ソリューション「ThinReports」の開発で知るOSSの威力
ThinReports
 
RとWeb API
Yohei Sato
 
HCL Nomad と OCR
Haruyuki Nakano
 
T69 c++cli ネイティブライブラリラッピング入門
伸男 伊藤
 
Vision-and-Language Navigation: Interpreting visually-grounded navigation ins...
Yoshitaka Ushiku
 
20120118 titanium
Hiroshi Oyamada
 
13016 n分で作るtype scriptでnodejs
Takayoshi Tanaka
 

More from 陽平 山口 (20)

PDF
NGK2023S ChatGPT
陽平 山口
 
PDF
JAWS DAYS 2022
陽平 山口
 
PDF
NGK2022S
陽平 山口
 
PDF
KCI PROFILE 2021-10-07
陽平 山口
 
PDF
JAWSUG 20210128
陽平 山口
 
PDF
AWS Webinar 20201224
陽平 山口
 
PDF
SIAI2020
陽平 山口
 
PDF
MISO20200530
陽平 山口
 
PDF
ML@Loft 20200430
陽平 山口
 
PDF
JAWS FESTA 20191102
陽平 山口
 
PDF
JAWSUG 20191028 (modified)
陽平 山口
 
PDF
JAWSUG 20191028
陽平 山口
 
PDF
JAWSUG 20190828
陽平 山口
 
PDF
AI Utilization Seminar 20190709
陽平 山口
 
PDF
JAWSUG 20190620
陽平 山口
 
PDF
JAWS DAYS 2019
陽平 山口
 
PDF
JAWS FESTA 2018 OSAKA AHAB
陽平 山口
 
PDF
JAWS FESTA 2018 OSAKA KCI SESSION
陽平 山口
 
PDF
NAGOSUTA 20181020
陽平 山口
 
PDF
JAWSUG20180925
陽平 山口
 
NGK2023S ChatGPT
陽平 山口
 
JAWS DAYS 2022
陽平 山口
 
NGK2022S
陽平 山口
 
KCI PROFILE 2021-10-07
陽平 山口
 
JAWSUG 20210128
陽平 山口
 
AWS Webinar 20201224
陽平 山口
 
SIAI2020
陽平 山口
 
MISO20200530
陽平 山口
 
ML@Loft 20200430
陽平 山口
 
JAWS FESTA 20191102
陽平 山口
 
JAWSUG 20191028 (modified)
陽平 山口
 
JAWSUG 20191028
陽平 山口
 
JAWSUG 20190828
陽平 山口
 
AI Utilization Seminar 20190709
陽平 山口
 
JAWSUG 20190620
陽平 山口
 
JAWS DAYS 2019
陽平 山口
 
JAWS FESTA 2018 OSAKA AHAB
陽平 山口
 
JAWS FESTA 2018 OSAKA KCI SESSION
陽平 山口
 
NAGOSUTA 20181020
陽平 山口
 
JAWSUG20180925
陽平 山口
 

Recently uploaded (9)

PDF
TaketoFujikawa_ComicComputing12th_inKumamoto
Matsushita Laboratory
 
PDF
LoRaWAN ウェザーステーションキット v3 -WSC3-L 日本語ユーザーマニュアル
CRI Japan, Inc.
 
PPTX
2025_7_25_吉祥寺_設計ナイト_ADR運用におけるデータ利活用の考え方.pptx
ssuserfcafd1
 
PPTX
baserCMS『カスタムコンテンツ』徹底活用術〜あなただけの管理画面を自由自在に〜
Ryuji Egashira
 
PDF
20250726_Devinで変えるエンプラシステム開発の未来
Masaki Yamakawa
 
PDF
VMUG Japan book vsan 20250515 CPU/Memory vSAN
Kazuhiro Sota
 
PDF
MahiroYoshida_セリフに着目したキャラクタロール推定に関する基礎検討_sigcc12th2025
Matsushita Laboratory
 
PDF
第三世代 ウェザーステーションキット v3 ー WSC3-L 日本語カタログ
CRI Japan, Inc.
 
PDF
【学会聴講報告】CVPR2025からみるVision最先端トレンド / CVPR2025 report
Sony - Neural Network Libraries
 
TaketoFujikawa_ComicComputing12th_inKumamoto
Matsushita Laboratory
 
LoRaWAN ウェザーステーションキット v3 -WSC3-L 日本語ユーザーマニュアル
CRI Japan, Inc.
 
2025_7_25_吉祥寺_設計ナイト_ADR運用におけるデータ利活用の考え方.pptx
ssuserfcafd1
 
baserCMS『カスタムコンテンツ』徹底活用術〜あなただけの管理画面を自由自在に〜
Ryuji Egashira
 
20250726_Devinで変えるエンプラシステム開発の未来
Masaki Yamakawa
 
VMUG Japan book vsan 20250515 CPU/Memory vSAN
Kazuhiro Sota
 
MahiroYoshida_セリフに着目したキャラクタロール推定に関する基礎検討_sigcc12th2025
Matsushita Laboratory
 
第三世代 ウェザーステーションキット v3 ー WSC3-L 日本語カタログ
CRI Japan, Inc.
 
【学会聴講報告】CVPR2025からみるVision最先端トレンド / CVPR2025 report
Sony - Neural Network Libraries
 

オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ

  • 1. 有限会社 来栖川電算 山口陽平 オープンソースカンファレンス名古屋2012
  • 2. あじぇんだ   自己紹介  はじめに  紹介するOSS  設計  実装  ???  まとめ  参考文献
  • 3. 自己紹介  山口陽平 有限会社来栖川電算
  • 4. 山口陽平   プログラミング言語・型理論の研究者  世界を美しく記述することを夢見る33歳  名古屋工業大学大学院出身  未踏ソフトウェア経験  人を驚かせるのが好き  Nativeコードより速いJavaコード  1日でHaskellを作る  ハードリアルタイムJavaVM  1000台越え構成のペタバイト級分散DB  PC上で秒間1000万クエリ処理できるKVS ※あくまでもイメージです。 実物に髪の毛はありません。
  • 5. 有限会社来栖川電算   概要  名古屋工業大学発ベンチャー(2003年)  目的  ソフトウェアの品質・生産性向上  スタッフ  役員3人・正社員7人・アルバイト9人  データ作成4人・家政婦2人  IPA未踏ソフトウェア経験者多数  社風  職人・挑戦・自由 イオン千種・名大病院・名工大の間  昼食・夕食・飲み会は無料
  • 6. はじめに  何を作るの? 準備するもの 取り組む姿勢
  • 7. 何を作るの?   スマホで撮影した写真から単語を抽出するアプリ
  • 8. 準備するもの   スマホ  開発環境  Android 2.3  サーバと同じソフト  サーバ  android-sdk_r18  Scientific Linux 6.2  Eclipse Indigo JavaEE IDE  Java SE 7 for Web Developers.  CDT  Apache Tomcat 7.0  ADT  OpenCV-2.2.0  O2-tools-2.00 ここを紹介するよ!  nhocr-0.20
  • 9. 取り組む姿勢   考慮すること  動くこと  分かりやすさ  考慮しないこと  認識精度  安全性  信頼性  可用性  拡張性
  • 10. 紹介するOSS  OpenCV NHocr & O2-tools
  • 11. OpenCV   元はインテル製の画像処理ライブラリ  APIが単純で割と使いやすい  様々な画像(※GIF除く)の読み書きに便利  様々な分野のアルゴリズムを網羅  画像処理・特徴抽出とディスクリプタ抽出  クラスタリング・多次元空間探索・オブジェクト検出  ビデオ解析・カメラキャリブレーション・姿勢推定  ステレオ・機械学習  サイト  【公式】http://opencv.willowgarage.com/  【日本コミュニティ】http://opencv.jp/
  • 12. NHocr & O2-tools   日本語OCR・画像処理ライブラリ  一文字認識の認識精度はわりとよい  一応、行認識もできる  コマンドラインツールがある  画像ファイルの文字認識・フォントからの辞書作成 あ  本格的に使うにはわりと改良がいる  コード量が少ないので難しくはない  サイト  【後藤研究室】http://www.imglab.org/  注意  一部をコメントアウトしないとビルドできない場合が
  • 13. 設計  概要(もう一度) スマホアプリ 文字認識サービス 文字認識コマンド
  • 14. 概要   スマホで撮影した写真から単語を抽出するアプリ
  • 15. スマホアプリ   マッシュアップでシンプルに!  主な作り込みは単語抽出(言語処理)だけ
  • 16. 文字認識サービス   中継するだけ!  主な作り込みは文字認識コマンドの中
  • 17. 文字認識コマンド   OepnCV・NHocrのAPIはシンプルで使いやすい!  難しいのは文字領域抽出だけ
  • 18. 実装  画像読込 二値化 文字領域抽出 文字認識 XML出力 言語処理
  • 19. 画像読込   OpenCVなら画像の読み書きが簡単!  BMP DIB JPEG JPG JPE PNG PBM PGM PPM SR RAS TIFF TIF #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> int main() { IplImage* tImage = cvLoadImage("input/club_adriana.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); cvNot(tImage, tImage); cvSaveImage("output/not_club_adriana.png", tImage); cvReleaseImage(&tImage); return 0; }
  • 20. 二値化   OpenCVには基本的な二値化アルゴリズムがある!  cvThreshold:与えた閾値で二値化する。(大津の方法も)  cvAdaptiveThreshold:近傍の平均から閾値を決める。 #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> int main() { IplImage* tImage = cvLoadImage( "input/club_adriana.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); ライトが IplImage* tBinarizedImage = cvCreateImage( 当たって cvGetSize(tImage), tImage->depth, tImage->nChannels); いるとな cvAdaptiveThreshold(tImage, tBinarizedImage, 256, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 19); かなかう cvSaveImage("output/binarized_club_adriana.png", まくいか tBinarizedImage); ない cvReleaseImage(&tBinarizedImage); cvReleaseImage(&tImage); return 0; }
  • 21. 文字領域抽出   ヒストグラムで文字がある場所を見つけるぞ!  ぐるぐるループしながら四則演算するだけ  行の上下に余分なものが写っているとうまくいかない
  • 22. 文字認識  #include <opencv/cv.h>  NHocrなら文字認識が簡単! #include <opencv/highgui.h> #include <siplib.h>  ①辞書の選択・初期化など #include <nhocr.h> int main() { NHrec tNHrec;  ascii+(英数字) tNHrec.setlibdir(  jpn(日本語) (char*) "/usr/local/moji/nhocr-0.20/share/"); tNHrec.setdiccodes((char*) "ascii+");  ユーザ辞書 tNHrec.open(); IplImage* tImage = cvLoadImage("input/Ao.png",  ②画像形式の変換 CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); SIPImage* tSIPImage = createSIPImage(tImage);  OpenCV ⇒ NHocr int tCount = 10; RecResultItem tCondidates[tCount];  ③文字認識 tNHrec.rec_character(tSIPImage, 0, 0, tImage->width, tImage->height, tCondidates);  入力 for (int tIndex = 0; tIndex < tCount; tIndex++)  文字の場所 printf("%c:%f¥n", (char)tCondidates[tIndex].id, tCondidates[tIndex].dist);  出力 sip_DestroyImage(tSIPImage); cvReleaseImage(&tImage);  {文字:距離, ..., 文字:距離} tNHrec.close(); return 0; }
  • 23. XML出力   各文字領域は複数の候補を持つ  各候補は文字と距離を持つ <result> <candidates> <candidate><character>H</character><distance>1</distance></candidates> <candidate><character>4</character><distance>2</distance></candidates> </candidates> <candidates> <candidate><character>O</character><distance>1</distance></candidates> <candidate><character>0</character><distance>2</distance></candidates> </candidates> <candidates> <candidate><character>M</character><distance>1</distance></candidates> <candidate><character>m</character><distance>2</distance></candidates> </candidates> <candidates> <candidate><character>U</character><distance>1</distance></candidates> <candidate><character>u</character><distance>2</distance></candidates> </candidates> </result>
  • 24. 言語処理   様々な言語処理  距離の和が最も小さいパスを選ぶ。  文字種を限定する。  記号・数字・英字(大・小)・かな・カナ・漢字  辞書に含まれている単語だけを選ぶ。  文法にあうパスを選ぶ。  正規表現・文脈自由・自然言語
  • 25. 簡単に使えるけど それ以外が難しい  AdaptiveThresholdもあんまり使えない ヒストグラム使った文字領域抽出が話にならない 1位だけを採用する言語処理でも話にならない
  • 26. まだまだ利用申請できるよ!どんどんしてね! recognize.jp   WebAPIで画像をPOSTするだけ  難しいことは全部サーバでやってくれる!
  • 27. タンゴチュウが (前より)賢くなった!  4月のrecognize.jpのアップデートで目に見えて良くなったぞ! 1年前とくらべて・・・ 4倍 の賢さだ!
  • 28. 文 景 画  字 像 か 認 ら 識 の サ ー http://tangochu.jp ビ 説明前に宣伝させて! ス
  • 29. タンゴチュウとは   写真(情景画像)から単語を抽出  例えば メニュー チラシ お菓子のパッケージ レシート 名刺 看板 …
  • 32. 情景画像の文字認識とは   従来のOCRとは戦場が違う  悪環境下での文字認識  手書き・様々な書体・かすれ・点描・きつい パース・統一性のない並び・逆光・陰・影・グ ラデーション・モアレなど 目指すはこんなかっこいい世界!
  • 33. タンゴチュウ for Twitter   手軽に文字認識を体験できる! @tcfox
  • 34. タンゴチュウ for Twitter   手軽に文字認識を体験できる!
  • 35. タンゴチュウ for Evernote   写真の検索・整理に役立つ!
  • 36. 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 2011年06月 2011年07月 2011年08月 2011年09月 2011年10月  4倍の賢さ・6倍の速さ  着実に進化している! 2011年11月 2011年12月  2012年01月  情景画像文字認識ではトップクラス 2012年02月 性能推移 2012年03月 2012年04月
  • 37. カスタマイズOK   棚卸し・検査・電子辞書などに  用途を限定すると非常に高精度  既に稼働していて、驚くほど高性能  出版系・測量系からも引き合いがきているぞ! Android端末 への組み込み もやってるよ
  • 38. とにかくアクセス!  萌えキャラたちも待ってるぞ!  http://tangochu.jp
  • 39. まとめ  オープンソースを活用すれば とりあえず動くものは作れる 性能がでるかは腕次第 recognize.jpを使えば割とよい 今回のスマホアプリのソースコードは ダウンロードできるようにしておくよ!
  • 40. 参考文献  リンクとか
  • 41. 参考文献①   Scientific Linux  http://www.scientificlinux.org/  Jave SE  http://www.oracle.com/technetwork/java/  Apache Tomcat  http://tomcat.apache.org/  Android SDK & ADT (Eclipse Plugin)  http://developer.android.com/index.html  Eclipse & CDT  http://www.eclipse.org/
  • 42. 参考文献②   OpenCV  http://opencv.willowgarage.com/  【日本コミュニティ】http://opencv.jp/  O2-tool  http://www.imglab.org/p/O2/  NHocr  http://code.google.com/p/nhocr/
  • 43. 参考文献③   recognize.jp(情景画像文字認識API)  http://recognize.jp/  撮って文字入力(文字認識IME)  http://www.nttdocomo.co.jp/smt/service/trial/trial_app/to tte_moji/index.html  タンゴチュウ(情景画像文字認識サービス)  http://tangochu.jp/  来栖川電算  http://kurusugawa.jp/
  • 44. ご清聴ありがとうございました  どんどん賢くするので応援してね