(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
種々の物体画像の各部位を構成する複数のパーツ画像が記憶されているパーツ画像記憶手段と、
所定の物体画像を構成する各部位別に一つずつパーツ画像を前記パーツ画像記憶手段から選定して配置し物体画像を作成する物体画像作成手段と、
前記物体画像作成手段で作成した物体画像の特徴を検出する検出手段と、
前記物体画像作成手段で作成される物体画像に付される文字データを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力される文字データに付される修飾図柄が複数記憶されている修飾図柄記憶手段と、
前記検出手段で検出された物体画像の特徴に対応する修飾図柄を前記修飾図柄記憶手段の中から検索する修飾図柄検索手段と、
前記物体画像作成手段で作成した物体画像、前記入力手段により入力された文字データ、および前記修飾図柄検索手段で検索した修飾図柄を合成して出力する合成出力手段と、
を備えたことを特徴とする物体画像作成装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記物体画像作成手段で作成された物体画像を構成する各パーツ画像に付された属性別のレベル値を、各属性毎に加算し、その加算結果の最大値レベルにある属性を当該物体画像の特徴として検出することを特徴とする請求項１記載の物体画像作成装置。
【請求項３】
前記物体画像作成手段で作成される物体画像は、顔の各部位を構成する目、鼻、口などのパーツ画像を組み合わせた似顔絵画像であり、作成された物体画像の特徴は、その似顔絵画像の特徴を表わす喜怒哀楽の表情であることを特徴とする請求項１記載の物体画像作成装置。
【請求項４】
前記合成出力手段は、表示手段および印字手段の少なくとも一方であることを特徴とする請求項１記載の物体画像作成装置。
【請求項５】
種々の物体画像の各部位を構成する複数のパーツ画像が記憶されているパーツ画像記憶部と、入力される文字データに付される修飾図柄が複数記憶されている修飾図柄記憶部と、  前記物体画像に付される文字データが入力される入力部とを備えている物体画像作成装置に用いられる物体画像作成方法において、
所定の物体画像を構成する各部位別に一つずつパーツ画像を前記パーツ画像記憶部から選定して配置し物体画像を作成する物体画像作成ステップと、
前記物体画像作成ステップで作成した物体画像の特徴を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出された物体画像の特徴に対応する修飾図柄を前記修飾図柄記憶部の中から検索する修飾図柄検索ステップと、
前記物体画像作成ステップで作成した物体画像、前記入力部により入力された文字データ、および前記修飾図柄検索ステップで検索した修飾図柄を合成して出力する合成出力ステップと、
を備えたことを特徴とする物体画像作成方法。
【請求項６】
前記検出ステップは、前記物体画像作成ステップで作成された物体画像を構成する各パーツ画像に付された属性別のレベル値を各属性毎に加算し、その加算結果の最大値レベルにある属性を当該物体画像の特徴として検出することを特徴とする請求項５記載の物体画像作成方法。
【請求項７】
前記物体画像作成ステップで作成される物体画像は、顔の各部位を構成する目、鼻、口などのパーツ画像を組み合わせた似顔絵画像であり、前記作成された物体画像の特徴は、その似顔絵画像の特徴を表わす喜怒哀楽の表情であることを特徴とする請求項５記載の物体画像作成方法。
【請求項８】
前記合成出力ステップは、表示ステップおよび印字ステップの少なくとも一方であることを特徴とする請求項５記載の物体画像作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、似顔絵のようなパーツ画像を組み合わせて物体画像を作成する物体画像作成装置および物体画像作成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ワードプロセッサや電子手帳、あるいは、ラベルライターのような電子機器では、ディスプレイ画面上で文章や絵文字等を作成して、印字用紙やプリンタラベルに印字出力するものが知られている。
【０００３】
特に、最近では、絵文字をパーツ化して、そのパーツ画像の組み合わせを変えることで、タイプの異なる種々の物体画像を作成するものがある。
【０００４】
例えば、似顔絵などの物体画像を作成する場合は、「髪型」、「顔の輪郭」、「目」、「眉」、「鼻」、「口」、「耳」等の顔の各部位が描画されたビットマップデータからなる各種パーツ画像データをＲＯＭに登録しておき、これらの中から各部位毎にパーツ画像データを選択して読み出し、所望の容貌の似顔絵像を形成することができる。物体画像には、上記した似顔絵以外に、建築物、絵画、動物などがあり、それらを複数のパーツ画像データに分けて、各部位毎に選択したパーツ画像データをその組み合わせを変えて表示することにより、種々のバリエーションからなる画像を作成することができる。
【０００５】
さらに、近年では、物体画像作成装置で作成した物体画像に一定のメッセージ文章を添えて画面表示したり、印字出力するものはあったが、物体画像と文章とをそれぞれ別個に作成していて、両者には相関関係がなかった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の物体画像作成装置にあっては、作成された物体画像の内容に合った文章を付したり、逆に、作成された文章の内容に合った物体画像を付すことにより、単なる似顔絵のような物体画像や文章だけを表示する場合と比べて効果的な表現形式をとることができる。
【０００７】
しかしながら、上記のように文章内容と物体画像との間に相関性を持たせるには、意図する物体画像と意図する文章とを別個に複数作成しておいて、その上で両者を合成する操作が必要となる。すなわち、予め用意された複数の物体画像と複数の文章との間で、一定の相関関係があるもの同士を結びつけて組み合わせるには、ユーザーが意図する物体画像を選択し、その選択した物体画像に応じた文章を選択したり、その逆に、ユーザーが意図する文章を選択し、その選択した文章に応じた物体画像を選択するなど、非常に複雑で面倒な操作を行わなければならないという課題があった。
【０００８】
また、複数の物体画像のデータをそのままメモリに格納するのは、一々物体画像を作成するための操作が省略できる利点があるが、各物体画像データをＲＯＭ等のメモリに格納すると膨大なメモリ容量が必要となって、高コストになるという課題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、複数のパーツ画像を組み合わせて物体画像を作成した際に、その作成された物体画像の特徴に応じた適切な修飾図柄を自動的に決定することができる物体画像作成装置および物体画像作成方法を提供することを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、種々の物体画像の各部位を構成する複数のパーツ画像が記憶されているパーツ画像記憶手段と、所定の物体画像を構成する各部位別に一つずつパーツ画像を前記パーツ画像記憶手段から選定して配置し物体画像を作成する物体画像作成手段と、前記物体画像作成手段で作成した物体画像の特徴を検出する検出手段と、前記物体画像作成手段で作成される物体画像に付される文字データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力される文字データに付される修飾図柄が複数記憶されている修飾図柄記憶手段と、前記検出手段で検出された物体画像の特徴に対応する修飾図柄を前記修飾図柄記憶手段の中から検索する修飾図柄検索手段と、前記物体画像作成手段で作成した物体画像、前記入力手段により入力された文字データ、および前記修飾図柄検索手段で検索した修飾図柄とを合成して出力する合成出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
すなわち、請求項１記載の物体画像作成装置は、パーツ画像記憶手段に種々の物体画像の各部位を構成する複数のパーツ画像が記憶され、物体画像作成手段で所定の物体画像を構成する各部位別に一つずつパーツ画像を前記パーツ画像記憶手段から選定して配置し物体画像を作成し、検出手段によって前記物体画像作成手段で作成された物体画像の特徴が検出される。そして、前記物体画像作成手段で作成される物体画像に付される文字データが入力手段で入力されると、この入力される文字データに付される修飾図柄が複数記憶されている修飾図柄記憶手段から、修飾図柄検索手段により前記検出手段で検出された物体画像の特徴に対応する修飾図柄が前記修飾図柄記憶手段の中から検索され、合成出力手段によって前記物体画像作成手段で作成した物体画像、前記入力手段で入力された文字データ、および前記修飾図柄検索手段で検索した修飾図柄とを合成して出力するようにする。
【００１３】
したがって、パーツ画像を自由に組み合わせて所望の物体画像を作成し、その物体画像に付す文字データを入力することによって、その物体画像の特徴を自動的に検出して、物体画像及び文字データとこれに適した文章修飾図柄とを合成した画像を容易に作成することができる。
【００１４】
請求項２記載の発明は、
前記検出手段は、前記物体画像作成手段で作成された物体画像を構成する各パーツ画像に付された属性別のレベル値を各属性毎に加算し、その加算結果の最大値レベルにある属性を当該物体画像の特徴として検出することを特徴とする。
【００１５】
すなわち、前記検出手段では、前記物体画像作成手段で作成された物体画像を構成する各パーツ画像に付された属性別のレベル値が各属性毎に加算され、その加算結果の最大値レベルにある属性が当該物体画像の特徴として検出される。
【００１６】
したがって、複数の部位のパーツ画像で構成される１つの物体画像の属性データを決定する場合、ここでは、各パーツ画像毎に所定の属性に属するとともに、その属性におけるレベル値を持っていて、物体画像を構成する各パーツ画像を属性別にレベル値を加算するだけで、どの属性に偏った物体画像が作成されたかを適正に判別することが可能となる。
【００２０】
請求項３記載の発明は、前記物体画像作成手段で作成される物体画像は、顔の各部位を構成する目、鼻、口などのパーツ画像を組み合わせた似顔絵画像であり、作成された物体画像の特徴は、その似顔絵画像の特徴を表わす喜怒哀楽の表情であることを特徴とする。
【００２１】
すなわち、前記物体画像作成手段で作成される物体画像は、顔の各部位を構成する目、鼻、口などのパーツ画像を組み合わせた似顔絵画像であり、作成された物体画像の特徴は、その似顔絵画像の特徴を表わす喜怒哀楽の表情である。
【００２２】
したがって、文章と結び付きやすい喜怒哀楽を表現した似顔絵像を作成することにより、似顔絵像あるいは文章を作成すると、それらの属性データに応じた文章修飾図柄あるいは似顔絵像を自動的に作成して、それらの合成画像を出力することができる。
【００２３】
請求項４記載の発明は、前記合成出力手段は、表示手段および印字手段の少なくとも一方であることを特徴とする。
請求項５記載の発明は、種々の物体画像の各部位を構成する複数のパーツ画像が記憶されているパーツ画像記憶部と、入力される文字データに付される修飾図柄が複数記憶されている修飾図柄記憶部と、  前記物体画像に付される文字データが入力される入力部とを備えている物体画像作成装置に用いられる物体画像作成方法において、所定の物体画像を構成する各部位別に一つずつパーツ画像を前記パーツ画像記憶部から選定して配置し物体画像を作成する物体画像作成ステップと、前記物体画像作成ステップで作成した物体画像の特徴を検出する検出ステップと、前記検出ステップで検出された物体画像の特徴に対応する修飾図柄を前記修飾図柄記憶部の中から検索する修飾図柄検索ステップと、前記物体画像作成ステップで作成した物体画像、前記入力部により入力された文字データ、および前記修飾図柄検索ステップで検索した修飾図柄とを合成して出力する合成出力ステップと、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
請求項６記載の発明は、前記検出ステップは、前記物体画像作成ステップで作成された物体画像を構成する各パーツ画像に付された属性別のレベル値を各属性毎に加算し、その加算結果の最大値レベルにある属性を当該物体画像の特徴として検出することを特徴とする。
請求項７記載の発明は、前記物体画像作成ステップで作成される物体画像は、顔の各部位を構成する目、鼻、口などのパーツ画像を組み合わせた似顔絵画像であり、前記作成された物体画像の特徴は、その似顔絵画像の特徴を表わす喜怒哀楽の表情であることを特徴とする。
請求項８記載の発明は、前記合成出力ステップは、表示ステップおよび印字ステップの少なくとも一方であることを特徴とする。
【００２８】
したがって、作成した物体画像と、その物体画像に適した文章修飾図柄等を画面上で合成して表示したり、用紙に印字出力したりすることができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００３６】
図１〜図２２は、本発明の物体画像作成装置の実施の形態を示す図であり、例えば、本実施の形態では、貼り付け可能な粘着テープが付加されたラベルテープに所望のラベル文字やイラストを印字するラベルライターとして実施したものである。
【００３７】
（第１の実施の形態）
まず、構成を説明する。
【００３８】
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るラベルライター１の全体構成を示すブロック図である。
【００３９】
図１において、ラベルライター１は、表示部２、表示駆動部３、キー入力部４、ＲＡＭ（Random Access Memory）５、ＲＯＭ（Read Only Memory）６、文章修飾編集部７、印字ヘッド８、印字制御部９、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０により構成されている。
【００４０】
表示部２は、ここでは液晶表示装置（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）が用いられ、キー入力部４より入力される文章データや作成された似顔絵のビットマップデータを表示駆動回路３で表示制御を行って、表示部２の画面上に表示する。
【００４１】
キー入力部４は、各種操作キーを備えたデータ入力部であって、操作者によるキー操作に応じた操作信号を発生する。例えば、印字すべき文章データを入力する文字入力キー、入力した文章データと併せて表示する似顔絵像や文章修飾図柄等を作成編集する画像編集キー、あるいは、ラベルライター１でのラベル印字処理等の操作を行う操作キーなどがある。
【００４２】
ＲＡＭ５は、後述するＣＰＵ１０の演算結果やフラグ値を一時記憶する各種レジスタの他、後述するＲＯＭ６から読み出される各種画像データ（似顔絵のパーツ画像、文章修飾図柄）や似顔絵等の表情を表わす属性データを格納するワークエリアが形成されている。
【００４３】
ＲＯＭ６は、後述するＣＰＵ１０にロードされる似顔絵像作成プログラムなどの各種制御プログラムの他、様々な表情を表現する似顔絵像の各部位を構成する複数種類のパーツ画像や文章修飾図柄等の画像データ、あるいは、アイコン（絵文字）操作を行う場合は操作画面に表示するアイコン画像が記憶されている。例えば、似顔絵の各部位を構成する複数のパーツ画像とその属性データである表情データとを対応させて格納している表情決定テーブル６１（図１参照）や表情データに対応させて文章修飾図柄を格納している文章修飾決定テーブル６２（図１参照）を備えている。
【００４４】
文章修飾編集部７は、表情判断部７１と修飾決定部７２とを内蔵しており、表情判断部７１によって作成された似顔絵の表情が、例えば、「喜怒哀楽」のうちどれに該当するかを判断し、修飾決定部７２でこれに相応しい文章修飾図柄を決定するものである。
【００４５】
印字ヘッド８は、ここでは、サーマルヘッドを採用していて、インクリボンのインクを熱でラベルテープ側に転写して印刷するものである。
【００４６】
印字制御部９は、パーツ画像を組み合わせて作成した似顔絵のビットマップデータと入力された文章データとを合成した画像データに基づいて印字ヘッド８を駆動制御して、その合成画像をラベルテープに印字出力させるものである。
【００４７】
ＣＰＵ１０は、キー入力部４から入力される入力データや各種指示内容に従ってＲＯＭ６内に格納されている各種制御プログラムを実行し、各種データをＲＡＭ５に一時的に記憶させたり、その記憶させたデータを使って文章や似顔絵の編集処理を行うとともに、その処理過程や処理結果を表示部２に表示させる。このＣＰＵ１０には、図示していないダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ：Direct Memory Access）コントローラ等の周辺機器を含んでおり、各種画像データ等を直接ＲＯＭ６から転送するＤＭＡ転送を行うものである。
【００４８】
また、ＣＰＵ１０は、似顔絵制御部１０１と文章修飾制御部１０２とを内蔵していて、似顔絵制御部１０１では、似顔絵を構成する各パーツ画像を前記ＲＯＭ６内の表情決定テーブル６１の中から各部位毎に１つずつ選択を行い、パーツ画像を組み合わせて似顔絵像を作成する動作の制御が行われる。さらに、文章修飾制御部１０２では、キー入力部４から入力される文章を修飾する文章修飾図柄の選定動作を制御するものである。
【００４９】
そして、ＣＰＵ１０は、似顔絵制御部１０１で制御しながら作成された似顔絵像の各パーツ画像の表情データとそのレベル値とに基づいて、表情データ別に加算処理が行われる。ＣＰＵ１０は、その結果に基づいて文章修飾編集部７の表情判断部７１で似顔絵の表情が「喜怒哀楽」の何れかに該当するかを判断し、その表情に相応しい文章修飾図柄を修飾決定部５ｂで決定して、作成された似顔絵に文章を合成して表示部２に表示したり、印字制御部９と印字ヘッド８を介して印字出力したりする。
【００５０】
次に、図２は、図１のＲＯＭ６における表情決定テーブル６１のメモリ構成例を示す図である。
【００５１】
図２に示すように、表情決定テーブル６１内は、パーツ種類、パーツ番号、表情データ、レベル値の４つの項目に大きく分類される。
【００５２】
まず、パーツ種類のエリアは、似顔絵像の各部位を構成する「目」、「口」、「まゆげ」、……等のように、パーツの種類毎に分類されている。図２では、「目」、「口」、「まゆげ」の一部しか図示していないが、これ以外に「髪」、「前髪」、「鼻」、「輪郭」、「眼鏡」、「口ひげ」あるいは「顎ひげ」等のパーツ種類が同様に分類されていて、それぞれの表情決定テーブル６１内に格納されている。
【００５３】
次に、パーツ番号のエリアは、パーツ種類毎のパーツ画像のバリエーションを格納するもので、各パーツ番号に対応したビットマップのパーツ画像データをそれぞれ格納している。
【００５４】
また、表情データのエリアは、パーツ番号における各パーツ画像に対応する属性データとしての表情データが格納されており、ここでは、各パーツ画像が「喜」、「怒」、「哀」、「楽」の何れの表情を表わすパーツ画像かを分類するものである。
【００５５】
また、レベル値のエリアでは、表情のエリアで分類した「喜怒哀楽」の各表情データの表情の程度を、ここでは「１〜３」のレベル値に置き換えたものが格納されている。すなわち、このレベル値とは、各表情の強さのレベルを表わすもので、例えば、表情が「喜＝１」よりも「喜＝３」の方が強く、うれしい内容を表現していることになる。なお、喜のレベル値をＫN 、怒のレベル値をＤN 、哀のレベル値をＩN 、楽のレベル値をＲN でそれぞれ表わされる。
【００５６】
このように、表情決定テーブル６１は、パーツ種類毎のパーツ番号に対応する各パーツ画像に対して、その表情データとレベル値とを対応させたテーブルを構成している。
【００５７】
次に、図３は、図１のＲＯＭ６における文章修飾決定テーブル６２のメモリ構成例を示す図である。
【００５８】
図３に示すように、文章修飾決定テーブル６２内は、表情データ、パターン番号、文章修飾図柄、合計レベル値の４つの項目に大きく分類される。
【００５９】
まず、表情データのエリアは、前記表情決定テーブル６１で分類した表情データの種類に対応しており、ここでは、表情データが「喜」、「怒」、「哀」、「楽」に分類されている。
【００６０】
次に、パターン番号のエリアは、各表情データのエリアにおける文字修飾図柄のバリエーションに対応した番号が付されている。文章修飾図柄を選択する場合は、このパターン番号を指定することにより、所望の図柄を選択することができる。ここでは、各表情データ毎に３パターンずつの文章修飾図柄が格納されている。
【００６１】
また、文章修飾図柄のエリアは、キー入力部４から入力した文章を挿入する装飾された複数のフレーム図柄をビットマップデータとして格納している。例えば、図３に示すように、「喜」、「怒」、「哀」、「楽」の各表情データの雰囲気に応じたフレーム図柄がそれぞれのレベル値に応じて３パターンずつ用意されていて、作成した似顔絵像のレベル値に適した文章修飾図柄が選択できるようになっている。
【００６２】
また、合計レベル値のエリアは、各パターン毎の文章修飾図柄に対応させて一定範囲のレベル値が格納されている。この合計レベル値は、前記表情決定テーブル６１で各パーツ画像毎に対応した表情の強さを示すレベル値に基づいて、１つの似顔絵像を構成した場合のレベル値の合計を見るものである。
【００６３】
通常、複数のパーツ画像を組み合わせて１つの似顔絵像を作成する場合に、組み合わせ方によっては、喜怒哀楽のどの表情を表わしているのか判別し難い表情ができる場合がある。このため、第１の実施の形態では、各パーツ画像毎に「喜」、「怒」、「哀」、「楽」とそのレベル値を決めておき、作成した似顔絵像を構成する各パーツ画像毎のレベル値を各表情データ別に合計すると、各表情データ毎の合計レベル値が算出される。そこで、作成された似顔絵像がどの表情に該当するかを決定する場合は、合計レベル値の最も高い表情データに基づいて表情を決定するようにしている。これを具体的に示したのが図４である。
【００６４】
図４は、図１の文章修飾編集部７の表情判断部７１におけるパーツ画像別のレベル値情報を示す図である。
【００６５】
図４に示す表情別レベル値情報は、図２の表情決定テーブル６１にて選択されたパーツ画像のレベル値を表情データ（Ｋ：喜、Ｄ：怒、Ｉ：哀、Ｒ：楽）とともに表示している。表情判断部７１では、この表情別レベル値情報に基づいて、各表情データ毎にレベル値を加算した結果、ここでは、合計レベル値がＫ＝１１となり、最も「喜」のレベル値が高いことから、似顔絵の表情が「喜」と判断される。
【００６６】
次に、上記した装置構成およびデータ構成による実施の形態の動作について、図５から図１０を参照して説明する。
【００６７】
第１の実施の形態におけるラベルライターの特徴は、パーツ画像を任意に組み合わせて所望の似顔絵を作成し、これに短い文章を添える場合に、その作成した似顔絵像の表情に応じた文章修飾図柄が選択されて、それらの合成画像データを自動的に作成できるようにしたことにある。
【００６８】
まず、ラベルライター１に電源が投入されると、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ６から文章作成プログラムや似顔絵作成プログラム等の制御プログラムを読み出して、ＣＰＵ１０自身にロードし、図５〜図９に示すフローチャートの動作が実行される。
【００６９】
図５は、第１の実施の形態に係るラベルライター１で印字される画像データの作成動作を説明するフローチャートである。
【００７０】
まず、ステップＳ１の処理を開始する前に、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ５に設けられている各種レジスタのフラグ類の初期化が行われる。
【００７１】
そして、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ６からロードした文章作成プログラムにしたがって、操作者が所望の文章を入力する文章入力処理が行われる（ステップＳ１）。
【００７２】
次に、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ６からロードした似顔絵作成プログラムにしたがって、操作者が任意に選択するパーツ画像に基づいて似顔絵を作成する似顔絵作成処理が行われる（ステップＳ２）。図５のフローチャートでは、ステップＳ１で文章入力処理を行って、ステップＳ２で似顔絵作成処理を行っているが、この順序は逆であってもよい。
【００７３】
次に、上記ステップＳ１とステップＳ２で作成された文章と似顔絵像との合成処理が指定されると（ステップＳ３）、次のステップＳ４において、作成された似顔絵像の表情に応じた文章修飾図柄が自動選択されて、入力された文章と似顔絵像、及び文章修飾図柄とを合成した画像データを作成する自動修飾編集処理が行われる。
【００７４】
このようにして合成された画像データは、一旦ＲＡＭ５内に格納され、操作者がこれを見たい場合に、キー入力部４が操作されると、ＣＰＵ１０がＲＡＭ５から画像データを転送して表示駆動回路３によって表示部２を駆動することにより、合成画像を画面上に表示し、画像内容を確認することができる。
【００７５】
画面上で合成画像を確認した操作者は、この画像内容でよければ、再度キー入力部４を操作して印字処理を指令する。これにより、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ５内の画像データを転送して印字制御部９で印字ヘッド８を制御することにより、ラベルテープ上に所望の合成画像を印字出力する。
【００７６】
次に、図６は、図５の文章入力処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャートである。
【００７７】
図６に示す文章入力処理において、まず、ＣＰＵ１０は、キー入力部４が操作されたか否かを判断し（ステップＳ１１）、操作された場合は、キー入力部４からの操作信号に対応した文字コードデータに変換し（ステップＳ１２）、その文字コードデータがＲＡＭ５に順次格納される（ステップＳ１３）。ここでは、「やったね！」という文字を入力するものとする。
【００７８】
また、漢字かな混じりの文章を入力する場合は、かな／漢字変換キーを押下すると、ＣＰＵ１０がＲＯＭ６内の辞書に基づいて「かな→漢字」への変換処理が行われる（ステップＳ１５）。変換が適切であれば確定となるが（ステップＳ１６）、適切に変換されない場合は、ステップＳ１５に戻って繰り返し変換処理が行われる。ステップＳ１６で変換した漢字が確定されると、ＲＡＭ５内の文字コードを変換後の文字コードに書き換える処理が行われる（ステップＳ１７）。
【００７９】
また、ステップＳ１４において、かな／漢字変換キーを押下しない場合は、かな文字のままで確定されることになる。
【００８０】
そして、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１８においてキー入力が終了したか否かを判別し、キー入力が継続している場合は、ステップＳ１２に戻って上記の文章入力とその変換動作とが繰り返され、キー入力が終了している場合はリターンによってメインルーチンに戻る。
【００８１】
次に、図７は、図５の似顔絵作成処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャートであり、図８は、図７で作成する似顔絵像の一例を示す図である。
【００８２】
図７に示す似顔絵作成処理において、ＣＰＵ１０は、図２に示すＲＯＭ６内の表情決定テーブル６１の「目」、「口」、「まゆげ」、……といったパーツ種類毎のパーツ画像データをパーツ番号に対応させて表示部２に表示する（ステップＳ２１）。
【００８３】
似顔絵を作成する操作者は、表示部２の画面を見ながら、「目」、「口」、「まゆげ」といった順番で順次表示される複数のパーツ画像の中から、所望のパーツをキー入力部４でパーツ番号を入力することにより指定する（ステップＳ２２）。例えば、パーツ種類が「目」のときは、パーツ番号を「１」とし、「口」のときは、パーツ番号を「３」とし、「まゆげ」のときは、パーツ番号を「４」として、順次パーツ画像の指定処理を続ける。
【００８４】
このようにして指定されたパーツ画像のビットマップデータは、順次ＲＡＭ５に格納される（ステップＳ２３）。ステップＳ２４で、チェックしていないパーツ種類が残っている場合は、ステップＳ２２に戻って各種パーツ画像の指定処理が繰り返される。ステップＳ２４で全てのパーツ種類のチェックが終了した場合、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ５に格納されたパーツ画像データを使って似顔絵像を作成する。このようにして作成された似顔絵は、図８に示すように、男の子が笑っている表情となる。
【００８５】
次に、図９は、図５の自動修飾編集処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャートであり、図１０は、図９で作成した合成画像の一例を示す図である。
【００８６】
図９に示す自動修飾編集処理では、まず、作成した似顔絵像に基づいてどのような表情かを決定し、その決定した表情に応じた文章修飾図柄を選択する処理が行われる。
【００８７】
似顔絵像に基づいて表情を決定する場合は、ここでは、似顔絵像を構成する各パーツ画像毎に表情データとレベル値とを持っており（図２の表情決定テーブル６１を参照）、選択されたパーツ画像を「喜＝Ｋ」、「怒＝Ｄ」、「哀＝Ｉ」、「楽＝Ｒ」の表情データ毎に分けてそのレベル値を加算することで、どの表情が似顔絵の中で強調されているかを判断するものである。
【００８８】
そのため、ＣＰＵ１０は、Ｋ、Ｄ、Ｉ、Ｒの各表情データ毎にレベル値を加算するカウンタをリセットして「０」とする（ステップＳ４１）。
【００８９】
そして、似顔絵を作成した場合に、ＲＡＭ５内に格納された似顔絵を構成するパーツ画像と、これに対応する表情別のレベル値情報に基づいて（図４参照）、「喜＝Ｋ」、「怒＝Ｄ」、「哀＝Ｉ」、「楽＝Ｒ」毎にレベルの合計値を表情別に求める計算が行われる（ステップＳ４２）。パーツ別のレベル値を見ると、図４に示すように、「髪＝Ｒ１」、「前髪＝Ｒ１」、「まゆげ＝Ｋ１」、「目＝Ｋ３」、「鼻＝Ｋ２」、「口＝Ｋ３」、「輪郭＝Ｋ２」となり、これを加算した結果は、「ΣＫN ＝１１」、「ΣＤN ＝０」、「ΣＩN ＝０」、「ΣＲN ＝２」となる。
【００９０】
次に、ステップＳ４２で求められた各表情のレベルの合計値を比較し、その最大値レベルの表情が似顔絵の表情であると決定する（ステップＳ４３）。ここでは、最大値の表情データがＫ＝１１であって、図８に示す似顔絵の表情は「喜」である。このような表情の判断は、図１に示す文章修飾編集部７の表情判断部７１で行われる。
【００９１】
このように似顔絵の表情が決定された後、最大値レベルにある表情に対応した文章修飾図柄の選択が行われる（ステップＳ４４）。すなわち、上記の似顔絵の表情は「喜」であることから、ＣＰＵ１０は、図３に示すＲＯＭ６内の文章修飾決定テーブル６２を参照し、合計レベル値が「１１〜２０」の範囲内にあることから、この似顔絵に相応しい文章修飾図柄は、パターン番号２のフレーム２であると決定される（ステップＳ４４）。そして、文章修飾フラグの設定が行われる（ステップＳ４５）。
【００９２】
その後、ＣＰＵ１０内の文章修飾制御部１０２によって、先に入力済みの文章に、作成された似顔絵像と、上記選択された文章修飾図柄とを画像合成することにより、図１０に示すような文章が挿入された似顔絵付きの文章修飾図柄を作成することができる（ステップＳ４６）。
【００９３】
以上述べたように、第１の実施の形態において作成される文章修飾図柄の特徴は、操作者が似顔絵を作成するだけで、その似顔絵の表情に合った文章修飾図柄を自動的に選択して合成できることにある。すなわち、図１０に示すように、男の子がうれしそうに笑っている似顔絵を作成すると、うれしい雰囲気（「喜」の表情）の似顔絵に合った花柄のフレームからなる文章修飾図柄が自動選択され、このフレーム内に「やったね！」という文章が挿入された効果的な画像が容易に作成できる。
【００９４】
もちろん、ここでは、「喜」の場合の一例を説明したが、図３の文章修飾決定テーブル６２に示すように、作成する表情データが「怒」、「哀」、「楽」のように異なるとともに、各表情データにおける合計レベル値が変わる度に、様々なデザインからなる文章修飾図柄が自動選択されることがわかる。このような文章修飾図柄は、単なる文章だけを表示する場合と比較すると、強調の度合いが非常に強くなり、見ていて面白い上、見栄えのする効果的な画像を簡単に作り出すことができる。
【００９５】
なお、上記実施の形態では、似顔絵の表情を決定するにあたって、図９に示すように、合計レベルが最大値の表情のみが有効であったが、例えば、文章修飾図柄を決定する図３の文章修飾決定テーブル６２を細かく設定するようにすれば、最大値以外のレベル値を持つ表情データも文章修飾図柄の選択に反映させるようにすることも可能である。
【００９６】
また、上記実施の形態では、表情データの種類は、「喜怒哀楽」の４種類を用いて実施したが、もちろんこの種類数に限定されるべきものではなく、その数に制限されない。
【００９７】
さらに、上記実施の形態では、人間の顔をデフォルメした各部位のパーツを使って似顔絵を作成するようにしたが、似顔絵のみならず、絵文字のキャラクタとなる動物の顔や建築物などを構成する各パーツに上記と同様なデータを持たせることにより、同様の画像を作成するようにしてもよい。
【００９８】
また、本実施の形態では、表示部の画面で作成される画像をモニタで確認し、その画像でよければ印字キー等を押下することにより、その画像をラベルテープ等に印字するようにしたが、これに限定されるものではなく、電子手帳のように画面上に表示する表示画像として作成するものであってもよい。
【００９９】
（第２の実施の形態）
上記した第１の実施の形態では、似顔絵像を作成するとその似顔絵像に合った文章修飾図柄を自動合成するのに対して、本第２の実施の形態では、任意に文章を作成するとその文章の意味に合った似顔絵像が自動合成されるようにしたところに特徴がある。これらの実施の形態は、一見すると共通性が無いようにも思えるが、▲１▼まず最初に作成する似顔絵像や文章の属性を検出し、▲２▼その属性に基づいて自動合成する文章修飾図柄や似顔絵を選択するため、関連性のある合成画像が得られるという点で両者は共通している。
【０１００】
以下、第２の実施の形態の構成を説明する。
【０１０１】
図１１は、本発明の第２の実施の形態に係るラベルライター２０１の全体構成を示すブロック図である。
【０１０２】
図１１に示すラベルライター２０１では、図１に示すラベルライター１と同一もしくは相当な構成部については、同じ符号を付して構成説明を省略する。ラベルライター２０１で特徴的な構成は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０、似顔絵自動編集部２２０、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２３０である。
【０１０３】
ＲＯＭ２１０は、後述するＣＰＵ２３０にロードされる文章における表情決定プログラムや似顔絵像作成プログラムなどの各種制御プログラムの他、様々な表情を表現する似顔絵像の各部位を構成する複数種類のパーツ画像、あるいは、アイコン（絵文字）操作を行う場合は操作画面に表示するアイコン画像等が記憶されている。例えば、文章を構成する単語（熟語）とその属性データである表情データや表情のレベルを対応させて格納している表情決定テーブル２１１、表情データに対応させて変更する必要のある似顔絵のパーツ番号を格納している似顔絵パーツ選択テーブル２１２、および、似顔絵パーツ選択テーブル２１２で選択されたパーツ画像データを取り出すパーツ画像テーブル２１３等を備えている。
【０１０４】
似顔絵自動編集部２２０は、表情判断部２２１と似顔絵パーツ決定部２２２とを内蔵しており、表情判断部２２１によって文章を構成する単語の意味が、例えば、「喜怒哀楽」のうちどれに該当するかを判断し、似顔絵パーツ決定部２２２でこれに相応しい表情にするために変更が必要な似顔絵パーツを決定するものである。
【０１０５】
ＣＰＵ２３０は、キー入力部４から入力される入力データや各種指示内容に従ってＲＯＭ６内に格納されている各種制御プログラムを実行し、各種データをＲＡＭ５に一時的に記憶させたり、その記憶させたデータを使って文章や似顔絵の編集処理を行うとともに、その処理過程や処理結果を表示部２に表示させる。このＣＰＵ２３０には、図示していないダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ：Direct Memory Access）コントローラ等の周辺機器を含んでおり、各種画像データ等を直接ＲＯＭ６から転送するＤＭＡ転送を行うものである。
【０１０６】
また、ＣＰＵ２３０は、似顔絵制御部２３１と文章変換制御部２３２とを内蔵している。そして、似顔絵制御部２３１では、入力した文章に対応した表情を持った似顔絵を構成するために、要変更のパーツ番号を前記ＲＯＭ６内の似顔絵パーツ選択テーブル２１２から取り出して、パーツ画像テーブル２１３のパーツ画像データを使ってパーツ画像を組み合わせ、所望の似顔絵像を作成する動作を制御する。また、文章変換制御部２３２では、キー入力部４から入力された文章を構成する単語（熟語）に分けて、各単語（熟語）に対応する表情データやレベル等のデータに変換する文章変換制御を行うものである。
【０１０７】
そして、ＣＰＵ２３０では、入力した文章を文章変換制御部２３２でＲＯＭ６の表情決定テーブル２１１を参照しながら表情データとレベルに変換し、その結果に基づいて似顔絵自動編集部２２０の似顔絵パーツ決定部２２２で選択した要変更のパーツ画像データを使って、似顔絵制御部２３１で文章に応じた似顔絵を作成して、先に入力された文章と合成して表示部２に表示したり、印字制御部９と印字ヘッド８を介して印字出力したりする。
【０１０８】
次に、図１２は、図１１のＲＯＭ２１０における表情決定テーブル２１１のメモリ構成例を示す図である。
【０１０９】
図１２に示すように、表情決定テーブル２１１内は、単語（熟語）、品詞、……、表情データ、レベル等の複数項目に分類されている。
【０１１０】
まず、単語（熟語）や品詞等のエリアは、通常の単語辞書としての機能を有しており、文章を構成する各単語毎の品詞や意味を対応させて格納している。
【０１１１】
次に、表情データのエリアは、各単語や熟語毎にその意味を表情に置き換えるとしたら、「喜」、「怒」、「哀」、「楽」の何れの表情を表わすかを予め表情データとして持たせている（図１２参照）。
【０１１２】
また、レベルのエリアは、上記表情データのエリアでそれぞれ分類した「喜怒哀楽」の各表情データの表情の程度を、ここでは「１〜３」のレベル値に置き換えたものを各単語毎に格納している。すなわち、このレベル値とは、各表情の強さのレベルを表わすものである。例えば、表情が「喜＝１」よりも「喜＝３」の方が強く、うれしい内容を表現していることになる。
【０１１３】
このように、表情決定テーブル２１１は、各単語（熟語）に対して、その表情データとレベルとを対応させたテーブルを構成している。
【０１１４】
次に、図１３は、図１１のＲＯＭ２１０における似顔絵パーツ選択テーブル２１２のメモリ構成例を示した図である。
【０１１５】
図１３に示すように、似顔絵パーツ選択テーブル２１２内は、表情データ、レベル、要変更パーツ番号の３つの項目に大きく分類される。
【０１１６】
まず、表情データのエリアは、前記表情決定テーブル２１１で分類された表情データの種類に対応しており、ここでは、表情データが「喜」、「怒」、「哀」、「楽」に分類されている。
【０１１７】
次に、レベルのエリアは、各表情データのエリアにおいて表情の強さの程度をレベル１〜レベル３に対応させて分類するものである。このレベルも前記表情決定テーブル２１１で分類されたレベルに対応している。
【０１１８】
また、要変更パーツ番号のエリアは、さらに「髪」、「前髪」、「眉」、「目」、「鼻」、「口」、「輪郭」、「口髭」、「顎髭」、「眼鏡」のように各パーツ毎に細分化されている。
【０１１９】
ここでの特徴は、この要変更パーツ番号とあるように、全てのパーツ番号を指定するのではなく、変更を要するパーツ番号のみを指定するようにしている。これは、表情を変えたい場合に、全てのパーツを変更する必要はなく、一部のパーツの変更で十分に表情を変えることができるからである。そこで、基本的なパーツからなる似顔絵像を予め作成しておいて、この基本的な似顔絵像と異なるパーツを使う場合にのみパーツ番号の変更を指定するようにしている。このため、似顔絵像を変更するにあたって、転送するパーツ画像のデータ量が少なくて済み、効率良く画像処理が行えるという利点がある。
【０１２０】
図１４は、図１１のＲＯＭ６内のパーツ画像テーブル２１３においてパーツ種類別に複数のパーツ画像データが格納されたテーブルである。図１４に示すように、縦方向にはパーツ種別として、「輪郭」、「髪」、「目」、「鼻」、「口」、「眉」、……と続き、横方向には、各パーツ種別におけるパーツのバリエーションが１〜５０までそれぞれ用意されていて、各パーツ種別に対するパーツ番号を指定するだけで、マトリックス状に配列されたビットマップデータからなるパーツ画像データが格納されている。例えば、「輪郭／３」や「髪／２」というように指定することにより、特定のパーツ画像データを転送することができる。
【０１２１】
図１１の文章修飾編集部７の表情判断部７１におけるパーツ画像別のレベル値情報を示す図である。
【０１２２】
次に、上記した装置構成およびデータ構成による第２の実施の形態に係る動作について、図１５から図１８を参照して説明する。
【０１２３】
第２の実施の形態におけるラベルライターの特徴は、任意に文章を作成するとその文章を構成する単語の意味に応じた表情の似顔絵像が自動的に合成される点にある。
【０１２４】
まず、ラベルライター１に電源が投入されると、ＣＰＵ２３０は、ＲＯＭ２１０から文章における表情決定プログラムや似顔絵像作成プログラムなどの各種制御プログラムを読み出して、ＣＰＵ２３０自身にロードし、図１５〜図１８に示すフローチャートの動作が実行される。
【０１２５】
図１５は、第２の実施の形態に係るラベルライター１で印字される画像データの作成動作を説明するフローチャートである。
【０１２６】
まず、ステップＰ１の処理を開始する前に、ＣＰＵ２３０は、ＲＡＭ５に設けられている各種レジスタのフラグ類の初期化が行われる。
【０１２７】
そして、ＣＰＵ２３０は、ＲＯＭ２１０からロードした文章作成プログラムにしたがって、操作者が文字を入力して文章を作成するとともに、その入力された文章がどのような単語で構成されているかを理解するために、各単語に変換する処理が行われる（ステップＰ１）。
【０１２８】
次に、ＣＰＵ２３０は、ステップＰ１で変換された単語が「喜怒哀楽」の表情データを持っているか否かを判断する（ステップＰ２）。この判断は、１つの文章に複数の単語が含まれる場合は、それぞれの単語について行われる。
【０１２９】
具体的には、図１２に示すようなＲＯＭ２１０の表情決定テーブル２１１内の辞書を使って単語を検索し、該当する単語があった場合にそれに対応する表情データがあるか否かを判断すればよい。この表情データは、全ての単語に付加することができないため、表情データの無い単語も存在する。その場合には、変換された単語が表情データを持っていないので、ステップＰ２でＮＯが選択されて終了する。表情データを持った単語である場合、ＣＰＵ２３０は、表情データのレベルを認識して、次のステップＰ３に移る。
【０１３０】
このステップＰ３で例えば、「うれしい」という単語であった場合は、ＹＥＳが選択されてステップＰ４に移行し、「喜」の表情のフラグをＯＮにする。
【０１３１】
次に、ステップＰ５では、図１１のＲＯＭ２１０内の似顔絵パーツ選択テーブル２１２において、変更が必要な表情パーツ群の選択処理が行われる。この場合に選択される表情パーツ群は、図示していないが、基本となるパーツから構成された似顔絵像があって、この似顔絵像のどの部位のパーツをどのようなパーツに置き換えるかの選択を行うものである。図１３の似顔絵パーツ選択テーブル２１２に示すように、要変更のパーツ番号のみがパーツ種別毎に記入されていて、上記ステップＰ３で検索した単語の表情データとそのレベルとに基づいて、どのパーツを変更すればよいかが分かる。
【０１３２】
次のステップＰ６では、上記した似顔絵パーツ選択テーブル２１２で選択された要変更のパーツ番号に基づいて、図１４に示すパーツ画像テーブルを参照して必要なパーツのビットマップデータを取り出して、ＣＰＵ２３０の似顔絵制御部２３１において基本となる似顔絵像に対してパーツの変更処理が行われ、最初に作成した文章の意味内容に応じた似顔絵像を作成することができる。
【０１３３】
また、図１５のフローチャートでは、ステップＰ３において、変換された単語が「こらー」という単語である場合、表情決定テーブル２１１を参照すると表情データが「怒」であるため、ステップＰ７に移ってＹＥＳとなり、ステップＰ８で怒の表情フラグをＯＮにして、上記と同様にステップＰ５に移って似顔絵の作成処理が行われる。
【０１３４】
さらに、図１５のフローチャートのステップＰ３において、変換された単語が「えーん」という単語である場合、表情決定テーブル２１１を参照すると表情データが「哀」であるため、ステップＰ７でＮＯとなってステップＰ９に移り、ここでＹＥＳとなる。このため、ステップＰ１０では、哀の表情フラグをＯＮにして、上記と同様にステップＰ５に移って似顔絵の作成処理が行われる。
【０１３５】
また、図１５のフローチャートのステップＰ３において、変換された単語が「たのしい」という単語である場合、表情決定テーブル２１１を参照すると表情データが「楽」であるため、ステップＰ９でＮＯとなってステップＰ１１に移り、ここでＹＥＳとなる。このため、ステップＰ１２では、楽の表情フラグをＯＮにして、上記と同様にステップＰ５に移って似顔絵の作成処理が行われる。
【０１３６】
上記したように、第２の実施の形態におけるラベルプリンター２０１は、入力された文章を単語に変換して、各単語についての表情データと各表情データにおけるレベルを見て、変更が必要なパーツ番号を選択し、その選択されたパーツ番号に基づくビットマップデータからなるパーツ画像データを取り出して似顔絵のパーツを変更する。このようにして、ラベルプリンター２０１は、先に入力した文章の持っている表情に応じた似顔絵を自動的に作成して、その文章とともに合成した画像を容易に作成することができる。
【０１３７】
次に、図１６は、図１５の文字入力及び単語変換処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャートである。
【０１３８】
図１６に示す文字入力及び単語変換処理において、まず、ＣＰＵ２３０は、キー入力部４が操作されたか否かを判断し（ステップＰ１１）、操作された場合は、キー入力部４からの操作信号に対応した文字コードデータに変換し（ステップＰ１２）、その文字コードデータがＲＡＭ５に順次格納される（ステップＰ１３）。ここでは、「うれしい（喜）」、「こらー（怒）」、「えーん（哀）」、「たのしい（楽）」というそれぞれの文字を入力するものとする。
【０１３９】
また、このようにして入力された文字列の中から、単語や熟語と、それ以外の助詞等に分ける（ステップＰ１４）。この処理は、ＣＰＵ２３０が日本語の文法プログラムに基づいて文字列を分析することにより、単語あるいは熟語と助詞等に分けることができる。
【０１４０】
単語や熟語のみを抽出処理した後（ステップＰ１５）、リターンとなる。
【０１４１】
ステップＰ２〜ステップＰ４までは、上記したように抽出された単語の表情が判断される。例えば、ステップＰ３では「うれしい」という単語であれば喜の表情と判断し、ステップＰ７では「こらー」という単語であれば怒の表情と判断し、ステップＰ９では「えーん」という単語では哀の表情と判断し、ステップＰ１１では「たのしい」という単語では楽の表情と判断して、それぞれのフラグを立てる（ＯＮにする）。
【０１４２】
次に、図１７は、図１５の表情パーツ群の選択処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャートである。
【０１４３】
図１７に示す表情パーツ群の選択処理において、ＣＰＵ２３０は、入力した文章を構成する単語の表情データをフラグのＯＮ／ＯＦＦで判断する（ステップＰ５１）。
【０１４４】
次に、ＣＰＵ２３０は、この表情データに対応してＲＡＭ５に格納されている表情のレベルデータを読み出して確認する（ステップＰ５２）。
【０１４５】
そして、ＣＰＵ２３０は、似顔絵パーツ選択テーブルを参照して表情データと、その表情データのレベルとに基づいて、変更を要するパーツ番号が読み出される。
【０１４６】
例えば、単語が「うれしい」の場合は、表情データ＝喜、レベル２であるから、図１３における眉＝１５、目＝２５、口＝１４のそれぞれのパーツ番号で指定されたパーツのみが基本の似顔絵像に対して選択される。
【０１４７】
また、単語が「こらー」の場合は、表情データ＝怒、レベル３であるから、図１３における髪＝２、眉＝２０、目＝５０、口＝２６のそれぞれのパーツ番号で指定されたパーツのみが基本の似顔絵像に対して選択される。
【０１４８】
さらに、単語が「えーん」の場合は、表情データ＝哀、レベル２であるから、図１３における眉＝１２、目＝３、口＝１８のそれぞれのパーツ番号で指定されたパーツのみが基本の似顔絵像に対して選択される。
【０１４９】
また、単語が「たのしい」の場合は、表情データ＝楽、レベル２であるから、図１３における眉＝６、目＝１３、口＝２８のそれぞれのパーツ番号で指定されたパーツのみが基本の似顔絵像に対して選択される。
【０１５０】
次に、図１８は、図５の似顔絵パーツの変更処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャートである。
【０１５１】
図１８に示す似顔絵パーツの変更処理では、まず、図１３に示す似顔絵パーツ選択テーブル２１２から読み出したパーツ番号に基づいて、図１４のパーツ画像テーブル２１３からパーツ画像データが取り出される（ステップＰ６１）。
【０１５２】
ＣＰＵ２３０は、基本となる似顔絵のパーツと比較し（ステップＰ６２）、同じ部位のパーツであれば変更を要し、同じ部位のパーツが無ければ変更を要しない（ステップＰ６３）。
【０１５３】
変更を要するパーツであれば、基本となるパーツ画像データを似顔絵パーツ選択テーブル２１２のパーツ番号に基づいてパーツ画像テーブルから読み出されたパーツ画像データと置換する（ステップＰ６４）。
【０１５４】
その置換されたパーツ画像データは、ＲＡＭ５に順次格納される。
【０１５５】
また、ステップＰ６３において、変更を要しないパーツであれば、その基本のパーツ画像データをそのままＲＡＭ５に格納しておく（ステップＰ６５）。
【０１５６】
そして、ＣＰＵ２３０は、一部のパーツ画像データが置換されたＲＡＭ５内のパーツ画像データに基づいて、似顔絵を作成する処理が行われる。
【０１５７】
なお、本第２の実施の形態では、作成された似顔絵と先に入力された文章とを画像合成する際に、文章をフレーム内に挿入したり、入力された文字を通常の印刷文字（明朝体やゴチック体）ではなく、丸文字などの遊び文字で修飾するように構成したが、これに限定されない。
【０１５８】
以上のようにして、入力した文章と、それに応じた似顔絵とを合成した出力例を図１９〜図２２に示している。
【０１５９】
図１９は、「うれしい（喜）」という文字を入力した場合であり、いかにも喜んでいる表情の似顔絵が自動作成され、合成出力されている。「うれしい」という文字は丸文字であり、矩形状のフレーム内に挿入されている。
【０１６０】
また、図２０は、「こらー（怒）」という文字を入力した場合であり、怖い顔で怒っている似顔絵が自動的に作成され、合成出力されている。「こらー」という文字も丸文字としたが、怒の表情に相応しい文字にすることも可能である。この場合も矩形状のフレーム内に挿入しているが、上記した第１の実施の形態のように、フレーム自体に修飾を施すようにしてもよい。
【０１６１】
さらに、図２１は、「えーん（哀）」という文字を入力した場合であり、悲しそうな表情の似顔絵が自動作成され、合成出力されている。「えーん」という文字を丸文字としたが、白抜き、あるいは立体状に文字飾りを付けることも可能である。
【０１６２】
また、図２２は、「たのしい（楽）」という文字を入力した場合であり、愉快で楽しそうな表情の似顔絵が自動的に作成され、合成出力されている。
【０１６３】
以上述べたように、本第２の実施の形態では、文字入力による文章作成操作を行うだけで、ラベルライター側でその文章の属性を判断して、文章に応じた表情の似顔絵を自動的に作成して、合成出力するので、操作が非常に簡単であって、効果的で面白いラベルプリンターとすることができる。
【０１６４】
以上、本発明者によってなされた発明を好適な実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【０１６５】
例えば、上記の第２の実施形態では、表情データの種類は、「喜怒哀楽」の４種類を用いて実施したが、もちろんこの種類数に限定されるべきものではなく、その数に制限されない。
【０１６６】
また、上記第２の実施の形態では、人間の顔をデフォルメした各部位のパーツを使って似顔絵を作成するようにしたが、人間の顔の似顔絵のみならず、絵文字のキャラクタとなる動物の顔や建築物などを構成する各パーツに上記と同様な属性データを持たせることにより、同様な手順にしたがって物体画像を作成するようにしてもよい。
【０１６７】
さらに、上記第２の実施の形態では、表示部の画面で作成される画像をモニタで確認し、その画像でよければ印字キー等を押下することにより、その画像をラベルテープ等に印字するようにしたが、これに限定されるものではなく、電子手帳のように画面上に表示する表示画像として作成するものであってもよい。
【０１６８】
【発明の効果】
請求項１記載の物体画像作成装置および請求項５記載の物体画像作成方法によれば、パーツ画像を自由に組み合わせて所望の物体画像を作成する際に、その作成された物体画像の特徴を自動的に検出して、作成された物体画像の特徴に適した修飾図柄を作成された物体画像とその画像に付された文字データとともに合成して容易かつ迅速に作成することができる。
【０１６９】
請求項２記載の物体画像作成装置および請求項６記載の物体画像作成方法によれば、複数の部位のパーツ画像で構成される１つの物体画像の特徴を決定する場合、その物体画像を構成する各パーツ画像を属性別にレベル値を加算するだけで、物体画像の特徴を適正に判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るラベルライターの全体構成を示すブロック図。
【図２】図１のＲＯＭにおける表情決定テーブルのメモリ構成例を示す図。
【図３】図１のＲＯＭにおける文章修飾決定テーブルのメモリ構成例を示す図。
【図４】図１の文章修飾編集部の表情判断部におけるパーツ画像別のレベル値情報を示す図。
【図５】第１の実施の形態に係るラベルライターで印字される画像データの作成動作を説明するフローチャート。
【図６】図５の文章入力処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャート。
【図７】図５の似顔絵作成処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャート。
【図８】図７で作成する似顔絵像の一例を示す図。
【図９】図５の自動修飾編集処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャート。
【図１０】図９で作成した合成画像の一例を示す図。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係るラベルライターの全体構成を示すブロック図。
【図１２】図１１のＲＯＭにおける表情決定テーブルのメモリ構成例を示す図。
【図１３】図１１のＲＯＭにおける似顔絵パーツ選択テーブルのメモリ構成例を示す図。
【図１４】図１１のＲＯＭ内のパーツ画像テーブルにおいてパーツ種類別に複数のパーツ画像データが格納されたテーブル。
【図１５】第２の実施の形態に係るラベルライターで印字される画像データの作成動作を説明するフローチャート。
【図１６】図１５の文字入力及び単語変換処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャート。
【図１７】図１５の表情パーツ群の選択処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャート。
【図１８】図５の似顔絵パーツの変更処理におけるサブルーチンの動作を示すフローチャート。
【図１９】うれしいという文字入力による似顔絵の合成出力例を示す図。
【図２０】こらーという文字入力による似顔絵の合成出力例を示す図。
【図２１】えーんという文字入力による似顔絵の合成出力例を示す図。
【図２２】たのしいという文字入力による似顔絵の合成出力例を示す図。
【符号の説明】
１，２０１  ラベルプリンター
２          表示部
３          表示駆動回路
４          キー入力部
５          ＲＡＭ
６，２１０  ＲＯＭ
６１        表情決定テーブル
６２        文章修飾テーブル
２１１      表情決定テーブル
２１２      似顔絵パーツ選択テーブル
２１３      パーツ画像テーブル
７          文章修飾編集部
７１        表情判断部
７２        修飾決定部
８          印字ヘッド
９          印字制御部
１０，２３０ＣＰＵ
１０１      似顔絵制御部
１０２      文章修飾制御部
２２０      似顔絵自動編集部
２２１      表情判断部
２２２      似顔絵パーツ決定部
２３１      似顔絵制御部
２３２      文章変換制御部
【図１】
0003796797.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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