入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する選択部と、前記選択部により選択された図形を表示するよう制御する表示制御部と、を備える、情報処理装置。前記入力画像から線分を抽出する線分抽出部と、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する補正部と、前記補正部により補正された前記線分に基づいて候補図形群を生成する候補図形群生成部と、を備える、請求項1に記載の情報処理装置。前記線分抽出部は、前記入力画像からハフ変換により前記線分を抽出する、請求項2に記載の情報処理装置。前記情報処理装置は、前記入力画像から所定のパラメータを測定値として測定する測定部を備え、前記補正部は、前記測定部により測定された前記測定値に基づいて、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する、請求項2に記載の情報処理装置。前記候補図形群生成部は、前記補正部により補正された前記線分に基づいて、アフィン変換により前記候補図形群を生成する、請求項2に記載の情報処理装置。前記情報処理装置は、前記入力画像から文字認識により前記認識値を取得する認識部を備える、請求項1に記載の情報処理装置。コンピュータを、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する選択部と、前記選択部により選択された図形を表示するよう制御する表示制御部と、を備える情報処理装置として機能させるためのプログラム。前記情報処理装置は、前記入力画像から線分を抽出する線分抽出部と、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する補正部と、前記補正部により補正された前記線分に基づいて候補図形群を生成する候補図形群生成部と、を備える、請求項7に記載のプログラム。前記線分抽出部は、前記入力画像からハフ変換により前記線分を抽出する、請求項8に記載のプログラム。前記情報処理装置は、前記入力画像から所定のパラメータを測定値として測定する測定部を備え、前記補正部は、前記測定部により測定された前記測定値に基づいて、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する、請求項8に記載のプログラム。前記候補図形群生成部は、前記補正部により補正された前記線分に基づいて、アフィン変換により前記候補図形群を生成する、請求項8に記載のプログラム。前記情報処理装置は、前記入力画像から文字認識により前記認識値を取得する認識部を備える、請求項7に記載のプログラム。入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択することと、選択された図形を表示するよう制御することと、を含む、情報処理方法。しかしながら、平面上に広がりを持つ原稿に対して正面から読み取るという条件の下では、原稿を回転させることにより原稿の傾きを解消することが可能であるが、必ずしも原稿は平面上に広がりを持つとは限らない。例えば、原稿が綴じられた状態教科書や雑誌などの一部を構成しているような場合においては、原稿が歪んでしまっている可能性がある。また、必ずしも原稿に対して正面から読み取りを行うとは限らず、例えば、斜めから読み取る場合も想定される。このような場合には、原稿を回転させるだけでは、正しい補正を行うことができない。したがって、入力画像内の図形に基づいてより高精度に補正された図形を表示するように制御することを可能とする手法が提供されることが望ましい。本開示によれば、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する選択部と、前記選択部により選択された図形を表示するよう制御する表示制御部と、を備える、情報処理装置が提供される。また、本開示によれば、コンピュータを、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する選択部と、前記選択部により選択された図形を表示するよう制御する表示制御部と、を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。また、本開示によれば、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択することと、選択された図形を表示するよう制御することと、を含む、情報処理方法が提供される。以上説明したように、本開示によれば、入力画像内の図形に基づいてより高精度に補正された図形を表示するように制御することができる。以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また、以下の順序で説明を行う。1.実施形態1-1.情報処理装置の概要1-2.情報処理装置の構成例1-3.情報処理装置の動作の流れ2.まとめ<1.実施形態>[1-1.情報処理装置の概要]まず、本開示の実施形態に係る情報処理装置について説明する。図1は、本開示の実施形態に係る情報処理装置の概要を説明するための図である。図1に示すように、本開示の実施形態に係る情報処理装置100は、撮像画像を入力画像として取得し、取得した入力画像から図形を取得する機能を主に有する。情報処理装置100は、表示装置140により図形が表示されるよう制御することができる。図形は、例えば、教科書TXに記載されており、情報処理装置100は、教科書TXに記載されている図形が撮像されることにより得られた撮像画像を入力画像として取得する。図形が記載される位置は教科書TXに限らず、撮像することができる位置に記載されていればよく、図形が記載されている位置は特に限定されない。例えば、図形は雑誌や本に記載されていてもよい。本開示の実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、デジタルスチルカメラ、スマートフォン、PCPersonalComputer又はイメージスキャナなどの任意の種類の装置であってよい。また、本開示の実施形態に係る情報処理装置100は、上述した装置に搭載される情報処理モジュールであってもよい。[1-2.情報処理装置の構成例]続いて、情報処理装置100の構成例について説明する。図2は、情報処理装置100のハードウェア構成を示す図である。図2に示すように、情報処理装置100は、例えば、CPU110、RAM120、不揮発性メモリ130、表示装置140、入力装置150、撮像装置160を備える。不揮発性メモリ130は、情報処理装置100の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置であり、例えば、HDDHardDiskDrive等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。不揮発性メモリ130は、CPU110により実行されるプログラムやその実行において使用される各種データを格納する。RAM120は、CPU110により実行されるプログラムや、その実行において使用されるパラメータ等を記憶する。CPU110は、演算処理装置および制御装置として機能し、不揮発性メモリ130、RAM120に記録された各種プログラムにしたがって、情報処理装置100内の動作全般またはその一部を制御する。CPU110は、情報処理装置100の制御部の一例として構成される。表示装置140は、例えば、LCDLiquidCrystalDisplay、有機ELElectroluminescenceディスプレイ装置等、情報をユーザに対して視覚的に通知することが可能な装置により構成される。表示装置140は、例えば、情報処理装置100により行われた各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置140は、情報処理装置100により行われた各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。入力装置150は、ユーザから取得した操作をCPU110に信号として出力する。情報処理装置100のユーザは、入力装置150を操作することにより、情報処理装置100に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。入力装置150は、例えば、タッチパネルにより構成されるが、入力装置150の種類は特に限定されない。例えば、入力装置150は、マウスやキーボードなどといった装置により構成されてもよい。撮像装置160は、CCDChargeCoupledDevice又はCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどの撮像素子を用いて撮像対象を撮像することにより、撮像画像を生成する。本開示の実施形態においては、撮像装置160が情報処理装置100の一部であることを想定しているが、撮像装置160は、情報処理装置100と別体に構成されてもよい。図3は、情報処理装置100の機能構成を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、入力画像取得部111、認識部112、測定部113、線分抽出部114、補正部115、候補図形群生成部116、選択部117、操作検出部118及び表示制御部119を備える。図3に示すように、不揮発性メモリ130、撮像装置160、入力装置150及び表示装置140は、情報処理装置100により備えられてもよく、情報処理装置100の外部に備えられてもよい。入力画像取得部111は、撮像装置160により撮像されて得られた撮像画像を入力画像として取得する。撮像装置160により撮像される画像は、静止画であってもよく、動画であってもよい。例えば、ユーザが撮像方向を教科書TXに向けて撮像操作を行うと、撮像装置160により撮像される。撮像画像には、図形が含まれている。入力画像取得部111により取得された入力画像は、認識部112、測定部113及び線分抽出部114に出力される。ここで、入力画像取得部111により取得された入力画像に基づいて、情報処理装置100により生成されるべき図形データについて説明する。図4は、入力画像と情報処理装置100が生成すべき図形データとを比較して示す図である。図4に示すように、入力画像には撮像対象の図形が歪んで映っていることが想定される。上記したように、教科書TXなどのような綴じられた紙面上に撮像対象が記載されているような場合には、その歪みの度合いが特に大きくなる。本開示の実施形態によれば、図4の線分補正に示すように、入力画像から認識される線分長に基づいて生成すべき図形データを生成することが可能である。また、本開示の実施形態によれば、図4の角度補正に示すように、入力画像から認識される角度に基づいて生成すべき図形データを生成することが可能である。以下において、入力画像から認識される角度に基づいて生成すべき図形データを生成する例を第1の例として説明する。また、入力画像から認識される線分長に基づいて生成すべき図形データを生成する例を第2の例として説明する。図5は、第1の例における認識部112及び測定部113を説明するための図である。図5に示すように、認識部112は、入力画像から文字認識により認識値を取得する。文字認識には、例えば、一般的なOCRの技術を適用することができる。認識部112は、例えば、認識値として角度を認識する場合、角に対して付されたマークM1、角を指し示すために付されたマークM2、角度の単位を示すマークM3などといったマークを認識し、認識したマークに対応する角度を認識してもよい。図5に示すように、認識部112は、例えば、マークM1を認識すると、そのマークM1に対応する角度80を認識することができる。同様の原理にしたがって、角度20、角度60を認識することも可能である。また、認識部112は、例えば、マークM2を認識すると、そのマークM2に対応する角度20を認識することも可能である。さらに、認識部112は、例えば、マークM3を認識すると、そのマークM3に対応する角度60を認識することも可能である。図5に示すように、測定部113は、入力画像から所定のパラメータを測定値として測定する。所定のパラメータは、認識部112により角度が認識される場合には、角度に相当する。図5に示した例では、認識部112により認識された角度に相当する角度80、角度20及び角度60を測定部113が測定することとしているが、測定部113が測定する角度は、認識部112により認識された角度に相当する角度でなくてもよい。図6は、第1の例における線分抽出部114及び補正部115を説明するための図である。線分抽出部114は、入力画像から線分を抽出する。抽出される線分の本数は特に限定されない。図6に示した例では、線分抽出部114は、入力画像から、線分AB、線分BC、線分CD、線分DA、線分AC及び線分BDを抽出している。線分抽出部114による線分抽出には、ハフ変換を使用することができる。ハフ変換によれば、入力画像内の線分が途中で切断されている場合や、入力画像内にノイズが存在する場合でも高精度に線分を抽出することができる。補正部115は、線分抽出部114により抽出された線分を補正する。特に、線分抽出部114により抽出された線分には誤差があることが想定されるため、補正部115による線分補正を施すことにより誤差を低減することができる。補正部115は、例えば、測定部113により測定された測定値に基づいて、線分を補正することができる。図6に示した例では、補正部115は、測定部113により測定された測定角度に基づいて、線分を補正している。より詳細には、補正部115は、線分抽出部114により抽出された線分により生成される角の大きさに対して最も近い測定値を、測定部113により測定された測定値の中から選択し、角の大きさが選択した測定値に合うように線分を補正する。補正された線分として図6に示されている図形は、補正部115により補正された線分の一例であるが、入力画像と比較して歪みが小さくなっている。図7は、第1の例における候補図形群生成部116を説明するための図である。候補図形群生成部116は、補正部115により補正された線分に基づいて候補図形群を生成する。候補図形群生成部116は、補正部115により補正された線分に基づいて、アフィン変換により候補図形群を生成してもよい。アフィン変換を用いれば、補正部115により補正された線分の幾何学的性質を保ちつつ、回転、左右反転、拡大、縮小などが施された候補図形を様々に生成することができる。候補図形群に含まれる候補図形の数は特に限定されない。図7に示した例では、候補図形群生成部116は、4つの候補図形に相当する候補図形群を生成している。その代わりに、例えば、候補図形群生成部116は、補正部115により補正された線分を、所定軸を中心に0~360の範囲の各整数を角度として回転させて得られる図形群を、候補図形群として生成してもよい。所定軸は、単一軸例えば、X軸であってもよく、二軸例えば、XY軸、三軸例えば、XYZ軸であってもよい。図8は、第1の例における選択部117を説明するための図である。選択部117は、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する。第1の例においては、認識値として角度が認識される。したがって、選択部117は、認識角度に基づいて候補図形群から図形を選択する。より詳細には、例えば、選択部117は、候補図形群に含まれる各候補図形とのマッチングにより認識角度に最も近い角度を有する図形を選択する。最も近い角度を有する図形としては、例えば、認識角度との差分値の合計値が最も小さい角度を有する候補図形が選択され得る。図8に示した例では、認識角度が8020及び60である場合に、選択部117は、この認識角度8020及び60に最も近い角度8020及び60を有する図形を選択している。図3に戻って説明を続ける。表示制御部119は、選択部117により選択された図形を表示するよう制御する。例えば、表示制御部119は、選択部117により選択された図形を表示するよう表示装置140を制御する。表示装置140は、表示制御部119による制御にしたがって図形を表示することができる。このときに表示される図形は、入力画像内の図形に基づいてより高精度に補正された図形である。操作検出部118は、入力装置150によりユーザからの入力が受け付けられた操作を検出する。表示制御部119は、操作検出部118により検出された操作に基づいて、表示を制御することが可能である。例えば、表示制御部119は、操作検出部118により入力画像表示操作が検出されると、入力画像を表示するように制御することができる。また、表示制御部119は、操作検出部118により補正画像表示操作が検出されると、選択部117により選択された図形を表示するように制御することができる。図9は、第2の例における認識部112及び測定部113を説明するための図である。第1の例において説明したように、認識部112は、入力画像から文字認識により認識値を取得する。文字認識には、例えば、一般的なOCRの技術を適用することができる。認識部112は、例えば、認識値として線分長を認識する場合、線分に対して付されたマークM4、線分長の単位を示すマークM5などといったマークを認識し、認識したマークに対応する線分長を認識してもよい。図9に示すように、認識部112は、例えば、マークM1を認識すると、そのマークM1に対応する角度80を認識することができる。同様の原理にしたがって、角度20、角度60を認識することも可能である。また、認識部112は、例えば、マークM4を認識すると、そのマークM4に対応する線分長3√5を認識することも可能である。さらに、認識部112は、例えば、マークM5を認識すると、そのマークM5に対応する線分長3√5を認識することも可能である。図9に示すように、測定部113は、入力画像から所定のパラメータを測定値として測定する。所定のパラメータは、認識部112により線分長が認識される場合には、線分長に相当する。図9に示した例では、認識部112により認識された線分長に相当する線分長3√5、線分長9√2及び線分長3√11を測定部113が測定することとしているが、測定部113が測定する線分長は、認識部112により認識された線分長に相当する線分長でなくてもよい。図10は、第2の例における線分抽出部114及び補正部115を説明するための図である。第1の例と同様に、線分抽出部114は、入力画像から線分を抽出する。抽出される線分の本数は特に限定されない。図10に示した例では、線分抽出部114は、入力画像から、線分AB、線分BC及び線分CAを抽出している。線分抽出部114による線分抽出には、ハフ変換を使用することができる。ハフ変換によれば、入力画像内の線分が途中で切断されている場合や、入力画像内にノイズが存在する場合でも高精度に線分を抽出することができる。補正部115は、線分抽出部114により抽出された線分を補正する。特に、線分抽出部114により抽出された線分には誤差があることが想定されるため、補正部115による線分補正を施すことにより誤差を低減することができる。補正部115は、例えば、測定部113により測定された測定値に基づいて、線分を補正することができる。図10に示した例では、補正部115は、測定部113により測定された測定長に基づいて、線分を補正している。より詳細には、補正部115は、線分抽出部114により抽出された線分の長さに対して最も近い測定値を、測定部113により測定された測定値の中から選択し、線分長が選択した測定値に合うように線分を補正する。補正された線分として図10に示されている図形は、補正部115により補正された線分の一例であるが、入力画像と比較して歪みが小さくなっている。図11は、第2の例における候補図形群生成部116を説明するための図である。第1の例と同様に、候補図形群生成部116は、補正部115により補正された線分に基づいて候補図形群を生成する。候補図形群生成部116は、補正部115により補正された線分に基づいて、アフィン変換により候補図形群を生成してもよい。アフィン変換を用いれば、補正部115により補正された線分の幾何学的性質を保ちつつ、回転、左右反転、拡大、縮小などが施された候補図形を様々に生成することができる。候補図形群に含まれる候補図形の数は特に限定されない。図11に示した例では、候補図形群生成部116は、4つの候補図形に相当する候補図形群を生成している。その代わりに、例えば、候補図形群生成部116は、補正部115により補正された線分を、所定軸を中心に0~360の範囲の各整数を角度として回転させて得られる図形群を、候補図形群として生成してもよい。所定軸は、単一軸例えば、X軸であってもよく、二軸例えば、XY軸、三軸例えば、XYZ軸であってもよい。図12は、第2の例における選択部117を説明するための図である。選択部117は、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する。第2の例においては、認識値として線分長が認識される。したがって、選択部117は、認識された線分長比率認識された各線分長の比率に基づいて候補図形群から図形を選択する。より詳細には、例えば、選択部117は、候補図形群に含まれる各候補図形とのマッチングにより線分長比率認識された各線分長の比率に最も近い線分長比率を有する図形を選択する。最も近い線分長比率を有する図形としては、例えば、各線分長比率との差分値の合計値が最も小さい線分長比率を有する候補図形が選択され得る。図12に示した例では、線分長比率が3√5:9√2:3√11である場合に、選択部117は、この線分長比率3√5:9√2:3√11に最も近い線分長比率3√5:9√2:3√11を有する図形を選択している。図3に戻って説明を続ける。第1の例と同様に、表示制御部119は、選択部117により選択された図形を表示するよう制御する。例えば、表示制御部119は、選択部117により選択された図形を表示するよう表示装置140を制御する。表示装置140は、表示制御部119による制御にしたがって図形を表示することができる。このときに表示される図形は、入力画像内の図形に基づいてより高精度に補正された図形である。操作検出部118は、入力装置150によりユーザからの入力が受け付けられた操作を検出する。表示制御部119は、操作検出部118により検出された操作に基づいて、表示を制御することが可能である。例えば、表示制御部119は、操作検出部118により入力画像表示操作が検出されると、入力画像を表示するように制御することができる。また、表示制御部119は、操作検出部118により補正画像表示操作が検出されると、選択部117により選択された図形を表示するように制御することができる。[1-3.情報処理装置の動作の流れ]図13は、情報処理装置100の動作の流れの一例を示すフローチャートである。まず、入力画像取得部111は、撮像画像を入力画像として取得するステップS11。認識部112は、入力画像から文字認識により認識値を取得し、測定部113は、入力画像から測定値を取得するステップS12。続いて、線分抽出部114は、ハフ変換により入力画像から線分を抽出するステップS13。補正部115は、線分抽出部114により抽出された線分を測定値に基づいて補正するステップS14。候補図形群生成部116は、補正された線分からアフィン変換により候補図形群を生成するステップS15。選択部117は、認識値に基づいて候補図形群から図形を選択するステップS16。表示制御部119は、選択部117により選択された図形を表示するよう制御するステップS17。表示装置140は、表示制御部119による制御にしたがって図形を表示することができる。動作終了の場合にはステップS18でYes、動作が終了されるが、動作継続の場合にはステップS18でNo、ステップS11に戻って動作が継続される。<3.まとめ>本節で説明した実施形態によれば、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択し、選択した図形を表示するよう制御することができる。したがって、入力画像内の図形に基づいてより高精度に補正された図形を表示するように制御することができる。特に、このような機能は、第1の例では、角度を認識することにより、第2の例では、線分長を認識することにより、実現され得る。なお、本明細書において説明した各装置による一連の制御処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、各装置の内部又は外部に設けられるコンピュータ読取可能な記録媒体に予め格納される。そして、各プログラムは、例えば、実行時にRAMRandomAccessMemoryに読み込まれ、CPUCentralProcessingUnitなどのプロセッサにより実行される。以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。1入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する選択部と、前記選択部により選択された図形を表示するよう制御する表示制御部と、を備える、情報処理装置。2前記入力画像から線分を抽出する線分抽出部と、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する補正部と、前記補正部により補正された前記線分に基づいて候補図形群を生成する候補図形群生成部と、を備える、前記1に記載の情報処理装置。3前記線分抽出部は、前記入力画像からハフ変換により前記線分を抽出する、前記2に記載の情報処理装置。4前記情報処理装置は、前記入力画像から所定のパラメータを測定値として測定する測定部を備え、前記補正部は、前記測定部により測定された前記測定値に基づいて、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する、前記2又は3に記載の情報処理装置。5前記候補図形群生成部は、前記補正部により補正された前記線分に基づいて、アフィン変換により前記候補図形群を生成する、前記2~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。6前記情報処理装置は、前記入力画像から文字認識により前記認識値を取得する認識部を備える、前記1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。7コンピュータを、入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択する選択部と、前記選択部により選択された図形を表示するよう制御する表示制御部と、を備える情報処理装置として機能させるためのプログラム。8前記情報処理装置は、前記入力画像から線分を抽出する線分抽出部と、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する補正部と、前記補正部により補正された前記線分に基づいて候補図形群を生成する候補図形群生成部と、を備える、前記7に記載のプログラム。9前記線分抽出部は、前記入力画像からハフ変換により前記線分を抽出する、前記8に記載のプログラム。10前記情報処理装置は、前記入力画像から所定のパラメータを測定値として測定する測定部を備え、前記補正部は、前記測定部により測定された前記測定値に基づいて、前記線分抽出部により抽出された前記線分を補正する、前記8又は9に記載のプログラム。11前記候補図形群生成部は、前記補正部により補正された前記線分に基づいて、アフィン変換により前記候補図形群を生成する、前記8~10のいずれか1項に記載のプログラム。12前記情報処理装置は、前記入力画像から文字認識により前記認識値を取得する認識部を備える、前記7~11のいずれか1項に記載のプログラム。13入力画像に対する文字認識により得られる認識値に基づいて候補図形群から図形を選択することと、選択された図形を表示するよう制御することと、を含む、情報処理方法。