文書レイアウト解析
OCRopus – C ++とPython、およびFreeBSD、Linux、Mac OS X用に実装された無料の文書レイアウト解析とOCRシステム。このソフトウェアは、ユーザーが様々な文書レイアウト解析やOCRアルゴリズムから選択できるプラグインアーキテクチャをサポートする。
OCRFeeder – Pythonで記述されたLinux用のOCRスイートで、文書レイアウト解析もサポートしている。このソフトウェアは活発に開発されており、自由でオープンソースである。
このセクションでは、1993年にO`Gormanによって開発されたボトムアップの文書レイアウト解析アルゴリズムの手順を説明する。 このアプローチの手順は次の通りである。
画像を前処理して、ガウスノイズとごま塩ノイズを除去する。一部のノイズ除去フィルターは、コンマとピリオドをノイズと見なす場合があるため、注意が必要である。
画像をバイナリ画像に変換する。つまり、各ピクセル値を完全に白または完全に黒に変換する。
画像を黒いピクセルの連結成分に分割します。これらは画像のシンボルです。シンボルごとに、境界ボックスと図心を計算する。
各シンボルについて、 k最近傍を決定します。ここでkは4以上の整数です。 O`Gormanは、堅牢性と速度の間の適切な妥協点として、彼の論文でk = 5を提案しています。少なくともk = 4を使用する理由は、文書内のシンボルの場合、最も近い2つまたは3つのシンボルが、同じテキスト行のすぐ隣にあるシンボルであるからである。 4番目に近いシンボルは通常、真上または真下の線上にあり、以下の最近傍計算にこれらのシンボルを含めることが重要である。
シンボルの各最近傍ペアは、一方のシンボルの重心からもう一方のシンボルの重心を指すベクトルによって関連付けられます。これらのベクターは、最近傍のシンボルのすべてのペアのためにプロットされている場合、その一つは、文書のためのdocstrum(以下を参照の数字)と呼ばれているものを取得する。