JP5447235B2 - マーカー処理方法、マーカー処理装置、およびマーカー処理プログラム - Google Patents
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Description
形状の対称性を検出する方法として、位置決め用シンボルを持つ二次元コードを検出する方法が提案されている。この位置決め用シンボルは所定の位置に配置され、撮像した画像から検出された位置決め用シンボルにより、二次元コードの位置や回転角度を算出できる(例えば、特許文献1参照)。
すなわち、特許文献1の技術では、マーカー検出において、マーカーの姿勢(位置、回転、傾き)に依存し、またマーカーの大きさに依存し、さらにまた画像中のノイズの影響が大きいという課題があった。
なお、画像の構成要素とは、撮像された画像に含まれている面積を備える点、線、図形であり、領域重心とは、ラベリングされた図形の重心(図心でも可)であり、領域重心の重なり度とは、一定の範囲内に収まる重心(図心でも可)を有するラベリングの個数である。
なお、マーカー判定工程とは、撮像された画像の中からどれがマーカーであるかを認識することであり、マーカー種別識別工程とは、撮像された画像の中のマーカーの種類を識別することである。
図1は、第1の実施形態におけるマーカーの一例を示す図である。図1において、図(a)〜(d)の各マーカーは、後述するように、各マーカーにおける各ラベルの重心位置が一致するように生成されている。また、図1(a)〜(d)のマーカーは4個の重心を備えている。
なお、閾値の設定方法は、例えば1979年に大津展之によって提案された方法(以下、大津の方法)を用いる。
また、領域ラベリング部104は、受け取った二値化された画像情報に対して、一般的なラベリング方法で領域のラベリング処理を行い、領域のラベリングされた情報を領域重心取得部105に出力する。このラベリング処理により、二値化された画像情報は、画像を構成している図形に分離される。
なおラベリング処理の方法は、4連結処理や8連結処理などがあるが、すでに公知のものであるためその説明は省略する。
また、領域のラベリングされた情報とは、このラベリング処理過程で求まる、ラベリングされた各領域を構成するピクセルの総数および、各領域におけるX座標の最大値と最小値、およびY座標の最大値と最小値、ラベリング処理により分離された領域に付けられたラベル番号などである。
図10は、マーカー候補領域リスト記憶部108に記憶されているマーカー候補リストのデータ(マーカー候補領域の情報)構成の一例である。図10のように、マーカー候補領域リストは、ラベル番号、重心座標、および重心の多重度が関連付けられて記憶されている。
図9は、マーカー位置出力部109が出力するマーカー情報の一例を示す図である。図9のように、マーカー位置出力部109が出力するマーカー情報は、マーカーと判定された重心座標(マーカーのX座標とマーカーY座標の組み合わせ)と、その重心の多重度と、重心が重なっている各構成要素に対応する領域情報であるラベル名などが関連付けられて出力される。
画像データ取り込み部101は、カメラ120により撮像された画像を取得する(画像取得工程:ステップS101)。
画像データ取り込み部101は、取り込んだ画像を二値化部102と二値化閾値設定部103に出力する。二値化閾値設定部103は、画像データ取り込み部101から受け取った画像に基づき、二値化するための閾値を、例えば大津の方法で求める(二値化閾値設定工程:ステップS102)。
次に、二値化部102は、画像データ取り込み部101から受け取った画像を二値化閾値設定部103で求められた閾値を用いて二値化する(画像二値化工程(二値化工程):ステップS103)。
二値化部102は、二値化された画像情報を領域ラベリング部104に出力する。
次に、領域ラベリング部104は、この二値化部102から受け取った二値化された画像情報から、領域のラベリングを行う(領域ラベリング工程(ラベリング工程):ステップS104)。また、領域ラベリング部104は、ラベリングされた情報を領域重心取得部105に出力する。
次に、領域重心取得部105は、領域ラベリング部104から受け取ったラベリングされた情報から各ラベル領域(ラベリングされた各構成要素の各領域)の各重心の座標を求める(領域重心取得工程:ステップS105)。領域重心取得部105は、求められた各ラベル領域の各重心の座標を領域重心の多重度取得部106に出力する。
以上で、前処理を終了する。
ステップS2で、全ての未処理領域の処理が終了していないと判定された場合(ステップS2;No)、領域重心の多重度取得部106はマーカー候補領域リスト記憶部108に記憶されているマーカー候補領域のリストのデータを削除して空にする(ステップS3)。
次に、領域重心の多重度取得部106は、領域重心取得部105から受け取った各ラベル領域の各重心の座標から未処理の第1領域を1つ選択する(ステップS4)。
次に、領域重心の多重度取得部106は、選択された未処理の第1領域をマーカー候補領域リスト記憶部108のリストに追加する(ステップS5)。すなわち、マーカー候補領域リストとは、領域重心の多重度取得部106により選択されたラベリングされた領域情報であり、マーカー判定部107によりマーカーか否かの判定を行うマーカーの候補のリストである。
次に、領域重心の多重度取得部106は、領域重心の多重度取得部106内の多重度記憶部に記憶されている多重度を1にリセットする(ステップS6)。
ステップS7で、全ての未処理領域の処理が終了していないと判定された場合(ステップS7;No)、領域重心の多重度取得部106は、ステップS4で選択された未処理の第1領域以外の1つの未処理の第2領域を選択する(ステップS8)。
次に、領域重心の多重度取得部106は、ステップS4で選択された未処理の第1領域とステップS8で選択された未処理の第2領域の重心座標を比較する。また、領域重心の多重度取得部106は、重心座標を比較した結果、未処理の第1領域と未処理の第2領域の重心座標が、予め定められている誤差範囲内で一致するか否かを判定する(ステップS9)。この予め定められている誤差範囲は、例えば撮像するカメラ120の焦点距離や、マーカー生成時の重心位置精度、マーカーをプリントするプリンタの解像度等に基づいて決められている値である。
ステップS9で、未処理の第1領域と未処理の第2領域の重心座標が、予め定められている誤差範囲内で一致すると判定された場合(ステップS9;Yes)、領域重心の多重度取得部106は、重心の多重度に1を加算し(ステップS10)、領域重心の多重度取得部106が備える多重度記憶部に記憶する(ステップS11)。
また、領域重心の多重度取得部106は、マーカー候補領域リスト記憶部108に未処理の第2領域の重心座標と多重度を記憶する。
ここでは、図10のように、ラベル番号、重心座標、および重心の多重度が関連付けられて記憶されている。
一方、ステップS9で、未処理の第1領域と未処理の第2領域の重心座標が、予め定められている誤差範囲内で一致しないと判定された場合(ステップS9;No)、領域重心の多重度取得部106はステップS7の処理に戻す。
なお、ステップS7〜S11は、重心位置多重度取得工程(領域重心の多重度取得工程)である。
一方、ステップS12で、各候補領域の重心の多重度が所定値以上でないと判定された場合(ステップS12;No)、マーカー判定部107はステップS2に戻す。
次に、マーカー判定部107は、重心の多重度が所定値以上のマーカー候補をマーカーと判定して、マーカー位置出力部109に出力する(ステップS14)。
なお、ステップS12〜S14は、マーカー判定工程である。
マーカー位置出力部109は、マーカー判定部107からマーカーと判定されたマーカー情報が入力される。また、マーカー位置出力部109は、受け取ったマーカー情報に基づき画像表示装置に表示する画像データを生成し、生成された画像情報を画像表示装置121に出力する。
ここでは、図9のように、マーカーと判定された重心座標と、その重心の多重度と、重心が重なっている領域情報であるラベル名などが関連付けられて出力される。
以上の処理により、マーカー処理は終了する。
なお、マーカーの検出は、2つの領域を比較する毎に行う方法について説明したが、これに限られず、領域重心の多重度取得部106が先に全ての領域の組み合わせについて比較を行い、比較の結果により順次、多重値を求める。さらに、全ての多重値が求まった後に、マーカー判定部107がマーカーを判定するようにしても良い。
カメラ120で取得された画像をマーカー処理の過程を説明するために簡略化し、二値化部102で二値化された画像が図11である場合について説明する。
領域ラベリング部104は、二値化部102で二値化された画像情報を図12のように構成要素10〜21にラベリングする。なお、ここでは、構成要素10が背景としてラベリングされる場合について説明する。
次に、領域重心取得部105は、領域ラベリング部104でラベリングされた各ラベルの重心座標を取得する。図13のように、領域重心取得部105により取得された各ラベルの重心は座標30〜41に対応している。図13において、座標30はラベル10の重心座標、座標31はラベル11の重心座標のように対応している。なお、図13において重心は、バツ(×)印で表している。
次に、マーカー判定部107は、マーカー候補領域リスト記憶部108に記憶されているマーカー候補領域の各候補について、各候補領域の重心の多重度が所定値、例えば3以上であるか否かを判定する。図13において、マーカー判定部107は、重心の多重度が3以上の領域、すなわち、ラベル11〜13(重心31〜33、重心の多重度=3)とラベル18〜21(重心38〜41、重心の多重度=4)の2箇所をマーカーと判定する。
また、マーカー判定部107は、マーカーと判定された領域の重心座標(マーカーのX座標,Y座標)、重心の多重度(マーカー多重度)、およびマーカーの構成要素に付与されたラベル番号を関連付けてマーカー位置出力部109に出力する。
以上のマーカー処理により、撮像された画像は、マーカーとマーカーではない図形に分離される。ここでは、図12において、ラベル11〜13、およびラベル18〜21はマーカーであり、ラベル10、14〜17はマーカー以外である。
図14(a)はマーカーに傾きがない例の図であり、図14(b)と(c)はマーカーが傾いている(回転している)例の図である。図15(a)〜(c)は、マーカーの大きさが拡大、縮小されて大きさが変化した場合の一例を示す図である。図14と図15のように、マーカーが回転、傾いていても、あるいはマーカーが拡大、縮小して大きさが変化しても、第1の実施形態によるマーカー処理によれば、マーカーの重心座標という点の情報を取得して、重心座標の重なりからマーカー判定を行うため、マーカー検出の際にマーカーの姿勢(位置、回転、傾き)、及びマーカーの大きさに依存しない。
図16は、第1の実施形態における他のマーカーを示す図である。図16において(a)〜(f)は、重心が4重のマーカーの一例を示す図である。なお、図16において重心は、バツ(×)印で表している。図16のように、第1の実施形態におけるマーカー処理方法によれば多様なマーカーが生成できる。
第1の実施形態において、マーカー、およびマーカー処理の条件は、所定の構成要素の領域(ラベル)の重心が重なっていることのみなので、領域以外の空間に冗長な要素を埋め込んでも同様の効果が得られる。このため、マーカーに冗長な要素を埋め込んだ例を図17に示す。図17は、冗長部分を含むマーカーの一例を示す図である。図17のように、図17(a)と(e)は重心が4重の例であり、図17(b)、(c)、および(f)は重心が3重の例であり、図17(d)は重心が5重の例である。また、図17において、51〜72は、それぞれマーカーの構成要素である領域を表している。例えば、図17(a)において、構成要素の領域は51〜54であり、この4つの領域の重心は一箇所で一致している(多重度=4)。
また、図18(a)〜(d)は、手書きによるマーカーの一例を示す図である。図18のように、重心が所定の誤差範囲に入る、もしくは手書きマーカーの重心の誤差が収まる範囲に重心の誤差を設定することで、第1の実施形態によれば、手書きのマーカーの場合でも同様にマーカー処理が行える。
次に、第2の実施形態について、図19〜23を用いて説明する。第1の実施形態では、領域ラベリング部104でラベリングされた領域について、各領域の重心の重なり度である多重度を用いてマーカー判定を行った。第2の実施形態では、領域ラベリング部104でラベリングされた領域について、さらにマーカーの種別の識別を行う。
図19は、第2の実施形態におけるマーカー処理装置の構成の一例を示すブロック図である。マーカー処理装置100Aは、画像データ取り込み部101と、二値化部102と、二値化閾値設定部103と、領域ラベリング部104と、領域重心取得部105と、領域重心の多重度取得部106と、マーカー判定部107と、マーカー候補領域リスト記憶部108と、マーカー種別識別部201と、マーカー位置・種別出力部202から構成されている。また、マーカー処理装置100Aは、カメラ120が撮像した画像が入力される。
またマーカー処理装置100Aは、検出されたマーカー情報を画像表示装置121に出力する。第1の実施形態との違いは、マーカー種別識別部201と、マーカー位置・種別出力部202である。この図において、図4の各部に対応する部分に同様の符号を付し、その説明を省略する。
図21は、領域ラベリング部104のラベリング処理で得られた情報の一例を示す図である。図21のように、領域ラベリング部104のラベリング処理により、ラベリングされた全てのラベル番号と、各領域のラベルの重心座標、各領域のラベルの面積と、各領域のラベルの最大X座標と、各領域のラベルの最大Y座標と、各領域のラベルの最小X座標と、各領域のラベルの最小Y座標が得られる。なお、重心は図心であっても良い。
また、マーカー種別識別部201は、領域ラベリング部104から受けた領域情報を用いて、各領域の大きさの比、もしくは領域の面積の比によりマーカーの識別を行う。ラベルの領域の面積は、取得された画像において、例えば同じラベルを持つピクセルの合計にあたる。また、同じラベルを持つ全てのピクセルの座標値について、順次、最大値と最小値を比較していくことで、ラベルにおける座標の最大値と最小値が求められる。これら、座標の最大値、最小値、および同じラベルを持つピクセル数を用いて、各ラベルの面積を演算により求める。
マーカー判定部107は、まず、領域重心の多重度取得部106で取得された多重度からマーカー判定を行う。
マーカー種別識別部201は、マーカー判定部107でマーカーと判定された情報について、各マーカーの多重度、もしくは各マーカーの各領域の面積比、あるいは大きさの比の少なくとも1つを用いてマーカーの種別を識別する。
また、マーカー種別識別部201は、判定・識別されたマーカー情報をマーカー位置・種別出力部202に出力する。
図22において、図22の(a)〜(d)は多重度=3のマーカーの一例であり、図22の(e)〜(h)は多重度=4のマーカーの一例であり、図22の(i)〜(l)は多重度=5のマーカーの一例である。例えば、識別したい検出物体が3個あった場合に、多重度の異なるマーカーを貼っておけば、それぞれのマーカーを多重度の相違に基づいて識別できるため、マーカーが貼られている検出物体の位置や予めマーカーと関連付けられている検出物体の種類も識別できる(例えば、マーカー処理装置100Aが、予めマーカーが貼られる検出物体の種類をマーカーに関連づけて記憶しておく)。また、検出物体とマーカーが関連付けられていない場合でも、取得された画像から、多重度の異なるマーカーを識別し、その位置を求めることができる。
次に、マーカー種別識別部201は、マーカー判定部107から判定されたマーカー情報と、領域ラベリング部104から領域のラベリングされた情報が入力される。また、マーカー種別識別部201は、受け取ったマーカー判定部107により判定されたマーカー情報と、領域ラベリング部104によりラベリングされた領域のラベリングされた情報を用いて、マーカーの多重度、マーカーの各領域の面積比、あるいはマーカーの各領域の大きさの比のうち少なくとも1つによりマーカーを識別する(マーカー種別識別工程:ステップS208)。
次に、マーカー種別識別部201は、識別されたマーカー情報(マーカーの重心座標、マーカーを構成するラベル番号、多重度、およびマーカー種別)をマーカー位置・種別出力部202に出力する(マーカー位置・種別出力工程:ステップS209)。
以上により、第2の実施形態によるマーカー処理を終了する。
また、第2の実施形態によれば、マーカーである領域の重心、あるいは面としての情報を用いているために、ノイズ成分が積分により低減または平均化されることが期待され、耐ノイズ性が従来技術によるマーカー、およびマーカー処理方法より高い。
このように、第2の実施形態によれば、マーカーの重心(図心でも可)の多重度、マーカーの各領域の面積比、あるいは各領域の大きさの比によりマーカーを識別するようにしたので、マーカーの姿勢(位置、回転、傾き)、およびマーカーの大きさに依存せず、さらに撮像された画像中のノイズに対しても十分な耐性を備えるマーカーの提供、およびマーカー処理を行うことが可能になる。
次に、第3の実施形態について、図24〜図27を用いて説明する。第3の実施形態は、付加情報を埋め込めこんだマーカーの生成方法に関するものである。第1の実施形態の図17でも説明したように、本発明におけるマーカー、マーカー処理方法、およびマーカー処理装置は、所定の要素の領域(ラベル)の重心が重なっていることのみなので、領域以外の空間に冗長な要素を埋め込んでも同様の効果が得られる。
図24は、マーカーに付加的な情報を埋め込む処理のフローチャートである。図25は、保護領域付加マーカー作成の方法を説明する図である。図26は、マーカーへの付加データ方法を説明する図である。以下のマーカー生成、およびマーカーに付加情報を埋め込む処理は、例えばコンピュータにより行われ、具体的には、CPU(中央演算装置)に接続されたROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)もしくはUSB(Universal Serial Bus) I/Fを介して接続されるUSBメモリー等の記憶装置に保存されているプログラムにより実行する。
まず、図24と25において、コンピュータは、自身に設けられているマーカー要素領域記憶部からマーカー要素領域を読み出す(ステップS301)。
次に、コンピュータは、マーカー要素領域記憶部から読み出されたマーカー要素領域の中から、マーカー生成に用いるマーカー要素領域を選択する(マーカー要素領域選択工程:ステップS302)。マーカー構成要素は、マーカーの生成を行うコンピュータによりランダム、あるいは予め定められた選択基準に基づいて選択され、例えば、図25(b)と(d)が選択される。
次に、ステップS303で変形された各マーカー要素領域について、コンピュータは、最小領域幅の検出を行う(最小領域幅検出工程:ステップS304)。これは、マーカー要素領域に付加情報を埋め込む際に、マーカー要素を埋め込んだ付加情報から分離し、保護するためのガードであり、この最小領域幅は、例えばカメラ120の解像度や、マーカーを印刷する際に用いるプリンタの解像度、および生成しようとしているマーカーの大きさ等に基づいて設定されている領域幅である。
次に、図25(f)のように、コンピュータは、ステップS304で検出された最小領域幅を、ステップS303で変形させた各マーカー要素領域に重畳する(保護領域重畳工程:ステップS305)。
次に、図24、26において、コンピュータは、マーカーに埋め込むデータを取得する(埋め込みデータ取得工程:ステップS307)。埋め込むデータは、例えば、ROM、HDDもしくはUSB I/Fを介して接続されるUSBメモリー等の記憶装置に記憶されているデータを読み出すか、USBメモリーやネットワーク経由等で取得するようにしても良い。
次に、図26(a)のように、コンピュータは、ステップS307で取得された埋め込むデータを用いて、冗長化データを生成する(冗長化データ生成工程:ステップS308)。冗長化データ生成は、例えば、予め定められた方法、例えば一般的な二次元コードの生成方法を用いる。
次に、コンピュータは、ステップS308で生成された冗長化データを埋め込んだマーカーから、保護領域を削除し、マーカー生成を行い、例えばROM、HDDもしくはUSB I/Fを介して接続されるUSBメモリー等の記憶装置、もしくはコンピュータに接続されているプリンタ装置へ出力する(マーカー出力工程:ステップS310)。
以上により、付加データを埋め込んだマーカーの生成を終了する。
次に、第4の実施形態について、図28を用いて説明する。第4の実施形態は、第3の実施形態の方法により生成されたマーカーを備える物体に関するものである。図28は、本実施形態に係るマーカーを備える物体の一例を示す図である。図28(a)は、ドライバー301にマーカー302を付けた例の図であり、図28(b)は、スパナ311にマーカー312を付けた例の図である。物体が備えるマーカーは、多重度が異なるものでもよく、第2の実施形態で説明した各領域の大きさの比、もしくは領域の面積の比が異なるものでもよい。そして、予めマーカー302とマーカー312にドライバー301とスパナ311を関連づけてマーカー処理装置に記憶しておくことにより、マーカーの識別を行うことで物体を識別できる。
マーカーの識別は、第1の実施形態の方法により、全てのラベリングされた領域の組み合わせの多重度を求めて、さらに求められた多重度に基づいてマーカーか否かを判定する。また、第2の実施形態の方法により、各領域の大きさの比、もしくは領域の面積の比によりマーカーの識別を行う。また、図5のように、撮像された画像中に複数のマーカーを備える物体がある場合においても、そして、物体の配置によりマーカーが回転していても拡大縮小されていても精度良く識別することができる。また、マーカー302とマーカー312は、ドライバー301とスパナ311にシール等で貼っても良く、あるいは各物体に印刷しても良く、あるいは各物体の製造時に金型等で形成するようにしても良い。
次に、第5の実施形態について、図29を用いて説明する。第5の実施形態は、マーカーを備える物体の他の実施形態に関するものである。図29は、本実施形態に係るマーカーを備える物体の一例を示す図である。図29において、物体(本、または雑誌など)321は、ページ内にマーカー322が印刷されている。マーカー322は、第3の実施形態で生成された付加情報が埋め込まれたものである。マーカー処理装置は、予めマーカーが付けられたページに関連した記事や広告が載っているインターネット上のurl(Uniform Resource Locator)アドレス等を登録しておく。そして、マーカー処理装置は、第1の実施形態の方法により、全てのラベリングされた領域の組み合わせの多重度を求めて、さらに求められた多重度に基づいてマーカーか否かを判定する。また、第2の実施形態の方法により、各領域の大きさの比、もしくは領域の面積の比によりマーカーの識別を行う。さらに、マーカー処理装置は、二次元コードを読み取り、読み取った二次元コードに基づくurlアドレス等にアクセスして付加される情報に関連した記事や広告を表示する。
なお、物体321に付けたマーカーの例として付加情報が埋め込まれた場合を説明したが、例えば複数のマーカー毎に異なるインターネット上のurlアドレス等を関連づけてマーカー処理装置に登録する場合、ページに付けるマーカーは付加情報がないものでも良い。また、マーカーもしくはマーカーに埋め込まれた付加情報に関連づける情報は、urlアドレスに限られず、他の情報でも良く、例えば、画像や文字情報などに直接関連づけるようにしても良い。
101・・・画像データ取り込み部
102・・・二値化部
103・・・二値化閾値設定部
104・・・領域ラベリング部
105・・・領域重心取得部
106・・・領域重心の多重度取得部
107・・・マーカー判定部
108・・・マーカー候補領域リスト記憶部
109・・・マーカー位置出力部
201・・・マーカー種別識別部
202・・・マーカー位置・種別出力部
Claims (6)
- 撮像された画像を二値化する二値化工程と、
前記二値化工程で二値化された画像に基づいて、画像の構成要素を検出し、検出された構成要素にラベリング処理を行うラベリング工程と、
前記ラベリング工程でラベリング処理された各ラベルに対応する構成要素の領域重心を求める領域重心取得工程と、
前記領域重心取得工程で取得された各ラベルに対応する構成要素の領域重心の重なり度を求める領域重心の多重度取得工程と、
前記領域重心の多重度取得工程で取得された領域重心の重なり度に基づき、マーカーを検出するマーカー判定工程と、
を備えることを特徴とするマーカー処理方法。 - 前記マーカー判定工程で検出されたマーカーを、前記領域重心の多重度取得工程で求められた領域重心の重なり度、前記マーカーの前記各領域の面積比、あるいは前記マーカーの前記各領域の大きさの比の少なくとも1つを用いて前記マーカーの種別を識別するマーカー種別識別工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のマーカー処理方法。 - 前記マーカー判定工程は、領域重心の重なり度が3以上の場合にマーカーとして検出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のマーカー処理方法。
- 前記マーカーは、
重心を共通にする少なくとも3個以上の図形
を備えることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のマーカー処理方法。 - 撮像された画像を二値化する二値化部と、
前記二値化部で二値化された画像に基づいて、画像の構成要素を検出し、検出された構成要素にラベリング処理を行うラベリング部と、
前記ラベリング部でラベリング処理された各ラベルに対応する構成要素の領域重心を求める領域重心取得部と、
前記領域重心取得部で取得された各ラベルに対応する構成要素の領域重心の重なり度を求める領域重心の多重度取得部と、
前記領域重心の多重度取得部で取得された領域重心の重なり度に基づき、マーカーを検出するマーカー判定部と、
を備えることを特徴とするマーカー処理装置。 - コンピュータに、
撮像された画像を二値化する二値化工程と、
前記二値化工程で二値化された画像に基づいて、画像の構成要素を検出し、検出された構成要素にラベリング処理を行うラベリング工程と、
前記ラベリング工程でラベリング処理された各ラベルに対応する構成要素の領域重心を求める領域重心取得工程と、
前記領域重心取得工程で取得された各ラベルに対応する構成要素の領域重心の重なり度を求める領域重心の多重度取得工程と、
前記領域重心の多重度取得工程で取得された領域重心の重なり度に基づき、マーカーを検出するマーカー判定工程と、
を実行させるためのマーカー処理プログラム。
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