テキスト認識モジュールの使用例

現在ご覧いただいているのは最新版の内容です（V2.6.1）。異なるバージョンを参照する場合は、画面右上のボタンから切り替えが可能です。

■ ご利用中のバージョンが分からない場合はお気軽にサポート窓口までご連絡ください。

識別コードのデータ（ダウンロード先）を例に、「テキスト認識」モジュールの使用方法を説明します。画像のテキスト（文字、数字、記号）を認識してエクスポートします。

また、お手元のデータも使用できます。ラベル付けの段階に多少異なりますが、全体の操作はほぼ同じです。

プロジェクトを新規作成して「テキスト認識」モジュールを追加：ホーム画面の プロジェクトを新規作成 をクリックし、プロジェクトディレクトリを選択してプロジェクト名を入力し、新しいプロジェクトを作成します。右上のをクリックし、「テキスト認識」モジュールを選択します。

ワーク画像データをインポート：ダウンロードした圧縮フォルダを解凍し、左上の インポート/エクスポートをクリックし、フォルダをインポートを選択して、ダウンロードした画像データをインポートすることができます。

テキスト方向が前向き（0°）の画像をインポートしてください。
「テキスト認識」モジュールの前に「テキスト検出」または「対象物検出」モジュールを使用し、モデルの効果を向上させることができます。ただ、インポート 前のモジュールからインポートを選択してください。
- 「テキスト検出」モジュールを前に接続する場合、インポートする時は、「画像補正」機能がオンになっていることを確認してください（デフォルトではオンになっている）。普通、「画像補正」機能は画像を上向き（0°）にしますが上向き画像を180°回転することもあります。実際に応じて使用してください。
データセットをインポートを選択すると、DLKDB 形式（.dlkd）のデータセット、すなわち Mech-DLK からエクスポートされたデータセットにのみ対応できます。

ROI を設定：ROI ツールをクリックし、画像のテキストを納める領域を設定し、画像の上のをクリックして適用します。ROI を選択するのは、不要な背景の情報を除去するためです。

画像のラベル付け：画像の左側のツールバーから「テキスト認識ツール」を選択してラベルを付けます。「テキスト認識ツール」を使用してテキスト領域を選択すると認識結果が自動的に生成されます。その後手動で確認します。このように、正確なラベル付けと結果の確認は大事です。

ラベル付けに、事前トレーニングラベル付けまたはVFMラベル付けボタンをクリックして自動ラベル付けを実行できます。その後、手動で微調整すればいいです。
VFMラベル付け（視覚基礎モデルを用いたラベル付け）の結果を調整したい場合、以下の手順に従ってください。
1. を右クリックし、VFM ラベル付けツールを選択します。
2. 画像編集エリアの上方のをクリックします。
3. VFM ラベル付け設定ウィンドウでフィルタリング項目を追加してラベル付け結果を修正できます。

手動で画像にラベルを付ける時、テキストテンプレート機能が利用できます。テキストテンプレート機能は、ラベルを置換できます。以下の手順を実行します：

トレーニングセットと検証セットを分ける：ソフトウェアでは、デフォルトの設定として、データセットの 80％をトレーニングセット、残りの 20％を検証セットに分けます。をクリックし、スライダをドラッグしてその割合を調整することができます。トレーニングセットも検証セットもすべてのカテゴリーのテキスト画像が含まれることを確認してください。そうでなければ画像の名前を右クリックして「トレーニングセットに移動」あるいは「検証セットに移動」をクリックして画像のカテゴリーを変更することができます。
モデルトレーニング：デフォルトのパラメータを使って、トレーニング をクリックしてモデルのトレーニングを開始します。