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コントロール ポイントの計算 (Compute Control Points)

  • サマリー
  • 使用法
  • 構文
  • コードのサンプル
  • 環境
  • ライセンス情報

サマリー

モザイク データセットと参照画像との間のコントロール ポイントを計算します。計算したコントロール ポイントは、タイ ポイントと共にモザイク データセットの調整計算に使用できます。

使用法

  • 正確なコントロール ポイントの計算結果が必要な場合は、[類似性] パラメーターで [高] オプションを指定することをお勧めします。

  • [コントロール ポイントの追加 (Append Control Points)] ツールを使用して、コントロール ポイントをタイ ポイントと結合できます。

  • その後、それらのコントロール ポイントとタイ ポイントは、[ブロック調整計算 (Compute Block Adjustment)] ツール内で使用されます。

  • モザイク データセット内に多数のアイテムが存在する場合は、[出力イメージ フィーチャ] パラメーターを指定しないでください。指定した場合、計算に長時間を要します。

構文

ComputeControlPoints_management (in_mosaic_dataset, in_reference_images, out_control_points, {similarity}, {out_image_feature_points}, density, distribution, area_of_interest, {location_accuracy})
パラメーター説明データ タイプ
in_mosaic_dataset

コントロール ポイントの作成に使用する入力モザイク データセット。

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_reference_images

モザイク データセットのコントロール ポイントの作成に使用される参照画像。複数の画像が存在する場合は、各画像からモザイク データセットを作成し、そのモザイク データセットを参照画像として使用します。

Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; MapServer; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
out_control_points

出力コントロール ポイント テーブル。このテーブルには、作成されたコントロール ポイントが格納されます。

Feature Class
similarity
(オプション)

一致するコントロール ポイントの許容レベルを選択します。

  • LOW —コントロール ポイントを検出する際に使用される類似性の許容レベルは低くなります。このオプションを指定すると最も多くのコントロール ポイントが生成されますが、一部のコントロール ポイントに高レベルの誤差が含まれる場合があります。
  • MEDIUM —コントロール ポイントを検出する際に使用される類似性の許容レベルは中程度になります。
  • HIGH —コントロール ポイントを検出する際に使用される類似性の許容レベルは高くなります。このオプションを指定すると、生成されるコントロール ポイントの数は最小になりますが、一致するペアに含まれる誤差の程度は低くなります。これがデフォルトです。
String
out_image_feature_points
(オプション)

出力画像フィーチャ ポイント テーブル。これは、ポリゴン フィーチャクラスとして保存されます。この出力は、かなり大きくなる場合があります。

Feature Class
density

作成するタイ ポイント数を設定します。

  • LOW —ポイント密度を低に設定します。最小数のタイ ポイントが作成されます。
  • MEDIUM —ポイント密度を中に設定します。中程度の数のタイ ポイントが作成されます。
  • HIGH —ポイント密度を高に設定します。最大数のタイ ポイントが作成されます。
String
distribution

ポイントのセットを規則的な分布とランダムな分布のどちらで作成するかを選択します。

  • RANDOM —ランダムに生成されたポイントは、不規則な形状のオーバーラップ領域に適しています。
  • REGULAR —固定パターンに基づいてポイントを規則的に生成し、ポイント密度を使用してポイントの作成頻度を決定します。
String
area_of_interest

タイ ポイントが生成されるエリアを、このポリゴン フィーチャクラスに制限します。

Feature Layer
location_accuracy
(オプション)

画像の精度を最も適切に説明しているキーワードを選択します。

  • LOW —画像に大きなシフトと大きな回転があります (> 5 度)。ポイント マッチングの計算には、SIFT アルゴリズムが使用されます。
  • MEDIUM —画像に中程度のシフトと小さな回転があります (< 5 度)。ポイント マッチングの計算には、Harris アルゴリズムが使用されます。
  • HIGH —画像に小さなシフトと小さな回転があります。ポイント マッチングの計算には、Harris アルゴリズムが使用されます。
String

コードのサンプル

ComputeControlPoints (コントロール ポイントの計算) の例 1 (Python ウィンドウ)

以下は、ComputeControlPoints ツールを実行する Python サンプルです。

import arcpy
arcpy.ComputeControlPoints_management("c:/block/BD.gdb/redQB", 
     "c:/block/BD.gdb/redQB_tiePoints", "HIGH",
     "c:/block/BD.gdb/redQB_mask", "c:/block/BD.gdb/redQB_imgFeatures")
ComputeControlPoints (コントロール ポイントの計算) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

以下は、ComputeControlPoints ツールを実行するスタンドアロン スクリプト サンプルです。

#compute control points

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"

#compute control points using a mask 
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
in_mask = "BD.gdb/redlandsQB_mask"
out_controlPoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"
out_imageFeature = "BD.gdb/redlandsQB_imageFeatures"

arcpy.ComputeControlPoints_management(mdName, out_controlPoint, 
     "HIGH", in_mask, out_imageFeature)

環境

  • 現在のワークスペース
  • 並列処理ファクター
  • リモート処理サーバー

ライセンス情報

  • ArcGIS Desktop Basic: いいえ
  • ArcGIS Desktop Standard: はい
  • ArcGIS Desktop Advanced: はい

関連トピック

  • ラスター ツールセットの概要
  • ラスターを自動的にジオリファレンスする
  • ラスター データセットのジオリファレンスの基礎
  • ラスターの位置合わせ (Register Raster)

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