コントロール ポイントの計算 (Compute Control Points) (データ管理)

概要

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 ポイントを作成します。作成したコントロール ポイントは、タイ ポイントと組み合わせて、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 ポイント結果を得るためには、[類似性] パラメーターの [高い類似性] オプションを使用します。

  • [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 データセットに多数のアイテムが含まれている場合、処理が長時間に及ぶ可能性があるため、[出力画像フィーチャ] パラメーターを指定する際には注意が必要です。

構文

arcpy.management.ComputeControlPoints(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)

一致するタイ ポイントの類似性レベルを指定します。

  • LOW一致する 2 つのポイントの類似性基準が低くなります。このオプションを指定すると、生成される一致ポイントの数が最も多くなりますが、一部の一致で誤差のレベルが高くなる場合があります。
  • MEDIUM一致するポイントの類似性基準が中程度になります。
  • HIGH一致するポイントの類似性基準が高くなります。このオプションを指定すると、生成される一致ポイントの数が最も少なくなりますが、一致ごとの誤差のレベルは低くなります。
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。

  • 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

ポイントを規則的な分布にするかランダムな分布にするかを指定します。

  • RANDOMポイントは、ランダムに生成されます。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が生成されます。固定パターンに基づくポイントの生成では、ポイント密度によって、ポイントの生成頻度が決定します。
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 フィーチャクラスのみに制限します。

Feature Layer
location_accuracy
(オプション)

画像の精度を説明するキーワードを指定します。

  • 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 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 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 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)

ライセンス情報

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

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