コントロール ポイントの計算 (Compute Control Points) (リアリティ マッピング)

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 ポイントを作成します。 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を得るには、[類似性] パラメーターで [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、[出力イメージ 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。

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力モザイク データセット	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
入力参照画像	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; Map Server; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
出力コントロール ポイント	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
類似性 (オプション)	一致するタイ ポイントに使用される類似性レベルを指定します。 低い類似性—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。 中程度の類似性—一致するポイントの類似性基準が中程度になります。 高い類似性—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
出力イメージ フィーチャ (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
点密度 (Point Density)	作成するタイ ポイント数を指定します。 低いポイント密度—最も少ない数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が低くなります。 中程度のポイント密度—適度な数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が中程度になります。 高いポイント密度—最も多い数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が高くなります。	String
ポイント分布	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。 ランダムなポイント分布—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。 規則的なポイント分布—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
対象エリア	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
画像位置の精度 (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。 低精度—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。 中精度—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。 高精度—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

Python

arcpy.rm.ComputeControlPoints(in_mosaic_dataset, in_reference_images, out_control_points, {similarity}, {out_image_feature_points}, density, distribution, area_of_interest, {location_accuracy})

名前	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; Map Server; 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 ポイントに使用される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 ポイント数を指定します。 LOW—最も少ない数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が低くなります。 MEDIUM—適度な数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が中程度になります。 HIGH—最も多い数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が高くなります。	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 関数を実行する Python サンプルです。

import arcpy
arcpy.ComputeControlPoints_rm("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 関数のスタンドアロン 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_rm(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, テンポラリ ワークスペース

ライセンス情報

• Basic: No
• Standard: Yes
• Advanced: Yes