| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力モザイク データセット | 地上コントロール ポイントの作成元となるソース画像が含まれているモザイク データセット。 | Mosaic Dataset; Mosaic Layer |
入力コントロール ポイント | 地上コントロール ポイント フィーチャのリストが含まれている入力コントロール ポイント セット。 | File; Feature Class; Feature Layer; String |
出力コントロール ポイント | 出力地上コントロール ポイント フィーチャ。 | Feature Class |
フォルダー画像チップの出力 (オプション) | 画像チップの出力フォルダー。 | Folder |
タイル サイズ (オプション) | 出力画像チップのタイル サイズ。 デフォルトのタイル サイズは 1024 です。 | Long |
タイ ポイント数 (オプション) | 各地上コントロール ポイントのタイ ポイントの数。 デフォルトは 5 です。 | Long |
Image Analyst ライセンスで利用できます。
ArcGIS Reality ライセンスがある ArcGIS 組織で利用できます。
サマリー
モザイク データセット内の地上コントロール ポイントを検出します。
使用法
このツールはオルソ幾何補正プロセスの一環として使用します。 リアリティ マッピング ワークスペースを使用して仮の画像コレクションが作成されます。 モザイク データセットを速やかに調整することで、コントロール ポイントを使用して画像コレクションをさらに微調整できるようになります。
このツールは、画像に対してオブジェクトの検出を実行することで、地上コントロール ポイント (GCP) を検出します。
このツールでは、チェッカーとクロスという 2 つのタイプの地上コントロール マーカーを検出できます。
検出結果を ArcGIS Reality for ArcGIS Pro プロジェクトで使用できます。
このツールでは、Esri によってトレーニングされた 2 つのディープ ラーニング モデルが使用されます。 ディープ ラーニングの詳細については、「ArcGIS Image Analyst エクステンションを使用したディープ ラーニング」をご参照ください。
ArcGIS Pro のディープ ラーニング フレームワークを使用するようにコンピューターを設定するには、「ArcGIS 用のディープ ラーニング フレームワークのインストール」をご参照ください。
このツールでは CPU と GPU の両方がサポートされていますが、4 GB 以上の VRAM (8 GB VRAM を推奨) が搭載された NVIDIA CUDA 対応 GPU が必要です。 GPU の最新の要件については、「ディープ ラーニングに関するよくある質問」をご参照ください。
このツールは、複数の GPU をサポートおよび使用します (使用可能な場合)。 特定の GPU を使用するには、GPU ID 環境を指定します。 GPU ID 環境が設定されていない場合、使用可能なすべての GPU が使用されます (これがデフォルトです)。
パラメーター
arcpy.rm.DetectControlPoints(in_mosaic_dataset, in_control_points, out_control_points, {out_folder_image_chips}, {tile_size}, {number_tie_points_per_gcp})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_mosaic_dataset | 地上コントロール ポイントの作成元となるソース画像が含まれているモザイク データセット。 | Mosaic Dataset; Mosaic Layer |
in_control_points | 地上コントロール ポイント フィーチャのリストが含まれている入力コントロール ポイント セット。 | File; Feature Class; Feature Layer; String |
out_control_points | 出力地上コントロール ポイント フィーチャ。 | Feature Class |
out_folder_image_chips (オプション) | 画像チップの出力フォルダー。 | Folder |
tile_size (オプション) | 出力画像チップのタイル サイズ。 デフォルトのタイル サイズは 1024 です。 | Long |
number_tie_points_per_gcp (オプション) | 各地上コントロール ポイントのタイ ポイントの数。 デフォルトは 5 です。 | Long |
コードのサンプル
この例では、コントロール ポイントを検出し、5 つのタイ ポイントを使用してタイル サイズが 1024 ピクセルの画像を出力しています。
# Import system modules
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\myproject\RealityMapping\myproject.ermw\Imagery\myproject.gdb"
arcpy.rm.DetectControlPoints("MyprojectCollection", "myproject_ControlPoints",
r"C:\myproject\myproject.gdb\ImageCollection_ControlPoints2",
r"C:\myproject\tempImageChips", 1024, 5)この例では、コントロール ポイントを検出し、5 つのタイ ポイントを使用してタイル サイズが 1024 ピクセルの画像を出力しています。
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
in_mosaic = r"C:\myproject\RealityMapping\myproject.ermw\Imagery\myproject.gdb\myproject_Collection"
in_control_points = r"C:\myproject\RealityMapping\myproject.ermw\Imagery\myproject.gdb\myproject_ControlPoints"
out_control_points = r"C:\myproject\myproject.gdb\ImageCollection_ControlPoints2"
out_folder_image_chips = r"C:\myproject\tempImageChips"
tile_size = 512,
number_tie_points_per_gcp = 3
# Execute
arcpy.rm.DetectControlPoints(in_mosaic, in_control_points, out_control_points,
out_folder_image_chips, tile_size, number_tie_points_per_gcp)ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 Image Analyst または ArcGIS Reality for ArcGIS Pro
- Standard: 次のものが必要 Image Analyst または ArcGIS Reality for ArcGIS Pro
- Advanced: 次のものが必要 Image Analyst または ArcGIS Reality for ArcGIS Pro