はじめに 　awesome Adobe applications to sharewares で示したように，Adobe Photoshopから離れて，GIMPを使用したい。 　GIMP使用当初はPhotoshopに比べてステップ数が多いと感じたのであるが慣れてきて，かつてGIMP使用を断念した時よりはよほど肩が軽くなった。Photoshopから拒絶されたので致し方ない。 1. ダウンロード 　https://www.gimp.org/downloads/ に，GIMP, Current Stable Version The current stable release of GIMP is 3.0.2 (2025-03-23), のダウンロードサイトがある。Donationを以前したことがある。使えるようになったら改めてしたいと思う。 　ver. 2.1を削除してこのver. 3.0をインストールしたのであるが，ツールボックス表示のタイミングがうるさくなくなったという印象を持つが，戸惑うことがあり，Perplexityにお世話になった。 2. 最近は何をしていたのか 　Adobe Photoshopで最近何をしてきたのかを考える。今後，必要に応じて追加してゆく。 2.1 スクリーンショットや写真からWeb用コンテンツを作成 　現在の最頻度の作業は，macやWindowsでの作業をスクリーンショットで貯めて，それらを軽くしてWebページへ掲載してきた。フィールドなどで撮影した写真も同様の利用をする。iPhoneで撮影した写真は，mac写真アプリに並べてコメントを付し，jpgで出力してそれらをスクリーンショットとほぼ同様の作業をしてきた。 　スクリーンショットはフィールド写真と比べるとかなり軽量で多少処理過程に違いはある。総じてPhotoshopでの作業は次のようであった。 1 　必要な部分を切り取る場合がある。 2　写真の場合はスライダーを使って彩度を高くする。 3　ランドスケープの場合は，解像度300dpi，縦1200dpi，横1600dpi。 　 ポートレート　の場合は，解像度300dpi，縦1600dpi，横1200dpi。 4　容量を軽くする。Web用だとスクリーンショットの場合最大100 kbyteほど，写真だと500kbytesほどにしてきた。 　さて，Perplexityでの質問文を考えてみる。 　スクリーンショット：　GIMPでの作業過程を教えてください。スクリーンショットの一部を切り取って，その形がランドスケープの場合は，解像度300dpi，横1600dpiに揃えたい。そしてファイル容量100kbytesほどのjpgで出力したい。 　写真：　GIMPでの作業過程を教えてください。iPhoneで撮影した写真の彩度を高めて，その形がランドスケープの場合は，解像度300dpi，横1600dpiに揃えたい。そしてファイル容量500kbytesほどのjpgで出力したい。 3. スクリーンショットをWebページ掲載画像ファイルjpgに変換する手順 　では，スクリーンショットの場合を聞いてみた。回答は簡潔でそのままでは実行できない。以下に。 作業手順 3.1　スクリーンショットの切り抜き 　1.1 GIMPで，メニューのファイル […]

はじめに 　国土地理院の基準点成果の利用 は，2022年秋に作成したものである。これを元に，文学論集Vol. 74, No. 4に投稿すべく記述してみて，2年間のブランクもあって，一つの章を追加する必要性を感じ（2年前に残したことであった），それをここにまとめることにした。制限ページ数に近く，ここで書き込んだもののダイジェストを文学論集Vol. 74, No. 4の第Ⅹ章にしたいと思った。 0. 「Ⅹ LiDARルート測量とライダーROI測量を繋ぐ」（コピペ） 2024年秋現在，筆者の利用の観点からすると，最も優れた3D LiDAR ScannerアプリはScaniverse[i] (v.4.0.2) である。Polycam[ii]と，これまで述べてきたMetascanは，マニュアルを読む限り，パワフルなアプリという印象を受けてきたが，1セッションのLiDAR測量継続時間はいずれも10分間に限られる。Polycam Pro [for iOS v.3.5.18 (225)]の説明書には10分間の限界は書かれていないが，10分を超えると，「前のエリアに戻って再開する」と「最初からやり直す」の二択を迫られる。戻っても再開されない。Scaniverseには，この制限に関連する情報は記されていないが，幸い経験的にこのような限界はないように思う。 さて，ここでは本章タイトルを実行する。許されたページ数は残りわずかなので，これまでのような順を追った説明は省く。これまで，基準点4カ所を通るLiDARルート測量結果を平面直角座標系に載せる手法を示してきたが，ROIのライダー測量結果を平面直角座標系に載せる手法は示していない。しかし，賢明な読者はこれから述べる内容をすでに見抜いておられるのではないかと想像している。 本報告の目的は，ROIのLiDAR測量結果を平面直角座標系に載せる手法を示すことにある。測量ルートの選定は当然，ROIを通過するかその近接地にすることになる。ルート測量の途中でROIのLiDAR測量を実施することも可能かも知れない。ただ，ROIでは丹念にLiDAR測量を実施するので通常，ルート測量とは別にしたいと考えるだろう。 そこでルート測量の際に，ROI付近に一時的な二次的基準点を4カ所設置すれば良いと考えられる。ルート測量して，引き続きまたは翌日にでもROIのLiDAR測量を実施することもできる。なんらかの理由で繰り返しLiDAR測量したい場合にもこの4カ所の二次的基準点を繰り返し使うことができるのである。 [i]　Scaniverseは，Niantic（ナイアンティック）https://nianticlabs.com/products?hl=ja による開発中のアプリ。NianticはGoogle社内のスタートアップ企業でGoogle EarthもGoogle mapも開発している。現在Googleから独立したらしい。かつては有料だったが無料化されて，先進的なGaussian Splatting機能が付加されてもなお，無料のままだ。 [ii] https://poly.cam Polycam Proを2024年10月に月契約（＄26.99）してみた。 1. Oct. 26, 2024実験 　曇りの日で雨が降りそうな天気であった。自分の影が映らなくて良いと感じた。Splattingに期待もしていた。Polycam (Pro)が，LiDAR測量の10分間限定を超えるのではないか，という期待があった。先に結果を言えば，PolycamもScaniverseもSplattingはルート測量には適さないということである。LiDAR測量こそ，ルート測量に適していることが判明した。諦めがついた。図1を参照してほしい。 　後述するが，DOIに当たるのが，打越池南縁の歩道である。DOIを公共の基準点とつなぐ目的でルートを設定している。　南西部の基準点3-61から出発し，打越池南縁のDOIに階段②から入って③の阪急バス停「青松苑」から出て，⑤の交差点を通過して，④の基準点3-42に到達して交差点⑤に戻り，⑥の基準点3-40に北進する。そして，⑦の基準点3-41，②を通過して，①の基準点3-61に戻っている。 文学論集図51に登録済み。 　階段②からバス停③の間がDOIという設定であるが，そのルートのGoogle map (2024年) 画像を図A下部に示している。画像右下隅に見えるスケールの長さは10mである。③と④の間の300mほどの距離の間に，レーベル L-1〜-4を設置しているのである。 　図B，Cは打越池南縁プロムナードのステレオ写真である。ベンチの向こう先端の左手のレンガとアスファルト境界付近の地面にLabel-1を置いていた。左右両方の金網塀には葛が絡まっている。 Label 1〜4を図D〜Gに示す。Label 1は階段に近く，Label 4はバス停に近い。 以上，2024年10月24日記 2 Polycam社そのものの社会的信頼度は低い […]

はじめに 　いやー，驚いた。ChatGPT ver. 4の契約をするかどうか，ネットサーフィンしていたら，このgaussian splattingテクノロジー情報をみつけた。ぼくのiPhoneのScaniverse 3D map scan アプリにもすでにgaussian splattingが実装されている。このgaussian splattingの技術が実用化したのは昨年（2023年）夏とま新しい。原理を理解するのは今のぼくには難しい。これまでのフォトグラメトリなら簡単な幾何学に過ぎないが別世界の技術だ。解析速度もより速く，解像度もより高い。LiDAR測量に拘ってきたが，通常の写真や動画の方がより有効な気配だ。 メモ：　SfM (Structure from Motion)またはフォトグラメトリ（Photogrammetry）とは、被写体をさまざまなアングルから撮影し、そのデジタル画像を解析、統合して立体的な3DCGモデルを作成する手法。 　ぼくが最も信頼する3D scan soft, Scaniverseにまずは眼が向いたが，最強だが有料のpolycamが劇的に使い易くなったようだ。他にLuma AIもある。全部，iPhone11以降に対応している。以下，ぼくの知りたい情報をピックアップしつつ，学びたいと思う。そして，実際に試した結果もここに報告したい。 以上，2024/04/12。 1. Niantic Lab Niantic （ナイアンティック）って知らなかった。Google社内のスタートアップ企業で，Googleから独立したらしい。そして，3D ScanningソフトScaniverseを吸収したようだ。かつては有料だったが無料化されて，先進的なGaussian Splatting機能が付加されてもなお，無料のままだ。ぼくのiPhone 12 Proのアプリは，Apr. 1, 2024にもアップデートされていたNianticはGoogle EarthもGoogle mapも開発したGoogle内のティームだったようだ。 2. Scaniverse Scaniverseが3D Gaussian Splattingをサポート 〜 スマホからフォトリアルな3Dシーンを迅速に作成 〜　2024.3.20 を参照して欲しい。LiDARではなく，ムーヴィーか，シーンを重ねて撮影した写真で，Gaussian Splattingが可能だ。次のアドバイスがある。 メッシュ生成とスプラット生成をどのように使い分けるべきですか？ スプラットが適している場合：照明と反射を備えたフォトリアリスティックな結果を求める場合背景を含む全体のシーンをキャプチャしたい場合 メッシュが適している場合：スキャン結果を他の3Dソフトウェアやゲームエンジンで使用したい場合背景のない独立した3Dモデルを求める場合正確な測定が必要な場合明確に定義された被写体がないシーンをモデル化したい場合（例えば、建物内のすべての部屋を含むスキャンなど） 　写真の3D合成は，他のアプリでは，有料で，企業のサーバーにアクセスする必要があるが，このScaniverseでは，iPhone内で実行することができる。しかも無料だ。まだ，完成形ではないと，アプリ開発者が考えて，ユーザーの意見などを吸収して行こうとしている。 Scaniverseでスプラットをサポートしている端末を教えてください。 Gaussian Splattingは現在iOSでのみ利用可能です（iPhone 11以降、比較的新しいiPad[*]）。Android版の開発中ですので、お待ちください！ [*] iPad: 第9世代および第10世代、iPad […]

はじめに 　狭い範囲のdrone測量3Dmapをスムーズに観察できない。mouse製のGeforce（NVIDIA社が設計開発しているGraphics Processing Unit (GPU) のブランド名）を銘打っているゲームマシーンであるが。メモリは64GB，もう十年ほど前に購入したものだ。人生が残り少ないので，新たな投資はどうかと思うが，ちょっとネットでみた。 1. 参考になったウェブページ １　フォトグラメトリ・点群処理向けマシン選定のポイント では，代表的なソフトウェアと要求スペック，の欄には，  CloudCompare 基本構成 高度な構成 メモリ 32GB以上 64GB以上 CPU 4コア以上 8コア以上 GPU メインストリーム品 高性能ビデオカード(Quadro等) まあ，ほぼこれを満たしている。でもダメダメなのだなあ。 ２　mouse社の，グラフィックボード（グラボ）　グラフィックス グラフィックカード ビデオカード GPU　これは次回，購入の際に参考になるだろう。 ３　Handling large areas, Viewport Performance, 途中。嫌になった。中断。 以上，Apr. 6, 2024記。

1. 課題 　フィールドワークでの測量に問題が生じた。2020年測量のdrone３Dマップと，2018年の光波測距儀を使って得られたネットワークが対応しない。droneマップは光波測距儀で得られたgcpとの対応関係が取られている。そのgcpを使ってdroneマップをコントロールしているので問題はない。この場所には自衛隊のレーダーサイトがあって，コンパスが正常に作動していない危惧があり実際に西偏角度が想定されるものと異なっている。 　光波測距儀の設置点は14カ所で個々の設置点で幾つか測点があって，前視と後視で，位置関係を一応把握したのであるが，手抜きしてGPS計測値を光波測距儀の地球座標値として使用した。これが今抱える問題の元凶だ。そこで，2018年の測量時の測点の現場写真からdrone３Dマップと対応できる測点を利用して，ls_1〜_14の光波測距儀の設置点を求めたいと思う。 2. ls_2の設置点を求める 　ls_2の放射星形区で３Dマップ上での２カ所を現場写真から特定できた。その一つは，図１のls2_20であり，もう一つは図2のls2_11である。後者は光波ネットワークとも一致している。それを図3に示す。 　ls2_20の方は，図２に示すようにかなりズレている。図１の現場写真ではa-rotの下に見えるが，図2では3mほど内陸にずれ込んでいる。 　求めたいのは図１の，赤字で「かわぐち」としたls_2の設置点の３Dマップ上の座標値である。 3. ls_2の3Dマップ上の座標値を求める 3.1 計算法 　当初，3D空間での三角形平面を想定して計算すべきと考えた。しかしながら，熟考するとその必要性が無いことが明らかになった。光波測距儀の構造は台座を水平にして，光波測距儀が装着されている。コンパスで磁北をゼロ度として，台座上を時計回りに回転して，光波測距儀をターゲットに向けて，直線距離を求める。その測距儀の水平角と垂直角を記録する。これだけだ。今，問題なのは３Dマップでのls_2設置点を決定することであり，2D空間に過ぎない。 　連立方程式は簡単にできる。文字表現の簡略化したい。現在の設置点をO’点として，3Dマップに載せうる設置点をO点（Xo, Yo）とする。ls_2放射星形区の２点のうちの１点について，現在の位置をA’点として，3Dマップに載せうる設置点をA点（Xa, Ya）とする。他の１点については，現在の位置をB’点として，3Dマップに載せうる設置点をB点（Xb, Yb）とする。 　光波測量の結果から，次式が成り立つ。赤字表現しているのが未知数である。他の数値はすでに得られた計測値または3Dマップから読み取りできる。|OA|=|OA’|=√((Xa-Xo)^2+(Ya-Yo)^2)　⋯⋯⋯⋯⋯式(1)|OB|=|OB’|=√((Xb-Xo)^2+(Yb-Yo)^2)　⋯⋯⋯⋯⋯式(2)　上記の計算式が成り立つ理由は次のようである。光波測量の結果に基づいて位置ベクトルを３Dマップにプロットするのであるが，ls_2の設置点が決まらないだけであって，その測定結果のうち，水平距離，垂直距離，さらには視準線の間の挟角は変わらない。 　式(1), (2)の連立方程式から，(Xo, Yo)の解が２個現れる。A点を中心として半径|OA|の円と，B点を中心として半径|OB|の円との交点は２点形成されるからである。3Dマップを見ている作者からするといずれが正解かは自明ではある。 　式(1)，(2) は何れも円の方程式である。両円は交わって，その二つの交点を通る直線が成立する。その観点で整理したいと思う。式(2)と(3)はそれぞれ，次のように整理できる。(Xo– Xa)^2+(Yo– Ya)^2 = |OA|^2　⋯⋯⋯⋯⋯式(3)(Xo– Xb)^2+(Yo– Yb)^2 = |OB|^2　⋯⋯⋯⋯⋯式(4) 　二つの交点を通る直線の式は，式(3) – 式(4)，で次のように，得ることができる。2(Xa-Xb)Xo + 2(Ya-Yb)Yo +〔(|OA|^2 – |OB|^2) – (Xa^2 -Xb^2) – (Ya^2 – Yb^2)〕= 0⋯⋯式(5) 　両円の交点の計算は，式(3)と式(4)の何れかの円と式(5)の直線との交点を求めれば良い。ここでは，式(3)の円と式(5)の直線の交点を求めることにする。　式(3)の，中心座標（Xa, Ya），半径 |OA|の円，と，式(5)の直線の交点をM, Nとして，交点を表現したいのであるが，かなり複雑になるので，式(5)を簡潔化して次に表現する。 e=2(Xa-Xb), f=2(Ya-Yb), g=〔(|OA|^2 […]

1. このページ作成の意味 　もともとの関心はGISソフトでの３Dクラウドとgcpの重ね表示の可能性を探ることであった。ここに至る経緯は次のページに示している。 　このページの作成過程で，gisソフトでは実現しないことがわかった。MeshLabに期待したが，これも重い3Dファイルを受け付けない点で問題があった。結局，CloudCompareに頼らざるを得なかった。CloudCompareではMeshLabでどうにもならないものでも何とか作業ができるのである。 　で，問題はレイヤー構造で使用出来るかであるが，Danielの情報で，使えることがわかったのである。ただ，図１のように，Plugins: Cloud layers，は灰色になっている。 　Help > About Plugins，で開いた画面が図２である。Cloud layersを選択するが，これ以上進めない。Referencesとして，サードパーティのWiggins Tech website　が見えるが，ここをクリックするとこの注記が消えてしまう。 2. Plugins: Cloud layersのインストールに向けて 　図３を参照して欲しい。なにか不可解なのだが，CloudCompareのサイトではなくて，3ds-scan.de で公開されている。ぼくがインストールしているのは，図１の v 2.12.4 (Kyiv)なので，2.12.0はより古いバージョンだ。 　キーウで現在活動する企業（サードパーティ）のようだ。 　このサードパーティのリンクをCloudCompareを使用しているWindowsで立ち上げた。ドイツ語が表示される。言語を換える選択肢があり，日本語に替えた。その画面が図３のものである。このサイトは2016年11月から始まっている。図３の「Cloud Layers」プラグインをクリックするとmp4のムーヴィーが始まるがCCもなく，音声も出ない。 　図３の表示のすぐ下には，ダウンロードリンクがある。CloudCompareのミラーサイトの認証を受けているようだが，ヴァージョンが2.12.0のままだ。更新されていない。CloudCompareはフリーだけどサポートが要るというメッセージが色つきになっている。 　次の情報がある。ただし，当方の　Editメニューでは，’Edit > Cloud > Create single point cloud‘しか有効でない。Edit > Scalar fields についても下に示された選択肢はすべて灰色になっているのである。 Here are the new menu entries: 　このWebサイトに入ると，ぼくはすごく怪しい印象を持った。どこにもプラグインのダウンロードのリンクはなく，ただ，コンタクトせよという。しかも種々のページを見ていると，bluetoothに繋げようとする。 　Danielさんが，フォーラムで，Maybe you can use the new ‘qCloudLayers’ plugin?Another way, […]

1. 期待していること 　GrassGISをかつては使ってきたがご無沙汰している。Qgisは１回だけ使って精度面で問題を多く感じてアプリも削除した。Qgisは大衆化が著しく，悪貨が良貨を駆逐する，勢いである。日本の行政はGrassGISを飛び越して，専らQGIS派である。行政のコンテンツがQgisを意識したものになっている。 　さて，3Dメッシュまたは点群ファイルへの対応はどうだろうか。もちろん，GrassGISではこのアプリ公開以来，早くから米軍やNASAのLiDARデータの処理が実行されてきたのであるが，ぼくはこのコンテンツには触れなかった。 　いま，求めるのは，3Dモデルの3D表示能力はもちろんである。CloudCompareはその点では問題はない。しかし，CloudCompareでは，3Dモデルに，他のベクトルデータをオーバーレイすることができない。これはかなり不便なことである。それで，GISソフトに期待してのこのページ作成である。 　繰り返すと，3Dモデル表示が自在で，他のベクトルデータをオーバーレイできるか。この観点で，両アプリを調べたいと思う。 　 2. GrassGISではどうか 2.1 ケース１ 　まずは次の回答を紹介する。 Import Point-Cloud to Grass-GisData Processing – Discussion and Q&A MichaelL Feb ’20 Got it. I know Lidartools (which LAStools is dependent on) was not ported for QGIS 3 so that what I was getting at. 10M points isn’t all that big so if […]

1. Google Earthとのつきあい方 　光波測距儀設置点をGEPro情報から捉える：後方交会法 では，後方交会法の限界を思い知った結果になった。ドローン測量の際に，公共基準点を捉えられなかったことが今なお，響いている。現地に再度行った方が，よほど人生を生かすことになるはずだが，だらだらと不完全なドローン測量結果を生かすべく，闘っている？　ドローン測量と併せて光波測量を実施したが，光波測距儀の設置位置が数メートル規模で確定できない。gpsはこの精度では信頼できない。それではと，Google Earthを使おうとのめり込んだ。この限界については，グーグルアースプロの限界 にぼくが得た情報をまとめている。その結果，Google Earth上で何らかの作業をするのは，狭い範囲の測量情報を取り扱うのは，時間をドブに捨てるのと同じだと，遅ればせながら，わかった。GEが提供するプログラムがあるが，これは児童のお遊びツールとしてのみ，何とか価値があるかも知れない。 2. 平面上での作業を選択 　現在の悩みは，前述のように，もともとのドローン測量の周辺的な問題もあるが，Google Earthの画像と光波測距儀のgcpのズレを気にしてしまったことにある。Google Earthの画像が当方の使用目的には不適当であることがわかっても，ドローン測量から得られたortho.tifをGoogleアースに落とした際にほぼGoogle Earthの画像と一致していて，違和感を感じさせないということに意味があると，グーグルアースの画像がモザイク写真であっても，思っている。　このページ作成の前に，前述の後方交会法のページで最後に掲載したGoogle Earthの画像から後方交会法で得たプッシュピンを削除し画像を図１に示す。赤いプッシュピン（電柱byKなどの個別名称）はGoogle Earth上で，現地調査時の現場写真やドローン測量で得られた空中写真に基づいて，手作業で落としたものである。これをここでは仮にGoogle Earth系A〜Fとする。　茶色のプッシュピン（a-GE〜g-GE，-GEを付加しているのは光波測距儀の設置位置を現場写真なろからGE上に落としたことに由来する）は光波測距儀で得られたものである。これをここでは仮に光波系a〜fとする。 　今後の作業過程を次に。 ステップ1　光波系a〜f（計7点）とbase-GE（GE画像にプロットした光波測距儀の想定設置位置）（以上，計8点。平面直角座標系1の形）。Google Earth系A〜F（計7点）についてはkml出力して，経緯度（十進角）を平面直角座標系1に一括変換する。 Wikipedia由来か。次の情報を得て，今後は，十進角で表現したい。「十進角（じゅうしんかく、英：Decimal degrees (DD) ）とは、角度の表現法の一つである。緯度と経度の地理座標を度分秒法が北緯a度b分c.d秒、東経e度f分g.h秒と表現するのに対して、十進角ではa.bcd度、経度e.fgh度といったように分秒の部分を小数、十進法で表す。」 ステップ2　この二つの系を一つの散布図にプロットして画像出力して，それをイラストレーターに配置する。この一連の作業の目的はGoogle Earthのモザイク写真との整合性を取ることなので，光波系a〜f（計7点）のみ，トレースしてベクトル化して，手作業？で回転および平行移動をする。 　なお，この回転と平行移動は現実的でなければならない。平行移動は最大2mほどだろうし，回転は数度以内であろう。光波測距儀では回転軸はコンパスで実行されるが，大山の自衛隊基地のレーダーの影響が考えられるので，数度の回転を要する可能性はある。 ステップ3　ステップ2の結果に基づいて，幾何学的な数値計算を実施する。 ステップ4　その結果に基づいて，光波測量の結果を回転および平行移動を実施する。 ステップ5　ステップ4で得られた結果を十進角に変換してKMLファイルを作成してGoogle Earthに取り込む。 ステップ6　Google Earth上で，ノータッチのGoogle Earth系A〜F（7点）と変換後の光波系a〜fとベース（8点）の整合性を一応，確認する。この作業を通じて，当然，みかけ状の改善は見られるはずである。 3. 計算作業 3.1 ステップ１ 　Google Earthから出力したKMLをみると，図2のように， 経緯度値が2セット見られる。<LookAt></LookAt>内に，128.5300162650217 27.35264129535775<Point></Point>内に，128.5300076128268,27.35263507066106KML リファレンス には，<LookAt></LookAt>について，次の説明がある。 Feature から派生する要素に関連付ける仮想カメラを定義します。LookAt 要素は、表示対象のオブジェクトに対する「カメラ」の位置を設定します。Google Earth では、ユーザーが [場所] パネルのアイテムや 3D ビューア内のアイコンをダブルクリックすると、「空を飛ぶように」視点が移動し、LookAt で指定した視点のビューに切り替わります。 というわけで，建物南西角の場所は，<Point></Point>内の経緯度を採用する必要がある。 […]