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ジオタグ付きの写真を KML PhotoOverlay に変換する

Google Geo API チーム Mano Marks
2009 年 1 月

目標

このチュートリアルでは、位置情報タグ付きの写真を使用して KML PhotoOverlays を作成する方法について説明します。サンプルコードは Python で記述されていますが、他のプログラミング言語にも同様のライブラリが多数存在するため、このコードを別の言語に変換しても問題ありません。この記事のコードは、オープンソースの Python ライブラリ EXIF.py に依存しています。

はじめに

デジタルカメラは非常に優れたものです。多くのユーザーは気づいていませんが、写真や動画を撮る以外にもさまざまなことができます。また、カメラとその設定に関するメタデータで動画や写真にタグ付けします。ここ数年、リコーやニコンの一部のカメラなど、カメラメーカーが埋め込んだ地理情報や、GPS ロガーや EyeFi Explore などのデバイスを通じて、その情報に地理情報を追加する方法が見つかりました。iPhone などのカメラ付き携帯電話や、T-Mobile の G1 などの Android オペレーティングシステムを搭載した携帯電話では、このデータが自動的に埋め込まれます。Panoramio、Picasa ウェブアルバム、Flickr などの写真アップロードサイトでは、GPS データが自動的に解析され、写真にジオタグが付けられます。その後、フィードでそのデータを取得できます。でも、そんなの何が楽しいの？この記事では、そのデータを自分で取得する方法について説明します。

Exif ヘッダー

画像ファイルにデータを埋め込む最も一般的な方法は、Exchangeable Image File Format（EXIF）を使用することです。データは標準的な方法で EXIF ヘッダーにバイナリ形式で保存されます。EXIF ヘッダーの仕様がわかっている場合は、自分で解析できます。幸いなことに、すでに誰かが苦労して Python モジュールを作成してくれています。EXIF.py オープンソースライブラリは、JPEG ファイルのヘッダーを読み取るのに最適なツールです。

The Code

この記事のサンプルコードは、exif2kml.py というファイルにあります。すぐに使用したい場合は、そのモジュールと EXIF.py をダウンロードして、同じディレクトリに配置します。python exif2kml.py foo.jpg を実行します。foo.jpg は、位置情報タグ付きの写真のパスに置き換えます。test.kml というファイルが生成されます。

Exif ヘッダーの解析

EXIF.py は、Exif ヘッダーを簡単に取り出すためのインターフェースを提供します。process_file() 関数を実行するだけで、ヘッダーが dict オブジェクトとして返されます。

def GetHeaders(the_file):
  """Handles getting the Exif headers and returns them as a dict.

  Args:
    the_file: A file object

  Returns:
    a dict mapping keys corresponding to the Exif headers of a file.
  """

  data = EXIF.process_file(the_file, 'UNDEF', False, False, False)
  return data

Exif ヘッダーを取得したら、GPS 座標を抽出する必要があります。EXIF.py は、これらを Ratio オブジェクト（値の分子と分母を格納するオブジェクト）として扱います。これにより、浮動小数点数に依存するのではなく、正確な比率が設定されます。ただし、KML では比率ではなく小数値が想定されています。各座標を抽出し、分子と分母を 1 つの浮動小数点数に変換して度にします。

def DmsToDecimal(degree_num, degree_den, minute_num, minute_den,
                 second_num, second_den):
  """Converts the Degree/Minute/Second formatted GPS data to decimal degrees.

  Args:
    degree_num: The numerator of the degree object.
    degree_den: The denominator of the degree object.
    minute_num: The numerator of the minute object.
    minute_den: The denominator of the minute object.
    second_num: The numerator of the second object.
    second_den: The denominator of the second object.

  Returns:
    A deciminal degree.
  """

  degree = float(degree_num)/float(degree_den)
  minute = float(minute_num)/float(minute_den)/60
  second = float(second_num)/float(second_den)/3600
  return degree + minute + second


def GetGps(data):
  """Parses out the GPS coordinates from the file.

  Args:
    data: A dict object representing the Exif headers of the photo.

  Returns:
    A tuple representing the latitude, longitude, and altitude of the photo.
  """

  lat_dms = data['GPS GPSLatitude'].values
  long_dms = data['GPS GPSLongitude'].values
  latitude = DmsToDecimal(lat_dms[0].num, lat_dms[0].den,
                          lat_dms[1].num, lat_dms[1].den,
                          lat_dms[2].num, lat_dms[2].den)
  longitude = DmsToDecimal(long_dms[0].num, long_dms[0].den,
                           long_dms[1].num, long_dms[1].den,
                           long_dms[2].num, long_dms[2].den)
  if data['GPS GPSLatitudeRef'].printable == 'S': latitude *= -1
  if data['GPS GPSLongitudeRef'].printable == 'W': longitude *= -1
  altitude = None

  try:
    alt = data['GPS GPSAltitude'].values[0]
    altitude = alt.num/alt.den
    if data['GPS GPSAltitudeRef'] == 1: altitude *= -1

  except KeyError:
    altitude = 0

  return latitude, longitude, altitude

座標を取得したら、各写真の簡単な PhotoOverlay を簡単に作成できます。

def CreatePhotoOverlay(kml_doc, file_name, the_file, file_iterator):
  """Creates a PhotoOverlay element in the kml_doc element.

  Args:
    kml_doc: An XML document object.
    file_name: The name of the file.
    the_file: The file object.
    file_iterator: The file iterator, used to create the id.

  Returns:
    An XML element representing the PhotoOverlay.
  """

  photo_id = 'photo%s' % file_iterator
  data = GetHeaders(the_file)
  coords = GetGps(data)

  po = kml_doc.createElement('PhotoOverlay')
  po.setAttribute('id', photo_id)
  name = kml_doc.createElement('name')
  name.appendChild(kml_doc.createTextNode(file_name))
  description = kml_doc.createElement('description')
  description.appendChild(kml_doc.createCDATASection('<a href="#%s">'
                                                     'Click here to fly into '
                                                     'photo</a>' % photo_id))
  po.appendChild(name)
  po.appendChild(description)

  icon = kml_doc.createElement('icon')
  href = kml_doc.createElement('href')
  href.appendChild(kml_doc.createTextNode(file_name))

  camera = kml_doc.createElement('Camera')
  longitude = kml_doc.createElement('longitude')
  latitude = kml_doc.createElement('latitude')
  altitude = kml_doc.createElement('altitude')
  tilt = kml_doc.createElement('tilt')

  # Determines the proportions of the image and uses them to set FOV.
  width = float(data['EXIF ExifImageWidth'].printable)
  length = float(data['EXIF ExifImageLength'].printable)
  lf = str(width/length * -20.0)
  rf = str(width/length * 20.0)

  longitude.appendChild(kml_doc.createTextNode(str(coords[1])))
  latitude.appendChild(kml_doc.createTextNode(str(coords[0])))
  altitude.appendChild(kml_doc.createTextNode('10'))
  tilt.appendChild(kml_doc.createTextNode('90'))
  camera.appendChild(longitude)
  camera.appendChild(latitude)
  camera.appendChild(altitude)
  camera.appendChild(tilt)

  icon.appendChild(href)

  viewvolume = kml_doc.createElement('ViewVolume')
  leftfov = kml_doc.createElement('leftFov')
  rightfov = kml_doc.createElement('rightFov')
  bottomfov = kml_doc.createElement('bottomFov')
  topfov = kml_doc.createElement('topFov')
  near = kml_doc.createElement('near')
  leftfov.appendChild(kml_doc.createTextNode(lf))
  rightfov.appendChild(kml_doc.createTextNode(rf))
  bottomfov.appendChild(kml_doc.createTextNode('-20'))
  topfov.appendChild(kml_doc.createTextNode('20'))
  near.appendChild(kml_doc.createTextNode('10'))
  viewvolume.appendChild(leftfov)
  viewvolume.appendChild(rightfov)
  viewvolume.appendChild(bottomfov)
  viewvolume.appendChild(topfov)
  viewvolume.appendChild(near)

  po.appendChild(camera)
  po.appendChild(icon)
  po.appendChild(viewvolume)
  point = kml_doc.createElement('point')
  coordinates = kml_doc.createElement('coordinates')
  coordinates.appendChild(kml_doc.createTextNode('%s,%s,%s' %(coords[1],
                                                              coords[0],
                                                              coords[2])))
  point.appendChild(coordinates)

  po.appendChild(point)

  document = kml_doc.getElementsByTagName('Document')[0]
  document.appendChild(po)

ほとんどのプログラミング言語で使用できる標準の W3C DOM メソッドを使用していることがわかります。全体像を確認するには、こちらからコードをダウンロードしてください。

このサンプルでは、高解像度の写真を詳細に探索できる PhotoOverlays の機能を十分に活用していません。ただし、Google Earth に看板風に写真を掲示する方法は示されています。このコードを使用して作成された KML ファイルの例を次に示します。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2">
  <Document>
    <PhotoOverlay id="photo0">
      <name>
        1228258523134.jpg
      </name>
      <description>
<![CDATA[<a href="#photo0">Click here to fly into photo</a>]]>      </description>
      <Camera>
      	<longitude>
          -122.3902159196034
        </longitude>
        <latitude>
           37.78961266330473
        </latitude>
        <altitude>
          10
        </altitude>
        <tilt>
          90
        </tilt>
      </Camera>
      <Icon>
        <href>
          1228258523134.jpg
        </href>
      </Icon>
      <ViewVolume>
        <leftFov>
          -26.6666666667
        </leftFov>
        <rightFov>
          26.6666666667
        </rightFov>
        <bottomFov>
          -20
        </bottomFov>
        <topFov>
          20
        </topFov>
        <near>
          10
        </near>
      </ViewVolume>
      <Point>
        <coordinates>
          -122.3902159196034,37.78961266330473,0
        </coordinates>
      </Point>
    </PhotoOverlay>
  </Document>
</kml>

Google Earth で表示すると次のようになります。

注意

写真への位置情報のタグ付けはまだ始まったばかりです。

注意すべき点は次のとおりです。

GPS デバイスは必ずしも 100% 正確ではありません。特にカメラに内蔵されている GPS デバイスは精度が低い傾向があるため、写真の位置を確認する必要があります。
多くのデバイスでは高度を追跡せず、代わりに 0 に設定します。高度が重要な場合は、別の方法でデータを取得する必要があります。
GPS 位置情報は、写真の被写体の位置ではなく、カメラの位置です。そのため、このサンプルでは、カメラ要素を GPS 位置に配置し、実際の写真をその位置から離して配置しています。
Exif ではカメラの向きに関する情報は取得されないため、PhotoOverlays を調整する必要がある場合があります。Android オペレーティングシステムを搭載したスマートフォンなど、一部のデバイスでは、コンパスの方向や傾きなどのデータを直接取得できます。ただし、Exif ヘッダーには保存されません。

とはいえ、これは写真を視覚化する強力な方法です。近い将来、写真のジオタグがより正確になることを期待しています。

次のステップ

EXIF ヘッダーの使用を開始したので、EXIF 仕様について調べてみましょう。そこには他にも多くのデータが保存されており、それらを取得して説明バルーンに表示することに関心があるかもしれません。ImagePyramids を使用して、よりリッチな PhotoOverlays を作成することも検討してください。PhotoOverlays の使用に関する概要については、デベロッパーガイドの記事をご覧ください。

ジオタグ付きの写真を KML PhotoOverlay に変換する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

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