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2026年10月28日水曜日

作業日誌 ファブリック分析アプリの分析作業画面の集成

 Work Log: Compilation of Analysis Screens from the Fabric Analysis Application


I have compiled 16 analysis screens (covering 55 work zones) generated by the fabric analysis application. This task was made possible immediately thanks to the newly implemented ability to display thumbnail images of the PNG files. These serve as vital, raw, real-world data, ensuring the accuracy of interpretations regarding parameters such as deviation angles.


ファブリック分析アプリによる分析作業画面16葉(55作業区)を集成しました。pngファイル画像サムネイルが表示できるようになったので即座に出来る作業となりました。データ(偏位角など)解釈の的確性を担保する重要な実物情報(生情報)になります。

1 ファブリック分析アプリによる分析作業画面


ファブリック分析アプリによる分析作業画面


ファブリック分析アプリによる分析結果画面(16葉、55作業区)


作業区区分

2 ファブリック分析アプリの分析作業画面の集成


ファブリック分析アプリの分析作業画面の集成図


二枚貝殻偏位角3区分と分析作業画面集成図のオーバーレイ


二枚貝殻偏位角3区分と分析作業画面集成図のオーバーレイ(乗算)

3 メモ

ファブリック分析アプリによる分析作業画面16葉(55作業区)を集成しました。pngファイル画像サムネイルが表示できるようになったので即座に出来る作業となりました。分析作業画面集成図はデータ(偏位角など)解釈の的確性を担保する重要な実物情報(生情報)になります。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)
早朝散歩で舗装道路を歩いていると、自分を先導するように10mくらい前を太った黒い猫が小走りに行きます。見かけない猫だとぼやぼやしている瞬間にタヌキ(あるいはハクビシン)だと気が付きました。その時タヌキは藪に入ってしまいました。ボーと散歩をするのではなく、即座に写真を撮るべきだったと反省しました。

2026年10月5日月曜日

作業日誌 ChatGPTが間違う

 Work Log: ChatGPT Makes a Mistake


I am currently using QGIS to conduct an analysis of bivalve shell deviation angles, and I made a note of this because ChatGPT—my technical mentor—made a rare error. Thanks to that mistake, however, I gained a better understanding of QGIS operations.


QGISをツールに二枚貝殻偏位角分析を進めてますが、技術師匠のChatGPTが珍しく間違いましたのでメモしました。間違ってくれたおかげで、QGIS操作技術の理解が進みました。

1 取組んでいるQGIS分析具体作業例

次のa、b、cの作業を行い、偏位角からみた二枚貝殻分布構造、パターンを考察する。

a 4枚の二枚貝殻偏位角分布図作成

二枚貝殻を偏位角で3区分して、次の4枚の分布図を作成する。

ALL分布図(全二枚貝殻)

RED分布図(90°≦偏位角<110°)

BLUE分布図(110°≦偏位角≦180°)

GREEN分布図(0°≦偏位角<90°)

b 4枚分布図のヒートマップ作成

4枚の分布図のヒートパップを作成する。その際、4枚ヒートマップのRadius、Pixel size、Extent、Kernelの要件を完全に一致させる。

ALLヒートマップ

REDヒートマップ

BLUEヒートマップ

GREENヒートマップ

c 3枚の局所構成比マップ作成

要件が完全に一致した4枚ヒートマップを使って次の局所構成比を求め分布図にする。

RED/ALL局所構成比マップ

BLUE/ALL局所構成比マップ

GREEN/ALL局所構成比マップ

2 ChatGPTの支援と生じた間違い

上記b、cのQGIS操作についてChatGPTに支援してもらっています。

このうちbのRadius、Pixel size、Extent、Kernelの要件を完全に一致させる方法について、ChatGPTの支援で、Extentについて間違った方法を提案してきたことに気が付きました。(QGISにはExtentを直接制御する機能はないにもかかわらず、それを提案してきました。)

3 間違い指摘に対するChatGPTの対応

間違いをChatGPTに指摘したところ、「すなおに」間違いを認めるとともに、全く別の方法でExtentを直接制御する方法を提案してもらいました。結果として全く別の方法(重みづけを利用する方法)を知ることになり、大いにQGIS操作技術の知識が増えました。さすがChatGPTです。

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【ChatGPTコメントの様子】

ご指摘のとおりです。QGIS 3.44と4.2の公式ドキュメントを確認しました。前回の私の説明には誤りがありました。 「Heatmap (Kernel Density Estimation) のパネルでExtentをALLに合わせる」という操作は、現在のQGISのこのアルゴリズムにはありません。訂正します。

QGIS 3.44でも4.2でもHeatmapの主な空間出力設定は PIXEL_SIZE で、GUIでは行数・列数またはPixel Size X/Yとして指定します。公式ドキュメントにもHeatmapのパラメータとしてExtentは記載されていません。

では、4枚の範囲が違っていてよいのか

KDEを作る段階では違っていて構いません。しかし、RED_KDE / ALL_KDE のようなセル単位の除算をする段階では、そのままではいけません。

ここを二段階に分けて考えると分かりやすいです。

…

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4 ChatGPT間違いの背景(たぶん)

ChatGPTは、恐らくQGISよりさらに専門的なGISソフト(ArcGISなど)の操作とQGISの操作を勘違いしていたのだと思います。同じような出来事(より専門的別ソフトの操作を提案してくる)を過去にも体験したことがあるような気がします。

5 参考

5-1 二枚貝殻偏位角分布図


ALL分布図(全二枚貝殻)


RED分布図(90°≦偏位角<110°)


BLUE分布図(110°≦偏位角≦180°)


GREEN分布図(0°≦偏位角<90°)

5-2 ヒートマップ(Extent未調整)


ALLヒートマップ


REDヒートマップ


BLUEヒートマップ


GREENヒートマップ



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)
パソコンのフォルダーを作成する時、その名称にできるだけ20261005などの日付をいれるようにしています。名称に単なる項目名を入れると、項目が増えると自動で名称順でソートされ、時間的前後関係が判らなくなります。多数フォルダーになると日付があると俄然便利になります。

2026年10月4日日曜日

作業日誌 二枚貝殻偏位角3区分と分層別貝殻移動タイプ

 Work Log: Classification of Bivalve Shell Deviation Angles into Three Categories and Shell Movement Types by Stratum


I am proceeding with this work based on the hypothesis that examining the distribution of bivalve shell deviation angles—categorized into three groups—might reveal underlying structures or patterns. I have decided to limit the scope of the analysis to the area where the bivalve shells moved across the slope.


二枚貝殻偏位角を3区分してその分布を検討することにより、構造とかパターンとかがみつかるかもしれないと考え、作業を進めています。検討範囲を二枚貝殻が斜面を移動した領域に限定することにしました。

1 二枚貝殻偏位角3区分と分層


二枚貝殻偏位角3区分と分層

分層は発掘調査成果(セクション図)から引用したものです。

2 分層別貝殻移動タイプ


分層別貝殻移動タイプ

2026年9月16日水曜日 貝層移動タイプ別偏位角分布

3 二枚貝殻偏位角3区分と分層別貝殻移動タイプ


二枚貝殻偏位角3区分と分層別貝殻移動タイプ

4 二枚貝殻偏位角3区分による分布分析対象


二枚貝殻偏位角3区分による分布分析対象

二枚貝殻偏位角3区分の分析対象を斜面移動タイプの領域に限定して行うこととします。

対象の二枚貝殻数は次の通りです。

総数 2490 100%

緑(0°~90°) 937 37.63%

赤(90°~110°) 343 25.94%

青(110°~180°) 907 36.43%

5 メモ

二枚貝殻偏位角3区分と分層図をみると、図化された最小単位分層毎に貝殻が移動堆積したことが考えられます。従って構造とかパターンとかを見つけるならば、最小単位分層毎に分析する必要があることは自明です。しかし、その詳細分析に入る前に、まず斜面移動タイプ領域全体を対象に分析し、全体の概要を把握することにします。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

老婦人が小さい犬の散歩をしていて、猫が数匹たむろしている場所を通ると、猫のうち同じ1匹が老婦人と犬の散歩に一緒について散歩する同じ光景を何度も見て面白い。猫に吠える犬がほとんどいないし、猫も犬を無視している場合が多い。


2026年8月16日日曜日

ファブリック分析作業日誌 2

 Fabric Analysis Work Log 2


I am currently preparing data for a fabric analysis of a peel section taken from the shell midden on the northern slope of the Ariyoshi Kita Shell Midden.

I am recording the orientation angle and shell position of each bivalve specimen observable in the 3D model. Work on seven analysis zones (totaling approximately 6 m²) has been completed.


有吉北貝塚北斜面貝層の剥取断面を対象としたファブリック分析のためのデータ作成作業を進めています。

3Dモデルで観察できる二枚貝の偏位角、殻位などを1つ1つ記録しています。7つの分析区(合計6㎡程度)の作業が済みました。

1 作業完了分析区


作業完了分析区

剥取断面下半の8分析区の作業が完了しました。

2 二枚貝殻分布


二枚貝殻分布

計測二枚貝殻は3024です。

3 二枚貝殻分布ヒートマップ


二枚貝殻分布ヒートマップ

ヒートマップは二枚貝殻の密集度の高-低を赤-白の色グラデーションで表現したイメージ図です。

4 二枚貝殻分布とヒートマップオーバーレイ


二枚貝殻分布とヒートマップオーバーレイ

5 二枚貝殻偏位角分布


二枚貝殻偏位角分布

二枚貝殻偏位角(鉛直線天空方向を基準に計測した剥取断面と殻縁面交線が成す角度)を線分角度で表現した分布図です。

6 二枚貝殻見かけ長さ分布


二枚貝殻見かけ長さ分布

二枚貝殻の見かけ長さ(見えている部分の長さ)を偏位角線分の長さで表現したものです。

7 殻位分布


殻位分布

赤は上凸、青は下凸です。

8 メモ

詳細分析は全てのデータが揃ってからおこないます。

二枚貝殻の分布が3Dモデルや画像から受ける印象ではなく、データとして把握できるメドがつきつつあります。どのように分析するか、データ完成後が楽しみです。

残されたデータ作成作業を急ぐことにします。



2026年8月10日月曜日

ファブリック分析作業日誌 1

 Fabric Analysis Work Log 1


I am currently preparing data for a fabric analysis of a peel section taken from the shell midden on the northern slope of the Ariyoshi Kita Shell Midden. Work on two analysis zones (totaling 2 m²) has been completed.


有吉北貝塚北斜面貝層の剥取断面を対象としたファブリック分析のためのデータ作成作業を進めています。2つの分析区(合計2㎡)の作業が済みました。

1 作業完了分析区


作業完了分析区

55、56分析区の作業が完了しました。

2 二枚貝殻分布


二枚貝殻分布

計測できた二枚貝殻は2288です。

2 二枚貝殻分布とそのヒートマップ


二枚貝殻分布とそのヒートマップ

ヒートマップは二枚貝殻の密集度の高-低を赤-白の色グラデーションで表現したイメージ図です。

3 二枚貝殻偏位角分布


二枚貝殻偏位角分布

二枚貝殻偏位角(鉛直線天空方向を基準に計測した剥取断面と殻縁面交線が成す角度)を線分角度で表現した分布図です。

4 二枚貝殻長さ分布


二枚貝殻長さ分布

二枚貝殻の見かけ長さを偏位角線分の長さで表現したものです。

5 殻位分布


殻位分布

赤は上凸、青は下凸です。

6 メモ

詳細分析は全てのデータが揃ってからおこないます。

2026.08.06記事「1m×1m範囲のファブリック分析用データの作成 その2」で、イボキサゴがほとんど観察できないので、いぶかりましたが、55分析区ではイボキサゴの観察が多く見られました。

1-5の分布図はQGISを利用して描いていますが、QGISを利用する外に、Pythonを利用して直接描画する方法、Blender内部で描画する方法を試して、分析の質を高めることに資する方法をメインに使うことにします。

残りの分析用データ作成を急ぎます。


2026年1月2日金曜日

有吉北貝塚北斜面貝層セクション図 作業日誌 1

 Sectional Diagram of Shell Beds on the Northern Slope of the Ariyoshikita Shell Mound - Work Log 1


To serve as a foundation for studying the development of shell beds on the northern slope of the Ariyoshikita Shell Mound, I decided to plot the entire sectional diagram (shell bed cross-section) in Blender 3D space. The 3D spatial layout of the entire sectional diagram provides a powerful information infrastructure for this study.


有吉北貝塚北斜面貝層の貝層発達検討の基礎資料とするために、全セクション図(貝層断面図)をBlender3D空間にプロットすることにしました。全セクション図の3D空間配置は、検討のための強力な情報インフラになります。

1 予備作業の結果と利用

発掘調査報告書ではセクション図の主なものを縦断面1葉、横断面15葉に集成して貝層断面図としてまとめています。この全16葉貝層断面図を既にBlender3D空間にプロットしてあります。


Blender3D空間にプロットされた貝層断面図16葉

手始めにまずこの資料の分析に着手することも考えました。これだけでも有益な情報が湧き出すことは必定です。しかし断面図の図面精度、分層まるめ方などを考えると、この資料にエネルギーを投入するよりも、原本(セクション図)で検討作業をした方がはるかに有利です。そのため、新たな作業エネルギー投入をいとわず、セクション図プロット作業開始を決断しました。

予備作業結果はセクション図プロット確認資料として利用します。

2 セクション図の集成作業

セクション図(全87葉)を12葉の貝層縦断図、19葉の貝層横断図に集成しました。


集成された貝層縦断図と貝層横断図の分布図

なお縦断、横断の呼び方はガリー流路方向に準拠して、上記図面の水平方向断面図を縦断図、垂直方向断面図を横断図とします。

セクション図集成作業は済んでいます。

3 1断面と11断面の3D空間プロット

断面図をBlender3D空間にプロットする方法を確認するために、1断面と11断面をBlender3D空間にプロットしました。

2025.12.16記事「技術メモ セクション図を正確にBlenderにプロットする方法」


1断面


11断面


1断面と11断面をプロットした様子


1断面と11断面をプロットした様子

この作業により、断面図を3D空間にプロットする効率的方法を確認しました。早速残りの29葉断面図プロット作業に取り掛かることにします。

4 剥ぎ取り断面のセクション図

集成した横断図の中には剥ぎ取り断面も含まれています。


剥ぎ取り断面セクション図集成図

詳細検討している11断面分層を1断面(縦断図)を媒介して剥ぎ取り断面分層とつなげることが可能ですから、今後の作業が楽しみです。

5 感想

11断面分層と剥ぎ取り断面分層をつなげて、その情報をよく咀嚼することにします。その結果を踏まえて、剥ぎ取り断面(3Dモデル)の二枚貝角度分析を行うことにします。


2025年1月18日土曜日

有吉北貝塚学習 作業日誌(2025.01.18) 地山地形(谷底部)3Dモデル完成

 Ariyoshi Kita Shell Mound Study Work Journal (2025.01.18)

3D model of natural terrain (valley bottom) completed


All elevation points (3933) were extracted from 14 ground plan views of the shell layer on the northern slope of the Ariyoshi Kita Shell Mound, and a 3D model of the terrain was created using QGIS. The previously unclear valley bottom topography has become clearly visible. The shell layer fills the varied valley bottom topography.


有吉北貝塚北斜面貝層の地山平面図14枚から、全ての標高点(3933)を抽出し、QGISにより地形3Dモデルを作成しました。これまで不明瞭だった谷底地形が明瞭に浮かび上がりました。貝層は変化に富んだ谷底地形を充填しています。

1 地山平面図からの標高点抽出


地山平面図から標高点を抽出した様子

地山平面図14枚から全ての標高点(3933)を抽出しました。最上流部及び斜面部及び一部区域には標高点がありません。また標高点粗密のばらつきがあります。

2 地山地形(谷底部)3Dモデル

標高点(3933)だけをデータとして、QGIS(GRASSプラグイン、v.surf.rstツール)により地形3Dモデルを作成しました。


地山地形(谷底部)標高分級平面図


地山地形(谷底部)3Dモデル 画像1


地山地形(谷底部)3Dモデル 画像2


地山地形(谷底部)3Dモデル 画像3


地山地形(谷底部)3Dモデル 画像4

標高点分布域部分(谷底部分)の3Dモデルです。それ以外の3D形状は処理上結像していますが、参考にならない3Dモデルです。

3 メモ

3-1 地形に関するメモ

・下流部右岸に河岸段丘上の地形がみられることにはじめて気が付きました。

・中流左岸は上流部と比べると谷底が平坦であることが特徴となっています。

・上流部はバッドランドのように激しい凹凸がみられます。激しいガリー侵食の跡であると考えることができます。

3-2 作業に関するメモ

・セクション図の断面線から地山地形の標高点を生成し、今回読みとった標高点(3933)に加え、標高点分布の不備を補正して、北斜面貝層が収まる谷地形全体の3Dモデルを作成します。

・同時にセクション図の分析により貝層分類別分布3Dモデル作成に着手することにします。


2025年1月13日月曜日

有吉北貝塚学習 作業日誌(2025.01.13) ポットホール・ミニ滝

 Ariyoshikita Shell Mound Study Work Journal (2025.01.13) Pothole Mini Waterfall


I am currently working on inputting elevation points to create a 3D model of the ground plan of the shell layer on the northern slope of the Ariyoshikita Shell Mound. I have made notes of my impressions and thoughts that have arisen during this work.Potholes and mini waterfalls have been unearthed.


有吉北貝塚北斜面貝層の地山平面図の3Dモデル化のための標高点入力作業を進めています。作業のなかで生まれた感想・思考をメモしました。ポットホールやミニ滝が出土しています。

1 標高点入力作業の状況


標高点入力作業状況(QGIS画面)

ガリー谷中上流の約2500標高点を入力し、残りは下流約1000標高点くらいのようです。


標高点入力作業状況の3Dモデル表示(QGISプラグインQgis2threejs画面)

2 3Dモデル試作


3Dモデル試作(QGIS画面)


3Dモデル試作(QGISプラグインQgis2threejs画面)

「谷底」の微地形だけが表現されている3Dモデルです。

3 感想・メモ

3-1 作業上の感想・メモ

・標高点分布が「谷底」部分に限られていて、斜面にはないので、自分が知りたい谷地形を知るためには、セクション図から(貝層断面図から)斜面の高さ情報を汲み取り、補充する必要があることがわかりました。

・QGISの仮想地形生成機能利用が順調に展開しています。(現実の地理地形とは無関係に、QGISの機能だけを利用しています。)

3-2 地形に関する感想・メモ

・「谷底」に凹地(閉じた穴)が多数存在していて、ポットホールと同じ原理で生成したものではないかと想定します。ガリー侵食の過程で生まれたもので、貝殻や土器片がその生成に大きな役割をはたしているかもしれないと想像します。この想定、想像の検証が一つの検討課題となります。

・「谷底」に段差が多数あり、ガリー侵食の特徴を表現していると考えます。オーバーハングしている段差もあり、ガリー侵食の過程で生まれたミニ「滝」です。貝層で保存され縄文時代のミニ「滝」が出土したことは、面白いことだと思います。ミニ「滝壺」から貝殻や土器片が出土します。

・北斜面貝層が収まっている箱形谷地形の成因がわからないと、北斜面貝層の特質もわからないことが直観されます。貝殻や土器片投棄が無垢の斜面に崩壊やガリー侵食を誘発促進したと考えるからです。谷地形の形成に縄文人の人為が関わっていたのではないだろうか?


2023年9月6日水曜日

有吉北貝塚北斜面貝層見える化プロジェクト 作業日誌2023.09.06

 Visualization project of the shell layer on the north slope of Ariyoshi Kita Shell Mound

Work diary 2023.09.06


As a hobby, I am working on a project to visualize the shell layer on the north slope of Ariyoshi Kita Shell Mound. As part of this project, I adjusted the images using a Photoshop macro batch to make the large amount of excavation research document files visible (readable).


趣味活動として有吉北貝塚北斜面貝層見える化プロジェクトに取組んでいます。この一環として多量の発掘調査原票ファイルを見えるように(読めるように)Photoshopマクロバッチで画像調整しました。

1 有吉北貝塚北斜面貝層見える化プロジェクトの概要

1-1 プロジェクトの趣旨

有吉北貝塚北斜面貝層の貝層と遺物の精細3D分布モデルを作成して、その相関を分析して、北斜面貝層の発達史と利用史を3D空間の中で明らかにし、だれでも理解できるように3D表現する。

1-2 プロジェクトの主な活動

・有吉北貝塚北斜面貝層に係る全発掘調査原票の入手(済)

・同上整理(活動中)

・出土全土器閲覧による破片遺物番号調査

・全土器破片3D座標取得とそれによる貝層発達史検討分析

・全主要遺物3D座標取得と貝層利用史分析検討

・分析検討結果の3Dモデル表現と情報発信

1-3 サポート

プロジェクトは荒木稔の私設プロジェクトとして進行していますが、千葉市埋蔵文化財調査センター所長西野雅人さんのアドバイス・情報提供に基づいて実行しています。

2 有吉北貝塚北斜面貝層に係る全発掘調査原票の入手

有吉北貝塚北斜面貝層に係る全発掘調査原票の入手は終了し、その様子は2023.09.02記事「有吉北貝塚北斜面貝層 発掘調査全原票の複写」で報告しました。

3 有吉北貝塚北斜面貝層に係る全発掘調査原票の整理

パソコンに「北斜面貝層発掘調査原票複写資料」というフォルダーを設け、そのサブフォルダーとして「A3フラッドヘッドスキャナによるスキャン」と「スタンドスキャナ(書画カメラ)による撮影」を設け、全スキャンファイル、撮影ファイルを格納しました。

この整理活動の中で次の2点により作業が特段に効率化しました。

3-1 スタンドスキャナ(書画カメラ)撮影ファイルのファイル名連番化

スタンドスキャナ(書画カメラ)撮影では、撮影効率をアップするため、ファイル名は現場での連番名になります(例 IMG_0001.jpg、IMG_0002.jpg、IMG_0003.jpg…)。

図面資料ではこの連番ファイルを撮影図面番号ファイル(例 3001.jpg、3002.jpg、3003.jpg…)に変換する必要があります。このファイル名変換はPythonスクリプトで行いました。PythonスクリプトはChatGPTに教えてもらいました。Windows11搭載標準機能ではこのような変換はきわめて困難です。

450ファイルのファイル名変更が数分ですみ、ChatGPTに感謝です。

●ChatGPT質問

フォルダーに多数ファイルが順番に並んでいます。この多数ファイルの名称を3001、3002、3003・・・という連番に変更するPythonスクリプトを教えてください。

●ChatGPT回答

フォルダ内のファイル名を連番に変更するPythonスクリプトを以下に示します。このスクリプトは、os モジュールを使用してフォルダ内のファイルを列挙し、連番をつけてリネームします。

……………………………………………………………………

import os

# フォルダのパスを指定

folder_path = '/path/to/your/folder'

# フォルダ内のファイルをリストアップ

files = os.listdir(folder_path)

# ファイルを連番にリネーム

for i, filename in enumerate(files):

    # ファイルの拡張子を取得

    file_extension = os.path.splitext(filename)[-1]

        # 新しいファイル名を生成

    new_filename = f'{i+3001:04d}{file_extension}'  # 4桁の連番と拡張子を組み合わせる

        # ファイルのフルパスを取得

    old_filepath = os.path.join(folder_path, filename)

    new_filepath = os.path.join(folder_path, new_filename)

        # ファイルをリネーム

    os.rename(old_filepath, new_filepath)

print('ファイルのリネームが完了しました。')

……………………………………………………………………

このスクリプトを使う前に、folder_path 変数にフォルダの実際のパスを設定してください。スクリプトを実行すると、フォルダ内のファイルが指定した連番にリネームされます。例えば、ファイルがfile1.txt、file2.txt、file3.txtのように並んでいる場合、それらは3001.txt、3002.txt、3003.txtにリネームされます。連番の桁数は4桁で、必要に応じて調整できます。

3-2 スキャン・撮影画像のPhotoshopマクロバッチ機能による調整

スキャン・撮影した図面画像(合計約800枚)はそのままの画質では実用に耐えないので、次のような調整をPhotoshopで行いました。

調整内容

・レベル補正(線や文字を濃くする)

・ハイパスフィルター補正(線や文字をクッキリ浮き出す)

1枚1枚作業するのは時間的に現実的ではないので、マクロバッチ機能で超高速に実行しました。

マクロバッチ機能で2時間ほどで作業終了し、マクロバッチ機能の効率性を改めて実感しました。


Photoshop調整画像と元のスキャン画像(一部拡大)


Photoshop調整画像と元のスキャン画像(一部拡大)