チュートリアル10
提供: svg2wiki
				
								
				(版間での差分)
				
																
				
				
								
				|  (→使用するデータ) |  (→rasterMesh.html) | ||
| (1人の利用者による、間の32版が非表示) | |||
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| 特徴的なコードはレイヤーに紐付いたwebAppにあります。 | 特徴的なコードはレイヤーに紐付いたwebAppにあります。 | ||
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| + | * 実際の動作は、[https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/mesh3.html こちら]をクリック。 | ||
| + | * 使用ファイルの[https://www.svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3.zip ZIPアーカイブファイル] | ||
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| ==使用するデータ== | ==使用するデータ== | ||
| − | + | 地理院が[https://fgd.gsi.go.jp/download/geoid.php こちらのページで公開するジオイド高データ](TEXTデータ)を使用します。 | |
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| + | [https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/gsigeo2011_ver2_1.asc 実際に使用するデータ] | ||
| このデータの詳細な仕様は上記サイトで配布されているパッケージ同梱文書('''asc取扱説明書.pdf''')に記載されていますが、基本的にはテキストの[[チュートリアル8#Raster|Raster形式]]です。 | このデータの詳細な仕様は上記サイトで配布されているパッケージ同梱文書('''asc取扱説明書.pdf''')に記載されていますが、基本的にはテキストの[[チュートリアル8#Raster|Raster形式]]です。 | ||
| − | + | データ形式としては、カンマ区切りでなく空白文字区切り 一つのRaw(桁)が1行で終結せず、255文字で改行される点が注意点です | |
| + | |||
| + | データの内容としては、グリッドデータの原点の定義と、それをビットイメージ画像として可視化したときの原点との違いに注意が必要です。(下記2点) | ||
| + | * Y(緯度)軸の向きが逆のため、元のラスターデータの原点は南端、ビットイメージの原点は上端、 | ||
| + | * ラスターデータの原点は、それをビットイメージとして可視化したときのピクセルの中心位置なのに対し、ビットイメージを配置するときの原点はピクセルの左上隅 | ||
| + | * [[ファイル:Raster.png|350px]] [https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/mesh3_raster_exp.svg 説明図svg] | ||
| + | |||
| + | ==[https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/mesh3.html mesh3.html]== | ||
| + | これまでと特に変わったところはありません。 | ||
| + | ==[https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/Container.svg Container.svg]== | ||
| + | これまでと特に変わったところはありません。 | ||
| + | ==[https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/rasterMesh.svg rasterMesh.svg]== | ||
| + | *WebAppが(下記rasterMesh.html)が紐付けられた空白のコンテンツです。 | ||
| + | *表示とともにwebAppのウィンドが出現するように指定しています。 | ||
| + | *これまでと特に変わったところはありません。 | ||
| + | |||
| + | <pre> | ||
| + | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> | ||
| + | <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"  data-controller="rasterMesh.html#exec=appearOnLayerLoad" viewBox="-42.8202042942663, -49.9999999999999, 513.842451531196, 600" property="Local government codes"> | ||
| + | |||
| + | <globalCoordinateSystem srsName="http://purl.org/crs/84" transform="matrix(100,0,0,-100,0,0)" /> | ||
| + | </svg> | ||
| + | </pre> | ||
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| + | ==[https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/rasterMesh.html rasterMesh.html], [https://svgmap.org/devinfo/devkddi/tutorials/mesh3/rasterMesh.js rasterMesh.js]== | ||
| + | |||
| + | 読み込んだテキストのラスターデータを用いてビットイメージを動的に生成、これを紐付けられたrasterMesh.svgに張り付けて可視化します。 | ||
| + | |||
| + | *<code>onload=async function()</code> | ||
| + | **<code>await buildData()</code> メッシュデータを読み込みグローバル変数に保存する非同期関数 | ||
| + | **<code>var duri = buildImage()</code> | ||
| + | ***指定されたCanvas要素を作業用に使用し、読み込んだデータからビットイメージを生成、[https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/HTTP/Basics_of_HTTP/Data_URIs dataURI]として出力する | ||
| + | ***<code>canvas.toDataURL()</code> [https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/HTMLCanvasElement/toDataURL canvasオブジェクトのtoDataURL]でPNGビットイメージをDataURLとして生成しています | ||
| + | **<code>imageGeoArea</code> [[#.E4.BD.BF.E7.94.A8.E3.81.99.E3.82.8B.E3.83.87.E3.83.BC.E3.82.BF|データの注意点]]での指摘の通り、ビットイメージをSVG座標に張り付けるための領域情報を計算しています | ||
| + | **<code>buildSvgImage()</code> 生成したビットイメージ(dataURI)およびその領域情報を使って、webAppに紐付いたSVG DOMの中に、ビットイメージを張り付ける | ||
| + | ***<code>svgImage</code> このwebAppに紐付いたSVGコンテンツのDOM(Documentオブジェクト)があらかじめ定義されている | ||
| + | **<code>svgMap.refreshScreen()</code> 非同期での読み込みとデータ生成・SVGMapのDOM編集が完了したら再描画を明示し画面に反映する ([[解説書#.E5.86.8D.E6.8F.8F.E7.94.BB.E3.81.AE.E5.88.B6.E9.99.90|参考]]) | ||
| + | |||
| + | |||
| + | rasterMesh.js | ||
| + | <pre> | ||
| + | // Description: | ||
| + | // MeshData Visualizer. | ||
| + | //  | ||
| + | // History: | ||
| + | // 2022/02/14 : 1st rev. | ||
| + | |||
| + | // 読み込んだASCIIデータを保持するグローバル変数 | ||
| + | var geoidGrid=[]; | ||
| + | var dataProps; | ||
| + | |||
| + | onload = async function(){ | ||
| + | 	// メッシュデータを読み込みグローバル変数に保存 | ||
| + | 	await buildData(); | ||
| + | 	// 読み込んだデータからdataURIとしてビットイメージを生成 | ||
| + | 	var duri = buildImage(geoidGrid,document.getElementById("geoidCanvas"));  | ||
| + | 	// 生成した画像の地理的な範囲 | ||
| + | 	// 画像になると、グリッドの点は画像のピクセルの中心となることに注意! | ||
| + | 	var imageGeoArea={ | ||
| + | 		lng0: dataProps.glomn - dataProps.dglo/2, | ||
| + | 		lat0: dataProps.glamn - dataProps.dgla/2, | ||
| + | 		lngSpan: dataProps.nlo * dataProps.dglo, | ||
| + | 		latSpan: dataProps.nla * dataProps.dgla | ||
| + | 	} | ||
| + | 	if ( typeof(svgMap)=="object" ){ | ||
| + | 		buildSvgImage(duri,imageGeoArea); // SVGコンテンツを生成 | ||
| + | 		svgMap.refreshScreen(); | ||
| + | 	} | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | async function buildData(){ | ||
| + | 	var gtxt = await loadText("gsigeo2011_ver2_1.asc"); | ||
| + | |||
| + | 	gtxt = gtxt.split("\n"); | ||
| + | |||
| + | 	dataProps = getHeader(gtxt[0]); | ||
| + | 	var gx=0, gy=0; | ||
| + | 	var geoidGridLine=[]; | ||
| + | 	for ( var i = 1 ; i < gtxt.length ; i++){ | ||
| + | 		var na = getNumberArray(gtxt[i]); | ||
| + | 		gx += na.length; | ||
| + | 		geoidGridLine = geoidGridLine.concat(na); | ||
| + | 		if ( gx >= dataProps.nlo ){ | ||
| + | 			geoidGrid.push(geoidGridLine); | ||
| + | 			geoidGridLine=[]; | ||
| + | 			gx=0; | ||
| + | 		} | ||
| + | 	} | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function buildImage(geoidGrid, canvas){ | ||
| + | 	// | ||
| + | 	canvas.width=dataProps.nlo; | ||
| + | 	canvas.height=dataProps.nla; | ||
| + | 	var context = canvas.getContext('2d'); | ||
| + | 	var imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); | ||
| + | 	var pixels = imageData.data;  | ||
| + | 	for ( var py = 0 ; py < dataProps.nla ; py++ ){ | ||
| + | 		var dy = dataProps.nla - 1 - py | ||
| + | 		for ( var px = 0 ; px < dataProps.nlo ; px++ ){ | ||
| + | 			var base = (dy * dataProps.nlo + px) * 4; | ||
| + | 			if ( geoidGrid[py][px]!=999){ | ||
| + | |||
| + | 				var hue = (1-(geoidGrid[py][px]-dataProps.minVal)/(dataProps.maxVal-dataProps.minVal))*270; | ||
| + | 				var rgb = HSVtoRGB(hue,255,255); | ||
| + | |||
| + | 				pixels[base + 0] = rgb.r;  // Red | ||
| + | 				pixels[base + 1] = rgb.g;  // Green | ||
| + | 				pixels[base + 2] = rgb.b;  // Blue | ||
| + | 				pixels[base + 3] = 255;  // Alpha | ||
| + | 			} | ||
| + | 		} | ||
| + | 	} | ||
| + | 	context.putImageData(imageData, 0, 0); | ||
| + | |||
| + | 	var duri = canvas.toDataURL('image/png'); | ||
| + | 	return ( duri ); | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function getHeader(line){ | ||
| + | 	var datas = parseLine(line); | ||
| + | 	return { | ||
| + | 		glamn:Number(datas[0]), | ||
| + | 		glomn:Number(datas[1]), | ||
| + | 		dgla:Number(datas[2]), | ||
| + | 		dglo:Number(datas[3]), | ||
| + | 		nla:Number(datas[4]), | ||
| + | 		nlo:Number(datas[5]), | ||
| + | 		ikind:Number(datas[6]), | ||
| + | 		vern:datas[7], | ||
| + | 		minVal:9e99, | ||
| + | 		maxVal:-9e99 | ||
| + | 	} | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function getNumberArray(line){ | ||
| + | 	var ans = []; | ||
| + | 	var lineArray = parseLine( line ); | ||
| + | 	for ( var col of lineArray){ | ||
| + | 		var val = Number(col); | ||
| + | 		if ( val != 999){ | ||
| + | 			if ( val > dataProps.maxVal){ | ||
| + | 				dataProps.maxVal=val; | ||
| + | 			} | ||
| + | 			if ( val < dataProps.minVal){ | ||
| + | 				dataProps.minVal=val; | ||
| + | 			} | ||
| + | 		} | ||
| + | 		ans.push(val); | ||
| + | 	} | ||
| + | 	return ( ans ); | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function parseLine(line){ | ||
| + | 	var ans = line.trim().split(/\s+/) | ||
| + | 	return (ans); | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | |||
| + | async function loadText(url){ // テキストデータをfetchで読み込む | ||
| + | 	messageDiv.innerText="ジオイド高データを読み込み中です"; | ||
| + | 	var response = await fetch(url); | ||
| + | 	var txt = await response.text(); | ||
| + | 	messageDiv.innerText=""; | ||
| + | 	return ( txt ); | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function HSVtoRGB (h, s, v) { // from http://d.hatena.ne.jp/ja9/20100903/1283504341 | ||
| + | 	var r, g, b; // 0..255 | ||
| + | 	while (h < 0) { | ||
| + | 		h += 360; | ||
| + | 	} | ||
| + | 	h = h % 360; | ||
| + | |||
| + | 	// 特別な場合 saturation = 0 | ||
| + | 	if (s == 0) { | ||
| + | 		// → RGB は V に等しい | ||
| + | 		v = Math.round(v); | ||
| + | 		return {'r': v, 'g': v, 'b': v}; | ||
| + | 	} | ||
| + | 	s = s / 255; | ||
| + | |||
| + | 	var i = Math.floor(h / 60) % 6, | ||
| + | 	f = (h / 60) - i, | ||
| + | 	p = v * (1 - s), | ||
| + | 	q = v * (1 - f * s), | ||
| + | 	t = v * (1 - (1 - f) * s); | ||
| + | |||
| + | 	switch (i) { | ||
| + | 	case 0 : | ||
| + | 		r = v;  g = t;  b = p;  break; | ||
| + | 	case 1 : | ||
| + | 		r = q;  g = v;  b = p;  break; | ||
| + | 	case 2 : | ||
| + | 		r = p;  g = v;  b = t;  break; | ||
| + | 	case 3 : | ||
| + | 		r = p;  g = q;  b = v;  break; | ||
| + | 	case 4 : | ||
| + | 		r = t;  g = p;  b = v;  break; | ||
| + | 	case 5 : | ||
| + | 		r = v;  g = p;  b = q;  break; | ||
| + | 	} | ||
| + | 	return {'r': Math.round(r), 'g': Math.round(g), 'b': Math.round(b)}; | ||
| + | } | ||
| − | |||
| − | + | // 以下はSVGMapレイヤーとして動かしたときに有効になる関数 | |
| − | + | var CRSad = 100; // svgmapコンテンツのCRSきめうち・・ | |
| − | + | function  buildSvgImage(imageDataUri,imageParam){ | |
| − | + | 	// dataURLを受け取って、SVGMapコンテンツに画像を張り付ける | |
| − | + | 	var rct = svgImage.createElement("image"); | |
| − | + | 	rct.setAttribute("x", imageParam.lng0 * CRSad); | |
| − | + | 	rct.setAttribute("y", -(imageParam.lat0 + imageParam.latSpan) * CRSad); | |
| − | + | 	rct.setAttribute("width", imageParam.lngSpan * CRSad); | |
| − | + | 	rct.setAttribute("height", imageParam.latSpan * CRSad); | |
| − | * | + | 	rct.setAttribute("xlink:href",imageDataUri); | 
| − | + | 	rct.setAttribute("style","image-rendering:pixelated"); // メッシュデータなので拡大次画像のピクセルをくっきりさせる | |
| − | + | 	var root = svgImage.documentElement; | |
| − | + | 	root.appendChild(rct); | |
| + | } | ||
| + | </pre> | ||
2024年7月19日 (金) 10:24時点における最新版
| 目次 | 
[編集] チュートリアル10 WebApp Layer WebApp Layer メッシュデータのビットイメージ化
メッシュデータ(グリッドデータ)はラスターデータとも呼ばれるように、Webコンテンツとして一般的に使われるビットイメージデータ形式(PNGやJPEGなど)とほぼ同等の形式です。そこでメッシュデータを動的にビットイメージコンテンツ(PNG形式)化し、地図画面上に表示するWebAppを構築してみます。性能面でのメリットがあります。
特徴的なコードはレイヤーに紐付いたwebAppにあります。
- 実際の動作は、こちらをクリック。
- 使用ファイルのZIPアーカイブファイル
[編集] 使用するデータ
地理院がこちらのページで公開するジオイド高データ(TEXTデータ)を使用します。
このデータの詳細な仕様は上記サイトで配布されているパッケージ同梱文書(asc取扱説明書.pdf)に記載されていますが、基本的にはテキストのRaster形式です。
データ形式としては、カンマ区切りでなく空白文字区切り 一つのRaw(桁)が1行で終結せず、255文字で改行される点が注意点です
データの内容としては、グリッドデータの原点の定義と、それをビットイメージ画像として可視化したときの原点との違いに注意が必要です。(下記2点)
- Y(緯度)軸の向きが逆のため、元のラスターデータの原点は南端、ビットイメージの原点は上端、
- ラスターデータの原点は、それをビットイメージとして可視化したときのピクセルの中心位置なのに対し、ビットイメージを配置するときの原点はピクセルの左上隅
-   説明図svg 説明図svg
[編集] mesh3.html
これまでと特に変わったところはありません。
[編集] Container.svg
これまでと特に変わったところはありません。
[編集] rasterMesh.svg
- WebAppが(下記rasterMesh.html)が紐付けられた空白のコンテンツです。
- 表示とともにwebAppのウィンドが出現するように指定しています。
- これまでと特に変わったところはありません。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" data-controller="rasterMesh.html#exec=appearOnLayerLoad" viewBox="-42.8202042942663, -49.9999999999999, 513.842451531196, 600" property="Local government codes"> <globalCoordinateSystem srsName="http://purl.org/crs/84" transform="matrix(100,0,0,-100,0,0)" /> </svg>
[編集] rasterMesh.html, rasterMesh.js
読み込んだテキストのラスターデータを用いてビットイメージを動的に生成、これを紐付けられたrasterMesh.svgに張り付けて可視化します。
- onload=async function()- await buildData()メッシュデータを読み込みグローバル変数に保存する非同期関数
- var duri = buildImage()- 指定されたCanvas要素を作業用に使用し、読み込んだデータからビットイメージを生成、dataURIとして出力する
- canvas.toDataURL()canvasオブジェクトのtoDataURLでPNGビットイメージをDataURLとして生成しています
 
- imageGeoAreaデータの注意点での指摘の通り、ビットイメージをSVG座標に張り付けるための領域情報を計算しています
- buildSvgImage()生成したビットイメージ(dataURI)およびその領域情報を使って、webAppに紐付いたSVG DOMの中に、ビットイメージを張り付ける- svgImageこのwebAppに紐付いたSVGコンテンツのDOM(Documentオブジェクト)があらかじめ定義されている
 
- svgMap.refreshScreen()非同期での読み込みとデータ生成・SVGMapのDOM編集が完了したら再描画を明示し画面に反映する (参考)
 
rasterMesh.js
// Description:
// MeshData Visualizer.
// 
// History:
// 2022/02/14 : 1st rev.
// 読み込んだASCIIデータを保持するグローバル変数
var geoidGrid=[];
var dataProps;
onload = async function(){
	// メッシュデータを読み込みグローバル変数に保存
	await buildData();
	// 読み込んだデータからdataURIとしてビットイメージを生成
	var duri = buildImage(geoidGrid,document.getElementById("geoidCanvas")); 
	// 生成した画像の地理的な範囲
	// 画像になると、グリッドの点は画像のピクセルの中心となることに注意!
	var imageGeoArea={
		lng0: dataProps.glomn - dataProps.dglo/2,
		lat0: dataProps.glamn - dataProps.dgla/2,
		lngSpan: dataProps.nlo * dataProps.dglo,
		latSpan: dataProps.nla * dataProps.dgla
	}
	if ( typeof(svgMap)=="object" ){
		buildSvgImage(duri,imageGeoArea); // SVGコンテンツを生成
		svgMap.refreshScreen();
	}
}
async function buildData(){
	var gtxt = await loadText("gsigeo2011_ver2_1.asc");
	
	gtxt = gtxt.split("\n");
	
	dataProps = getHeader(gtxt[0]);
	var gx=0, gy=0;
	var geoidGridLine=[];
	for ( var i = 1 ; i < gtxt.length ; i++){
		var na = getNumberArray(gtxt[i]);
		gx += na.length;
		geoidGridLine = geoidGridLine.concat(na);
		if ( gx >= dataProps.nlo ){
			geoidGrid.push(geoidGridLine);
			geoidGridLine=[];
			gx=0;
		}
	}
}
function buildImage(geoidGrid, canvas){
	//
	canvas.width=dataProps.nlo;
	canvas.height=dataProps.nla;
	var context = canvas.getContext('2d');
	var imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
	var pixels = imageData.data; 
	for ( var py = 0 ; py < dataProps.nla ; py++ ){
		var dy = dataProps.nla - 1 - py
		for ( var px = 0 ; px < dataProps.nlo ; px++ ){
			var base = (dy * dataProps.nlo + px) * 4;
			if ( geoidGrid[py][px]!=999){
				
				var hue = (1-(geoidGrid[py][px]-dataProps.minVal)/(dataProps.maxVal-dataProps.minVal))*270;
				var rgb = HSVtoRGB(hue,255,255);
				
				pixels[base + 0] = rgb.r;  // Red
				pixels[base + 1] = rgb.g;  // Green
				pixels[base + 2] = rgb.b;  // Blue
				pixels[base + 3] = 255;  // Alpha
			}
		}
	}
	context.putImageData(imageData, 0, 0);
	
	var duri = canvas.toDataURL('image/png');
	return ( duri );
}
function getHeader(line){
	var datas = parseLine(line);
	return {
		glamn:Number(datas[0]),
		glomn:Number(datas[1]),
		dgla:Number(datas[2]),
		dglo:Number(datas[3]),
		nla:Number(datas[4]),
		nlo:Number(datas[5]),
		ikind:Number(datas[6]),
		vern:datas[7],
		minVal:9e99,
		maxVal:-9e99
	}
}
function getNumberArray(line){
	var ans = [];
	var lineArray = parseLine( line );
	for ( var col of lineArray){
		var val = Number(col);
		if ( val != 999){
			if ( val > dataProps.maxVal){
				dataProps.maxVal=val;
			}
			if ( val < dataProps.minVal){
				dataProps.minVal=val;
			}
		}
		ans.push(val);
	}
	return ( ans );
}
function parseLine(line){
	var ans = line.trim().split(/\s+/)
	return (ans);
}
async function loadText(url){ // テキストデータをfetchで読み込む
	messageDiv.innerText="ジオイド高データを読み込み中です";
	var response = await fetch(url);
	var txt = await response.text();
	messageDiv.innerText="";
	return ( txt );
}
function HSVtoRGB (h, s, v) { // from http://d.hatena.ne.jp/ja9/20100903/1283504341
	var r, g, b; // 0..255
	while (h < 0) {
		h += 360;
	}
	h = h % 360;
	
	// 特別な場合 saturation = 0
	if (s == 0) {
		// → RGB は V に等しい
		v = Math.round(v);
		return {'r': v, 'g': v, 'b': v};
	}
	s = s / 255;
	
	var i = Math.floor(h / 60) % 6,
	f = (h / 60) - i,
	p = v * (1 - s),
	q = v * (1 - f * s),
	t = v * (1 - (1 - f) * s);
	switch (i) {
	case 0 :
		r = v;  g = t;  b = p;  break;
	case 1 :
		r = q;  g = v;  b = p;  break;
	case 2 :
		r = p;  g = v;  b = t;  break;
	case 3 :
		r = p;  g = q;  b = v;  break;
	case 4 :
		r = t;  g = p;  b = v;  break;
	case 5 :
		r = v;  g = p;  b = q;  break;
	}
	return {'r': Math.round(r), 'g': Math.round(g), 'b': Math.round(b)};
}
// 以下はSVGMapレイヤーとして動かしたときに有効になる関数
var CRSad = 100; // svgmapコンテンツのCRSきめうち・・
function  buildSvgImage(imageDataUri,imageParam){
	// dataURLを受け取って、SVGMapコンテンツに画像を張り付ける
	var rct = svgImage.createElement("image");
	rct.setAttribute("x", imageParam.lng0 * CRSad);
	rct.setAttribute("y", -(imageParam.lat0 + imageParam.latSpan) * CRSad);
	rct.setAttribute("width", imageParam.lngSpan * CRSad);
	rct.setAttribute("height", imageParam.latSpan * CRSad);
	rct.setAttribute("xlink:href",imageDataUri);
	rct.setAttribute("style","image-rendering:pixelated"); // メッシュデータなので拡大次画像のピクセルをくっきりさせる
	var root = svgImage.documentElement;
	root.appendChild(rct);
}
