株式会社Geoloniaと一般社団法人不動産テック協会は、日本全国の町丁目レベル18万9540件の住所データと代表点の緯度経度のデータなどが記録された「Geolonia 住所データ」をオープンデータとして公開した。CC BY 4.
{"status":{"code":"0000",
"text":"OK"},
"info":{"hit":5},
"item":[{"zipcode":"1750084",
"address":{"text":"東京都板橋区四葉2丁目",
"code":"13119056002",
"point":{"lat":35. 7772944,
"lon":139. 6560389},
"parts":["東京都", "板橋区", "四葉", "2丁目"],
"kana":"トウキヨウトイタバシクヨツバ",
"end":null,
"bounds":null,
"kanaParts":["トウキヨウト", "イタバシク", "ヨツバ", ""],
"level":"azc"},
"distance":272. 3},... ]}
[通常出力例]
JSZxxxxxxxxxx|xxxxx &if_auth_type=ip&latlon=35. 7773116, 139. 郵便番号を緯度経度に変換する – renztech. 6529444&radius=500 {"status":{"code":"0000",
"distance":272. 3},
{"zipcode":"1750092",
"address":{"text":"東京都板橋区赤塚7丁目",
"code":"13119002007",
"point":{"lat":35. 7748972,
"lon":139. 6510222},
"parts":["東京都", "板橋区", "赤塚", "7丁目"],
"kana":"トウキヨウトイタバシクアカツカ",
"kanaParts":["トウキヨウト", "イタバシク", "アカツカ", ""],
"distance":310. 8},
"address":{"text":"東京都板橋区赤塚6丁目",
"code":"13119002006",
"point":{"lat":35. 7750583,
"lon":139. 6492889},
"parts":["東京都", "板橋区", "赤塚", "6丁目"],
"distance":403. 4},
{"zipcode":"1750085",
"address":{"text":"東京都板橋区大門",
"code":"13119028000",
"point":{"lat":35.
JPからは郵便番号一覧が配布されており、国土交通省からは住所と緯度経度一覧が配布されている。これを合わせて、郵便番号から緯度経度を引けるようにした。国土交通省のデータ方が多いので、マッチングして出た点の緯度経度の平均をとる。 JPのデータを読む関数はこんな感じだ。 def read_zip (file_name):
name =[ "code", "zip5", "zip7", "yomi1", "yomi2", "yomi3", "name1", "name2", "name3", "other1", "other2", "other3", "other4", "other5", "reason"]
zipcode = ad_csv(file_name, names=name, encoding= 'cp932')
zipcode = zipcode[ [ "zip7", "yomi3", "name1", "name2", "name3"]]
pat1 = r"(. +)$"
pattern1 = mpile(pat1)
zipcode[ "大字"] = zipcode[ "name3"]. replace(pattern1, '', regex= True)
pat1 = r"(\d+-\d+チヨウメ)"
zipcode[ "丁目"] = zipcode[ "yomi3"](pattern1)
return zipcode
Pandasで読んだ後に正規表現で大字と丁目データを追加している。 国土交通省のデータは以下の関数で読む。 def read_df (file_name):
df = ad_csv(file_name, encoding= 'cp932')
pat2 = r"[一二三四五六七八九十壱弐参拾百千万萬億兆〇]+丁目$"
pattern2 = mpile(pat2)
df[ "大字"] = df[ "大字町丁目名"]. 郵便番号から緯度経度や住所に変換するWEB TOOLです | tree-maps. replace(pattern2, '', regex= True)
df[ "丁目"] = df[ "大字町丁目コード"]% 100
return df
これも正規表現で大字を抽出し、丁目番号をコードから生成しただけだ。 2つのデータをマッチングさせて緯度経度を計算し、郵便番号のデータフレームに保管する。 def compute_lat_lng (zipcode, df):
count = 0
lat_column, lng_column = [], []
for row in ertuples():
try:
cyoume = row.
無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 - Internet Watch
丁目( "-")
start, finish = int(cyoume[ 0]), int(cyoume[ 1][: -4])
except:
start, finish = 0, 0
extract = df[ (df[ "都道府県名"] == me1) & (df[ "市区町村名"]me2) & (df[ "大字"]==row. 大字)]
if len(extract)== 0:
extract = df[ (df[ "都道府県名"] == me1) & (df[ "市区町村名"]me2) & (df[ "大字"]== "大字" +row. 大字)]
lat_list, lng_list = [], []
if len(extract)> 0:
for row2 in ertuples():
if start
これはすごい。もしかしたら郵便局とか、(電柱を管理する上で精緻な住所データを持っている)NTTなどが売りたかったデータかもしれません。 住所データが重要なのは言うまでもありませんが、もう1つ悩ましいのがマンション・アパートの名寄せ問題。同じ建物でも人によって英語で書いたりカタカナで書いたり、数字がアラビア数字だったりローマ数字だったり。あと、不動産屋さんがポータルサイトに掲載するときに独立して表示されるよう、わざと微妙に情報を変える小技なんかもあったりして、とにかく大変です。 これも、ある程度はNNをつかって名寄せ作業の自動化もできなくはないのですが。下記は一例としてアットホーム・ラボの皆さんの発表。我々もお手伝いさせていただきました。 門洋一, 広方崇, 松村浩二, 汪雪テイ, 山崎俊彦, "ニューラルネットワークを利用した集合住宅の物件情報の名寄せ, " 人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 1N5-GS-13-03, 2020.
郵便番号を緯度経度に変換する – Renztech
文字列が7桁ですべてが数字文字列かどうかをチェックする
if (ctype_digit($zip) && strlen($zip) == 7)) {
//郵便番号としてGeocoding APIからの緯度経度取得}
ということで、PowerBIでesriのパーツが使いたかっただけなのだけれども、GoogleのジオコーディングAPIにゆるゆると問い合わせる以外になんかあるかなと探していたら
東京大学の空間情報科学研究センター さんで国土交通省のデータを基にした、変換サービスを提供されていた。
なもんで、 郵便局のダウンロードページ から落としてきたKEN_ALLデータから
都道府県+市区町村レベルまで結合した住所に緯度経度を当ててみた。
ファイルは こちらからダウンロード してください。
使用にあたっては、上記の空間情報科学研究センターの当該プロジェクトを一読してから活用ください。ありがたいことに自己責任の上で商用もOKです。(投稿時点)
具体的には、"東京都千代田区"に対して"139. 75354 35. 69393″とあたるくらいで
日本全国の地図に対して、1900程度をポイントすることが可能です。
正直それ以上ポイントすると何が何やら(@q@
これを郵便番号の各番号レベルに割り当ててしまうと、124, 178というポイントになるので、あえて上記に絞り込んでいる。あくまでもPowerBIで見たいだけ。
renz
飲食・リテール・流通の業務用途における先端系のプロトタイピングをよくやっています。
記事内容は、執筆時点での情報ですから、特に設定等をそのままコピペは避けてください。責任持てないです^q^
ちなみに 古いアルバムや写真をスキャンしてデータ化、デジタル化 するのはこちらがお勧め。
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写真・アルバム・ネガフィルムをスキャンしてデジタル化するサービス
節目写真館
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その時のレポはこちら
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白黒写真をカラーにするソフト
#毎月1日は写真整理の日
7月1日は6月の写真整理をやりましょう!
5
General improvements and bug fixes
評価とレビュー
ありがとう
捨て猫を保護して、すぐに入院 退院したら、写真を撮ろうと思っていたのですが、残念ながら帰りませんでした 唯一の救いが、交番に保護届けを出した時の、交番で撮った写真でした 警察署の係に問い合わせた所、元々のカラー写真は無いがプリントしたモノクロの写真はあると 快く対応をいただき、A4のプリントをいただきました スキャナーで読み取り、カラー化したところ、体の模様は濃かったのですが、暗いゲージの中の写真でモノクロなのに、瞳の色は再現されていました 本当にありがとうございました
使いやすくてよいです。
無料で楽しめるので、 良いです。ぺん
Thank you very much for your 5-star review! 白黒写真をカラーにするソフト. Enjoy the app
結構いいんだけど
有料と無料の境が分からない
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白黒写真をカラーにするサイト
これは何? 白黒写真をカラーにするサイト. Let there be Color! : Automatic Colorization of Grayscale Images の手法によってグレースケール(モノクロ)画像のカラー画像化を行います。カラー画像を入力すると、一度グレースケール画像に変換した後にこの手法でカラー化します。
このサービスに関するブログ:
作者について
本Webサービスの作者は @mecab です。簡単にcolorizationを試せると便利だなと思い、UIを作ってWebサービス化しましたが、裏側では単純に上記のプログラムにデータを流しているだけで、完全に人の褌で相撲を取っています。
@mecabは元プロジェクトと直接的または間接的な関係はありません。本サービスに対するご質問やご意見は@mecabにお願いします。(感謝は元プロジェクトの方に対してお願いします:)
(2016/10/30) 原著者の方々から公式で Webサービス が公開されています! 制限と免責
アップロードサイズは8MiBまでに制限しています。また、大きい画像は長辺が800pxになるように縮小されます。これは、高解像度の画像に対しては計算に時間がかかり、またメモリを多く使用するためです。
作者は本サービスを利用して起こった不利益について責任を負いません。例えば、(作者はこれを意図的に行わないことを誓いますが)アップロードされた画像が漏洩するなどが考えられます。
原板の状態からすれば当然と言えば当然ですが、その中でも「 Colorize Images」が比較的 良好な色付けをしているように思われます。
原板の 前処理(傷の修復加工、コントラストの補正やシャープ化等)の重要性に関しては、次項にて比較検証してみたいと思います。
それぞれ条件の異なる5枚の写真を例に、3つの AIの自動色付け結果を 比較検証してみました。 いずれも個々に特徴・色付けの傾向があり、 やはり 現状 ベストを 選ぶのは 困難と言えそうです。その中でも、各AIの特徴や色付けの傾向、長所・短所などを大まかにまとめてみました 。
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人工環境の色付けが得意。 肌の色も秀悦。 自然 環境では若干外す場合もある。 全体的に クラシカルな雰囲気 で 色付けする印象。
3.
白黒写真をカラーにする 早稲田大学
思うこと・雑記 更新日: 2019年4月1日 こんにちは! つらたんです! 今回はですねー、ちょっとスピ系からはズレるんですけど、 すんごく面白いWEBサイト を発見したので、ご紹介したいと思います! (^ω^) どういうサイトかと申しますと、 無料で白黒写真をカラー化してくれる というすっげえサイト!! ご先祖様の写真や、ご先祖様が生きていた時代の写真がカラー化されるとぐっと身近に感じられるので、超おすすめのサイトです。 また、自分のルーツを辿ったり、自分の先祖を調べたりする場合にも、ご先祖様の写真をカラーにすると白黒では分からなかったことが色々見えて、先祖を調べる貴重な情報や手掛かり探しにも役立ちそうです。 もし白黒写真をお持ちであれば、試してみて損はないと思いますよ。 さてさて、その驚くべきサイトがこちらです! 1. 白黒写真を無料でカラーにしてくれるサイト ディープネットワークを用いた白黒写真の自動色付け こちらがそのサイトなんですが、白黒写真をアップすると 写真を分析して本来に近い色を付け、カラー画像で吐き出してくれるサイト なんです! すんげえ時代になりましたなあ…(゚д゚) しかもタダ! 詳しい仕組みなどについては、 こちらのサイト に書かれているのですが、このディープネットワークとやらを用いて白黒写真に自動で色をつけるサービスを公開したのは、早稲田大学の研究室。 このプロジェクトのメンバーは、他にも「ラフスケッチの自動線画化」という技術なんかも開発しているそうです。 因みに、このサービスは 非営利目的のみに使用可能 だそうなので、商用利用は不可ですよ? (^ω^;) 2. このサイトの使い方 使い方はとってもカンタン! サクッと白黒画像をカラー化出来ちゃいます! 白黒の画像をカラー化する - 無料WEBアプリ - DataChef | TechLagoon. まずは、 ① 色付けしたい画像を選んで「色付け!」ボタンを押す。 ② 2秒ほど待てば、色付け完了! 下のほうにカラー処理された画像が吐き出されるので、色付けされた画像を「右クリック」→「名前を付けて画像を保存」で画像の保存が出来ます。 3. さっそく先祖の写真でやってみた! やっぱり気になるのは精度ですよね! てなわけで、さっそくご先祖様の白黒写真をカラー化してみました。 因みに、今回のご先祖様の白黒写真はスキャナーで取り込んだものではなく、白黒写真をスマホのカメラで撮影したものです。 関連記事: 【自分のルーツを探る旅】本家ご先祖様のお墓参りしてきたよ!家系図作成プロジェクト その7 元画像 カラー化した画像 おおおおおっ!すげえ!
Colorize Imagesは、白黒、グレースケール、または暗視写真を色付けする自動機械学習ベースのサービスです。 ご注意:ご質問や問題がある場合は、アプリのバグレポート機能を使用してデバッグメッセージを送ってください。メッセージには、問題の解決に役立つ情報が含まれています。ありがとうございました! 色付け用の白黒写真はギャラリーから選択するか、Facebook、Twitter、Chrome、Google Photosなどの他のアプリケーションから共有できます。色付けされた結果画像は、他のアプリケーションと共有したり、ギャラリーに保存したりできます。 このアプリは、広告を見ることで無料で使用できます。 アプリをサブスクライブすると、中断することなく無制限の数のカラー化が可能になります。 このサービスはGPUサーバーを使用して、色付け機能を提供します。これは、ソース画像がネットワーク経由で遠隔地に送信され、そこで色付けされ、色付けされた画像がデバイスに戻されることを意味します。 最良の結果を得るために、ソースイメージには次のものが推奨されます。 • 良品質 •良好なコントラスト •良い焦点 •そして正しい方向 これらのすべてのプロパティを持たない画像でも正常に機能する場合がありますが、通常、一部の前処理(コントラスト補正や鮮鋭化など)は結果を改善します。