A
Arnold Lorinda
Guest
يعلّمك هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام الصور الموضوع عليها علامات جغرافية لإنشاء ملف KML PhotoOverlays. على الرغم من أن نموذج الشفرة مكتوب بلغة Python، إلا أن العديد من المكتبات المماثلة تستخدم لغات برمجة أخرى، لذا ليس من السهل ترجمة هذه الشفرة إلى لغة أخرى. تعتمد الشفرة في هذه المقالة على مكتبة Python مفتوحة المصدر، EXIF.py.
المقدمة
تُعد الكاميرات الرقمية أشياء رائعة إلى حد كبير. لا يدرك الكثير من المستخدمين ذلك، لكنهم يفعلون أكثر من مجرد التقاط صور وفيديو. ويضعون أيضًا علامة على مقاطع الفيديو والصور هذه مع بيانات وصفية حول الكاميرا وإعداداتها. وفي السنوات القليلة الماضية، عثر المستخدمون على طرق لإضافة البيانات الجغرافية إلى تلك المعلومات، إمّا مضمّنة بواسطة الشركات المصنّعة للكاميرات، مثل بعض كاميرات Ricoh وNikon، أو من خلال أجهزة مثل أجهزة تسجيل GPS وEyeFi Explore. يمكنك تضمين هذه البيانات تلقائيًا في هواتف الكاميرا، مثل iPhone والهواتف التي تستخدم نظام التشغيل Android، مثل G1 من T-Mobile. ستعمل بعض مواقع تحميل الصور، مثل Panoramio وألبومات الويب بيكاسا وFlickr على تحليل بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) تلقائيًا واستخدامها لإضافة علامة جغرافية للصورة. ويمكنك عندئذٍ استرداد تلك البيانات في الخلاصات. ولكن أين الممتع في ذلك؟ تتناول هذه المقالة كيفية الوصول إلى هذه البيانات بنفسك.
عناوين EXIF
تتمثل الطريقة الأكثر شيوعًا لتضمين البيانات في ملف صورة في استخدام تنسيق ملف الصور المتبادلة أو EXIF. يتم تخزين البيانات في نموذج ثنائي في عناوين EXIF بطريقة قياسية. إذا كنت تعرف مواصفات عناوين EXIF، يمكنك تحليلها بنفسك. ولحسن الحظ، أنجز أحد الأشخاص هذا العمل الشاق وكتب وحدة Python بالنيابة عنك. مكتبة EXIF.py المفتوحة المصدر هي أداة رائعة لقراءة رؤوس ملفات JPEG.
الرمز
نموذج الرمز لهذه المقالة موجود في هذا الملف: exif2kml.py. إذا كنت تريد تخطي الاستخدام المباشر لها، يمكنك تنزيل تلك الوحدة بالإضافة إلى EXIF.py، ووضعها في الدليل نفسه. شغِّل python exif2kml.py foo.jpg مع استبدال foo.jpg بالمسار إلى صورة تم وضع علامة جغرافية عليها. سيتم إنشاء ملف باسم test.kml.
تحليل عناوين Exif
يوفر EXIF.py واجهة سهلة لسحب رؤوس Exif. ما عليك سوى تشغيل الدالة process_file() وستعرض العناوين ككائن dict.
For more in-depth insights, follow this link - https://developers.google.com/kml/articles/geotagsimple?hl=ar
المقدمة
تُعد الكاميرات الرقمية أشياء رائعة إلى حد كبير. لا يدرك الكثير من المستخدمين ذلك، لكنهم يفعلون أكثر من مجرد التقاط صور وفيديو. ويضعون أيضًا علامة على مقاطع الفيديو والصور هذه مع بيانات وصفية حول الكاميرا وإعداداتها. وفي السنوات القليلة الماضية، عثر المستخدمون على طرق لإضافة البيانات الجغرافية إلى تلك المعلومات، إمّا مضمّنة بواسطة الشركات المصنّعة للكاميرات، مثل بعض كاميرات Ricoh وNikon، أو من خلال أجهزة مثل أجهزة تسجيل GPS وEyeFi Explore. يمكنك تضمين هذه البيانات تلقائيًا في هواتف الكاميرا، مثل iPhone والهواتف التي تستخدم نظام التشغيل Android، مثل G1 من T-Mobile. ستعمل بعض مواقع تحميل الصور، مثل Panoramio وألبومات الويب بيكاسا وFlickr على تحليل بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) تلقائيًا واستخدامها لإضافة علامة جغرافية للصورة. ويمكنك عندئذٍ استرداد تلك البيانات في الخلاصات. ولكن أين الممتع في ذلك؟ تتناول هذه المقالة كيفية الوصول إلى هذه البيانات بنفسك.
عناوين EXIF
تتمثل الطريقة الأكثر شيوعًا لتضمين البيانات في ملف صورة في استخدام تنسيق ملف الصور المتبادلة أو EXIF. يتم تخزين البيانات في نموذج ثنائي في عناوين EXIF بطريقة قياسية. إذا كنت تعرف مواصفات عناوين EXIF، يمكنك تحليلها بنفسك. ولحسن الحظ، أنجز أحد الأشخاص هذا العمل الشاق وكتب وحدة Python بالنيابة عنك. مكتبة EXIF.py المفتوحة المصدر هي أداة رائعة لقراءة رؤوس ملفات JPEG.
الرمز
نموذج الرمز لهذه المقالة موجود في هذا الملف: exif2kml.py. إذا كنت تريد تخطي الاستخدام المباشر لها، يمكنك تنزيل تلك الوحدة بالإضافة إلى EXIF.py، ووضعها في الدليل نفسه. شغِّل python exif2kml.py foo.jpg مع استبدال foo.jpg بالمسار إلى صورة تم وضع علامة جغرافية عليها. سيتم إنشاء ملف باسم test.kml.
تحليل عناوين Exif
يوفر EXIF.py واجهة سهلة لسحب رؤوس Exif. ما عليك سوى تشغيل الدالة process_file() وستعرض العناوين ككائن dict.
For more in-depth insights, follow this link - https://developers.google.com/kml/articles/geotagsimple?hl=ar