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データ テーブル内の画像と関連する JSL ツール (2020-US-30MP-585)

レベル: 中級

 

Seagate Technology、シニア スタッフ エンジニア、Heidi Hardner 氏
Seagate Technology、シニア スタッフ データ サイエンティスト、Serkay Olmez 氏

 

Keras /TensorFlow 深層学習プロジェクトは、JMP データ テーブル内の画像を操作するための一連の JSL アドインを動機付けました。 次に、新しいツールは、埋め込み画像が従来型の JMP 分析に広く適用できることを明らかにしました。 JMP には以前からテーブルに画像を組み込む機能がありましたが、十分に活用できていませんでした。 この機能を採用することで発見した価値と、その価値を引き出すのに役立つ一連のスクリプト ツールを共有します。 JSL ツールには、イメージをテーブルに取り込み、イメージを確認、マークアップ、測定するだけでなく、PowerPoint または他のデータ列に基づいた構成とプロパティを備えたファイル構造にイメージをエクスポートする機能が含まれます。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	成績証明書
ハイジ・ハードナー	こんにちは、私はハイジ・ハードナーです。ミネソタ州ミネアポリスからお話しします。
セルカイ・オルメス	そしてこのセルカイ・オルメス、そして私はコロラド州ロングモントから電話をかけています。
ハイジ・ハードナー	私たちは Seagate Technology で働いており、二人とも JMP と JSL を使用し、同僚と JMP スクリプトを共有してきた長い歴史があります。 ??? の使用例をいくつか紹介します。 JMP データ テーブル内の画像と、関連する JSL ツールをいくつか共有します。
	Seagate では、記録ヘッドはウェーハ製造からドライブへの取り付けまで、多数の工場プロセスを経ます。
	したがって、各先頭が行であり、非常に多くの列が存在する非常に幅の広いデータを頻繁に調べます。
	プロセスの多くは、ヘッドごとに多くの異なる画像を含む画像を生成するため、または単一のプロセスを通過する多数のヘッドからの非常に長いデータがあり、計測画像では互いに非常によく似ている可能性があります。
	今日のダウンロード データ セットは Seagate の画像ではありませんが、これらの状況と類似点があるため、これらの類似点を描くことが、ご自身のユースケースとの類似点を描くのに役立つことを願っています。
	JMP には数年前から画像とデータ テーブルがありましたが、私は個人的にその良さを理解するのが遅かったです。
	これらのユースケースで、特に画像を他のデータに柔軟にインタラクティブに接続することによって、さまざまな方法で画像が価値のあるものになることがわかると幸いです。
	また、特に共有パスを使用できる場合、画像パスをテーブルに保存することの価値も強調したいと思います。
	最後に、サポート資料でデモする JSL を二人とも共有します。 つまり、それは文字通りの持ち帰りです。 この PowerPoint の最後にそれらのディレクトリがあります。
	画像で役立つ探索の多くは非常に基本的なものであり、スクリプトは JSL の知識がなくてもすぐに使用できますが、独自の JMP スクリプトで構築できる幅広い内容も含まれています。
	2 番目のポイントまでの 3 つのことには、公的にアクセス可能な画像パスが含まれます。
	1 つ目は、メッツのオンライン カタログのデータ テーブルです。 これには、データ テーブル内のオブジェクトまたは行ごとに複数の画像を含む例が含まれています。
	カタログを閲覧することは私にとって大きなウサギの穴でしたので、強くお勧めします。 2 番目のデータセットは天文画像です。 これらはシェッド・オブ・サイエンス天文台のラス・ダーキー氏のおかげです。
	これは、一見すると画像が互いに非常に似ている行ごとの画像計測データです。 したがって、レコーディング ヘッド ファクトリ データの使用例について私が今述べたこととの類似点に注目してください。
	そして、私が陥ったウサギの穴と言えば、3 番目は Omeka API を実装する JSL です。
	オンラインで学術コレクションにアクセスできます。 これらのデータベースへのアクセスにご協力いただいた Heather Shirey 博士に感謝いたします。 彼女のアーバン アート マッピング プロジェクトも、オンラインでチェックしてみてください。
	ただし、ここでの技術的なポイントは、誰でもこのコードを使用してデータベースにクエリを実行し、画像パスと他のデータを混合した結果を取得して、ツールの中心となる種類のテーブルを作成できることです。
	それでは、すぐに JMP でのライブデモに移ります。 このようなタイプのデータセットを検討する前に、単に画像の山がある場合はどうなるでしょうか?
	フォルダーからの画像テーブル。 これにより、フォルダーを選択できるようになります。 のサンプル画像が入ったフォルダーがあります。
	カタログデータを満たしました。 そして、いくつかのフォルダーがあることがわかります。このフォルダーを選択すると、すぐに次のテーブルが表示されます。
	列には、これらすべてのタブが画像に表示されます。 画像と思われるファイル拡張子を探して掘り下げられ、いくつかのフォルダーも分割されます。
	ご存知のとおり、データ内の属性としてのサブフォルダーです。 現在では、フォルダー名が、データに必要な何らかの意味のある属性に相当するユースケースがよくあります。
	これは、私の Seagate バージョンでさらにカスタマイズできるスクリプトです。通常、ファイル名にヘッド識別子が埋め込まれているため、それを解析して、このスクリプトの私個人のバージョンに自動的に組み込まれています。
	それでは早速、主要なサンプル データ セットの 1 つに移りましょう。 これが先ほど申し上げた博物館のデータです。 これはさらに肉厚です。ご覧のとおり、
	オブジェクトごとに行がありますが、数値データも含まれています。 そうです、オブジェクトがリストされます。 属性データがたくさんあります。 それで、たくさんあります...
	より充実したデータセットはこちらです。 しかし、スクロールすると、データセットの内部が画像へのパス、つまり画像が保存されている URL であることがわかります。
	がホストされており、一部の行には最大 5 つの異なる画像があることがわかります。
	したがって、私のツールの 2 番目のイメージ テーブルの重要なイメージは、実際にイメージをテーブルに取り込むすべてのものであり、複数のパスに対応できます。 これらはローカル パスである場合もあります。 URL である必要はありません。
	これらが共有されると、デモ データを入手できるようになります。 もう終わったよ。 すぐに言いたかったのですが...舞台裏で何をしているのかについて簡単に話したいと思いました。
	JMP が画像を認識するものを開くと、それは画像オブジェクトである可能性があります。 また、サイズの取得、ピクセルの取得、画像の保存など、画像オブジェクトが受け取ることができる JSL コマンド メッセージも多数あります。 これらは、私たちが共有しているコード内に表示されます。
	行きましょう、結果が見たいです。 ...画像をテーブルに追加します。 このスクリプトは、画像を貼り付けるだけでなく、いくつかのことを実行します。
	それは...これに関する他のコード スニペットの別の例を開いてみましょう。 それで、画像は列に入れられます。式タイプの列です。それで、式のデータ型を作成し、画像をどのように入れるかです。
	その列のイベント ハンドラーも作成しています。 これはグラフ ボックス用の特別なメッセージを使用しており、画像オブジェクトに画像を追加し、グラフ ボックスに直接追加されます。 それが何をするのかお見せしますが、それは、それは... イベントハンドラーをクリックします。
	また、サイズ変更も行われているため、少し大きくなったものに対応するために高さも高くなりました。
	それはあなたができることです、私のスクリプトはそれを行いますが、デフォルトでも、画像を挿入すると、このような非常に小さなものが得られるかもしれません、それは素晴らしいかもしれません
	大きな配列を表示するためですが、JMP では画像が非常に小さいはずなので、手動で拡大することもできることを知っておくだけでも価値があるかもしれません。 。
	また、スクリプト自体もテーブルに埋め込まれます。 これは、その方法を知っておくと便利です。ここでのロジックは次のとおりです。
	これらすべての画像を埋め込むとデータ テーブルが非常に大きくなり、完全な画像が埋め込まれます。
	この問題が発生すると、埋め込まれた完全な画像のデータが必要になるため、このデータ セットを誰かに送信して、特別なツール メニューについて何も知らなくても、このデータ セットを取りに行けるようにしたいと思うかもしれません。 これを実行してイメージを再インポートできます。
	私が見せたかった On Click は、これをクリックすると、フルサイズまたはより大きなバージョンの画像が表示される場所です。
	先ほども述べたように、データ テーブルに画像があることの利点の多くは、非常にシンプルな JMP の探索機能であることがわかります。 たとえば、これらの列を取得して並べ替えることができます。
	そして、他の方法でそれらを移動するだけで、ファイル サイズの表全体を見るとさらに興味深いものになります。
	このようにして、ブラウズしたり、並べ替えたりすることができます。ここでは、画像の数で並べ替えた画像、または機能する画像の数で行を並べ替えたことがわかります。
	したがって、下にスクロールすると、並べ替えることによって、これらの隣に興味のある別の列が表示されることが視覚的にわかります。 実際にはグリッド内に多くの画像を取得できます。
	テーブルの上に。 ここでは、このグループを作成し、独自のグループ化列を作成しました。 それで、それを再配置することができました。 列の順序を変更するだけで、画像の隣に貼り付けることができます。
	スクロールして確認したい場合に備えて。 したがって、単に移動したり、並べ替えたり、並べ替えたりするだけでも、画像を
	テーブル。したがって、私の個人的な使用例の 1 つは、画像から得られるいくつかの重要なメトリクスを監視することです。私の場合、それらは実際には異なる画像の組み合わせから得られました。
	そして、私はこのデータを調べたり、データ内に繰り返し現れる外れ値や疑わしいモードを探したりしていました。
	そして、このユースケースでは、85 はありません。私が見ている行は数万行あり、画像はデータの何が問題になっているのかなどを調べるのに役立ちます。
	ここで、博物館のオブジェクトの高さと幅をプロットした例を作成してみましょう。 それでは、すぐに戻って、あなたにできることを 1 つお見せしましょう。 ここを右クリックすると、この最初の列からラベルを作成できます。
	それで、データを見ていると、これを調べて、何か突き出ている部分があると言うことができます。 なぜこれは高さよりも幅がはるかに長いのですか？ まあ、それは間違いではありませんでした。 本当に広いですね
	そこにアートワークがあるので、それは理にかなっています。 それで、一つの事実を浮かび上がらせることができます。 このクラスターの中に興味のあるものがたくさんあるとしたら、たくさんあるようです
	似たようなサイズの人たちなら、それは面白いかもしれません。
	繰り返しますが、ラベルを使用して個別に見ることができます。 ただし、データが非常に大きい場合は、他の探索的なことを行うこともできます。 データに戻ることができ、F7 を使用してページを移動できます。
	選ばれたものに対して。 もちろん、選択したものを使って、その一部をサブセット化して取得することもできます。
	単なる小さなデータセットです。 私がお見せしたい探索的なものの 1 つは、私のお気に入りの 1 つであり、行の選択中です。
	名前の選択と列を行うことができました。 つまり、これは奇妙なモードであり、私がこれを奇妙なモードと呼びたいことをすでに知っていると言ってください。
	そして、「ねえ、これらは私が調査したいデータの中にいくつかの奇妙な点がある」と言うでしょう。 そして、最後に、物事が奇妙なものであるかどうかを示す 1 と 0 の列が表示されます。
	これが役立つことの 1 つは、私のデータ セットが非常に大きいと想像してみてください。 そして、ただページをめくっていくだけです。 あまりよくない。
	そして、それが非常に大きいので、そこに画像を入れたくないとしましょう。 彼らを引き込みたくない、それは不可能だった。 ここでデータセットが戻ってきました。
	そして、私には興味のあるこれらの奇妙なものがあります。 そして、サブセットに移動して、すべてをサブセット化する代わりに、たとえばこのグループには数千人がいるかもしれないと考えて、その列を使用して層別化を行うことができます。
	ここでは、11 個しか選択していないので、5 個選択するとします。 変わり者を層別化することにします。
	そして、私が手に入れるのは、ランダムに選ばれた 5 つの変わり者と 5 つの変わり者ではないものです。これで、これらを並べ替えることができ、画像を取り戻すことができます。 だから今はこう言えます、分かった、私はただ見たいだけです、
	たぶん、小さなセットだけで、1つと2つを見たいだけなのかもしれません。 繰り返しになりますが、役に立たないと思われる非常に大きなデータであっても、これらのパスに沿ってドラッグする方法が示されているといいのですが、
	画像を持っているか、画像を挿入できることがわかっている場合は、サブセットを取得するだけです。 そして、これらを閲覧して、変わったものはどこが違うのかを言うことができます。 それらを整理できます。
	ここで、もう 1 つの使用例を紹介したいと思います。 それで
	このユースケースは、私が画像の深層学習分類を行うことを学んだものでした。
	この場合、ご存知のように...この場合、画像は文字通りデータであるということが非常に強く印象に残りました。
	これがその例です。 もちろん、私の場合、レコーディングを見ている場合は、異なる見解を持っています。 私はこれらの異なる見解を分類しようとしていました。
	正しい感触？そして頭の別の部分に焦点を当てた何かまたは何か。 そこで、ここではアートデータから猫の像をシミュレートし、それらを分類しています。 これが後ろ、右向き、前向きなどです。
	ご存知のとおり、これ、これ、機械学習を実行するこのプロジェクト全体は JMP では行われていませんが、JMP にはニーズがあります
	このPythonについて??? トレーニング データを提供する TensorFlow 分類製品。 そして最終的に、返された結果を確認すると、フォルダー内にネストされたファイルの形式になります。 それでは、別のツールを簡単にお見せしましょう。 この画像
	さぁ行こう。 画像テーブル。 これらのツール。
	2 つのフォルダーとここにあります...画像を選択できます。
	これらはデータ テーブル内のパスまたはイメージであり、いくつかの属性列を選択して、それらを次のように変換できます。
	ネストされたファイル フォルダー カテゴリのファイル フォルダー。 ここでは、ファイル名の列を名前として使用するように指示します。
	通常、接頭辞を付けたり、サイズを変更したりできます。 サイズ変更も、この機械学習で実際に導入されたもう 1 つの機能です。 私は確かに特定のサイズの画像をアップロードすることを想定してモデルを設定しました。 これが動作すると、画像が送信されます
	フォルダに入れます。
	どこに行ったのかここにスナフがあります。
	もう一度やらせてください。 画像...画像テーブルをフォルダーに保存します。
	間違ったものをクリックしてしまったようです。 ここに機械学習画像フォルダーがあり、これらをすぐにそこに置きたいと思います。
	それを見直してください。
	ファイル名をクリックします。
	そしてそれらをフォルダ内に整理していきます。
	ここにテスト データ セットとトレーニング データ セットがあります。おっと、カテゴリに対して間違ったものを選択してしまいました。 コラムで選んだものごとに分類してみましょう。
	つまり、分類されたデータをファイル フォルダー構造に入れる必要があるということです。
	もう 1 つは、データテーブルで JMP でこれを行うことがデータ内で役立つため、これらのカテゴリのトレーニングを考え出すと便利です。
	JMP 内のグループ。 階層化ができることはすでに示しましたが、データがあるので、部門などの他のデータ列が階層化できる別の例を示します。
	データセット内。 戻って、テストとトレーニングのセットをバランスよく分割できたかどうかを確認できます。 だから、私がたとえばエジプト美術を持っているとき、私はエジプト美術で良い仕事をしました。
	部分的にはタスクに参加し、部分的にはトレーニングに参加していますが、他のカテゴリーにはあまり参加していません。 つまり、JMP では他のデータがあることがわかります。
	列。これらは、テスト トレーニング セットを構成するのに便利で、グループのバランスが取れていることを確認できます。また、このテーブルを保存して、テーブルの内容を記録することもできます。
	私が行ったトレーニングで何があったのか。 それで、それがあります。 これについて最後に言いたかったのは、この博物館のデータはあまりうまく捉えられていないということです
	計測画像はすべて非常に似ているという考え方です。 これらの猫はどれも非常にユニークなので、ここをスクロールして確認する場合は、よく観察する必要があるかもしれません。
	ほら、これは猫の後ろ姿ですか、それとも顔がすり減った前姿ですか、あるいはその他何でしょうか、そして
	計測画像が実際に互いに非常によく似ている場合について詳しく説明します。 また、目で見てスクロールするだけでも非常に便利です。 Serkay から PowerPoint ツールを使って話を聞いた後。
セルカイ・オルメス	さて、画面を共有しましょう。
	大丈夫。
	そこで、私がこれから説明するのは、JMP テーブルにリストされている画像を PowerPoint にプッシュできるようにするスクリプトです。
	したがって、表にリストされているリンクから画像を収集し、選択したテンプレートを使用して PowerPoint に画像をプッシュする必要があります。 したがって、次のコマンドを使用してこのテーブルを作成できます。
	ハイジがすでに示したコード スニペットとこのスクリプトでは、テーブルがすでに存在し、そこにリンクがあることを前提としています。
	スクリプトを実行して、そのスクリプトが何を行うかを説明します。
	したがって、これを実行すると、列を属性として選択できるインターフェイスが表示されます。 まず最初に、JMP がそれらのイメージを収集する場所と場所を認識できるように、イメージ パスを選択する必要があります。
	ラベルを追加することもできます。 これらのラベルは PowerPoint に列として入力され、PowerPoint でどのようなレイアウトが必要かを決定することもできます。 グリッドを表示するだけです
	まずはレイアウト。 したがって、この場合は 4 つの列、2 つの行になります。 そしてエクスポートをクリックします。 これが行うことは、PowerPoint を起動して PowerPoint をトリガーすることです。
	これらの画像を収集するとスライドが作成されます。サーバーから 20 枚の画像を取得するため、これには 10 ～ 20 秒かかります。
	したがって、完了すると、適切にレイアウトされた構造を備えた PowerPoint が完成します。 これらの列は、UI の最初に選択した列からテーブルが派生したものであることを覚えておいてください。 したがって、これをすぐに入手でき、もちろん変更することもできます
	ここのレイアウト。 たとえば、次のことを実行したいとします。
	違うもの。 ここでレイアウトの選択があります。 たとえば、1 行を作成し、その下にコメントを入力できるようにスペースを残しておきたいとします。 これを再実行するだけです
	JMP は PowerPoint にレイアウトの設定方法を指示します。 これが完了すると、スライドごとに画像の行が作成されます。
	こう見えて、
	スクリプトが行うもう 1 つの処理は、スライドをカテゴリに分割することです。 あるいは、データに最上位の属性があり、それを開始したいと考えています...新しいスライドを開始したいと考えています
	その属性が変化したとき。 たとえば、メディアをスライド ラベルに配置すると、上部にスライド ラベルが作成されます。 タイトルのようなものです。
	また、この小さな PowerPoint プレゼンテーションをカテゴリに分割しました。 したがって、この媒体属性が変更されるたびに新しいスライドが開始されます。 これだけやっておけば、
	10 ～ 20 秒後に同じことを再度実行します。 これからは、それらをさまざまなカテゴリにグループ化します。 それで、niceluがレイアウトされます
	スライドのセット、
	どちらが分割されるのか。 これは、たとえば、真鍮に相当するミディアムのスライドがあり、ブロンズのスライドがあり、そのうちのアイテムは 1 つだけであるようです。 私が選択したのは？？？データ内の行にはセラミックなどが含まれるため、これによりスライドが分離されます。
	デモとして最後に紹介するのは、もう少し複雑なレイアウトが必要になる場合があるということです。 たとえばテンプレート、1 つの画像を見たいと思うでしょう
	より大きな画像を左側に、おそらく右側にさらにいくつか配置したいと考えています。 このような複雑なテンプレートを作成できるのです
	別のレイアウトを選択することで、それらはスクリプトによって実行されます。 そこで、大小のレイアウトを 1 つ用意しました。 左側に大きな画像が 1 つあり、右側に小さな画像が 2 つ積み重ねられています。 それで、これをやるだけなら
	同じことを実行しますが、レイアウトが異なります。
	スライドの作成には 10 ～ 20 秒かかります。
	さあ、どうぞ。 左側に大きな画像、右側に 2 つの小さな画像があります。
	最後に紹介するのは、ツールのカスタマイズについてです。 私たちは、これらすべての画像操作を行うこの大規模なアドインの一部としてこのツールをリリースする予定です。 それで、これをすぐに開いてみると、
	これはユーザーがカスタマイズできるため、ユーザーはロールに入れたい列の種類を自動的に変更できます。 など
	ユーザーは自分用に見た目を変えることができます。 最後に、特殊なテンプレートについて触れておきます。 それで、それらのテンプレートは
	大きなものから小さなものまで 1 つを示しましたが、これらはツールの外部にあるスクリプトによって作成されます。 ということで、２つご用意させていただきます。 しかし、ユーザーが十分な経験を積んでいれば、その人は開発できるという考えです。
	自分のテンプレートを作成してツールに入力すると、ツールがそれを認識します。または、開発者はさらに多くのテンプレートを開発できます。
	指定された...特定の顧客または特定のユーザーに固有。 これは、リリース予定のアドインの一部になります。 私が持っているのはこれだけです。 ハイジはそれを取り戻すことができます。
ハイジ・ハードナー	分かった、分かった。
	ごめんなさい。 戻ってきました、そして
	ここでは別のデータセットを調べています。 これらの Shed of Science の天文学画像。
	そして、宣伝されているように、これらの画像はもっと...それらは計測画像であり、この非常に小さな画像で夜空の一部を見ていることになります。 この非常に小さなサイズと範囲の画像であっても、
	ご覧のとおり、そこに動きが見えます。 そして、何かが現れると、ここのような異常なものがいくつか見られます。
	これは、機械学習プロジェクトの分類のようなものを調べていたときに私が言いたかった点の一部であり、名目上は互いに非常によく似た画像があります。 スクロールして、このような異常なものを見つけるのは非常に簡単です。
	しかし、実際には、これをさらに拡大してもう一度スクロールして、よりグラフィックなデモンストレーションを行うつもりです。 それでは、早速させていただきます
	私たちがこれから見ていくものを説明してください。 ここでは、これらの画像の白の強度を時間の関数として表示します。 したがって、スクロールすると、これらの時間はここで順序付けられます。
	そして、目に見えないことの 1 つは、この大きなゆっくりとした傾向の強さです。
	ラベルを貼っていきます。 ここでも、ラベルを使用して表示する方法がわかります。 そうですね、強度が非常に高いかどうか。 それは、これらの画像では、60 秒間の露出に何かが通過する縞模様があるためです。 データの凹凸も確認できます。 そして、そこで目にするのが、
	望遠鏡がずれてしまい、背景が少し動いて自動的にリセットされます。スクロールするとそれがわかります。 ということで、ちょっとだけプレビュー。
	これをさらに大きく拡大して、データ テーブル内でも画像の非常に大きなビュー (ほんの少しだけ大きく) が表示されるようにすることを示します。
	そして時間を最初に戻してください。 私が皆さんにしてほしいのは、データをスクロールしながら、この場所やそのオブジェクトを観察することです。
	そして、私たちが見ているのは、背景の星に対してそれが左に動いているのがわかると思います。 それが小惑星、キエフ2171年です。
	つまり、これがこれらの計測画像の真の意図であったことがわかります。 したがって、ここでは、適切な状況下で表内の画像をスクロールするだけで使用できることをグラフィックでデモンストレーションするだけです。
	画像テーブルの注釈。 したがって、これは、実際に画像を 1 つずつ調べたい場合の逆の場合です。
	これをクリックすると何が起こるかというと、やはり、パスを使用するか埋め込まれた画像を使用するかを選択できることになります。
	ここに日付を入れるか、単に行番号を与える何らかの識別子を持つオプションがあり、他の属性を 1 つ持つこともできます。ここに望遠鏡を置きましょう。
	データ上で。 これが何をするかというと、小さなマークアップ ツールを形成しており、このツールを使用すると、
	いくつかの一般的な分類を行います。 これは 3 ですが、ここで何か言えるかもしれません。 データに関する何らかのコメント。
	十字線も付いているので、測定も可能です。 画像上のピクセル単位で測定し、十字線を動かして位置と位置を記録します。
	そこにデルタが表示され、レコードをクリックするとピクセルが表示されます。 さて、その前に、コマーシャルでマークアップするさまざまな方法がある理由の 1 つは、
	ツールを使用する場合、JMP でこれを行う動機の 1 つは、やはり、画像とともに他のすべてのデータがテーブル内にあるということです。
	それは実際には、この 1 つの列によって表されているだけです。 しかし、繰り返しになりますが、これはカスタマイズの機が熟したものです。 私自身の小さなバージョンで、画像を見ています
	そして、私はこのビューで、ヘッドがウェーハ上のどこにあったかを示す小さな地図やその他のさまざまなデータを印刷しています。 あるいは、画像のレシピに記載されている寸法を確認してみるとよいかもしれません。
	では、画像とアイテムを結合する機能はありますか? しかし、[記録] をクリックすると何が起こるかというと、右に移動します。 列を追加する様子を見てみましょう。
	(列が高すぎるので、少し縮小してみましょう。)
	ここの行 3 に記録されているのがわかります。 いいえ、白い十字線を移動したくないので、垂直方向の距離を取得し、十字線の位置とコメントと分類がテーブルの正しい行に戻って固定されます。
	ここでもう 1 つ見られるのは、別の画像列です。 ここに JMP プロットである画像をいくつか入れました。JMP プロットは画像にすることができます。
	そして、私たちが共有しているデータテーブルには、コードが埋め込まれています。 ここでこれらの画像を作成していることがわかります。これには、私たちが持っている画像へのピクセル取得メッセージの使用が含まれます。
	データの行列を取得し、小惑星が移動している場所に沿ってスライスを切り出し、強度を平均化します。 パラパラめくって見ることができます
	これらの画像ではピークが移動しています。 しかし、このことの本当のポイントは、私が先ほど述べたとおりです。
	Seagate では常に、ヘッドの 1 行のデータとそこに含まれる値 (スペクトル全体から得られたピーク周波数や、スペクトルから得られた最適値など) を使用するいくつかのユースケースを用意しています。最適化スイープなど
	これらのスイープは実際にデータ内の画像になる可能性があります。 そしてもちろん、画像や複雑な曲線に対してそのような特徴抽出を行うのには十分な理由があります。
	周波数などの単純な値は、次のような JMP 分析のさまざまな用途でより直接的に使用できます。
	JMP の統計プラットフォームですが、他の多数のデータ列と関連させてテーブルに画像を取り込めば、多くの便利なことができることを私たち二人が実証できたことを願っています。
	特に、プロットを画像として見ると、Serkay の PowerPoint デモをすぐに思い出していただけると思いますが、プロットは PowerPoint 内で特定の方法で配置するようなものです。
	とにかく、私たちが共有した JSL のさまざまな部分が皆さんにとって役に立ち、自分自身で画像を使ってもっとやりたいという意欲を感じていただければ幸いです。 ありがとう。

起こるデータ探索JSLアプリケーション開発Re: データ テーブル内の画像と関連する JSL ツール (2020-US-30MP-585)

@ハードナーうーん、試してみましたがうまくいきませんでした。 ああ、思ったほど簡単ではありませんでした。 乾杯！

Re: データ テーブル内の画像と関連する JSL ツール (2020-US-30MP-585)

ありがとう！  

あなたの質問を理解しているかどうかわかりませんが、例のデータのように、画像 URL を含む文字列を含む通常のファイルの 1 つを開き、その列を式に変換する場合 (この例では EXPRESSIONofURL とします)、次のようになります。 URL を引用符で囲まずに、インポート ツールで機能する文字列に戻す方法...

 

dt = Current Data Table();
dt << New Column( "URL" );
:URL[1] = Eval( Parse( :EXPRESSIONofURL[1] ) );

 

 

 

 

Re: データ テーブル内の画像と関連する JSL ツール (2020-US-30MP-585)

@ハードナー-素晴らしいツールです。アドインを共有してくれてありがとう。 データセットで使用しようとしましたが、URLは式としてインポートされ、（アドインの指示に従って）テキストに変換しようとすると、URLからの画像はどれもインポートされません。 何かアドバイス？

Re: データ テーブル内の画像と関連する JSL ツール (2020-US-30MP-585)

.zip ファイルにどれほど多くのコンテキストとサンプル コード/データが含まれているかを非常に感謝しています。 ありがとう！