デジタルアーカイブシステムの技術ブログ

Omeka SのImage ServerでのCORS対応

概要 Omeka SのImage ServerでのCORS対応に関する備忘録です。背景以下の記事で、Omeka SのIIIF ServerモジュールでのCORSエラーへの対応方法を紹介しました。上記の設定により、IIIFマニフェストファイルはダウンロードできるようになりましたが、以下のように、画像がダウンロードできなくなるケースがありました。 Access to image at 'https://xxx/iiif/2/8455/full/86,/0/default.jpg' from origin 'https://uv-v4.netlify.app' has been blocked by CORS policy: The 'Access-Control-Allow-Origin' header contains multiple values '*, *', but only one is allowed. この症状への対処方法について紹介します。方法複数の箇所にaccess-control-allow-originが記載されていることが原因です。上記の記事の対応により、サイト全体に対してCORSの設定を行いましたので、Image Serverモジュールにおける設定が適用されないように修正します。なお、このような対応が必要なものは特定のバージョンのモジュールで、最新のモジュールなどを使用する場合には不要かもしれません。具体的には、以下のファイルに記載されています。 https://github.com/Daniel-KM/Omeka-S-module-ImageServer/blob/master/src/Controller/ImageController.php 以下のように記載されており、条件によって適用の可否が設定されていますが、使用しているバージョンや他のモジュールとの組み合わせにより、この条件が適用されず、複数のaccess-control-allow-originが設定されてしまうことが原因かと思われます。 $headers->addHeaderLine('Access-Control-Allow-Origin', '*'); 上記のような記載をコメントアウトすることにより、'Access-Control-Allow-Origin' header contains multiple values '*, *'というエラーを解消することができました。まとめ同様の事象の遭遇することは稀かもしれませんが、Omeka Sを用いたIIIF画像配信にあたり、参考になりましたら幸いです。

2025年1月27日 · 更新: 2025年1月27日 · 1 分 · Nakamura

Alfrescoのファイルに対して、Archivematicaを使ってAIPを作成する

概要 Alfrescoのファイルに対して、Archivematicaを使ってAIPを作成する方法の一例です。以下が成果物のデモ動画です。 https://youtu.be/7WCO7JoMnWc システム構成今回は以下のようなシステム構成とします。複数のクラウドサービスを利用していることに特に意味はありません。 Alfrescoは、以下の記事を参考に、Azure上に構築したものを使用します。 Archivematicaとオブジェクトストレージはmdx.jpを使用し、分析環境はGakuNin RDMを使用します。オブジェクトストレージへのファイルアップロード Alfrescoからファイルをダウンロード Alfrescoからのファイルダウンロードにあたっては、REST APIを使用します。 https://docs.alfresco.com/content-services/6.0/develop/rest-api-guide/ OpenAPIに準拠しており、以下などを参考にしました。 https://api-explorer.alfresco.com/api-explorer/ 例えば以下により、Alfrescoのユーザ名とパスワード、およびホスト名を環境変数から読み込み、メタデータの取得やコンテンツのダウンロードを行うことができました。 # %% ../nbs/00_core.ipynb 3 from dotenv import load_dotenv import os import requests from base64 import b64encode # %% ../nbs/00_core.ipynb 4 class ApiClient: def __init__(self, verbose=False): """Alfresco API Client Args: verbose (bool): デバッグ情報を出力するかどうか """ self.verbose = verbose # .envの読み込み load_dotenv(override=True) # 環境変数の取得 self.user = os.getenv('ALF_USER') self.password = os.getenv('ALF_PASSWORD') self.target_host = os.getenv('ALF_TARGET_HOST') self._debug("環境変数の設定:", { "user": self.user, "password": "*" * len(self.password) if self.password else None, "target_host": self.target_host }) # Basic認証のヘッダーを作成 credentials = f"{self.user}:{self.password}" encoded_credentials = b64encode(credentials.encode()).decode() self.headers = { 'accept': 'application/json', 'authorization': f'Basic {encoded_credentials}' } self._debug("ヘッダーの設定:", { "accept": self.headers['accept'], "authorization": "Basic ***" }) def _debug(self, message: str, data: dict = None): """デバッグ情報を出力する Args: message (str): メッセージ data (dict, optional): 追加のデータ """ if self.verbose: print(f"🔍 {message}") if data: for key, value in data.items(): print(f" - {key}: {value}") def get_nodes_nodeId(self, node_id: str): """ノードIDでノード情報を取得する Args: node_id (str): ノードID Returns: dict: ノード情報 """ url = f"{self.target_host}/alfresco/api/-default-/public/alfresco/versions/1/nodes/{node_id}" self._debug("APIリクエスト:", {"url": url}) try: response = requests.get( url, headers=self.headers, timeout=float(30) ) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.Timeout: self._debug("エラー:", {"type": "timeout", "message": "リクエストがタイムアウトしました"}) return None except requests.exceptions.RequestException as e: self._debug("エラー:", {"type": "request", "message": str(e)}) return None def get_nodes_nodeId_content(self, node_id: str, output_path: str): """ノードのコンテンツを取得する Args: node_id (str): ノードID output_path (str): 出力パス """ url = f"{self.target_host}/alfresco/api/-default-/public/alfresco/versions/1/nodes/{node_id}/content" self._debug("APIリクエスト:", { "url": url, "output_path": output_path }) response = requests.get(url, headers=self.headers) binary_data = response.content os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) with open(output_path, "wb") as file: file.write(binary_data) self._debug("ファイル保存完了:", { "size": len(binary_data), "path": output_path }) オブジェクトストレージにファイルをアップロード boto3と、オブジェクトストレージのENDPOINT_URL、ACCESS_KEY、SECRET_KEYおよびBUCKET_NAMEなどを使用して、ファイルのアップロード（とダウンロード）を行います。 ...

2025年1月26日 · 更新: 2025年1月26日 · 3 分 · Nakamura

Alfresco Governance Services Community Editionを起動する

概要以下のマニュアルを参考に、Alfresco Governance Services Community Editionのインストールを試みましたので、備忘録です。 https://support.hyland.com/r/Alfresco/Alfresco-Governance-Services-Community-Edition/23.4/Alfresco-Governance-Services-Community-Edition 参考同様の取り組みとして、以下があります。こちらも参考にしてください。 https://irisawadojo.blogspot.com/2020/11/72alfresco2.html 仮想マシン以下のマシンをAzureの仮想マシンとして作成しました。イメージ: Ubuntu Server 24.04 LTS - Gen2 VM アーキテクチャ: x64 サイズ: Standard D2ads v6 (2 vcpu 数、8 GiB のメモリ) 8080ポートを使用するために、ポートを開けておきます。 Dockerのインストール Dockerをインストールします。 sudo apt-get update sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg # Docker の公式 GPG キーを追加 sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo tee /etc/apt/keyrings/docker.asc > /dev/null sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc # Docker のリポジトリを追加 echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudo apt-get update # Docker をインストール sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin # sudo なしで Docker を実行 sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker # Docker の動作確認 docker run hello-world インストール以下の「Install using Docker Compose」を使用します。 ...

2025年1月23日 · 更新: 2025年1月23日 · 3 分 · Nakamura

XSLTを使いながらTEI/XMLファイルを編集する

概要 XSLTを使いながらTEI/XMLファイルを編集する方法の一例を紹介します。関連以下の記事で、VSCodeの拡張機能を使いながら、XSLTの結果をプレビューする方法を紹介しました。本記事では、上記の拡張機能を使用せず、より単純にXSLTを使いながらTEI/XMLファイルを編集する方法を紹介します。拡張機能のインストール VSCodeで以下の拡張機能をインストールします。 Live Server https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer Scholarly XML https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=raffazizzi.sxml Auto Close Tag https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.auto-close-tag 加えて、以下の2つの拡張機能が、Scholarly XMLにおいて推奨されています。ただ、私の使い方では不便になってしまう場面もあったので、とりあえず任意とします。 Auto Rename Tag https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.auto-rename-tag Close HTML/XML tag https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Compulim.compulim-vscode-closetag ファイルのダウンロードなど以下のサンプルリポジトリを対象にします。 https://github.com/nakamura196/tei-xml-xslt-vscode 以下により、ファイルをダウンロードします。そして、VSCodeで開きます。 git clone https://github.com/nakamura196/tei-xml-xslt-vscode code tei-xml-xslt-vscode そして、画面右下のGo Liveをクリックします。デフォルトでは、http://127.0.0.1:5500/がブラウザで開かれ、以下のフォルダが表示されます。そして、teiフォルダ内のexample1.xmlを開くと、以下のように表示されます。 http://127.0.0.1:5500/tei/example1.xml TEI/XMLファイルの編集 VSCodeでTEI/XMLファイルを編集します。そして、ブラウザで開いているページを更新すると、編集内容が反映されます。これを繰り返し、TEI/XMLファイルを編集しながらプレビュー結果を確認します。ファイルの変更 example1.xmlをコピーすることにより、新規のファイルを作成することができます。またxslファイルは以下のように相対パスで指定されています。 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="../xsl/make-CETEIcean.xsl"?> 新規にxslファイルを作成し、上記の相対パスを変更することにより、他のxslファイルを用いたXSLTを実行できます。参考 VSCodeでTEI/XMLファイルを編集する場合、Github Copilotなどを使って、AIによるサジェストを受けることができます。またCursorを使って、AIによるアシストを受けることもできます。XSLファイルの編集にあたっては、AIによるアシストが特に便利でした。縦書きにしたい。のような自然言語で指示することにより、xslファイルを編集できました。まとめ上記の手順はあくまで一例ですが、TEI/XMLファイルの編集にあたり、参考になりましたら幸いです。

2025年1月23日 · 更新: 2025年1月23日 · 1 分 · Nakamura

DataverseのデータをArchivematicaで処理する

概要 DataverseのデータをArchivematicaで処理する流れを確認しましたので、備忘録です。背景 ArchivematicaではDataverseのデータを入力する機能を提供しています。 https://www.archivematica.org/en/docs/archivematica-1.17/user-manual/transfer/dataverse/ 本機能について、以下の講演会で教えていただいたので、実際に試してみました。 https://www.kulib.kyoto-u.ac.jp/bulletin/1402322 Dataverse 以下の記事でも使用したDemo Dataverseを使用します。以下のデータをアップロードしました。 https://demo.dataverse.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.70122/FK2/IHQZL3 ここから画像データそのものと、JSONデータをダウンロードします。Metadataタブに移動し、Export MetadataからJSONを選択します。以下はJSONファイルの一部ですが、metadataBlocksにメタデータ、filesに画像ファイルの情報が記載されています。 { "metadataBlocks": { "citation": { "displayName": "Citation Metadata", "name": "citation", "fields": [ { "typeName": "title", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "nakamura196" }, { "typeName": "author", "multiple": true, "typeClass": "compound", "value": [ { "authorName": { "typeName": "authorName", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "Nakamura, Satoru" }, "authorAffiliation": { "typeName": "authorAffiliation", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "https://ror.org/057zh3y96", "expandedvalue": { "scheme": "http://www.grid.ac/ontology/", "termName": "The University of Tokyo", "@type": "https://schema.org/Organization" } } } ] }, { "typeName": "datasetContact", "multiple": true, "typeClass": "compound", "value": [ { "datasetContactName": { "typeName": "datasetContactName", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "Nakamura, Satoru" }, "datasetContactEmail": { "typeName": "datasetContactEmail", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "na.kamura.1263@gmail.com" } } ] }, { "typeName": "dsDescription", "multiple": true, "typeClass": "compound", "value": [ { "dsDescriptionValue": { "typeName": "dsDescriptionValue", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "My First Dataset" } } ] }, { "typeName": "subject", "multiple": true, "typeClass": "controlledVocabulary", "value": [ "Arts and Humanities" ] }, { "typeName": "depositor", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "Nakamura, Satoru" }, { "typeName": "dateOfDeposit", "multiple": false, "typeClass": "primitive", "value": "2025-01-19" } ] } }, "files": [ { "label": "nakamura196.jpg", "restricted": false, "version": 1, "datasetVersionId": 281093, "dataFile": { "id": 2514724, "persistentId": "doi:10.70122/FK2/IHQZL3/B7JVQS", "pidURL": "https://doi.org/10.70122/FK2/IHQZL3/B7JVQS", "filename": "nakamura196.jpg", "contentType": "image/jpeg", "friendlyType": "JPEG Image", "filesize": 53656, "storageIdentifier": "s3://demo-dataverse-org:1948154820d-63733533ea7c", "rootDataFileId": -1, "md5": "72f08a8b07bacbe3b5cf021910fd26dc", "checksum": { "type": "MD5", "value": "72f08a8b07bacbe3b5cf021910fd26dc" }, "tabularData": false, "creationDate": "2025-01-19", "publicationDate": "2025-01-19", "fileAccessRequest": true } } ] } データの準備 Dataverseのサンプルデータは以下に格納されています。 ...

2025年1月21日 · 更新: 2025年1月21日 · 2 分 · Nakamura

VSCodeとXSLTを用いたTEI/XMLのリアルタイムプレビュー

概要 VSCodeとXSLTを用いたTEI/XMLのリアルタイムプレビュー環境を試作したので、備忘録です。挙動動作例は以下です。TEI/XMLファイルを編集し、保存すると、ブラウザの表示内容が更新されます。 https://youtu.be/ZParCRUc5AY?si=-aHHi3bIZGWoJYnP 準備以下の拡張機能をインストールします。 Live Server Trigger Task on Save TEI/XMLを保存した際に、Trigger Task on SaveによってXSLTを実行し、変換されたHTMLファイルをLive Serverで閲覧します。リポジトリサンプルコードを以下に格納しています。 https://github.com/nakamura196/tei-xml-xslt-vscode XSLTを行うにあたり、xslt3をインストールします。 git clone https://github.com/nakamura196/tei-xml-xslt-vscode cd tei-xml-xslt-vscode npm install settings.jsonとtasks.json .vscodeフォルダに、settings.jsonとtasks.jsonを格納しています。 tasks.jsonは以下です。xsl/make-CETEIcean.xslを用いて、XSLTを行うタスクを設定しています。 { "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "Transform XML with XSLT", "type": "shell", "command": "npx", "args": [ "xslt3", "-xsl:xsl/make-CETEIcean.xsl", "-s:${file}", "-o:${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.html" ], "presentation": { "reveal": "never", "close": true }, "group": { "kind": "build", "isDefault": true }, "problemMatcher": [] } ] } xsl/make-CETEIcean.xslは、CETEIceanで公開されているXSLファイルです。 https://github.com/TEIC/CETEIcean/blob/master/xslt/make-CETEIcean.xsl 次に、settings.jsonです。teiフォルダ以下のxmlファイルに対して、保存時に上記のタスクを実行します。 { "triggerTaskOnSave.tasks": { "Transform XML with XSLT": ["tei/*.xml"] } } これらの設定により、TEI/XMLファイルを保存時に、同フォルダにHTMLファイルが作成されます。 ...

2025年1月15日 · 更新: 2025年1月15日 · 3 分 · Nakamura

校異源氏物語テキストDBのTEI/XMLからPDFを作成する

概要校異源氏物語テキストDBは、『校異源氏物語』のテキストデータを公開するデータベースです。 https://kouigenjimonogatari.github.io/ 今回、本DBに以下のようなPDFファイルを追加しました。 https://kouigenjimonogatari.github.io/output/01/main.pdf 本記事は、上記のようなPDFファイルを、XSLTとTeXを使って作成します。リポジトリのクローン以下のように、リポジトリをクローンします。 git clone --depth 1 https://github.com/kouigenjimonogatari/kouigenjimonogatari.github.io そして以下のコマンドにより、xslt3をインストールします。 npm i xslt3 https://www.npmjs.com/package/xslt3 XSLファイルの作成今回は、まずTEI/XMLファイルをTeXファイルに変換します。以下のようなXSLファイルを作成しました。 https://github.com/kouigenjimonogatari/kouigenjimonogatari.github.io/blob/master/xsl/tex.xsl <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" xmlns:tei="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <xsl:output method="text" encoding="UTF-8"/> <xsl:template match="/"> \documentclass[a4paper,11pt,landscape]{ltjtarticle} \usepackage{xcolor} \usepackage{luatexja-fontspec} % fontspec を LuaTeX-ja と共に利用 \usepackage[top=2cm,bottom=2cm,left=2cm,right=2cm,textwidth=25cm]{geometry} % スタイル定義 \newcommand{\person}[1]{\textbf{\color{blue}#1}} \newcommand{\place}[1]{\textit{\color{green}#1}} % 日本語フォント設定 \setmainjfont{Noto Serif CJK JP} % 日本語フォントを指定 \title{<xsl:value-of select="//tei:title"/>} \date{} \begin{document} \maketitle % 本文 <xsl:for-each select="//tei:seg"> <xsl:apply-templates/> \par\medskip </xsl:for-each> \end{document} </xsl:template>  <xsl:template match="tei:persName"> \person{<xsl:value-of select="."/>}</xsl:template>  <xsl:template match="tei:placeName"> \place{<xsl:value-of select="."/>}</xsl:template> </xsl:stylesheet> 先にインストールしたxslt3を使って、以下のようにTEI/XMLファイルをTeXファイルに変換できます。 ...

2025年1月14日 · 更新: 2025年1月14日 · 1 分 · Nakamura

@sidebase/nuxt-authのローカル認証を試す

概要 @sidebase/nuxt-authのローカル認証を試す機会がありましたので、備忘録です。背景以下の記事で、@sidebase/nuxt-authを使って、Drupalの認証を行う方法を紹介しました。上記の記事では、Nuxt3のSSRを利用して、@sidebase/nuxt-authのauthjsプロバイダを使用していました。プロバイダの説明は以下です。 authjs: for non-static apps that want to use Auth.js / NextAuth.js to offer the reliability & convenience of a 23k star library to the Nuxt 3 ecosystem with a native developer experience (DX) local: for static pages that rely on an external backend with a credential flow for authentication. The Local Provider also supports refresh tokens since v0.9.0. Read more here. （機械翻訳）authjs: 非静的なアプリ向けで、Auth.js / NextAuth.js を使用し、23,000以上のスターを持つ信頼性と利便性をNuxt 3エコシステムに提供します。開発者にネイティブな開発体験 (DX) を提供します。 local: 外部バックエンドを使用し、認証のために資格情報フローを利用する静的ページ向けです。このローカルプロバイダーは、バージョン0.9.0以降、リフレッシュトークンもサポートしています。詳しくはこちらをご覧ください。 ...

2025年1月13日 · 更新: 2025年1月13日 · 2 分 · Nakamura

Nuxt3と@sidebase/nuxt-authを使って、Drupalの認証を行う

概要 Nuxt3と@sidebase/nuxt-authを使って、Drupalの認証を行う方法です。背景以下の記事で、GakuNin RDMの認証を行う方法を紹介しました。また、以下の記事で、Next.jsからDrupalのOAuthを利用する方法を紹介しました。これらを参考にして、Nuxt3からDrupalのOAuthを利用します。方法ソースコードは以下のリポジトリでご確認いただけます。 https://github.com/nakamura196/nuxt-rdm 具体的には、以下です。 https://github.com/nakamura196/nuxt-rdm/blob/main/server/api/auth/[…].ts { id: "drupal", name: "Drupal", type: "oauth", clientId: useRuntimeConfig().drupalClientId, clientSecret: useRuntimeConfig().drupalClientSecret, authorization: { url: process.env.DRUPAL_AUTH_URL, params: { scope: process.env.DRUPAL_SCOPE, response_type: "code", redirect_uri: `${ useRuntimeConfig().nextAuthUrl }/api/auth/callback/drupal`, }, }, token: { async request(context) { const body = new URLSearchParams({ client_id: useRuntimeConfig().drupalClientId, client_secret: useRuntimeConfig().drupalClientSecret, code: context.params.code || "", grant_type: "authorization_code", redirect_uri: `${ useRuntimeConfig().nextAuthUrl }/api/auth/callback/drupal`, }); const res = await fetch(process.env.DRUPAL_TOKEN_URL || "", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", }, body, }); const json = await res.json(); // Parse the response body once if (!res.ok) { throw new Error(`Token request failed: ${res.statusText}`); } return { tokens: json }; }, }, profile(profile) { return { id: profile.sub, // "sub" をユーザーの一意のIDとして利用 name: profile.name || profile.preferred_username || "Unknown User", // 名前の優先順位を設定 email: profile.email || "No Email Provided", // メールがない場合のフォールバック image: profile.profile || null, // プロファイルURLを画像として使用（必要に応じて調整） }; }, }, まとめ間違っている点もあるかもしれませんが、参考になりましたら幸いです。 ...

2025年1月12日 · 更新: 2025年1月12日 · 1 分 · Nakamura

Omeka S: Advanced Searchモジュールに対応したテーマを探す

概要 Omeka SのAdvanced Searchモジュールに対応したテーマを探す方法の一例について紹介します。背景 Omeka SのAdvanced Searchモジュールを用いることで、以下の記事などで紹介しているように、Omeka Sの検索画面をカスタマイズすることができます。特に、ファセットなどを追加できる点に利点があります。一方、使用しているテーマがこのAdvanced Searchモジュールに対応していない場合、一部表示が崩れてしまうケースがあります。テーマ側でAdvanced Searchモジュールに対応しているかどうかを判断する方法の一例として、以下のように、テーマのフォルダの「view/common」の下に「advanced-search」の有無を確認する方法があります。 https://github.com/omeka-s-themes/freedom/tree/master/view/common/advanced-search この方法に基づいて、GitHubで公開されているOmeka Sのテーマのうち、Advanced Searchモジュールに対応しているものを探す方法を紹介します。方法以下の記事で紹介したサイトを使用します。 URLは以下です。 https://satoru196.notion.site/satoru196/6f898ed1352e4c9fa013eee635cbabf4?v=02cab757b6cf4df6bfbedfeb85eca0a5 特に、本記事の目的のため、「各テーマがAdvanced Searchモジュールに対応しているか」のフラグを追加しました。加えて、リポジトリのownerの情報も加え、各テーマが誰によって提供されているかを確認できるようにしました。具体的には、以下の図に示すように、スター数で降順として、さらに「has_advanced_search」にチェックが入っているテーマのみに限定します。この結果、「freedom」というテーマが「omeka-s-themes」というOmekaの公式Teamによって提供されており、相対的にスター数が多く、Advanced Searchモジュールにも対応していることがわかります。 https://github.com/omeka-s-themes/freedom まとめ Omeka Sのテーマの探し方の一例について紹介しました。Omeka Sの利用にあたり、参考になりましたら幸いです。

2025年1月11日 · 更新: 2025年1月11日 · 1 分 · Nakamura

NextAuth.jsを使ってDrupalのOAuthを利用する

概要 NextAuth.jsを使ってDrupalのOAuthを利用する方法に関する備忘録です。挙動 Next.jsで作成したアプリにアクセスして、「Sign in」ボタンを押します。 Drupalにログインしていない場合には、ログイン画面に遷移します。ログイン済みの場合、「許可」するかのボタンが表示されるので、許可します。ログイン情報が表示されます。 Drupal側の準備モジュールのインストール以下のモジュールをインストールします。 https://www.drupal.org/project/simple_oauth 本記事執筆時点の最新の以下をインストールしました。 composer require 'drupal/simple_oauth:^6.0@beta' トークンを暗号化するための鍵の生成鍵のペアを生成し、セキュリティのためにドキュメントルートの外に保存します。 openssl genrsa -out private.key 2048 openssl rsa -in private.key -pubout > public.key 鍵のパスを設定鍵のパスを管理画面で設定します： /admin/config/people/simple_oauth Amazon LightsailでDrupalを動作させている場合、以下のように、ユーザを変更する必要がありました。 sudo chown daemon:daemon private.key Clients /admin/config/services/consumerにアクセスします。 default_consumerがすでに作成されているため、こちらを編集します。 New Secretに値を入力します。 Grant typesでAuthorization Codeを選択します。 Redirect URIsに以下を入力します。 http://localhost:3000/api/auth/callback/drupal https://oauth.pstmn.io/v1/callback （Postmanでのチェック用） Access token expiration timeに値を入力します。 Postmanでの動作確認以下のように入力します。Drupalがhttps://drupal.example.orgにセットアップされていると過程します。認可 URL: https://drupal.example.org/oauth/authorize アクセストークン URL: https://drupal.example.org/oauth/token クライアント ID: Drupalで設定した値クライアントシークレット: Drupalで設定した値 ...

2025年1月9日 · 更新: 2025年1月9日 · 2 分 · Nakamura

AppSheetを使ってデジタルコレクションを構築する

概要 AppSheetを使ってデジタルコレクションを試作してみましたので、備忘録です。対象データ以下の記事と同じデータを利用しています。具体的には、『東京帝國大學本部構内及農學部建物鳥瞰圖』(東京大学農学生命科学図書館所蔵）をサンプルデータとして使用します。 https://iiif.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/repo/s/agriculture/document/187cc82d-11e6-9912-9dd4-b4cca9b10970 成果物以下のURLからアクセスいただけます。 https://www.appsheet.com/start/092a3ff4-1074-4e27-bbd1-f4820da77511 画像の一覧機能や、地図へのマッピング機能、簡単な集計機能を提供します。作成方法アプリの初期設定アプリを作成します。データソースとして、Google Sheetsを選択します。ちなみに、「AppSheet Database」を使用した場合、Free Planではデプロイできませんでした。結果、デフォルトで地図表示、およびデータの一覧を表示するページ（View）を作成してくれました。データ「データ」タブに移動して、設定を行います。例えば、使用しない項目には、「SHOW?」列のチェックを外します。また、「KEY?」と「LABEL?」に対して、「identifier」と「title」を割り当てました。次に、「DISPLAY NAME」で、アプリ上で表示する名称を入力します。さらに、検索に使用したい項目にのみ、「SEARCH?」列にチェックを入れます。加えて、今回はデータの閲覧のみを行うため、「Read-Only」の設定を行います。 Views（マップ） Views（マップ）はデフォルトのまま使用しました。 Views（main）ここでは、View nameを「Browse」に変更して、View typeとして「card」を選択して、Positionには「next」を与えました。Positionについては、メニューにおいて「Browse」が「Map」の左にくるようになります。さらに、レイアウトについて、それぞれの要素に割り当てるカラムを設定します。例えば以下では、画像を表示する列として、「_image_url」を指定しています。結果、一覧画面が以下のように表示されます。 Views（chart）以下のように、新規にViewを追加します。そして、「Chart columns」に、ここではカテゴリが格納されたカラムを設定しました。結果、画面右部のように表示が変わります。その他その他、アプリの見た目を変更します。設定 > Theme & Brand から、例えば、ヘッダーにロゴなどが表示されるように変更します。また、今回の初期設定では「Map」Viewがはじめに開いてしまうので、「Browse」が表示されるように、「Views」の設定を変更します。 Preview ここまでのところでプロトタイプはほぼ完成です。Previewモードで確認することができます。デフォルトで、各レコードの詳細画面も表示されます。 ...

2025年1月8日 · 更新: 2025年1月8日 · 1 分 · Nakamura

Azure Logic Appsを試す

概要ノーコードまたはローコード開発の調査を目的として、Azure Logic Appsを試してみましたので備忘録です。成果物以下は、ロジックアプリデザイナーの画面です。HTTPリクエストを受信し、Cosmos DBにデータを保存し、成功時にメールを送信するワークフローを作成します。 Azure Cosmos DBの作成「アカウント名」以外はデフォルトにしました。「my-first-azure-cosmos-db-account」という名前で作成しました。「Items」コンテナを作成します。「データエクスプローラ」を使って、データベース「ToDoList」の下に、コレクション「Items」が作成されていることを確認できます。ロジックアプリの作成ロジックアプリの作成を行います。「my-first-logic-app」を作成しました。「ロジックアプリデザイナー」に移動します。 HTTPリクエストまず、「Request」を選びます。そして、以下を入力します。今回は単純に「url」と「code」という項目を管理します。 { "type": "object", "properties": { "url": { "type": "string" }, "code": { "type": "string" } }, "required": [ "url", "code" ] } Cosmos DBの追加まずコネクションを作成します。入力すべき値は、「Azure Cosmos DB アカウント」ページの「設定 > キー」から確認することができました。次に、パラメータを入力します。先ほど作成したコレクション「Items」を選択して、「ドキュメント」に以下を入力します。 { "id": "@{guid()}", "url": "@{triggerBody()?['url']}", "code": "@{triggerBody()?['code']}" } idとしてUUIDを入力し、フォームから受け取ったurlとcodeをDBに登録します。メールの送信最後に、メールの送信設定です。今回は「Office 365 Outlook」の「メールの送信（V2）」を選択しました。 ...

2025年1月7日 · 更新: 2025年1月7日 · 1 分 · Nakamura

Azure OpenAI Assistants APIを用いたアプリをGradioとNext.jsで作成する

概要 Azure OpenAI Assistants APIを用いたアプリをGradioとNext.jsで作成したので、備忘録です。対象データ Zennで公開している記事を対象にしました。まず以下により、一括ダウンロードしました。 import requests from bs4 import BeautifulSoup import os from tqdm import tqdm page = 1 urls = [] while 1: url = f"https://zenn.dev/api/articles?username=nakamura196&page={page}" response = requests.get(url) data = response.json() articles = data['articles'] if len(articles) == 0: break for article in articles: urls.append("https://zenn.dev" + article['path']) page += 1 for url in tqdm(urls): text_opath = f"data/text/{url.split('/')[-1]}.txt" if os.path.exists(text_opath): continue response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") html = soup.find(class_="znc") txt = html.get_text() os.makedirs(os.path.dirname(text_opath), exist_ok=True) with open(text_opath, "w") as f: f.write(txt) ベクトルストアへの登録以下のようなコードにより、データファイルをアップロードします。 import os from dotenv import load_dotenv from openai import AzureOpenAI from glob import glob from tqdm import tqdm load_dotenv(override=True) client = AzureOpenAI( azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT_ZENN"), api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY_ZENN"), api_version="2024-05-01-preview" ) # ベクトルストアの作成または取得 is_create_vector_store = True vector_store_name = "Vector Store" if is_create_vector_store: vector_store = client.beta.vector_stores.create(name=vector_store_name) # Create a vector store caled "Financial Statements" vector_stores = client.beta.vector_stores.list() for vector_store in vector_stores: if vector_store.name == vector_store_name: vector_store_id = vector_store.id break # 登録済みデータファイルの取得 response = client.files.list(purpose="assistants") items = response.data filenames = [] for item in items: filename = item.filename filenames.append(filename) filenames.sort() # アップロード ## 定数設定 BATCH_SIZE = 100 vector_store_id = "vs_UELnIBkcROD3o4XKX2CcpVjo" ## ファイル一覧取得とソート files = glob("./data/text/*.txt") files.sort() ## アップロード済みファイルを確認済みと仮定 file_streams = [] for file in tqdm(files): filename = os.path.basename(file) if filename in filenames: # アップロード済みのファイルをスキップ continue ## ファイルをストリームとして開く file_streams.append(open(file, "rb")) ## バッチサイズに達したらアップロード処理 if len(file_streams) == BATCH_SIZE: try: client.beta.vector_stores.file_batches.upload_and_poll( vector_store_id=vector_store_id, files=file_streams ) except Exception as e: print(f"Error processing batch: {e}") finally: file_streams = [] # ストリームリセット ## 残りのファイルを処理 if file_streams: try: client.beta.vector_stores.file_batches.upload_and_poll( vector_store_id=vector_store_id, files=file_streams ) except Exception as e: print(f"Error processing remaining files: {e}") アシスタントプレイグラウンド「アシスタントプレイグラウンド」を用いて、挙動を確認します。 ...

2025年1月6日 · 更新: 2025年1月6日 · 2 分 · Nakamura

Kompakkt Standalone Viewerを試す

概要 Kompakkt Standalone Viewerを試す機会がありましたので、備忘録です。以下のように説明されています。 This repository hosts a JavaScript file which can be included on any website to use the Kompakkt Viewer without needing to use the Kompakkt Repository or the Kompakkt Server. （機械翻訳）このリポジトリには、Kompakkt Viewerを使用するためのJavaScriptファイルが含まれており、このファイルをウェブサイトに組み込むだけで、Kompakkt RepositoryやKompakkt Serverを使用せずにビューアを利用することができます。リポジトリ以下で公開されています。 https://github.com/Kompakkt/StandaloneViewer またGitHub Pagesでビューアにアクセスすることができます。 https://kompakkt.github.io/StandaloneViewer/ 表示例以下のように、3Dモデルとアノテーションを表示することができました。 https://kompakkt.github.io/StandaloneViewer/?state=eyJyZXNvdXJjZSI6Imh0dHBzOi8vc3VraWxhbS5hd3MubGRhcy5qcC9maWxlcy9vcmlnaW5hbC8yNTNlZmRmMzQ0Nzg0NTk5NTRhZTA0ZjZiM2JlZmE1ZjM4MjJlZDU5LmdsYiIsImFubm90YXRpb25zIjpbeyJfaWQiOiI2NzcwYTE1NDRjZTFmZDAyMzQ4OGVkODAiLCJib2R5Ijp7InR5cGUiOiJhbm5vdGF0aW9uIiwiY29udGVudCI6eyJ0eXBlIjoidGV4dCIsInRpdGxlIjoibXkgdGl0bGUiLCJkZXNjcmlwdGlvbiI6Im15IGRlc2NyaXB0aW9uIiwicmVsYXRlZFBlcnNwZWN0aXZlIjp7ImNhbWVyYVR5cGUiOiJhcmNSb3RhdGVDYW0iLCJwb3NpdGlvbiI6eyJ4IjoyLjI5NzE5OTgyNzA3MzIxLCJ5IjoxLjA0NjMzMzI0ODg4Njk0LCJ6IjoxLjYzNjAwODMyNDk5NDF9LCJ0YXJnZXQiOnsieCI6MS4wMTMxMDUwMzQ4MjgxOSwieSI6MS4xNzkwMzM5OTQ2NzQ2OCwieiI6MS4wMTQ0NDIwMjY2MTUxNH0sInByZXZpZXciOiJwcmV2aWV3cy9hbm5vdGF0aW9uLzY3NzBhMTU0NGNlMWZkMDIzNDg4ZWQ4MC5wbmcifX19LCJjcmVhdGVkIjoiMjAyNC0xMi0yOVQwMTowOTo0MC4yODZaIiwiY3JlYXRvciI6eyJ0eXBlIjoicGVyc29uIiwibmFtZSI6IlNhdG9ydSBOYWthbXVyYSIsIl9pZCI6IjY3NWE5Y2U0N2QxZmIyNDUzZjBmYjNjMSJ9LCJnZW5lcmF0ZWQiOiIyMDI0LTEyLTI5VDAxOjA5OjQyLjk3NFoiLCJnZW5lcmF0b3IiOnsidHlwZSI6InNvZnR3YXJlIiwibmFtZSI6IktvbXBha2t0IiwiX2lkIjoiNjc1YTljZTQ3ZDFmYjI0NTNmMGZiM2MxIiwiaG9tZXBhZ2UiOiJodHRwczovL2dpdGh1Yi5jb20vS29tcGFra3QvS29tcGFra3QifSwiaWRlbnRpZmllciI6IjY3NzBhMTU0NGNlMWZkMDIzNDg4ZWQ4MCIsImxhc3RNb2RpZmljYXRpb25EYXRlIjoiMjAyNC0xMi0yOVQwMToxMToyNC4zNjBaIiwibGFzdE1vZGlmaWVkQnkiOnsiX2lkIjoiNjc1YTljZTQ3ZDFmYjI0NTNmMGZiM2MxIiwibmFtZSI6IlNhdG9ydSBOYWthbXVyYSIsInR5cGUiOiJwZXJzb24ifSwibW90aXZhdGlvbiI6ImRlZmF1bHRNb3RpdmF0aW9uIiwicmFua2luZyI6MSwidGFyZ2V0Ijp7InNvdXJjZSI6eyJyZWxhdGVkRW50aXR5IjoiNjc3MDllODYwY2I4ZDA2NGZhMDc1NWI3IiwicmVsYXRlZENvbXBpbGF0aW9uIjoiIn0sInNlbGVjdG9yIjp7InJlZmVyZW5jZVBvaW50Ijp7Il9pc0RpcnR5Ijp0cnVlLCJfeCI6MC40MzI0MjIyMjQwNDc5MDksIl95IjoxLjY3NDQzMTE3MTYxNjA1LCJfeiI6MS42NTQ2MTgxODc1NDE1OH0sInJlZmVyZW5jZU5vcm1hbCI6bnVsbH19LCJ2YWxpZGF0ZWQiOnRydWV9XX0%253D ただし、アノテーションに日本語が含まれているとエラーが発生してしまいました。また、アノテーションが3Dモデル上に表示されないなど、使用方法に誤りが含まれるようでした。補足入力するアノテーションのフォーマットとして、Kompakktで付与したアノテーションをエクスポートしたものが利用できるようでした。例えば、以下です。 [ { "_id": "6770a1544ce1fd023488ed80", "body": { "type": "annotation", "content": { "type": "text", "title": "aaa", "description": "bbb", "relatedPerspective": { "cameraType": "arcRotateCam", "position": { "x": 2.29719982707321, "y": 1.04633324888694, "z": 1.6360083249941 }, "target": { "x": 1.01310503482819, "y": 1.17903399467468, "z": 1.01444202661514 }, "preview": "previews/annotation/6770a1544ce1fd023488ed80.png" } } }, "created": "2024-12-29T01:09:40.286Z", "creator": { "type": "person", "name": "Satoru Nakamura", "_id": "675a9ce47d1fb2453f0fb3c1" }, "generated": "2024-12-29T01:09:42.974Z", "generator": { "type": "software", "name": "Kompakkt", "_id": "675a9ce47d1fb2453f0fb3c1", "homepage": "https://github.com/Kompakkt/Kompakkt" }, "identifier": "6770a1544ce1fd023488ed80", "lastModificationDate": "2025-01-04T22:47:44.949Z", "lastModifiedBy": { "_id": "675a9ce47d1fb2453f0fb3c1", "name": "Satoru Nakamura", "type": "person" }, "motivation": "defaultMotivation", "ranking": 1, "target": { "source": { "relatedEntity": "67709e860cb8d064fa0755b7", "relatedCompilation": "" }, "selector": { "referencePoint": { "_isDirty": true, "_x": 0.432422224047909, "_y": 1.67443117161605, "_z": 1.65461818754158 }, "referenceNormal": null } }, "validated": true } ] ただし、Kompakktでも3Dモデル上にアノテーションが表示されず、使用方法のどこかに誤りがありそうです。 ...

2025年1月5日 · 更新: 2025年1月5日 · 1 分 · Nakamura

Pythonを使ってOmeka Sにメディアをアップロードする方法

概要 Pythonを使ってOmeka Sにメディアをアップロードする方法の備忘録です。準備環境変数を用意します。 OMEKA_S_BASE_URL=https://dev.omeka.org/omeka-s-sandbox # 例 OMEKA_S_KEY_IDENTITY= OMEKA_S_KEY_CREDENTIAL= 初期化します。 import requests from dotenv import load_dotenv import os def __init__(self): load_dotenv(verbose=True, override=True) OMEKA_S_BASE_URL = os.environ.get("OMEKA_S_BASE_URL") self.omeka_s_base_url = OMEKA_S_BASE_URL self.items_url = f"{OMEKA_S_BASE_URL}/api/items" self.media_url = f"{OMEKA_S_BASE_URL}/api/media" self.params = { "key_identity": os.environ.get("OMEKA_S_KEY_IDENTITY"), "key_credential": os.environ.get("OMEKA_S_KEY_CREDENTIAL") } ローカルファイルをアップロードする def upload_media(self, path, item_id): files = {} payload = {} file_data = { 'o:ingester': 'upload', 'file_index': '0', 'o:source': path.name, 'o:item': {'o:id': item_id} } payload.update(file_data) params = self.params files = [ ('data', (None, json.dumps(payload), 'application/json')), ('file[0]', (path.name, open(path, 'rb'), 'image')) ] media_response = requests.post( self.media_url, params=params, files=files ) # レスポンスを確認 if media_response.status_code == 200: return media_response.json()["o:id"] else: return None IIIF画像をアップロードする以下のようなIIIF画像のURLを指定して登録します。 https://dl.ndl.go.jp/api/iiif/1288277/R0000030/info.json def upload_media(self, iiif_url, item_id): payload = { 'o:ingester': 'iiif', 'file_index': '0', 'o:source': iiif_url, 'o:item': {'o:id': item_id}, } media_response = requests.post( self.media_url, params=self.params, headers={'Content-Type': 'application/json'}, data=json.dumps(payload) ) # レスポンスを確認 if media_response.status_code == 200: return media_response.json()["o:id"] else: return None まとめ Omeka Sへの画像登録にあたり、参考になりましたら幸いです。 ...

2025年1月3日 · 更新: 2025年1月3日 · 1 分 · Nakamura

Sketchfabのアノテーションを試す

概要 Sketchfabのアノテーションを試してみましたので、備忘録です。最終的に、以下のようなビューアを作成しました。 https://nakamura196.github.io/SketchfabAnnotationViewer/ https://youtu.be/iEe6TbI3X70 使用データ「菊池市／デジタルアーカイブ」の「石淵家地球儀」を対象とします。 https://adeac.jp/kikuchi-city/catalog/e0001 使用例まずSketchfabに3Dデータをアップロードしました。 https://skfb.ly/pt8oU そしてアノテーションを付与しました。結果、以下のようなページが用意されました。 APIを利用する以下のリポジトリも参考にしてください。 https://github.com/nakamura196/SketchfabAnnotationViewer 以下のようなスクリプトにより、アノテーションの一覧取得や、初期表示に使用するアノテーションの指定、選択したアノテーションへのフォーカスなどを行うことができました。 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>Sketchfab Annotation Viewer</title> <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script> </head> <body class="bg-gray-100 font-sans">  <div class="max-w-4xl mx-auto py-10 px-4">  <h1 class="text-2xl font-bold text-gray-800 text-center mb-6"> Sketchfab Annotation Viewer </h1>  <div class="mb-6"> <iframe id="api-frame" width="100%" height="480" class="rounded shadow-md border border-gray-300" src="" allowfullscreen ></iframe> </div>  <h2 class="text-xl font-semibold text-gray-700 mb-4">Annotations</h2> <ul id="annotation-list" class="space-y-2">  </ul> </div> <script src="https://static.sketchfab.com/api/sketchfab-viewer-1.12.1.js"></script> <script src="script.js"></script> </body> </html> // Sketchfab Viewerを埋め込むためのiframeを取得 const iframe = document.getElementById('api-frame'); const client = new Sketchfab(iframe); const urlParams = new URLSearchParams(window.location.search); // SketchfabモデルIDを指定 const modelId = urlParams.get('id') || '02add905e79c446994f971cbcf443815'; // 'id'パラメータを取得 const pos = parseInt(urlParams.get('pos'), 10) || 0; // APIのオプションを指定してモデルをロード client.init(modelId, { success: function (api) { api.start(); api.addEventListener('viewerready', function () { setupAnnotations(api); focusAnnotation(api, pos); // 最初のアノテーションにフォーカス }); }, error: function () { console.error('Sketchfab Viewer failed to load'); }, }); function setupAnnotations(api) { api.getAnnotationList(function (err, annotations) { if (err) { console.error('Failed to fetch annotations'); return; } // アノテーション一覧をHTMLに追加 const annotationListContainer = document.getElementById('annotation-list'); annotations.forEach((annotation, index) => { const annotationItem = document.createElement('li'); annotationItem.textContent = annotation.name; // アノテーションタイトル annotationItem.addEventListener('click', () => { focusAnnotation(api, index); // クリック時にフォーカス }); annotationListContainer.appendChild(annotationItem); }); }); } function focusAnnotation(api, annotationIndex) { api.gotoAnnotation(annotationIndex, { preventCameraAnimation: false, // アニメーションを許可 }); // api.showAnnotation(annotationIndex); // アノテーションを表示 // api.showAnnotationTooltip(annotationIndex); // アノテーションツールチップを表示 } まとめ 3Dデータへのアノテーションの応用にあたり、参考になりましたら幸いです。 ...

2025年1月2日 · 更新: 2025年1月2日 · 2 分 · Nakamura

objファイルをgltf, glbファイルに変換する

概要 objファイルをgltf, glbファイルに変換する方法の備忘録です。対象データ「菊池市／デジタルアーカイブ」の「石淵家地球儀」を対象とします。 https://adeac.jp/kikuchi-city/catalog/e0001 objファイルは以下のURLからアクセスできます。 https://adeac.jp/viewitem/kikuchi-city/viewer/3d/dc-e0097/models/Kikuchi_Globe_180820.obj 対象データのダウンロードライブラリをダウンロードします。 npm i axios 以下のファイルを用意します。 const axios = require('axios'); const fs = require('fs'); const path = require('path'); // 指定されたURLからファイルをダウンロードする関数 async function downloadFile(url, outputPath) { const writer = fs.createWriteStream(outputPath); const response = await axios({ url, method: 'GET', responseType: 'stream', }); response.data.pipe(writer); return new Promise((resolve, reject) => { writer.on('finish', resolve); writer.on('error', reject); }); } // .obj ファイルをロードし、関連ファイルをダウンロードする async function processObjFile(objUrl, outputDir) { try { // .obj ファイルをダウンロードして内容を取得 const objResponse = await axios.get(objUrl); const objContent = objResponse.data; // .obj ファイルを保存 const objFileName = path.basename(objUrl); const objFilePath = path.join(outputDir, objFileName); fs.writeFileSync(objFilePath, objContent); console.log(`Downloaded OBJ file: ${objFilePath}`); // .mtl ファイルのパスを検索 const mtlMatch = objContent.match(/^mtllib\s+(.+)$/m); if (mtlMatch) { const mtlFileName = mtlMatch[1]; const mtlUrl = new URL(mtlFileName, objUrl).href; const mtlFilePath = path.join(outputDir, mtlFileName); // .mtl ファイルをダウンロード await downloadFile(mtlUrl, mtlFilePath); console.log(`Downloaded MTL file: ${mtlFilePath}`); // .mtl ファイルの内容を取得して関連ファイルを探す const mtlContent = fs.readFileSync(mtlFilePath, 'utf-8'); const textureMatches = [...mtlContent.matchAll(/^map_Kd\s+(.+)$/gm)]; for (const match of textureMatches) { const textureFileName = match[1]; const textureUrl = new URL(textureFileName, objUrl).href; const textureFilePath = path.join(outputDir, path.basename(textureFileName)); // テクスチャ画像をダウンロード await downloadFile(textureUrl, textureFilePath); console.log(`Downloaded texture file: ${textureFilePath}`); } } else { console.log('No MTL file referenced in the OBJ file.'); } } catch (error) { console.error(`Error processing OBJ file: ${error.message}`); } } // 使用例 const objUrl = 'https://adeac.jp/viewitem/kikuchi-city/viewer/3d/dc-e0097/models/Kikuchi_Globe_180820.obj'; const outputDir = './downloads'; if (!fs.existsSync(outputDir)) { fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true }); } processObjFile(objUrl, outputDir); 実行します。 ...

2024年12月30日 · 更新: 2024年12月30日 · 2 分 · Nakamura

aleph-r3fを試す

概要以下の記事で、Aleph 3D viewerを紹介しました。その後調べた結果、以下のリポジトリの存在も知りました。 https://github.com/aleph-viewer/aleph-r3f 以下のように説明されており、react-three-fiberとshadcn/uiを使用している点に違いがあるようでした。 Aleph is a 3D object viewer and annotation/measurement tool built with react-three-fiber and shadcn/ui 以下のように、アノテーション付与機能なども改良されているようでした。今回の記事でも、菊池市デジタルアーカイブで公開されている「石淵家地球儀」の3Dデータを使用します。 https://adeac.jp/kikuchi-city/catalog/e0001 使い方以下で閲覧いただけます。 https://iiif-aleph-r3f.vercel.app/ アノテーションタブで、アノテーションの付与を行うことができました。アノテーションデータのインポート/エクスポートを行うことができ、JSON形式でのエクスポート結果は以下でした。 [ { "position": { "x": -0.06690392681702004, "y": 0.6256817352784154, "z": -0.7424544387001097 }, "normal": { "x": -0.11627753958254597, "y": 0.6430031011979032, "z": -0.7569851687044529 }, "cameraPosition": { "x": -0.15922188799592055, "y": 1.1767071158114843, "z": -1.4378842144444104 }, "cameraTarget": { "x": -0.0023649930953979492, "y": -0.0009789466857910165, "z": -0.011684000492095947 }, "rotation": { "isEuler": true, "_x": 0, "_y": 0, "_z": 0, "_order": "XYZ" }, "label": "大西洋", "description": "初めてのアノテーション" } ] カスタマイズ「石淵家地球儀」を表示するにあたり、以下のようにソースコードを編集する必要がありました。 import './App.css'; import { useEffect, useRef } from 'react'; ... const [{ src }, _setLevaControls] = useControls(() => ({ src: { options: { // 'Measurement Cube': { // url: 'https://cdn.glitch.global/afd88411-0206-477e-b65f-3d1f201de994/measurement_cube.glb?v=1710500461208', // label: 'Measurement Cube', // }, 石淵家地球儀: 'https://sukilam.aws.ldas.jp/files/original/253efdf34478459954ae04f6b3befa5f3822ed59.glb', 'Flight Helmet': 'https://raw.githubusercontent.com/KhronosGroup/glTF-Sample-Assets/main/Models/FlightHelmet/glTF/FlightHelmet.gltf', ... また、Vercelへのデプロイにあたり、以下のように、tailwind.config.jsを修正する必要がありました。 ...

2024年12月29日 · 更新: 2024年12月29日 · 2 分 · Nakamura

Aleph 3D viewerを試す

概要 3D object viewerの一つであるAlephを試してみましたので、備忘録です。 https://github.com/aleph-viewer/aleph 菊池市デジタルアーカイブで公開されている「石淵家地球儀」の3Dデータを使用しています。 https://adeac.jp/kikuchi-city/catalog/e0001 背景 IIIF対応の3Dビューアを調査する過程で、以下の記事を見つけました。 https://pro.europeana.eu/post/iiif-for-3d-making-web-interoperability-multi-dimensional こちらで紹介されているビューアの一つとして、Alephを知りました。使い方 GitHubリポジトリをForkして、Vercelにデプロイしました。 https://aleph-coral.vercel.app/ 初期表示は以下です。画面左部の入力フォームにあるglbファイルへのURLを変更することで、指定した3Dモデルが表示されました。まとめ 3Dビューアの調査にあたり、参考になりましたら幸いです。

2024年12月29日 · 更新: 2024年12月29日 · 1 分 · Nakamura

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