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VirtualBoxのスナップショット機能

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本記事では、VirtualBoxのスナップショットがもつ情報と使い方について見ていきます。   【目次】 ［１］はじめに ［２］スナップショットの保存内容 ［３］VirtualBox マネージャのスナップショット画面 ［４］スナップショットの作成 ［５］スナップショットのプロパティの表示と編集 ［６］スナップショットの復元 ［７］「最新の状態」とスナップショットの履歴 ［８］スナップショットの削除 ［９］エクスポート/インポートの注意事項 ［１］はじめに 仮想マシンを利用するの利点の一つは、ある時点の仮想マシンの状態を保存し（スナップショットを作成）、後に、保存した状態を容易に復元することができることかと思います。 例えば、開発環境のある状態を保存しておき、ライブラリのバージョンアップを実行してみて、その結果が悪ければバージョンアップ前の状態に戻す、ということが簡単にできます。 スナップショットは、実行中の仮想マシンの状態（メモリ等の状態）も保存できますので、エディタで編集中の状態まで保存、復元できたりします。（少し言い過ぎですが、ワープロ編集中にでUndoやRedoを利用するのと同じような感覚でしょうか。） また、スナップショットのデータは、仮想マシンと統合管理されているため、保存、復元操作が非常に簡単です。 （一方で、スナップショットは、一般に言うバックアップとは少し目的が異なるため、バックアップの代替えになるとは限らない点に注意が必要です。） 本記事ではVirtualBoxのスナップショットについて見ていきます。 （参考） Vagrantをお使いの場合は、記事『 Vagrantのスナップショット機能とVirtualBox 』も参考にして下さい。 ［２］スナップショットの保存内容 VirtualBoxのスナップショットについては、ユーザマニュアルに記載があります。 User Manual 1.10. Snapshots（ https://www.virtualbox.org/manual/ch01.html#snapshots ） 詳しくは上記ドキュメントをご参照頂くとして、スナップショットは仮想マシンの構成、ディスクとメモリの内容を保存しています。 ハードウェア構成を含む仮想マシン設定の完全なコピーを持っています。 これにより、例えば、...
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Google Document AIで画像から表形式データを抽出する（Vision API OCRとの違い）

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本記事では、GoogleのDocument AIを利用して、表形式（テーブル形式）で記載された画像から、表形式の情報を抽出してみます。また、GoogleのVision API OCRを利用した場合との違いについてもみておきます。 【目次】 ［１］はじめに ［２］Document AIとVision API（OCR）の違い ［３］テスト用の表形式画像 （１）英語版表形式画像（shoppinglist.jpg） （２）日本語版表形式画像（okaimonolist.jpg） （３）PDFファイルへの変換 ［４］Vision APIによる表形式画像の認識 （１）実験方法 （２）英語版表形式画像の認識結果 （３）日本語版表形式画像の認識結果 ［５］Document AIによる表形式画像の認識 （１）実験方法 （２）英語版表形式画像の認識結果 （３）日本語版表形式画像の認識結果 ［６］最後に ［１］はじめに Google Vision APIを利用すると、画像から文字を抽出（OCR）できます。 https://cloud.google.com/vision/ Vision APIは、本などの文章の画像や、風景の画像から文字を抽出するといったケースでは、かなりいい感じで文字を抽出してくれます。文章が書かれているような画像の場合は、画像から文字を抽出するだけでなく、大雑把に文書の構造も得ることができます。 しかし、Vision API OCRでは期待した抽出が難しい例もあります。 例えば、下図のような、よくある表形式で書かれた書類です。 文章の画像は、隣接する文字の塊を抽出するだけでも、期待した文章が抽出できることが多いと思います。 しかし、上図のような表形式の書類は、隣接した文字の塊を抽出するだけでは利用価値が低い場合が多く、表形式のデータとして認識する必要があります。 表形式の書類は、人間が見れば、表組の意味を理解して要点を把握しやすい表現だと思います。例えば、「2021/2/2のお菓子の値段は300円であり、同日のお弁当は1,000円」云々と文章でつらつら書かれるより分かりやすいです。 一方で、これを機械的に認識しようとすると、単語レベルの文字列が散らばって配置されているレイアウトのようにも見えて、解釈が難しい場合が多いです。実際、汎用目的の機械的な表の認識を行...
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Ubuntu/Colab環境でPDFファイルのページを画像化する（pdf2image、pdftoppm、pdftocairo）

本記事では、UbuntuやGoogle Colaboratory環境で、オープンソースライブラリのPoppler（poppler-utilsに含まれるpdftoppm、pdftocairo）あるいはPythonライブラリのpdf2imageを利用して、PDFファイルのページをJPEGなどの画像ファイルに変換する方法を見ていきます。 【目次】 ［１］PDFファイルを画像に変換したいとき？ ［２］PDFファイル扱うオープンソースライブラリ （参考）ページの画像化と情報抽出について ［３］コマンドラインからの利用：poppler-utils （１）poppler-utils （２）インストール （３）pdftoppmの利用例 （４）pdftocairoの利用例 ［４］Pythonからの利用：pdf2image （１）pdf2image （２）インストール （３）最も簡単な使い方 （４）メモリを節約する方法（output_folderを利用する方法） （５）メモリを節約する方法（fmtを利用する方法） （６）サムネイルの作成サンプル （７）ページを指定して変換する方法（first_page, last_page） （８）大量ページの変換速度を上げる方法（thread_count） （９）解像度（dpi） （１０）pdftocairo/pdftoppmの画像変換結果を直接利用する（use_pdftocairo） （参考）pdfinfo_from_path関数 ［１］PDFファイルを画像に変換したいとき？ PDF（Portable Document Format）ファイルは広く使われている電子文書です。 PDFファイルは、ブラウザでも表示できますし、無料のAdobe Acrobat Readerをインストールして表示することもできます。 しかし、こういったツールでファイル内容を表示するだけではなく、PDFファイル内のページをJPEGなどの画像ファイルに変換して利用したい場合もあります。 例えば、システム開発において、Webサイトやアプリ内で、PDFファイルの概要をサムネイル表示したいとか、PDFファイルをダウンロードさせたり、ブラウザの別タブでPDFファイルを表示するのではなく、（導線が途切れないように）ページを移動することなく内容を見てもらいたい場合など、いろいろ...
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