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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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Vision API OCR事始め(1)：TEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの違い

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これまでの記事で、Google Vision APIの使い方の側面（特にPython）について見てきましたが、平行して、今回からOCR（光学文字認識）の機能面についても見ていきたいと思います。まずは、OCRにあたる２つの機能（特徴タイプ）であるTEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの違いについて見ていきます。 【目次】 ［１］はじめに ［２］Vision APIが提供する２つのOCR機能 ［３］「～向けに最適化されます」とは？ ［４］簡単な実験での違いの例 （１）スパースと思われる画像の例 （２）高密度と思われる画像の例 （３）少し難しい漢字の例（文字の大きさによる違い） （４）手書き文書の例 （５）TEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの二つを同時に指定した場合の例 ［５］実験から受ける印象 ［６］最後に ［１］はじめに Google Vision APIのOCRは評判が良く、私もデモを見て凄いなと思いました。昔、仕事でOCRをちょっとだけ使ったことがありますが、その頃を思うと、隔世の感があります。 そこで実際に使ってみようと思って、ドキュメント（ガイド）を読んだり、サンプルを試してみたりしました。それはなんとなく理解できるのですが、現実の問題に適用しようとすると、ある画像形式に対してどのような機能を使い、どのように結果を解釈するのが良いのか、など、もう少し自分なりに頭の整理が必要だと感じました。 というわけで、Googleが公開している資料や実験を通して、私なりに理解したことを共有していきたいと思います。 ただし、私はOCRや画像処理 、機械学習 の専門家ではありませんので、誤った理解もあるかもしれません。また、資料や実験結果は、記事を書いている時点のものであり、モデルのバージョンアップやサービス内容の変更によって、結果が異なる可能性があることをご了承ください。 ［２］Vision APIが提供する２つのOCR機能 Vision APIでは、OCR機能として、「テキスト検出」と「ドキュメント テキスト検出（高密度テキスト / 手書き）」の２つを提供しています。 これらは、機能リスト（ https://cloud.google.com/vision/docs/featu...
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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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