質問編集履歴
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参考として出力画像例を追加しました。
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -214,4 +214,6 @@
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214
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215
215
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Python3.8.5
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+
出力画像のイメージです。（テスト的に6ファイルのみ表示。色がない画像も正常な結果です。）
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+
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+
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1
プログラムコードの記述先を修正しました。
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -14,200 +14,192 @@
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14
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15
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```
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-
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+
●下記は本件とは関係ないと思われますが、表示されるメッセージです。
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+
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+
QStandardPaths: XDG_RUNTIME_DIR not set, defaulting to '/tmp/runtime-twatanabe'
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+
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libGL error: No matching fbConfigs or visuals found
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+
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+
libGL error: failed to load driver: swrast
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+
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-
QStandardPaths: XDG_RUNTIME_DIR not set, defaulting to '/tmp/runtime-twatanabe'
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libGL error: No matching fbConfigs or visuals found
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libGL error: failed to load driver: swrast
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30
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31
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### 該当のソースコード
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-
```ここに言語
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+
```ここに言語を入力
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+
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+
#取得した画像を表示して出力する（jpg等で保存する）。"
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+
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+
import gc
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40
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+
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+
import math
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+
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+
import os
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+
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+
import numpy as np
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+
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+
import matplotlib as mpl
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+
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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50
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+
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+
import rasterio
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+
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53
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+
from rasterio.enums import Resampling
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54
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+
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55
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+
from rasterio import plot
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56
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+
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57
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+
import glob
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+
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59
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+
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60
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+
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61
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+
#ディレクトリ名やファイル名等の設定"
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+
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+
area_name = 'area'
|
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64
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+
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65
|
+
direct_name = '/home/user/'
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66
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+
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67
|
+
filename = "outoput_image"
|
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68
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+
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69
|
+
output = direct_name+area_name+'/OUTPUT/'
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70
|
+
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71
|
+
data_path = input+'/DATA/'
|
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72
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+
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73
|
+
ndpath = output+'IMAGE/NDVI/'
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74
|
+
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75
|
+
outpath = output+'RESULT/'
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76
|
+
|
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77
|
+
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78
|
+
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79
|
+
# フォルダが存在しない場合に作成する。"
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80
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+
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81
|
+
def makepath(path):
|
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82
|
+
|
|
83
|
+
if not os.path.exists(path):
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
os.makedirs(path)
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
|
|
88
|
+
|
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89
|
+
# データ入力 (NDVIデータをまとめて読込む) （オリジナル画像：384×148 のGeoTiff画像が複数枚）"
|
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90
|
+
|
|
91
|
+
data_files = glob.glob(ndpath+'*.tif')
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
data_files.sort()
|
|
94
|
+
|
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95
|
+
|
|
96
|
+
|
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97
|
+
# 画像サイズやリサンプリングを設定"
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
len_num = len(data_files)
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
col = 4
|
|
102
|
+
|
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103
|
+
raw =math.ceil(len_num/col)
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
my_dpi = 96
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
im_col = 148 * (col*2)
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
im_raw = 384 *(col*3)
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
dwscale_factor = 1/2 #縮小サイズ)
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
# 出力キャンバスの設定"
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
fig = plt.figure(figsize=(int(im_raw/my_dpi),int(im_col/my_dpi)), dpi = my_dpi)
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
fig.clf()
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
# 画像の読込とリサンプリング"
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
for i in range(len_num):
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
with rasterio.open(data_files[i]) as src:
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
# resample data to target shape
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
data = src.read(
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
out_shape=(
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
src.count,
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
int(src.height * dwscale_factor),
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
int(src.width * dwscale_factor)
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
),
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
resampling=Resampling.bilinear #内挿方法
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
)
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
# scale image transform
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
transform = src.transform * src.transform.scale(
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
(src.width / data.shape[-1]),
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
(src.height / data.shape[-2])
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
)
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
# 画像のプロット位置をシフトさせ配置
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
plt.subplot(raw, col, i+1)
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
plt.imshow(data[0], clim=(-1, 1), cmap=cm.jet, interpolation='nearest')
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
plt.colorbar()
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
plt.title(data_files[i][-17:-4], fontsize=25)# ファイル名から日付を取得
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
plt.tight_layout()
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
# 画像の保尊
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
plt.savefig(outpath+filename+"_time_series_img.jpg", dpi=my_dpi)
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
# 画像表示
|
|
184
|
+
|
|
37
|
-
|
|
185
|
+
plt.show()
|
|
38
|
-
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
|
|
188
|
+
|
|
39
|
-
|
|
189
|
+
# メモリ開放
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
plt.cla()
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
fig.clf()
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
plt.close('all')
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
plt.close(fig)
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
gc.collect()
|
|
40
200
|
|
|
41
201
|
```
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42
202
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43
|
-
"#取得した画像を表示して出力する（jpg等で保存する）。"
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44
|
-
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45
|
-
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46
|
-
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47
|
-
import gc
|
|
48
|
-
|
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49
|
-
import math
|
|
50
|
-
|
|
51
|
-
import os
|
|
52
|
-
|
|
53
|
-
import numpy as np
|
|
54
|
-
|
|
55
|
-
import matplotlib as mpl
|
|
56
|
-
|
|
57
|
-
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
58
|
-
|
|
59
|
-
import rasterio
|
|
60
|
-
|
|
61
|
-
from rasterio.enums import Resampling
|
|
62
|
-
|
|
63
|
-
from rasterio import plot
|
|
64
|
-
|
|
65
|
-
import glob
|
|
66
|
-
|
|
67
|
-
|
|
68
|
-
|
|
69
|
-
"#ディレクトリ名やファイル名等の設定"
|
|
70
|
-
|
|
71
|
-
area_name = 'area'
|
|
72
|
-
|
|
73
|
-
direct_name = '/home/user/'
|
|
74
|
-
|
|
75
|
-
filename = "outoput_image"
|
|
76
|
-
|
|
77
|
-
output = direct_name+area_name+'/OUTPUT/'
|
|
78
|
-
|
|
79
|
-
data_path = input+'/DATA/'
|
|
80
|
-
|
|
81
|
-
ndpath = output+'IMAGE/NDVI/'
|
|
82
|
-
|
|
83
|
-
outpath = output+'RESULT/'
|
|
84
|
-
|
|
85
|
-
|
|
86
|
-
|
|
87
|
-
"# フォルダが存在しない場合に作成する。"
|
|
88
|
-
|
|
89
|
-
def makepath(path):
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
if not os.path.exists(path):
|
|
92
|
-
|
|
93
|
-
os.makedirs(path)
|
|
94
|
-
|
|
95
|
-
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
"# データ入力 (NDVIデータをまとめて読込む) （オリジナル画像：384×148 のGeoTiff画像が複数枚）"
|
|
98
|
-
|
|
99
|
-
data_files = glob.glob(ndpath+'*.tif')
|
|
100
|
-
|
|
101
|
-
data_files.sort()
|
|
102
|
-
|
|
103
|
-
|
|
104
|
-
|
|
105
|
-
"# 画像サイズやリサンプリングを設定"
|
|
106
|
-
|
|
107
|
-
len_num = len(data_files)
|
|
108
|
-
|
|
109
|
-
col = 4
|
|
110
|
-
|
|
111
|
-
raw =math.ceil(len_num/col)
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
my_dpi = 96
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
im_col = 148 * (col*2)
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
im_raw = 384 *(col*3)
|
|
118
|
-
|
|
119
|
-
dwscale_factor = 1/2 #縮小サイズ)
|
|
120
|
-
|
|
121
|
-
|
|
122
|
-
|
|
123
|
-
"# 出力キャンバスの設定"
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
fig = plt.figure(figsize=(int(im_raw/my_dpi),int(im_col/my_dpi)), dpi = my_dpi)
|
|
126
|
-
|
|
127
|
-
fig.clf()
|
|
128
|
-
|
|
129
|
-
|
|
130
|
-
|
|
131
|
-
"# 画像の読込とリサンプリング"
|
|
132
|
-
|
|
133
|
-
for i in range(len_num):
|
|
134
|
-
|
|
135
|
-
with rasterio.open(data_files[i]) as src:
|
|
136
|
-
|
|
137
|
-
”# resample data to target shape
|
|
138
|
-
|
|
139
|
-
data = src.read(
|
|
140
|
-
|
|
141
|
-
out_shape=(
|
|
142
|
-
|
|
143
|
-
src.count,
|
|
144
|
-
|
|
145
|
-
int(src.height * dwscale_factor),
|
|
146
|
-
|
|
147
|
-
int(src.width * dwscale_factor)
|
|
148
|
-
|
|
149
|
-
),
|
|
150
|
-
|
|
151
|
-
|
|
152
|
-
|
|
153
|
-
resampling=Resampling.bilinear #内挿方法
|
|
154
|
-
|
|
155
|
-
)
|
|
156
|
-
|
|
157
|
-
|
|
158
|
-
|
|
159
|
-
"# scale image transform
|
|
160
|
-
|
|
161
|
-
transform = src.transform * src.transform.scale(
|
|
162
|
-
|
|
163
|
-
(src.width / data.shape[-1]),
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
(src.height / data.shape[-2])
|
|
166
|
-
|
|
167
|
-
)
|
|
168
|
-
|
|
169
|
-
|
|
170
|
-
|
|
171
|
-
"# 画像のプロット位置をシフトさせ配置
|
|
172
|
-
|
|
173
|
-
plt.subplot(raw, col, i+1)
|
|
174
|
-
|
|
175
|
-
plt.imshow(data[0], clim=(-1, 1), cmap=cm.jet, interpolation='nearest')
|
|
176
|
-
|
|
177
|
-
plt.colorbar()
|
|
178
|
-
|
|
179
|
-
plt.title(data_files[i][-17:-4], fontsize=25)# ファイル名から日付を取得
|
|
180
|
-
|
|
181
|
-
plt.tight_layout()
|
|
182
|
-
|
|
183
|
-
|
|
184
|
-
|
|
185
|
-
"# 画像の保尊
|
|
186
|
-
|
|
187
|
-
plt.savefig(outpath+filename+"_time_series_img.jpg", dpi=my_dpi)
|
|
188
|
-
|
|
189
|
-
|
|
190
|
-
|
|
191
|
-
"# 画像表示
|
|
192
|
-
|
|
193
|
-
plt.show()
|
|
194
|
-
|
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195
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"# メモリ開放
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plt.cla()
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200
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201
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fig.clf()
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202
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203
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plt.close('all')
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204
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205
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plt.close(fig)
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206
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207
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gc.collect()
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203
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213
205
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### 試したこと
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