On 31/01/2014 10:17, Ista Pouss wrote:
Je réfléchis à une appli collaborative pour mapper les graffs et autres tags (tag graff, pas tag osm) dans les villes ; je pense à umap. [..]

Mais je ne sais pas résoudre ces points :

- Mettre une photo sur un marqueur ?
- Si qu'on a fait plein de marqueurs chacun pointant un graffiti, comment, un jour, récupérer les coordonnées, les textes et photos de ces marqueurs ? - Comment associer un marqueur non seulement à une coordonnées géographique, mais en plus à un objet OSM ? (par ex, dire que tel tag est à telle position géographique, sur tel mur, ce mur étant un objet osm). - Donner à un marqueur des propriétés temporelles. Ainsi un tag peut être vu de telle date à telle date, et ensuite il est effacé ; il faudrait que le marqueur puisse être effacé de l'affichage, mais pas de la "base".

Ou sinon existe-t-il un autre outil qui pourrait le faire ?

Utilise les métadonnées de la photo - EXIF ou XMP offrent tout ce qu'il te faut: sélectionne les attributs pertinents pour ton usage parmi la pléthore proposée. Une application web te permettra d'afficher les photos ou (des points portant les photos) sur un fonds de carte. Jusque là c'est rien que du code générique disponible trainant sur le Web.

L'identifiant de l'objet OSM associé peut aussi être saisi en tant que métadonnée de la photo - tout comme la date de fin de visibilité... Mais ces deux cas ne sont pas des usages standard des métadonnées photographiques et il te faudra donc réfléchir un peu plus pour décider de l'attribut qui servira cette application.

Reste un peu de code spécifique à développer: une application de navigation géographique associant photo et objet OSM, dotée d'un curseur permettant de sélectionner la plage de temps dont on veut voir les éléments visibles. Pour cette dernière fonctionnalité, il n'est pas impossible qu'il existe quelque déjà chose - croiser les dimensions géographiques et temporelles est en train de devenir une méthode courante pour classer les photos: si on y ajoute la reconnaissance de visage automatique, on a une bonne base taxonomique sans aucun effort humain pour l'étiquetage;


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