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title: カメラ
slug: api-guide/ja/O1g_BLS0A5VzL3_chV0vL
docTags: 
createdAt: 2024-12-16T14:13:49.592Z
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:::hint{type="info"}
kognic-io 2.5.0以降、シーンタイプ（`Cameras`）を公開せず、単一のモデルからあらゆるシーンを簡単に作成できる新しいシーンモデルを推奨しています。可能であれば新しいモデルへの移行をお勧めしますが、新しいモデルでは単一フレームのシーケンスが作成されるため、`Cameras`シーンを必要とする既存のリクエストとは互換性がない場合があることにご注意ください。
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`Cameras`は、カメラ画像の単一フレームで構成され、フレームには異なるセンサーからの1〜20枚の画像を含めることができます。`Cameras`オブジェクトの各フィールドの詳細については、シーンの[概要](docId\:M9gJ_7GE3M0jf7hvLohJ2)の関連セクションをご覧ください。

```python
from __future__ import absolute_import

from pathlib import Path
from typing import Optional
from uuid import uuid4

import kognic.io.model.scene.cameras as CM
from kognic.io.client import KognicIOClient
from kognic.io.logger import setup_logging
from kognic.io.model import CreateSceneResponse, Image

base_dir = Path(__file__).parent.absolute()


def run(client: KognicIOClient, dryrun: bool = True, **kwargs) -> Optional[CreateSceneResponse]:
    print("Creating Cameras Scene...")

    metadata = {"location-lat": 27.986065, "location-long": 86.922623, "vehicle_id": "abg"}

    scene = CM.Cameras(
        external_id=f"cameras-example-{uuid4()}",
        frame=CM.Frame(
            images=[
                Image(
                    filename=str(base_dir) + "/resources/img_RFC01.jpg",
                    sensor_name="RFC01",
                ),
                Image(
                    filename=str(base_dir) + "/resources/img_RFC02.jpg",
                    sensor_name="RFC02",
                ),
            ]
        ),
        metadata=metadata,
    )

    # Create scene
    return client.cameras.create(scene, dryrun=dryrun, **kwargs)


if __name__ == "__main__":
    setup_logging(level="INFO")
    client = KognicIOClient()

    # Project - Available via `client.project.get_projects()`
    project = "Project-identifier"

    run(client, project=project)
```

:::hint{type="success"}
### dryrunを使用してシーンを検証する

メソッド呼び出しで`dryrun`パラメータをtrueに設定すると、APIを使用してシーンが検証されますが、実際には作成されません。
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