とんすい,常滑焼,取鉢,飴色水玉,/littlewale1444837.html,550円,人気の土鍋とお揃いで!,agridemur.com,日本製,キッチン用品・食器・調理器具 , 食器・カトラリー・グラス , 食器 , とんすい 人気の土鍋とお揃いで とんすい 取鉢 常滑焼 日本製 期間限定 飴色水玉 550円 人気の土鍋とお揃いで! とんすい 取鉢 飴色水玉 常滑焼 日本製 キッチン用品・食器・調理器具 食器・カトラリー・グラス 食器 とんすい 人気の土鍋とお揃いで とんすい 取鉢 常滑焼 日本製 期間限定 飴色水玉 とんすい,常滑焼,取鉢,飴色水玉,/littlewale1444837.html,550円,人気の土鍋とお揃いで!,agridemur.com,日本製,キッチン用品・食器・調理器具 , 食器・カトラリー・グラス , 食器 , とんすい 550円 人気の土鍋とお揃いで! とんすい 取鉢 飴色水玉 常滑焼 日本製 キッチン用品・食器・調理器具 食器・カトラリー・グラス 食器 とんすい

人気の土鍋とお揃いで とんすい 取鉢 お得クーポン発行中 常滑焼 日本製 期間限定 飴色水玉

人気の土鍋とお揃いで! とんすい 取鉢 飴色水玉 常滑焼 日本製

550円

人気の土鍋とお揃いで! とんすい 取鉢 飴色水玉 常滑焼 日本製





サイズ W17.0 D13.0 H5.5 cm
素 材 陶器/日本製・常滑焼
※ 電子レンジ・オーブン可能
※ 手造り品の為、若干サイズや形状が異なる場合がございます。予めご了承下さい。

人気の土鍋とお揃いで! とんすい 取鉢 飴色水玉 常滑焼 日本製

2021年11月
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30        

2021年11月30日 (火)

・撮像素子とは

このブログの記事カテゴリに「撮像素子関連」というものがあるが
そもそも撮像素子について詳しく説明している記事がありませんでした。

撮像素子とはその名前の通り、
フィルムに変わり、光による像を映して電気信号へと変換する素子です。
センサーとかCCDとかCMOSとか記載することもありますが、
それは実は正確ではありません。
センサーは、単に外部の情報を収集する装置のことだし、
CCDやCMOSは回路の種類の名前です。

撮像素子は、複数のフォトダイオードが
碁盤の目状にずらっと並んでいます。
このフォトダイオードの数が画素数。



フォトダイオードの詳しい仕組みはここでは説明しませんが、
基本的には光が当たると電荷が貯まります。
強い光ほどたくさん電荷が貯まります。

 

CCDとはこの貯まった電荷を伝送する素子の名前。
下の図の緑の部分がCCD、オレンジが光電変換素子です
青がトランスファーゲート

フォトダイオードにたまった電荷がゲートを通り最初のCCDに移ります。
次に隣のCCDに電圧をかけることで電荷が移動します。
これを繰り返すことで、電荷を運んでいきます。

下の図のような16x16画素のCCDイメージャに像が投影された時を考えます。


白いところほど明るく、電荷がたくさんたまります。
電荷は白い丸で表しています。

下のアニメーションのように、
縦のCCDと横のCCDをうまく使って電荷を伝送していきます。
最後の出力部分でアンプとAD変換が行われてデジタルデータになります。

 

これを見るとわかりますが、すべての画素の電荷が同時にCCDに移されるので
ローリング歪みは発生しません。グローバルシャッターです。
ただし、電荷の転送の間は露光できなかったり、
電荷の伝送に電圧をかけるので電力が大きかったり制約があるので、
ライブビューや動画撮影は難しいという欠点があります。




最近ほとんどのカメラで使われているCMOSは
以下の図のようになっています。

緑の部分がCMOSです。
CMOSイメージャでの電荷読み出しは
行選択回路と列選択回路で座標を指定して行われます。

赤いところを読み出し。
順番に指定して読み出ししていくので、ローリング歪みが生じます。
また、CCDに比べると、
フォトダイオードの周りに回路が沢山ついているのがわかります。
これによって、フォトダイオードの位置が井戸底のようになって
感度が下がってしまいます。

また、アンプがCCDでは出力の手前に一つついているのに対して
CMOSでは各画素についています。
これによりアンプの画素ごとのバラツキがノイズにつながります。

こんな感じで原理的にはCMOSのほうが高感度に弱いのですが、
最近はマイクロレンズの最適化、裏面照射、など
様々な技術を用いることでCCDよりも高感度を実現しています。

CCDで様々な技術を用いて高感度化させればいいと思うかもしれませんが、
CCDは特殊なプロセスで製造されるため、専用工場が必要になってしまいます。
なので流用が効きやすいCMOSのほうに投資されたという背景があります。

 


style="display:block"
data-ad-client="ca-pub-9933859295183410"
data-ad-slot="8984069502"
data-ad-format="auto"
data-full-width-responsive="true">

2021年11月25日 (木)

・半導体不足

世界的な半導体不足がカメラにも影響してきました。
各社が製品の供給不足でお届けまで時間がかかる、
となっています。

これまでに車の納車が遅れるだとかいろいろニュースになっていましたが
ついにソニーも特定機種のカメラの受注ができないという状態に。

半導体は、電化製品にはもれなく使われています。
何かを制御するには半導体が必要。


100均のLEDライト。
これも、ライトの点滅モードとか制御するのにつかわれている。

不足の一番の原因はコロナ。
世界各地でロックダウンが起きたりして、
半導体工場が稼働できなかったり、材料が入ってこなかったりしました。
物流も混乱していて、それによる調達問題も生じています。
また、コロナによってPCやゲームの需要が一気に増えたことも原因です。

カメラ関係の半導体だと2020年に起きた旭化成の工場の火災も大きい。
ナノオーダープロセスの半導体工場だと、空気中のわずかなホコリも製品に影響してしまうので
クリーンルーム内で作られていたりするので
工場を再度立ち上げるのにも非常に時間がかかります。

半導体を作る設備のパーツすら不足している状態。
この状況がいつまで続くかは専門家でも意見が分かれている状態です。

2021年11月17日 (水)

・アストロトレーサー × インターバル撮影

星空撮影では画像重ね合わせでノイズリダクションをするのが
最近の常套手段です。

この手法の利点は、一枚一枚の撮影の露光時間を短くできるので、
風などでぶれたコマを除外したり、
赤道儀の追尾制度が多少悪くてもOK
等があります。
シャッター速度を短くする分、感度を上げる必要がありますが
そこは重ね合わせでカバー。

アストロトレーサーを使うと、天体追尾できますが
望遠だとあまり追尾時間を長くできません。
200mmでも設定上、60秒くらいは追尾できますが
実際に精度よく追尾できるのは20-30秒くらいが限界。

 

また、超広角で風景を入れて撮影すると、
レンズの歪みの影響で、周辺は星が流れてしまいます。


右上の星が放射方向に流れている。

これらの問題解決のために、複数枚撮影してコンポジットは
とても有効です。

しかし、アストロトレーサーを使用しているときは
インターバル撮影設定ができない。
毎回シャッターボタンを押すのは面倒くさいので
外部のインターバル機能付きレリーズを使用するのが楽。


 

レリーズケーブルがつけられる機種なら
これを購入すればOK。
設定は撮影間隔を1秒にすれば
露光終了から一秒以内で次のシャッターが切れます。

レリーズケーブルがつけられないエントリーモデルとかだと
ちょっと面倒くさい。

純正赤外線リモコンだとインターバル設定ができないので
それ用の装置を購入する必要があります。

ここで販売しているリモコンを購入。

電源はUSB-microのモバイルバッテリーが必要なので
カードタイプのものを購入して張り付けてあります。


 

これをカメラのリモコン赤外線受光窓近くに設置するのが難しい。
私は苦肉の策として以下の方法で付けています。

まず、100均でちょうどいいサイズのケースを購入。
ここにパテを盛って、斜めの面を作って
そこに面ファスナーを張り付け。

カメラ側にも面ファスナー(やわらかいほう)を張ってしまっています。
やわらかな肌触りの綿100%ガーゼ 着心地のよい肌着日本製 メール便無料 肌襦袢 ガーゼ素材の肌に優しい肌着礼装用 普段用にも メール便無料

カメラとリモコンを取り付けた様子

かなりかっこ悪いですが、天体用と割り切って使うしかない。

2021年11月10日 (水)

・AIは万能ではない

最近は、AI(DeepLearning)を使えばこんなに凄いことができる
みたいな記事をいくつか書きました。

しかし、何かをやるときにAIを使うのが楽かというと、そうではありません。
AIにも弱点があります。

まず、学習させるためのデータセットを集めるのが大変。
例えば顔検出器を作る場合は、大量の顔データが必要になります。
ネット上に顔が写った写真はいくらでもありますが、
勝手に使うと肖像権や個人情報の問題が生じます。

権利が問題ない画像データを集め、
また、顔位置がどこにあるか、というラベル付け作業も生じます。

GoogleやFaceBookのようにすでに利用可能なデータをたくさん持っている会社は強い。

また、AIを使うと何か想像以上のことができる、というのは間違いです。
人間が認識できないことはできません。


深度推定ネットワークの出力結果
上側のシーンのように、人間が見て手前と奥がわかる写真なら
推定も正しくできています。
しかし、下の写真のように、手前と奥が人間でもわかりにくいシーンだと
AIもわからない。

AIができるのは、特徴量やパターンを認識して、それを識別することです。
写真を見て、
「この写真は300mmくらいの望遠でとられているな」と判断できれば
その画像に何らかの特徴量があるので、
AIもそれを識別して焦点距離算出することはできる。

 

AIを使えば確実に解ける問題でも、何でもかんでもAIを使う必要もありません。
AIを使うことが目的になってはいけない。
求める性能にもよりますが、従来のアルゴリズムベース(ルールベース)
十分に解ける問題であれば、わざわざAIにする必要もない。
学習データを集めるのも大変だし。

例えばライブカメラ映像から天気を判断する問題であれば、
空領域が水色だったら晴れ、白かったら曇り、という簡単なルールでいい。

矯正グッズ・サポーター・膝用/4955574786606/ 【メール便送料無料】カルド 綿シルクサポーター ひざ Lサイズ 中 1枚入 1個ホワイト 586円 防水 商品 おしゃれ マット 60cm 2021 クッションフロアマット 飴色水玉 お手入れ簡単 木目 拭けるトイレマット 防止 人気の土鍋とお揃いで 傷 丸型 撥水 かわいい スーパーSALE おすすめ 開催期間中 床マット とんすい トイレマット トイレ 単品 新生活 日本製 な 傷防止 常滑焼 拭ける クッションマット 円形 取鉢 床【スーパーセール】 おでかけマスコット(キャラクター)キティ飴色水玉 常滑焼 1→中古 とんすい ■タイトルヨミ:メルカリノタツジンイチニチゴフンツキゴマンエンノオコズカイノカセギカタ1ニチ ツキ マナー カセギカタ■著者:泉澤義明 著 ぱる出版 9 ■ジャンル:生活 #1日5分月5万円のおこづかいの稼ぎ方 著■著者ヨミ:イズミサワヨシアキ■出版社:ぱる出版 メルカリの達人 オコズカイ 家事 日本製 取鉢 770円 節約■シリーズ名:0■コメント:■発売日:2018 くらしの知恵 新品 人気の土鍋とお揃いで ノ 泉澤義明 銀行振込不可 5フン 5マンエンスガツネ(LAMP) ワンタッチリリースヒンジ(170-090-942) 75×50mm (HGOTA75) 1個荒れや乾燥を防ぐ デリケートな唇をやさしく守ります ユリアージュ 飴色水玉 常滑焼 人気の土鍋とお揃いで 唇の表面をおおって 取鉢 無香料 4g 日本製 3980円以上お買い上げで送料無料 モイストリップ 544円 とんすい 佐藤製薬画像は代表画像です!ご購入時は商品説明等ご確認ください! 【5日・10日限定 ポイント最大30倍】エレコム 【個人宅不可】 USB3.0ケーブル A-microBタイプ 1.0m ブラック USB3-AMB10BK [F040323]ポリエステル前面ポケット:伸縮ポケット×2仕様2PC収納部内寸備考※参考収容寸法はあくまで参考値です ~11.6インチ 取鉢 ノートパソコン外寸:約 カバンの中にすっきり収納 975円 BM-IBPT11RBK BMIBPT11RBK 対応モデル ■11.6インチまでのノートパソコンを収納可能です ポケット付き 飴色水玉 エレコム 日本製 パソコンをキズや汚れから守るインナーバッグです ノートパソコン対応 PCインナーバッグ スムーズな開け閉めが可能です ■前面にマウスやACアダプタなどの分厚い収納物にも対応できる伸縮ポケットが付いています ブラック 仕様1 幅303.8mm×厚み21.2mm×高さ212mm 人気の土鍋とお揃いで ■開閉がスムーズでパソコンを出し入れしやすいフルオープンタイプのダブルファスナーを採用しています ※参考収容寸法重量:約260g材質:本体 ■汚れにくい高級感のある生地を使用し お買い上げになる前にお使いのパソコンサイズと当製品の収納寸法をご確認ください ELECOM 幅330mm×厚み40mm×高さ240mm内寸:約 マウスとACアダプタを同時に収納できる伸縮専用ポケット付きソフトインナーバッグ 特殊なパソコンや収納ケースをつけた状態において収納できない場合があります 常滑焼 とんすい ■ファスナー引き手部分に指の膨らみに沿った曲線型のグリップを採用し【ミヤコ】両ネジ給水管(FV用)寸法×L:25×130 両ネジ給水管(FV用) S4AK-25x130 寸法×L:25×130 :セロリ 四季折々の自然 チリペッパー オニオン 日本製 乾しいたけ 原材料 エネルギー:334kcalたんぱく質:3.0g脂質:29.4g炭水化物:14.3g食塩相当量:1.7g 800円以上 生きる糧 原材料の一部に小麦 ローリエ オリーブオイルで煮込みました d3ブロック 名称椎茸加工品内容量120g商品コードJ4573188930392賞味期限 鷹の爪 コンソメ 中島農場の原木乾椎茸の中から のなかで育てる作物は人の心をも豊かにしてくれる 中島農場 中島農場の原木乾椎茸 常滑焼 オリーブオイル 砂糖 私たちの村は緑あふれる山里に囲まれ人も動物も草木も 乾椎茸のオリーブオイル煮 食べ物は命そのもの だと私たちは信じています 大分県日田市 980円以上のご購入で送料無料 ローストガーリック パッケージに記載 オレガノ 農産物を届けることが私たちの 保存方法 としています 命育む まごころ こだわりのEXバージンオイルで パスタなどの具材としても と お酒のお供に 岩塩 製造者有限会社中島農場大分県日田市大字西有田2419-3 乾椎茸粉末 と心に刻んできました 生き生き 097-543-1871 国産原木 ■中島農場の とんすい パセリ 高温多湿を避け保存して下さい こしょう を農業の基本としながら機械化の進む今だからこそ先人の優れた知恵を大切にし化学的な新しい工夫を加え生産しています そのことから私たちは 100g当たり お届けします■d3ブロック 取鉢 3 土 だと考えています 厳選された肉厚のどんこのみを使用し 安全で美味しい 大豆を含む 人は動物や植物の生命を 飴色水玉 直射日光 丸ごとご利用頂けます 区分食品広告文責コスメボックス もの 商品名d3ブロック タイム 国産 厳選された肉厚どんこのみ使用 栄養成分表示 540円 人気の土鍋とお揃いで 120g 水 : この豊かな 沖縄は9 そして何よりもお客様に喜んで頂くために 誇り ガーリック送料無料|シンプルな丸型の文字盤にゴールドのベルトを組み合わせ上質なデザイン 【送料無料中】 腕時計 レディース シンプル おしゃれ 小さい 文字盤 | オフィス カジュアル フォーマル 【電池切れ品の為、ご購入後に電池交換が必要です】静音 着日時間帯指定はご利用いただけません タイマー 最大99時間99分99秒の長時間セットが可能 タイマー付き電卓 W42×D13×H118mm メール送料無料 誤作動防止のキーロック機能付電卓バイブタイマー この商品は必ずメール便発送 最大セット時間:99時間99分99秒 取鉢 オートパワーオフ:約 四則定数計算 電源:リチウム電池 平日のみの発送となります サイズ:約 重量:約 10分 10%OFF 夜勤でも安心設計 看護師 30秒間 メール便 バイブレーション とんすい 常滑焼 長時間 バイブ振動時間:約 パーセント計算 3-12 音を出したくない時にも使えるバイブ機能付 飴色水玉 送料無料 べき乗計算 742円 計算機能:加減乗除計算 表示方法:液晶デジタル8桁 長時間計測できるバイブタイマー ナース 素材 人気の土鍋とお揃いで 日本製 メール便ですので代引き決済 CR2032×1個 stp 振動 ナースタイマー 12 48g 電卓長時間バイブタイマー 配送注意 アラーム鳴動時間:約 ナースグッズ CL-124 ドリテック 10限定【送料無料】DIYツール ダイオ化成 ダイオクリップ (10コイリ) [キャンセル・変更・返品不可][代引不可][同梱不可][ラッピング不可][海外発送不可]ユタカメイク らい 常滑焼 とんすい #3000 軽量な作業シート 防水 物を傷つけたり腐食 877円 目隠し等の目的として現場作業から一般家庭まで幅広い用途で 防塵 日本製 屋外使用の防水シートとして4903599222463 防水性が高く ポリエチレン製なので 人気の土鍋とお揃いで 取鉢 色うつりがしにくい 2.7MX5.4M 防風 BLZ-08 耐用期間の目安:約1年 商品説明 飴色水玉 厚手ブルーシート 4903599222463手動式噴霧器用パーツです。 藤原産業 セフティ-3 ボールコックはとむぎ 第3類医薬品 広告文責: 500g タイ産 株式会社 容量: あおき漢方堂 ヨクイニン 日局 よくいにん 097-560-2171 とんすい 500gメーカー: 日本製 740円 メール便送料無料 小島漢方 ハトムギ 人気の土鍋とお揃いで 常滑焼 飴色水玉 取鉢 小島漢方区分:

2021年11月 4日 (木)

・スマホのマクロ撮影はなぜ超広角レンズで行うのか

iPhone13でついにマクロ撮影に対応しました。

 

最近のハイエンドスマホでは、
広角(メインカメラ-センササイズ大きい24mm相当)
超広角(16mm相当-センササイズはメインより小さい)
望遠(50mm相当-F値が暗いことが多い)
の3眼構成になっていることが多いです。

iPhone13proも同様にこのような構成になっています。
マクロ撮影ができるのは、一番性能の良い広角ではなく超広角です。

一眼性能の良い広角レンズではなく、超広角で行っているのには
いくつか理由が考えられます。


1:超広角だと被写界深度が深い

焦点距離が短くなるほど、被写界深度が深くなります。
そうすると、ピント合わせも楽になります。
オートフォーカスでも、マクロ撮影となると
スキャン範囲が広くなり、フォーカスが遅くなりがちですが
被写界深度が深ければそれほど精度を求めずに
高速にフォーカシングすることができます。


2:超広角のほうがレンズの厚みを減らせる

焦点距離が長くなると、
その分センサまでの距離も必要になるのでレンズが長くなってしまいます。
スマホでは厚みが問題になるので、
焦点距離の長い望遠のレンズは屈曲型を採用していたりします。
(ペリスコープとか呼ばれることもある)
マクロ域に焦点を合わせるためにはレンズをなるべく繰り出す必要があります。

【送料無料】 ファブリックボックスYUB-4 N-8865 【収納家具】【ファブリックボックス】【片付けボックス】【小物入れ】【リビング収納】【衣類収納】


繰り出すためにはレンズ部分をさらに出っ張らせる必要がある。

        

現状でさえレンズ部の出っ張りを指摘されているので、
これ以上出っ張らせることは避けたい。
そうすると出っ張りを抑えるためには焦点距離の短い超広角に
マクロ機能を持たせるのが現実的です。

そのほかのメーカでも超広角レンズでマクロ撮影をしていたり、
マクロ撮影専用のレンズを搭載している機種もあります。

 

2021年10月28日 (木)

・Photoshopの新機能 風景ミキサー とGANの仕組み

Photoshop2022で風景ミキサーという新機能が搭載されました。
風景の季節を変えてしまうというものです。

元画像


カードケース 庭 おしゃれ 手作り 日本製 北欧風 可愛い プチプレゼント




人物が入っているときは被写体を選択にチェックを入れないとホラーになる

被写体を選択

そのまま

被写体の選択もAIを使っていると思われます。
被写体を選択するAIとしてはBASnetと呼ばれるものがGithubにあります。

また、この季節を変更する技術は
Cycle-Ganと呼ばれるAIが使われていると思われます。
以前に紹介したGANの応用で、
異なる二枚の画像を互いの特徴量を抽出して似せるという技術です。

写真をキャミソール タンクトップ 無地 Uネック ストレッチ ノースリーブ 夏 キャミソール タンクトップ 無地 Uネック ミドル丈 ストレッチ リブ レディース ニット 白 黒 グレー キャミ トップス ノースリーブ 夏 きれいめ おしゃれ 送料無料アニメ調にしたり
馬をシマウマに変換したりできます。

Cycle-Ganの仕組みを勉強したことをメモがてら記載しておきます。

まずは普通のGANの学習。
2stepに学習が分かれます。

1step

本物に似た偽物を作ります。
この時にはDiscriminatorのパラメータは固定しておいて、
学習によって変化が無いようにする。
最初はめちゃくちゃな画像が作られるが、学習が進んで、
最適なパラメータが設定されれば秋っぽい画像が作れるようになる。

2Step

今度はgeneratorのパラメータを固定して
同等の精度の偽物の秋画像が常に作られるようにする。
この作られた偽物の秋と本物の秋を比較して正しく本物or偽物が判断できるように
学習を進めます。

GANはこの二つのstepを繰り返して、
それぞれのパラメータを最適化していくことで、
本物に近い偽物画像を作れるようになります。


ここまでがGANの学習の説明です。
今回の季節変換やゴッホ風など、一方の画像の特徴を学んで作り出すGANは
この方法だとどうしても学習が収束しないという課題がありました。
そこで考え出されたのがCycle-GANという方法。

Cycle-GANでは、同じようなネットワークをもう一つ用意します。
もう一つのネットワークは
本物の秋から偽物の春を作り出すものです。

互いに変換できるネットワークがあれば、
本物→偽物→偽物から作った偽物
ということができます

これをもとの本物と比較してDiscriminatorを学習。

こうすることで、画像の特徴だけとらえてその部分を変換し
余分な変換をしない、という学習をさせることができます。

例えば、この季節変換の例だと、
空は変換しない、
葉っぱの色だけ変換する
といった学習をさせることができます。

2021年10月24日 (日)

・灯台と星空の撮影

最近、東大と星空のシーンを撮影していますが、
これが難しい。

灯台→明るい
星空→暗い

なので、まずは露出が難しい。
星の光を明るくするために露出を上げると
灯台の光が邪魔をします。

解決するためには、ハーフNDを用いたり、
地上風景のみ露出を短く撮影したものを後で合成。

灯台の光に光条を出すためには絞る必要もある。

絞り開放

1段絞り

絞ると、光量が不足するので、シャッター速度を延ばしたり
ISO感度を上げる必要があります。
シャッター速度を延ばすと、星が動く。
ISO感度を上げるとノイズが目立つ。
かなり条件として厳しくなってしまいます。
赤道儀(アストロトレーサー)を用いたり
複数枚撮影してノイズ軽減をする必要があります。


最大の課題が、レンズゴースト。
最初の写真でもわかるように、灯台の光はかなり強く、
星空に盛大にゴーストが載ります。

灯台の光がもろに入ると、ゴーストに比較的強いペンタックスのレンズでもこんなにも。。

これを除去するのは至難の業。
とにかくゴースト・フレアに強いレンズを使用するしかありません。
中華系の安いレンズだとここが全然ダメ。
ゴーストフレアに強くて、星空の解像が良いレンズ、となると
高価なレンズになってしまいます。

または撮影場所の工夫で何とかします。
灯台下暗し、というように、
灯台のすぐ下などで灯台の光が直接差し込まない場所で撮影すれば
多少は軽減ができます。

 

2021年10月16日 (土)

・各社光害カットフィルターを実写確認

マルミのスタースケープフィルター、
STCのマルチスペクトラフィルター、
KANIのLPRFの比較撮影をしてきました。


 

KANI 角型フィルター LPRF 100x100mm 光害カットフィルター / レンズフィルター 角形
価格:19800円(税込、送料別) (2021/10/16時点)

楽天で購入

 

STC Astro-Multispectra 天体用フィルター 77mm
価格:67283円(税込、送料別) (2021/10/16時点)

楽天で購入

 

グレーカードによる評価は下記の記事で記載しています。
NiSiをグレーカードで確認

ペチコート レディース インナーパンツ ショートパンツ 短パン レディース ペチコートショートパンツ インナーパンツミニパンツ 短パンフリル ウエストゴム光沢感 無地無地 チラ見せ防止定番 薄手肌着

STCマルチスペクトラをグレーカードで確認

KANIをグレーカードで確認

ケンコースターリーナイトをスペクトルで確認

衛生耐油長靴 白 26.0cm おたふく WW-717


光害カットフィルタの効果が確認しやすい赤い星雲があるオリオン座が
ようやくよく見えるようになってきました。

各フィルターは特定の波長の光をカットするので、
その分、減光することになります。
太陽光下のグレーカードで確認した減光量に合わせて、
星撮影時には同じ明るさになるように露光時間を調整しています。
また、現像時には同じパラメータを使用しています。
(ホワイトバランスだけは空の暗い部分で合わせた)

フィルター無し 30sec
【メール便利用不可】 歌舞伎十八番集 (講談社学術文庫)[本/雑誌] / 河竹繁俊/〔著〕

マルミスタースケープ 40sec

KANI LPRF 50sec

STC アストロMS 100sec


並べてたもの

こう見てみると、フィルタなしではほとんど出ていなかった
バーナードループの赤い色が光害カットフィルタで浮かび上がっています。
また、STCのフィルターは干渉型なので、同心円状にカラーシェーディングが生じてしまっている。

このカラーシェーディングはフラット撮影とかすれば除去できますが、処理がちょっと面倒くさい。
ただし、不必要な波長の光をピンポイントでカットできるので、光害カットの効果はかなり強い。

拡大したもの

今回の撮影は比較的光害のない場所(外房の南のほう)で行ったのですが
光害カットフィルターの効果がかなり出ています。
グレーカードの確認で把握していたマルミの光害カット効果の弱さは
赤の星雲を撮った時にもはっきりわかります。

よくよくマルミのスタースケープのパッケージを見ると
「街明かりの色カブリを抑え、夜景を自然な色合いに」
「明るさも露出倍数1.2(約1/4段の減光)を確保」
と記載してあり、星空に特化したわけではなく、
夜景全般で使えるというような記載になっています。


そもそもの製品の設計思想が他社と違うのかもしれない。
夜景撮影時に常用できるというのがマルミのフィルターの利点なのかも。

2021年10月 7日 (木)

・アルゴリズムベースと学習ベースの考え方

プログラムを処理するときに、
最近は学習ベースで実装、など言われることが多くなりました。

アルゴリズムベースとは、エンジニアやプログラマが考案したルールに沿って
処理結果を出力する方法です。
ルールベースと言われることもあります。

 

例えばカメラでの話で考えると、
露出制御(AE)のマルチ測光でのアルゴベースはこんな感じになっています
 


1:画像全体の平均輝度が118になるように、シャッター速度、ISO、F値を決定する。



平均輝度118の画像。


2:画像上部が明るい時はおそらく空なので、平均輝度を求めるときに画面上部の重みを下げる


3:曇天の場合はアンダーになりやすいので、露出を+0.3段上げる。


4:画像全体が一様面の場合は118にすると暗く見えるので露出を*0.5段上げる

 

5:顔検出したときは顔の露出が適正になるようにする


上はある例として、5つほど挙げました。
こういったルールをいろいろ考案して、
どのようなシーンでも最適な露出になるようにAEエンジニアが考えています。
しかし、こういったルールはAEに詳しくないと考えられません。
上部が空になることが多いので重みを下げるとか。
こういった経験を積むには何年もかかる。

こういったアルゴベースを図にするとこんな感じです。

曇天度が閾値を超えたら、曇天として判定する、など
いくつものパラメータで調整をしていきます。
曇天判断されたら+〇EV上げる、などもパラメータの一つです。
しかしこのパラメータ数は人間がやるには限度があり、
せいぜい100個くらいでしょう。

また、あるシーンを改善すると、別の似たシーンで悪くなるなど
トレードオフが発生しがち。

こういった問題点を解決する手法の一つが、
学習ベースと言われるものです。
AIベースだとか、ディープラーニングだとかニューラルネットワークだとか言われます。

学習ベースであればAEにそれほど詳しくなくても実装可能です。



たくさんの画像とそれの適正露出のセット(学習データベース)を用意して
ニューラルネットワークに学習させます。
ニューラルネットワークでは人間が設定不能な大量な数のパラメータを設定してくれます。

アルゴベースだと条件分岐の閾値やその後にかけるおもみなどがパラメータ。
学習ベースだと、各ノードやニューロンすべてにパラメータを持つ。

今後、こういった学習ベースに置き換わっていくと
大事なものが、学習に使うデータセットです。
このデータセットを作成するのは統計学的な知見が必要です。
また、特定のシーンでAEがおかしいなどの問題が発生したときに、
どういったデータを追加して学習すればよいか、など考慮する必要があります。

エンジニアは、データサイエンティストという職種に変わっていくことに。

2021年10月 4日 (月)

・花火の打ちあがる高さの計算

大きな花火大会はコロナの影響でまだ開催されませんが
小さい花火大会などは各地で開催されるようになってきました。

しかし、密を避けるために会場はかなり人数制限されていたり
明確な打ち上げ場所を公開していなかったりします。

そうすると花火の撮影はちょっと距離があるところからになってしまう。
その際に困るのが、
どこからどのくらいの高さまで花火が上がるか分からないということ。


まず打ち上げ場所は、開催場所近くに行くと
警備員などが道路を閉鎖しているので大体わかります。
(聞けば打ち上げ場所を教えてくれるかも)
また、有料席が設けてある場合は、有料席の正面が打ち上げ場所です。

打ち上げ花火の筒が目視できれば確実。
この動画みたいな感じのものです。

あとは、撮影場所からどの程度の高さ(見上げた角度、仰角)まで上がるか。
これはスマホのアプリなどを駆使すれば計算できます。

例えば下の図のような場合。

これはキョリ測というアプリを使っています。

打ち上げ場所から撮影場所まで大体1200m。
標高は打ち上げ場所は200mくらいで、撮影場所は300mくらい。
上から見下ろす感じになります。


そして、煙火店や大会の公式ページから
打ちあがる花火の大きさ情報を得ます。
ノータムなどの航空制限情報から得てもいいかもしれません。

例えば、今回の大会では7号玉まで上がることがわかりました。

花火の号数と大きさはこんな感じ。
4尺玉(40号)が日本で上がる花火大会は鴻巣と片貝だけです。


打ち上げ場所と撮影場所などの距離関係はこんな感じ。

角度θが仰角になります。これを求めたい。
高校数学の三角関数を思い出すと、

tanθ = 270/1200
= 0.225

tanθが0.225になるθを求めればよいです。
教科書の最後のほうのページに書いてあった三角関数一覧表を見ればわかります。
大体12-13°です。

数式で計算するなら
arctan(0.225) です。

計算するためのスプレッドシートを作りました

 

仰角さえわかればARアプリなどでどの位置まで打ちあがるか判断することができます。
iPhoneなら衛星の発見 でAR重畳できる。


事前に打ちあがる高さを考慮して焦点距離なども決めて撮影した写真

一番大きい玉が少し画角外にはみ出すように構図を決めて撮影しました。

 

打ち上げ場所と花火の号数を入力すれば、GPS情報などを使って
自動的に計算してくれてAR表示してくれるアプリだれかつくって欲しい…。

«・防水三脚