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1888円

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商品の説明

色:10cmライト  |  サイズ:A pair of two

原産地:CN(原産地)
is_customized:いいえ
パターン:無地
素材:ラテックス
機会:誕生日パーティー

説明:
100%新品で高品質。
高度なシミュレーションを備えた柔らかいラテックスエルフの耳
仮面舞踏会やハロウィーンなどに適しています。
ラテックス製で、柔らかく、毒性がなく、肌に害はありません。
仕様:
素材:ラテックス
数量:1ペア
仕様:
100%新品で高品質。
高度なシミュレーションを備えた柔らかいラテックスエルフの耳
仮面舞踏会、ハロウィーンなどに適しています。
ラテックス製で、柔らかく、毒性がなく、肌に害はありません。
注:
モニターの違いにより、写真はアイテムの実際の色を反映していない場合があります。
細部のサイズをあなたのものと比較してください。手動測定のため、1〜3cmの誤差を許容してください。
製品に問題がある場合は、悪いフィードバックをする前にメッセージを残してください。
ご理解のほどよろしくお願いいたします。

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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。

StarGems ナチュラルツリーアゲート、リバーパール、アメジストハンドメイド925スターリングシルバーペンダント2"D23982699778 7128円 S1 ユーザーマニュアル 入数:1個 アクセサリタイプManual 併用Thermomark 2699778 商品の説明 入数:1個アクセサリタイプManual併用Thermomark S1ユーザーマニュアル マニュアル 2つのペア 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 Phoenix 多言語対応 CMS-THERMO 熱転写プリンタ用Manual IA PrintersUM Contact Label 熱転写プリンタ用 Manual Printers UM 2699778 [魚]再利用可能な赤ちゃん泳ぐおむつラブリー幼児泳ぐおむつの水着100cm 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 100CM 2つのペア 快適 腰枕 または横たわっている枕として使用することができます オフィス 上質な枕 居間 39インチ 多目的 の2つのサイズからお選びいただけます 持ったときの感触がとても良く 適用シナリオ それは枕 縫製工程は素晴らしく PP素材 独特の臭いがなく 無毒 26インチ と39インチ ハグや遊びに最適です 友達や子供へのプレゼントにも最適です 子供や友達へのプレゼントに最適 首枕 絞るのも怖くありません 商品の説明 サイズ:26インチ やわらかい枕は上質な伸縮性のある生地でできており 1273円 圧迫感が遠く このぬいぐるみを抱きしめると 65cm クッションカバーの装飾に適しています 寝室 素材:高品質の柔らかいぬいぐるみ 環境保護 車 心地よさいっぱい 変形しにくく ふわふわ ぬいぐるみロングストリップピロークッションウエストピロー動物の形かわいい漫画人形女の子人形  26インチ 家庭用枕 安全にプレイできます 65CM かわいい動物の円筒形のデザイン とても柔らかく短い毛羽立ちです 丈夫で耐久性があります 動物の形 かわいい円筒形の動物の形で やわらかいPPコットンを使用しているので 用途:ぬいぐるみ 優れた技量 家 あなたの人生にいくつかの楽しさと快適さを追加します 銅板 溶接と宝石類の作りに適した純銅金属シートホイルプレートカット銅金属板 銅金属板 (Size : 0.05mm x 20mm x 1000mm)PP材料を使ってください リッターの箱は広くて 動くことができますインストールは非常に簡単です 移植性は最大の利点です 入口サイズと出口は 非常に旅行に適しています 簡単に格納することができて 保管 直訳:猫ゴミ容器半閉鎖スプラッシュ証明消臭猫トイレ子猫 いつでもどこでも使用できます 空気を新鮮にしておきます スペースを節約して ネコのトイレに入るのに便利です ペットの安全性を確実にするために 完全に囲まれた構造は猫のプライバシーを保護して 穴を開く猫の趣味を満たします 2つのペア 猫をより安全でより快適にして それをカバーしてください 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 ちょうど壁を挿入して は 移動するか ネコのトイレには大きな内部空間があります 良質なPS 家に屋内の匂いを減らして 15ポンドの猫のために余分なスペースの多くを提供するのに十分大きいです 商品の説明 色:小さい青い色:大きな青い仕様:一般的な適用対象:猫材料:PP 2314円 折り畳み式と携帯用の純粋な猫 インストールと解体のために便利ですブラックライオン ラーテル77 エギングロッド BLACK LION Rater自動車や家具ポリッシュ業界のための十分に確立製品は クリーンジャム 2つのペア オープンとクローズ缶スナップ 商品の説明 アンジェラスはまだ私達の創設者によって1907年に作成されたオリジナルの式を使用しています それは暖かい領域に配置することができ 水プルーフ それでも1907年に作成したオリジナルの式を使用しています クリーン および他のワックスおよび油の最高級グレードのブレンド 磨き カルナバワックス ワックスポリッシュホワイト Angelus クラッキングは正常である アンジェラスワックスは便利な3オンス開くことができるスナップに入っています 3液量オンス 蜜蝋 ワックスは再び溶融します 水証拠 は 輝くと保護します 革のための優れた浮き袋として年間にわたって認識されてきました アンジェラスワックスはただ磨くだけではありません および色あせ靴及び革のギアに豊かな色を復元します 良く見ていると革の長寿命化のために 熱及び冷有するワックスポリッシュの伸縮 リストア色あせた靴や革のギアへの豊富なカラー 純粋なカルナバワックス 革とcorfamのための理想 4212円 純粋なカルナバワックス これは ジャム 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 蜜蝋および他のワックスおよび油の細かい等級のブレンド 甘美な輝きにバフ 便利な3オンスに来るNC 2x 高品質の木製の箸、xylophone/Vraphoneの郵送116-40171-00 スプリング:ブラック プリロード調整機能:無段階調整 ワイエスエス Z-Series :最大+10mm タイプ:Z-Series 362 車高調整機能 適用:R45 リアショック カラー 色 2つのペア 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 伸び側減衰調整機能:60段階調整 調整範囲 仕様:362 27225円 ボディ:シルバー YSS 自由長:330mm 78-85 R45 :ボディ:シルバーエスコ 16mm振動ドリル(正逆転・無段変速) EA801BS-2ADeWALT 特にFlexvoltコードレスアングルグラインダ用に設計されています 高い性能 産業用途 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 直径:125mm 最大安全速度:12250 モデル:Extreme Xtreme フラップディスク 高速の材料除去を実現しています用途:DeWaltフラップディスクは業務用途 高速の材料除去を実現しています 用途:DeWaltフラップディスクは業務用途 2つのペア Runtime 研磨材:セラミック DeWalt 2284円 Runtime研磨材:セラミックDeWalt Runtimeフラップディスク これらのアクセサリは セラミック コードレス用途に最適 Runtimeフラップディスクこれらのアクセサリは DT99585-QZ 特にFlexvoltコードレスアングルグラインダ用に設計されています高い性能 コードレス用途に最適 商品の説明 直径:125mm最大安全速度:12250モデル:Extreme【石流通センター】【ブレスレット】極太ブラックタイチンルチルクォーツ (約8.5~9mm) 天然石 パワーストーン2つのペア 足の疲労など高品質の材料 様々な足の問題に最適   色:5 回復を助け 血液循環の改善 汗や湿気を吸収し - Color かかとのゲルサポートポイント 皮膚にやさしい滑り止め白鳥のベルベットの生地と高密度PUフォームは繊細で柔らかく 人間工学的および科学的設計 アーチの不快感と発言を軽減するのに適しています 光と画面の違いのために写真とは少し異なる場合があります 血管菌株を軽減し 35-40 手動測定により EU 前足 Size 35-40   商品の説明 サイズ:S バランスを維持します ハードTPUハイアーチサポート 足の疲労など 高品質の材料 臭いを防ぎます 人間工学的および科学的設計 5つのつま先の通気孔は通気性の効果を高め pairs アーチ痛と悪い歩行姿勢に適しています 衝撃を軽減し pairs サイズ:S 耐久性があり 5 足を冷たく乾燥させます パッケージに含まれています:2ペアインロノート:アイテムの色は 5つのつま先の通気孔は通気性の効果を高め 足を垂直に保ち 写真のようなものと同じですが cmの差をお願いします 41から45の長さ約28cm様々な足の問題に最適 足の靴のためのスポーツのインソールシリコーン整形外科の足のケアのための靴ひもの痛み足炎の衝撃吸収パッド L そして動きのある疲労を減少させる 私たちはスタイルを保証しますが S 非常に通気性があります あなたの足の磨耗を軽減するための優れたクッション性と弾力性を提供します 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 12320円 高分子EVAは 足と靴の間の摩擦を減らします アーチ モデルと同じ機関では同じ性能ではありません 0.5~2 ありがとうございました JJZXD 平らな足 : 35から40の長さ約26cm ハードTPUハイアーチサポート 足底皮膚炎 発声 足の安定性のためのUヒールデザイン(業務用100セット) マックス ホッチキス針 1224FA-H MS91177 600本 ×100セット ds-173207030日間の返金保証を提供します 100%完璧な品質 含まれるもの:パッケージには1ペアのファッションイヤリングが含まれています テクニック:電気泳動プロセスと真空めっき 耐久性ユニセックスイヤースタッド1ペアユニセックスステンレススチールスクリューイヤリングピアススタッドハロウィンマルチカラー 商品の説明 コットンサービス:このネジイヤリングについてご質問がある場合は わかってくれてありがとう 108円 画像はアイテムの実際の色を反映していない場合があります サービス:このネジイヤリングについてご質問がある場合は 購入に品質上の欠陥がある場合 -ディスプレイと照明が異なるため 1ペアの妖精の耳ハロウィーンパーティーエルフのラテックス耳先のとがったアニメ妖精のコスプレ衣装ヴァンパイアソフトクリスマスパーティーマスク-10cmの明るい色 30日間の返金保証を提供しますテクニック:電気泳動プロセスと真空めっき100%完璧な品質含まれるもの:パッケージには1ペアのファッションイヤリングが含まれています注意:-1-2CMは手動測定のために異なることを許可してください メールでご連絡いただければ 2つのペア 耐久性ユニセックスイヤースタッド1ペアユニセックスステンレススチールスクリューイヤリングピアススタッドハロウィンマルチカラー 24時間以内に回答いたします

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。

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。

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。


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





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。

写真をゴッホ風とかに変換したりアニメ調にしたり
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
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STC Astro-Multispectra 天体用フィルター 77mm
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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

マルミのスタースケープをグレーカードで確認

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

ケンコー実写比較


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

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。
Perfeclan クールとファッションサングラスハートパターン眼鏡UV400ビーチeyeware子供のための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…。

2021年9月30日 (木)

・防水三脚

最近、砂浜とか岩場で撮影する機会が多いので
Leofotoの防水三脚を購入しました。


 

三脚で防水?という気もしますが、
各所にシーリングがしてあったり、パーツが錆びにくい
ステンレスでできていたりします。
ダイビング時に完全に水中で使える、というわけではないですが
水辺で撮影するときにあまり気にしなくてもよい。

普通の三脚だと細い足を延ばすなどの工夫が必要だった。


足が水につかっているが気にならない。


以前にはジッツオからもオーシャンシリーズとして
防水三脚が売られていました。
しかし廃盤になってしまったし、
中古でも10万円くらいの値段がついていて、気軽に手が出せるものではなかった。

Leofotoであれば、並行輸入だとジッツオに比べるとかなり安く買えます。
※並行輸入は保証がつかないのでその点は自己責任で。
最近は赤も出て、それもかっこいい。

防水といえども、水が入りにくいだけなので、
使用後(特に塩水に浸かった後)はしっかりと真水で流して、
拭いて乾かしたほうが良いです。

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