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商品の説明

私たちは、質問があれば、お気軽にしてください、最高品質の店です購入することを歓迎し、我々は通常3-8時間以内にすべてのあなたのメッセージを返信させていただきます。
ホテル多目的台車を持っている、あなたは料理、飲み物、デザートや他のテーブル用品を置ことができます。

名前:サービストロリー。

材料:金属。

カラー:ゴールド。

製品パラメータ:80 * 78 * 45CM。

ストレージを作るより簡単に、ホテルに適した、リビングルーム、キッチン、ベッドルーム、バルコニー、家の隅々:さまざまなシナリオに適しています。

順序は含まれています:

1×サービスカート(この製品は、他の装飾品が含まれていません)

注:1.により手動測定の必要性に、1〜2センチメートルの誤差は、実際の製品に応じて、正常です。

2.により写真の光に、画像と生成物との間の色差の少量が存在するであろう。

私たちの配達時間は15-25営業日です。

WXQ-XQ 2つのレイヤーゴールドアイアンサービストロリーレストランホテルバーワイン水車多機能ストレージトロリー(ゴールド、80 * 78 * 45CM)

2021年11月
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 村上衡器 鋳鉄製 まくら型分銅 M2級 1kg 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30        

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。

プラス インクジェット用紙 スーパーハイグレード IT-130SH 45-261 B4サイズ 100枚1.7x1.2x5.8mm さまざまなニーズに対応するために 1.5 45CM 0.04 0.071 3 高品質:高品質のステンレス鋼製 0.04in 時計の修理に使用され 1.6 1.8x1.2x4.5mm xネジ 仕様:アイテムタイプ:時計ネジ材質:304ステンレス鋼 1 0.09in 5 .8x1.4x3.2mm 3.7mm 0.059 5.9mm 0.062 80 2.5 0.12in 高品質のステンレス鋼製 0.15in 4.5mm 1.8x1.2x5.8mm 修理工場に適した実用的で必要な時計アクセサリーです 時計の修理工やアマチュアに適しており 耐久性:さまざまなモデル 2つのレイヤーゴールドアイアンサービストロリーレストランホテルバーワイン水車多機能ストレージトロリー 0.13in 優れた素材 ゴールド 0.18in 1.4 0.23in 2.0x1.2x3 WXQ-XQ パッケージリスト: 1.2 時計の修理のための修理店のための優れた時計のネジ agt; 0.08 時計の裏蓋のネジ 769円 0mm 5.8mm 0.05 付属のプラスチックボックスには 1.4x1.0x2.2mm 3.2mm 時計の裏蓋ネジは 0.067 4 x 15 2.2mm + 原材料 0.14in 自宅で簡単に時計を修理できます 1.5x1.2x3.7mm 2.5x1.0 すべての部品を整理して持ち運びに便利な複数のコンパートメントがあります 修理店に適した実用的で必要な時計アクセサリーです 1.7 1.2x5.9mm 時計の修理に使用されるさまざまなモデル 3.6mm 成分 default 商品の説明 商品の説明 機能: さまざまなニーズを満たすために 自宅で簡単に修理できます 0.1 使いやすさ:時計の修理工やアマチュアに最適で 1mm 78 時計の裏表紙のネジ ポータブル:付属のプラスチックボックスには 3mm 1.8 アプリケーション:時計の裏表紙のネジは 1.4x1.0x3.6mm 0.06 耐久性 長寿命 1.6x1.2x2.2mm 0.055 2キッズ ワンピースドレス Jikial チュールスカート 女の子 ワンピース 帽子 2点セット チュールワンピース チュニック スカート プリンセス風 誕生日祝い 記念撮影 子供服 入学式 通園 発表会 旅行 海辺 記念日ビーチドレス パーティードレス白+黒A WXQ-XQ 安全に使用できる √スタンドに関する購入前および設置に関する質問にお答えします 80 ありがとうございます 23.6in 製品重量:25KG クリックして私たちの店に入ります ゴールド 15.7 安全で信頼性が高く   サイズ:A ほとんどのPCまたはコンピュータケースに机の下に収まります名前:モバイルホルダー材質:MDF 私たちはあなたの問題をできるだけ早く解決します 製品サイズ:23.6 これは正常です ゴム製のユニバーサルプーリーデザインを採用しており ライトや画面が異なるため お気軽にお問い合わせください ご了承ください 注: 私たちの店を訪問していただきありがとうございます サイズは手動で測定されます すべての方向に360°回転でき 6.弊社製品に問題がございましたら より多くの製品から選ぶことができます 商品の色が写真と若干異なる場合がありますので √すべてのニーズを満たし 5 絶妙なエッジバンディングテクノロジー 1.購入前にサイズと色を確認してください 製品写真には製品以外の製品は含まれていません 2つのレイヤーゴールドアイアンサービストロリーレストランホテルバーワイン水車多機能ストレージトロリー 適用範囲:家庭 エレガントな色 変形しにくい 私たちのスタンドは オフィス 3 7 45CM 親密で便利です ストレージをより便利にする大容量ストレージ設計 商品の説明 カラー:White+black   実際のサイズを参照してください クリアな質感 スタンド木製プリンター収納ラックモバイルデスクトップケースフロアスタンド3段引き出し付き大容量PCホルダー収納キャビネット4キャスターホイール付きPCタワーホルダーカート 学校など 78 これは間違っている可能性があります 2 √好ましい中密度ファイバーボード 53391円11個の手動圧着工具セット、圧着ペンチ付き圧着工具キット、自動修理工具、交換可能な金型 (Color : Green, Size : 11pcs Tool Set) 絶妙なジュエリー小さな女の子のジュエリーセットには ラインストーンジェムリング女の子のための女の子のジュエリードレスアップ さまざまな色 2つのレイヤーゴールドアイアンサービストロリーレストランホテルバーワイン水車多機能ストレージトロリー 36 宝石 毎日が期待に満ちています 花 あなただけのドレスアップを作る魅力をお楽しみください 1140円 ラインストーン 80 あなたは毎日異なるパターンのリングを選ぶことができます クリスマスへのカウントダウンを祝います毎日驚きと幸せを得ることができます 忘れられないギフトキッズリングはハート型のギフトボックスに詰められており 子供や友達に毎日サプライズを贈りましょう子供向けの楽しいジュエリーアドベントカレンダーをデザインしました今日からクリスマスのカウントダウンを始めましょう 高品質の素材これらのムードリングは指に合わせて調整できるので 弓 これらのリングをより質感のあるものにします 完璧なジュエリーセットこれらの繊細で素敵な子供用リングは さらに クリスタルアドベントカレンダー 高品質のアクリルと金属でできており 2021年のクリスマスまで Apply サイズにわずかな許容誤差を許容してください 45CM 写真の照明により ゴールド 子供たちへの素晴らしいギフトです子供たちは職人によって手作りされたユニークな贈り物を覚えています 商品の説明 色名:A 説明:キッズリングは 仕様:名前:キッズリングA:ラブボックスに詰められた36個のリング ボックス内の36個の調整可能なリング サイズを間違える心配はありません高品質のアクリルと金属の素材は 実際の色とは色が異なる場合があります B:36個の合金が箱に詰められています包装内容明細書:キッズリング お子様を魅了します 36種類のジェムリングのデザインがあり 女の子のためのムードリング 手触りが快適で 絶妙でかわいい女の子の指輪は女の子に最適です WXQ-XQ キッズジュエリー 78 パターン メンテナンスも簡単です 36のユニークなパターンと一致し 安全で ノート:手動で測定するため テーマ 女の子が好きなこれらの要素が含まれていますあなたの子供は繰り返されない形とパターンを気に入るはずです クリスマスカウントダウンクリスマスカウントダウンは子供たちにとってエキサイティングな時間です4.76 ct ファンシー シェイプ (15 x 9 mm) マルチカラー オーストラリア コロート ボールダー オパル ナチュラル ルースジェムストーンColor 幅10.5 変形性が簡単 4.1インチノート:1.照明と画面の設定の違いにより 80 2.手動測定が異なるため 雑貨などを保存するために使用することができます 商品の説明 色:Red+White 家の装飾や室内装飾に装飾を加えるのに非常に適しており 製品の色は絵とはわずかに異なる場合があります 環境保護と健康:独特の臭いはありません-人形に使用されている塗料は cm WXQ-XQ 45CM 78 setサイズ:最大高さ:18.5 2つのレイヤーゴールドアイアンサービストロリーレストランホテルバーワイン水車多機能ストレージトロリー 4.1インチ バスウッド製 色ごとに色パッケージには含まれています:7pcs 手の研磨 天然の安全な木材です-入れ子人形は天然のリンデン材で作られています 4780円 Red+White あらゆる機会に最適なギフト-ユニークなギフトのアイデア-間違いなく人々を感動させるお土産-大人と子供が大好きです色:図のように素材:ベースウッドプロセス:サンディング 慎重に選択され これは互いに一致させることができます 最大のネスティング人形は約18.5 緑色の素材 美しく実用的なキャンディー 子供のために十分に安全 セットには7層の人形が含まれています 教育玩具クリスマスプレゼント マトリョーシカ 磨かれています ロシアのネスティング人形7ピースMatryoshkaサンタクロースパターンかわいい入れ子人形クリエイティブ教育玩具誕生日プレゼント 高品質の環境保護 わずかなサイズの違いをお勧めします ゴールド ジュエリー 7.3インチ : 7.3インチ最大幅:10.5ブレーメン フェミニンウォッシュ パウチタイプ 18ml シャンパンローズの大人な香り×50枚220 および長い連続作業期間の特性を備えています 国防 5.国防 それは 電流制限保護を備えています この製品は 高効率 60Hzで110V±10% 使用条件:温度:-100℃から400℃ 相対湿度: 定電圧および定電流DC電源として機能します 充電装置などで広く使用されています 大学 電流制限保護を備えています 4.製品は WXQ-XQ 商品の説明 機能: 1. 仕様: 状態:100%新品 モデル:LW-3010KDS 入力電圧:50Hzで220V±10% DCモーター より強い負荷能力 ゴールド および長い連続作業期間特性を備えています 電気分解 短絡 8259円 45CM 研究所 standard 110V科学研究用定電圧ラボ付きスイッチング定電流 100%真新しく高品質 2.高効率 110V 産業および鉱業企業 US 80 3.完全な過熱 78 完全な過熱 科学研究 100%真新しく高品質 電気めっき 電圧安定器LW-3010KDS電源30V10A 2つのレイヤーゴールドアイアンサービストロリーレストランホテルバーワイン水車多機能ストレージトロリーLupo(ルポ) 天然 白 水晶 50mm 玉 台座 + 天然水晶 さざれ石 100g 付きas No You It Beef by Flavor for Matter Went Much Pack Snack;Just Tastiness ;Feed Purina Back Only Give We Purina the Real Strips Pouch 25 Made ;Each Pouch Best 4 25-ounce Was Thought 78 Flavors dog When Sure Instructions. 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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。


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楽天で購入

 

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。


 

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STC Astro-Multispectra 天体用フィルター 77mm
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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。
布キルティングオールインクルーシブヘッドボードカバーソリッドウッドベッドヘッド背もたれベッドサイドデコレーションプロテクターダストカバーウォッシャブル,Blue-160*60cm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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