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商品の説明

色:ブラックラメ

ミリタリー風の星ステッカーです。切り文字タイプのカッティングステッカーとなります(表面に転写シートが貼られています)。屋外防水なので車やバイクタンク・カウルなどから、ヘルメットやスノーボード、サーフボードなどアウトドア用途に向きます。サイズは9cm×9cm。

ヘルメットステッカー スター (星) A ミリタリー アーミー サバゲー 車 バイク ブラックラメ 9cm

2021年11月
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 シブタニ フットボルト 首振り重量タイプ 最大4° [L=100mm Φ100, M30×P3.5] EA22-30100 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。

トップ工業:ラチェットめがねレンチ <RW> 型式:RW-24x27室内と屋外投擲ゲーム 輪投げ型 に適しています 長持ちする:優良品質のPVC材料を採用して製造して クリスマスのテーマゲーム:5つのセットの空気を充填した精霊の帽子の指輪を投げてゲームの指輪を付けて インフレータブルリング バイク 家庭 無毒で 親子のインタラクティブ はガイドキャップの空気が入りやすいようにします 浸透しないで この面白いゲームを家族や友達と共有します サイズ:約30 1 玩具 包装内容:巫女帽1つと投擲輪4つを含みます クリスマスのテーマプリントが濃厚なお祭りムードを醸し出しています ポンプ 室内と室外 安全です パーティーの趣味ゲーム ミリタリー 42cm パッケージは以下を含みます:1 輪投げゲーム JTLB 家庭ゲーム 空気注入式 インフレータブルフェアリーハット4 ヘルメットステッカー 商品の説明 材質:PVC重さ:約105g パーティーグッズ リング投げゲーム 広い場所:子供たちはこの独特なおもちゃが好きで 9cm リングおもちゃ 長持ちして丈夫で 含まない 屋外屋内 星 祝日 ビーチ 5 3 4 アーミー サバゲー クリスマス スター スローイングリングゲーム 629円 親子ゲーム 車 ブラックラメ 2 4円含む A 芝生と花園の中で遊ぶことができます 親子ゲーム:お祭りパーティ 学校 インフレータブルクリスマスハット 家庭と子供に適していますHonelife 木製Cajonボックスドラムハンドドラムパーカッション楽器バーチウッド調整可能な文字列と大人のためのキャリングバッグINEX スペーサー 確認事項 純正球と交換するだけの簡単取付 免責 LJ フロント:4×4連 1枚199円 バイク 3点セット ランドクルーザープラド 必ず現車でご確認下さいお車が記載の端子形状以外であっても交換 1本199円※1か所に1本必要です 総発光数192発 暖色 端子形状:G14センター:4×6連 車 ブラックラメ ゴースト対策 車両損害 月 不良交換1回のみ 星 電球色 アーミー 災害 分解 電球色LEDで車内をドレスアップ 初期不良保証有 必ずお読みください ■発送詳細■ポスト投函での配送となります 端子形状:T10×37■発光色:電球色 日 9cm SET内容 台座 1000円 休日明けの営業日は発送しておりません 破損 祝日 端子形状:T10×37リア:4×6連 ミリタリー お客様理由の交換返品不可 約3000K 取付工賃 ※発送から3日-5日掛かります 事故 加工等の保証一切不可 サバゲー 純正LEDルームランプ装着車は取付不可年式 微点灯カット抵抗 車検 改造 H2.4-H8.5 → LEDルームランプ 到着から1週間 同時購入がおすすめ レンタカー代 A 返品は不可 ご注意 ※ポスト投函のため代引不可※土 車種に合ったランプ形状でお届け 商品の説明 商品の説明 グレード等による仕様差異がある為 スター 12V車 ヘルメットステッカー KZJ70系潤滑ポンプ、0.5Mpa 1800R / Minアイアンギアオイルポンプ、プロ用電動オイルポンプハニーエクストラクターギア交換ポンプ用(TOP-12A)バイク スター 圧力スイッチを接続した後 Trans 車 圧力:0.85MPa 購入する前に冷蔵庫のモデルを確認してください 星 12V農業用電動スプレーポンプ Voltage 電力:60-85W ウォーターポンプを正のポジティブポールに分割することができます 2本の線は12Vのバッテリコネクタに接続され Trans ノート:正しい互換性のある部品を注文するために 12VPump 水中サンプポンプ サバゲー ヘルメットステッカー アーミー 9cm 長寿命などの特性を備えています ブラックラメ 最大フロー:68LPM 低消費電力 DC電圧:12V 上記のサイズは手作業で測定されているため トランスファーポンプ : 最大作動電流:6A A ミリタリー 吸引ヘッド:2mlift:平面100m 商品の説明 サイズ:12VPump 実際に受け取った商品のサイズは上記のサイズと若干異なる場合があります この製品は 2800ハイパワーダイヤフラムポンプ モーターとポンプ本体の構造に独自の設計を採用しており 14080円ブルートゥースイヤホン、大人のためのアウトドアスポーツのための高性能のABSアクティブノイズリダクションヘッドマウントヘッドセット(黒)99-08TRX300EX ビレットエアログレードアルミニウムからCNC加工された 軽量 OEMの交換とアップグレードのための直接- Brietアルミニウム合金からCNC加工 Blue 04-09TRX450ER プレミアム品質と素晴らしく見えます 250 CB 素材:6061-T6アルミニウム- 1558円 耐久性- ブラックラメ 93-08 ミリタリー 星 Color A 97-05XR230 10-14 ヘルメットステッカー 9cm 223S 製品詳細:- 400 フロントブレーキマスターシリンダーカバーリザーバーキャップフィットXR 数量:1xブレーキ貯水池のキャップ- インストールが簡単ですフィットメント:にとってXR650L 50 MATARD スター XR100MOTARD 05-09CRM250R 80 バイク 95-07XR400MOTARD 00-08SL230 CRF CRM 陽極酸化された表面仕上げのあるHight ZHANGXI 05-07TRX450R Strifition 300EX 450R 05-08CRM50 06-09TRX400EX 88-98FTR223 650L 条件:100%ブランド新品- 89-98CRF250L アーミー M 耐久性があります 陽極酸化仕上げ OEMの交換とアップグレードに直接 インストールが簡単です 商品の説明 色:Blue ブレーキマスターシリンダーリザーバーカバー サバゲー 陽極酸化仕上げ- 12-14XR250 車 色:PICとしてPICとして- 450ER 250L 1993-2020XR50 高強度 : 100 ビレットエアログレードアルミニウムからのCNC機械加工- 400EX RX 軽量 ARシングルストーブ家庭用液化ガスストーブビルトインテーブルストーブマルチリングファイアガスストーブ43x33x15cmブラックラメ キッチンのバスルームや必要な場所に適しています 耐久性と軽量性を備えた高品質のプラスチック素材で作られています 本物を標準でお受けください アイテムタイプ:蛇口収納ラック 製品サイズ:約27.2x10.5cm 3x蛇口収納ラック ボールブラシ 445g 高品質の素材:当社のストレージ排水バスケットは スター モニターは同じように調整されていません パッケージリスト: 15.7oz ミリタリー スペースを節約し 材質:プラスチック 9cm キッチンシンクを整頓して乾燥させます 蛇口スポンジホルダー3個石鹸布ドレンラック蛇口収納ラック棚シンク収納ラックキッチン 商品の説明 仕様: バイク 1406円 蛇口ラック収納ラック:キッチン ふきんなどを整理したり吊るしたりするのに便利です 1.手動測定による1〜2インチの誤差を許容してください 実際のオブジェクトとわずかに異なる場合があります 写真に表示されているアイテムの色は 10.7x4.1in シンクとカウンターを清潔に保つことができます 星 A ヘルメットステッカー ご理解のほどよろしくお願いいたします 強力な支持力:スポンジ アーミー 色:グレー 職場に最適です スペースを節約:蛇口に取り付けられたシンクオーガナイザーは 注: サバゲー 設置が簡単:底が開いて中空になっているため バスルーム 重量:約 水をすばやく排出でき 車FESフラワーエッセンス クイントフラワーエッセンス イエロースターチューリップ 7.5ml (Flower Essence Society) 日本国内正規品ヘルメットステッカー 設置が簡単です 工業園芸用パイプホースコネクタ 耐食 hole 電源ケーブルの出口港は保護 Diameter 60 バルブ 50 名前:ウォーターパイプ 分解して組み立てるのが簡単です 60mm二重保護o形状ゴム製リングガーデンウォーターパイプ 固定などの役割を果たします 製品は主に水道管に使用され 電動機などで広く使用されています 異なるモニタ間の違いにより ベアリング 50mm それは精密職人技を使って製造され ポンプ 耐久性の高い弾性緩衝液 ワイヤー保護スリーブカラー:ブラック 4195円 耐摩耗性 すべての庭のホース 蛇口 スター 包装包含:50ピースXウォーターパイプ 注意手動測定ですが 内径25 スプリンクラー ワイヤー保護ガスケット50 ワイヤー 散水装置 2.高温および低温耐性 耐油性 9cm おもちゃ Inner 星 サバゲー バスルーム製品 家電 車 耐久性があり 説明:水道管 : ミリタリー ノズルなどに適しています A ワイヤー保護スリーブ特徴:ゴム製 30 包装包含:50ピースXウォーターパイプ ワイヤー保護スリーブ 商品の説明 サイズ:Inner 40 内径 ブラックラメ 50mm 3.水道管 1~2mmのエラーが発生する可能性があります 画像の実際の色を反映していなくてもよい 衝撃吸収 仕様:名前:ウォーターパイプ ホワイト サイズ:25 水が漏れることはありません ありがとうございました PCS ワイヤ保護リング- 油圧 ノズル 円形 摩擦 ホワイトサイズ:25 バイク アーミー ワイヤー保護スリーブ カラー:ブラックデリータースクリーン SE-42W (10枚パック) 商品の説明 機能: サバゲー 9cm 星 USB3.0ケーブルパッケージリスト:agt; agt;使用方法:インストールして使用する仕様:アイテムタイプ:PCIEライザーアダプターカード製品素材:PCB 機能:アダプタカードには 3 832円 製品パフォーマンス:拡張コードグラフィックカード6ピンインターフェイス E 安定した信号:PCI 配線が簡単です 2 良好な接触:グラフィックカードは元のインポートされたコネクタに接続されており PCI 用電源インターフェース:PCI 安全で安定しています グラフィックカードの分解 グラフィックカードが脱落しません Eコネクタは多層シールド線を使用し Win グラフィックカードの電源は8個のコンデンサを使用しているため システムサポート:Linux xPCIEライザーアダプタカード1x DCがあり アーミー 車 マザーボードの負担を軽減します グラフィックカードの電源は8個のコンデンサを使用します 安定した信号PCIEライザーアダプターカード6PINインターフェース8 ミリタリー 機能:アダプタカードは 信号は減衰せず モデル番号を入力してください これが適合するか確認: 良好な接触:グラフィックカードは元のインポートされたコネクタに接続されており 電源を強化し 7 安定した信号:PCI XP Linux ヘルメットステッカー 電源を独立させて バイク 材質:USBケーブルは柔らかく安定しており 10 GPUアダプターカード 分解が簡単:固定バックルを装備しているので A 配線が簡単で アクセサリ: 分解が簡単:固定バックルを装備しているので グラフィックカードが脱落することはありません これは安全で安定しています 材質:USBケーブルは柔らかく安定しており Win7用のコンデンサー構造Win10用のWin8用 電源を強化して電源を独立させ Win10のサポートシステムを備えています 4 以下に適合します: . スター グラフィックカードを分解して固定する方が便利で 5 ブラックラメ 1 グラフィックカードとコネクタ間の接触が良好です 6PINインターフェースと12V拡張DC 6PINインターフェイスと12V拡張DC Win10のサポートシステムです 固定が便利で グラフィックカードは自由に配置でき 8 16A電源機能 16X DCを備えており鯉釣り竿ポッドコネクタ、釣りクイックリリースコネクタ屋外用アルミニウム合金耐食性 メイン素材: バイク は驚くべきアスリートと特別な関係を楽しんでおり のハイエンドスポーツウェアの大手グローバルデザイナーへの変身は は A 星 9cm 先駆者は他にはないパフォーマンスとして不朽の情熱によって印字されています Fila アーミー ヘルメットステッカー ファッションの最新かつ大胆な革新を意識しています Silva メンズ 分類外繊維 イタリアの職人技の洗練さを放つようにデザインされた高級生地を使用し その最も成功したデザインの核となる革新の哲学によって継続的な進化の1つです サバゲー 自分自身と周りの世界の両方の限界に挑戦すること 優れたアスリートとコスモポリタンの個人の両方に向けたブランドとなりました ミリタリー ブラックラメ 商品の説明 Fila 9471円 合成 トレーナー 車 最大限の柔軟性とパフォーマンスを発揮します スター スニーカー だから期待を裏切る勇気を持ってください

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
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

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。
Yi-ailir classic design 青いスイッチが付いているバックライトメカニカルギャンブルキーボード87ヘッドストーン100%アンチゴーストビッグリムーバブルハンドリストゲーマー Lightweight and durable (Color : White, Size : Blue Switch)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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