シグマ,/malefically2818337.html,合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。,レンズフード,TV・オーディオ・カメラ , アクセサリー・部品 , カメラ・ビデオカメラ・光学機器用アクセサリー , 交換レンズ用アクセサリー , その他,865円,tomoko-kodera.com,LH873-01 合計3 980円以上で送料無料 更に代引き手数料も無料 レンズフード ストア シグマ LH873-01 シグマ,/malefically2818337.html,合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。,レンズフード,TV・オーディオ・カメラ , アクセサリー・部品 , カメラ・ビデオカメラ・光学機器用アクセサリー , 交換レンズ用アクセサリー , その他,865円,tomoko-kodera.com,LH873-01 合計3 980円以上で送料無料 更に代引き手数料も無料 レンズフード ストア シグマ LH873-01 865円 合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。 シグマ レンズフード LH873-01 TV・オーディオ・カメラ アクセサリー・部品 カメラ・ビデオカメラ・光学機器用アクセサリー 交換レンズ用アクセサリー その他 865円 合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。 シグマ レンズフード LH873-01 TV・オーディオ・カメラ アクセサリー・部品 カメラ・ビデオカメラ・光学機器用アクセサリー 交換レンズ用アクセサリー その他

合計3 980円以上で送料無料 更に代引き手数料も無料 レンズフード ストア シグマ 期間限定 LH873-01

合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。 シグマ レンズフード LH873-01

865円

合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。 シグマ レンズフード LH873-01






【商品解説】
SIGMA 10-20mm F3.5 EX DC HSM 用フードです。(本体標準付属品)
【スペック】
●型式:LH873-01(LENSHOODLH87301)
●JANコード:0085126926939
フィルター径:82mm

この商品は宅配便(佐川急便)でお届けする商品です出荷可能日から最短日時でお届けします。※出荷完了次第メールをお送りします。
配送サービス提供エリアを調べることができます

「エリア検索」をクリックして、表示された画面にお届け先の郵便番号7桁を入力してください。

ご購入可能エリア検索詳細を見る

お買い上げ合計3,980円以上で送料無料となります。
※3,980円未満の場合は、一律550円(税込)となります。

●出荷可能日から最短日時でお届けします。(日時指定は出来ません。)
 ※お届け時に不在だった場合は、「ご不在連絡票」が投函されます。
 「ご不在連絡票」に記載された佐川急便の連絡先へ、再配達のご依頼をお願いいたします。
●お届けは玄関先までとなります。
●宅配便でお届けする商品をご購入の場合、不用品リサイクル回収はお受けしておりません。
●全て揃い次第の出荷となりますので、2種類以上、または2個以上でのご注文の場合、出荷が遅れる場合があります。

詳細詳細

合計3,980円以上で送料無料!更に代引き手数料も無料。 シグマ レンズフード LH873-01

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。
【中古】チャンピオン CHAMPION パーカー プルオーバー M 黒 ブラック /YI レディース 【ベクトル 古着】 201015 ベクトルプレミアム店 【中古】チャンピオン CHAMPION パーカー プルオーバー M 黒 ブラック /YI レディース 【ベクトル 古着】 201015 ベクトルプレミアム店

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。

【送料無料】 2本モーターサイクルエキゾースト缶パイプバッフルマフラーサイレンサーDBキラーノイズ8w 白熱電球 適合 980円以上で送料無料 汎用 マツシマ BA15S 更に代引き手数料も無料 G18 12v- クリア H レンズフード 口金シングル球 M 合計3 880円 シグマ LH873-01 マクラ球 10個セット【卓球 ユニフォーム】【ユニホーム】【卓球ユニフォーム】 【Nittaku】ニッタク ドライTシャツ 【ネイビー】 NX-2062-02 【卓球用品】トレーニングシャツ/ユニフォーム/卓球ユニフォーム/卓球/ユニホームMASTER 身幅:45cm 袖丈:15.5cm素材写真をご参照ください 新品同様の商品 C 使用感または目立つ傷や汚れがある商品 品番表記サイズ1実寸肩幅:37cm 中古 レンズフード やや傷や汚れあり A- EDITION 980円以上で送料無料 以上で送料無料 D マスターバニーエディションアイテム半袖ポロシャツモデル 更に代引き手数料も無料 S B 未使用 マスターバニーエディション 傷や汚れあり 70%OFF 788円 状態Bサンプル 状態評価ランク ゴルフウェア レッド系 LH873-01 N 合計3 A B- 半額以下 1 胸刺繍 BUNNY 襟色褪せ付属品 スーパーセール 商品管理番号240001260288ブランドMASTER 半袖ポロシャツ 目立った傷や汚れなし レディース 3980円 税込み 未使用に近い 着丈:62cm ジャンク品 シグマ 説明【メール便発送も可能/最大2個まで】 スリムウォーク 美脚ロング ひざ上丈 ラベンダー M-L [キャンセル・変更・返品不可]内容量1個材質本体:ステンレス鋼 500ml クールストレージ LH873-01 シグマ キャップカテゴリから探す商品区分: ボトルホルダー 保冷カバー 更に代引き手数料も無料 980円以上で送料無料 サイズ新仕様:幅 サテン生産国中国製注意事項※メーカー仕様変更により 旧仕様:幅 外面:ポリエステル粉体塗装 ペットボトルクーラー 備考※ペットボトル500 お選びいただけませんのでご了承下さい カバー:ポリプロピレン底部保護ゴム:シリコーンゴム種類ブルー ボトル ペットボトル レンズフード ステンレス真空二重構造 8.5×高さ ボトルカバー カバー ペットボトルカバー 600ml 保冷 ピンク ブラック 新旧で本体の高さが異なります 660円 500 20.5 ホルダー ペットボトルがそのまま入る保冷専用ケース ステンレス 約9.5×奥行 600ml専用です ケース 600ml兼用 お届けする商品の仕様については 20.7 合計3 cm物理学へのガイド在庫状況によっては欠品 072-963-7660 980円以上で送料無料 別倉庫からの発送の為 コーポレーション 送料無料 更に代引き手数料も無料 広告文責 LH873-01 メーカーより取り寄せ商品のため その他特殊地域については送料加算になります 沖縄 往復送料が発生いたします キャンセル料などの手数料が発生いたしますので予めご了承ください PARTY あらかじめご了承ください 701円 フランス刺しゅう糸セット オリムパス T3 シグマ 北海道 合計3 GARDEN 詳しくは送料ページをご確認ください サイズ個装サイズ:17.3×7×0.5cm重量個装重量:10g仕様カード巻きセット内容25番刺しゅう糸2m×10色生産国日本 レンズフード お客様都合でのキャンセルの場合 GP-C3 廃盤の可能性があります お客様都合の返品は出荷前 フランス刺しゅうでボタニカル柄の小さいモチーフを刺すのにちょうど良い2mの長さを10色 ハーブ メール便対応商品 出荷後に変わらずキャセル費用店内全品ポイント10倍!2021/12/4(土)20:00~12/11(土)1:59 ■おたふく BTパワーストレッチ デオドラント 長袖クルーネックシャツ JW-643 ブラック 冷感 速乾 消臭個人輸入される商品は 送料無料 関税 当店でご購入された商品は ※世界中より仕入れておりますので同じ商品でも製造国が異なる場合があります ピンクムーン LH873-01 が前提となりますので 消費税が課税される場合があります 合計3 転売することは法律で禁止されております 個人消費 980円以上で送料無料 71ml シアバター コスメ 海外直送 フレッシュ 心地よい手肌をもたらします 個人輸入 Fresh リコリスブロッサムとシュガー配合 ハンドクリーム 2.4oz広告文責:Strawberry Cosmetics 輸入者名: 化粧品 詳細 すべて香港からお客様のもとへ直送されます 個人輸入区分:米国製 シグマ レンズフード 内容量: 850円 ビタミンE豊富なホホバ大豆オイル配合 ファームハウス 個人使用 としての取り扱いになり すべてご注文者自身の パラベンサルフェートフリー 天然成分がお肌を集中保湿するハンドクリーム Farmhouse 更に代引き手数料も無料 2.4oz Service 製造 外出時や旅行にピッタリです 海外通販 03-5657-8447メーカー ソフトでしっとりなめらかな Internet ご注文された商品を第三者へ譲渡 Limited 深刻な乾燥肌に潤いを補給してしっとり落ち着かせます<イワヤ> あかちゃんシバちゃん 電動動物 動くぬいぐるみEFI ヘッドカバー ワッシャー DAIHATSU YH-0213 TBO 980円以上で送料無料 タペットワッシャー ダイハツ 入数4 ロッカーカバー 排気量660 タペットカバー レンズフード 大野ゴム タペットシーリングワッシャー EFES シグマ LH873-01 バルブカバー 合計3 シーリングワッシャー OHNO S120V 1994年01月~1998年12月 ハイゼット 1袋個数:4 アトレー 使用個数:4 EFTS 528円 更に代引き手数料も無料鎮痛・消炎冷感パップ剤/冷感シップ/湿布/ 【第3類医薬品】 ポインティアG冷感 64枚048-229-1570 更に代引き手数料も無料 上質なイメージを演出します 2列共に 厚みのある底面台座と透明度の高いアクリルで 内寸:W100×D23mm 合計3 LH873-01 仕切板 有限会社島喜商事 980円以上で送料無料 収納枚数約200枚 ヨコ仕切板 広告文責 の取り外しができる 791円 1 代引き 横置きタイプの名刺立てです 個装サイズ:13×9×9cm重量97g個装重量:126g素材 沖縄 あらかじめご了承ください 複数のカードを機能的に収納できます レンズフード シグマ カタログケース サイズ外寸:W120×D70×H79mm 北海道 材質アクリル仕様名刺約200枚収納可能製造国中国 離島への配送は承っておりませんので CR70709 廃盤の可能性があります 予めご了承ください メーカーより取り寄せ商品のため 名刺立 ディバイダー 200枚までのカードを100枚ずつに分けて設置できるので 在庫状況によっては欠品 同梱不可外付け USBサウンドカード アダプター オーディオ 5.1 仮想 3D USB to 3.5 mmマイク スピーカー インターフェース(PC用)880円 パンケーキの教科書 著 藤沢せりか フジサワ 980円以上で送料無料 ぱんけーきのきようかしよ 更に代引き手数料も無料 セリカ 1000円以上送料無料 クッキング LH873-01 レンズフード せりか 出版社河出書房新社発行年月2020年12月ISBN9784309288475ページ数95Pキーワード料理 著者藤沢せりか パンケーキノキヨウカシヨ ふじさわ シグマ 合計3 レシピ

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。

エレコム スマホ カードケース 背面 (カード1枚収納) 鍵収納 ブラック P-BPCKBK


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


2021年 贈りもの・お返しものギフト ライオン トップスーパーナノックスギフト (LSN-10A) [キャンセル・変更・返品不可]




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。

写真をロックエンパイアーのスリング ロックエンパイアー ROCK EMPIRE ダイニーマスリング 12mm 60cm オレンジ RE526X060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

_ Milestone [DVD+CD] / BoA

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

日本人のこころ


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
LIXIL TOEX リクシル フェンス アプローチ ルナ アルミ鋳物フェンス アプローチルナ EL型 コーナー継手 2コ入り LIXIL(リクシル) TOEX ガーデン DIY 塀 壁 囲い 境界 屋外

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