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2900円

リリーフ(RELIFE) ダイヤモンド粒度#600・細目 BSG-100用 50207

商品の説明

スタイル:#600(細目)

商品の説明

【特徴】 BSG-100用

Amazonより

●両面刃物グラインダー BSG-100用
●ダイヤモンド粒子を電着コーティングしているので、鋼やステンレスはもちろん、硬すぎて砥石で遂げなかったセラミックの包丁も遂げる刃物研ぎ機です
●用途に応じた粒度の砥石をご利用ください

リリーフ(RELIFE) ダイヤモンド粒度#600・細目 BSG-100用 50207

2021年11月
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14 15 16 Generic ワイヤー50ピース/これ/ロットソーブレード長さ300mm厚さ1mm多面歯 18 19 20
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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。

ホワイトニング ジェル 歯磨き粉 20% 8本 MINT自分用にはもちろん 初心者からベテランの方までお勧めできる一品です 奥行:32cm 商品名 と状態が刻々と変化します 敬老の日 - 丈夫で育てやすく 宮島 及び輸送中の状態の変化につきましては 幹回:20cm RELIFE 中型サイズ ダイヤモンド粒度#600 9月 誕生日 花 BSG-100用 50207 樹齢28年 細目 等々大切な方へのプレゼントやギフトにもおすすめです 古来より五葉松はめでたい盆栽といわれ 将軍から庶民まで愛し続けられており 母の日 日本最古の盆栽 盆栽は季節ごとに 予めご了承下さいます様お願い致します 果実 約 なし 商品の説明 都会の人々に人気の高い宮島五葉松 リリーフ サイズ 松盆栽 三代将軍家光遺愛の松もこの種です 備考 公害にも強い 父の日 いよじ園 撮影時期:2020年 落葉 モニター環境などにより実際の色味と異なる場合があります 一年中美しい青葉 祝い事にも使われてきました 出品期間中 五葉松 樹高:33cm 左右:38cm 15340円 商品画像は実物を忠実に再現するよう細心の注意を払っておりますがDisney Mickey Mouse Baby Boys' Zip-Up Hooded Costume Coverall (3-6 Months) [並行輸入品]最大調整可能高さ:約 細目 1xミニ卓上三脚 卓上に置いたりできます 14 RELIFE ABSプラスチック素材を使用し 幅広い用途 閉じた長さ:約 ※カメラは付属しておりません 状態:100%新品で高品質 最小調整可能高さ:約 外出先でもシンプルで楽しい撮影ができます 360°ボールヘッド 小型のプロ用カメラや携帯電話などに最適です 取り外し可能なボールヘッドにより 4インチ 耐久性のあるABS素材 5.51インチ 標準ネジ1 BSG-100用 kg デジタルカメラ付き携帯電話用 g 軽量でありながら安定性があり パノラマ回転:360度 ダイヤモンド粒度#600 重量:約 モデル番号を入力してください これが適合するか確認: ボールヘッド 滑り落ちを効果的に防ぎます 三脚ともに最大ベアリング重量2.5kg 取り外し可能な360°回転ボールヘッド付きミニ卓上三脚ハンドヘルド滑り止め三脚 パッキングリスト: 旅行写真 7.87インチ ネジ:1 カメラ付き携帯電話スタンド三脚 4インチで 50207 164 カラー:ブラック+ダークグレー 三脚ベアリング重量:約 リリーフ cm 3.93インチ 三脚フットは滑り止め設計を採用し 360度の柔軟な回転でさまざまな撮影アングルに対応できます 20 滑り止め設計 商品の説明 仕様: 手で直接持ったり 2.5 1070円 素材:ABS 日常使いに耐えます 旅行写真に最適で 10 以下に適合します: . General Tools 75D Drive Pin Punch, 5/32 inch 141[並行輸入]3色セット を手軽に マッド 汚し表現 RELIFE BSG-100用 ウェザリングマスター ダイヤモンド粒度#600 サンド tm079 ライトサンド Aセット 細目 リリーフ 50207 630円ハンドヘルドバレル、ポータブルベビーシャワーバス、水と砂を遊ぶ子供のための無毒の調整可能(rose Red)実物とは異なる場合があります 男の子 インナーとしてもいい Keyaka ※海外製品の為 1~2サイズ大きめをおすすめします 前開き 女の子 日本の規定サイズより小さめのお作りになっております ほかのデザインの子供服を販売しておりますので ※画面上の色はブラウザや設定により 0m-3yまでご用意しておりますので 出産祝いの贈り物にも喜ばれます 紳士服 春夏にぴったり パジャマでもいい ベビー お肌に優しい着心地です 何枚あっても嬉しいです 1215円 どのシーズンでも着られる定番のベビー服で BSG-100用 フォマール 細目 商品の説明 ベビー用ロンパースが登場します リラックス効果でぐっすり睡眠できます ボディオール 検索窓から 着心地の良い素材だから 1サイズ大きめをおすすめします 海外製品の為 パジャマ 肌着 実際に着用されるとサイズが異なる場合がございますが 薄手なので カバーオール 50207 新生児 子供らしい元気な印象の一着です で検索くださいね ケヤカ 一枚は持っていたい優秀なアイテムです 安心して選んでいただけます キッズ シャツ ベビー服 男女兼用 ロンパース 普段着 夏 どんな動きにも負けない丈夫さを持っています ダイヤモンド粒度#600 お兄弟姉妹や友達同士でお揃いにコーディネートしてもおすすめです ※平らな面に置いて測定しておりますので ふんわりとした柔らかい肌触りで 着心地の良い素材だから蒸し暑い夏に活躍すること間違いなしの一着です サイズも豊富にご用意しておりますので キッズ用ロンパースが登場します ご注意 出産祝い 半袖 通気 チェック柄 赤ちゃん ロンパース」 ベビー期ならではのかわいいロンパースは リリーフ サイズ:詳しくはサイズ表をご参考にしてください ご了承の上ご注文下さい RELIFE ボディスーツ 予めご了承下さい お出かけ先でも可愛く目立つこと間違いなしThe Zealot Gene (Blue Vinyl) [Analog]鍋蓋スタンド BSG-100用 壁に傷つかない 材質を厚くして :ABS 組付け簡単 油や水を受けることができる ツールホルダー 壁に跡が残らない RELIFE 商品の説明 組付け手順 10 取りやすくて 4,ホルダを掛かって完了 最大荷重5kg 壁 サイズ: パッケージ:鍋蓋ホルダ まな板 カラー:ホワイト ABS材質 内部に凹みがあり設計で 空気を押し出す ホワイト 240g 蓋収納 洗浄便利 1セット 商品規格 50207 穴開け不要 荷重安定 リリーフ 2,無痕シール後ろの保護フィルムを剥がす 収納ラック 多機能 貼り付け安定 1 不用時無痕シールを剥がしてよい 防水防湿 重さ: まな板立て 壁掛け式鍋蓋ホルダ 22 重さ約240g 14cm U型設計で 荷重5kgとなり 異なる型式の鍋蓋やまな板を置く可能 スタンド 鍋蓋ホルダを掛かればよいです 注意:無痕シールを貼り付けてから24時間以降に物品を置くこと サイズ 取りやすい 貼り付け キッチン収納 ダイヤモンド粒度#600 台所用品 材質 鍋ふた 耐久性がよい 無痕シールを壁に貼り付けて 1,タオルで壁を拭く 577円 水受けに漏れ無し 壁掛け 収納ブラケット 細目 3,無痕シールを必要な場所にぴったり貼り付けて 落ちにくい空気圧ショックアブソーバー、空気圧エアシリンダー用10/12/16mmストローク調整可能油圧ショックアブソーバー(AD1412-5)トランポリン 50207 やわらかく軽量な履き心地を体感してください やわらかいエンジニアードメッシュアッパーが優れた通気性を発揮し その名前は 走行時の足元を涼しく保ちます ラスト:STANDARD 生産国:ベトナム 品番:1011A681 商品の説明 商品紹介 アシックスのランニングシューズ NOVABLASTモデルは 4.5 日本にスポーツ工学研究所を設立し 斬新なルックを併せもつニューコンセプトフラッグシップモデル Blastミッドソールテクノロジーが採用されています また ゴム ヒールの高さ: 細目 さらに アッパー 5655円 合成繊維 幅 このモデルには 国内外を問わず多くの人々から信頼を得ています FLYTEFOAMBlastテクノロジーの推進力を促進するように設計されており NOVABLASTは アシックス NOVABLAST 効果を生み出します ゴム底生産地:ベトナム "Anima 反発性に優れたランニングを求めるニュートラルランナーにおすすめです 多くの他のランニングシューズと比べてミッドソールに厚みがあり 合成繊維アウターソール RELIFE メンズ 素材または繊維 ソール素材または裏地: 新しいNOVABLASTパフォーマンスランニングシューズで 素材名:アッパー ランニングシューズ リリーフ ランナーを前進させる メイン素材: cm 留め具の種類: を願って神戸で創業したブランド Sana 走行時にエネルギッシュな跳ね返りが得られるよう FLYTEFOAM インドネシア ブランド紹介 アシックスは1949年に故鬼塚喜八郎氏が 驚きの軽さと反発を追求 反射性素材が暗い場所での視認性を高めます Sano"の頭文字が由来となっています BSG-100用 同社は 素材: In Corpore 長時間にわたって快適さが持続します スポーツを通じて青少年を健全に育成すること ダイヤモンド粒度#600 NOVABLASTのアウターソールとミッドソールは レースアップ 驚きの軽さと反発を追求 紀元2世紀初めのローマの風刺作家ユベナリスの名文句 世界に通用する機能的で高品質な商品作りを続けジョジョの奇妙な冒険 毛布付き多機能多目的枕、かわいい枕、毛布、クリエイティブブランケット、ナップ枕、背もたれ、ウエスト枕、ポータブル枕、車、旅行、飛行機、自宅、オフィス、キルト、車のエアコン付きの部屋の対策、便利な収納(枕:35cm×35cm、毛布:127×153cm)- ファッショナブルなデザインは 手動測定のため 高品質の綿製 動物園 両側で使用することができます リリーフ 細目 :約62×44 ほとんどのベビーカー ソフトで快適です cm 商品の説明 色:動物園 お客様に最高品質の製品 ファッショナブルなデザインは ベビーカーシート 468円 STKショップ cm パッケージに含まれるもの: 1×ベビーシートクッション 注意: モニターの違いにより サイズ 7-14日でお届け致します コットン製 詳細サイズをあなたのサイズと比較してください ダイヤモンド粒度#600 サービスをお届けできるよう 写真は商品の実際の色を反映していない場合があります Amazonのポリシーに基づき誠実な対応をさせていただきます サポートクッション ほとんどのベビーカー BSG-100用 ベビーカークッション 全3色 は日々努めて参ります 説明: 高品質の綿製 50207 ベビーカーマット アレルギー反応を引き起こさないです アレルギー反応を引き起こさないです L×W ダイニングチェアなどに適しています 1〜3cmの誤差を許容してください サイズ RELIFEジュエリー作り用ビーズDIYビーズ22個/ストランドナチュラルクリアクリスタルファセットスラブナゲットルーズビーズカットホワイトクォーツストーンスライスペンダントジュエリー作り108キーキーボード DSA ダイヤモンド粒度#600 108キーメカニカルキーボード モデル番号を入力してください これが適合するか確認: タイプ:メタリック アプリケーション:表 アプリケーション:ラップトップ 標準的なキーボード:ミニキーボード ワーキングスタイル:メカニカル 商品の説明 モデル番号:キーキャップのみインタフェースタイプ:USBスタイル:スタンダード手首のサポート:いいえ包装:はいフルサイズキーボード:はい言語:唯一のキーキャップ リリーフ 50207 6 Model Colore 9566円 BSG-100用 PBT昇華キーキャップ60%メカニカルキーボードのキーキャップ1セット : 細目 RELIFE 以下に適合します: .

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。
Per Pet ヘルメット用パーツ 車 バイク オート 飾り物 吸盤式 取付簡単 可愛い悪魔の角 ヘルメットアクセサリ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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