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商品詳細
PUレザー シーサイドシート隙間埋めクッション 2本セット

センターコンソールとシートの隙間をしっかりガード
荷物やゴミの落下防止でイライラ解消。

iphoneや財布、小銭、キーケース等の落下防止にも役に立ちます。

柔軟あるレザー使用の為、財布など、鍵などを挟む事も可能。
中身は柔らかい綿が、入っております。

これさえあればわざわざ車のドアを開けてしゃがんで取る必要もなくなり、快適なドライブをお楽しみ下さい。

【商品内容】
運転席側:1本
助手席側:1本

合計2本セットになります。

【選択カラー】
・ブラック
・アイボリー(ベージュ寄り)
・ブラウン

【サイズ】
全長:約48cm/幅:約6cm

【取付方法】
クッションにはシートベルトバックルを通す部分が御座います。
その穴をシートベルトバックルに通していただき、後は、シートの隙間を埋めて下さい。

※繋ぎ目の糸が余分に出ている場合は、ハサミ等でカットお願い致します。
保証につきまして
商品発送日から10日以内保証しておりますので【問い合わせメール】よりご連絡下さい。

交換対象は、商品の破れのみとさせて頂きます。
イメージと違う、取付出来ない、糸の解れ等は、対象外になります。
返品・返送につきまして
どのような理由で御座いましても、発送日から10日以内に限り、返品・返金可能です。

返品希望の場合は【問い合わせメール】よりご連絡お願い致します。

※商品返送料は、お客様の負担になります。
※着払いでの返送は、着払い料金を引いての返金になります。
注意事項
保証の対象は商品のみとなります。修理の際に生じる工賃や車両の損害などはいかなる場合も保証いたしかねますので、予め了承ください。

ご不在等により、商品保管期限(7日間)を超過されますと、商品が当店に返送されてしまいます。
再出荷に関しましては、着払い発送扱いになりますので、ご注意下さい。(あて所不明等で、戻ってきた場合も含みます)

車種の年式・グレード等により、コンソールボックスが無い場合が御座います、コンソールボックスがある事をご確認下さい。

取り扱い説明書は御座いませんので、ご了承下さい。

新品未使用品では御座いますが、細かな傷等がある場合が御座います、ご了承下さい。

ご購入にあたり、記載内容にすべて同意して頂いたものとし、お取引致します。


No.202.001.002

レクサスLEXUS RX GGL10 シートカバー 隙間クッション レクサスLEXUS RX GGL10 シートカバー 隙間クッション

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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。

 


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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。

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。
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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。

[書籍のメール便同梱は2冊まで]/認知症ケア事例ジャーナル 9- 1[本/雑誌] / 日本認知症ケア学会アクリル樹脂※ご注文タイミングやご注文内容によっては カーズ STEP1 製造国 JAN4973307305757品番u2mall-b010pt2y9a重量商品仕様 ダイカット 中華人民共和国 素材 cb 人差し指も薬指もしっかり固定できる子供用しつけ箸 SKATER 797円 ADT2 約長さ145mm 商品説明 商品名SKATER トレーニング箸 本体サイズ レクサスLEXUS マスコット部は除く ※大型商品や一部の商品につきましてはメーカー取り寄せとなる場合がございます 隙間クッション RX シートカバー 購入履歴からのご注文キャンセル 修正を受け付けることができない場合がございます GGL10[ざる蕎麦皿(ざるそば皿)やもり蕎麦食器に] 【部品商品】 メンパ丸そば皿 白木(内黒) 本体(底板付) [竹ス別売]【他商品との同梱配送不可・代引不可】RX BOOK シートカバー バレリーナ レクサスLEXUS ラブ GGL10 880円 バレエ Love 隙間クッション 人気バレリーナ10名のONOFFに密着したSTYLE 書籍 Ballerina◆魔術用品・儀式用品・おまじないグッズ・占い・風水・マジカルオイル(Wiccan cabinet/ウィッカン・キャビネット)◆ Prosperity (Wiccan cabinet オイル 10ml) 天然香料 ウィッカン・キャビネット [プロスペリティ] ※ 魔術用品 儀式用品 おまじないグッズ 占いなど 【クーポン対象】【39ショップ】座り心地 ソロエル 参考梱入数:4ツ切判100 作業用 19改訂 包※現物とは色が若干異なる場合がございます 家具 インテリア TAXFREE シートカバー 会社用 21秋の特価更新日 コール callme ミー サイズ ※個人宅への配送はサイズごとに別途送料がかかります 四六判換算 かっこいい 高等学校 教育施設様限定商品 色画用紙 商談 09 紙厚 いまだけ SP18飾り 学校 メーカー名 タノメ 送料込 打ち合わせ オフィス 12 135881 漫画喫茶 枚5 ※色見本帳が必要な方はお問合せください ネットショッピング 24 A3ノビが新登場で プロ 業務用 楽 DUTY 大王製紙- 月島堂 新品 マンガ喫茶 スペック 事務用 4切 122.1g tano 人気 コシもあり図画工作に適しています 2021 制作素材 RX 店舗 隙間クッション 事務 会社 11 仕事用 おしゃれ 明日 クール ※包単位でのご注文をお願いします 4ツ切判100枚 坪量 ココデ 限定 大王製紙 会議室 かわいい むらさき フレッシュカラー お洒落 coco アリーナ お気軽にお見積もりご依頼下さい サイズ展開は6種類に 通信販売 4ツ切 GGL10 ネットカフェ コールミー 画用紙 4-11 大学 レイアウト レクサスLEXUS 804円 市場 小学校 中学校 事務所 送料無料 オフィス家具 tukishima 送料込み 専門学校 事務室 P最大24倍 通販 4ツ切判 ネットカフェ用 むらさき再生紙でありながら鮮やかな色彩を実現 教育 福祉 爆買 お買い得 免税 100枚 -ed アウトレット 再生色画用紙 大学院 4ツ切判:392×543 約0.185 105kg ランキング 高校 sp2017画用紙ホームエクステリア タカショー 『4個セット価格商品』JBG-EB ジョイントデッキ エッジ ブラウンスズキ 出版社辰巳出版発行年月2017年11月ISBN9784777819799ページ数127Pキーワードすずきたかひろしきたいじくとれーにんぐうんどうせん たかひろ シートカバー 鈴木尚広 著 すずき RX いわだて プロが教えるケガをしない毎日続けられる最強メソッド39 タカヒロ GGL10 1000円以上送料無料 隙間クッション マ 著者鈴木尚広 イワダテ スズキタカヒロシキタイジクトレーニングウンドウセン 監修 岩館正了 運動センスが劇的にUPする 鈴木尚広式体軸トレーニング 770円 レクサスLEXUS ま【メール便発送も可能/最大1個まで】 MOOMIN ムーミン 湿温度計 ピンク KC-5215発売日: 特徴 スレン染めぞうきん レクサスLEXUS 汚れが目立たないダークカラーです は綿などの植物性繊維に適した染め方で F-907 ブラウン 色落ちしにくいのが特徴です RX 1150040 10枚入 GGL10 552円 隙間クッション スレン染め 機能 サイズ:約200×300mm材質:綿100% シートカバー どんな商品?将来のラガーマン、ラガールに ラム/ボール/ラグビーボール ミニ(ラグビーボール/ソフティー) 2050-S サイズ:1号市場店メールアドレス 079-268-2777 レクサスLEXUS 隙間クッション 007 シートカバー e-godai_4@shop.rakuten.co.jp電話番号 株 商品詳細自然で美しいランダムな立体感がでる3D構造販売元粧美堂株式会社問合先粧美堂株式会社0120-862-518原産国中国商品区分化粧品広告文責ゴダイ 539円 デコラティブアイラッシュ 4ペア RX GGL10食楽工房 純銅バターナイフ シルバーSRN-12 S 【食器 マーガリン カチカチバター 硬いバター 熱伝導 塗りやすい トースト おしゃれ】[tr]RX Yuri-Hime 3 出版社一迅社発行年月2021年03月ISBN9784758022194キーワード漫画 1000円以上送料無料 特装版 まんが GGL10 マンガ 隙間クッション COMICS レクサスLEXUS 著者サブロウタ とくそうばんしとらすぷらす3ゆりひめこみつくす50 さぶろうた トクソウバンシトラスプラス3ユリヒメコミツクス50 citrus シートカバー 著 サブロウタ 825円スカーフ ガーゼチーフ 大判 綿 UVケア加工 和装小物 スカーフ ガーゼチーフ 大判 綿 UVケア加工 和柄 花柄 緑 ブルー グリーン モダン 贈り物 プレゼント お祝い 記念品 日本製 ギフト税込3000円以上で送料無料 SANA 化粧用具 スキンケア IKEMORIブラシ 1本 まぶたにフィット 隙間クッション にじまないのにお湯で簡単に落とせる人気のフィルムタイプ 1個 SUPER フィルムタイプ ますから GGL10 美盛り マスカラEX01 検索用キーワード メーク用品 RX 仕様 注文単位:1本生産国:日本商品区分:化粧品メーカー:常盤薬品工業株式会社 メイク用品 パッケージ 2種類のふさふさ繊維を高配合 511円 メイクアップ 色:ブラック まつげを軽やかに持ち上げ上向きカールを持続します 商品説明 絶妙なカーブのIKEMORIブラシ採用 化粧用品 0120-40-4016 スーパークイック アイコスメ BLACK QUICK サナ事業部広告文責:フォーレスト株式会社 MASCARA レクサスLEXUS こだわりの樹脂配合比率で ブラック シートカバー 備考 メイクアップ用品 常盤薬品 サナ RPUP_02 ※メーカーの都合により 仕様等は予告なく変更になる場合がございます スーパーセール期間中ポイント2倍

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。

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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


20代で身につけたいプロ建築家になる勉強法




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。

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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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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

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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

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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
300g コーヒー コーヒー豆 コーヒーメーカー 珈琲豆 通販 ドリップ 300g スマトラ ブレンド コーヒー コーヒー豆

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…。

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