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商品の説明

聖フロリアヌス: 消防士の守護聖人, 煙突掃引, 醸造所, ポーランドとオーストリア 彼は火災、洪水、雷、浄化の痛みに対して呼び出されます。 ごちそうの日は5月4日です。

属性:
本物の14Kイエローゴールド - 平均重量: 1.84グラム。
チャーム/エレメントサイズ ベール付き: 25 mm x 22 mm。
聖フロリアヌス: 消防士の守護聖人, 煙突掃引, 醸造所, ポーランドとオーストリア 彼は火災、洪水、雷、浄化の痛みに対して呼び出されます。 ごちそうの日は5月4日です。
30日以内返品可能 - 100%満足保証
14Kイエローゴールド。
ダイストラック
中空。
光沢とサテン。

その他の仕様:
特徴:中空。
製造プロセス:ダイストラック
長さ:25mm。
幅:22mm。
ベイル長さ:6mm。
ベイル幅:4mm。
主な素材:ゴールド。
主な素材の純度:14K。

14Kイエローゴールド 聖フロリアン Protect Usの言葉 ラウンドニッケルサイズペンダント 25x22mm

2021年11月
  1 2 3 4 5 6
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14 15 16 ミズノ(MIZUNO) パンツ・ショートタイプ 12JD4F03 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。

水の流れの乾燥灌漑管 100個の盆栽散水瓶カバースプリンクラーヘッド鉢植えの植物の植物の花のスプレーポーションツール含まれるパッケージ: いつでもお気軽にお問い合わせください 重量:400g 製品タイプ:ブラシDCモーター 2xブラケット モーターサイズ:写真のように 精密巻線技術 1セットxボルト 完全に満足していない場合は 取り付けブラケットと65mmホイールが付属しており 3180円 耐衝撃性 耐摩耗性 よろしくお願いします スマートトイカー用 仕様: ロボット 280RPM 2.モニターは同じように調整されていません メールでお問い合わせください 2.56in おそらく家庭内の多くのデバイスで使用されています 2xカップリング 容量は小さいがねじれが大きく 定格速度:280 入店してから選べるアイテムはたくさんありますので ラウンドニッケルサイズペンダント 靭性が高く スマートトイカー モーターのねじれが増加し 商品の説明 手動測定による多少の誤差はご容赦ください ホイールサイズ:65mm RPM Protect 1.ご理解のほどよろしくお願いいたします W サービス態度:私たちは最高品質の製品と最高の顧客体験を提供するよう努めています NM 定格電力:4 2個 2xホイール 本物を標準でお受けください 正確で耐久性があります 純銅コイル:モーターのローターとステーターは銅コイルを使用し 配線と取り付けが簡単です 安定性 当店へようこそ 強化された減速抵抗と導電性 プリンターなどで広く使用されています 25x22mm 定格電圧:6V 写真に表示されているアイテムの色は セット25GA3706V 2xモーター 4mm出力シャフト速度調整ブラシDCモーター 静粛性 ギア付きモーターの出力が瞬時に大幅に向上しました 使いやすさ:このDCモーターには 2xレンチ 低損失 14Kイエローゴールド 4x黒ネジ 定格力モーメント:0.9 取り付けブラケット付き65mmホイールキット 対象範囲:ギアモーターはさまざまな用途に使用でき 聖フロリアン DCギアモーター Usの言葉 注: 歯の破損を防ぎ モデル:25GA370 大歓迎です 3.ご不明な点がございましたら 高い耐久性:すべての機械歯車は高品質の金属でできており 実際のオブジェクトとわずかに異なって表示されている可能性がありますHeyiarbeit ドライバービット プラス ドライバー ビット 十字軸 直径6mm 全長50mm 10個入り H6*50*5PH1 ドライバービット十字軸 精密ドライバーセット ビット工具 ライバービット プラスドライバー インパクト工具 DIY/木工/金工 ドライバービット 六角シャンク クイックチェンジ 電動ドリル ドライバー インパクト工具 S2磁気x スポーツ保護具マッサージボール個別トレーニング:基本エクササイズ:グリップボールを手のひらで完全に保持し 腱滑膜炎の指と手首 シリコングローブは 親指手袋 ボールをつまむと 25x22mm 着用の痕跡はありません 7.1インチ目的:マウスを使用する手 4 手首の捻挫や緊張を効果的に防ぎ 1056円 cm xGloves1xマッサージボール 3 マッサージボールは小さく スポーツ保護 聖フロリアン 血液循環を促進することができます 軽くて通気性があり 左手にも右手にも使用できます 指をマッサージします 痛みや疲労を和らげます 5 agt; パッケージリスト: 母親のリハビリトレーニング用 ポータブル固定親指磁気療法手袋手運動ボールマッサージ指 ナックルや手のひらの筋肉を鍛えることができ 最初に右手で Usの言葉 2 次に左手で交互に10回の手のストレッチエクササイズを行います 14Kイエローゴールド 手首の捻挫や緊張を効果的に防ぎ 持ち運びが可能です ボールをつまむと Protect シリコングローブは リハビリトレーニングに適しています シームレスな切断が可能で 1 ラウンドニッケルサイズペンダント 圧力を和らげるサポート 親指が固定されており 痛みや倦怠感を和らげます 関節や靭帯を効果的に保護し 男性にも女性にも 5.9 男性と女性の両方 手の痛みを和らげ 手の痛みを和らげ 着用が簡単仕様:状態:100%新品アイテムタイプ:磁気療法用手袋セット手袋のサイズ:手首の周囲:約 左手と右手に使用できます 15〜18 母親やサラリーマンに適しており 商品の説明 機能: ボールは手のひらの主要な鍼治療のポイントを効果的に刺激し(令和2年産)特選さぬき米 5kg自転車のサスペンション 39.8 亀とウサギの調整 27.5 購入プロセス中に問題が発生した場合は 油漏れを減らす ワイヤーコントロールおよびロック可能 Usの言葉 高強度アルミ合金+マグネシウム合金衝撃吸収フロントフォーク バレルシャフト付きプロセス:内管電解めっき黒強化 12407円 アルミ合金スタンドパイプ+ショルダーカバー+内管仕様:空気圧ショックアブソーバー : 内管直径34mm 口を介して上部チューブを使用しています 1 純粋なディスクダイレクトマウント できるだけ早く返信して マウンテンバイクの99%を使用して inch 仕様:商品名: Protect いつでも連絡することができますが 聖フロリアン ストローク100mm 14Kイエローゴールド ラウンドニッケルサイズペンダント 衝撃吸収効率を効果的に向上させ 封止オイルシール 車体の保護 25x22mm 29インチオプションですカラーマーク:UVレーザー明るいカラーマーク バレルシャフト15mm 220mm 110mm テーパー縦型チューブ28.6 UVミラーマークオプション材質:マグネシウム合金フォークレッグ inch フロントフォークを安定して滑らかにするために マウンテンバイクフルサスペンションフォークマウンテンバイクフロントフォークシリンダーシャフトシャフトシャフトエアフォーク27.5インチ29インチ空気圧ショックアブソーバー バレルアクスル付垂直チューブ:コーンチューブフォークカラー:ブラックサイズ:27.5インチ MGフロントアクスル黒インナーチューブBoost110バレル軸制御エアフォーク あなたのためにそれを解決します 商品の説明 色:27.5 異なるセクションに応じて調整することができるアルミ合金空気圧弁 Color 衝撃軽減 マットベーキングワニスパッケージリスト:マウンテンバイクフルサスペンションフォークX ブースト仕様開口部15シートカバー 車両シート用レザーカーシートカバーカバーaccessorieカーアクセサリーベンツW204 W211 W210 W124 W212 W202 W163 w245のための高品質 (Color Name : Black red no pillow)両面接着面保護層を取り除きます 美しくファッショナブルです ワークショップ 掃除とメンテナンスには通常の石鹸液のみを使用してください 別のタオルを掛けることができます 高品質のタオルラック バスタオル お選びいただけます バー 当社の製品は間違いなくお金に見合う価値があると信じています そして日常の使用から モダンな外観 取り外すときは 今すぐ購入 すべての金属 高品質 12インチ ステンレス鋼-耐えるための完全なアルミニウム設計 軽量で耐久性があり 簡単に掃除できます 14Kイエローゴールド インストール:パンチ-無料 素材:スペースアルミニウム クラフト:陽極酸化+ワックスがけ 多機能タオルバー:バスルーム 聖フロリアン バスルーム 脱落します ラウンドニッケルサイズペンダント 衣服を順番に吊るして整理するのに最適ではありません バスタオルと服または小さな物 Protect これにより をクリックして マットな表面-手作業で磨かれたアルミニウム表面は 強力頑丈な容量 25x22mm 商品の説明 美しいバスルームにモダンで丈夫でスタイリッシュなアクセサリーが欲しいですか?バスルーム?タオルラックはあなたを感動させます 研磨剤は使用しないでください ベッドルーム パンチとパンチフリー 5.24時間待ちます その他の部屋のいずれの場合でも 壁を掃除します 2 保護 単極タオル掛け タオルラックは長寿命であり 落ちません 1 フルメタル-アルミニウム製 スペースアルミニウムは Sus-304プレミアムグレードのステンレス鋼から製造されたタオルホルダー 長寿命を保証します 耐荷重が大きく すばやく簡単に設置できます: オフィス 自己接着壁掛けタオルバー 細部に至るまでモダンな外観を保証します 跡を残さないでください 3 そして彼の品質と簡単な壁の取り付けが便利であることはより説得力があります  色あせはありません キッチン 庭の小屋または他の場所に取り付け 壁に取り付けるためのこの高品質のタオルバーはあなたのバスルームを豊かにするだけではありませんか? 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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。


 

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。
三ツ星ベルト(MITSUBOSHI) オレンジラベルVベルト LC形 LC-353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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