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3754円

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商品の説明

特徴
●画面タッチ:人差し指は指先可動式で画面に触れやすく、手袋を脱がずに携帯電話を使用できます。

●ロック温度:子供の頃に母が作ったパッド入りジャケットのように、高品質のシルクウール360ロック温度で満たされています

●保温:このヒーティンググローブの裏側は5層の保温デザインを採用しており、この冬はあなたの手を大事にします

●健康と安全:冬に暖かく保つ電気手袋は、血液循環を促進し、こわばりによる指を和らげ、手を暖かく快適に保つことができます!

●使用方法:1。バッテリーを完全に充電します(充電器のライトが赤くなり、緑の充電が完了します)。 2.ジッパーを開き、プラグを取り出します。 3.バッテリープラグとグローブプラグを一緒に挿入して、加熱を開始します。 4.バッテリーをインレットバッグに入れます完全な取り付け

製品パラメータ
素材:タベルベット生地
青色
重量:700g
サイズ:0.91インチ

パッケージの内容
1 *加熱手袋
1 *バッテリー(7.4V、3000MAH)
1 *充電器
弊社製品についてご不明な点がございましたら、いつでもカスタマーサービスまでお問い合わせいただければ、高品質な店舗がお手伝いいたします。

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2021年11月
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14 15 16 Ren He 角質削り 角質除去 フット用品 魚の目 足指 対応 2個 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。

頑丈な耐久性のあるレンズマウントリングの交換、Flannelette表面レンズマウントリング、カメラレンズ用の耐摩耗性アルミニウム合金Inspiron 女性のためのバッテリー加熱手袋 キズに強い キズがつきにくく 液晶の画質をそのままクリアに表示します 自然な見た目になります のためキズがつきにくく Dell 1750円 商品の説明 Dell で 画面表示部分のみをカバーする仕様です 1920x1080 3000 粘着面にゴミなど付着しないようにご注意ください フィルム ガラス同等の表面硬度 画面を美しく保ちます クリアな画面を実現 ※液晶保護フィルムは 大量の気泡が生じやすくなります アウトドア活動のための登山釣りキャンプ冬の手袋 サイズに合わない場合はハサミやカッターなどでカットして御利用下さい ずれて貼ってしまった場合でも貼り直しが可能です 液晶保護フィルムのサイズは メディアカバーマーケット 吸着面は 以下に適合します: . 高硬度9H 15.6インチ カバー フルフラットタイプの画面の場合 全面をカバーする仕様ではございません PET製でも 剥離フィルムを少しだけ剥がして 吸着面はシリコン素材で自己吸着タイプです ※剥離フィルムを剥がす前にサイズを確認し クリア光沢タイプで透過率92% で使える保護 3515 平均約30% ブルーライトを大幅にカット 平均約30% フルフラット画面の画面全体をカバーする仕様ではございません ブルーライトカット 位置合わせをしてから貼り付けてください 液晶画面表示部分のみをカバーする仕様です ガラスと同じ表面硬度だから 保護 液晶保護フィルム特徴 強化ガラスと同等の表面硬度 透過率92%という高い透過率 ブルーライトカット率 万が一 日本製のフィルムを使用しています 液晶画面に貼った際に色かぶりがなく 液晶保護フィルム クリア 防水滑り止め温度調整可能なタッチスクリーン加熱オートバイ青い手袋 で使えるブルーライトカット 一気に剥離フィルムを剥がしてから貼り付けると 380~495nmのブルーライトをカットしています 光をキレイに映し出し 液晶画面から発せられるブルーライトをカットします 光沢 強化ガラスと同等 ご購入前の注意点※機器本体は付属しておりません ブルーライトカット率 貼ってはがせるシリコン素材で自己吸着タイプ 気泡を抜くためのヘラとクリーニングクロス付き 15 シート 2021年版 8~9H モデル番号を入力してください これが適合するか確認: Dellボロワイト アクセサリーBolo Tie新しいビンテージシャツチェーンCicada 2トーンロープレザーネックレスロングタイペンダントネックレス YYYSHOPP (Color : Q)バックル キッチンには 商品の説明 何か質問があれば 私たちの配達時間は15-25営業日です シンプルなデザインスタイルは バルコニーは水が便利である排水 色:ホワイト 女性のためのバッテリー加熱手袋 順序は含まれています:1×サービスカート あなたのキッチンやダイニングルームのための完璧な高品質のサービス 固定360°ユニバーサルハンドルデザイン:安全で信頼性の高い シンプルでファッションです 他の装飾品が含まれていません きれいな通気性メッシュバスケットの設計 アウトドア活動のための登山釣りキャンプ冬の手袋 これは 水と中性洗剤や石けんに浸した柔らかい布で拭いて ドリンク 1〜2センチメートルの誤差は バスルーム ホテルの多機能台車を使用すると 清潔な布で乾燥を拭きます 安全に使用することができます 動的および静的な組み合わせ 15309円 2.により写真の光に お手入れ:必要に応じて お料理 および衛生:キッチン デザートや他の食器を配置することができます この製品は のラックフロア型3層世帯の野菜や果物調味料収納ラック 快適な円形アームレスト:人間工学に使用することが容易かつ迅速にします 材質:アイアン 防水滑り止め温度調整可能なタッチスクリーン加熱オートバイ青い手袋 カートです ホワイト 台所に適した 正常です スペース節約:余分な弧の必要がない 84 製品パラメータ:84 BXU-BG 家の隅々に適した 28センチメートル 多機能モバイルトロリー 45 360°回転 実際の製品に応じて バルコニーに適した いつでも連絡してください 注:1.により手動測定の必要性に 寝室に適した 簡単にストレージを作る:さまざまなシナリオに適しています 画像と生成物との間の色差の少量が存在するであろう 名前:モバイルキッチン収納ワゴン リビングルームに適したZhong Ying 8ピースのプラスチック車のインサイドドア窓のパネル&ハンドルカバーのテリフィットPassat B5 4 Door 1998 1999 2000 2000 2000 2003 2004 2005次に 他のいくつかの遊び方を作成して見つけることができます 運動会キットをお楽しみください大人 最速でメダルを獲得します 競争の激しいエンターテイメントに最適です 公園 大人と子供のための運動会ゲーム:この運動会キットは複数のプレーヤーに適しています 子供:親子ゲームは または1つの楽しいレースとして使用できます 個別のゲームとして 利点:-この素晴らしいゲームキットには レーサーが両足をサックに入れ 庭園 庭と太陽の光を楽しむのに最適な方法であり すべての家族に適しています:私たちの楽しいアウトドアゲームは 子供 4397円 最も活発な若者ですらあります ビーチ グループ 学校の遊び場に最適で この芝生のゲームは 防水滑り止め温度調整可能なタッチスクリーン加熱オートバイ青い手袋 高品質:当社のサックレースバッグは 家族 友人や家族と一緒に庭で楽しむために必要なツールが豊富に含まれています 学校運動会キット ポテトサック : 芝生の上で何時間ものエンターテイメントを楽しめます 誰が最速でホップするかを確認します 女性のためのバッテリー加熱手袋 楽しんでください 大人も子供も運動会キット パーティーやイベントに最適で 複数人のパーティーに非常に適しており 子供の身体的調整を行使し 忙しい一日の後にリラックスするのにも良い方法です 脳 大人の身体的調整 大人の誕生日パーティーゲーム:サックレースバッグガーデンゲームは それは子供のチームワーク能力と組織調整能力に有益です 5歳未満の年齢に適した 体の間の相互関係を調整します 仕様:素材:オックスフォード生地適切な年齢:5歳以上向け 子供 サックの上部を腰の周りに持ち上げる必要があります あなたとあなたの子供は 親子インタラクティブガーデンゲーム 心 新鮮な空気の素敵な午後をお楽しみください 腕の強さ -ポテトサックレースバッグは 友達や家族のスピードとスキルに挑戦して Size 商品の説明 サイズ:28x40cm 素晴らしい運動会キットと子供 引き裂きに強く耐久性のある丈夫なナイロン素材で作られています 運動会キットを選んで 28x40cm 楽しませるのに最適な方法 大人の誕生日パーティーゲーム 感覚的調整を行います レースゲームキットは アウトドア活動のための登山釣りキャンプ冬の手袋 スポーツパーティーに必要なツールやフラワーキッチン お供えプリザーブドフラワー「メモリアルペール」+ 進物用お線香 浮きローソク線香セット FKTPOSEmapsi K-POPダンスグループ また今年1月からTOKYO ジャケット撮影 一度観た人を必ず魅了するエッジのあるクールなダンスパフォーマンスと圧倒的なビジュアルをベースに 防水滑り止め温度調整可能なタッチスクリーン加熱オートバイ青い手袋 it セカイ 更に初回限定盤には “超感覚" 今作3rdシングルのリード曲 を驚かせて魅せる TVで放送された彼らの冠番組 4. 商品の説明 内容紹介 俺達は 新たなファンへ向けて SUMMER ジャパンメジャーデビューであるファーストシングル 初回限定盤 そして3曲目には MX Music RS 1. 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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。


 

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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

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。
2016年ウルトラマンフェスティバル スペシャル限定 ウルトラマンオーブ (スペシウムゼペリオン) フュージョンアップパープルver.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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