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基本動作は確認済みです。現時点で問題はございませんが、全編の確認はしておりませんので予めご了承ください。
注意事項【商品管理について】
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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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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。
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…。

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。

2021年9月25日 (土)

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最近、独特の収差を楽しむためにオールドレンズを購入しました。



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MeyerOpticsのDomiplanというレンズです。
このレンズはTriplanほどではないですが、
バブルボケをお手軽な値段で楽しむことができます。

このレンズの欠点が最短撮影距離が75cmなので、被写体に寄れない。

これ以上寄るとピントが合わない。

下側図のように、被写体が近くなると撮像面でピントが合わなくなります。
こういった場合にピントを合わせるためにはレンズを被写体側に近づける(レンズを繰り出す)と
近接撮影でもピントを合わせることが可能。
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この仕組みを利用したのがエクステンションチューブと言われているものです。

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ところでこのDomiplanというレンズはマウントアダプタを用いて、M42マウントで使用します。
M42マウントはねじ込み式のスクリューマウントです。

ということは、ねじ込みを緩めれば若干レンズを繰り出せることになる。
緩めすぎて落とさないように気を付ければ。

普通に撮影

緩めて撮影

これだけ寄れる距離が縮まりました。

2021年9月22日 (水)

・マルミのスタースケープフィルターを確認

これまで各社の吸収型光害カットフィルターを確認してきました。

NiSiのNatural Nightフィルターを確認

KANIのLPRFフィルターを確認

Kenkoのスターリーナイトフィルターを確認

今回は吸収型で一番性能が良いと感じたKANIのLPRFとの比較を行います。

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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本当はC-700を使って分光測定をしたいのですが、手元に無いので
グレーカードを撮影して比較します。

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まずは、減光が少ないほうが良い、太陽光下でのグレーカードの撮影。
(中央重点測光、周辺減光の影響を受けにくいように3段絞る、ピントは無限遠)

フィルターなし シャッター速度1/2000

KANIフィルター シャッター速度1/1250

マルミフィルター シャッター速度1/1600

KANIの光害カットフィルタは0.7段暗くなり
マルミフィルターは0.3段暗くなります。


都市光害の主な原因の高圧ナトリウムランプ下では。

フィルターなし シャッター速度0.5sec

KANIフィルター シャッター速度2.0sec

マルミフィルター シャッター速度1.0sec

ナトリウム灯下では
KANIの光害カットフィルタは2段暗くなり
アストロMSフィルターは1段暗くなります。

太陽光下での減光を考えると、
KANIの光害カットフィルタは1.3段分の光害カット効果。
マルミは0.7段分の光害カット効果です。

KANIのほうがナトリウム灯のカット効果が大きいことがわかります。

実際にフィルターの色を比べてみても、マルミのものは色が薄く、
そもそもの減光効果が少ないのがわかる。
星自体の光の光量を落としたくないときや、
光害の少ない空ではマルミのフィルターを使うなど使い分けができそうです。

今までの光害カットフィルター確認では、同条件で比較できていないのですが、
KANIのLPRFと相対比較すると

KANI ≧NiSi > Kenko ≒ マルミ
となりそうです。

KANIは光害カット効果は一番強いですが、その分恒星自体の光量も落とすので
空の条件を見て、使い分けるのがよさそうです。
ナトリウム灯による光害が強い場所ではKANIは有利です。

 

2021年9月19日 (日)

・レベリングベース三種比較

パノラマ撮影や、赤道儀使用時に必要な水平出しをする治具、レベリングベース。
amazonでいくつか中華の安いものを購入してみたので
それぞれのタイプごとに紹介します。

・3ネジタイプ


 


値段はこのタイプが一番安い。
3つのネジで角度を調整するため、慣れるまではどのネジを回せばいいのか混乱します。
ネジを回して角度を調整するので精密に水平を出しやすい。
ただ、このベース自体にパノラマの回転機構が付いていないので別途用意するか、
回転方向に動かせる雲台が必要。
また、上部のネジが3/8インチサイズなので、雲台が1/4インチの場合はつけられないので注意。


赤道儀のように重たくて、重心が偏る機材を乗せる場合は、ガタが生じて水平が狂います。


・半球タイプ


 


値段は3ネジタイプよりちょっと高い。
ロック機構を緩めることで自由雲台のように、自由に向きを変えられます。
角度の調整が自由雲台のように直感的にできます。
ただし、ギアやネジではないので、精密な水平だしはちょっと大変。


・2軸タイプ

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二つの軸をギアで微動させることで水平だしを行うタイプ。
パン方向へは微動できないので、ギア雲台のようには使えないので注意。
赤道儀を乗せてもガタがなく、一番使いやすく感じます。
ただ、値段は一番高い。
中華の良くわからないメーカのでも1万円以上します。
現状では気になっていませんが、高さが結構あるので、
全体の重心が高くなってバランスが悪くなりそうなのが心配です。

2021年9月15日 (水)

・年輪ボケの発生理由

玉ボケの中に年輪のような模様が発生することがあります。
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拡大

汚いボケの例ともされます。
この年輪ボケは、バブルボケなどと発生原理が違います。

バブルボケは収差が原因で発生していました
年輪ボケはレンズの玉の製造工程で発生してしまいます。


年輪ボケが発生するレンズは非球面レンズが用いられたもの。
非球面レンズのほとんどはガラスモールドという製法で作られます。 

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プレスする金型がきれいな非球面になっていれば良いのですが、
実際には金型の削り出し時に
わずかに誤差があってそれが玉ボケの年輪となって見えてしまっています。

この誤差はμmオーダーで非常に微小なため、なくすことはとても困難。

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