OMI CAMの円像を展開しないで、ゴーグルで見る

 パソコンに保存したOMI Camの円像をKodi経由でDLNAでVRゴーグルに飛ばす。

VRゴーグルではDeo Playerで見る。

プレーヤーの設定は180度魚眼、フラットスクリーン。

ミラージュカメラのVR画像をスマホで裸眼で見る

 ミラージュカメラの画像はVRゴーグルだと空を測光して地上部が暗いのだが

スマホで左右円像を表示して裸眼でステレオ視すると、普通の写真の明るさに見える。

VRゴーグルでは色が濁って見えるのだが、有機ELのスマホディスプレイではきれいだ。

チャリチャリを使って撮影まわり

 スマホを持ったので、熊本市での神社のストリートビューの撮影まわりに、シェアサイクルのチャリチャリを利用する。

グーグルマップをナビ状態にして、ボリュームを最大にして、カメラベストの胸ポケットに入れて、神社へのナビを聞きながら自転車を漕ぐ。

昔のパノラマをVRゴーグルで見るとタイムトリップ

 20年前、魚眼レンズで撮った円周画像を、大きいパノラマに再構築して

VRゴーグルで見る。

まさに過去にタイムトリップできる。

死んだ犬に、庭でまた会えた。

1眼レフで180度パノラマを合成して、VRゴーグルで見ると高精細臨場感

対角魚眼を装着した1眼レフで複数枚撮って、huginで180度パノラマにする。

VRゴーグルのプレーヤーで見る。平面ディスプレイで見るより臨場感が蘇る。

Mirage soloでも高精細。 

春生まれの子猫

実生のアボガドが越冬

アボガドを食べるたびに種を埋めていた実生。忘れた頃に発芽する。

暖冬で零下にならなかつたので、霜をかぶってもアボガドが枯れなかった。

（Nik Collectionをubuntuで動かして、画像加工しました。）

白黒写真カラー化プログラムを、自分のパソコンに入れてやってみる

個人情報が心配なので、web版は使わず
白黒写真カラー化プログラムを、自分のパソコンに入れてやってみる。
https://rezv.net/service/26030/

たった300ピクセルなのに、5分かかる。
しかも400ピクセルではパソコンが止まる。

AIとはパワーと時間がかかるものだということが実感できた。

Yocamで電車車窓と車内のタイムラプス

中華カメラの割に、車内と外の明暗差で黒つぶれ白飛びしていない。
10秒おきに静止画撮影してffmpegで動画作成。
カメラをポン置きしただけなので、列車の揺れでズレる。

ストリートビューの投稿アクセスが千万ヒットを超えました

グーグルから何も出ませんけど、
寝ている間に創作物が稼いでくれる印税で食っている人の気持ちがわかった。
投稿１枚ずつがちょっとずつアクセスを稼ぐので、チェーン店を大量展開する気持ちもわかる。

enfuse画像のHDR自動化Gimpスクリプト

オートブラケットで撮影した、露出を変えた画像を、enfuseする。
それをGimpで高精細化する自動化pythonスクリプト。
エラーが出たら、不足するプラグインを入れる。
最終的にレイヤーの透明度を手動調整する。
 ----------------------------------------------------------------------------------
from gimpfu import *
import gimpfu,time
from datetime import date
#
theImage=gimp.image_list()[0]
lay=theImage.active_layer
#
drawable = pdb.script_fu_separate_luminance(theImage, TRUE, FALSE)
active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "Lum")
pdb.gimp_levels_auto(active_layer)
pdb.gimp_displays_flush()

pdb.gimp_image_set_active_layer(theImage, active_layer)
pdb.script_fu_advanced_tone_mapping(theImage, active_layer, 10, 75, 90, 2)
pdb.gimp_displays_flush()

active_layer = pdb.gimp_image_get_active_layer(theImage)
pdb.gimp_levels_auto(active_layer)
db.gimp_displays_flush()

pdb.gimp_image_lower_layer(theImage, active_layer)#toneMap下げる
pdb.gimp_image_lower_layer(theImage, active_layer)#toneMap下げる
pdb.gimp_displays_flush()

new_layer=theImage.add_layer(pdb.gimp_layer_copy(active_layer, True),-1)
layer=theImage.active_layer
active_layer=pdb.gimp_drawable_set_name(layer, 'ToneMapcopy1')

active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "Chroma")
new_layer=theImage.add_layer(pdb.gimp_layer_copy(active_layer, True),-1)
layer=theImage.active_layer
active_layer=pdb.gimp_drawable_set_name(layer, 'Chromacopy')
#-----------------------------------------------
active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "Lum")
pdb.gimp_image_lower_layer(theImage, active_layer)#Lum下げる
active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "ToneMapcopy1")
pdb.gimp_image_raise_layer(theImage, active_layer)#toneMap上げる
pdb.gimp_image_raise_layer(theImage, active_layer)#toneMap上げる
active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "Chromacopy")
pdb.gimp_displays_flush()
pdb.script_fu_sg_copy_mask_from_above(theImage, active_layer)
active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "Chromacopy")
pdb.gimp_image_raise_layer_to_top(theImage, active_layer)#toneMap上げる

active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "Lum")
pdb.gimp_image_raise_layer(theImage, active_layer)#Lum上げる
#------------------------------------------------------
mask = pdb.gimp_layer_create_mask(active_layer, 5)
pdb.gimp_layer_add_mask(active_layer, mask)
pdb.gimp_invert(mask)
pdb.gimp_layer_set_mode(active_layer, 4)

active_layer = pdb.gimp_image_get_layer_by_name(theImage, "ToneMapcopy1")
mask = pdb.gimp_layer_create_mask(active_layer, 5)
pdb.gimp_layer_add_mask(active_layer, mask)
pdb.gimp_invert(mask)
pdb.gimp_layer_set_mode(active_layer, 5)

pdb.gimp_displays_flush()

pdb.gimp_displays_flush()

Yocamを買いました・タブレットを買ってアプリで設定

初期設定は、夏のグラウンドを想定した設定のようなので、曇天や室内は暗い。
安いタブレット(HUAWEI MediaPad T3 7)
を買って、アプリで画像設定をした。
最適はHDRあり・EV0.5、+1くらいあたりか？

HDRなし　EV0

HDRあり　EV0

-2EV

+2EV

Yocamを買いました・動画連続撮影テスト

動画を連続撮影してバッテリーの持続をテストした。
結果、１０2分、動画３本であった（３５分4G２本、３２分3.6G１本）

猫ジャンプの決定的瞬間が撮れていた。

Yocamを買いました・タイムラプスで電池持続時間チェック

5秒おきに静止画を撮る設定で、スイッチを入れっぱなしにして、バッテリーの持続時間を調べた。

ネコをタイムラスプ撮影。

その結果、2時間半で電池切れ。

総撮影枚数、1714枚。1.7ギガ。

Yocamを買いました・列車車窓撮りに良い

5秒間隔のタイムラスプ静止画撮影で、列車の車窓を撮る。
よほど至近でなければ、ブレない。

Yocamを買いました・撮影角度の調整具装着

ストラップで首から下げて撮影すると、胸の角度に沿って上を向く。
空に露出が合って、地面が暗くなってしまう。
そこで、下を向くように、調整具を工夫した。

黒い綿棒にホゾを作ってグルーガンで貼りあわせ、カメラに付ける。
ベルトからゴムひもで垂直に引っ張る、胸に巻いたゴムひもで水平に固定する。

胴体と一体化した形で、ブラブラの違和感がない。

東京旅行記・ストリートビューのパノラマ投稿完了

東京旅行で撮影したストリートビューは160枚だった。
地図上に赤い印が出るので、東北から九州まで占領した気分。
https://www.google.co.jp/maps/contrib/108955562908971479897/photos/@35.6385871,139.7419541,12z/data=!4m3!8m2!3m1!1e1?hl=ja

ブラケット撮影したパノラマの自動化合成スクリプト

align_image_stackを使ったenfuseは露出が極端な画像が不正確だった。
そこでcpfindを使う方法をおこなう。

#1カット7枚撮影のオートブラケットのenfuse合成。360度12カット分。
rm prefix*.tif　#前回の作業ゴミを削除
No_A=8134678 #最初の画像ファイル番号
LAST_No=`expr $No_A \+ 83` #最後のファイル番号まで足す。7*12カット
until expr $No_A  = `expr $LAST_No \+ 1`

do

No_B=`expr $No_A \+ 1`

No_C=`expr $No_A \+ 2`
No_D=`expr $No_A \+ 3`
No_E=`expr $No_A \+ 4`
No_F=`expr $No_A \+ 5`
No_G=`expr $No_A \+ 6`

var_D=/home/my_home/ピクチャ/2017/08/13/P #画像ファイルのディレクトリ指定
convert $var_D$No_A.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/A.PNG　#コピーして作業する
convert $var_D$No_B.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/B.PNG
convert $var_D$No_C.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/C.PNG
convert $var_D$No_D.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/D.PNG
convert $var_D$No_E.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/E.PNG
convert $var_D$No_F.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/F.PNG
convert $var_D$No_G.JPG  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/G.PNG
pto_gen --projection=3 --fov=110.1 -o progect0.pto \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/A.PNG \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/B.PNG \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/C.PNG \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/D.PNG \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/E.PNG \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/F.PNG \
/home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/G.PNG

pto_template --output=output-T.pto --template=TEMP7shot.pto progect0.pto #手動合成時のテンプレートを使用
cpfind -o output_project-C.pto output-T.pto
autooptimiser -p -o autoptim.pto output_project-C.pto
hugin_executor --stitching --prefix=prefix autoptim.pto

convert prefix_fused.jpg  /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/運動/あくね$No_A.JPG #撮影イベントの目安フォルダー
No_A=`expr $No_A \+ 7`

done
#パノラマ合成過程
pto_gen --projection=3 --fov=110.1 -o progect0B.pto /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/運動/あくね*.JPG
pto_template --output=output-PT.pto --template=TEMP-PANO.pto progect0B.pto #手動合成時のテンプレートを使用　
cpfind -o output_project-PC.pto output-PT.pto
autooptimiser -a -o /home/my_home/ピクチャ/作業フォルダー/運動/autoptim-P$No_A.pto output_project-PC.pto

#あとはautoptim-P$No_A.ptoを hugihで開いて、手動修正して、パノラマ合成

オーニングをネコハンモックにする

気に入ったりすぐ降りたり、好みはネコそれぞれ。

台風去ったのでオーニング再設置するのに、ネコが集合

引っ張り上げるのが、重い。