Webカメラは、ロジクールの「HD Webcam C310」
布バンドとアームとねじ類はホームセンターで用意し
前回のものに曲がる部分を一つ足してみました。
後は、バランスを良くするために、台座になる部分を
段ボールで工夫すると良いでしょう。
四角にに切った段ボールを2枚重ねにして厚みをつけ
そこに、この台が収まるように穴を開け、台をそこに
はめ込めば、OKの予定。
ボルトと蝶ナットで繋げているので、収納・、持ち運び
も変形できるので楽と思います。
書画カメラを自作して見ました。
書画カメラは、ビデオカメラで撮影し、これを
映像信号として出力するための装置です。
プレゼン時に実物をビデオカメラで撮影し
PCを介してプロジェクターでスクリーンに
投影する道具です。
市販されているものは、1万数千円からあり。
webカメラを持っているので、それを利用する
事にしました。
WEBカメラを布バンドで固定、アームの部分をホーム
センターで調達(ボルト、ワッシャー、蝶ナット、計数百円)
と、学生時代に使っていた都市ガス用のロウ着バーナー
の台を利用して作ってみました。
台の部分をもっと広くしなければ、いけないようですが
ぎりぎりのバランスです。
これは、カメラです。マイク付きのHD画像で撮影できます
これを、webカメラ用の表示ソフトで表示させます。
この画像は、曇りの夕方の室内での撮影したものの
PC画面です。(11インチのPC画面)
A5位の愛読書の表紙を撮ってみました。
暗いところでは、光源が必要なので、手持ちのPC用の
LEDスタンド(USB})を組み合わせようと思います。
仕事用と地元ショップ(全国チェーン)でノート
PC(15.4インチ)を購入しました。
Macと比べるとなんですが、安価なわりには、
以外と使えます。
筐体が樹脂製(剛性は高い)でチープに感じ
ましたが、充分なようです。
ディスプレーが安価なパネルのため、視野角
が狭いですが、最新のチップセットとCPUで
ほぼ満足です。
これを、プレゼンにもと使ってみたところ・・・
単独で持ち運ぶ事は、△
・・・大きい
プロジェクターとでは、×
・・・運搬するケースが、大きくなる(2つになる)
自宅用のタブレットをと考えていましたが、もう
一台ノートをと、11インチのものを購入しました。
全身樹脂製の筐体、重量はiPad2より軽い
CPUはAtom系の最新のもの(Cerelon)、
KBは小さい割には、打ちやすい。
パネルは、予想外に見やすく、難を言えば
小さくなった分表示文字も小さい
バッテリー駆動時には、動画はきつそう
と言うことで、併せてメーカー製ノートPC
1台分の出費となりました。
昨日は、地元で盛大な花火大会。
会場までの道路(高速道)は大渋滞です。
会場も大混雑なので、毎回パスしてます。
ちょうど、満月(ちょっとずれて)、流星と
重なり、うまくすると全部撮りができるかと
期待したのですが、この混雑の中、行くのも
大変、場所を確保するのも大変で、面倒。
今回も行きません(^_^;)
それで、
ペルセウス座流星群を期待していたのですが
満月に近く、街明かりもとで遅くまで起きて
いるのは、止めにして月を撮ってみました。
手持ちのレンズでは、微妙なピント合わせで
適当に撮り、現像(生データ加工)を・・・
いまひとつですね(>_<)
練習あるのみですね。
愛用のカメラは、Pentax Kシリーズ
撮影素子は、APS-C
高解像度になると(1600万画素以上)こんな問題がありました。
以下「デジカメwatch ミニレポート 新ファームウェアで追加された「回折補正」を検証 」より
高画素化のために画素ピッチを詰めていくと、回折によって起きる「小絞りボケ」の影響を受けやすくなる。精細な描写を求めて高画素化した結果、細かいディテールを捉えることが難しくなってしまうわけだ。そのジレンマを解消するための研究を各カメラメーカーが進めており、K-3にもファームウェア1.10で「回折補正」機能として実装された。
2,400万画素・APS-C撮像素子のカメラで撮影する場合、回折の影響を無視できる限界は、計算上F8辺りで、さらに絞り込んでいくと解像力は徐々に低下する。高解像力/高解像度を保ちながら被写界深度を稼ぐには35mmフルサイズセンサーに移行するのが有利で、APS-Cに留まるなら、画素数を1,600万画素程度に抑えるしかないというのが従来の常識だった。それを覆す可能性を秘めているのが2,400万画素のAPS-C撮像素子と回折補正の組合わせだ。
回折補正機能は、レンズを絞り込むにつれて現れる解像力変化の状況を、各レンズ毎にデータベースとしてファームウェアの中に組み込み、それを逆引きすることで、失われかけていたディテールを演算によって復元する。光学的には克服できない限界を、コンピュータの力によってデータ上の問題として解決しようというアプローチだ。
同様の機能は、「点像復元」などの名前で他社でも採用が進んでいる。ベースになっているのはイメージプロセッサ「Milbeaut」第7世代に組み込まれた演算機能だといわれる
なるほど、これからの技術革新に期待をします。