写真
2010年02月23日
最新版は、以下のURLです。
http://maarui.doorblog.jp/archives/2963486.html
デジカメ写真のEXIF情報を利用して、ファイル名を整え、日付ごとにファイルを整理するrubyスクリプトを作った。
1.機能
このスクリプトが行う機能は、以下の2つ。
- カレントディレクトにある拡張子を指定したjpegファイルを対象に、各ファイルのEXIFデータから撮影日時を1/100秒で抜き出し、ファイル名の書式を"IMG_yyyymmdd_HHMMSS_ss.JPG"にする。最後のssは1/100秒単位の秒数なので、1秒間に複数枚の連写をしていてもファイル名の重複はおきない。
- 日付データから"yyyy_mm_dd"のディレクトリを作り、該当ファイルをその下に移動する。
2.参照しているEXIF項目名
以下の2つの項目がEXIFにあることを前提としてる。
- date_time_original
- subsec_time_orginal
これは、Canon EOS 50Dで確認したデータであり、お使いのデジカメのデータに合わせて13,14行目を変更すること。
参考まで、以下のスクリプトに適当なファイルを指定して、実行すると、そのファイルが持つ全てのEXIFデータを表示する。
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3.実行環境
ruby1.87で動作確認をしている。 また標準ライブラリのほかに、exifrライブラリを使用している。
ライブラリのインストールはgemでできる。
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必要に応じて、RUBYLIBにライブラリのパスを通す。
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4.使い方
(1)下記スクリプトを適当なディレクトリに保存する。(例:~/ruby/imagefile_rename.rb)
(2)renameしたい画像ファイルの拡張子を7行目に指定する。(初期値:JPG)
(3)画像ファイルが保存されているディレクトリをカレントディレクトリにする。
(4)スクリプトの実行。
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5.ソース
以下は、旧バージョンである。最新は、こちら。Jpegファイルを撮影日時で一括renameするスクリプト |
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2010年02月16日
なんと鯨がジャンプするんです。
鯨とイルカは、同種の生き物(クジラ目)です。大きなものを鯨、小さなもの(4m以下くらい)をイルカと呼びます。(去年行った博物館で教わった)
なので、イルカショーで鯨が飛んでも不思議はないのですが。
ちょっとびっくりしました。
こちらはイルカ。
なかなかベストショットが撮れて、うれしい。
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2009年12月21日
走り回る子供を子供視点で写真を撮ろうとすると、しゃがみこんで撮ることになるが、そうすると子供の動きには追いつかない。
子供と一緒に走りながらとなると、ファインダーを覗いてアングルを決めることができない。
そこで、カメラのライブビューの画像をTV信号で飛ばしてやり、ヘッドアップディスプレイで受けてあげれば、つねにファインダーを覗いているのと同じことになる。
ヘッドアップディスプレイも、最近は話題にならなくなったが、徐々に製品が増えてきているようだ。
うってつけの製品が、iBeanという製品だ。
眼鏡に吸盤?でつけるようなので、走り回ったら取れてしまいそうなヘッドマウントなので固定化の工夫が必要だろうが、なかなかおもしろい。
この美貴本という会社(商社?)は、ウェアラブルコンピュータのデバイスをいろいろ扱っている楽しそうな会社だ。
iPhoneの画面とかもヘッドマウントディスプレイで使えると、よりサイバー(死語?)な感じになってよいかもしれない。
2009年11月12日
積極的に現時点でオープンにしていくつもりはないとしているが、他社から対応ユニットの提案があればアイデア次第では仕様公開も考えるという。
これは他社からの提案を待つまでもなく、積極的に情報公開し、互換性品を出してもらうべきだと思う。
また、 「メーカーとしては保証できないが、コネクタは汎用品を使用しているので……」(湯浅氏)とリコーの非公認ながら、サードパーティーメーカーなどから対応 製品が出る可能も示唆した。
とある。
従来のカメラシステムからデジタルに最適化された規格をおっ立てようとしても、リコー一社でできることではない。
開発陣が想定していなかった使い方のアイディアでブレイクする、ということもある。
普及にむけたラインナップの拡充だけでなく、いろいろな試行錯誤があって、仕様もこなれてくるのだから、ver.2への進化もありきで、たくさんの人にみてもらうべきであろう。
ディスプレイとスイッチ類が集まった本体部分は、ワンセグチュー他をつければ簡単にテレビになる。カメラ部分に、チューナーをつけてもいいわけだ。
また、カメラユニットにUSBコネクタをつけて、ノートPCからダイレクト操作なんても役に立つだろう。
発表会でのリコーの参考出展のデバイスをみれば、そうしたカメラに限らない使い方を考えていることはわかる。
せっかくのおもしろい技術を、もっと広く使ってもらうには、仕様公開して自由競争にひろげるべきであろう。
2009年11月09日
話題の「顔の自動認識」がどれほどのものか、興味あったからだ。
親の目からみても似ている、うちの三姉妹をどれほど識別できるか。また、0歳から8歳までの成長過程における認識ができるのか、といったことを実データでやってみる。
といっても、統計的なデータを出せればいいのだが、なかなか分析も難しく。
感覚的には、以下のような感じ。
対象画像は三姉妹の写真、7000枚。
うち6000枚は、最近数ヶ月のものだが、残り1000枚ほどは過去8年間の、各人の成長過程0歳から現在の年齢までのもの。
学習のために、picasaが検出した画像を、片っ端から各人500枚づつほど、人手で修正してやる。
それ以降を、自動で二晩走らせた結果、おおよそ80%の分類が終わった。
して結果は・・・。
1番目ちゃんに分類された画像は約2400枚
2番目ちゃんには、約2400枚
3番目ちゃんには、約2700枚
という分布。
はたして正解の分布比率はわからないのだが・・・。
画像を見てみると、2番目ちゃんの認識が最も曖昧である。
1番目ちゃんに分類されたり、3番目ちゃんに分類されたりしまっている。
家族中唯一の男のぼくは、ほぼ間違えなく認識できていた。
また、1番目ちゃんと妻は、かなり間違えている。
0歳のころの三人の認識は、ほぼ全滅。
ほぼ全ての画像が1番目のところに入っている。
まぁ、親でないかぎりは見分けがつかないだろうからね。
運動会の写真とかになると、子供たちがわんさか写っているので、知らない子を消していくのでも一苦労だ。
感覚的には、正解率60%というところか。
思ったよりは、正解しているが、当てにできるほどではない。
手動で、タグの修正や確定作業をやっていると、人間の認識力ってすごいなぁ、と感心する。
だが、いつかはやりたいと思っていた、被写体毎の分類を簡易に行うことができるツールを提供してもらった功績は大きいと思う。
全画像が何万枚あるのか知らないが、全部を分類し終わるのはいつになるのだろうか・・・。
2009年10月27日
ぼくの祖父が昔使っていた露出計だと思う。
Sekonic L-8。
写真を撮るにあたり、必要となる情報。それは、光の量を測定し、シャッター速度と絞りの適正な値を算出すること。
それも、使用するフィルムの感度により、上下する。
あまりにもアナログで、計算尺のような感じだ。
使い方がよくわからなかったが、こうした親切なページがあり、だいたいわかった。
ASAという表記があるが、これは現在のISO(フィルム感度)だ。
まず、使用するISO感度(ASA)を目盛りを回してあわせる。
そして、被写体のところに持っていき、感光部をカメラに向けて光量を測定する。
光を計測する仕方は、三通りある。
- 昼間の屋外:光の感光部の蓋をしめて計測する(赤色)
- 曇りや明るい室内:上記写真のように、蓋を開けて計測する(青色)
- 室内など暗い場所:以下の写真のように、感光部を拡張するパーツを付けて計測する(黄色)
針が振れた場所に、それぞれの計測方法によった色のマークを合わせる。
すると、外側の目盛りと内側の目盛りで合ったところが、絞りとシャッター速度の組み合わせとなる。
その組み合わせから、絞り優先かシャッター速度優先かなど考えながら、どの組み合わせを使うかを決める。
カメラには反射型の露出計が入ってしまっているので、ぼくの撮影スタイルでは、入射光型露出計を使うことはまずないが、歴史を感じるこれは是非大事にとっておこうと思う。
おそらく製造から50年もたっているようだが、それでもちゃんと完動した。
測定も誤りがないようだ。
シンプルな作りだからこそ(電池もいらない)の耐久性だと思う。
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