2017-02-26[n年前へ]
■Ricoh Theta S で24時間のHDR（多段露出）撮影をして遊んでみる!? 
Ricoh Theta Sを制御するPython 3.xコードを書いた （「Ricoh Theta S で2017年旧暦1月満月の夜を撮ってみる」）ので、Theta Sを載せた三脚を高く立て、24時間を少し超えるくらいの時間にわたり、11段階の露出時間での撮影を交互に続けてみました。ちなみに、撮影に使ったPython コードは下記になります。
import osc
import theta
import time
thetas = RicohThetaS()
thetas.setCaptureMode( 'image' )
thetas.setOption("exposureProgram", 1 )
thetas.setOption("ISO", "100")
thetas.setOption("whiteBalance", "daylight")
shutterSpeeds1 = [0.00015625, 0.0005,
0.002,0.008,0.03333333,0.125,0.5,
2,8,30,60]
for i in range(400):
for shutterSpeed in shutterSpeeds1:
thetas.setOption("shutterSpeed", shutterSpeed)
time.sleep(1)
response = thetas.takePicture()
thetas.waitForProcessing(response['id'])
time.sleep(1)
thetas.getLatestImage()
time.sleep(1)
thetas.closeSession()
こうして、 1/6400秒～60秒までの11段階にわたる露出時間で撮影した画像群を、下記のPythonコードでHDR(ハイダイナミックレンジ)合成します。
import cv2
import numpy as np
iniID = 11006 # fileName
for i in range(400):
files=["hoge"+"R00"+str(iniID+j+i*11)+".JPG" for j in range(11)]
imgs = [cv2.imread(file) for file in files]
mertens = cv2.createMergeMertens()
resImg = mertens.process(imgs)
resImg = np.clip( resImg*255, 0, 255 ).astype('uint8')
cv2.imwrite("hoge"+
"out_"+str(1000+i)+".jpg", resImg)
そして、11段階の多段露出画像を合成した連番画像ファイルを動画ファイルとして結合することで、たとえば、下に貼り付けたようなLittle Planet風のタイムラプス（微速度）動画として眺めることができます。撮影を行ったのは、都会に近い薄曇りの空の下ですが…それでも恒星が浮かぶ宇宙空間を回転する地球が進んでいるさまが見えるような気がしてきます。
2017-03-05[n年前へ]
■現実のリアルタイム風景と、そこから眺めた好きな時間・瞬間を合成してVR的に眺めてみよう!?
先日、周囲全方向を撮影することができるRicoh Theta Sを使い、24時間にわたり11段階の多段露出撮影画像からリトル・プラネット（とても小さな星を上空から撮影したような）風動画を作ってみました（Ricoh Theta S で24時間のHDR（多段露出）撮影をして遊んでみる!?）。けれど、そんな風に景色を離れたところから第三者的・客観的に眺めるのではなくて、その場に立って一人称的に景色を眺めたくなりました。そこで、合成した高画質4K動画をYoutubeに（３６０度映像だというタグを付けて）アップロードしてみました。
こうすることで、スマホからYoutubeアプリケーションでアクセスし、VR用レンズセットを取り付けて眺めれば、あたかもこの場所に立ち・数百倍近く速く時間が流れる中で、夜空や太陽の影を眺めることができます。
そして一番面白いのは、２４時間の撮影を行った場所に立って、目の前にあるリアルタイムな実際の景色を眺めつつ、「東の空に昇る太陽や夜星や夕焼けや」…２４時間の中にある美しい瞬間や一番好きな時間を、スマホに覗いて自由自在にVR合成しながら眺めてみると…とても不思議で面白い気持ちになってきます。
今日は、２４時間にわたる、周囲全ての４πステラジアンの全天周風景を、11段階多段露出のハイダイナミックレンジ撮影をして、その映像を4K映像に変換して眺めてみました。
2019-01-06[n年前へ]
■RAW／生画像の取得に対応したiOS/Pythonista 撮影ライブラリ
以前作成した（iOS上のPython環境である）Pythonista からiOSデバイスのマニュアル撮影などを簡単に行うことができるライブラリをアップデートして、RAW／生画像の取得ができるようにしてみました。まずは、github に仮版でアップロードしてあります。.DNGフォーマット保存だけでなく、（PythonistaだとPure Python でない rawpyといった.DNG読み込みが簡単にできるライブラリは使えませんから ）RAW形式の画像ファイルをパースするのが面倒なPythonista ユーザ向けに、 「Python の numpy アレイ・バイナリデータとして保存する機能」も付けてみました。
というわけで、下の画像は、そんな「RAW／生画像の取得に対応したiOS/Pythonista 撮影ライブラリ」を使い、1段置きの8段階の露出スピード違いで（各14bitの情報を）撮影し、つまり、実情報として8+14 = 22 bit のHDR画像取得をしてみた撮影結果例です。…このHDR合成については、また明日にでもHDR合成用のPythonコードも含めて、メモ書きしてみようと思います。
」など。