・三脚がガタつく原因は

初心者と撮影会を行うと、たまに
「三脚をしっかり締めたのにガタつく」
と相談を受けることがあります。

しっかり固定したと思ってもガタつく原因を記載します。

①カメラとクイックシューがしっかり付いていない

クイックシュータイプの雲台では
カメラのネジ穴につけるアタッチメントが
しっかり付いていない場合があります。
特に、縦位置にしたときにこれがしっかり付いていないと
レンズの重さで前側に回転してしまいます。
クイックシューが小さいタイプだと、接着面積が小さい分
しっかりねじを締めないとすぐにぐらついてしまう

②クイックシューと雲台がしっかり付いていない
これは2000円とかのやすい三脚だと起こりがちな問題です。
安い三脚だとバネの力が弱かったりで、しっかり締まらない場合があります。
また、この部分がプラスチックなどの樹脂でできている製品だと
使っているうちにすり減って、ぐらつきが取れない場合があります。

③雲台と三脚座の間がしっかり締まっていない
意外と見落としがちなのがここです。
三脚の脚の部分と、カメラの向きを変える雲台が
取り外し可能なことを知らない人も多い。
(三脚によっては取り外せない)
なので、そもそもこの部分のネジが緩んでいることが認識できない場合が多いです。

④地面や床の問題
え、て思うかもしれませんが意外と多いです。

ブレている

夜景など長秒撮影をするときに撮影後にブレていて気付くことが多い。
よくあるのが、橋の上で撮影するとき。
大きい車が通ったりすると揺れます。
また、人が歩いているだけでも揺れることもある。

大きいビルの展望台も揺れることがあります。
例えば、風の強い日など。

砂浜なども注意が必要です。
カメラの重さで三脚が少しづつ沈んて行くことがある。
特に波が打ち寄せる水際は注意。

特に水際では三脚が倒れてしまうと悲惨。

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・シネマでのシャッター速度表示

シネマ業界ではシャッター速度表示が角度であらわされます。
360°,180°　など。

写真で使われるシャッター速度であらわすと、
24fpsの動画ならば、
360°＝ 1/24　秒
180°＝ 1/48　秒
90° ＝ 1/96　秒
となります。

24fpsの動画では1秒間に24フレーム必要なため、
基本的にはシャッター速度を1/24より長くすることができません。
そのため、フレームレートを基準とした表現で
シャッター速度を扱うと、動画では理解しやすい。

ではなぜ角度での表記なのか。
これは、シネマフィルムでの記録の仕組みを理解する必要があります。

動画フィルムでは、パラパラ漫画のように
静止画の連続です。
たくさんのコマからなるフィルムを使います。
露光して、次のコマへ、また露光して、次のコマへ
といった動き。

24fpsだと一秒間に24コマのフィルムが感光することになります。
ただ、フィルム送りしている最中も露光し続けると
余計なものが映り込む

 

フィルム送り中はシャッターで遮光する必要があります。
ここで使われるシャッターが、静止画系のカメラとは全く異なる
回転式のシャッターが使われます。

こんなような半円の板が軸を中心にぐるぐる回ります。
露光中は回転シャターの開口部分を光が通ります。
 

フィルム送りは回転シャッターの遮光部分がある間に
行います

フィルム送りが終わると、回転シャッターの
開口部にちょうどなるので、これで次のコマを露光することができます。

昔のシネマカメラはこんな感じのシステムでした。
回転シャッターが1回転するのに1/24秒のため、
これまでの図で説明してきた場合のシャッター速度は
1回転の半分の時間なので 24fpsの場合は1/48秒になります。
また、回転シャッターの光が通る空いている部分は180°です。
これが一番最初に述べた 180° = 1/48sec　につながるのです。

ちなみに90°のシャッターや45°のシャッターはこんな感じです。

シャッターの回転自体はどれも同じ速度なので、
シャッター開角度が狭くなるほど、シャッター速度が早くなることがわかります。

シネマではコマ速の半分とかでシャッター速度を表記するのが
直感的にわかりやすいというのが過去からの歴史としてあります。

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・シグマが超小型フルサイズミラーレスを発表

いきなりの発表でびっくりですが、
この超小型ミラーレスfpの気になる点をまとめます。

・ベイヤーセンサー
　シグマのアイディンティティと言えるフォビオンではなくベイヤを採用しています。
　フォビオンは静止画の解像度などはよいのですが、
　動画や高感度に弱いので、今回の動画機能にも特化したfpだと
　ベイヤーのほうが良いらしい。
　シグマとしてベイヤーは初だろう。

・拡張感度 ISO「6」
　これまでにも拡張感度として
　ニコンではISO LOWなどを搭載している機種がありました。
　しかしこれはせいぜい1段分の減感。
　しかし今回のfpは驚異の6。
　おそらくセンサ自体で減感処理があるのだろう。
　画質自体は超ノイズレスとはならないでしょうが、
　NDフィルタなしに長秒シャッターを切るなどの使い方ができそう。
　　
・露光中読み出しによるHDR
　スマホなどでは当然のように使われている露光中センサ読み出しによるHDR。
　露光中に短秒シャッター相当のアンダーのデータを作れるので、
　今までのHDRのように3回撮影する必要がありません。
　動画でも使用可能。
　フルサイズセンサでは初？

・電子シャッターのみ
　電子シャッターではローリングひずみが問題になります。
　ただ、実用上ほぼ問題ないとのこと。
　おそらく、メモリ積層で高速読み出しに対応したセンサと思われる。
　これならば、センサ内HDRに対応しているのも納得。
　画素数的にもソニーのα9に近いセンサーっぽい。
　α9はプロ向け機材なのでお値段がそれなりにしますが、
　それと同じようなセンサのカメラがもっと安く使えるなら魅力的。
　
・シネマ特化機能
　シネマ特化UIやトーンの細かい調整などが可能。
　かなり細かい部分までシネマユーザの要望に応えられるような作りになっていそう。
　デフォルトのカラーモードにティールオレンジ(青とオレンジが強調される色味)まである。

・フィルターホルダーKANIとNisi比較

ハーフNDなどの角型のフィルターを使う人が最近増えてきました。
これは、NisiやKANIといった角型フィルターに強いメーカが出てきて
様々な種類のフィルターを市場にリリースしたためです。
これまではKenkoやLEEが細々と販売していただけでしたが、
NisiやKaniが高品質のフィルタを開発して一気に広がりました。

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角型フィルタを使用するにはフィルターホルダーが必要になります。
フィルタホルダーも意外と1万円以上と値段が高い。
そこで、NisiとKANIのフィルターホルダーの使い勝手をレビューします。

左がNisiのV5フィルター(最新版はV6)
右がKANIのフィルターホルダー

〇レンズへの取り付け
私は横着して三脚にカメラをセットした後に
フィルターホルダーをレンズにつけることがあります。
この時カメラの向きによってはネジ山がうまく合わず
なかなかつかないことがある。

Nisi

KANI

Nisiのホルダーはネジ切り部分が奥まったところにあるので
若干付けづらい。
一方KANIのホルダーはねじ切り部分が出っ張っているので
付けやすいという違いがあります。

〇角型フィルターの取り付け
どちらの製品もレンズ取り付け部と
角型フィルター取り付け部が分離できます。

この分離しやすさはどちらも同じくらいの使い勝手。
分離させた状態で角型フィルターを取り付けます。
フィルターを差し込むときの力加減ですが、
Nisiのホルダーは少しきつく、
KANIのホルダーは少し緩めです。
どちらが好みかは分かれますが、
私の場合、ホルダーをレンズにつけたまま
フィルター付け外しするので(あまりよろしくない)
緩めのKANIホルダーが好きです。

〇PLフィルターの操作性
どちらのメーカのホルダーも、角型フィルタとは別に
PLフィルタを取り付けることができます。

上の写真ではKANIのホルダに、Nisiのフィルタを付けていますが
ここは両社で互換があります。
PLフィルタの効果を調整するための回転はホルダについているダイアルで行います。

Nisiのダイアル

KANIのダイアル

ダイアルの位置はKANIのほうが操作しやすい。

〇NDフィルタ使用時の遮光性
ND1000などのすごい濃いNDフィルタを用いるときは
隙間から入ってくる光が無いように遮光性が大事になります。
円形フィルタを用いる場合は問題ないですが、角型フィルタだと
取り付け方によっては隙間ができてしまうこともある。
そのため、遮光素材が付いていますが、
KANIの場合はホルダー側に、
Nisiの場合はフィルター側についています。

KANIホルダー

Nisiフィルター

ND1000を使用する場合は、フィルタとホルダーで
両社に互換がないので注意する必要があります。
※NisiのND1000をKANIのホルダーにつける場合は、
　逆向き(遮光スポンジが無い側をレンズの向きにしてつける)でつけることは可能。

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・GANによる画像処理

GANはディープラーニングの一種です。
ディープラーニングを用いて、カメラ用途では様々な応用ができますが
弱点もあります。
それは大量のデータが必要となることです。
機械学習のために、大量の画像データとタグ付けをしなければいけません。
このデータを集めるのが一番大変といっても過言ではありません。

しかも最近は、プライバシーなどの問題で
顔認識などに用いる顔画像は集めにくくなっています。

この問題を解決できる手段の一つがGANという手法です。
GANとはGenerative Adversarial Networkのことで、
日本語に訳すと「敵対的生成ネットワーク」

生成ネットワークなので、何かしらの画像を作成します。

このサイトは存在しないネコ(AIが生成)がF5を押すたびに生成されます。
ちょっと不自然なところもあったりしますが、
人物の顔などでやると、実在しない人物が生成できるため
肖像権が問題になりません。

GANは画像を生成するジェネレータ部と
生成された画像が本物か偽物か判断するディスクリミネイタ部で構成されます。

ジェネレータ部で学習によって作成された画像が
ディスクリミネイタ部で本物の写真かどうか判断します。
ジェネレータ部はディスクリミネイタをだませるように
どんどん本物っぽい画像が作れるように成長します。
一方、ディスクリミネイタ部は偽物に騙されないように
どんどん判断の精度を上げていきます。
最終的には本物か偽物か判断できないレベルの画像を作ることができます。

GANによって大量の本物っぽいデータを作ることができれば、
ディープラーニングで大変なデータ集めをクリアすることが可能。

GANの例として、GANを用いた画像拡大のソフトを紹介します。
GigapixelA.I.

2004年に300万画素のカメラで撮影した画像

等倍拡大

この画像を400%拡大します(5000万画素相当)
左：Photoshopで拡大　右：GigapixelAIで拡大

かなり精細に拡大できています。
ただし、これはGANで拡大時に作り出した画像なので
実物と違っている可能性があります。
だけど、自然風景とかだと実物がわからないので違和感がない。

正解を知っているものだと違和感が生じます。

左：Photoshopで拡大　右：GigapixelAIで拡大

和食・酒の文字が象形文字みたいになってしまった。

一年前に比べて、GANによる画像拡大もかなり良くなりましたが
まだ電子ズームの代わりとしてはつらいところがあります。

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