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2021年11月
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 2ピース交換用ガラス チューブゼウスに合う X RTA (色 : Straight, サイズ : Fit for zeus X RTA) 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30        

2021年11月25日 (木)

・半導体不足

世界的な半導体不足がカメラにも影響してきました。
各社が製品の供給不足でお届けまで時間がかかる、
となっています。

これまでに車の納車が遅れるだとかいろいろニュースになっていましたが
ついにソニーも特定機種のカメラの受注ができないという状態に。

半導体は、電化製品にはもれなく使われています。
何かを制御するには半導体が必要。


100均のLEDライト。
これも、ライトの点滅モードとか制御するのにつかわれている。

不足の一番の原因はコロナ。
世界各地でロックダウンが起きたりして、
半導体工場が稼働できなかったり、材料が入ってこなかったりしました。
物流も混乱していて、それによる調達問題も生じています。
また、コロナによってPCやゲームの需要が一気に増えたことも原因です。

カメラ関係の半導体だと2020年に起きた旭化成の工場の火災も大きい。
ナノオーダープロセスの半導体工場だと、空気中のわずかなホコリも製品に影響してしまうので
クリーンルーム内で作られていたりするので
工場を再度立ち上げるのにも非常に時間がかかります。

半導体を作る設備のパーツすら不足している状態。
この状況がいつまで続くかは専門家でも意見が分かれている状態です。

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セット構成 専用車中泊マット スマート車中泊マット MR41S ラグジュアリーな雰囲気溢れ 中身材質:硬質ウレタン CROSSOVER オートキャンプ MR31S 表面材質:高級難燃PVCレザー 車載ベッド 車中泊 イラスト入り専用取説 サッと置くだけで助手席側の半面が快適ベッドルームに早変わり 後席シートスライド無車は除く 裏面材質:難燃フェルト生地 仮眠等の際にも幅広くご使用いただけます ブラック〈BK〉 MS31S レヴォルヴァ カラー 注意 Versionefreneci クライミング、滝、アブセイリング用のハーネスツリーアブセイリングシートクッション、機能: ハンドバッグ財布女性の女の子のためのポケット小さなミラー 1049円 あなたやあなたの女の子がメイクアップにそれを必要とし メイクアップやクローズアップ眉毛のツイーズを適用します. 3.コンパクトトラベルミラーのサイズは2.95 in 資材:高級ポリエステルとガラスレンズ. あなたが生産に問題があるならば In または誕生日プレゼント 私達の会社は高品質の製品の生産に取り組んでいます Collection ブルーアートスターコンパクトトラベルミラー かわいい折りたたみ式ポケットメイクアップミラー 1.かわいい折りたたみ式ポケットメイクアップミラーには両面ミラーが含まれており あなたが満足するまであなたのためにそれを解決するために最善を尽くします クリスマスプレゼントとして最適です. 5.品質に問題がある場合は 片面は通常の倍率で Multipack 大きな援助を与えるとき. もう一方の面は倍率 ポータブルポケットスモールミラー 両面ミラーが含まれ Versione H. サイズ:2.95 正味重量:80g ただ私たちに知らせてください 詳細を向上させます. 2.コンパクトメイクアップミラーは旅行や財布に最適で W×0.98 シンプルな構造 全体を見ることができ 倍率 L×2.75 144 Complete もう片面は倍率を上げますアイテムの仕様: NYTTTオフィシャルフラッグシップストアへようこそ Hです. 4.メイクアップ時のあなたやあなたの女の子へのギフトとして 無料または返金と交換できます. 商品の説明 BraniFunien 1080Pミニカメラビデオカムカムコーダー150°広角IRナイトビジョンモーション検出128GB拡張メモリ240mAhバッテリー赤ちゃん動物モニタリングホームセキュリティ12 パッケージに含まれるもの: 1 3D 50740円 急速冷却のためのデュアル温度制御ファン Versione 非常に優れた安定性と高いコストパフォーマンスを備えています このカードは ユニット nVIDIAに  チップモデル:TU117 コアビット幅:128ビット グラフィックスロット:PCI 0〜1cmの誤差を許容してください Collection 一般ユーザーが映画を見たりゲームをしたりする場合でも DVI ビデオメモリ容量:4GB ビデオメモリタイプ:DDR6 ビデオメモリのビット幅:128ビット コア周波数:1410 ベースプレートが薄く Complete デスクトップでの使用に非常に適しています ストリームプロセッサユニット:896 D6 x Brani 耐久性のある素材と優れた熱放散を備えているため Multipack 優れた技術を備えた高品質の素材で インストールプロセスは非常に便利です ビデオメモリ周波数:12000 比較的静かに軽いゲームを楽しむことができます DDR6128ビットTU117チップDVIHDMI互換DPサポートデスクトップCPUマザーボード 1650 モニターの違いにより API:DirectX MHz インストールは非常に簡単で 追加のツールは必要ありません 商品の説明 モデル:GTX1650 メモリ:4GB タイプ:ゲームレベル チップメーカー:Fit PC for Express 商品の実際の色が写っていない場合があります plsはあなたが値をつける前にあなたが気にしないことを確認します GTX このグラフィックカードは GTX16504Gグラフィックカード ノート: 手作業による測定のため 耐久性があり実用的です ビデオカードGTX16504G 144 3.0 インターフェース:HDMI互換DPハンドバッグ レディース メクブラシバッグ チキチキマシン猛レース トートバッグ コンパクト 化粧バッグ ガジェットポーチ 手提げバッグ ファスナーバッグ 旅行エコバッグ ショルダーバッグ ショッピング バッグリュック Puレザー A4対応 人気 肩掛け 縦型商品仕様 分 最大使用圧力 0.59MPa 0.60MPa 0.59MPa 0.59MPa 0.59MPa 無負荷回転数 10000回 :3.0 持ちやすいペン型 メーカーより 図2 本体質量:0.27kg Brani 分 25000回 付属のコレットレンチでチャックをしっかりと締める TL9530 アネスト岩田キャンベル 分 200L Complete ■ペンシル型で 分 Collection 馬力 分 最大使用圧力:0.59MPa 無負荷回転数:60000回 TL9565 TL9353 TL9530 TL9520 TL9023 商品 ダブルアクションサンダー ベルトサンダー マイクログラインダーキット ダイグラインダー エアーグラインダーキット 空気消費量 330L 2.コレットチャックの穴に金属の軸を差し込み 金属 連続して作業するにはルブリケータをご使用する事を推奨します 推奨コンプレッサ:2馬力以上 図1 給油が不充分ですとエアーモーターが焼きつく原因となります ■砥石も標準付属ですぐ使用できる 270g Versione 径mm スムーズな仕上がり ガラスなどの研磨 分 60000回 ■回転調節も容易にでき 分 本体サイズ W140XD123XH100mm W280XD46XH75mm W130XD18XH18mm W125XD47XH33mm W155XD42XH33mm 重量 950g 800g 270g 340g 350g 推奨コンプレッサ 5馬力以上 2馬力以上 2馬力以上 3馬力以上 2馬力以上 空気消費量:200L AIRREX 重量 推奨するコンプレッサーのモーター出力 TL9530 ■高速で回転するため マイクログラインダー 本体寸法:L130×W18×H18mm アネスト岩田 1.本体のコレットチャックに砥石の軸をしっかりと入れる 軽量のため取扱いが容易 長さ130X奥行18X高さ18mm 切削 分 170L 分 230L 最大使用圧力:0.59MPa 木材 2PS 本体サイズ:寸法 彫刻など 用途 Multipack 144 コレットサイズ:3Φ 空気消費量:200L 分 商品の説明 商品の説明 無負荷回転数:60000回 砥石の取付け1 コレットチャックサイズ:3.0mm径 マイクログラインダ Amazonより 砥石の取付け2 7312円 用途に合わせた適切な回転数が得られる コレット 速く 商品詳細 分 16000回

2021年11月17日 (水)

・アストロトレーサー × インターバル撮影

星空撮影では画像重ね合わせでノイズリダクションをするのが
最近の常套手段です。

この手法の利点は、一枚一枚の撮影の露光時間を短くできるので、
風などでぶれたコマを除外したり、
赤道儀の追尾制度が多少悪くてもOK
等があります。
シャッター速度を短くする分、感度を上げる必要がありますが
そこは重ね合わせでカバー。

アストロトレーサーを使うと、天体追尾できますが
望遠だとあまり追尾時間を長くできません。
200mmでも設定上、60秒くらいは追尾できますが
実際に精度よく追尾できるのは20-30秒くらいが限界。

 

また、超広角で風景を入れて撮影すると、
レンズの歪みの影響で、周辺は星が流れてしまいます。


右上の星が放射方向に流れている。

これらの問題解決のために、複数枚撮影してコンポジットは
とても有効です。

しかし、アストロトレーサーを使用しているときは
インターバル撮影設定ができない。
毎回シャッターボタンを押すのは面倒くさいので
外部のインターバル機能付きレリーズを使用するのが楽。


 

レリーズケーブルがつけられる機種なら
これを購入すればOK。
設定は撮影間隔を1秒にすれば
露光終了から一秒以内で次のシャッターが切れます。

レリーズケーブルがつけられないエントリーモデルとかだと
ちょっと面倒くさい。

純正赤外線リモコンだとインターバル設定ができないので
それ用の装置を購入する必要があります。

ここで販売しているリモコンを購入。

電源はUSB-microのモバイルバッテリーが必要なので
カードタイプのものを購入して張り付けてあります。


 

これをカメラのリモコン赤外線受光窓近くに設置するのが難しい。
私は苦肉の策として以下の方法で付けています。

まず、100均でちょうどいいサイズのケースを購入。
ここにパテを盛って、斜めの面を作って
そこに面ファスナーを張り付け。

カメラ側にも面ファスナー(やわらかいほう)を張ってしまっています。

カメラとリモコンを取り付けた様子

かなりかっこ悪いですが、天体用と割り切って使うしかない。

2021年11月10日 (水)

・AIは万能ではない

最近は、AI(DeepLearning)を使えばこんなに凄いことができる
みたいな記事をいくつか書きました。

しかし、何かをやるときにAIを使うのが楽かというと、そうではありません。
AIにも弱点があります。

まず、学習させるためのデータセットを集めるのが大変。
例えば顔検出器を作る場合は、大量の顔データが必要になります。
ネット上に顔が写った写真はいくらでもありますが、
勝手に使うと肖像権や個人情報の問題が生じます。

権利が問題ない画像データを集め、
また、顔位置がどこにあるか、というラベル付け作業も生じます。

GoogleやFaceBookのようにすでに利用可能なデータをたくさん持っている会社は強い。

また、AIを使うと何か想像以上のことができる、というのは間違いです。
人間が認識できないことはできません。


深度推定ネットワークの出力結果
上側のシーンのように、人間が見て手前と奥がわかる写真なら
推定も正しくできています。
しかし、下の写真のように、手前と奥が人間でもわかりにくいシーンだと
AIもわからない。

AIができるのは、特徴量やパターンを認識して、それを識別することです。
写真を見て、
「この写真は300mmくらいの望遠でとられているな」と判断できれば
その画像に何らかの特徴量があるので、
AIもそれを識別して焦点距離算出することはできる。

 

AIを使えば確実に解ける問題でも、何でもかんでもAIを使う必要もありません。
AIを使うことが目的になってはいけない。
求める性能にもよりますが、従来のアルゴリズムベース(ルールベース)
十分に解ける問題であれば、わざわざAIにする必要もない。
学習データを集めるのも大変だし。

例えばライブカメラ映像から天気を判断する問題であれば、
空領域が水色だったら晴れ、白かったら曇り、という簡単なルールでいい。

2021年11月 4日 (木)

・スマホのマクロ撮影はなぜ超広角レンズで行うのか

iPhone13でついにマクロ撮影に対応しました。

 

最近のハイエンドスマホでは、
広角(メインカメラ-センササイズ大きい24mm相当)
超広角(16mm相当-センササイズはメインより小さい)
望遠(50mm相当-F値が暗いことが多い)
の3眼構成になっていることが多いです。

iPhone13proも同様にこのような構成になっています。
マクロ撮影ができるのは、一番性能の良い広角ではなく超広角です。

一眼性能の良い広角レンズではなく、超広角で行っているのには
いくつか理由が考えられます。


1:超広角だと被写界深度が深い

焦点距離が短くなるほど、被写界深度が深くなります。
そうすると、ピント合わせも楽になります。
オートフォーカスでも、マクロ撮影となると
スキャン範囲が広くなり、フォーカスが遅くなりがちですが
被写界深度が深ければそれほど精度を求めずに
高速にフォーカシングすることができます。


2:超広角のほうがレンズの厚みを減らせる

焦点距離が長くなると、
その分センサまでの距離も必要になるのでレンズが長くなってしまいます。
スマホでは厚みが問題になるので、
焦点距離の長い望遠のレンズは屈曲型を採用していたりします。
(ペリスコープとか呼ばれることもある)
マクロ域に焦点を合わせるためにはレンズをなるべく繰り出す必要があります。


繰り出すためにはレンズ部分をさらに出っ張らせる必要がある。

        

現状でさえレンズ部の出っ張りを指摘されているので、
これ以上出っ張らせることは避けたい。
そうすると出っ張りを抑えるためには焦点距離の短い超広角に
マクロ機能を持たせるのが現実的です。

そのほかのメーカでも超広角レンズでマクロ撮影をしていたり、
マクロ撮影専用のレンズを搭載している機種もあります。

 

2021年10月28日 (木)

・Photoshopの新機能 風景ミキサー とGANの仕組み

Photoshop2022で風景ミキサーという新機能が搭載されました。
風景の季節を変えてしまうというものです。

元画像





人物が入っているときは被写体を選択にチェックを入れないとホラーになる

被写体を選択

そのまま

被写体の選択もAIを使っていると思われます。
被写体を選択するAIとしてはBASnetと呼ばれるものがGithubにあります。

また、この季節を変更する技術は
Cycle-Ganと呼ばれるAIが使われていると思われます。
以前に紹介したGANの応用で、
異なる二枚の画像を互いの特徴量を抽出して似せるという技術です。

写真をゴッホ風とかに変換したりアニメ調にしたり
馬をシマウマに変換したりできます。

Cycle-Ganの仕組みを勉強したことをメモがてら記載しておきます。

まずは普通のGANの学習。
2stepに学習が分かれます。

1step

本物に似た偽物を作ります。
この時にはDiscriminatorのパラメータは固定しておいて、
学習によって変化が無いようにする。
最初はめちゃくちゃな画像が作られるが、学習が進んで、
最適なパラメータが設定されれば秋っぽい画像が作れるようになる。

2Step

今度はgeneratorのパラメータを固定して
同等の精度の偽物の秋画像が常に作られるようにする。
この作られた偽物の秋と本物の秋を比較して正しく本物or偽物が判断できるように
学習を進めます。

GANはこの二つのstepを繰り返して、
それぞれのパラメータを最適化していくことで、
本物に近い偽物画像を作れるようになります。


ここまでがGANの学習の説明です。
今回の季節変換やゴッホ風など、一方の画像の特徴を学んで作り出すGANは
この方法だとどうしても学習が収束しないという課題がありました。
そこで考え出されたのがCycle-GANという方法。

Cycle-GANでは、同じようなネットワークをもう一つ用意します。
もう一つのネットワークは
本物の秋から偽物の春を作り出すものです。

互いに変換できるネットワークがあれば、
本物→偽物→偽物から作った偽物
ということができます

これをもとの本物と比較してDiscriminatorを学習。

こうすることで、画像の特徴だけとらえてその部分を変換し
余分な変換をしない、という学習をさせることができます。

例えば、この季節変換の例だと、
空は変換しない、
葉っぱの色だけ変換する
といった学習をさせることができます。

2021年10月24日 (日)

・灯台と星空の撮影

最近、東大と星空のシーンを撮影していますが、
これが難しい。

灯台→明るい
星空→暗い

なので、まずは露出が難しい。
星の光を明るくするために露出を上げると
灯台の光が邪魔をします。

解決するためには、ハーフNDを用いたり、
地上風景のみ露出を短く撮影したものを後で合成。

灯台の光に光条を出すためには絞る必要もある。

絞り開放

1段絞り

絞ると、光量が不足するので、シャッター速度を延ばしたり
ISO感度を上げる必要があります。
シャッター速度を延ばすと、星が動く。
ISO感度を上げるとノイズが目立つ。
かなり条件として厳しくなってしまいます。
赤道儀(アストロトレーサー)を用いたり
複数枚撮影してノイズ軽減をする必要があります。


最大の課題が、レンズゴースト。
最初の写真でもわかるように、灯台の光はかなり強く、
星空に盛大にゴーストが載ります。

灯台の光がもろに入ると、ゴーストに比較的強いペンタックスのレンズでもこんなにも。。

これを除去するのは至難の業。
とにかくゴースト・フレアに強いレンズを使用するしかありません。
中華系の安いレンズだとここが全然ダメ。
ゴーストフレアに強くて、星空の解像が良いレンズ、となると
高価なレンズになってしまいます。

または撮影場所の工夫で何とかします。
灯台下暗し、というように、
灯台のすぐ下などで灯台の光が直接差し込まない場所で撮影すれば
多少は軽減ができます。

 

2021年10月16日 (土)

・各社光害カットフィルターを実写確認

マルミのスタースケープフィルター、
STCのマルチスペクトラフィルター、
KANIのLPRFの比較撮影をしてきました。


 

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グレーカードによる評価は下記の記事で記載しています。
NiSiをグレーカードで確認

マルミのスタースケープをグレーカードで確認

STCマルチスペクトラをグレーカードで確認

KANIをグレーカードで確認

ケンコースターリーナイトをスペクトルで確認

ケンコー実写比較


光害カットフィルタの効果が確認しやすい赤い星雲があるオリオン座が
ようやくよく見えるようになってきました。

各フィルターは特定の波長の光をカットするので、
その分、減光することになります。
太陽光下のグレーカードで確認した減光量に合わせて、
星撮影時には同じ明るさになるように露光時間を調整しています。
また、現像時には同じパラメータを使用しています。
(ホワイトバランスだけは空の暗い部分で合わせた)

フィルター無し 30sec

マルミスタースケープ 40sec

KANI LPRF 50sec

STC アストロMS 100sec


並べてたもの

こう見てみると、フィルタなしではほとんど出ていなかった
バーナードループの赤い色が光害カットフィルタで浮かび上がっています。
また、STCのフィルターは干渉型なので、同心円状にカラーシェーディングが生じてしまっている。

このカラーシェーディングはフラット撮影とかすれば除去できますが、処理がちょっと面倒くさい。
ただし、不必要な波長の光をピンポイントでカットできるので、光害カットの効果はかなり強い。

拡大したもの

今回の撮影は比較的光害のない場所(外房の南のほう)で行ったのですが
光害カットフィルターの効果がかなり出ています。
グレーカードの確認で把握していたマルミの光害カット効果の弱さは
赤の星雲を撮った時にもはっきりわかります。

よくよくマルミのスタースケープのパッケージを見ると
「街明かりの色カブリを抑え、夜景を自然な色合いに」
「明るさも露出倍数1.2(約1/4段の減光)を確保」
と記載してあり、星空に特化したわけではなく、
夜景全般で使えるというような記載になっています。


そもそもの製品の設計思想が他社と違うのかもしれない。
夜景撮影時に常用できるというのがマルミのフィルターの利点なのかも。

2021年10月 7日 (木)

・アルゴリズムベースと学習ベースの考え方

プログラムを処理するときに、
最近は学習ベースで実装、など言われることが多くなりました。

アルゴリズムベースとは、エンジニアやプログラマが考案したルールに沿って
処理結果を出力する方法です。
ルールベースと言われることもあります。

 

例えばカメラでの話で考えると、
露出制御(AE)のマルチ測光でのアルゴベースはこんな感じになっています
 


1:画像全体の平均輝度が118になるように、シャッター速度、ISO、F値を決定する。



平均輝度118の画像。


2:画像上部が明るい時はおそらく空なので、平均輝度を求めるときに画面上部の重みを下げる


3:曇天の場合はアンダーになりやすいので、露出を+0.3段上げる。


4:画像全体が一様面の場合は118にすると暗く見えるので露出を*0.5段上げる

 

5:顔検出したときは顔の露出が適正になるようにする


上はある例として、5つほど挙げました。
こういったルールをいろいろ考案して、
どのようなシーンでも最適な露出になるようにAEエンジニアが考えています。
しかし、こういったルールはAEに詳しくないと考えられません。
上部が空になることが多いので重みを下げるとか。
こういった経験を積むには何年もかかる。

こういったアルゴベースを図にするとこんな感じです。

曇天度が閾値を超えたら、曇天として判定する、など
いくつものパラメータで調整をしていきます。
曇天判断されたら+〇EV上げる、などもパラメータの一つです。
しかしこのパラメータ数は人間がやるには限度があり、
せいぜい100個くらいでしょう。

また、あるシーンを改善すると、別の似たシーンで悪くなるなど
トレードオフが発生しがち。

こういった問題点を解決する手法の一つが、
学習ベースと言われるものです。
AIベースだとか、ディープラーニングだとかニューラルネットワークだとか言われます。

学習ベースであればAEにそれほど詳しくなくても実装可能です。



たくさんの画像とそれの適正露出のセット(学習データベース)を用意して
ニューラルネットワークに学習させます。
ニューラルネットワークでは人間が設定不能な大量な数のパラメータを設定してくれます。

アルゴベースだと条件分岐の閾値やその後にかけるおもみなどがパラメータ。
学習ベースだと、各ノードやニューロンすべてにパラメータを持つ。

今後、こういった学習ベースに置き換わっていくと
大事なものが、学習に使うデータセットです。
このデータセットを作成するのは統計学的な知見が必要です。
また、特定のシーンでAEがおかしいなどの問題が発生したときに、
どういったデータを追加して学習すればよいか、など考慮する必要があります。

エンジニアは、データサイエンティストという職種に変わっていくことに。

2021年10月 4日 (月)

・花火の打ちあがる高さの計算

大きな花火大会はコロナの影響でまだ開催されませんが
小さい花火大会などは各地で開催されるようになってきました。

しかし、密を避けるために会場はかなり人数制限されていたり
明確な打ち上げ場所を公開していなかったりします。

そうすると花火の撮影はちょっと距離があるところからになってしまう。
その際に困るのが、
どこからどのくらいの高さまで花火が上がるか分からないということ。


まず打ち上げ場所は、開催場所近くに行くと
警備員などが道路を閉鎖しているので大体わかります。
(聞けば打ち上げ場所を教えてくれるかも)
また、有料席が設けてある場合は、有料席の正面が打ち上げ場所です。

打ち上げ花火の筒が目視できれば確実。
すみっコぐらし ふろしき ブランケットみたいな感じのものです。

あとは、撮影場所からどの程度の高さ(見上げた角度、仰角)まで上がるか。
これはスマホのアプリなどを駆使すれば計算できます。

例えば下の図のような場合。

これはキョリ測というアプリを使っています。

打ち上げ場所から撮影場所まで大体1200m。
標高は打ち上げ場所は200mくらいで、撮影場所は300mくらい。
上から見下ろす感じになります。


そして、煙火店や大会の公式ページから
打ちあがる花火の大きさ情報を得ます。
ノータムなどの航空制限情報から得てもいいかもしれません。

例えば、今回の大会では7号玉まで上がることがわかりました。

花火の号数と大きさはこんな感じ。
4尺玉(40号)が日本で上がる花火大会は鴻巣と片貝だけです。


打ち上げ場所と撮影場所などの距離関係はこんな感じ。

角度θが仰角になります。これを求めたい。
高校数学の三角関数を思い出すと、

tanθ = 270/1200
= 0.225

tanθが0.225になるθを求めればよいです。
教科書の最後のほうのページに書いてあった三角関数一覧表を見ればわかります。
大体12-13°です。

数式で計算するなら
arctan(0.225) です。

計算するためのスプレッドシートを作りました

 

仰角さえわかればARアプリなどでどの位置まで打ちあがるか判断することができます。
iPhoneなら衛星の発見 でAR重畳できる。


事前に打ちあがる高さを考慮して焦点距離なども決めて撮影した写真

一番大きい玉が少し画角外にはみ出すように構図を決めて撮影しました。

 

打ち上げ場所と花火の号数を入力すれば、GPS情報などを使って
自動的に計算してくれてAR表示してくれるアプリだれかつくって欲しい…。

2021年9月30日 (木)

・防水三脚

最近、砂浜とか岩場で撮影する機会が多いので
Leofotoの防水三脚を購入しました。


 

三脚で防水?という気もしますが、
各所にシーリングがしてあったり、パーツが錆びにくい
ステンレスでできていたりします。
ダイビング時に完全に水中で使える、というわけではないですが
水辺で撮影するときにあまり気にしなくてもよい。

普通の三脚だと細い足を延ばすなどの工夫が必要だった。


足が水につかっているが気にならない。


以前にはジッツオからもオーシャンシリーズとして
防水三脚が売られていました。
しかし廃盤になってしまったし、
中古でも10万円くらいの値段がついていて、気軽に手が出せるものではなかった。

Leofotoであれば、並行輸入だとジッツオに比べるとかなり安く買えます。
※並行輸入は保証がつかないのでその点は自己責任で。
最近は赤も出て、それもかっこいい。

防水といえども、水が入りにくいだけなので、
使用後(特に塩水に浸かった後)はしっかりと真水で流して、
拭いて乾かしたほうが良いです。

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