[2019.10.19] 餌場：広角WEBカメラで撮ってみました

広角のWEBカメラを餌場に取付け

対角130°もある広角のWEBカメラを使ってみました。画像は少しぼやけていて眠い感じですが、なんと言っても画角が広いので、餌台のトレイに集まってきた鳥たちを写真に収めることができます。

WEBカメラにビビるスズメ君たち

[2019/10/19 13:20:09]
午後になってからカメラを仕掛けました。カメラを警戒しています。

[2019/10/19 13:20:10]
この子には怖かったようです。カメラを何度も覗き込んだ結果、何も食べずに飛び去ってしまいました。

[2019/10/19 13:20:52]
背後からやってきて、エサを食べようと思ったらWEBカメラに気がつき、ギョッとしています。

[2019/10/19 13:20:55]
いったん離れて、振り向きながら再度カメラを確認しています。

ビビり過ぎだよ

[2019/10/19 13:21:09]
トレイのところに戻って来たものの、どうにも怖いようです。すっかり腰が引けてしまっています。ずり落ちそうです。こんなにビビりながらも、ときどき勇気をふり絞って（食欲に勝てず？）トレイの中まで伸びてエサをついばんでいました。

気にしない子もいます

[2019/10/19 13:21:25]
あまり気にしない子もいます。このペアは、気にしつつも、怖がってはいないようです。

気付くとギョッとするようです

[2019/10/19 13:22:18]
外側で順番待ちをしているスズメ君、WEBカメラに気が付いたのか、ギョッとした顔をしています。

バトルの様子もよく分かります

[2019/10/19 13:25:32]
[2019/10/19 13:25:37] (2 pictures)
[2019/10/19 13:25:38] (2 pictures)
一羽がトレイの中に入り込み、独占状態をつくって食べています。そこに、外で待っていたスズメ君が仕掛けてきたようです。

[2019/10/19 13:25:45] (2 pictures)
[2019/10/19 13:25:46] (2 pictures)
[2019/10/19 13:25:47] (2 pictures)
別のスズメ君が仕掛けてきました。

[2019/10/19 13:25:48] (2 pictures)
[2019/10/19 13:25:49] (2 pictures)
[2019/10/19 13:25:50] (2 pictures)
[2019/10/19 13:25:51] (2 pictures)
バトルが続きました。勝ったのはどちらでしょうか。

みんな気にしてますね

[2019/10/19 15:41:34]
トレイに来るスズメ君は、みなWEBカメラを気にしています。

[2019.08.04] 餌場：ラズパイで実験（２）

餌場周辺の実験（その２）です。

別記事で説明したように、ラズパイ (Raspberry Pi Zero W)に人感センサーとWEBカメラを装着して、動体検知式の監視カメラを作っています。

[2019/08/04 07:39]
餌場周辺の様子は、こんな感じになっています。機材の場所どりが悪くて、カメラが自家用車のほうを向いてしまいました。いつも、こんな場所で観察していたのです。

画面の右端に写っているプラスチックのケースは、RasPi Zero W ＋ 専用カメラです。ラズパイをそのまま設置しても良いのですが、当地はとにかく雷が多いので油断できません。あっという間に空が暗くなって、ダーッと（ザーッではない）雨が降ってきます（雷も鳴ります）。近所のスーパーなどに買い物に行くときでさえ洗濯物には要注意です。今日は天気予報も発雷確率が高いと言っています。そんなわけで、突然の雨でも機材が壊れないように、最低限のガードをしなければなりません。なみに、電源（ACアダプター）もそうです（というか、濡れたときの損害はこっちの方が大きいでしょうね）。この近くにテーブルタップを引いてきて、大きめのプラスチックケースを被せるようにして濡れないようにしています。

下の写真では、エサ台の屋根の部分から白い線が伸びていますが、これは、人感センサーの配線です。屋根を支えている支柱の上のほうに括り付けています。

この２羽は、このまま３分ほど留まって仲良く食べていました。

途中で撮影画像の確認をしたところ、VGA品質（640x480ドット）で記録されていたことが分かりました。理由はよく分かりません。急いで撮影解像度を設定する方法を調べて、プログラムに反映しました。

[2019/08/04 08:19]
少し解像度を上げました。よく写っていますね。

[2019/08/04 08:20]
[2019/08/04 08:23] (2 pictures)
でも、見慣れないハイテク（？）な機材に、警戒しています。さっきのスズメ君とはかなり様子が違います。警戒の度合いは、個体によって違うのでしょうか、それとも、性別で違う？　あるいは年齢（経験値）なのでしょうか？

 

 

[2019/08/04 10:00]
あまり気にしない個体は、こんな感じで呑気に食べています。

[2019/08/04 13:18]
おそらくバトルの最中なのですが、コントラストが強すぎるので暗い部分がよく撮れていませんし、それに、そもそもピントがいまいち合っていません。

[2019/08/04 16:17]
本日の最後、既にカラになったトレイの上で（歌舞伎の）見得を切るスズメ君です。

[2019.08.04] 餌場：ラズパイで実験（１）

餌場の周辺で実験してみました。

じつは、少し前にラズパイ(Raspberry Pi)を手に入れ、いろいろ遊んでいました。Raspberry Pi Zero W（WiFiとBluetoothつきのやつ）で、安いものでは1000円もしないで買えるようです。無線機能(WiFi)が必要だったので、「W」にしました。それでも1200円程度です。
https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-zero-w/

このように本体は安いのですが、専用カメラが高く、4500円もしました（泣）。

それに、専用ケースとmicro SDカード、電源（ACアダプター）なども加えると、結構な投資になってしまいました。

Raspberry PiにはいろいろなOSを入れられるようですが、今回はRaspbianを使いました。Debian系のLinuxです。じつは、私はUnix使用歴ン10年なので、Ubuntuと使用感がほぼ同じRaspbianが馴染みます。OSはラズパイの本家サイトからダウンロードしたファイルをそのままmicro SDカードに焼くだけです。

この手の機器は、しばらく触っていなかったのですが、いやあ、便利な世の中になったものですね。こんな手のひらサイズのオモチャでLinuxが動くのですから。（でも、遅～いので何をするにも辛抱が要ります）。

野鳥観察用には、監視カメラの機能を（ほぼ）そのまま使えばＯＫです。ただし、ずっと録画しておくわけにはいかないので、動きを検出したら記録するという仕掛けが必要です。

これをゼロから作るのは大変ですが、ラズパイならば、先人達が試した記事がネット上にあふれています。これらを参考にすれば良いので、簡単です。

野鳥用監視カメラとしては、
(A) RasPi Zero W ＋ 専用カメラ
(B) RasPi Zero W ＋ 人感センサー (HC-SR501) ＋ WEBカメラ
の２つの構成を試してみました。RasPiは２つ買ってしまいました。へへへ。

人感センサーはAmazonで買いました。ラズパイとの接続は、双方のヘッダーピンの間をジャンパー線でつないで行います。まず、既成の20cmのジャンパー線を使って動作確認をし、そのあと、使い古しのPS/2マウスのケーブルを使って自作しました。10年ぶりのハンダ付けです。

突然、餌場に見慣れない機器が出現したわけなので、スズメ君をはじめとする小鳥たちが来てくれるか心配したのですが、杞憂に終わりました。

この時期に我が家に来るスズメ君たちは、とにかく食い意地が張っているようです。さすがに少しは用心していたようですが、何も害がない（動かない）ことが分かってくると、食欲のほうが優先するようです。

とはいえ、大繁盛、という訳でもなかったので、やはり、怖く感じた子は寄り付かなかったような気がします。

以下では、(A)の構成について、結果をレポートします。長くなったので、(B)については、別のページの記事で報告します。

[2019/08/04 07:38] [2019/08/04 07:43]
ピントの調節が甘かったようです。ピンぼけ写真ばかりでした。

能書きばかり長くて、肝心の写真が少なくて申し訳ないです。

[2019.06.29] 餌台：WEBカメラでのどアップ撮影決行

WEBカメラを試してみました

WEBカメラ実験シリーズ第３弾です。

ただいま梅雨の真っただ中。今日もお世辞にも良いとは言えない天気です。やんだかなと思ったら、霧雨が降っているという。

でも、前回の画像に気をよくして、もう一度、試してみました。今回は、いつ雨が本降りになるか分からない中、何の工夫も入れずに、「降りはじめたら即撤収」の方針で設置しました。

至近距離では、やはりピント調節が難しいです

[2019/06/29 09:34]
WEBカメラ最初のお客さま。しばらく食べていたので撮れた枚数は多かったのですが、いかんせんピントが合いません。いや、ピントは合ってもお腹や背中しか写っていなかったりで散々でした。たとえばこんな調子です。

[2019/06/29 10:39]
やっとピントが合う位置に来てくれました。

[2019/06/29 10:45]
カメラ目線でしょうか（笑）。いや、やっぱりWEBカメラが気になるんでしょうね。

[2019/06/29 10:47] (2 pictures)
別のスズメ君。こんな感じで、結構濡れています。

（これが上の写真のご本人様です）

[2019/06/29 11:05]
今日はなかなか良いショットが撮れませんでした。

[2019/06/29 12:20]
羽毛の様子がよく写りました。

雨が降り始めました。WEBカメラは撤収します

雨がやや強くなってきました。画面で見てもわかると思います。シトシト雨のレベルなのですが、トレイの縁にも水が溜まっていますし、その外側は雨に濡れたところが光を反射しているのがわかります。

ここでWEBカメラは撤収しました。

３時間弱の設置でしたが、撮影枚数は3,900を越えました。大半はどうにも使えないものなので、セレクション作業が大変です。残すことにしたのは85枚ほどです。歩留まりは何と２％程度！　撮影するソフトを調整（設定）すれば、撮影枚数を減らせることは分かっているのですが、そうすると、チョコマカと動き回る野鳥のこと、良いショットを逃す可能性が高くなります。こう考えると「下手な鉄砲でも・・・」方式にしたくなります。

うまく選別してくれるAIなど、どこかで作ってくれていないのでしょうかね。

[2019.06.22] 餌台：Webカメラでスズメ君たちのドアップ連発

WEBカメラを仕掛けてみました

再度、WEBカメラでの撮影に挑戦してみました。

前回は画像の品質を重視しようと思い、200万画素・短焦点のものを使用しましたが、露出がアンダー（暗く写る）になってしまううえ、ピントがイマイチ合ってくれず、今ひとつの結果でした。露出については、カメラを設置した向きが悪く、さらに短焦点で画角が広いために余計な（明るい）背景まで映りこんでしまったのが敗因。ピントについては、調整不足です。もともとWEBカメラ自体がそのような短距離（数～１０センチ程度）に対応しておらず、無理やり動かしたため破損したのも大きいです。

今回は、埃をかぶったまま放置されていた130万画素のWEBカメラを借りてきて、試してみました。前回のカメラに比べると、画素数も少なく、画角も狭いため、スペック的にはかなり見劣りします。

PCにつなげてみると、特別なソフト（デバイスドライバ）も必要なく、すんなりと動作テストできました。いつの間にか便利な世の中になったものです。ひと昔前（もっと前か）ならば、この手の機器をPCにつなげるために専用のソフトが必要で、まず、それを探し出すのが大変でした。海賊版ダウンロードサイトなどもあるようで、気を抜けませんし。そして運よく探し出せても、PC今のOSでは動かせなかったりしますし。

試してみたところ、画角は狭いものの、焦点の調整範囲が広く、数センチ程度でもピントを合わせられるようです（その代わり、パンフォーカスは諦めなければなりません）。

早速、紐でエサ台に括りつけ、試写してみました。

安くて低スペックなのに意外と良い写りです

[2019/06/22 10:11]
全く期待していなかったのですが、意外とよく撮れています。

[2019/06/22 10:15]
羽毛の様子もよくわかります。

[2019/06/22 10:34]
ピントの位置はかなりシビアです。前身はおろか、顔だけでもピント範囲に収まりません。おそらく数mm程度でしょう。

[2019/06/22 10:35]

[2019/06/22 10:36]

[2019/06/22 11:10]

[2019/06/22 11:11]

[2019/06/22 11:16]

[2019/06/22 11:16]

[2019/06/22 11:16]

[2019/06/22 11:21]

[2019/06/22 11:21]

[2019/06/22 11:29]

[2019/06/22 11:36]

[2019/06/22 12:42]

[2019/06/22 12:45]

[2019/06/22 13:06]
興味津々の様子。カメラが仕掛けられているのは、スズメにもバレバレのようです。

また、いろいろと試してみます

10時過ぎから13時過ぎまで３時間ほど設置しました。もちろん、お客さんを呼び込むために、エサを新調して。野鳥は近くの道路を通行人が歩いたりするたびに逃げ去るので、ひっきりなしに来ていたわけではありませんが、枚数としてはかなり撮れました（2000枚以上！）。それらの中には、ブレブレのものなど使えないモノも多数混じっているので、選別するのが大変でした。ブレブレの写真を判別するプログラムはないものでしょうかね。最終的には400枚ほどを残しました。