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多種多様なHDMIキャプチャーボード

ゲーム配信、Youtubeなどのストリーミング配信などで利用される、HDMIキャプチャーボード、数万円する高額商品から、2千円前後の機種まで沢山の製品が出ています。

以前導入した際には、大手メーカーが出す製品を比較して導入を行いました。
以前の関連記事: サンワダイレクト USB-HDMIカメラアダプタ UVC対応

今回は、千円から二千円の価格帯の製品も含めて10製品程度の動作確認を実施しました。画質やレスポンス、遅延などは、製品により差が出てくるようでしたが、HDMIをキャプチャーするという基本機能は、WindowsのPCで利用する限り動作しないといったことはなかったです。逆に、大抵の用途では、価格の安い製品の選択で良いと思いました。

Ubuntuでの利用 20.04 18.04で動作確認

非常に多くの製品が、上手く動作しませんでした。
HDMIケーブルの抜き差しなどで、画面キャプチャーが始まるといった、動作不安定の製品が多かったです。

CAM LINK 4K利用不可

WEBのコミュニティなどで調べた内容ですが、Ubuntuでの利用は出来ませんでした。UVCにきれいに対応出来ていないようです。

数多くのHDMIキャプチャーボード

多くのキャプチャーボードが、雑音、砂嵐状態となったりと、動作が安定しませんでした。Ubuntu側、パソコン側のボードとの相性もあると思います。

ケーブルの抜き差しで、画像が表示されるケースは多くありました。

HDMIキャプチャーボード経由Python OpenCVでのVideoCapute

やりたかったのは、Ubuntuのサーバーマシーンで、スケジュールされたタイミングでHDMIのキャプチャーを実施したかったです。プログラムとして、PythonのOpenCVを用いて、VideoCaptureを行うスクリプトを準備して、HDMIキャプチャーのUSBストリーミング出力をキャプチャーするという方法です。

import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)

ret, frame = cap.read()
cap.release()

 

スケジュールされたタイミングで画像としてキャプチャーを実施するのですが、HDMIキャプチャーボードのHDMIがうまくリンクできておらず、画像が砂嵐となりました。

上手くHDMIがリンクしなかった際のキャプチャー画像

実際に不具合が発生しなかったHDMIキャプチャーデバイス2選

※ 動作保証するという内容ではございません。私の環境での正常動作の確認が取れた製品の紹介です。

TreasLin キャプチャーボード PC不要 HDMI録画機 HSV3261

HDMIのリンクがうまく行っていないので、外部電源を用いて、PC側ストリーミング出力に左右されないキャプチャーボードは、上手く動作すると考え、利用してみました。
現時点、問題なく稼働しています。

SNJANTZ HDMI キャプチャーボード ゲームキャプチャー USB3.0 ビデオキャプチャカード

これは、2千円前後の価格帯の、外見は、他製品と同様のHDMIキャプチャーデバイスなのですが、上手く動作しました。スケジュールされたタイミングでの画像保存時に砂嵐とならずに、HDMIキャプチャーが出来ておりました。

Ubuntu接続HDMIキャプチャー結論

高価な製品の選択となりますが、TreasLin キャプチャーボード HSV3261を利用しております。(数週間利用しましたが、安定動作中)
PC未接続時もHDMIキャプチャーが出来る=HDMIのリンクが安定している、外部電源利用(キャプチャー開始時点の通電などでない)と、動作方式からも、今回の要件に適した製品と考えております。

SONY VLOGCAM ZV-E10が、今後のメイン機となる可能性

やはり、気になるこのカメラ。
現在所有しているAPS-CサイズのCannon EOS 70Dの置き換えも検討出来るカメラ。
しかも、価格も魅力的。

買い替える先のカメラもなく、ミラーレスを横目に見つつ、コンパクトデジカメとの併用を続けておりました。1インチセンサーのCannon PowerShotG7XMark2など。

  • メインカメラとして 【これが、今一番気になるポイント!!】
    • レンズの交換をしたい、広角・望遠もカバーできるようにしたい
    • メーカー純正以外のレンズも比較し、納得するレンズを購入したい
    • (個人的に)実は、フルサイズよりAPS-Cの小型化の方が優先
  • 在宅勤務、新しい生活様式ならではの要件
    • 一眼レフやコンパクトデジカメをそのままWEBカメラとして使えると嬉しい
      メーカーが出している追加のソフトウェアなしで、USB接続のみでWEBカメラとして利用したい(UVC・UAC対応)
    • VLOGなど動画の撮影も行いたい。
      それなりに動画撮影を考えられていないと、レンズのモーター音など、カメラ側の機械音が動画に入ってしまう

UVC接続でのWEBカメラ利用時の画質は、現行のVLOGCAM ZV-1と同じ仕様であることをオンラインマニュアルより確認しました。

SONY VLOGCAM関連記事

ZV-1所有者視点でのZV-E10検討

ZV-1ZV-E10
値段72,000円
(実売10万前後だった)
70,000円
大きさ115.2×64.2× 44.8 mm
294 g
105.5×60.0× 43.5 mm
343 g
バッテリー持続約260枚約410枚
センサー1.0-type Exmor RS CMOS SensorAPS-C Exmor CMOS Sensor
USBストリーミング映像フォーマット:MJPEG
解像度:HD720 (1280×720)
フレームレート:30 fps
音声フォーマット:PCM、48 kHz、16 bit、2ch
映像フォーマット:MJPEG
解像度:HD720 (1280×720)
フレームレート:30 fps
音声フォーマット:PCM、48 kHz、16 bit、2ch

SONY ZV-E10検討まとめ

交換レンズでの売り上げも見込めるため、思い切った価格設定だと思います。これが、見えていれば、間違いなく現在のVLOGCAMは、購入していなかった。

  • 攻めた価格
  • 利用したいUSBストリーミング
  • レンズ交換式
  • APS-Cの大型センサー

α6400との比較

気になるのは、メインの一眼レフとしてVLOGCAM ZV-E10で足りるのか。
静止画の細かな撮影機能は、上位機種αの設計思想から来ているα6400には入っているようです。

  • ファインダーあり・なし ZV-E10はなし
  • フラッシュあり・なし ZV-E10はなし
  • マグネシウム合金ボディ
  • 防塵・防滴
  • (マイナス)マイクロUSB

このカメラが欲しかった

昨年SONY VLOGCAM ZV-1を購入しました。
【導入しました!!】UVC/UAC対応!ソニー SONY VLOGCAM ZV-1

【VLOGCAM ZV-1の気に入ったポイント】

  • UVC、VAC対応、USBケーブルをPCに接続するだけで、WEBカメラとして利用可能
    発売後のソフトアップデート(Ver. 2.00)が2021年2月9日に公開されていました。このソフトウェアアップデートにより、ZV-1がUVC(USB Video Class)とUAC(USB Audio Class)に対応
    Zoomなどに、そのまま利用可能

【VLOGCAM ZV-1購入時に残念だなーと思った点】

  • USB接続端子が、USB-Cでない
  • もう少しカメラの映像素子が大きいと嬉しかった
  • レンズ交換式 α6400のラインナップが良かった

UVC、UAC対応で、待望のAPS-Cサイズ交換レンズ

動画向けであり、VOLGCAMは、満足して利用しております。ここで、前回諦めた機能がすべて詰め込められたVLOGCAM ZV-E10の発売。

そして、魅力的な価格

「買い」という結果しか見当たらない、魅力的な製品です。

期待

  • UVC接続で4K画質でのWEBカメラ
  • USB-Cを利用した、高速画像転送
  • APS-Cの静音モーターレンズの登場

'tmdatasourceregistry.cpp', line 847, function

Microsoft Power BIの試行を行っています。
少し致命的な障害が起きているので共有です。
1週間前より、海外のユーザーはPower BIのコミュニティで議論を開始しており、多くの人が困っている状態のようです。

私自身も、Power BIのGateway(ゲートウェイ)を利用する為に、常時接続のWindowsマシンを導入したこともあり、非常に残念。

https://community.powerbi.com/t5/Service/Error-message-on-refresh-An-unexpected-error-occurred-file/td-p/1915594

現象

WEB版のPower BIサービスからのデーターリフレッシュでエラーが生じています。
複数のデーターソースを扱っており、ODBC経由のデーター取得で失敗しているように見えています。

ローカル環境でのデーター更新は可能であり、ローカル環境で更新したデーターやレポートの、Power BIサービスへの発行は可能です。

Power BIサービスからのログなど

メッセージ:

データセット内のデータの処理中にエラーが発生しました。

処理エラー:

An unexpected error occurred (file 'tmdatasourceregistry.cpp', line 847, function 'TMDataSourceRegistry::ApplyDeferredStaticAnalysis').

クラスターURI:

WABI-JAPAN-EAST-redirect.analysis.windows.net

対処方法

Microsoft Power BI側の不具合であり、不具合修正を待つ。
それにしても、データーダッシュボードで致命的な状態。
1週間前から状況が続いているのは、、、

メール送信サーバー(Postfix)

以前は、自由に構築できたメールサーバー。確かに、個人サーバーが踏み台にされるケースも多く、現在、多くの人は、プロバイダーのSMTPサーバーを利用したメールサーバーを運用していると思います。

今回は、自宅LAN内の、プログラムや各種ツールからのメールを、普段利用しているメールアドアレスで受信できるように、メールの中継を行います。中継した先は、GoogleのSMTPサーバーを利用します。

(LAN内の環境)→(今回のメール送信サーバー、Postfix)→GoogleのSMTPサーバー

また、Docker内のコンテナは、通常のプライベートLANとは異なるネットワークで動いているので、Docker環境のコンテナからのメールも中継出来るように設定します。

Pstfixのインストール

sudo apt install postfix sasl2-bin bsd-mailx

postfixのインストールを行います。インストール時にメールサーバの構成方法を設定するダイアログが表示されます。

スマートホスト付きインターネットを選択します。
リレー先となるGmailのSMTPサーバーは、 [smtp.gmail.com]:587 となります。

Postfixインストール後の設定 Gmailへの転送設定(ユーザー、パスワード)

新規でsasl_passwdファイルを作成します。
この際の、Gmailアカウントのパスワードは、Goolgeのアカウント設定画面から、Google へのログインのアプリ向けのアプリパスワードを取得します。
https://myaccount.google.com/security分からない方は、「Google アプリ パスワード」で検索すると関連する情報が沢山出てくると思います。

sasl_passwdファイルに、メールの送信経路となる情報を設定します。

vi /etc/postfix/sasl_passwd
#ファイルに記載する内容
[smtp.gmail.com]:587 user@gmail.com:≪取得したGoogle アプリ パスワード≫

作成したファイルのアクセス権を変更。

chmod 0600 /etc/postfix/sasl_passwd

postmapで、メールの送信経路を有効化します。

postmap /etc/postfix/sasl_passwd

Postfix main.cfファイル更新

/etc/postfix/main.cf を用いて、環境に合わせた設定を行います。

  1. smtp_tls_security_level = may を encryptに変更します
  2. relayhost に gmailのsmtpサーバーを設定します
  3. ファイルの最後に、smtp_sasl関係の設定を追加します。
  4. 必要に応じて、mynetworksにローカルLANのIPを追加します
    例:192.168.0.0./24 など
smtp_tls_security_level = encrypt

relayhost = [smtp.gmail.com]:587

smtp_sasl_auth_enable = yes
smtp_sasl_password_maps = hash:/etc/postfix/sasl_passwd
smtp_sasl_tls_security_options = noanonymous

main.cf変更後は、postfixを再起動します。

systemctl restart postfix

postfix main.cfにdockerコンテナのIPを追加

main.cfのmynetworksにdockerコンテナのIPを追加します。
mynetworksに、172.18.0.Xを追加しました。172.18.0.0/16などでも動作しました。

docker psでコンテナID(CONTAINER ID)を取得し、docker exec -it {コンテナID} /bin/bashで、コンテナの中に入ります。コンテナ内で、hostname -iを実行しコンテナの利用するIPアドレスが確認出来ます。

ifconfig -aでもdockerが利用しているネットワークを確認できると思います。

main.cf変更後は、postfixを再起動します。

systemctl restart postfix

relay access deniedへの対応

docker環境からのメール送信に苦戦しました。メールが送れない際は、/var/log/mail.logを確認して、エラー内容を見ると原因が分かり、対応方法が見つかります。
私は、Dockerコンテナの利用するIP(自動的に割り振られる)の記載があり、メールのリレーが拒否されていました。

YOLO V4を利用する

AlexeyAB Darknet YOLO V3をJetson Nano、Windows、Ubuntuで利用しています。YOLO V3でまったく不満がないのですが、2021年GWは在宅時間も長く、YOLO V4をインストールして使ってみました。手元の動画や写真での結果ですが、1.5倍は早く物体検出・推論が出来ております。

以前に、WindowsへAlexyAB Dark YOLO V3を利用した際と、インストール手順は変わっておりませんでした。Ubuntuなど、他プラットフォームは、どんどん楽になって行きますね。

  1. Microsoft Visual Studio
  2. CMake
  3. CUDA (cudnn)
  4. OPENCV

公式のヘルプに必要な情報は、すべて記載されています。
トラブったら、公式のReadmeが一番おすすめです。
https://github.com/AlexeyAB/darknet

1.Microsoft Visual Studioインストール

Microsoft Visual StudioのCommunity版をダウンロードし、インストールします。2017年版のVSインストールを推奨するWEBページが多かったです。コンフィグ時にエラーが出たので、私も2017版をインストールしました。

https://visualstudio.microsoft.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community

C++によるデスクトップ開発をインストールしました。

2.CMakeインストール

Windows win64-x64 Installer版のCMake GUIを入手し、インストーラーを実行して、インストールしてください。

https://cmake.org/download/ cmake-3.20.2-windows-x86_64.msi

3.CUDA (Cudnn)導入

  • CUDAインストール

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuda_11.3.0_465.89_win10.exe
    Windows 10 用のインストーラーを入手して、インストールします。

  • Cudnnを導入

    1. Developerネットワークに登録
      https://developer.nvidia.com/developer-program でデベロッパー登録
    2. 必要ファイルのダウンロード、導入したCUDAに合うバージョンを!!
      https://developer.nvidia.com/cudnn または、
      https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive からダウンロード
    3. ダウンロードしたファイルをCUDAイントールフォルダーへコピー(/移動)
      Cudnnをダウンロードして展開したフォルダー:<Cudnn_path>

      CUDAインストールフォルダー:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\

      • 「binフォルダのDLLファイルをコピー」
        <Cudnn_path>\cuda\bin\cudnn*.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin.
      • 「includeフォルダの.hファイルをコピー」
        <Cudnn_path>\cuda\include\cudnn*.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include.
      • 「lib/x64フォルダーのライブラリーをコピー」
        <Cudnn_path>\cuda\lib\x64\cudnn*.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64.

4.OPENCV導入

https://opencv.org/releases/
Windows向けのOPENCVをダウンロードして、適切な場所に解凍すれば良いです。
あとは、OPENCV関係のPath、環境変数を設定します。

※ 個人的には、この手順が出来るようになれば、同じ要領でOPENCVも自分でコンパイルできるので、自分の環境でビルドすることをお勧めします

【重要】各種環境変数

タスクバーなどの「ここに入力して検索」のダイアログボックスへ「ファイル名を指定して実行」または、「Run」といれて、ファイル名を指定して実行のダイアログを開きます。
「sysdm.cpl」を指定し、システムのプロパティを開きます。
上部のタブ「詳細設定」を選択し、「環境変数」のボタンを押し、設定画面を開きます。

以下の環境変数、PATHを設定する、または、設定されていることを確認します。

  • CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
  • CUDA_PATH_V11_1 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
  • OPENCV_DIR = C:\opencv4.3.2\opencv\build
  • PATH
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp
    • C:\opencv4.3.2\opencv\build\x64\vc15\bin

AlexeyAB Darknet YOLO ビルド

以下のリンクから、AlexeyAB Darknet をダウンロードし、ZIPファイルを解凍します。
この回答したフォルダーを使ってビルドを進めて行きます。
https://github.com/AlexeyAB/darknet/archive/master.zip

  1. CMake(gui)を開きます
  2. source codeとbinariesのフォルダーを指定する場所に、ダウンロードしたdarknetを解凍したフォルダーを指定します。
  3. Configureボタンを押します。
    • 利用するVisual Studioのバージョンを選択
    • Optional platformに「x64」を記入します
    • Configureがうまく実行されたら、Generateを実行します。
  4. Visual Studioで作成したソリューションファイルを開きます
    「Darknet.sln」
  5. ビルド方法をリリースに変更して、ソリューションをビルドすると、darknet.exeが作成されます

darknet.exeコマンド実行

ビルドして作成したdarknet.exeファイルの場所で、exeファイルを実行した際に、「pthreadVC2.dll」が見つからないとエラーが出ました。
各種コミュニティを確認しましたが、darknet/build/darknet/x64の中にある、pthreadVC2.dllを実行ファイルdarknet.exeと同じ場所にコピーします。

  • Yolo v4 COCO - image: darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25
  • Output coordinates of objects: darknet.exe detector test cfg/coco.data yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output dog.jpg
  • Yolo v4 COCO - video: darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output test.mp4
  • Yolo v4 COCO - WebCam 0: darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0
  • Yolo v4 COCO for net-videocam - Smart WebCam: darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights http://192.168.0.80:8080/video?dummy=param.mjpg
  • Yolo v4 - save result videofile res.avi: darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights test.mp4 -out_filename res.avi

私の環境では、mp4ファイルを入力として、物体認識結果を動画ファイルに書き出す処理が、実行中に落ちる現象が見られました。そのほかのコマンドなりに不具合は見つけておりません。

UVC/UAC対応のWEBカメラだけど、突然のWEBカメラ停止

おそらく、通常のUSBポートに接続した通常の給電だと、バッテリーの電力を使ってWEBカメラ機能であるUSBストリーミングを出力しているのだと思います。
つまり、長時間使っていると、バッテリーの電力も無くなり、機能停止、、、

WEBにも似た症状の方の書き込みがありました。

USBストリーミング機能時の画面に、電池の残量も出てこず、突然WEBカメラが停止する状態となっております。(何度か試しました)

関連記事:【導入しました!!】UVC/UAC対応!ソニー SONY VLOGCAM ZV-1

【セット買い】ソニー Video Blog用カメラ シューティンググリップキット VLOGCAM ZV-1GWC ホワイト & リチャージャブルバッテリパック Xタイプ NP-BX1
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現在の運用可否策

さすがに、長時間利用を考えており、何とか給電しながらWEBカメラとして利用したい。

現在うまくいっている方法は以下です。USBで急速充電可能のような強い電源供給が可能なUSB接続方法で動作確認をしております。

  1. USB-CのPD対応のモニターのUSB端子を利用(供給される電力が大きいように見えてます)
  2. 電池マークの付いたノートパソコンのUSBポートを利用(バスパワーUSBポート)
  3. USB Type-C を利用して、USB Type-CからType Aに変換
    USB Type-Cの方が共有される電力が大きくなります

うーーん、せめて電池残量が表示される、途中で終了する際に、メッセージなりを出す。
いきなりの、機能停止は大切な場面で、大きなマイナスとなります。

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UVC対応のデジカメ導入!

昨年より、UVC対応のデジタルカメラを待っていました。このブログでも言い続けました。Youtubeでも言い続けました。
メーカーにも問い合わせました。お店の販売員にも聞き続けました。
2020年時点だと、SIGMA fpがUVC対応のミラーレスデジタル一眼レフカメラでした。ポイントは、PCとカメラ(SIGMA fp)をUSB接続するだけで、カメラとして利用可能です。SIGMA fp側にビデオクラス(UVC)モードが準備されており、モード設定のみで利用可能で、複雑な設定などは不要です。WEBカメラとして認識されます。

今までの関連記事:

ソニーデジタルカメラ「VLOGCAM ZV-1」購入!!

SONY VLOGCAM ZV-1/ZV-1G 購入 追加ソフトなし、USB接続だけでWEBカメラとして利用可能。 UVC/UAC対応。
ソニーのデジタルカメラ「VLOGCAM ZV-1」のソフトウェアアップデート(Ver. 2.00)が2021年2月9日に公開されていました。このソフトウェアアップデートにより、ZV-1がUVC(USB Video Class)とUAC(USB Audio Class)に対応しました。

「UVC/UACの対応」されたか考えると、ソフトのインストールが不要なWEBカメラ利用のニーズがあったのだと思います。会社支給のパソコンでは、セキュリティ上、社員がソフトを好き勝手インストールするのはNGなケースも多く、UVC/UACを望むユーザーが一定以上いたのだと思います。
さらに、今回のZV-1のアップデートでは、「商品レビュー用設定」や、背景ボケの切り替えも利用可能となるようです。更に、UAC対応なのでカメラから音声を入力できます。ZV-1の外部マイクを接続して、高音質な音声も利用可能となります。
Imaging Edge Webcamではカメラ映像のみ利用可能で、音声を入力することはできませんでした。

UVCモードとImaging Edge Webcam

WEBカメラに最適な解像度。
Imaging Edg Webcamよりも高画質。そして、音声も利用可能。
現時点でも十分に魅力なUVCモードです。

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UVCモードImaging Edge Webcam
対応OSWindows、macOS
Android、
そして各種Linux
Windows10 64bit
macOS
解像度1280 x 7201024 x 576
フレームレート30 (NTSC)、25 (PAL)30、20 (動画モード)
音声LPCM 2ch未対応
追加設定なしImaging Edge Webcamインストール

ファームのバージョンアップ

購入後のファームウェアバージョンは、1.0だったので、まずは、ファームウェアのアップデートが必要でした。
ファームウェアは、公開されているSONYのソフトウェアで簡単に行えました。
ただし、購入直後だとバッテリーが少ないので、バッテリーの充電後にファームウェアのアップデートが可能となります。

SONY公式WEBサイト関連ページ

【セット買い】ソニー Video Blog用カメラ シューティンググリップキット VLOGCAM ZV-1GWC ホワイト & リチャージャブルバッテリパック Xタイプ NP-BX1
ソニー(SONY)

2021年3月25日更新:【導入しました!!】UVC/UAC対応!ソニー SONY VLOGCAM ZV-1

UVC対応のデジカメ

以前より、UVC対応のデジタルカメラを待っていました。2020年時点だと、SIGMA fpがUVC対応のミラーレスデジタル一眼レフカメラでした。ポイントは、PCとカメラ(SIGMA fp)をUSB接続するだけで、カメラとして利用可能です。SIGMA fp側にビデオクラス(UVC)モードが準備されており、モード設定のみで利用可能で、複雑な設定などは不要です。WEBカメラとして認識されます。

今までの関連記事:

ソニーデジタルカメラ「VLOGCAM ZV-1」

ソニーのデジタルカメラ「VLOGCAM ZV-1」のソフトウェアアップデート(Ver. 2.00)が2021年2月9日に公開されていました。このソフトウェアアップデートにより、ZV-1がUVC(USB Video Class)とUAC(USB Audio Class)に対応しました。

ソニーのデジカメでは、Imaging Edge Webcamを利用したWEBカメラ利用が可能でした。
なぜ、「UVC/UACの対応」されたか考えると、ソフトのインストールが不要なWEBカメラ利用のニーズがあったのだと思います。会社支給のパソコンでは、セキュリティ上、社員がソフトを好き勝手インストールするのはNGなケースも多く、UVC/UACを望むユーザーが一定以上いたのだと思います。
さらに、今回のZV-1のアップデートでは、「商品レビュー用設定」や、背景ボケの切り替えも利用可能となるようです。更に、UAC対応なのでカメラから音声を入力できます。ZV-1の外部マイクを接続して、高音質な音声も利用可能となります。
Imaging Edge Webcamではカメラ映像のみ利用可能で、音声を入力することはできませんでした。

飛びつきたいけど、もう少し待ちたい

USB2.0のマイクロUSB規格に対応と、ZV-1は少し古い規格の部分があります。
更に高画質なUSB接続などを考えるとUSB3.xやUSB-C対応の機種を待ちたいです。

それにしても、ソフトウェアでのUVC対応が出たことで、既存の他社含む、他の機種も対応する可能性が出てきたことを確認出来てよかったです。

UVCモードとImaging Edge Webcam

WEBカメラに最適な解像度。
Imaging Edg Webcamよりも高画質。そして、音声も利用可能。
現時点でも十分に魅力なUVCモードです。

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解像度1280 x 7201024 x 576
フレームレート30 (NTSC)、25 (PAL)30、20 (動画モード)
音声LPCM 2ch未対応
追加設定なしImaging Edge Webcamインストール

 

NVIDIA Jetson Nano

VNCなどリモートからのグラフィカルログインに困っている方が、他にもいらっしゃるかなと思い、自分向けでもありますが、リモートデスクトップの利用方法、設定方法を残しておきます。

リモートデスクトップに必要なパッケージのインストール

xrdpとxfceをインストールします。

#XRDPのインストール
sudo apt-get install xrdp

#xfceのインストール
sudo apt-get install xfce4

初期設定

xrdpとxfceの設定を行います。

echo xfce4-session >~/.xsession

/etc/xrdp/startwm.shファイルに以下の変更を行います。
ファイル下部の2行をコメントアウトし、「startxfce4」の1行を追加します。

#test -x /etc/X11/Xsession && exec /etc/X11/Xsession
#exec /bin/sh /etc/X11/Xsession
startxfce4

リモートデスクトップ接続

Windowsパソコンより、リモートデスクトップクライアントより、NVIDIA Jetson Nanoにログインします。

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