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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。

 

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410枚約260枚
センサーAPS-C Exmor CMOS Sensor1.0-type Exmor RS 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

類似した内容の記事を、WonderReviewでも公開しました。https://www.wonder-review.com/vlogcam-zv-e10-e10l/

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。

作成したファイルのアクセス権を変更。

postmapで、メールの送信経路を有効化します。

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

main.cf変更後は、postfixを再起動します。

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。

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。

※ 一部商品に関しては、同一品が見つからず、類似品を記載

この記事のアイテムを解説している動画。

自転車本体

項目2020年11月2021年5月
本体TREK Emonda ALR5 2021
ペダルシマノ(SHIMANO) SPDロード用ペダル PD-ED500 EPDED500
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タイヤ標準装備R1タイヤBontrager R3 Hard-Case Lite Road Tire

自転車装備

項目2020年11月2021年5月
フロントライトムーン(Moon) METEOR-X AUTO(メテオ X オート)USB充電式 オートライト 明るさ:450ルーメン
https://amzn.to/2RWmmHl
キャットアイ(CAT EYE) LEDヘッドライト VOLT400 HL-EL461RC USB充電式 自転車
https://amzn.to/3eRcIPh
リアライトキャットアイ(CAT EYE) セーフティライト RAPID micro AUTO TL-AU620-R ライト 自転車
https://amzn.to/3wgp2i5
Bontrager Flare RT Rear Bike Light
トップチューブバッグ[ドイター] エナジーバッグ D3290017
https://amzn.to/3yflE8G
シートポストバッグTOPEAK(トピーク) エアロ ウェッジ パック(ストラップ マウント) M
https://amzn.to/3v5a2mE
追加(使い分け):
TOPEAK(トピーク) バックローダー 6L BLK(ブラック)
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サイドミラーHafny (ハフニー) リヤビューミラー ミラーラウンドタイプ
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ハンドル周り BontragerのBlendr システム RECマウント

項目品名補足
BontragerベースBontrager XXX/Pro/Elite Stem Blendr Duo Base
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サイコンマウントBontrager Blendr Garmin Low MountEdge530は、ロータイプで綺麗に収まる
¥1,540
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キャットアイマウントREC-MOUNTST(レックマウント) 変換アダプター(ライトアダプター) GP規格 CATEYE(キャットアイ) H-34N対応ライト用 アルミ製 【GP-CATHL2】 ライトアダプター単品https://amzn.to/2RfHW9Z
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iPhoneケース[REC MOUNT+ / レックマウントプラス] スマートフォンケース iPhone X/XS 用【R+iPC2】「ケースのみ、別途 専用マウント必要」https://amzn.to/3fn5t0C

サイクルコンピューター関係

項目2020年11月2021年5月
サイコン本体GARMIN(ガーミン) アウトドアウォッチ Instinct
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Garmin Edge 530
心拍数GARMIN(ガーミン) アウトドアウォッチ Instinct
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スピードケイデンスセンサーBontrager DuoTrap S Digital Sensor ←

小物

項目2020年11月2021年5月
CO2ボンベTNI(ティーエヌアイ) CO2

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タイヤレバー
モバイルバッテリーAnker 5000mAhバッテリーAnker PowerCore 10000 PD Redux(モバイルバッテリー 10000mAh 大容量)
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ミノウラ(MINOURA) 自転車 工具 HPS-9 Get'A ペダルスタンド付き携帯工具
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身の回り装備

項目2020年11月2021年5月
ヘルメットLAZER(レーザー) ヘルメット Blade+ AF アジアンフィットモデル
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サングラスOAKLEY オークリー PRIZM プリズム サングラス RADAR LOCK PATH レーダーロックパス OO9206-27 009206-27 9206-27
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アームUV[パールイズミ] コールド シェイド アームカバー 401 メンズ
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ビンディングシューズシマノ ビンディングシューズ
靴下[シーダブリューエックス/ワコール] (シーダブリューエックス) CW-X パーツ プレーンソックス BCR608
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その他

項目2020年11月2021年5月
体重計Withings Body +
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エレコム 体重計「エクリア 体組成計」 ホワイト HCS-WFS01WH
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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。AlexeyAB Darknet YOLO V4を使った動画での物体検出結果もYoutubeに公開しておきます。

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。

私とサイクルコンピューター

初めて使ったサイクルコンピューターがGarmin Edge 1000という、今も現役のフラグシップモデル。ドイツに住んでいた時に、ナビも必要という目的がメインで、Garmin Edge 1000のグローバルモデルを利用していました。

その後、手軽に使えるInstinctという腕時計型のマルチスポーツ向けの機種をサイコンとして、利用していました。

私とGarminデバイス

関連記事:

サイクリング向け専用機種を検討

Edge830とEdge530の比較、現在利用しているInstinctも含めて、購入の目的と、最終的に530を選択した理由。

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解説動画:

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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
ソニー(SONY)

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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GoPro Hero9 Blackの購入に向けて

購入時点に気にしたこと、現在も取り扱われている最新でない機種でなく、最新のGoPro Hero9 Blackとした理由。

GoProの公式WEBサイトでの購入と注意点。

GoPro Hero9 Blackが到着して早速の試し撮り

ロードバイク🚴 湘南・江の島周辺でGoPro HERO9 Blackの試し撮り。天気も良く、きれいな景色をGoPro Hero9 Blackで存分に撮影出来ました!

ロードバイク走行時のGoPro Hero 9 Blackの画角や手振れ補正の確認

ロードバイクを走らせて、以下の設定での動画を見比べました!

  1. 広角
  2. 広角+手振れ補正ブースト
  3. リニア+水平維持
  4. リニア+水平維持+手振れ補正ブースト

やはり、GoPro Hero 9 Blackのホライゾンレベリング(水平維持)機能は良かったです。HYPERSMOOTH(手振れ補正機能)は、ロードバイクでは必要ないかなと思いました。歩行時に有効。

現時点では、歩行時は、「広角」+「手振れ補正ブースト」で、ロードバイク時は「リニア+水平維持」が基本設定で撮影を行おうと思いました。