小貝川ふれあい公園(5)オオムラサキの森~つくば市とその周辺の風景写真案内(561)

小貝川ふれあい公園(5)オオムラサキの森

小貝川ふれあい公園の上流ゾーンの中心は、オオムラサキの森です。

小貝川ふれあい公園(1)で、オオムラサキ下妻市のイメージキャラクタのシモンちゃんについて説明しました。

 

小貝川ふれあい公園(1)しもちゃんバス~つくば市とその周辺の風景写真案内(557) 2021/10/13

 

今回は、オオムラサキについて、まず、予習しておきます。

Wikiによれば、次の様になっています。


日本では北海道から九州まで各地に分布し、南限は宮崎県小林市。適度に管理された、やや規模の大きな雑木林を好んで生息する傾向が強い。都市近郊では地域絶滅の危機に瀕する地域もあるが、山梨県のように今でも広域に生息する地域もある。


 

オオムラサキは、雑木林を生息域にしているようです。

 

下妻市と同じように、オオムラサキをシンボルにしている自治体に、埼玉県比企郡嵐山町があります。

また、オオムラサキの観光施設は、埼玉県小川町と山梨県北杜市にもあります。

 

嵐山町のHPの解説がわかりやすかったので、以下に、要約します。


成虫は雑木林等に生えるクヌギやコナラの幹から染み出る樹液を吸います。また、動物の糞や熟れた果実、人の汗などにも飛来します。花の蜜を吸うことはありません。

幼虫は雑木林や河川林に多いエノキ類の葉っぱだけを食べます。

成虫は、6月中旬から8月中旬の暑い時期だけ、クヌギやコナラの樹液が出ている場所の周囲で良く見かけます。オオムラサキは飛ぶとき、あまりはばたかずに、グライダーのように滑空します。また、はばたくときは「バサッバサッ」と大きな音を立てて飛びます。オスは縄張り意識が強く、時には鳥までも追い払います。  越冬幼虫はエノキの根元で、落ち葉の裏に糸を張り、しっかりとしがみついています。


 

これから、クヌギ、コナラ、エノキが、必要なことがわかります。

 

なお、嵐山町ゆるキャラ「むさし嵐丸」は、「国蝶オオムラサキの兜をかぶり、歴史から取り入れた武士の格好をした、好奇心旺盛でやんちゃな男の子」という設定になっています。つまり、オオムラサキに関係しています。ゆるキャラグランプリにも出場しています。

下妻市ゆるキャラシモンちゃん」は、3代目で、さすがに、洗練されていて、ゆるキャラのファンには、広く知られていますが、ミニスカートで、着ぐるみには、ならないので、ゆるキャラグランプリには、出場していません。ゆるキャラグランプリにも、「シモンちゃん」は登場していますが、これは、京都市下京区ゆるキャラで、下妻市とは関係がありません。

最近は、ミスコンテストでも、水着審査は、性差別だということで問題になっていますから、今、投票すれば、シモンちゃんドレスコードは違ったものに、なるのかもしれません。

写真1は、オオムラサキの館の方から、オオムラサキの森に入ったところです。

遊歩道の両側には、ロープが設置されていて、林の中には、入れないようになっています。

木と木の間隔はそろっているので、植林したと思われます。

写真2は、更に、進んだところで、橋があります。

写真3は、突き当たりのT字路に達して、下流側の分岐をみたところです。

この辺りは、日が差して明るいです。

9月でしたので、オオムラサキに出会うことはありませんでした。

 

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AA%E3%82%AA%E3%83%A0%E3%83%A9%E3%82%B5%E3%82%AD

http://www.town.ranzan.saitama.jp/0000001012.html

https://www.ranzan-kanko.jp/oomurasakicenter

http://www.town.ranzan.saitama.jp/category/11-0-0-0-0.html

https://www.town.ogawa.saitama.jp/0000000388.html

http://oomurasaki.net/

http://oomurasaki.net/facilities/park.html

 

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写真1 オオムラサキの森

 

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写真2 オオムラサキの森

 

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写真3 オオムラサキの森

 

マスクのブレンドモードのマニュルの和訳

写真の解像度を上げたり、ローカルコントラストを変更するためには、間接的な話題ですが、折角の機会なので、ブレンドモードのマニュルを、整理して置きます。

ブレンドモードというのは、マスクの操作をする場合の共通処理になります。

darktableの初心者には、心理的な抵抗があるかもしれませんが、darktableの編集が強力な理由は、同じモジュールに対して、複数のインスタンスをつくることが可能な点です。この場合に、インスタンス毎に、異なったマスクを適用すれば、gimpのように、複数のレイヤーで画像を処理する場合と、同じような効果を発揮させることが可能です。

gimp darktable

異なったレイヤー <=> 異なったインスタンス

インスタンスのコピーができないモジュールもあります。ホワイトバランス、画像の向きなどです。インスタンスのコピーはできるが、処理によってはエラーになりやすいモジュールもあります。カラーキャリブレーションなどです。

しかし、多くのモジュールは、インスタンスのコピーが可能で。マスクを併用すれば、簡単に使えます。

モノクロムフィルムの現像で、プロが愛用した手法は、「覆い焼き」と「焼き込み」です。前者は、部分的に、露光を弱めに設定し、後者は、部分的に、露光を強めに設定します。

この部分指定に相当する処理が、マスクの設定です。darktableでは、マスクに割り当てる処理は、露光に限りません。少数の例外を除けば、ほとんどのモジュールの処理が割り当て可能です。

マスクの書き方は、以下を参考にしてください。

2021年版darktableのマスクの研究(まとめ) 2021/08/14

 

予備知識として、以下が、必要です。

  • シンーン参照ワークフロー RGB色空間

  • 表示参照ワークフロー Lab色空間 

これが、原則ですが、色空間のクロスもあります。クロスが出来ない場合と、クロスでは制約がつく場合があり、混乱を避けるために、マニュルでは、RGB色空間(表示参照)のように、ワークフロー名をつけて、同名の色空間の違いを区別しています。

  • シンーン参照ワークフロー RGB色空間(シーン参照) Lab色空間 

  • 表示参照ワークフロー Lab色空間 RGB色空間(表示参照)

写真1は、ローカルコントラストモジュールです。

ここで、ハンバーガーアイコンをクリックするとモジュールの色空間を変更できます。なお、モジュールにより、変更できる範囲が異なります。

写真2は、マスクを設定したあとで、マスクの種類の右端にあるハンバーガーアイコンをクリックしています。ここでは、ブレンドモードが設定できます。

 

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 写真1 マスクのブレンドモードの色空間設定

 

 

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写真2 マスクのブレンドモード

 

マスクのブレンドモードの和訳をのせます。


ブレンドモード

ブレンドモードは、モジュールの最終出力がピクセルパイプ内の次のモジュールに渡される前に、モジュールの入力と出力がどのように結合(ブレンド)されるかを定義します。

表示参照ワークフローのRGB(0〜100%に制限)用に設計された従来のブレンドモードは、ブレンドモードに応じて、アルゴリズムで50%(グレー)または100%(ホワイト)の支点を暗黙的に定義します。シーン参照ワークフローはこれらの制限の対象ではないため、この支点は、「RGB(シーン)」色空間でブレンド操作を実行するときにユーザーが明示的に定義する必要があります。この色空間でこれらのブレンドモードのいずれかを使用すると、追加のブレンド支点パラメーターがユーザーに表示されます。効果は、使用するオペレーターによって異なります。たとえば、支点より上の値は明るくなり、下の値は暗くなります。その逆も同様です。

モジュールの最終出力は、次のように「ピクセル毎」に計算されます。

final_output = (1.0 - opacity) * module_input + opacity * blended_output

ここで、blended_outputブレンドモード(下記)に応じて入力画像と出力画像opacityの組み合わせであり、はマスクとグローバル不透明度パラメータの組み合わせによって「ピクセルごと」に定義されます。不透明度が0%の場合、モジュールの入力画像と同じ画像が出力されます。

「反転」ボタンf:id:computer_philosopher:20211016223918p:plain

は、「ピクセル毎」の計算における入力画像と出力画像の役割を効果的に反転します。

final_output = (1.0 - opacity) * module_output + opacity * blended_input

ここで、blended_inputは出力画像と入力画像の組み合わせです。以下のブレンドモードに応じて、出力画像と入力画像の参照が逆になります。「反転」ブレンドモードでは、不透明度が0%の場合、モジュールの出力画像と同じ画像が出力されます。

normal 通常モード

  • normal 通常

    最も一般的に使用されるブレンドモードである「normal 通常」は、不透明度パラメータによって決定される範囲で入力と出力を単純に混合します。このモードは通常、不透明度を下げることでモジュールの効果の強さを下げるために使用されます。これは通常、モジュールの効果をマスクで選択的に適用するときに選択するブレンドモードでもあります。このモードは、「オーバー」ポーターダフアルファブレンディング演算子とも呼ばれます(詳細については、アルファ合成を参照してください)。

  • normal bounded 範囲付き通常

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

このブレンドモードは、入力データと出力データが特定の最小/最大値の範囲にクランプされることを除いて、「normal 通常」と同じです。範囲外の値は効果的にブロックされ、後続のモジュールに渡されません。これは、アーティファクトの防止に役立つ場合があります。ただし、ほとんどの場合(たとえば、彩度の高い極端なハイライト)、バインドされていない値をピクセルパイプ内を移動させて、後で適切に処理することをお勧めします。したがって、通常は「normal 通常」のブレンドモードが推奨されます。

arithmetic modes 算術モード

  • addition 加算

    入力画像と出力画像のピクセル値を合計して、出力を明るくします。「RGB(シーン)」色空間でブレンドする場合、出力画像のピクセル値は「ブレンド支点」に比例する値で乗算されます。

  • subtract 減算

入力から出力のピクセル値を引きます。「RGB(シーン参照)」色空間でブレンドする場合、出力画像のピクセル値は「ブレンド支点」に比例する値で乗算されます。0未満のピクセル値は0に設定されます。

  • multiply 乗算

    入力と出力のピクセル値を乗算します。ディスプレイ参照の色空間でブレンドする場合、ピクセル値は0〜1.0であり、最終出力はクランプされ、常に暗くなります。「RGB(シーン参照)」色空間でブレンドする場合、この値は「ブレンド支点」に比例する値でさらに乗算されます。この場合、値は1.0より大きくなる可能性があるため、ベース画像が明るくなります。これには、フィルミックRGBモジュールの白色点の更新など、他の副作用が発生する可能性があります。

    乗算ブレンディングは、光学可変密度フィルターをシミュレートします。密度は、モジュールの出力によって定義されます。ブルーミングやローカルコントラストの強化(ブラーフィルターまたはローパスフィルターを使用した場合)から、覆い焼き/焼き込みやグローバルコントラストの強化(露出を使用した場合)まで、多くのアプリケーションがあります。支点は、暗くすることと明るくすることの間の出力強度しきい値を設定します(支点より下のRGB値は暗くなります)。

  • divide 除算

    入力のピクセル値を出力で除算します。「RGB(シーン参照)」色空間でブレンドする場合、出力画像のピクセル値は「ブレンド支点」に比例する値で乗算されます。

    これは乗算モードの逆であるため、乗算が明るくなる場所では暗くなり、その逆も同様です。他のすべては本質的に同じように機能します。

  • screen 画面

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

入力ピクセル値と出力ピクセル値を反転し、それらの値を乗算して結果を反転します。これにより、「乗算」モードとはほぼ逆の効果が得られます。結果の画像は通常明るくなり、外観が「色あせた」場合があります。

contrast enhancing modes コントラスト強調モード

次のモードは、ディスプレイ参照の非線形色空間にのみ適用される「50%ミッドグレー」の仮定に依存しているため、「RGB(シーン参照)」ブレンド色空間では使用できません。

  • overlay オーバーレイ

    このモードは、「乗算」モードと「画面」ブレンドモードを組み合わせたものです。出力が明るくなる入力の部分が明るくなります。出力が暗い画像の部分は暗くなります。ミッドグレーは影響を受けません。このモードは、多くの場合、ローパスおよびハイパスモジュールと組み合わされます。

  • softlight ソフトライト

    このモードは「オーバーレイ」に似ていますが、結果が柔らかく、明るさが低下する点が異なります。オーバーレイと同様に、多くの場合、ローパスおよびハイパスモジュールと組み合わされます。

  • hardlight ハードライト

    このモードは、名前以外の「ソフトライト」とは関係ありません。オーバーレイモードと同様に、「乗算」モードと「画面」モードの組み合わせであり、ミッドグレーの上下で異なる効果があります。ハードライトブレンドモードでの結果は非常に強い傾向があり、通常は不透明度を下げて組み合わせる必要があります。

  • vividlight ビビッドライト

    このモードは、オーバーレイ/ソフトライトの極端なバージョンです。中間の灰色よりも暗い値は暗くなります。中間の灰色より明るい値は明るくなります。おそらく不透明度を下げて効果を弱める必要があります

  • linearlight リニアライト

    このモードは、「vividlight」の効果に似ています。

  • pinlight ピンライト

    このモードでは、暗くするブレンドと明るくするブレンドを同時に実行し、中間トーンを削除します。パッチやしみなどのアーティファクトが発生する可能性があります。

color channel modes カラーチャンネルモード

Lab channels Labチャネル

以下は、Lab色空間でのブレンドにのみ使用できます。

  • Lab lightness Labの明るさ

    入力画像から変更されていないカラーチャネル(aおよびb)を取得しながら、入力画像と出力画像からの明度を混合します。「明度」とは対照的に、このブレンドモードは色空間変換を必要とせず、データをクランプしません。場合によっては、このブレンドモードは「明度」よりもアーティファクトが発生しにくいです。

  • Lab a-channel Lab-aチャネル

    入力画像から変更されていない他のチャネルを取得しながら、入力画像と出力画像からラボ「a」カラーチャネルをミックスします。

  • Lab b-channel Lab-bチャネル

Labの「b」カラーチャンネルを入力画像と出力画像からミックスし、他のチャンネルは入力画像から変更せずに取得します。

  • Lab color Labカラー

    入力画像から変更されていない明度を取得しながら、入力画像と出力画像からラボカラーチャネル(aとb)を混合します。「カラー」とは対照的に、このブレンドモードは色空間変換を必要とせず、データをクランプしません。場合によっては、このブレンドモードは「カラー」よりもアーティファクトが発生しにくいです。

RGB channels RGBチャンネル

以下は、RGB色空間でのみブレンドする場合に使用できます。

  • RGB red channel RGB赤チャンネル

    入力画像から変更されていない他のチャネルを取得しながら、入力画像と出力画像から「赤」チャネルをミックスします。「RGB(シーン参照)」色空間でブレンドする場合、出力画像の「赤」チャンネルに「ブレンド支点」に比例する値が乗算されます。

  • RGB green channel RGBグリーンチャンネル

    入力画像から変更されていない他のチャネルを取得しながら、入力画像と出力画像から「緑」のチャネルをミックスします。「RGB(シーン参照)」色空間でブレンドする場合、出力画像の「緑」チャンネルに「ブレンド支点」に比例する値が乗算されます。

  • RGB blue channel RGBブルーチャンネル

    入力画像から変更されていない他のチャネルを取得しながら、入力画像と出力画像から「青」チャネルをミックスします。「RGB(シーン参照)」色空間でブレンドする場合、出力画像の「青」チャンネルに「ブレンド支点」に比例する値が乗算されます。

HSV channels HSVチャネル

以下は、「RGB(表示参照)」色空間でのみブレンドする場合に使用できます。

  • HSV lightness HSVの明るさ

    入力画像から色を変更せずに、入力画像と出力画像の明度を混合します。「明るさ」とは対照的に、このブレンドモードはクランプを含みません。

  • HSV color HSVカラー

    入力画像から明度を変えずに、入力画像と出力画像の色を混ぜ合わせます。「カラー」とは対照的に、このブレンドモードはクランプを含みません。

others その他

  • lightness 明るさ

    入力画像から色(彩度と色相)を変更せずに、入力画像と出力画像の明度を混合します。

  • chrominance クロミナンス

    入力画像から明度と色相を変更せずに、入力画像と出力画像からクロミナンスを混合します。このブレンドモードでは、RGB比をユークリッドノルムで割った値を使用します。

  • lighten 明るくする

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

入力画像と出力画像のピクセル値を比較し、明るい値を出力します。

  • darken 暗くする

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

入力画像と出力画像のピクセル値を比較し、暗い値を出力します。

  • hue 色相 ヒュー

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

入力画像から明度と彩度を変更せずに、入力画像と出力画像から色相(ヒュー)を混合します。

  • color 色

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

入力画像から明度を変えずに、入力画像と出力画像の色(彩度と色相)を混合します。

注意:モジュールが色相を大幅に変更する場合(たとえば、補色を生成する場合)、このブレンドモードは強いカラーノイズを引き起こす可能性があります。

  • coloradjustment 色調整

「RGB(シーン参照)」色空間では使用できません

一部のモジュールは、主に画像の色調値に作用しますが、彩度調整も実行します。レベルやトーンカーブモジュールなど。このブレンドモードは、モジュールの出力から明度を取得し、入力と出力から色を混合して、モジュールの色調整を制御できるようにします。


以上です。

 

 

「新しい資本主義会議」とグループリーダーシップ

「新しい資本主義会議」のメンバーが決まったという記事が出ていましたので、グループリーダーシップについて、整理して、おきます。

ウィキペディアは、百科事典の内容調べに、使えることはもちろんですが、各国語版を比較することで、国や地域ごとのレベルの差を確認することができます。

Leadershipについては、英語版と日本語版の差は大きく、この分野で、日本が遅れていることがわかります。日本語版は、引用に値しないので、省略しました。

リーダーシップは、日本では、従来は、リーダーが、一方的に、命令するように思われていましたが、欧米流のグループリーダーシップの存在を、日本に紹介した本があります。

2012/11/09 に、伊賀泰代氏が、出版した「採用基準」です。この本によって、リーダーシップとは、誰もが、仮に自分がリーダーであったらどうするかという視点でものを考え、意見を交換することであって、新入社員の採用においても、リーダーシップが求められることが提示されました。だから、「採用基準」になるわけです。英語版のwikiによれば、これは、グループリーダーシップあるいは、リーダーシップチームと呼ばれるもので、ルーツは古いですが、1990年頃から、研究が盛んになっています。

2021/10/14の東洋経済に、「アマゾンは、パワポ禁止」という記事がでていますが、内容は、グループリーダーシップのことです。アマゾンは、2004年から、各自がリーダーシップに基づいた提案書を、パワーポイントではなく、6ページの文章で、書いて提出することを求めています。この提案書は、まず、提案が成立した場合の出口を書いたあとで、手順を書きます。つまり、バックキャスト条件が設定されています。

2004年ですから、これは、伊賀泰代氏の「採用基準」が出る8年も、前のことです。

同じような、グループリーダーシップは、Googleや、アイリスオーヤマでも採用されています。アイリスオーヤマでは、グループリーダーシップを使うことで、アイデアが出てから、製品化する(実装する)までの時間を3か月に短縮しています。

 

「新しい資本主義会議」は、審議会形式で、グループリーダーシップではありません。審議会は、形式的には、委員が答申を書いた形式になっていますが、実際の草稿は、数人(通常2、3人)の官僚がつくります。官僚は、過去の事例に縛られたフォーキャストは得意ですが、バックキャストは不得意です。その結果、新しいアイデアが盛り込まれることは、まず、ありません。過去の成功事例を検索するという思考ルートをたどります。

これは、「新しい資本主義会議」に問題があるというのではなく、審議会形式の限界です。

審議会を作ったあとで、大臣の答弁は、審議会で、よく検討していただいて、その答申を尊重すると返答します。

答申は、予定調和で、新しいアイデアはありませんし、答申が出るまでに、早くとも、3から6か月かかります。これは、アイリスオーヤマであれば、実装が終わって、製品が販売されているタイミングです。スピード感はありません。

グループリーダーシップを採用する立場からすれば、審議会を作るから問題解決できないのだという理解になります。

岸田首相は、ヒアリングをした手帳をかざして、自分は人の話をよく聞くと言いますが、現在のリーダーシップ論では、人の話をよく聞くというのは、グループリーダーシップの方法論を採用していることを指します。

リーダーシップ論からみれば、現在の日本の政府は、1990年頃の米国のレベルです。

米国も、政策提案は、シンクタンクや、官僚のトップが関与しますが、俗に回転ドアと言われるように、官僚のトップは、大統領が変わると総入れ替えになりますので、バックキャストできるだけの柔軟性を保持している点に、強味があります。

 

参考までに、wikiの英語版のグループリーダーシップの条件を、載せておきます。

 


National School Boards Association(USA)によると:

これらのグループリーダーシップまたはリーダーシップチームには、特定の特徴があります。

チームの特徴

  • すべてのメンバーの側に団結の意識がなければなりません。

  • 対人関係がよくなければなりません。メンバーは、貢献し、他の人から学び、他の人と協力します。

  • メンバーには、共通の目標に向かって一緒に行動する能力が必要です。

うまく機能しているチームの10の特徴:

  • 目的:メンバーは、チームに属することを誇りに思い、その使命と目標の達成に邁進しています。

  • 優先事項:メンバーは、次に、いつチームの目標を誰が、どうして達成すべきかを知っています。

  • 役割:メンバーは、タスクを実行する際の役割と、より熟練したメンバーが特定のタスクを実行できるようにタイミングを合わせます。

  • 決定:権限と意思決定ラインが明確に理解されています。

  • 対立:対立は公平に取り扱われ、意思決定と個人の成長にとって重要と考えられています。

  • 個人的な特徴:メンバーは、独自の個性が高く評価され、十分に活用されていると感じます。

  • 規範:一緒に働くためのグループの規範は、グループ内のすべての人の基準として設定され、理解されています。

  • 有効性:メンバーは、チーム会議が効率的かつ生産的であると感じて、楽しみにしています。

  • 成功:メンバーは、チームが成功を収めた時期を明確に把握し、これを平等に共有します。

  • レーニング:フィードバックとスキルの更新の機会が提供され、チームメンバーによって活用されます。


 

  • 採用基準 2012/11/09 伊賀泰代

採用基準 | 伊賀 泰代 |本 | 通販 | Amazon

  • Shared leadership wiki

https://en.wikipedia.org/wiki/Shared_leadership

https://en.wikipedia.org/wiki/Leadership

  • National School Boards Association wiki

https://en.wikipedia.org/wiki/National_School_Boards_Association

https://news.yahoo.co.jp/articles/bfee2fd46f22e93ca90efa58e2b156d8ad39f727?page=1

  • 政府の新しい資本主義会議メンバー公表、AIの松尾東大教授ら15人 2021/10/15 REUTER

https://jp.reuters.com/article/japan-growth-panel-idJPKBN2H506R

 

 

前の記事

日本型資本主義と中国型社会主義の貧困対策の比較 2021/10/16

 

 

 

小貝川ふれあい公園(4)オオムラサキの館~つくば市とその周辺の風景写真案内(560)

小貝川ふれあい公園(4)オオムラサキの館

小貝川ふれあい公園の上流ゾーンは、案内図の上では、上流コアゾーン、自然観察の森、オオムラサキの森などと書かれていますが、それは、歩道の河川側の部分です。歩道の河川と反対側にも、駐車場、四阿、オオムラサキの館があります。さらに、歩道の上流部分に、横瀬夜雨詩碑があります。

写真1が、四阿です。

写真2が、オオムラサキの館の案内板です。

写真3が、オオムラサキの館です。オオムラサキの森に比べると、随分、木が小さいので、日影が少ないですが、これで、大丈夫なのでしょうか。

写真4が、横瀬夜雨詩碑です。

第二詩集『花森』からの初恋の横瀬琴を詠んだ作品「やれだいこ」の詩碑で、文面は「花なる人の恋しとて 月に泣いたは夢なるもの やぶれ太鼓はたたけど鳴らぬ 落る涙を知るや君」と刻まれています。原本は、50歳を詩人仲間と共に祝った際に残した真筆だそうです。

 

https://www.city.shimotsuma.lg.jp/page/page000344.html

  • 横瀬夜雨の詩碑 茨城歴史散歩 常陽リビング

https://www.joyoliving.co.jp/sp/htg/data00010.htm

 

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写真1 四阿

 

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写真2 オオムラサキの館(案内板)

 

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写真3 オオムラサキの館

 

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写真4  横瀬夜雨詩碑

 

 

写真の解像度を上げる(4)ローカルコントラスト(3)マニュルの復習

ローカルコントラスト(3)マニュルの復習

実例を示したあとで、マニュルに戻って、復習します。

写真1は、デフォルトのローカルラプラシアンフィルタを選択しています。今までの実例のモードです。

写真2は、バイラテラルグリッドを選択しています。スライダーは3本で、detail以外は変わっています。

写真3は、ブレンドマスクの種類です。マニュアルでは、「blend modes 」の節に解説があるため、ローカルコントラストには、説明はありません。

2つのモードでは、ローカルラプラシアンフィルタが、ロバストなので、通常は、こちらを使います。

 

  • blend modes

https://darktable-org.github.io/dtdocs/darkroom/masking-and-blending/blend-modes/

ローカルコントラストのマニュアルの説明は以下です。


ローカルコントラスト

画像の局所的なコントラストを強調します。

これは、ローカルラプラシアン(デフォルト)または正規化されていないバイラテラルフィルタのいずれかを使用して実現されます。どちらのモードも、Lab色空間のLチャネルでのみ機能します。ローカルラプラシアンフィルタは、望ましくないハロー効果とエッジに沿って勾配が反転する現象に対してロバストに設計されています。

モジュール制御

  • mode モード

    ローカルラプラシアンフィルタまたはバイラテラルグリッドを選択します。次のセクションでは、これらの各モードで使用できるコントロールを定義します。

バイラテラルグリッド

  • coarseness 粗さ

    調整するディテールのcoarseness粗さを調整します。

  • contrast コントラスト

    アルゴリズムが輝度レベルをどれだけ強く区別するかを制御します。このパラメータを増やすと、よりコントラストのある外観になります。

  • detail 詳細

    detail 詳細を追加または削除します。値が高いほど、ローカルコントラストが高くなります。

ローカルラプラシアン

ローカルラプラシアンフィルタのパラメータを理解するには、次のグラフのように、画像に曲線を適用することと考えることができます。

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この曲線は、ローカルで機能し、ハローアーティファクトを回避する方法で画像に適用されます。

ローカルラプラシアンモードは、シャドウとハイライトと同様に、シャドウの持ち上げとハイライト圧縮もサポートします。

  • detail 詳細

    詳細を追加または削除します。値が高いほど、ローカルコントラストが高くなります。これにより、曲線の中央にS字型の要素が挿入され、局所的なコントラストが増減します。

  • highlights ハイライト

    これは、S字型のコントラスト曲線の一方の端に影響を与え、ハイライトのコントラストを効果的に増加または圧縮します。値が小さいと、ハイライトが下がります。

  • shadows 影

    ハイライトパラメータと同様に、これはコントラストカーブのもう一方の端に影響を与え、シャドウのコントラストを増減します。値が大きいほど、シャドウのコントラストが高くなります。値を小さくすると、シャドウが浮き上がり、フィルライトを効果的にシミュレートできます。これは、画像のローカル操作で行われることに注意してください。ただし、これは、完全に暗い画像をこの方法で明るくすることはできないことを意味します。明るいオブジェクトの前にある暗いオブジェクトのみが影響を受けます。

  • midtone range ミッドトーン範囲

    これは、コントラスト曲線のS字型部分の範囲を制御します。値を大きくするとSが広くなるため、より多くの値を中間調として分類し、より少ない値をハイライトとシャドウとして分類します。より高いダイナミックレンジ設定では、ハイライトとシャドウのコントラストを下げることにより、この値を減らしてより強力なレンジ圧縮を実現すると便利な場合があります。ただし、非常に強力なHDRシナリオの場合、これは、範囲を事前に圧縮するベースカーブ、おそらくほぼ対数カーブと組み合わせると最適に機能する可能性があることに注意してください。ベースカーブモジュールの露出融合機能は、時にはより満足のいく結果をもたらす可能性がありますが、ハロー効果を起こしやすい傾向もあります。

    この設定を極端な値にすると、画像にバンディングアーチファクトが発生する可能性があります。これは、darktableがローカルラプラシアンフィルタの高速近似を計算する方法によるものです。


 

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写真1



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写真2

 

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写真3

 

日本型資本主義と中国型社会主義の貧困対策の比較

岸田政権が、衆議院選挙向けに出した「新しい日本型資本主義」が、乱気流で、きりもみ状態で、どちらに向かって進んでいるのか不明になっています。岸田氏が、安倍政権、菅政権の「日本型資本主義」を否定して、「新しい日本型資本主義」といっても、今まで政権与党にいたわけですから、今までの「日本型資本主義」に対して共同責任があります。まして、閣僚人事をみれば、派閥バランスがあったことは明白です。こうなると、「新しい日本型資本主義」が、意味不明になります。

小幡 績は、「『新しい資本主義』は、中身は何もないので、具体的な被害を経済に与えることはなく、各党の公約の中では一番ましな政策である」と開き直っています。

今回は、中国と並べて、貧困対策の経過と問題点を整理して置きます。

 

岸田氏は総裁選での政策集で、次の様にいっています。


今こそ、成長と分配の好循環による新たな日本型資本主義の構築が必要です。そのため、「新しい日本型資本主義」構想会議(仮称)を設置し、ポストコロナ時代の経済社会ビジョンを策定し、「国民を幸福にする成長戦略」と「令和版所得倍増のための分配施策」を進めます。


ところが、10月8日、衆院本会議の首相の「所信表明演説」からは、「令和版所得倍増」は消えています。

2021年10月12日に、自民党が発表した衆院選の公約からも「令和版所得倍増」は消えています。

2021/10/14のテレビ朝日によると、山際経済再生担当大臣はインタビューで「文字通りの『所得倍増』というものを指し示しているものではなくて、多くの方が所得を上げられるような環境を作って、そういう社会にしていきたいということを示す言葉だと総理はおっしゃっているじゃないですか」と述べています。

と、いう訳で、まともな神経では、話を聞くことはできません。

以下では、「新しい日本型資本主義」と「日本型資本主義」は区別しないことにします。

 

第2次安倍内閣は、2012年12月に成立しています。その後の菅内閣も政策を継承してといっているので、2013年から2021年までは、継続して、アベノミクスが行われています。

2021/10/14の現在ビジネスは、アベノミクスを次の様に、回顧しています。


安倍氏は首相当時、財界人を官邸に呼んで、賃上げやベースアップを求めるなど、禁じ手に近い行動まで取って分配を増やそうとした。「官製春闘」と揶揄されたが、2020年の春闘まで7年連続で賃上げが実現した。それでも企業の利益剰余金、いわゆる内部留保は増え続け、格差は拡大した。全体としては生活が困窮する層が増えたのは事実だろう。


内部留保が減らないのは、金利が低いためと思いますが、それは、さておいて、アベノミクスでは、「再配分政策」、「最低賃金の引き上げ」は、進められました。つまり、「分配」は行われています。

生活が困窮する層が増えたのは、非正規雇用労働の拡大が原因です。再配分の問題ではありません。同一労働、同一賃金でないためです。

アベノミクスで、効果が、期待できたのは、構造改革だけですが、結局、同一労働、同一賃金などの構造改革は、全く進んでいません。したがって、経済が停滞する理由も、はっきりしています。

 

第2次安倍内閣の成立の2012年12月と、ほぼ、同じ2012年11月に、中国では、習近平政権が成立します。

遠藤誉氏によれば、「習近平政権では、反腐敗運動とともに、鄧小平がやり残した『先富論の後半部分』であるところの『共同富裕』に力を入れた。2012年11月の政権発足時の貧困人口は約1億人(9,899万人)だったが、2020年11月の時点で500万人にまで減らすことに成功している」そうです。

それでは、習近平政権は、「共同富裕」をどうして成立させたのでしょうか。それを、遠藤誉氏は、「ハイレベル人材を充実させイノベーションを促進するという流れの中での『共同富裕』である」といっています。

ITなどのハイレベル人材の質と、数で、中国は、日本の大きく追い越しています。

 

 

岸田首相は、10月8日の「所信表明演説」で、次の様に言っています。


まず成長戦略の第1の柱は科学技術立国の実現です。学部や修士・博士課程の再編、拡充など科学技術分野の人材育成を促進します。世界最高水準の研究大学を形成するため10兆円規模の大学ファンドを年度内に設置します。


 

10月12日の自由民主党公約の対応する部分は以下です。


人材力を強化する。 ○10兆円規模の大学ファンドを2022 年度までに実現し、世界と伍する研究環境を構築 するとともに、博士課程学生を含む若手研究人材を育成するための取組みを推進します。 ○高等教育の質の向上に向けて、魅力ある地方大学の実現や、国公立大、私大、高専専修学校への支援、データサイエンス等、今後の社会変化を想定した教育を推進します。


 

この2つは、よく似ていますが、違いがあります。それは、「所信表明演説」であった「学部や修士・博士課程の再編」の「再編」の2文字が、政党の公約には、ありません。

つまり、岸田政権は、選挙戦に入る次点で、政治問題になりやすく、票を失いそうな構造改革を放棄していることがわかります。

筆者は、大学の「再編」だけを格別に重視している訳ではありませんが、「ハイレベル人材」を十分に生み出せるようにするための高等教育の再編は、避けられないと思います。

それから、丁寧に、表現を追跡すれば、恐らく、同様に、他の構造改革も撤退していると予想しますが、チェック仕切れていません。

自民党の公約は、お金はばらまくが、構造改革は行わないのですから、ネオアベノミクスといってよいと思います。

ネオアベノミクスを続ける限りは、中国との技術格差は広がり続け、貧困問題は解決しないでしょう。

 

 

https://www.businessinsider.jp/post-243718

  • 岸田新首相の「耳心地のいい政策」を鵜呑みにしていると迎える、日本の「ヤバい未来」 2021/10/14 現在ビジネス

https://news.yahoo.co.jp/articles/491e707cad48af09a98f76e762cd56ecdb937555

  • 岸田首相の“目玉政策”はどこへ…自民党衆院選公約に「令和版所得倍増」「住居費・教育費支援」記されず 2021/10/14 BUSINESS INSIDER

https://news.yahoo.co.jp/articles/53d4c6ea7b4f0e5c5a6555219b789dbb603e796d

  • 新資本主義会議、女性がほぼ半数 成長と分配へ、月内にも初会合 2021/10/15 KYODO

https://news.yahoo.co.jp/articles/107b9eed8aa7ca4895cd522dc0146890d9435734

  • 新しい資本主義、月内議論 「成長と分配」具体化 政府 2021/10/15 JIJI.COM

https://news.yahoo.co.jp/articles/1ee9f62e03f6f5c3c3b487407f5354939f2a1823

  • 山際大臣「所得倍増は所得が2倍になる意味でない」 2021/10/14 テレビ朝日

https://news.yahoo.co.jp/articles/4dc81f1716d9638caa9f89b6e752fef4b883aaf5

  • 所得倍増は「所得が2倍になる意味ではない」? 山際大臣の発言に波紋広がる 2021/10/15 HUFFPOST

https://news.yahoo.co.jp/articles/302bdf8765be691787e44dc2a31d8d3b5ee17d17

https://www.newsweekjapan.jp/obata/2021/10/post-72.php

  • 習近平の「共同富裕」第三次分配と岸田政権の「分配」重視 2021/10/14日 遠藤誉(中国問題グローバル研究所所長)

https://grici.or.jp/2695

https://www.jimin.jp/news/press/202112.html

 

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小貝川ふれあい公園(3)バーベキュー場と曼殊沙華~つくば市とその周辺の風景写真案内(559)

小貝川ふれあい公園(3)バーベキュー場と曼殊沙華

写真1に見るように、前回紹介したネイチャーセンターの周辺は、子ども広場、バーベキュー場、パターゴルフ場、ソフトボール球場、サッカー場があります。しかし、風景写真になる場所は限られています。

ネイチャーセンターの前の道路を挟んで、池があり、その周辺だけが、まだ、比較的良い風景です。

コロナウィルスで、施設は、全て閉鎖中でした。

今回は、池の周りのバーベキュー場の写真です。

写真2は、バーベキュー場から見たネイチャーセンターです。橋ではなく、ヒューム管が埋まっているのですが、これは、池への通水のためです。ネイチャーセンターへ通じる道の両側に曼殊沙華が少し見えます。

写真3は、逆に、ネイチャーセンター前から見たバーベキュー場です。

写真4は、バーベキュー場にあった曼殊沙華です。ここには、曼殊沙華の群落があります。

 

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写真1 小貝川ふれあい公園(案内図:下妻市のHPより引用)

 

 

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写真2 バーベキュー場から見たネイチャーセンター

 

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写真3 ネイチャーセンター前から見たバーベキュー場

 

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写真4 曼殊沙華の群落

 

 

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