好不容易收了一台全機械RF，黃斑卻不是很理想，當然想要他更實用一點
送修或拆開自己修都是方法，但要想想我才花多少錢收，值得再花費用修?自己拆的話我又沒經驗
網路上有各種方法，換半反射玻璃、貼玻璃紙、在觀景窗塗顏色等
最後我找到不用拆開我覺得最好的方式-貼黑色貼紙
根據網路方法，在觀景窗黃斑位置貼上同大小的黑色貼紙可以明顯改善問題，結果會變得有點像裂像對焦一樣
有人是使用電火布，不過馬上就看到另一個人跟我有相同想法:殘膠會嚴重
那…我手邊最棒的材料不就是保護相機鏡頭用的鐵人膠帶嗎?
就決定是你了!
我沒有仔細測量過黃斑大小與位置，就是挑盡量中央貼，結果如圖，他變得有點黃斑對焦與裂像對焦的融合，至少比原先容易對焦
Ref: Brighten your Rangefinder
我們廢話不多說，先上個Windows載點
如首圖，只要將exe檔跟jpg檔放在同一目錄下就可以執行了
在圖片要給AI模型時常常需要不同的圖片大小，縮圖即是其中一門學問
這邊以寬640，高480為例
若圖片直接scale到這個大小多有變形問題
尤其直幅圖片影響非常大
這裡提供想法解決這個問題
2022.02.21，久違的兩張都上
以前處理資料時，因為都是一些人工輸入的資料，難免有瑕疵，多餘的空白是會造成資料處理上的麻煩之一
如'abc'與'abc '是完全不同的字串，若用distinct檢查，那結果會是2個，我們可以用生物的學名來做想像，如果多了一個空格，資料等於多了一個物種
先前看到gdata有trim這個function就直接拿來對整個dataframe使用，但其是不認方向的，前後都會去除
使用stringr的str_trim則不同，有both, left, right三個選擇
gdata是一個有蠻多處理資料function的package，但其最後更新為2017年
stringr主要就是專門做字串處理，且為tidyverse之下的一員，針對字串處理的function豐富，也比較不用擔心沒人維護
考量我也沒有在用gdata的其他功能，以及stringr有更多方便處理字串的function，就跳槽啦!
Flickr是世界數一數二大的圖片資料庫，雖然經過幾次轉手，經歷付費政策的風波，其仍具相當的價值
flickrapi可以幫助我們快速收集圖片資料，探索Flickr
這邊使用的python環境為3.7
使用pip install flickrapi是安裝flickrapi的好的開始
首先要到氣象局的觀測資料查詢，這邊以屏東縣檳榔測站為例
Fuji 400H