Raspberry Pi(ラズパイ)に純正カメラモジュールを接続して、写真を撮影する方法の解説です。HQカメラのレンズ取り付けとフォーカスの調整についても解説しています。
Raspberry Pi OS Version 2022-01-28対応
更新日 : 2022年2月24日Raspberry Piカメラモジュールとは
Raspberry Piにはカメラモジュールを接続できる端子が装備されており、ケーブルを使ってカメラを接続することで、写真や動画を撮影できるようになります。プログラムと組み合わせることで、定期撮影、画像をサーバーに送信してスマートフォンからモニタリング、機械学習による画像認識などの応用が可能になります。
Raspberry Piカメラモジュールの種類
純正のカメラモジュールは主にRaspberry PiカメラモジュールV2とRaspberry Pi HQカメラの2種類です。違いを表にまとめました。
| カメラモジュールV2 | HQカメラ | |
|---|---|---|
| 画質 | 良い 8メガピクセル | とても良い 12メガピクセル |
| レンズ | レンズ一体型 | 別途レンズが必要 6mm広角レンズ (純正) 16mm望遠レンズ (純正) 3.2mm超広角レンズ (ArduCam製) など |
| 価格 | 約5000円 | 約10000円(レンズ込) |
| 固定 | 三脚に取り付け不可。専用ケースなどが必要 | 三脚に取り付け可能 |
| Raspberry Pi Zeroでの利用 | 別途Raspberry Pi Zero用カメラケーブルが必要 | 別途Raspberry Pi Zero用カメラケーブルが必要 |
HQカメラのレンズはマウントが合えば利用できます。本記事では、広角と望遠の純正レンズ2点、および広範囲の撮影に便利なArduCam製3.2mm超広角レンズ(型番CS17320M12)について解説します。
HQカメラのレンズ取り付け
ここからは実際にカメラモジュールをセットアップする手順を解説していきます。
HQカメラを使う場合はレンズを取り付けます。カメラモジュールV2の場合はレンズ取り付けは不要です。次の「ケーブルの取り付け」に進んで下さい。
HQカメラ本体には、保護キャップ、C-CSアダプター、バックフォーカス調整リングの3つの部品が付いています。レンズのマウントの種類に応じて、以下の部品を半時計回りに回して取り外します。保護キャップを取り外すと、内部のイメージセンサーが露出するので、ホコリが入らないようにクリーンな環境で作業して下さい。
| レンズ | 保護キャップ | C-CSアダプター | バックフォーカス調整リング |
|---|---|---|---|
| CSマウント (6mm広角レンズ、 3.2mm超広角レンズ) | 外す | 外す | 取り付けたまま |
| Cマウント (16mm望遠レンズ) | 外す | 取り付けたまま | 取り付けたまま |
レンズを取り付けます。レンズ本体を時計回りに回転させて一番奥まで挿入します。6mm広角レンズ、3.2mm超広角レンズについては、バックフォーカス調整リングを半時計回りに回し、1mm程度のスペースを作ったほうが後でフォーカスが合わせやすくなります。
その後、バックフォーカス調整リングの固定ネジを付属マイナスドライバーで締めて固定します。
必要であれば三脚も取り付けておきます。
ケーブルの取り付け
Raspberry Pi本体のカメラ用端子に、カメラケーブルを取り付けます。
コネクターに装着されている黒いパーツを一旦外すことで隙間ができるので、ケーブルを差し込みます。ケーブルの金属端子が、コネクターの金属端子に接触する向きに差し込むようにします。最後に黒いパーツを再度差し込むとケーブルが固定されます。
Raspberry Pi Zeroシリーズは端子が小さいのでRaspberry Pi Zero用カメラケーブルが必要になります。
ケーブルの反対側はカメラ本体につながっているので、そのままで問題ありません。Raspberry Pi Zeroで利用する場合は、最初から付いているケーブルを取り外してRaspberry Pi Zero用カメラケーブルを取り付けます。
Raspberry Pi OSのバージョンについて
2021年11月にリリースされたRaspberry Pi OS Bullseye (バージョン2021-10-30)において、カメラ制御がlibcameraに変更になりました。Raspberry Pi OS Buster(バージョン2021-05-07)以前や、Legacy版をお使いの場合はraspistillがデフォルトになっています。そこで、本記事では両方のコマンドを併記します。
| OSバージョン | 写真撮影コマンド |
|---|---|
| Bullseye(2021-10-30)以降 | libcamera-still |
| Buster(2021-05-07)以前 | raspistill |
Raspberry Piでカメラを有効化
Raspberry Pi OS Bullseye(最新版OS)以降は、純正カメラモジュールを取り付けて起動すると自動的に認識するので、この手順は不要です。動作確認に進んで下さい。
Buster以前のOSや、Legacy版を使っている場合、Raspberry Pi OS側でカメラを有効にします。スタートメニューから、「設定 -> Raspberry Piの設定」をクリックします。
設定ツールが起動するので、上部タブから「インターフェイス」を選択し、カメラの項目を「有効」にチェックして「OK」をクリックします。
変更を反映させるため、Raspberry Piを再起動します。
動作確認
ターミナルを開き、以下の$に続くコマンドを実行します。撮影した画像がphoto.jpgという名前で保存されればOKです。なお、Bullseyeでは一部環境でプレビューに失敗して停止する場合があるので、-nオプション(プレビューなし)を追加しています。
HQカメラの場合はピント調整前なので、ぼやけた画像になっていると思いますが、問題ありません。
Bullseye(最新版OS)の場合
$ libcamera-still -n -o photo.jpgBuster(旧バージョンOS)の場合
$ raspistill -o photo.jpgHQカメラのフォーカス、絞り調整
HQカメラはフォーカス(ピント)と絞りがマニュアルとなっており、手動で調整する必要があります。
以下のコマンドで、カメラのプレビュー映像がディスプレイに60秒間表示されるので、それを見ながら調整すると良いでしょう。
ディスプレイに接続していない場合はプレビューが利用できないので、先ほどのコマンドで、撮影したjpgファイルを確認しながら調整する必要があります。Bullseyeは一部環境でプレビューに失敗して停止するので、その場合も先ほどのコマンドで調整して下さい。
Bullseye(最新版OS)の場合
$ libcamera-still -f -t 60000Buster(旧バージョンOS)の場合
$ raspistill -f -t 60000フォーカスを調整するには、以下の固定ツマミを緩めて赤い部分を回転させます。対象物がぼやけない位置に調整し終えたら、固定ツマミを締めて固定します。
絞りを調整するには、以下の固定ツマミを緩めて赤い部分を回転させます。絞りを開く(低いF値)するほど光を多く取り込めるので、暗い場所でも撮影できますが、ピントが合う距離の範囲は狭くなります。調整し終えたら固定ツマミを締めて固定します。
3.2mm超広角レンズは絞り値が固定なため、調整はありません。
写真撮影
ここではいくつかの代表的なオプションを紹介します。
-o オプションで保存するファイル名を指定します。
-t オプションで撮影までの待ち時間をミリ秒で指定します。指定しないと5秒になります。0だと無期限に待機してプレビューするので、撮影は1以上にします。
-nオプションでプレビューを非表示にできます。
プレビューせずにすぐ撮影するには、以下のようにします。
Bullseye(最新版OS)の場合
$ libcamera-still -n -o photo.jpg -t 1Buster(旧バージョンOS)の場合
$ raspistill -o photo.jpg -t 130秒後に撮影するには、以下のようにします。
Bullseye(最新版OS)の場合
$ libcamera-still -n -o photo.jpg -t 30000Buster(旧バージョンOS)の場合
$ raspistill -o photo.jpg -t 30000–rotation / -rotオプションに90, 180, 270を指定することで回転できます。カメラを設置した向きによっては回転させたほうが見やすくなります。180度回転するには以下のようにします。
Bullseye(最新版OS)の場合
$ libcamera-still -n -o photo.jpg --rotation 180Buster(旧バージョンOS)の場合
$ raspistill -o photo.jpg -rot 180まとめ
Raspberry Pi(ラズパイ)に純正カメラモジュールを接続して、写真を撮影する方法の解説は以上です。今回はコマンドで撮影する方法を紹介しましたが、Pythonなどのプログラムから撮影する機能もあります。プログラムと組み合わせることで、定期撮影、画像をサーバーに送信してスマートフォンからモニタリング、機械学習による画像認識などの応用が可能になります。
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