すまほ かめら設定？？？
どどんぱ！
# Nothing Phone（4a）Pro
# Xiaomi Redmi Note 10 Pro
かめらの設定？
めにゅ～～～
なんだろｗ
Nothing Phone（4a）Pro
欠点！
広角を 12MP だと ズームできるが！
広角を 50MP にすると・・・
ズームできねぇ～～～
なんじゃそりゃ？？？
操作方法間違えているのかな？？？
Xiaomi Redmi Note 10 Pro
スーパーマクロ
で
５００万画素 テレマクロレンズで
撮影！ じじぃ～のお気に入り♪
じじぃ～
すまほ 嬉しい誤算
# Nothing Phone（4a）Pro
どどんぱ！
すまほ 探ししているとき
【chatGPT】様に
質問した
写真撮影時
機種名や年月日を
焼き込みたい！
# ==== 【chatGPT】様 のお返事
はい、現在（2026年時点）では、その認識でほぼ合っています。
昔のスマホと今のスマホでは、流行が変わりました。
昔（2018年頃～2022年頃）
特に中国メーカーでは、
```
Shot on ○○
AI Camera
48MP AI Camera
機種名
撮影日時
```
のようなウォーターマークを写真の右下などに焼き込める機種がたくさんありました。
例えば、
* Xiaomi
* OPPO
* vivo
* realme
などでは標準機能として搭載されていることが多かったです。
現在（2024～2026年）
最近のスマホでは、最初からOFFになっているか、機能自体が無い機種が増えています。
理由は、
* 写真の見た目を重視する人が増えた
* SNSへ投稿するときに文字が邪魔
* EXIFに撮影情報が全部入っている
* あとから編集アプリで好きな文字を入れられる
という流れになったためです。
あなたが最近調べた機種では
| 機種 | ウォーターマーク |
| Nothing Phone (4a) Pro | ほぼ無し（標準機能なし） |
| Google Pixel 10a | なし |
| iPhone 16 | なし |
| AQUOS R9 | なし |
| Galaxy Aシリーズ | なし |
このあたりは焼き込み機能を標準では搭載していません。
例外もある
完全になくなったわけではありません。
例えば最近でも、
* 一部の Xiaomi
* 一部の HONOR
* 一部の vivo
では、
```
Shot on XXXXX
LEICA
機種名
```
などのウォーターマークを設定でONにできるモデルがあります。
ただし、年月日まで焼き込む機種はかなり少数派です。
## ブログ用に写真へ情報を入れたいなら
あなたのように
* 撮影日
* 機種名
* レンズ情報
* 撮影条件
などを確実に表示したい場合は、
PCで後からウォーターマークを付ける方法が一番自由度が高く、現在では一般的です。
実際、以前作成されたPythonのウォーターマークスクリプトのような方法なら、好きな位置・文字・フォント・色で統一できるので、ブログ用途には非常に向いています。
# ==============================
が！
しかし！
Nothing Phone（4a）Pro
を 購入して
いじっていたら
カメラアプリ起動
画面右上の ＾ 下山 矢印
撮影モードなどが
タイル状に表示
その他の機能 タップ
カメラの設定 が 開く
スタンプ
スタンプ メニュー
ＯＮ ＯＦＦ
情報欄で
ロゴ
時間
日付
位置情報
カメラパラメータ
それぞれ ＯＮ／ＯＦＦできるべさｗ
【chatGPT】様に
できるぞ～～～
と 教えたら・・・
おお、それは面白い発見ですね！😊
生成ＡＩの 限界だべさｗ
スタンプなし
写真の中に 焼き込む 形式
文字が 白いドット文字なのが・・・みにくい
写真の 外周に 黒枠 付ける すたいる
えがった えがった
じじぃ～
ぱいそん Exif情報 csv化
にゃあにゃあｗ
Exif情報を csv化 する
pythonスクリプト
【Gemini】様 に 丸投げ！！！
# ==== 【Gemini】様
データベースやExcel（スプレッドシート）で読み込んで分析するのに最適な形式にまとめています。
### Exif一括抽出＆CSV出力スクリプト
以下のコードを、例えば `Exif-To-CSV.py` という名前で保存してご活用ください。
```python
import os
import csv
from PIL import Image, ExifTags
# ==========================================
# ★設定エリア★
# 1. 解析したい画像が入っているフォルダのパス指定
TARGET_DIR = r"D:\_Exif-Rename"
# 2. 出力するCSVファイルの保存先指定
OUTPUT_CSV = r"D:\_Exif-Rename\Exif_Database.csv"
# 対象とする画像の拡張子
IMAGE_EXTENSIONS = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.tiff', '.webp')
# ==========================================
def get_tag_name(tag_id):
"""ExifタグIDから人間が読めるタグ名を取得する"""
return Image.ExifTags.TAGS.get(tag_id, f"Unknown(0x{tag_id:04x})")
def clean_value(val):
"""CSV出力用にバイナリデータや非表示文字（ヌル文字等）を整形する"""
if val is None:
return ""
if isinstance(val, bytes):
try:
val = val.decode('utf-8', errors='ignore')
except Exception:
val = repr(val)
# 制御文字（ヌル文字 \x00 等）の除去
val_str = str(val).replace('\x00', '').strip()
return val_str
def process_images_to_csv(target_dir, output_csv):
print("=" * 60)
print(f"【スキャン開始】対象フォルダ: {target_dir}")
print("=" * 60)
if not os.path.exists(target_dir):
print(f"[ERROR] 指定されたフォルダが存在しません: {target_dir}")
return
# 全ファイルから検出されたすべてのExifタグ名を動的に集計（CSVのヘッダーにするため）
# 共通ヘッダー（ファイル情報）
base_headers = ["ファイルパス", "ファイル名", "画像幅(px)", "画像高さ(px)"]
all_exif_tags = set()
# 抽出結果を一時保持するリスト
records = []
# 1. フォルダ内を再帰的にスキャン
file_count = 0
for root, _, files in os.walk(target_dir):
for file in files:
if file.lower().endswith(IMAGE_EXTENSIONS):
file_path = os.path.join(root, file)
file_count += 1
record = {
"ファイルパス": file_path,
"ファイル名": file,
"画像幅(px)": "",
"画像高さ(px)": ""
}
try:
with Image.open(file_path) as img:
record["画像幅(px)"] = img.width
record["画像高さ(px)"] = img.height
exif = img.getexif()
if exif:
# 1階（メインIFD）の読み込み
for tag_id, value in exif.items():
tag_name = get_tag_name(tag_id)
record[tag_name] = clean_value(value)
all_exif_tags.add(tag_name)
# 2階（サブIFD: 0x8769）の読み込み
sub_exif = exif.get_ifd(0x8769)
if sub_exif:
for tag_id, value in sub_exif.items():
tag_name = get_tag_name(tag_id)
record[tag_name] = clean_value(value)
all_exif_tags.add(tag_name)
except Exception as e:
print(f"[WARNING] 読み込み失敗 ({file}): {e}")
records.append(record)
print(f"\n[INFO] 対象画像ファイル数: {file_count} 件")
print(f"[INFO] 検出されたExif項目数: {len(all_exif_tags)} 種類")
# 2. CSVファイルの書き出し
# タグ名をアルファベット順にソートしてヘッダーを作成
sorted_exif_tags = sorted(list(all_exif_tags))
fieldnames = base_headers + sorted_exif_tags
try:
# Excelで開いたときに文字化けしないよう utf-8-sig (BOM付きUTF-8) で出力
with open(output_csv, mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for rec in records:
writer.writerow(rec)
print("\n" + "=" * 60)
print(f"【完了】CSVデータベースを出力しました！")
print(f"保存先: {output_csv}")
print("=" * 60)
except Exception as e:
print(f"[ERROR] CSVファイルの書き出しに失敗しました: {e}")
if __name__ == "__main__":
process_images_to_csv(TARGET_DIR, OUTPUT_CSV)
### ✨ このスクリプトの工夫ポイント
1. **2階（サブIFD）も漏らさず取得**
以前のチェッカー同様、F値・焦点距離・シャッタースピードやサブセコンド（マイクロ秒）が眠っている **「2階の隠し部屋 (0x8769)」** も完全走査して取得します。
2. **全画像のタグを動的に自動集計**
画像によって「入っているExif項目」が異なる場合でも、フォルダ内の全画像をチェックして**存在する全てのExifタグを列挙し、自動でCSVの列（ヘッダー）を作成**します。
3. **バイナリゴミ・ヌル文字の自動除去**
以前問題になった `\x00` や末尾の空文字などを自動的にクリア（サニタイズ）してから書き込むため、Excel等で読み込んだときに崩れません。
4. **Excelでの文字化け防止 (`utf-8-sig`)**
出力時のエンコーディングに `utf-8-sig` を採用しているため、生成されたCSVをそのままExcelで開いても文字化けしません。
5. **画像サイズ（幅・高さ）も自動付与**
Exif情報とは別に、実際の画像ピクセルサイズ（幅・高さ）も自動取得してCSVの先頭に追加します。
### 💡 使い方
1. スクリプト冒頭の `TARGET_DIR`（解析したいフォルダ）と `OUTPUT_CSV`（出力先CSVのパス）を環境に合わせて書き換えてください。
2. 実行すると、指定したフォルダ内の画像を全件走査し、CSVが生成されます。
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Nothing Phone (4a) Pro の仕様【Gemini】様Ver.
# Nothing Phone (4a) Pro
どどんぱ！
# ==== 【Gemini】様 Ver.
Nothing Phone (4a) Pro の主な仕様・スペックは以下の通りです。
従来のaシリーズから大きく進化し、ミドルハイモデルでありながらペリスコー
プ屈折式の望遠カメラやFeliCa（おサイフケータイ）を標準搭載しています。
主要スペック
画面 6.83インチ 有機EL（AMOLED）
解像度：2,800 × 1,260
リフレッシュレート：最大144Hz
ガラス：Corning Gorilla Glass 7i
CPU (SoC) Qualcomm Snapdragon 7 Gen 4
メモリ / 容量 12GB RAM（LPDDR5X） / 256GB ROM（UFS 3.1）
アウトカメラ 3眼構成
・広角（メイン）：約5,000万画素（OIS光学手ブレ補正）
・望遠（ペリスコープ）：約5,000万画素（光学3.5倍ズーム）
・超広角：約800万画素
・インカメラ 約3,200万画素
バッテリー 5,080 mAh（最大50W 有線急速充電対応）
※ワイヤレス充電は非対応
サイズ / 重量 約 163.6 × 76.6 × 7.9 mm / 約 210 g
防水・防塵 IP65（IPX5 / IP6X）
日本向け機能 おサイフケータイ（FeliCa / NFC）対応
生体認証 画面内指紋認証 / 顔認証
SIM nanoSIM + eSIM（デュアルSIM）
OS Nothing OS 4.1（Android 16 ベース）
主な特徴と注目ポイント
* カメラ性能の大幅向上
ミドルレンジ帯でありながら光学3.5倍（最大140倍超デジタル）のペリスコープ
最大140倍ズーム
望遠カメラを搭載しており、遠くの被写体も高画質に撮影できます。
* Glyphマトリックス ＆ シースルーデザイン
Nothing特有の背面が透けるデザインと、光で通知や充電状態を知らせる「Glyph
」インターフェースを備えています。
* 日本仕様（FeliCa）に対応
SuicaやPASMO、QuickPayなどの電子マネー決済に対応しているため、メイン機と
して普段使いしやすい設計です。
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Nothing Phone (4a) Pro のレンズ詳細スペック
レンズの種類 画素数 F値（レンズの明るさ） 焦点距離（35mm換算） センサーサイズ
広角（メイン）
約5,000万画素
F1.88
24mm 相当
1/1.56 インチ
望遠（ペリスコープ）
約5,000万画素
F2.88
80mm 相当 (光学3.5倍)
1/2.75 インチ
超広角
約800万画素
F2.2
15mm 相当 (視野角120°)
1/4.0 インチ
インカメラ
約3,200万画素
F2.2
22mm 相当
1/3.44 インチ
この数値（F値やmm）から分かること
1. F値（数字が小さいほど明るい）
* メインカメラ（F1.88） はF値が最も小さく、光をたくさん取り込めるため、夜景や暗い場所に一番強いレンズです。
* 超広角（F2.2） や 望遠（F2.88） はF値がやや大きいため、暗い場所ではメインカメラで撮った方が綺麗に映ります。
2. 焦点距離（mm：数字が小さいほど広い）
* 超広角（15mm）: 景色や大勢での集合写真など、広い範囲を写せます。
* 広角（24mm）: 普段の撮影やスナップに一番使いやすい標準的な画角です。
* 望遠（80mm）: 遠くのものを大きく撮ったり、歪みが少なく背景が綺麗にボケるため「ポートレート（人物撮影）」に向いています。
スマホで写真を撮影すると、
画像の中にこれらの数値（「F1.88」「24mm」など）が
Exif（エグジフ）データとして埋め込まれるため、
どのレンズで撮ったか特定できる仕組みになっています。
EXIFにはF値や焦点距離などの撮影情報が記録されます。
撮影情報から、使用されたレンズを推測できる場合があります。
# ==============================
【chatGPT】様j 補足
### ペリスコープ望遠
3.5倍光学ズームは
人物撮影だけでなく、
・野鳥
・飛行機
・鉄道
・運動会
・ステージ撮影
にも使いやすい望遠倍率です。
### Gorilla Glass 7i
従来モデルより傷や落下に強く、
日常使用で安心感があります。
# ==== じじぃ～ 実測
画像の
ピクセルｘピクセル
＝
〇〇万画素？
例
3280x2426 たぶん 超広角 ８００面画素
4096x3072 広角 １２００万画素
6688x2384 パノラマモードの撮影時
# ==== 【Gemini】様 補足
「メインカメラが約5,000万画素なのに、
写真のサイズを見たら約1,200万画素（4096×3072）になっていて
矛盾しているのでは？」という疑問ですね。
結論から言うと、「写真のピクセルサイズ（画素数）だけでは、
どのレンズで撮影したかを正確に特定することはできません」。**
その理由は、主に以下の **2つの仕組み** があるからです。
### 1. 「ピクセルビニング」という技術（5000万画素 → 1200万画素の謎）
現在の大半のスマホ（5,000万画素のメインカメラ）は、
撮影時に「ピクセルビニング（Pixel Binning）」 という処理を
自動で行っています。
仕組み: センサー上の小さな画素を
4つまとめて「1つの大きな画素」 として扱います。
目的: 画素を合体させることで光をたくさん取り込み、
暗い場所でもノイズの少ない綺麗な写真を撮るためです。
結果: $5,000\text{万画素} \div 4 \approx \mathbf{1,250\text{万画素（4096}\times\mathbf{3072）}$ となり、保存される写真は **約1,200万画素** になります。
そのため、5,000万画素のメインレンズで撮影しても、通常の撮影モードでは **約1,200万画素の写真として保存されるのが標準** です。（※カメラアプリで「50MPモード」などに切り替えると、合成なしの5,000万画素で保存できます）
# ==============================
にゃあｗ
じじぃ～
すまほ インストアプリ
# Nothing Phone (4a)Pro
ももんが！
追加あぷり
日本日付ミニ
Musicolet
電池 - Battery
eufy Life
Govee Home
My docomo
タクシーアプリ GO
モバイルSuica
SwitchBot
Yahoo!乗換案内
Yahoo!天気
povo 2.0
（Speedometer）もどき？？？ 25.73MB
２９ GB ／ 256 GB
# ==== Pixel 10a
# ==== では 入れたけど
# ==== 今回 は パス
ReadEra
PDF,TXT 閲覧
Simplenote
クラウド同期型テキストエディタ
Solid Explorer
（ファイル管理）※全アクセス権よこせ保留
Nortion
vFlat Scan
年契約 ５０００円／年
月契約 ５００円／月
無料 ０円／ずっと？？？
トイレMAP
