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ベランダ菜園とWindows用アプリ作成とExcel用アプリ(アドイン)作成

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トマト(レッドオーレ)の苗しおれる
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5/21は113ミリもの雨が降ったから油断していた

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翌5/22の夕方5時でこの状態だった

追肥
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また硫安をトマトに追肥した

トマト開花
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おとといの5/24に開花

昨日2019/05/25は特別暑かった
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2019/5/25 16:42の室温は32.2、湿度は30%
温度は高いけど湿度が低いのでそれほど暑く感じないけど
トマトは?
見に行ったら
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トマト苗がここまで萎れたのは初めてかも
これでも前日は昼と夕方の2回水を入れてたから
こんなになるなんて思ってなくて驚いた

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これは枯れちゃうかなあとも思ったけど水を入れておいた

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夜の2時でも室温29度
湿度があるから昼間の32度より暑く感じる

翌日の今日10時半過
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おお、見事に復活していた

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トマトの花は普通下向きになるんだけど
萎れたときに変なふうに曲がってしまったみたいで
上を向いて咲いている

定殖することにした
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にんにく収穫跡地

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雨で細かい土は弾き飛ばされるので小石が目立つようになる
緑色になっているのは苔

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たった一週間でこれだけ苔が生える

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緩効性肥料の油かすとようりん
油かすは去年の梅雨時期にはフサフサにカビが生えていたもの


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この鉢は去年もトマトで冬から春までは雑草の
マツバウンランとオオマツバウンランが生えていたところ

支柱立て
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錆びて使える支柱が少なくなってきたので

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4本でなんとかしてみた
X
短いほうが90センチで長いのは180だったかな

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見た目は頼りなさげだけど
意外にしっかりしたのができた

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行き当たりばったりで煩雑なのはいつもどおり

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山芋と同じで全部斜めになった

トマト苗の根の様子
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悪くないと思う

定殖完了
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1時間20分位かかった
これで今の暑さなら1日1回の水で間に合うはず

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去年までは支柱を5〜6本使って直方体に斜めを入れてた〼
今回の4本でX型も同じくらいの強度か、それ以上かも


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今年は開花してからの定殖になったので
定食から開花までの日数がマイナスになってしまった


数年植えっぱなしの山芋のつる
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伸びるのが遅くなってきた

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4日前が360センチ

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今日だと370センチ、10センチ位しか伸びていない
この前の風で塀と擦れてしまったせいかも


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山芋の弦巻き職人の出番

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好きで始めたことですから(めんどくさい)

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去年の台風の風は右からだった
その風で落ちたむかごは左側に寄ったみたいで
そこからたくさんの芽が出てきた




右プランター山芋むかご2年目、左はむかご
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むかごからのツルは40センチくらい
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こちらも風のダメージかな、この1週間伸びていない
葉っぱの色もイマイチな気がする
窒素肥料の硫安を入れたほうがいいかなあ

先週折れてしまったむかご2年目
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先週折れてしまったツルからは脇芽が伸びてきた

順調に伸びるむかご2年目
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この36度の角度は最初だけ手動で巻き付けたあとは
ここまで勝手に巻き付いて160センチで頂上に到達
これからどうしたものかと

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別のビニール紐を張って

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元の紐と交差する位置

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頂上の結び目をほどいて

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新しく張った紐に結びつけてみた
X

下の方
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少し強引で下の方にテンションがかかっているので
強い風の向きによってはツルがちぎれてしまうかも
外したものと位置には別の紐を張った


山芋2年目と多数のむかごから
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落ちたむかごからの発芽ラッシュは落ち着いたかも
ここは去年秋に芋の収穫で掘り返したから偏っていない
大体100個ある、間引いたほうがいいかなあと思いつつ放置

2つの芋の1方は風で根本から折れてしまって、先週ツルを挿し芽したものは
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枯れてきていた、これは難しそう

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もう一方は曲がりくねっているけど順調に伸びている
これも160センチくらい

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2年目の山芋って言っているけど
勝手に生えてきたものだから正確じゃない



関連記事
次回2019/05/26は今日
去年秋植えたにんにくのむかごの収穫、クロバネキノコバエ大発生の季節 ( ガーデニング ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15963663.html


2019/5/20は先週
山芋のツルが絡む角度、いちごの収穫終盤、見た目はイマイチだけど甘いイチゴの特徴 ( ガーデニング ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15959383.html



画像にノイズ付加するアプリ、一様分布乱数から正規分布乱数生成、エクセルのNORMINV関数で正規乱数 ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15961286.html
この前はグレースケール画像だったのをカラー画像でも試してみた
カラー画像にはカラーノイズとそうじゃないノイズの2つができた

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元の画像


ノイズの強さ50
左がカラーノイズ
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できた
電波状況が良くないアナログテレビみたい
昔住んでたところの共同アンテナがイマイチでこれに
疑似輪郭のゴーストもプラスされてひどかったのを思い出すなど



4倍に拡大してみる
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元のRGBに別々の乱数を足している左は、元の色相とはかけ離れた色になるけど
同じ乱数を足した右の方は、ある程度同じ色相になる感じ



ごま塩ノイズ
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カラーは2種類できた、最初にできたのは左なんだけどなんか違うのに気づいて真ん中のカラー2を加えた
カラー2はピクセルごとにノイズを付加するかどうかを判定して、付加するならRGB別々の乱数で0か255にしているので、ノイズ判定になったピクセルの色は、RGBそれぞれで0か255の組み合わせ8色のうちのどれかになる
左はRGBごとにノイズを付加するかどうかを判定して、そのまま0か255にしている
なので同じピクセルでもRGBごとに元の値だったり、0か255になるから色んな色になる


カラーごま塩
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これもいいけど、これじゃない


カラーごま塩2
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真・カラーごま塩


普通のごま塩
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前回のグレースケール画像専用と比較
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これがグレースケール画像用で、これをピクセルフォーマットRgb24のカラー版にすると

ピクセルフォーマットRgb24専用
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書き換えたところは
ピクセルフォーマットがGray8からRgb24になったので
画像の1ピクセル行のbyte数を表すstrideの値が3倍、86行目
それに合わせてbyte配列の要素数も変わったので、ループ回数も変化、90行目
これだけ、思っていたよりだいぶ少ない
これの結果が
カラーノイズ付加
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元の色とはかけ離れた色相の色が付加される



ノイズ付加
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元の色に準拠した感じのノイズ
同じ乱数を使っているから楽そうに見えるけど

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こっちのほうが長くなった





処理時間(2048x1536ピクセルの画像)
2.0秒 カラーノイズ付加(12回足して6引く)
1.0秒 ノイズ付加(12回足して6引く)
1.5秒 カラーノイズ付加(ボックス=ミュラー法)
0.4秒 ノイズ付加(ボックス=ミュラー法)
0.3秒 カラーノイズ付加(一様分布乱数)
0.1秒 ノイズ付加(一様分布乱数)
0.2秒 カラーごま塩
0.1秒 カラーごま塩
0.1秒 ごま塩
手元の体内ストップウォッチで計測
グレースケール画像より2倍位になった






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真ん中がカラーノイズ付加、下がノイズ付加
ノイズが弱いとどちらも同じ感じ

元画像の色の分布
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1色



ノイズの強さ5、カラーノイズ
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ほとんど青なのは変わらず

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色数は3万以上になって、一番多い色でも全体の0.05%
意外にバラけるんだなあ

カラーノイズじゃないほう
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色相は変化なし

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色数も51色と少ない
一番多い色で8%


強さ30
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カラーとそうじゃないのでは少し差が出てきた

カラーノイズのほう
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色相の分布が広がってきた
色数は100万近い

からーじゃないほう
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こちらの色相分布も分かれてきたけどほぼ青




ノイズの強さ120
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ここまで強くするとカラーの方は違う色が目立つ

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色相は青を中心に全体に広がっている
色数が100万近いのはさっきの、ノイズの強さ30と変わらずだけど
使用色が偏って青と水色の二強になった
色の少ない順に並べ替えてみると
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かなりいろいろな色が使われているのがわかった

カラーじゃないほう
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色相は広がったけど青が中心なのは変わらず
使用色は黒と白の二強になっていた




強さ255
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上のカラーノイズは元の色がわからないくらいになった

カラーノイズ
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分散するのかと思ったら逆に本の青が多くなってる
色数も半分くらいに減った


カラーじゃないほう
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色数は全く変わらず
黒と白が増えた




強さ255で2回処理
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まだ上があった


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色数は少し減って色相はRGBとその中間と白黒の8つに偏ってきた


カラーじゃない方
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色数は450万から80万に減少、白と黒がさらに増える
色相分布はあまり変化なし


強さ255で3回処理
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ザーッて音が聞こえてきそう
これ以上は処理を重ねても同じような画像になった
ごま塩ノイズだと強さ255の1回処理でこうなる

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何故か色数が増えたけど
このまま繰り返すと8色だけになりそう

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こっちも何故か色数は増えたけど最後は白と黒だけになりそう

正規乱数と一様乱数
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だいたい同じくらいのノイズになるようにしたのを比較
やっぱりそんなに違いがないかなあ、これなら簡単な一様乱数System.Randomでいいような





ギットハブ
アプリダウンロード
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画像ファイルドロップで画像表示
クリップボードの画像も表示できる
表示画像をクリップボードにわたすことができる
ノイズの強さを決めてノイズ付加ボタンでノイズ付加
表示画像クリックで元の画像と切り替え
確認ボタンは平均輝度と標準偏差を表示
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平均輝度はR*G*B/3で計算している



関連記事
次回、2019/05/29は5日後
メディアンフィルタで画像のノイズ除去試してみた、WPF、C# ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15965377.html


前回2019/05/22はおととい
画像にノイズ付加するアプリ、一様分布乱数から正規分布乱数生成、エクセルのNORMINV関数で正規乱数 ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15961286.html


2019/4/8は2ヶ月くらい前
画像の色相をバブルチャート風に表示するアプリ ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15926942.html

2019/3/30は2ヶ月くらい前
画像の使用色数とその色のピクセル数を表示するアプリその5 ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15918266.html


画像にノイズ付加してみた
ピクセルの輝度値に乱数を加えればノイズになる
一様分布になる乱数と正規分布になる乱数、正規乱数

一様分布
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エクセルのRAND関数の結果1000個のヒストグラム
どの範囲もだいたい同じ個数になっている、こういうのを一様分布っていうみたい
エクセルのRAND関数や.NET FrameworkのSystem.Randomクラスから得られる乱数はこれ
それに対して正規乱数は

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正規分布になる乱数を正規乱数とかいうみたい
この正規乱数(に近いもの)を生成する方法がいくつかあって今回は
  • 乱数を12回足して6引く
  • ボックス=ミュラー法
この2つを使ってみた
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元画像はいつもの
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これにノイズ付加

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上の2つは正規乱数生成法が違うだけど標準偏差20と同じなので結果もほぼ同じ、結構ジャリジャリになるんだなあ
左下は普通の乱数-20〜20で生成したのを元の輝度値に足して作成、これも思っていたよりジャリジャリになった、それでも正規乱数よりもノイズが少ない、これは標準偏差20の正規乱数だと乱数の幅が-20〜20よりも大きくなるからだろうねえ
7.8%のごま塩、これもごま塩多いなあって印象







ごま塩ノイズ
元の輝度値に関係なく0(黒)か255(白)にするだけなので、普通の乱数を使っている
10%のごま塩なら白と黒を5%づつ作るだけ
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209行目、乱数がしきい値以下ならごま塩にする
211行目、乱数が0.5未満なら0(黒)、以上なら255(白)


普通の乱数
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178行目、元の輝度値(pixels[p])に指定幅(noise)の乱数を足す






正規乱数生成
普通の乱数を12回足して6引く方法

この方法でできるのは正規乱数ではなくて、正規乱数に近い乱数らしい
どれくらい近いのかエクセルのRAND関数で試してみた
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グラフの形見ると完璧じゃん!ってくらいのができている

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1000個のセルに
=RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()+RAND()-6
って入れて

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0.1範囲ごとにカウントして

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グラフに、きれいな正規分布になっている

再計算
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多少ずれたりもするけどこの程度



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標準正規分布は平均が0、標準偏差が1
得られた乱数での結果は平均が0.025、標準偏差は1.022
ほとんど差がなく、これもいい結果

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標準偏差はSTDEVP関数で



標準正規分布では-1から1までの範囲に要素の68.27%が入る
-2〜2の範囲には95.45%
-3〜3の範囲には99.73%ってことなので、これとも比較
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1.57%の誤差は大きい気もするけど要素数が少ないからかもねえ
でも十分だと思う





ボックス=ミュラー法
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これでできるらしい

XとYにそれぞれ別の普通の乱数を入れて計算、つまり1つ作るときでも2つの乱数が必要
logは対数、自然対数とからしい、よくわからんけどエクセルにはそれに相当するLOG関数がある、.NET Frameworkにもあるので安心
2つ式があるけど、両方使う必要はない?よくわからんけどたくさん生成するなら2つの乱数から1つを作るより、ついでに2つ作ったほうがいいのかも

エクセルだと
Z1=SQRT(-2*LOG(RAND(),EXP(1)))*COS(2*PI()*RAND())
Z2=SQRT(-2*LOG(RAND(),EXP(1)))*SIN(2*PI()*RAND())

エクセルで試した結果
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グラフの形を見るとイマイチな気もするけど正規分布になっていると思う

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LOG関数
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=LOG(256,2)、この結果は8になる
2の8乗=256
今回の式ではLOG関数の第2引数には自然対数の底を指定する
エクセルだとEXP関数に1を渡したのが自然対数の底になるので
LOG(数値、EXP(1))













c#でSystem.Randomの乱数から
普通の乱数を12回足して6引く方法で、指定した個数乱数を作成
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ボックス=ミュラー法で正規乱数作成
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Math.Log関数
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C#にもLog関数あった


1000個作成
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一時停止して値をエクセルにコピペ

結果
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どれもいい結果になった

エクセルではイマイチな気もしたボックス=ミュラー法、C#では良くなっているように見える
それでも12回足して6引くほうがきれいかなあ
ボックス=ミュラー法はコサイン使うのとサイン使うのがあるけど、どちらも同じ感じだった



エクセルには正規分布関数NORMDIST関数の逆関数NORMINV関数がある
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これもよくわからんけど逆関数っていう名前的に、結果の値からもとの値を求める感じかしら
第1引数の確率に乱数を入れて、平均と標準偏差には標準正規分布の値を入れると

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多分これが一番正規乱数だと思います
それでもグラフを見ると他の生成法と同じくらいずれている
ってことは1000個くらいだとこれくらいずれるってことかな
逆に言うと12回足して6引く方法も、ボックス=ミュラー法も実質正規乱数
エクセルは何でも揃っているなあ




得られた正規乱数で画像の輝度を変化させる

元の輝度が200
得られた乱数が0.9
標準偏差を40に指定
この場合は236になる

40*0.9+200=236
これは

標準偏差*乱数+元の輝度


切り捨てと切り上げ
標準偏差を100に指定して、それ以外が同じだと
100*0.9+200=290
輝度の最大値は255なので290は255に切り捨てる
同じように結果が0未満だったときは0に切り上げる


12回足して6引く方法の乱数で輝度変化(ノイズ付加)
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107〜115行目、乱数生成
125行目、標準偏差*乱数+元の輝度



ボックス=ミュラー法でノイズ付加
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乱数生成の140〜146行目以外はさっきと同じ



表示画像の平均輝度、分散、標準偏差の表示
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輝度値の配列pixelsから計算して表示

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この画像の輝度平均は119
標準偏差は70.5だった

標準偏差100、12回足して6引く
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平均輝度121
標準偏差=90.6


標準偏差100でボックス=ミュラー法
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平均輝度120
標準偏差=90.5
やっぱりさっきのとほとんど同じ


元の輝度値に-100〜100の普通の乱数を加算
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平均輝度118
標準偏差=80.4
少しおとなしくなる
正規乱数なら-3〜3の範囲に99.73%

つまりほとんど全部
標準正規分布なら範囲ごとに含まれる要素の割合が
-1〜1 -2〜2 -3〜3
68.27% 95.45% 99.73%
ということなので
普通乱数で-100〜100ってのは
標準偏差100の正規乱数の-1〜1の範囲、これは68.27%しか当てはまらないことになる
じゃあ普通乱数で-200〜200にすれば、正規乱数だと-2〜2に相当するから95.45%と範囲だけならほぼ同等になる

普通乱数で-200〜200
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普通乱数は一様分布だから両極端な値も同確率で出るから
よりノイズが大きくなる


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一様分布乱数の範囲に使う数値の半分を、正規乱数の標準偏差の半分にすると、似たようなノイズになるかなあ
これなら正規乱数を使わなくても、普通の一様分布乱数でいいような気がする



処理時間
体感だと
12回足して6引く >> ボックス=ミュラー法 >> 一様分布乱数 > ごま塩ノイズ

2048x1536ピクセルの画像だと
1秒、0.5秒、0.2秒、0.1秒
こんな体感
ボックス=ミュラー法が一番重い処理かなと予想したけど、12回足して6引くのほうが2倍くらい重かった、一様分布でも乱数は乱数だから結構重たいのかしらねえ



イメージ 39
輝度値192の画像
これに少しのノイズを付加

イメージ 38



今回のフォントは初心に返って
イメージ 40
HGP創英角ポップ体






Compression Technology of Image Data
http://www.comp.tmu.ac.jp/morbier/imagproc/imageconvert.html
ここを見て画像にノイズ付加を試してみようと思ったんだけど
12回足して6引く方法を使っていて、これが何なのかさっぱりわかんなかった
ここに書いてある正規分布乱数でググればよかったんだけど、それが鍵になっているってのに気づかなくて、"画像にノイズ付加"とかでググっているうちに
ガウシアンノイズ(正規分布ノイズ)、ホワイトノイズ、ホワイトガウスノイズ、正規乱数ってのが出てきて
正規分布になる乱数が正規乱数っていうみたい、これが重要
普通の乱数(System.Random)は一様分布
普通の乱数を12回足して6引くと正規乱数に近いものが得られるってのを見つけて、理屈は理解できなかったけどこれだったのかと
ノイズ付加するだけでも難しいねえ、ごま塩ノイズは簡単だけどね

RANDOM……お決まりの乱数……一様分布乱数12個から生成する疑似正規乱数……中心極限定理……理解しようなんていうおとぎ話は始まってすらいない……ごま塩ノイズ程度に覚えておいてくれ……


参照したところ
レーシングポエムったー
https://shindanmaker.com/137465
こんな診断メーカーがあるのかよ……冗談じゃねえ……



Box-Muller法による正規分布列生成 - Qiita
https://qiita.com/mude/items/8c8b24b1404facfd3c03


自然対数・常用対数・二進対数の使い分け。log,ln,lg,expはどういう意味? | アタリマエ!
https://atarimae.biz/archives/12731



一様乱数から正規乱数を作る方法? | 配電盤
http://blog.unfindable.net/archives/7097


平均値から正規分布乱数を生成する方法(PHP) | colori
https://colo-ri.jp/develop/2017/10/gausian-rand-from-average.html



C#でボックスミューラー法による正規分布に従う乱数生成 - 真実の楽譜(フルスコア)
http://truthfullscore.hatenablog.com/entry/2014/06/03/204446


正規乱数・正規分布する乱数を発生させる−NORMINV関数・RAND関数:Excel(エクセル)の関数・数式の使い方-数学
https://www.relief.jp/docs/003097.html


【C#】正規分布に従う乱数の取得
https://imagingsolution.net/program/csharp/normal-random/





ギットハブ

アプリダウンロード先
イメージ 41
画像ファイルドロップで画像表示
ノイズの強さをスライダーで決めて、ノイズ付加のボタンでノイズ付加
ノイズの重ねがけできる
画像のクリックで元の画像と切り替えて比較できる


関連記事
次回、2019/05/24は2日後
画像にノイズ付加するアプリ、カラー版 ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15962326.html


2019/4/27は3週間前
エクセルで1次のガウス関数(確率密度関数)、正規分布関数のNORMDIST ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15942730.html

2019/05/29
メディアンフィルタで画像のノイズ除去試してみた、WPF、C# ( ソフトウェア ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15965377.html




山芋のツルに無視される角度
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これくらい緩い角度だと無視されて

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ある程度伸びないと手動でも絡んでくれない

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これも無視される角度
向こうからの折返しは逆に下がっているマイナスの角度
これも当然無視されるので手動で巻き付ける必要がある

山芋のツルが自然に絡みつく角度
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この角度なら自然に絡んでいた
絡みつく角度はいくつあればいいのか

絡みついた方の高さは
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110センチ

横の長さは
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153センチ
あとはエクセルで

36度くらい
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ATAN2っていう関数に縦と横を入れてラジアンを求めて
ラジアンをDEGREES関数で角度に変換
36度くらいあれば山芋のツルは自然に巻き付いていくのがわかった


山芋のツルに無視される角度
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高さは40センチ
横の長さは同じなので153センチ

15度では足りない
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同じようにエクセルに入れてみたら15度くらいだった

にんにくの芽に絡みつく山芋のツル
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ほぼ垂直だからよく絡む
今の時点でも長く伸びたツルは3メートルある
ベランダ菜園で垂直3メートルの支柱は現実的じゃないからねえ
どうしても斜めになる




トマト(レッドオーレ)
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追肥が効いてトマトの苗らしくなってきた

トマトの蕾
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よく見たら蕾がついていた

害虫
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コナジラミもアザミウマも居るんだよ
今年はいつもより多く居る気がするので
トマトは期待薄


去年のスイートバジル跡地
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めんどくさくて放置していた

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除草は少ししていたけど
慣れない草を放置していたらこうなった

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イネ科のようだけどなんだろう
ベランダ菜園では初めて見るけど
道路の脇にはよく生えている草だった

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苔がびっしり

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そんな中いちごを発見

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一時待避

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これは収穫したにんにくプランターに生えてきたいちご

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スイートバジル跡地を耕したあとに移植した
うまく育てば来年の今頃には収穫できるはず

てんとう虫
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ベランダ菜園では珍しい

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いつもは年に1匹とかなのに
今日だけで3匹も見た

アブラムシ
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てんとう虫のえさになるアブラムシは逆に
いつもの年より少ない

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いつもならいちごの新し目の葉っぱにたくさんいるんだけど
今年は少ない


いちご収穫
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大きめの変形いちごは種から育てた株から収穫
ベランダ菜園ではこういう扁平な形のいちごは初めて
元は1つの株からランナーで増やした株だったから
遺伝子的には全く同じだったけど
種から育てたものだから今までと違った特性がでたのかも

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左側が三角形に凹んでいるのは鳥にかじられた?
裏側も同じ形で凹んでいたので右半分だけ食べてみたら
これはいい味だった

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右プランターは種から育てたもので

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種のつぶつぶが大きくて外に飛び出している
こちらも今までにない特徴
味は薄くイマイチだった


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開花が遅かったプランターからも収穫

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5/13ぶん
変形いちご以外はイマイチな味だった


雨降後の5/16
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これは食べるの無理

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数はそこそこ採れたけど

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これも食べられないなあ

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イメージ 34

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5/16収穫
美味しのもあればほとんど味がしないのもあったりだった
雨に当てるのは良くないけど雨避けするのはめんどくさいんだよなあ


5/18
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小さい

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5/18収穫分
この日のは薄味のもあったけど美味しいのは4,5個あったかな
良かった


今日、5/19
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このプランターはこれが最後だったかな

オモテとウラ
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明日から3日間雨の予報だから多少はね?(多少じゃない)


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これは無理

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ここもあと5個くらい

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白い

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ここはあと10個くらいあったかな

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日に当たる表側は赤いけど裏は白いちごの中は白い
赤く熟したものより甘さは少ないけど酸味は多め
これはこれで美味しい

見た目はイマイチだけど甘みが強いいちご
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アザミウマにかじられたのかも?
表面に細かい茶色の傷がついたようになっているもので
これはまだきれいなほう
でもこういうのがとても甘い
他にも特徴は水に沈む、なかなか赤くならない

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ピントあってないけど中の色が白い
白いけど酸味は殆ど無い
いちごの風味は少なめ
しなびたように柔らかくなるものもある
とかある
前からあったけど気づいたのは去年くらいから


関連記事
前回、2019/05/19は昨日だけどさっき
にんにくの収穫1回め、山芋のツルが折れてちぎれる風速 ( ガーデニング ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15959271.html




にんにく(遠州極早生)の収穫
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今日、2019/05/19の結果
今回のはかなりいまいちだった
小さい


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収穫したのは左のプランター
見た目的にはもう少し枯れてからの収穫がいいかなと思ったけど

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例年の収穫時期は5月上旬〜下旬で
今回のはかなり早く植えたのと明日から3日間雨の予報だったので
収穫することにした

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むかごから育てたのはにんにくの芽が出てこなくて
芯がないから収穫時期になると倒れる


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手前のむかご1年目から開始

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深さ3〜4センチくらいのところにあった
植えたのは深さ2〜3センチだった

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背丈もできたにんにくの大きさも
例年より小さいかな

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むかごじゃない方は明らかに小さい

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勝手に生えてきたいちごを残して終了
開始から約45分
写真撮ったりしていたから実質30分くらいかな
いつもより楽だった

測定
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洗って並べてみた
にんにくの芽を残して、むかごを付けた株は2つ


むかごの有無
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普通ならにんにくの芽を摘み取ったむかごなしのほうが
大きくなるけど
今回はどちらも小さい


にんにくのむかご
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むかごの大きさは1センチ前後と、いつもと変わらない感じ

むかごの個数
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どちらも6個と普通



むかご1年目で小さいものは
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1センチ、これはつまり
1センチのむかごを植えたら
1センチのにんにくに…育った?


大きく育ったむかごは
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2センチ
いつもならこれくらいが普通

小さいにんにく
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にんにくの横幅は2.5センチにも届かず、かなり小さい
むかご1年目と変わらない大きさ

今回一番大きいにんにく
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横幅3センチ
一番大きいにんにく(小さい)

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手で持ってみると小さいのがより実感できる(実感したくない)

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思いつくのは
植えるのが早すぎた
肥料が足りなかった
春の気温が低かった
収穫が早すぎた


植え付け時と比較
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一番左の列は小さなにんにくを植えたんだけど
にんにくの芽が出たのは1つだけで
まるでむかごを植えたみたいな収穫になった
2〜3列の白いのは殻を取り除いてから植えたもので
これは発芽が少し早くなっただけだった

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3時間位この状態で乾燥

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今年のにんにくは収穫までの期間が一番長くなりそう



山芋のツル
折ってしまったり、風で折れたり、擦れたり
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いつものようにビニール紐に巻きつけようとしてたら
折ってしまった

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意外にあっさり折れて驚いた

風でこすれる
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風が強い日が多くて、巻き付けても外れてしまう
外れると上に伸びようとするから変な角度になる
それを無理に紐に誘導しようとすると折れる

折ってしまってから6日後の今日
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脇芽がどんどん出てくるから影響は少ないかも

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また風で外れて、さらに塀に擦れている

先端
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先端を見ると擦れたところが黒く変色している
これは成長が止まるかも

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正常なつるの先端
風さえ穏やかならこう


むかごを植えた株
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これもよく見たら

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奥のいちごのプランターと擦れてしまったようで
先端が枯れてしまっていた
脇芽が出てくると思うけど成長は遅れそう

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ビニール紐の近くに移動させて巻き付けた
このとき気づいたのが隣のプランターの折れたツル

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折れた先がプランプランしている

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風で折れてしまったみたい
他にもないか見ていたら

あった
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ふにゃふにゃ三節棍になっているのが見つかった

床とこすれる
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床に近いツル
この枯れ方から見ると昨日今日じゃなさそう



芋の先端が地表に出るように植えた山芋
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芽が出てきたところからちぎれていた
やっぱり土に埋めたほうがいいねえ

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今日も風が強いけど、この様子だとちぎれたのは昨日の風かな

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ダメ元で土に挿しておいた

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地表に出したのはもう一つあるけど
これもそのうちちぎれてしまうかも

最大瞬間風速
気象庁 Japan Meteorological Agency
http://www.jma.go.jp/jma/index.html
より引用
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昨日は15.8m/sだけど観測地よりベランダ菜園のほうが強くて
実際はこれの1.5〜2倍くらいなので15.8*1.5=23.7m/s以上
ってことで
山芋のツルは風速23.7m/sで折れる、ちぎれる
4/30にも20.3m/sの東風が吹いているけど
東風が多少防がれている場所にしかツルが伸びていなかった
4/27の西北西21.5m/sのときはツルが短かったし
西北西には塀があるのでセーフだった


地表に出していたけど前々回くらいに埋め直した鉢植え3つ
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埋めたから10日位で出てきたかな

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芽が出ると伸びるの早い


地表に出していたけど埋め直したプランターの芋3つ
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これらも発芽したけど
3つのうち1つのこれがさっき見つけた風で折れてしまった株
こんなに元気だったのに…



関連記事
次回というか続きは2019/05/20
山芋のツルが絡む角度、いちごの収穫終盤、見た目はイマイチだけど甘いイチゴの特徴 ( ガーデニング ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15959383.html



前回、2019/5/12は先週
例年通り腐るいちご、山芋のツルから脇芽(脇ツル)伸びる ( ガーデニング ) - 午後わてんのブログ - Yahoo!ブログ
https://blogs.yahoo.co.jp/gogowaten/15954343.html



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