ビデオサンプル
ソースデータ：
- Windowsを実行する2TBハードドライブを搭載したコンピューター（もちろん、Linuxでもスケジューラーをcronに、robocopyをrsyncに置き換えることで同じことができます）
- あらゆるバージョンのAndroidスマートフォン、あらゆるサイズのメモリカード、ルート権限
- Wi-Fiホットスポット
調査は次のように構成されています。
- たとえば、192.168.0.123のように、バイスなどの手元の手段で電話をウィンドウに固定し、Wi-Fiに接続して、設定で静的IPアドレスを設定します（または、アクセスポイントでdhcp予約を作成します）。
- Samba Filesharingプログラムと、指定した時間間隔で電話で写真を撮ることができるプログラムをインストールします。 私はFastMotion Tamelapseを使用します。これは2ドルで1回購入され、現在何らかの理由でGoogle Playから削除されています。 Lapse Itや他にも数十種類あります。 周波数、解像度、画質を選択して撮影を開始します。 私の場合、パラメーターは「5秒、5メガピクセル、jpeg 80％」です
- コンピューターで、\\ 192.168.0.123 \に移動し、写真が記録されているディレクトリを見つけます。私の場合、これは\ sdcard \ DCIM \ FastMotion \ time_start_time \です。テキスト付きのbatファイルを作成します。
robocopy <\\IP_\__> < > /MOV
例：
robocopy \\192.168.0.123\sdcard\DCIM\FastMotion\2012-06-10_23-31-57 F:\2013-06-10_23-31-57 /MOV
- 指定されたファイルをWindowsスケジューラーに追加して、5分ごとに実行します
- 数時間/数日/数ヶ月待つ
写真のサブセットからビデオを組み立てたい：
- 一括名前変更（Ctrl + MからTotal Commander-eまたは無料のUnreal Commander -e）で名前を変更し、それらを[C] .jpg（[C]は0から始まる6桁のカウンター）と呼びます。
- ダウンロードffmpeg
- 実施します
ffmpeg -r 25 -i %06d.jpg -s 1280x720 -vcodec libx264 -vpre hq -crf 25 output.mp4
-r-フレームレート。 -i-ファイル名の形式。 -s-ビデオ解像度。 -vpre-コーデック設定のプリセット。 -crf-品質レベル（18から28まで、数字が少ない-品質が高い）; もちろん、他の設定を選択することもできます。たとえば、webm形式とvp8コーデックを使用します - 結果を見て、ビデオエディタをマウントし、YouTubeで共有します:-)
撮影は2012年9月からほぼ連続して行われ、さまざまな緊急事態のためにいくつかの中断がありました。 300万枚以上の写真が1.5 TBを占めています。
以前は、Samba Filesharingの代わりに、電話側でさまざまなFTPサーバーが使用され、コンピューターではFilezilla形式のコンソールで起動しましたが、この方法はより複雑で信頼性が低いため、 数週間に1回、FTPサーバーは必ずクラッシュしました（異なる-「FTPサーバー」、「SwiFtp」、「MyMobiler」）。
晴れた日には、窓の白い窓枠の反射がフレームに落ち、手作りの段ボール製フードの取り付けが助けになり、そのおかげで電話が窓枠から隔離されました。
春が始まると、HTC Desire HDカメラは2時間後にランダムにオフになり始めました-撮影開始の数日後（曇りの天候を含むため、過熱、バッテリーの疑い、電源、プロセッサー周波数制御プロファイル） しかし、理由はまだ過熱であることが判明しました:-)ボンネットでは、8x8センチの窓が切り取られ、6V電源のコンピューターファンが取り付けられ、シャットダウンが停止しました。
1日は約13,200枚の写真で構成され（実際には、技術的な時間コストを考慮して、6.54秒の頻度でのみフル解像度で撮影できます）、短い冬の4ギガバイトから晴れた6月の12 GBまで、品質80％で撮影します。
ノイズから数百万の写真をバッチフィルタリングするための優れたソフトウェアをまだ見つけていないため、夕日や嵐の中で最も視覚的に魅力的なものを何日も選択しています。 ノイズフィルターが組み込まれたPhotoshopでは、フィルタリング結果は視覚的には良好ですが、クアッドコアCore i7を12.5〜25％以上使用することはできません。 Athlon64 X2 4850e（2x2.5Ghz）では、撮影から1日のノイズをフィルタリングするのに約48時間かかり、Core i7（4x3.8Ghz）では約9時間かかりました。