前回の続きです。OpenCVの関数を使って、位相画像を生成してみます。　

　画像をfとすると、fの離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform）は、以下の式で表されます。

　得られた空間周波数スペクトル（複素平面）を、その振幅の絶対値で除することにより正規化します。

　この複素平面を逆離散フーリエ変換することにより、位相画像rを得ます。

　複素平面における正規化により、振幅信号（情報）が1になり、位相信号（情報）が残ることになります。

　さっそく検証してみます。

　まずは評価用の画像。

＃画像処理の世界では最も有名(?)な女性、Lenaさんです。0xF9CB

　空間周波数スペクトルの画像。
（ハン窓を掛けてから離散フーリエ変換（cvDFT()）し、四象限を入れ替え（cvShiftDFT()）てあります）

　またも、前回からだいぶ間が開いてしまいましたが、とある“構想”がありまして、それに向けたスタディーです。

　物体を広角レンズで撮影すると、レンズの四隅にいくほど、物体が引っ張られたような「歪み」が生じます。この歪み（レンズ歪み）は、使用するレンズによって、それぞれ特性が微妙に異なります。

　レンズ歪みを補正するためには、Photoshopなどに組み込まれているフィルターを使う方法がありますが、これはあくまで簡易的なものであって、使用するレンズに合致したものではありません。

　OpenCV（Open Source Computer Vision Library）には、このレンズ歪みの特性（歪み係数）を推定して、画像を補正する関数が備わっています。

　最終的には、Jetson TK1上で実時間で動作させるとして、まずはWindows7上でテストすることにしました。

　評価用となるカメラです。

　Sonyの「αNEX-5R」に、「フィッシュアイ」（VCL-ECU1）と「パンケーキ」（SEL16F28）を組み合わせています。

　前回の続きです。

〔CUDA Toolkitのインストール〕

　Jetson TK1上に作業用ディレクトリ（/cuda）を作成。

$ mkdir ./cuda
$ cd cuda/

　「Jetson TK1 support」より、最新のツールキットをダウンロードし、/cudaに保存。
（現時点では、CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel -19.2）

　ツールキットをインストール。

$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0

　ユーザ（ubuntu）をvideoグループに追加。

$ sudo usermod -a -G video $USER

　.bashrcの末尾にcuda-6.0のPATHを記述。

$ vim ~/.bashrc

# add CUDA bin & library paths.
export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH

　PATHを反映させ、PATHが通っているかを確認。

$ source ~/.bashrc
$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2013 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Mar_15_02:05:29_PDT_2014
Cuda compilation tools, release 6.0, V6.0.1

　カレントディレクトリに、サンプルプログラム（のソース）をインストール。

$ cuda-install-samples-6.0.sh .

　サンプルプログラムをmakeし、実行ファイルを生成。

$ cd NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/
$ make

　正常に生成されていれば、各ディレクトリの下に実行ファイルが保存され、以下のサンプルプログラムなどが実行可能。

$ 1_Utilities/deviceQuery/deviceQuery

（テスト画像1-左）

（テスト画像1-右）

　前回の続きです。

〔ファイルシステムの準備〕

　ホストマシン（Ubuntu 14.04 LTS）上に作業用ディレクトリを作成し、「Linux For Tegra R19」より、最新のファイルシステムとドライバをダウンロード。
（現時点では、R19.3.0）

$ mkdir ~/Jetson
$ cd Jetson/
$ wget https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/mobile/files/L4T/Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.3.0_armhf.tbz2
$ wget https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/mobile/files/L4T/Tegra124_Linux_R19.3.0_armhf.tbz2

　ファイルシステムとドライバを展開。

$ sudo tar xpf Tegra124_Linux_R19.3.0_armhf.tbz2
$ cd Linux_for_Tegra/rootfs/
$ sudo tar xpf ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.3.0_armhf.tbz2

　書き込み用ファイルを生成。

$ cd ../
$ sudo ./apply_binaries.sh

〔ファイルシステムの書き込み〕

　ホストマシンにJetson TK1をUSBケーブルで接続し、リカバリモードで起動。
（Force Recoveryボタンを押下しながら電源を入れ、Resetボタンを押下）

　Jetson TK1が認識されているか確認。

$ lsusb | grep -i nvidia
Bus 001 Device 002: ID 0955:7140 NVidia Corp.

　Jetson TK1の内蔵メモリ（eMMC）へ、確保可能な最大容量のパーティション（約14GB）で書き込み。
（内蔵メモリ（16GB）に対し、標準では8GBのパーティションが切られている）

$ sudo ./flash.sh -S 14580MiB jetson-tk1 mmcblk0p1

　書き込みが完了すると（約30分）、Jetson TK1が再起動する。