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 曇天の日の午前中、

SUNRISE Blvd. SENDAGI Porsche

 文京区は千駄木、「サンライズブルバード」さんに来ています。

Porsche Coding Daytime Running Lamp

 目的は、Type 997 Phase 2の「デイタイムランニングランプ」のコーディングのためです。

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2015/03/08

 しばらくPC系のマニアックなネタが続いたので、久しぶりにクルマなネタを。

 「カエルくん」(5代目SOARISTO号)に乗り始めて、早いもので明日で丸2年が経ちます。

 セコハン(笑)で4,000kmで乗り始めて、現在13,000kmちょっとですので、年間4,500km程度走ったことになります。

Porsche 911 Carrera S Type 997 Phase 2
(画像は、2013年3月の納車時のもの)

 乗り始める前までは、「Porscheは、トラブルが多いのではないか」、「トラブった時は、相当高く付くのではないか」などと、内心ドキドキしていたのですが、いまのところまったくのノートラブルで、この心配は杞憂に終わりそうです。

 またその間、車検を1回通し、「まさかの“高額請求”が来るのではないか」とも思っていたのですが、こちらも“事前に見積もりを確認し、余計なモノは全部カットする作戦”が功を奏し、思ったほど高く付くことはありませんでした。

#PCからすると(この場合のPCは、PC系のPCではない)、あまり嬉しくないオーナーかも知れませんね。0xF9C7

 さて、乗り出し丸2年が経ったところで、またもや、“例の病気”が再発してしまいました。

 そう、「お洒落は足下から」病(症例1, 症例2)と、「ツラツラ」病(症例1, 症例2)です。0xF9F8

 まずは“足下”ですが・・・、

BBS Wheel SuperRS 18
TOYOTA SOARER 2.5 GT-T L(1996年~)

 TOYOTA SOARER(JZZ30)で、当時はまだ18インチが“大口径”といわれていた時代に「SuperRS」(18インチ)を履かせ、

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 前回までの検証で、左右2つの実画像において、これら2つの画像の間の上下方向(ティルト)と左右方向(パン)のズレ、および回転方向(ロール)のズレを推定、補正することにより、広角画像が合成できることが分かりました。

 これまでは、Sonyの「αNEX-5R」で撮影した画像を使っていましたが、いよいよLogicoolの「Webcam C930e」からの映像を使うことにします。

nVIDIA Jetson TK1 Stereo Camera

 以前に購入した、nVIDIAの「Jetson TK1」です。

nVIDIA Jetson TK1 Stereo Camera

 2つのカメラは、ステレオビジョン(立体視)に使うのではなく、広角映像を生成するため、少し外側を向かせて設置します。

(以下、編集中)

 さて、前回までで、「回転不変位相限定相関法」(RIPOC; Rotation Invariant Phase Only Correlation Method)の実装と検証を行ってきました。

 検証に用いた2つの画像は、同一の画像から切り出したものであり、外部からの撹乱などの影響のない、いわば“きれいな”画像でした。精度よくシフト量とロール角が推定できるのは、ある意味当たり前といえば当たり前でした。

 そこで、いよいよ、実際の画像に適用し、効果を検証してみます。

OpenCV, RIPOC, Rotation Invariant Phase Only Correlation, Combine Two Images

 評価用に用いるのは、いつもの2つの左右画像。(1920×1080)

OpenCV, RIPOC, Rotation Invariant Phase Only Correlation, Combine Two Images

 これを、端から1/4ずつ切り出し、照合します。(480×1080)

 OpenCVでは、画像(配列)に対して着目領域(ROI; Region Of Interest)を設定できるため、取り扱いが非常に簡単です。

 前回までの検証により、

  1. 画像をフーリエ変換し、振幅で正規化した後、逆フーリエ変換すると、位相情報を表す画像(位相画像)を得ることができる。
  2. 2つの画像の位相情報の畳み込み(合成積)を取り、振幅で正規化した後、逆フーリエ変換すると、2つの画像の間のシフト量(X方向, Y方向)を得ることができる。
    (これを、「位相限定相関法」という)
  3. 実座標を対数極座標に変換すると、実座標における回転方向の動きを、対数極座標における縦方向の動きとして表すことができる。

ということが分かりました。

 これらを組み合わせて、2つの画像の間の回転方向のズレ(画像のロール角)を推定してみることにします。

 「回転不変位相限定相関法」(RIPOC; Rotation Invariant Phase Only Correlation Method)です。

 回転不変位相限定相関法の処理手順は、以下のようになります。

OpenCV, RIPOC, Rotation Invariant Phase Only Correlation

 まずは、原画像(1920×1080)から、評価用の画像を作ります。

OpenCV, RIPOC, Rotation Invariant Phase Only Correlation

 青枠のところを切り出し、画像Aとします。さらに、X方向に29.5, Y方向に14.5シフトし、反時計回りに19.0°回転させて赤枠のところで切り出し、画像Bとします。

 2つの画像の間のシフト量およびロール角は、リサイズ後の画素に換算すると、

   X: 19.796[pixel]
   Y: 9.730[pixel]
   θ: 19.0[degree]

となります。