コグノスケ

Debian TestingでX.orgが起動しなくなった

目次: Linux

Debian Testingのapt-get updateをしたら、xrdp経由で起動しているX.orgがエラーで起動しなくなりました。こんなエラーが出ています。

[  1416.016] (EE)
[  1416.016] (EE) Backtrace:
[  1416.016] (EE) 0: /usr/lib/xorg/Xorg (OsLookupColor+0x14d) [0x556fb13c8dad]
[  1416.017] (EE) 1: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (__sigaction+0x40) [0x7f084f9dad20]
[  1416.017] (EE) 2: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (pthread_key_delete+0x14c) [0x7f084fa2ee5c]
[  1416.017] (EE) 3: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (gsignal+0x12) [0x7f084f9dac82]
[  1416.018] (EE) 4: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (abort+0xd3) [0x7f084f9c34f0]
[  1416.018] (EE) 5: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (perror+0xcb7) [0x7f084f9c432d]
[  1416.018] (EE) 6: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (timer_settime+0x395) [0x7f084fa389e5]
[  1416.019] (EE) 7: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (timer_settime+0x59c) [0x7f084fa38bec]
[  1416.019] (EE) 8: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (__libc_free+0xb8) [0x7f084fa3d548]
[  1416.019] (EE) 9: /lib/x86_64-linux-gnu/libdrm.so.2 (drmFreeDevice+0x7d) [0x7f084febf13d]
[  1416.020] (EE) 10: /lib/x86_64-linux-gnu/libdrm.so.2 (drmFreeDevices+0x2e) [0x7f084febf2ae]
[  1416.020] (EE) 11: /lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-egl-gbm.so.1 (loadEGLExternalPlatform+0x8a8) [0x7f084477dd18]
[  1416.020] (EE) 12: /lib/x86_64-linux-gnu/libEGL_nvidia.so.0 (NvEglwlaf47906in+0x6e240) [0x7f08404ad480]
[  1416.020] (EE) 13: /lib/x86_64-linux-gnu/libEGL_nvidia.so.0 (NvEglwlaf47906in+0xd73c) [0x7f084044c97c]
[  1416.020] (EE) unw_get_proc_name failed: no unwind info found [-10]
[  1416.020] (EE) 14: /lib/x86_64-linux-gnu/libEGL.so.1 (?+0x0) [0x7f0844a6ead5]
[  1416.020] (EE) unw_get_proc_name failed: no unwind info found [-10]
[  1416.020] (EE) 15: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/dri/swrast_dri.so (?+0x0) [0x7f0844aaf3f3]
[  1416.021] (EE) unw_get_proc_name failed: no unwind info found [-10]
[  1416.021] (EE) 16: /usr/lib/xorg/modules/extensions/libglx.so (?+0x0) [0x7f084f65cbe3]
[  1416.021] (EE) unw_get_proc_name failed: no unwind info found [-10]
[  1416.021] (EE) 17: /usr/lib/xorg/modules/extensions/libglx.so (?+0x0) [0x7f084f65ba1f]
[  1416.021] (EE) 18: /usr/lib/xorg/Xorg (_CallCallbacks+0x3c) [0x556fb125002c]
[  1416.021] (EE) 19: /usr/lib/xorg/Xorg (dri3_send_open_reply+0x111f) [0x556fb138334f]
[  1416.021] (EE) 20: /usr/lib/xorg/Xorg (InitExtensions+0x89) [0x556fb12bde29]
[  1416.021] (EE) 21: /usr/lib/xorg/Xorg (InitFonts+0x1f8) [0x556fb124e968]
[  1416.022] (EE) 22: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (__libc_init_first+0x88) [0x7f084f9c4d68]
[  1416.022] (EE) 23: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (__libc_start_main+0x85) [0x7f084f9c4e25]
[  1416.022] (EE) 24: /usr/lib/xorg/Xorg (_start+0x21) [0x556fb12373f1]
[  1416.022] (EE)
[  1416.022] (EE)
Fatal server error:
[  1416.022] (EE) Caught signal 6 (Aborted). Server aborting
[  1416.022] (EE)
[  1416.022] (EE)
Please consult the The X.Org Foundation support
         at http://wiki.x.org
 for help.
[  1416.022] (EE) Please also check the log file at ".xorgxrdp.10.log" for additional information.
[  1416.022] (EE)
[  1416.022] rdpLeaveVT:
[  1416.022] (EE) Server terminated with error (1). Closing log file.

エラーの原因であるlibEGL_nvidia.soを削除すれば起動しそうだったので、libegl-nvidia0パッケージを消したところX.orgが起動しました。めでたしめでたし……ではありません。どうしてこうなった？

NVIDIAドライバを復活させる

他にも何か起きているだろうか？と調べたらCUDAが使えないし、nvidia-smiがデバイスがないと言っています。NVIDIA系の機能が全滅です。どうやらnvidia.koが消滅していて、GPUカードが認識されなくなったようです。NVIDIAドライバパッケージを再インストールするとこんなメッセージが出ました。

nvidia-kernel-dkms (535.216.03-1) を設定しています ...
Loading new nvidia-current-535.216.03 DKMS files...
Building for 6.11.10-amd64
Module build for kernel 6.11.10-amd64 was skipped since the
kernel headers for this kernel do not seem to be installed.

メッセージはカーネルヘッダをインストールしないとカーネルモジュールがビルドされないとおっしゃっています。カーネルヘッダパッケージlinux-headers-6.11.10-amd64をインストールしたところ無事/lib/modules/6.11.10-amd64/updates/dkms/の下にnvidia-current.ko.xzが生成され、CUDAが復活しました。めでたしめでたし……じゃないんだ、まだ。

DRMを復活させる

X.orgは/dev/driの下にあるデバイスファイルにアクセスするので、DRM関連のドライバも必要です。DRM用のドライバパッケージをインストールするとnvidia-current-drm.ko.xzが生成されます。たしかパッケージ名はnvidia-vdpau-driverだったと思います。

カーネルモジュールが生成されたらmodprobe nvidia-drmでロードすれば/dev/dri/card0が出現します。先ほど削除したlibegl-nvidia0パッケージを再インストールしてもX.orgの起動に失敗しなくなりました。めでたしめでたし。

とはいえxrdp経由で起動していると、DRMが有効でも"unsupported render mode"と言われてしまってHWアクセラレーションが効いてなさそうに見えます。せっかく直したのに悲しいですね……。

libjpeg-turboのAPIその1 - decode

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。libjpeg-turboを使ってJPEGのデコードとエンコードを行う方法を紹介します（公式ドキュメントへのリンク）。

以前（2024年11月25日の日記参照）紹介したようにlibjpeg-turboは2.x系と3.x系の2系統のAPIがありまして、今回は2.x系APIの使い方を紹介します。DebianやUbuntuのaptパッケージだと2.x系が使われているので特に困らないと思いますが、最新版をビルドして使う場合は3.x系APIになるのでご注意ください。

デコード

前に使ったnvJPEGは訳のわからん儀式が必要でしたが、libjpeg-turboはとても簡単です。

	// Create
	tj_handle = tjInitDecompress();
		
	// Rawvideo
	img_stride[0] = width;
	img_stride[1] = width / 2;
	img_stride[2] = width / 2;
	img_sz[0] = img_stride[0] * height;
	img_sz[1] = img_stride[1] * height / 2;
	img_sz[2] = img_stride[2] * height / 2;
	img_buf[0] = (uint8_t *)malloc(img_sz[0]);
	img_buf[1] = (uint8_t *)malloc(img_sz[1]);
	img_buf[2] = (uint8_t *)malloc(img_sz[2]);

	// Decoding
	tjDecompressToYUVPlanes(tj_handle, jpegbuf, jpegsize, img_buf, width, img_stride, height, 0);

	// Destroy
	free(img_buf[0]);
	free(img_buf[1]);
	free(img_buf[2]);

	tjDestroy(tj_handle);

基本的にはinitしてデコードするだけです。

実行

ソースコードを置いておきます。

•  libjpeg-turbo decoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.jpgのJPEGファイルを読み込んで、ファイル名turbo2_420.yuvのRawvideoファイルを書き出します。

$ g++ -g -O2 -Wall 20241204_turbo2_dec.cpp -lturbojpeg
$ ./a.out

$ ffplay -f rawvideo -video_size 1920x1440 -pixel_format yuv420p -i turbo2_420.yuv

デコード結果のRawvideoを確認するときはffplayを使うと便利です。

libjpeg-turboのAPIその2 - encode

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。libjpeg-turboを使ってJPEGのデコードとエンコードを行う方法を紹介します（公式ドキュメントへのリンク）。

以前（2024年11月25日の日記参照）紹介したようにlibjpeg-turboは2.x系と3.x系の2系統のAPIがありまして、今回は2.x系APIの使い方を紹介します。DebianやUbuntuのaptパッケージだと2.x系が使われているので特に困らないと思いますが、最新版をビルドして使う場合は3.x系APIになるのでご注意ください。

エンコード

デコードと対になるような作りです。libjpeg-turboはとても簡単でありがたい。

	tj_handle = tjInitCompress();

	// Rawvideo
	img_stride[0] = width;
	img_stride[1] = width / 2;
	img_stride[2] = width / 2;
	img_buf[0] = (uint8_t *)malloc(img_stride[0] * height);
	img_buf[1] = (uint8_t *)malloc(img_stride[1] * height / 2);
	img_buf[2] = (uint8_t *)malloc(img_stride[2] * height / 2);

	// Encoding
	tjCompressFromYUVPlanes(tj_handle, (const uint8_t **)img_buf, width, img_stride, height, subsamp, &jpegbuf, &jpegsize, quality, 0);

	// Destroy
	free(img_buf[0]);
	free(img_buf[1]);
	free(img_buf[2]);

	tjDestroy(tj_handle);

デコード同様にinitしてエンコードするだけです。デコードと違う点が1つあって、エンコードではJPEGを格納するバッファ（上記だとjpegbuf）のサイズが不明である問題があります。解決方法は2つあります。連続でエンコードする場合など、メモリの確保解放を減らしたい場合は1番目が良いでしょう。1枚だけエンコードするだけならどちらでも構いません。

• JPEGを格納するために十分に大きなバッファを確保してからエンコード関数を呼ぶ
• バッファを確保せずにエンコード関数を呼ぶ（エンコード関数内でメモリが確保される）

やってはいけないのが1番目だけどバッファサイズが不足することです。エンコード関数が勝手にバッファmalloc()してポインタを返してきて、元々確保していたバッファが行方不明になってしまいます。メモリリークするので注意が必要です。

私のコードは1番目の方法をとっていて、バッファサイズはYUV420つまり非圧縮時のサイズです。非圧縮時のサイズを上回ることはほぼないらしいのであまり問題ないはず。気になる人はlibjpeg-turboのAPIにJPEGサイズの最大値を返すtjBufSize()があるので、APIが返す値でjpegbufを確保するのが正しいお作法です。

実行

ソースコードを置いておきます。

•  libjpeg-turbo encoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.yuvのRaw YUV420ファイルを読み込んで、ファイル名turbo2_420.jpgのJPEGファイルを書き出します。

$ g++ -g -O2 -Wall 20241205_turbo2_enc.cpp -lturbojpeg
$ ./a.out

$ ffplay -i turbo2_420.jpg

エンコード結果はJPEGです。ffplayでも普段お使いの画像ビューアでも、何を使って確認しても構いません。

YUVのrawvideo画像を生成、表示する方法

目次: Linux

FFMPEG（ffmpeg）を使ってYUV420やYUV444のrawvideo画像を生成する方法です。元にしたJPEG画像の解像度は1920x1440なので、YUV444の場合は1920 * 1440 * 3 = 8294400バイト、YUV420の場合は1920 * 1440 * 1.5 = 4147200バイトになるはずです。

$ ffmpeg -i test_420.jpg -f rawvideo -pix_fmt yuvj444p output_444.yuv

$ ls -la output.yuv
-rw-r--r-- 1 katsuhiro katsuhiro 8294400 12月  4 00:43 output_444.yuv


$ ffmpeg -i test_420.jpg -f rawvideo -pix_fmt yuvj420p output_420.yuv

$ ls -la  output_420.yuv
-rw-r--r-- 1 katsuhiro katsuhiro 4147200 12月  4 00:44 output_420.yuv

FFMPEG（ffplay）を使ってYUV420やYUV444のrawvideo画像を表示する方法です。ffmpegとffplayはピクセルフォーマットのオプションが微妙に違うのが嫌なところですね……。

$ ffplay -f rawvideo -video_size 1920x1440 -pixel_format yuv420p output_420.yuv

nvJPEGとNVJPGとJetson APIその4 - Jetson Linux API

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。Jetson特有のAPI群がありまして、API名はJetson Linux API（のなかのMultimedia APIs）だそうです（Jetson Linux APIドキュメント）。

セットアップ方法

Jetsonを持っていないと使えません。最新機種はJetson AGX OrinかJetson Orin Nanoですが、AGX Orinは40万円、Orin Nanoは10万円近くするボッタクリ価格です。Xavierまではそこそこ安かったのにねえ……。

Jetson Linux APIがもしシステムにインストールされていなければapt-get install nvidia-l4t-jetson-multimedia-apiで使えるようになるはずです。Jetson用のパッケージは一覧があります（一覧へのリンク）ので、手動でダウンロードしたいときにはありがたいですね。

Jetson APIの実装

Jetson Linux APIは実装も使い方もかなり独特というか……はっきり言って変です。

変な点その1、APIの提供方法です。API実装は/usr/src/jetson_multimedia_api/samples/common/classesにソースコードで置かれています。ライセンスはBSDライセンスです。なぜ*.soや*.aで提供しないのでしょう？

後ほど紹介するJPEGデコード、エンコードのコンパイルにはNvJpegDecoder.cppとNvJpegEncoder.cppとお供のツール類が必要ですから、あえてディレクトリ名を省かずに書くと、下記のようなコマンドでコンパイルできます。面倒ならばjetson_multimedia_api/samples/common/classes/*.cppで良いです、NVIDIA提供のサンプルもワイルドカードを使っていました。

g++ -O2 -g -Wall \
  -I jetson_multimedia_api/include/ \
  -I jetson_multimedia_api/include/libjpeg-8b/ \
  jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvJpegDecoder.cpp \
  jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvJpegEncoder.cpp \
  jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvBuffer.cpp \
  jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvElement.cpp \
  jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvElementProfiler.cpp \
  jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvLogging.cpp \
  （自分のソースコード） \
  -L /usr/lib/aarch64-linux-gnu/nvidia/ \
  -lnvjpeg

変な点その2、JPEG機能のヘッダ名です。jetson_multimedia_api/include/NvJpegDecoder.hを見ると、JPEG関連の機能はjetson_multimedia_api/include/libjpeg-8b/jpeglib.hにあるjpeglib.hヘッダにて定義されています。そう、このヘッダ名はIJG JPEGライブラリのヘッダと同じ名前です。なぜそんな場所にヘッダを置くのか？IJG JPEGと互換性がない（APIが増えている）のになぜ同じ名前？

変な点その3、JPEG機能のライブラリ名です。jpeglib.hだからlibjpeg.soかと思うじゃないですか、それは罠でリンクすべきはlibnvjpeg.soです。良くないことにlibjpeg.soも存在していて、さらに良くないことにデコード機能だけ使っている場合は間違ってlibjpeg.soを指定してもリンクできてしまい、

$ ./a.out

JPEG parameter struct mismatch: library thinks size is 656, caller expects 776

実行時にこのようなエラーが出るだけでうんともすんとも動きません。IJG JPEGと同じAPI名にするならTurbo JPEGのようにlibjpeg.soの方も置き換えれば問題は起きなかったのに、なぜ中途半端な実装に？

変な点その4、Jetson APIとNVJPEGの衝突です。以前紹介したNVJPEGはJetsonでも動きますがインストールはオススメしないです。

• Jetsonのlibnvjpeg.so: IJG JPEGみたいなAPI実装、API名はjpeg_から始まります、インストール場所は/usr/lib/aarch64-linux-gnu/nvidiaです。
• CUDAのlibnvjpeg.so: NVJPEGのAPI実装、API名はnvjpegから始まります、インストール場所は/usr/local/cuda-12.x/lib64らへんが多いです。

この2つが両方ともインストールされ、同じ-lnvjpegでリンクしてもライブラリパスによってリンクエラーになったり実行時のダイナミックリンクエラーになります。全く違う機能とAPI体系なのに、なぜ同じライブラリ名になっているの？

JPEGデコードの話は次にしたいと思います。Jetsonは適当なのか突貫なのか知りませんが、すっごい変だしちょっと使っただけなのに無限に疑問が出てきます。みんな良くこんなの使ってるなあ……。

nvJPEGとNVJPGとJetson APIその5 - Jetson Linux API JPEG decode編

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。Jetson特有のAPI群がありまして、API名はJetson Linux API（のなかのMultimedia APIs）だそうです（Jetson Linux APIドキュメント）。ハードウェアJPEGデコーダ/エンコーダ（NVJPG）を自動的に使用してくれます。

Jetson JPEG decoding

今回はデコードのAPIをご紹介します。APIの使い方は簡単でこんな感じでした。

	NvJPEGDecoder *jpgdec = nullptr;
	NvBuffer *outbuf = nullptr;
	int r;

	// Create
	jpgdec = NvJPEGDecoder::createJPEGDecoder("jpgdec");

	// Decoding
	uint32_t jpeg_pixfmt;
	uint32_t jpeg_width;
	uint32_t jpeg_height;
	r = jpgdec->decodeToBuffer(&outbuf, jpegbuf, jpegsize, &jpeg_pixfmt, &jpeg_width, &jpeg_height);

	// Destroy
	delete outbuf;
	delete jpgdec;

注意すべき点は2つあります。1つ目はdecodeToBuffer()が勝手にoutbufを確保して返してくるので、delete outbufしなければならないことです。Turbo JPEGと異なり、予めバッファを確保しておけばメモリ確保処理を回避するような仕組みはなさそうでした。イマイチです。

2つ目はProgressive JPEGがデコードできないことです。デコードしようとするとdecodeToBuffer()でハングします。どんなJPEGファイルが来るかわからない状況で使う場合、JPEGファイルの中身をチェックしてBaseline JPEGはハードウェアデコード、Progressive JPEGはソフトウェアデコードする仕組みが必要です。

しかし前に話したとおりJetson APIの裏にいるlibnvjpeg.soが謎にIJG JPEGのAPIを実装しているため、本家IJG JPEGのlibjpeg.soがリンクできません。この状態でどうやってProgressive JPEGをソフトウェアデコードすれば良いのでしょう。Jetson APIの裏にいるlibnvjpeg.soをIJG JPEGだと思って呼べば動作するんでしょうか？

実行

ソースコードを置いておきます。

•  Jetson Linux API JPEG decoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.yuvのRaw YUV420ファイルを読み込んで、ファイル名jetson_420.jpgのJPEGファイルを書き出します。

$ g++ -g -O2 -g -Wall \
    -I jetson_multimedia_api/include/ \
    -I jetson_multimedia_api/include/libjpeg-8b/ \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvJpegDecoder.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvJpegEncoder.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvBuffer.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvElement.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvElementProfiler.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvLogging.cpp \
    jetson_dec.cpp \
    -L /usr/lib/aarch64-linux-gnu/nvidia/ \
    -lnvjpeg

$ ./a.out

$ ffplay -f rawvideo -video_size 1920x1440 -pixel_format yuv420p -i jetson_420.yuv

デコード結果のRawvideoを確認するときはffplayを使うと便利です。

nvJPEGとNVJPGとJetson APIその6 - Jetson Linux API JPEG encode編

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。Jetson特有のAPI群がありまして、API名はJetson Linux API（のなかのMultimedia APIs）だそうです（Jetson Linux APIドキュメント）。ハードウェアJPEGデコーダ/エンコーダ（NVJPG）を自動的に使用してくれます。

Jetson JPEG encoding

今回はエンコードのAPIをご紹介します。APIの使い方は簡単です。こんな感じでした。

	NvJPEGEncoder *jpgenc = nullptr;
	NvBuffer *inbuf = nullptr;
	uint8_t *buffer = nullptr;
	size_t bufsize = 0;
	int r;

	// Create
	jpgenc = NvJPEGEncoder::createJPEGEncoder("jpgenc");

	// Align
#define ALIGN_2N(a, b)    (((a) + (b) - 1) & ~((b) - 1))

	NvBuffer::NvBufferPlaneFormat fmts[3];

	fmts[0].width = width;
	fmts[0].height = height;
	fmts[0].bytesperpixel = 1;
	fmts[0].stride = ALIGN_2N(width, 256);
	fmts[0].sizeimage = fmts[0].stride * fmts[0].height;
	fmts[1].width = width / 2;
	fmts[1].height = height / 2;
	fmts[1].bytesperpixel = 1;
	fmts[1].stride = ALIGN_2N(width / 2, 256);
	fmts[1].sizeimage = fmts[1].stride * fmts[1].height;
	fmts[2].width = width / 2;
	fmts[2].height = height / 2;
	fmts[2].bytesperpixel = 1;
	fmts[2].stride = ALIGN_2N(width / 2, 256);
	fmts[2].sizeimage = fmts[2].stride * fmts[2].height;

	inbuf = new NvBuffer(V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE_MPLANE, V4L2_MEMORY_USERPTR, 3, fmts, 0);
	if (!inbuf) {
		printf("error in %s:%d\n", __func__, __LINE__);
		return -1;
	}

	r = inbuf->allocateMemory();
	if (r) {
		printf("error in %s:%d\n", __func__, __LINE__);
		return -1;
	}

	bufsize = width * height * 3 / 2;
	buffer = (uint8_t *)malloc(bufsize);

	// Encoding
	uint8_t *jpegbuf = buffer;
	size_t jpegsize = bufsize;
	int quality = 80;
	r = jpgenc->encodeFromBuffer(*inbuf, JCS_YCbCr, &jpegbuf, jpegsize, quality);


	// Destroy
	free(buffer);

	delete inbuf;
	delete jpgenc;

若干NvBufferの確保がややこしいです（参考: NvBufferPlaneのドキュメント、その隣のNvBufferPlaneFormatも参考になります）けど、基本的にはencodeFromBuffer()を呼ぶだけです。

実行

ソースコードを置いておきます。

•  Jetson Linux API JPEG encoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.yuvのRaw YUV420ファイルを読み込んで、ファイル名jetson_420.jpgのJPEGファイルを書き出します。

$ g++ -g -O2 -g -Wall \
    -I jetson_multimedia_api/include/ \
    -I jetson_multimedia_api/include/libjpeg-8b/ \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvJpegDecoder.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvJpegEncoder.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvBuffer.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvElement.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvElementProfiler.cpp \
    jetson_multimedia_api/samples/common/classes/NvLogging.cpp \
    jetson_enc.cpp \
    -L /usr/lib/aarch64-linux-gnu/nvidia/ \
    -lnvjpeg

$ ./a.out

$ ffplay -i jetson_420.jpg

エンコード結果はJPEGです。ffplayでも普段お使いの画像ビューアでも、何を使って確認しても構いません。

サンタ宇宙へ（2024年）

目次: サンタ

去年（2023年12月24日の日記参照）と同様に、飛行機の位置をリアルタイムに表示するFlightradar24というサービス（サイトへのリンク）にてサンタが出現しました。クリスマス・イブの日にサンタが出現するのは毎年恒例のお約束演出です。私が見たときは南米付近を飛んでいました。

去年までのサンタは表示された対地速度とサンタの位置から計算した速度が全く違っていたので、今年もチェックしてみようと思います。対地速度の表示ですが、今年は従来と異なり速度が変動しています。私が見たときの表示は11,000kts程度（20,000km/h, マッハ16くらい）でした。メチャ速いです、ジェット機なんて目じゃありません。

13:07:00時点の位置（緯度-0.26043度、経度-44.00613度）

13:08:00時点の位置（緯度1.15381度、経度-47.1023度）

去年同様、ある程度の時間をあけ（今回は1分間）でどれくらい進んだか計算します。今回も距離の計算には国土地理院のページを使いました、緯度経度から距離を一発で計算してくれて便利です（サイトへのリンク）。

緯度、経度から距離と方位角を計算（国土地理院のサイト）

2地点間の距離は約378.5km、時間差は60秒から計算すると、対地速度は約22,710km/hです。地上でのマッハ18（ただし、サンタが飛んでいる高さ60,000ftsだとマッハ数はもっと高く出る）です。地球の重力と釣り合って人工衛星になれる速度（第一宇宙速度）が28,400km/hですから、今年のサンタさんは宇宙へ行かんばかりの勢いで疾走しています。

• 2021年: マッハ2
• 2022年: マッハ1.3
• 2023年: マッハ5
• 2024年: マッハ18

今年は例年と異なり表示速度と進んだ距離から計算した速度が大体合っていました。だんだん改善されているんでしょうか？来年の速度も気になりますので、覚えていたらまた計算してみましょう。

Thunderbirdに寄付

しばらく前にThunderbirdのサイトがリニューアルされて、インストーラをダウンロードすると寄付してくれと表示されるようになりました。Mozilla Foundationはお金に困っている話も何度も聞きますし、Thunderbirdには10年以上お世話になっています、せっかくなので寄付してみましょう。

クレジットカードも使えますが、私はPaypalで寄付しました。非常に簡単でした。

Thunderbirdに3,000円寄付

Thunderbirdをいつから使い始めたか忘れたので、日記を見返してみるとどうも2005年頃には使っていたようです。10年どころじゃありません、ほぼ20年経ってました……早いもんだ。