libstacker

Python代码的多线程端口，可在此处找到：github.com/maitek/image_stacking

此crate包含使用OpenCV和Rayon对齐和堆叠图像的多线程函数。

关于OpenCV图像对齐的更多信息，请在此处阅读。

使用方法

下载测试图像

gitclone https://github.com/maitek/image_stacking image_stacking_py

构建代码

Opencv-rust的安装可能有点棘手。请遵循rust opencv的说明。

如果您在clang环境中遇到问题，则需要“clang-runtime”功能。此处有关于解决方法。

cargo build --release

或者

cargo build --release --features "clang-runtime"

运行示例

cargo run --example main --release

或者

cargo run --example main --release --features "clang-runtime"

然后等待几秒钟。程序应该按质量排序图像，丢弃最不清晰的图像，并对其余图像进行对齐和堆叠。结果应该有两个窗口显示使用两种不同的对齐方法堆叠的图像。

API

let keypoint_match_img:opencv::core::Mat = keypoint_match(
   // a Vec<PathBuf> containing paths to image files
   collect_image_files(&PathBuf::from("image_stacking_py/images"))?,
   KeyPointMatchParameters {
      method: opencv::calib3d::RANSAC,
      ransac_reproj_threshold: 5.0,
   },
)?;

根据参数，ecc_match()的速度较慢，但更准确。

let ecc_match_img:opencv::core::Mat = ecc_match(
   // a Vec<PathBuf> containing paths to image files
   collect_image_files(&PathBuf::from("image_stacking_py/images"))?,
   EccMatchParameters {
      motion_type: MotionType::Homography,
      max_count: Some(5000),
      epsilon: Some(1e-5),
      gauss_filt_size: 5,
   },
)?;

待办事项

• 找出docs.rs问题
• 找出在.reshape()中要做什么 keypoint_match()
• 找出一些OpenCV参数 责任偷偷转移到最终用户。
• 完成sharpness_tenengrad()函数。Mat不是正方形？
• 示例中的命令行选项

许可协议

许可协议为以下之一

• Apache许可证，版本2.0，(LICENSE-APACHE 或 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0)
• MIT许可证 (LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT)

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