RV Image

RV Image 是一个用 Rust 编写的图像远程查看器。您可以在远程 SSH 服务器或 Azure Blob 存储上查看图像。此外，RV Image 还附带了一个边界框、多边形和画笔标签工具，支持导入和导出 Coco 格式。目前已在 Windows 10、WSL 和 Mac OS 上进行测试。RV Image 主要基于 egui 和 image。

安装

我们在发布页面上提供了一些为 Windows 和 MacOS 预先构建的二进制文件。

安装 Rust 后，您还可以

cargo install rvimage

安装最新稳定版本。

连接到远程

RV Image 通过

• SSH/SCP 使用 ssh2 crate 连接，
• 本地文件夹 可能是远程存储的挂载点，
• http 服务器 通过 python -m http.server 启动，以及
• Azure Blob 存储库*.

以下是一些连接类型的示例配置。图像将缓存在本地的临时目录中。

可选的 http 导航服务器

当启动 RV 图像时，除了图形用户界面外，还会启动一个 HTTP 服务器作为额外的导航选项。默认地址为 127.0.0.1:5432。如果端口被占用，则端口会增加。向 /file_label 发送 GET 请求时，将加载图像 file_label。为此，file_label 必须位于当前打开的文件夹中。

配置

第一次启动 RV 图像时，会在 %USERPROFILE%/.rvimage/rv_cfg.toml（或在 Linux 下可能是 $HOME/.rvimage/rv_cfg.toml，未测试）创建一个配置文件 rv_cfg.toml。以下我们将描述一些选项。目前 SSH 仅支持无密码的密钥文件授权。

 # We support the connections "Local", "Ssh", "PyHttp", or "AzureBlob"
connection = "Ssh"

# "NoCache" for not caching at all or "FileCache" for caching files in a temp dir.
cache = "FileCache"  

# Address of the http control server, default is 127.0.0.1:5432
# http_address = address:port

# If you do not want to use the temporary directory of your OS, you can add something else.
# tmpdir = 

[file_cache_args]
n_prev_images = 2  # number of images to be cached previous to the selected one
n_next_images = 8  # number of images to be cached following the selected one
n_threads = 4  # number of threads to be used for background file caching

[ssh_cfg]             
# Local folders can interactively be chosen via file dialog. Remote folders are restricted to one of the following list. 
remote_folder_paths = [
    "folder on your server", 
    "another folder"
]
address = "address:port"  # port is usually 22
user = "your username"
ssh_identity_file_path = "somepath/.ssh/id_file_with_private_key"

[py_http_reader_cfg]
# The server is expected to be started via `python -m http.server` in some folder.
# The content of this folder is than accessible.  
server_addresses = ['http://localhost:8000/']

[azure_blob_cfg]
# With a connection string you can view the images inside a blob storage.
# The connection_string_path should point to file that only contains the 
# connection string.
connection_string_path = ''
container_name = ''
# The prefix is also called folder in the Microsoft Azure Storage Explorer.
# Currently, you cannot choose this interactively.
prefix = ''

标注工具

RV 图像包含两个标注工具

1. 绘制边界框和多边形，并导出为 Coco 格式。
2. 绘制笔刷线条，并以具有运行长度编码的 Coco 文件 导出。因此，我们忽略了 Coco 文件中通常伴随运行长度编码标注的 iscrowd=true 规范。

所有标注也以 json 格式存储在项目文件中。

除了标注工具外，我们还提供了筛选图像和不同方式缩放图像的功能。

缩放

您可以通过按住 Ctrl 键并按 + 或 - 键来随时缩放。

您还可以使用单独的缩放工具，并在图像区域上绘制一个框，以放大您想要看到的区域。

要移动缩放区域，请按住 Ctrl 键并使用左鼠标按钮拖动。

图像文件的筛选表达式

您可以为出现在左侧选择区域的图像文件进行筛选。输入的字符串将显示包含该字符串的路径名的图像。

除了基于路径名外，您还可以根据您使用的标签和属性进行筛选

1. nolabel 显示所有尚未使用当前活动工具进行标注的图像。
2. anylabel 显示所有已使用当前活动工具进行标注的图像。
3. label(<->) 显示所有具有当前活动工具的类 <label-name> 标签的图像。例如，如果边界框工具处于活动状态，则 label(foreground) 将显示所有包含类 foreground 的边界框或多边形的图像。这仅当您的标签名称不包含空格时才有效。一些特殊字符也可能导致问题。
4. tool(<tool-name>)可以显示所有使用工具<tool-name>标记的图像。例如，tool(Brush)将显示所有使用画笔工具标记的图像。
5. attr(<attr-name>:<attr-val>)可以显示所有将属性<attr-name>设置为<attr-val>的图像。
6. attr(<attr-name>:<attr-val-min>-<attr-val-max)可以显示所有将属性<attr-name>设置在<attr-val-min>和<attr-val-max>之间的图像。

可以结合使用过滤字符串 &&、|| 和 !。例如

• !nolabel对应于anylabel
• 1055.png || label(cat)可以显示所有图像，这些图像要么包含完整的路径名中的1055.png，要么包含当前活动标记工具中的标签cat。

边界框和多边形

RV Image配备了简单的边界框和多边形标记工具，可以导出和导入到Coco格式。为了导入能正常工作，需要先打开包含图像的文件夹。要过滤包含特定标签边界框的文件，可以将label(<name-of-label>)放入过滤文本字段中。因此，需要将<name-of-label>替换为标签的真实名称。要过滤未标记的文件，请使用nolabel。包含文件名字符串的过滤器可以与&&、||和!结合使用。

绘制多边形或矩形的两种主要方法

1. 点击左键添加多边形的一个顶点。右键完成。点击左键和右键一次来绘制矩形。
2. 拖动鼠标左键。多边形将跟随鼠标。

画笔工具

连接到 Azure blob 存储需要 tokio、futures、azure_storage 和 azure_storage_blob 作为附加依赖项，因为使用的 Azure SDK 是异步实现的，需要 tokio。然而，RV Image 的其余部分使用自己的小线程池实现。因此，Azure blob 存储连接作为 Cargo 特性 azure_blob 实现，默认启用。