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image-matching-webui

高效图像匹配软件,支持多种算法

该工具利用多个著名的图像匹配算法高效匹配图像对,拥有基于gradio设计的图形用户界面,用户可以轻松选择两张图像和匹配算法,并获得精确匹配结果。支持本地图像和摄像头图像输入,以及众多流行的图像匹配算法,如MASt3R、DUSt3R和OmniGlue等。可以通过HuggingFace和Lightning AI平台直接使用,也可以本地部署。欢迎外部贡献,并现已支持多个功能扩展和优化方案。

贡献者 分支 星星 问题


$\color{red}{\textnormal{图像匹配 WebUI}}$
识别两幅图像之间的匹配点

描述

这个简单的工具采用多种著名的图像匹配算法高效地匹配图像对。该工具具有使用 gradio 设计的图形用户界面 (GUI)。您可以轻松选择两幅图像和一个匹配算法,并获得精确的匹配结果。 注意:图像来源可以是本地图像或网络摄像头图像。

上尝试它 在 Studio 中打开

这里是一个工具演示:

https://github.com/Vincentqyw/image-matching-webui/assets/18531182/263534692-c3484d1b-cc00-4fdc-9b31-e5b7af07ecd9

该工具当前支持多种流行的图像匹配算法,分别是:

如何使用

HuggingFace / Lightning AI

只需在 上尝试 在 Studio 中打开

或按照以下说明在本地部署。

要求

git clone --recursive https://github.com/Vincentqyw/image-matching-webui.git
cd image-matching-webui
conda env create -f environment.yaml
conda activate imw

或使用 docker:

docker pull vincentqin/image-matching-webui:latest
docker run -it -p 7860:7860 vincentqin/image-matching-webui:latest python app.py --server_name "0.0.0.0" --server_port=7860

运行演示

python3 ./app.py

然后在浏览器中打开 http://localhost:7860。

添加您自己的特性/匹配器

我提供了一个在 hloc/extractors/example.py 添加本地特性的示例。然后在 hloc/extract_features.py 文件中的 confs 添加特性设置。最后一步是在 ui/config.yaml 文件中的 matcher_zoo 添加一些设置。

欢迎贡献!

非常欢迎外部贡献。请使用类似 flake8 的代码格式器遵循 PEP8 风格指南(使用命令 python -m black . 重新格式化)。以下是可能有价值的补充特性非详尽列表:

  • 添加 CPU CI
  • 添加摄像头支持
  • 添加 线特性匹配 算法
  • 添加新特性提取器/匹配器的示例
  • 过滤异常值的 RANSAC
  • 添加匹配前 旋转图像 选项
  • 支持将匹配导出到 colmap (#issue 6)
  • 添加配置文件以设置默认参数
  • 动态加载模型并减少 GPU 过载

将本地特性/匹配器作为子模块添加非常容易。例如,添加 GlueStick:

git submodule add https://github.com/cvg/GlueStick.git third_party/GlueStick

如果远程子模块库已更新,请不要忘记使用 git submodule update --remote 拉取子模块,如果只想更新一个子模块,请使用 git submodule update --remote third_party/GlueStick

贡献者

资源

致谢

这段代码基于 Hierarchical-Localization 构建。我们对作者提供的宝贵源代码表示感谢。

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