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CoolUndistort

Unified image undistortion and rectangling: Rust inference + Python training + Tauri GUI (AGPL-3.0)

项目信息
仓库 https://github.com/Maicarons/CoolUndistort
在线体验 https://maicarons.github.io/CoolUndistort/
主要语言 Python
Stars 0
类型 原创项目
许可证 AGPL-3.0
最近更新 2026-09-10
主题 agpl-3 · computer-vision · element-plus · image-processing · onnx · python · rust · tauri · undistortion · vue3

CoolUndistort

License: AGPL-3.0 Release CI Docs

统一图像去畸变与矩形整形：推理全部 Rust + Python 仅做训练，配套 Tauri 桌面 GUI。

功能（v1.2）

  • 自动盲去畸变（默认）：--mode auto 单图盲估计除法模型 λ（内置 weights/autolambda.onnx， tract 纯 Rust 加载），CLI 侧 6 点 sweep MAE 0.0147，开箱即用，无需标定。
  • Rust 推理核（crates/infer，唯一推理实现）：标定模型（identity/division/Brown-Conrady + JSON）、 TPS 闭式解 warp、T4 旋转校正、T1–T4 任务行为、边界 mask prompt、ONNX 真实加载。
  • CLI（crates/cli，默认 auto）：单张/批量目录、--calib/--lambda/--angle/--deltas/--grid/--onnx、 --eval 输出 PSNR+SSIM+lambda_est。
  • Python 训练：AutoLambda（scripts/train_autolambda.py --multiscale，合成结构光数据， 多尺度训练消除 serving skew）+ UniRect-lite（RP-TPS + Loss + prompt 烘焙 + 断点续训 + ONNX 导出）。
  • Tauri GUI：Vue 3 + Element Plus「光学实验台」界面——默认 auto（显示估计 λ）、拖拽批量、 前后对比滑块、标定面板、TPS/ONNX、保存结果、关于页。
  • 标定：scripts/calibrate_opencv.py（棋盘格 → calib.json）。

语言边界

  • Rust（推理全部）：crates/infer、crates/cli、gui/src-tauri。
  • Python（仅训练 + 数据/标定/导出工具）：coolundistort/、scripts/。不提供推理实现。

仓库结构

CoolUndistort/
├── LICENSE / Cargo.toml / pyproject.toml
├── crates/
│   ├── infer/src/   # lib/calibration/fisheye/tps/rotation/prompt/sampler/onnx
│   └── cli/src/     # coolundistort 二进制
├── coolundistort/   # 训练专用：model/ train.py datasets.py losses.py
├── configs/         # base / unirect_lite
├── scripts/         # prepare_data / calibrate_opencv / eval / export_onnx
├── gui/             # Tauri 应用：前端 invoke → Rust 后端推理
├── tests/           # pytest（训练前向冒烟）
└── docs/

快速开始

## 推理（纯 Rust，无需 Python）
cargo run -p coolundistort-cli -- --input in.jpg --output out.png --task t2
cargo run -p coolundistort-cli -- --batch in_dir --out-dir out_dir --task t3 --eval

## 标定自己的镜头
python scripts/calibrate_opencv.py --images calib/*.jpg --pattern 9x6 --out calib.json
cargo run -p coolundistort-cli -- --input in.jpg --output out.png --calib calib.json

## 训练（Python，建议 WSL2；mamba-ssm 仅支持 Linux）
pip install -e ".[train]"
python scripts/prepare_data.py --task t3 --src raw/t3 --dst data/processed/t3
python -m coolundistort.train --config configs/unirect_lite.yaml
## 断点续训：python -m coolundistort.train --config ... --resume checkpoints/.../epoch_010.pt

## GUI（前端直调 Rust，无后端服务）
cd gui; npm install; npm run tauri dev

License

AGPL-3.0-or-later，见 LICENSE。网络服务分发修改版必须提供源码（AGPL §13）。