Gyroflow源码分析.1(准备）

这个使用IMU增稳的工作真的很强，甚至很多大厂都虎视眈眈的。

这个是目前的样子，rust重写的

很厉害，但是我rust不熟悉啊，一头雾水。幸好以前的版本是Python的，而且还开源，所以我就可以研究研究。

首先就是找代码库：

就是这个

使用来自内部或外部日志的 IMU 运动数据进行视频稳定，项目当时的简介。

我的代码从这里下载的，就是最后一个Python的版本

自适应/动态缩放

对 insta360 元数据的原生支持

.gyroflow 文件，用于保存数据和未来的插件

更多输出编解码器选项

改进的输出质量/分辨率

自动同步

与多个点同步

自动校准

背景颜色选择

新的平滑算法，包括旋转限制平滑和水平锁定

音频导出

支持高速镜头（例如自由飞波），虽然它需要更多的工作

改进了视频播放器和稳定预览的用户界面

镜头预设搜索

这个是库所能做的工作。

我也下载了一个编译的版本，看看是什么样的

太简陋了

标定板

执行的后台打印工作

经过我研究，这个ElvinC才是库的源作者，就是一切的源头

我们自己研究吧，因为有UI，所以需要安装对应的库，QT的库

安装成功

C:\Users\yunswj\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages\PySide2

在安装的这个位置，可以看到有可视化的编辑器

是QT的

这个不懂

还缺一个库

一番寻找找到了Github，呵呵

非得翻墙，醉了

看起来碉堡了

https://abhitronix.github.io/vidgear/latest/

这个库有完善的文档。

# Install latest stable release with all Core dependencies
pip install -U vidgear[core]

# Or Install latest stable release with all Core & Asyncio dependencies
pip install -U vidgear[asyncio]

安装的话就这样就好了

在安装的同时，我找到了制作以前的工作，是一个简单的库，作用如图。

其实核心工作已经完成了

首次运行，报错

pip install orangebox

pip install construct

pip install hachoir  

还缺少这些库，安装一下。

这次ok了

UI

没有FFmpeg

其实读懂还是比较困难的，因为这个库和GUI交互

http://www.cvl.isy.liu.se/research/datasets/gopro-gyro-dataset/gopro-gyro-dataset.zip

Gopro视频+IMU数据

有必要看下这个论文

到手

python.exe .\setup.py install

坐等视频

关于数据集的描述，请看我的另一篇文章。

关于数据采样这里

其实原版论文800HZ，这里800应该也可以

使用的是这个陀螺仪，下单了。

5块钱！

ST的Logo



工业级别的传感器

4200应该和4250差不多吧。。。

执行最后一个

一个视频文件由三个文件构成

陀螺仪数据定时定时采样，CSV文件每陀螺仪测量一行。每条线具有三个角速度测量值，每个轴（x、y、z）一个。角速度测量值以弧度/秒表示。

就像这样

python.exe .\gopro_dataset_example.py ..\gopro-gyro-dataset\rccar.MP4

运行

创建视频流..\gopro-gyro-dataset\rccar.MP4

创建陀螺仪流..\gopro-gyro-dataset\rccar_gyro.csv

后处理 L3G4200D 陀螺仪数据消除频率尖峰噪声

创建校准器

估计时间偏移和摄像机到陀螺仪的旋转,猜测陀螺仪速率=853.86

这个输出的参数

瞎写了这么多，下篇继续

https://pan.baidu.com/s/1btFmHGh25APqYGR_l7hicw 取码：r5wk