图像匹配WebUI项目教程

图像匹配WebUI项目教程

image-matching-webui 🤗 image matching webui 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-matching-webui

1. 项目介绍

图像匹配WebUI（Image Matching WebUI，简称IMCUI）是一个开源项目，它提供了一种高效的方式来匹配图像对，使用多种著名的图像匹配算法。这个工具拥有一个基于gradio的图形用户界面（GUI），可以轻松选择两个图像和一个匹配算法，以获得精确的匹配结果。图像源可以是本地图像或网络摄像头图像。

IMCUI支持多种流行的图像匹配算法，包括但不限于DaD、MINIMA、XoFTR、EfficientLoFTR、MASt3R等，涵盖从2021年到2025年的最新研究成果。

2. 项目快速启动

以下是快速启动IMCUI的步骤：

首先，确保你的系统安装了Python 3.9或更高版本。

通过pip安装

运行以下命令安装IMCUI：

pip install imcui

从源代码安装

1. 克隆项目仓库：

git clone --recursive https://github.com/Vincentqyw/image-matching-webui.git

2. 创建并激活conda环境：

cd image-matching-webui
conda env create -f environment.yaml
conda activate imcui

3. 安装项目：

pip install -e .

使用Docker

1. 拉取最新的Docker镜像：

docker pull vincentqin/image-matching-webui:latest

2. 运行Docker容器：

docker run -it -d \
-p 7860:7860 \
-p 8000:8000 \
-p 8001:8001 \
-p 8265:8265 \
--name imc-test \
vincentqin/image-matching-webui:latest

容器启动后，WebUI和API服务器将自动运行。

运行demo

1. 在项目目录下运行以下命令：

python app.py --config ./config/config.yaml

2. 在浏览器中打开 http://localhost:7860。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用EfficientLoFTR算法匹配两张建筑物的图像，以进行3D重建。
• 案例二：利用SuperPoint和SuperGlue算法对室内场景进行视觉定位。

最佳实践建议：

• 选择适合你应用场景的算法。
• 在匹配前预处理图像，如调整大小、去噪等。
• 使用合适的参数配置以优化匹配结果。

4. 典型生态项目

• 项目一：基于IMCUI开发的移动端图像匹配应用。
• 项目二：集成IMCUI的无人机实时图像匹配系统。

以上教程旨在帮助用户快速上手和使用IMCUI项目，以实现图像匹配相关的应用。

image-matching-webui 🤗 image matching webui 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-matching-webui