這個使用IMU增穩的工作真的很強，甚至很多大廠都虎視眈眈的。
這個是目前的樣子，rust重寫的
很厲害，但是我rust不熟悉啊，一頭霧水。幸好以前的版本是Python的，而且還開源，所以我就可以研究研究。
首先就是找代碼庫：
就是這個
使用來自內部或外部日志的 IMU 運動數據進行視頻穩定，項目當時的簡介。
我的代碼從這里下載的，就是最后一個Python的版本
自適應/動態縮放
對 insta360 元數據的原生支持
.gyroflow 文件，用于保存數據和未來的插件
更多輸出編解碼器選項
改進的輸出質量/分辨率
自動同步
與多個點同步
自動校準
背景顏色選擇
新的平滑算法，包括旋轉限制平滑和水平鎖定
音頻導出
支持高速鏡頭（例如自由飛波），雖然它需要更多的工作
改進了視頻播放器和穩定預覽的用戶界面
鏡頭預設搜索
這個是庫所能做的工作。
我也下載了一個編譯的版本，看看是什么樣的
太簡陋了
標定板
執行的后臺打印工作
經過我研究，這個ElvinC才是庫的源作者，就是一切的源頭
我們自己研究吧，因為有UI，所以需要安裝對應的庫，QT的庫
安裝成功
C:\Users\yunswj\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages\PySide2
在安裝的這個位置，可以看到有可視化的編輯器
是QT的
這個不懂
還缺一個庫
一番尋找找到了Github，呵呵
非得翻墻，醉了
看起來碉堡了
https://abhitronix.github.io/vidgear/latest/這個庫有完善的文檔。
# Install latest stable release with all Core dependenciespip install -U vidgear[core]# Or Install latest stable release with all Core & Asyncio dependenciespip?install?-U?vidgear[asyncio]
安裝的話就這樣就好了
在安裝的同時，我找到了制作以前的工作，是一個簡單的庫，作用如圖。
其實核心工作已經完成了
首次運行，報錯
pip install orangeboxpip install constructpip?install?hachoir??還缺少這些庫，安裝一下。
這次ok了
UI
沒有FFmpeg
其實讀懂還是比較困難的，因為這個庫和GUI交互
http://www.cvl.isy.liu.se/research/datasets/gopro-gyro-dataset/gopro-gyro-dataset.zipGopro視頻+IMU數據
有必要看下這個論文
到手
python.exe .\setup.py install
坐等視頻
關于數據集的描述，請看我的另一篇文章。
關于數據采樣這里
其實原版論文800HZ，這里800應該也可以
使用的是這個陀螺儀，下單了。
5塊錢！
ST的Logo
??
工業級別的傳感器
4200應該和4250差不多吧。。。
執行最后一個
一個視頻文件由三個文件構成
陀螺儀數據定時定時采樣，CSV文件每陀螺儀測量一行。每條線具有三個角速度測量值，每個軸（x、y、z）一個。角速度測量值以弧度/秒表示。
就像這樣
python.exe .\gopro_dataset_example.py ..\gopro-gyro-dataset\rccar.MP4運行
創建視頻流..\gopro-gyro-dataset\rccar.MP4
創建陀螺儀流..\gopro-gyro-dataset\rccar_gyro.csv
后處理 L3G4200D 陀螺儀數據消除頻率尖峰噪聲
創建校準器
估計時間偏移和攝像機到陀螺儀的旋轉,猜測陀螺儀速率=853.86
這個輸出的參數
瞎寫了這么多，下篇繼續
https://pan.baidu.com/s/1btFmHGh25APqYGR_l7hicw 取碼：r5wk
