# COLMAP Rust 库开发计划
## 项目概述
本开发计划旨在将 COLMAP（Structure-from-Motion 和 Multi-View Stereo）的核心功能用 Rust 语言重新实现，创建一个高性能、内存安全的计算机视觉库。
## 开发阶段规划
### 🎯 第一阶段：基础架构设计（预计 2-3 周）
#### 1.1 需求分析和架构设计
- **目标**：明确项目范围，设计整体架构
- **任务**：
- 研究 COLMAP 原版功能和 API
- 定义 Rust 版本的核心模块
- 设计模块间接口和数据流
- 制定编码规范和项目结构
#### 1.2 基础数据结构实现
- **目标**：建立核心数据类型
- **任务**：
- 相机模型结构体（Camera, CameraModel）
- 图像数据结构（Image, ImagePair）
- 特征点结构（Feature, Keypoint, Descriptor）
- 3D 点结构（Point3D, Track）
- 几何变换结构（Pose, Transformation）
### 🔧 第二阶段：核心功能开发（预计 4-6 周）
#### 2.1 图像处理和特征提取
- **目标**：实现图像特征检测和描述
- **任务**：
- SIFT 特征提取器
- ORB 特征提取器
- 特征匹配算法（暴力匹配、FLANN）
- 几何验证（RANSAC）
#### 2.2 SfM 核心算法
- **目标**：实现 Structure from Motion 管道
- **任务**：
- 本质矩阵/基础矩阵估计
- 相机姿态恢复
- 三角测量算法
- 束调整优化（Bundle Adjustment）
- 增量式重建流程
### 🏗️ 第三阶段：高级功能实现（预计 3-4 周）
#### 3.1 MVS 密集重建
- **目标**：实现多视图立体重建
- **任务**：
- 深度图估计
- 深度图融合
- 点云生成和优化
- 网格重建（可选）
#### 3.2 性能优化
- **目标**：提升算法性能和内存效率
- **任务**：
- 并行计算优化
- SIMD 指令优化
- 内存布局优化
- GPU 加速支持（可选）
### 🧪 第四阶段：测试和文档（预计 2-3 周）
#### 4.1 测试体系建设
- **目标**：确保代码质量和正确性
- **任务**：
- 单元测试覆盖
- 集成测试
- 基准测试
- 回归测试
#### 4.2 文档和示例
- **目标**：提供完整的使用文档
- **任务**：
- API 文档编写
- 使用教程
- 代码示例
- 性能基准报告
### 🚀 第五阶段：发布准备（预计 1-2 周）
#### 5.1 版本发布
- **目标**：准备正式发布
- **任务**：
- 版本号管理
- CHANGELOG 编写
- 发布到 crates.io
- 持续集成配置
## 技术栈和依赖
### 核心依赖
```toml
[dependencies]
nalgebra = "0.32" # 线性代数库
image = "0.24" # 图像处理
opencv = "0.88" # 计算机视觉算法
rayon = "1.7" # 并行计算
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] } # 序列化
thiserror = "1.0" # 错误处理
log = "0.4" # 日志记录
[dev-dependencies]
criterion = "0.5" # 基准测试
proptest = "1.0" # 属性测试
tempfile = "3.0" # 临时文件
```
### 可选依赖
```toml
# GPU 加速
wgpu = { version = "0.18", optional = true }
# CUDA 支持
cudarc = { version = "0.9", optional = true }
```
## 里程碑和交付物
### 里程碑 1：基础架构完成
- **时间**：第 3 周末
- **交付物**：
- 完整的数据结构定义
- 基础 API 接口
- 项目架构文档
### 里程碑 2：特征提取完成
- **时间**：第 6 周末
- **交付物**：
- SIFT/ORB 特征提取器
- 特征匹配算法
- 基础测试用例
### 里程碑 3：SfM 管道完成
- **时间**：第 10 周末
- **交付物**：
- 完整的 SfM 重建管道
- 束调整优化器
- 示例数据集测试
### 里程碑 4：MVP 版本
- **时间**：第 14 周末
- **交付物**：
- 基本 MVS 功能
- 完整测试套件
- 初步文档
### 里程碑 5：正式发布
- **时间**：第 16 周末
- **交付物**：
- v1.0.0 版本发布
- 完整文档和教程
- 性能基准报告
## 风险评估和应对策略
### 技术风险
1. **算法复杂度**
- 风险：SfM 和 MVS 算法实现复杂
- 应对：分阶段实现，先实现基础版本
2. **性能要求**
- 风险：Rust 版本性能不如 C++ 原版
- 应对：持续性能优化，使用 SIMD 和并行计算
3. **依赖管理**
- 风险：外部依赖版本冲突
- 应对：谨慎选择依赖，定期更新
### 项目风险
1. **时间压力**
- 风险：开发时间超出预期
- 应对：优先实现核心功能，次要功能可延后
2. **资源限制**
- 风险：开发资源不足
- 应对：合理分配任务优先级
## 质量保证
### 代码质量
- 使用 `cargo clippy` 进行代码检查
- 使用 `cargo fmt` 保持代码格式一致
- 代码覆盖率目标：>80%
- 所有公共 API 必须有文档
### 性能要求
- 特征提取性能：与 OpenCV 相当
- 内存使用：比 C++ 版本低 20%
- 并发安全：支持多线程处理
### 兼容性
- 支持 Rust 1.70+
- 支持主流操作系统（Windows, Linux, macOS）
- 支持 x86_64 和 ARM64 架构
## 后续发展规划
### v1.1 版本（发布后 3 个月）
- GPU 加速支持
- 更多相机模型
- Python 绑定
### v1.2 版本（发布后 6 个月）
- 实时 SLAM 功能
- Web Assembly 支持
- 可视化工具
### v2.0 版本（发布后 1 年）
- 深度学习集成
- 分布式计算支持
- 云端处理 API
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**项目负责人**: Amos Ryan
**创建日期**: 2024年1月
**最后更新**: 2024年1月
*本开发计划将根据项目进展动态调整*