i-love-study / py-rotaeno-stablizer-gui

制作易用的 Rotaeno 稳定工具

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py-rotaeno-stablizer-gui's Issues

[ Bug ] 似乎不支持3.11以下版本的python

Bug 描述

3.11以下的python不支持

复现步骤

旧版本python启动本项目的时候就遇到这个问题

期望行为

建议注明适配的python版本

截图 / 相关视频

Traceback (most recent call last):
File "/Users/lawrence/anaconda3/envs/python_rotaeno_stablizer/lib/python3.10/runpy.py", line 196, in _run_module_as_main
return _run_code(code, main_globals, None,
File "/Users/lawrence/anaconda3/envs/python_rotaeno_stablizer/lib/python3.10/runpy.py", line 86, in _run_code
exec(code, run_globals)
File "/Users/lawrence/Downloads/py-rotaeno-stablizer-gui-main/rotaeno_stablizer/main.py", line 3, in
import tomllib
ModuleNotFoundError: No module named 'tomllib'

稳定器版本

0.1.0

游玩设备

iPhone 14

Rotaeno 版本

No response

补充

No response

[Feature Request] Optimize proformance

在本人电脑（i7-11800H）上，对一张(1920x1920)图片旋转能达到 240 fps 上下
而 FFMpegReader 的速度，则在 100 fps 上下
看起来 pipe 的传输可能成为了整个系统的瓶颈

1. 考虑将如 Auto-crop 使用 ffmpeg 实现，使得减少 pipe 传输的数据量，从而加快在使用 auto crop 情况下的压缩情况 仅仅是提取四个边缘点重新拼接就要点时间了，纯纯浪费解码时间
2. 直接通过变换矩阵来实现 display_all 选项
3. 使用 qoi 格式通过 pipe 传输 即使是 qoi，占用的 CPU 性能还是有点过高了，且 opencv-python 暂未支持 qoi 格式，并且 python 封装的 qoi 库 性能并不理想（加上 qoi 解码从 120 fps 到 35 fps 上下）
4. 传输的数据从 RGBA 变成 RGB，因为 numpy 划分新内存的时间不及 pipe 的传输时间，经验证，使用cv2.cvtColor(iamge, cv2.IMAGE_RGB2RGBA) 扩展速度比 numpy 本身操作快了一个数量级
5. 将 alpha 通道 和 RGB 通道 分开进行变换矩阵后再合成，会不会比先合成 4 通道图像，再变换矩阵快不行
6. 优化在无背景图片情况下，该系统的性能（ffmpeg 的 overlay 性能相比于直接画圆还是比较大太多了）