Kornia-rs：用 Rust 实现的低层 3D 计算机视觉库
计算机视觉与模式识别
2025-05-20 v1
摘要
我们提出了 \textit{kornia-rs}，这是一个完全用原生 Rust 编写的高性能 3D 计算机视觉库，旨在为安全关键和实时应用提供支持。与基于 C++ 的库（如 OpenCV）或基于包装器的解决方案（如 OpenCV-Rust）不同，\textit{kornia-rs} 是从零开始构建的，旨在利用 Rust 的所有权模型和类型系统实现内存和线程安全。\textit{kornia-rs} 采用静态类型张量系统和模块化的 crate 集合，提供高效的图像 I/O、图像处理和 3D 操作。为便于跨平台兼容性，\textit{kornia-rs} 提供了 Python 绑定，使其能够无缝且高效地集成到 Rust 代码中。实证结果表明，\textit{kornia-rs} 在图像转换任务中相对于本地 Rust 替代方案实现了 3~5 倍的加速，同时以与 C++ 包装器库相当的性能。除了 2D 视觉功能外，\textit{kornia-rs} 还为 Rust 生态系统填补了一个在 3D 计算机视觉算子方面的显著空白。本文介绍了\textit{kornia-rs} 的架构和性能特征，展示了其在实际计算机视觉应用中的有效性。
引用
@article{arxiv.2505.12425,
title = {Kornia-rs: A Low-Level 3D Computer Vision Library In Rust},
author = {Edgar Riba and Jian Shi and Aditya Kumar and Andrew Shen and Gary Bradski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12425},
year = {2025}
}