ChimpStackr

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面向 Windows、macOS 和 Linux 的开源焦点合成应用。

功能

4 种堆栈算法： 拉普拉斯金字塔、加权平均、深度图、曝光融合（HDR）
自动对齐： 仅平移或旋转 + 缩放校正（对焦呼吸）
16 位流程： 从 RAW 到输出的全位深度保留
自动裁剪： 去除对齐偏移产生的黑边
自动调优： 根据图像分辨率自动检测参数
GUI + CLI： 完整图形界面和无头命令行工具
跨平台： Windows、macOS、Linux 原生构建
暂停/恢复/取消： 控制长时间运行的堆栈
前后对比： 滑块查看器比较输入与输出
拖放支持： 直接将图像文件或文件夹拖入应用

下载

预构建包可在 Releases 页面获得：

| 平台 | 下载 | 说明 | |---|---|---| | Windows | ChimpStackr-Windows.zip | 解压并运行 chimpstackr.exe | | macOS | ChimpStackr-macOS.dmg | 打开 DMG，拖动到应用程序 | | Linux | ChimpStackr-Linux-x86_64.AppImage | 运行前执行 chmod +x |

CLI 使用

CLI 允许无 GUI 的无头焦点合成：

# Basic stack
chimpstackr-cli --input images/*.jpg --output result.tif
Align + stack with auto parameters
chimpstackr-cli -i images/*.jpg -o result.tif --align --auto --auto-crop
Full options
chimpstackr-cli -i images/*.jpg -o result.png \
  --align \
  --method laplacian \
  --rotation-scale \
  --kernel-size 6 \
  --pyramid-levels 8 \
  --auto-crop \
  --quality-report

可用方法： laplacian（默认）、weighted_average、depth_map

堆叠算法

| 方法 | 适用场景 | 工作原理 | |---|---|---| | 金字塔 | 细节丰富（头发、毛刺、边缘） | 拉普拉斯金字塔分解，每个频带最大对比度选择，局部色调映射 | | 加权 | 平滑主体，良好色彩 | 每像素对比度加权与适当累积 | | 深度图 | 不透明表面，最佳色彩保真度 | 多尺度锐度结合边缘感知双边平滑 | | HDR | 变化曝光/光照 | Mertens曝光融合（非焦点堆叠） |

从源码构建

要求 Python 3.9-3.13。

git clone https://github.com/noah-peeters/ChimpStackr.git
cd ChimpStackr
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt
Run GUI
python src/run.py
Run CLI
python -m src.cli --help
Run tests
pip install pytest
pytest tests/ -v

打包

构建使用 PyInstaller 并进行特定平台的后处理。您只能为当前平台构建。

# Install build tools
pip install pyinstaller
Build (creates dist/chimpstackr/ and dist/ChimpStackr.app on macOS)
pyinstaller chimpstackr.spec --noconfirm
Or use the platform scripts:
./scripts/build_macos.sh        # macOS → .dmg
./scripts/build_linux.sh        # Linux → .AppImage
.\scripts\build_windows.ps1     # Windows → .zip or installer

CI/CD 通过 GitHub Actions 在带标签的发布版本上自动构建所有平台。

画廊

以下堆栈是在大约4倍放大倍率下使用稍有抖动的设备拍摄的（每组约150张图像），使用 ChimpStackr 进行堆叠，并在 darktable 中后期处理。

Bij_TranslationAlignment Edited Bewerkt

来源

基于以下论文的焦点堆叠算法：Wang, W., & Chang, F. (2011). 一种基于拉普拉斯金字塔的多焦点图像融合方法。计算机学报, 6(12)。
DFT 图像对齐改编自：imreg_dft
Mertens 曝光融合：Mertens, T., Kautz, J., & Van Reeth, F. (2007). 曝光融合。
修正拉普拉斯和焦点测量：Nayar, S.K., & Nakagawa, Y. (1994)。

许可证

GPL-3.0 - 详情请见 LICENSE。

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