Rerun 数据流可视化搭建从零到第一个窗口3 个 SDK 完整跑通【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerunRerun 是一个开源的多模态数据流可视化工具手里有一批点云、视频和位姿数据它给你开一个本地窗口看数据动起来、暂停、放大。一端记日志另一端渲染成三维画面。跟着下面的步骤走完你会得到一个能从源码运行的 Viewer以及 Python、Rust、C 三个可以本地构建、能打调试的 SDK。这套环境长什么样全部装好之后你手里是五样东西一个能直接跑的 Viewer调试产物在target/debug/rerun发布产物在target/release/rerunPython SDK源码在 rerun_py/本地构建后import rerun即可用还能产出可安装的 wheelRust SDK核心 crate 集中在 crates/cargo 可直接构建、测试C SDKrerun_cpp/由 CMake 驱动构建入口在 rerun_cpp/CMakeLists.txt一条调试链路VS Code 可以对 Viewer 和各语言示例打断点。后面几节只做一件事把这五样东西跑出来。最快路径从零到第一个窗口先确认你的系统在下列范围内操作系统最低配置推荐配置LinuxUbuntu 20.04GCC 9Ubuntu 22.04GCC 11macOSmacOS 11Xcode 13macOS 13Xcode 14WindowsWindows 10VS 2019Windows 11VS 2022Linux 下装 build-essential、Rust 1.88.0 与 Pixi 0.41.4sudo apt update sudo apt install -y build-essential git git-lfs curl --proto https --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y source $HOME/.cargo/env rustup install 1.88.0 rustup default 1.88.0 curl -fsSL https://pixi.sh/install.sh | bash pixi self-update --version 0.41.4macOS 与 Windows同样三步换包管理器macOS 把第一行换成brew install git git-lfs之后装 Rust、Pixi 的步骤与 Linux 相同。Windows 分三步走装 Git for Windows安装时勾选 Enable symbolic links装完执行git lfs install装好 rustup 后执行与上面相同的rustup install 1.88.0两行装好 Pixi 后执行pixi self-update --version 0.41.4。克隆仓库并跑过 check-env 校验git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun cd rerun git lfs install git lfs pull pixi run check-env这个脚本会逐个核对 pixi、cargo、rustc 的版本任何一项对不上都会以非零码退出逻辑见 scripts/check_env.py。从源码装 Rerun Viewer打开第一个窗口pixi run rerun 第一次执行要编译整个工作区是全程最慢的一步可以先去倒杯水。窗口弹出来就是你想要的 Viewer。想要发布版同一条命令加--release参数即可产物落在target/release/rerun。按语言开工Python本地构建 SDK用 minimal 示例开窗口这节的目标是让import rerun在当前环境生效并用一个彩色点云示例开起窗口。pixi run py-build需要可安装的 wheel 时再走打包流程pixi run py-build-wheels-sdk-only pip install ./dist/CURRENT_ARCHITECTURE/*.whl跑示例cd examples/python/minimal pixi run python minimal.pyminimal.py 的核心就四行rr.init(rerun_example_minimal, spawnTrue) positions np.vstack([xyz.ravel() for xyz in np.mgrid[3 * [slice(-10, 10, 10j)]]]).T colors np.vstack([rgb.ravel() for rgb in np.mgrid[3 * [slice(0, 255, 10j)]]]).astype(np.uint8).T rr.log(my_points, rr.Points3D(positions, colorscolors, radii0.5))敲完运行窗口里出现一簇带颜色渐变的三维点。Rust构建库并跑通 minimal 示例这节的目标是把 crates 工作区编译过让 minimal 示例打开同样的点云。cargo build --all-features cargo run -p minimal示例在 examples/rust/minimal/src/main.rs一个 10×10×10 的网格点颜色按坐标渐变日志逻辑和 Python 版完全一致。cargo test --all-features可以跑全部测试cargo doc --all-features --no-deps --open生成 API 文档。C用 CMake 构建并运行 minimal 示例这节的目标是C SDK 与示例在当前机器上能编过、能跑起来。pixi run -e cpp cpp-build-all cd examples/cpp/minimal cmake -B build cmake --build build ./build/minimalSDK 构建是否有问题用pixi run -e cpp cpp-test验证。让它跑得更快 编译太慢换一个更快的链接器Rerun 是静态链接最后一步链接最慢。Linux 上装 moldsudo apt install mold再往~/.cargo/config.toml里写[target.x86_64-unknown-linux-gnu] linker clang rustflags [ -C, link-arg-fuse-ld/usr/bin/mold, -C, split-debuginfounpacked, ]macOS 思路相同Intel 芯片装 zldbrew install michaeleisel/zld/zld在对应 target 的 rustflags 里加-C, link-arg-fuse-ld/usr/local/bin/zld。Windows 则在[target.x86_64-pc-windows-msvc]下写linker rust-lld.exe和-C, split-debuginfopacked先执行rustup component add llvm-tools-preview装好 LLVM 工具链。 用 sccache 吃掉重复编译cargo install sccache export RUSTC_WRAPPERsccache export SCCACHE_CACHE_SIZE256G之后重复编译的大部分代码直接命中缓存第二次全量构建会明显变快。 断点进不去让 VS Code 指向编译产物在项目根目录建.vscode/launch.json用 lldb 启动 Viewer{ version: 0.2.0, configurations: [ { name: Rerun Viewer, type: cppdbg, request: launch, program: ${workspaceFolder}/target/debug/rerun, MIMode: lldb } ] }装上 rust-analyzer、CodeLLDB、Crates 三个插件。想调试 Rust 示例时再加一个 lldb 配置指向minimal包写法相同。卡住了先查这里现象原因一条动作linker cc not foundLinux 缺编译器sudo apt install build-essentialfatal error: EGL/egl.h file not found缺图形库sudo apt install libegl1-mesa-dev libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-devmacOS 用brew install mesaWindows 链接错误缺 VS 2022 与 Windows SDK在 VS 自带的命令提示符里编译窗口打不开显卡不支持 WebGPUexport RERUN_ENABLE_SOFTWARE_RASTERIZER1Windows 用set RERUN_ENABLE_SOFTWARE_RASTERIZER1中文显示成方块默认字体缺中文字形在 Viewer 的 Appearance 选项卡把 Font Family 设为系统中文字体重启下一步去哪示例集examples/下按 python、rust、cpp、c 组织结构一致挑一个跑通再看别的。官方文档docs/content/常用开发任务完整配置见 pixi.tomlpixi task list可查全部pixi run lint跑所有代码检查pixi run fmt格式化所有代码pixi run test跑所有测试pixi run docs生成所有文档参与贡献先看 CONTRIBUTING.md 的流程风格对齐 CODE_STYLE.md提交 PR 前跑一遍pixi run pre-push。窗口开起来之后把示例里的演示点云换成你自己的数据这个窗口就是你的了。【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考