Installation

Option 1: Vorgefertigte Binaries (Empfohlen)

Gebrauchsfertige Binaries von GitHub Releases herunterladen:

GUI3 (Browser-Oberfläche — Empfohlen)

Plattform	Download
Linux x86_64 (zip)	tile_compile_gui3-linux-v{version}.zip
macOS Apple Silicon	tile_compile_gui3-macos-apple-v{version}.zip
macOS Intel	tile_compile_gui3-macos-intel-v{version}.zip
Windows x64	tile_compile_gui3-windows-v{version}.zip

Linux

# Neueste Release herunterladen
curl -L -o tile_compile.zip \
  https://github.com/jeamy/tile_compile/releases/latest/download/tile_compile_gui3-linux-v0.3.9.zip

# Entpacken
unzip tile_compile.zip
cd tile_compile_gui3-linux-v0.3.9

# GUI3 starten (Browser öffnet sich automatisch)
./start_gui3.sh  # http://127.0.0.1:8080/ui/

macOS

# Apple Silicon
curl -L -o tile_compile.zip \
  https://github.com/jeamy/tile_compile/releases/latest/download/tile_compile_gui3-macos-apple-v0.3.9.zip

# Oder Intel
curl -L -o tile_compile.zip \
  https://github.com/jeamy/tile_compile/releases/latest/download/tile_compile_gui3-macos-intel-v0.3.9.zip

unzip tile_compile.zip
cd tile_compile_gui3-macos-*/
./start_gui3.command  # Browser öffnet sich automatisch

macOS-Hinweis: Falls Gatekeeper den Launcher blockiert: Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit, nach unten scrollen und den blockierten Eintrag erlauben.

Windows

1. tile_compile_gui3-windows-v0.3.9.zip herunterladen
2. An gewünschten Ort entpacken
3. Ausführen:

   start_gui3.bat
   :: Browser öffnet sich automatisch unter http://127.0.0.1:8080/ui/
   

Erster Start: Alle Anwendungsdateien werden nach ~/tilecompile/ (oder %USERPROFILE%\tilecompile\ auf Windows) kopiert. Das heruntergeladene Archiv kann danach gelöscht werden. Bei Updates werden nur Anwendungsdateien ersetzt — Benutzerdaten (Runs, Kataloge) bleiben erhalten.

Vollständige GUI3-Workflow-Anleitung: GUI3 Benutzerhandbuch

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Option 2: Aus dem Quellcode bauen

Voraussetzungen

• C++20-Compiler (GCC 13+, Clang 16+, MSVC 2022+ 17.8+)
• CMake 3.21+
• OpenCV 4.x
• CFITSIO
• yaml-cpp
• Eigen3
• nlohmann/json
• spdlog (optional)
• CLI11 (optional)
• Catch2 (optional, für Tests)

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Linux

Ubuntu / Debian

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git \
  libopencv-dev libcfitsio-dev libyaml-cpp-dev \
  libeigen3-dev nlohmann-json3-dev libspdlog-dev \
  libcli11-dev catch2

Fedora / RHEL / Rocky / AlmaLinux

sudo dnf install -y gcc gcc-c++ cmake git \
  opencv-devel cfitsio-devel yaml-cpp-devel \
  eigen3-devel nlohmann-json-devel spdlog-devel \
  cli11-devel catch2-devel

Fedora-Hinweis: nlohmann-json-devel ist seit Fedora 38 in den Standard-Repos. Bei älteren Releases über pip install nlohmann-json oder aus dem Quellcode bauen.

Arch / Manjaro

sudo pacman -S base-devel cmake git \
  opencv cfitsio yaml-cpp eigen nlohmann-json \
  spdlog cli11 catch2

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Pipeline bauen

cd tile_compile_cpp
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build . -j$(nproc)
ctest --output-on-failure

GPU-Beschleunigung — Voraussetzungen

GPU-Beschleunigung ist optional. CPU-only-Builds werden vollständig unterstützt. Der Laufzeit-Backend wird über runtime_limits.acceleration_backend ausgewählt (auto, opencv_cuda, opencv_opencl oder cpu). auto versucht CUDA, dann OpenCL, dann CPU.

Für NVIDIA CUDA muss OpenCV mit core/cuda, cudawarping, cudaarithm und cudafilters gebaut sein; die Installation eines CUDA-Toolkits neben einem CPU-only-OpenCV-Paket reicht nicht. Für OpenCL muss OpenCV core/ocl bieten und der Host eine funktionierende OpenCL ICD/Runtime bereitstellen.

Phase	CUDA	OpenCL	Beschleunigte Operation
PREWARP	Ja	Ja	Full-Frame/CFA-Affine-Warping
AQMH_MAPS	Ja	Ja	Lokale-Varianz- und Pyramiden-Filter
AQMH_RECONSTRUCTION	Ja	Nein	Streaming-Welford-Statistiken und Sigma-Clipping
Klassische TILE_RECONSTRUCTION	Ja	Ja	Sigma-Clipping und Overlap-Add
SYNTHETIC_FRAMES	Ja	Ja	Cluster-Tile-Rekonstruktion
STACKING und Resume	Ja	Ja	Gewichtete/Sigma-geclippte Reduktion und paralleles RGB

REGISTRATION bleibt CPU-only; GPU-Verarbeitung beginnt bei PREWARP.

AQMH Cherry-Pick fällt derzeit auf CPU zurück. CUDA-Rekonstruktion verarbeitet ein Frame und eine Quality-Map gleichzeitig, daher skaliert der VRAM-Verbrauch nicht mit der Anzahl der Input-Frames. Laufzeit-Logs zeigen cpu_workers, gpu und backend.

CUDA 13 mit OpenCV CUDA 13

Bei Verwendung eines OpenCV-Builds, der gegen CUDA 13 kompiliert wurde, tile_compile_cpp mit den passenden OpenCV- und CUDA-Pfaden konfigurieren. Das Mischen eines OpenCV-CUDA-Builds für eine CUDA-Version mit einem anderen CUDA-Toolkit kann dazu führen, dass CMake bei find_package(OpenCV) scheitert.

Beispiel für OpenCV in /opt/opencv-4.11-cuda13 und CUDA in /usr/local/cuda-13.0:

rm -rf tile_compile_cpp/build
cmake -S tile_compile_cpp -B tile_compile_cpp/build \
  -DOpenCV_DIR=/opt/opencv-4.11-cuda13/lib64/cmake/opencv4 \
  -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-13.0 \
  -DCUDA_NVCC_EXECUTABLE=/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc \
  -DTILE_COMPILE_NVCC_EXECUTABLE=/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc \
  -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc \
  -DTILE_COMPILE_ENABLE_CUDA=ON
cmake --build tile_compile_cpp/build -j$(nproc)

Die Konfigurationszusammenfassung sollte zeigen:

TILE_COMPILE_ENABLE_CUDA: ON
TILE_COMPILE_WITH_CUDA: ON
CUDA nvcc: /usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc
OpenCV: 4.11.0

Zur Laufzeit zeichnet artifacts/acceleration_context.json das erkannte Gerät und den gewählten Backend für jede unterstützte Phase auf. Dies ist die autoritative Methode, um einen echten GPU-Pfad von einem kontrollierten CPU-Fallback zu unterscheiden.

Falls CMake eine ungeeignete CUDA-Version meldet, das Build-Verzeichnis vor der Neukonfiguration entfernen, damit veraltete CUDA_*-Cache-Einträge nicht auf ein älteres Toolkit verweisen.

Installation ins System:

sudo cmake --install .

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Docker

Vorgefertigte Umgebung, keine Host-Abhängigkeiten erforderlich:

./tile_compile_cpp/scripts/docker_compile_and_run.sh build-image
./tile_compile_cpp/scripts/docker_compile_and_run.sh run-shell

Im Container:

./tile_compile_runner run --config tile_compile.yaml --input-dir /mnt/input --runs-dir /mnt/runs

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Web-Backend (Optional, für Entwicklung)

Das GUI3-Release-Bundle enthält ein vorgebautes Backend. Zum manuellen Bauen:

cd web_backend_cpp
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build . -j$(nproc)

# Backend starten
../../start_backend.sh

http://127.0.0.1:8080/ui/ öffnen

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Dokumentations-Tools (Optional)

Nur für den Bau der Dokumentations-Website erforderlich.

Python-Tools (alle Plattformen)

pip install mkdocs mkdocs-material mike

Doxygen + Graphviz

Distro	Befehl
Ubuntu/Debian	sudo apt install doxygen graphviz
Fedora/RHEL	sudo dnf install doxygen graphviz
Arch	sudo pacman -S doxygen graphviz
macOS	brew install doxygen graphviz
Windows	choco install doxygen.portable graphviz

Dokumentation erzeugen

# C++ API (Doxygen)
cd tile_compile_cpp
doxygen Doxyfile

# Volle Website (MkDocs)
cd ..
mkdocs serve    # http://127.0.0.1:8000
mkdocs build    # Ausgabe: site/

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Verifikation

# Executables prüfen
./tile_compile_runner --help
./tile_compile_cli --help

# Konfiguration validieren
./tile_compile_cli validate-config --path tile_compile.yaml

# Schneller Scan
./tile_compile_cli scan /pfad/zu/lights --frames-min 30

Für den vollständigen GUI3-Workflow (Scan, Parameter, Run, Ergebnisse) siehe das GUI3 Benutzerhandbuch.