Algart Java-Bibliotheken.

Lassen Sie Ihre Apps-Arrays und -matrizen einschließlich Bilder mit einem Satz von Java-Bibliotheken verarbeiten.
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Algart Java-Bibliotheken. Ranking & Zusammenfassung

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  • Rating:
  • Preis:
  • Free
  • Name des Herausgebers:
  • By AlgART Laboratory
  • Betriebssysteme:
  • Windows 2003, Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows Server 2008, Windows 7
  • Zusätzliche Anforderungen:
  • JDK
  • Dateigröße:
  • 2.8 MB
  • Downloads insgesamt:
  • 34

Algart Java-Bibliotheken. Stichworte


Algart Java-Bibliotheken. Beschreibung

Open-Source-Java-Bibliotheken, unterstützende generalisierte Smart-Arrays und -matrizen mit Elementen aller Typen (1 Bit, 8/16/32/64-Bit-Ganzzahlen, 32/64-Bit-Floating-Punktwerte und andere Java-Typen). Die Bibliotheken enthalten einen breiten Satz von 2D-, 3D- und mehrdimensionalen Bildverarbeitungsalgorithmen über Matrizen: lineare Filterung, mathematische Morphologie, Rangoperationen, spektrale Transformation (FFT) usw. Es gibt auch Skelettisierung und Messen von Binärbildern. Die Bibliotheken verwenden 63-Bit-Adressierung von Array-Elementen (alle Indizes und Länge werden durch 64-Bit-Typ dargestellt). So ist es theoretisch möglich, Arrays und Matrizen zu erstellen und zu verarbeiten, die bis zu 2 ^ 63-1 (~ 10 ^ 19) Elemente von primitiven oder nicht primitiven Typen enthalten, wenn OS und Hardware den erforderlichen Speicher oder Speicherplatz bereitstellen können. Das Speichermodellkonzept ermöglicht das Speichern von Algart-Arrays in verschiedenen Systemen, von einfachen Java-Arrays bis zu zugeordneten Datenträgerdateien; Alle erforderlichen Datenübertragungen werden automatisch durchgeführt, während jeder Zugriff auf ein Element oder einen Elementblock. Die meisten Algorithmen basieren auf einer breiten Verwendung von faulen Bewertungen. Typische Operationen, wie Elementwise-Summierungen oder geometrische Matrix-Transformationen, werden über faule Ansichten des Quellarrays oder der Matrix implementiert. Beispielsweise können Sie eine mehrdimensionale Matrix annehmen, drehen Sie sie (oder führen Sie eine andere affine oder projektive Transformation aus) und extrahieren Sie dann eine Submatrix aus dem Ergebnis. Alle diese Vorgänge werden praktisch (keine Zeit erforderlich) und tatsächliche Berechnungen werden nur zum Zeitpunkt des Zugriffselements durchgeführt, in der Regel beim Kopieren der resultierenden Matrix auf ein neu erstelltes Kopieren. Darüber hinaus werden in vielen Fällen die Bibliotheken selbst 'verstehen, dass der Benutzer eine Rotation oder eine andere Transformation durchführen möchte, und teilen Sie die Matrix in geeignete rechteckige Blöcke (passend in RAM) auf und wählen Sie den besten Algorithmus für diese Aufgabe im Moment von Kopiervorgang.


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