Mistral Mistral ist ein hochrangiger Imaging-Motor für die Java Standard Edition-Plattform (J2SE).
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Mistral Ranking & Zusammenfassung

Mistral Stichworte

Motor Java-Bibliothek Bildverarbeitungs-Engine Java Imaging. Mistral imaging

Mistral Beschreibung

Mistral ist ein hochrangiger Imaging-Motor für die Java Standard Edition-Plattform (J2SE). Mistral ist ein hochrangiger Imaging-Motor für die Java Standard Edition-Plattform (J2SE). Das Mistral-Projekt wurde als Abstraktionsschicht über dem echten Bildgebungsmotor konzipiert, der von einem der beliebtesten in der Umgebung (z. B. JAI, Imagej) frei gewählt werden kann, wodurch sich der Programmierer auf den Algorithmus konzentrieren kann, ohne die Zeit auf dem Impertrieb zu verschwenden Noch ferner, indem er einen einfachen, aber wirksamen Imaging-Prozessor bereitstellt, der in der Lage ist, gut geschriebene Bildverarbeitungsalgorithmen in verschiedenen Computing-Szenarien zu planen: von der einzelnen CPU bis zum Multi-Core bis zur Sun-Grid-Computing-Einrichtung. Auch billig, lokale, lokale Multi-Knoten, die auf Jini und RIO-Technologien basieren, werden unterstützt. Hier sind einige wichtige Funktionen von "Mistral": Abstrakte Bildgebungsschicht. Die Verarbeitung erfolgt auf einer opake Klasse EditableImage, die die konkrete Bilddarstellung aus der Ansicht des Programmierers verbirgt. Auf diese Weise gibt es in dem Code keinen expliziten Bezug auf jede vorhandene Abbildungs-API, wie JAI oder ImageJ. Sie können den Abbildungsmotor in einem anderen Teil Ihres Codes anschließen (z. B. beim Anwendungsstart) mit der Verwendung einer Registrierung.flexible. Erweiterte Programmierer können neue Operationen und ihre Implementierungen definieren. Ihre benutzerdefinierten Operationen verhalten sich genauso wie der Standard-Imaging-Prozessor. Mistral bettet einen einfachen, aber wirksamen ImagingTaskprozessor ein, der auf dem Konzept einer ImagingTask basiert. Eine ImagingTask ist eine Klasse, die ein atomares Stück Bildverarbeitungscode einkapselt, das parallel ausgeführt werden muss. Sie müssen Ihren Algorithmus nur in einer Gruppe von ImagingTasks zersetzen, die auch in mehrphasiger Mode ausgeführt werden kann. Unterschiedliche Implementierungen des ImagingTaskprozessors können die Aufgaben in kontextabhängiger Weise planen. Zum Beispiel wird auf einer traditionellen Einzelkern-CPU alle Aufgaben seriell ausgeführt. Auf einem Dual-Kern werden bis zu zwei Aufgaben gleichzeitig parallelisiert und ausgeführt. Auf einem Multiple-Knoten-Cluster werden so viele Aufgaben wie die verfügbaren Arbeitnehmer gleichzeitig geplant. Darüber hinaus stellt ImagingTaskProcessor dem Programmierer die Werkzeuge zur Verfügung, um das Beste aus dem Kontext zu erhalten, indem er das am besten geeignete Kommunikationsprotokoll zwischen Task verwendet. Beispielsweise kann die Implementierung des Sun Grid Compute-Servers das verteilte Dateisystem verwenden, wodurch unnötige Bildserialisierungen die Knoten der Knoten hin und her vermieden. Bei Bedarf kann Mistral Leistungstatistiken über Ihren Bildverarbeitungsalgorithmus sammeln, sowohl grobkörnig (ImagingTasks) als auch feinkörnige (einzelne Operationen). Statistiken werden automatisch aggregiert und arbeiten sowohl in lokalen als auch in verteilten Computerumgebungen. Statistiken sind ein großartiges Werkzeug zur Optimierung Ihrer Arbeit.Image-Renderer. Mistral beinhaltet einen einfachen Bildrenderer, der Zoomen und Panning.Metadata-Unterstützung durchführen kann. Nicht zuletzt, wenn Sie digitale Fotos verarbeiten, kann Mistral Ihnen alle Metadaten zur Verfügung stellen, die Sie benötigen (z. B. Exif, Maker Note) auf einfache Weise. Mistral kann Metadaten von JPEG-Fotos extrahieren (mithilfe der beliebten METADATA-Extractor-Bibliothek von Drew Noakes), TIFF-Fotos (mit nativem Java-Image-E / A-Support) und Camera-Rohfotos (mit dem speziellen Bild E / A-Plugin Jrawio). Einfach. Mistral ist um eine mehrphasige Version des Master-Worker-Musters ausgelegt, das hauptsächlich für die sogenannten "peinlich verteilten" Aufgaben nützlich ist - im Allgemeinen parallele, parallele Berechnungen, die eine sehr begrenzte Inter-Knoten-Kommunikation erfordern.

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