Mistral Mistral es un motor de imágenes de alto nivel para la plataforma de edición estándar de Java (J2SE).
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Mistral Descripción

Mistral es un motor de imágenes de alto nivel para la plataforma de edición estándar Java (J2SE). Mistral es un motor de imágenes de alto nivel para la plataforma de edición estándar Java (J2SE). El proyecto Mistral se ha diseñado como una capa de abstracción sobre el motor de imágenes real, que se puede elegir libremente entre uno de los más populares (por ejemplo, JAI, ImageJ), lo que permite que el programador se centre en el algoritmo, sin perder el tiempo en el implementario. Aún más, al proporcionar un crococesador de imágenes simple pero económico, que puede programar algoritmos de procesamiento de imágenes bien escritos en diferentes escenarios de computación: desde la CPU única, hasta el multi-núcleo, hasta la instalación de computación de la red SUN. También se admiten clústeres de nodos múltiples locales basados ​​en Juini ™ y Rio Technologies. Aquí hay algunas características clave de "MISTRAL": capa de imagen abstracta. El procesamiento se realiza en una clase Opaca EditableImage, que oculta la representación de la imagen de concreto de la visión del programador. De esta manera, en el Código no existe una referencia explícita a ninguna API de imágenes existente, como Jai o ImageJ. Puede conectar el motor de imágenes en una parte diferente de su código (por ejemplo, en la puesta en marcha de la aplicación) con el uso de un registro. Flexible. Los programadores avanzados pueden definir nuevas operaciones y sus implementaciones. Sus operaciones definidas por el usuario se comportan como el procesador de imágenes estándar de los estándares. Mistral incorpora un proceso de imagingSask simple pero efectivo que se basa en el concepto de una descarga de imágenes. Una mascota de imágenes es una clase que encapsula una pieza atómica de código de procesamiento de imágenes que debe ejecutarse de una manera paralela. Solo tiene que descomponer su algoritmo en un grupo de imágenes de imágenes, que también se puede ejecutar de manera multifase. Diferentes implementaciones de ImagingTaskProcessor son capaces de programar las tareas de una manera dependiente del contexto. Por ejemplo, en una CPU tradicional y única, todas las tareas serán ejecutadas en serie; En un núcleo dual, hasta dos tareas se paralelizarán y se ejecutarán al mismo tiempo; En un clúster de nodos múltiples, tantas tareas, ya que los trabajadores disponibles se programarán al mismo tiempo. Además, ImagingSaskProcessor proporciona al programador las herramientas para obtener lo mejor del contexto, utilizando el protocolo de comunicación entre tareas más adecuado. Por ejemplo, la implementación para el servidor de Sun Grid Compute es capaz de usar el sistema de archivos distribuidos, evitando así las serializaciones innecesarias de la imagen de ida y vuelta a los nodos. Estadísticas. Si es necesario, Mistral puede recopilar estadísticas de rendimiento sobre el algoritmo de procesamiento de imagen, tanto grano grano (iMagingTasks) como de grano fino (operaciones únicas). Las estadísticas se agregan automáticamente y funcionan tanto en entornos de computación locales como distribuidos. Las estadísticas son una gran herramienta para optimizar su renderizador de trabajo. Mistral incluye un simple renderizador de imágenes que es capaz de realizar el soporte de zoom y panorámica. Por último, pero no menos importante, si va a procesar fotos digitales, Mistral puede proporcionarle todos los metadatos que necesita (por ejemplo, EXIF, Nota de fabricante) de una manera sencilla. Mistral es capaz de extraer metadatos de las fotos de JPEG (utilizando la biblioteca de metadatos-extractores de la popular Drew Nokakes), las fotos de TIFF (usando el soporte de E / S de la imagen de Java nativa) y las fotos RAW de la cámara (utilizando la imagen especial de I / O, el plugin Jrawio). Simple. Mistral está diseñado alrededor de una versión multifásica del patrón maestro-trabajador, que es en su mayoría útil para las llamadas tareas "distribuidas vergonantemente", que generalmente hablan, los cálculos paralelos que requieren comunicaciones entre nodos muy limitadas.

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