Bibliothèques Algart Java

Laissez vos applications Processens des matrices et des matrices, y compris des images avec un ensemble de bibliothèques Java.
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Bibliothèques Algart Java Classement & Résumé

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  • Rating:
  • Prix:
  • Free
  • Nom de l'éditeur:
  • By AlgART Laboratory
  • Systèmes d'exploitation:
  • Windows 2003, Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows Server 2008, Windows 7
  • Exigences supplémentaires:
  • JDK
  • Taille du fichier:
  • 2.8 MB
  • Téléchargements totaux:
  • 34

Bibliothèques Algart Java Mots clés


Bibliothèques Algart Java La description

Bibliothèques Java Open-Source, prenant en charge les matrices intelligentes généralisées et les matrices avec des éléments de tous types (1 bits, 8/12/32/64 bits d'entiers, des valeurs de virgule flottante 32/64 bits et de tout autre type Java). Les bibliothèques contiennent un ensemble large d'algorithmes de traitement d'images 2D, 3D et multidimensionnelles sur matrices: filtrage linéaire, morphologie mathématique, opérations de rang, transformation spectrale (FFT), etc. Il existe également une squelette et une mesure d'images binaires. Les bibliothèques utilisent l'adressage 63 bits des éléments de réseau (tous les index et la longueur sont représentés par type long 64 bits). Il est donc théoriquement possible de créer et de traiter des tableaux et des matrices contenant jusqu'à 2 ^ 63-1 (~ 10 ^ 19) des éléments de tout type primitif ou non primitive, si le système d'exploitation et le matériel peut fournir une quantité nécessaire de mémoire ou d'espace disque. Le concept de modèle de mémoire permet de stocker des tableaux d'algart dans différents schémas, de simples matrices Java à des fichiers de disque mappés; Tous les transferts de données nécessaires sont effectués automatiquement alors que tous les accès à un élément ou à un bloc d'éléments. La plupart des algorithmes sont basés sur une large utilisation d'évaluations paresseuses. Les opérations typiques, telles que les transformations de la tomme d'élément ou de la matrice géométrique, sont implémentées via des vues paresseuses sur la matrice source ou la matrice. Par exemple, vous pouvez prendre une matrice multidimensionnelle, le faire pivoter (ou effectuer toute autre transformation affine ou projective), puis extraire une sous-chaîne du résultat. Toutes ces opérations seront effectuées pratiquement (ne nécessitant pas de temps) et les calculs réels ne seront effectués que pour le moment d'accès des éléments, généralement lors de la copie de la matrice obtenue à une nouvelle création d'une nouvelle. De plus, dans de nombreux cas, les bibliothèques se «comprendreont-elles», que l'utilisateur souhaite effectuer une rotation ou une autre transformée et scindera la matrice en blocs rectangulaires appropriés (ajustement dans la RAM) et choisir le meilleur algorithme de cette tâche au moment de Copier l'opération.


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