andrew cooke: pancito
Pancito is a Haskell module for manipulating functional images and then saving them to disk. It was inspired by Pan. You might be best starting with the Introduction to Pancito. Pancito 2.2 adds better output code (tiling, progress meter) and type classes to Pancito 2.1. These changes make my life easier as I develop new images. It also has a couple of extra extensions to support images of pixella
GitHub - RaphaelJ/friday: Fast image IO and transformations.
The four distinguishing features of this image library are: A reliance on a strongly typed programming language to detect programming errors directly at compile time. The ability to fuse image transformations. For example, if one wishes to apply a rotation on a resized image, he can use friday and the Haskell compiler to generate a single loop that will automatically combine the resizing and the r
Numeric Haskell: A Repa Tutorial - HaskellWiki
Repa is a Haskell library for high performance, regular, multi-dimensional parallel arrays. All numeric data is stored unboxed and functions written with the Repa combinators are automatically parallel (provided you supply "+RTS -N" on the command line when running the program). This document provides a tutorial on array programming in Haskell using the Repa package and was based on version 3.2 of
関数型言語による画像処理環境の追求 その２ Haskellで画像データを扱うためのアプローチ - プログラミングの実験場
Haskellで画像データを扱う際に、いろいろな手法がありうる。 Pure Haskell Hackageを見てみると、（denseな）行列を扱うpure Haskellの（＝外部ライブラリに依存しない）ライブラリで有名なのは、これだろうか。並列化が自動でできるというのが売りのようだ。Simon Peyton JonesもYouTubeに載っている講演で紹介していたと思う。 Repa http://new-hackage.haskell.org/package/repa shelarcyさんによる解説 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20120605/400424/ ただ、速度は遅く、ちょっと実用には辛いレベルかと思われる。 http://repa.ouroborus.net/wiki/Examples/Fft2dHighpass やは
関数型言語による画像処理環境の追求 その１ 現状と背景 - プログラミングの実験場
Haskellグループができたのを機にはてなブログを作ったので、せっかくなのでHaskellについてなにか書こうと、僕の専門分野で使う、Haskellをつかった生物画像処理の環境について今一度調べてみることにした。 生物研究での画像処理というのは主に、画像に対して処理をして特徴抽出したり、物体検出（対象は細胞や蛍光分子）してその位置・数・大きさ・形などを数えたり、分類したりする、ということである。 解析する画像データは通常denseな2〜5次元（平面 × Z軸 × チャンネル（異なる色の蛍光分子） × 時間）の行列であり、大きさは面あたり数百×数百、Z軸は数１０、チャンネルは1-5、時間軸は1-1000個程度のものを使うことが多い。 以下のリンクが参考になる。 Image analysis for biology http://www.rpgroup.caltech.edu/courses
バイナリPPMの出力 - 三次元日誌
調べるのにすごい苦労してしまった。 [Word8]がByteStringであることはすぐにわかったのだが Int->Word8の変換方法が見つからなくて難航。 たまたま検索でかかったコード辺からようやく判明した。 toEnumとするとInt->Word8にできるらしい。 リファレンスを見るのを覚えた。 import qualified Data.ByteString.Char8 as B import System.IO -- write raw data to file as PPM binary format. writeP6::String->Int->Int->[RGB24]->IO() writeP6 filepath width height rawdata=do handle<-openBinaryFile filepath WriteMode -- header B.hPu
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
JuicyPixels
GitHub - Twinside/Rasterific: A drawing engine in Haskell