Какое представление Haskell рекомендуется для 2D, распакованных массивов пикселей с миллионами пикселей?

Как только я рассмотрел особенности библиотек массивов Haskell, которые имеют значение для меня, и скомпилировал таблица сравнения (только таблицу: прямая ссылка). Поэтому я постараюсь ответить.

на каком основании я должен выбрать между вектором.Распакованный и UArray? Они оба являются распакованными массивами, но векторная абстракция кажется сильно рекламируемой, особенно вокруг слияния циклов. Вектор всегда лучше? Если нет, то когда я должен использовать что представление?

UArray может быть предпочтительнее вектора, если вам нужны двумерные или многомерные массивы. Но Vector имеет более приятный API для манипулирования, ну, векторами. В общем, вектор не очень хорошо подходит для моделирования многомерных массивов.

вектор.Распакованный не может использоваться с параллельными стратегиями. Я подозреваю, что UArray также не может быть использован, но, по крайней мере, очень легко переключиться с UArray на коробочный массив и посмотреть, есть ли преимущества распараллеливания перевес бокс стоит.

для цветных изображений я хочу хранить тройки 16-битных целых чисел или тройки чисел с плавающей запятой с одной точностью. Для этой цели проще ли использовать Vector или UArray? Более эффектный?

Я попытался использовать массивы для представления изображений (хотя мне нужны были только изображения в оттенках серого). Для цветных изображений я использовал библиотеку Codec-Image-DevIL для чтения / записи изображений (привязки к библиотеке DevIL), для изображений в оттенках серого я использовал pgm библиотека (чистый Хаскелл).

моя основная проблема с массивом заключалась в том, что он предоставляет только хранилище с произвольным доступом, но он не предоставляет много средств построения алгоритмов массива и не поставляется с готовыми к использованию библиотеками подпрограмм массива (не взаимодействует с библиотеками линейной алгебры, не позволяет выражать свертки, БПФ и другие преобразования).

почти каждый раз новый массив должен быть построен из существующего, промежуточный список ценностей в строиться (как в умножение матриц от нежного введения). Стоимость построения массива часто перевешивает преимущества более быстрого произвольного доступа, до такой степени, что представление на основе списка быстрее в некоторых из моих случаев использования.

STUArray мог бы мне помочь, но мне не нравилось бороться с ошибками загадочного типа и усилиями, необходимыми для написания полиморфный код со STUArray.

Итак, проблема с массивами заключается в том, что они не очень хорошо подходят для численных расчетов. Hmatrix Данных.Уплотненный.Вектор и данные.Уплотненный.Матрицы лучше в этом отношении, потому что они поставляются вместе с солидной матричной библиотекой (внимание: лицензия GPL). С точки зрения производительности, при умножении матрицы hmatrix была достаточно быстрой (только немного медленнее, чем Октавный), но очень голодная память (потребляется в несколько раз больше, чем Python/SciPy).

существует также библиотека blas для матриц, но она не строится на GHC7.

У меня еще не было большого опыта работы с Repa, и я не очень хорошо понимаю код repa. Из того, что я вижу, он имеет очень ограниченный диапазон готовых к использованию алгоритмов матрицы и массива, написанных поверх него, но, по крайней мере, можно выразить важные алгоритмы с помощью библиотеки. Например, уже существуют процедуры для умножение матрицы и для свертки в repa-алгоритмах. К сожалению, кажется, что свертка теперь ограничено до 7×7 ядра (это не достаточно для меня, но должно быть достаточно для многих применений).

Я не пробовал привязки Haskell OpenCV. Они должны быть быстрыми, потому что OpenCV действительно быстрый, но я не уверен, что привязки являются полными и достаточно хорошими, чтобы их можно было использовать. Кроме того, OpenCV по своей природе очень важен, полон разрушительных обновлений. Я полагаю, что трудно создать хороший и эффективный функциональный интерфейс поверх него. Если один идет OpenCV путь, он, вероятно, будет использовать представление изображения OpenCV везде, и использовать OpenCV выполняет процедуры, чтобы манипулировать ими.

для битовых изображений мне нужно будет хранить только 1 бит на пиксель. Есть ли предопределенный тип данных, который может помочь мне здесь, упаковав несколько пикселей в слово, или я сам по себе?

насколько я знаю, распакованные массивы Bools позаботьтесь о упаковке и распаковке битовых векторов. Я помню, как смотрел на реализацию массивов Bools в других библиотеках, и не видел этого в другом месте.

наконец, мои массивы являются двумерными. Я полагаю, что я мог бы иметь дело с дополнительной косвенностью, наложенной представлением как "массив массивов" (или вектор векторов), но я бы предпочел абстракцию, которая имеет поддержку сопоставления индексов. Может ли кто-нибудь порекомендовать что-нибудь из стандартной библиотеки или из Hackage?

кроме векторных (и простых списков), все другие библиотеки массивов способны представлять двумерные массивы или матрицы. Я полагаю они избегают ненужной косвенности.

хотя, это не совсем ответ на ваш вопрос и на самом деле даже не haskell как таковой, я бы рекомендовал взглянуть на CV или CV-комбинаторы библиотеки в hackage. Они связывают множество весьма полезных операторов обработки изображений и зрения из opencv-библиотеки и делают работу с проблемами машинного зрения намного быстрее.

было бы неплохо, если бы кто-то выяснил, как repa или какая-то такая библиотека массивов могут быть непосредственно использованы с в формате OpenCV.

новая библиотека обработки изображений Haskell это может справиться со всеми задачами, о которых идет речь, и многое другое. В настоящее время он использует Repa и вектор пакеты для базовых представлений, которые, следовательно, наследуют слияние, параллельные вычисления, мутации и большинство других лакомств, которые поставляются с этими библиотеками. Он обеспечивает простой в использовании интерфейс, который является естественным для обработки изображений:

• 2D индексирование и распакованные пиксели с произвольной точностью (Double,Float,Word16 и т. д..)
• все основные функции, такие как map,fold,zipWith,traverse ...
• поддержка различных цветовых пространств: RGB,HSI, серая шкала, двухтональная, сложная и т. д.
• общая функциональность обработки изображений:
  • бинарная морфология
  • свертка
  • интерполяция
  • преобразование Фурье
  • гистограмма заговор
  • etc.
• возможность обрабатывать пиксели и изображения как обычные числа.
• чтение и запись общих форматов изображений через JuicyPixels библиотека

самое главное, это чистая библиотека Haskell, поэтому она не зависит от каких-либо внешних программ. Он также очень расширяется, могут быть введены новые цветовые пространства и представления изображений.

одна вещь, которую он не делает, это упаковка нескольких двоичных пикселей в Word, вместо этого он использует Word на двоичный пиксель, возможно, в будущем...