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2014-04-04 - 宣布 ImageJ Ops

今天，ImageJ和KNIME团队很高兴地宣布plugin：可重用图像处理操作的框架。德国康斯坦茨大学Michael Berthold团队在德国库库成功举办了一次精准的黑客马拉松的直接成果。

konstanz-hackathon

Happy hackers: 502 commits in five days!

动机

ImageJ2的愿景是Java的“编写、随处”的口号接入图像处理算法。由此为核心目标，ImageJ2引入了可扩展的§§2§§§和ImageJ Ops框架，使ImageJ命令更丰富、更强大并且更容易在应用程序之间共享。这些模块已经从CellProfiler、KNIME、OMERO和Alida访问。

但仍然明显缺少一个关键层：专门用于“图像处理”的框架。为了解决这个问题，我们着手创建一个可重用的图像处理算法的框架，具有以下特征：

  1. 易于使用和扩展。最重要的是，有大量易于使用的图像处理操作（“ops”），以及用于在新方向上扩展这些操作的简单框架。我们在第 ImageJ Conference 2012 研讨会上的观察之一是，ImageJ2 仍然需要做更多的工作来实现这种灵活性，无论是为了编写脚本的用户，还是为了创建强大且可重用的图像处理算法的开发人员。
  2. 功能强大且通用。操作应该能够包含数量的类型化输入和输出参数，对不同的数据结构进行操作，包括以多种不同方式存储的NviImage：作为磁盘上的文件、在内存中以编程方式生成或在远程数据库中。使用强大的§§12§§§库可以实现这一雄心勃勃的目标。
  3. 非常快。 ImgLib2 比 ImageJ 1.x 的数据模型更加通用，但这种通用性不能以牺牲性能为代价。否则，用户必须支付时间税才能执行它们在 ImageJ 1.x 中虽然已经可以执行的操作。ImageJ Ops 框架需要提供一种方法，用更快但更具体的替代方案来覆盖**通用但缓慢的操作，并且对用户完全透明。

当谈到计算机程序的灵活性、性能和性能时，通常的经验法则是“二选一”。然而，我们很高兴地说，我们相信通用操作在这三个标准之间取得了有利的平衡。

开始使用

op 只是一个 ImageJ 模块，但还有一些额外的结构和要求：您可以将 op 视为一个函数，它接受类型化输入列表，生成类型化输出列表，并且没有其他。其中，已实施了 80 个多个操作，其中有 module；请查看此 ImageJ 教程以了解其中的内容：

Using Ops

对于算法开发人员来说，还有另一个教程简要演示了如何创建新算法：

Create a new op

注意事项

今天是 Ops 项目的第一个测试版本：0.1.0。，目前正在大力开发中，设计的各个方面仍可能发生变化。由此，我们对核心 API 非常有信心，并且不会发生严重的变化。另外可能改变的是具体的单个操作、它们的工作方式、哪些操作可用，以及其他希望更详细的细节，随着库的继续开发和使用，这些细节将变得更加完整。

##结论

我们衷心希望Ops项目能够让各种软件工具（例如：KNIME、CellProfiler、OMERO、Alida、Icy、Vaa3D，当然还有ImageJ本身）更轻松地为ImageJ的图像处理操作提供直接支持，让科学家真正“一次编写，随处运行”并与世界分享！

附：以下是黑客马拉松期间取得的成就的详细列表：

  • Curtis、Martin、Christian 和 Johannes：定义了运营框架
    • Discovery and selection
    • Interfaces
    • Unit tests
    • Extensible optimization framework
    • Code is short, easy to read, fast & general!
  • 定义编码约定和imagej-ops开发流程
  • Martin、Christian 等人：将现有操作从 ImgLib2 和 KNIME 移植到 imagej-ops
    • Christian, Michael Z: base for multithreaded ops
    • Martin: lots and lots of ops
    • Christian: meta ops: map, join, loop
    • Christian: proof-of-concept descriptors
    • Christian & Johannes: unified benchmark framework
    • Johannes: proof-of-concept acceleration (on-the-fly code generation)
    • Andreas G & Daniel: reimplemented several JFeatureLib implementations, evaluated existing implementations 黑客马拉松是完成任务的绝佳机会，因此我们也致力于相关项目：
  • Andreas G & Daniel：新的 KNIP 节点功能
  • Gabriel：SCIFIO 作家集成
  • Daniel：轴选择小部件
  • Andreas B. 和 Jonathan：TrackMate 接口的泛化
  • Christian：开始移植所有端口
  • Christian、Martin 和 Johannes：设置 Maven/Jenkins 自动创建 OSGi 包

非常感谢KNIME团队使这一切成为可能！

附言甚至还有一个 ascii 操作可以将图像转储到控制台。这对于单元测试、验证和一般调试非常有用：

// create a new blank image
final long[] dims = {78, 23};
final Object blank = ij.op().create(dims);

// fill in the image with a sinusoid using a formula
final String formula = "10 * (Math.cos(0.3*p[0]) + Math.sin(0.3*p[1]))";
final Object sinusoid = ij.op().equation(blank, formula);

// add a constant value to an image
ij.op().add(sinusoid, 13.0);

// generate a gradient image using a formula
final Object gradient = ij.op().equation(ij.op().create(dims), "p[0]+p[1]");

// add the two images
final Object composite = ij.op().add(sinusoid, gradient);

// dump the image to the console
final Object ascii = ij.op().ascii(composite);
ij.log().info("Composite sinusoidal gradient image:\n" + ascii);

Composite sinusoidal gradient image:
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而且外观很酷。