什么Haskell表示推荐用于二维，无盒子像素arrays与数百万像素？
我想在Haskell中解决一些image processing问题。 我正在处理具有数百万像素的双色调（位图）和彩色图像。 我有很多问题：
-
我应该在
Vector.Unboxed和UArray之间select什么？ 它们都是非装箱的数组，但是Vector抽象似乎被广泛宣传，特别是在循环融合。Vector总是更好吗？ 如果不是， 我应该什么时候使用哪种表示？ -
对于彩色图像，我将希望存储16位整数的三元组或单精度浮点数的三元组。 为此，
Vector或UArray更易于使用？ 更高性能？ -
对于双色调图像，我将只需要存储每像素1位。 是否有一个预定义的数据types，可以通过将多个像素打包成单词来帮助我，还是我自己？
-
最后，我的数组是二维的。 我想我可以处理由一个表示法所强加的额外间接方式为“数组数组”（或vector向量），但我更喜欢一个具有索引映射支持的抽象。 任何人都可以从标准库或Hackage推荐任何东西？
我是一个function程序员，并没有需要突变:-)
对于multidimensional array，在我看来，Haskell中当前的最佳选项已被修复 。
Repa提供高性能，规则，多维，形状多态平行arrays。 所有的数字数据都被解除存储。 使用Repa组合器编写的函数是自动并行的，只要您提供+ RTS – 运行程序时无论在命令行上如何。
最近，它已被用于一些image processing问题：
- 实时边缘检测
- 有效的并行模板卷积在Haskell中
我已经开始编写关于使用repa的教程，如果您已经知道Haskell数组或vector库，那么这是一个很好的开始。 关键的垫脚石是使用形状types而不是简单的索引types来解决多维索引（甚至模板）。
repa-io软件包包括对读写.bmp图像文件的支持，但需要支持更多的格式。
解决您的具体问题，这里是一个graphics，讨论：
我应该在Vector.Unboxed和UArray之间select什么？
它们具有大致相同的底层表示，但是，主要区别在于处理vector的API的广度：几乎所有通常与列表关联的操作（使用融合驱动的优化框架），而UArray具有几乎没有API。
对于彩色图像，我将希望存储16位整数的三元组或单精度浮点数的三元组。
UArray对多维数据有更好的支持，因为它可以使用任意数据types进行索引。 尽pipe在Vector这是可能的（通过为您的元素types编写UA实例），但这不是Vector的主要目标 – 相反，这是Repa步骤的地方，使得使用存储在一个有效的方式，归功于形状索引。
在Repa ，你的三倍的短裤将有这样的types：
Array DIM3 Word16
那就是一个Word16的3D数组。
对于双色调图像，我将只需要存储每像素1位。
UArrays将Bools作为位，Vector使用Bool实例进行位打包，而不是使用基于Word8的表示。 无论如何，很容易为vector写一个比特封装的实现 – 这是一个来自（过时的）uvector库。 在引擎盖下， Repa使用Vectors ，所以我认为它inheritance了库表示的select。
有没有一个预定义的数据types，可以通过将多个像素打包成单词来帮助我
您可以将任何库的现有实例用于不同的单词types，但是您可能需要使用Data.Bits编写一些帮助程序来滚动和展开打包的数据。
最后，我的数组是二维的
UArray和Repa支持高效的multidimensional array。 维也有一个丰富的接口这样做。 vector本身不。
值得注意的是：
- hmatrix ，一种自定义数组types，具有对线性代数包的广泛绑定。 应该绑定使用
vector或重新types。 - ix-shapeable ，从常规数组中获得更灵活的索引
- 黑板 ，安迪·吉尔的图书馆操纵二维图像
- 编解码器图像魔鬼 ，读取和写入各种图像格式到UArray
一旦我回顾了Haskellarrays库对我很重要的function，并编译了一个比较表 （仅电子表格： 直接链接 ）。 所以我会试着回答。
我应该在Vector.Unboxed和UArray之间select什么？ 它们都是非装箱的数组，但是Vector抽象似乎被大量宣传，特别是在循环融合方面。 Vector总是更好吗？ 如果不是，我应该什么时候使用哪种表示？
如果需要二维或multidimensional array，则UArray可能优于Vector。 但是Vector有更好的API来操纵vector。 一般来说，Vector不适合模拟multidimensional array。
Vector.Unboxed不能用于并行策略。 我怀疑，UArray不能使用，但至less是从UArray切换到盒装arrays是非常容易的，看看并行化是否有利于超出拳击成本。
对于彩色图像，我将希望存储16位整数的三元组或单精度浮点数的三元组。 为此，Vector或UArray更易于使用？ 更高性能？
我尝试使用数组来表示图像（尽pipe我只需要灰度图像）。 对于彩色图像，我使用Codec-Image-DevIL库读取/写入图像（绑定到DevIL库），对于灰度图像我使用pgm库（纯Haskell）。
我对Array的主要问题是它只提供随机存取存储，但是它不提供构buildArrayalgorithm的许多方法，也没有准备好使用数组例程库（不与线性代数库交互，不允许expression卷积，fft和其他变换）。
几乎每一次都要从现有的数组中创build一个新的数组，必须构造一个中间数值列表 （就像从柔和介绍中的matrix乘法一样）。 数组构造的成本往往超过了更快速的随机访问的好处，在某些用例中基于列表的表示速度更快。
STUArray本可以帮助我，但我不喜欢与隐藏types的错误和努力编写STUArray编写多态代码的努力 。
所以数组的问题在于它们不适合数值计算。 Hmatrix的Data.Packed.Vector和Data.Packed.Matrix在这方面比较好，因为它们带有一个坚实的matrix库（注意：GPL许可证）。 在matrix乘法的性能方面，hmatrix速度足够快（ 只比Octave慢一点 ），但是非常消耗内存（比Python / SciPy多耗费几倍）。
还有用于matrix的blas库，但不是基于GHC7。
我还没有很多的经验，我不明白代码。 从我所看到的，已经准备好使用的matrix和数组algorithm的范围非常有限，但是至less可以通过库的方式expression重要的algorithm。 例如，已经有matrix乘法和重新algorithm中的卷积的例程。 不幸的是，似乎卷积现在仅限于7×7内核 （这对我来说是不够的，但应该足够用于很多用途）。
我没有尝试Haskell OpenCV绑定。 他们应该是快速的，因为OpenCV真的很快，但我不确定绑定是否完整，足够好用。 另外，OpenCV本质上是非常迫切的，充满了破坏性的更新。 我想很难devise一个很好的高效的function界面。 如果采用OpenCV的方式，他可能会在任何地方使用OpenCV图像表示，并使用OpenCV例程来操作它们。
对于双色调图像，我将只需要存储每像素1位。 是否有一个预定义的数据types，可以通过将多个像素打包成单词来帮助我，还是我自己？
据我所知， Bbox的Unboxed数组负责打包和解包位向量。 我记得在其他库中查看Bools数组的实现，并没有在其他地方看到这个。
最后，我的数组是二维的。 我想我可以处理由一个表示法所强加的额外间接方式为“数组数组”（或vector向量），但我更喜欢一个具有索引映射支持的抽象。 任何人都可以从标准库或Hackage推荐任何东西？
除Vector（和简单列表）之外，所有其他数组库都能够表示二维数组或matrix。 我想他们避免不必要的间接。
虽然，这并不能完全回答你的问题，甚至不是真正的Haskell，我build议看看简历或简历组合库的黑客行为。 他们绑定了许多来自opencv库的相当有用的image processing和视觉操作者，并使得机器视觉问题的工作速度更快。
如果有人指出如何直接使用opencv来修复或某些这样的数组库，那将是相当不错的。
这是一个新的Haskellimage processing库 ，可以处理所有有问题的任务等等。 目前，它使用Repa和Vector软件包进行底层表示，从而inheritance了这些库所带来的融合，并行计算，变异以及大多数其他好东西。 它提供了一个易于使用的image processing自然界面：
- 2D索引和任意精度的无
Word16像素（Double，Float，Word16等） - 所有必要的function，如
map，fold，zipWith，traverse… - 支持各种色彩空间：RGB，HSI，灰度，双色，复合等
- 常见的image processingfunction：
- 二元形态
- 卷积
- 插值
- 傅里叶变换
- 直方图绘图
- 等等
- 能够将像素和图像视为常规数字。
- 通过JuicyPixels库读取和写入常见的图像格式
最重要的是，它是一个纯粹的Haskell库，所以它不依赖于任何外部程序。 它也是高度可扩展的，可以引入新的色彩空间和图像表示。
有一件事情，它不能做的是在一个Word打包多个二进制像素，而不是每个二进制像素使用一个Word ，也许在未来…
