Published January 1, 2017 | Version v1
Publication

iamxt: Max-tree toolbox for image processing and analysis

  • 1. Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
  • 2. Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer

Description

The iamxt is an array-based max-tree toolbox implemented in Python using the NumPy library for array processing. It has state of the art methods for building and processing the max-tree, and a large set of visualization tools that allow to view the tree and the contents of its nodes. The array-based programming style and max-tree representation used in the toolbox make it simple to use. The intended audience of this toolbox includes mathematical morphology students and researchers that want to develop research in the field and image processing researchers that need a toolbox simple to use and easy to integrate in their applications.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

Iamxt عبارة عن صندوق أدوات شجرة قصوى قائم على المصفوفة يتم تنفيذه في Python باستخدام مكتبة NumPy لمعالجة المصفوفة. لديها أحدث الأساليب لبناء ومعالجة الشجرة القصوى، ومجموعة كبيرة من أدوات التصور التي تسمح بعرض الشجرة ومحتويات عقدها. أسلوب البرمجة القائم على المصفوفة وتمثيل شجرة الحد الأقصى المستخدم في صندوق الأدوات يجعلها سهلة الاستخدام. يشمل الجمهور المستهدف من صندوق الأدوات هذا طلاب علم الصرف الرياضي والباحثين الذين يرغبون في تطوير الأبحاث في هذا المجال والباحثين في معالجة الصور الذين يحتاجون إلى صندوق أدوات سهل الاستخدام وسهل الاندماج في تطبيقاتهم.

Translated Description (French)

L'iamxt est une boîte à outils max-tree basée sur un tableau implémentée en Python à l'aide de la bibliothèque NumPy pour le traitement des tableaux. Il dispose de méthodes de pointe pour la construction et le traitement de l'arbre max, et d'un large ensemble d'outils de visualisation qui permettent de visualiser l'arbre et le contenu de ses nœuds. Le style de programmation basé sur un tableau et la représentation max-tree utilisés dans la boîte à outils la rendent simple à utiliser. Le public cible de cette boîte à outils comprend des étudiants et des chercheurs en morphologie mathématique qui souhaitent développer des recherches sur le terrain et des chercheurs en traitement d'images qui ont besoin d'une boîte à outils simple à utiliser et facile à intégrer dans leurs applications.

Translated Description (Spanish)

El iamxt es una caja de herramientas de árbol máximo basada en matrices implementada en Python utilizando la biblioteca NumPy para el procesamiento de matrices. Cuenta con métodos de última generación para construir y procesar el árbol máximo, y un gran conjunto de herramientas de visualización que permiten ver el árbol y el contenido de sus nodos. El estilo de programación basado en matrices y la representación de árbol máximo utilizados en la caja de herramientas facilitan su uso. El público objetivo de esta caja de herramientas incluye estudiantes e investigadores de morfología matemática que desean desarrollar investigaciones en el campo e investigadores de procesamiento de imágenes que necesitan una caja de herramientas simple de usar y fácil de integrar en sus aplicaciones.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
iamxt: صندوق أدوات Max - tree لمعالجة الصور وتحليلها
Translated title (French)
iamxt : boîte à outils Max-tree pour le traitement et l'analyse d'images
Translated title (Spanish)
iamxt: Caja de herramientas Max-tree para el procesamiento y análisis de imágenes

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2602865573
DOI
10.1016/j.softx.2017.03.001

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Brazil

References

  • https://openalex.org/W1484720787
  • https://openalex.org/W1505353324
  • https://openalex.org/W1966828720
  • https://openalex.org/W1988888548
  • https://openalex.org/W2012210378
  • https://openalex.org/W2012605804
  • https://openalex.org/W2047076586
  • https://openalex.org/W2051394570
  • https://openalex.org/W2054188650
  • https://openalex.org/W2093555426
  • https://openalex.org/W2128885034
  • https://openalex.org/W2146292423
  • https://openalex.org/W2146842130
  • https://openalex.org/W2157691228
  • https://openalex.org/W2200984121
  • https://openalex.org/W2346557146
  • https://openalex.org/W2947103396
  • https://openalex.org/W4298065264
  • https://openalex.org/W4365806395