Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme
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- Alke Färber
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1 Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme Vorlesung: Mi, 9:15 10:45, INF Prof. Dr. Heike Jänicke
2 Inhaltsverzeichnis 1. Daten in Biologie und Medizin 2. Volumenvisualisierung 3. Daten in Umwelt- und Technikwissenschaften 4. Raumteilungsverfahren 5. Skalartopologie 6. Vektorfeldtopologie 7. Multivariate Daten 8. Visualisierungssysteme Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 2
3 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. VTK/ParaView 2. SCIRun 3. VisIt 4. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 3
4 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. VTK/ParaView 2. SCIRun 3. VisIt 4. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 4
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14 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. VTK/ParaView 2. SCIRun 3. VisIt 4. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 14
15 Anwendungsgebiet / Aufbau der Software Die erste wesentliche Frage, die sich bei der Entwicklung neuer Visualisierungssoftware stellt, ist ob diese für ein bestimmtes, klar umgrenztes Projekt verwendet werden soll, oder ob verschiedene Anwendungsszenarien flexibel unterstützt werden sollen. Kleines, klar begrenztes Projekt: Hier kann der Aufbau der gesamten Software für dieses eine Projekt maßgeschneidert werden. Dies beinhaltet z.b. Aufbau der GUI (Fensterstruktur, Buttons, Eingabemechanismen) Unterstützte Datenformate Implementierte Algorithmen und Zugriff auf diese Jedoch sollte man auch hier während der Implementierung darauf achten eine gewisse Flexibilität zu erhalten, so dass bei Erweiterungswünschen des Nutzers oder Strukturänderungen der Software nicht zu viel Überarbeitungsaufwand anfällt. Man sollte also schon bei der Programmierung darauf achten, dass wesentliche Komponenten gut strukturierte Einheiten bilden, die miteinander kommunizieren und leicht geändert werden können (Kein Teppichcode! Zu enge Abhängigkeiten vermeiden. Code gut dokumentieren.) Gutes Softwareengineering ist häufig auch bei kleinen Projekten schon wichtig. Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 15
16 Anwendungsgebiet / Aufbau der Software Die erste wesentliche Frage, die sich bei der Entwicklung neuer Visualisierungssoftware stellt, ist ob diese für ein bestimmtes, klar umgrenztes Projekt verwendet werden soll, oder ob verschiedene Anwendungsszenarien flexibel unterstützt werden sollen. Projekt mit flexiblen Anwendungen: In vielen Anwendungen ist im Vorfeld nicht ganz klar, welche Analysewerkzeuge für die spätere Datenauswertung benötigt werden. Oder man möchte mehrere Anwender mit verschiedenen Datentypen bei mehreren Projekten unterstützen. Hier ist es besonders wichtig, dass die Struktur der Software gut durchdacht ist und viel Flexibilität für spätere Erweiterungen/Änderungen lässt. Man spricht hier von modularen Visualisierungsumgebungen (MVUs). MVUs zeichnen sich durch folgende Merkmale aus: Datenflussarchitektur: Die Verarbeitungspipeline für die Daten ist nicht hart kodiert, sondern kann vom Nutzer interaktiv beeinflusst werden. Interaktive GUI: Diese erlaubt dem Nutzer in den Datenfluss einzugreifen, Parameter zu setzen und das Ergebnis zu manipulieren. API: Die API erlaubt es dem Nutzer/Programmierer neue Module in die Software einzubauen. Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 16
17 Programmiersprachen Eine weitere wichtige Entscheidung ist die Frage nach der Programmiersprache und den unterstützten Betriebssystemen. Betriebssystem: Viele Programme können mittlerweile vergleichsweise einfach zwischen verschiedenen Architekturen portiert werden. Jedoch ergibt sich schnell ein höherer Wartungs-/Testaufwand. Hier sollte man sich im Vorfeld darüber informieren, welches Betriebssystem von den Anwendern hauptsächlich genutzt wird. Programmiersprache: Viele moderne Visualisierungsprogramme für wissenschaftliche Daten verwenden heute C++. Gerade für das rapid prototyping und Anwendungen, mit weniger Graphik-/CPU-Last eignen sich auch andere Sprachen. Hier einige Beispiele weit verbreiteter Software: Kommerziell: AVS: Windows, Mac OS, Linux C#, Visual C++, Java Amira: Windows, Mac OS, Linux C++ Covise: Windows, Mac OS, Linux C++ Open Source: SCIRun: Windows, Mac OS, Linux C++ VisIt: Windows, Mac OS, Linux C++ VTK/Paraview: Windows, Mac OS, Linux C++ Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 17
18 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. ParaView 2. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 18
19 Programmaufbau GUI (Graphical User Interface) Ist die für den Nutzer sichtbare Oberfläche des Programms. Kann aus einem oder mehreren Fenstern bestehen. Erfasst die Interaktion des Nutzers mit dem Programm (Maus und/oder Tastatur). Programmlogik / Modell Enthält die Implementierung der Datenstrukturen und Algorithmen. Sollte unabhängig von der GUI und der Nutzerinteraktion sein. Kann nicht direkt vom Nutzer angesprochen werden. Steuerung / Controller / Kernel Ist die Schnittstelle zwischen GUI und Programmlogik. Gibt Informationen weiter und/oder löst Aktionen aus. Wird im Programm zuerst gebaut und erzeugt dann GUI und benötigte Klassen der Programmlogik. Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 19
20 Verarbeitungskette Eingabemenü Aufbau von MVUs Visualisierungsfenster
21 Modularer Aufbau - GUI Bereits im Abschnitt über die Visualisierung multivariater Daten haben wir uns einige Modelle für Visualisierungs-GUIs angesehen. Für die Implementierung gibt es einige häufig genutzte Bibliotheken, mit denen man sich vergleichsweise einfach eine graphische Oberfläche zusammenclicken kann: Qt C++ Gtkmm C++ Java Swing Java Gerade wenn es darum geht eine modulare GUI zu entwickeln, die sich immer wieder an neue Szenarien anpasst, sollte man sich die zugrundeliegende Struktur gut überlegen. Hier muss der Kernel die einzelnen Fenster und Interaktionsmechanismen verwalten und adäquat verarbeiten. Gewöhnlich arbeiten MVUs mit mehreren Threads, so dass das Programm bei rechenintensiven Algorithmen nicht blockiert wird. Prinzipiell kann man beim GUI-Layout, wie wir bereits gesehen haben, zwei Strategien verfolgen: ein Fenster mit mehreren Unterfenstern mehrere Fenster, so dass jedes eine funktionale Einheit beinhaltet. Die Vor- und Nachteile hatten wir uns bereits in der Vorlesung zu den multivariaten Daten angesehen. Zur Wiederholung hier noch einmal kurz die entsprechende Folie: Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 21
22 GUI 1 Fenster vs. mehrere Fenster Beim Aufbau der GUI muss man sich zumeist festlegen, ob das Programm in einem Hauptfenster dargestellt werden soll, oder ob es auf verschiedene Fenster aufgeteilt ist. 1 Fenster Vorteile: Mehrere Fenster Festes Layout leicht zu erinnern Einfachere Implementierung Layout kann optimiert werden. Vorteile: Individuell anpassbares Layout Einfache Umsetzung von MultiFenster-Umgebungen Integration neuer Fenster für neue Anwendungen einfach Nachteile: Zusätzliche Fenster schwerer einzubinden Starres Modell, das oft auf ein bestimmtes Szenario zugeschnitten ist. Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme Nachteile: Mehr Implementierungs-/ Wartungsaufwand Kann leicht unübersichtliche werden Schwerer zu erlernen (Was mache ich wo?) 22
23 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. ParaView 2. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 23
24 Funktionale Module Ausgehend von der GUI kann der Nutzer nun die verschiedenen implementierten Algorithmen aufrufen. Diese sind zumeist in Module gekapselt, so dass jeder Algorithmus z.b. als separate Bibliothek gespeichert ist, die bei Bedarf geladen werden kann. Bei den funktionalen Modulen unterscheidet man zwischen: Eingaberoutinen: Einlesen von gespeicherten Daten, simulieren von Daten und konvertieren in das interne Datenformat. Datenfilter: Bilden die Daten auf den gleichen Datentyp ab, z.b. Ausschneiden eines Teil des Beobachtungsraumes, Auswahl von Datenpunkten mit einem bestimmten Wert. Abbilderoutinen: Konvertieren die Daten in ein anderes Format, z.b. Berechnung der Vektornorm, Extraktion von Integrationskurven. Graphikroutinen: Erzeugen graphische Primitive, die in der GUI angezeigt werden können, z.b. Colormap, Glyphen. Speicherroutinen: Speichern Daten, sowohl wissenschaftliche Daten, als auch graphische Primitive und Projektdateien. Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 24
25 Funktionale Module Die funktionalen Module werden zumeist in einem Menü gespeichert und können so vom Nutzer über die GUI aufgerufen werden. Außerdem sollte das Programm leicht um neue Algorithmen/Module erweitert werden können. Der Kernel muss nun also dynamisch herausfinden, welche Algorithmenmodule zur Verfügung stehen, das Dialogmenü entsprechend anpassen, Algorithmen bei Bedarf starten und abgearbeitet Algorithmen in der GUI anzeigen, Daten intern repräsentieren und halten Graphikprimitive zwischen Algorithmen und Fenster austauschen und verwalten. Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 25
26 Module Softwarearchitektur Auch bei der Dialogstruktur der einzelnen Algorithmen ist auf Modularität zu achten. Zwar sollen alle Dialogfenster die gleich Grundoptik aufweisen, jedoch müssen sie individuell an die benötigten Parameter angepasst werden können. Hier zwei Beispiele für separate Dialogfenster und integrierte Fenster: Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 26
27 Modulare Softwarearchitektur Nicht nur die Algorithmen können in funktionale Einheiten gegliedert werden, die eine leichtere Wartung und Erweiterung der Software erlauben, auch für die übrigen Softwaremodule bietet sich eine solche Unterteilung an. Kernkomponenten sind z.b.: haben z.b. GUI: Alle Klassen, die mit der Graphikbibliothek zusammenhängen und Fensterfunktionalitäten implementieren. Kernel: Alle zentralen Steuerklassen wie der Kernel selbst, eine Klasse die automatisch neue Algorithmen generiert, das Kommunikationssystem zwischen den verschiedenen Komponenten. Interne Datenformate: Alle Klassen die der internen Repräsentation der Daten, sowie dem Laden und Speichern dienen. Mathematische Routinen: Häufig benötigen viele Klassen wichtige mathematische Grundfunktionalität wie Vektor- und Matrixklassen und -operationen, Interpolatoren und Integrationsalgorithmen. Diese sollten zentral allen Algorithmen zur Verfügung stehen und nicht jedes mal neu implementiert werden müssen. Algorithmen: Es ist sinnvoll alle Algorithmen in einem eigenen Ordner zu sammeln, wobei jeder Algorithmus evtl. noch einmal einen eigenen Unterordner hat. Visualisierung II Dokumentation: Wird dem Quellcode zusätzliche Dokumentation beigefügt, braucht auch diese einen eigenen Platz. 8. Visualisierungssysteme 27
28 Modulare Softwarearchitektur Beispiel Visbricks: Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 28
29 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. ParaView 2. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 29
30 Verarbeitungskette in der Visualisierung Bei der Visualisierung durchlaufen die Daten oft mehrere Schritte: Laden und Konvertieren in internes Format Vorverarbeitung der Daten (z.b. Norm bilden) Extraktion relevanter Strukturen (z.b. Teilmenge der Daten, Integrationskurven) Umsetzung in graphische Primitive Rendering der graphischen Daten Interaktion mit möglicher Manipulation des dargestellten Inhalts. Bei der interaktiven Analyse von Daten kommt es hierbei häufig vor, dass Parameter noch einmal nachjustiert werden müssen, alternative Darstellungen angezeigt werden sollen oder Teile der Verarbeitungskette gelöscht werden sollen. Der Nutzer braucht also eine Möglichkeit in die Verarbeitungskette einzugreifen. Für die Darstellung der Verarbeitungskette gibt es verschiedene Möglichkeiten: Listendarstellung (rechts) Graphische Umsetzung (nächste Folie) Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 30 Paraview
31 SCIRun Covise Amira Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 31
32 Inhaltsverzeichnis 8. Visualisierungssysteme 1. Demo: Visualisierungssession 2. Wesentlicher Aufbau und grundlegende Entscheidungen 3. Modulare Visualisierungsumgebungen 1. GUI 2. Funktionale Module 3. Verarbeitungskette 4. Beispiele 1. VTK/ParaView 2. SCIRun 3. VisIt 4. Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 32
33 Visualisierungssysteme Beispiele VTK / Paraview ParaView VTK Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 33
34 Visualisierungssysteme Beispiele VTK VTK Visualization Toolkit Entwickelt von Kitware, Inc. (Schroeder, Martin, Lorensen seit 1993) Open Source Plattformen: Unix/Linux, Mac OS, Windows Unterstützt Scripting (Tcl, Python, ) Entwicklung eigener Algorithmen in C++ und Java Unterstützte Dateiformate u.a. VTK Bilddateien HDF DICOM Graphikformate Unterstützte Datentypen Alles, was wir in der Vorlesung bisher gesehen haben Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 34
35 Visualisierungssysteme Beispiele VTK Algorithmen (Auswahl) Skalardaten: Colormap, Isolinien/-flächen, Volume Rendering Vektordaten: Glyphen, Stromlinien/-flächen, LIC Tensordaten: Ellipsoiden, Glyphen, Hyperstromlinien Informationsvisualisierung: Parallele Koordinaten, Treemap, Graphenalgos standard Bildverarbeitungsfilter Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 35
36 Visualisierungssysteme Beispiele VTK Example: Render a cube // C++ version #include "vtk.h" int main() { vtkrenderer* ren = vtkrenderer:new(); vtkrenderwindow* = vtkrenderwindow:new(); vtkcubesource* src = vtkcubesource::new(); vtkpolydatamapper* mpr = vtkpolydatamapper::new(); vtkactor* act vtkactor act = vtkactor::new(); mpr->setinput( src->getoutput()); cube->setmapper(mpr); ren->addactor(act); win->addrenderer(ren); win->render(); } # Tcl version catch {load vtktcl} vtkrenderer ren win vtkrenderwindow win vtkcubesource src vtkpolydatamapper mpr mpr SetInput [ \ scr GetOutput ] act SetMapper mpr ren AddActor act win AddRenderer ren win Render [Ronny Peikert, ETH] Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 36
37 Visualisierungssysteme Beispiele SCIRun Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 37
38 Visualisierungssysteme Beispiele SCIRun Software des Scientific Computing and Imaging Institute (SCI), Univ. of Utah. Open Source Plattformen: Unix/Linux, Mac OS, Windows Unterstützt Scripting (Tcl, Python, ) Entwicklung eigener Algorithmen in C++ und Java Viele Anwendungen im biomedizinischen Bereich Unterstützte Dateiformate u.a. eigenes Format (SCIRun field format) Teem nrrd format Matlab MAT-files Unterstützte Datentypen Strukturierte und unstrukturierte Daten Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 38
39 Visualisierungssysteme Beispiele VisIt Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 39
40 Visualisierungssysteme Beispiele VisIt VisIt Entwickelt von Department of Energy (DOE) Advanced Simulation and Computing Initiative (ASCI) (seit 2000) Open Source Plattformen: Unix/Linux, Mac OS, Windows Unterstützt Scripting (Python) Entwicklung eigener Algorithmen in C++ und Java Optimiert für schnelle Verarbeitung großer Datensätze Unterstützte Dateiformate sehr viele gängigen Formate Unterstützte Datentypen Alles, was wir in der Vorlesung bisher gesehen haben Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 40
41 Visualisierungssysteme Beispiele VisIt Algorithmen (Auswahl) Skalardaten: Colormap, Isolinien/-flächen, Volume Rendering Vektordaten: Glyphen, Stromlinien/-flächen, LIC Tensordaten: Ellipsoiden, Glyphen, Hyperstromlinien Informationsvisualisierung: Histogramm, Zeitreihen, Streudiagramm, Parallele Koordinaten, Graphenalgos Gitterdaten Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 41
42 Visualisierungssysteme Beispiele Visbricks Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 42
43 Visualisierungssysteme Beispiele Visbricks Visbricks Entwickelt von der Arbeitsgruppe Computergraphik und Visualisierung Open Source Plattformen: Unix/Linux, Mac OS Entwicklung eigener Algorithmen in C++ Unterstützte Dateiformate u.a. VTK NetCDF HDF Unterstützte Datentypen Alles, was wir in der Vorlesung bisher gesehen haben Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 43
44 Visualisierungssysteme Beispiele VisIt Algorithmen (Auswahl) Plotting: Colormap, Isolinien/-flächen Vektordaten: Glyphen, Stromlinien/-flächen, LIC Informationsvisualisierung: Streudiagramme, Zeitreihen Biologie: Visualisierung von 3D+T Mikroskopiedaten Klimawissenschaften: Zeitreihenanalyse Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 44
45 Visualisierungssysteme Beispiele Amira / Avizo Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 45
46 Visualisierungssysteme Beispiele OpenDX Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 46
47 Literatur SciRun: VisIt: VTK: Visualisierung II 8. Visualisierungssysteme 47
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