Visualisierung mit dem Open Visualization Data Explorer. Volker Winkelmann, ZAIK/RRZK

Transkript

1 Visualisierung mit dem Open Visualization Data Explorer Volker Winkelmann, ZAIK/RRZK

2 OpenDX Open Visualization Data Explorer Übersicht leistungsfähige, flexible, erweiterbare Visualisierungsumgebung von IBM in Anlehnung an Tools wie ape, AVS, Covise oder AMIRA breite Palette von vorgefertigten Visualisierungsbausteinen: Transformation von Daten, Downsizing, Arithmetik 3-D-Darstellung von Daten, z.b. Berechnung von Isoflächen, VolumeRendering Stromlinien, Emission von Testteilchen, X/Y-Plots 3-D-Achsen, Achsenbeschriftung, Colorbars, Bildbeschriftung Transformation von dargestellten Objekten, Manipulation von Lichtquellen, Kameraeinstellungen, Layoutgestaltung, Animation Debugging einfache Bedienung, leicht erlernbar, wenige Graphikkenntnisse erforderlich Anwendung kann auf mehreren Workstations parallel laufen 2

3 Bedienung des Data Explorers Programmierung Graphisches Benutzerinterface: Visual Program Editor (VPE) ersatzweise: einfache Scriptsprache zur Programmierung Programmierschnittstelle zu C und FORTRAN Anwendungen Erstellung fertiger Visualisierungsanwendungen möglich, der Endanwender kann nur noch Parameter ändern oder neue Datensätze "betrachten" Erstellung vorgefertiger Visualisierungsanwendungen, die vom Endanwender ergänzt oder abgeändert werden können Erweiterung der Visualisierungspalette durch eigene Applikationen 3

4 Der Visual Program Editor (VPE) graphisches Benutzerinterface verfügbar unter Solaris, IRIX, AIX, Linux (RedHat, Fedora,SUSE), FreeBSD, Windows 2000, XP, setzt X Window System 11R5/6, und OpenGL voraus Palette von Modulen, die durch Icons dargestellt werden Entwurf eines Datenflußdiagramms bzw. Netzwerks, das den Verarbeitungsweg der Daten für die Visualisierung beschreibt Mausunterstützung, Verbindung der Ein- und Ausgänge der Module, spätere Korrektur ist möglich individuelle Anpassung der Modulparamter durch Modul-Menus interaktive Anpassung während des Visualisierungsprozesses durch Control Panels On-Line Help Facility 4

5 Der Visual Program Editor (VPE) Beispiel für ein Netzwerk im Visual Program Editor 5

6 Der Visual Program Editor (VPE) Beispiel für die Konfiguration von Modulen 6

7 Der Visual Program Editor (VPE) Beispiel für Control Panels mit verschiedenen Interaktoren 7

8 Data Explorer Scripting Language Script-Sprache zum Entwurf von Visualisierungen eigene Programmiersprache durch Programmaufrufe Entwurf des Datenflusses bzw. Netzwerks, das den Verarbeitungsweg der Daten für die Visualisierung beschreibt individuelle Anpassung der Modulparamter nur innerhalb des Scripts interaktive Anpassung nicht möglich auch an ASCII-Terminals einsetzbar, Output in Form von PostScript-Files etc. 8

9 Data Explorer Scripting Language Beispiel zur Script-Sprache // Einlesen der Elektronendichte electrondensity=import( /vol/dx4/share/dx/samples/data/watermolecule.dx ); // Kameraeinstellungen für die Betrachtung der Isofläche(n) camera = AutoCamera(electrondensity,resolution=640,aspect=0.75,width=2.5); // Das Makro berechnet eine Isofläche bzgl. eines angegebenen // Schwellwertes, erzeugt eine Beschriftung des Bildes und gibt // das Bild als Postscript File aus. Schliesslich wird das Bild // noch komprimiert. macro makeiso(isoval) { isosurface = Isosurface(electrondensity, isoval); caption = Format( isoval = %g,isoval); caption = Caption(caption); imagename = Format( iso%4.2f.ps,isoval); collected = Collect(caption,isosurface); image = Render(collected,camera); WriteImage(image,imagename,format= ps ); command = Format( compress %s,imagename); System(command); } // Schwellwert 0.3 makeiso(0.3); 9

10 Datenfluss im Data Explorer Data Explorer ist Client/Server Anwendung Client: Fenster des VPE, Images Server: Ausführungskontrolle, startet alle rechenintensiven Module die meisten Module sind parallelisiert Module können auf verschiedene Workstations verteilt werden Module bearbeiten nur ihren Input und liefern Output Input- und Output-Daten werden von den Modulen gespeichert Nur bei Änderung des Inputs oder eines Modulparameters wird der Output neu berechnet 10

11 Das Datenmodell des Data Explorers -1objektbasierter Ansatz für die Datenbeschreibung Datensätze sind Objekte mit Angaben über Gittertyp, Datentyp, Dimension, und natürlich den Daten Gittertypen (grid types): regular orthogonal grid, reformed regular or curvilinear grid, irregular grid (triangular, tetrahedral), unstructured (no connections) Gitter bestehen aus Stützstellen (positions) und der Definition nächsten Nachbarn (connections) Gitter können beliebig dimensional sein Daten: Rang: Kategorie: Typ: Skalare, Vektoren, Tensoren reell oder komplex Integers, Bytes, Floating-Point-Zahlen 11

12 Das Datenmodell des Data Explorers -2Verschiedene Gittertypen Regular orthogonal grid deformed regular or curvilinear grid irregular grid (triangular, tetrahedral) unstructured (no connections) 12

13 Das Datenmodell des Data Explorers -3Beipieldatensatz für ein Skalarfeld auf regulärem Gitter Daten Gitter Connections Feld object 1 class array type float rank 0 items data 0 attribute dep string positions # object 2 class gridpositions counts origin delta delta delta attribute dep string positions # object 3 class gridconnections counts attribute element type string cubes attribute ref string positions # object potential class field component data value 1 component positions value 2 component connections value 3 attribute name string potential # end

14 Aufbereitung eigener Daten für OpenDX General Array Importer Beschreibung der Daten eher problemorientiert Definition des Daten-Layouts und des Datenraumes (Gitter, Datenposition) # dx header fuer Dipol Potential file = /home/a0078/kurse/dx/dipol.data grid = structure = scalar format = ascii type = float field = potential end allgemein: Vorgehensweise gemäß Data Explorer User's Guide Kap. 3 Hilfsmittel: General Array Importer, QuickStart Guide Kap. 5.1 ff. Data Prompter interaktive Hilfe zur Beschreibung eigener Daten QuickStart Guide Kap

15 Visualisierungshilfsmittel -1Rendering: Darstellung von Daten durch (virtuelle) Objekte als Image Welche Objekte generiere ich aus meinen Daten? Hilfsmittel des Data Explorers allgemein: Zuordnung von Farbe, Transparenz beliebige Schnitt- und Projektionsebenen Text, Achsen, Bounding Boxes Skalarfelder: Isolinien, Isoflächen Glyphs, z. B. Kugeln, Punkte 3D-Volumina Slices Ausblenden von Teilvolumina 15

16 Visualisierungshilfsmittel -2Hilfsmittel des Data Explorers Vektorfelder: Stromlinien (statische und dynamische Felder) Glyphs, z. B. Pfeile, Nadeln Ribbons, Tubes Tensorfelder: kaum Unterstützung, Forschungsobjekt Kontrollstrukturen im Data Explorer Macros sequencer, interactors file browser, selectors, switches Constructors 16

17 OpenDX auf eigenem Arbeitsplatz Bezugsquelle Homepage Fertige Versionen gibt es z.zt. für AIX, HP-UX, IRIX, RedHat Linux, Solaris Quellen erhältlich Portierung für Windows von Visualization and Imagery Solutions, Inc. unter Verwendung eines X11-Servers (es existiert auch Windows-Version von unter Verwendung von Cygwin ) 17

18 Beispiele Skalarer Datensatz (Potential zweier elektrischer Ladungen) auf 25x25x25 Gitter 18

19 Beispiel 1: Volumendarstellug Verwendung von AutoColor 19

20 Beispiel 2: Isoflächendarstellung Verwendung von Isosurface 20

21 Beispiel 3: Isoflächendarstellung (clipped) Verwendung von Isosurface und ClipPlane 21

22 Beispiel 4: Isoflächendarstellung (clipped) mit Schnittebene Verwendung von Isosurface, ClipPlane, Slab, und Sequencer 22

23 Beispiel 5: Isoflächendarstellung (mapped) Verwendung von Isosurface und Map 23

24 Beispiel 6: Symboldarstellung (Glyphs) Verwendung von AutoGlyph und Reduce 24

25 Beispiel 7: Höhendarstellung Verwendung von Rubbersheet 25

26 Beispiel 8: beliebige Schnittfläche Verwendung von MapToPlane und Probe 26

27 Beispiel 9: Felder und Feldlinien Verwendung von Streamline und AutoGlyph 27

28 Ende 28