要約
Web ベースの画像処理および視覚化ツールは、多大な時間と労力をかけずに既存の Web サイトに簡単に統合できますか?
当社の Boostlet.js ライブラリは、追加の画像処理機能を可能にするオープンソースの JavaScript ベースの Web フレームワークを提供することで、この課題に対処します。
Boostlet の例には、カーネル フィルタリング、画像キャプション、データ視覚化、セグメンテーション、Web に最適化された機械学習モデルなどがあります。
これを実現するために、Boostlet.js はブラウザーのブックマークを使用して、PowerBoost と呼ばれるユーザーフレンドリーなプラグイン選択ツールをホスト Web サイトに挿入します。
Boostlet は、ピクセル データやシーン操作のための視覚化フレームワークに依存しない、標準 API へのオンサイト アクセスも提供します。
Web ベースの Boostlet は、消費者レベルのハードウェアを使用して高度な画像処理技術を適用するためのモジュール式アーキテクチャとクライアント側の処理機能を提供します。
コードはオープンソースであり、利用可能です。
要約(オリジナル)
Can web-based image processing and visualization tools easily integrate into existing websites without significant time and effort? Our Boostlet.js library addresses this challenge by providing an open-source, JavaScript-based web framework to enable additional image processing functionalities. Boostlet examples include kernel filtering, image captioning, data visualization, segmentation, and web-optimized machine-learning models. To achieve this, Boostlet.js uses a browser bookmark to inject a user-friendly plugin selection tool called PowerBoost into any host website. Boostlet also provides on-site access to a standard API independent of any visualization framework for pixel data and scene manipulation. Web-based Boostlets provide a modular architecture and client-side processing capabilities to apply advanced image-processing techniques using consumer-level hardware. The code is open-source and available.
arxiv情報
| 著者 | Edward Gaibor,Shruti Varade,Rohini Deshmukh,Tim Meyer,Mahsa Geshvadi,SangHyuk Kim,Vidhya Sree Narayanappa,Daniel Haehn |
| 発行日 | 2024-05-13 15:57:19+00:00 |
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