PixelFlow für Processing

PixelFlow ist eine freie (MIT-Lizenz) Bibliothek für Processing (hier die Ankündigung), die High Performance GPU-Computing (GLSL) ermöglicht und für solche rechenintensive Dinge wie Fluid Simulation, SoftBody Dynamics, Particle Systems, Optical Flow, Bildverarbeitung und vieles mehr eingesetzt werden kann.

Auf der GitHub-Seite des Projekts gibt diese (und andere) Bilder, die auf Filme verlinken, die zeigen, was Thomas Diewald, der Schöpfer dieser Bibliothek, damit schon alles angestellt hat. Ich habe mir für diesen Beitrag ein paar davon ausgeborgt.

Martin Prout hat sich die Bibliothek angeschaut und sie für seine Ruby-Processing-Projekte JRubyArt und propane auch schon eingesetzt. Hier ein paar seiner Erfahrungen:

• Basic Fluid Sketch in JRuby
• Shadertoy Demos in JRubyArt and propane
• Sampling3D with PixelFlow in JRubyArt
• Sampling with PixelFlow in JRubyArt

Auch die Bilder seiner Ergebnisse sind beeindruckend. Schaut Euch daher die oben verlinkten Blogbeiträge ruhig einmal an.

Und ich bin jetzt natürlich versucht, PixelFlow auch einmal mit Processing.py, dem Python-Mode von Processing, auszuprobieren. Wenn ich doch nur mehr Zeit zum Spielen hätte … Still digging!

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1 (Email-) Kommentar

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Thanks for the publicity regarding my Pixel Flow work, converting the shadertoy demos to processing.py should be straightforward. For other sketches requiring java callbacks I understand there is a similar option of using a block instead of implementing an interface for jython as jruby, I am not sure their is lambda option though.

– Martin Prout (Kommentieren) (#)

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