请参阅我之前的question关于编写opencv运算符以获取有关正在发生的事情的解释。
我想到了一个新的界面,允许以一种可组合的方式组成破坏性二进制操作:
newtype IOP a b = IOP (a -> IO b)
instance Category IOP where
id = IOP return
(IOP f) . (IOP g) = IOP $ g >=> f
(&#&) :: IOP (Image c d) e -> IOP (Image c d) f
-> IOP (Image c d) (Image c d,Image c d)
(IOP f) &#& (IOP g) = IOP $ op
where
op i = withClone i $ \cl -> (f i >> g cl >> return (i,cl))
runIOP (IOP f) img = withClone img f
有了这个,我可以很容易地表达'减去高斯算子':
subtract :: IOP (Image c d, Image c1 d1) (Image c d)
mulScalar :: d -> IOP (Image c d) (Image c d)
subtractScalar :: d -> IOP (Image c d) (Image c d)
gaussian :: (Int, Int) -> IOP (Image GrayScale D32) (Image GrayScale D32)
(gaussian (11,11) &#& id) >>> subtract >>> mulScalar 5
对我而言,这似乎是一个非常安全的替代方案,尽管它在某种意义上并不是最优的,如果减去后的某些操作需要这样做,它可能还可以重复使用克隆的图像。但它似乎仍然是完全纯粹和未经优化的版本的可接受替代品:
mulScalar 5 $ gaussian (11,11) img `subtract` img
-- Or with nicer names for the operators
5 * gaussian (11,11) img - img
问题
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从hammar的评论继续,你可以开始使用kleisli组合,完全避免IOP。为了清晰起见,我将ImageOp保留为类型同义词。另外,我把它专门用于总是返回单位,并相应地更改了一些其他类型的签名,以便我们在变异函数(返回单元)和cloining函数(返回一个新值)之间有一个类型区别,以及一个函数apOp
应用变异函数并返回变异值,以便我们可以轻松地链接变异。
type ImageOp c d -> Image c d -> IO ()
(&#&) :: ImageOp c d -> ImageOp c d -> (Image c d) -> IO (Image c d, Image c d)
f &#& g = \i -> withClone i $ \cl -> f i >> g cl >> return (i,cl)
apOp :: ImageOp c d -> Image c d -> IO (Image c d)
apOp iop x = fmap x (iop x)
subtract :: Image c d -> ImageOp c1 d1
mulScalar :: d -> ImageOp (Image c d)
subtractScalar :: d -> ImageOp (Image c d)
gaussian :: (Int, Int) -> ImageOp GrayScale D32
myFun = (gaussian (11,11) &#& id) >=> (\(x,y) -> apOp (subtract x) y) >=> apOp (mulScalar 5)
--pointfree
myFun = (gaussian (11,11) &#& id) >=> uncurry (apOp . subtract) >=> apOp (mulScalar 5)
修改强>
如果您愿意,可以按照以下方式整理&#&
:
f &#& g = uncurry (liftM2 (,)) . (apOp f &&& withClone (apOp g))
我认为,对于这种风格非常具有表现力,这是一个很好的论据。