<div dir="ltr"><div>Hi all,</div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:12.7px;line-height:19.05px">To support data transparency between the functions of SimpleITK and NumPy, SimpleITK provides functional integration with NumPy-based script and a method of data-conversion between SimpleITK’s image data and the N-dimensional array object of NumPy. But, there is a significant performance bottleneck in the data-conversion which is based on the operation of data copy. The performance bottleneck can be increased with the size of handling image data and the number of data-conversion.</span><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:12.7px;line-height:19.05px"><br></span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:12.7px;line-height:19.05px">The performance bottle can be removed by a</span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:12.7px;line-height:19.05px">llowing SimpleITK’s image and the arrays of NumPy to share pointers to the same memory symmetrically with copy-on-write semantics. That is, </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:sans-serif;font-size:12.7px;line-height:19.05px">reduce data-copy operations in the data conversion. This approach can be accomplished by developing and/or improving existing data handling methods in ITK and SimpleITK to enable copy-on-write sharing of data between SimpleITK’s image data and other common data object of Python libraries used for scientific computing and image processing.</span></div><div><br></div><div>For more detail information, please check the following website:</div><div><a href="http://www.itk.org/Wiki/SimpleITK/Design_And_Proposals/SIP_002">http://www.itk.org/Wiki/SimpleITK/Design_And_Proposals/SIP_002</a> <br></div><div><br></div><div>Any your valuable comments are welcome.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div><br></div><div>Hyun Jae</div><div><br></div></div>