ParaView｜开源图形可视化软件

ParaView是一个用于可视化二维和三维数据集的开源应用程序。ParaView可以处理的数据集的大小随运行应用程序的体系结构的不同而变化很大。ParaView支持的平台范围从单处理器工作站到多处理器分布式内存超级计算机或工作站群集。使用并行机，ParaView可以并行处理非常大的数据集，然后收集结果。到目前为止，ParaView已经被证明可以处理数十亿个非结构化单元格和超过1万亿个结构化单元格。ParaView的并行框架已经在超过10万个处理核心上运行。

ParaView的设计包含许多概念特性，使其与其他科学可视化解决方案不同。

• 一个开源、可扩展、多平台的可视化应用程序
• 支持处理大型数据集的分布式计算模型
• 开放、灵活、直观的用户界面
• 基于开放标准的可扩展、模块化体系结构
• 灵活的BSD 3条款许可证
• 商业维护和支持

ParaView被世界各地的许多学术、政府和商业机构使用。ParaView的开放许可让其无法准确追踪用户数量，但根据间接证据，其被认为有几千个庞大的用户。如ParaView每年的下载量约为10万次。ParaView还获得了2010年和2012年的HPCwire读者选择奖和2010年的HPCwire编辑选择奖，以表彰最佳HPC可视化产品或技术。

一些ParaView处理的图形如下图所示。

如这些可视化所示，ParaView是一个具有广泛应用的通用工具。除了从小数据到大数据的缩放之外，ParaView还提供了许多通用可视化算法以及一些特定科学学科的特定算法。此外，ParaView系统还可以通过自定义可视化算法进行扩展。

大多数人与ParaView关联的应用程序实际上只是一个小型客户端应用程序，它构建在为ParaView提供其功能的一堆库之上。由于绝大多数ParaView功能都是在库中实现的，因此可以使用自己的自定义应用程序完全替换ParaView GUI，如下图所示。此外ParaView附带了一个pvpython应用程序，允许使用Python脚本自动化可视化和后处理。

ParaView的架构

每个ParaView应用程序都有一个用户界面组件库，以最大限度地实现它们之间的代码共享。ParaView Server库提供了运行并行交互可视化所需的抽象层。它免除了客户机应用程序关于ParaView是否并行运行以及如何并行运行的大部分问题。Visualization Tookit（VTK）提供了基本的可视化和渲染算法。VTK结合了其他几个库来提供基本功能，如渲染、并行处理、文件I/O和并行渲染。尽管本教程通过ParaView客户端应用程序演示了如何使用ParaView，但请注意，ParaView的模块化设计允许极大的灵活性和定制。

1.1 开发与资助

ParaView项目始于2000年，是Kitware Inc.和洛斯阿拉莫斯国家实验室的合作成果。最初的资金由与美国能源部ASCI Views计划签订的一份为期三年的合同提供。第一个公开发布版本ParaView 0.6于2002年10月发布。Kitware Inc.与桑迪亚国家实验室、洛斯阿拉莫斯国家实验室、陆军研究实验室以及各种其他学术和政府机构合作，继续开发ParaView。。

2005年9月，Kitware、Sandia国家实验室和CSimSoft开始开发ParaView 3.0。这是一项主要工作，重点在于改写用户界面，使其更加用户友好，并开发定量分析框架。ParaView 3.0于2007年5月发布。

从那时起，ParaView的开发仍在继续。ParaView 4.0于2013年6月重新发布，引入了更具凝聚力的GUI控件和更好的多块交互。后续版本还包括用于现场集成到模拟和其他应用程序中的Catalyst库。ParaView 5.0于2016年1月发布，对渲染系统进行了重大更新。新的渲染利用了OpenGL 3.2的功能，提供了巨大的性能改进。后续版本还添加了对使用OSPRay库进行光线投射渲染的支持。

ParaView的发展至今仍在继续。桑迪亚国家实验室继续通过ASC项目资助ParaView开发。ParaView是SciDAC可扩展数据管理、分析和可视化（SDAV）研究所工具包（SDAV SciDAC.org）的一部分。美国能源部还通过洛斯阿拉莫斯国家实验室和各种SBIR项目及其他合同为ParaView提供资金。美国国家科学基金会也经常通过SBIR项目资助ParaView。其他机构也有ParaView支持合同：法国电力公司、米拉尔科公司和石 油 行业客户。此外，由于ParaView是一个开源项目，其他机构，如瑞士国家超级计算中心（Swiss National Supercomputing Centre con）也支持自己的开发。

1.2 数据可视化基础

简单地说，可视化的过程就是获取原始数据并将其转换为人类可以看到和理解的形式。这让我们对数据有了更好的认知理解。科学可视化特别关注在2D或3D空间中具有明确表示的数据类型。来自模拟网格和扫描仪数据的数据非常适合此类分析。

可视化数据有三个基本步骤：读取、过滤和渲染。首先，必须将数据读入ParaView。接下来可以应用任意数量的过滤器来处理数据，以从数据生成、提取或衍生特征。最后，根据数据渲染得到可视化的图像。

1.3 更多信息

有许多地方可以找到有关ParaView的更多信息。ParaView用户手册The ParaView Guide可从以下网站免费下载：http://www.paraview.org/paraview-guide。

ParaView网页www.para view.org也是查找有关ParaView的更多信息的绝佳位置。在那里可以找到指向邮件列表、维基页面、常见问题以及有关专业支持服务的信息的有用链接。

ParaView的“Help”菜单是开始查找有用信息的好地方，其中包含许多指向文档和培训材料的链接。Help菜单中有直接显示上述ParaView指南和网页的条目。Help菜单还提供了一些培训材料，包括ParaView快速入门指南、多个教程（包括本教程）和一些示例可视化。