Реализовать с использованием графовой модели вычислений следующую задачу, разбив её на чати и обеспечив максимальную потенциальную утилизацию ресурсов (изображение == матрица MxN):

1. На вход подаются генерированные случайным образом изображения
2. Различные алгоритмы ищут || на изображении:
   • Набор максимальных элементов (максимальная яркость)
   • Набор минимальных элементов (минимальная яркость)
   • Набор элементов, равных заданному в командной строке значению (0-255)
3. По результатам предыдущего шага на избражении выделяются все найденные элементы (например, квадрат с максимальной яркостью вокруг точки)
4. Результат предудущего шага передаётся на:
   • Расчёт обратного изображения (инверсия яркости)
   • Расчёт средней яркости изображения
5. Результат расчёта средней яркости выводится в файл в произвольном формате, если указан соответствующий флаг запуска приолжения
6. Результат расчёта обратного изображения никуда не идёт

Предполагается использовать:

• broadcast_node
• join_node
• function_node
• limiter_node
• …

Приложение принимает в качестве параметров:

1. “-b 123”: интересующее значение яркости, для шага № 2
2. “-l 5”: предел одновременно обрабатываемых приложением изображений
3. “-f log.txt”: имя файла журнала яркостей

Адекватные модификации задания (периодический вывод текущего изображения в консоль после расчёта обратного, работа с реальными изображениями и более реальными операциями…) допускаются. При наличии у студента задач, подходящих для применения flow graph - по согласованию через почту можно реализовать их вместо стандартного задания.

Оганичения на язык: имеющий framework, поддерживающий графовую модель вычислений, аналогичную Intel TBB Flow Graph