cv::cuda::GpuMatND クラス

公開型
using	SizeArray = std::vector< int >
using	StepArray = std::vector< size_t >
using	IndexArray = std::vector< int >

公開メンバ関数
	~GpuMatND ()
	デストラクタ
	GpuMatND ()
	デフォルトコンストラクタ
	GpuMatND (SizeArray size, int type)
	GpuMatND (SizeArray size, int type, void *data, StepArray step=StepArray())
void	create (SizeArray size, int type)
	GPU メモリを割り当てます。すでに何らかのGPUメモリが割り当てられているとします。その場合、このメソッドは、特定の条件の下で、そのGPUメモリを再利用することを選択できます。すなわち、同じサイズとタイプであること、外部から割り当てられていないこと、GPUメモリが連続していること（つまり。isContinuous()が真である）、他のGPUメモリのサブマトリックスではないGpuMatND(のサブマトリックスではない（つまり。isSubmatrix()は偽）。言い換えれば，このメソッドによって割り当てられたGPUメモリは常に連続的であり，別のサブ領域ではないことが保証されますGpuMatND.
void	release ()
void	swap (GpuMatND &m) noexcept
GpuMatND	clone () const
	配列および基礎データの完全なコピーを作成します。このメソッドは、配列の完全なコピーを作成します。の動作を模倣しています。Mat::clone()の動作を模倣しています．つまり，元のステップは考慮されません．そのため，配列のコピーは，次のように占有する連続した配列になります。total()*elemSize() バイトを占有します．
GpuMatND	clone (Stream &stream) const
GpuMatND	operator() (const std::vector< Range > &ranges) const
	部分行列を抽出します。この演算子は，*thisの指定された部分配列の新しいヘッダを作成します。この演算子はO(1)の操作であり、つまり、行列データはコピーされません。[【詳解】（英語］
GpuMat	createGpuMatHeader (IndexArray idx, Range rowRange, Range colRange) const
	n次元行列の2次元平面部分のGpuMatヘッダを作成します．[【詳解】（英語］
GpuMat	createGpuMatHeader () const
GpuMat	operator() (IndexArray idx, Range rowRange, Range colRange) const
	n次元の行列から2次元の平面部分を抽出します．これが createGpuMatHeader(IndexArray, Range, Range) と異なるのは，この行列の一部をGpuMatNDの一部をコピーして返されるGpuMat.[【詳解】（英語］
	operator GpuMat () const
	n-dim行列の2次元平面部分が実質的に2次元であれば，それを抽出します．GpuMatNDが実質的に2次元である場合，その2次元平面部分を抽出します．とは異なります。createGpuMatHeader()の一部分をクローン化するという点でGpuMatND.[【詳解】（英語］
	GpuMatND (const GpuMatND &)=default
GpuMatND &	operator= (const GpuMatND &)=default
	GpuMatND (GpuMatND &&) noexcept=default
GpuMatND &	operator= (GpuMatND &&) noexcept=default
void	upload (InputArray src)
void	upload (InputArray src, Stream &stream)
void	download (OutputArray dst) const
void	download (OutputArray dst, Stream &stream) const
bool	isContinuous () const
bool	isSubmatrix () const
	行列が別の行列の部分行列である場合は，真を返します．
size_t	elemSize () const
	要素のサイズをバイトで返す
size_t	elemSize1 () const
	要素のチャンネルのサイズをバイトで返す
bool	empty () const
	data が NULL の場合は，真を返します．
bool	external () const
	空ではなく，外部の（ユーザが割り当てた） gpu メモリを指している場合は真を返します．
uchar *	getDevicePtr () const
	GPUメモリの最初のバイトへのポインタを返します．
size_t	total () const
	配列の総要素数を返す
size_t	totalMemSize () const
	基盤となるメモリのサイズ（バイト）を返す
int	type () const
	要素のタイプを返す

公開変数類
int	flags
int	dims
	配列の次元
SizeArray	size
	この配列の形状
StepArray	step

構築子と解体子

GpuMatND() [1/2]

cv::cuda::GpuMatND::GpuMatND	(	SizeArray	size,
		int	type
	)

これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。

引数

size	n次元配列の形状を指定する整数の配列。
type	配列の種類．1-4 チャンネルの行列を作成する場合は CV_8UC1, ..., CV_16FC4 を利用し，マルチチャンネル（CV_CN_MAX チャンネルまで）の行列を作成する場合は CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) を利用します．

GpuMatND() [2/2]

cv::cuda::GpuMatND::GpuMatND	(	SizeArray	size,
		int	type,
		void *	data,
		StepArray	step = StepArray()
	)

これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。

引数

size	n次元配列の形状を指定する整数の配列。
type	配列の種類．1-4 チャンネルの行列を作成する場合は CV_8UC1, ..., CV_16FC4 を利用し，マルチチャンネル（CV_CN_MAX チャンネルまで）の行列を作成する場合は CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) を利用します．
data	ユーザデータへのポインタ．data と step パラメータを引数にとる行列コンストラクタは，行列データを確保しません．代わりに，指定されたデータを指し示す行列ヘッダを初期化するだけで，データのコピーは行われません．この操作は非常に効率的で，OpenCV の関数を用いて外部データを処理するのに利用できます．なお，外部データは自動的には解放されないので，注意が必要です．
step	多次元配列の場合は， _size.size()-1 ステップの配列（最後のステップは，常に要素サイズに設定されます）．指定されない場合，行列は連続しているとみなされます．

関数詳解

clone()

GpuMatND cv::cuda::GpuMatND::clone

(

Stream &

stream

)

const

これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。 このオーバーロードはノンブロッキングなので、コピー操作が終了していなくても返すことができます。

createGpuMatHeader() [1/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMatND::createGpuMatHeader

(

)

const

これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数です。 これはヘッダを作成します。GpuMatヘッダを作成します。GpuMatNDが事実上2Dである場合は、ヘッダを作成します。

覚え書き

返されたGpuMatは，ユーザが割り当てたデータのコンストラクタで構築されます。つまり，参照カウントは行いません。

この関数は、this の参照カウンタをインクリメントしません。GpuMatNDの参照カウンタをインクリメントしません。

createGpuMatHeader() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMatND::createGpuMatHeader	(	IndexArray	idx,
		Range	rowRange,
		Range	colRange
	)		const

n次元行列の2次元平面部分のGpuMatヘッダを作成します．

覚え書き

返されたGpuMatは，ユーザが割り当てたデータのコンストラクタで構築されます。つまり，参照カウントは行いません。

この関数は、this の参照カウンタをインクリメントしません。GpuMatNDの参照カウンタをインクリメントしません。

isContinuous()

bool cv::cuda::GpuMatND::isContinuous

(

)

const

は、データが連続している場合（すなわちGpuMatNDデータが連続している場合（すなわち、連続した行の間にギャップがない場合）、真を返す。

operator GpuMat()

cv::cuda::GpuMatND::operator GpuMat

(

)

const

n-dim行列の2次元平面部分が実質的に2次元であれば，それを抽出します．GpuMatNDが実質的に2次元である場合，その2次元平面部分を抽出します．とは異なります。createGpuMatHeader()の一部分をクローン化するという点でGpuMatND.

覚え書き

この演算子は，thisGpuMatNDの参照カウンタは増加しません。

operator()() [1/2]

GpuMatND cv::cuda::GpuMatND::operator()

(

const std::vector< Range > &

ranges

)

const

部分行列を抽出します。この演算子は，*thisの指定された部分配列の新しいヘッダを作成します。この演算子はO(1)の操作であり、つまり、行列データはコピーされません。

引数

ranges

各次元に沿った選択範囲の配列。

operator()() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMatND::operator()	(	IndexArray	idx,
		Range	rowRange,
		Range	colRange
	)		const

n次元の行列から2次元の平面部分を抽出します．これが createGpuMatHeader(IndexArray, Range, Range) と異なるのは，この行列の一部をGpuMatNDの一部をコピーして返されるGpuMat.

覚え書き

この演算子は，thisGpuMatNDの参照カウンタは増加しません。

メンバ詳解

flags

int cv::cuda::GpuMatND::flags

いくつかのビットフィールドを含みます。

• マジックサイン
• 連続性フラグ
• 深さ
• チャンネルの数

step

StepArray cv::cuda::GpuMatND::step

の step と同じです．Mat.

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• core/cuda.hpp