クラス
struct	CvFont

struct	CvConnectedComp

struct	CvMoments

struct	CvHuMoments

struct	CvChainPtReader

struct	CvConvexityDefect

マクロ定義
#define	cvCalcBackProject(image, dst, hist) cvCalcArrBackProject((CvArr**)image, dst, hist)

#define	cvCalcBackProjectPatch(image, dst, range, hist, method, factor) cvCalcArrBackProjectPatch( (CvArr**)image, dst, range, hist, method, factor )

#define	CV_FILLED -1

#define	CV_AA 16

#define	cvDrawRect cvRectangle

#define	cvDrawLine cvLine

#define	cvDrawCircle cvCircle

#define	cvDrawEllipse cvEllipse

#define	cvDrawPolyLine cvPolyLine

#define	CV_NEXT_LINE_POINT(line_iterator)

#define	CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX 0

#define	CV_FONT_HERSHEY_PLAIN 1

#define	CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX 2

#define	CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX 3

#define	CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX 4

#define	CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL 5

#define	CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX 6

#define	CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX 7

#define	CV_FONT_ITALIC 16

#define	CV_FONT_VECTOR0 CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX

#define	CV_INIT_3X3_DELTAS(deltas, step, nch)

型定義
typedef struct CvFont	CvFont

typedef struct CvConnectedComp	CvConnectedComp

typedef struct CvMoments	CvMoments

typedef struct CvHuMoments	CvHuMoments

typedef float(CV_CDECL *	CvDistanceFunction) (const float a, const float b, void *user_param)

typedef struct _CvContourScanner *	CvContourScanner

typedef struct CvChainPtReader	CvChainPtReader

typedef struct CvConvexityDefect	CvConvexityDefect

列挙型
enum	SmoothMethod_c { CV_BLUR_NO_SCALE =0 , CV_BLUR =1 , CV_GAUSSIAN =2 , CV_MEDIAN =3 , CV_BILATERAL =4 }

enum	{ CV_GAUSSIAN_5x5 = 7 }

enum	{ CV_SCHARR =-1 , CV_MAX_SOBEL_KSIZE =7 }

enum	{ CV_BGR2BGRA =0 , CV_RGB2RGBA =CV_BGR2BGRA , CV_BGRA2BGR =1 , CV_RGBA2RGB =CV_BGRA2BGR , CV_BGR2RGBA =2 , CV_RGB2BGRA =CV_BGR2RGBA , CV_RGBA2BGR =3 , CV_BGRA2RGB =CV_RGBA2BGR , CV_BGR2RGB =4 , CV_RGB2BGR =CV_BGR2RGB , CV_BGRA2RGBA =5 , CV_RGBA2BGRA =CV_BGRA2RGBA , CV_BGR2GRAY =6 , CV_RGB2GRAY =7 , CV_GRAY2BGR =8 , CV_GRAY2RGB =CV_GRAY2BGR , CV_GRAY2BGRA =9 , CV_GRAY2RGBA =CV_GRAY2BGRA , CV_BGRA2GRAY =10 , CV_RGBA2GRAY =11 , CV_BGR2BGR565 =12 , CV_RGB2BGR565 =13 , CV_BGR5652BGR =14 , CV_BGR5652RGB =15 , CV_BGRA2BGR565 =16 , CV_RGBA2BGR565 =17 , CV_BGR5652BGRA =18 , CV_BGR5652RGBA =19 , CV_GRAY2BGR565 =20 , CV_BGR5652GRAY =21 , CV_BGR2BGR555 =22 , CV_RGB2BGR555 =23 , CV_BGR5552BGR =24 , CV_BGR5552RGB =25 , CV_BGRA2BGR555 =26 , CV_RGBA2BGR555 =27 , CV_BGR5552BGRA =28 , CV_BGR5552RGBA =29 , CV_GRAY2BGR555 =30 , CV_BGR5552GRAY =31 , CV_BGR2XYZ =32 , CV_RGB2XYZ =33 , CV_XYZ2BGR =34 , CV_XYZ2RGB =35 , CV_BGR2YCrCb =36 , CV_RGB2YCrCb =37 , CV_YCrCb2BGR =38 , CV_YCrCb2RGB =39 , CV_BGR2HSV =40 , CV_RGB2HSV =41 , CV_BGR2Lab =44 , CV_RGB2Lab =45 , CV_BayerBG2BGR =46 , CV_BayerGB2BGR =47 , CV_BayerRG2BGR =48 , CV_BayerGR2BGR =49 , CV_BayerBG2RGB =CV_BayerRG2BGR , CV_BayerGB2RGB =CV_BayerGR2BGR , CV_BayerRG2RGB =CV_BayerBG2BGR , CV_BayerGR2RGB =CV_BayerGB2BGR , CV_BGR2Luv =50 , CV_RGB2Luv =51 , CV_BGR2HLS =52 , CV_RGB2HLS =53 , CV_HSV2BGR =54 , CV_HSV2RGB =55 , CV_Lab2BGR =56 , CV_Lab2RGB =57 , CV_Luv2BGR =58 , CV_Luv2RGB =59 , CV_HLS2BGR =60 , CV_HLS2RGB =61 , CV_BayerBG2BGR_VNG =62 , CV_BayerGB2BGR_VNG =63 , CV_BayerRG2BGR_VNG =64 , CV_BayerGR2BGR_VNG =65 , CV_BayerBG2RGB_VNG =CV_BayerRG2BGR_VNG , CV_BayerGB2RGB_VNG =CV_BayerGR2BGR_VNG , CV_BayerRG2RGB_VNG =CV_BayerBG2BGR_VNG , CV_BayerGR2RGB_VNG =CV_BayerGB2BGR_VNG , CV_BGR2HSV_FULL = 66 , CV_RGB2HSV_FULL = 67 , CV_BGR2HLS_FULL = 68 , CV_RGB2HLS_FULL = 69 , CV_HSV2BGR_FULL = 70 , CV_HSV2RGB_FULL = 71 , CV_HLS2BGR_FULL = 72 , CV_HLS2RGB_FULL = 73 , CV_LBGR2Lab = 74 , CV_LRGB2Lab = 75 , CV_LBGR2Luv = 76 , CV_LRGB2Luv = 77 , CV_Lab2LBGR = 78 , CV_Lab2LRGB = 79 , CV_Luv2LBGR = 80 , CV_Luv2LRGB = 81 , CV_BGR2YUV = 82 , CV_RGB2YUV = 83 , CV_YUV2BGR = 84 , CV_YUV2RGB = 85 , CV_BayerBG2GRAY = 86 , CV_BayerGB2GRAY = 87 , CV_BayerRG2GRAY = 88 , CV_BayerGR2GRAY = 89 , CV_YUV2RGB_NV12 = 90 , CV_YUV2BGR_NV12 = 91 , CV_YUV2RGB_NV21 = 92 , CV_YUV2BGR_NV21 = 93 , CV_YUV420sp2RGB = CV_YUV2RGB_NV21 , CV_YUV420sp2BGR = CV_YUV2BGR_NV21 , CV_YUV2RGBA_NV12 = 94 , CV_YUV2BGRA_NV12 = 95 , CV_YUV2RGBA_NV21 = 96 , CV_YUV2BGRA_NV21 = 97 , CV_YUV420sp2RGBA = CV_YUV2RGBA_NV21 , CV_YUV420sp2BGRA = CV_YUV2BGRA_NV21 , CV_YUV2RGB_YV12 = 98 , CV_YUV2BGR_YV12 = 99 , CV_YUV2RGB_IYUV = 100 , CV_YUV2BGR_IYUV = 101 , CV_YUV2RGB_I420 = CV_YUV2RGB_IYUV , CV_YUV2BGR_I420 = CV_YUV2BGR_IYUV , CV_YUV420p2RGB = CV_YUV2RGB_YV12 , CV_YUV420p2BGR = CV_YUV2BGR_YV12 , CV_YUV2RGBA_YV12 = 102 , CV_YUV2BGRA_YV12 = 103 , CV_YUV2RGBA_IYUV = 104 , CV_YUV2BGRA_IYUV = 105 , CV_YUV2RGBA_I420 = CV_YUV2RGBA_IYUV , CV_YUV2BGRA_I420 = CV_YUV2BGRA_IYUV , CV_YUV420p2RGBA = CV_YUV2RGBA_YV12 , CV_YUV420p2BGRA = CV_YUV2BGRA_YV12 , CV_YUV2GRAY_420 = 106 , CV_YUV2GRAY_NV21 = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV2GRAY_NV12 = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV2GRAY_YV12 = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV2GRAY_IYUV = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV2GRAY_I420 = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV420sp2GRAY = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV420p2GRAY = CV_YUV2GRAY_420 , CV_YUV2RGB_UYVY = 107 , CV_YUV2BGR_UYVY = 108 , CV_YUV2RGB_Y422 = CV_YUV2RGB_UYVY , CV_YUV2BGR_Y422 = CV_YUV2BGR_UYVY , CV_YUV2RGB_UYNV = CV_YUV2RGB_UYVY , CV_YUV2BGR_UYNV = CV_YUV2BGR_UYVY , CV_YUV2RGBA_UYVY = 111 , CV_YUV2BGRA_UYVY = 112 , CV_YUV2RGBA_Y422 = CV_YUV2RGBA_UYVY , CV_YUV2BGRA_Y422 = CV_YUV2BGRA_UYVY , CV_YUV2RGBA_UYNV = CV_YUV2RGBA_UYVY , CV_YUV2BGRA_UYNV = CV_YUV2BGRA_UYVY , CV_YUV2RGB_YUY2 = 115 , CV_YUV2BGR_YUY2 = 116 , CV_YUV2RGB_YVYU = 117 , CV_YUV2BGR_YVYU = 118 , CV_YUV2RGB_YUYV = CV_YUV2RGB_YUY2 , CV_YUV2BGR_YUYV = CV_YUV2BGR_YUY2 , CV_YUV2RGB_YUNV = CV_YUV2RGB_YUY2 , CV_YUV2BGR_YUNV = CV_YUV2BGR_YUY2 , CV_YUV2RGBA_YUY2 = 119 , CV_YUV2BGRA_YUY2 = 120 , CV_YUV2RGBA_YVYU = 121 , CV_YUV2BGRA_YVYU = 122 , CV_YUV2RGBA_YUYV = CV_YUV2RGBA_YUY2 , CV_YUV2BGRA_YUYV = CV_YUV2BGRA_YUY2 , CV_YUV2RGBA_YUNV = CV_YUV2RGBA_YUY2 , CV_YUV2BGRA_YUNV = CV_YUV2BGRA_YUY2 , CV_YUV2GRAY_UYVY = 123 , CV_YUV2GRAY_YUY2 = 124 , CV_YUV2GRAY_Y422 = CV_YUV2GRAY_UYVY , CV_YUV2GRAY_UYNV = CV_YUV2GRAY_UYVY , CV_YUV2GRAY_YVYU = CV_YUV2GRAY_YUY2 , CV_YUV2GRAY_YUYV = CV_YUV2GRAY_YUY2 , CV_YUV2GRAY_YUNV = CV_YUV2GRAY_YUY2 , CV_RGBA2mRGBA = 125 , CV_mRGBA2RGBA = 126 , CV_RGB2YUV_I420 = 127 , CV_BGR2YUV_I420 = 128 , CV_RGB2YUV_IYUV = CV_RGB2YUV_I420 , CV_BGR2YUV_IYUV = CV_BGR2YUV_I420 , CV_RGBA2YUV_I420 = 129 , CV_BGRA2YUV_I420 = 130 , CV_RGBA2YUV_IYUV = CV_RGBA2YUV_I420 , CV_BGRA2YUV_IYUV = CV_BGRA2YUV_I420 , CV_RGB2YUV_YV12 = 131 , CV_BGR2YUV_YV12 = 132 , CV_RGBA2YUV_YV12 = 133 , CV_BGRA2YUV_YV12 = 134 , CV_BayerBG2BGR_EA = 135 , CV_BayerGB2BGR_EA = 136 , CV_BayerRG2BGR_EA = 137 , CV_BayerGR2BGR_EA = 138 , CV_BayerBG2RGB_EA = CV_BayerRG2BGR_EA , CV_BayerGB2RGB_EA = CV_BayerGR2BGR_EA , CV_BayerRG2RGB_EA = CV_BayerBG2BGR_EA , CV_BayerGR2RGB_EA = CV_BayerGB2BGR_EA , CV_BayerBG2BGRA =139 , CV_BayerGB2BGRA =140 , CV_BayerRG2BGRA =141 , CV_BayerGR2BGRA =142 , CV_BayerBG2RGBA =CV_BayerRG2BGRA , CV_BayerGB2RGBA =CV_BayerGR2BGRA , CV_BayerRG2RGBA =CV_BayerBG2BGRA , CV_BayerGR2RGBA =CV_BayerGB2BGRA , CV_COLORCVT_MAX = 143 }

enum	{ CV_INTER_NN =0 , CV_INTER_LINEAR =1 , CV_INTER_CUBIC =2 , CV_INTER_AREA =3 , CV_INTER_LANCZOS4 =4 }

enum	{ CV_WARP_FILL_OUTLIERS =8 , CV_WARP_INVERSE_MAP =16 }

enum	MorphShapes_c { CV_SHAPE_RECT =0 , CV_SHAPE_CROSS =1 , CV_SHAPE_ELLIPSE =2 , CV_SHAPE_CUSTOM =100 }

enum	{ CV_MOP_ERODE =0 , CV_MOP_DILATE =1 , CV_MOP_OPEN =2 , CV_MOP_CLOSE =3 , CV_MOP_GRADIENT =4 , CV_MOP_TOPHAT =5 , CV_MOP_BLACKHAT =6 }

enum	{ CV_TM_SQDIFF =0 , CV_TM_SQDIFF_NORMED =1 , CV_TM_CCORR =2 , CV_TM_CCORR_NORMED =3 , CV_TM_CCOEFF =4 , CV_TM_CCOEFF_NORMED =5 }

enum	{ CV_RETR_EXTERNAL =0 , CV_RETR_LIST =1 , CV_RETR_CCOMP =2 , CV_RETR_TREE =3 , CV_RETR_FLOODFILL =4 }

enum	{ CV_CHAIN_CODE =0 , CV_CHAIN_APPROX_NONE =1 , CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE =2 , CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1 =3 , CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS =4 , CV_LINK_RUNS =5 }

enum	{ CV_POLY_APPROX_DP = 0 }

enum	{ CV_CONTOURS_MATCH_I1 =1 , CV_CONTOURS_MATCH_I2 =2 , CV_CONTOURS_MATCH_I3 =3 }

enum	{ CV_CLOCKWISE =1 , CV_COUNTER_CLOCKWISE =2 }

enum	{ CV_COMP_CORREL =0 , CV_COMP_CHISQR =1 , CV_COMP_INTERSECT =2 , CV_COMP_BHATTACHARYYA =3 , CV_COMP_HELLINGER =CV_COMP_BHATTACHARYYA , CV_COMP_CHISQR_ALT =4 , CV_COMP_KL_DIV =5 }

enum	{ CV_DIST_MASK_3 =3 , CV_DIST_MASK_5 =5 , CV_DIST_MASK_PRECISE =0 }

enum	{ CV_DIST_LABEL_CCOMP = 0 , CV_DIST_LABEL_PIXEL = 1 }

enum	{ CV_DIST_USER =-1 , CV_DIST_L1 =1 , CV_DIST_L2 =2 , CV_DIST_C =3 , CV_DIST_L12 =4 , CV_DIST_FAIR =5 , CV_DIST_WELSCH =6 , CV_DIST_HUBER =7 }

enum	{ CV_THRESH_BINARY =0 , CV_THRESH_BINARY_INV =1 , CV_THRESH_TRUNC =2 , CV_THRESH_TOZERO =3 , CV_THRESH_TOZERO_INV =4 , CV_THRESH_MASK =7 , CV_THRESH_OTSU =8 , CV_THRESH_TRIANGLE =16 }

enum	{ CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C =0 , CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C =1 }

enum	{ CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE =(1 << 16) , CV_FLOODFILL_MASK_ONLY =(1 << 17) }

enum	{ CV_CANNY_L2_GRADIENT =(1 << 31) }

enum	{ CV_HOUGH_STANDARD =0 , CV_HOUGH_PROBABILISTIC =1 , CV_HOUGH_MULTI_SCALE =2 , CV_HOUGH_GRADIENT =3 }

関数
	CVAPI (void) cvAcc(const CvArr *image
	アキュムレータに画像を追加します．[【詳解】（英語］

CvArr const CvArr *mask	CV_DEFAULT (NULL))

CvArr CvPoint int CvScalar value	CV_DEFAULT (cvScalarAll(0)))

CvArr int smoothtype	CV_DEFAULT (CV_GAUSSIAN)

CvArr int smoothtype int size1	CV_DEFAULT (3)

CvArr int smoothtype int size1 int size2	CV_DEFAULT (0)

CvArr const CvMat CvPoint anchor	CV_DEFAULT (cvPoint(-1,-1)))

CvArr int filter	CV_DEFAULT (CV_GAUSSIAN_5x5))

	CVAPI (CvMat *) cvCreatePyramid(const CvArr img
	画像のピラミッドを構築します．[【詳解】（英語］

int double const CvSize layer_sizes CvArr bufarr int calc	CV_DEFAULT (1)

CvArr double double int max_level CvTermCriteria termcrit	CV_DEFAULT (cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 5, 1)))

CvArr int interpolation	CV_DEFAULT (CV_INTER_LINEAR))

CvArr const CvMat int flags	CV_DEFAULT (CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS)

	CVAPI (CvMat ) cvGetAffineTransform(const CvPoint2D32f src
	src[i]とdst[i]を対応付けるアフィン変換行列を求めます（i=0,1,2）．[【詳解】（英語］

	CVAPI (IplConvKernel *) cvCreateStructuringElementEx(int cols
	IplConnection: 指定されたサイズと形状の構造化要素を、モフォロジカルな操作のために返します[【詳解】（英語］

	CVAPI (double) cvGetSpatialMoment(CvMoments *moments
	空間モーメントを取得します．[【詳解】（英語］

	CVAPI (int) cvSampleLine(const CvArr *image
	指定された線分に属するピクセルを取得し，バッファに格納します．[【詳解】（英語］

CvPoint CvPoint void int connectivity	CV_DEFAULT (8))

	CVAPI (float) cvCalcEMD2(const CvArr *signature1
	重み付けされた2つの点群（シグネチャと呼ばれます）の間の地球移動距離を計算します．[【詳解】（英語］

CvMemStorage CvSeq int header_size	CV_DEFAULT (sizeof(CvContour))

CvMemStorage CvSeq int header_size int mode	CV_DEFAULT (CV_RETR_LIST)

CvMemStorage CvSeq int header_size int mode int method	CV_DEFAULT (CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)

CvMemStorage CvSeq int header_size int mode int method CvPoint offset	CV_DEFAULT (cvPoint(0, 0)))

	CVAPI (CvContourScanner) cvStartFindContours(CvArr *image
	輪郭抽出処理を初期化します．[【詳解】（英語］

	CVAPI (CvSeq *) cvFindNextContour(CvContourScanner scanner)
	次の輪郭を取得します．[【詳解】（英語］

	CVAPI (CvPoint) cvReadChainPoint(CvChainPtReader *reader)
	次のチェーンポイントを取得します[【詳解】（英語］

CvSlice slice	CV_DEFAULT (CV_WHOLE_SEQ)

CvSlice slice int is_closed	CV_DEFAULT (-1))

CV_INLINE double	cvContourPerimeter (const void *contour)

	CVAPI (CvRect) cvBoundingRect(CvArr *points
	輪郭の境界線となる矩形を計算する（update=1），あるいは計算済みの矩形を取得する（update=0）．[【詳解】（英語］

	CVAPI (CvBox2D) cvMinAreaRect2(const CvArr *points
	点の集合を囲む，回転した最小面積の矩形を求めます．[【詳解】（英語］

void *hull_storage int orientation	CV_DEFAULT (CV_CLOCKWISE)

	CVAPI (CvHistogram *) cvCreateHist(int dims
	ヒストグラムを作成します．[【詳解】（英語］

CV_INLINE void	cvCalcHist (IplImage *image, CvHistogram hist, int accumulate CV_DEFAULT(0), const CvArr *mask CV_DEFAULT(NULL))

const CvHistogram CvHistogram double scale	CV_DEFAULT (255))

CvArr int distance_type	CV_DEFAULT (CV_DIST_L2)

CvArr int distance_type int mask_size const float mask CvArr labels int labelType	CV_DEFAULT (CV_DIST_LABEL_CCOMP))

CvArr double int adaptive_method	CV_DEFAULT (CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C)

CvArr double int adaptive_method int threshold_type	CV_DEFAULT (CV_THRESH_BINARY)

CvArr double int adaptive_method int threshold_type int block_size double param1	CV_DEFAULT (5))

CvPoint CvScalar CvScalar lo_diff CvScalar up_diff CvConnectedComp *comp int flags	CV_DEFAULT (4)

CvArr int int aperture_size double k	CV_DEFAULT (0.04))

void int double double int double param1 double param2 double min_theta double max_theta	CV_DEFAULT (CV_PI))

void int double double double param1	CV_DEFAULT (100)

CV_INLINE void	cvEllipseBox (CvArr *img, CvBox2D box, CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1), int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0))

CV_INLINE CvFont	cvFont (double scale, int thickness CV_DEFAULT(1))

	CVAPI (CvScalar) cvColorToScalar(double packed_color
	色値を展開します．[【詳解】（英語］

変数
CvArr *	sum

CvArr *	sqsum

const CvArr *	image2

const CvArr CvArr *	acc

CvArr double	alpha

CvArr *	dst

CvArr CvPoint	offset

CvArr CvPoint int	bordertype

CvArr const CvMat *	kernel

int	extra_layers

int double	rate

CvArr double	sp

CvArr double double	sr

CvArr *	markers

CvArr int	xorder

CvArr int int	yorder

CvArr int	code

CvArr const CvMat *	map_matrix

double	angle

double double	scale

CvArr const CvArr *	mapx

CvArr const CvArr const CvArr *	mapy

const CvArr CvArr *	mapxy

const CvArr CvArr CvArr *	mapalpha

CvArr CvPoint2D32f	center

CvArr CvPoint2D32f double	M

CvArr CvPoint2D32f double	maxRadius

int	rows

int int	anchor_x

int int int	anchor_y

int int int int	shape

CvArr CvArr *	temp

CvArr CvArr IplConvKernel *	element

CvArr CvArr IplConvKernel int	operation

CvMoments *	moments

int	x_order

int int	y_order

CvHuMoments *	hu_moments

CvPoint	pt1

CvPoint CvPoint	pt2

CvPoint CvPoint void *	buffer

const CvArr *	templ

const CvArr CvArr *	result

const CvArr CvArr int	method

const CvArr *	signature2

const CvArr int	distance_type

CvMemStorage *	storage

CvMemStorage CvSeq **	first_contour

CvSeq *	new_contour

CvChainPtReader *	reader

int	header_size

int CvMemStorage int double	eps

CvPoint2D32f float *	radius

const void *	object2

const CvArr *	convexhull

const CvRect *	rect2

CvPoint2D32f	pt [4]

const CvArr *	mat

const CvArr CvContour *	contour_header

const CvArr CvContour CvSeqBlock *	block

CvPoint2D32f int	measure_dist

int *	sizes

int int	type

float **	ranges

int CvHistogram *	hist

int CvHistogram float *	data

float *	min_value

float float *	max_value

double	factor

double	threshold

const CvHistogram *	hist2

int	number

CvArr CvSize	range

const CvHistogram CvHistogram *	dst_hist

CvArr double double int	threshold_type

CvPoint	seed_point

CvPoint CvScalar	new_val

CvArr *	edges

CvArr double	threshold1

CvArr double double	threshold2

CvArr *	corners

CvArr *	eigenvv

CvArr int	block_size

CvArr *	eigenval

CvArr *	harris_response

CvPoint2D32f int	count

CvPoint2D32f int CvSize	win

CvPoint2D32f int CvSize CvSize	zero_zone

CvPoint2D32f int CvSize CvSize CvTermCriteria	criteria

CvArr *	eig_image

CvArr CvArr *	temp_image

CvArr CvArr CvPoint2D32f int *	corner_count

CvArr CvArr CvPoint2D32f int double	quality_level

CvArr CvArr CvPoint2D32f int double double	min_distance

void *	line_storage

void int double	rho

void int double double	theta

void *	circle_storage

void int double	dp

void int double double	min_dist

int	dist_type

int double	param

int double double	reps

int double double double	aeps

int double double double float *	line

CvPoint CvPoint CvScalar	color

CvRect	r

CvPoint CvSize	axes

CvPoint CvSize double double	start_angle

CvPoint CvSize double double double	end_angle

const CvPoint *	pts

const CvPoint int	npts

CvPoint const int int	contours

CvPoint const int int int	is_closed

CvPoint CvPoint CvLineIterator *	line_iterator

int	font_face

int double	hscale

int double double	vscale

const char *	text

const char CvPoint	org

const char CvPoint const CvFont *	font

const CvFont CvSize *	text_size

const CvFont CvSize int *	baseline

int	arrtype

CvSize int int	arc_start

CvSize int int int	arc_end

CvSize int int int CvPoint int	delta

CvSeq *	contour

CvSeq CvScalar	external_color

CvSeq CvScalar CvScalar	hole_color

CvSeq CvScalar CvScalar int	max_level

詳解

マクロ定義詳解

◆ CV_INIT_3X3_DELTAS

#define CV_INIT_3X3_DELTAS	(	deltas,
		step,
		nch
	)

値:

((deltas)[0] =  (nch),  (deltas)[1] = -(step) + (nch),  \

(deltas)[2] = -(step), (deltas)[3] = -(step) - (nch),  \

(deltas)[4] = -(nch),  (deltas)[5] =  (step) - (nch),  \

(deltas)[6] =  (step), (deltas)[7] =  (step) + (nch))

ピクセルの3x3近傍に高速でアクセスするために、8要素の配列を初期化します。

◆ CV_NEXT_LINE_POINT

#define CV_NEXT_LINE_POINT ( line_iterator )

値:

{                                                               \

int _line_iterator_mask = (line_iterator).err < 0 ? -1 : 0; \

(line_iterator).err += (line_iterator).minus_delta +        \

((line_iterator).plus_delta & _line_iterator_mask);     \

(line_iterator).ptr += (line_iterator).minus_step +         \

((line_iterator).plus_step & _line_iterator_mask);      \
}

型定義詳解

◆ CvChainPtReader

typedef struct CvChainPtReader CvChainPtReader

フリーマンチェーンリーダーの状態

◆ CvConnectedComp

typedef struct CvConnectedComp CvConnectedComp

接続されたコンポーネント構造

◆ CvConvexityDefect

typedef struct CvConvexityDefect CvConvexityDefect

凸部の欠陥

◆ CvFont

typedef struct CvFont CvFont

フォント構造

◆ CvHuMoments

typedef struct CvHuMoments CvHuMoments

Hu不変量

◆ CvMoments

typedef struct CvMoments CvMoments

空間モーメントと中心モーメント

列挙型詳解

◆ anonymous enum

anonymous enum

ピラミッド分解に使われるフィルター

◆ anonymous enum

anonymous enum

特殊なフィルター

◆ anonymous enum

anonymous enum

色変換用の定数

◆ anonymous enum

anonymous enum

サブピクセルの補間方法

◆ anonymous enum

anonymous enum

...およびその他の画像ワーピングフラグ

◆ anonymous enum

anonymous enum

モルフォロジー演算

◆ anonymous enum

anonymous enum

テンプレートマッチング法

◆ anonymous enum

anonymous enum

輪郭抽出モード

◆ anonymous enum

anonymous enum

輪郭の近似法

◆ anonymous enum

anonymous enum

輪郭線近似アルゴリズム

◆ anonymous enum

anonymous enum

形状照合法

列挙値
cv_contours_match_i1	$I_1(A,B) = \sum _{i=1...7} \left \| \frac{1}{m^A_i} - \frac{1}{m^B_i} \right \|$
CV_CONTURS_MATCH_I2	$I_2(A,B) = \sum _{i=1...7} \left \| m^A_i - m^B_i \right \|$
CV_CONTURS_MATCH_I3	$I_3(A,B) = \max _{i=1...7} \frac{ \left\| m^A_i - m^B_i \right\| }{ \left\| m^A_i \right\| }$

◆ anonymous enum

anonymous enum

形状の向き

◆ anonymous enum

anonymous enum

ヒストグラム比較法

◆ anonymous enum

anonymous enum

距離変換のマスクサイズ

◆ anonymous enum

anonymous enum

出力ラベル配列の内容：連結成分かピクセルか

◆ anonymous enum

anonymous enum

距離変換とM-推定のための距離の種類

列挙値
CV_DIST_USER	ユーザ定義の距離
CV_DIST_L1	距離 = \|x1-x2\| + \|y1-y2\| 。
CV_DIST_L2	単純なユークリッド距離．
CV_DIST_C	距離 = max(\|x1-x2\|,\|y1-y2\|)
CV_DIST_L12	L1-L2 メトリック： distance = 2(sqrt(1+x*x/2) - 1)
CV_DIST_FAIR	距離 = c^2(\|x\|/c-log(1+\|x\|/c)), c = 1.3998.
CV_DIST_WELSCH	距離 = c^2/2(1-exp(-(x/c)^2)), c = 2.9846
CV_DIST_HUBER	distance = \|x\|<c ? x^2/2 : c(\|x\|-c/2), c = 1.345

◆ anonymous enum

anonymous enum

しきい値の種類

列挙値
cv_thresh_binary	value = value > threshold ? max_value : 0
cv_thresh_binary_inv	値 = 値 > 閾値 ? 0 : max_value
cv_thresh_trunc	value = value > threshold ? threshold : value
CV_THRESH_TOZERO	value = value > threshold ? value : 0
CV_THRESH_TOZERO_INV	値 = 値 > 閾値 ? 0 : 値
CV_THRESH_OTSU	大津アルゴリズムを利用して，最適な閾値を選択します．このフラグと上記の CV_THRESH_* の値の1つを組み合わせます．
CV_THRESH_TRIANGLE	最適な閾値を選択するために三角形アルゴリズムを利用します．フラグと上記の CV_THRESH_* 値の1つを組み合わせますが，CV_THRESH_OTSU とは組み合わせません．

◆ anonymous enum

anonymous enum

適応的な閾値法

◆ anonymous enum

anonymous enum

FloodFill フラグ

◆ anonymous enum

anonymous enum

カニーエッジ検出器のフラグ

◆ anonymous enum

anonymous enum

ハフ変換のバリアント．

◆ MorphShapes_c

enum MorphShapes_c

モフォロジカルオペレーションのための構造化要素の形状

参照: cv::MorphShapes,cv::getStructuringElement

列挙値
cv_shape_custom	カスタム構造化要素

◆ SmoothMethod_c

enum SmoothMethod_c

画像の平滑化手法

列挙値
cv_blur_no_scale	線形畳み込み $\texttt{size1}\times\texttt{size2}$ ボックスカーネル（すべて1）．異なるサイズのボックスカーネルを持つ異なるピクセルを平滑化したい場合は， integral
CV_BLUR	線形畳み込み $\texttt{size1}\times\texttt{size2}$ ボックスカーネル（すべて1）を用いて計算され，その後 $1/(\texttt{size1}\cdot\texttt{size2})$
CV_GAUSSIAN	ガウスカーネルとの線形畳み込み $\texttt{size1}\times\texttt{size2}$ ガウシアンカーネル
CV_MEDIAN	正方形のアパーチャを持つメディアンフィルタ． $\texttt{size1}\times\texttt{size1}$ 正方形のアパーチャ
CV_BILATERAL	開口部が正方形のバイラテラルフィルタ． $\texttt{size1}\times\texttt{size1}$ 正方形のアパーチャを持つバイラテラルフィルタで，色のシグマ＝シグマ1，空間のシグマ＝シグマ2です．size1=0 の場合，アパーチャの正方形の辺は cvRound(sigma21.5)2+1 になります．参照cv::bilateralFilter

関数詳解

◆ CVAPI() [1/14]

CVAPI ( CvBox2D ) const

点の集合を囲む，回転した最小面積の矩形を求めます．

楕円を2次元点の集合にフィットさせます．

参照: cv::minAreaRect; cv::fitEllipse

◆ CVAPI() [2/14]

CVAPI ( CvContourScanner )

輪郭抽出処理を初期化します．

cvStartFindContours を呼び出します．null ポインタが返されるか，その他の条件が満たされるまで， cvFindNextContour を呼び出します．最後に cvEndFindContours を呼び出します．

参照: cvFindContours

◆ CVAPI() [3/14]

CVAPI ( CvHistogram * )

ヒストグラムを作成します．

配列からヒストグラムを作成します．

この関数は，指定されたサイズのヒストグラムを作成し，作成されたヒストグラムへのポインタを返します．配列の ranges が 0 の場合，ヒストグラムのビンの範囲は，後で関数 cvSetHistBinRanges によって指定しなければいけません．cvCalcHist と cvCalcBackProject は，ビンの範囲を設定せずに 8 ビット画像を処理することもありますが，それらは 0 から 255 のビンに等間隔に配置されていると仮定します．

引数

dims	ヒストグラムの次元数．
sizes	ヒストグラムの次元数を表す配列．
type	ヒストグラム表現形式．CV_HIST_ARRAY は，ヒストグラムデータが多次元の密な配列として表現されることを意味します．CvMatND. CV_HIST_SPARSE は，ヒストグラムのデータが多次元の疎な配列として表現されることを意味します．CvSparseMat.
ranges	ヒストグラムのビンの範囲を表す配列．その意味は， uniform パラメータの値に依存します．この範囲は，ヒストグラムを計算したり逆投影したりする際に利用され，どのヒストグラムビンが入力画像のどの値/値の組み合わせに対応するかを決定します．
uniform	一様性フラグ．0ではない場合，ヒストグラムは等間隔のビンを持ち，各ビンに対してranges[i]は，2つの数値からなる配列です．これは，i番目のヒストグラム次元の下限値と上限値を表します．そして，範囲[lower,upper]全体をdims[i]個の等しい部分に分割し，ヒストグラムの各ビンに対するi番目の入力タプルの値の範囲を決定します．また， uniform=0 であれば，範囲配列の i 番目の要素には dims[i]+1 個の要素が含まれます． $\texttt{lower}_0, \texttt{upper}_0, \texttt{lower}_1, \texttt{upper}_1 = \texttt{lower}_2, ... \texttt{upper}_{dims[i]-1}$ ここで $\texttt{lower}_j$ および $\texttt{upper}_j$ は，それぞれj番目のビンに対するi番目の入力タプル値の下限と上限を表しています．いずれの場合も，ヒストグラムのビンに指定された範囲を超えた入力値は， cvCalcHist ではカウントされず， cvCalcBackProject では 0 で埋められます．

この関数は，ユーザが割り当てたヘッダとビンを持つヒストグラムを初期化します．この方法で初期化できるのは，高密度のヒストグラムだけです．この関数は， hist.

引数

dims	ヒストグラムの次元数を表します．
sizes	ヒストグラムの次元数を表す配列．
hist	この関数によって初期化されるヒストグラムヘッダ．
data	ヒストグラムのビンを格納するための配列．
ranges	ヒストグラムのビンの範囲．詳細は cvCreateHist を参照してください．
uniform	一様性フラグ．詳細は cvCreateHist を参照してください．

◆ CVAPI() [4/14]

CVAPI ( CvMat * ) const

src[i]とdst[i]を対応付けるアフィン変換行列を求めます（i=0,1,2）．

src[i] から dst[i] へのマッピングのための透視変換行列を計算します（ i=0,1,2,3 ）．

rotation_matrix 行列を計算します．

参照: cv::getAffineTransform; cv::getRotationMatrix2D; cv::getPerspectiveTransform

◆ CVAPI() [5/14]

CVAPI ( CvMat ** ) const

画像のピラミッドを構築します．

参照: buildPyramid

◆ CVAPI() [6/14]

CVAPI ( CvPoint )

次のチェーンポイントを取得します

参照: cvApproxChains

◆ CVAPI() [7/14]

CVAPI ( CvRect )

輪郭の境界線となる矩形を計算する（update=1），あるいは計算済みの矩形を取得する（update=0）．

与えられた2つの矩形を含む最小の矩形を見つけます．

参照: cv::boundingRect

◆ CVAPI() [8/14]

CVAPI ( CvScalar )

色値を展開します．

if arrtype is CV_8UC?色は，パックされた色値として扱われます．そうでない場合は，出力スカラの最初のチャンネル（arrtypeによって異なります）が，同じ値にセットされます =色

◆ CVAPI() [9/14]

CVAPI ( CvSeq * )

次の輪郭を取得します．

画像中の円を見つける

いくつかの方法のうちの1つを使って，2値画像上の線を見つけます．

点の行列（列または行のベクトル）に対するシーケンスヘッダを初期化する

輪郭の凸状欠損を見つける

2次元点集合の正確な凸包を計算する

単一の多角形曲線（輪郭）または多角形曲線（輪郭）の木を近似する

フリーマンチェーンを多角形曲線で近似する

輪郭スキャナを解放し，最初の外郭へのポインタを返します．

参照: cvFindContours

これは，独立した輪郭近似ルーチンであり，新しいインタフェースでは表現されません．cvFindContours が Freeman チェーンとして輪郭を取得した場合，この関数を呼び出して，多角形で表現された近似輪郭を取得します．

引数

src_seq	他のチェーンを参照できる，近似的なフリーマンチェーンへのポインタ．
storage	結果として得られるポリラインの格納場所。
method	近似手法（関数 :ocvFindContours の説明を参照してください）．
parameter	メソッドのパラメータ（現在は使用されていません）．
minimal_perimeter	周囲の長さが minimal_perimeter 以上の輪郭のみを近似します．その他の鎖は，結果として得られる構造体から削除されます．
recursive	再帰フラグ．これが0ではない場合，この関数は， chain から h_next または v_next リンクを利用して得られるすべてのチェーンを近似します．そうでない場合は，1つの入力チェーンを近似します．

参照: cvStartReadChainPoints, cvReadChainPoint; cv::approxPolyDP; cv::convexHull; cv::convexityDefects

cvMakeSeqHeaderForArray のラッパー（これは， bounding rectangle を初期化しません！！！）．

line_storage は，メモリストレージまたは 1 x最大行数 CvMatmethod は CV_HOUGH_* のうちの1つで，rho, theta, threshold がそれぞれの方法で利用されます． param1 ~ line length, param2 ~ line gap - 確率的な場合，param1 ~ srn, param2 ~ stn - マルチスケールの場合．

参照: cv::HoughLines; cv::HoughCircles

◆ CVAPI() [10/14]

CVAPI ( double )

空間モーメントを取得します．

グレースケール画像に対して，固定レベルの閾値を適用します．

点が多角形の内側にあるか，外側にあるか，端にあるか（頂点にあるか）をチェックします．

2つの輪郭のモーメントを一致させて比較する機能

輪郭または輪郭セグメントの面積を計算する

輪郭の周囲、または輪郭の一部の長さを計算する

正規化された中心モーメントを取得する

中心モーメントを取得する

参照: cv::arcLength; cv::contourArea; cv::matchShapes

それぞれ、正、負、ゼロを返す。オプションで、点と最も近いポリゴンエッジとの符号付き距離を測定します (measure_dist=1)

参照: cv::pointPolygonTest

2つのヒストグラムを比較する

これは，輪郭を取得する前に行われる基本的な操作です．

参照: cv::threshold

◆ CVAPI() [11/14]

CVAPI ( float ) const

重み付けされた2つの点群（シグネチャと呼ばれます）の間の地球移動距離を計算します．

参照: cv::EMD

◆ CVAPI() [12/14]

CVAPI ( int ) const

指定された線分に属するピクセルを取得し，バッファに格納します．

与えられた楕円を構成するポリゴンポイントを返します．

線分のイテレータを初期化します．

*pt1 と *pt2 を結ぶ線分を，矩形の窓で切り取ります．

輪郭が凸かどうかをチェックします（凸なら1、非凸なら0を返します）。

点の集合を囲む最小の円を検索します。

黒色（0）の背景に白色（0ではない）の連結成分がある場合，その外側と内側の境界を取得する（オプション）。

取得した点の数を返します。

参照: cv::LineSegmentDetector; cv::findContours, cvStartFindContours, cvFindNextContour, cvSubstituteContour, cvEndFindContours; cv::minEnclosingCircle; cv::isContourConvex

(0<=x<img_size.width, 0<=y<img_size.height)．

参照: cv::clipLine

初期状態では， line_iterator->ptr は，画像中の pt1（または pt2，left_to_right の説明を参照してください）の位置を指します．終点から終点までの直線上のピクセル数を返します。

参照: cv::LineIterator

楕円は，「軸」の大きさの箱を「中心」を中心に「角度」だけ回転させたものです．arc_start と arc_end にそれぞれ 0 と 360 以外の値を指定することで、楕円の円弧の部分的な掃引を行うことができます。入力配列 'pts' は、結果を格納できるだけの大きさが必要です。pts' に格納されたポイントの総数がこの関数によって返される。

参照: cv::ellipse2Poly

◆ CVAPI() [13/14]

CVAPI ( IplConvKernel * )

IplConnection: 指定されたサイズと形状の構造化要素を、モフォロジカルな操作のために返します

覚え書き: 作成された構造体要素 IplConvKernel* element は、以下の方法で最後に解放する必要があります。cvReleaseStructuringElement(&element).

引数

cols	構造化要素の幅
rows	構造化要素の高さ
anchor_x	アンカーのx座標
anchor_y	アンカーのy座標
shape	cv::MorphShapes_c のうちの1つである要素の形状．
values	shape=CV_SHAPE_CUSTOM の場合に，構造化要素のカスタム形状を指定する cols*rows 要素の整数配列．

参照: cv::getStructuringElement

◆ CVAPI() [14/14]

CVAPI ( void ) const

アキュムレータに画像を追加します．

輪郭線や塗りつぶした内部を画像上に描画する

テキストストロークのバウンディングボックスを計算する（位置合わせに便利）

指定された位置に，指定されたフォントと色のテキストストロークを描画します．CvFontcvInitFont で初期化されなければいけません．

フォント構造を初期化します（OpenCV 1.x API）．

1つあるいは複数の多角形の曲線を描画します．

1つまたは複数の任意の多角形で囲まれた領域を塗りつぶします．

凸状または単調な多角形を埋めます．

楕円のアウトライン、塗りつぶし楕円、楕円弧、塗りつぶし楕円セクタの描画

中心と半径を指定して円を描画する機能

引数で指定された矩形を描画します。CvRect構造体

矩形の対向する2つの角（pt1 & pt2）を指定して矩形を描画します。

2 つの点を結ぶ 4 連結、8 連結、またはアンチエイリアスされた線分を描画する

線分を2次元または3次元の点の集合にロバストにフィットさせる（M-estimator technique）。

選択された領域内で，追跡しやすそうな点の疎なセットを見つける

ある種の勾配検索を用いて，コーナーの位置を調整する

ハリス・コーナー検出器。

すべての画像ピクセルにおいて，2x2 勾配共分散行列の最小固有値を計算する

各画像ピクセルにおいて，2x2 勾配共役行列の固有値とベクトルを計算します．

コーナー検出のための制約画像を計算します．

カニーエッジ検出器の実行

色差が十分に大きくなるまで，連結成分を埋めていく

グレースケール画像に適応型閾値を適用する

2値画像に距離変換を適用する

8ビットシングルチャンネル画像のヒストグラムを等化する

あるヒストグラムを別のヒストグラムで割る

ヒストグラムを比較して，画像内のテンプレートを特定する

バックプロジェクトを計算する

配列のヒストグラムを計算する

ベイジアン確率的ヒストグラムを計算します（src と dst はそれぞれ，次のような配列です）．数ヒストグラム

ヒストグラムをコピーします．

ヒストグラムをしきい値化します．

ヒストグラムを正規化します．

ヒストグラムの最小ビンと最大ビンを求めます。

ヒストグラムをクリアする。

ヒストグラムを解除する。

ヒストグラムのビンの境界線を設定します。

ボックスの頂点の座標を求めます．

フリーマンチェーンリーダーを初期化します．

最後に取得した輪郭を，新しい輪郭に置き換えます．

テンプレートとソース画像のオーバーラップしたウィンドウとの類似性を測定し，その測定値を結果画像に反映させます．

入力配列から四角形を取り出します．

入力配列から，指定された中心を持つ矩形の画像領域を検索します．

事前に計算された空間モーメントと中心モーメントから7つのHuの不変量を計算します。

3次までのすべての空間・中心モーメントを計算する

複雑なモルフォロジー変換を行う

入力画像を1回または複数回拡張する（最大フィルタをかける

入力画像を1回または複数回，消去します（最小フィルタを適用）．element pointerがNULLの場合，3x3の長方形の要素が使用される

構造化要素を解放する

log-polar 画像の順変換または逆変換を行う

cvRemap 用に，mapx と mapy を浮動小数点型から整数型に変換します．

指定された座標マップを用いて，汎用的な幾何学変換を行います．

遠近法（射影法）で画像を変換する

アフィン変換を用いて画像を変換します．

画像をリサイズします（入力配列を出力配列に合わせてリサイズします）．

入力配列のピクセルを，ある色空間から別の色空間に変換する

画像のラプラシアンを計算します。(d2/dx + d2/dy)I

一般化されたSobelを用いて，画像の微分を計算する

種となるマーカーを使って画像を分割

平均値シフトアルゴリズムによる画像のフィルタリング

ピラミッドをリリース

画像をアップサンプリングし、その結果をガウスカーネルで平滑化します。

入力画像をガウシアンカーネルで平滑化した後、ダウンサンプリングを行う

積分画像を求める。SUM(X,Y) = sum(x<X,y<Y)I(x,y)

画像をカーネルで畳み込みます．

画像をいくつかの方法で平滑化します。

画像を重みをつけてアキュムレータに追加します： acc = acc*(1-alpha) + image*alpha

2つの画像の積をアキュムレータに加える

二乗画像をアキュムレータに追加します。

参照: cv::accumulate; cv::accumulateSquare; cv::accumulateProduct; cv::accumulateWeighted

コピー元の2次元配列を、より大きなコピー先の配列の内部にコピーし、コピーされた領域の周りに指定された型(IPL_BORDER_*)の境界線を作成します。

引数

src	コピー元の画像
dst	コピー先の画像
smoothtype	スムージングの種類，SmoothMethod_cを参照してください．
size1	スムージング操作の最初のパラメータ，アパーチャ幅です．正の奇数(1, 3, 5, ...)でなければなりません。
size2	スムージング操作の2番目のパラメータ，アパーチャの高さ．CV_MEDIAN や CV_BILATERAL では無視されます．単純なスケーリング/非スケーリング，ガウスぼかしの場合， size2 が0ならば size1 にセットされます．それ以外の場合は，正の奇数でなければいけません．
sigma1	ガウシアンパラメータの場合、このパラメータにはガウシアン $\sigma$ (標準偏差)を指定します。これがゼロの場合、カーネルサイズから計算されます。 $\sigma = 0.3 (n/2 - 1) + 0.8 \quad \text{where} \quad n= \begin{array}{l l} \mbox{\texttt{size1} for horizontal kernel} \\ \mbox{\texttt{size2} for vertical kernel} \end{array}$ 小さなカーネルに標準シグマを使うと( $3\times 3$ から $7\times 7$ )を使用すると，速度が向上します．sigma1が0ではなく、size1とsize2が0の場合、カーネルサイズはシグマから計算されます（十分な精度で動作するため）。
sigma2	バイラテラル・フィルタリングの追加パラメータ

参照: cv::GaussianBlur,cv::blur,cv::medianBlur,cv::bilateralFilter.

引数

src	入力画像．
dst	src と同じサイズ，同じチャンネル数の出力画像．
kernel	シングルチャンネルの浮動小数点型行列であるコンボリューションカーネル（というよりも，相関カーネル）．異なるチャンネルに異なるカーネルを適用したい場合は， split を用いて画像を別々のカラープレーンに分割し，それらを個別に処理します．
anchor	カーネル内でのフィルタリングされた点の相対的な位置を示す，カーネルのアンカー．デフォルト値 (-1,-1) は，アンカーがカーネルの中心にあることを意味します．

参照: cv::filter2D; cv::integral

dst_width = floor(src_width/2)[+1], dst_height = floor(src_height/2)[+1].

参照: cv::pyrDown

dst_width = src_width*2, dst_height = src_height*2

参照: cv::pyrUp; cv::pyrMeanShiftFiltering; cv::watershed

(aperture_size = 1,3,5,7) または Scharr (aperture_size = -1) 演算子を使用します。Scharrは，1次dxまたはdy微分に対してのみ利用できます．

参照: cv::Sobel; cv::Laplacian; cv::cvtColor; cv::resize

覚え書き: ::cvGetQuadrangleSubPix は， ::cvWarpAffine と似ていますが，外れ値は複製境界モードを用いて外挿されます．

参照: cv::warpAffine; cv::warpPerspective; cv::remap; cv::convertMaps; cv::warpPolar

Linear-Polar 画像の順変換，逆変換を行います．

参照: cv::warpPolar; cvCreateStructuringElementEx; cv::erode

element ポインタが NULL の場合，3x3 の矩形の要素が利用されます．

参照: cv::dilate; cv::morphologyEx; cv::moments; cv::HuMoments

dst(x,y) <- src(x + center.x - dst_width/2, y + center.y - dst_height/2). 小数点以下の座標を持つピクセルの値は，バイリニア補間を用いて取得されます

参照: cv::getRectSubPix

matrixarr = ( a11 a12 | b1 ) dst(x,y) <- src(A[x y]' + b) ( a21 a22 | b2 ) （バイリニア補間を用いて，分数座標を持つピクセルを取得します）．

参照: cvWarpAffine; cv::matchTemplate

(substitutor が NULL の場合，最後に取得された輪郭がツリーから削除されます)

参照: cvFindContours

このリーダは，すべてのチェーンポイントの座標を反復的に取得するために利用されます．フリーマンコードをそのまま読み取る必要がある場合は，単純なシーケンスリーダを利用します．

参照: cvApproxChains

これは，ヒストグラムのビンの範囲を設定するための独立した関数です．パラメータ ranges と uniform のより詳細な説明は，同様に範囲を初期化できる関数 :ocvCalcHist を参照してください．ヒストグラムのビンの範囲は、ヒストグラムが計算される前、あるいはヒストグラムのバックプロジェクションが計算される前に設定しなければなりません。

引数

hist	ヒストグラム．
ranges	ビンの範囲を表す配列．詳細は， :ocvCreateHist を参照してください。
uniform	一様性フラグ．詳細は :ocvCreateHist を参照してください。

この関数は，ヒストグラム（ヘッダとデータ）を解放します．ヒストグラムへのポインタは，この関数によってクリアされます。もし *hist ポインタが既にNULLならば，この関数は何もしません．

引数

hist	解放されたヒストグラムへのダブルポインタ．

この関数は，密なヒストグラムの場合はすべてのヒストグラムビンを0にし，疎な配列の場合はすべてのヒストグラムビンを削除します．

引数

hist ヒストグラム．

この関数は，ヒストグラムの最小ビンと最大ビン，そしてそれらの位置を求めます．すべての出力引数はオプションです．同じ値を持つ複数の極大値の中から，（辞書的順序で）最小のインデックスを持つものが返されます．また，複数の極大値や極小値がある場合は，辞書的順序で最も早いもの（極大値の位置）が返されます．

引数

hist	ヒストグラム．
min_value	ヒストグラムの最小値へのポインタ．
max_value	ヒストグラムの最大値へのポインタ．
min_idx	最小値を表す座標の配列へのポインタ．
max_idx	最大値を表す座標の配列へのポインタ．

この関数は，ヒストグラムのビンの合計が factor と等しくなるようにスケーリングすることで，ヒストグラムのビンを正規化します．

引数

hist	ヒストグラムへのポインタ．
factor	正規化係数．

この関数は，指定した閾値以下のヒストグラムビンを消去します．

引数

hist	ヒストグラムへのポインタ．
threshold	しきい値レベル。

この関数は，ヒストグラムのコピーを作成します．2番目のヒストグラムポインタ *dst が NULL の場合は， src と同じサイズの新しいヒストグラムが作成されます．そうでない場合は，両方のヒストグラムの型とサイズが等しくなければいけません．そして，この関数は，コピー元のヒストグラムのビン値をコピー先のヒストグラムにコピーし， src と同じビン値の範囲を設定します．

引数

src	コピー元ヒストグラム．
dst	コピー先のヒストグラムへのポインタ．

参照: cv::calcHist; cvCalcBackProject．cv::calcBackProject

この関数は，入力画像のパッチのヒストグラムと，与えられたヒストグラムを比較することで，バックプロジェクションを計算します．この関数は， matchTemplate と似ていますが，ラスタパッチを検索窓内の可能なすべての位置と比較する代わりに，関数 CalcBackProjectPatch はヒストグラムを比較します．以下のアルゴリズム図をご覧ください。

引数

image	ソース画像（ただし，CvMat** を渡しても構いません）．
dst	出力画像。
range
hist	ヒストグラム．
method	cvCompareHist に渡される比較手法（この関数の説明を参照してください）．
factor	出力画像の正規化スケールに影響を与える，ヒストグラムの正規化係数．よく分からない場合は，1を渡します．

参照: cvCalcBackProjectPatch

この関数は，次のような2つのヒストグラムから，物体の確率密度を求めます．

$\texttt{disthist} (I)= \forkthree{0}{if \‍(\texttt{hist1}(I)=0\‍)}{\texttt{scale}}{if \‍(\texttt{hist1}(I) \ne 0\‍) and \‍(\texttt{hist2}(I) > \texttt{hist1}(I)\‍)}{\frac{\texttt{hist2}(I) \cdot \texttt{scale}}{\texttt{hist1}(I)}}{if \‍(\texttt{hist1}(I) \ne 0\‍) and \‍(\texttt{hist2}(I) \le \texttt{hist1}(I)\‍)}$

引数

hist1	1番目のヒストグラム（除数）．
hist2	2番目のヒストグラム．
dst_hist	移動先のヒストグラム．
scale	出力ヒストグラムのスケールファクタ．

参照: cv::equalizeHist; cv::distanceTransform

CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C および CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C の2つのパラメータは，近傍領域のサイズ（3, 5, 7 など）と，平均値から差し引かれる定数（...,-3,2,-1,0,1,2,3,...）です．

参照: cv::adaptiveThreshold; cv::floodFill; cv::Canny

Dx^2 * Dyy + Dxx * Dy^2 - 2 * Dx * Dy * Dxy. この結果に閾値を適用すると、角の座標が得られる

参照: cv::preCornerDetect; cv::cornerEigenValsAndVecs; cv::cornerMinEigenVal

det(M) - k*(trace(M)^2) を計算します。ここで M は各ピクセルの 2x2 勾配共分散行列です。

参照: cv::cornerHarris; cv::cornerSubPix; cv::goodFeaturesToTrack; cv::fitLine; cv::line

thickness<0（例えば， thickness == CV_FILLED ）の場合，塗りつぶされたボックスが描画されます．

参照: cv::rectangle; cv::rectangle

thickness は， cvRectangle の場合と同じように動作します．

参照: cv::circle

に依存します．thickness,start_angleおよびend_angleパラメーターによって決まります．結果として得られる図形の回転は角度. 角度の単位は，すべて度です

参照: cv::ellipse; cv::fillConvexPoly; cv::fillPoly; cv::polylines

この関数は，テキスト描画関数に渡すことのできるフォント構造体を初期化します．

引数

font	この関数によって初期化されたフォント構造体へのポインタ
font_face	フォント名の識別子．を参照してください．cv::HersheyFontsと，それに対応する古い CV_* 識別子を参照してください．
hscale	水平方向のスケール．1.0f に等しい場合，文字はフォントの種類に応じた元の幅を持ちます．0.5f に等しい場合，文字は元の幅の半分になります．
vscale	垂直方向のスケール。1.0f に設定すると、フォントの種類に応じて、元の高さの文字が表示されます。0.5f の場合、文字の高さは元の半分になります。
shear	垂直線に対する文字の傾きのおおよその接線。0の場合はノンイタリックフォント、1.0fの場合は約45度の傾きなどを意味します。
thickness	文字のストロークの太さ
line_type	ストロークの種類，線の説明を参照してください．

参照: cvPutText; cvInitFont, cvGetTextSize, cvFont,cv::putText; cv::getTextSize; cv::drawContours

◆ cvCalcHist()

CV_INLINE void cvCalcHist	(	IplImage **	image,
		CvHistogram *	hist,
		int accumulate	CV_DEFAULT0,
		const CvArr *mask	CV_DEFAULTNULL
	)

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。

◆ cvContourPerimeter()

CV_INLINE double cvContourPerimeter ( const void * contour )

閉じた輪郭に対する cvArcLength と同じです．

クラス

マクロ定義

型定義

列挙型

関数

変数

詳解

マクロ定義詳解

◆ CV_INIT_3X3_DELTAS

◆ CV_NEXT_LINE_POINT

型定義詳解

◆ CvChainPtReader

◆ CvConnectedComp

◆ CvConvexityDefect

◆ CvFont

◆ CvHuMoments

◆ CvMoments

列挙型詳解

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ anonymous enum

◆ MorphShapes_c

◆ SmoothMethod_c

関数詳解

◆ CVAPI() [1/14]

◆ CVAPI() [2/14]

◆ CVAPI() [3/14]

◆ CVAPI() [4/14]

◆ CVAPI() [5/14]

◆ CVAPI() [6/14]

◆ CVAPI() [7/14]

◆ CVAPI() [8/14]

◆ CVAPI() [9/14]

◆ CVAPI() [10/14]

◆ CVAPI() [11/14]

◆ CVAPI() [12/14]

◆ CVAPI() [13/14]

◆ CVAPI() [14/14]

◆ cvCalcHist()

◆ cvContourPerimeter()