OpenCV 4.5.3(日本語機械翻訳)
名前空間 | クラス | 型定義 | 列挙型 | 関数 | 変数
cv 名前空間
Core functionality » Utility and system functions and macros » Logging facilities | Extended Image Processing

"black box" representation of the file storage associated with a file on disk. [詳解]

名前空間
namespace fisheye
この名前空間のメソッドは、いわゆる魚眼カメラモデルを使用しています。

クラス
class _InputArray
読み取り専用の入力配列をOpenCVの関数に渡すための，プロキシクラスです．[【詳解】（英語］
class _InputOutputArray
class _OutputArray
この型は，入出力や出力関数のパラメータに利用されることを除けば， InputArray と非常によく似ています．[【詳解】（英語］
struct Accumulator
struct Accumulator< char >
struct Accumulator< short >
struct Accumulator< unsigned char >
struct Accumulator< unsigned short >
class AffineFeature
検出器や抽出器をアフィン不変にするためのラッパーを実装するクラス．[YM11]..[【詳解】（英語］
class AffineTransformer
OpenCVのアフィン変換アルゴリズムのラッパークラス．[【詳解】（英語］
class AffineWarper
アフィンワーパのファクトリクラスです。[【詳解】（英語］
class AgastFeatureDetector
AGAST法による特徴検出のためのラッピングクラスです。[【詳解】（英語］
class AKAZE
を実装したクラス。AKAZEに記載されているキーポイント検出器と記述子抽出器。[ANB13]に記載されています。.[【詳解】（英語］
class Algorithm
これは，OpenCV における多かれ少なかれ複雑なアルゴリズムのための基本クラスです．[【詳解】（英語］
class AlignExposures
異なる露出の同じシーンの画像を揃えるアルゴリズムの基底クラス．[【詳解】（英語］
class AlignMTB
このアルゴリズムは、画像を中央値閾値ビットマップ（中央値輝度より明るいピクセルは1、それ以外は0）に変換し、結果のビットマップをビット演算で整列させます。[【詳解】（英語］
class Allocator
class AsyncArray
非同期操作の結果を返す[【詳解】（英語］
class AsyncPromise
非同期操作の結果を提供[【詳解】（英語］
class AutoBuffer
自動的に割り当てられるバッファクラス[【詳解】（英語］
class BackgroundSubtractor
背景/前景セグメンテーションのベースクラス。[【詳解】（英語］
class BackgroundSubtractorKNN
K-nearest neighboursに基づく背景/前景のセグメンテーションAlgorithm.[【詳解】（英語］
class BackgroundSubtractorMOG2
ガウス混合物ベースの背景/林間部セグメンテーションAlgorithm.[【詳解】（英語］
class BaseCascadeClassifier
class BFMatcher
記述子の残酷な照合を行います．[【詳解】（英語］
class BOWImgDescriptorExtractor
視覚的な単語の袋を利用して，画像記述子を計算するクラス．視覚的単語の袋.[【詳解】（英語］
class BOWKMeansTrainer
kmeans-based classを用いて視覚的な語彙を学習する．視覚的単語の袋アプローチを行う．[【詳解】（英語］
class BOWTrainer
記述子の集合から語彙を学習するための視覚的単語の袋語彙を学習するための抽象的な基本クラスです．[【詳解】（英語］
class BRISK
を実装したクラス。BRISKに記載されているキーポイント検出器と記述子抽出器。[LCS11]....[【詳解】（英語］
class BufferPoolController
class CalibrateCRF
カメラ応答校正アルゴリズムの基本クラスです．[【詳解】（英語］
class CalibrateDebevec
逆カメラ応答関数は，線形システムとしての目的関数を最小化することにより，各輝度値に対して抽出されます．目的関数は，すべての画像の同じ位置にあるピクセル値を用いて構成され，結果をより滑らかにするために余分な項が追加されます．[【詳解】（英語］
class CalibrateRobertson
逆カメラ応答関数は、線形システムとしての目的関数を最小化することにより、各輝度値に対して抽出されます。このアルゴリズムでは、すべての画像ピクセルを使用します。[【詳解】（英語］
class CascadeClassifier
オブジェクト検出用のカスケード分類器クラス．[【詳解】（英語］
class ChiHistogramCostExtractor
カイベースのコスト抽出．[【詳解】（英語］
struct CirclesGridFinderParameters
class CLAHE
Contrast Limited Adaptive Histogram Equalizationの基底クラスです．[【詳解】（英語］
class CommandLineParser
コマンドライン解析のためのデザイン[【詳解】（英語］
class Complex
複素数クラス．[【詳解】（英語］
class CompressedRectilinearPortraitWarper
class CompressedRectilinearWarper
class ConjGradSolver
このクラスは，勾配が既知の関数の非線形非制約最小化を行うために使用されます．[【詳解】（英語］
class CylindricalWarper
Cylindrical Warper factory class.[【詳解】（英語］
class DataDepth
のヘルパークラスです．cv::DataType [【詳解】（英語］
class DataType
OpenCV の基本的なデータ型に特化したテンプレート「trait」クラス．[【詳解】（英語］
class DataType< bool >
class DataType< char >
class DataType< Complex< _Tp > >
class DataType< double >
class DataType< float >
class DataType< float16_t >
class DataType< int >
class DataType< Matx< _Tp, m, n > >
class DataType< Moments >
class DataType< Point3_< _Tp > >
class DataType< Point_< _Tp > >
class DataType< Range >
class DataType< Rect_< _Tp > >
class DataType< RotatedRect >
class DataType< Scalar_< _Tp > >
class DataType< schar >
class DataType< short >
class DataType< Size_< _Tp > >
class DataType< uchar >
class DataType< ushort >
class DataType< Vec< _Tp, cn > >
struct DefaultDeleter
struct DefaultDeleter< CvHaarClassifierCascade >
class DenseOpticalFlow
class DescriptorMatcher
キーポイントディスクリプタのマッチングのための抽象的な基底クラス．[【詳解】（英語］
class DetectionBasedTracker
struct DetectionROI
関心領域(ROI)検出用構造体[【詳解】（英語］
class DISOpticalFlow
DISオプティカルフローアルゴリズム。[【詳解】（英語］
class DMatch
キーポイントディスクリプタをマッチングするクラス[【詳解】（英語］
class DownhillSolver
このクラスは、関数の非線形非制約最小化を実行するために使用されます。[【詳解】（英語］
class DualQuat
class EMDHistogramCostExtractor
EMDベースのコスト抽出。[【詳解】（英語］
class EMDL1HistogramCostExtractor
EMD-L1 ベースのコスト抽出 ... ..:[【詳解】（英語］
class Exception
エラーに渡されるクラス．[【詳解】（英語］
class FarnebackOpticalFlow
Gunnar Farnebackのアルゴリズムを用いた高密度オプティカルフローの計算クラス[【詳解】（英語］
class FastFeatureDetector
FAST法による特徴検出のためのラッピングクラス．[【詳解】（英語］
class Feature2D
2次元画像の特徴検出器とディスクリプタ抽出器のための抽象的な基底クラス．[【詳解】（英語］
class FileNode
ファイルの保存Nodeクラスである。[【詳解】（英語］
class FileNodeIterator
シーケンスやマッピングの反復処理に使用します。[【詳解】（英語］
class FileStorage
XML/YAML/JSONファイルストレージクラスで，ファイルへのデータの書き込みやファイルからのデータの読み込みに必要な情報をすべてカプセル化しています。[【詳解】（英語］
class FisheyeWarper
class Formatted
class Formatter
class GeneralizedHough
一般化ハフ変換を用いて，グレースケール画像の中から任意のテンプレートを見つけます．[【詳解】（英語］
class GeneralizedHoughBallard
一般化ハフ変換を用いて，グレースケール画像の中から任意のテンプレートを見つけます．[【詳解】（英語］
class GeneralizedHoughGuil
一般化ハフ変換を用いて，グレースケール画像の中から任意のテンプレートを見つけます．[【詳解】（英語］
class GFTTDetector
goodFeaturesToTrack関数を用いた特徴検出のラッピングクラス．[【詳解】（英語］
struct Hamming
struct has_custom_delete
struct has_custom_delete< T, typename std::enable_if< sfinae::has_parenthesis_operator< DefaultDeleter< T >, void, T * >::value >::type >
class HausdorffDistanceExtractor
輪郭で定義された形状間の単純なハウズドルフ距離指標[【詳解】（英語］
class HistogramCostExtractor
ヒストグラムコストアルゴリズムの抽象的な基底クラスです．[【詳解】（英語］
struct HOGDescriptor
HOG（Histogram of Oriented Gradients）記述子とオブジェクト検出器の実装．[【詳解】（英語］
class KalmanFilter
カルマンフィルタクラス．[【詳解】（英語］
class KAZE
を実装したクラス。KAZEに記載されているキーポイント検出器と記述子抽出器。[ABD12]を参照してください。.[【詳解】（英語］
class KeyPoint
サリエントポイント検出器のデータ構造。[【詳解】（英語］
class KeyPointsFilter
クラスは、キーポイントのベクトルをフィルタリングします。[【詳解】（英語］
struct L1
struct L2
class LDA
線形判別分析[【詳解】（英語］
class LineIterator
ラインイテレータ[【詳解】（英語］
class LineSegmentDetector
線分検出器クラス[【詳解】（英語］
class LMSolver
class Mat
n次元の密な配列クラス [【詳解】（英語］
class Mat_
から派生した行列クラスのテンプレート．Mat [【詳解】（英語］
class MatAllocator
カスタム配列アローケータ．[【詳解】（英語］
class MatCommaInitializer_
コンマで区切られた行列イニシャライザ．[【詳解】（英語］
class MatConstIterator
class MatConstIterator_
行列の読み取り専用イテレータ．[【詳解】（英語］
class MatExpr
行列式の表現これは，実装されている行列演算のリストであり，任意の複素数表現に組み合わせることができます（ここで A, B は行列を表し (Mat)，s はスカラ ( Scalar )，alpha は実数値のスカラ ( double ) を表します）．[【詳解】（英語］
class MatIterator_
行列の読み書き可能なイテレータ．[【詳解】（英語］
class MatOp
struct MatSize
struct MatStep
class Matx
コンパイル時に型とサイズが既知である小さな行列のためのテンプレートクラス．[【詳解】（英語］
class MatxCommaInitializer
コンマで区切られた行列イニシャライザ．[【詳解】（英語］
class MercatorWarper
class MergeDebevec
結果として得られるHDR画像は、露出値とカメラのレスポンスを考慮した露出の加重平均として算出されます。[【詳解】（英語］
class MergeExposures
露光シーケンスを1枚の画像にマージすることができるベースクラスのアルゴリズムです。[【詳解】（英語］
class MergeMertens
ピクセルは、コントラスト、彩度、露出度の尺度を使って重み付けされ、画像はラプラシアンピラミッドを使って結合されます。[【詳解】（英語］
class MergeRobertson
結果として得られるHDR画像は、露出値とカメラのレスポンスを考慮した露出の加重平均として算出されます。[【詳解】（英語］
class MinProblemSolver
すべてのソルバーの基本インターフェース[【詳解】（英語］
class Moments
が返す構造体cv::moments [【詳解】（英語］
class MSER
最大限に安定した極値領域抽出器[【詳解】（英語］
class NAryMatIterator
n-aryの多次元配列イテレータ．[【詳解】（英語］
class Node
class NormHistogramCostExtractor
ノルムベースのコスト抽出．[【詳解】（英語］
class ORB
を実装したクラス。ORB(オリエンテッドブリフ) キーポイント検出器とディスクリプタ抽出器[【詳解】（英語］
class PaniniPortraitWarper
class PaniniWarper
class ParallelLoopBody
並列データ処理装置の基本クラス[【詳解】（英語］
class ParallelLoopBodyLambdaWrapper
struct ParamType
struct ParamType< _Tp, typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type >
struct ParamType< Algorithm >
struct ParamType< bool >
struct ParamType< double >
struct ParamType< float >
struct ParamType< int >
struct ParamType< Mat >
struct ParamType< Scalar >
struct ParamType< std::vector< Mat > >
struct ParamType< String >
struct ParamType< uchar >
struct ParamType< uint64 >
struct ParamType< unsigned >
class PCA
主成分分析[【詳解】（英語］
class PlaneWarper
平面ワーパのファクトリクラス．[【詳解】（英語］
class Point3_
座標で指定される3次元点のテンプレートクラス．x,yおよびz.[【詳解】（英語］
class Point_
座標で指定される2次元点のテンプレートクラス．xおよびy.[【詳解】（英語］
struct Ptr
class PyRotationWarper
class QRCodeDetector
struct QtFont
QtFontQtでのみ使用可能です。参照cv::fontQt [【詳解】（英語］
class Quat
class QuatEnum
class Range
配列の連続した部分配列（スライス）を指定するテンプレートクラス。[【詳解】（英語］
class Rect_
2次元矩形のテンプレートクラス．[【詳解】（英語］
class RNG
乱数ジェネレータ[【詳解】（英語］
class RNG_MT19937
Mersenne Twister乱数生成器[【詳解】（英語］
class RotatedRect
このクラスは、平面上で回転した（つまり、右上がりではない）長方形を表します。[【詳解】（英語］
class Scalar_
から派生した4要素のベクトルのテンプレートクラス．Vec.[【詳解】（英語］
class ShapeContextDistanceExtractor
図形コンテクスト記述子とマッチングアルゴリズムの実装[【詳解】（英語］
class ShapeDistanceExtractor
形状距離アルゴリズムの抽象ベースクラス。[【詳解】（英語］
class ShapeTransformer
形状変換アルゴリズムの抽象ベースクラス[【詳解】（英語］
class SIFT
キーポイントを抽出し，スケールインバリアント特徴変換(SIFT) アルゴリズムを用いた，キーポイントの抽出とディスクリプタの計算のためのクラス．[Lowe04]..[【詳解】（英語］
class SimilarRects
class SimpleBlobDetector
画像からblobを抽出するためのクラス．[【詳解】（英語］
class Size_
画像や矩形のサイズを指定するためのテンプレートクラス．[【詳解】（英語］
struct SL2
struct softdouble
struct softfloat
class SparseMat
このクラスはSparseMatは，多次元の疎な数値配列を表します．[【詳解】（英語］
class SparseMat_
から派生した，疎なn次元配列のテンプレートクラス．SparseMat [【詳解】（英語］
class SparseMatConstIterator
読み取り専用の疎行列イテレータ。[【詳解】（英語］
class SparseMatConstIterator_
読み取り専用の疎な行列イテレータクラスのテンプレート．[【詳解】（英語］
class SparseMatIterator
読み書き両用の疎行列イテレータ[【詳解】（英語］
class SparseMatIterator_
読み書き可能な疎行列イテレータクラスのテンプレート．[【詳解】（英語］
class SparseOpticalFlow
疎なオプティカルフローアルゴリズムの基本インターフェース．[【詳解】（英語］
class SparsePyrLKOpticalFlow
疎なオプティカルフローを計算するためのクラス．[【詳解】（英語］
class SphericalWarper
球面ワーパファクトリクラス[【詳解】（英語］
class StereoBM
K. KonoligeによってOpenCVに導入・貢献された，ブロックマッチングアルゴリズムを用いたステレオ対応点計算のクラス．[【詳解】（英語］
class StereographicWarper
class StereoMatcher
ステレオ対応点探索アルゴリズムの基底クラスです．[【詳解】（英語］
class StereoSGBM
このクラスは，修正されたH. Hirschmullerアルゴリズムを実装しています[HH08]を実装しています．を実装しており，オリジナルのアルゴリズムとは以下のように異なります．[【詳解】（英語］
class Stitcher
高レベルの画像ステッチャー。[【詳解】（英語］
class Subdiv2D
class SVD
特異値分解(Singular Value Decomposition)[【詳解】（英語］
class TermCriteria
反復アルゴリズムの終了基準を定義するクラスです。[【詳解】（英語］
class ThinPlateSplineShapeTransformer
変換の定義[【詳解】（英語］
class TickMeter
a Class to measure passing time.[【詳解】（英語］
class TLSData
シンプルなTLSデータクラス[【詳解】（英語］
class TLSDataAccumulator
メソッドを収集する TLS データアキュムレータ．[【詳解】（英語］
class TLSDataContainer
class Tonemap
トーンマッピングアルゴリズムの基底クラス．これは，HDR画像を8ビットの範囲にマッピングするために利用されるツールです．[【詳解】（英語］
class TonemapDrago
Adaptive Logarithmic Mapping は，画像を対数領域でスケーリングする，高速なグローバルトーンマッピングアルゴリズムです．[【詳解】（英語］
class TonemapMantiuk
このアルゴリズムでは、ガウシアンピラミッドのすべてのレベルのグラデーションを使って画像をコントラストに変換し、コントラスト値をHVSレスポンスに変換し、レスポンスをスケーリングします。この後，新しいコントラスト値から画像を再構成します．[【詳解】（英語］
class TonemapReinhard
人間の視覚システムをモデルとした、グローバルなトーンマッピング演算子です。[【詳解】（英語］
class Tracker
長期トラッカーのベースとなる抽象クラス[【詳解】（英語］
class TrackerCSRT
CSRTトラッカー[【詳解】（英語］
class TrackerDaSiamRPN
class TrackerGOTURN
GOTURN (Generic Object Tracking Using Regression Networks) トラッカー[【詳解】（英語］
class TrackerKCF
KCF（Kernelized Correlation Filter）トラッカー[【詳解】（英語］
class TrackerMIL
MILアルゴリズムは，オンラインで分類器を学習し，物体と背景を分離する．[【詳解】（英語］
class TransverseMercatorWarper
class UMat
struct UMatData
struct UsacParams
struct v_float32x4
struct v_float64x2
struct v_int16x8
struct v_int32x4
struct v_int64x2
struct v_int8x16
struct v_reg
struct V_TypeTraits
struct v_uint16x8
struct v_uint32x4
struct v_uint64x2
struct v_uint8x16
class VariationalRefinement
変分的オプティカルフロー精密化[【詳解】（英語］
class Vec
短い数値ベクトルのためのテンプレートクラス，の部分的なケースです．Matx [【詳解】（英語］
class VecCommaInitializer
コンマで区切られたVec初期化器[【詳解】（英語］
struct vfloat32mf2_t
struct vfloat64mf2_t
class VideoCapture
ビデオファイル，イメージシーケンス，またはカメラからビデオをキャプチャするためのクラスです。[【詳解】（英語］
class VideoWriter
ビデオライタークラス。[【詳解】（英語］
struct vint16mf2_t
struct vint32mf2_t
struct vint64mf2_t
struct vint8mf2_t
struct vint8mf4_t
struct vuint16mf2_t
struct vuint32mf2_t
struct vuint64mf2_t
struct vuint8mf2_t
struct vuint8mf4_t
class WarperCreator
Image warper factories ベースクラスです。[【詳解】（英語］

型定義
typedef CirclesGridFinderParameters CirclesGridFinderParameters2
typedef Hamming HammingLUT
typedef std::string String
using DualQuatd = DualQuat< double >
using DualQuatf = DualQuat< float >
typedef v_reg< uchar, 16 > v_uint8x16
16個の8ビット符号なし整数値
typedef v_reg< schar, 16 > v_int8x16
16 個の 8 ビット符号付き整数値
typedef v_reg< ushort, 8 > v_uint16x8
8個の16ビット符号なし整数値
typedef v_reg< short, 8 > v_int16x8
8個の16ビット符号付き整数値
typedef v_reg< unsigned, 4 > v_uint32x4
4つの32ビット符号なし整数値
typedef v_reg< int, 4 > v_int32x4
4個の32ビット符号付き整数値
typedef v_reg< float, 4 > v_float32x4
32ビット浮動小数点値（単精度）4個
typedef v_reg< double, 2 > v_float64x2
2つの64ビット浮動小数点値（倍精度）
typedef v_reg< uint64, 2 > v_uint64x2
2つの64ビット符号なし整数値
typedef v_reg< int64, 2 > v_int64x2
2つの64ビット符号付き整数値
typedef InputArray InputArrayOfArrays
typedef const _OutputArray & OutputArray
typedef OutputArray OutputArrayOfArrays
typedef const _InputOutputArray & InputOutputArray
typedef InputOutputArray InputOutputArrayOfArrays
typedef Mat_< uchar > Mat1b
typedef Mat_< Vec2b > Mat2b
typedef Mat_< Vec3b > Mat3b
typedef Mat_< Vec4b > Mat4b
typedef Mat_< short > Mat1s
typedef Mat_< Vec2s > Mat2s
typedef Mat_< Vec3s > Mat3s
typedef Mat_< Vec4s > Mat4s
typedef Mat_< ushort > Mat1w
typedef Mat_< Vec2w > Mat2w
typedef Mat_< Vec3w > Mat3w
typedef Mat_< Vec4w > Mat4w
typedef Mat_< int > Mat1i
typedef Mat_< Vec2i > Mat2i
typedef Mat_< Vec3i > Mat3i
typedef Mat_< Vec4i > Mat4i
typedef Mat_< float > Mat1f
typedef Mat_< Vec2f > Mat2f
typedef Mat_< Vec3f > Mat3f
typedef Mat_< Vec4f > Mat4f
typedef Mat_< double > Mat1d
typedef Mat_< Vec2d > Mat2d
typedef Mat_< Vec3d > Mat3d
typedef Mat_< Vec4d > Mat4d
typedef Matx< float, 1, 2 > Matx12f
typedef Matx< double, 1, 2 > Matx12d
typedef Matx< float, 1, 3 > Matx13f
typedef Matx< double, 1, 3 > Matx13d
typedef Matx< float, 1, 4 > Matx14f
typedef Matx< double, 1, 4 > Matx14d
typedef Matx< float, 1, 6 > Matx16f
typedef Matx< double, 1, 6 > Matx16d
typedef Matx< float, 2, 1 > Matx21f
typedef Matx< double, 2, 1 > Matx21d
typedef Matx< float, 3, 1 > Matx31f
typedef Matx< double, 3, 1 > Matx31d
typedef Matx< float, 4, 1 > Matx41f
typedef Matx< double, 4, 1 > Matx41d
typedef Matx< float, 6, 1 > Matx61f
typedef Matx< double, 6, 1 > Matx61d
typedef Matx< float, 2, 2 > Matx22f
typedef Matx< double, 2, 2 > Matx22d
typedef Matx< float, 2, 3 > Matx23f
typedef Matx< double, 2, 3 > Matx23d
typedef Matx< float, 3, 2 > Matx32f
typedef Matx< double, 3, 2 > Matx32d
typedef Matx< float, 3, 3 > Matx33f
typedef Matx< double, 3, 3 > Matx33d
typedef Matx< float, 3, 4 > Matx34f
typedef Matx< double, 3, 4 > Matx34d
typedef Matx< float, 4, 3 > Matx43f
typedef Matx< double, 4, 3 > Matx43d
typedef Matx< float, 4, 4 > Matx44f
typedef Matx< double, 4, 4 > Matx44d
typedef Matx< float, 6, 6 > Matx66f
typedef Matx< double, 6, 6 > Matx66d
using Quatd = Quat< double >
using Quatf = Quat< float >
typedef Complex< float > Complexf
typedef Complex< double > Complexd
typedef Point_< int > Point2i
typedef Point_< int64 > Point2l
typedef Point_< float > Point2f
typedef Point_< double > Point2d
typedef Point2i Point
typedef Point3_< int > Point3i
typedef Point3_< float > Point3f
typedef Point3_< double > Point3d
typedef Size_< int > Size2i
typedef Size_< int64 > Size2l
typedef Size_< float > Size2f
typedef Size_< double > Size2d
typedef Size2i Size
typedef Rect_< int > Rect2i
typedef Rect_< float > Rect2f
typedef Rect_< double > Rect2d
typedef Rect2i Rect
typedef Scalar_< double > Scalar
typedef int(* ErrorCallback) (int status, const char *func_name, const char *err_msg, const char *file_name, int line, void *userdata)
typedef std::recursive_mutex Mutex
typedef std::lock_guard< cv::Mutex > AutoLock
typedef Feature2D FeatureDetector
typedef Feature2D DescriptorExtractor
typedef AffineFeature AffineFeatureDetector
typedef AffineFeature AffineDescriptorExtractor
typedef SIFT SiftFeatureDetector
typedef SIFT SiftDescriptorExtractor
typedef void(* MouseCallback) (int event, int x, int y, int flags, void *userdata)
マウスイベント用のコールバック関数です。cv::setMouseCallback [【詳解】（英語］
typedef void(* TrackbarCallback) (int pos, void *userdata)
トラックバーのコールバック関数 seecv::createTrackbar [【詳解】（英語］
typedef void(* OpenGlDrawCallback) (void *userdata)
フレームごとに呼び出されるように定義されたコールバック関数。参照cv::setOpenGlDrawCallback [【詳解】（英語］
typedef void(* ButtonCallback) (int state, void *userdata)
ボタンの現在の状態によって作成されるボタンのコールバック関数cv::createButton [【詳解】（英語］
Shorter aliases for the most popular specializations of Vec<T,n>
typedef Vec< uchar, 2 > Vec2b
typedef Vec< uchar, 3 > Vec3b
typedef Vec< uchar, 4 > Vec4b
typedef Vec< short, 2 > Vec2s
typedef Vec< short, 3 > Vec3s
typedef Vec< short, 4 > Vec4s
typedef Vec< ushort, 2 > Vec2w
typedef Vec< ushort, 3 > Vec3w
typedef Vec< ushort, 4 > Vec4w
typedef Vec< int, 2 > Vec2i
typedef Vec< int, 3 > Vec3i
typedef Vec< int, 4 > Vec4i
typedef Vec< int, 6 > Vec6i
typedef Vec< int, 8 > Vec8i
typedef Vec< float, 2 > Vec2f
typedef Vec< float, 3 > Vec3f
typedef Vec< float, 4 > Vec4f
typedef Vec< float, 6 > Vec6f
typedef Vec< double, 2 > Vec2d
typedef Vec< double, 3 > Vec3d
typedef Vec< double, 4 > Vec4d
typedef Vec< double, 6 > Vec6d

列挙型
enum {
LMEDS = 4 , RANSAC = 8 , RHO = 16 , USAC_DEFAULT = 32 ,
USAC_PARALLEL = 33 , USAC_FM_8PTS = 34 , USAC_FAST = 35 , USAC_ACCURATE = 36 ,
USAC_PROSAC = 37 , USAC_MAGSAC = 38
}
ロバスト推定アルゴリズムの種類[【詳解】（英語］
enum SolvePnPMethod {
SOLVEPNP_ITERATIVE = 0 , SOLVEPNP_EPNP = 1 , SOLVEPNP_P3P = 2 , SOLVEPNP_DLS = 3 ,
SOLVEPNP_UPNP = 4 , SOLVEPNP_AP3P = 5 , SOLVEPNP_IPPE = 6 , SOLVEPNP_IPPE_SQUARE = 7 ,
SOLVEPNP_SQPNP = 8 , SOLVEPNP_MAX_COUNT
}
enum {
CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH = 1 , CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE = 2 , CALIB_CB_FILTER_QUADS = 4 , CALIB_CB_FAST_CHECK = 8 ,
CALIB_CB_EXHAUSTIVE = 16 , CALIB_CB_ACCURACY = 32 , CALIB_CB_LARGER = 64 , CALIB_CB_MARKER = 128
}
enum { CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID = 1 , CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID = 2 , CALIB_CB_CLUSTERING = 4 }
enum {
CALIB_NINTRINSIC = 18 , CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 0x00001 , CALIB_FIX_ASPECT_RATIO = 0x00002 , CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT = 0x00004 ,
CALIB_ZERO_TANGENT_DIST = 0x00008 , CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH = 0x00010 , CALIB_FIX_K1 = 0x00020 , CALIB_FIX_K2 = 0x00040 ,
CALIB_FIX_K3 = 0x00080 , CALIB_FIX_K4 = 0x00800 , CALIB_FIX_K5 = 0x01000 , CALIB_FIX_K6 = 0x02000 ,
CALIB_RATIONAL_MODEL = 0x04000 , CALIB_THIN_PRISM_MODEL = 0x08000 , CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4 = 0x10000 , CALIB_TILTED_MODEL = 0x40000 ,
CALIB_FIX_TAUX_TAUY = 0x80000 , CALIB_USE_QR = 0x100000 , CALIB_FIX_TANGENT_DIST = 0x200000 , CALIB_FIX_INTRINSIC = 0x00100 ,
CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH = 0x00200 , CALIB_ZERO_DISPARITY = 0x00400 , CALIB_USE_LU = (1 << 17) , CALIB_USE_EXTRINSIC_GUESS = (1 << 22)
}
enum { FM_7POINT = 1 , FM_8POINT = 2 , FM_LMEDS = 4 , FM_RANSAC = 8 }
基本行列を見つけるためのアルゴリズム[【詳解】（英語］
enum HandEyeCalibrationMethod {
CALIB_HAND_EYE_TSAI = 0 , CALIB_HAND_EYE_PARK = 1 , CALIB_HAND_EYE_HORAUD = 2 , CALIB_HAND_EYE_ANDREFF = 3 ,
CALIB_HAND_EYE_DANIILIDIS = 4
}
enum RobotWorldHandEyeCalibrationMethod { CALIB_ROBOT_WORLD_HAND_EYE_SHAH = 0 , CALIB_ROBOT_WORLD_HAND_EYE_LI = 1 }
enum SamplingMethod { SAMPLING_UNIFORM , SAMPLING_PROGRESSIVE_NAPSAC , SAMPLING_NAPSAC , SAMPLING_PROSAC }
enum LocalOptimMethod {
LOCAL_OPTIM_NULL , LOCAL_OPTIM_INNER_LO , LOCAL_OPTIM_INNER_AND_ITER_LO , LOCAL_OPTIM_GC ,
LOCAL_OPTIM_SIGMA
}
enum ScoreMethod { SCORE_METHOD_RANSAC , SCORE_METHOD_MSAC , SCORE_METHOD_MAGSAC , SCORE_METHOD_LMEDS }
enum NeighborSearchMethod { NEIGH_FLANN_KNN , NEIGH_GRID , NEIGH_FLANN_RADIUS }
enum UndistortTypes { PROJ_SPHERICAL_ORTHO = 0 , PROJ_SPHERICAL_EQRECT = 1 }
cv::undistortモード
enum SortFlags { SORT_EVERY_ROW = 0 , SORT_EVERY_COLUMN = 1 , SORT_ASCENDING = 0 , SORT_DESCENDING = 16 }
enum CovarFlags {
COVAR_SCRAMBLED = 0 , COVAR_NORMAL = 1 , COVAR_USE_AVG = 2 , COVAR_SCALE = 4 ,
COVAR_ROWS = 8 , COVAR_COLS = 16
}
共分散フラグ[【詳解】（英語］
enum KmeansFlags { KMEANS_RANDOM_CENTERS = 0 , KMEANS_PP_CENTERS = 2 , KMEANS_USE_INITIAL_LABELS = 1 }
k-Means フラグ[【詳解】（英語］
enum ReduceTypes { REDUCE_SUM = 0 , REDUCE_AVG = 1 , REDUCE_MAX = 2 , REDUCE_MIN = 3 }
enum RotateFlags { ROTATE_90_CLOCKWISE = 0 , ROTATE_180 = 1 , ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = 2 }
enum struct Param {
INT =0 , BOOLEAN =1 , REAL =2 , STRING =3 ,
MAT =4 , MAT_VECTOR =5 , ALGORITHM =6 , FLOAT =7 ,
UNSIGNED_INT =8 , UINT64 =9 , UCHAR =11 , SCALAR =12
}
enum DecompTypes {
DECOMP_LU = 0 , DECOMP_SVD = 1 , DECOMP_EIG = 2 , DECOMP_CHOLESKY = 3 ,
DECOMP_QR = 4 , DECOMP_NORMAL = 16
}
行列分解の種類[【詳解】（英語］
enum NormTypes {
NORM_INF = 1 , NORM_L1 = 2 , NORM_L2 = 4 , NORM_L2SQR = 5 ,
NORM_HAMMING = 6 , NORM_HAMMING2 = 7 , NORM_TYPE_MASK = 7 , NORM_RELATIVE = 8 ,
NORM_MINMAX = 32
}
enum CmpTypes {
CMP_EQ = 0 , CMP_GT = 1 , CMP_GE = 2 , CMP_LT = 3 ,
CMP_LE = 4 , CMP_NE = 5
}
比較タイプ[【詳解】（英語］
enum GemmFlags { GEMM_1_T = 1 , GEMM_2_T = 2 , GEMM_3_T = 4 }
一般化された行列乗算フラグ[【詳解】（英語］
enum DftFlags {
DFT_INVERSE = 1 , DFT_SCALE = 2 , DFT_ROWS = 4 , DFT_COMPLEX_OUTPUT = 16 ,
DFT_REAL_OUTPUT = 32 , DFT_COMPLEX_INPUT = 64 , DCT_INVERSE = DFT_INVERSE , DCT_ROWS = DFT_ROWS
}
enum BorderTypes {
BORDER_CONSTANT = 0 , BORDER_REPLICATE = 1 , BORDER_REFLECT = 2 , BORDER_WRAP = 3 ,
BORDER_REFLECT_101 = 4 , BORDER_TRANSPARENT = 5 , BORDER_REFLECT101 = BORDER_REFLECT_101 , BORDER_DEFAULT = BORDER_REFLECT_101 ,
BORDER_ISOLATED = 16
}
enum { simd128_width = 16 , simdmax_width = simd128_width }
enum AccessFlag {
ACCESS_READ =1<<24 , ACCESS_WRITE =1<<25 , ACCESS_RW =3<<24 , ACCESS_MASK =ACCESS_RW ,
ACCESS_FAST =1<<26
}
enum UMatUsageFlags {
USAGE_DEFAULT = 0 , USAGE_ALLOCATE_HOST_MEMORY = 1 << 0 , USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY = 1 << 1 , USAGE_ALLOCATE_SHARED_MEMORY = 1 << 2 ,
__UMAT_USAGE_FLAGS_32BIT = 0x7fffffff
}
アロケータの使用フラグ
enum SolveLPResult { SOLVELP_UNBOUNDED = -2 , SOLVELP_UNFEASIBLE = -1 , SOLVELP_SINGLE = 0 , SOLVELP_MULTI = 1 }
のリターンコードはcv::solveLP()関数[【詳解】（英語］
enum QuatAssumeType { QUAT_ASSUME_NOT_UNIT , QUAT_ASSUME_UNIT }
単位クオータニオンフラグ[【詳解】（英語］
enum struct DrawMatchesFlags { DrawMatchesFlags::DEFAULT = 0 , DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG = 1 , DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2 , DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 }
enum WindowFlags {
WINDOW_NORMAL = 0x00000000 , WINDOW_AUTOSIZE = 0x00000001 , WINDOW_OPENGL = 0x00001000 , WINDOW_FULLSCREEN = 1 ,
WINDOW_FREERATIO = 0x00000100 , WINDOW_KEEPRATIO = 0x00000000 , WINDOW_GUI_EXPANDED =0x00000000 , WINDOW_GUI_NORMAL = 0x00000010
}
フラグはcv::namedWindow [【詳解】（英語］
enum WindowPropertyFlags {
WND_PROP_FULLSCREEN = 0 , WND_PROP_AUTOSIZE = 1 , WND_PROP_ASPECT_RATIO = 2 , WND_PROP_OPENGL = 3 ,
WND_PROP_VISIBLE = 4 , WND_PROP_TOPMOST = 5 , WND_PROP_VSYNC = 6
}
フラグはcv::setWindowProperty/cv::getWindowProperty [【詳解】（英語］
enum MouseEventTypes {
EVENT_MOUSEMOVE = 0 , EVENT_LBUTTONDOWN = 1 , EVENT_RBUTTONDOWN = 2 , EVENT_MBUTTONDOWN = 3 ,
EVENT_LBUTTONUP = 4 , EVENT_RBUTTONUP = 5 , EVENT_MBUTTONUP = 6 , EVENT_LBUTTONDBLCLK = 7 ,
EVENT_RBUTTONDBLCLK = 8 , EVENT_MBUTTONDBLCLK = 9 , EVENT_MOUSEWHEEL = 10 , EVENT_MOUSEHWHEEL = 11
}
マウスイベントはcv::MouseCallback [【詳解】（英語］
enum MouseEventFlags {
EVENT_FLAG_LBUTTON = 1 , EVENT_FLAG_RBUTTON = 2 , EVENT_FLAG_MBUTTON = 4 , EVENT_FLAG_CTRLKEY = 8 ,
EVENT_FLAG_SHIFTKEY = 16 , EVENT_FLAG_ALTKEY = 32
}
マウスイベントフラグ 参照cv::MouseCallback [【詳解】（英語］
enum QtFontWeights {
QT_FONT_LIGHT = 25 , QT_FONT_NORMAL = 50 , QT_FONT_DEMIBOLD = 63 , QT_FONT_BOLD = 75 ,
QT_FONT_BLACK = 87
}
Qtフォントの重さ[【詳解】（英語］
enum QtFontStyles { QT_STYLE_NORMAL = 0 , QT_STYLE_ITALIC = 1 , QT_STYLE_OBLIQUE = 2 }
Qtのフォントスタイル[【詳解】（英語］
enum QtButtonTypes { QT_PUSH_BUTTON = 0 , QT_CHECKBOX = 1 , QT_RADIOBOX = 2 , QT_NEW_BUTTONBAR = 1024 }
Qtの「ボタン」タイプ[【詳解】（英語］
enum ImreadModes {
IMREAD_UNCHANGED = -1 , IMREAD_GRAYSCALE = 0 , IMREAD_COLOR = 1 , IMREAD_ANYDEPTH = 2 ,
IMREAD_ANYCOLOR = 4 , IMREAD_LOAD_GDAL = 8 , IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 = 16 , IMREAD_REDUCED_COLOR_2 = 17 ,
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 = 32 , IMREAD_REDUCED_COLOR_4 = 33 , IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 = 64 , IMREAD_REDUCED_COLOR_8 = 65 ,
IMREAD_IGNORE_ORIENTATION = 128
}
Imreadフラグ[【詳解】（英語］
enum ImwriteFlags {
IMWRITE_JPEG_QUALITY = 1 , IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE = 2 , IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE = 3 , IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL = 4 ,
IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY = 5 , IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY = 6 , IMWRITE_PNG_COMPRESSION = 16 , IMWRITE_PNG_STRATEGY = 17 ,
IMWRITE_PNG_BILEVEL = 18 , IMWRITE_PXM_BINARY = 32 , IMWRITE_EXR_TYPE = (3 << 4) + 0 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION = (3 << 4) + 1 ,
IMWRITE_WEBP_QUALITY = 64 , IMWRITE_PAM_TUPLETYPE = 128 , IMWRITE_TIFF_RESUNIT = 256 , IMWRITE_TIFF_XDPI = 257 ,
IMWRITE_TIFF_YDPI = 258 , IMWRITE_TIFF_COMPRESSION = 259 , IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000 = 272
}
Imwriteフラグ[【詳解】（英語］
enum ImwriteEXRTypeFlags { IMWRITE_EXR_TYPE_HALF = 1 , IMWRITE_EXR_TYPE_FLOAT = 2 }
enum ImwriteEXRCompressionFlags {
IMWRITE_EXR_COMPRESSION_NO = 0 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_RLE = 1 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_ZIPS = 2 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_ZIP = 3 ,
IMWRITE_EXR_COMPRESSION_PIZ = 4 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_PXR24 = 5 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_B44 = 6 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_B44A = 7 ,
IMWRITE_EXR_COMPRESSION_DWAA = 8 , IMWRITE_EXR_COMPRESSION_DWAB = 9
}
enum ImwritePNGFlags {
IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT = 0 , IMWRITE_PNG_STRATEGY_FILTERED = 1 , IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY = 2 , IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE = 3 ,
IMWRITE_PNG_STRATEGY_FIXED = 4
}
Imwrite 圧縮アルゴリズムを調整するための PNG 特有のフラグ。[【詳解】（英語］
enum ImwritePAMFlags {
IMWRITE_PAM_FORMAT_NULL = 0 , IMWRITE_PAM_FORMAT_BLACKANDWHITE = 1 , IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE = 2 , IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE_ALPHA = 3 ,
IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB = 4 , IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB_ALPHA = 5
}
Imwrite PAM 固有のタプルタイプフラグ PAM ファイルの「TUPETYPE」フィールドの定義に使用されます。
enum SpecialFilter { FILTER_SCHARR = -1 }
enum MorphTypes {
MORPH_ERODE = 0 , MORPH_DILATE = 1 , MORPH_OPEN = 2 , MORPH_CLOSE = 3 ,
MORPH_GRADIENT = 4 , MORPH_TOPHAT = 5 , MORPH_BLACKHAT = 6 , MORPH_HITMISS = 7
}
モルフォロジー演算の種類[【詳解】（英語］
enum MorphShapes { MORPH_RECT = 0 , MORPH_CROSS = 1 , MORPH_ELLIPSE = 2 }
構造化要素の形状[【詳解】（英語］
enum InterpolationFlags {
INTER_NEAREST = 0 , INTER_LINEAR = 1 , INTER_CUBIC = 2 , INTER_AREA = 3 ,
INTER_LANCZOS4 = 4 , INTER_LINEAR_EXACT = 5 , INTER_NEAREST_EXACT = 6 , INTER_MAX = 7 ,
WARP_FILL_OUTLIERS = 8 , WARP_INVERSE_MAP = 16
}
補間アルゴリズム[【詳解】（英語］
enum WarpPolarMode { WARP_POLAR_LINEAR = 0 , WARP_POLAR_LOG = 256 }
極座標マッピングモードの指定[【詳解】（英語］
enum InterpolationMasks { INTER_BITS = 5 , INTER_BITS2 = INTER_BITS * 2 , INTER_TAB_SIZE = 1 << INTER_BITS , INTER_TAB_SIZE2 = INTER_TAB_SIZE * INTER_TAB_SIZE }
enum DistanceTypes {
DIST_USER = -1 , DIST_L1 = 1 , DIST_L2 = 2 , DIST_C = 3 ,
DIST_L12 = 4 , DIST_FAIR = 5 , DIST_WELSCH = 6 , DIST_HUBER = 7
}
enum DistanceTransformMasks { DIST_MASK_3 = 3 , DIST_MASK_5 = 5 , DIST_MASK_PRECISE = 0 }
距離変換のマスクサイズ[【詳解】（英語］
enum ThresholdTypes {
THRESH_BINARY = 0 , THRESH_BINARY_INV = 1 , THRESH_TRUNC = 2 , THRESH_TOZERO = 3 ,
THRESH_TOZERO_INV = 4 , THRESH_MASK = 7 , THRESH_OTSU = 8 , THRESH_TRIANGLE = 16
}
enum AdaptiveThresholdTypes { ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C = 0 , ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1 }
enum GrabCutClasses { GC_BGD = 0 , GC_FGD = 1 , GC_PR_BGD = 2 , GC_PR_FGD = 3 }
GrabCutアルゴリズムにおけるピクセルのクラス[【詳解】（英語］
enum GrabCutModes { GC_INIT_WITH_RECT = 0 , GC_INIT_WITH_MASK = 1 , GC_EVAL = 2 , GC_EVAL_FREEZE_MODEL = 3 }
GrabCutアルゴリズムのフラグ[【詳解】（英語］
enum DistanceTransformLabelTypes { DIST_LABEL_CCOMP = 0 , DIST_LABEL_PIXEL = 1 }
distanceTransformアルゴリズムフラグ[【詳解】（英語］
enum FloodFillFlags { FLOODFILL_FIXED_RANGE = 1 << 16 , FLOODFILL_MASK_ONLY = 1 << 17 }
フラッドフィル・アルゴリズム・フラグ[【詳解】（英語］
enum ConnectedComponentsTypes {
CC_STAT_LEFT = 0 , CC_STAT_TOP = 1 , CC_STAT_WIDTH = 2 , CC_STAT_HEIGHT = 3 ,
CC_STAT_AREA = 4 , CC_STAT_MAX = 5
}
連結成分統計[【詳解】（英語］
enum ConnectedComponentsAlgorithmsTypes {
CCL_DEFAULT = -1 , CCL_WU = 0 , CCL_GRANA = 1 , CCL_BOLELLI = 2 ,
CCL_SAUF = 3 , CCL_BBDT = 4 , CCL_SPAGHETTI = 5
}
連結成分アルゴリズム[【詳解】（英語］
enum RetrievalModes {
RETR_EXTERNAL = 0 , RETR_LIST = 1 , RETR_CCOMP = 2 , RETR_TREE = 3 ,
RETR_FLOODFILL = 4
}
輪郭線検索アルゴリズムのモード[【詳解】（英語］
enum ContourApproximationModes { CHAIN_APPROX_NONE = 1 , CHAIN_APPROX_SIMPLE = 2 , CHAIN_APPROX_TC89_L1 = 3 , CHAIN_APPROX_TC89_KCOS = 4 }
輪郭線近似アルゴリズム[【詳解】（英語］
enum ShapeMatchModes { CONTOURS_MATCH_I1 =1 , CONTOURS_MATCH_I2 =2 , CONTOURS_MATCH_I3 =3 }
形状照合法[【詳解】（英語］
enum HoughModes {
HOUGH_STANDARD = 0 , HOUGH_PROBABILISTIC = 1 , HOUGH_MULTI_SCALE = 2 , HOUGH_GRADIENT = 3 ,
HOUGH_GRADIENT_ALT = 4
}
ハフ変換のバリアント．[【詳解】（英語］
enum LineSegmentDetectorModes { LSD_REFINE_NONE = 0 , LSD_REFINE_STD = 1 , LSD_REFINE_ADV = 2 }
線分検出器のバリアント[【詳解】（英語］
enum HistCompMethods {
HISTCMP_CORREL = 0 , HISTCMP_CHISQR = 1 , HISTCMP_INTERSECT = 2 , HISTCMP_BHATTACHARYYA = 3 ,
HISTCMP_HELLINGER = HISTCMP_BHATTACHARYYA , HISTCMP_CHISQR_ALT = 4 , HISTCMP_KL_DIV = 5
}
enum ColorConversionCodes {
COLOR_BGR2BGRA = 0 , COLOR_RGB2RGBA = COLOR_BGR2BGRA , COLOR_BGRA2BGR = 1 , COLOR_RGBA2RGB = COLOR_BGRA2BGR ,
COLOR_BGR2RGBA = 2 , COLOR_RGB2BGRA = COLOR_BGR2RGBA , COLOR_RGBA2BGR = 3 , COLOR_BGRA2RGB = COLOR_RGBA2BGR ,
COLOR_BGR2RGB = 4 , COLOR_RGB2BGR = COLOR_BGR2RGB , COLOR_BGRA2RGBA = 5 , COLOR_RGBA2BGRA = COLOR_BGRA2RGBA ,
COLOR_BGR2GRAY = 6 , COLOR_RGB2GRAY = 7 , COLOR_GRAY2BGR = 8 , COLOR_GRAY2RGB = COLOR_GRAY2BGR ,
COLOR_GRAY2BGRA = 9 , COLOR_GRAY2RGBA = COLOR_GRAY2BGRA , COLOR_BGRA2GRAY = 10 , COLOR_RGBA2GRAY = 11 ,
COLOR_BGR2BGR565 = 12 , COLOR_RGB2BGR565 = 13 , COLOR_BGR5652BGR = 14 , COLOR_BGR5652RGB = 15 ,
COLOR_BGRA2BGR565 = 16 , COLOR_RGBA2BGR565 = 17 , COLOR_BGR5652BGRA = 18 , COLOR_BGR5652RGBA = 19 ,
COLOR_GRAY2BGR565 = 20 , COLOR_BGR5652GRAY = 21 , COLOR_BGR2BGR555 = 22 , COLOR_RGB2BGR555 = 23 ,
COLOR_BGR5552BGR = 24 , COLOR_BGR5552RGB = 25 , COLOR_BGRA2BGR555 = 26 , COLOR_RGBA2BGR555 = 27 ,
COLOR_BGR5552BGRA = 28 , COLOR_BGR5552RGBA = 29 , COLOR_GRAY2BGR555 = 30 , COLOR_BGR5552GRAY = 31 ,
COLOR_BGR2XYZ = 32 , COLOR_RGB2XYZ = 33 , COLOR_XYZ2BGR = 34 , COLOR_XYZ2RGB = 35 ,
COLOR_BGR2YCrCb = 36 , COLOR_RGB2YCrCb = 37 , COLOR_YCrCb2BGR = 38 , COLOR_YCrCb2RGB = 39 ,
COLOR_BGR2HSV = 40 , COLOR_RGB2HSV = 41 , COLOR_BGR2Lab = 44 , COLOR_RGB2Lab = 45 ,
COLOR_BGR2Luv = 50 , COLOR_RGB2Luv = 51 , COLOR_BGR2HLS = 52 , COLOR_RGB2HLS = 53 ,
COLOR_HSV2BGR = 54 , COLOR_HSV2RGB = 55 , COLOR_Lab2BGR = 56 , COLOR_Lab2RGB = 57 ,
COLOR_Luv2BGR = 58 , COLOR_Luv2RGB = 59 , COLOR_HLS2BGR = 60 , COLOR_HLS2RGB = 61 ,
COLOR_BGR2HSV_FULL = 66 , COLOR_RGB2HSV_FULL = 67 , COLOR_BGR2HLS_FULL = 68 , COLOR_RGB2HLS_FULL = 69 ,
COLOR_HSV2BGR_FULL = 70 , COLOR_HSV2RGB_FULL = 71 , COLOR_HLS2BGR_FULL = 72 , COLOR_HLS2RGB_FULL = 73 ,
COLOR_LBGR2Lab = 74 , COLOR_LRGB2Lab = 75 , COLOR_LBGR2Luv = 76 , COLOR_LRGB2Luv = 77 ,
COLOR_Lab2LBGR = 78 , COLOR_Lab2LRGB = 79 , COLOR_Luv2LBGR = 80 , COLOR_Luv2LRGB = 81 ,
COLOR_BGR2YUV = 82 , COLOR_RGB2YUV = 83 , COLOR_YUV2BGR = 84 , COLOR_YUV2RGB = 85 ,
COLOR_YUV2RGB_NV12 = 90 , COLOR_YUV2BGR_NV12 = 91 , COLOR_YUV2RGB_NV21 = 92 , COLOR_YUV2BGR_NV21 = 93 ,
COLOR_YUV420sp2RGB = COLOR_YUV2RGB_NV21 , COLOR_YUV420sp2BGR = COLOR_YUV2BGR_NV21 , COLOR_YUV2RGBA_NV12 = 94 , COLOR_YUV2BGRA_NV12 = 95 ,
COLOR_YUV2RGBA_NV21 = 96 , COLOR_YUV2BGRA_NV21 = 97 , COLOR_YUV420sp2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_NV21 , COLOR_YUV420sp2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_NV21 ,
COLOR_YUV2RGB_YV12 = 98 , COLOR_YUV2BGR_YV12 = 99 , COLOR_YUV2RGB_IYUV = 100 , COLOR_YUV2BGR_IYUV = 101 ,
COLOR_YUV2RGB_I420 = COLOR_YUV2RGB_IYUV , COLOR_YUV2BGR_I420 = COLOR_YUV2BGR_IYUV , COLOR_YUV420p2RGB = COLOR_YUV2RGB_YV12 , COLOR_YUV420p2BGR = COLOR_YUV2BGR_YV12 ,
COLOR_YUV2RGBA_YV12 = 102 , COLOR_YUV2BGRA_YV12 = 103 , COLOR_YUV2RGBA_IYUV = 104 , COLOR_YUV2BGRA_IYUV = 105 ,
COLOR_YUV2RGBA_I420 = COLOR_YUV2RGBA_IYUV , COLOR_YUV2BGRA_I420 = COLOR_YUV2BGRA_IYUV , COLOR_YUV420p2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_YV12 , COLOR_YUV420p2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_YV12 ,
COLOR_YUV2GRAY_420 = 106 , COLOR_YUV2GRAY_NV21 = COLOR_YUV2GRAY_420 , COLOR_YUV2GRAY_NV12 = COLOR_YUV2GRAY_420 , COLOR_YUV2GRAY_YV12 = COLOR_YUV2GRAY_420 ,
COLOR_YUV2GRAY_IYUV = COLOR_YUV2GRAY_420 , COLOR_YUV2GRAY_I420 = COLOR_YUV2GRAY_420 , COLOR_YUV420sp2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420 , COLOR_YUV420p2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420 ,
COLOR_YUV2RGB_UYVY = 107 , COLOR_YUV2BGR_UYVY = 108 , COLOR_YUV2RGB_Y422 = COLOR_YUV2RGB_UYVY , COLOR_YUV2BGR_Y422 = COLOR_YUV2BGR_UYVY ,
COLOR_YUV2RGB_UYNV = COLOR_YUV2RGB_UYVY , COLOR_YUV2BGR_UYNV = COLOR_YUV2BGR_UYVY , COLOR_YUV2RGBA_UYVY = 111 , COLOR_YUV2BGRA_UYVY = 112 ,
COLOR_YUV2RGBA_Y422 = COLOR_YUV2RGBA_UYVY , COLOR_YUV2BGRA_Y422 = COLOR_YUV2BGRA_UYVY , COLOR_YUV2RGBA_UYNV = COLOR_YUV2RGBA_UYVY , COLOR_YUV2BGRA_UYNV = COLOR_YUV2BGRA_UYVY ,
COLOR_YUV2RGB_YUY2 = 115 , COLOR_YUV2BGR_YUY2 = 116 , COLOR_YUV2RGB_YVYU = 117 , COLOR_YUV2BGR_YVYU = 118 ,
COLOR_YUV2RGB_YUYV = COLOR_YUV2RGB_YUY2 , COLOR_YUV2BGR_YUYV = COLOR_YUV2BGR_YUY2 , COLOR_YUV2RGB_YUNV = COLOR_YUV2RGB_YUY2 , COLOR_YUV2BGR_YUNV = COLOR_YUV2BGR_YUY2 ,
COLOR_YUV2RGBA_YUY2 = 119 , COLOR_YUV2BGRA_YUY2 = 120 , COLOR_YUV2RGBA_YVYU = 121 , COLOR_YUV2BGRA_YVYU = 122 ,
COLOR_YUV2RGBA_YUYV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2 , COLOR_YUV2BGRA_YUYV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2 , COLOR_YUV2RGBA_YUNV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2 , COLOR_YUV2BGRA_YUNV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2 ,
COLOR_YUV2GRAY_UYVY = 123 , COLOR_YUV2GRAY_YUY2 = 124 , COLOR_YUV2GRAY_Y422 = COLOR_YUV2GRAY_UYVY , COLOR_YUV2GRAY_UYNV = COLOR_YUV2GRAY_UYVY ,
COLOR_YUV2GRAY_YVYU = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 , COLOR_YUV2GRAY_YUYV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 , COLOR_YUV2GRAY_YUNV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 , COLOR_RGBA2mRGBA = 125 ,
COLOR_mRGBA2RGBA = 126 , COLOR_RGB2YUV_I420 = 127 , COLOR_BGR2YUV_I420 = 128 , COLOR_RGB2YUV_IYUV = COLOR_RGB2YUV_I420 ,
COLOR_BGR2YUV_IYUV = COLOR_BGR2YUV_I420 , COLOR_RGBA2YUV_I420 = 129 , COLOR_BGRA2YUV_I420 = 130 , COLOR_RGBA2YUV_IYUV = COLOR_RGBA2YUV_I420 ,
COLOR_BGRA2YUV_IYUV = COLOR_BGRA2YUV_I420 , COLOR_RGB2YUV_YV12 = 131 , COLOR_BGR2YUV_YV12 = 132 , COLOR_RGBA2YUV_YV12 = 133 ,
COLOR_BGRA2YUV_YV12 = 134 , COLOR_BayerBG2BGR = 46 , COLOR_BayerGB2BGR = 47 , COLOR_BayerRG2BGR = 48 ,
COLOR_BayerGR2BGR = 49 , COLOR_BayerBG2RGB = COLOR_BayerRG2BGR , COLOR_BayerGB2RGB = COLOR_BayerGR2BGR , COLOR_BayerRG2RGB = COLOR_BayerBG2BGR ,
COLOR_BayerGR2RGB = COLOR_BayerGB2BGR , COLOR_BayerBG2GRAY = 86 , COLOR_BayerGB2GRAY = 87 , COLOR_BayerRG2GRAY = 88 ,
COLOR_BayerGR2GRAY = 89 , COLOR_BayerBG2BGR_VNG = 62 , COLOR_BayerGB2BGR_VNG = 63 , COLOR_BayerRG2BGR_VNG = 64 ,
COLOR_BayerGR2BGR_VNG = 65 , COLOR_BayerBG2RGB_VNG = COLOR_BayerRG2BGR_VNG , COLOR_BayerGB2RGB_VNG = COLOR_BayerGR2BGR_VNG , COLOR_BayerRG2RGB_VNG = COLOR_BayerBG2BGR_VNG ,
COLOR_BayerGR2RGB_VNG = COLOR_BayerGB2BGR_VNG , COLOR_BayerBG2BGR_EA = 135 , COLOR_BayerGB2BGR_EA = 136 , COLOR_BayerRG2BGR_EA = 137 ,
COLOR_BayerGR2BGR_EA = 138 , COLOR_BayerBG2RGB_EA = COLOR_BayerRG2BGR_EA , COLOR_BayerGB2RGB_EA = COLOR_BayerGR2BGR_EA , COLOR_BayerRG2RGB_EA = COLOR_BayerBG2BGR_EA ,
COLOR_BayerGR2RGB_EA = COLOR_BayerGB2BGR_EA , COLOR_BayerBG2BGRA = 139 , COLOR_BayerGB2BGRA = 140 , COLOR_BayerRG2BGRA = 141 ,
COLOR_BayerGR2BGRA = 142 , COLOR_BayerBG2RGBA = COLOR_BayerRG2BGRA , COLOR_BayerGB2RGBA = COLOR_BayerGR2BGRA , COLOR_BayerRG2RGBA = COLOR_BayerBG2BGRA ,
COLOR_BayerGR2RGBA = COLOR_BayerGB2BGRA , COLOR_COLORCVT_MAX = 143
}
enum RectanglesIntersectTypes { INTERSECT_NONE = 0 , INTERSECT_PARTIAL = 1 , INTERSECT_FULL = 2 }
矩形の交点の種類[【詳解】（英語］
enum LineTypes { FILLED = -1 , LINE_4 = 4 , LINE_8 = 8 , LINE_AA = 16 }
enum HersheyFonts {
FONT_HERSHEY_SIMPLEX = 0 , FONT_HERSHEY_PLAIN = 1 , FONT_HERSHEY_DUPLEX = 2 , FONT_HERSHEY_COMPLEX = 3 ,
FONT_HERSHEY_TRIPLEX = 4 , FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL = 5 , FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX = 6 , FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX = 7 ,
FONT_ITALIC = 16
}
enum MarkerTypes {
MARKER_CROSS = 0 , MARKER_TILTED_CROSS = 1 , MARKER_STAR = 2 , MARKER_DIAMOND = 3 ,
MARKER_SQUARE = 4 , MARKER_TRIANGLE_UP = 5 , MARKER_TRIANGLE_DOWN = 6
}
enum TemplateMatchModes {
TM_SQDIFF = 0 , TM_SQDIFF_NORMED = 1 , TM_CCORR = 2 , TM_CCORR_NORMED = 3 ,
TM_CCOEFF = 4 , TM_CCOEFF_NORMED = 5
}
テンプレートマッチング操作のタイプ[【詳解】（英語］
enum ColormapTypes {
COLORMAP_AUTUMN = 0 , COLORMAP_BONE = 1 , COLORMAP_JET = 2 , COLORMAP_WINTER = 3 ,
COLORMAP_RAINBOW = 4 , COLORMAP_OCEAN = 5 , COLORMAP_SUMMER = 6 , COLORMAP_SPRING = 7 ,
COLORMAP_COOL = 8 , COLORMAP_HSV = 9 , COLORMAP_PINK = 10 , COLORMAP_HOT = 11 ,
COLORMAP_PARULA = 12 , COLORMAP_MAGMA = 13 , COLORMAP_INFERNO = 14 , COLORMAP_PLASMA = 15 ,
COLORMAP_VIRIDIS = 16 , COLORMAP_CIVIDIS = 17 , COLORMAP_TWILIGHT = 18 , COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED = 19 ,
COLORMAP_TURBO = 20 , COLORMAP_DEEPGREEN = 21
}
GNU Octave/MATLAB と同等の colormap[【詳解】（英語］
enum { CASCADE_DO_CANNY_PRUNING = 1 , CASCADE_SCALE_IMAGE = 2 , CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT = 4 , CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH = 8 }
enum { INPAINT_NS = 0 , INPAINT_TELEA = 1 }
enum { LDR_SIZE = 256 }
enum { NORMAL_CLONE = 1 , MIXED_CLONE = 2 , MONOCHROME_TRANSFER = 3 }
seamlessCloneアルゴリズムのフラグ[【詳解】（英語］
enum { RECURS_FILTER = 1 , NORMCONV_FILTER = 2 }
エッジ保存フィルタ[【詳解】（英語］
enum { OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW = 4 , OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS = 8 , OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN = 256 }
enum { MOTION_TRANSLATION = 0 , MOTION_EUCLIDEAN = 1 , MOTION_AFFINE = 2 , MOTION_HOMOGRAPHY = 3 }
enum VideoCaptureAPIs {
CAP_ANY = 0 , CAP_VFW = 200 , CAP_V4L = 200 , CAP_V4L2 = CAP_V4L ,
CAP_FIREWIRE = 300 , CAP_FIREWARE = CAP_FIREWIRE , CAP_IEEE1394 = CAP_FIREWIRE , CAP_DC1394 = CAP_FIREWIRE ,
CAP_CMU1394 = CAP_FIREWIRE , CAP_QT = 500 , CAP_UNICAP = 600 , CAP_DSHOW = 700 ,
CAP_PVAPI = 800 , CAP_OPENNI = 900 , CAP_OPENNI_ASUS = 910 , CAP_ANDROID = 1000 ,
CAP_XIAPI = 1100 , CAP_AVFOUNDATION = 1200 , CAP_GIGANETIX = 1300 , CAP_MSMF = 1400 ,
CAP_WINRT = 1410 , CAP_INTELPERC = 1500 , CAP_REALSENSE = 1500 , CAP_OPENNI2 = 1600 ,
CAP_OPENNI2_ASUS = 1610 , CAP_OPENNI2_ASTRA = 1620 , CAP_GPHOTO2 = 1700 , CAP_GSTREAMER = 1800 ,
CAP_FFMPEG = 1900 , CAP_IMAGES = 2000 , CAP_ARAVIS = 2100 , CAP_OPENCV_MJPEG = 2200 ,
CAP_INTEL_MFX = 2300 , CAP_XINE = 2400 , CAP_UEYE = 2500
}
cv::VideoCaptureAPIバックエンドの識別子．[【詳解】（英語］
enum VideoCaptureProperties {
CAP_PROP_POS_MSEC =0 , CAP_PROP_POS_FRAMES =1 , CAP_PROP_POS_AVI_RATIO =2 , CAP_PROP_FRAME_WIDTH =3 ,
CAP_PROP_FRAME_HEIGHT =4 , CAP_PROP_FPS =5 , CAP_PROP_FOURCC =6 , CAP_PROP_FRAME_COUNT =7 ,
CAP_PROP_FORMAT =8 , CAP_PROP_MODE =9 , CAP_PROP_BRIGHTNESS =10 , CAP_PROP_CONTRAST =11 ,
CAP_PROP_SATURATION =12 , CAP_PROP_HUE =13 , CAP_PROP_GAIN =14 , CAP_PROP_EXPOSURE =15 ,
CAP_PROP_CONVERT_RGB =16 , CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U =17 , CAP_PROP_RECTIFICATION =18 , CAP_PROP_MONOCHROME =19 ,
CAP_PROP_SHARPNESS =20 , CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE =21 , CAP_PROP_GAMMA =22 , CAP_PROP_TEMPERATURE =23 ,
CAP_PROP_TRIGGER =24 , CAP_PROP_TRIGGER_DELAY =25 , CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V =26 , CAP_PROP_ZOOM =27 ,
CAP_PROP_FOCUS =28 , CAP_PROP_GUID =29 , CAP_PROP_ISO_SPEED =30 , CAP_PROP_BACKLIGHT =32 ,
CAP_PROP_PAN =33 , CAP_PROP_TILT =34 , CAP_PROP_ROLL =35 , CAP_PROP_IRIS =36 ,
CAP_PROP_SETTINGS =37 , CAP_PROP_BUFFERSIZE =38 , CAP_PROP_AUTOFOCUS =39 , CAP_PROP_SAR_NUM =40 ,
CAP_PROP_SAR_DEN =41 , CAP_PROP_BACKEND =42 , CAP_PROP_CHANNEL =43 , CAP_PROP_AUTO_WB =44 ,
CAP_PROP_WB_TEMPERATURE =45 , CAP_PROP_CODEC_PIXEL_FORMAT =46 , CAP_PROP_BITRATE =47 , CAP_PROP_ORIENTATION_META =48 ,
CAP_PROP_ORIENTATION_AUTO =49 , CAP_PROP_HW_ACCELERATION =50 , CAP_PROP_HW_DEVICE =51 , CAP_PROP_HW_ACCELERATION_USE_OPENCL =52 ,
CV__CAP_PROP_LATEST
}
cv::VideoCapture汎用のプロパティ識別子。[【詳解】（英語］
enum VideoWriterProperties {
VIDEOWRITER_PROP_QUALITY = 1 , VIDEOWRITER_PROP_FRAMEBYTES = 2 , VIDEOWRITER_PROP_NSTRIPES = 3 , VIDEOWRITER_PROP_IS_COLOR = 4 ,
VIDEOWRITER_PROP_DEPTH = 5 , VIDEOWRITER_PROP_HW_ACCELERATION = 6 , VIDEOWRITER_PROP_HW_DEVICE = 7 , VIDEOWRITER_PROP_HW_ACCELERATION_USE_OPENCL = 8 ,
CV__VIDEOWRITER_PROP_LATEST
}
cv::VideoWriter汎用のプロパティ識別子。[【詳解】（英語］
Hardware acceleration support
enum VideoAccelerationType {
VIDEO_ACCELERATION_NONE = 0 , VIDEO_ACCELERATION_ANY = 1 , VIDEO_ACCELERATION_D3D11 = 2 , VIDEO_ACCELERATION_VAAPI = 3 ,
VIDEO_ACCELERATION_MFX = 4
}
ビデオアクセラレーションタイプ[【詳解】（英語］
IEEE 1394 drivers
enum {
CAP_PROP_DC1394_OFF = -4 , CAP_PROP_DC1394_MODE_MANUAL = -3 , CAP_PROP_DC1394_MODE_AUTO = -2 , CAP_PROP_DC1394_MODE_ONE_PUSH_AUTO = -1 ,
CAP_PROP_DC1394_MAX = 31
}
IEEE 1394制御レジスタのモード（オート、マニュアル、オートシングルプッシュ、アブソリュート 後者は他のモードと併用可能）すべての機能は、一度に1つのモードしかオンにできません。[【詳解】（英語］
OpenNI (for Kinect)
enum { CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR = 1 << 31 , CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR = 1 << 30 , CAP_OPENNI_IR_GENERATOR = 1 << 29 , CAP_OPENNI_GENERATORS_MASK = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_OPENNI_IR_GENERATOR }
OpenNIマップジェネレーター
enum {
CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE = 100 , CAP_PROP_OPENNI_FRAME_MAX_DEPTH = 101 , CAP_PROP_OPENNI_BASELINE = 102 , CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH = 103 ,
CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION = 104 , CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION_ON = CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION , CAP_PROP_OPENNI_APPROX_FRAME_SYNC = 105 , CAP_PROP_OPENNI_MAX_BUFFER_SIZE = 106 ,
CAP_PROP_OPENNI_CIRCLE_BUFFER = 107 , CAP_PROP_OPENNI_MAX_TIME_DURATION = 108 , CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT = 109 , CAP_PROP_OPENNI2_SYNC = 110 ,
CAP_PROP_OPENNI2_MIRROR = 111
}
OpenNIバックエンドで利用可能なカメラのプロパティ[【詳解】（英語］
enum {
CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_PRESENT = CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT , CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_OUTPUT_MODE = CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE , CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_PRESENT = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT , CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_BASELINE = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_BASELINE ,
CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_FOCAL_LENGTH = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH , CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION , CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION_ON = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION , CAP_OPENNI_IR_GENERATOR_PRESENT = CAP_OPENNI_IR_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT
}
OpenNI ショートカット
enum {
CAP_OPENNI_DEPTH_MAP = 0 , CAP_OPENNI_POINT_CLOUD_MAP = 1 , CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP = 2 , CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP_32F = 3 ,
CAP_OPENNI_VALID_DEPTH_MASK = 4 , CAP_OPENNI_BGR_IMAGE = 5 , CAP_OPENNI_GRAY_IMAGE = 6 , CAP_OPENNI_IR_IMAGE = 7
}
デプスジェネレーターから与えられるOpenNIデータ[【詳解】（英語］
enum {
CAP_OPENNI_VGA_30HZ = 0 , CAP_OPENNI_SXGA_15HZ = 1 , CAP_OPENNI_SXGA_30HZ = 2 , CAP_OPENNI_QVGA_30HZ = 3 ,
CAP_OPENNI_QVGA_60HZ = 4
}
OpenNIイメージジェネレーターの出力モード
GStreamer
enum { CAP_PROP_GSTREAMER_QUEUE_LENGTH = 200 }
PvAPI, Prosilica GigE SDK
enum {
CAP_PROP_PVAPI_MULTICASTIP = 300 , CAP_PROP_PVAPI_FRAMESTARTTRIGGERMODE = 301 , CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONHORIZONTAL = 302 , CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONVERTICAL = 303 ,
CAP_PROP_PVAPI_BINNINGX = 304 , CAP_PROP_PVAPI_BINNINGY = 305 , CAP_PROP_PVAPI_PIXELFORMAT = 306
}
PVAPI[【詳解】（英語］
enum {
CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_FREERUN = 0 , CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SYNCIN1 = 1 , CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SYNCIN2 = 2 , CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_FIXEDRATE = 3 ,
CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SOFTWARE = 4
}
PVAPI。FrameStartTriggerMode[【詳解】（英語］
enum { CAP_PVAPI_DECIMATION_OFF = 1 , CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF4 = 2 , CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF8 = 4 , CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF16 = 8 }
PVAPIです。DecimationHorizontal、DecimationVertical[【詳解】（英語］
enum {
CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_MONO8 = 1 , CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_MONO16 = 2 , CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BAYER8 = 3 , CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BAYER16 = 4 ,
CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_RGB24 = 5 , CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BGR24 = 6 , CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_RGBA32 = 7 , CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BGRA32 = 8
}
PVAPI: ピクセルフォーマット[【詳解】（英語］
XIMEA Camera API
enum {
CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING = 400 , CAP_PROP_XI_DATA_FORMAT = 401 , CAP_PROP_XI_OFFSET_X = 402 , CAP_PROP_XI_OFFSET_Y = 403 ,
CAP_PROP_XI_TRG_SOURCE = 404 , CAP_PROP_XI_TRG_SOFTWARE = 405 , CAP_PROP_XI_GPI_SELECTOR = 406 , CAP_PROP_XI_GPI_MODE = 407 ,
CAP_PROP_XI_GPI_LEVEL = 408 , CAP_PROP_XI_GPO_SELECTOR = 409 , CAP_PROP_XI_GPO_MODE = 410 , CAP_PROP_XI_LED_SELECTOR = 411 ,
CAP_PROP_XI_LED_MODE = 412 , CAP_PROP_XI_MANUAL_WB = 413 , CAP_PROP_XI_AUTO_WB = 414 , CAP_PROP_XI_AEAG = 415 ,
CAP_PROP_XI_EXP_PRIORITY = 416 , CAP_PROP_XI_AE_MAX_LIMIT = 417 , CAP_PROP_XI_AG_MAX_LIMIT = 418 , CAP_PROP_XI_AEAG_LEVEL = 419 ,
CAP_PROP_XI_TIMEOUT = 420 , CAP_PROP_XI_EXPOSURE = 421 , CAP_PROP_XI_EXPOSURE_BURST_COUNT = 422 , CAP_PROP_XI_GAIN_SELECTOR = 423 ,
CAP_PROP_XI_GAIN = 424 , CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING_TYPE = 426 , CAP_PROP_XI_BINNING_SELECTOR = 427 , CAP_PROP_XI_BINNING_VERTICAL = 428 ,
CAP_PROP_XI_BINNING_HORIZONTAL = 429 , CAP_PROP_XI_BINNING_PATTERN = 430 , CAP_PROP_XI_DECIMATION_SELECTOR = 431 , CAP_PROP_XI_DECIMATION_VERTICAL = 432 ,
CAP_PROP_XI_DECIMATION_HORIZONTAL = 433 , CAP_PROP_XI_DECIMATION_PATTERN = 434 , CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN_GENERATOR_SELECTOR = 587 , CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN = 588 ,
CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT = 435 , CAP_PROP_XI_SHUTTER_TYPE = 436 , CAP_PROP_XI_SENSOR_TAPS = 437 , CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_X = 439 ,
CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_Y = 440 , CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_WIDTH = 441 , CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_HEIGHT = 442 , CAP_PROP_XI_BPC = 445 ,
CAP_PROP_XI_WB_KR = 448 , CAP_PROP_XI_WB_KG = 449 , CAP_PROP_XI_WB_KB = 450 , CAP_PROP_XI_WIDTH = 451 ,
CAP_PROP_XI_HEIGHT = 452 , CAP_PROP_XI_REGION_SELECTOR = 589 , CAP_PROP_XI_REGION_MODE = 595 , CAP_PROP_XI_LIMIT_BANDWIDTH = 459 ,
CAP_PROP_XI_SENSOR_DATA_BIT_DEPTH = 460 , CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_BIT_DEPTH = 461 , CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_BIT_DEPTH = 462 , CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING = 463 ,
CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING_TYPE = 464 , CAP_PROP_XI_IS_COOLED = 465 , CAP_PROP_XI_COOLING = 466 , CAP_PROP_XI_TARGET_TEMP = 467 ,
CAP_PROP_XI_CHIP_TEMP = 468 , CAP_PROP_XI_HOUS_TEMP = 469 , CAP_PROP_XI_HOUS_BACK_SIDE_TEMP = 590 , CAP_PROP_XI_SENSOR_BOARD_TEMP = 596 ,
CAP_PROP_XI_CMS = 470 , CAP_PROP_XI_APPLY_CMS = 471 , CAP_PROP_XI_IMAGE_IS_COLOR = 474 , CAP_PROP_XI_COLOR_FILTER_ARRAY = 475 ,
CAP_PROP_XI_GAMMAY = 476 , CAP_PROP_XI_GAMMAC = 477 , CAP_PROP_XI_SHARPNESS = 478 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_00 = 479 ,
CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_01 = 480 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_02 = 481 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_03 = 482 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_10 = 483 ,
CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_11 = 484 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_12 = 485 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_13 = 486 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_20 = 487 ,
CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_21 = 488 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_22 = 489 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_23 = 490 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_30 = 491 ,
CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_31 = 492 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_32 = 493 , CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_33 = 494 , CAP_PROP_XI_DEFAULT_CC_MATRIX = 495 ,
CAP_PROP_XI_TRG_SELECTOR = 498 , CAP_PROP_XI_ACQ_FRAME_BURST_COUNT = 499 , CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_EN = 507 , CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T0 = 508 ,
CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T1 = 509 , CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_POL = 510 , CAP_PROP_XI_LENS_MODE = 511 , CAP_PROP_XI_LENS_APERTURE_VALUE = 512 ,
CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE = 513 , CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVE = 514 , CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_DISTANCE = 515 , CAP_PROP_XI_LENS_FOCAL_LENGTH = 516 ,
CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE_SELECTOR = 517 , CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE = 518 , CAP_PROP_XI_DEVICE_MODEL_ID = 521 , CAP_PROP_XI_DEVICE_SN = 522 ,
CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT_RGB32_ALPHA = 529 , CAP_PROP_XI_IMAGE_PAYLOAD_SIZE = 530 , CAP_PROP_XI_TRANSPORT_PIXEL_FORMAT = 531 , CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_HZ = 532 ,
CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_INDEX = 533 , CAP_PROP_XI_SENSOR_OUTPUT_CHANNEL_COUNT = 534 , CAP_PROP_XI_FRAMERATE = 535 , CAP_PROP_XI_COUNTER_SELECTOR = 536 ,
CAP_PROP_XI_COUNTER_VALUE = 537 , CAP_PROP_XI_ACQ_TIMING_MODE = 538 , CAP_PROP_XI_AVAILABLE_BANDWIDTH = 539 , CAP_PROP_XI_BUFFER_POLICY = 540 ,
CAP_PROP_XI_LUT_EN = 541 , CAP_PROP_XI_LUT_INDEX = 542 , CAP_PROP_XI_LUT_VALUE = 543 , CAP_PROP_XI_TRG_DELAY = 544 ,
CAP_PROP_XI_TS_RST_MODE = 545 , CAP_PROP_XI_TS_RST_SOURCE = 546 , CAP_PROP_XI_IS_DEVICE_EXIST = 547 , CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE = 548 ,
CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE_UNIT = 549 , CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_SIZE = 550 , CAP_PROP_XI_BUFFERS_QUEUE_SIZE = 551 , CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_COMMIT = 552 ,
CAP_PROP_XI_RECENT_FRAME = 553 , CAP_PROP_XI_DEVICE_RESET = 554 , CAP_PROP_XI_COLUMN_FPN_CORRECTION = 555 , CAP_PROP_XI_ROW_FPN_CORRECTION = 591 ,
CAP_PROP_XI_SENSOR_MODE = 558 , CAP_PROP_XI_HDR = 559 , CAP_PROP_XI_HDR_KNEEPOINT_COUNT = 560 , CAP_PROP_XI_HDR_T1 = 561 ,
CAP_PROP_XI_HDR_T2 = 562 , CAP_PROP_XI_KNEEPOINT1 = 563 , CAP_PROP_XI_KNEEPOINT2 = 564 , CAP_PROP_XI_IMAGE_BLACK_LEVEL = 565 ,
CAP_PROP_XI_HW_REVISION = 571 , CAP_PROP_XI_DEBUG_LEVEL = 572 , CAP_PROP_XI_AUTO_BANDWIDTH_CALCULATION = 573 , CAP_PROP_XI_FFS_FILE_ID = 594 ,
CAP_PROP_XI_FFS_FILE_SIZE = 580 , CAP_PROP_XI_FREE_FFS_SIZE = 581 , CAP_PROP_XI_USED_FFS_SIZE = 582 , CAP_PROP_XI_FFS_ACCESS_KEY = 583 ,
CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_SELECTOR = 585 , CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_VALUE = 586
}
XIMEA SDKバックエンドで利用可能なカメラのプロパティ[【詳解】（英語］
ARAVIS Camera API
enum { CAP_PROP_ARAVIS_AUTOTRIGGER = 600 }
ARAVIS バックエンドで利用可能なカメラのプロパティ[【詳解】（英語］
AVFoundation framework for iOS
enum {
CAP_PROP_IOS_DEVICE_FOCUS = 9001 , CAP_PROP_IOS_DEVICE_EXPOSURE = 9002 , CAP_PROP_IOS_DEVICE_FLASH = 9003 , CAP_PROP_IOS_DEVICE_WHITEBALANCE = 9004 ,
CAP_PROP_IOS_DEVICE_TORCH = 9005
}
AVFOUNDATIONバックエンドで利用可能なカメラのプロパティ
Smartek Giganetix GigEVisionSDK
enum {
CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_X = 10001 , CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_Y = 10002 , CAP_PROP_GIGA_FRAME_WIDTH_MAX = 10003 , CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGH_MAX = 10004 ,
CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_WIDTH = 10005 , CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGH = 10006
}
Smartek Giganetix Ethernet Visionバックエンドで利用可能なカメラのプロパティ
Intel Perceptual Computing SDK
enum {
CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_COUNT = 11001 , CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_IDX = 11002 , CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_LOW_CONFIDENCE_VALUE = 11003 , CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_SATURATION_VALUE = 11004 ,
CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_CONFIDENCE_THRESHOLD = 11005 , CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_HORZ = 11006 , CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_VERT = 11007
}
enum { CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR = 1 << 29 , CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR = 1 << 28 , CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR = 1 << 27 , CAP_INTELPERC_GENERATORS_MASK = CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR + CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR + CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR }
インテル・パーセプチュアル・ストリーム・バックエンド
enum { CAP_INTELPERC_DEPTH_MAP = 0 , CAP_INTELPERC_UVDEPTH_MAP = 1 , CAP_INTELPERC_IR_MAP = 2 , CAP_INTELPERC_IMAGE = 3 }
gPhoto2 connection
enum {
CAP_PROP_GPHOTO2_PREVIEW = 17001 , CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE = 17002 , CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_CONFIG = 17003 , CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_ON_CHANGE = 17004 ,
CAP_PROP_GPHOTO2_COLLECT_MSGS = 17005 , CAP_PROP_GPHOTO2_FLUSH_MSGS = 17006 , CAP_PROP_SPEED = 17007 , CAP_PROP_APERTURE = 17008 ,
CAP_PROP_EXPOSUREPROGRAM = 17009 , CAP_PROP_VIEWFINDER = 17010
}
gPhoto2 プロパティ[【詳解】（英語］
Images backend
enum { CAP_PROP_IMAGES_BASE = 18000 , CAP_PROP_IMAGES_LAST = 19000 }
画像バックエンドのプロパティ

関数
CV_EXPORTS_W void Rodrigues (InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian=noArray())
回転行列を回転ベクトルに変換したり，逆に回転行列を回転ベクトルに変換したりします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method=0, double ransacReprojThreshold=3, OutputArray mask=noArray(), const int maxIters=2000, const double confidence=0.995)
2つの平面間の透視変換を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS Mat findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, int method=0, double ransacReprojThreshold=3)
CV_EXPORTS_W Mat findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, const UsacParams &params)
CV_EXPORTS_W Vec3d RQDecomp3x3 (InputArray src, OutputArray mtxR, OutputArray mtxQ, OutputArray Qx=noArray(), OutputArray Qy=noArray(), OutputArray Qz=noArray())
3x3 行列の RQ 分解を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void decomposeProjectionMatrix (InputArray projMatrix, OutputArray cameraMatrix, OutputArray rotMatrix, OutputArray transVect, OutputArray rotMatrixX=noArray(), OutputArray rotMatrixY=noArray(), OutputArray rotMatrixZ=noArray(), OutputArray eulerAngles=noArray())
射影行列を，回転行列とカメラ固有の行列に分解します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void matMulDeriv (InputArray A, InputArray B, OutputArray dABdA, OutputArray dABdB)
乗算された各行列について，行列積の偏導関数を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void composeRT (InputArray rvec1, InputArray tvec1, InputArray rvec2, InputArray tvec2, OutputArray rvec3, OutputArray tvec3, OutputArray dr3dr1=noArray(), OutputArray dr3dt1=noArray(), OutputArray dr3dr2=noArray(), OutputArray dr3dt2=noArray(), OutputArray dt3dr1=noArray(), OutputArray dt3dt1=noArray(), OutputArray dt3dr2=noArray(), OutputArray dt3dt2=noArray())
2つの回転とシフトの変換を組み合わせます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void projectPoints (InputArray objectPoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray imagePoints, OutputArray jacobian=noArray(), double aspectRatio=0)
3次元点を画像平面に投影します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool solvePnP (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE)
3次元と2次元の点の対応関係から，物体の姿勢を求めます．この関数は，物体座標フレームで表現された3次元点をカメラ座標フレームに変換する回転ベクトルと並進ベクトルを，異なる手法で返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int iterationsCount=100, float reprojectionError=8.0, double confidence=0.99, OutputArray inliers=noArray(), int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE)
RANSAC スキームを用いて，3D-2D 点の対応関係から物体のポーズを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputOutputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, OutputArray inliers, const UsacParams &params=UsacParams())
CV_EXPORTS_W int solveP3P (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags)
3 つの 3D-2D 点の対応関係から，物体の姿勢を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void solvePnPRefineLM (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON))
3D-2D点の対応関係から、初期解からポーズ（オブジェクト座標フレームで表現された3D点をカメラ座標フレームに変換する移動と回転）を絞り込む。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void solvePnPRefineVVS (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON), double VVSlambda=1)
3D-2D点の対応関係から、初期解からポーズ（オブジェクト座標フレームで表現された3D点をカメラ座標フレームに変換する移動と回転）を絞り込む。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int solvePnPGeneric (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, bool useExtrinsicGuess=false, SolvePnPMethod flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, InputArray rvec=noArray(), InputArray tvec=noArray(), OutputArray reprojectionError=noArray())
3D-2D点の対応関係から物体のポーズを見つけます．この関数は，入力点の数と選択された手法に応じて，可能性のあるすべての解のリストを返します（解とは，<回転ベクトル，並進ベクトル>のカップルです）．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat initCameraMatrix2D (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, double aspectRatio=1.0)
3D-2D の点の対応関係から初期のカメラ固有マトリックスを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool findChessboardCorners (InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags=CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)
チェスボードの内側の角の位置を求めます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool checkChessboard (InputArray img, Size size)
bool findChessboardCornersSB (InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags, OutputArray meta)
セクターベースのアプローチを用いて、チェスボードの内側の角の位置を見つけます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool findChessboardCornersSB (InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags=0)
CV_EXPORTS_W Scalar estimateChessboardSharpness (InputArray image, Size patternSize, InputArray corners, float rise_distance=0.8F, bool vertical=false, OutputArray sharpness=noArray())
検出されたチェスボードのシャープネスを推定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool find4QuadCornerSubpix (InputArray img, InputOutputArray corners, Size region_size)
チェスボードのコーナーのサブピクセル精度の位置を求めます．
CV_EXPORTS_W void drawChessboardCorners (InputOutputArray image, Size patternSize, InputArray corners, bool patternWasFound)
検出されたチェスボードのコーナーをレンダリングします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void drawFrameAxes (InputOutputArray image, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray rvec, InputArray tvec, float length, int thickness=3)
ポーズ推定によるワールド/オブジェクト座標系の軸を描画します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool findCirclesGrid (InputArray image, Size patternSize, OutputArray centers, int flags, const Ptr< FeatureDetector > &blobDetector, const CirclesGridFinderParameters &parameters)
グリッド上の円の中心を検出します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool findCirclesGrid (InputArray image, Size patternSize, OutputArray centers, int flags=CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID, const Ptr< FeatureDetector > &blobDetector=SimpleBlobDetector::create())
CV_EXPORTS_AS (calibrateCameraExtended) double calibrateCamera(InputArrayOfArrays objectPoints
キャリブレーションパターンの複数のビューから，カメラの内部および外部のパラメータを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double calibrateCamera (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))
CV_EXPORTS_AS (calibrateCameraROExtended) double calibrateCameraRO(InputArrayOfArrays objectPoints
キャリブレーションパターンの複数のビューから，カメラの内部および外部のパラメータを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double calibrateCameraRO (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, int iFixedPoint, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray newObjPoints, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))
CV_EXPORTS_W void calibrationMatrixValues (InputArray cameraMatrix, Size imageSize, double apertureWidth, double apertureHeight, CV_OUT double &fovx, CV_OUT double &fovy, CV_OUT double &focalLength, CV_OUT Point2d &principalPoint, CV_OUT double &aspectRatio)
カメラ固有の行列から有用なカメラ特性を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_AS (stereoCalibrateExtended) double stereoCalibrate(InputArrayOfArrays objectPoints
ステレオカメラセットを校正します。この関数は、2 台のカメラそれぞれの固有パラメータと、2 台のカメラ間の外部パラメータを求めます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1, InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2, Size imageSize, OutputArray R, OutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, int flags=CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 1e-6))
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。
CV_EXPORTS_W void stereoRectify (InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, Size imageSize, InputArray R, InputArray T, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray Q, int flags=CALIB_ZERO_DISPARITY, double alpha=-1, Size newImageSize=Size(), CV_OUT Rect *validPixROI1=0, CV_OUT Rect *validPixROI2=0)
キャリブレーションされたステレオカメラの各ヘッドに対して，平行化変換を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool stereoRectifyUncalibrated (InputArray points1, InputArray points2, InputArray F, Size imgSize, OutputArray H1, OutputArray H2, double threshold=5)
キャリブレーションされていないステレオカメラに対して，平行化変換を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W float rectify3Collinear (InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, InputArray cameraMatrix3, InputArray distCoeffs3, InputArrayOfArrays imgpt1, InputArrayOfArrays imgpt3, Size imageSize, InputArray R12, InputArray T12, InputArray R13, InputArray T13, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray R3, OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray P3, OutputArray Q, double alpha, Size newImgSize, CV_OUT Rect *roi1, CV_OUT Rect *roi2, int flags)
すべてのヘッドが同一線上にある3ヘッドカメラに対する平行化変換を計算します．
CV_EXPORTS_W Mat getOptimalNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, double alpha, Size newImgSize=Size(), CV_OUT Rect *validPixROI=0, bool centerPrincipalPoint=false)
フリースケーリングパラメータに基づく，新しいカメラ固有の行列を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void calibrateHandEye (InputArrayOfArrays R_gripper2base, InputArrayOfArrays t_gripper2base, InputArrayOfArrays R_target2cam, InputArrayOfArrays t_target2cam, OutputArray R_cam2gripper, OutputArray t_cam2gripper, HandEyeCalibrationMethod method=CALIB_HAND_EYE_TSAI)
手と目のキャリブレーションを計算します。$_{}^{g}\textrm{T}_c$ [【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void calibrateRobotWorldHandEye (InputArrayOfArrays R_world2cam, InputArrayOfArrays t_world2cam, InputArrayOfArrays R_base2gripper, InputArrayOfArrays t_base2gripper, OutputArray R_base2world, OutputArray t_base2world, OutputArray R_gripper2cam, OutputArray t_gripper2cam, RobotWorldHandEyeCalibrationMethod method=CALIB_ROBOT_WORLD_HAND_EYE_SHAH)
Robot-World/Hand-Eyeキャリブレーションを計算します。$_{}^{w}\textrm{T}_b$および$_{}^{c}\textrm{T}_g$ [【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convertPointsToHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst)
点をユークリッド空間から同次座標に変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convertPointsFromHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst)
点を同次空間からユークリッド空間に変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void convertPointsHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst)
点を同次座標に，あるいは同次座標から変換します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method, double ransacReprojThreshold, double confidence, int maxIters, OutputArray mask=noArray())
2つの画像の対応する点から，基本行列を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method=FM_RANSAC, double ransacReprojThreshold=3., double confidence=0.99, OutputArray mask=noArray())
CV_EXPORTS Mat findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, int method=FM_RANSAC, double ransacReprojThreshold=3., double confidence=0.99)
CV_EXPORTS_W Mat findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, const UsacParams &params)
CV_EXPORTS_W Mat findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, int maxIters=1000, OutputArray mask=noArray())
2つの画像中の対応する点から，本質的な行列を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS Mat findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, int method, double prob, double threshold, OutputArray mask)
CV_EXPORTS_W Mat findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, double focal=1.0, Point2d pp=Point2d(0, 0), int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, int maxIters=1000, OutputArray mask=noArray())
CV_EXPORTS Mat findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, double focal, Point2d pp, int method, double prob, double threshold, OutputArray mask)
CV_EXPORTS_W Mat findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, OutputArray mask=noArray())
2台の異なるカメラで撮影された2つの画像の対応点から，本質的な行列を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray cameraMatrix2, InputArray dist_coeff1, InputArray dist_coeff2, OutputArray mask, const UsacParams &params)
CV_EXPORTS_W void decomposeEssentialMat (InputArray E, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray t)
必須行列を，可能な回転と平行移動に分解します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, InputOutputArray mask=noArray())
推定された本質的な行列と2つの画像中の対応する点から，カメラの相対的な回転と並進をcheirality checkを用いて復元します．チェックに合格したインライアの数を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray R, OutputArray t, double focal=1.0, Point2d pp=Point2d(0, 0), InputOutputArray mask=noArray())
CV_EXPORTS_W int recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, double distanceThresh, InputOutputArray mask=noArray(), OutputArray triangulatedPoints=noArray())
CV_EXPORTS_W void computeCorrespondEpilines (InputArray points, int whichImage, InputArray F, OutputArray lines)
ステレオペアの画像中の点に対して，もう片方の画像中の対応するエピラインを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void triangulatePoints (InputArray projMatr1, InputArray projMatr2, InputArray projPoints1, InputArray projPoints2, OutputArray points4D)
この関数は，ステレオカメラによる観測結果を用いて，3 次元の点（同次座標）を再構成します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void correctMatches (InputArray F, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray newPoints1, OutputArray newPoints2)
対応する点の座標をリファインします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void filterSpeckles (InputOutputArray img, double newVal, int maxSpeckleSize, double maxDiff, InputOutputArray buf=noArray())
視差マップに含まれる小さなノイズの塊（スペックル）をフィルターで除去する[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Rect getValidDisparityROI (Rect roi1, Rect roi2, int minDisparity, int numberOfDisparities, int blockSize)
整形された画像の有効なROIから，有効な視差ROIを計算します（以下のコマンドで返されます）．stereoRectify)
CV_EXPORTS_W void validateDisparity (InputOutputArray disparity, InputArray cost, int minDisparity, int numberOfDisparities, int disp12MaxDisp=1)
は，左右のチェックを用いて視差を検証します．行列の「コスト」は，ステレオ対応点探索アルゴリズムによって計算されるべきです．
CV_EXPORTS_W void reprojectImageTo3D (InputArray disparity, OutputArray _3dImage, InputArray Q, bool handleMissingValues=false, int ddepth=-1)
視差画像を3次元空間に再投影します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double sampsonDistance (InputArray pt1, InputArray pt2, InputArray F)
2点間のSampson距離を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int estimateAffine3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, OutputArray inliers, double ransacThreshold=3, double confidence=0.99)
2つの3Dポイントセット間の最適なアフィン変換を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W cv::Mat estimateAffine3D (InputArray src, InputArray dst, CV_OUT double *scale=nullptr, bool force_rotation=true)
2つの3Dポイントセット間の最適なアフィン変換を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int estimateTranslation3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, OutputArray inliers, double ransacThreshold=3, double confidence=0.99)
2つの3Dポイントセット間の最適な平行移動を計算する。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W cv::Mat estimateAffine2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=10)
2つの2Dポイントセット間の最適なアフィン変換を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W cv::Mat estimateAffine2D (InputArray pts1, InputArray pts2, OutputArray inliers, const UsacParams &params)
CV_EXPORTS_W cv::Mat estimateAffinePartial2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=10)
2つの2次元点集合の間で，4つの自由度を持つ最適な限定アフィン変換を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int decomposeHomographyMat (InputArray H, InputArray K, OutputArrayOfArrays rotations, OutputArrayOfArrays translations, OutputArrayOfArrays normals)
ホモグラフィ行列を回転（複数），平行移動（複数），平面法線（複数）に分解します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void filterHomographyDecompByVisibleRefpoints (InputArrayOfArrays rotations, InputArrayOfArrays normals, InputArray beforePoints, InputArray afterPoints, OutputArray possibleSolutions, InputArray pointsMask=noArray())
追加情報に基づいて，ホモグラフィー分解をフィルタリングします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void undistort (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray newCameraMatrix=noArray())
レンズの歪みを補正するために，画像を変換します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void initUndistortRectifyMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
歪み補正・平行化変換マップを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void initInverseRectificationMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, const Size &size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
投影および逆補正の変換マップを計算します．要するに，これはinitUndistortRectifyMapの逆数であり，プロジェクタとカメラのペアにおけるプロジェクタ（「逆カメラ」）のステレオ補正に対応しています．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS float initWideAngleProjMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, int destImageWidth, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2, enum UndistortTypes projType=PROJ_SPHERICAL_EQRECT, double alpha=0)
のマップを初期化します．remap広角用
static float initWideAngleProjMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, int destImageWidth, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2, int projType, double alpha=0)
CV_EXPORTS_W Mat getDefaultNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, Size imgsize=Size(), bool centerPrincipalPoint=false)
デフォルトの新しいカメラ行列を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void undistortPoints (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray())
観測された点の座標から，理想的な点の座標を計算します．[【詳解】（英語］
void undistortPoints (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray P, TermCriteria criteria)
CV_EXPORTS CV_NORETURN void error (const Exception &exc)
エラーが発生した場合は、例外を発生させます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void swap (Mat &a, Mat &b)
2つの行列を入れ替える
CV_EXPORTS void swap (UMat &a, UMat &b)
CV_EXPORTS_W int borderInterpolate (int p, int len, int borderType)
外挿されたピクセルのソース位置を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder (InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar &value=Scalar())
画像の周囲に境界線を形成します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void add (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1)
2 つの配列，あるいは配列とスカラの要素毎の和を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void subtract (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1)
2つの配列同士，あるいは配列とスカラの 要素毎の差を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void multiply (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1)
2つの配列の要素毎のスケーリングされた積を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void divide (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1)
2 つの配列，あるいはスカラを配列で割るという，要素毎の除算を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void divide (double scale, InputArray src2, OutputArray dst, int dtype=-1)
CV_EXPORTS_W void scaleAdd (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst)
スケーリングされた配列と別の配列の和を求めます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1)
2つの配列の加重和を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convertScaleAbs (InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0)
スケーリングを行い，絶対値を計算し，その結果を8ビットに変換します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convertFp16 (InputArray src, OutputArray dst)
配列を半精度浮動小数点に変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void LUT (InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst)
LUT ：配列のルックアップテーブル変換を行います。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_AS (sumElems) Scalar sum(InputArray src)
配列の要素の和を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int countNonZero (InputArray src)
ゼロではない配列要素を数えます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void findNonZero (InputArray src, OutputArray idx)
0 ではないピクセルの位置のリストを返します[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Scalar mean (InputArray src, InputArray mask=noArray())
配列の要素の平均（mean）を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void meanStdDev (InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray())
CV_EXPORTS_W double norm (InputArray src1, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
配列の絶対値ノルムを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double norm (InputArray src1, InputArray src2, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
絶対差分ノルムや相対差分ノルムを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS double norm (const SparseMat &src, int normType)
CV_EXPORTS_W double PSNR (InputArray src1, InputArray src2, double R=255.)
画質指標であるPSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void batchDistance (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dist, int dtype, OutputArray nidx, int normType=NORM_L2, int K=0, InputArray mask=noArray(), int update=0, bool crosscheck=false)
naive nearest neighbor finder[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void normalize (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray())
配列のノルムや値の範囲を正規化します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void normalize (const SparseMat &src, SparseMat &dst, double alpha, int normType)
CV_EXPORTS_W void minMaxLoc (InputArray src, CV_OUT double *minVal, CV_OUT double *maxVal=0, CV_OUT Point *minLoc=0, CV_OUT Point *maxLoc=0, InputArray mask=noArray())
配列のグローバルな最小値と最大値を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void minMaxIdx (InputArray src, double *minVal, double *maxVal=0, int *minIdx=0, int *maxIdx=0, InputArray mask=noArray())
配列のグローバルな最小値と最大値を求める[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void minMaxLoc (const SparseMat &a, double *minVal, double *maxVal, int *minIdx=0, int *maxIdx=0)
CV_EXPORTS_W void reduce (InputArray src, OutputArray dst, int dim, int rtype, int dtype=-1)
行列をベクトルに変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void merge (const Mat *mv, size_t count, OutputArray dst)
複数のシングルチャンネル配列から，1つのマルチチャンネル配列を作成します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void merge (InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
CV_EXPORTS void split (const Mat &src, Mat *mvbegin)
マルチチャンネル配列を，複数のシングルチャンネル配列に分割します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)
CV_EXPORTS void mixChannels (const Mat *src, size_t nsrcs, Mat *dst, size_t ndsts, const int *fromTo, size_t npairs)
入力配列の指定されたチャンネルを，出力配列の指定されたチャンネルにコピーします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void mixChannels (InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst, const int *fromTo, size_t npairs)
CV_EXPORTS_W void mixChannels (InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst, const std::vector< int > &fromTo)
CV_EXPORTS_W void extractChannel (InputArray src, OutputArray dst, int coi)
src から 1 つのチャンネルを抽出します（ coi は 0 ベースのインデックスです ）。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void insertChannel (InputArray src, InputOutputArray dst, int coi)
dst に1つのチャンネルを挿入します（ coi は 0 から始まるインデックス）．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void flip (InputArray src, OutputArray dst, int flipCode)
2次元配列を，垂直，水平，または両軸で反転させます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void rotate (InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode)
2 次元配列を 90 度の倍数で回転させます。この関数はcv::rotateは，3つの異なる方法のうちの1つで配列を回転させます．時計回りに90度回転させる（rotateCode = ROTATE_90_CLOCKWISE）。時計回りに180度回転させる（rotateCode = ROTATE_180）。時計回りに270度回転します（rotateCode = ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE）。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void repeat (InputArray src, int ny, int nx, OutputArray dst)
出力配列を，入力配列の繰り返しコピーで埋めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS Mat repeat (const Mat &src, int ny, int nx)
CV_EXPORTS void hconcat (const Mat *src, size_t nsrc, OutputArray dst)
与えられた行列に対して，水平方向の連結処理を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void hconcat (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
CV_EXPORTS_W void hconcat (InputArrayOfArrays src, OutputArray dst)
CV_EXPORTS void vconcat (const Mat *src, size_t nsrc, OutputArray dst)
与えられた行列に対して，垂直連結処理を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void vconcat (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
CV_EXPORTS_W void vconcat (InputArrayOfArrays src, OutputArray dst)
CV_EXPORTS_W void bitwise_and (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
2 つの配列のビット毎の論理積を計算します （dst = src1 & src2） 2 つの配列，あるいは配列とスカラの要素毎のビット毎の論理積を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void bitwise_or (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
2つの配列，あるいは，配列とスカラの要素ごとのビット単位の論理和を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void bitwise_xor (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
2 つの配列，または配列とスカラの 要素毎に，ビット単位の排他的論理和を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void bitwise_not (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
配列の全ビットを反転させます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void absdiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
2つの配列、または配列とスカラの間の要素ごとの絶対値の差を計算します。[【詳解】（英語］
void CV_EXPORTS_W copyTo (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask)
これはオーバーロードされたメンバ関数で，便宜上提供されています（python） 行列を別の行列にコピーします．操作マスクが指定されている場合はMat::createが行列を再割り当てした場合，データをコピーする前に，新しく割り当てられた行列がすべてゼロで初期化されます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void inRange (InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
配列の要素が，他の2つの配列の要素の間にあるかどうかをチェックします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void compare (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop)
2つの配列，あるいは配列とスカラ値の要素毎の比較を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void min (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
2つの配列，あるいは配列とスカラの要素毎の最小値を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void min (const Mat &src1, const Mat &src2, Mat &dst)
CV_EXPORTS void min (const UMat &src1, const UMat &src2, UMat &dst)
CV_EXPORTS_W void max (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの最大値を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void max (const Mat &src1, const Mat &src2, Mat &dst)
CV_EXPORTS void max (const UMat &src1, const UMat &src2, UMat &dst)
CV_EXPORTS_W void sqrt (InputArray src, OutputArray dst)
配列の要素の平方根を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void pow (InputArray src, double power, OutputArray dst)
配列の各要素をべき乗します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void exp (InputArray src, OutputArray dst)
配列の各要素の指数を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void log (InputArray src, OutputArray dst)
配列の各要素の自然対数を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray x, OutputArray y, bool angleInDegrees=false)
2次元ベクトルの大きさと角度から，そのx座標とy座標を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void cartToPolar (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false)
2次元ベクトルの大きさと角度を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void phase (InputArray x, InputArray y, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false)
2次元ベクトルの回転角度を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void magnitude (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude)
2次元ベクトルの大きさを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool checkRange (InputArray a, bool quiet=true, CV_OUT Point *pos=0, double minVal=-DBL_MAX, double maxVal=DBL_MAX)
入力配列の各要素に不正な値がないかをチェックします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void patchNaNs (InputOutputArray a, double val=0)
NaN を指定された数に変換します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void gemm (InputArray src1, InputArray src2, double alpha, InputArray src3, double beta, OutputArray dst, int flags=0)
一般化された行列の乗算を行います。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void mulTransposed (InputArray src, OutputArray dst, bool aTa, InputArray delta=noArray(), double scale=1, int dtype=-1)
行列とその転置行列の積を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void transpose (InputArray src, OutputArray dst)
行列の転置を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void transform (InputArray src, OutputArray dst, InputArray m)
配列の各要素に対して，行列変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void perspectiveTransform (InputArray src, OutputArray dst, InputArray m)
ベクトルの透視行列変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void completeSymm (InputOutputArray m, bool lowerToUpper=false)
正方行列の下半分または上半分を，もう一方の半分にコピーします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setIdentity (InputOutputArray mtx, const Scalar &s=Scalar(1))
スケーリングされた単位行列を初期化します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double determinant (InputArray mtx)
浮動小数点型正方行列の行列式を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Scalar trace (InputArray mtx)
行列のトレースを返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double invert (InputArray src, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)
行列の逆行列，あるいは擬似逆行列を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool solve (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)
1 つ以上の連立方程式または最小二乗問題を解きます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void sort (InputArray src, OutputArray dst, int flags)
行列の各行または各列をソートします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void sortIdx (InputArray src, OutputArray dst, int flags)
行列の各行または各列をソートします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int solveCubic (InputArray coeffs, OutputArray roots)
三次方程式の実根を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double solvePoly (InputArray coeffs, OutputArray roots, int maxIters=300)
多項式方程式の実根または複素根を求めます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool eigen (InputArray src, OutputArray eigenvalues, OutputArray eigenvectors=noArray())
対称行列の固有値と固有ベクトルを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void eigenNonSymmetric (InputArray src, OutputArray eigenvalues, OutputArray eigenvectors)
非対称行列の固有値と固有ベクトルを求めます（実数の固有値のみ）．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void calcCovarMatrix (const Mat *samples, int nsamples, Mat &covar, Mat &mean, int flags, int ctype=CV_64F)
ベクトルの集合の共分散行列を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void calcCovarMatrix (InputArray samples, OutputArray covar, InputOutputArray mean, int flags, int ctype=CV_64F)
CV_EXPORTS_W void PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, int maxComponents=0)
CV_EXPORTS_AS (PCACompute2) void PCACompute(InputArray data
CV_EXPORTS_W void PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, double retainedVariance)
CV_EXPORTS_W void PCAProject (InputArray data, InputArray mean, InputArray eigenvectors, OutputArray result)
CV_EXPORTS_W void PCABackProject (InputArray data, InputArray mean, InputArray eigenvectors, OutputArray result)
CV_EXPORTS_W void SVDecomp (InputArray src, OutputArray w, OutputArray u, OutputArray vt, int flags=0)
CV_EXPORTS_W void SVBackSubst (InputArray w, InputArray u, InputArray vt, InputArray rhs, OutputArray dst)
CV_EXPORTS_W double Mahalanobis (InputArray v1, InputArray v2, InputArray icovar)
2 つのベクトル間のマハラノビス距離を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void dft (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
1次元あるいは2次元の浮動小数点型配列に対して，離散フーリエ変換または逆変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void idft (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
1次元あるいは2次元の配列に対して，離散フーリエ変換の逆変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void dct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)
1次元または2次元の配列に対して，離散コサイン変換または逆変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void idct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)
1次元あるいは2次元配列の離散コサイン変換の逆変換を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void mulSpectrums (InputArray a, InputArray b, OutputArray c, int flags, bool conjB=false)
2つのフーリエ・スペクトルの要素毎の乗算を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int getOptimalDFTSize (int vecsize)
与えられたベクトルサイズに対して，最適な DFT サイズを返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS RNG & theRNG ()
デフォルトの乱数生成器を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setRNGSeed (int seed)
デフォルトの乱数生成器の状態を設定します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void randu (InputOutputArray dst, InputArray low, InputArray high)
一様に分散した単一の乱数または乱数の配列を生成します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void randn (InputOutputArray dst, InputArray mean, InputArray stddev)
正規分布した乱数で配列を埋めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void randShuffle (InputOutputArray dst, double iterFactor=1., RNG *rng=0)
配列の要素をランダムにシャッフルします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double kmeans (InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray())
クラスタの中心を見つけ，入力サンプルをそのクラスタの周りに集めます．[【詳解】（英語］
static String & operator<< (String &out, Ptr< Formatted > fmtd)
static String & operator<< (String &out, const Mat &mtx)
CV_EXPORTS CV_NORETURN void error (int _code, const String &_err, const char *_func, const char *_file, int _line)
エラーが発生した場合は、例外を発生させます。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
_Tp cv_abs (_Tp x)
int cv_abs (uchar x)
int cv_abs (schar x)
int cv_abs (ushort x)
int cv_abs (short x)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp normL2Sqr (const _Tp *a, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp normL1 (const _Tp *a, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp normInf (const _Tp *a, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp normL2Sqr (const _Tp *a, const _Tp *b, int n)
static float normL2Sqr (const float *a, const float *b, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp normL1 (const _Tp *a, const _Tp *b, int n)
float normL1 (const float *a, const float *b, int n)
int normL1 (const uchar *a, const uchar *b, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp normInf (const _Tp *a, const _Tp *b, int n)
CV_EXPORTS_W float cubeRoot (float val)
引数の立方根を計算します．[【詳解】（英語］
static double cubeRoot (double val)
CV_EXPORTS_W float fastAtan2 (float y, float x)
2Dベクトルの角度を度単位で計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS int LU (float *A, size_t astep, int m, float *b, size_t bstep, int n)
CV_EXPORTS int LU (double *A, size_t astep, int m, double *b, size_t bstep, int n)
CV_EXPORTS bool Cholesky (float *A, size_t astep, int m, float *b, size_t bstep, int n)
CV_EXPORTS bool Cholesky (double *A, size_t astep, int m, double *b, size_t bstep, int n)
CV_EXPORTS const char * depthToString (int depth)
CV_EXPORTS const String typeToString (int type)
static uchar abs (uchar a)
static ushort abs (ushort a)
static unsigned abs (unsigned a)
static uint64 abs (uint64 a)
CV_EXPORTS void * fastMalloc (size_t bufSize)
アラインドメモリバッファを確保します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void fastFree (void *ptr)
メモリバッファを解放します。[【詳解】（英語］
static std::string toLowerCase (const std::string &str)
static std::string toUpperCase (const std::string &str)
template<typename _Tp , typename ... A1>
static Ptr< _Tp > makePtr (const A1 &... a1)
template<typename _Tp >
std::ostream & operator<< (std::ostream &, const DualQuat< _Tp > &)
template<typename T >
DualQuat< T > conjugate (const DualQuat< T > &dq)
template<typename T >
DualQuat< T > inv (const DualQuat< T > &dq, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
DualQuat< T > operator+ (const T a, const DualQuat< T > &q)
template<typename T >
DualQuat< T > operator+ (const DualQuat< T > &q, const T a)
template<typename T >
DualQuat< T > operator- (const DualQuat< T > &q, const T a)
template<typename T >
DualQuat< T > operator- (const T a, const DualQuat< T > &q)
template<typename T >
DualQuat< T > operator* (const T a, const DualQuat< T > &q)
template<typename T >
DualQuat< T > operator* (const DualQuat< T > &q, const T a)
template<typename T >
std::ostream & operator<< (std::ostream &os, const DualQuat< T > &q)
template<typename T >
DualQuat< T > exp (const DualQuat< T > &dq)
template<typename T >
DualQuat< T > log (const DualQuat< T > &dq, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
DualQuat< T > power (const DualQuat< T > &dq, const T t, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
DualQuat< T > power (const DualQuat< T > &p, const DualQuat< T > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void eigen2cv (const Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &src, OutputArray dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void eigen2cv (const Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &src, Matx< _Tp, _rows, _cols > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &dst)
template<typename _Tp >
static void cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols>
static void cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp >
static void cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, 1 > &dst)
template<typename _Tp , int _rows>
static void cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, 1 > &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, 1 > &dst)
template<typename _Tp >
static void cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, 1, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp , int _cols>
static void cv2eigen (const Matx< _Tp, 1, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, 1, Eigen::Dynamic > &dst)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS (uchar, schar, uchar, uchar, ushort, unsigned, unsigned)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS (schar, schar, uchar, uchar, short, int, int)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS (ushort, short, ushort, ushort, unsigned, uint64, unsigned)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS (short, short, ushort, ushort, int, int64, int)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS_NO_Q_TYPE (unsigned, int, unsigned, unsigned, uint64, unsigned)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS_NO_Q_TYPE (int, int, unsigned, unsigned, int64, int)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS_NO_Q_TYPE (float, int, unsigned, float, double, float)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS_NO_Q_TYPE (uint64, int64, uint64, uint64, void, uint64)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS_NO_Q_TYPE (int64, int64, uint64, uint64, void, int64)
CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS_NO_Q_TYPE (double, int64, uint64, double, void, double)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator+ (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
値の加算[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator+= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator- (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
値の減算[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator-= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator* (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
値の乗算[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator*= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator/ (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
値の除算[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator/= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator& (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
ビットごとのAND[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator&= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator| (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
ビットごとのOR[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator|= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator^ (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
ビットごとのXOR[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > & operator^= (v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
CV_INLINE v_reg< _Tp, n > operator~ (const v_reg< _Tp, n > &a)
ビットごとのNOT[【詳解】（英語］
OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC (v_abs,(typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type) std::abs, typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type) static const unsigned char popCountTable[]
要素の平方根[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type, n > v_popcount (const v_reg< _Tp, n > &a)
ベクトルレーン内の1ビットをカウントし、対応する符号なしタイプとして結果を返します。[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n > v_not_nan (const v_reg< float, n > &a)
小数点以下の比較[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< double, n > v_not_nan (const v_reg< double, n > &a)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type, n > v_absdiff (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
彩度のない値の加算[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n > v_absdiff (const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b)
template<int n>
v_reg< double, n > v_absdiff (const v_reg< double, n > &a, const v_reg< double, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_absdiffs (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
飽和絶対差[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_invsqrt (const v_reg< _Tp, n > &a)
反転平方根[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_magnitude (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
マグニチュード[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_sqr_magnitude (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
マグニチュードの2乗[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_fma (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c)
乗算・加算[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_muladd (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c)
v_fmaの同義語
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > v_dotprod (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
要素のドットプロダクト[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > v_dotprod (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &c)
要素のドットプロダクト[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > v_dotprod_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
要素の高速ドット積[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > v_dotprod_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &c)
要素の高速ドット積[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > v_dotprod_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
要素の点積と展開[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > v_dotprod_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > &c)
要素のドットプロダクト[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > v_dotprod_expand_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
高速な要素のドット積と展開[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > v_dotprod_expand_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > &c)
要素の高速ドット積[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_mul_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &c, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &d)
乗算と展開[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_mul_hi (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
乗算と高次部分の抽出[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
V_TypeTraits< _Tp >::sum_type v_reduce_sum (const v_reg< _Tp, n > &a)
ベクトルの要素を左にシフトする[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n > v_reduce_sum4 (const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b, const v_reg< float, n > &c, const v_reg< float, n > &d)
各入力ベクトルのすべての要素の和をとり、和のベクトルを返します。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
V_TypeTraits< typenameV_TypeTraits< _Tp >::abs_type >::sum_type v_reduce_sad (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
値の差の絶対値の合計[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
int v_signmask (const v_reg< _Tp, n > &a)
負の値のマスク取得[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
int v_scan_forward (const v_reg< _Tp, n > &a)
最初の負のレーンのインデックスを取得[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
bool v_check_all (const v_reg< _Tp, n > &a)
パックされたすべての値がゼロより小さいかどうかをチェックします。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
bool v_check_any (const v_reg< _Tp, n > &a)
パックされた値のいずれかがゼロより小さいかどうかをチェックします。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_select (const v_reg< _Tp, n > &mask, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
エレメント単位の選択（ブレンド操作）[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &b0, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &b1)
値をより広いパックタイプに展開[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > v_expand_low (const v_reg< _Tp, n > &a)
低い値をより広いパックタイプに展開します。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > v_expand_high (const v_reg< _Tp, n > &a)
より高い値をより広いパックタイプに展開[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_zip (const v_reg< _Tp, n > &a0, const v_reg< _Tp, n > &a1, v_reg< _Tp, n > &b0, v_reg< _Tp, n > &b1)
2つのベクターをインターリーブする[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_load (const _Tp *ptr)
レジスタの内容をメモリから読み込む[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_load_aligned (const _Tp *ptr)
メモリからレジスタの内容を読み込む（アラインド）．[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_load_low (const _Tp *ptr)
下位部分に64ビットのデータをロードする（上位部分は未定義）。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_load_halves (const _Tp *loptr, const _Tp *hiptr)
2つのメモリブロックからレジスタコンテンツをロード[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, simd128_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type)> v_load_expand (const _Tp *ptr)
メモリからレジスタの内容をダブルエキスパンダーでロードします。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, simd128_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type)> v_load_expand_q (const _Tp *ptr)
クワッドエキスパンダーでメモリからレジスタの内容をロードします。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_load_deinterleave (const _Tp *ptr, v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< _Tp, n > &b)
ロード＆デインターリーブ（2チャネル）[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_load_deinterleave (const _Tp *ptr, v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< _Tp, n > &c)
ロードアンドデインターリーブ(3チャネル)[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_load_deinterleave (const _Tp *ptr, v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< _Tp, n > &c, v_reg< _Tp, n > &d)
ロード＆デインターリーブ(4チャネル)[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store_interleave (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, hal::StoreMode=hal::STORE_UNALIGNED)
インターリーブ＆ストア(2チャンネル)[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store_interleave (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c, hal::StoreMode=hal::STORE_UNALIGNED)
インターリーブ＆ストア(3チャネル)[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store_interleave (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c, const v_reg< _Tp, n > &d, hal::StoreMode=hal::STORE_UNALIGNED)
インターリーブ＆ストア(4チャンネル)[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
データのメモリへの格納[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, hal::StoreMode)
template<typename _Tp , int n>
void v_store_low (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
メモリへの格納(下半分)[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store_high (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
データのメモリへの保存（上位半分）[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store_aligned (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
メモリへのデータの格納（アラインド）[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_store_aligned_nocache (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
template<typename _Tp , int n>
void v_store_aligned (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, hal::StoreMode)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_combine_low (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
2つのベクトルの最初の要素からベクトルを合成する[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_combine_high (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
2つのベクトルの最後の要素からベクトルを合成する[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
void v_recombine (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< _Tp, n > &low, v_reg< _Tp, n > &high)
2つのベクトルの下位部分と上位部分から2つのベクトルを合成する[【詳解】（英語］
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_reverse (const v_reg< _Tp, n > &a)
ベクトルの逆順[【詳解】（英語］
template<int s, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_extract (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
ベクトル抽出[【詳解】（英語］
template<int s, typename _Tp , int n>
_Tp v_extract_n (const v_reg< _Tp, n > &v)
ベクトル抽出[【詳解】（英語］
template<int i, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_broadcast_element (const v_reg< _Tp, n > &a)
ベクトルのi番目の要素を放送する[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< int, n > v_round (const v_reg< float, n > &a)
要素の丸め[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< int, n *2 > v_round (const v_reg< double, n > &a, const v_reg< double, n > &b)
template<int n>
v_reg< int, n > v_floor (const v_reg< float, n > &a)
要素の階調[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< int, n > v_ceil (const v_reg< float, n > &a)
要素の暗号化[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< int, n > v_trunc (const v_reg< float, n > &a)
要素の切り捨て[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< int, n *2 > v_round (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n *2 > v_floor (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n *2 > v_ceil (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n *2 > v_trunc (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< float, n > v_cvt_f32 (const v_reg< int, n > &a)
float に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n *2 > v_cvt_f32 (const v_reg< double, n > &a)
下半分を float に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n *2 > v_cvt_f32 (const v_reg< double, n > &a, const v_reg< double, n > &b)
float に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
CV_INLINE v_reg< double, n/2 > v_cvt_f64 (const v_reg< int, n > &a)
下半分を double に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
CV_INLINE v_reg< double,(n/2)> v_cvt_f64_high (const v_reg< int, n > &a)
ベクトルの上位部分を double に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
CV_INLINE v_reg< double,(n/2)> v_cvt_f64 (const v_reg< float, n > &a)
下半分を double に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
CV_INLINE v_reg< double,(n/2)> v_cvt_f64_high (const v_reg< float, n > &a)
ベクトルの上位部分を double に変換します．[【詳解】（英語］
template<int n>
CV_INLINE v_reg< double, n > v_cvt_f64 (const v_reg< int64, n > &a)
double に変換します．[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_lut (const _Tp *tab, const int *idx)
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_lut_pairs (const _Tp *tab, const int *idx)
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)> v_lut_quads (const _Tp *tab, const int *idx)
template<int n>
v_reg< int, n > v_lut (const int *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
v_reg< unsigned, n > v_lut (const unsigned *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
v_reg< float, n > v_lut (const float *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
v_reg< double, n/2 > v_lut (const double *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
void v_lut_deinterleave (const float *tab, const v_reg< int, n > &idx, v_reg< float, n > &x, v_reg< float, n > &y)
template<int n>
void v_lut_deinterleave (const double *tab, const v_reg< int, n *2 > &idx, v_reg< double, n > &x, v_reg< double, n > &y)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_interleave_pairs (const v_reg< _Tp, n > &vec)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_interleave_quads (const v_reg< _Tp, n > &vec)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n > v_pack_triplets (const v_reg< _Tp, n > &vec)
template<typename _Tp , int n>
void v_transpose4x4 (v_reg< _Tp, n > &a0, const v_reg< _Tp, n > &a1, const v_reg< _Tp, n > &a2, const v_reg< _Tp, n > &a3, v_reg< _Tp, n > &b0, v_reg< _Tp, n > &b1, v_reg< _Tp, n > &b2, v_reg< _Tp, n > &b3)
4x4の行列を転置する[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n > v_matmul (const v_reg< float, n > &v, const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b, const v_reg< float, n > &c, const v_reg< float, n > &d)
行列の乗算[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< float, n > v_matmuladd (const v_reg< float, n > &v, const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b, const v_reg< float, n > &c, const v_reg< float, n > &d)
行列の乗算と加算[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< double, n/2 > v_dotprod_expand (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
template<int n>
v_reg< double, n/2 > v_dotprod_expand (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b, const v_reg< double, n/2 > &c)
template<int n>
v_reg< double, n/2 > v_dotprod_expand_fast (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
template<int n>
v_reg< double, n/2 > v_dotprod_expand_fast (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b, const v_reg< double, n/2 > &c)
v_reg< float, simd128_width/sizeof(float)> v_load_expand (const float16_t *ptr)
template<int n>
void v_pack_store (float16_t *ptr, const v_reg< float, n > &v)
void v_cleanup ()
vuint8mf4_t vle8_v_u8mf4 (const uint8_t *base)
vint8mf4_t vle8_v_i8mf4 (const int8_t *base)
vuint16mf2_t vwcvtu_x_x_v_u16mf2 (vuint8mf4_t src)
vint16mf2_t vwcvt_x_x_v_i16mf2 (vint8mf4_t src)
v_int8x16 v_load_halves (const schar *ptr0, const schar *ptr1)
v_uint8x16 v_load_halves (const uchar *ptr0, const uchar *ptr1)
v_int16x8 v_load_halves (const short *ptr0, const short *ptr1)
v_uint16x8 v_load_halves (const ushort *ptr0, const ushort *ptr1)
v_int32x4 v_load_halves (const int *ptr0, const int *ptr1)
v_float32x4 v_load_halves (const float *ptr0, const float *ptr1)
v_uint32x4 v_load_halves (const unsigned *ptr0, const unsigned *ptr1)
v_int64x2 v_load_halves (const int64 *ptr0, const int64 *ptr1)
v_uint64x2 v_load_halves (const uint64 *ptr0, const uint64 *ptr1)
v_float64x2 v_load_halves (const double *ptr0, const double *ptr1)
v_int8x16 v_lut (const schar *tab, const int *idx)
v_int8x16 v_lut_pairs (const schar *tab, const int *idx)
v_int8x16 v_lut_quads (const schar *tab, const int *idx)
v_uint8x16 v_lut (const uchar *tab, const int *idx)
v_uint8x16 v_lut_pairs (const uchar *tab, const int *idx)
v_uint8x16 v_lut_quads (const uchar *tab, const int *idx)
v_int16x8 v_lut (const short *tab, const int *idx)
v_int16x8 v_lut_pairs (const short *tab, const int *idx)
v_int16x8 v_lut_quads (const short *tab, const int *idx)
v_uint16x8 v_lut (const ushort *tab, const int *idx)
v_uint16x8 v_lut_pairs (const ushort *tab, const int *idx)
v_uint16x8 v_lut_quads (const ushort *tab, const int *idx)
v_int32x4 v_lut (const int *tab, const int *idx)
v_int32x4 v_lut_pairs (const int *tab, const int *idx)
v_int32x4 v_lut_quads (const int *tab, const int *idx)
v_uint32x4 v_lut (const unsigned *tab, const int *idx)
v_uint32x4 v_lut_pairs (const unsigned *tab, const int *idx)
v_uint32x4 v_lut_quads (const unsigned *tab, const int *idx)
v_int64x2 v_lut (const int64_t *tab, const int *idx)
v_int64x2 v_lut_pairs (const int64 *tab, const int *idx)
v_uint64x2 v_lut (const uint64 *tab, const int *idx)
v_uint64x2 v_lut_pairs (const uint64 *tab, const int *idx)
v_float32x4 v_lut (const float *tab, const int *idx)
v_float32x4 v_lut_pairs (const float *tab, const int *idx)
v_float32x4 v_lut_quads (const float *tab, const int *idx)
v_int32x4 v_lut (const int *tab, const v_int32x4 &idxvec)
v_uint32x4 v_lut (const unsigned *tab, const v_int32x4 &idxvec)
v_float32x4 v_lut (const float *tab, const v_int32x4 &idxvec)
void v_lut_deinterleave (const float *tab, const v_int32x4 &idxvec, v_float32x4 &x, v_float32x4 &y)
v_float64x2 v_lut (const double *tab, const int *idx)
v_float64x2 v_lut_pairs (const double *tab, const int *idx)
v_float64x2 v_lut (const double *tab, const v_int32x4 &idxvec)
void v_lut_deinterleave (const double *tab, const v_int32x4 &idxvec, v_float64x2 &x, v_float64x2 &y)
v_uint8x16 v_pack_b (const v_uint16x8 &a, const v_uint16x8 &b)
v_uint8x16 v_pack_b (const v_uint32x4 &a, const v_uint32x4 &b, const v_uint32x4 &c, const v_uint32x4 &d)
v_uint8x16 v_pack_b (const v_uint64x2 &a, const v_uint64x2 &b, const v_uint64x2 &c, const v_uint64x2 &d, const v_uint64x2 &e, const v_uint64x2 &f, const v_uint64x2 &g, const v_uint64x2 &h)
v_float32x4 operator~ (const v_float32x4 &a)
v_float64x2 operator~ (const v_float64x2 &a)
v_float32x4 v_not_nan (const v_float32x4 &a)
v_float64x2 v_not_nan (const v_float64x2 &a)
v_float32x4 v_reduce_sum4 (const v_float32x4 &a, const v_float32x4 &b, const v_float32x4 &c, const v_float32x4 &d)
v_float32x4 v_sqrt (const v_float32x4 &x)
v_float32x4 v_invsqrt (const v_float32x4 &x)
v_float64x2 v_sqrt (const v_float64x2 &x)
v_float64x2 v_invsqrt (const v_float64x2 &x)
v_float32x4 v_magnitude (const v_float32x4 &a, const v_float32x4 &b)
v_float32x4 v_sqr_magnitude (const v_float32x4 &a, const v_float32x4 &b)
v_float64x2 v_magnitude (const v_float64x2 &a, const v_float64x2 &b)
v_float64x2 v_sqr_magnitude (const v_float64x2 &a, const v_float64x2 &b)
v_float32x4 v_fma (const v_float32x4 &a, const v_float32x4 &b, const v_float32x4 &c)
v_int32x4 v_fma (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b, const v_int32x4 &c)
v_float32x4 v_muladd (const v_float32x4 &a, const v_float32x4 &b, const v_float32x4 &c)
v_int32x4 v_muladd (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b, const v_int32x4 &c)
v_float64x2 v_fma (const v_float64x2 &a, const v_float64x2 &b, const v_float64x2 &c)
v_float64x2 v_muladd (const v_float64x2 &a, const v_float64x2 &b, const v_float64x2 &c)
bool v_check_all (const v_int8x16 &a)
bool v_check_any (const v_int8x16 &a)
bool v_check_all (const v_int16x8 &a)
bool v_check_any (const v_int16x8 &a)
bool v_check_all (const v_int32x4 &a)
bool v_check_any (const v_int32x4 &a)
bool v_check_all (const v_float32x4 &a)
bool v_check_any (const v_float32x4 &a)
bool v_check_all (const v_int64x2 &a)
bool v_check_any (const v_int64x2 &a)
bool v_check_all (const v_float64x2 &a)
bool v_check_any (const v_float64x2 &a)
v_float32x4 v_cvt_f32 (const v_int32x4 &a)
v_float32x4 v_cvt_f32 (const v_float64x2 &a)
v_float32x4 v_cvt_f32 (const v_float64x2 &a, const v_float64x2 &b)
v_float64x2 v_cvt_f64 (const v_int32x4 &a)
v_float64x2 v_cvt_f64_high (const v_int32x4 &a)
v_float64x2 v_cvt_f64 (const v_float32x4 &a)
v_float64x2 v_cvt_f64_high (const v_float32x4 &a)
v_float64x2 v_cvt_f64 (const v_int64x2 &a)
OPENCV_HAL_IMPL_RVV_TRANSPOSE4x4 (uint32x4, unsigned, u32) OPENCV_HAL_IMPL_RVV_TRANSPOSE4x4(int32x4
i32 OPENCV_HAL_IMPL_RVV_TRANSPOSE4x4 (float32x4, float, f32) inline v_uint32x4 v_load_expand_q(const uchar *ptr)
v_int32x4 v_load_expand_q (const schar *ptr)
int v_signmask (const v_int8x16 &a)
int v_signmask (const v_int16x8 &a)
int v_signmask (const v_int32x4 &a)
int v_signmask (const v_float32x4 &a)
int v_signmask (const v_int64x2 &a)
int v_signmask (const v_float64x2 &a)
void v_pack_store (float16_t *ptr, const v_float32x4 &v)
v_int32x4 v_round (const v_float32x4 &a)
v_int32x4 v_floor (const v_float32x4 &a)
v_int32x4 v_ceil (const v_float32x4 &a)
v_int32x4 v_trunc (const v_float32x4 &a)
v_int32x4 v_round (const v_float64x2 &a)
v_int32x4 v_round (const v_float64x2 &a, const v_float64x2 &b)
v_int32x4 v_floor (const v_float64x2 &a)
v_int32x4 v_ceil (const v_float64x2 &a)
v_int32x4 v_trunc (const v_float64x2 &a)
v_int32x4 v_dotprod (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b)
v_int32x4 v_dotprod (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b, const v_int32x4 &c)
v_int64x2 v_dotprod (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b)
v_int64x2 v_dotprod (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b, const v_int64x2 &c)
v_uint32x4 v_dotprod_expand (const v_uint8x16 &a, const v_uint8x16 &b)
v_uint32x4 v_dotprod_expand (const v_uint8x16 &a, const v_uint8x16 &b, const v_uint32x4 &c)
v_int32x4 v_dotprod_expand (const v_int8x16 &a, const v_int8x16 &b)
v_int32x4 v_dotprod_expand (const v_int8x16 &a, const v_int8x16 &b, const v_int32x4 &c)
v_uint64x2 v_dotprod_expand (const v_uint16x8 &a, const v_uint16x8 &b)
v_uint64x2 v_dotprod_expand (const v_uint16x8 &a, const v_uint16x8 &b, const v_uint64x2 &c)
v_int64x2 v_dotprod_expand (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b)
v_int64x2 v_dotprod_expand (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b, const v_int64x2 &c)
v_float64x2 v_dotprod_expand (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b)
v_float64x2 v_dotprod_expand (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b, const v_float64x2 &c)
v_int32x4 v_dotprod_fast (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b)
v_int32x4 v_dotprod_fast (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b, const v_int32x4 &c)
v_int64x2 v_dotprod_fast (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b)
v_int64x2 v_dotprod_fast (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b, const v_int64x2 &c)
v_uint32x4 v_dotprod_expand_fast (const v_uint8x16 &a, const v_uint8x16 &b)
v_uint32x4 v_dotprod_expand_fast (const v_uint8x16 &a, const v_uint8x16 &b, const v_uint32x4 &c)
v_int32x4 v_dotprod_expand_fast (const v_int8x16 &a, const v_int8x16 &b)
v_int32x4 v_dotprod_expand_fast (const v_int8x16 &a, const v_int8x16 &b, const v_int32x4 &c)
v_uint64x2 v_dotprod_expand_fast (const v_uint16x8 &a, const v_uint16x8 &b)
v_uint64x2 v_dotprod_expand_fast (const v_uint16x8 &a, const v_uint16x8 &b, const v_uint64x2 &c)
v_int64x2 v_dotprod_expand_fast (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b)
v_int64x2 v_dotprod_expand_fast (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b, const v_int64x2 &c)
v_float64x2 v_dotprod_expand_fast (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b)
v_float64x2 v_dotprod_expand_fast (const v_int32x4 &a, const v_int32x4 &b, const v_float64x2 &c)
v_float32x4 v_matmul (const v_float32x4 &v, const v_float32x4 &m0, const v_float32x4 &m1, const v_float32x4 &m2, const v_float32x4 &m3)
v_float32x4 v_matmuladd (const v_float32x4 &v, const v_float32x4 &m0, const v_float32x4 &m1, const v_float32x4 &m2, const v_float32x4 &a)
v_int16x8 v_mul_hi (const v_int16x8 &a, const v_int16x8 &b)
v_uint16x8 v_mul_hi (const v_uint16x8 &a, const v_uint16x8 &b)
template<typename _Tp >
static _InputArray rawIn (_Tp &v)
template<typename _Tp >
static _OutputArray rawOut (_Tp &v)
template<typename _Tp >
static _InputOutputArray rawInOut (_Tp &v)
CV_EXPORTS InputOutputArray noArray ()
static CV__DEBUG_NS_BEGIN void swap (MatExpr &a, MatExpr &b)
template<typename _Tp , int m>
static double determinant (const Matx< _Tp, m, m > &a)
template<typename _Tp , int m, int n>
static double trace (const Matx< _Tp, m, n > &a)
template<typename _Tp , int m, int n>
static double norm (const Matx< _Tp, m, n > &M)
template<typename _Tp , int m, int n>
static double norm (const Matx< _Tp, m, n > &M, int normType)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > normalize (const Vec< _Tp, cn > &v)
static void dumpOpenCLInformation ()
CV_EXPORTS_W int solveLP (InputArray Func, InputArray Constr, OutputArray z)
与えられた（非整数）線形計画問題をシンプレックス法（SimplexAlgorithm(シンプレックス法）を用いて、与えられた（非整数の）線形計画問題を解きます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool haveOpenVX ()
OpenVXの使用が可能かどうかの確認
CV_EXPORTS_W bool useOpenVX ()
OpenVXの使用が可能かどうかの確認
CV_EXPORTS_W void setUseOpenVX (bool flag)
OpenVXの使用を有効にする/無効にする
template<typename _Tp >
std::ostream & operator<< (std::ostream &, const Quat< _Tp > &)
template<typename T >
Quat< T > inv (const Quat< T > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
Quat< T > sinh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > cosh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > tanh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > sin (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > cos (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > tan (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > asinh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > acosh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > atanh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > asin (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > acos (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > atan (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > power (const Quat< T > &q, const Quat< T > &p, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
Quat< T > exp (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T > log (const Quat< T > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
Quat< T > power (const Quat< T > &q, const T x, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
Quat< T > crossProduct (const Quat< T > &p, const Quat< T > &q)
template<typename S >
Quat< S > sqrt (const Quat< S > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
Quat< T > operator* (const T, const Quat< T > &)
template<typename T >
Quat< T > operator* (const Quat< T > &, const T)
template<typename S >
std::ostream & operator<< (std::ostream &, const Quat< S > &)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (uchar v)
あるプリミティブ型から別のプリミティブ型への正確な変換のためのテンプレート関数。[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (schar v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (ushort v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (short v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (unsigned v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (int v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (float v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (double v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (int64 v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (uint64 v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (schar v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (ushort v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (int v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (short v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (unsigned v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (float v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (double v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (int64 v)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (uint64 v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (uchar v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (ushort v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (int v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (short v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (unsigned v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (float v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (double v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (int64 v)
template<>
schar saturate_cast< schar > (uint64 v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (schar v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (short v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (int v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (unsigned v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (float v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (double v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (int64 v)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (uint64 v)
template<>
short saturate_cast< short > (ushort v)
template<>
short saturate_cast< short > (int v)
template<>
short saturate_cast< short > (unsigned v)
template<>
short saturate_cast< short > (float v)
template<>
short saturate_cast< short > (double v)
template<>
short saturate_cast< short > (int64 v)
template<>
short saturate_cast< short > (uint64 v)
template<>
int saturate_cast< int > (unsigned v)
template<>
int saturate_cast< int > (int64 v)
template<>
int saturate_cast< int > (uint64 v)
template<>
int saturate_cast< int > (float v)
template<>
int saturate_cast< int > (double v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (schar v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (short v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (int v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (int64 v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (uint64 v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (float v)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (double v)
template<>
uint64 saturate_cast< uint64 > (schar v)
template<>
uint64 saturate_cast< uint64 > (short v)
template<>
uint64 saturate_cast< uint64 > (int v)
template<>
uint64 saturate_cast< uint64 > (int64 v)
template<>
int64 saturate_cast< int64 > (uint64 v)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (float16_t v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (uchar v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (schar v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (ushort v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (short v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (unsigned v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (int v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (uint64 v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (int64 v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (float v)
template<>
float16_t saturate_cast< float16_t > (double v)
CV_EXPORTS softfloat mulAdd (const softfloat &a, const softfloat &b, const softfloat &c)
乗算と足し算の融合[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS softdouble mulAdd (const softdouble &a, const softdouble &b, const softdouble &c)
CV_EXPORTS softfloat sqrt (const softfloat &a)
平方根
CV_EXPORTS softdouble sqrt (const softdouble &a)
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (softfloat a)
飽和キャスト
template<typename _Tp >
static _Tp saturate_cast (softdouble a)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (softfloat a)
template<>
uchar saturate_cast< uchar > (softdouble a)
template<>
schar saturate_cast< schar > (softfloat a)
template<>
schar saturate_cast< schar > (softdouble a)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (softfloat a)
template<>
ushort saturate_cast< ushort > (softdouble a)
template<>
short saturate_cast< short > (softfloat a)
template<>
short saturate_cast< short > (softdouble a)
template<>
int saturate_cast< int > (softfloat a)
template<>
int saturate_cast< int > (softdouble a)
template<>
int64_t saturate_cast< int64_t > (softfloat a)
template<>
int64_t saturate_cast< int64_t > (softdouble a)
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (softfloat a)
符号なし整数、符号なし長整数への飽和キャスト -1が0xffffffになるように、意図的に負の数をクリップしない。
template<>
unsigned saturate_cast< unsigned > (softdouble a)
template<>
uint64_t saturate_cast< uint64_t > (softfloat a)
template<>
uint64_t saturate_cast< uint64_t > (softdouble a)
softfloat min (const softfloat &a, const softfloat &b)
最小・最大関数
softdouble min (const softdouble &a, const softdouble &b)
softfloat max (const softfloat &a, const softfloat &b)
softdouble max (const softdouble &a, const softdouble &b)
softfloat abs (softfloat a)
絶対値
softdouble abs (softdouble a)
CV_EXPORTS softfloat exp (const softfloat &a)
指数[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS softdouble exp (const softdouble &a)
CV_EXPORTS softfloat log (const softfloat &a)
自然対数[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS softdouble log (const softdouble &a)
CV_EXPORTS softfloat pow (const softfloat &a, const softfloat &b)
累乗の演算[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS softdouble pow (const softdouble &a, const softdouble &b)
CV_EXPORTS softfloat cbrt (const softfloat &a)
キューブルート[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS softdouble sin (const softdouble &a)
符号[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS softdouble cos (const softdouble &a)
コサイン[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS bool setBreakOnError (bool flag)
ブレークオンエラーモードを設定/リセットします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS ErrorCallback redirectError (ErrorCallback errCallback, void *userdata=0, void **prevUserdata=0)
新しいエラーハンドラーとオプションのユーザーデータを設定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS String tempfile (const char *suffix=0)
CV_EXPORTS void glob (String pattern, std::vector< String > &result, bool recursive=false)
CV_EXPORTS_W void setNumThreads (int nthreads)
OpenCV は，次の並列領域のスレッド数の設定を試みます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int getNumThreads ()
OpenCV が並列領域で使用するスレッドの数を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int getThreadNum ()
現在の並列領域内で，現在実行されているスレッドのインデックスを返します．並列領域外で呼び出された場合は常に 0 を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W const String & getBuildInformation ()
完全な構成時間の cmake 出力を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W String getVersionString ()
ライブラリのバージョンを文字列で返す[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int getVersionMajor ()
メジャーライブラリのバージョンを返します
CV_EXPORTS_W int getVersionMinor ()
マイナーライブラリのバージョンを返します
CV_EXPORTS_W int getVersionRevision ()
ライブラリのバージョンのリビジョンフィールドを返します
CV_EXPORTS_W int64 getTickCount ()
ティックの数を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double getTickFrequency ()
1 秒あたりの目盛り数を返します。[【詳解】（英語］
static std::ostream & operator<< (std::ostream &out, const TickMeter &tm)
出力演算子[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int64 getCPUTickCount ()
CPU tick数を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool checkHardwareSupport (int feature)
n : 整列させるバッファサイズ 指定された機能がホストハードウェアでサポートされていれば真を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W String getHardwareFeatureName (int feature)
IDによるフィーチャー名を返す[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W std::string getCPUFeaturesLine ()
CPU 機能一覧を返します コンパイル時に有効な CPU 機能の一覧を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int getNumberOfCPUs ()
プロセスで使用可能な論理 CPU の数を返します
template<typename _Tp >
static _Tp * alignPtr (_Tp *ptr, int n=(int) sizeof(_Tp))
ポインタを指定されたバイト数にアラインします．[【詳解】（英語］
static size_t alignSize (size_t sz, int n)
バッファサイズを指定されたバイト数に揃えます。[【詳解】（英語］
static int divUp (int a, unsigned int b)
整数の除算で、結果を切り上げます。[【詳解】（英語］
static size_t divUp (size_t a, unsigned int b)
static int roundUp (int a, unsigned int b)
1番目の値を2番目の値の最も近い倍数に丸めます。[【詳解】（英語］
static size_t roundUp (size_t a, unsigned int b)
template<int N, typename T >
static bool isAligned (const T &data)
渡された値のアライメントチェック[【詳解】（英語］
template<int N>
static bool isAligned (const void *p1)
template<int N>
static bool isAligned (const void *p1, const void *p2)
template<int N>
static bool isAligned (const void *p1, const void *p2, const void *p3)
template<int N>
static bool isAligned (const void *p1, const void *p2, const void *p3, const void *p4)
CV_EXPORTS_W void setUseOptimized (bool onoff)
最適化されたコードを有効または無効にします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool useOptimized ()
最適化されたコードの使用状況を返します。[【詳解】（英語］
static size_t getElemSize (int type)
CV_EXPORTS void parallel_for_ (const Range &range, const ParallelLoopBody &body, double nstripes=-1.)
並列データ処理装置
static void parallel_for_ (const Range &range, std::function< void(const Range &)> functor, double nstripes=-1.)
CV_EXPORTS void FAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)
CV_EXPORTS void FAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, FastFeatureDetector::DetectorType type)
FASTアルゴリズムによる角の検出[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void AGAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)
CV_EXPORTS void AGAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, AgastFeatureDetector::DetectorType type)
AGASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void drawKeypoints (InputArray image, const std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputOutputArray outImage, const Scalar &color=Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
キーポイントを描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
2つの画像からキーポイントのマッチを見つけて，それを描画します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const int matchesThickness, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
CV_EXPORTS_AS (drawMatchesKnn) void drawMatches(InputArray img1
CV_EXPORTS void evaluateFeatureDetector (const Mat &img1, const Mat &img2, const Mat &H1to2, std::vector< KeyPoint > *keypoints1, std::vector< KeyPoint > *keypoints2, float &repeatability, int &correspCount, const Ptr< FeatureDetector > &fdetector=Ptr< FeatureDetector >())
CV_EXPORTS void computeRecallPrecisionCurve (const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, const std::vector< std::vector< uchar > > &correctMatches1to2Mask, std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve)
CV_EXPORTS float getRecall (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)
CV_EXPORTS int getNearestPoint (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)
CV_EXPORTS_W void namedWindow (const String &winname, int flags=WINDOW_AUTOSIZE)
ウィンドウを作成します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void destroyWindow (const String &winname)
指定されたウィンドウを破棄します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void destroyAllWindows ()
HighGUIのすべてのウィンドウを破棄します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int startWindowThread ()
CV_EXPORTS_W int waitKeyEx (int delay=0)
と似ていますがwaitKeyと似ていますが、完全なキーコードを返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int waitKey (int delay=0)
押されたキーを待ちます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int pollKey ()
押されたキーをポーリングします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void imshow (const String &winname, InputArray mat)
指定されたウィンドウに画像を表示します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void resizeWindow (const String &winname, int width, int height)
指定されたサイズにウィンドウをリサイズします[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void resizeWindow (const String &winname, const cv::Size &size)
CV_EXPORTS_W void moveWindow (const String &winname, int x, int y)
ウィンドウを指定した位置に移動します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setWindowProperty (const String &winname, int prop_id, double prop_value)
ウィンドウのパラメータを動的に変更します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setWindowTitle (const String &winname, const String &title)
ウィンドウタイトルの更新[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double getWindowProperty (const String &winname, int prop_id)
ウィンドウのパラメータを提供します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Rect getWindowImageRect (const String &winname)
ウィンドウ内の画像の矩形領域を指定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void setMouseCallback (const String &winname, MouseCallback onMouse, void *userdata=0)
指定されたウィンドウのマウスハンドラを設定する[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS int getMouseWheelDelta (int flags)
マウスホイールイベントを処理する際の、マウスホイールモーションデルタを取得します。cv::EVENT_MOUSEWHEELおよびcv::EVENT_MOUSEHWHEEL.[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Rect selectROI (const String &windowName, InputArray img, bool showCrosshair=true, bool fromCenter=false)
画像上のROIを選択できるようにします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Rect selectROI (InputArray img, bool showCrosshair=true, bool fromCenter=false)
CV_EXPORTS_W void selectROIs (const String &windowName, InputArray img, CV_OUT std::vector< Rect > &boundingBoxes, bool showCrosshair=true, bool fromCenter=false)
ユーザは，与えられた画像上の複数のROIを選択することができます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS int createTrackbar (const String &trackbarname, const String &winname, int *value, int count, TrackbarCallback onChange=0, void *userdata=0)
トラックバーを作成し、指定されたウィンドウに取り付けます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int getTrackbarPos (const String &trackbarname, const String &winname)
トラックバーの位置を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setTrackbarPos (const String &trackbarname, const String &winname, int pos)
トラックバーの位置を設定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setTrackbarMax (const String &trackbarname, const String &winname, int maxval)
トラックバーの最大位置を設定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void setTrackbarMin (const String &trackbarname, const String &winname, int minval)
トラックバーの最小位置を設定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void imshow (const String &winname, const ogl::Texture2D &tex)
OpenGL 2Dテクスチャを指定されたウィンドウに表示します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void setOpenGlDrawCallback (const String &winname, OpenGlDrawCallback onOpenGlDraw, void *userdata=0)
表示されたイメージの上に描画するために呼び出されるコールバック関数を設定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void setOpenGlContext (const String &winname)
指定されたウィンドウを現在のOpenGLコンテキストとして設定します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void updateWindow (const String &winname)
ウィンドウのコンテキストを強制的に再描画し、ドローコールバックを呼び出します (cv::setOpenGlDrawCallback).[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS QtFont fontQt (const String &nameFont, int pointSize=-1, Scalar color=Scalar::all(0), int weight=QT_FONT_NORMAL, int style=QT_STYLE_NORMAL, int spacing=0)
画像上にテキストを描画するためのフォントを作成します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void addText (const Mat &img, const String &text, Point org, const QtFont &font)
画像上にテキストを描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void addText (const Mat &img, const String &text, Point org, const String &nameFont, int pointSize=-1, Scalar color=Scalar::all(0), int weight=QT_FONT_NORMAL, int style=QT_STYLE_NORMAL, int spacing=0)
画像上にテキストを描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void displayOverlay (const String &winname, const String &text, int delayms=0)
指定された時間、ウィンドウイメージ上にテキストをオーバーレイとして表示します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void displayStatusBar (const String &winname, const String &text, int delayms=0)
指定された時間内にウィンドウのステータスバーにテキストを表示します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void saveWindowParameters (const String &windowName)
指定されたウィンドウのパラメータを保存します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void loadWindowParameters (const String &windowName)
指定されたウィンドウのパラメータを読み込みます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS int startLoop (int(*pt2Func)(int argc, char *argv[]), int argc, char *argv[])
CV_EXPORTS void stopLoop ()
CV_EXPORTS int createButton (const String &bar_name, ButtonCallback on_change, void *userdata=0, int type=QT_PUSH_BUTTON, bool initial_button_state=false)
コントロールパネルにボタンを追加します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat imread (const String &filename, int flags=IMREAD_COLOR)
ファイルから画像を読み込みます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool imreadmulti (const String &filename, CV_OUT std::vector< Mat > &mats, int flags=IMREAD_ANYCOLOR)
複数ページの画像をファイルから読み込みます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool imreadmulti (const String &filename, CV_OUT std::vector< Mat > &mats, int start, int count, int flags=IMREAD_ANYCOLOR)
ファイルからマルチページイメージのイメージをロードします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W size_t imcount (const String &filename, int flags=IMREAD_ANYCOLOR)
与えられたファイルに含まれる画像の数を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool imwrite (const String &filename, InputArray img, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
関数 imwrite は，画像を指定されたファイルに保存します。[【詳解】（英語］
static CV_WRAP bool imwritemulti (const String &filename, InputArrayOfArrays img, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
CV_EXPORTS_W Mat imdecode (InputArray buf, int flags)
メモリ上のバッファから画像を読み込みます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS Mat imdecode (InputArray buf, int flags, Mat *dst)
CV_EXPORTS_W bool imencode (const String &ext, InputArray img, CV_OUT std::vector< uchar > &buf, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
画像をメモリバッファにエンコードします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool haveImageReader (const String &filename)
指定された画像が OpenCV でデコード可能であれば，真を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool haveImageWriter (const String &filename)
指定されたファイル名の画像が OpenCV でエンコードできる場合，真を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< LineSegmentDetector > createLineSegmentDetector (int refine=LSD_REFINE_STD, double scale=0.8, double sigma_scale=0.6, double quant=2.0, double ang_th=22.5, double log_eps=0, double density_th=0.7, int n_bins=1024)
オブジェクトへのスマート ポインタを作成し、初期化します。LineSegmentDetectorオブジェクトへのスマート・ポインタを作成し、それを初期化します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat getGaussianKernel (int ksize, double sigma, int ktype=CV_64F)
ガウシアンフィルタの係数を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void getDerivKernels (OutputArray kx, OutputArray ky, int dx, int dy, int ksize, bool normalize=false, int ktype=CV_32F)
空間画像導関数を計算するためのフィルタ係数を返します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat getGaborKernel (Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi=CV_PI *0.5, int ktype=CV_64F)
ガボールフィルタの係数を返します．[【詳解】（英語］
static Scalar morphologyDefaultBorderValue ()
は，侵食と拡張のための「魔法の」境界値を返します．これは、自動的に次のように変換されます。Scalar::all(-DBL_MAX) に自動的に変換されます。
CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement (int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1))
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］
CV_EXPORTS_W void medianBlur (InputArray src, OutputArray dst, int ksize)
中央値フィルタを用いて，画像をぼかします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
ガウシアンフィルタを用いて，画像をぼかします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void bilateralFilter (InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)
バイラテラルフィルタを画像に適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void boxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT)
ボックスフィルターを用いて，画像をぼかします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void sqrBoxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT)
フィルタに重なるピクセル値の，正規化された二乗和を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void blur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT)
正規化されたボックスフィルタを用いて，画像をぼかします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void filter2D (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
画像をカーネルで畳み込みます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void sepFilter2D (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernelX, InputArray kernelY, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
画像に分離可能な線形フィルタを適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void Sobel (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
拡張Sobel演算子を用いて，1次，2次，3次，または混合画像微分を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void spatialGradient (InputArray src, OutputArray dx, OutputArray dy, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT)
Sobel演算子を用いて，xとyの両方で画像の1次微分を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void Scharr (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
Scharr演算子を用いて，画像の1次x-またはy-微分を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void Laplacian (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
画像のラプラシアンを求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void Canny (InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
Cannyアルゴリズムを用いて，画像のエッジを検出します．[Canny86]..[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void Canny (InputArray dx, InputArray dy, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, bool L2gradient=false)
CV_EXPORTS_W void cornerMinEigenVal (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT)
コーナー検出のために，勾配行列の最小固有値を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void cornerHarris (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_DEFAULT)
Harrisコーナー検出器．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void cornerEigenValsAndVecs (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, int borderType=BORDER_DEFAULT)
コーナー検出のために，画像ブロックの固有値と固有ベクトルを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void preCornerDetect (InputArray src, OutputArray dst, int ksize, int borderType=BORDER_DEFAULT)
コーナー検出用のフィーチャーマップを計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void cornerSubPix (InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria)
コーナーの位置を修正します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask=noArray(), int blockSize=3, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
画像上の強いコーナーを検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask, int blockSize, int gradientSize, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
CV_EXPORTS CV_WRAP_AS (goodFeaturesToTrackWithQuality) void goodFeaturesToTrack(InputArray image
上記と同じですが，検出されたコーナーの品質指標も返されます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void HoughLines (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0, double min_theta=0, double max_theta=CV_PI)
標準的なハフ変換を用いて，2値画像中の線を検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void HoughLinesP (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0)
確率的ハフ変換を用いて，2値画像中の線分を検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void HoughLinesPointSet (InputArray point, OutputArray lines, int lines_max, int threshold, double min_rho, double max_rho, double rho_step, double min_theta, double max_theta, double theta_step)
標準的なハフ変換を用いて，点の集合から線を見つけます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void HoughCircles (InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100, double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0)
ハフ変換を利用して，グレースケール画像中の円を見つけます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void erode (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
特定の構造化要素を用いて，画像を消去します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void dilate (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
特定の構造化要素を利用して，画像を拡張します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void morphologyEx (InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
高度な形態素変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void resize (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
画像のサイズを変更します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
画像にアフィン変換を施します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
画像に透視変換を施します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
一般的な幾何学変換を画像に適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convertMaps (InputArray map1, InputArray map2, OutputArray dstmap1, OutputArray dstmap2, int dstmap1type, bool nninterpolation=false)
画像変換マップを、ある表現から別の表現に変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat getRotationMatrix2D (Point2f center, double angle, double scale)
2次元回転のアフィン変換行列を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS Matx23d getRotationMatrix2D_ (Point2f center, double angle, double scale)
CV_EXPORTS Mat getAffineTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[])
3組の対応点からアフィン変換を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void invertAffineTransform (InputArray M, OutputArray iM)
アフィン変換の逆変換を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Mat getPerspectiveTransform (InputArray src, InputArray dst, int solveMethod=DECOMP_LU)
対応する4つの点の組から透視変換を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS Mat getPerspectiveTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[], int solveMethod=DECOMP_LU)
CV_EXPORTS_W Mat getAffineTransform (InputArray src, InputArray dst)
CV_EXPORTS_W void getRectSubPix (InputArray image, Size patchSize, Point2f center, OutputArray patch, int patchType=-1)
画像から，サブピクセル精度でピクセル単位の矩形を取得します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void logPolar (InputArray src, OutputArray dst, Point2f center, double M, int flags)
画像を半極座標空間にリマップします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void linearPolar (InputArray src, OutputArray dst, Point2f center, double maxRadius, int flags)
画像を極座標空間に再マッピングします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void warpPolar (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, Point2f center, double maxRadius, int flags)
画像を極座標または半極座標空間に再マッピングします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void integral (InputArray src, OutputArray sum, int sdepth=-1)
CV_EXPORTS_AS (integral2) void integral(InputArray src
CV_EXPORTS_AS (integral3) void integral(InputArray src
画像の積分値を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void accumulate (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
画像をアキュムレータ画像に追加します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void accumulateSquare (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
アキュムレータ画像に，入力画像の正方形を追加します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void accumulateProduct (InputArray src1, InputArray src2, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
2つの入力画像の要素毎の積を，アキュムレータ画像に加算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void accumulateWeighted (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha, InputArray mask=noArray())
ランニングアベレージを更新します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Point2d phaseCorrelate (InputArray src1, InputArray src2, InputArray window=noArray(), CV_OUT double *response=0)
この関数は，2つの画像の間に生じる並進方向のずれを検出するために利用されます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void createHanningWindow (OutputArray dst, Size winSize, int type)
この関数は，2次元のハニング窓の係数を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void divSpectrums (InputArray a, InputArray b, OutputArray c, int flags, bool conjB=false)
1 番目のフーリエ・スペクトルを 2 番目のフーリエ・スペクトルで要素ごとに分割します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double threshold (InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
各配列要素に対して，固定レベルの閾値を適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
配列に適応的な閾値を適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void pyrDown (InputArray src, OutputArray dst, const Size &dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT)
画像をぼかし、ダウンサンプリングします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void pyrUp (InputArray src, OutputArray dst, const Size &dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT)
画像をアップサンプリングしてから，それをぼかします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void buildPyramid (InputArray src, OutputArrayOfArrays dst, int maxlevel, int borderType=BORDER_DEFAULT)
画像に対するガウシアンピラミッドを構築します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void calcHist (const Mat *images, int nimages, const int *channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int *histSize, const float **ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false)
配列の集合のヒストグラムを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void calcHist (const Mat *images, int nimages, const int *channels, InputArray mask, SparseMat &hist, int dims, const int *histSize, const float **ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false)
CV_EXPORTS_W void calcHist (InputArrayOfArrays images, const std::vector< int > &channels, InputArray mask, OutputArray hist, const std::vector< int > &histSize, const std::vector< float > &ranges, bool accumulate=false)
CV_EXPORTS void calcBackProject (const Mat *images, int nimages, const int *channels, InputArray hist, OutputArray backProject, const float **ranges, double scale=1, bool uniform=true)
ヒストグラムのバックプロジェクションを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void calcBackProject (const Mat *images, int nimages, const int *channels, const SparseMat &hist, OutputArray backProject, const float **ranges, double scale=1, bool uniform=true)
CV_EXPORTS_W void calcBackProject (InputArrayOfArrays images, const std::vector< int > &channels, InputArray hist, OutputArray dst, const std::vector< float > &ranges, double scale)
CV_EXPORTS_W double compareHist (InputArray H1, InputArray H2, int method)
2つのヒストグラムを比較します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS double compareHist (const SparseMat &H1, const SparseMat &H2, int method)
CV_EXPORTS_W void equalizeHist (InputArray src, OutputArray dst)
グレースケール画像のヒストグラムを均等化します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< CLAHE > createCLAHE (double clipLimit=40.0, Size tileGridSize=Size(8, 8))
オブジェクトへのスマート ポインタを作成し、初期化します。cv::CLAHEクラスを作成し，それを初期化します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS float EMD (InputArray signature1, InputArray signature2, int distType, InputArray cost=noArray(), float *lowerBound=0, OutputArray flow=noArray())
2つの重み付けされた点配置間の「最小作業」距離を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_AS (EMD) float wrapperEMD(InputArray signature1
CV_EXPORTS_W void watershed (InputArray image, InputOutputArray markers)
watershedアルゴリズムを用いて，マーカーベースの画像分割を行います．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void pyrMeanShiftFiltering (InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, int maxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1))
画像のMeanshift Segmentationの初期段階を実行します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void grabCut (InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode=GC_EVAL)
GrabCutアルゴリズムを実行します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_AS (distanceTransformWithLabels) void distanceTransform(InputArray src
ソース画像の各ピクセルに対して，最も近い 0 ピクセルまでの距離を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F)
CV_EXPORTS int floodFill (InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, CV_OUT Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)
CV_EXPORTS_W int floodFill (InputOutputArray image, InputOutputArray mask, Point seedPoint, Scalar newVal, CV_OUT Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)
与えられた色で連結成分を塗りつぶします．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void blendLinear (InputArray src1, InputArray src2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray dst)
CV_EXPORTS_W void cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
画像をある色空間から別の色空間に変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void cvtColorTwoPlane (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int code)
ソース画像が2つのプレーンに格納されている場合に、画像をある色空間から別の色空間に変換します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void demosaicing (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
全てのデモザイシング処理の主関数[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Moments moments (InputArray array, bool binaryImage=false)
ポリゴンやラスタライズされた形状の，3次までのすべてのモーメントを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void HuMoments (const Moments &moments, double hu[7])
7つのHu不変量を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void HuMoments (const Moments &m, OutputArray hu)
CV_EXPORTS_W void matchTemplate (InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method, InputArray mask=noArray())
オーバーラップした画像領域に対してテンプレートを比較します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_AS (connectedComponentsWithAlgorithm) int connectedComponents(InputArray image
連結成分の計算 ブーリアンイメージのラベル付きイメージ[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)
CV_EXPORTS_AS (connectedComponentsWithStatsWithAlgorithm) int connectedComponentsWithStats(InputArray image
は，ブーリアン画像の連結成分ラベル付き画像を計算し，各ラベルの統計出力も生成します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int connectedComponentsWithStats (InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)
CV_EXPORTS_W void findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())
2値画像の輪郭を見つけます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())
CV_EXPORTS_W void approxPolyDP (InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)
多角形の曲線を指定された精度で近似します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double arcLength (InputArray curve, bool closed)
輪郭の周囲長や曲線の長さを計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Rect boundingRect (InputArray array)
点集合やグレースケール画像の非0ピクセルの右上境界矩形を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double contourArea (InputArray contour, bool oriented=false)
輪郭線の面積を計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W RotatedRect minAreaRect (InputArray points)
入力された2次元点群を囲む，最小面積の回転した矩形を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void boxPoints (RotatedRect box, OutputArray points)
回転した矩形の4つの頂点を求めます．回転した矩形を描画するのに便利です．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void minEnclosingCircle (InputArray points, CV_OUT Point2f &center, CV_OUT float &radius)
2次元点群を囲む最小面積の円を求めます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double minEnclosingTriangle (InputArray points, CV_OUT OutputArray triangle)
2次元点集合を囲む最小面積の三角形を求め、その面積を返します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double matchShapes (InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter)
2つの形状を比較します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convexHull (InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, bool returnPoints=true)
点集合の凸包を求める関数です。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void convexityDefects (InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects)
輪郭の凸欠陥を検出します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool isContourConvex (InputArray contour)
輪郭の凸性をテストします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W float intersectConvexConvex (InputArray p1, InputArray p2, OutputArray p12, bool handleNested=true)
2つの凸状の多角形の交点を求める[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W RotatedRect fitEllipse (InputArray points)
2次元の点群の周りに楕円をフィットさせます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W RotatedRect fitEllipseAMS (InputArray points)
2次元の点群の周りに楕円をフィットさせます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W RotatedRect fitEllipseDirect (InputArray points)
2次元の点群の周りに楕円をフィットさせます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fitLine (InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps)
直線を2次元あるいは3次元の点群にフィットさせます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double pointPolygonTest (InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist)
Point-in-contourテストを行います。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int rotatedRectangleIntersection (const RotatedRect &rect1, const RotatedRect &rect2, OutputArray intersectingRegion)
回転させた2つの矩形に交点が存在するかどうかを調べます．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< GeneralizedHoughBallard > createGeneralizedHoughBallard ()
オブジェクトへのスマート ポインタを作成し、初期化します。cv::GeneralizedHoughBallardクラスを作成し，それを初期化します．
CV_EXPORTS_W Ptr< GeneralizedHoughGuil > createGeneralizedHoughGuil ()
オブジェクトへのスマート ポインタを作成し、初期化します。cv::GeneralizedHoughGuilクラスを作成し，それを初期化します．
CV_EXPORTS_W void applyColorMap (InputArray src, OutputArray dst, int colormap)
GNU Octave/MATLAB と同等のカラーマップを，与えられた画像に適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void applyColorMap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray userColor)
与えられた画像に対して，ユーザが作成したカラーマップを適用します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void line (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
2 点を結ぶ線分を描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void arrowedLine (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0, double tipLength=0.1)
1 つ目の点から 2 つ目の点を指す矢印セグメントを描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void rectangle (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
単純な、太い、または塗りつぶされた右上がりの長方形を描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void rectangle (InputOutputArray img, Rect rec, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
CV_EXPORTS_W void circle (InputOutputArray img, Point center, int radius, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
円を描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void ellipse (InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
単純または太い楕円弧の描画、または楕円セクタの塗りつぶしを行います。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void ellipse (InputOutputArray img, const RotatedRect &box, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8)
CV_EXPORTS_W void drawMarker (InputOutputArray img, Point position, const Scalar &color, int markerType=MARKER_CROSS, int markerSize=20, int thickness=1, int line_type=8)
画像内の指定された位置にマーカーを描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void fillConvexPoly (InputOutputArray img, const Point *pts, int npts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)
CV_EXPORTS_W void fillConvexPoly (InputOutputArray img, InputArray points, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)
凸状の多角形を塗りつぶします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void fillPoly (InputOutputArray img, const Point **pts, const int *npts, int ncontours, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())
CV_EXPORTS_W void fillPoly (InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())
1つまたは複数のポリゴンで囲まれた領域を塗りつぶします。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void polylines (InputOutputArray img, const Point *const *pts, const int *npts, int ncontours, bool isClosed, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
CV_EXPORTS_W void polylines (InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, bool isClosed, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
複数の多角形曲線を描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void drawContours (InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point())
輪郭線，または塗りつぶし輪郭線を描画します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS bool clipLine (Size imgSize, CV_IN_OUT Point &pt1, CV_IN_OUT Point &pt2)
線分を画像の矩形に合わせて切り取ります。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS bool clipLine (Size2l imgSize, CV_IN_OUT Point2l &pt1, CV_IN_OUT Point2l &pt2)
CV_EXPORTS_W bool clipLine (Rect imgRect, CV_OUT CV_IN_OUT Point &pt1, CV_OUT CV_IN_OUT Point &pt2)
CV_EXPORTS_W void ellipse2Poly (Point center, Size axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, CV_OUT std::vector< Point > &pts)
楕円形の円弧をポリラインで近似します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void ellipse2Poly (Point2d center, Size2d axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, CV_OUT std::vector< Point2d > &pts)
CV_EXPORTS_W void putText (InputOutputArray img, const String &text, Point org, int fontFace, double fontScale, Scalar color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, bool bottomLeftOrigin=false)
テキスト文字列を描画します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Size getTextSize (const String &text, int fontFace, double fontScale, int thickness, CV_OUT int *baseLine)
テキスト文字列の幅と高さを計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double getFontScaleFromHeight (const int fontFace, const int pixelHeight, const int thickness=1)
与えられた高さ（ピクセル）を実現するために使用するフォント固有のサイズを計算します。[【詳解】（英語］
static CV_WRAP void HoughLinesWithAccumulator (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0, double min_theta=0, double max_theta=CV_PI)
標準的なハフ変換とアキュムレータの取得を利用して，バイナリ画像中の線を検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS void groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, int groupThreshold, double eps=0.2)
オブジェクト候補の長方形をグループ化します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void groupRectangles (CV_IN_OUT std::vector< Rect > &rectList, CV_OUT std::vector< int > &weights, int groupThreshold, double eps=0.2)
CV_EXPORTS void groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, int groupThreshold, double eps, std::vector< int > *weights, std::vector< double > *levelWeights)
CV_EXPORTS void groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, std::vector< int > &rejectLevels, std::vector< double > &levelWeights, int groupThreshold, double eps=0.2)
CV_EXPORTS void groupRectangles_meanshift (std::vector< Rect > &rectList, std::vector< double > &foundWeights, std::vector< double > &foundScales, double detectThreshold=0.0, Size winDetSize=Size(64, 128))
CV_EXPORTS Ptr< BaseCascadeClassifier::MaskGenerator > createFaceDetectionMaskGenerator ()
CV_EXPORTS void write (FileStorage &fs, const String &name, const optflow::GPCTree::Node &node)
CV_EXPORTS void read (const FileNode &fn, optflow::GPCTree::Node &node, optflow::GPCTree::Node)
CV_EXPORTS_W void inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
領域近傍を利用して，画像中の選択された領域を復元します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
Non-Local Means Denoisingアルゴリズムを使った画像のノイズ除去の実行http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/を用いて、画像のノイズ除去を行います。ノイズはガウスホワイトノイズを想定[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
Non-Local Means Denoisingアルゴリズムを使った画像のノイズ除去の実行http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/を用いて、画像のノイズ除去を行います。ノイズはガウスホワイトノイズを想定[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
FastNlMeansDenoising 関数を，色付き画像用に変更しました．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
fastNlMeansDenoisingMulti関数を，短時間に連続して撮影された画像群用に改良したものです．例えば、ビデオなどです。このバージョンの関数は，グレースケール画像や，色空間を利用した手動操作のためのものです．詳細についてはhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.131.6394 [【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
fastNlMeansDenoisingMulti関数を，短時間に連続して撮影された画像群用に改良したものです．例えば、ビデオなどです。このバージョンの関数は，グレースケール画像や，色空間を利用した手動操作のためのものです．詳細についてはhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.131.6394 [【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingColoredMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
FastNlMeansDenoisingMulti 関数の色付き画像シーケンスへの適用[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void denoise_TVL1 (const std::vector< Mat > &observations, Mat &result, double lambda=1.0, int niters=30)
Primal-dual アルゴリズムは，特殊な変分問題（ある関数を最小化するための関数を求める問題）を解くためのアルゴリズムです．特に画像のノイズ除去は、変分問題と見なすことができるため、プライマル・デュアル・アルゴリズムを使用してノイズ除去を行うことができ、実際に実装されています。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< Tonemap > createTonemap (float gamma=1.0f)
ガンマ補正付きのシンプルなリニアマッパーを作成します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< TonemapDrago > createTonemapDrago (float gamma=1.0f, float saturation=1.0f, float bias=0.85f)
視差検索範囲を作成します。TonemapDragoオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< TonemapReinhard > createTonemapReinhard (float gamma=1.0f, float intensity=0.0f, float light_adapt=1.0f, float color_adapt=0.0f)
視差検索範囲を作成します。TonemapReinhardオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< TonemapMantiuk > createTonemapMantiuk (float gamma=1.0f, float scale=0.7f, float saturation=1.0f)
視差検索範囲を作成します。TonemapMantiukオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< AlignMTB > createAlignMTB (int max_bits=6, int exclude_range=4, bool cut=true)
視差検索範囲を作成します。AlignMTBオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< CalibrateDebevec > createCalibrateDebevec (int samples=70, float lambda=10.0f, bool random=false)
視差検索範囲を作成します。CalibrateDebevecオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< CalibrateRobertson > createCalibrateRobertson (int max_iter=30, float threshold=0.01f)
視差検索範囲を作成します。CalibrateRobertsonオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< MergeDebevec > createMergeDebevec ()
視差検索範囲を作成します。MergeDebevecオブジェクト
CV_EXPORTS_W Ptr< MergeMertens > createMergeMertens (float contrast_weight=1.0f, float saturation_weight=1.0f, float exposure_weight=0.0f)
視差検索範囲を作成します。MergeMertensオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< MergeRobertson > createMergeRobertson ()
視差検索範囲を作成します。MergeRobertsonオブジェクト
CV_EXPORTS_W void decolor (InputArray src, OutputArray grayscale, OutputArray color_boost)
カラー画像をグレースケール画像に変換します。デジタル印刷やモノクロ写真のレンダリング、多くのシングルチャンネル画像処理アプリケーションの基本的なツールです。[CL12]..[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
画像編集作業には，全体的な変更（色や濃度の補正，フィルタ，変形）と，選択範囲に関わる局所的な変更があります．ここでは、手動で選択した領域（ROI）に限定した局所的な変更を、シームレスかつ容易に実現することに関心があります。変更の範囲は，わずかな歪みから，新しいコンテンツへの完全な置き換えまで多岐にわたる。[PM03]では.[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void colorChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul=1.0f, float green_mul=1.0f, float blue_mul=1.0f)
元のカラーイメージがあれば、そのイメージの2つの異なる色のバージョンをシームレスに混合することができます。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
選択範囲内のグラデーションフィールドに適切な非線形変換を施し，それをポアソンソルバーで積分し直すことで，画像の見かけ上の照明を局所的に変更します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
ポアソンソルバーで積分する前に、エッジ位置のグラデーションのみを保持することで、選択された領域のテクスチャを洗い流し、コンテンツを平面的にします。ここではCanny Edge Detectorを使用しています。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
フィルタリングは、画像やビデオ処理の基本的な操作です。エッジを保持するスムージングフィルタは，さまざまな用途で使用されています[EM11]..[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
このフィルタは、特定の画像の詳細を強調します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
鉛筆で描いたようなノンフォトリアリスティックな線画[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
スタイライゼーションでは、フォトリアリズムにこだわらず、多様な効果を持つデジタル画像の生成を目指します。エッジを意識したフィルターは、コントラストの低い領域を抽象化する一方で、コントラストの高い特徴を維持または強化することができるため、スタイライゼーションに最適です。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS float EMDL1 (InputArray signature1, InputArray signature2)
Computes the "minimal work" distance between two weighted point configurations base on the papers "EMD-L1: An efficient and Robust Algorithm for comparing histogram-based descriptors", by Haibin Ling and Kazunori Okuda; and "The Earth Mover's Distance is the Mallows Distance: Some Insights from Statistics", by Elizaveta Levina and Peter Bickel. [【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< HistogramCostExtractor > createNormHistogramCostExtractor (int flag=DIST_L2, int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
CV_EXPORTS_W Ptr< HistogramCostExtractor > createEMDHistogramCostExtractor (int flag=DIST_L2, int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
CV_EXPORTS_W Ptr< HistogramCostExtractor > createChiHistogramCostExtractor (int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
CV_EXPORTS_W Ptr< HistogramCostExtractor > createEMDL1HistogramCostExtractor (int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
CV_EXPORTS_W Ptr< ShapeContextDistanceExtractor > createShapeContextDistanceExtractor (int nAngularBins=12, int nRadialBins=4, float innerRadius=0.2f, float outerRadius=2, int iterations=3, const Ptr< HistogramCostExtractor > &comparer=createChiHistogramCostExtractor(), const Ptr< ShapeTransformer > &transformer=createThinPlateSplineShapeTransformer())
CV_EXPORTS_W Ptr< HausdorffDistanceExtractor > createHausdorffDistanceExtractor (int distanceFlag=cv::NORM_L2, float rankProp=0.6f)
CV_EXPORTS_W Ptr< ThinPlateSplineShapeTransformer > createThinPlateSplineShapeTransformer (double regularizationParameter=0)
CV_EXPORTS_W Ptr< AffineTransformer > createAffineTransformer (bool fullAffine)
CV_DEPRECATED Ptr< Stitcher > createStitcher (bool try_use_gpu=false)
CV_DEPRECATED Ptr< Stitcher > createStitcherScans (bool try_use_gpu=false)
CV_EXPORTS_W Ptr< BackgroundSubtractorMOG2 > createBackgroundSubtractorMOG2 (int history=500, double varThreshold=16, bool detectShadows=true)
MOG2背景減算器の作成[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< BackgroundSubtractorKNN > createBackgroundSubtractorKNN (int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool detectShadows=true)
KNN背景減算器の作成[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W RotatedRect CamShift (InputArray probImage, CV_IN_OUT Rect &window, TermCriteria criteria)
オブジェクトの中心，大きさ，向きを検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int meanShift (InputArray probImage, CV_IN_OUT Rect &window, TermCriteria criteria)
バックプロジェクション画像上のオブジェクトを検出します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W int buildOpticalFlowPyramid (InputArray img, OutputArrayOfArrays pyramid, Size winSize, int maxLevel, bool withDerivatives=true, int pyrBorder=BORDER_REFLECT_101, int derivBorder=BORDER_CONSTANT, bool tryReuseInputImage=true)
calcOpticalFlowPyrLKに渡すことができる画像ピラミッドを構築します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void calcOpticalFlowPyrLK (InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err, Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
ピラミッドを用いた反復ルーカス-カナード法を用いて，疎な特徴セットのオプティカルフローを計算します．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void calcOpticalFlowFarneback (InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow, double pyr_scale, int levels, int winsize, int iterations, int poly_n, double poly_sigma, int flags)
Gunnar Farnebackのアルゴリズムを用いて，密なオプティカルフローを計算します．[【詳解】（英語］
CV_DEPRECATED CV_EXPORTS Mat estimateRigidTransform (InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine)
2つの2Dポイントセット間の最適なアフィン変換を計算します。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double computeECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray inputMask=noArray())
2つの画像間の強化相関係数の値を計算する[EP08]..[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType, TermCriteria criteria, InputArray inputMask, int gaussFiltSize)
2つの画像間の幾何学的変換（ワープ）を，ECC基準に基づいて求めます．[EP08]..[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W double findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType=MOTION_AFFINE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 0.001), InputArray inputMask=noArray())
CV_EXPORTS_W Mat readOpticalFlow (const String &path)
.floファイルの読み込み[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W bool writeOpticalFlow (const String &path, InputArray flow)
.floをディスクに書き込む[【詳解】（英語］
Pack boolean values

Pack boolean values from multiple vectors to one unsigned 8-bit integer vector

覚え書き
Must provide valid boolean values to guarantee same result for all architectures.
template<int n>
v_reg< uchar, 2 *n > v_pack_b (const v_reg< ushort, n > &a, const v_reg< ushort, n > &b)
! 16ビットのブーリアン値の場合[【詳解】（英語］
template<int n>
v_reg< uchar, 4 *n > v_pack_b (const v_reg< unsigned, n > &a, const v_reg< unsigned, n > &b, const v_reg< unsigned, n > &c, const v_reg< unsigned, n > &d)
template<int n>
v_reg< uchar, 8 *n > v_pack_b (const v_reg< uint64, n > &a, const v_reg< uint64, n > &b, const v_reg< uint64, n > &c, const v_reg< uint64, n > &d, const v_reg< uint64, n > &e, const v_reg< uint64, n > &f, const v_reg< uint64, n > &g, const v_reg< uint64, n > &h)

変数
CV__DEBUG_NS_END typedef const _InputArray & InputArray
InputArrayOfArrays imagePoints
InputArrayOfArrays Size imageSize
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray cameraMatrix
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray distCoeffs
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays rvecs
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays tvecs
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray stdDeviationsIntrinsics
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray OutputArray stdDeviationsExtrinsics
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray OutputArray OutputArray perViewErrors
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray OutputArray OutputArray int flags = 0
InputArrayOfArrays Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray OutputArray OutputArray int TermCriteria criteria
InputArrayOfArrays Size int iFixedPoint
InputArrayOfArrays Size int InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray newObjPoints
InputArrayOfArrays Size int InputOutputArray InputOutputArray OutputArrayOfArrays OutputArrayOfArrays OutputArray OutputArray OutputArray OutputArray stdDeviationsObjPoints
InputArrayOfArrays imagePoints1
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays imagePoints2
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray cameraMatrix1
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray distCoeffs1
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray cameraMatrix2
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray distCoeffs2
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray Size InputOutputArray R
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray Size InputOutputArray InputOutputArray T
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArray E
InputArrayOfArrays InputArrayOfArrays InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray InputOutputArray Size InputOutputArray InputOutputArray OutputArray OutputArray F
InputOutputArray mean
InputOutputArray OutputArray eigenvectors
InputOutputArray OutputArray OutputArray eigenvalues
InputOutputArray OutputArray OutputArray int maxComponents = 0)
InputOutputArray OutputArray OutputArray double retainedVariance
class CV_EXPORTS Algorithm
class CV_EXPORTS FileNode
int
static const unsigned char popCountTable []
CV__DEBUG_NS_BEGIN class CV_EXPORTS _OutputArray
struct CV_EXPORTS UMatData
class CV_EXPORTS FileNodeIterator
const std::vector< KeyPoint > & keypoints1
const std::vector< KeyPoint > InputArray img2
const std::vector< KeyPoint > InputArray const std::vector< KeyPoint > & keypoints2
const std::vector< KeyPoint > InputArray const std::vector< KeyPoint > const std::vector< std::vector< DMatch > > & matches1to2
const std::vector< KeyPoint > InputArray const std::vector< KeyPoint > const std::vector< std::vector< DMatch > > InputOutputArray outImg
const std::vector< KeyPoint > InputArray const std::vector< KeyPoint > const std::vector< std::vector< DMatch > > InputOutputArray const Scalar & matchColor =Scalar::all(-1)
const std::vector< KeyPoint > InputArray const std::vector< KeyPoint > const std::vector< std::vector< DMatch > > InputOutputArray const Scalar const Scalar & singlePointColor =Scalar::all(-1)
const std::vector< KeyPoint > InputArray const std::vector< KeyPoint > const std::vector< std::vector< DMatch > > InputOutputArray const Scalar const Scalar const std::vector< std::vector< char > > & matchesMask =std::vector<std::vector<char> >()
CV_EXPORTS OutputArray corners
CV_EXPORTS OutputArray int maxCorners
CV_EXPORTS OutputArray int double qualityLevel
CV_EXPORTS OutputArray int double double minDistance
CV_EXPORTS OutputArray int double double InputArray mask
CV_EXPORTS OutputArray int double double InputArray OutputArray cornersQuality
CV_EXPORTS OutputArray int double double InputArray OutputArray int blockSize = 3
CV_EXPORTS OutputArray int double double InputArray OutputArray int int gradientSize = 3
CV_EXPORTS OutputArray int double double InputArray OutputArray int int bool useHarrisDetector = false
CV_EXPORTS OutputArray int double double InputArray OutputArray int int bool double k = 0.04)
OutputArray sum
OutputArray OutputArray sqsum
OutputArray OutputArray int sdepth = -1
OutputArray OutputArray int int sqdepth = -1 )
OutputArray OutputArray OutputArray tilted
InputArray signature2
InputArray int distType
InputArray int InputArray cost =noArray()
InputArray int InputArray CV_IN_OUT Ptr< float > lowerBound = Ptr<float>()
InputArray int InputArray CV_IN_OUT Ptr< float > OutputArray flow = noArray() )
OutputArray dst
OutputArray OutputArray labels
OutputArray OutputArray int distanceType
OutputArray OutputArray int int maskSize
OutputArray OutputArray int int int labelType = DIST_LABEL_CCOMP )
OutputArray int connectivity
OutputArray int int ltype
OutputArray int int int ccltype
OutputArray OutputArray stats
OutputArray OutputArray OutputArray centroids

詳解

"black box" representation of the file storage associated with a file on disk.

以下で説明するいくつかの関数は， CvFileStorage* を入力とし，スカラ値，標準的なCXCoreオブジェクト（行列，シーケンス，グラフなど），ユーザ定義のオブジェクトからなる階層的なコレクションを保存したり，読み込んだりすることができます．

OpenCVでは，XML形式のデータを読み書きすることができます (http://www.w3c.org/XML)，YAML (http://www.yaml.org)，JSON (http://www.json.org/)形式で保存することができます。以下は，CXCore関数を用いてXMLおよびYAMLファイルに格納された3x3浮動小数点単位行列Aの例です。XML:

<?xml version="1.0">
<opencv_storage>
<A type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>3</cols>
<dt>f</dt>
<data>1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1.</data>
</A>
</opencv_storage>

YAML:

%YAML:1.0
A: !!opencv-matrix
rows: 3
cols: 3
dt: f
data: [ 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 1.]

これらの例からわかるように，XMLではタグの入れ子を使って階層を表現し，YAMLではインデントを使って階層を表現しています（Pythonのプログラミング言語に似ています）。

同じ関数で両方のフォーマットのデータを読み書きできます。特定のフォーマットは、開かれたファイルの拡張子によって決定され、XMLファイルは「.xml」、YAMLは「.yml」または「.yaml」、JSONは「.json」となります。

関数詳解

◆ conjugate()

template<typename T >
DualQuat< T > cv::conjugate ( const DualQuat< T > & dq )
inline

\[ \begin{equation} \begin{split} \sigma^* &= (p + \epsilon q)^* &= (p^* + \epsilon q^*) \end{split} \end{equation} \]

引数
dq デュアルクオータニオンの乗算演算子。

◆ depthToString()

CV_EXPORTS const char * cv::depthToString ( int depth )

以下の文字列を返します。cv::Mat深さを表す文字列を返します。CV_8U -> "CV_8U" or "<invalid depth>"

◆ exp()

template<typename T >
DualQuat< T > cv::exp ( const DualQuat< T > & dq )
inline
引数
dq デュアルクオータニオンの乗算演算子。

◆ HoughLinesWithAccumulator()

static CV_WRAP void cv::HoughLinesWithAccumulator ( InputArray image,
OutputArray lines,
double rho,
double theta,
int threshold,
double srn = 0,
double stn = 0,
double min_theta = 0,
double max_theta = CV_PI
)
inline static

標準的なハフ変換とアキュムレータの取得を利用して，バイナリ画像中の線を検出します．

覚え書き
この関数は，バインディングでのみ利用されます．C++コードでは，オリジナルの関数を利用してください
参照
HoughLines

◆ inv()

template<typename T >
DualQuat< T > cv::inv ( const DualQuat< T > & dq,
QuatAssumeType assumeUnit = QUAT_ASSUME_NOT_UNIT
)
inline

\[\sigma^{-1} = \frac{\sigma^*}{||\sigma||^2}, \]

またはそれに相当するものです。

\[\sigma^{-1} = p^{-1} - \epsilon p^{-1}qp^{-1}.\]

引数
dq デュアルクオータニオンの乗算演算子。
assumeUnit もしQUAT_ASSUME_UNITdual quaternion dq は、単位二重四元数であると仮定し、この関数はいくつかの計算を節約します。

◆ log()

template<typename T >
DualQuat< T > cv::log ( const DualQuat< T > & dq,
QuatAssumeType assumeUnit = QUAT_ASSUME_NOT_UNIT
)
引数
dq デュアルクオータニオンの乗算演算子。
assumeUnit もしQUAT_ASSUME_UNITdual quaternion dq は、単位二重四元数であると仮定し、この関数はいくつかの計算を節約します。

◆ power() [1/2]

template<typename T >
DualQuat< T > cv::power ( const DualQuat< T > & dq,
const T t,
QuatAssumeType assumeUnit = QUAT_ASSUME_NOT_UNIT
)
inline

\[ p^t = \exp(t\ln p) \]

引数
dq デュアルクオータニオンの乗算演算子。
t べき乗関数の指数。
assumeUnit もしQUAT_ASSUME_UNITdual quaternion dq は、単位二重四元数であると仮定し、この関数はいくつかの計算を節約します。

◆ power() [2/2]

template<typename T >
DualQuat< T > cv::power ( const DualQuat< T > & p,
const DualQuat< T > & q,
QuatAssumeType assumeUnit = QUAT_ASSUME_NOT_UNIT
)
inline

\[ p^q = \exp(q\ln p) \]

引数
p デュアルクオータニオンの乗算演算子。
q デュアルクオータニオンの乗算演算子。
assumeUnit もしQUAT_ASSUME_UNITdual quaternion p は， dual unit quaternion であると仮定し，この関数はいくつかの計算を節約します．

◆ typeToString()

CV_EXPORTS const String cv::typeToString ( int type )

以下の文字列を返します。cv::Matdepth の値．CV_8UC3 → "CV_8UC3" または "<無効な型>"

変数詳解

◆ popCountTable

const unsigned char cv::popCountTable[]
static
初期値．
=
{
0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,
1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8,
}
構築: doxygen 1.9.2