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メンバcv::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)

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メンバcv::calcCovarMatrix(constMat*samples, int nsamples,Mat&covar,Mat&mean, int flags, int ctype=CV_64F)

InputArrayOfArrays

クラスcv::dnn::DictValue

double型は少なくとも2^52の整数を正確に格納するので，int64は役に立たないかもしれません。

クラスcv::Formatted

ドキュメント

クラスcv::Formatter

ドキュメント

クラスcv::LDA

ドキュメント このクラス

クラスcv::linemod::Modality

uint8として(255/MAX)の特徴の合計を最適化するための、最大レスポンス

メンバcv::linemod::QuantizedPyramid::pyrDown()=0

ピラミッドのスケールファクターを2以外にする

クラスcv::RNG_MT19937

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メンバcv::SVD::backSubst(const Matx< _Tp, nm, 1 > &w, const Matx< _Tp, m, nm > &u, const Matx< _Tp, n, nm > &vt, const Matx< _Tp, m, nb > &rhs, Matx< _Tp, n, nb > &dst)

ドキュメント

メンバcv::SVD::compute(const Matx< _Tp, m, n > &a, Matx< _Tp, nm, 1 > &w, Matx< _Tp, m, nm > &u, Matx< _Tp, n, nm > &vt)

ドキュメント

メンバcv::SVD::compute(const Matx< _Tp, m, n > &a, Matx< _Tp, nm, 1 > &w)

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クラスcv::UMat

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