cv::cuda::HostMem クラス

CUDAの特殊なメモリ型確保関数をラップし、参照カウントを行うクラス。 続きを読む...

#include <opencv2/core/cuda.hpp>

Collaboration diagram for cv::cuda::HostMem:

公開型
enum	AllocType {   PAGE_LOCKED = 1 ,   SHARED = 2 ,   WRITE_COMBINED = 4 }

公開メンバ関数
	HostMem (const HostMem &m)
	HostMem (HostMem::AllocType alloc_type=HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED)
	HostMem (InputArray arr, HostMem::AllocType alloc_type=HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED)
	ホストメモリからデータをコピーして生成する
	HostMem (int rows, int cols, int type, HostMem::AllocType alloc_type=HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED)
	HostMem (Size size, int type, HostMem::AllocType alloc_type=HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED)
	~HostMem ()
int	channels () const
HostMem	clone () const
	行列のディープコピーを返す。すなわちデータがコピーされる
void	create (int rows, int cols, int type)
	行列がすでに指定されたサイズと型を持っていない限り、新しい行列データを確保する。
void	create (Size size, int type)
GpuMat	createGpuMatHeader () const
	CPUメモリをGPUアドレス空間にマッピングし、参照カウントなしで cuda::GpuMat ヘッダを生成する。
Mat	createMatHeader () const
	HostMem データに対して参照カウントを無効化した行列ヘッダを返す。
int	depth () const
size_t	elemSize () const
size_t	elemSize1 () const
bool	empty () const
bool	isContinuous () const
HostMem &	operator= (const HostMem &m)
void	release ()
	参照カウンタをデクリメントし、必要に応じてメモリを解放する。
HostMem	reshape (int cn, int rows=0) const
Size	size () const
size_t	step1 () const
void	swap (HostMem &b)
	別のスマートポインタと交換する
int	type () const

静的公開メンバ関数
static MatAllocator *	getAllocator (HostMem::AllocType alloc_type=HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED)

公開変数類
AllocType	alloc_type
int	cols
uchar *	data
const uchar *	dataend
uchar *	datastart
int	flags
int *	refcount
int	rows
size_t	step

詳細説明

CUDAの特殊なメモリ型確保関数をラップし、参照カウントを行うクラス。

そのインターフェースもMatに似ているが、追加のメモリ型引数を持つ。

• PAGE_LOCKED は、GPUとの間でのデータの高速かつ非同期なアップロード/ダウンロードに一般的に用いられるページロックメモリ型を設定する。
• SHARED は、サポートされている場合にホストメモリをGPUアドレス空間にマッピングできるようにするゼロコピーメモリ確保を指定する。
• WRITE_COMBINED は、CPUによってキャッシュされないライトコンバインドバッファを設定する。このようなバッファは、GPUがデータを読み取るだけの場合にGPUへデータを供給するために用いられる。利点はCPUキャッシュの利用効率が向上することである。

覚え書き

このようなメモリ型の確保サイズは通常制限される。詳細については CUDA 2.2 Pinned Memory APIs ドキュメントまたは CUDA C Programming Guide を参照のこと。

列挙型メンバ詳解

AllocType

enum cv::cuda::HostMem::AllocType

列挙値
PAGE_LOCKED
SHARED
WRITE_COMBINED

構築子と解体子の詳解

HostMem() [1/5]

cv::cuda::HostMem::HostMem ( HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED )

explicit

Python:
	cv.cuda.HostMem(	[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	rows, cols, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	size, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	arr[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>

HostMem() [2/5]

cv::cuda::HostMem::HostMem

(

const HostMem &

m

)

Python:
	cv.cuda.HostMem(	[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	rows, cols, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	size, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	arr[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>

HostMem() [3/5]

cv::cuda::HostMem::HostMem	(	int	rows,
		int	cols,
		int	type,
		HostMem::AllocType	alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED )

Python:
	cv.cuda.HostMem(	[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	rows, cols, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	size, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	arr[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>

HostMem() [4/5]

cv::cuda::HostMem::HostMem	(	Size	size,
		int	type,
		HostMem::AllocType	alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED )

Python:
	cv.cuda.HostMem(	[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	rows, cols, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	size, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	arr[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>

HostMem() [5/5]

cv::cuda::HostMem::HostMem ( InputArray arr, HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED )

explicit

Python:
	cv.cuda.HostMem(	[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	rows, cols, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	size, type[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>
	cv.cuda.HostMem(	arr[, alloc_type]	) ->	<cuda_HostMem object>

ホストメモリからデータをコピーして生成する

~HostMem()

cv::cuda::HostMem::~HostMem

(

)

メンバ関数詳解

channels()

int cv::cuda::HostMem::channels

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.channels(		) ->	retval

clone()

HostMem cv::cuda::HostMem::clone

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.clone(		) ->	retval

行列のディープコピーを返す。すなわちデータがコピーされる

create() [1/2]

void cv::cuda::HostMem::create	(	int	rows,
		int	cols,
		int	type )

Python:
	cv.cuda.HostMem.create(	rows, cols, type	) ->	None

行列がすでに指定されたサイズと型を持っていない限り、新しい行列データを確保する。

create() [2/2]

void cv::cuda::HostMem::create	(	Size	size,
		int	type )

Python:
	cv.cuda.HostMem.create(	rows, cols, type	) ->	None

createGpuMatHeader()

GpuMat cv::cuda::HostMem::createGpuMatHeader

(

)

const

CPUメモリをGPUアドレス空間にマッピングし、参照カウントなしで cuda::GpuMat ヘッダを生成する。

これはSHAREDフラグでメモリが確保されており、かつハードウェアでサポートされている場合にのみ実行できる。ノートパソコンではビデオメモリとCPUメモリを共有していることが多いため、アドレス空間をマッピングでき、余分なコピーを排除できる。

createMatHeader()

Mat cv::cuda::HostMem::createMatHeader

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.createMatHeader(		) ->	retval

HostMem データに対して参照カウントを無効化した行列ヘッダを返す。

depth()

int cv::cuda::HostMem::depth

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.depth(		) ->	retval

elemSize()

size_t cv::cuda::HostMem::elemSize

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.elemSize(		) ->	retval

elemSize1()

size_t cv::cuda::HostMem::elemSize1

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.elemSize1(		) ->	retval

empty()

bool cv::cuda::HostMem::empty

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.empty(		) ->	retval

getAllocator()

static MatAllocator * cv::cuda::HostMem::getAllocator ( HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED )

static

isContinuous()

bool cv::cuda::HostMem::isContinuous

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.isContinuous(		) ->	retval

operator=()

HostMem & cv::cuda::HostMem::operator=

(

const HostMem &

m

)

release()

void cv::cuda::HostMem::release

(

)

参照カウンタをデクリメントし、必要に応じてメモリを解放する。

reshape()

HostMem cv::cuda::HostMem::reshape	(	int	cn,
		int	rows = 0 ) const

Python:
	cv.cuda.HostMem.reshape(	cn[, rows]	) ->	retval

同じデータに対して、チャンネル数や行数を変えた別の HostMem ヘッダを生成する

size()

Size cv::cuda::HostMem::size

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.size(		) ->	retval

step1()

size_t cv::cuda::HostMem::step1

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.step1(		) ->	retval

swap()

void cv::cuda::HostMem::swap

(

HostMem &

b

)

Python:
	cv.cuda.HostMem.swap(	b	) ->	None

別のスマートポインタと交換する

type()

int cv::cuda::HostMem::type

(

)

const

Python:
	cv.cuda.HostMem.type(		) ->	retval

メンバ変数詳解

alloc_type

AllocType cv::cuda::HostMem::alloc_type

cols

int cv::cuda::HostMem::cols

data

uchar* cv::cuda::HostMem::data

dataend

const uchar* cv::cuda::HostMem::dataend

datastart

uchar* cv::cuda::HostMem::datastart

flags

int cv::cuda::HostMem::flags

refcount

int* cv::cuda::HostMem::refcount

rows

int cv::cuda::HostMem::rows

step

size_t cv::cuda::HostMem::step

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/core/cuda.hpp