OpenCV 4.13.0
Open Source Computer Vision
読み込み中...
検索中...
見つかりません
🤖 AIによる機械翻訳(非公式) — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス(英語)を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版(原文) を参照してください。

参照カウント付きのGPUメモリ用の基本ストレージクラス。詳細...

#include <opencv2/core/cuda.hpp>

Collaboration diagram for cv::cuda::GpuMat:

クラス

class  Allocator
 

公開メンバ関数

 GpuMat (const GpuMat &m)
 コピーコンストラクタ
 
 GpuMat (const GpuMat &m, Range rowRange, Range colRange)
 より大きな行列の一部に対する GpuMat ヘッダを作成する
 
 GpuMat (const GpuMat &m, Rect roi)
 
 GpuMat (GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
 デフォルトコンストラクタ
 
 GpuMat (InputArray arr, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
 ホストメモリから GpuMat を構築する(ブロッキング呼び出し)
 
 GpuMat (int rows, int cols, int type, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
 指定したサイズと型の GpuMat を構築する
 
 GpuMat (int rows, int cols, int type, Scalar s, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
 GpuMat を構築し、指定した値 _s で埋める
 
 GpuMat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=Mat::AUTO_STEP)
 ユーザが確保したデータを指す GpuMat ヘッダのコンストラクタ
 
 GpuMat (Size size, int type, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
 
 GpuMat (Size size, int type, Scalar s, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
 
 GpuMat (Size size, int type, void *data, size_t step=Mat::AUTO_STEP)
 
 ~GpuMat ()
 デストラクタ - release() を呼び出す
 
GpuMatadjustROI (int dtop, int dbottom, int dleft, int dright)
 GpuMat 内で現在の GpuMat のROIを移動・リサイズする
 
void assignTo (GpuMat &m, int type=-1) const
 
int channels () const
 チャンネル数を返す
 
GpuMat clone () const
 GpuMat のディープコピーを返す。すなわちデータが複製される
 
GpuMat col (int x) const
 指定した列に対する新しい GpuMat ヘッダを返す
 
GpuMat colRange (int startcol, int endcol) const
 ... 指定した列の範囲に対するもの
 
GpuMat colRange (Range r) const
 
void convertTo (GpuMat &dst, int rtype) const
 GpuMat を別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (GpuMat &dst, int rtype, double alpha, double beta, Stream &stream) const
 GpuMat をスケーリング付きで別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ノンブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (GpuMat &dst, int rtype, Stream &stream) const
 GpuMat を別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ノンブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype) const
 GpuMat を別のデータ型に変換する(ブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta, Stream &stream) const
 GpuMat をスケーリング付きで別のデータ型に変換する(ノンブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta=0.0) const
 GpuMat をスケーリング付きで別のデータ型に変換する(ブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, Stream &stream) const
 GpuMat をスケーリング付きで別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ブロッキング呼び出し)
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype, Stream &stream) const
 GpuMat を別のデータ型に変換する(ノンブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (GpuMat &dst) const
 GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーするバインディング用オーバーロード(ブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (GpuMat &dst, GpuMat &mask) const
 非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーするバインディング用オーバーロード(ブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (GpuMat &dst, GpuMat &mask, Stream &stream) const
 非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーするバインディング用オーバーロード(ノンブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (GpuMat &dst, Stream &stream) const
 GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーするバインディング用オーバーロード(ノンブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (OutputArray dst) const
 GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーする(ブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (OutputArray dst, InputArray mask) const
 非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーする(ブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (OutputArray dst, InputArray mask, Stream &stream) const
 非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーする(ノンブロッキング呼び出し)
 
void copyTo (OutputArray dst, Stream &stream) const
 GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーする(ノンブロッキング呼び出し)
 
void create (int rows, int cols, int type)
 GpuMat が指定されたサイズと型をすでに持っていない限り、新しい GpuMat データを確保する
 
void create (Size size, int type)
 
void * cudaPtr () const
 
int depth () const
 要素の型を返す
 
void download (OutputArray dst) const
 GpuMat からのデータダウンロードを実行する(ブロッキング呼び出し)
 
void download (OutputArray dst, Stream &stream) const
 GpuMat からのデータダウンロードを実行する(ノンブロッキング呼び出し)
 
size_t elemSize () const
 要素のサイズをバイト単位で返す
 
size_t elemSize1 () const
 要素のチャンネルのサイズをバイト単位で返す
 
bool empty () const
 GpuMat のデータがNULLであれば true を返す
 
bool isContinuous () const
 
void locateROI (Size &wholeSize, Point &ofs) const
 GpuMat 内で GpuMat ヘッダの位置を特定する
 
template<typename _Tp >
 operator PtrStep< _Tp > () const
 
template<typename _Tp >
 operator PtrStepSz< _Tp > () const
 
GpuMat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
 矩形のサブGpuMatを抽出する(これは row や rowRange などの一般化された形である)
 
GpuMat operator() (Rect roi) const
 
GpuMatoperator= (const GpuMat &m)
 代入演算子
 
ucharptr (int y=0)
 y番目の行へのポインタを返す
 
template<typename _Tp >
_Tpptr (int y=0)
 上記メソッドのテンプレート版
 
const ucharptr (int y=0) const
 
template<typename _Tp >
const _Tpptr (int y=0) const
 
void release ()
 参照カウンタを減らし、参照カウンタが0に達したときにデータを解放する
 
GpuMat reshape (int cn, int rows=0) const
 
GpuMat row (int y) const
 指定した行に対する新しい GpuMat ヘッダを返す
 
GpuMat rowRange (int startrow, int endrow) const
 ... 指定した行の範囲に対するもの
 
GpuMat rowRange (Range r) const
 
GpuMatsetTo (Scalar s)
 GpuMat の一部の要素を s に設定する(ブロッキング呼び出し)
 
GpuMatsetTo (Scalar s, InputArray mask)
 マスクに従って GpuMat の一部の要素を s に設定する(ブロッキング呼び出し)
 
GpuMatsetTo (Scalar s, InputArray mask, Stream &stream)
 マスクに従って GpuMat の一部の要素を s に設定する(ノンブロッキング呼び出し)
 
GpuMatsetTo (Scalar s, Stream &stream)
 GpuMat の一部の要素を s に設定する(ノンブロッキング呼び出し)
 
Size size () const
 GpuMat のサイズを返す: width == 列数、height == 行数
 
size_t step1 () const
 step/elemSize1() を返す
 
void swap (GpuMat &mat)
 別のスマートポインタと交換する
 
int type () const
 要素の型を返す
 
void updateContinuityFlag ()
 内部使用メソッド: 連続性フラグを更新する
 
void upload (InputArray arr)
 GpuMat へのデータアップロードを実行する(ブロッキング呼び出し)
 
void upload (InputArray arr, Stream &stream)
 GpuMat へのデータアップロードを実行する(ノンブロッキング呼び出し)
 

静的公開メンバ関数

static GpuMat::AllocatordefaultAllocator ()
 デフォルトのアロケータ
 
static GpuMat::AllocatorgetStdAllocator ()
 
static void setDefaultAllocator (GpuMat::Allocator *allocator)
 

公開変数類

Allocatorallocator
 アロケータ
 
int cols
 
uchardata
 データへのポインタ
 
const uchardataend
 
uchardatastart
 locateROI と adjustROI で使用される補助フィールド
 
int flags
 
int * refcount
 
int rows
 行数と列数
 
size_t step
 連続する行の間のバイト単位の距離。存在する場合はギャップも含む
 

詳細説明

参照カウント付きのGPUメモリ用の基本ストレージクラス。

そのインターフェースは Mat のインターフェースと一致するが、以下の制限がある:

  • 任意の次元はサポートしない(2Dのみ)
  • データへの参照を返す関数はない(GPU上の参照はCPUでは有効でないため)
  • 式テンプレート技法はサポートしない

後者の制限により、メモリ割り当てを引き起こすオーバーロードされた行列演算子が生じる可能性があることに注意。GpuMat クラスは cuda::PtrStepSz および cuda::PtrStep に変換可能であり、カーネルに直接渡すことができる。

覚え書き
Mat とは対照的に、ほとんどの場合 GpuMat::isContinuous() == false となる。これは、行がハードウェアに依存するサイズに整列されることを意味する。単一行の GpuMat は常に連続した行列である。
静的またはグローバルな GpuMat 変数を割り当てたまま、すなわちそのデストラクタに依存することは推奨されない。そのような変数とCUDAコンテキストの破棄順序は未定義である。CUDAコンテキストが先に破棄されている場合、GPUメモリの解放関数はエラーを返す。

一部のメンバー関数は「ブロッキングコール (Blocking Call)」として、また一部は「ノンブロッキングコール (Non-Blocking Call)」として説明されている。ブロッキング関数はホストに対して同期的である。関数が返るときにGPU処理が完了していることが保証される。一方、ノンブロッキング関数はホストに対して非同期的である。これらの関数は、GPU処理が完了していなくても返ることがある。

ブロッキング版と比較して、ノンブロッキング関数は追加の引数として Stream を受け取る。非デフォルトのストリームが渡された場合、GPU処理は他のストリームの処理と重なる可能性がある。

参照
Mat

構築子と解体子の詳解

◆ GpuMat() [1/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator())
explicit
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

デフォルトコンストラクタ

◆ GpuMat() [2/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( int rows,
int cols,
int type,
GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator() )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

指定したサイズと型の GpuMat を構築する

◆ GpuMat() [3/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( Size size,
int type,
GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator() )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

◆ GpuMat() [4/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( int rows,
int cols,
int type,
Scalar s,
GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator() )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

GpuMat を構築し、指定した値 _s で埋める

◆ GpuMat() [5/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( Size size,
int type,
Scalar s,
GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator() )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

◆ GpuMat() [6/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( const GpuMat & m)
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

コピーコンストラクタ

◆ GpuMat() [7/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( int rows,
int cols,
int type,
void * data,
size_t step = Mat::AUTO_STEP )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

ユーザーが割り当てたデータを指す GpuMat ヘッダ用のコンストラクタ

◆ GpuMat() [8/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( Size size,
int type,
void * data,
size_t step = Mat::AUTO_STEP )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

◆ GpuMat() [9/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( const GpuMat & m,
Range rowRange,
Range colRange )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

より大きな行列の一部に対する GpuMat ヘッダを作成する

◆ GpuMat() [10/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( const GpuMat & m,
Rect roi )
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

◆ GpuMat() [11/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( InputArray arr,
GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator() )
explicit
Python:
cv.cuda.GpuMat([, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(rows, cols, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(size, type, s[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, rowRange, colRange) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(m, roi) -> <cuda_GpuMat object>
cv.cuda.GpuMat(arr[, allocator]) -> <cuda_GpuMat object>

ホストメモリから GpuMat を構築する(ブロッキングコール)

◆ ~GpuMat()

cv::cuda::GpuMat::~GpuMat ( )

デストラクタ - release() を呼び出す

メンバ関数詳解

◆ adjustROI()

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::adjustROI ( int dtop,
int dbottom,
int dleft,
int dright )
Python:
cv.cuda.GpuMat.adjustROI(dtop, dbottom, dleft, dright) -> retval

GpuMat 内で現在の GpuMat のROIを移動/リサイズする

◆ assignTo()

void cv::cuda::GpuMat::assignTo ( GpuMat & m,
int type = -1 ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.assignTo(m[, type]) -> None

◆ channels()

int cv::cuda::GpuMat::channels ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.channels() -> retval

チャンネル数を返す

◆ clone()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::clone ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.clone() -> retval

GpuMat のディープコピー、すなわちデータが複製されたものを返す

◆ col()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::col ( int x) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.col(x) -> retval

指定した列に対する新しい GpuMat ヘッダを返す

◆ colRange() [1/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::colRange ( int startcol,
int endcol ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.colRange(startcol, endcol) -> retval
cv.cuda.GpuMat.colRange(r) -> retval

... 指定した列の範囲に対して

◆ colRange() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::colRange ( Range r) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.colRange(startcol, endcol) -> retval
cv.cuda.GpuMat.colRange(r) -> retval

◆ convertTo() [1/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( GpuMat & dst,
int rtype ) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat を別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ブロッキングコール)

◆ convertTo() [2/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( GpuMat & dst,
int rtype,
double alpha,
double beta,
Stream & stream ) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat をスケーリングを伴って別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ノンブロッキングコール)

◆ convertTo() [3/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( GpuMat & dst,
int rtype,
Stream & stream ) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat を別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ノンブロッキングコール)

◆ convertTo() [4/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( OutputArray dst,
int rtype ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat を別のデータ型に変換する(ブロッキングコール)

◆ convertTo() [5/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( OutputArray dst,
int rtype,
double alpha,
double beta,
Stream & stream ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat をスケーリングを伴って別のデータ型に変換する(ノンブロッキングコール)

◆ convertTo() [6/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( OutputArray dst,
int rtype,
double alpha,
double beta = 0.0 ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat をスケーリングを伴って別のデータ型に変換する(ブロッキングコール)

◆ convertTo() [7/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( OutputArray dst,
int rtype,
double alpha,
Stream & stream ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat をスケーリングを伴って別のデータ型に変換するバインディング用オーバーロード(ブロッキングコール)

GpuMat をスケーリングを伴って別のデータ型に変換する(ノンブロッキングコール)

◆ convertTo() [8/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo ( OutputArray dst,
int rtype,
Stream & stream ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(rtype, alpha, beta, stream[, dst]) -> dst

GpuMat を別のデータ型に変換する(ノンブロッキングコール)

◆ copyTo() [1/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( GpuMat & dst) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーするバインディング用オーバーロード(ブロッキングコール)

この関数の呼び出しグラフ:

◆ copyTo() [2/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( GpuMat & dst,
GpuMat & mask ) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーするバインディング用オーバーロード(ブロッキングコール)

この関数の呼び出しグラフ:

◆ copyTo() [3/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( GpuMat & dst,
GpuMat & mask,
Stream & stream ) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーするバインディング用オーバーロード(ノンブロッキングコール)

この関数の呼び出しグラフ:

◆ copyTo() [4/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( GpuMat & dst,
Stream & stream ) const
inline
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーするバインディング用オーバーロード(ノンブロッキングコール)

この関数の呼び出しグラフ:

◆ copyTo() [5/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( OutputArray dst) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーする(ブロッキングコール)

◆ copyTo() [6/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( OutputArray dst,
InputArray mask ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーする(ブロッキングコール)

◆ copyTo() [7/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( OutputArray dst,
InputArray mask,
Stream & stream ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

非ゼロのマスク要素でマークされた GpuMat 要素を "m" にコピーする(ノンブロッキングコール)

◆ copyTo() [8/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( OutputArray dst,
Stream & stream ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.copyTo([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(stream[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask[, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(mask, stream[, dst]) -> dst

GpuMat の内容をデバイスメモリにコピーする(ノンブロッキングコール)

◆ create() [1/2]

void cv::cuda::GpuMat::create ( int rows,
int cols,
int type )
Python:
cv.cuda.GpuMat.create(rows, cols, type) -> None
cv.cuda.GpuMat.create(size, type) -> None

GpuMat が既に指定したサイズと型を持っていない限り、新しい GpuMat データを割り当てる

◆ create() [2/2]

void cv::cuda::GpuMat::create ( Size size,
int type )
Python:
cv.cuda.GpuMat.create(rows, cols, type) -> None
cv.cuda.GpuMat.create(size, type) -> None

◆ cudaPtr()

void * cv::cuda::GpuMat::cudaPtr ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.cudaPtr() -> retval

◆ defaultAllocator()

static GpuMat::Allocator * cv::cuda::GpuMat::defaultAllocator ( )
static
Python:
cv.cuda.GpuMat.defaultAllocator() -> retval
cv.cuda.GpuMat_defaultAllocator() -> retval

デフォルトのアロケータ

◆ depth()

int cv::cuda::GpuMat::depth ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.depth() -> retval

要素の型を返す

◆ download() [1/2]

void cv::cuda::GpuMat::download ( OutputArray dst) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.download([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.download(stream[, dst]) -> dst

GpuMat からデータのダウンロードを実行する(ブロッキングコール)

この関数はデバイスメモリからホストメモリへデータをコピーする。ブロッキングコールであるため、この関数が返るときにコピー処理が完了していることが保証される。

◆ download() [2/2]

void cv::cuda::GpuMat::download ( OutputArray dst,
Stream & stream ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.download([, dst]) -> dst
cv.cuda.GpuMat.download(stream[, dst]) -> dst

GpuMat からデータのダウンロードを実行する(ノンブロッキングコール)

この関数はデバイスメモリからホストメモリへデータをコピーする。ノンブロッキングコールであるため、コピー処理が完了していなくてもこの関数は返ることがある。

stream がデフォルトストリームではなく、dstHostMem::PAGE_LOCKED オプションで割り当てられた HostMem である場合、コピー処理は他の非デフォルトストリームの処理と重なる可能性がある。

◆ elemSize()

size_t cv::cuda::GpuMat::elemSize ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.elemSize() -> retval

要素サイズをバイト単位で返す

◆ elemSize1()

size_t cv::cuda::GpuMat::elemSize1 ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.elemSize1() -> retval

要素のチャンネルのサイズをバイト単位で返す

◆ empty()

bool cv::cuda::GpuMat::empty ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.empty() -> retval

GpuMat のデータがNULLの場合にtrueを返す

◆ getStdAllocator()

static GpuMat::Allocator * cv::cuda::GpuMat::getStdAllocator ( )
static
Python:
cv.cuda.GpuMat.getStdAllocator() -> retval
cv.cuda.GpuMat_getStdAllocator() -> retval

◆ isContinuous()

bool cv::cuda::GpuMat::isContinuous ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.isContinuous() -> retval

GpuMat のデータが連続している場合(すなわち連続する行の間にギャップがない場合)に限りtrueを返す

◆ locateROI()

void cv::cuda::GpuMat::locateROI ( Size & wholeSize,
Point & ofs ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.locateROI(wholeSize, ofs) -> None

GpuMat 内で GpuMat ヘッダの位置を特定する

◆ operator PtrStep< _Tp >()

template<typename _Tp >
cv::cuda::GpuMat::operator PtrStep< _Tp > ( ) const

◆ operator PtrStepSz< _Tp >()

template<typename _Tp >
cv::cuda::GpuMat::operator PtrStepSz< _Tp > ( ) const

◆ operator()() [1/2]

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

矩形の部分GpuMatを抽出する(これはrow、rowRangeなどの一般化された形式である)

◆ operator()() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::operator() ( Rect roi) const

◆ operator=()

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::operator= ( const GpuMat & m)

代入演算子

◆ ptr() [1/4]

uchar * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0)

y番目の行へのポインタを返す

◆ ptr() [2/4]

template<typename _Tp >
_Tp * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0)

上記メソッドのテンプレート版

◆ ptr() [3/4]

const uchar * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0) const

◆ ptr() [4/4]

template<typename _Tp >
const _Tp * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0) const

◆ release()

void cv::cuda::GpuMat::release ( )
Python:
cv.cuda.GpuMat.release() -> None

参照カウンタを減らし、参照カウンタが0に達したときにデータを解放する

◆ reshape()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::reshape ( int cn,
int rows = 0 ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.reshape(cn[, rows]) -> retval

同じデータに対する、異なるチャンネル数および/または異なる行数を持つ代替の GpuMat ヘッダを作成する

◆ row()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::row ( int y) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.row(y) -> retval

指定した行に対する新しい GpuMat ヘッダを返す

◆ rowRange() [1/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::rowRange ( int startrow,
int endrow ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.rowRange(startrow, endrow) -> retval
cv.cuda.GpuMat.rowRange(r) -> retval

... 指定した行の範囲に対して

◆ rowRange() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::rowRange ( Range r) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.rowRange(startrow, endrow) -> retval
cv.cuda.GpuMat.rowRange(r) -> retval

◆ setDefaultAllocator()

static void cv::cuda::GpuMat::setDefaultAllocator ( GpuMat::Allocator * allocator)
static
Python:
cv.cuda.GpuMat.setDefaultAllocator(allocator) -> None
cv.cuda.GpuMat_setDefaultAllocator(allocator) -> None

◆ setTo() [1/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo ( Scalar s)
Python:
cv.cuda.GpuMat.setTo(s) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, stream) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask, stream) -> retval

GpuMat の一部の要素を s に設定する(ブロッキングコール)

◆ setTo() [2/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo ( Scalar s,
InputArray mask )
Python:
cv.cuda.GpuMat.setTo(s) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, stream) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask, stream) -> retval

マスクに従って GpuMat の一部の要素を s に設定する(ブロッキングコール)

◆ setTo() [3/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo ( Scalar s,
InputArray mask,
Stream & stream )
Python:
cv.cuda.GpuMat.setTo(s) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, stream) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask, stream) -> retval

マスクに従って GpuMat の一部の要素を s に設定する(ノンブロッキングコール)

◆ setTo() [4/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo ( Scalar s,
Stream & stream )
Python:
cv.cuda.GpuMat.setTo(s) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, stream) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask) -> retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(s, mask, stream) -> retval

GpuMat の一部の要素を s に設定する(ノンブロッキングコール)

◆ size()

Size cv::cuda::GpuMat::size ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.size() -> retval

GpuMat のサイズを返す : width == 列数、height == 行数

◆ step1()

size_t cv::cuda::GpuMat::step1 ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.step1() -> retval

step/elemSize1() を返す

◆ swap()

void cv::cuda::GpuMat::swap ( GpuMat & mat)
Python:
cv.cuda.GpuMat.swap(mat) -> None

別のスマートポインタと交換する

◆ type()

int cv::cuda::GpuMat::type ( ) const
Python:
cv.cuda.GpuMat.type() -> retval

要素の型を返す

◆ updateContinuityFlag()

void cv::cuda::GpuMat::updateContinuityFlag ( )
Python:
cv.cuda.GpuMat.updateContinuityFlag() -> None

内部使用メソッド: 連続性フラグを更新する

◆ upload() [1/2]

void cv::cuda::GpuMat::upload ( InputArray arr)
Python:
cv.cuda.GpuMat.upload(arr) -> None
cv.cuda.GpuMat.upload(arr, stream) -> None

GpuMat へのデータのアップロードを実行する(ブロッキングコール)

この関数はホストメモリからデバイスメモリへデータをコピーする。ブロッキングコールであるため、この関数が返るときにコピー処理が完了していることが保証される。

◆ upload() [2/2]

void cv::cuda::GpuMat::upload ( InputArray arr,
Stream & stream )
Python:
cv.cuda.GpuMat.upload(arr) -> None
cv.cuda.GpuMat.upload(arr, stream) -> None

GpuMat へのデータのアップロードを実行する(ノンブロッキングコール)

この関数はホストメモリからデバイスメモリへデータをコピーする。ノンブロッキングコールであるため、コピー処理が完了していなくてもこの関数は返ることがある。

stream がデフォルトストリームではなく、dstHostMem::PAGE_LOCKED オプションで割り当てられた HostMem である場合、コピー処理は他の非デフォルトストリームの処理と重なる可能性がある。

メンバ変数詳解

◆ allocator

Allocator* cv::cuda::GpuMat::allocator

アロケータ

◆ cols

int cv::cuda::GpuMat::cols

◆ data

uchar* cv::cuda::GpuMat::data

データへのポインタ

◆ dataend

const uchar* cv::cuda::GpuMat::dataend

◆ datastart

uchar* cv::cuda::GpuMat::datastart

locateROI と adjustROI で使用される補助フィールド

◆ flags

int cv::cuda::GpuMat::flags

いくつかのビットフィールドを含む:

  • マジックシグネチャ
  • 連続性フラグ
  • ビット深度
  • チャンネル数

◆ refcount

int* cv::cuda::GpuMat::refcount

参照カウンタへのポインタ。GpuMat がユーザー割り当てのデータを指す場合、このポインタはNULLである

◆ rows

int cv::cuda::GpuMat::rows

行数と列数

◆ step

size_t cv::cuda::GpuMat::step

連続する行の間のバイト単位の距離。存在する場合はギャップも含む


このクラス詳解は次のファイルから抽出されました: