core.hpp ファイル

#include "opencv2/core/cvdef.h"
#include "opencv2/core/base.hpp"
#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
#include "opencv2/core/traits.hpp"
#include "opencv2/core/matx.hpp"
#include "opencv2/core/types.hpp"
#include "opencv2/core/mat.hpp"
#include "opencv2/core/persistence.hpp"
#include "opencv2/core/operations.hpp"
#include "opencv2/core/cvstd.inl.hpp"
#include "opencv2/core/utility.hpp"
#include "opencv2/core/optim.hpp"
#include "opencv2/core/ovx.hpp"

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クラス
class	cv::Algorithm
	OpenCVにおける、多かれ少なかれ複雑なすべてのアルゴリズムの基底クラス。 詳細...
class	cv::Exception
	エラーに渡されるクラス。 詳細...
class	cv::Formatted
class	cv::Formatter
class	cv::LDA
	線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis)。 詳細...
struct	cv::ParamType< _Tp, _EnumTp >
struct	cv::ParamType< _Tp, typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type >
struct	cv::ParamType< Algorithm >
struct	cv::ParamType< bool >
struct	cv::ParamType< double >
struct	cv::ParamType< float >
struct	cv::ParamType< Mat >
struct	cv::ParamType< Scalar >
struct	cv::ParamType< std::vector< Mat > >
struct	cv::ParamType< String >
struct	cv::ParamType< uchar >
struct	cv::ParamType< uint64 >
struct	cv::ParamType< unsigned >
class	cv::PCA
	主成分分析 (Principal Component Analysis)。 詳細...
class	cv::RNG
	乱数生成器 (Random Number Generator)。 詳細...
class	cv::RNG_MT19937
	メルセンヌ・ツイスタ乱数生成器。 詳細...
class	cv::SVD
	特異値分解 (Singular Value Decomposition)。 詳細...

名前空間
namespace	cv

列挙型
enum	cv::CovarFlags {   cv::COVAR_SCRAMBLED = 0 ,   cv::COVAR_NORMAL = 1 ,   cv::COVAR_USE_AVG = 2 ,   cv::COVAR_SCALE = 4 ,   cv::COVAR_ROWS = 8 ,   cv::COVAR_COLS = 16 }
	共分散フラグ。 詳細...
enum	cv::KmeansFlags {   cv::KMEANS_RANDOM_CENTERS = 0 ,   cv::KMEANS_PP_CENTERS = 2 ,   cv::KMEANS_USE_INITIAL_LABELS = 1 }
	k-means フラグ 詳細...
enum struct	cv::Param {   cv::Param::INT =0 ,   cv::Param::BOOLEAN =1 ,   cv::Param::REAL =2 ,   cv::Param::STRING =3 ,   cv::Param::MAT =4 ,   cv::Param::MAT_VECTOR =5 ,   cv::Param::ALGORITHM =6 ,   cv::Param::FLOAT =7 ,   cv::Param::UNSIGNED_INT =8 ,   cv::Param::UINT64 =9 ,   cv::Param::UCHAR =11 ,   cv::Param::SCALAR =12 }
enum	cv::ReduceTypes {   cv::REDUCE_SUM = 0 ,   cv::REDUCE_AVG = 1 ,   cv::REDUCE_MAX = 2 ,   cv::REDUCE_MIN = 3 ,   cv::REDUCE_SUM2 = 4 }
enum	cv::RotateFlags {   cv::ROTATE_90_CLOCKWISE = 0 ,   cv::ROTATE_180 = 1 ,   cv::ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = 2 }
enum	cv::SortFlags {   cv::SORT_EVERY_ROW = 0 ,   cv::SORT_EVERY_COLUMN = 1 ,   cv::SORT_ASCENDING = 0 ,   cv::SORT_DESCENDING = 16 }

関数
void	cv::absdiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
	2つの配列間、または配列とスカラ間の要素ごとの絶対差を計算する。
void	cv::add (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1)
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの和を計算する。
void	cv::addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1)
	2つの配列の重み付き和を計算する。
void	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)
	単純な最近傍探索器
void	cv::bitwise_and (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	2つの配列のビット単位の論理積を計算する (dst = src1 & src2)。2つの配列、または配列とスカラの要素ごとのビット単位の論理積を計算する。
void	cv::bitwise_not (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	配列の各ビットを反転する。
void	cv::bitwise_or (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ごとのビット単位の論理和を計算する。
void	cv::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に対して要素ごとのビット単位の「排他的論理和」演算を行う。
int	cv::borderInterpolate (int p, int len, int borderType)
	外挿されたピクセルの参照元の位置を計算する。
void	cv::broadcast (InputArray src, InputArray shape, OutputArray dst)
	指定した Mat を指定した形状にブロードキャストする。
void	cv::calcCovarMatrix (const Mat *samples, int nsamples, Mat &covar, Mat &mean, int flags, int ctype=6)
	ベクトルの集合の共分散行列を計算する。
void	cv::calcCovarMatrix (InputArray samples, OutputArray covar, InputOutputArray mean, int flags, int ctype=6)
void	cv::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する。
bool	cv::checkRange (InputArray a, bool quiet=true, Point *pos=0, double minVal=-DBL_MAX, double maxVal=DBL_MAX)
	入力配列の各要素に無効な値がないかチェックする。
void	cv::compare (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop)
	2つの配列、または配列とスカラ値の要素ごとの比較を行う。
void	cv::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する。
void	cv::convertFp16 (InputArray src, OutputArray dst)
	配列を半精度浮動小数点数に変換する。
void	cv::convertScaleAbs (InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0)
	スケーリングと絶対値の計算を行い、結果を8ビットに変換する。
void	cv::copyMakeBorder (InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar &value=Scalar())
	画像の周囲に境界を作成する。
void	cv::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あり、利便性のために提供されている (python)。行列を別の行列にコピーする。操作マスクが指定されており、上記の Mat::create 呼び出しによって行列が再確保される場合、新たに確保された行列はデータをコピーする前にすべてゼロで初期化される。
int	cv::countNonZero (InputArray src)
	非ゼロの配列要素を数える。
void	cv::dct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)
	1次元または2次元配列の順方向または逆方向の離散コサイン変換を行う。
double	cv::determinant (InputArray mtx)
	正方の浮動小数点行列の行列式を返す。
void	cv::dft (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
	1次元または2次元の浮動小数点配列の順方向または逆方向の離散フーリエ変換を行う。
void	cv::divide (double scale, InputArray src2, OutputArray dst, int dtype=-1)
void	cv::divide (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1)
	2つの配列の要素ごとの除算、またはスカラを配列で除算する。
bool	cv::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する。
void	cv::eigenNonSymmetric (InputArray src, OutputArray eigenvalues, OutputArray eigenvectors)
	非対称行列の固有値と固有ベクトルを計算する(実固有値のみ)。
void	cv::error (const Exception &exc)
	エラーを通知し、例外を送出する。
void	cv::exp (InputArray src, OutputArray dst)
	配列の各要素の指数を計算する。
void	cv::extractChannel (InputArray src, OutputArray dst, int coi)
	src から単一のチャンネルを抽出する (coi は0始まりのインデックス)。
void	cv::findNonZero (InputArray src, OutputArray idx)
	非ゼロのピクセルの位置の一覧を返す。
void	cv::flip (InputArray src, OutputArray dst, int flipCode)
	2次元配列を垂直軸、水平軸、またはその両方を中心に反転する。
void	cv::flipND (InputArray src, OutputArray dst, int axis)
	n次元配列を指定した軸で反転する。
void	cv::gemm (InputArray src1, InputArray src2, double alpha, InputArray src3, double beta, OutputArray dst, int flags=0)
	一般化行列積を行う。
int	cv::getOptimalDFTSize (int vecsize)
	与えられたベクトルサイズに対する最適なDFTサイズを返す。
bool	cv::hasNonZero (InputArray src)
	少なくとも1つの非ゼロ配列要素が存在するかチェックする。
void	cv::hconcat (const Mat *src, size_t nsrc, OutputArray dst)
	与えられた行列に水平方向の連結を適用する。
void	cv::hconcat (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
void	cv::hconcat (InputArrayOfArrays src, OutputArray dst)
void	cv::idct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)
	1次元または2次元配列の逆離散コサイン変換を計算する。
void	cv::idft (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
	1次元または2次元配列の逆離散フーリエ変換を計算する。
void	cv::inRange (InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
	配列の各要素が、他の2つの配列の要素の間にあるかチェックする。
void	cv::insertChannel (InputArray src, InputOutputArray dst, int coi)
	dst に単一のチャンネルを挿入する (coi は0始まりのインデックス)。
double	cv::invert (InputArray src, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)
	行列の逆行列または擬似逆行列を求める。
double	cv::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、入力サンプルをクラスタの周りにグループ化する。
void	cv::log (InputArray src, OutputArray dst)
	配列の各要素の自然対数を計算する。
void	cv::LUT (InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst)
	配列に対してルックアップテーブル変換を行う。
void	cv::magnitude (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude)
	2次元ベクトルの大きさを計算する。
double	cv::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する。
void	cv::max (const Mat &src1, const Mat &src2, Mat &dst)
void	cv::max (const UMat &src1, const UMat &src2, UMat &dst)
void	cv::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する。
Scalar	cv::mean (InputArray src, InputArray mask=noArray())
	配列要素の平均 (mean) を計算する。
void	cv::meanStdDev (InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray())
void	cv::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する。
void	cv::merge (InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
void	cv::min (const Mat &src1, const Mat &src2, Mat &dst)
void	cv::min (const UMat &src1, const UMat &src2, UMat &dst)
void	cv::min (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小値を計算する。
void	cv::minMaxIdx (InputArray src, double *minVal, double *maxVal=0, int *minIdx=0, int *maxIdx=0, InputArray mask=noArray())
	配列内のグローバルな最小値と最大値を見つける。
void	cv::minMaxLoc (const SparseMat &a, double *minVal, double *maxVal, int *minIdx=0, int *maxIdx=0)
void	cv::minMaxLoc (InputArray src, double *minVal, double *maxVal=0, Point *minLoc=0, Point *maxLoc=0, InputArray mask=noArray())
	配列内のグローバルな最小値と最大値を見つける。
void	cv::mixChannels (const Mat *src, size_t nsrcs, Mat *dst, size_t ndsts, const int *fromTo, size_t npairs)
	入力配列の指定したチャンネルを、出力配列の指定したチャンネルへコピーする。
void	cv::mixChannels (InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst, const int *fromTo, size_t npairs)
void	cv::mixChannels (InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst, const std::vector< int > &fromTo)
void	cv::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ごとの乗算を行う。
void	cv::multiply (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1)
	2つの配列の要素ごとのスケール付き積を計算する。
void	cv::mulTransposed (InputArray src, OutputArray dst, bool aTa, InputArray delta=noArray(), double scale=1, int dtype=-1)
	行列とその転置の積を計算する。
double	cv::norm (const SparseMat &src, int normType)
double	cv::norm (InputArray src1, InputArray src2, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
	絶対差ノルムまたは相対差ノルムを計算する。
double	cv::norm (InputArray src1, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
	配列の絶対ノルムを計算する。
void	cv::normalize (const SparseMat &src, SparseMat &dst, double alpha, int normType)
void	cv::normalize (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray())
	配列のノルムまたは値の範囲を正規化する。
static String &	cv::operator<< (String &out, const Mat &mtx)
static String &	cv::operator<< (String &out, Ptr< Formatted > fmtd)
void	cv::patchNaNs (InputOutputArray a, double val=0)
	行列内のNaN(非数値)を指定した値で置き換える。
void	cv::PCABackProject (InputArray data, InputArray mean, InputArray eigenvectors, OutputArray result)
void	cv::PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, double retainedVariance)
void	cv::PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, int maxComponents=0)
void	cv::PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, OutputArray eigenvalues, double retainedVariance)
void	cv::PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, OutputArray eigenvalues, int maxComponents=0)
void	cv::PCAProject (InputArray data, InputArray mean, InputArray eigenvectors, OutputArray result)
void	cv::perspectiveTransform (InputArray src, OutputArray dst, InputArray m)
	ベクトルに対して透視行列変換を行う。
void	cv::phase (InputArray x, InputArray y, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false)
	2次元ベクトルの回転角を計算する。
void	cv::polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray x, OutputArray y, bool angleInDegrees=false)
	大きさと角度から2次元ベクトルのx座標とy座標を計算する。
void	cv::pow (InputArray src, double power, OutputArray dst)
	配列の各要素を累乗する。
double	cv::PSNR (InputArray src1, InputArray src2, double R=255.)
	ピーク信号対雑音比 (PSNR) という画質指標を計算する。
void	cv::randn (InputOutputArray dst, InputArray mean, InputArray stddev)
	正規分布に従う乱数で配列を埋める。
void	cv::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する。
void	cv::randu (InputOutputArray dst, InputArray low, InputArray high)
	一様分布に従う1つの乱数、または乱数の配列を生成する。
void	cv::reduce (InputArray src, OutputArray dst, int dim, int rtype, int dtype=-1)
	行列をベクトルに縮約する。
void	cv::reduceArgMax (InputArray src, OutputArray dst, int axis, bool lastIndex=false)
	指定した軸に沿って最大要素のインデックスを求める。
void	cv::reduceArgMin (InputArray src, OutputArray dst, int axis, bool lastIndex=false)
	指定した軸に沿って最小要素のインデックスを求める。
Mat	cv::repeat (const Mat &src, int ny, int nx)
void	cv::repeat (InputArray src, int ny, int nx, OutputArray dst)
	入力配列を繰り返しコピーして出力配列を埋める。
void	cv::rotate (InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode)
	2次元配列を90度単位で回転する。関数 cv::rotate は、次の3つの方法のいずれかで配列を回転する。時計回りに90度回転(rotateCode = ROTATE_90_CLOCKWISE)。時計回りに180度回転(rotateCode = ROTATE_180)。時計回りに270度回転(rotateCode = ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)。
void	cv::scaleAdd (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst)
	スケーリングした配列ともう一方の配列の和を計算する。
void	cv::setIdentity (InputOutputArray mtx, const Scalar &s=Scalar(1))
	スケーリングした単位行列を初期化する。
void	cv::setRNGSeed (int seed)
	デフォルトの乱数生成器の状態を設定する。
bool	cv::solve (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)
	1つ以上の線形方程式系または最小二乗問題を解く。
int	cv::solveCubic (InputArray coeffs, OutputArray roots)
	3次方程式の実数解を求める。
double	cv::solvePoly (InputArray coeffs, OutputArray roots, int maxIters=300)
	多項式方程式の実数解または複素数解を求める。
void	cv::sort (InputArray src, OutputArray dst, int flags)
	行列の各行または各列をソートする。
void	cv::sortIdx (InputArray src, OutputArray dst, int flags)
	行列の各行または各列をソートする。
void	cv::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する。
void	cv::split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)
void	cv::sqrt (InputArray src, OutputArray dst)
	配列要素の平方根を計算する。
void	cv::subtract (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1)
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの差を計算する。
Scalar	cv::sum (InputArray src)
	配列要素の総和を計算する。
void	cv::SVBackSubst (InputArray w, InputArray u, InputArray vt, InputArray rhs, OutputArray dst)
void	cv::SVDecomp (InputArray src, OutputArray w, OutputArray u, OutputArray vt, int flags=0)
void	cv::swap (Mat &a, Mat &b)
	2つの行列を入れ替える。
void	cv::swap (UMat &a, UMat &b)
RNG &	cv::theRNG ()
	デフォルトの乱数生成器を返す。
Scalar	cv::trace (InputArray mtx)
	行列のトレースを返す。
void	cv::transform (InputArray src, OutputArray dst, InputArray m)
	すべての配列要素に対して行列変換を行う。
void	cv::transpose (InputArray src, OutputArray dst)
	行列を転置する。
void	cv::transposeND (InputArray src, const std::vector< int > &order, OutputArray dst)
	n次元行列の転置。
void	cv::vconcat (const Mat *src, size_t nsrc, OutputArray dst)
	指定した行列を垂直方向に連結する。
void	cv::vconcat (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
void	cv::vconcat (InputArrayOfArrays src, OutputArray dst)