#include "opencv2/core.hpp"
#include "./imgproc/segmentation.hpp"

Include dependency graph for imgproc.hpp:

This graph shows which files directly or indirectly include this file:

クラス
class	cv::CLAHE
	Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization（コントラスト制限付き適応ヒストグラム平坦化）の基底クラス。詳細...

class	cv::GeneralizedHough
	一般化ハフ変換を用いてグレースケール画像中の任意のテンプレートを検出する詳細...

class	cv::GeneralizedHoughBallard
	一般化ハフ変換を用いてグレースケール画像中の任意のテンプレートを検出する詳細...

class	cv::GeneralizedHoughGuil
	一般化ハフ変換を用いてグレースケール画像中の任意のテンプレートを検出する詳細...

class	cv::LineIterator
	ラスタ線分上のすべてのピクセルを反復処理するためのクラス。詳細...

class	cv::LineSegmentDetector
	線分検出器クラス。詳細...

struct	cv::Subdiv2D::QuadEdge

class	cv::Subdiv2D

struct	cv::Subdiv2D::Vertex

名前空間
namespace	cv

マクロ定義
#define	CV_RGB(r, g, b)

列挙型
enum	cv::AdaptiveThresholdTypes { cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C = 0 , cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1 }

enum	cv::ColorConversionCodes { cv::COLOR_BGR2BGRA = 0 , cv::COLOR_RGB2RGBA = COLOR_BGR2BGRA , cv::COLOR_BGRA2BGR = 1 , cv::COLOR_RGBA2RGB = COLOR_BGRA2BGR , cv::COLOR_BGR2RGBA = 2 , cv::COLOR_RGB2BGRA = COLOR_BGR2RGBA , cv::COLOR_RGBA2BGR = 3 , cv::COLOR_BGRA2RGB = COLOR_RGBA2BGR , cv::COLOR_BGR2RGB = 4 , cv::COLOR_RGB2BGR = COLOR_BGR2RGB , cv::COLOR_BGRA2RGBA = 5 , cv::COLOR_RGBA2BGRA = COLOR_BGRA2RGBA , cv::COLOR_BGR2GRAY = 6 , cv::COLOR_RGB2GRAY = 7 , cv::COLOR_GRAY2BGR = 8 , cv::COLOR_GRAY2RGB = COLOR_GRAY2BGR , cv::COLOR_GRAY2BGRA = 9 , cv::COLOR_GRAY2RGBA = COLOR_GRAY2BGRA , cv::COLOR_BGRA2GRAY = 10 , cv::COLOR_RGBA2GRAY = 11 , cv::COLOR_BGR2BGR565 = 12 , cv::COLOR_RGB2BGR565 = 13 , cv::COLOR_BGR5652BGR = 14 , cv::COLOR_BGR5652RGB = 15 , cv::COLOR_BGRA2BGR565 = 16 , cv::COLOR_RGBA2BGR565 = 17 , cv::COLOR_BGR5652BGRA = 18 , cv::COLOR_BGR5652RGBA = 19 , cv::COLOR_GRAY2BGR565 = 20 , cv::COLOR_BGR5652GRAY = 21 , cv::COLOR_BGR2BGR555 = 22 , cv::COLOR_RGB2BGR555 = 23 , 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cv::COLOR_BayerGR2RGBA = COLOR_BayerGB2BGRA , cv::COLOR_RGB2YUV_UYVY = 143 , cv::COLOR_BGR2YUV_UYVY = 144 , cv::COLOR_RGB2YUV_Y422 = COLOR_RGB2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGR2YUV_Y422 = COLOR_BGR2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGB2YUV_UYNV = COLOR_RGB2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGR2YUV_UYNV = COLOR_BGR2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGBA2YUV_UYVY = 145 , cv::COLOR_BGRA2YUV_UYVY = 146 , cv::COLOR_RGBA2YUV_Y422 = COLOR_RGBA2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGRA2YUV_Y422 = COLOR_BGRA2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGBA2YUV_UYNV = COLOR_RGBA2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGRA2YUV_UYNV = COLOR_BGRA2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGB2YUV_YUY2 = 147 , cv::COLOR_BGR2YUV_YUY2 = 148 , cv::COLOR_RGB2YUV_YVYU = 149 , cv::COLOR_BGR2YUV_YVYU = 150 , cv::COLOR_RGB2YUV_YUYV = COLOR_RGB2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGR2YUV_YUYV = COLOR_BGR2YUV_YUY2 , cv::COLOR_RGB2YUV_YUNV = COLOR_RGB2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGR2YUV_YUNV = COLOR_BGR2YUV_YUY2 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YUY2 = 151 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YUY2 = 152 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YVYU = 153 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YVYU = 154 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YUYV = COLOR_RGBA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YUYV = COLOR_BGRA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YUNV = COLOR_RGBA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YUNV = COLOR_BGRA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_COLORCVT_MAX = 155 }

enum	cv::ColormapTypes { cv::COLORMAP_AUTUMN = 0 , cv::COLORMAP_BONE = 1 , cv::COLORMAP_JET = 2 , cv::COLORMAP_WINTER = 3 , cv::COLORMAP_RAINBOW = 4 , cv::COLORMAP_OCEAN = 5 , cv::COLORMAP_SUMMER = 6 , cv::COLORMAP_SPRING = 7 , cv::COLORMAP_COOL = 8 , cv::COLORMAP_HSV = 9 , cv::COLORMAP_PINK = 10 , cv::COLORMAP_HOT = 11 , cv::COLORMAP_PARULA = 12 , cv::COLORMAP_MAGMA = 13 , cv::COLORMAP_INFERNO = 14 , cv::COLORMAP_PLASMA = 15 , cv::COLORMAP_VIRIDIS = 16 , cv::COLORMAP_CIVIDIS = 17 , cv::COLORMAP_TWILIGHT = 18 , cv::COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED = 19 , cv::COLORMAP_TURBO = 20 , cv::COLORMAP_DEEPGREEN = 21 }
	GNU Octave/MATLAB相当のカラーマップ。詳細...

enum	cv::ConnectedComponentsAlgorithmsTypes { cv::CCL_DEFAULT = -1 , cv::CCL_WU = 0 , cv::CCL_GRANA = 1 , cv::CCL_BOLELLI = 2 , cv::CCL_SAUF = 3 , cv::CCL_BBDT = 4 , cv::CCL_SPAGHETTI = 5 }
	連結成分アルゴリズム詳細...

enum	cv::ConnectedComponentsTypes { cv::CC_STAT_LEFT = 0 , cv::CC_STAT_TOP = 1 , cv::CC_STAT_WIDTH = 2 , cv::CC_STAT_HEIGHT = 3 , cv::CC_STAT_AREA = 4 }
	連結成分の統計情報詳細...

enum	cv::ContourApproximationModes { cv::CHAIN_APPROX_NONE = 1 , cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE = 2 , cv::CHAIN_APPROX_TC89_L1 = 3 , cv::CHAIN_APPROX_TC89_KCOS = 4 }
	輪郭近似アルゴリズム詳細...

enum	cv::DistanceTransformLabelTypes { cv::DIST_LABEL_CCOMP = 0 , cv::DIST_LABEL_PIXEL = 1 }
	distanceTransformアルゴリズムのフラグ詳細...

enum	cv::DistanceTransformMasks { cv::DIST_MASK_3 = 3 , cv::DIST_MASK_5 = 5 , cv::DIST_MASK_PRECISE = 0 }
	距離変換のマスクサイズ。詳細...

enum	cv::DistanceTypes { cv::DIST_USER = -1 , cv::DIST_L1 = 1 , cv::DIST_L2 = 2 , cv::DIST_C = 3 , cv::DIST_L12 = 4 , cv::DIST_FAIR = 5 , cv::DIST_WELSCH = 6 , cv::DIST_HUBER = 7 }

enum	cv::FloodFillFlags { cv::FLOODFILL_FIXED_RANGE = 1 << 16 , cv::FLOODFILL_MASK_ONLY = 1 << 17 }
	floodfillアルゴリズムのフラグ詳細...

enum	cv::GrabCutClasses { cv::GC_BGD = 0 , cv::GC_FGD = 1 , cv::GC_PR_BGD = 2 , cv::GC_PR_FGD = 3 }
	GrabCutアルゴリズムにおけるピクセルのクラス詳細...

enum	cv::GrabCutModes { cv::GC_INIT_WITH_RECT = 0 , cv::GC_INIT_WITH_MASK = 1 , cv::GC_EVAL = 2 , cv::GC_EVAL_FREEZE_MODEL = 3 }
	GrabCutアルゴリズムのフラグ。詳細...

enum	cv::HersheyFonts { cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX = 0 , cv::FONT_HERSHEY_PLAIN = 1 , cv::FONT_HERSHEY_DUPLEX = 2 , cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX = 3 , cv::FONT_HERSHEY_TRIPLEX = 4 , cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL = 5 , cv::FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX = 6 , cv::FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX = 7 , cv::FONT_ITALIC = 16 }

enum	cv::HistCompMethods { cv::HISTCMP_CORREL = 0 , cv::HISTCMP_CHISQR = 1 , cv::HISTCMP_INTERSECT = 2 , cv::HISTCMP_BHATTACHARYYA = 3 , cv::HISTCMP_HELLINGER = HISTCMP_BHATTACHARYYA , cv::HISTCMP_CHISQR_ALT = 4 , cv::HISTCMP_KL_DIV = 5 }

enum	cv::HoughModes { cv::HOUGH_STANDARD = 0 , cv::HOUGH_PROBABILISTIC = 1 , cv::HOUGH_MULTI_SCALE = 2 , cv::HOUGH_GRADIENT = 3 , cv::HOUGH_GRADIENT_ALT = 4 }
	ハフ変換のバリエーション。詳細...

enum	cv::InterpolationFlags { cv::INTER_NEAREST = 0 , cv::INTER_LINEAR = 1 , cv::INTER_CUBIC = 2 , cv::INTER_AREA = 3 , cv::INTER_LANCZOS4 = 4 , cv::INTER_LINEAR_EXACT = 5 , cv::INTER_NEAREST_EXACT = 6 , cv::INTER_MAX = 7 , cv::WARP_FILL_OUTLIERS = 8 , cv::WARP_INVERSE_MAP = 16 , cv::WARP_RELATIVE_MAP = 32 }
	補間アルゴリズム詳細...

enum	cv::InterpolationMasks { cv::INTER_BITS = 5 , cv::INTER_BITS2 = INTER_BITS * 2 , cv::INTER_TAB_SIZE = 1 << INTER_BITS , cv::INTER_TAB_SIZE2 = INTER_TAB_SIZE * INTER_TAB_SIZE }

enum	cv::LineSegmentDetectorModes { cv::LSD_REFINE_NONE = 0 , cv::LSD_REFINE_STD = 1 , cv::LSD_REFINE_ADV = 2 }
	線分検出器のバリエーション。詳細...

enum	cv::LineTypes { cv::FILLED = -1 , cv::LINE_4 = 4 , cv::LINE_8 = 8 , cv::LINE_AA = 16 }

enum	cv::MarkerTypes { cv::MARKER_CROSS = 0 , cv::MARKER_TILTED_CROSS = 1 , cv::MARKER_STAR = 2 , cv::MARKER_DIAMOND = 3 , cv::MARKER_SQUARE = 4 , cv::MARKER_TRIANGLE_UP = 5 , cv::MARKER_TRIANGLE_DOWN = 6 }

enum	cv::MorphShapes { cv::MORPH_RECT = 0 , cv::MORPH_CROSS = 1 , cv::MORPH_ELLIPSE = 2 , cv::MORPH_DIAMOND = 3 }
	構造化要素の形状詳細...

enum	cv::MorphTypes { cv::MORPH_ERODE = 0 , cv::MORPH_DILATE = 1 , cv::MORPH_OPEN = 2 , cv::MORPH_CLOSE = 3 , cv::MORPH_GRADIENT = 4 , cv::MORPH_TOPHAT = 5 , cv::MORPH_BLACKHAT = 6 , cv::MORPH_HITMISS = 7 }
	モルフォロジー演算の種類詳細...

enum	cv::RectanglesIntersectTypes { cv::INTERSECT_NONE = 0 , cv::INTERSECT_PARTIAL = 1 , cv::INTERSECT_FULL = 2 }
	矩形同士の交差の種類詳細...

enum	cv::RetrievalModes { cv::RETR_EXTERNAL = 0 , cv::RETR_LIST = 1 , cv::RETR_CCOMP = 2 , cv::RETR_TREE = 3 , cv::RETR_FLOODFILL = 4 }
	輪郭抽出アルゴリズムのモード詳細...

enum	cv::ShapeMatchModes { cv::CONTOURS_MATCH_I1 =1 , cv::CONTOURS_MATCH_I2 =2 , cv::CONTOURS_MATCH_I3 =3 }
	形状マッチング手法。詳細...

enum	cv::SpecialFilter { cv::FILTER_SCHARR = -1 }

enum	cv::TemplateMatchModes { cv::TM_SQDIFF = 0 , cv::TM_SQDIFF_NORMED = 1 , cv::TM_CCORR = 2 , cv::TM_CCORR_NORMED = 3 , cv::TM_CCOEFF = 4 , cv::TM_CCOEFF_NORMED = 5 }
	テンプレートマッチング演算の種類詳細...

enum	cv::ThresholdTypes { cv::THRESH_BINARY = 0 , cv::THRESH_BINARY_INV = 1 , cv::THRESH_TRUNC = 2 , cv::THRESH_TOZERO = 3 , cv::THRESH_TOZERO_INV = 4 , cv::THRESH_MASK = 7 , cv::THRESH_OTSU = 8 , cv::THRESH_TRIANGLE = 16 , cv::THRESH_DRYRUN = 128 }

enum	cv::WarpPolarMode { cv::WARP_POLAR_LINEAR = 0 , cv::WARP_POLAR_LOG = 256 }
	極座標マッピングのモードを指定する。詳細...

関数
void	cv::accumulate (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	アキュムレータ画像に画像を加算する。

void	cv::accumulateProduct (InputArray src1, InputArray src2, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	2つの入力画像の要素ごとの積をアキュムレータ画像に加算する。

void	cv::accumulateSquare (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	入力画像の2乗をアキュムレータ画像に加算する。

void	cv::accumulateWeighted (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha, InputArray mask=noArray())
	移動平均を更新する。

void	cv::adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
	配列に適応的しきい値処理を適用する。

void	cv::applyColorMap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray userColor)
	指定した画像にユーザー定義のカラーマップを適用する。

void	cv::applyColorMap (InputArray src, OutputArray dst, int colormap)
	指定した画像にGNU Octave/MATLAB相当のカラーマップを適用する。

void	cv::approxPolyDP (InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)
	指定した精度で多角形曲線を近似する。

void	cv::approxPolyN (InputArray curve, OutputArray approxCurve, int nsides, float epsilon_percentage=-1.0, bool ensure_convex=true)
	指定した精度と辺数で凸包により多角形を近似する。

double	cv::arcLength (InputArray curve, bool closed)
	輪郭の周囲長または曲線の長さを計算する。

void	cv::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の線分を描画する。

void	cv::bilateralFilter (InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像にバイラテラルフィルタを適用する。

void	cv::blendLinear (InputArray src1, InputArray src2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray dst)

void	cv::blur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT)
	正規化ボックスフィルタを使って画像を平滑化する。

Rect	cv::boundingRect (InputArray array)
	点集合またはグレースケール画像の非ゼロピクセルの正立バウンディング矩形を計算する。

void	cv::boxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	ボックスフィルタを使って画像を平滑化する。

void	cv::boxPoints (RotatedRect box, OutputArray points)
	回転矩形の4つの頂点を求める。回転矩形の描画に役立つ。

void	cv::buildPyramid (InputArray src, OutputArrayOfArrays dst, int maxlevel, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像のガウシアンピラミッドを構築する。

void	cv::calcBackProject (const Mat images, int nimages, const int channels, const SparseMat &hist, OutputArray backProject, const float **ranges, double scale=1, bool uniform=true)

void	cv::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する。

void	cv::calcBackProject (InputArrayOfArrays images, const std::vector< int > &channels, InputArray hist, OutputArray dst, const std::vector< float > &ranges, double scale)

void	cv::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する。

void	cv::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)

void	cv::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)

void	cv::Canny (InputArray dx, InputArray dy, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, bool L2gradient=false)

void	cv::Canny (InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
	Cannyアルゴリズム [50] を用いて画像中のエッジを検出する。

void	cv::circle (InputOutputArray img, Point center, int radius, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	円を描画する。

bool	cv::clipLine (Rect imgRect, Point &pt1, Point &pt2)

bool	cv::clipLine (Size imgSize, Point &pt1, Point &pt2)
	画像矩形に対して線をクリップする。

bool	cv::clipLine (Size2l imgSize, Point2l &pt1, Point2l &pt2)

double	cv::compareHist (const SparseMat &H1, const SparseMat &H2, int method)

double	cv::compareHist (InputArray H1, InputArray H2, int method)
	2つのヒストグラムを比較する。

int	cv::connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity, int ltype, int ccltype)
	ブール画像の連結成分ラベリング画像を計算する

int	cv::connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)

int	cv::connectedComponentsWithStats (InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity, int ltype, int ccltype)
	ブール画像の連結成分ラベリング画像を計算し、各ラベルごとの統計情報も出力する

int	cv::connectedComponentsWithStats (InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)

double	cv::contourArea (InputArray contour, bool oriented=false)
	輪郭の面積を計算する。

void	cv::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する。

void	cv::convexHull (InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, bool returnPoints=true)
	点集合の凸包を求める。

void	cv::convexityDefects (InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects)
	輪郭の凸性欠陥を求める。

void	cv::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する。

void	cv::cornerHarris (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Harrisコーナー検出器。

void	cv::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する。

void	cv::cornerSubPix (InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria)
	コーナー位置を精密化する。

Ptr< CLAHE >	cv::createCLAHE (double clipLimit=40.0, Size tileGridSize=Size(8, 8))
	cv::CLAHE クラスへのスマートポインタを生成して初期化する。

Ptr< GeneralizedHoughBallard >	cv::createGeneralizedHoughBallard ()
	cv::GeneralizedHoughBallard クラスへのスマートポインタを生成して初期化する。

Ptr< GeneralizedHoughGuil >	cv::createGeneralizedHoughGuil ()
	cv::GeneralizedHoughGuil クラスへのスマートポインタを生成して初期化する。

void	cv::createHanningWindow (OutputArray dst, Size winSize, int type)
	この関数は2次元のHanning窓係数を計算する。

Ptr< LineSegmentDetector >	cv::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)
	LineSegmentDetector オブジェクトへのスマートポインタを生成して初期化する。

void	cv::cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0, AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	画像をある色空間から別の色空間へ変換する。

void	cv::cvtColorTwoPlane (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int code, AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	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へ変換する。

void	cv::demosaicing (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
	すべてのデモザイク処理のためのメイン関数。

void	cv::dilate (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	特定の構造要素を使って画像を膨張させる。

void	cv::distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F)

void	cv::distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, OutputArray labels, int distanceType, int maskSize, int labelType=DIST_LABEL_CCOMP)
	ソース画像の各ピクセルについて、最も近いゼロピクセルまでの距離を計算する。

void	cv::divSpectrums (InputArray a, InputArray b, OutputArray c, int flags, bool conjB=false)
	第1のフーリエスペクトルを第2のフーリエスペクトルで要素ごとに除算する。

void	cv::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())
	輪郭の外形線、または塗りつぶされた輪郭を描画する。

void	cv::drawMarker (InputOutputArray img, Point position, const Scalar &color, int markerType=MARKER_CROSS, int markerSize=20, int thickness=1, int line_type=8)
	画像内のあらかじめ定められた位置にマーカーを描画する。

void	cv::ellipse (InputOutputArray img, const RotatedRect &box, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8)

void	cv::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)
	単純なまたは太い楕円弧を描画する、あるいは楕円セクタを塗りつぶす。

void	cv::ellipse2Poly (Point center, Size axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, std::vector< Point > &pts)
	楕円弧を折れ線で近似する。

void	cv::ellipse2Poly (Point2d center, Size2d axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, std::vector< Point2d > &pts)

float	cv::EMD (InputArray signature1, InputArray signature2, int distType, InputArray cost=noArray(), float *lowerBound=0, OutputArray flow=noArray())
	重み付けされた2つの点配置の間の「最小仕事量」距離を計算する。

void	cv::equalizeHist (InputArray src, OutputArray dst)
	グレースケール画像のヒストグラムを平坦化する。

void	cv::erode (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	特定の構造要素を使って画像を収縮させる。

void	cv::fillConvexPoly (InputOutputArray img, const Point *pts, int npts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)

void	cv::fillConvexPoly (InputOutputArray img, InputArray points, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	凸多角形を塗りつぶす。

void	cv::fillPoly (InputOutputArray img, const Point *pts, const int npts, int ncontours, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())

void	cv::fillPoly (InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())
	1つ以上の多角形で囲まれた領域を塗りつぶす。

void	cv::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む。

void	cv::findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())

void	cv::findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())
	2値画像から輪郭を検出する。

void	cv::findContoursLinkRuns (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours)
	これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け取る引数のみが異なる。

void	cv::findContoursLinkRuns (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy)
	linkランアルゴリズムを用いて輪郭を検出する。

RotatedRect	cv::fitEllipse (InputArray points)
	2次元点群に楕円をフィッティングする。

RotatedRect	cv::fitEllipseAMS (InputArray points)
	2次元点群に楕円をフィッティングする。

RotatedRect	cv::fitEllipseDirect (InputArray points)
	2次元点群に楕円をフィッティングする。

void	cv::fitLine (InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps)
	2次元または3次元の点群に直線をフィッティングする。

int	cv::floodFill (InputOutputArray image, InputOutputArray mask, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)
	連結成分を指定した色で塗りつぶす。

int	cv::floodFill (InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)

void	cv::GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	ガウシアンフィルタを使って画像を平滑化する。

Mat	cv::getAffineTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[])
	対応する3組の点からアフィン変換を計算する。

Mat	cv::getAffineTransform (InputArray src, InputArray dst)

void	cv::getClosestEllipsePoints (const RotatedRect &ellipse_params, InputArray points, OutputArray closest_pts)
	各2次元点について、指定した楕円上にある最も近い2次元点を計算する。

void	cv::getDerivKernels (OutputArray kx, OutputArray ky, int dx, int dy, int ksize, bool normalize=false, int ktype=CV_32F)
	空間方向の画像微分を計算するためのフィルタ係数を返す。

double	cv::getFontScaleFromHeight (const int fontFace, const int pixelHeight, const int thickness=1)
	指定した高さ（ピクセル単位）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する。

Mat	cv::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す。

Mat	cv::getGaussianKernel (int ksize, double sigma, int ktype=CV_64F)
	ガウシアンフィルタの係数を返す。

Mat	cv::getPerspectiveTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[], int solveMethod=DECOMP_LU)

Mat	cv::getPerspectiveTransform (InputArray src, InputArray dst, int solveMethod=DECOMP_LU)
	対応する4組の点から透視変換を計算する。

void	cv::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矩形を取得する。

Mat	cv::getRotationMatrix2D (Point2f center, double angle, double scale)
	2次元回転のアフィン行列を計算する。

Matx23d	cv::getRotationMatrix2D_ (Point2f center, double angle, double scale)

Mat	cv::getStructuringElement (int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1))
	モルフォロジー演算用に、指定したサイズと形状の構造要素を返す。

Size	cv::getTextSize (const String &text, int fontFace, double fontScale, int thickness, int *baseLine)
	テキスト文字列の幅と高さを計算する。

void	cv::goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask, int blockSize, int gradientSize, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)

void	cv::goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask, OutputArray cornersQuality, int blockSize=3, int gradientSize=3, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
	上と同じだが、検出されたコーナーの品質指標も返す。

void	cv::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決定する。

void	cv::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する。

void	cv::HoughCircles (InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100, double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0)
	Hough変換を用いてグレースケール画像内の円を検出する。

void	cv::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, bool use_edgeval=false)
	標準Hough変換を用いて2値画像内の直線を検出する。

void	cv::HoughLinesP (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0)
	確率的Hough変換を用いて2値画像内の線分を検出する。

void	cv::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Hough変換を用いて点群から直線を検出する。

void	cv::HuMoments (const Moments &m, OutputArray hu)

void	cv::HuMoments (const Moments &moments, double hu[7])
	7つのHu不変モーメントを計算する。

void	cv::integral (InputArray src, OutputArray sum, int sdepth=-1)

void	cv::integral (InputArray src, OutputArray sum, OutputArray sqsum, int sdepth=-1, int sqdepth=-1)

void	cv::integral (InputArray src, OutputArray sum, OutputArray sqsum, OutputArray tilted, int sdepth=-1, int sqdepth=-1)
	画像の積分を計算する。

float	cv::intersectConvexConvex (InputArray p1, InputArray p2, OutputArray p12, bool handleNested=true)
	2つの凸多角形の交差を求める。

void	cv::invertAffineTransform (InputArray M, OutputArray iM)
	アフィン変換を反転する。

bool	cv::isContourConvex (InputArray contour)
	輪郭の凸性を判定する。

void	cv::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計算する。

void	cv::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する。

void	cv::linearPolar (InputArray src, OutputArray dst, Point2f center, double maxRadius, int flags)
	画像を極座標空間へ再マッピングする。

void	cv::logPolar (InputArray src, OutputArray dst, Point2f center, double M, int flags)
	画像を準対数極座標空間へ再マッピングする。

double	cv::matchShapes (InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter)
	2つの形状を比較する。

void	cv::matchTemplate (InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method, InputArray mask=noArray())
	テンプレートを重なり合う画像領域と比較する。

void	cv::medianBlur (InputArray src, OutputArray dst, int ksize)
	メディアンフィルタを使って画像を平滑化する。

RotatedRect	cv::minAreaRect (InputArray points)
	入力された2次元点群を囲む最小面積の回転矩形を求める。

void	cv::minEnclosingCircle (InputArray points, Point2f &center, float &radius)
	2次元点群を囲む最小面積の円を求める。

double	cv::minEnclosingConvexPolygon (InputArray points, OutputArray polygon, int k)
	2次元点群を囲む最小面積の凸多角形を求め、その面積を返す。

double	cv::minEnclosingTriangle (InputArray points, OutputArray triangle)
	2次元点群を囲む最小面積の三角形を求め、その面積を返す。

Moments	cv::moments (InputArray array, bool binaryImage=false)
	多角形またはラスタライズされた形状について、3次までのすべてのモーメントを計算する。

static Scalar	cv::morphologyDefaultBorderValue ()
	収縮および膨張用の「マジック」境界値を返す。膨張の場合は自動的に Scalar::all(-DBL_MAX) に変換される。

void	cv::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())
	高度なモルフォロジー変換を実行する。

Point2d	cv::phaseCorrelate (InputArray src1, InputArray src2, InputArray window=noArray(), double *response=0)
	この関数は2つの画像間に生じる平行移動量を検出するために用いられる。

Point2d	cv::phaseCorrelateIterative (InputArray src1, InputArray src2, int L2size=7, int maxIters=10)
	2つの画像間の平行移動量を検出する。

double	cv::pointPolygonTest (InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist)
	点が輪郭内にあるかどうかのテストを行う。

void	cv::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)

void	cv::polylines (InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, bool isClosed, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	複数の折れ線曲線を描画する。

void	cv::preCornerDetect (InputArray src, OutputArray dst, int ksize, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	コーナー検出のための特徴マップを計算する。

void	cv::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する。

void	cv::pyrDown (InputArray src, OutputArray dst, const Size &dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像を平滑化してダウンサンプリングする。

void	cv::pyrMeanShiftFiltering (InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, int maxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1))
	画像の平均値シフト(meanshift)セグメンテーションの初期ステップを実行する。

void	cv::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平滑化する。

void	cv::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、垂直水平方向の矩形を描画する。

void	cv::rectangle (InputOutputArray img, Rect rec, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)

void	cv::remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
	画像に汎用的な幾何学的変換を適用する。

void	cv::resize (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
	画像をリサイズする。

int	cv::rotatedRectangleIntersection (const RotatedRect &rect1, const RotatedRect &rect2, OutputArray intersectingRegion)
	2つの回転矩形の間に交差があるかどうかを調べる。

void	cv::Scharr (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Scharr演算子を使ってx方向またはy方向の1次画像微分を計算する。

void	cv::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する。

void	cv::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演算子を使って1次、2次、3次、または混合の画像微分を計算する。

void	cv::spatialGradient (InputArray src, OutputArray dx, OutputArray dy, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Sobel演算子を使ってx方向とy方向の両方の1次画像微分を計算する。

void	cv::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二乗和の正規化値を計算する。

void	cv::stackBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize)
	stackBlurを使って画像を平滑化する。

double	cv::threshold (InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
	各配列要素に固定しきい値処理を適用する。

double	cv::thresholdWithMask (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask, double thresh, double maxval, int type)
	threshold と同じだが、省略可能なマスクを伴う。

void	cv::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適用する。

void	cv::warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
	画像に透視変換を適用する。

void	cv::warpPolar (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, Point2f center, double maxRadius, int flags)
	画像を極座標または準対数極座標空間へ再マッピングする。

void	cv::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領域分割を行う。

float	cv::wrapperEMD (InputArray signature1, InputArray signature2, int distType, InputArray cost=noArray(), Ptr< float > lowerBound=Ptr< float >(), OutputArray flow=noArray())

クラス

名前空間

マクロ定義

列挙型

関数