cv::fastcv 名前空間

名前空間
namespace	dsp

クラス
class	FCVMSER
	グレースケール画像向けの MSER ブロブ検出器。続きを読む...
class	QcAllocator
	Qualcomm 独自のアロケータ。このアロケータは Qualcomm のメモリ管理関数を使用する。 続きを読む...
class	QcResourceManager
	FastCV のアロケーションを管理するリソースマネージャ。このクラスはアクティブなアロケーションを管理する。 続きを読む...

列挙型
enum	ColorConversionCodes {   COLOR_YUV2YUV444sp_NV12 = 156 ,   COLOR_YUV2YUV422sp_NV12 = 157 ,   COLOR_YUV422sp2YUV444sp = 158 ,   COLOR_YUV422sp2YUV_NV12 = 159 ,   COLOR_YUV444sp2YUV422sp = 160 ,   COLOR_YUV444sp2YUV_NV12 = 161 ,   COLOR_YUV2RGB565_NV12 = 162 ,   COLOR_YUV422sp2RGB565 = 163 ,   COLOR_YUV422sp2RGB = 164 ,   COLOR_YUV422sp2RGBA = 165 ,   COLOR_YUV444sp2RGB565 = 166 ,   COLOR_YUV444sp2RGB = 167 ,   COLOR_YUV444sp2RGBA = 168 ,   COLOR_RGB2YUV_NV12 = 169 ,   COLOR_RGB5652YUV444sp = 170 ,   COLOR_RGB5652YUV422sp = 171 ,   COLOR_RGB5652YUV_NV12 = 172 ,   COLOR_RGB2YUV444sp = 173 ,   COLOR_RGB2YUV422sp = 174 }

関数
void	arithmetic_op (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int op)
	2つの行列に対する算術加算および減算演算。Qualcomm のプロセッサ向けに最適化されている。
void	bilateralFilter (InputArray _src, OutputArray _dst, int d, float sigmaColor, float sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	各ピクセルの近傍の d ピクセル直径を考慮して、画像にバイラテラルフィルタを適用する。このフィルタはインプレースでは動作しない。
void	bilateralRecursive (cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, float sigmaColor=0.03f, float sigmaSpace=0.1f)
	再帰的バイラテラルフィルタリング。
void	buildPyramid (InputArray src, OutputArrayOfArrays pyr, int nLevels, bool scaleBy2=true, int borderType=cv::BORDER_REFLECT, uint8_t borderValue=0)
	1枚の元画像から、あらかじめ設定したレベルに従って順次縮小される float32 の画像ピラミッドを構築する。この API は ORB 方式のスケーリングと半分への縮小の両方をサポートする。
void	calcHist (InputArray _src, OutputArray _hist)
	入力画像のヒストグラムを計算する。この関数は、8u シングルチャンネル画像に対する 256 ビンのヒストグラム計算という特定のユースケースを最適化した形で実装している。
void	clusterEuclidean (InputArray points, InputArray clusterCenters, OutputArray newClusterCenters, OutputArray clusterSizes, OutputArray clusterBindings, OutputArray clusterSumDists, int numPointsUsed=-1)
	D次元空間内のN個の入力点をK個のクラスタにクラスタリングする。8ビット符号なし整数の点を受け付ける。Qualcomm製プロセッサ上では cv::kmeans より高速に実行できる。
void	cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code)
void	DCT (InputArray src, OutputArray dst)
	この関数は入力画像に対して 8x8 の順方向離散コサイン変換を実行する。入力として 8 ビット符号なし整数型を受け取り、16 ビット符号付き整数型の出力を生成する。Qualcomm のプロセッサ上では cv::dct よりも高速に実行できる。
void	FAST10 (InputArray src, InputArray mask, OutputArray coords, OutputArray scores, int barrier, int border, bool nmsEnabled)
	マスクに基づいて画像から FAST10 コーナーとスコアを抽出する。マスクは検出器が無視すべきピクセルを指定する。Qualcomm のプロセッサ上でのコーナー検出向けに設計されており、高速化を実現する。
void	FFT (InputArray src, OutputArray dst)
	実数値の行列に対して 1D または 2D の高速フーリエ変換を計算する。2D の場合、入力行列と出力行列の幅と高さは 2 のべき乗でなければならない。1D の場合、行列の高さは 1 でなければならず、幅は 2 のべき乗でなければならない。8 ビット符号なし整数の配列を受け取るのに対し、cv::dft は浮動小数点数または複素数の配列を受け取る。
void	fillConvexPoly (InputOutputArray img, InputArray pts, Scalar color)
	凸多角形を描画する。この関数は凸多角形の内部を指定した色で塗りつぶす。幅とストライドが 8 の倍数である必要がある。
void	filter2D (InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, InputArray _kernel)
	非分離カーネルによる NxN 相関。カーネル幅の半分までの境界は無視される。
void	gaussianBlur (InputArray _src, OutputArray _dst, int kernel_size=3, bool blur_border=true)
	sigma = 0、正方形のカーネルサイズによるガウシアン平滑化。境界の扱い方が cv::GaussianBlur とは異なるため、出力にわずかな差異が生じる。
void	gemm (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, float alpha=1.0, InputArray src3=noArray(), float beta=0.0)
	2つの float 型行列の行列積 R = a*A*B + b*C を計算する。ここで A,B,C,R は行列、a,b は定数である。Qualcomm のプロセッサ向けに最適化されている。
cv::MatAllocator *	getQcAllocator ()
	デフォルトの Qualcomm アロケータを取得する。この関数は、DSP での使用向けに最適化されたデフォルトの Qualcomm アロケータへのポインタを返す。
void	houghLines (InputArray src, OutputArray lines, double threshold=0.25)
	ハフ直線検出を実行する。
void	IDCT (InputArray src, OutputArray dst)
	この関数は入力画像に対して 8x8 の逆離散コサイン変換を実行する。Qualcomm のプロセッサ上では逆変換の場合に cv::dct よりも高速に実行できる。
void	IFFT (InputArray src, OutputArray dst)
	複素数値行列の1次元または2次元の逆高速フーリエ変換 (IFFT) を計算する。2次元の場合、入力行列と出力行列の幅と高さは2のべき乗でなければならない。1次元の場合、行列の高さは1でなければならず、幅は2のべき乗でなければならない。
void	integrateYUV (InputArray Y, InputArray CbCr, OutputArray IY, OutputArray ICb, OutputArray ICr)
	YCbCr420 画像の積分。注意: 入力の高さは 2 の倍数である必要がある。入力の幅とストライドは 16 の倍数である必要がある。出力のストライドは 8 の倍数である必要がある。Qualcomm のプロセッサ向けに最適化されている。
void	matmuls8s32 (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
	2つの int8_t 型行列の行列積。符号付き整数の入出力を使用するのに対し、cv::gemm は浮動小数点数の入出力を使用する。matmuls8s32 は Qualcomm のプロセッサ上で高速化を実現する。
int	meanShift (InputArray src, Rect &rect, TermCriteria termCrit)
	ミーンシフト手続きを適用し、最終的に収束した位置を取得する。この関数は元画像（通常は確率画像）にミーンシフト手続きを適用し、最終的に収束した位置を取得する。収束位置の探索は、必要な精度に達するか、最大反復回数に達した時点で停止する。アルゴリズムで使用される Moments は浮動小数点で計算される。この関数は cv::meanShift とビット単位で一致しないが、Snapdragon プロセッサ上でレイテンシを改善する。
void	merge (InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
	複数のシングルチャンネル CV_8U の mat から1つのマルチチャンネル mat を生成する。Qualcomm のプロセッサ向けに最適化されている。
cv::Moments	moments (InputArray _src, bool binary)
	画像ピクセルの輝度について、3次までのすべてのモーメントを計算する。結果は構造体 cv::Moments で返される。この関数 cv::fastcv::moments() は浮動小数点演算でモーメントを計算するのに対し、cv::moments() は double を使用してモーメントを計算する。
void	normalizeLocalBox (InputArray _src, OutputArray _dst, Size pSize, bool useStdDev)
	画像の局所的な減算正規化とコントラスト正規化を計算する。画像の各ピクセルは、そのピクセルを中心とするパッチの平均と標準偏差によって正規化される。Qualcomm のプロセッサ向けに最適化されている。
void	remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderValue=0)
	グレースケール CV_8UC1 画像に汎用的な幾何変換を適用する。
void	remapRGBA (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation)
	バイリニア補間または最近傍補間を用いて、4 チャンネル CV_8UC4 画像に汎用的な幾何変換を適用する。
void	resizeDown (cv::InputArray _src, cv::OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y)
	指定したスケーリング係数または寸法を用いて画像を縮小する。この関数はシングルチャンネル (CV_8UC1) 画像と2チャンネル (CV_8UC2) 画像の両方をサポートする。
void	sepFilter2D (InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, InputArray _kernelX, InputArray _kernelY)
	分離カーネルによる NxN 相関。srcImg と dstImg が同じアドレスを指し、srcStride が dstStride と等しい場合、インプレースで実行される。カーネル幅の半分までの境界は無視される。オーバーフローの扱い方が OpenCV とは異なり、この関数は中間結果と最終結果に対して右シフトを行う。
void	sobel (InputArray _src, OutputArray _dx, OutputArray _dy, int kernel_size, int borderType, int borderValue)
	正規化を行わずに、輝度データから2次元の勾配画像を生成する。X 方向の1階微分、Y 方向の1階微分、またはその両方を同時に計算する。
void	sobel3x3u8 (InputArray _src, OutputArray _dst, OutputArray _dsty=noArray(), int ddepth=CV_8U, bool normalization=false)
	正規化を行わずに、輝度データから2次元の勾配画像を生成する。この関数は 3x3 近傍で中心差分を計算し、その結果を Sobel カーネルで畳み込む。カーネル幅の半分までの境界は無視される。
void	sobelPyramid (InputArrayOfArrays pyr, OutputArrayOfArrays dx, OutputArrayOfArrays dy, int outType=CV_8S)
	画像ピラミッドから勾配ピラミッドを生成する。注意: 勾配計算時に境界は無視される。
void	split (InputArray src, OutputArrayOfArrays mv)
	CV_8U のマルチチャンネル mat を複数の CV_8UC1 の mat に分割する。Qualcomm のプロセッサ向けに最適化されている。
void	thresholdRange (InputArray src, OutputArray dst, int lowThresh, int highThresh, int trueValue, int falseValue)
	一対のしきい値に基づいてグレースケール画像を二値化する。二値化された画像はユーザーが選択した2つの値で表される。この関数は Snapdragon プロセッサ上でレイテンシを改善する。
void	trackOpticalFlowLK (InputArray src, InputArray dst, InputArrayOfArrays srcPyr, InputArrayOfArrays dstPyr, InputArray ptsIn, OutputArray ptsOut, InputArray ptsEst, OutputArray statusVec, cv::Size winSize=cv::Size(7, 7), cv::TermCriteria termCriteria=cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER|cv::TermCriteria::EPS, 7, 0.03f *0.03f))
	Lucas-Kanadeアルゴリズムを用いて疎なオプティカルフローを計算する。8ビット符号なし整数画像を受け付ける。Qualcommのプロセッサでより高速な実行時間を提供する。
void	trackOpticalFlowLK (InputArray src, InputArray dst, InputArrayOfArrays srcPyr, InputArrayOfArrays dstPyr, InputArrayOfArrays srcDxPyr, InputArrayOfArrays srcDyPyr, InputArray ptsIn, OutputArray ptsOut, OutputArray statusVec, cv::Size winSize=cv::Size(7, 7), int maxIterations=7)
	LKトラッキング関数のv1向けのオーバーロード。
void	warpAffine (InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _M, Size dsize, int interpolation=INTER_LINEAR, int borderValue=0)
	指定された変換行列を用いて、入力画像にアフィン変換を実行する。
void	warpPerspective (InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _M0, Size dsize, int interpolation, int borderType, const Scalar &borderValue)
	透視変換を用いて画像を変換する。cv::warpPerspective と同様だが、ビット単位では一致しない。
void	warpPerspective2Plane (InputArray _src1, InputArray _src2, OutputArray _dst1, OutputArray _dst2, InputArray _M0, Size dsize)
	同一の変換を用いて2枚の画像を透視ワープする。可能な場合はバイリニア補間が使用される。例えば、グレースケール画像とアルファ画像を同時にワープしたり、2つのカラーチャンネルをワープしたりする場合に使用する。

列挙型詳解

ColorConversionCodes

enum cv::fastcv::ColorConversionCodes

列挙値
COLOR_YUV2YUV444sp_NV12	FastCV: YCbCr420PseudoPlanar から YCbCr444PseudoPlanar へ。
COLOR_YUV2YUV422sp_NV12	FastCV: YCbCr420PseudoPlanar から YCbCr422PseudoPlanar へ。
COLOR_YUV422sp2YUV444sp	FastCV: YCbCr422PseudoPlanar から YCbCr444PseudoPlanar へ。
COLOR_YUV422sp2YUV_NV12	FastCV: YCbCr422PseudoPlanar から YCbCr420PseudoPlanar へ。
COLOR_YUV444sp2YUV422sp	FastCV: YCbCr444PseudoPlanar から YCbCr422PseudoPlanar へ。
COLOR_YUV444sp2YUV_NV12	FastCV: YCbCr444PseudoPlanar から YCbCr420PseudoPlanar へ。
COLOR_YUV2RGB565_NV12	FastCV: YCbCr420PseudoPlanar から RGB565 へ。
COLOR_YUV422sp2RGB565	FastCV: YCbCr422PseudoPlanar から RGB565 へ。
COLOR_YUV422sp2RGB	FastCV: YCbCr422PseudoPlanar から RGB888 へ。
COLOR_YUV422sp2RGBA	FastCV: YCbCr422PseudoPlanar から RGBA8888 へ。
COLOR_YUV444sp2RGB565	FastCV: YCbCr444PseudoPlanar から RGB565 へ。
COLOR_YUV444sp2RGB	FastCV: YCbCr444PseudoPlanar から RGB888 へ。
COLOR_YUV444sp2RGBA	FastCV: YCbCr444PseudoPlanar から RGBA8888 へ。
COLOR_RGB2YUV_NV12	FastCV: RGB888 から YCbCr420PseudoPlanar へ。
COLOR_RGB5652YUV444sp	FastCV: RGB565 から YCbCr444PseudoPlanar へ。
COLOR_RGB5652YUV422sp	FastCV: RGB565 から YCbCr422PseudoPlanar への変換。
COLOR_RGB5652YUV_NV12	FastCV: RGB565 から YCbCr420PseudoPlanar への変換。
COLOR_RGB2YUV444sp	FastCV: RGB888 から YCbCr444PseudoPlanar への変換。
COLOR_RGB2YUV422sp	FastCV: RGB888 から YCbCr422PseudoPlanar への変換。

関数詳解

cvtColor()

void cv::fastcv::cvtColor	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		int	code )