imgproc.hpp ファイル

#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <utility>
#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>

Include dependency graph for imgproc.hpp:

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

名前空間
namespace	cv
namespace	cv::gapi
namespace	cv::gapi::imgproc
	この名前空間には、OpenCV ImgProc モジュールの機能向けの G-API 演算型が含まれる。

型定義
using	cv::gapi::imgproc::ContMethod = ContourApproximationModes
using	cv::gapi::imgproc::GFindContoursOutput = std::tuple<GArray<GArray<Point>>,GArray<Vec4i>>
using	cv::gapi::imgproc::GMat2 = std::tuple<GMat,GMat>
using	cv::gapi::imgproc::GMat3 = std::tuple<GMat,GMat,GMat>
using	cv::gapi::imgproc::RetrMode = RetrievalModes

関数
GMat	cv::gapi::BayerGR2RGB (const GMat &src_gr)
	画像をBayerGR色空間からRGBへ変換する。この関数は入力画像をBayerGR色空間からRGBへ変換する。G、R、Bチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMat	cv::gapi::BGR2Gray (const GMat &src)
	画像をBGR色空間からグレースケールへ変換する。
GMat	cv::gapi::BGR2I420 (const GMat &src)
	画像をBGR色空間からI420色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::BGR2LUV (const GMat &src)
	画像をBGR色空間からLUV色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::BGR2RGB (const GMat &src)
	画像をBGR色空間からRGB色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::BGR2YUV (const GMat &src)
	画像をBGR色空間からYUV色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::bilateralFilter (const GMat &src, 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。
GMat	cv::gapi::blur (const GMat &src, const Size &ksize, const Point &anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	正規化ボックスフィルタを使って画像を平滑化する。
GOpaque< Rect >	cv::gapi::boundingRect (const GArray< Point2f > &src)
GOpaque< Rect >	cv::gapi::boundingRect (const GArray< Point2i > &src)
GOpaque< Rect >	cv::gapi::boundingRect (const GMat &src)
	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。
GMat	cv::gapi::boxFilter (const GMat &src, int dtype, const Size &ksize, const Point &anchor=Point(-1,-1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	ボックスフィルタを使って画像を平滑化する。
GMat	cv::gapi::Canny (const GMat &image, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
	Cannyアルゴリズムを用いて画像のエッジを検出する。
GMat	cv::gapi::dilate (const GMat &src, const Mat &kernel, const 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。
GMat	cv::gapi::dilate3x3 (const GMat &src, int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	3x3の矩形構造化要素を用いて画像を膨張させる。
GMat	cv::gapi::equalizeHist (const GMat &src)
GMat	cv::gapi::erode (const GMat &src, const Mat &kernel, const 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。
GMat	cv::gapi::erode3x3 (const GMat &src, int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	3x3の矩形構造化要素を用いて画像を収縮させる。
GMat	cv::gapi::filter2D (const GMat &src, int ddepth, const Mat &kernel, const Point &anchor=Point(-1,-1), const Scalar &delta=Scalar(0), int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	画像をカーネルで畳み込む。
GArray< GArray< Point > >	cv::gapi::findContours (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method)
GArray< GArray< Point > >	cv::gapi::findContours (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method, const GOpaque< Point > &offset)
	2値画像から輪郭を検出する。
std::tuple< GArray< GArray< Point > >, GArray< Vec4i > >	cv::gapi::findContoursH (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method)
std::tuple< GArray< GArray< Point > >, GArray< Vec4i > >	cv::gapi::findContoursH (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method, const GOpaque< Point > &offset)
	2値画像内の輪郭とその階層構造を検出する。
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GArray< Point2d > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GArray< Point2f > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GArray< Point2i > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GMat &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
	2D点集合に直線を当てはめる。
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GArray< Point3d > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GArray< Point3f > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GArray< Point3i > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GMat &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
	3D点集合に直線を当てはめる。
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBayerGR2RGB,< cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bayergr2rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2Gray,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2gray")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2I420,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2i420")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2LUV,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2luv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2RGB,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2YUV,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2yuv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBilateralFilter,< GMat(GMat, int, double, double, int)>, "org.opencv.imgproc.filters.bilateralfilter")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBlur,< GMat(GMat, Size, Point, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.blur")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoundingRectMat,< GOpaque< Rect >(GMat)>, "org.opencv.imgproc.shape.boundingRectMat")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoundingRectVector32F,< GOpaque< Rect >(GArray< Point2f >)>, "org.opencv.imgproc.shape.boundingRectVector32F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoundingRectVector32S,< GOpaque< Rect >(GArray< Point2i >)>, "org.opencv.imgproc.shape.boundingRectVector32S")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoxFilter,< GMat(GMat, int, Size, Point, bool, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.boxfilter")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GCanny,< GMat(GMat, double, double, int, bool)>, "org.opencv.imgproc.feature.canny")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GDilate,< GMat(GMat, Mat, Point, int, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.dilate")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GEqHist,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.equalizeHist")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GErode,< GMat(GMat, Mat, Point, int, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.erode")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFilter2D,< GMat(GMat, int, Mat, Point, Scalar, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.filter2D")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContours,< GArray< GArray< Point > >(GMat, RetrMode, ContMethod, GOpaque< Point >)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContours")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContoursH,< GFindContoursOutput(GMat, RetrMode, ContMethod, GOpaque< Point >)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContoursH")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContoursHNoOffset,< GFindContoursOutput(GMat, RetrMode, ContMethod)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContoursHNoOffset")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContoursNoOffset,< GArray< GArray< Point > >(GMat, RetrMode, ContMethod)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContoursNoOffset")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DMat,< GOpaque< Vec4f >(GMat, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DMat")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DVector32F,< GOpaque< Vec4f >(GArray< Point2f >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DVector32F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DVector32S,< GOpaque< Vec4f >(GArray< Point2i >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DVector32S")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DVector64F,< GOpaque< Vec4f >(GArray< Point2d >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DVector64F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DMat,< GOpaque< Vec6f >(GMat, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DMat")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DVector32F,< GOpaque< Vec6f >(GArray< Point3f >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DVector32F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DVector32S,< GOpaque< Vec6f >(GArray< Point3i >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DVector32S")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DVector64F,< GOpaque< Vec6f >(GArray< Point3d >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DVector64F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GGaussBlur,< GMat(GMat, Size, double, double, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.gaussianBlur")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GGoodFeatures,< cv::GArray< cv::Point2f >(GMat, int, double, double, Mat, int, bool, double)>, "org.opencv.imgproc.feature.goodFeaturesToTrack")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GI4202BGR,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.i4202bgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GI4202RGB,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.i4202rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GLaplacian,< GMat(GMat, int, int, double, double, int)>, "org.opencv.imgproc.filters.laplacian")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GLUV2BGR,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.luv2bgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GMedianBlur,< GMat(GMat, int)>, "org.opencv.imgproc.filters.medianBlur")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GMorphologyEx,< GMat(GMat, MorphTypes, Mat, Point, int, BorderTypes, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.morphologyEx")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toBGR,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12tobgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toBGRp,< GMatP(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12tobgrp")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toGray,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12togray")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toRGB,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toRGBp,< GMatP(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgbp")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GResize,< GMat(GMat, Size, double, double, int)>, "org.opencv.imgproc.transform.resize")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GResizeP,< GMatP(GMatP, Size, int)>, "org.opencv.imgproc.transform.resizeP")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2Gray,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2gray")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2GrayCustom,< GMat(GMat, float, float, float)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2graycustom")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2HSV,< cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2hsv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2I420,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2i420")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2Lab,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2lab")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2YUV,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2YUV422,< cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv422")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GSepFilter,< GMat(GMat, int, Mat, Mat, Point, Scalar, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sepfilter")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GSobel,< GMat(GMat, int, int, int, int, double, double, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sobel")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GYUV2BGR,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2bgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GYUV2RGB,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL_M (GSobelXY,< GMat2(GMat, int, int, int, double, double, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sobelxy")
GMat	cv::gapi::gaussianBlur (const GMat &src, const Size &ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	ガウシアンフィルタを使って画像を平滑化する。
GArray< Point2f >	cv::gapi::goodFeaturesToTrack (const GMat &image, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, const Mat &mask=Mat(), 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。
GMat	cv::gapi::I4202BGR (const GMat &src)
	画像をI420色空間からBGR色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::I4202RGB (const GMat &src)
	画像をI420色空間からBGR色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::Laplacian (const GMat &src, 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。
GMat	cv::gapi::LUV2BGR (const GMat &src)
	画像をLUV色空間からBGR色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::medianBlur (const GMat &src, int ksize)
	メディアンフィルタを使って画像を平滑化する。
GMat	cv::gapi::morphologyEx (const GMat &src, const MorphTypes op, const Mat &kernel, const Point &anchor=Point(-1,-1), const int iterations=1, const BorderTypes borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	高度なモルフォロジー変換を実行する。
GMat	cv::gapi::NV12toBGR (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	画像をNV12 (YUV420p)色空間からBGRへ変換する。この関数は入力画像をNV12色空間からRGBへ変換する。Y、U、Vチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMatP	cv::gapi::NV12toBGRp (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	画像をNV12 (YUV420p)色空間からBGRへ変換する。この関数は入力画像をNV12色空間からBGRへ変換する。Y、U、Vチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMat	cv::gapi::NV12toGray (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	画像をNV12 (YUV420p)色空間からグレースケールへ変換する。この関数は入力画像をNV12色空間からグレースケールへ変換する。Y、U、Vチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMat	cv::gapi::NV12toRGB (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	画像をNV12 (YUV420p)色空間からRGBへ変換する。この関数は入力画像をNV12色空間からRGBへ変換する。Y、U、Vチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMatP	cv::gapi::NV12toRGBp (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	画像をNV12 (YUV420p)色空間からRGBへ変換する。この関数は入力画像をNV12色空間からRGBへ変換する。Y、U、Vチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMat	cv::gapi::resize (const GMat &src, const Size &dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
	画像をリサイズする。
GMatP	cv::gapi::resizeP (const GMatP &src, const Size &dsize, int interpolation=cv::INTER_LINEAR)
	プレーナ形式の画像をリサイズする。
GMat	cv::gapi::RGB2Gray (const GMat &src)
	画像をRGB色空間からグレースケールへ変換する。
GMat	cv::gapi::RGB2Gray (const GMat &src, float rY, float gY, float bY)
GMat	cv::gapi::RGB2HSV (const GMat &src)
	画像をRGB色空間からHSVへ変換する。この関数は入力画像をRGB色空間からHSVへ変換する。R、G、Bチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMat	cv::gapi::RGB2I420 (const GMat &src)
	画像をRGB色空間からI420色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::RGB2Lab (const GMat &src)
	画像をRGB色空間からLab色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::RGB2YUV (const GMat &src)
	画像をRGB色空間からYUV色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::RGB2YUV422 (const GMat &src)
	画像をRGB色空間からYUV422へ変換する。この関数は入力画像をRGB色空間からYUV422へ変換する。R、G、Bチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。
GMat	cv::gapi::sepFilter (const GMat &src, int ddepth, const Mat &kernelX, const Mat &kernelY, const Point &anchor, const Scalar &delta, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	行列(画像)に分離可能な線形フィルタを適用する。
GMat	cv::gapi::Sobel (const GMat &src, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	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。
std::tuple< GMat, GMat >	cv::gapi::SobelXY (const GMat &src, int ddepth, int order, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	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。
GMat	cv::gapi::YUV2BGR (const GMat &src)
	画像をYUV色空間からBGR色空間へ変換する。
GMat	cv::gapi::YUV2RGB (const GMat &src)
	画像をYUV色空間からRGBへ変換する。この関数は入力画像をYUV色空間からRGBへ変換する。Y、U、Vチャンネル値の一般的な範囲は0から255である。