core.hpp ファイル

#include <math.h>
#include <utility>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/gapi/imgproc.hpp>
#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
#include <opencv2/gapi/streaming/format.hpp>

Include dependency graph for core.hpp:

名前空間
namespace	cv
namespace	cv::gapi
namespace	cv::gapi::core
	この名前空間には、OpenCV Coreモジュールの機能のためのG-API Operation Typeが含まれる。
namespace	cv::gapi::streaming
	この名前空間には、Streaming実行モードに関連するG-APIの関数、構造体、シンボルが含まれる。

型定義
using	cv::gapi::core::GMat2 = std::tuple<GMat,GMat>
using	cv::gapi::core::GMat3 = std::tuple<GMat,GMat,GMat>
using	cv::gapi::core::GMat4 = std::tuple<GMat,GMat,GMat,GMat>
using	cv::gapi::core::GMatScalar = std::tuple<GMat, GScalar>
using	cv::gapi::core::GResize = cv::gapi::imgproc::GResize
using	cv::gapi::core::GResizeP = cv::gapi::imgproc::GResizeP

関数
GMat	cv::gapi::absDiff (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列間の要素ごとの絶対差を計算する。
GMat	cv::gapi::absDiffC (const GMat &src, const GScalar &c)
	行列要素の絶対値を計算する。
GMat	cv::gapi::add (const GMat &src1, const GMat &src2, int ddepth=-1)
	2つの行列の要素ごとの和を計算する。
GMat	cv::gapi::addC (const GMat &src1, const GScalar &c, int ddepth=-1)
	行列と指定したスカラの要素ごとの和を計算する。
GMat	cv::gapi::addC (const GScalar &c, const GMat &src1, int ddepth=-1)
	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。
GMat	cv::gapi::addWeighted (const GMat &src1, double alpha, const GMat &src2, double beta, double gamma, int ddepth=-1)
	2つの行列の重み付き和を計算する。
GMat	cv::gapi::bitwise_and (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列のビット単位の論理積 (src1 & src2) を計算する。同じサイズの2つの行列の、要素ごとのビット単位の論理積を算出する。
GMat	cv::gapi::bitwise_and (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::bitwise_not (const GMat &src)
	配列の各ビットを反転する。
GMat	cv::gapi::bitwise_or (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列のビット単位の論理和 (src1 | src2) を計算する。同じサイズの2つの行列の、要素ごとのビット単位の論理和を算出する。
GMat	cv::gapi::bitwise_or (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::bitwise_xor (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列のビット単位の論理「排他的論理和」 (src1 ^ src2) を計算する。同じサイズの2つの行列の、要素ごとのビット単位の論理「排他的論理和」を算出する。
GMat	cv::gapi::bitwise_xor (const GMat &src1, const GScalar &src2)
std::tuple< GMat, GMat >	cv::gapi::cartToPolar (const GMat &x, const GMat &y, bool angleInDegrees=false)
	2次元ベクトルの大きさと角度を計算する。
GMat	cv::gapi::cmpEQ (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列を要素ごとに比較し、1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素と等しいかどうかを判定する。
GMat	cv::gapi::cmpEQ (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpGE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列を要素ごとに比較し、1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素以上かどうかを判定する。
GMat	cv::gapi::cmpGE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpGT (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列を要素ごとに比較し、1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素より大きいかどうかを判定する。
GMat	cv::gapi::cmpGT (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpLE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列を要素ごとに比較し、1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素以下かどうかを判定する。
GMat	cv::gapi::cmpLE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpLT (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列を要素ごとに比較し、1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素より小さいかどうかを判定する。
GMat	cv::gapi::cmpLT (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpNE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列を要素ごとに比較し、1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素と等しくないかどうかを判定する。
GMat	cv::gapi::cmpNE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::concatHor (const GMat &src1, const GMat &src2)
	与えられた行列に水平方向の連結を適用する。
GMat	cv::gapi::concatHor (const std::vector< GMat > &v)
GMat	cv::gapi::concatVert (const GMat &src1, const GMat &src2)
	指定した行列を垂直方向に連結する。
GMat	cv::gapi::concatVert (const std::vector< GMat > &v)
GMat	cv::gapi::convertTo (const GMat &src, int rdepth, double alpha=1, double beta=0)
	オプションのスケーリングを伴って行列を別のビット深度へ変換する。
GOpaque< int >	cv::gapi::countNonZero (const GMat &src)
	非ゼロの配列要素を数える。
GMat	cv::gapi::crop (const GMat &src, const Rect &rect)
	2次元行列を切り出す。
GMat	cv::gapi::div (const GMat &src1, const GMat &src2, double scale, int ddepth=-1)
	2つの行列の要素ごとの除算を行う。
GMat	cv::gapi::divC (const GMat &src, const GScalar &divisor, double scale, int ddepth=-1)
	行列をスカラで除算する。
GMat	cv::gapi::divRC (const GScalar &divident, const GMat &src, double scale, int ddepth=-1)
	スカラを行列で除算する。
GMat	cv::gapi::flip (const GMat &src, int flipCode)
	2D行列を垂直軸、水平軸、またはその両方を中心に反転する。
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAbsDiff,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.absdiff")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAbsDiffC,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.matrixop.absdiffC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAdd,< GMat(GMat, GMat, int)>, "org.opencv.core.math.add")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAddC,< GMat(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.math.addC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAddW,< GMat(GMat, double, GMat, double, double, int)>, "org.opencv.core.matrixop.addweighted")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAnd,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_and")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GAndS,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_andS")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpEQ,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQ")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpEQScalar,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQScalar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpGE,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGE")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpGEScalar,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGEScalar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpGT,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGT")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpGTScalar,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGTScalar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpLE,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLE")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpLEScalar,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLEScalar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpLT,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLT")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpLTScalar,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLTScalar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpNE,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNE")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCmpNEScalar,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNEScalar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GConcatHor,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.transform.concatHor")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GConcatVert,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.transform.concatVert")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GConvertTo,< GMat(GMat, int, double, double)>, "org.opencv.core.transform.convertTo")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCountNonZero,< GOpaque< int >(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.countNonZero")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GCrop,< GMat(GMat, Rect)>, "org.opencv.core.transform.crop")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GDiv,< GMat(GMat, GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.div")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GDivC,< GMat(GMat, GScalar, double, int)>, "org.opencv.core.math.divC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GDivRC,< GMat(GScalar, GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.divRC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GFlip,< GMat(GMat, int)>, "org.opencv.core.transform.flip")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GInRange,< GMat(GMat, GScalar, GScalar)>, "org.opencv.core.matrixop.inrange")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GKMeans2D,< std::tuple< GOpaque< double >, GArray< int >, GArray< Point2f > >(GArray< Point2f >, int, GArray< int >, TermCriteria, int, KmeansFlags)>, "org.opencv.core.kmeans2D")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GKMeans3D,< std::tuple< GOpaque< double >, GArray< int >, GArray< Point3f > >(GArray< Point3f >, int, GArray< int >, TermCriteria, int, KmeansFlags)>, "org.opencv.core.kmeans3D")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GKMeansND,< std::tuple< GOpaque< double >, GMat, GMat >(GMat, int, GMat, TermCriteria, int, KmeansFlags)>, "org.opencv.core.kmeansND")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GKMeansNDNoInit,< std::tuple< GOpaque< double >, GMat, GMat >(GMat, int, TermCriteria, int, KmeansFlags)>, "org.opencv.core.kmeansNDNoInit")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GLUT,< GMat(GMat, Mat)>, "org.opencv.core.transform.LUT")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMask,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.mask")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMax,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.max")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMean,< GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.math.mean")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMerge3,< GMat(GMat, GMat, GMat)>, "org.opencv.core.transform.merge3")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMerge4,< GMat(GMat, GMat, GMat, GMat)>, "org.opencv.core.transform.merge4")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMin,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.min")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMul,< GMat(GMat, GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.mul")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMulC,< GMat(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.math.mulC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMulCOld,< GMat(GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.mulCOld")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GMulS,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.math.muls")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GNormalize,< GMat(GMat, double, double, int, int)>, "org.opencv.core.normalize")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GNormInf,< GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.norminf")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GNormL1,< GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.norml1")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GNormL2,< GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.norml2")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GNot,< GMat(GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_not")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GOr,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_or")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GOrS,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_orS")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GPhase,< GMat(GMat, GMat, bool)>, "org.opencv.core.math.phase")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GRemap,< GMat(GMat, Mat, Mat, int, int, Scalar)>, "org.opencv.core.transform.remap")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GSelect,< GMat(GMat, GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.select")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GSqrt,< GMat(GMat)>, "org.opencv.core.math.sqrt")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GSub,< GMat(GMat, GMat, int)>, "org.opencv.core.math.sub")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GSubC,< GMat(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.math.subC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GSubRC,< GMat(GScalar, GMat, int)>, "org.opencv.core.math.subRC")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GSum,< GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.sum")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GThreshold,< GMat(GMat, GScalar, GScalar, int)>, "org.opencv.core.matrixop.threshold")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GTranspose,< GMat(GMat)>, "org.opencv.core.transpose")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GWarpAffine,< GMat(GMat, const Mat &, Size, int, int, const cv::Scalar &)>, "org.opencv.core.warpAffine")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GWarpPerspective,< GMat(GMat, const Mat &, Size, int, int, const cv::Scalar &)>, "org.opencv.core.warpPerspective")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GXor,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xor")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL (GXorS,< GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xorS")
	cv::gapi::streaming::G_TYPED_KERNEL (GSize,< GOpaque< Size >(GMat)>, "org.opencv.streaming.size")
	cv::gapi::streaming::G_TYPED_KERNEL (GSizeMF,< GOpaque< Size >(GFrame)>, "org.opencv.streaming.sizeMF")
	cv::gapi::streaming::G_TYPED_KERNEL (GSizeR,< GOpaque< Size >(GOpaque< Rect >)>, "org.opencv.streaming.sizeR")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL_M (GCartToPolar,< GMat2(GMat, GMat, bool)>, "org.opencv.core.math.cartToPolar")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL_M (GIntegral,< GMat2(GMat, int, int)>, "org.opencv.core.matrixop.integral")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL_M (GPolarToCart,< GMat2(GMat, GMat, bool)>, "org.opencv.core.math.polarToCart")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL_M (GSplit3,< GMat3(GMat)>, "org.opencv.core.transform.split3")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL_M (GSplit4,< GMat4(GMat)>,"org.opencv.core.transform.split4")
	cv::gapi::core::G_TYPED_KERNEL_M (GThresholdOT,< GMatScalar(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.matrixop.thresholdOT")
GMat	cv::gapi::inRange (const GMat &src, const GScalar &threshLow, const GScalar &threshUp)
	各行列要素に範囲レベルのしきい値処理を適用する。
std::tuple< GMat, GMat >	cv::gapi::integral (const GMat &src, int sdepth=-1, int sqdepth=-1)
	画像の積分を計算する。
std::tuple< GOpaque< double >, GArray< int >, GArray< Point2f > >	cv::gapi::kmeans (const GArray< Point2f > &data, const int K, const GArray< int > &bestLabels, const TermCriteria &criteria, const int attempts, const KmeansFlags flags)
std::tuple< GOpaque< double >, GArray< int >, GArray< Point3f > >	cv::gapi::kmeans (const GArray< Point3f > &data, const int K, const GArray< int > &bestLabels, const TermCriteria &criteria, const int attempts, const KmeansFlags flags)
std::tuple< GOpaque< double >, GMat, GMat >	cv::gapi::kmeans (const GMat &data, const int K, const GMat &bestLabels, const TermCriteria &criteria, const int attempts, const KmeansFlags flags)
	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。
std::tuple< GOpaque< double >, GMat, GMat >	cv::gapi::kmeans (const GMat &data, const int K, const TermCriteria &criteria, const int attempts, const KmeansFlags flags)
GMat	cv::gapi::LUT (const GMat &src, const Mat &lut)
	行列に対してルックアップテーブル変換を行う。
GMat	cv::gapi::mask (const GMat &src, const GMat &mask)
	行列にマスクを適用する。
GMat	cv::gapi::max (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列の要素ごとの最大値を計算する。
GScalar	cv::gapi::mean (const GMat &src)
	行列要素の平均(平均値)を計算する。
GMat	cv::gapi::merge3 (const GMat &src1, const GMat &src2, const GMat &src3)
	3つのシングルチャンネル行列から1つの3チャンネル行列を生成する。
GMat	cv::gapi::merge4 (const GMat &src1, const GMat &src2, const GMat &src3, const GMat &src4)
	4つのシングルチャンネル行列から1つの4チャンネル行列を生成する。
GMat	cv::gapi::min (const GMat &src1, const GMat &src2)
	2つの行列の要素ごとの最小値を計算する。
GMat	cv::gapi::mul (const GMat &src1, const GMat &src2, double scale=1.0, int ddepth=-1)
	2つの行列の要素ごとのスケール積を計算する。
GMat	cv::gapi::mulC (const GMat &src, const GScalar &multiplier, int ddepth=-1)
	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。
GMat	cv::gapi::mulC (const GMat &src, double multiplier, int ddepth=-1)
	行列にスカラを乗算する。
GMat	cv::gapi::mulC (const GScalar &multiplier, const GMat &src, int ddepth=-1)
	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。
GMat	cv::gapi::normalize (const GMat &src, double alpha, double beta, int norm_type, int ddepth=-1)
	配列のノルムまたは値の範囲を正規化する。
GScalar	cv::gapi::normInf (const GMat &src)
	行列の絶対無限大ノルムを計算する。
GScalar	cv::gapi::normL1 (const GMat &src)
	行列の絶対 L1 ノルムを計算する。
GScalar	cv::gapi::normL2 (const GMat &src)
	行列の絶対 L2 ノルムを計算する。
GMat	cv::gapi::phase (const GMat &x, const GMat &y, bool angleInDegrees=false)
	2次元ベクトルの回転角を計算する。
std::tuple< GMat, GMat >	cv::gapi::polarToCart (const GMat &magnitude, const GMat &angle, 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。
GMat	cv::gapi::remap (const GMat &src, const Mat &map1, const Mat &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。
GMat	cv::gapi::select (const GMat &src1, const GMat &src2, const GMat &mask)
	与えられたマスクに基づいて、2つの入力行列のいずれかから値を選択する。この関数は、マスク行列の対応する値が255であれば1つ目の入力行列の値を、（マスク行列の値が0に設定されていれば）2つ目の入力行列の値を出力行列に設定する。
GOpaque< Size >	cv::gapi::streaming::size (const GFrame &src)
	MediaFrame から次元を取得する。
GOpaque< Size >	cv::gapi::streaming::size (const GMat &src)
	Mat から次元を取得する。
GOpaque< Size >	cv::gapi::streaming::size (const GOpaque< Rect > &r)
std::tuple< GMat, GMat, GMat >	cv::gapi::split3 (const GMat &src)
	3チャンネル行列を3つのシングルチャンネル行列に分割する。
std::tuple< GMat, GMat, GMat, GMat >	cv::gapi::split4 (const GMat &src)
	4チャンネル行列を4つのシングルチャンネル行列に分割する。
GMat	cv::gapi::sqrt (const GMat &src)
	配列要素の平方根を計算する。
GMat	cv::gapi::sub (const GMat &src1, const GMat &src2, int ddepth=-1)
	2つの行列の要素ごとの差を計算する。
GMat	cv::gapi::subC (const GMat &src, const GScalar &c, int ddepth=-1)
	行列と指定したスカラの要素ごとの差を計算する。
GMat	cv::gapi::subRC (const GScalar &c, const GMat &src, int ddepth=-1)
	指定したスカラと行列の要素ごとの差を計算する。
GScalar	cv::gapi::sum (const GMat &src)
	全行列要素の合計を計算する。
std::tuple< GMat, GScalar >	cv::gapi::threshold (const GMat &src, const GScalar &maxval, int type)
GMat	cv::gapi::threshold (const GMat &src, const GScalar &thresh, const GScalar &maxval, int type)
	各行列要素に固定レベルのしきい値処理を適用する。
GMat	cv::gapi::transpose (const GMat &src)
	行列を転置する。
GMat	cv::gapi::warpAffine (const GMat &src, const Mat &M, const Size &dsize, int flags=cv::INTER_LINEAR, int borderMode=cv::BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
	画像にアフィン変換を適用する。
GMat	cv::gapi::warpPerspective (const GMat &src, const Mat &M, const Size &dsize, int flags=cv::INTER_LINEAR, int borderMode=cv::BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())
	画像に透視変換を適用する。