FastCVハードウェアアクセラレーテッド関数のモジュールラッパー

詳細説明

クラス
class	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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...

関数
void	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::dsp::Canny (InputArray _src, OutputArray _dst, int lowThreshold, int highThreshold, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
	8ビットのグレースケール画像に適用されるCannyエッジ検出器。
void	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::dsp::fcvdspdeinit ()
	FastCV DSP環境を終了処理する。
int	cv::fastcv::dsp::fcvdspinit ()
	FastCV DSP環境を初期化する。
void	cv::fastcv::dsp::FFT (InputArray src, OutputArray dst)
	実数値行列の1次元または2次元の高速フーリエ変換 (FFT) 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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::dsp::filter2D (InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, InputArray _kernel)
	分離不可能なカーネルで画像をフィルタリングする。
void	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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 *	cv::fastcv::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	cv::fastcv::houghLines (InputArray src, OutputArray lines, double threshold=0.25)
	ハフ直線検出を実行する。
void	cv::fastcv::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	cv::fastcv::dsp::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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 に返される。この関数 cv::fastcv::moments() はモーメントを浮動小数点演算で計算するのに対し、cv::moments() は double を用いてモーメントを計算する。
void	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::dsp::sumOfAbsoluteDiffs (cv::InputArray _patch, cv::InputArray _src, cv::OutputArray _dst)
	8x8 テンプレートに対する画像の絶対差分の総和。
void	cv::fastcv::dsp::thresholdOtsu (InputArray _src, OutputArray _dst, bool type)
	Otsuの手法を用いてグレースケール画像を二値化する。ピクセル値がしきい値より大きい場合はピクセルをmax(255)に設定し、そうでない場合はmin(0)に設定する。しきい値は、クラス内分散（クラス内のばらつき）を最小化するように探索される。
void	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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	cv::fastcv::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。

関数詳解

arithmetic_op()

void cv::fastcv::arithmetic_op	(	InputArray	src1,
		InputArray	src2,
		OutputArray	dst,
		int	op )

#include <opencv2/fastcv/arithm.hpp>

2つの行列に対する算術的な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。

引数

src1	1番目の入力行列。型はCV_8U, CV_16S, CV_32Fのいずれか。注意: subtractではCV_32Fはサポートされていない
src2	src1と同じ型・同じサイズの2番目の入力行列
dst	src の行列と同じ型の結果行列
op	演算の種類。加算は 0、減算は 1

bilateralFilter()

void cv::fastcv::bilateralFilter	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		int	d,
		float	sigmaColor,
		float	sigmaSpace,
		int	borderType = BORDER_DEFAULT )

#include <opencv2/fastcv/bilateralFilter.hpp>

各ピクセルの近傍をd-ピクセル径で考慮しながら、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。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dst	_src と同じ型の出力画像
d	カーネルサイズ（5, 7, 9 のいずれか）
sigmaColor	色空間におけるフィルタの sigma。典型的な値は 50.0f。この値を大きくすると、色がより異なる近傍ピクセルが平滑化結果に与える影響が大きくなる。
sigmaSpace	座標空間におけるフィルタの sigma。典型的な値は 1.0f。この値を大きくすると、カーネルサイズの範囲内でより遠い近傍ピクセルが平滑化結果に与える影響が大きくなる。
borderType	画像外のピクセルを外挿するために使用する境界モード

bilateralRecursive()

void cv::fastcv::bilateralRecursive	(	cv::InputArray	src,
		cv::OutputArray	dst,
		float	sigmaColor = 0.03f,
		float	sigmaSpace = 0.1f )

#include <opencv2/fastcv/smooth.hpp>

再帰的バイラテラルフィルタリング。

従来のバイラテラルフィルタリングとは異なり、ここでは平滑化を実際には勾配領域で実行する。このアルゴリズムは、画質と計算量の両面で元のバイラテラルフィルタリングよりも効率的であると主張している。アルゴリズムの説明は論文 Recursive Bilateral Filtering, ECCV2012 by Prof Yang Qingxiong を参照すること。この関数は cv::bilateralFilter とビット単位で完全一致しないが、Snapdragonプロセッサ上で改善されたレイテンシを提供する。

引数

src	入力画像。CV_8U チャンネルを1つ持つ必要がある
dst	CV_8U チャンネルを1つ持つ出力配列
sigmaColor	色空間における sigma。値が大きいほど、アルゴリズムによって平滑化される色の差が大きくなる
sigmaSpace	座標空間における sigma。値が大きいほど、より遠いピクセルが平滑化される

buildPyramid()

void cv::fastcv::buildPyramid	(	InputArray	src,
		OutputArrayOfArrays	pyr,
		int	nLevels,
		bool	scaleBy2 = true,
		int	borderType = cv::BORDER_REFLECT,
		uint8_t	borderValue = 0 )

#include <opencv2/fastcv/pyramid.hpp>

単一の元画像から生じる float32 の画像ピラミッドを構築する。これは事前設定されたレベルに対して順次縮小される。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。

引数

src	型 8U または 32F のシングルチャンネル入力画像
pyr	nLevels 段階の縮小画像コピーを格納する出力配列
nLevels	生成するピラミッドの段数
scaleBy2	画像を 2 分の 1 に縮小するか、0.8408964 として近似される 1/(2)^(1/4) の係数で縮小するか（ORB 縮小）。ORB 縮小は浮動小数点画像ではサポートされない
borderType	境界の処理方法。指定可能なオプションは BORDER_REFLECT（FASTCV_BORDER_REFLECT に対応）、BORDER_REFLECT_101（FASTCV_BORDER_REFLECT_V2 に対応）、BORDER_REPLICATE（FASTCV_BORDER_REPLICATE に対応）。その他の境界タイプは FASTCV_BORDER_UNDEFINED に対応する（境界ピクセルは無視される）。現状では、境界は 2 分の 1 への縮小時のみサポートされ、ORB 縮小では無視される。また浮動小数点画像でも無視される
borderValue	境界を埋めるために使用する値。浮動小数点画像では無視される

calcHist()

void cv::fastcv::calcHist	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_hist )

#include <opencv2/fastcv/histogram.hpp>

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された方法で実装している。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_hist	256 ビンの int 型の出力ヒストグラム

Canny()

void cv::fastcv::dsp::Canny	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		int	lowThreshold,
		int	highThreshold,
		int	apertureSize = 3,
		bool	L2gradient = false )

#include <opencv2/fastcv/edges_dsp.hpp>

8ビットのグレースケール画像に適用されるCannyエッジ検出器。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dst	エッジ検出結果を格納する 8 ビットの出力画像
lowThreshold	第1のしきい値
highThreshold	第2のしきい値
apertureSize	勾配を計算するための Sobel カーネルサイズ。サポートされるサイズは 3, 5, 7。
L2gradient	L2 勾配または L1 勾配

clusterEuclidean()

void cv::fastcv::clusterEuclidean	(	InputArray	points,
		InputArray	clusterCenters,
		OutputArray	newClusterCenters,
		OutputArray	clusterSizes,
		OutputArray	clusterBindings,
		OutputArray	clusterSumDists,
		int	numPointsUsed = -1 )

#include <opencv2/fastcv/cluster.hpp>

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取る。Qualcommのプロセッサ上で cv::kmeans より高速な実行時間を提供する。

引数

points	型 8u の点の配列。各行が1つの点を表す。サイズは N 行 D 列で、非連続でもよい。
clusterCenters	型 32f の初期クラスタ中心の配列。各行が1つの中心を表す。サイズは K 行 D 列で、非連続でもよい。
newClusterCenters	型 32f の結果クラスタ中心の配列。各行が見つかった中心を表す。サイズは K 行 D 列に設定される。
clusterSizes	型 uint32 の結果クラスタメンバ数の配列。サイズは 1 行 K 列に設定される。
clusterBindings	型 uint32 の結果点インデックスの配列。各インデックスは、対応する点がどのクラスタに属するかを示す。サイズは 1 行 numPointsUsed 列に設定される。
clusterSumDists	型 32f の結果距離合計の配列。各数値は、各クラスタ中心とそれに属する点との距離の合計である。サイズは 1 行 K 列に設定される
numPointsUsed	0 から numPointsUsed-1 まで（両端含む）の、クラスタリングする点の数。負の場合は N に設定される。

DCT()

void cv::fastcv::DCT	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/ipptransform.hpp>

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。8ビット符号なし整数型の入力を受け取り、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 cv::dct より高速な実行時間を提供する。

引数

src	型 CV_8UC1 の入力画像
dst	型 CV_16SC1 の出力画像

FAST10()

void cv::fastcv::FAST10	(	InputArray	src,
		InputArray	mask,
		OutputArray	coords,
		OutputArray	scores,
		int	barrier,
		int	border,
		bool	nmsEnabled )

#include <opencv2/fastcv/fast10.hpp>

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る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、高速化を提供する。

引数

src	8 ビットのグレースケール画像
mask	コーナー検出から除外すべきピクセルを示す省略可能なマスク。そのサイズは画像の幅および高さの k 倍であるべきで、k = 1/2, 1/4 , 1/8 , 1, 2, 4, 8 である。詳細は FastCV の fcvCornerFast9InMaskScoreu8 関数のドキュメントを参照
coords	検出されたコーナーの x, y 位置をインターリーブして格納する CV_32S の出力配列
scores	検出されたコーナーのスコアを格納する省略可能な出力配列。スコアは、検出されたコーナーをなお有効と判定できる最も高いしきい値である。スコア値が高いほど、より強いコーナー特徴を示す。例えば、スコア 108 のコーナーはスコア 50 のコーナーより強い
barrier	FAST しきい値。このしきい値は、中心ピクセルの輝度値と、そのピクセルを取り囲む円上のピクセルとの差を比較するために使用される
border	画像の上下左右から無視するピクセル数。4 未満の場合はデフォルトで 4 になる
nmsEnabled	弱いキーポイントを除去するために非最大抑制を有効にする

fcvdspdeinit()

void cv::fastcv::dsp::fcvdspdeinit

(

)

#include <opencv2/fastcv/dsp_init.hpp>

FastCV DSP環境を終了処理する。

この関数は 'fcvdspinit' 関数によって設定されたリソースと環境を解放する。すべてのDSPリソースが適切にクリーンアップされ、メモリリークが発生しないよう、ユースケースまたはプログラムの終了前に呼び出すべきである。

覚え書き

この関数は、すべてのDSP関連操作が完了した後、ユースケースまたはプログラムの最後に呼び出さなければならない。

fcvdspinit()

int cv::fastcv::dsp::fcvdspinit

(

)

#include <opencv2/fastcv/dsp_init.hpp>

FastCV DSP環境を初期化する。

この関数はDSPが動作するために必要な環境とリソースをセットアップする。DSP関連の操作が実行される前にDSPが適切に初期化されるよう、ユースケースまたはプログラムの最初に一度だけ呼び出さなければならない。

覚え書き

この関数は、DSP関連の操作の前に、ユースケースまたはプログラムの開始時に呼び出さなければならない。

戻り値

int 成功時は0を、失敗時は0以外の値を返す。

FFT() [1/2]

void cv::fastcv::dsp::FFT	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/fft_dsp.hpp>

実数値行列の1Dまたは2D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。

引数

src	CV_8UC1 の入力配列。2次元の場合は行列の次元が 2 の累乗でなければならず、1次元の場合は高さが 1 で幅が 2 の累乗でなければならない。
dst	型 CV_32FC2 の計算された FFT 行列。FFT の実部と虚部の係数は別々のチャンネルに格納される。したがって dst の次元は (srcWidth, srcHeight) になる

FFT() [2/2]

void cv::fastcv::FFT	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/fft.hpp>

実数値行列の1Dまたは2D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が、一方 cv::dft は浮動小数点または複素数の配列を受け取る。

引数

src	CV_8UC1 の入力配列。2次元の場合は行列の次元が 2 の累乗でなければならず、1次元の場合は高さが 1 で幅が 2 の累乗でなければならない。
dst	型 CV_32FC2 の計算された FFT 行列。FFT の実部と虚部の係数は別々のチャンネルに格納される。したがって dst の次元は (srcWidth, srcHeight) になる

fillConvexPoly()

void cv::fastcv::fillConvexPoly	(	InputOutputArray	img,
		InputArray	pts,
		Scalar	color )

#include <opencv2/fastcv/draw.hpp>

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の倍数であることを要求する。

引数

img	描画対象の画像。最大 4 つの 8 ビットチャンネルを持つことができる
pts	ポリゴンの点座標の配列。N 個の 2 チャンネル要素、または 2*N 個の 1 チャンネル 32 ビット整数要素を含む必要がある
color	描画されるポリゴンの色。B, G, R および A（サポートされる場合）として格納される

filter2D() [1/2]

void cv::fastcv::dsp::filter2D	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		int	ddepth,
		InputArray	_kernel )

#include <opencv2/fastcv/blur_dsp.hpp>

非分離カーネルで画像をフィルタリングする。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像。src のサイズは 176*144 より大きくなければならない
_dst	型 CV_8UC1, CV_16SC1 または CV_32FC1 の出力画像
ddepth	出力画像のビット深度
_kernel	フィルタカーネルのデータ

filter2D() [2/2]

void cv::fastcv::filter2D	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		int	ddepth,
		InputArray	_kernel )

#include <opencv2/fastcv/blur.hpp>

非分離カーネルによるNxN相関。半カーネル幅までの境界は無視される。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dst	型 CV_8UC1, CV_16SC1 または CV_32FC1 の出力画像
ddepth	出力画像のビット深度
_kernel	フィルタカーネルのデータ

参照

Filter2D

gaussianBlur()

void cv::fastcv::gaussianBlur	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		int	kernel_size = 3,
		bool	blur_border = true )

#include <opencv2/fastcv/blur.hpp>

sigma = 0 かつ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 とは異なり、出力にわずかな差異が生じる。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dst	型 CV_8UC1 の出力画像
kernel_size	フィルタカーネルのサイズ。3, 5, 11 のいずれか
blur_border	true に設定すると、隣接値を 0 でパディングして境界が平滑化される（定数境界の一種）。false に設定すると、半カーネル幅までの境界は無視される（例えば 3x3 の場合は 1 ピクセル）。

参照

GaussianBlur

gemm()

void cv::fastcv::gemm	(	InputArray	src1,
		InputArray	src2,
		OutputArray	dst,
		float	alpha = 1.0,
		InputArray	src3 = noArray(),
		float	beta = 0.0 )

#include <opencv2/fastcv/arithm.hpp>

2つの float 型行列の行列乗算 R = a*A*B + b*C。ここで A,B,C,R は行列であり、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。

引数

src1	型 CV_32F の第1ソース行列
src2	型 CV_32F の第2ソース行列。行数が src1 の列数と等しいこと
dst	型 CV_32F の結果行列
alpha	src1 と src2 に対する乗算係数
src3	行列積に加算される、型 CV_32F の省略可能な第3行列
beta	src3 に対する乗算係数

getQcAllocator()

cv::MatAllocator * cv::fastcv::getQcAllocator

(

)

#include <opencv2/fastcv/allocator.hpp>

Qualcommのデフォルトアロケータを取得する。この関数は、DSPでの使用に最適化されたQualcommのデフォルトアロケータへのポインタを返す。

戻り値

デフォルトのFastCVアロケータへのポインタ。

houghLines()

void cv::fastcv::houghLines	(	InputArray	src,
		OutputArray	lines,
		double	threshold = 0.25 )

#include <opencv2/fastcv/hough.hpp>

Hough直線検出を実行する。

引数

src	二値輪郭を含む 8 ビット入力画像。幅とステップは 8 で割り切れる必要がある
lines	検出された線分を (x1, y1, x2, y2) の形式で格納する出力配列。すべての数値は 32 ビット浮動小数点である
threshold	検出される線分の最小長を制御する。値は 0.0 から 1.0 の間でなければならない。1.0 に近い値は検出される線分の数を減らす。0.0 に近い値はより多くの線分を検出するが、ノイズが多くなる場合がある。推奨値は 0.25。

IDCT()

void cv::fastcv::IDCT	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/ipptransform.hpp>

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のプロセッサ上で逆変換のケースにおいて cv::dct より高速な実行時間を提供する。

引数

src	型 CV_16SC1 の入力画像
dst	型 CV_8UC1 の出力画像

IFFT() [1/2]

void cv::fastcv::dsp::IFFT	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/fft_dsp.hpp>

複素数値行列の1Dまたは2D逆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。

引数

src	FFT の実部と虚部の係数を別々のチャンネルに格納した、型 CV_32FC2 の入力配列。2次元の場合は行列の次元が 2 の累乗でなければならず、1次元の場合は高さが 1 で幅が 2 の累乗でなければならない。
dst	型 CV_8U の計算された IFFT 行列。この行列は実数値で虚部を持たない。したがって dst の次元は (srcWidth , srcHeight) になる

IFFT() [2/2]

void cv::fastcv::IFFT	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/fft.hpp>

複素数値行列の1Dまたは2D逆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。

引数

src	FFT の実部と虚部の係数を別々のチャンネルに格納した、型 CV_32FC2 の入力配列。2次元の場合は行列の次元が 2 の累乗でなければならず、1次元の場合は高さが 1 で幅が 2 の累乗でなければならない。
dst	型 CV_8U の計算された IFFT 行列。この行列は実数値で虚部を持たない。したがって dst の次元は (srcWidth , srcHeight) になる

integrateYUV()

void cv::fastcv::integrateYUV	(	InputArray	Y,
		InputArray	CbCr,
		OutputArray	IY,
		OutputArray	ICb,
		OutputArray	ICr )

#include <opencv2/fastcv/arithm.hpp>

YCbCr420画像の積分。注意: 入力の高さは2の倍数であるべきである。入力の幅とストライドは16の倍数であるべきである。出力のストライドは8の倍数であるべきである。Qualcommのプロセッサ向けに最適化されている。

引数

Y	8UC1 YCbCr420 画像の入力 Y 成分。
CbCr	8UC1 YCbCr420 画像の入力 CbCr 成分（インターリーブ）。
IY	CV_32S シングルチャンネルの出力 Y 積分画像。サイズは (Y height + 1)*(Y width + 1)
ICb	CV_32S シングルチャンネルの出力 Cb 積分画像。サイズは (Y height/2 + 1)*(Y width/2 + 1)
ICr	CV_32S シングルチャンネルの出力 Cr 積分画像。サイズは (Y height/2 + 1)*(Y width/2 + 1)

matmuls8s32()

void cv::fastcv::matmuls8s32	(	InputArray	src1,
		InputArray	src2,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/arithm.hpp>

2つの int8_t 型行列の行列乗算。符号付き整数の入出力を使用するが、一方 cv::gemm は浮動小数点の入出力を使用する。matmuls8s32 はQualcommのプロセッサ上で高速化を提供する。

引数

src1	型 CV_8S の第1ソース行列
src2	型 CV_8S の第2ソース行列
dst	型 CV_32S の結果行列

meanShift()

int cv::fastcv::meanShift	(	InputArray	src,
		Rect &	rect,
		TermCriteria	termCrit )

#include <opencv2/fastcv/shift.hpp>

ミーンシフト処理を適用し、最終的な収束位置を取得する。この関数は元の画像(通常は確率画像)にミーンシフト処理を適用し、最終的な収束位置を取得する。収束位置の探索は、要求された精度に達するか、最大反復回数に達したときに停止する。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 とビット単位で完全一致しないが、Snapdragonプロセッサ上で改善されたレイテンシを提供する。

引数

src	8 ビット、32 ビット整数または 32 ビット浮動小数点のグレースケール画像。通常はオブジェクトのヒストグラムに基づいて計算された確率画像である
rect	初期探索ウィンドウ位置。最終的に収束したウィンドウ位置も返す
termCrit	MeanShift を終了するために使用する基準。2 つの終了基準から成る。1) epsilon: 必要な精度、2) max_iter: 最大反復回数

戻り値

ループが停止した反復回数

merge()

void cv::fastcv::merge	(	InputArrayOfArrays	mv,
		OutputArray	dst )

#include <opencv2/fastcv/channel.hpp>

複数のシングルチャンネル CV_8U mat から1つのマルチチャンネル mat を作成する。Qualcommのプロセッサ向けに最適化されている。

引数

mv	マージする行列の入力ベクトル。mv 内のすべての行列は CV_8UC1 で同じサイズでなければならない。注意: 行列の数は 2, 3, 4 のいずれか。
dst	ビット深度 CV_8U で mv[0] と同じサイズの出力配列。チャンネル数は行列配列内の行列の総数になる

moments()

cv::Moments cv::fastcv::moments	(	InputArray	_src,
		bool	binary )

#include <opencv2/fastcv/moments.hpp>

画像ピクセルの輝度値について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() は浮動小数点計算でモーメントを計算するが、一方 cv::moments() は double を使用してモーメントを計算する。

引数

_src	型 CV_8UC1, CV_32SC1, CV_32FC1 の入力画像
binary	true の場合、画像を2値画像(黒は 0x00、白は 0xff)とみなす。そうでない場合はグレースケール画像とみなす。

normalizeLocalBox()

void cv::fastcv::normalizeLocalBox	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		Size	pSize,
		bool	useStdDev )

#include <opencv2/fastcv/blur.hpp>

画像の局所的な減算正規化および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。

引数

_src	入力画像。CV_8U または CV_32F のシングルチャンネルでなければならない。
_dst	出力配列。シングルチャンネルでなければならない。src が CV_8U 型の場合は CV_8S、src が CV_32F の場合は CV_32F となる。
pSize	平均と標準偏差の計算に用いるパッチサイズ
useStdDev	1 の場合、正規化に平均と標準偏差の両方を使用する。0 の場合は平均のみを使用する。

remap()

void cv::fastcv::remap	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		InputArray	map1,
		InputArray	map2,
		int	interpolation,
		int	borderValue = 0 )

#include <opencv2/fastcv/remap.hpp>

グレースケールの CV_8UC1 画像に汎用的な幾何変換を適用する。

引数

src	1番目の入力画像データ。型は CV_8UC1
dst	出力画像データ。型は CV_8UC1
map1	浮動小数点型の CV_32FC1 行列。各要素は元画像におけるマッピング先の列座標を表す。
map2	浮動小数点型の CV_32FC1 行列。各要素は元画像におけるマッピング先の行座標を表す。
interpolation	INTER_NEAREST と INTER_LINEAR の補間のみがサポートされている
borderValue	定数のピクセル値

remapRGBA()

void cv::fastcv::remapRGBA	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		InputArray	map1,
		InputArray	map2,
		int	interpolation )

#include <opencv2/fastcv/remap.hpp>

4チャンネルの CV_8UC4 画像に、バイリニア補間または最近傍補間で汎用的な幾何変換を適用する。

引数

src	1番目の入力画像データ。型は CV_8UC4
dst	出力画像データ。型は CV_8UC4
map1	浮動小数点型の CV_32FC1 行列。各要素は元画像におけるマッピング先の列座標を表す。
map2	浮動小数点型の CV_32FC1 行列。各要素は元画像におけるマッピング先の行座標を表す。
interpolation	INTER_NEAREST と INTER_LINEAR の補間のみがサポートされている

resizeDown()

void cv::fastcv::resizeDown	(	cv::InputArray	_src,
		cv::OutputArray	_dst,
		Size	dsize,
		double	inv_scale_x,
		double	inv_scale_y )

#include <opencv2/fastcv/scale.hpp>

指定したスケーリング係数または寸法を使用して画像を縮小する。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。

引数

_src	入力画像データ。型は CV_8UC1 または CV_8UC2。
_dst	出力画像データ。型は CV_8UC1 または CV_8UC2。
dsize	出力画像の希望サイズ。空の場合は inv_scale_x と inv_scale_y を使って計算される。
inv_scale_x	幅に対する逆スケーリング係数。dsize が指定されている場合、この引数は無視される。
inv_scale_y	高さに対する逆スケーリング係数。dsize が指定されている場合、この引数は無視される。

覚え書き

dsize が指定されない場合、inv_scale_x と inv_scale_y は厳密に正でなければならない。

sepFilter2D()

void cv::fastcv::sepFilter2D	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		int	ddepth,
		InputArray	_kernelX,
		InputArray	_kernelY )

#include <opencv2/fastcv/blur.hpp>

分離可能カーネルによるNxN相関。srcImg と dstImg が同じアドレスを指し、srcStride が dstStride に等しい場合、インプレースで処理する。半カーネル幅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。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dst	型が CV_8UC1、CV_16SC1 の出力画像
ddepth	出力画像のビット深度
_kernelX	X方向のフィルタカーネルデータ
_kernelY	Y方向のフィルタカーネルデータ(CV_16SC1 の場合、kernelX と kernelY は同一でなければならない)

参照

sepFilter2D

sobel()

void cv::fastcv::sobel	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dx,
		OutputArray	_dy,
		int	kernel_size,
		int	borderType,
		int	borderValue )

#include <opencv2/fastcv/edges.hpp>

正規化なしで、ソースの輝度データから2D勾配画像を作成する。X方向の1次導関数、Y方向の1次導関数、またはその両方を同時に計算する。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dx	水平方向の勾配を格納するバッファ。サイズは (dxyStride)*(height) バイトでなければならない。NULL の場合、水平方向の勾配は計算されない。
_dy	垂直方向の勾配を格納するバッファ。サイズは (dxyStride)*(height) バイトでなければならない。NULL の場合、垂直方向の勾配は計算されない
kernel_size	Sobel カーネルサイズ。3x3、5x5、7x7 をサポートする
borderType	境界の種類。BORDER_CONSTANT、BORDER_REPLICATE をサポートする
borderValue	定数境界の場合の境界値

sobel3x3u8()

void cv::fastcv::sobel3x3u8	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		OutputArray	_dsty = noArray(),
		int	ddepth = CV_8U,
		bool	normalization = false )

#include <opencv2/fastcv/edges.hpp>

正規化なしで、ソースの輝度データから2D勾配画像を作成する。この関数は3x3近傍で中心差分を計算し、その結果をSobelカーネルと畳み込む。半カーネル幅までの境界は無視される。

引数

_src	型 CV_8UC1 の入力画像
_dst	_dsty が指定されている場合は水平方向の勾配を格納するバッファ、そうでない場合は |dx|+|dy| の8ビット出力画像。バッファのサイズは (srcwidth)*(srcheight) バイト
_dsty	(省略可能)垂直方向の勾配を格納するバッファ。サイズは (srcwidth)*(srcheight) でなければならない。
ddepth	出力画像のビット深度 CV_8SC1、CV_16SC1、CV_32FC1
normalization	結果に対して正規化を行うかどうか

sobelPyramid()

void cv::fastcv::sobelPyramid	(	InputArrayOfArrays	pyr,
		OutputArrayOfArrays	dx,
		OutputArrayOfArrays	dy,
		int	outType = CV_8S )

#include <opencv2/fastcv/pyramid.hpp>

画像ピラミッドから勾配ピラミッドを作成する。注意: 勾配計算中は境界が無視される。

引数

pyr	シングルチャンネル8ビット画像の入力ピラミッド。連続した画像のみがサポートされている。
dx	pyr と同じサイズの水平方向 Sobel 勾配ピラミッド
dy	pyr と同じサイズの垂直方向 Sobel 勾配ピラミッド
outType	出力データの型。CV_8S、CV_16S、CV_32F のいずれか

split()

void cv::fastcv::split	(	InputArray	src,
		OutputArrayOfArrays	mv )

#include <opencv2/fastcv/channel.hpp>

CV_8U マルチチャンネル mat を複数の CV_8UC1 mat に分割する。Qualcommのプロセッサ向けに最適化されている。

引数

src	ビット深度 CV_8U の2、3、または4チャンネルの入力 mat
mv	サイズ src.channels() の CV_8UC1 mat の出力ベクトル

sumOfAbsoluteDiffs()

void cv::fastcv::dsp::sumOfAbsoluteDiffs	(	cv::InputArray	_patch,
		cv::InputArray	_src,
		cv::OutputArray	_dst )

#include <opencv2/fastcv/sad_dsp.hpp>

8x8テンプレートに対する画像の絶対差分の合計。

引数

_patch	1番目の入力画像データ。型は CV_8UC1
_src	入力画像データ。型は CV_8UC1
_dst	出力画像データ。型は CV_16UC1

thresholdOtsu()

void cv::fastcv::dsp::thresholdOtsu	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		bool	type )

#include <opencv2/fastcv/thresh_dsp.hpp>

大津の手法を使用してグレースケール画像を2値化する。値がしきい値より大きい場合はピクセルを max(255) に設定し、そうでなければピクセルを min(0) に設定する。しきい値はクラス内分散(クラス内のばらつき)を最小化するように探索される。

引数

_src	入力8ビットグレースケール画像。バッファのサイズは srcStride*srcHeight バイト。
_dst	出力8ビット2値化画像。バッファのサイズは dstStride*srcHeight バイト。
type	しきい値処理の種類。0 または 1 のいずれか。注意: type=0 の場合、ピクセル値がしきい値より大きければ maxValue に設定され、そうでなければ 0 に設定される。type=1 の場合、ピクセル値がしきい値より大きければ 0 に設定され、そうでなければ maxValue に設定される。

thresholdRange()

void cv::fastcv::thresholdRange	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		int	lowThresh,
		int	highThresh,
		int	trueValue,
		int	falseValue )

#include <opencv2/fastcv/thresh.hpp>

1対のしきい値に基づいてグレースケール画像を2値化する。2値化された画像はユーザが選択した2つの値になる。この関数はSnapdragonプロセッサ上で改善されたレイテンシを提供する。

引数

src	8 ビットのグレースケール画像
dst	入力画像と同じサイズ・型の出力画像。入力画像と同じものでもよい
lowThresh	2値化のための下限しきい値
highThresh	2値化のための上限しきい値
trueValue	元のピクセルがしきい値のペアによって両端を含めて定義される範囲内にある場合に、出力先ピクセルへ割り当てる値
falseValue	元のピクセルがしきい値のペアによって両端を含めて定義される範囲外にある場合に、出力先ピクセルへ割り当てる値

trackOpticalFlowLK() [1/2]

void cv::fastcv::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) )

#include <opencv2/fastcv/tracking.hpp>

Lucas-Kanadeアルゴリズムを使用し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の画像を受け取る。Qualcommのプロセッサ上で高速な実行時間を提供する。

引数

src	型 8U のシングルチャンネル入力画像。最初の動きフレーム
dst	型 8U のシングルチャンネル入力画像。最後の動きフレーム。最初のフレームと同じサイズ・ストライドでなければならない
srcPyr	最初の動きフレームから構築したピラミッド
dstPyr	最後の動きフレームから構築したピラミッド
ptsIn	開始点の初期サブピクセル座標の配列。32F の2D要素を含んでいなければならない
ptsOut	計算された最終点の出力配列。32F の2D要素を含んでいなければならない
ptsEst	最終点に対する推定値の入力配列。32F の2D要素を含んでいなければならず、空でもよい
statusVec	各特徴の状態を示す int32 値の出力配列。空でもよい
winSize	オプティカルフロー探索のウィンドウサイズ。幅と高さは奇数でなければならない。推奨値は 5、7、9
termCriteria	最大反復回数、最大イプシロン、停止条件を含む終了基準

trackOpticalFlowLK() [2/2]

void cv::fastcv::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 )

#include <opencv2/fastcv/tracking.hpp>

LKトラッキング関数のv1向けのオーバーロード。

引数

src	型 8U のシングルチャンネル入力画像。最初の動きフレーム
dst	型 8U のシングルチャンネル入力画像。最後の動きフレーム。最初のフレームと同じサイズ・ストライドでなければならない
srcPyr	最初の動きフレームから構築したピラミッド
dstPyr	最後の動きフレームから構築したピラミッド
srcDxPyr	srcPyr の X方向 Sobel 微分のピラミッド
srcDyPyr	srcPyr の Y方向 Sobel 微分のピラミッド
ptsIn	開始点の初期サブピクセル座標の配列。32F の2D要素を含んでいなければならない
ptsOut	計算された最終点の出力配列。32F の2D要素を含んでいなければならない
statusVec	各特徴の状態を示す int32 値の出力配列。空でもよい
winSize	オプティカルフロー探索のウィンドウサイズ。幅と高さは奇数でなければならない。推奨値は 5、7、9
maxIterations	試行する最大反復回数

warpAffine()

void cv::fastcv::warpAffine	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		InputArray	_M,
		Size	dsize,
		int	interpolation = INTER_LINEAR,
		int	borderValue = 0 )

#include <opencv2/fastcv/warp.hpp>

指定された変換行列を使用して入力画像にアフィン変換を実行する。

この関数は変換行列に基づいて2種類の操作を実行する:

1. Standard Affine Transformation (2x3 matrix):
   • アフィン行列を使用して入力画像全体を変換する
   • CV_8UC1 型と CV_8UC3 型の両方をサポートする
2. Patch Extraction with Transformation (2x2 matrix):
   • 入力画像からパッチを抽出して変換する
   • CV_8UC1 型のみをサポートする
   • 入力がROIの場合: 元画像内のROI中心からパッチが抽出される
   • 入力が画像全体の場合: 画像中心からパッチが抽出される

引数

_src	入力画像。サポートされる形式: CV_8UC1: 8ビットシングルチャンネル CV_8UC3: 8ビット3チャンネル - 2x3 行列の場合のみ
_dst	出力画像。src と同じ型を持ち、サイズは dsize で指定される
_M	2x2/2x3 アフィン変換行列(逆マップ)
dsize	出力サイズ: 2x3 行列の場合: 出力画像のサイズ 2x2 行列の場合: 抽出するパッチのサイズ
interpolation	補間方法。CV_8UC1 入力での 2x3 変換にのみ適用される。選択肢: INTER_NEAREST: 最近傍補間 INTER_LINEAR: バイリニア補間(デフォルト) INTER_AREA: 面積ベースの補間 INTER_CUBIC: バイキュービック補間 注意: CV_8UC3 入力では内部的に常にバイキュービック補間が使用される
borderValue	境界ピクセル用の定数ピクセル値。シングルチャンネル入力での 2x3 変換にのみ適用される。

覚え書き

アフィン行列は逆写像の慣習に従い、対応するソース座標を生成するために出力先座標に適用される。

この関数は境界処理に 'FASTCV_BORDER_CONSTANT' を使用し、指定された 'borderValue' を用いる。

warpPerspective()

void cv::fastcv::warpPerspective	(	InputArray	_src,
		OutputArray	_dst,
		InputArray	_M0,
		Size	dsize,
		int	interpolation,
		int	borderType,
		const Scalar &	borderValue )

#include <opencv2/fastcv/warp.hpp>

透視変換を使用して画像を変換する。cv::warpPerspective と同じだが、ビット単位で完全一致はしない。

引数

_src	入力8ビット画像。
_dst	出力8ビット画像。
_M0	3x3 透視変換行列。
dsize	出力画像のサイズ。
interpolation	補間方法。cv::INTER_NEAREST、cv::INTER_LINEAR、cv::INTER_AREA のみがサポートされている。
borderType	ピクセル外挿方法。cv::BORDER_CONSTANT、cv::BORDER_REPLICATE、cv::BORDER_TRANSPARENT のみがサポートされている。
borderValue	定数境界の場合に使用する値。

warpPerspective2Plane()

void cv::fastcv::warpPerspective2Plane	(	InputArray	_src1,
		InputArray	_src2,
		OutputArray	_dst1,
		OutputArray	_dst2,
		InputArray	_M0,
		Size	dsize )

#include <opencv2/fastcv/warp.hpp>

同じ変換を使用して2つの画像を透視ワープする。適用可能な箇所で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。

引数

_src1	1番目の入力8ビット画像。バッファのサイズは src1Stride*srcHeight バイト。
_src2	2番目の入力8ビット画像。バッファのサイズは src2Stride*srcHeight バイト。
_dst1	1番目のワープ後出力画像(src1 に対応)。バッファのサイズは dst1Stride*dstHeight バイト、型は CV_8UC1
_dst2	2番目のワープ後出力画像(src2 に対応)。バッファのサイズは dst2Stride*dstHeight バイト、型は CV_8UC1
_M0	3x3 透視変換行列(逆マップ)
dsize	出力画像のサイズ