arithm.hpp ファイル

#include <opencv2/core.hpp>

Include dependency graph for arithm.hpp:

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

名前空間
namespace	cv
namespace	cv::fastcv

マクロ定義
#define	FCV_CMP_EQ(val1, val2)
#define	FCV_OPTYPE(depth, op)

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::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。
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。

マクロ定義詳解

FCV_CMP_EQ

#define FCV_CMP_EQ	(		val1,
			val2 )

Value:

(fabs(val1 - val2) < FLT_EPSILON)

FCV_OPTYPE

#define FCV_OPTYPE	(		depth,
			op )

Value:

((depth<<3) + op)