名前空間
namespace	device

クラス
class	BackgroundSubtractorFGD
	このクラスは、背景のモデルを構築・維持することで前景ピクセルと背景ピクセルを判別する。続きを読む...

class	BackgroundSubtractorGMG
	背景/前景セグメンテーション (領域分割) Algorithm。続きを読む...

class	BackgroundSubtractorMOG
	ガウス混合モデルに基づく背景/前景セグメンテーション (領域分割) Algorithm。続きを読む...

class	BackgroundSubtractorMOG2
	ガウス混合モデルに基づく背景/前景セグメンテーション (領域分割) Algorithm。続きを読む...

class	BroxOpticalFlow
	Brox et al.のオプティカルフローアルゴリズム ([44]) を用いて2枚の画像のオプティカルフローを計算するクラス。続きを読む...

class	BufferPool
	CUDAストリームで使用するBufferPool。続きを読む...

class	CannyEdgeDetector
	Canny エッジ検出器の基底クラス。: 続き...

class	CascadeClassifier
	物体検出に使用するカスケード分類器クラス。HAARおよびLBPカスケードをサポートする。: 続きを読む...

class	CLAHE
	コントラスト制限付き適応ヒストグラム平坦化 (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) の基底クラス。: 続きを読む...

class	Convolution
	畳み込み(または相互相関)演算子の基底クラス。 : 続き...

class	CornernessCriteria
	コーナー性評価(Cornerness Criteria)計算の基底クラス。 : 続き...

class	CornersDetector
	コーナー検出器の基底クラス。 : 続き...

class	DenseOpticalFlow
	密なオプティカルフローアルゴリズムの基底インターフェース。続き...

class	DensePyrLKOpticalFlow
	密なオプティカルフローを計算するためのクラス。続き...

class	DescriptorMatcher
	キーポイント記述子をマッチングするための抽象基底クラス。続き...

class	DeviceInfo
	指定したGPUのプロパティを照会する機能を提供するクラス。続き...

class	DFT
	cv::Algorithmとして実装されたDFT演算子の基底クラス。 : 続き...

class	DisparityBilateralFilter
	ジョイントバイラテラルフィルタリングを用いて視差マップを精細化するクラス。 : 続き...

class	Event

struct	EventAccessor
	cuda::EventからcudaEvent_tを取得できるようにするクラス。続き...

class	FarnebackOpticalFlow
	Gunnar Farnebackのアルゴリズムを用いて密なオプティカルフローを計算するクラス。続き...

class	FastFeatureDetector
	FAST法を用いた特徴検出のためのラッパークラス。続き...

class	FastOpticalFlowBM

class	Feature2DAsync
	CUDAによる非同期の2D画像特徴検出器および記述子抽出器の抽象基底クラス。続き...

struct	FGDParams

class	Filter
	すべてのCUDAフィルタに共通のインターフェース : 続き...

struct	GpuData

class	GpuMat
	参照カウント付きのGPUメモリの基底ストレージクラス。続き...

class	GpuMatND

class	HOG
	勾配方向ヒストグラム(HOG, [66])を用いた物体検出器を実装したクラス。続き...

class	HostMem
	CUDAの特殊なメモリ型の確保関数をラップし、参照カウントを備えたクラス。続き...

class	HoughCirclesDetector
	円検出アルゴリズムの基底クラス。 : 続き...

class	HoughLinesDetector
	直線検出アルゴリズムの基底クラス。 : 続き...

class	HoughSegmentDetector
	線分検出アルゴリズムの基底クラス。 : 続き...

class	ImagePyramid

class	LookUpTable
	ルックアップテーブルを用いた変換の基底クラス。続き...

class	NvidiaHWOpticalFlow
	NVIDIA Optical Flow SDKを用いたオプティカルフローアルゴリズムの基底インターフェース。続き...

class	NvidiaOpticalFlow_1_0
	NVIDIA Optical FlowハードウェアおよびOptical Flow SDK 1.0を用いて2枚の画像間のオプティカルフローベクトルを計算するクラス。続き...

class	NvidiaOpticalFlow_2_0
	NVIDIA Optical FlowハードウェアおよびOptical Flow SDK 2.0を用いて2枚の画像間のオプティカルフローベクトルを計算するクラス。続き...

class	OpticalFlowDual_TVL1
	Zach、Pock、BischofによるDual TV-L1オプティカルフロー法の実装。続き...

class	ORB
	ORB (oriented BRIEF) キーポイント検出器および記述子抽出器を実装したクラス。続き...

class	SparseOpticalFlow
	疎なオプティカルフローアルゴリズムの基底インターフェース。続き...

class	SparsePyrLKOpticalFlow
	疎なオプティカルフローを計算するためのクラス。続き...

class	StereoBeliefPropagation
	確信度伝播(belief propagation)アルゴリズムを用いてステレオ対応を計算するクラス。 : 続き...

class	StereoBM
	ブロックマッチングアルゴリズムを用いてステレオ対応(視差マップ)を計算するクラス。 : 続き...

class	StereoConstantSpaceBP
	定数空間確信度伝播(constant space belief propagation)アルゴリズムを用いてステレオ対応を計算するクラス。 : 続き...

class	StereoSGM
	このクラスは、修正版の H. Hirschmuller アルゴリズム [128] を実装する。制限と相違点は次のとおり：続きを読む...

class	Stream
	このクラスは非同期呼び出しのキューをカプセル化する。続き...

struct	StreamAccessor
	cuda::StreamからcudaStream_tを取得できるようにするクラス。続き...

class	SURF_CUDA
	画像からSpeeded Up Robust Features (SURF)を抽出するためのクラス。 : 続き...

class	TargetArchs
	CUDAモジュールがどのNVIDIA*カードアーキテクチャ向けにビルドされたかを確認するための一連の静的メソッドを提供するクラス。続き...

class	TemplateMatching
	テンプレートマッチングの基底クラス。: 続き...

型定義
using	IndexArray = GpuMatND::IndexArray

using	SizeArray = GpuMatND::SizeArray

using	StepArray = GpuMatND::StepArray

列挙型
enum	AlphaCompTypes { ALPHA_OVER , ALPHA_IN , ALPHA_OUT , ALPHA_ATOP , ALPHA_XOR , ALPHA_PLUS , ALPHA_OVER_PREMUL , ALPHA_IN_PREMUL , ALPHA_OUT_PREMUL , ALPHA_ATOP_PREMUL , ALPHA_XOR_PREMUL , ALPHA_PLUS_PREMUL , ALPHA_PREMUL }

enum	ConnectedComponentsAlgorithmsTypes { CCL_DEFAULT = -1 , CCL_BKE = 0 }
	連結成分(Connected Components)アルゴリズム。続き...

enum	DemosaicTypes { COLOR_BayerBG2BGR_MHT = 256 , COLOR_BayerGB2BGR_MHT = 257 , COLOR_BayerRG2BGR_MHT = 258 , COLOR_BayerGR2BGR_MHT = 259 , COLOR_BayerBG2RGB_MHT = COLOR_BayerRG2BGR_MHT , COLOR_BayerGB2RGB_MHT = COLOR_BayerGR2BGR_MHT , COLOR_BayerRG2RGB_MHT = COLOR_BayerBG2BGR_MHT , COLOR_BayerGR2RGB_MHT = COLOR_BayerGB2BGR_MHT , COLOR_BayerBG2GRAY_MHT = 260 , COLOR_BayerGB2GRAY_MHT = 261 , COLOR_BayerRG2GRAY_MHT = 262 , COLOR_BayerGR2GRAY_MHT = 263 }

enum	FeatureSet { FEATURE_SET_COMPUTE_10 = 10 , FEATURE_SET_COMPUTE_11 = 11 , FEATURE_SET_COMPUTE_12 = 12 , FEATURE_SET_COMPUTE_13 = 13 , FEATURE_SET_COMPUTE_20 = 20 , FEATURE_SET_COMPUTE_21 = 21 , FEATURE_SET_COMPUTE_30 = 30 , FEATURE_SET_COMPUTE_32 = 32 , FEATURE_SET_COMPUTE_35 = 35 , FEATURE_SET_COMPUTE_50 = 50 , GLOBAL_ATOMICS = FEATURE_SET_COMPUTE_11 , SHARED_ATOMICS = FEATURE_SET_COMPUTE_12 , NATIVE_DOUBLE = FEATURE_SET_COMPUTE_13 , WARP_SHUFFLE_FUNCTIONS = FEATURE_SET_COMPUTE_30 , DYNAMIC_PARALLELISM = FEATURE_SET_COMPUTE_35 }
	CUDAの計算機能を示す列挙型。続き...

enum	MomentsOrder { FIRST_ORDER_MOMENTS = 1 , SECOND_ORDER_MOMENTS = 2 , THIRD_ORDER_MOMENTS = 3 }
	画像モーメントの次数。続き...

関数
void	abs (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	行列の各要素の絶対値を計算する。

void	absdiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列(または行列とスカラー)の要素ごとの絶対差を計算する。

void	absdiffWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの要素ごとの絶対差を計算する。

Scalar	absSum (InputArray src, InputArray mask=noArray())
	行列要素の絶対値の総和を返す。

void	add (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列同士または行列とスカラーの和を計算する。

void	addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	2つの配列の加重和を計算する。

void	addWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの和を計算する。

void	alphaComp (InputArray img1, InputArray img2, OutputArray dst, int alpha_op, Stream &stream=Stream::Null())
	各画像に含まれるアルファ不透明度の値を用いて2枚の画像を合成する。

void	bilateralFilter (InputArray src, OutputArray dst, int kernel_size, float sigma_color, float sigma_spatial, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())
	渡された画像にバイラテラルフィルタリングを実行する。

void	bitwise_and (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列(または行列とスカラー)の要素ごとのビット単位論理積を実行する。

void	bitwise_and_with_scalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの要素ごとのビット単位論理積を実行する。

void	bitwise_not (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	要素ごとのビット単位の反転を実行する。

void	bitwise_or (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列(または行列とスカラー)の要素ごとのビット単位論理和を実行する。

void	bitwise_or_with_scalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの要素ごとのビット単位論理和を実行する。

void	bitwise_xor (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列(または行列とスカラー)の要素ごとのビット単位排他的論理和を実行する。

void	bitwise_xor_with_scalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの要素ごとのビット単位排他的論理和を実行する。

void	blendLinear (InputArray img1, InputArray img2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray result, Stream &stream=Stream::Null())
	2枚の画像の線形ブレンドを実行する。

void	buildWarpAffineMaps (InputArray M, bool inverse, Size dsize, OutputArray xmap, OutputArray ymap, Stream &stream=Stream::Null())
	アフィン変換のための変換マップを構築する。

void	buildWarpAffineMaps (Mat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())

void	buildWarpAffineMaps (UMat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())

void	buildWarpPerspectiveMaps (InputArray M, bool inverse, Size dsize, OutputArray xmap, OutputArray ymap, Stream &stream=Stream::Null())
	透視変換のための変換マップを構築する。

void	buildWarpPerspectiveMaps (Mat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())

void	buildWarpPerspectiveMaps (UMat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())

void	calcAbsSum (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())

void	calcHist (InputArray src, InputArray mask, OutputArray hist, Stream &stream=Stream::Null())
	指定したマスク内に限定された1チャンネル8ビット画像のヒストグラムを計算する。

void	calcHist (InputArray src, OutputArray hist, Stream &stream=Stream::Null())
	1チャンネル8ビット画像のヒストグラムを計算する。

void	calcNorm (InputArray src, OutputArray dst, int normType, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())

void	calcNormDiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int normType=NORM_L2, Stream &stream=Stream::Null())

void	calcOpticalFlowBM (const GpuMat &prev, const GpuMat &curr, Size block_size, Size shift_size, Size max_range, bool use_previous, GpuMat &velx, GpuMat &vely, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
	ブロックマッチングアルゴリズムを用いて2枚の画像のオプティカルフローを計算する *‍/。

void	calcSqrSum (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())

void	calcSum (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())

void	cartToPolar (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	直交座標を極座標に変換する。

void	cartToPolar (InputArray xy, OutputArray magnitude, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	直交座標を極座標に変換する。

void	cartToPolar (InputArray xy, OutputArray magnitudeAngle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	直交座標を極座標に変換する。

void	compare (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop, Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列(または行列とスカラー)の要素を比較する。

void	compareWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, int cmpop, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの要素を比較する。

void	connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity, int ltype, cv::cuda::ConnectedComponentsAlgorithmsTypes ccltype)
	2値画像の連結成分ラベリング画像を計算する。

void	connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)

void	connectivityMask (const GpuMat &image, GpuMat &mask, const cv::Scalar &lo, const cv::Scalar &hi, Stream &stream=Stream::Null())
	一般化フラッドフィル(Generalized Flood fill)による成分ラベリング用のマスクを計算する。

Moments	convertSpatialMoments (Mat spatialMoments, const MomentsOrder order, const int momentsType)
	cuda::spatialMomentsから返される空間画像モーメントをcv::Momentsに変換する。

void	copyMakeBorder (InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, Scalar value=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
	画像の周囲に境界を作成する。

int	countNonZero (InputArray src)
	非ゼロの行列要素を数える。

void	countNonZero (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())

Ptr< cuda::BackgroundSubtractorFGD >	createBackgroundSubtractorFGD (const FGDParams &params=FGDParams())
	FGD背景差分器を生成する。

Ptr< cuda::BackgroundSubtractorGMG >	createBackgroundSubtractorGMG (int initializationFrames=120, double decisionThreshold=0.8)
	GMG背景差分器を生成する。

Ptr< cuda::BackgroundSubtractorMOG >	createBackgroundSubtractorMOG (int history=200, int nmixtures=5, double backgroundRatio=0.7, double noiseSigma=0)
	混合ガウス(mixture-of-gaussian)背景差分器を生成する。

Ptr< cuda::BackgroundSubtractorMOG2 >	createBackgroundSubtractorMOG2 (int history=500, double varThreshold=16, bool detectShadows=true)
	MOG2背景差分器を生成する。

Ptr< Filter >	createBoxFilter (int srcType, int dstType, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	正規化された2Dボックスフィルタを生成する。

Ptr< Filter >	createBoxMaxFilter (int srcType, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	最大値フィルタを生成する。

Ptr< Filter >	createBoxMinFilter (int srcType, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	最小値フィルタを生成する。

Ptr< CannyEdgeDetector >	createCannyEdgeDetector (double low_thresh, double high_thresh, int apperture_size=3, bool L2gradient=false)
	cuda::CannyEdgeDetector の実装を生成する。

Ptr< cuda::CLAHE >	createCLAHE (double clipLimit=40.0, Size tileGridSize=Size(8, 8))
	cuda::CLAHEの実装を生成する。

Ptr< Filter >	createColumnSumFilter (int srcType, int dstType, int ksize, int anchor=-1, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	垂直方向の1Dボックスフィルタを生成する。

void	createContinuous (int rows, int cols, int type, OutputArray arr)
	連続した行列を生成する。

Ptr< Convolution >	createConvolution (Size user_block_size=Size())
	cuda::Convolutionの実装を生成する。

Ptr< Filter >	createDerivFilter (int srcType, int dstType, int dx, int dy, int ksize, bool normalize=false, double scale=1, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
	一般化されたDeriv演算子を生成する。

Ptr< DFT >	createDFT (Size dft_size, int flags)
	cuda::DFTの実装を生成する。

Ptr< cuda::DisparityBilateralFilter >	createDisparityBilateralFilter (int ndisp=64, int radius=3, int iters=1)
	DisparityBilateralFilterオブジェクトを生成する。

Ptr< Filter >	createGaussianFilter (int srcType, int dstType, Size ksize, double sigma1, double sigma2=0, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
	ガウシアンフィルタを生成する。

Ptr< GeneralizedHoughBallard >	createGeneralizedHoughBallard ()
	[17] に基づく一般化ハフ変換の実装を生成する。

Ptr< GeneralizedHoughGuil >	createGeneralizedHoughGuil ()
	[118] に基づく一般化ハフ変換の実装を生成する。

Ptr< CornersDetector >	createGoodFeaturesToTrackDetector (int srcType, int maxCorners=1000, double qualityLevel=0.01, double minDistance=0.0, int blockSize=3, bool useHarrisDetector=false, double harrisK=0.04)
	cuda::CornersDetector の実装を生成する。

GpuMat	createGpuMatFromCudaMemory (int rows, int cols, int type, size_t cudaMemoryAddress, size_t step=Mat::AUTO_STEP)
	既存のGPUメモリから GpuMat を生成するためのバインディング用オーバーロード。

GpuMat	createGpuMatFromCudaMemory (Size size, int type, size_t cudaMemoryAddress, size_t step=Mat::AUTO_STEP)

Ptr< CornernessCriteria >	createHarrisCorner (int srcType, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_REFLECT101)
	Harrisコーナー判定基準の実装を生成する。

Ptr< HoughCirclesDetector >	createHoughCirclesDetector (float dp, float minDist, int cannyThreshold, int votesThreshold, int minRadius, int maxRadius, int maxCircles=4096)
	cuda::HoughCirclesDetector の実装を生成する。

Ptr< HoughLinesDetector >	createHoughLinesDetector (float rho, float theta, int threshold, bool doSort=false, int maxLines=4096)
	cuda::HoughLinesDetector の実装を生成する。

Ptr< HoughSegmentDetector >	createHoughSegmentDetector (float rho, float theta, int minLineLength, int maxLineGap, int maxLines=4096, int threshold=-1)
	cuda::HoughSegmentDetector の実装を生成する。

Ptr< ImagePyramid >	createImagePyramid (InputArray img, int nLayers=-1, Stream &stream=Stream::Null())

Ptr< Filter >	createLaplacianFilter (int srcType, int dstType, int ksize=1, double scale=1, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	ラプラシアン演算子を生成する。

Ptr< Filter >	createLinearFilter (int srcType, int dstType, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	非分離型の線形2Dフィルタを生成する。

Ptr< LookUpTable >	createLookUpTable (InputArray lut)
	cuda::LookUpTable の実装を生成する。

Ptr< Filter >	createMedianFilter (int srcType, int windowSize, int partition=128)
	入力画像の各点に対してメディアンフィルタ処理を行う。

Ptr< CornernessCriteria >	createMinEigenValCorner (int srcType, int blockSize, int ksize, int borderType=BORDER_REFLECT101)
	2x2微分共分散行列の最小固有値（コーナー判定基準）の実装を生成する。

Ptr< Filter >	createMorphologyFilter (int op, int srcType, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int iterations=1)
	2Dモルフォロジーフィルタを生成する。

void	createOpticalFlowNeedleMap (const GpuMat &u, const GpuMat &v, GpuMat &vertex, GpuMat &colors)

Ptr< Filter >	createRowSumFilter (int srcType, int dstType, int ksize, int anchor=-1, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
	水平方向の1Dボックスフィルタを生成する。

Ptr< Filter >	createScharrFilter (int srcType, int dstType, int dx, int dy, double scale=1, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
	垂直または水平方向のScharr演算子を生成する。

Ptr< Filter >	createSeparableLinearFilter (int srcType, int dstType, InputArray rowKernel, InputArray columnKernel, Point anchor=Point(-1,-1), int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
	分離型の線形フィルタを生成する。インプレース処理に対応している。

Ptr< Filter >	createSobelFilter (int srcType, int dstType, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
	Sobel演算子を生成する。

Ptr< cuda::StereoBeliefPropagation >	createStereoBeliefPropagation (int ndisp=64, int iters=5, int levels=5, int msg_type=CV_32F)
	StereoBeliefPropagation オブジェクトを生成する。

Ptr< cuda::StereoBM >	createStereoBM (int numDisparities=64, int blockSize=19)
	StereoBM オブジェクトを生成する。

Ptr< cuda::StereoConstantSpaceBP >	createStereoConstantSpaceBP (int ndisp=128, int iters=8, int levels=4, int nr_plane=4, int msg_type=CV_32F)
	StereoConstantSpaceBP オブジェクトを生成する。

Ptr< cuda::StereoSGM >	createStereoSGM (int minDisparity=0, int numDisparities=128, int P1=10, int P2=120, int uniquenessRatio=5, int mode=cv::cuda::StereoSGM::MODE_HH4)
	StereoSGM オブジェクトを生成する。

Ptr< TemplateMatching >	createTemplateMatching (int srcType, int method, Size user_block_size=Size())
	cuda::TemplateMatching の実装を生成する。

void	cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dcn=0, Stream &stream=Stream::Null())
	画像をある色空間から別の色空間へ変換する。

void	demosaicing (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dcn=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	画像をBayerパターンからRGBまたはグレースケールへ変換する。

bool	deviceSupports (FeatureSet feature_set)
	現在のデバイスが指定された機能をサポートしているかを確認する。

void	dft (InputArray src, OutputArray dst, Size dft_size, int flags=0, Stream &stream=Stream::Null())
	浮動小数点行列の順方向または逆方向の離散フーリエ変換（1Dまたは2D）を実行する。

void	divide (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列同士または行列とスカラの除算を計算する。

void	divideWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラの除算を計算する。

void	drawColorDisp (InputArray src_disp, OutputArray dst_disp, int ndisp, Stream &stream=Stream::Null())
	視差画像に色付けを行う。

void	ensureSizeIsEnough (int rows, int cols, int type, OutputArray arr)
	行列のサイズが十分に大きく、かつ適切な型を持つことを保証する。

void	equalizeHist (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	グレースケール画像のヒストグラムを平坦化する。

void	evenLevels (OutputArray levels, int nLevels, int lowerLevel, int upperLevel, Stream &stream=Stream::Null())
	均等な分布でレベルを計算する。

void	exp (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	各行列要素の指数を計算する。

void	fastNlMeansDenoising (const GpuMat &src, GpuMat &dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())

void	fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
	Non-local Means Denoisingアルゴリズム http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising を用い、いくつかの計算上の最適化を加えて画像のノイズ除去を行う。ノイズはガウシアンホワイトノイズを想定している。

void	fastNlMeansDenoisingColored (const GpuMat &src, GpuMat &dst, float h_luminance, float photo_render, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())

void	fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h_luminance, float photo_render, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
	カラー画像向けに改変したfastNlMeansDenoising関数。

void	findMinMax (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())

void	findMinMaxLoc (InputArray src, OutputArray minMaxVals, OutputArray loc, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())

void	flip (InputArray src, OutputArray dst, int flipCode, Stream &stream=Stream::Null())
	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。

void	gammaCorrection (InputArray src, OutputArray dst, bool forward=true, Stream &stream=Stream::Null())
	画像の色ガンマを補正するためのルーチン。

void	gemm (InputArray src1, InputArray src2, double alpha, InputArray src3, double beta, OutputArray dst, int flags=0, Stream &stream=Stream::Null())
	一般化行列積を行う。

int	getCudaEnabledDeviceCount ()
	インストール済みのCUDA対応デバイスの数を返す。

int	getDevice ()
	cuda::setDevice で設定された、またはデフォルトで初期化された現在のデバイスのインデックスを返す。

void	graphcut (GpuMat &terminals, GpuMat &leftTransp, GpuMat &rightTransp, GpuMat &top, GpuMat &bottom, GpuMat &labels, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
	2D正則4近傍グラフのグラフカットによるラベリングを行う。

void	graphcut (GpuMat &terminals, GpuMat &leftTransp, GpuMat &rightTransp, GpuMat &top, GpuMat &topLeft, GpuMat &topRight, GpuMat &bottom, GpuMat &bottomLeft, GpuMat &bottomRight, GpuMat &labels, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
	2D正則8近傍グラフのグラフカットによるラベリングを行う。

void	histEven (InputArray src, GpuMat hist[4], int histSize[4], int lowerLevel[4], int upperLevel[4], Stream &stream=Stream::Null())

void	histEven (InputArray src, OutputArray hist, int histSize, int lowerLevel, int upperLevel, Stream &stream=Stream::Null())
	均等に分割されたビンを持つヒストグラムを計算する。

void	histRange (InputArray src, GpuMat hist[4], const GpuMat levels[4], Stream &stream=Stream::Null())

void	histRange (InputArray src, OutputArray hist, InputArray levels, Stream &stream=Stream::Null())
	levels配列で決定されるビンを持つヒストグラムを計算する。

void	inRange (InputArray src, const Scalar &lowerb, const Scalar &upperb, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	配列の要素が2つのスカラの間にあるかを確認する。

void	integral (InputArray src, OutputArray sum, Stream &stream=Stream::Null())
	積分画像を計算する。

void	interpolateFrames (const GpuMat &frame0, const GpuMat &frame1, const GpuMat &fu, const GpuMat &fv, const GpuMat &bu, const GpuMat &bv, float pos, GpuMat &newFrame, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
	指定されたオプティカルフロー（変位場）を用いてフレーム（画像）を補間する。

void	labelComponents (const GpuMat &mask, GpuMat &components, int flags=0, Stream &stream=Stream::Null())
	連結成分のラベリングを行う。

void	log (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	各行列要素の絶対値の自然対数を計算する。

void	lshift (InputArray src, Scalar val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	lshift (InputArray src, Scalar_< int > val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	画像の各ピクセルを定数値で右シフトする。

void	magnitude (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())

void	magnitude (InputArray xy, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())
	複素数行列要素の大きさ（マグニチュード）を計算する。

void	magnitudeSqr (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())

void	magnitudeSqr (InputArray xy, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())
	複素数行列要素の大きさ（マグニチュード）の2乗を計算する。

void	max (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列（または行列とスカラ）の要素ごとの最大値を計算する。

void	maxWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラの要素ごとの最大値を計算する。

void	meanShiftFiltering (InputArray src, OutputArray dst, int sp, int sr, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1), Stream &stream=Stream::Null())
	入力画像の各点に対してミーンシフトフィルタリングを実行する。

void	meanShiftProc (InputArray src, OutputArray dstr, OutputArray dstsp, int sp, int sr, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1), Stream &stream=Stream::Null())
	ミーンシフト処理を実行し、処理された点に関する情報（その色と位置）を2枚の画像に格納する。

void	meanShiftSegmentation (InputArray src, OutputArray dst, int sp, int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1), Stream &stream=Stream::Null())
	入力画像のミーンシフトセグメンテーションを実行し、小さなセグメントを除去する。

void	meanStdDev (InputArray mtx, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	meanStdDev (InputArray mtx, Scalar &mean, Scalar &stddev)

void	meanStdDev (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask, Stream &stream=Stream::Null())
	行列要素の平均値と標準偏差を計算する。

void	meanStdDev (InputArray src, Scalar &mean, Scalar &stddev, InputArray mask)

void	merge (const GpuMat *src, size_t n, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	複数のシングルチャンネル行列から多チャンネル行列を構成する。

void	merge (const std::vector< GpuMat > &src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	min (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	2つの行列（または行列とスカラ）の要素ごとの最小値を計算する。

void	minMax (InputArray src, double minVal, double maxVal, InputArray mask=noArray())
	行列要素の全体的な最小値と最大値を求め、その値を返す。

void	minMaxLoc (InputArray src, double minVal, double maxVal, Point minLoc, Point maxLoc, InputArray mask=noArray())
	行列要素の全体的な最小値と最大値を求め、その値と位置を返す。

void	minWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラの要素ごとの最小値を計算する。

Moments	moments (InputArray src, const bool binaryImage=false, const MomentsOrder order=MomentsOrder::THIRD_ORDER_MOMENTS, const int momentsType=CV_64F)
	ラスタライズされた形状について、3次までのすべてのモーメントを計算する。

void	mulAndScaleSpectrums (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags, float scale, bool conjB=false, Stream &stream=Stream::Null())
	2つのフーリエスペクトルの要素ごとの乗算を行い、結果をスケーリングする。

void	mulSpectrums (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags, bool conjB=false, Stream &stream=Stream::Null())
	2つのフーリエスペクトルの要素ごとの乗算を行う。

void	multiply (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列同士または行列とスカラの要素ごとの積を計算する。

void	multiplyWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラの要素ごとの積を計算する。

void	nonLocalMeans (const GpuMat &src, GpuMat &dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())

void	nonLocalMeans (InputArray src, OutputArray dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())
	簡略化を一切行わない純粋なnon local meansノイズ除去を実行する。そのため高速ではない。

double	norm (InputArray src1, InputArray src2, int normType=NORM_L2)
	2つの行列の差を返す。

double	norm (InputArray src1, int normType, InputArray mask=noArray())
	行列のノルム（または2つの行列の差のノルム）を返す。

void	normalize (InputArray src, OutputArray dst, double alpha, double beta, int norm_type, int dtype, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	配列のノルムまたは値の範囲を正規化する。

int	numMoments (const MomentsOrder order)
	最大の画像モーメント次数 order 以下の画像モーメントの数を返す。

void	phase (InputArray x, InputArray y, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	複素数行列要素の極角を計算する。

void	phase (InputArray xy, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	複素数行列要素の極角を計算する。

void	polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray x, OutputArray y, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	極座標を直交座標に変換する。

void	polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray xy, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	極座標を直交座標に変換する。

void	polarToCart (InputArray magnitudeAngle, OutputArray xy, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
	極座標を直交座標に変換する。

void	pow (InputArray src, double power, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	すべての行列要素をべき乗する。

void	printCudaDeviceInfo (int device)

void	printShortCudaDeviceInfo (int device)

void	projectPoints (const GpuMat &src, const Mat &rvec, const Mat &tvec, const Mat &camera_mat, const Mat &dist_coef, GpuMat &dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	pyrDown (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	画像を平滑化してからダウンサンプリングする。

void	pyrUp (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	画像をアップサンプリングしてから平滑化する。

void	rectStdDev (InputArray src, InputArray sqr, OutputArray dst, Rect rect, Stream &stream=Stream::Null())
	積分画像の標準偏差を計算する。

void	reduce (InputArray mtx, OutputArray vec, int dim, int reduceOp, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列をベクトルに縮約する。

void	registerPageLocked (Mat &m)
	行列のメモリをページロックし、デバイス向けにマッピングする。

void	remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray xmap, InputArray ymap, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
	画像に汎用的な幾何学的変換を適用する。

void	reprojectImageTo3D (GpuMat disp, GpuMat &xyzw, Mat Q, int dst_cn=4, Stream &stream=Stream::Null())

void	reprojectImageTo3D (InputArray disp, OutputArray xyzw, InputArray Q, int dst_cn=4, Stream &stream=Stream::Null())
	視差画像を3D空間へ再投影する。

void	resetDevice ()
	現在のプロセスにおける現在のデバイスに関連付けられたすべてのリソースを明示的に破棄してクリーンアップする。

void	resize (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR, Stream &stream=Stream::Null())
	画像をリサイズする。

void	rotate (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double angle, double xShift=0, double yShift=0, int interpolation=INTER_LINEAR, Stream &stream=Stream::Null())
	原点(0,0)を中心に画像を回転させてからシフトする。

void	rshift (InputArray src, Scalar val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	rshift (InputArray src, Scalar_< int > val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	画像をピクセル単位で定数値だけ右シフトする。

static void	scaleAdd (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	スケーリングした配列を別の配列に加算する (dst = alpha*src1 + src2)

void	setBufferPoolConfig (int deviceId, size_t stackSize, int stackCount)

void	setBufferPoolUsage (bool on)
	BufferPool の管理（Stream の生成前に呼び出す必要がある）

void	setDevice (int device)
	デバイスを設定し、現在のスレッド用に初期化する。

void	setGlDevice (int device=0)
	CUDAデバイスを設定し、OpenGLとの相互運用性を備えて現在のスレッド用に初期化する。

void	solvePnPRansac (const Mat &object, const Mat &image, const Mat &camera_mat, const Mat &dist_coef, Mat &rvec, Mat &tvec, bool use_extrinsic_guess=false, int num_iters=100, float max_dist=8.0, int min_inlier_count=100, std::vector< int > *inliers=NULL)
	3D-2D点対応からオブジェクトの姿勢を求める。

void	spatialMoments (InputArray src, OutputArray moments, const bool binaryImage=false, const MomentsOrder order=MomentsOrder::THIRD_ORDER_MOMENTS, const int momentsType=CV_64F, Stream &stream=Stream::Null())
	ラスタライズされた形状の3次までのすべての空間モーメントを計算する。

void	split (InputArray src, GpuMat *dst, Stream &stream=Stream::Null())
	マルチチャンネル行列の各プレーンを配列にコピーする。

void	split (InputArray src, std::vector< GpuMat > &dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	sqr (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	各行列要素の2乗を計算する。

void	sqrIntegral (InputArray src, OutputArray sqsum, Stream &stream=Stream::Null())
	2乗積分画像を計算する。

Scalar	sqrSum (InputArray src, InputArray mask=noArray())
	行列要素の2乗和を返す。

void	sqrt (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	各行列要素の平方根を計算する。

void	subtract (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列同士または行列とスカラーの差を計算する。

void	subtractWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
	行列とスカラーの差を計算する。

Scalar	sum (InputArray src, InputArray mask=noArray())
	行列要素の総和を返す。

void	swapChannels (InputOutputArray image, const int dstOrder[4], Stream &stream=Stream::Null())
	画像のカラーチャンネルをインプレースで入れ替える。

double	threshold (InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type, Stream &stream=Stream::Null())
	各配列要素に固定しきい値処理を適用する。

void	transformPoints (const GpuMat &src, const Mat &rvec, const Mat &tvec, GpuMat &dst, Stream &stream=Stream::Null())

void	transpose (InputArray src1, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
	行列を転置する。

void	unregisterPageLocked (Mat &m)
	行列のメモリのマッピングを解除し、再びページング可能にする。

void	warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
	画像にアフィン変換を適用する。

void	warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, Mat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())

void	warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, UMat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())

void	warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
	画像に透視変換を適用する。

void	warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, Mat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())

void	warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, UMat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())

Stream	wrapStream (size_t cudaStreamMemoryAddress)
	既存のCUDA Runtime APIストリームポインタ (cudaStream_t) に格納されたアドレスから Stream オブジェクトを生成するためのバインディング用オーバーロード。

関数詳解

◆ createMedianFilter()

Ptr< Filter > cv::cuda::createMedianFilter	(	int	srcType,
		int	windowSize,
		int	partition = 128 )

入力画像の各点に対してメディアンフィルタリングを実行する。

引数

srcType	ソース画像の型。CUDA_VERSION < 11の場合はCV_8UC1のみ。CUDA_VERSION >= 11の場合はCV_8UC1, CV_8UC3, CV_8UC4, CV_16UC1, CV_16UC3, CV_16UC4, CV_32FC1, CV_32FC3, CV_32FC4。
windowSize	フィルタリングに使用するカーネルのサイズ。(windowSize x windowSize) のフィルタを使用する。
partition	ワークロードの並列粒度を指定する。CUDA_VERSION < 11の場合のみ使用される。

メディアンフィルタリングの定式化を用いてフィルタ処理した画像を出力する。

CUDA 11以降でコンパイルした場合は、次で説明されているウェーブレットベースのアルゴリズムが使用される：https://cgenglab.github.io/en/publication/sigga22_wmatrix_median/ Yuji Moroto, Nobuyuki Umetani, 2022, "Constant Time Median Filter Using 2D Wavelet Matrix", ACM Transactions on Graphics, Volume 41, Issue 6.

それ以前のバージョンのCUDAについては、使用されるアルゴリズムの詳細を次の文献で確認できる: Green, O., 2017. "Efficient scalable median filtering using histogram-based operations", IEEE Transactions on Image Processing, 27(5), pp.2217-2228.

覚え書き: CUDA Stream 内で適用する場合、各 Stream ごとに個別のフィルタインスタンスを生成する必要がある。複数のストリーム間で単一のインスタンスを共有することはサポートされておらず、ストリーム固有の内部状態のために未定義動作を引き起こす可能性がある。

名前空間

クラス

型定義

列挙型

関数

関数詳解

◆ createMedianFilter()