詳細説明

gapi_math

関数
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)

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::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。

関数詳解

◆ bitwise_and() [1/2]

GMat cv::gapi::bitwise_and	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.bitwise_and(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

浮動小数点行列の場合、演算にはそのマシン固有のビット表現（通常はIEEE754準拠）が使われる。マルチチャンネル行列の場合、各チャンネルは独立して処理される。出力行列は入力行列と同じサイズおよびビット深度でなければならない。

サポートされる行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキストID（textual ID）は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_and" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	2つ目の入力行列。

◆ bitwise_and() [2/2]

GMat cv::gapi::bitwise_and	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.bitwise_and(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキストID（textual ID）は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_andS" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	スカラ。src1の要素と要素ごとに論理積が取られる。

◆ bitwise_not()

GMat cv::gapi::bitwise_not ( const GMat & src )

Python:
	cv.gapi.bitwise_not(	src	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

配列のすべてのビットを反転する。

関数 bitwise_not は、入力行列の要素ごとのビット単位の反転を計算する:

\[\texttt{dst} (I) = \neg \texttt{src} (I)\]

浮動小数点行列の場合、演算にはそのマシン固有のビット表現（通常はIEEE754準拠）が使われる。マルチチャンネル行列の場合、各チャンネルは独立して処理される。出力行列は入力行列と同じサイズおよびビット深度でなければならない。

サポートされる行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_not" である

引数

src 入力行列。

◆ bitwise_or() [1/2]

GMat cv::gapi::bitwise_or	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.bitwise_or(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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論理和を求める。

浮動小数点行列の場合、演算にはそのマシン固有のビット表現（通常はIEEE754準拠）が使われる。マルチチャンネル行列の場合、各チャンネルは独立して処理される。出力行列は入力行列と同じサイズおよびビット深度でなければならない。

サポートされる行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_or" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	2つ目の入力行列。

◆ bitwise_or() [2/2]

GMat cv::gapi::bitwise_or	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.bitwise_or(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_orS" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	スカラ。src1の要素と要素ごとに論理和が取られる。

◆ bitwise_xor() [1/2]

GMat cv::gapi::bitwise_xor	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.bitwise_xor(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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」を求める。

浮動小数点行列の場合、演算にはそのマシン固有のビット表現（通常はIEEE754準拠）が使われる。マルチチャンネル行列の場合、各チャンネルは独立して処理される。出力行列は入力行列と同じサイズおよびビット深度でなければならない。

サポートされる行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xor" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	2つ目の入力行列。

◆ bitwise_xor() [2/2]

GMat cv::gapi::bitwise_xor	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.bitwise_xor(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xorS" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	スカラ。src1の要素に対して要素ごとに「論理和」演算が行われる。

◆ cmpEQ() [1/2]

GMat cv::gapi::cmpEQ	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpEQ(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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調べ、2つの行列の要素ごとの比較を行う。

この関数は、同じサイズの2つの行列 src1 と src2 の要素を比較する:

\[\texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) == \texttt{src2} (I)\]

比較結果が真の場合、出力配列の対応する要素は255に設定される。比較演算は、同等の行列式で置き換えることができる:

\[\texttt{dst} = \texttt{src1} == \texttt{src2}\]

ビット深度 CV_8U の出力行列は、入力行列と同じサイズかつ同じチャンネル数でなければならない。

サポートされる入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQ" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	1つ目の入力行列と同じビット深度を持つ2つ目の入力行列／スカラ。

参照: min, max, threshold, cmpNE

◆ cmpEQ() [2/2]

GMat cv::gapi::cmpEQ	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpEQ(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQScalar" である

◆ cmpGE() [1/2]

GMat cv::gapi::cmpGE	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpGE(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素以上であるかどうかを調べ、2つの行列の要素ごとの比較を行う。

この関数は、同じサイズの2つの行列 src1 と src2 の要素を比較する:

\[\texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) >= \texttt{src2} (I)\]

比較結果が真の場合、出力配列の対応する要素は255に設定される。比較演算は、同等の行列式で置き換えることができる:

\[\texttt{dst} = \texttt{src1} >= \texttt{src2}\]

ビット深度 CV_8U の出力行列は、入力行列と同じサイズかつ同じチャンネル数でなければならない。

サポートされる入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGE" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	1つ目の入力行列と同じビット深度を持つ2つ目の入力行列／スカラ。

参照: min, max, threshold, cmpLE, cmpGT, cmpLT

◆ cmpGE() [2/2]

GMat cv::gapi::cmpGE	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpGE(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLGEcalar" である

◆ cmpGT() [1/2]

GMat cv::gapi::cmpGT	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpGT(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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調べ、2つの行列の要素ごとの比較を行う。

この関数は、同じサイズの2つの行列 src1 と src2 の要素を比較する:

\[\texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) > \texttt{src2} (I)\]

比較結果が真の場合、出力配列の対応する要素は255に設定される。比較演算は、同等の行列式で置き換えることができる:

\[\texttt{dst} = \texttt{src1} > \texttt{src2}\]

ビット深度 CV_8U の出力行列は、入力行列と同じサイズかつ同じチャンネル数でなければならない。

サポートされている入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGT" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	1つ目の入力行列と同じビット深度を持つ2つ目の入力行列／スカラ。

参照: min, max, threshold, cmpLE, cmpGE, cmpLT

◆ cmpGT() [2/2]

GMat cv::gapi::cmpGT	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpGT(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGTScalar" である

◆ cmpLE() [1/2]

GMat cv::gapi::cmpLE	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpLE(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

1つ目の行列の要素が2つ目の行列の要素以下であるかどうかを調べ、2つの行列の要素ごとの比較を行う。

この関数は、同じサイズの2つの行列 src1 と src2 の要素を比較する:

\[\texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) <= \texttt{src2} (I)\]

比較結果が真の場合、出力配列の対応する要素は255に設定される。比較演算は、同等の行列式で置き換えることができる:

\[\texttt{dst} = \texttt{src1} <= \texttt{src2}\]

ビット深度 CV_8U の出力行列は、入力行列と同じサイズかつ同じチャンネル数でなければならない。

サポートされる入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLE" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	1つ目の入力行列と同じビット深度を持つ2つ目の入力行列／スカラ。

参照: min, max, threshold, cmpGT, cmpGE, cmpLT

◆ cmpLE() [2/2]

GMat cv::gapi::cmpLE	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpLE(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLEScalar" である

◆ cmpLT() [1/2]

GMat cv::gapi::cmpLT	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpLT(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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調べ、2つの行列の要素ごとの比較を行う。

この関数は、同じサイズの2つの行列 src1 と src2 の要素を比較する:

\[\texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) < \texttt{src2} (I)\]

比較結果が真の場合、出力配列の対応する要素は255に設定される。比較演算は、同等の行列式で置き換えることができる:

\[\texttt{dst} = \texttt{src1} < \texttt{src2}\]

ビット深度 CV_8U の出力行列は、入力行列と同じサイズかつ同じチャンネル数でなければならない。

サポートされる入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLT" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	1つ目の入力行列と同じビット深度を持つ2つ目の入力行列／スカラ。

参照: min, max, threshold, cmpLE, cmpGE, cmpGT

◆ cmpLT() [2/2]

GMat cv::gapi::cmpLT	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpLT(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLTScalar" である

◆ cmpNE() [1/2]

GMat cv::gapi::cmpNE	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpNE(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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調べ、2つの行列の要素ごとの比較を行う。

この関数は、同じサイズの2つの行列 src1 と src2 の要素を比較する:

\[\texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) != \texttt{src2} (I)\]

比較結果が真の場合、出力配列の対応する要素は255に設定される。比較演算は、同等の行列式で置き換えることができる:

\[\texttt{dst} = \texttt{src1} != \texttt{src2}\]

ビット深度 CV_8U の出力行列は、入力行列と同じサイズかつ同じチャンネル数でなければならない。

サポートされる入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNE" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	1つ目の入力行列と同じビット深度を持つ2つ目の入力行列／スカラ。

参照: min, max, threshold, cmpEQ

◆ cmpNE() [2/2]

GMat cv::gapi::cmpNE	(	const GMat &	src1,
		const GScalar &	src2 )

Python:
	cv.gapi.cmpNE(	src1, src2	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

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。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNEScalar" である

◆ select()

GMat cv::gapi::select	(	const GMat &	src1,
		const GMat &	src2,
		const GMat &	mask )

Python:
	cv.gapi.select(	src1, src2, mask	) ->	retval

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

指定したマスクに従って、1つ目または2つ目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の場合は1つ目の入力行列の値を、(マスク行列の値が0の場合は) 2つ目の入力行列の値を出力行列に設定する。

入力マスク行列は CV_8UC1 型でなければならず、他の2つの入出力行列と出力行列は同じ型でなければならない。すべての入力行列と出力行列はサイズが同じでなければならない。サポートされている入力行列のデータ型は CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1 である。

覚え書き: 関数のテキスト識別子は "org.opencv.core.pixelwise.select" である

引数

src1	1つ目の入力行列。
src2	2つ目の入力行列。
mask	マスク入力行列。