cv 名前空間

名前空間
namespace	alphamat
namespace	aruco
namespace	barcode
namespace	bgsegm
namespace	bioinspired
namespace	cann
namespace	ccalib
namespace	ccm
namespace	colored_kinfu
namespace	cuda
namespace	cudacodec
namespace	cudev
namespace	datasets
namespace	detail
namespace	details
namespace	directx
namespace	dnn
namespace	dnn_objdetect
namespace	dnn_superres
namespace	dpm
namespace	dynafu
namespace	Error
namespace	face
namespace	fastcv
namespace	fisheye
	この名前空間のメソッドは、いわゆる魚眼カメラモデルを用いる。
namespace	flann
namespace	freetype
namespace	ft
namespace	gapi
namespace	gimpl
namespace	hal
namespace	hdf
namespace	hfs
namespace	img_hash
namespace	instr
namespace	intensity_transform
namespace	internal
namespace	julia
namespace	kinfu
namespace	large_kinfu
namespace	legacy
namespace	line_descriptor
namespace	linemod
namespace	mcc
namespace	ml
namespace	motempl
namespace	multicalib
namespace	ocl
namespace	ogl
namespace	omnidir
namespace	optflow
namespace	ovis
namespace	parallel
namespace	phase_unwrapping
namespace	plot
namespace	ppf_match_3d
namespace	quality
namespace	randpattern
namespace	rapid
namespace	reg
namespace	saliency
namespace	samples
namespace	segmentation
namespace	sfm
namespace	signal
namespace	stereo
namespace	structured_light
namespace	superres
namespace	text
namespace	traits
namespace	util
namespace	utils
namespace	va_intel
namespace	videoio_registry
namespace	videostab
namespace	viz
namespace	wechat_qrcode
namespace	xfeatures2d
namespace	ximgproc
namespace	xobjdetect
namespace	xphoto

クラス
class	_InputArray
	読み取り専用の入力配列を OpenCV 関数へ渡すためのプロキシクラス。続き...
class	_InputOutputArray
class	_OutputArray
	この型は InputArray と非常によく似ているが、入出力および出力の関数引数に使用される点が異なる。続き...
struct	Accumulator
struct	Accumulator< char >
struct	Accumulator< short >
struct	Accumulator< unsigned char >
struct	Accumulator< unsigned short >
class	Affine3
	アフィン変換。続き...
class	AffineFeature
	検出器および抽出器をアフィン不変にするラッパーを実装するためのクラス。[321] で ASIFT として説明されている。 続き...
class	AffineTransformer
	OpenCV のアフィン変換アルゴリズムのラッパークラス。: さらに...
class	AffineWarper
	アフィンワーパーのファクトリクラス。 続き...
class	Algorithm
	OpenCVにおける、多かれ少なかれ複雑なすべてのアルゴリズムの基底クラス。 詳細...
class	AlignExposures
	同一シーンを異なる露出で撮影した画像を位置合わせするアルゴリズムのための基底クラス。続き...
class	AlignMTB
	このアルゴリズムは画像をメディアンしきい値ビットマップ（メディアン輝度より明るいピクセルは 1、それ以外は 0）に変換し、得られたビットマップをビット演算を用いて位置合わせする。続き...
class	ALIKED
	ALIKED 特徴検出器および記述子抽出器。 続き...
class	Allocator
struct	Animation
	複数フレームを持つアニメーションを表す。Animation 構造体は、アニメーション形式（例: GIF, AVIF, APNG, WebP）由来のものなどのアニメーションシーケンスのデータを格納・管理するために設計されている。ループ、背景色設定、フレームのタイミング、フレーム格納のサポートを提供する。続き...
class	ANNIndex
class	AsyncArray
	非同期操作の結果を返す。続き...
class	AsyncPromise
	非同期操作の結果を提供する。続き...
class	AutoBuffer
	自動的に割り当てられるバッファクラス。続きを読む...
class	AVIReadContainer
class	AVIWriteContainer
class	BackgroundSubtractor
	背景/前景セグメンテーションのための基底クラス。: 続き...
class	BackgroundSubtractorKNN
	K 近傍法に基づく背景/前景セグメンテーション Algorithm。続き...
class	BackgroundSubtractorMOG2
	混合ガウス分布に基づく背景/前景セグメンテーション Algorithm。続き...
class	BaseCascadeClassifier
class	bfloat
class	BFMatcher
	総当たり（brute-force）記述子マッチャ。続き...
class	BufferPoolController
class	CalibrateCRF
	カメラ応答キャリブレーションアルゴリズムの基底クラス。 続きを読む...
class	CalibrateDebevec
	逆カメラ応答関数を、目的関数を線形システムとして最小化することで各輝度値に対して抽出する。目的関数は全画像中の同一位置のピクセル値を用いて構成され、結果を滑らかにするための追加項が加えられる。 続きを読む...
class	CalibrateRobertson
	逆カメラ応答関数を、目的関数を線形システムとして最小化することで各輝度値に対して抽出する。このアルゴリズムはすべての画像ピクセルを使用する。 続きを読む...
class	CascadeClassifier
	物体検出のためのカスケード分類器クラス。 続きを読む...
class	ChiHistogramCostExtractor
	カイ二乗 (Chi) に基づくコスト抽出。: さらに...
struct	CirclesGridFinderParameters
class	CLAHE
	Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization（コントラスト制限付き適応ヒストグラム平坦化）の基底クラス。 詳細...
class	CommandLineParser
	コマンドライン解析用に設計されている。続きを読む...
class	Complex
	複素数クラス。 続きを読む...
class	CompressedRectilinearPortraitWarper
class	CompressedRectilinearWarper
class	ConjGradSolver
	このクラスは、勾配が既知の関数に対する非線形・非制約の最小化を行うために使用する。 続きを読む...
class	CylindricalWarper
	円柱ワーパーのファクトリクラス。 続き...
class	DataDepth
	cv::DataTypeのためのヘルパークラス。 続きを読む...
class	DataType
	OpenCVのプリミティブデータ型のためのテンプレート「トレイト」クラス。 続きを読む...
class	DataType< Affine3< _Tp > >
class	DataType< bfloat >
class	DataType< bool >
class	DataType< char >
class	DataType< char1 >
class	DataType< char2 >
class	DataType< char3 >
class	DataType< char4 >
class	DataType< Complex< _Tp > >
class	DataType< double >
class	DataType< double1 >
class	DataType< double2 >
class	DataType< double3 >
class	DataType< double4 >
class	DataType< float >
class	DataType< float1 >
class	DataType< float2 >
class	DataType< float3 >
class	DataType< float4 >
class	DataType< hfloat >
class	DataType< int >
class	DataType< int1 >
class	DataType< int2 >
class	DataType< int3 >
class	DataType< int4 >
class	DataType< int64_t >
class	DataType< Moments >
class	DataType< Point3_< _Tp > >
class	DataType< Point_< _Tp > >
class	DataType< Range >
class	DataType< Rect_< _Tp > >
class	DataType< RotatedRect >
class	DataType< Scalar_< _Tp > >
class	DataType< schar >
class	DataType< short >
class	DataType< short1 >
class	DataType< short2 >
class	DataType< short3 >
class	DataType< short4 >
class	DataType< Size_< _Tp > >
class	DataType< uchar >
class	DataType< uchar1 >
class	DataType< uchar2 >
class	DataType< uchar3 >
class	DataType< uchar4 >
class	DataType< uint >
class	DataType< uint1 >
class	DataType< uint2 >
class	DataType< uint3 >
class	DataType< uint4 >
class	DataType< uint64_t >
class	DataType< unsigned >
class	DataType< ushort >
class	DataType< ushort1 >
class	DataType< ushort2 >
class	DataType< ushort3 >
class	DataType< ushort4 >
struct	DefaultDeleter< CvHaarClassifierCascade >
class	DenseOpticalFlow
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。 続きを読む...
class	DetectionBasedTracker
struct	DetectionROI
	検出対象領域 (ROI) のための構造体 続きを読む...
class	DISK
	DNN モデルに基づく DISK 特徴検出器および記述子。 続き...
class	DISOpticalFlow
	DISオプティカルフローアルゴリズム。 続きを読む...
class	DMatch
	キーポイント記述子をマッチングするためのクラス。 続きを読む...
class	DownhillSolver
	このクラスは、関数に対する非線形・非制約の最小化を行うために使用する。 続きを読む...
class	DualQuat
struct	ECCParameters
	構造体 ECCParameters は findTransformECCMultiScale で使用される 続き...
class	EMDHistogramCostExtractor
	EMD に基づくコスト抽出。: さらに...
class	EMDL1HistogramCostExtractor
	EMD-L1 に基づくコスト抽出。: さらに...
class	Exception
	エラーに渡されるクラス。 詳細...
class	FaceDetectorYN
	DNNベースの顔検出器。 続きを読む...
class	FaceRecognizerSF
	DNNベースの顔認識器。 続きを読む...
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。 続きを読む...
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	Feature2D
	2D画像特徴検出器および記述子抽出器のための抽象基底クラス。 続きを読む...
class	FileNode
	ファイルストレージのNodeクラス。 続きを読む...
class	FileNodeIterator
	シーケンスおよびマッピングを反復処理するために使用する。 続きを読む...
class	FileStorage
	ファイルへの/からのデータの書き込みまたは読み込みに必要なすべての情報をカプセル化する、XML/YAML/JSONファイルストレージクラス。 続きを読む...
class	Filter2DParams
class	FisheyeWarper
class	FlannBasedMatcher
	Flannベースの記述子マッチャー。 続きを読む...
class	FontFace
	truetype/opentype 等のフォント（すなわち Freetype の FT_Face）の上に構築されたラッパー。 続き...
class	Formatted
class	Formatter
class	GArg
class	GArray
	cv::GArray<T>テンプレートクラスは、グラフ内のクラスTのオブジェクトのリストを表す。 続きを読む...
struct	GArrayDesc
class	GCall
struct	GCompileArg
	任意のコンパイル引数を表す。 続きを読む...
class	GCompiled
	コンパイル済みの計算（グラフ）を表す。一部の例外を除き、コンパイル時に対象とした画像／データ形式および解像度でのみ使用できる。 続きを読む...
class	GComputation
	GComputationクラスは、キャプチャされた計算グラフを表す。GComputationオブジェクトは、ユーザがG-APIで記述する式コードの境界を形成し、それをコンパイルして実行できるようにする。 続きを読む...
class	GComputationT
	このクラスは、通常のGComputationに対する型付きラッパーである。 続きを読む...
class	GComputationT< R(Args...)>
class	GComputationT< std::tuple< R... >(Args...)>
class	GCPUContext
class	GCPUKernel
class	GCPUKernelImpl
class	GCPUStKernelImpl
class	GeneralizedHough
	一般化ハフ変換を用いてグレースケール画像中の任意のテンプレートを検出する 詳細...
class	GeneralizedHoughBallard
	一般化ハフ変換を用いてグレースケール画像中の任意のテンプレートを検出する 詳細...
class	GeneralizedHoughGuil
	一般化ハフ変換を用いてグレースケール画像中の任意のテンプレートを検出する 詳細...
class	GFluidKernel
class	GFluidKernelImpl
struct	GFluidOutputRois
	この構造体により、Fluidバックエンドがグラフ内で生成する出力画像領域を制御できる。 続きを読む...
struct	GFluidParallelFor
	この構造体により、Fluidが並列領域を実行する方法をカスタマイズできる。 続きを読む...
struct	GFluidParallelOutputRois
	この構造体は、Fluidバックエンドに対してグラフ内で複数の並列出力領域を生成するよう強制する。これらの領域は並列に実行される。 続きを読む...
class	GFrame
	GFrameクラスは、グラフ内の画像またはメディアフレームを表す。 続きを読む...
struct	GFrameDesc
class	GFTTDetector
	goodFeaturesToTrack関数を用いた特徴検出のためのラッパークラス。: 続きを読む...
struct	GInfer
struct	GInferBase
struct	GInferList
struct	GInferList2
struct	GInferList2Base
struct	GInferListBase
struct	GInferROI
struct	GInferROIBase
struct	GIOProtoArgs
struct	GKernel
struct	GKernelImpl
class	GKernelPackage
	異種カーネル実装の集合およびグラフ変換のためのコンテナクラス。 続きを読む...
class	GKernelType
class	GKernelType< K, std::function< R(Args...)> >
class	GKernelTypeM
class	GKernelTypeM< K, std::function< std::tuple< R... >(Args...)> >
class	GMat
	GMatクラスは、グラフ内の画像またはテンソルデータを表す。 続きを読む...
struct	GMatDesc
class	GMatP
class	GNetworkType
class	GNetworkType< K, std::function< R(Args...)> >
class	GNetworkType< K, std::function< std::tuple< R... >(Args...)> >
class	GOCLContext
class	GOCLKernel
class	GOCLKernelImpl
class	GOpaque
	cv::GOpaque<T>テンプレートクラスは、グラフ内のクラスTのオブジェクトを表す。 続きを読む...
struct	GOpaqueDesc
struct	GPlaidMLContext
class	GPlaidMLKernel
class	GPlaidMLKernelImpl
struct	graph_dump_path
	G-APIに対し、コンパイル済みグラフを指定したファイル名でGraphviz形式にダンプするよう指示する。 続きを読む...
class	GraphicalCodeDetector
struct	GRunArg
class	GScalar
	GScalarクラスは、グラフ内のcv::Scalarデータを表す。 続きを読む...
struct	GScalarDesc
class	GStreamingCompiled
	ストリーミング向けにコンパイルされた計算（グラフ）を表す。 続きを読む...
struct	GTransform
class	GTransformImpl
class	GTransformImpl< K, std::function< R(Args...)> >
struct	GTypeInfo
struct	Hamming
class	HausdorffDistanceExtractor
	輪郭で定義される形状間の単純なハウスドルフ距離尺度。さらに...
class	hfloat
class	HistogramCostExtractor
	ヒストグラムコストアルゴリズムの抽象基底クラス。さらに...
class	HOGDescriptor
	HOG (Histogram of Oriented Gradients) 記述子と物体検出器の実装。 続き...
class	ImageCollection
	マルチページ画像をオンデマンドで読み込むためのクラス。 続きを読む...
struct	In_Tag
struct	InferAPI
struct	InferAPIList
struct	InferAPIList2
struct	InferAPIRoi
class	IStreamReader
	データストリーム読み込みインターフェース。 続きを読む...
class	KalmanFilter
	カルマンフィルタクラス。 続きを読む...
class	KeyPoint
	顕著点検出器のためのデータ構造。 続きを読む...
class	KeyPointsFilter
	キーポイントのベクトルをフィルタリングするクラス。 続きを読む...
struct	L1
struct	L2
class	LDA
	線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis)。 詳細...
class	LevMarq
	Levenberg-Marquadtソルバー。 続きを読む...
class	LightGlueMatcher
	LightGlue 特徴マッチャ。 続き...
class	LineIterator
	ラスタ線分上のすべてのピクセルを反復処理するためのクラス。 詳細...
class	LineSegmentDetector
	線分検出器クラス。 詳細...
class	Mat
	カンマ区切りの行列初期化子。 続きを読む...
class	Mat_
	Mat から派生したテンプレート行列クラス。 続きを読む...
class	MatAllocator
	カスタム配列アロケータ。 続きを読む...
class	MatConstIterator
class	MatConstIterator_
	行列の読み取り専用イテレータ。 続きを読む...
class	MatExpr
	行列式の表現 これは、任意の複雑な式に組み合わせられる、実装済みの行列演算のリストである（ここで A, B は行列（ cv::Mat ）、s は cv::Scalar、alpha は実数値のスカラー（ double ）を表す）: 続きを読む...
class	MatIterator_
	行列の読み書きイテレータ。 続きを読む...
class	MatOp
struct	MatShape
	行列/テンソルの形状を表す。以前は MatShape は std::vector<int> のエイリアスとして定義されていたが、現在はいくつかの追加の利点を提供する特別な構造体を使用している: 続きを読む...
class	Matx
	型とサイズがコンパイル時に既知である小行列のためのテンプレートクラス。 続きを読む...
class	MediaFrame
	cv::MediaFrameクラスは、外部ソースから取得した画像／メディアフレームを表す。 続きを読む...
class	MercatorWarper
class	MergeDebevec
	結果のHDR画像は、露出値とカメラ応答を考慮した露出の加重平均として計算される。 続きを読む...
class	MergeExposures
	露出シーケンスを単一の画像に統合できるアルゴリズムの基底クラス。 続きを読む...
class	MergeMertens
	ピクセルはコントラスト、彩度、適正露出度の指標を用いて重み付けされ、その後ラプラシアンピラミッドを用いて画像が合成される。 続きを読む...
class	MergeRobertson
	結果のHDR画像は、露出値とカメラ応答を考慮した露出の加重平均として計算される。 続きを読む...
class	MinProblemSolver
	すべてのソルバーのための基本インターフェース。 続きを読む...
class	Moments
	cv::moments が返す構造体 続き...
class	MSER
	最大安定極値領域 (MSER) 抽出器。 続きを読む...
struct	MSTEdge
	最小全域木 (MST) の計算におけるグラフの辺を表す。 続き...
class	NAryMatIterator
	n項の多次元配列イテレータ。 続きを読む...
class	Node
class	NormHistogramCostExtractor
	ノルムに基づくコスト抽出。: さらに...
class	Octree
	3D ビジョン向けの Octree。 続き...
class	Odometry
class	OdometryFrame
	ユーザが提供する画像からアルゴリズム固有の事前計算データまで、Odometry アルゴリズムのフレームごとのデータを保持するオブジェクト。空でない場合、深度画像、有効なピクセルのマスク、およびそのデータから生成された一連のピラミッドを含む。BGR/グレースケール画像と法線は省略可能である。OdometryFrame は Odometry クラスと併用して、Rt データ計算間で事前計算済みデータを再利用するために作られている。正しい方法は、prev フレームと next フレームに対して Odometry::prepareFrames() を呼び出し、それらを Odometry::compute() メソッドに渡すことである。 続き...
class	OdometrySettings
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。 続きを読む...
struct	Out_Tag
class	PaniniPortraitWarper
class	PaniniWarper
class	ParallelLoopBody
	並列データプロセッサの基底クラス。続きを読む...
class	ParallelLoopBodyLambdaWrapper
struct	ParamType
struct	ParamType< _Tp, typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type >
struct	ParamType< Algorithm >
struct	ParamType< bool >
struct	ParamType< double >
struct	ParamType< float >
struct	ParamType< int >
struct	ParamType< Mat >
struct	ParamType< Scalar >
struct	ParamType< std::vector< Mat > >
struct	ParamType< String >
struct	ParamType< uchar >
struct	ParamType< uint64 >
struct	ParamType< unsigned >
class	PCA
	主成分分析 (Principal Component Analysis)。 詳細...
class	PlaneWarper
	平面ワーパーのファクトリクラス。 続き...
class	PluginStreamReader
class	Point3_
	座標x, y, zで指定される3D点のためのテンプレートクラス。 続きを読む...
class	Point_
	座標xおよびyで指定される2D点のためのテンプレートクラス。 続きを読む...
class	PyRotationWarper
class	QRCodeDetector
	QR コード検出器。 続き...
class	QRCodeDetectorAruco
	Aruco マーカー検出コードに基づく QR コード検出器。 続き...
class	QRCodeEncoder
	QR コードエンコーダ。 続き...
struct	QtFont
	QtFontはQtでのみ利用可能。cv::fontQtを参照。 続きを読む...
class	Quat
class	QuatEnum
class	Range
	シーケンスの連続した部分シーケンス（スライス）を指定するテンプレートクラス。 続きを読む...
class	Rect_
	2D矩形のためのテンプレートクラス。 続きを読む...
class	RegionGrowing3D
	3D 点群における領域成長 (Region Growing) アルゴリズム。 続き...
class	RgbdNormals
class	RMat
class	RNG
	乱数生成器 (Random Number Generator)。 詳細...
class	RNG_MT19937
	メルセンヌ・ツイスタ乱数生成器。 詳細...
class	RotatedRect
	このクラスは、平面上の回転した（すなわち直立していない）矩形を表す。 続きを読む...
class	SACSegmentation
	3D 点群モデルのサンプルコンセンサス (Sample Consensus) アルゴリズムによるセグメンテーション。 続き...
class	Scalar_
	Vecから派生した4要素ベクトルのためのテンプレートクラス。 続きを読む...
class	ShapeContextDistanceExtractor
	Shape Context 記述子およびマッチングアルゴリズムの実装。さらに...
class	ShapeDistanceExtractor
	形状距離アルゴリズムの抽象基底クラス。さらに...
class	ShapeTransformer
	形状変換アルゴリズムの抽象基底クラス。さらに...
class	SIFT
	D. Lowe による Scale Invariant Feature Transform (SIFT) アルゴリズム [180] を用いて、キーポイントの抽出と記述子の計算を行うクラス。 続き...
class	SimilarRects
	このクラスは、カスケード分類器やHOGなどによって検出された物体候補をグループ化するために使用する。 続きを読む...
class	SimpleBlobDetector
	画像からブロブを抽出するためのクラス。: 続きを読む...
class	Size_
	画像または矩形のサイズを指定するためのテンプレートクラス。 続きを読む...
struct	SL2
struct	softdouble
struct	softfloat
class	SparseMat
	SparseMatクラスは、多次元の疎な数値配列を表す。 続きを読む...
class	SparseMat_
	SparseMatから派生したテンプレートの疎なn次元配列クラス。 続きを読む...
class	SparseMatConstIterator
	読み取り専用の疎行列イテレータ。 続きを読む...
class	SparseMatConstIterator_
	テンプレートの読み取り専用疎行列イテレータクラス。 続きを読む...
class	SparseMatIterator
	読み書き可能な疎行列イテレータ。 詳細...
class	SparseMatIterator_
	テンプレート版の読み書き可能な疎行列イテレータクラス。 詳細...
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。 詳細...
class	SparsePyrLKOpticalFlow
	疎なオプティカルフローを計算するためのクラス。 詳細...
class	SphericalWarper
	球面ワーパーのファクトリクラス。 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を計算するクラス。K. Konolige によって導入され、OpenCV に提供された。 詳細...
class	StereographicWarper
class	StereoMatcher
	ステレオ対応アルゴリズムの基底クラス。 詳細...
class	StereoSGBM
	このクラスは、H. Hirschmullerのアルゴリズムを改変したもの [128] を実装しており、元のアルゴリズムとは以下の点で異なる: 続き...
class	Stitcher
	高レベルな画像スティッチャ。続きを読む...
class	Subdiv2D
class	SVD
	特異値分解 (Singular Value Decomposition)。 詳細...
class	TermCriteria
	反復アルゴリズムの終了条件を定義するクラス。 詳細...
class	ThinPlateSplineShapeTransformer
	変換の定義。さらに...
class	TickMeter
	経過時間を測定するためのクラス。続きを読む...
class	TLSData
	シンプルなTLSデータクラス。 詳細...
class	TLSDataAccumulator
	収集メソッドを備えたTLSデータアキュムレータ。 詳細...
class	TLSDataContainer
class	Tonemap
	トーンマッピングアルゴリズムの基底クラス。HDR画像を8ビット範囲にマッピングするために使用するツール。 詳細...
class	TonemapDrago
	適応的対数マッピングは、対数領域で画像をスケーリングする高速なグローバルトーンマッピングアルゴリズムである。 詳細...
class	TonemapMantiuk
	このアルゴリズムは、ガウシアンピラミッドの全レベルでの勾配を用いて画像をコントラストに変換し、コントラスト値をHVS応答に変換して応答をスケーリングする。その後、新しいコントラスト値から画像を再構成する。 詳細...
class	TonemapReinhard
	これは人間の視覚系をモデル化したグローバルトーンマッピング演算子である。 詳細...
class	Tracker
	長期トラッカーの基底抽象クラス。 詳細...
class	TrackerCSRT
	CSRTトラッカー 詳細...
class	TrackerDaSiamRPN
class	TrackerKCF
	KCF (Kernelized Correlation Filter) トラッカー 詳細...
class	TrackerMIL
	MILアルゴリズムは、オンラインで識別器を学習し、対象を背景から分離する。 詳細...
class	TrackerNano
	Nanoトラッカーは、dnnベースの超軽量な汎用物体追跡である。 詳細...
class	TrackerVit
	VITトラッカーは、dnnベースの超軽量な汎用物体追跡である。 詳細...
class	TransverseMercatorWarper
struct	TriangleRasterizeSettings
	ラスタライズの設定を保持する構造体。 続き...
class	UMat
struct	UsacParams
struct	use_threaded_executor
	cv::GComputation を cv::GComputation::compile メソッドでコンパイルする際に、G-APIにスレッド化されたエグゼキュータを使用するよう指示する。 詳細...
struct	v_reg
struct	V_TypeTraits
struct	V_TypeTraits< double >
struct	V_TypeTraits< float >
struct	V_TypeTraits< int >
struct	V_TypeTraits< int64 >
struct	V_TypeTraits< schar >
struct	V_TypeTraits< short >
struct	V_TypeTraits< uchar >
struct	V_TypeTraits< uint64 >
struct	V_TypeTraits< unsigned >
struct	V_TypeTraits< ushort >
class	VariationalRefinement
	変分法によるオプティカルフローの精緻化。 詳細...
class	Vec
	短い数値ベクトル用のテンプレートクラスであり、Matx の部分的な特殊ケースである。 詳細...
class	VideoCapture
	動画ファイル、画像シーケンス、またはカメラから映像をキャプチャするためのクラス。 詳細...
class	VideoWriter
	動画ライタークラス。 詳細...
class	Volume
class	VolumeSettings
class	WarperCreator
	画像ワーパーのファクトリの基底クラス。 続き...

型定義
typedef Affine3< double >	Affine3d
typedef Affine3< float >	Affine3f
typedef AffineFeature	AffineDescriptorExtractor
typedef AffineFeature	AffineFeatureDetector
typedef std::lock_guard< cv::Mutex >	AutoLock
typedef void(*	ButtonCallback) (int state, void *userdata)
	cv::createButton で作成されたボタン用のコールバック関数。
typedef Complex< double >	Complexd
typedef Complex< float >	Complexf
typedef Feature2D	DescriptorExtractor
using	DualQuatd = DualQuat<double>
using	DualQuatf = DualQuat<float>
typedef int(*	ErrorCallback) (int status, const char *func_name, const char *err_msg, const char *file_name, int line, void *userdata)
typedef Feature2D	FeatureDetector
typedef details::FPDenormalsIgnoreHintScopeNOOP	FPDenormalsIgnoreHintScope
typedef frame_list::iterator	frame_iterator
typedef std::deque< std::pair< uint64_t, uint32_t > >	frame_list
using	GArgs = std::vector<GArg>
using	GCompileArgs = std::vector<GCompileArg>
using	GCtors = std::vector<detail::HostCtor>
using	GInferInputs = cv::detail::GInferInputsTyped<cv::GMat, cv::GFrame>
	ネットワーク入力を収集するために使用されるG-APIオブジェクト。
using	GInferListInputs = cv::detail::GInferInputsTyped<cv::GArray<cv::GMat>, cv::GArray<cv::Rect>>
	ネットワーク入力のリストを収集するために使用されるG-APIオブジェクト。
using	GInferListOutputs = cv::detail::GInferOutputsTyped<cv::GArray<cv::GMat>>
	ネットワーク出力のリストを収集するために使用されるG-APIオブジェクト。
using	GInferOutputs = cv::detail::GInferOutputsTyped<cv::GMat>
	ネットワーク出力を収集するために使用されるG-APIオブジェクト。
using	GKinds = std::vector<cv::detail::OpaqueKind>
using	GMetaArg
using	GMetaArgs = std::vector<GMetaArg>
using	GOptRunArg
using	GOptRunArgP
using	GOptRunArgs = std::vector<GOptRunArg>
using	GOptRunArgsP = std::vector<GOptRunArgP>
using	GProtoArg
using	GProtoArgs = std::vector<GProtoArg>
using	GProtoInputArgs = GIOProtoArgs<In_Tag>
using	GProtoOutputArgs = GIOProtoArgs<Out_Tag>
using	GRunArgBase
using	GRunArgP
using	GRunArgs = std::vector<GRunArg>
using	GRunArgsP = std::vector<GRunArgP>
using	GShapes = std::vector<GShape>
using	GTypesInfo = std::vector<GTypeInfo>
typedef Hamming	HammingLUT
typedef const _InputArray &	InputArray
typedef InputArray	InputArrayOfArrays
typedef const _InputOutputArray &	InputOutputArray
typedef InputOutputArray	InputOutputArrayOfArrays
typedef Mat_< uchar >	Mat1b
typedef Mat_< double >	Mat1d
typedef Mat_< float >	Mat1f
typedef Mat_< int >	Mat1i
typedef Mat_< short >	Mat1s
typedef Mat_< ushort >	Mat1w
typedef Mat_< Vec2b >	Mat2b
typedef Mat_< Vec2d >	Mat2d
typedef Mat_< Vec2f >	Mat2f
typedef Mat_< Vec2i >	Mat2i
typedef Mat_< Vec2s >	Mat2s
typedef Mat_< Vec2w >	Mat2w
typedef Mat_< Vec3b >	Mat3b
typedef Mat_< Vec3d >	Mat3d
typedef Mat_< Vec3f >	Mat3f
typedef Mat_< Vec3i >	Mat3i
typedef Mat_< Vec3s >	Mat3s
typedef Mat_< Vec3w >	Mat3w
typedef Mat_< Vec4b >	Mat4b
typedef Mat_< Vec4d >	Mat4d
typedef Mat_< Vec4f >	Mat4f
typedef Mat_< Vec4i >	Mat4i
typedef Mat_< Vec4s >	Mat4s
typedef Mat_< Vec4w >	Mat4w
typedef Matx< double, 1, 2 >	Matx12d
typedef Matx< float, 1, 2 >	Matx12f
typedef Matx< double, 1, 3 >	Matx13d
typedef Matx< float, 1, 3 >	Matx13f
typedef Matx< double, 1, 4 >	Matx14d
typedef Matx< float, 1, 4 >	Matx14f
typedef Matx< double, 1, 6 >	Matx16d
typedef Matx< float, 1, 6 >	Matx16f
typedef Matx< double, 2, 1 >	Matx21d
typedef Matx< float, 2, 1 >	Matx21f
typedef Matx< double, 2, 2 >	Matx22d
typedef Matx< float, 2, 2 >	Matx22f
typedef Matx< double, 2, 3 >	Matx23d
typedef Matx< float, 2, 3 >	Matx23f
typedef Matx< double, 3, 1 >	Matx31d
typedef Matx< float, 3, 1 >	Matx31f
typedef Matx< double, 3, 2 >	Matx32d
typedef Matx< float, 3, 2 >	Matx32f
typedef Matx< double, 3, 3 >	Matx33d
typedef Matx< float, 3, 3 >	Matx33f
typedef Matx< double, 3, 4 >	Matx34d
typedef Matx< float, 3, 4 >	Matx34f
typedef Matx< double, 4, 1 >	Matx41d
typedef Matx< float, 4, 1 >	Matx41f
typedef Matx< double, 4, 3 >	Matx43d
typedef Matx< float, 4, 3 >	Matx43f
typedef Matx< double, 4, 4 >	Matx44d
typedef Matx< float, 4, 4 >	Matx44f
typedef Matx< double, 6, 1 >	Matx61d
typedef Matx< float, 6, 1 >	Matx61f
typedef Matx< double, 6, 6 >	Matx66d
typedef Matx< float, 6, 6 >	Matx66f
typedef void(*	MouseCallback) (int event, int x, int y, int flags, void *userdata)
	マウスイベント用のコールバック関数。cv::setMouseCallback を参照。
typedef std::recursive_mutex	Mutex
typedef void(*	OpenGlDrawCallback) (void *userdata)
	フレームごとに呼び出されるよう定義されたコールバック関数。cv::setOpenGlDrawCallback を参照。
template<class T >
using	optional = cv::util::optional<T>
typedef const _OutputArray &	OutputArray
typedef OutputArray	OutputArrayOfArrays
typedef Point2i	Point
typedef Point_< double >	Point2d
typedef Point_< float >	Point2f
typedef Point_< int >	Point2i
typedef Point_< int64 >	Point2l
typedef Point3_< double >	Point3d
typedef Point3_< float >	Point3f
typedef Point3_< int >	Point3i
template<typename _Tp >
using	Ptr = std::shared_ptr<_Tp>
using	Quatd = Quat<double>
using	Quatf = Quat<float>
typedef Rect2i	Rect
typedef Rect_< double >	Rect2d
typedef Rect_< float >	Rect2f
typedef Rect_< int >	Rect2i
typedef Scalar_< double >	Scalar
typedef SIFT	SiftDescriptorExtractor
typedef SIFT	SiftFeatureDetector
typedef Size2i	Size
typedef Size_< double >	Size2d
typedef Size_< float >	Size2f
typedef Size_< int >	Size2i
typedef Size_< int64 >	Size2l
typedef std::string	String
typedef void(*	TrackbarCallback) (int pos, void *userdata)
	トラックバー用のコールバック関数。cv::createTrackbar を参照。
typedef v_reg< float, 16 >	v_float32x16
	16個の32ビット浮動小数点値（単精度）
typedef v_reg< float, 4 >	v_float32x4
	4個の32ビット浮動小数点値（単精度）
typedef v_reg< float, 8 >	v_float32x8
	8個の32ビット浮動小数点値（単精度）
typedef v_reg< double, 2 >	v_float64x2
	2個の64ビット浮動小数点値（倍精度）
typedef v_reg< double, 4 >	v_float64x4
	4個の64ビット浮動小数点値（倍精度）
typedef v_reg< double, 8 >	v_float64x8
	8個の64ビット浮動小数点値（倍精度）
typedef v_reg< short, 16 >	v_int16x16
	16個の16ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< short, 32 >	v_int16x32
	32個の16ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< short, 8 >	v_int16x8
	8個の16ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< int, 16 >	v_int32x16
	16個の32ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< int, 4 >	v_int32x4
	4個の32ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< int, 8 >	v_int32x8
	8個の32ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< int64, 2 >	v_int64x2
	2個の64ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< int64, 4 >	v_int64x4
	4個の64ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< int64, 8 >	v_int64x8
	8個の64ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< schar, 16 >	v_int8x16
	16個の8ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< schar, 32 >	v_int8x32
	32個の8ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< schar, 64 >	v_int8x64
	64個の8ビット符号付き整数値。
typedef v_reg< ushort, 16 >	v_uint16x16
	16個の16ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< ushort, 32 >	v_uint16x32
	32個の16ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< ushort, 8 >	v_uint16x8
	8個の16ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< unsigned, 16 >	v_uint32x16
	16個の32ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< unsigned, 4 >	v_uint32x4
	4個の32ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< unsigned, 8 >	v_uint32x8
	8個の32ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< uint64, 2 >	v_uint64x2
	2個の64ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< uint64, 4 >	v_uint64x4
	4個の64ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< uint64, 8 >	v_uint64x8
	8個の64ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< uchar, 16 >	v_uint8x16
	16個の8ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< uchar, 32 >	v_uint8x32
	32個の8ビット符号なし整数値。
typedef v_reg< uchar, 64 >	v_uint8x64
	64個の8ビット符号なし整数値。
Shorter aliases for the most popular specializations of Vec<T,n>
typedef Vec< uchar, 2 >	Vec2b
typedef Vec< uchar, 3 >	Vec3b
typedef Vec< uchar, 4 >	Vec4b
typedef Vec< short, 2 >	Vec2s
typedef Vec< short, 3 >	Vec3s
typedef Vec< short, 4 >	Vec4s
typedef Vec< ushort, 2 >	Vec2w
typedef Vec< ushort, 3 >	Vec3w
typedef Vec< ushort, 4 >	Vec4w
typedef Vec< int, 2 >	Vec2i
typedef Vec< int, 3 >	Vec3i
typedef Vec< int, 4 >	Vec4i
typedef Vec< int, 6 >	Vec6i
typedef Vec< int, 8 >	Vec8i
typedef Vec< int64_t, 2 >	Vec2l
typedef Vec< int64_t, 3 >	Vec3l
typedef Vec< int64_t, 4 >	Vec4l
typedef Vec< int64_t, 6 >	Vec6l
typedef Vec< int64_t, 8 >	Vec8l
typedef Vec< float, 2 >	Vec2f
typedef Vec< float, 3 >	Vec3f
typedef Vec< float, 4 >	Vec4f
typedef Vec< float, 6 >	Vec6f
typedef Vec< double, 2 >	Vec2d
typedef Vec< double, 3 >	Vec3d
typedef Vec< double, 4 >	Vec4d
typedef Vec< double, 6 >	Vec6d

列挙型
enum	{   CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 0x00001 ,   CALIB_FIX_ASPECT_RATIO = 0x00002 ,   CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT = 0x00004 ,   CALIB_ZERO_TANGENT_DIST = 0x00008 ,   CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH = 0x00010 ,   CALIB_FIX_K1 = 0x00020 ,   CALIB_FIX_K2 = 0x00040 ,   CALIB_FIX_K3 = 0x00080 ,   CALIB_FIX_K4 = 0x00800 ,   CALIB_FIX_K5 = 0x01000 ,   CALIB_FIX_K6 = 0x02000 ,   CALIB_RATIONAL_MODEL = 0x04000 ,   CALIB_THIN_PRISM_MODEL = 0x08000 ,   CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4 = 0x10000 ,   CALIB_TILTED_MODEL = 0x40000 ,   CALIB_FIX_TAUX_TAUY = 0x80000 ,   CALIB_USE_QR = 0x100000 ,   CALIB_FIX_TANGENT_DIST = 0x200000 ,   CALIB_FIX_INTRINSIC = 0x00100 ,   CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH = 0x00200 ,   CALIB_ZERO_DISPARITY = 0x00400 ,   CALIB_USE_LU = (1 << 17) ,   CALIB_DISABLE_SCHUR_COMPLEMENT = (1 << 18) ,   CALIB_USE_EXTRINSIC_GUESS = (1 << 22) ,   CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC = (1 << 23) ,   CALIB_CHECK_COND = (1 << 24) ,   CALIB_FIX_SKEW = (1 << 25) ,   CALIB_STEREO_REGISTRATION = (1 << 26) }
enum	{   CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH = 1 ,   CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE = 2 ,   CALIB_CB_FILTER_QUADS = 4 ,   CALIB_CB_FAST_CHECK = 8 ,   CALIB_CB_EXHAUSTIVE = 16 ,   CALIB_CB_ACCURACY = 32 ,   CALIB_CB_LARGER = 64 ,   CALIB_CB_MARKER = 128 ,   CALIB_CB_PLAIN = 256 }
enum	{   CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID = 1 ,   CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID = 2 ,   CALIB_CB_CLUSTERING = 4 }
enum	{   INPAINT_NS = 0 ,   INPAINT_TELEA = 1 }
enum	{ LDR_SIZE = 256 }
enum	{   RECURS_FILTER = 1 ,   NORMCONV_FILTER = 2 }
	エッジ保存フィルタ。 続き...
enum	{   LMEDS = 4 ,   RANSAC = 8 ,   RHO = 16 ,   USAC_DEFAULT = 32 ,   USAC_PARALLEL = 33 ,   USAC_FM_8PTS = 34 ,   USAC_FAST = 35 ,   USAC_ACCURATE = 36 ,   USAC_PROSAC = 37 ,   USAC_MAGSAC = 38 }
	ロバスト推定アルゴリズムの種類 続き...
enum	{   FM_7POINT = 1 ,   FM_8POINT = 2 ,   FM_LMEDS = 4 ,   FM_RANSAC = 8 }
	基礎行列を求めるアルゴリズム 続き...
enum	{   CASCADE_DO_CANNY_PRUNING = 1 ,   CASCADE_SCALE_IMAGE = 2 ,   CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT = 4 ,   CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH = 8 }
enum	{   simd128_width = 16 ,   simd256_width = 32 ,   simd512_width = 64 ,   simdmax_width = simd512_width }
enum	{   OPEN_CAMERA = 300 ,   CLOSE_CAMERA ,   UPDATE_IMAGE_ELEMENT ,   SHOW_TRACKBAR }
enum	{   COLORSPACE_GRAY =0 ,   COLORSPACE_RGBA =1 ,   COLORSPACE_BGR =2 ,   COLORSPACE_YUV444P =3 }
enum	{   OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW = 4 ,   OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS = 8 ,   OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN = 256 }
enum	{   MOTION_TRANSLATION = 0 ,   MOTION_EUCLIDEAN = 1 ,   MOTION_AFFINE = 2 ,   MOTION_HOMOGRAPHY = 3 }
enum	{ STEREO_ZERO_DISPARITY =0x00400 }
enum	AccessFlag {   ACCESS_READ =1<<24 ,   ACCESS_WRITE =1<<25 ,   ACCESS_RW =3<<24 ,   ACCESS_MASK =ACCESS_RW ,   ACCESS_FAST =1<<26 }
enum	AdaptiveThresholdTypes {   ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C = 0 ,   ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1 }
enum	AlgorithmHint {   ALGO_HINT_DEFAULT = 0 ,   ALGO_HINT_ACCURATE = 1 ,   ALGO_HINT_APPROX = 2 }
	一部の関数の挙動を変更できるフラグ。フラグの集合として使用する。 続きを読む...
enum	BorderTypes {   BORDER_CONSTANT = 0 ,   BORDER_REPLICATE = 1 ,   BORDER_REFLECT = 2 ,   BORDER_WRAP = 3 ,   BORDER_REFLECT_101 = 4 ,   BORDER_TRANSPARENT = 5 ,   BORDER_REFLECT101 = BORDER_REFLECT_101 ,   BORDER_DEFAULT = BORDER_REFLECT_101 ,   BORDER_ISOLATED = 16 }
enum	CameraModel {   CALIB_MODEL_PINHOLE = 0 ,   CALIB_MODEL_FISHEYE = 1 }
enum	CmpTypes {   CMP_EQ = 0 ,   CMP_GT = 1 ,   CMP_GE = 2 ,   CMP_LT = 3 ,   CMP_LE = 4 ,   CMP_NE = 5 }
	比較の種類 詳細...
enum	Codecs { MJPEG }
enum	ColorConversionCodes {   COLOR_BGR2BGRA = 0 ,   COLOR_RGB2RGBA = COLOR_BGR2BGRA ,   COLOR_BGRA2BGR = 1 ,   COLOR_RGBA2RGB = COLOR_BGRA2BGR ,   COLOR_BGR2RGBA = 2 ,   COLOR_RGB2BGRA = COLOR_BGR2RGBA ,   COLOR_RGBA2BGR = 3 ,   COLOR_BGRA2RGB = COLOR_RGBA2BGR ,   COLOR_BGR2RGB = 4 ,   COLOR_RGB2BGR = COLOR_BGR2RGB ,   COLOR_BGRA2RGBA = 5 ,   COLOR_RGBA2BGRA = COLOR_BGRA2RGBA ,   COLOR_BGR2GRAY = 6 ,   COLOR_RGB2GRAY = 7 ,   COLOR_GRAY2BGR = 8 ,   COLOR_GRAY2RGB = COLOR_GRAY2BGR ,   COLOR_GRAY2BGRA = 9 ,   COLOR_GRAY2RGBA = COLOR_GRAY2BGRA ,   COLOR_BGRA2GRAY = 10 ,   COLOR_RGBA2GRAY = 11 ,   COLOR_BGR2BGR565 = 12 ,   COLOR_RGB2BGR565 = 13 ,   COLOR_BGR5652BGR = 14 ,   COLOR_BGR5652RGB = 15 ,   COLOR_BGRA2BGR565 = 16 ,   COLOR_RGBA2BGR565 = 17 ,   COLOR_BGR5652BGRA = 18 ,   COLOR_BGR5652RGBA = 19 ,   COLOR_GRAY2BGR565 = 20 ,   COLOR_BGR5652GRAY = 21 ,   COLOR_BGR2BGR555 = 22 ,   COLOR_RGB2BGR555 = 23 ,   COLOR_BGR5552BGR = 24 ,   COLOR_BGR5552RGB = 25 ,   COLOR_BGRA2BGR555 = 26 ,   COLOR_RGBA2BGR555 = 27 ,   COLOR_BGR5552BGRA = 28 ,   COLOR_BGR5552RGBA = 29 ,   COLOR_GRAY2BGR555 = 30 ,   COLOR_BGR5552GRAY = 31 ,   COLOR_BGR2XYZ = 32 ,   COLOR_RGB2XYZ = 33 ,   COLOR_XYZ2BGR = 34 ,   COLOR_XYZ2RGB = 35 ,   COLOR_BGR2YCrCb = 36 ,   COLOR_RGB2YCrCb = 37 ,   COLOR_YCrCb2BGR = 38 ,   COLOR_YCrCb2RGB = 39 ,   COLOR_BGR2HSV = 40 ,   COLOR_RGB2HSV = 41 ,   COLOR_BGR2Lab = 44 ,   COLOR_RGB2Lab = 45 ,   COLOR_BGR2Luv = 50 ,   COLOR_RGB2Luv = 51 ,   COLOR_BGR2HLS = 52 ,   COLOR_RGB2HLS = 53 ,   COLOR_HSV2BGR = 54 ,   COLOR_HSV2RGB = 55 ,   COLOR_Lab2BGR = 56 ,   COLOR_Lab2RGB = 57 ,   COLOR_Luv2BGR = 58 ,   COLOR_Luv2RGB = 59 ,   COLOR_HLS2BGR = 60 ,   COLOR_HLS2RGB = 61 ,   COLOR_BGR2HSV_FULL = 66 ,   COLOR_RGB2HSV_FULL = 67 ,   COLOR_BGR2HLS_FULL = 68 ,   COLOR_RGB2HLS_FULL = 69 ,   COLOR_HSV2BGR_FULL = 70 ,   COLOR_HSV2RGB_FULL = 71 ,   COLOR_HLS2BGR_FULL = 72 ,   COLOR_HLS2RGB_FULL = 73 ,   COLOR_LBGR2Lab = 74 ,   COLOR_LRGB2Lab = 75 ,   COLOR_LBGR2Luv = 76 ,   COLOR_LRGB2Luv = 77 ,   COLOR_Lab2LBGR = 78 ,   COLOR_Lab2LRGB = 79 ,   COLOR_Luv2LBGR = 80 ,   COLOR_Luv2LRGB = 81 ,   COLOR_BGR2YUV = 82 ,   COLOR_RGB2YUV = 83 ,   COLOR_YUV2BGR = 84 ,   COLOR_YUV2RGB = 85 ,   COLOR_YUV2RGB_NV12 = 90 ,   COLOR_YUV2BGR_NV12 = 91 ,   COLOR_YUV2RGB_NV21 = 92 ,   COLOR_YUV2BGR_NV21 = 93 ,   COLOR_YUV420sp2RGB = COLOR_YUV2RGB_NV21 ,   COLOR_YUV420sp2BGR = COLOR_YUV2BGR_NV21 ,   COLOR_YUV2RGBA_NV12 = 94 ,   COLOR_YUV2BGRA_NV12 = 95 ,   COLOR_YUV2RGBA_NV21 = 96 ,   COLOR_YUV2BGRA_NV21 = 97 ,   COLOR_YUV420sp2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_NV21 ,   COLOR_YUV420sp2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_NV21 ,   COLOR_YUV2RGB_YV12 = 98 ,   COLOR_YUV2BGR_YV12 = 99 ,   COLOR_YUV2RGB_IYUV = 100 ,   COLOR_YUV2BGR_IYUV = 101 ,   COLOR_YUV2RGB_I420 = COLOR_YUV2RGB_IYUV ,   COLOR_YUV2BGR_I420 = COLOR_YUV2BGR_IYUV ,   COLOR_YUV420p2RGB = COLOR_YUV2RGB_YV12 ,   COLOR_YUV420p2BGR = COLOR_YUV2BGR_YV12 ,   COLOR_YUV2RGBA_YV12 = 102 ,   COLOR_YUV2BGRA_YV12 = 103 ,   COLOR_YUV2RGBA_IYUV = 104 ,   COLOR_YUV2BGRA_IYUV = 105 ,   COLOR_YUV2RGBA_I420 = COLOR_YUV2RGBA_IYUV ,   COLOR_YUV2BGRA_I420 = COLOR_YUV2BGRA_IYUV ,   COLOR_YUV420p2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_YV12 ,   COLOR_YUV420p2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_YV12 ,   COLOR_YUV2GRAY_420 = 106 ,   COLOR_YUV2GRAY_NV21 = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV2GRAY_NV12 = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV2GRAY_YV12 = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV2GRAY_IYUV = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV2GRAY_I420 = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV420sp2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV420p2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420 ,   COLOR_YUV2RGB_UYVY = 107 ,   COLOR_YUV2BGR_UYVY = 108 ,   COLOR_YUV2RGB_Y422 = COLOR_YUV2RGB_UYVY ,   COLOR_YUV2BGR_Y422 = COLOR_YUV2BGR_UYVY ,   COLOR_YUV2RGB_UYNV = COLOR_YUV2RGB_UYVY ,   COLOR_YUV2BGR_UYNV = COLOR_YUV2BGR_UYVY ,   COLOR_YUV2RGBA_UYVY = 111 ,   COLOR_YUV2BGRA_UYVY = 112 ,   COLOR_YUV2RGBA_Y422 = COLOR_YUV2RGBA_UYVY ,   COLOR_YUV2BGRA_Y422 = COLOR_YUV2BGRA_UYVY ,   COLOR_YUV2RGBA_UYNV = COLOR_YUV2RGBA_UYVY ,   COLOR_YUV2BGRA_UYNV = COLOR_YUV2BGRA_UYVY ,   COLOR_YUV2RGB_YUY2 = 115 ,   COLOR_YUV2BGR_YUY2 = 116 ,   COLOR_YUV2RGB_YVYU = 117 ,   COLOR_YUV2BGR_YVYU = 118 ,   COLOR_YUV2RGB_YUYV = COLOR_YUV2RGB_YUY2 ,   COLOR_YUV2BGR_YUYV = COLOR_YUV2BGR_YUY2 ,   COLOR_YUV2RGB_YUNV = COLOR_YUV2RGB_YUY2 ,   COLOR_YUV2BGR_YUNV = COLOR_YUV2BGR_YUY2 ,   COLOR_YUV2RGBA_YUY2 = 119 ,   COLOR_YUV2BGRA_YUY2 = 120 ,   COLOR_YUV2RGBA_YVYU = 121 ,   COLOR_YUV2BGRA_YVYU = 122 ,   COLOR_YUV2RGBA_YUYV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2 ,   COLOR_YUV2BGRA_YUYV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2 ,   COLOR_YUV2RGBA_YUNV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2 ,   COLOR_YUV2BGRA_YUNV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2 ,   COLOR_YUV2GRAY_UYVY = 123 ,   COLOR_YUV2GRAY_YUY2 = 124 ,   COLOR_YUV2GRAY_Y422 = COLOR_YUV2GRAY_UYVY ,   COLOR_YUV2GRAY_UYNV = COLOR_YUV2GRAY_UYVY ,   COLOR_YUV2GRAY_YVYU = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 ,   COLOR_YUV2GRAY_YUYV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 ,   COLOR_YUV2GRAY_YUNV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 ,   COLOR_RGBA2mRGBA = 125 ,   COLOR_mRGBA2RGBA = 126 ,   COLOR_RGB2YUV_I420 = 127 ,   COLOR_BGR2YUV_I420 = 128 ,   COLOR_RGB2YUV_IYUV = COLOR_RGB2YUV_I420 ,   COLOR_BGR2YUV_IYUV = COLOR_BGR2YUV_I420 ,   COLOR_RGBA2YUV_I420 = 129 ,   COLOR_BGRA2YUV_I420 = 130 ,   COLOR_RGBA2YUV_IYUV = COLOR_RGBA2YUV_I420 ,   COLOR_BGRA2YUV_IYUV = COLOR_BGRA2YUV_I420 ,   COLOR_RGB2YUV_YV12 = 131 ,   COLOR_BGR2YUV_YV12 = 132 ,   COLOR_RGBA2YUV_YV12 = 133 ,   COLOR_BGRA2YUV_YV12 = 134 ,   COLOR_BayerBG2BGR = 46 ,   COLOR_BayerGB2BGR = 47 ,   COLOR_BayerRG2BGR = 48 ,   COLOR_BayerGR2BGR = 49 ,   COLOR_BayerRGGB2BGR = COLOR_BayerBG2BGR ,   COLOR_BayerGRBG2BGR = COLOR_BayerGB2BGR ,   COLOR_BayerBGGR2BGR = COLOR_BayerRG2BGR ,   COLOR_BayerGBRG2BGR = COLOR_BayerGR2BGR ,   COLOR_BayerRGGB2RGB = COLOR_BayerBGGR2BGR ,   COLOR_BayerGRBG2RGB = COLOR_BayerGBRG2BGR ,   COLOR_BayerBGGR2RGB = COLOR_BayerRGGB2BGR ,   COLOR_BayerGBRG2RGB = COLOR_BayerGRBG2BGR ,   COLOR_BayerBG2RGB = COLOR_BayerRG2BGR ,   COLOR_BayerGB2RGB = COLOR_BayerGR2BGR ,   COLOR_BayerRG2RGB = COLOR_BayerBG2BGR ,   COLOR_BayerGR2RGB = COLOR_BayerGB2BGR ,   COLOR_BayerBG2GRAY = 86 ,   COLOR_BayerGB2GRAY = 87 ,   COLOR_BayerRG2GRAY = 88 ,   COLOR_BayerGR2GRAY = 89 ,   COLOR_BayerRGGB2GRAY = COLOR_BayerBG2GRAY ,   COLOR_BayerGRBG2GRAY = COLOR_BayerGB2GRAY ,   COLOR_BayerBGGR2GRAY = COLOR_BayerRG2GRAY ,   COLOR_BayerGBRG2GRAY = COLOR_BayerGR2GRAY ,   COLOR_BayerBG2BGR_VNG = 62 ,   COLOR_BayerGB2BGR_VNG = 63 ,   COLOR_BayerRG2BGR_VNG = 64 ,   COLOR_BayerGR2BGR_VNG = 65 ,   COLOR_BayerRGGB2BGR_VNG = COLOR_BayerBG2BGR_VNG ,   COLOR_BayerGRBG2BGR_VNG = COLOR_BayerGB2BGR_VNG ,   COLOR_BayerBGGR2BGR_VNG = COLOR_BayerRG2BGR_VNG ,   COLOR_BayerGBRG2BGR_VNG = COLOR_BayerGR2BGR_VNG ,   COLOR_BayerRGGB2RGB_VNG = COLOR_BayerBGGR2BGR_VNG ,   COLOR_BayerGRBG2RGB_VNG = COLOR_BayerGBRG2BGR_VNG ,   COLOR_BayerBGGR2RGB_VNG = COLOR_BayerRGGB2BGR_VNG ,   COLOR_BayerGBRG2RGB_VNG = COLOR_BayerGRBG2BGR_VNG ,   COLOR_BayerBG2RGB_VNG = COLOR_BayerRG2BGR_VNG ,   COLOR_BayerGB2RGB_VNG = COLOR_BayerGR2BGR_VNG ,   COLOR_BayerRG2RGB_VNG = COLOR_BayerBG2BGR_VNG ,   COLOR_BayerGR2RGB_VNG = COLOR_BayerGB2BGR_VNG ,   COLOR_BayerBG2BGR_EA = 135 ,   COLOR_BayerGB2BGR_EA = 136 ,   COLOR_BayerRG2BGR_EA = 137 ,   COLOR_BayerGR2BGR_EA = 138 ,   COLOR_BayerRGGB2BGR_EA = COLOR_BayerBG2BGR_EA ,   COLOR_BayerGRBG2BGR_EA = COLOR_BayerGB2BGR_EA ,   COLOR_BayerBGGR2BGR_EA = COLOR_BayerRG2BGR_EA ,   COLOR_BayerGBRG2BGR_EA = COLOR_BayerGR2BGR_EA ,   COLOR_BayerRGGB2RGB_EA = COLOR_BayerBGGR2BGR_EA ,   COLOR_BayerGRBG2RGB_EA = COLOR_BayerGBRG2BGR_EA ,   COLOR_BayerBGGR2RGB_EA = COLOR_BayerRGGB2BGR_EA ,   COLOR_BayerGBRG2RGB_EA = COLOR_BayerGRBG2BGR_EA ,   COLOR_BayerBG2RGB_EA = COLOR_BayerRG2BGR_EA ,   COLOR_BayerGB2RGB_EA = COLOR_BayerGR2BGR_EA ,   COLOR_BayerRG2RGB_EA = COLOR_BayerBG2BGR_EA ,   COLOR_BayerGR2RGB_EA = COLOR_BayerGB2BGR_EA ,   COLOR_BayerBG2BGRA = 139 ,   COLOR_BayerGB2BGRA = 140 ,   COLOR_BayerRG2BGRA = 141 ,   COLOR_BayerGR2BGRA = 142 ,   COLOR_BayerRGGB2BGRA = COLOR_BayerBG2BGRA ,   COLOR_BayerGRBG2BGRA = COLOR_BayerGB2BGRA ,   COLOR_BayerBGGR2BGRA = COLOR_BayerRG2BGRA ,   COLOR_BayerGBRG2BGRA = COLOR_BayerGR2BGRA ,   COLOR_BayerRGGB2RGBA = COLOR_BayerBGGR2BGRA ,   COLOR_BayerGRBG2RGBA = COLOR_BayerGBRG2BGRA ,   COLOR_BayerBGGR2RGBA = COLOR_BayerRGGB2BGRA ,   COLOR_BayerGBRG2RGBA = COLOR_BayerGRBG2BGRA ,   COLOR_BayerBG2RGBA = COLOR_BayerRG2BGRA ,   COLOR_BayerGB2RGBA = COLOR_BayerGR2BGRA ,   COLOR_BayerRG2RGBA = COLOR_BayerBG2BGRA ,   COLOR_BayerGR2RGBA = COLOR_BayerGB2BGRA ,   COLOR_RGB2YUV_UYVY = 143 ,   COLOR_BGR2YUV_UYVY = 144 ,   COLOR_RGB2YUV_Y422 = COLOR_RGB2YUV_UYVY ,   COLOR_BGR2YUV_Y422 = COLOR_BGR2YUV_UYVY ,   COLOR_RGB2YUV_UYNV = COLOR_RGB2YUV_UYVY ,   COLOR_BGR2YUV_UYNV = COLOR_BGR2YUV_UYVY ,   COLOR_RGBA2YUV_UYVY = 145 ,   COLOR_BGRA2YUV_UYVY = 146 ,   COLOR_RGBA2YUV_Y422 = COLOR_RGBA2YUV_UYVY ,   COLOR_BGRA2YUV_Y422 = COLOR_BGRA2YUV_UYVY ,   COLOR_RGBA2YUV_UYNV = COLOR_RGBA2YUV_UYVY ,   COLOR_BGRA2YUV_UYNV = COLOR_BGRA2YUV_UYVY ,   COLOR_RGB2YUV_YUY2 = 147 ,   COLOR_BGR2YUV_YUY2 = 148 ,   COLOR_RGB2YUV_YVYU = 149 ,   COLOR_BGR2YUV_YVYU = 150 ,   COLOR_RGB2YUV_YUYV = COLOR_RGB2YUV_YUY2 ,   COLOR_BGR2YUV_YUYV = COLOR_BGR2YUV_YUY2 ,   COLOR_RGB2YUV_YUNV = COLOR_RGB2YUV_YUY2 ,   COLOR_BGR2YUV_YUNV = COLOR_BGR2YUV_YUY2 ,   COLOR_RGBA2YUV_YUY2 = 151 ,   COLOR_BGRA2YUV_YUY2 = 152 ,   COLOR_RGBA2YUV_YVYU = 153 ,   COLOR_BGRA2YUV_YVYU = 154 ,   COLOR_RGBA2YUV_YUYV = COLOR_RGBA2YUV_YUY2 ,   COLOR_BGRA2YUV_YUYV = COLOR_BGRA2YUV_YUY2 ,   COLOR_RGBA2YUV_YUNV = COLOR_RGBA2YUV_YUY2 ,   COLOR_BGRA2YUV_YUNV = COLOR_BGRA2YUV_YUY2 ,   COLOR_COLORCVT_MAX = 155 }
enum	ColormapTypes {   COLORMAP_AUTUMN = 0 ,   COLORMAP_BONE = 1 ,   COLORMAP_JET = 2 ,   COLORMAP_WINTER = 3 ,   COLORMAP_RAINBOW = 4 ,   COLORMAP_OCEAN = 5 ,   COLORMAP_SUMMER = 6 ,   COLORMAP_SPRING = 7 ,   COLORMAP_COOL = 8 ,   COLORMAP_HSV = 9 ,   COLORMAP_PINK = 10 ,   COLORMAP_HOT = 11 ,   COLORMAP_PARULA = 12 ,   COLORMAP_MAGMA = 13 ,   COLORMAP_INFERNO = 14 ,   COLORMAP_PLASMA = 15 ,   COLORMAP_VIRIDIS = 16 ,   COLORMAP_CIVIDIS = 17 ,   COLORMAP_TWILIGHT = 18 ,   COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED = 19 ,   COLORMAP_TURBO = 20 ,   COLORMAP_DEEPGREEN = 21 }
	GNU Octave/MATLAB相当のカラーマップ。 詳細...
enum	ConnectedComponentsAlgorithmsTypes {   CCL_DEFAULT = -1 ,   CCL_WU = 0 ,   CCL_GRANA = 1 ,   CCL_BOLELLI = 2 ,   CCL_SAUF = 3 ,   CCL_BBDT = 4 ,   CCL_SPAGHETTI = 5 }
	連結成分アルゴリズム 詳細...
enum	ConnectedComponentsTypes {   CC_STAT_LEFT = 0 ,   CC_STAT_TOP = 1 ,   CC_STAT_WIDTH = 2 ,   CC_STAT_HEIGHT = 3 ,   CC_STAT_AREA = 4 }
	連結成分の統計情報 詳細...
enum	ContourApproximationModes {   CHAIN_CODE = 0 ,   CHAIN_APPROX_NONE = 1 ,   CHAIN_APPROX_SIMPLE = 2 ,   CHAIN_APPROX_TC89_L1 = 3 ,   CHAIN_APPROX_TC89_KCOS = 4 ,   LINK_RUNS = 5 }
	輪郭近似アルゴリズム 詳細...
enum	CovarFlags {   COVAR_SCRAMBLED = 0 ,   COVAR_NORMAL = 1 ,   COVAR_USE_AVG = 2 ,   COVAR_SCALE = 4 ,   COVAR_ROWS = 8 ,   COVAR_COLS = 16 }
	共分散フラグ。 詳細...
enum	DataLayout {   DATA_LAYOUT_UNKNOWN = 0 ,   DATA_LAYOUT_ND = 1 ,   DATA_LAYOUT_NCHW = 2 ,   DATA_LAYOUT_NCDHW = 3 ,   DATA_LAYOUT_NHWC = 4 ,   DATA_LAYOUT_NDHWC = 5 ,   DATA_LAYOUT_PLANAR = 6 ,   DATA_LAYOUT_BLOCK = 7 ,   DNN_LAYOUT_UNKNOWN = 0 ,   DNN_LAYOUT_ND = 1 ,   DNN_LAYOUT_NCHW = 2 ,   DNN_LAYOUT_NCDHW = 3 ,   DNN_LAYOUT_NHWC = 4 ,   DNN_LAYOUT_NDHWC = 5 ,   DNN_LAYOUT_PLANAR = 6 ,   DNN_LAYOUT_BLOCK = 7 }
	モデル推論のためのデータレイアウトの列挙型。 続きを読む...
enum	DecompTypes {   DECOMP_LU = 0 ,   DECOMP_SVD = 1 ,   DECOMP_EIG = 2 ,   DECOMP_CHOLESKY = 3 ,   DECOMP_QR = 4 ,   DECOMP_NORMAL = 16 }
	行列分解の種類 詳細...
enum	DftFlags {   DFT_INVERSE = 1 ,   DFT_SCALE = 2 ,   DFT_ROWS = 4 ,   DFT_COMPLEX_OUTPUT = 16 ,   DFT_REAL_OUTPUT = 32 ,   DFT_COMPLEX_INPUT = 64 ,   DCT_INVERSE = DFT_INVERSE ,   DCT_ROWS = DFT_ROWS }
enum	DistanceTransformLabelTypes {   DIST_LABEL_CCOMP = 0 ,   DIST_LABEL_PIXEL = 1 }
	distanceTransformアルゴリズムのフラグ 詳細...
enum	DistanceTransformMasks {   DIST_MASK_3 = 3 ,   DIST_MASK_5 = 5 ,   DIST_MASK_PRECISE = 0 }
	距離変換のマスクサイズ。 詳細...
enum	DistanceTypes {   DIST_USER = -1 ,   DIST_L1 = 1 ,   DIST_L2 = 2 ,   DIST_C = 3 ,   DIST_L12 = 4 ,   DIST_FAIR = 5 ,   DIST_WELSCH = 6 ,   DIST_HUBER = 7 }
enum struct	DrawMatchesFlags {   DrawMatchesFlags::DEFAULT = 0 ,   DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG = 1 ,   DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2 ,   DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 }
enum	FloodFillFlags {   FLOODFILL_FIXED_RANGE = 1 << 16 ,   FLOODFILL_MASK_ONLY = 1 << 17 }
	floodfillアルゴリズムのフラグ 詳細...
enum	GemmFlags {   GEMM_1_T = 1 ,   GEMM_2_T = 2 ,   GEMM_3_T = 4 }
	一般化行列乗算のフラグ 詳細...
enum	GrabCutClasses {   GC_BGD = 0 ,   GC_FGD = 1 ,   GC_PR_BGD = 2 ,   GC_PR_FGD = 3 }
	GrabCutアルゴリズムにおけるピクセルのクラス 詳細...
enum	GrabCutModes {   GC_INIT_WITH_RECT = 0 ,   GC_INIT_WITH_MASK = 1 ,   GC_EVAL = 2 ,   GC_EVAL_FREEZE_MODEL = 3 }
	GrabCutアルゴリズムのフラグ。 詳細...
enum class	GShape : int {   GMAT ,   GSCALAR ,   GARRAY ,   GOPAQUE ,   GFRAME }
enum	HandEyeCalibrationMethod {   CALIB_HAND_EYE_TSAI = 0 ,   CALIB_HAND_EYE_PARK = 1 ,   CALIB_HAND_EYE_HORAUD = 2 ,   CALIB_HAND_EYE_ANDREFF = 3 ,   CALIB_HAND_EYE_DANIILIDIS = 4 }
enum	HersheyFonts {   FONT_HERSHEY_SIMPLEX = 0 ,   FONT_HERSHEY_PLAIN = 1 ,   FONT_HERSHEY_DUPLEX = 2 ,   FONT_HERSHEY_COMPLEX = 3 ,   FONT_HERSHEY_TRIPLEX = 4 ,   FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL = 5 ,   FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX = 6 ,   FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX = 7 ,   FONT_ITALIC = 16 }
enum	HistCompMethods {   HISTCMP_CORREL = 0 ,   HISTCMP_CHISQR = 1 ,   HISTCMP_INTERSECT = 2 ,   HISTCMP_BHATTACHARYYA = 3 ,   HISTCMP_HELLINGER = HISTCMP_BHATTACHARYYA ,   HISTCMP_CHISQR_ALT = 4 ,   HISTCMP_KL_DIV = 5 }
enum	HoughModes {   HOUGH_STANDARD = 0 ,   HOUGH_PROBABILISTIC = 1 ,   HOUGH_MULTI_SCALE = 2 ,   HOUGH_GRADIENT = 3 ,   HOUGH_GRADIENT_ALT = 4 }
	ハフ変換のバリエーション。 詳細...
enum	ImageMetadataType {   IMAGE_METADATA_UNKNOWN = -1 ,   IMAGE_METADATA_EXIF = 0 ,   IMAGE_METADATA_XMP = 1 ,   IMAGE_METADATA_ICCP = 2 ,   IMAGE_METADATA_CICP = 3 ,   IMAGE_METADATA_MAX = 3 }
enum	ImreadModes {   IMREAD_UNCHANGED = -1 ,   IMREAD_GRAYSCALE = 0 ,   IMREAD_COLOR_BGR = 1 ,   IMREAD_COLOR = 1 ,   IMREAD_ANYDEPTH = 2 ,   IMREAD_ANYCOLOR = 4 ,   IMREAD_LOAD_GDAL = 8 ,   IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 = 16 ,   IMREAD_REDUCED_COLOR_2 = 17 ,   IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 = 32 ,   IMREAD_REDUCED_COLOR_4 = 33 ,   IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 = 64 ,   IMREAD_REDUCED_COLOR_8 = 65 ,   IMREAD_IGNORE_ORIENTATION = 128 ,   IMREAD_COLOR_RGB = 256 }
enum	ImwriteBMPCompressionFlags {   IMWRITE_BMP_COMPRESSION_RGB = 0 ,   IMWRITE_BMP_COMPRESSION_BITFIELDS = 3 }
	IMWRITE_BMP_COMPRESSION パラメータキー用のImwrite BMP固有の値。 詳細...
enum	ImwriteEXRCompressionFlags {   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_NO = 0 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_RLE = 1 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_ZIPS = 2 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_ZIP = 3 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_PIZ = 4 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_PXR24 = 5 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_B44 = 6 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_B44A = 7 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_DWAA = 8 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION_DWAB = 9 }
enum	ImwriteEXRTypeFlags {   IMWRITE_EXR_TYPE_HALF = 1 ,   IMWRITE_EXR_TYPE_FLOAT = 2 }
enum	ImwriteFlags {   IMWRITE_JPEG_QUALITY = 1 ,   IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE = 2 ,   IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE = 3 ,   IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL = 4 ,   IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY = 5 ,   IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY = 6 ,   IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR = 7 ,   IMWRITE_PNG_COMPRESSION = 16 ,   IMWRITE_PNG_STRATEGY = 17 ,   IMWRITE_PNG_BILEVEL = 18 ,   IMWRITE_PNG_FILTER = 19 ,   IMWRITE_PNG_ZLIBBUFFER_SIZE = 20 ,   IMWRITE_PXM_BINARY = 32 ,   IMWRITE_EXR_TYPE = (3 << 4) + 0 ,   IMWRITE_EXR_COMPRESSION = (3 << 4) + 1 ,   IMWRITE_EXR_DWA_COMPRESSION_LEVEL = (3 << 4) + 2 ,   IMWRITE_WEBP_QUALITY = 64 ,   IMWRITE_WEBP_LOSSLESS_MODE = 65 ,   IMWRITE_HDR_COMPRESSION = (5 << 4) + 0 ,   IMWRITE_PAM_TUPLETYPE = 128 ,   IMWRITE_TIFF_RESUNIT = 256 ,   IMWRITE_TIFF_XDPI = 257 ,   IMWRITE_TIFF_YDPI = 258 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION = 259 ,   IMWRITE_TIFF_ROWSPERSTRIP = 278 ,   IMWRITE_TIFF_PREDICTOR = 317 ,   IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000 = 272 ,   IMWRITE_AVIF_QUALITY = 512 ,   IMWRITE_AVIF_DEPTH = 513 ,   IMWRITE_AVIF_SPEED = 514 ,   IMWRITE_JPEGXL_QUALITY = 640 ,   IMWRITE_JPEGXL_EFFORT = 641 ,   IMWRITE_JPEGXL_DISTANCE = 642 ,   IMWRITE_JPEGXL_DECODING_SPEED = 643 ,   IMWRITE_BMP_COMPRESSION = 768 ,   IMWRITE_GIF_LOOP = 1024 ,   IMWRITE_GIF_SPEED = 1025 ,   IMWRITE_GIF_QUALITY = 1026 ,   IMWRITE_GIF_DITHER = 1027 ,   IMWRITE_GIF_TRANSPARENCY = 1028 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE = 1029 }
	Imwriteフラグ。 詳細...
enum	ImwriteGIFCompressionFlags {   IMWRITE_GIF_FAST_NO_DITHER = 1 ,   IMWRITE_GIF_FAST_FLOYD_DITHER = 2 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE_SIZE_8 = 3 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE_SIZE_16 = 4 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE_SIZE_32 = 5 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE_SIZE_64 = 6 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE_SIZE_128 = 7 ,   IMWRITE_GIF_COLORTABLE_SIZE_256 = 8 }
	IMWRITE_GIF_QUALITY パラメータキー用のImwrite GIF固有の値。3より大きい場合は、カラーテーブルのサイズに関連する。 詳細...
enum	ImwriteHDRCompressionFlags {   IMWRITE_HDR_COMPRESSION_NONE = 0 ,   IMWRITE_HDR_COMPRESSION_RLE = 1 }
	IMWRITE_HDR_COMPRESSION パラメータキー用のImwrite HDR固有の値。 詳細...
enum	ImwriteJPEGSamplingFactorParams {   IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR_411 = 0x411111 ,   IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR_420 = 0x221111 ,   IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR_422 = 0x211111 ,   IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR_440 = 0x121111 ,   IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR_444 = 0x111111 }
enum	ImwritePAMFlags {   IMWRITE_PAM_FORMAT_NULL = 0 ,   IMWRITE_PAM_FORMAT_BLACKANDWHITE = 1 ,   IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE = 2 ,   IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE_ALPHA = 3 ,   IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB = 4 ,   IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB_ALPHA = 5 }
	PAMファイルの 'TUPLETYPE' フィールドを定義するために使用されるImwrite PAM固有のtupletypeフラグ。 詳細...
enum	ImwritePNGFilterFlags {   IMWRITE_PNG_FILTER_NONE = 8 ,   IMWRITE_PNG_FILTER_SUB = 16 ,   IMWRITE_PNG_FILTER_UP = 32 ,   IMWRITE_PNG_FILTER_AVG = 64 ,   IMWRITE_PNG_FILTER_PAETH = 128 ,   IMWRITE_PNG_FAST_FILTERS = (IMWRITE_PNG_FILTER_NONE | IMWRITE_PNG_FILTER_SUB | IMWRITE_PNG_FILTER_UP) ,   IMWRITE_PNG_ALL_FILTERS = (IMWRITE_PNG_FAST_FILTERS | IMWRITE_PNG_FILTER_AVG | IMWRITE_PNG_FILTER_PAETH) }
	IMWRITE_PNG_FILTER パラメータキー用のImwrite PNG固有の値。 詳細...
enum	ImwritePNGFlags {   IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT = 0 ,   IMWRITE_PNG_STRATEGY_FILTERED = 1 ,   IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY = 2 ,   IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE = 3 ,   IMWRITE_PNG_STRATEGY_FIXED = 4 }
	圧縮アルゴリズムを調整するために使用されるImwrite PNG固有のフラグ。 詳細...
enum	ImwriteTiffCompressionFlags {   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_NONE = 1 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_CCITTRLE = 2 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_CCITTFAX3 = 3 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_CCITT_T4 = 3 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_CCITTFAX4 = 4 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_CCITT_T6 = 4 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_LZW = 5 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_OJPEG = 6 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_JPEG = 7 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_T85 = 9 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_T43 = 10 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_NEXT = 32766 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_CCITTRLEW = 32771 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_PACKBITS = 32773 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_THUNDERSCAN = 32809 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_IT8CTPAD = 32895 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_IT8LW = 32896 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_IT8MP = 32897 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_IT8BL = 32898 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_PIXARFILM = 32908 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_PIXARLOG = 32909 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_DEFLATE = 32946 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_ADOBE_DEFLATE = 8 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_DCS = 32947 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_JBIG = 34661 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_SGILOG = 34676 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_SGILOG24 = 34677 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_JP2000 = 34712 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_LERC = 34887 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_LZMA = 34925 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_ZSTD = 50000 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_WEBP = 50001 ,   IMWRITE_TIFF_COMPRESSION_JXL = 50002 }
enum	ImwriteTiffPredictorFlags {   IMWRITE_TIFF_PREDICTOR_NONE = 1 ,   IMWRITE_TIFF_PREDICTOR_HORIZONTAL = 2 ,   IMWRITE_TIFF_PREDICTOR_FLOATINGPOINT = 3 }
enum	ImwriteTiffResolutionUnitFlags {   IMWRITE_TIFF_RESOLUTION_UNIT_NONE = 1 ,   IMWRITE_TIFF_RESOLUTION_UNIT_INCH = 2 ,   IMWRITE_TIFF_RESOLUTION_UNIT_CENTIMETER = 3 }
enum	ImwriteWEBPLosslessMode {   IMWRITE_WEBP_LOSSLESS_OFF = 0 ,   IMWRITE_WEBP_LOSSLESS_ON = 1 ,   IMWRITE_WEBP_LOSSLESS_PRESERVE_COLOR = 2 }
	IMWRITE_WEBP_LOSSLESS_MODE パラメータキー用の Imwrite WEBP 固有の値。 続き...
enum	InterpolationFlags {   INTER_NEAREST = 0 ,   INTER_LINEAR = 1 ,   INTER_CUBIC = 2 ,   INTER_AREA = 3 ,   INTER_LANCZOS4 = 4 ,   INTER_LINEAR_EXACT = 5 ,   INTER_NEAREST_EXACT = 6 ,   INTER_MAX = 7 ,   WARP_FILL_OUTLIERS = 8 ,   WARP_INVERSE_MAP = 16 ,   WARP_RELATIVE_MAP = 32 }
	補間アルゴリズム 詳細...
enum	InterpolationMasks {   INTER_BITS = 5 ,   INTER_BITS2 = INTER_BITS * 2 ,   INTER_TAB_SIZE = 1 << INTER_BITS ,   INTER_TAB_SIZE2 = INTER_TAB_SIZE * INTER_TAB_SIZE }
enum	KmeansFlags {   KMEANS_RANDOM_CENTERS = 0 ,   KMEANS_PP_CENTERS = 2 ,   KMEANS_USE_INITIAL_LABELS = 1 }
	k-means フラグ 詳細...
enum	LineSegmentDetectorModes {   LSD_REFINE_NONE = 0 ,   LSD_REFINE_STD = 1 ,   LSD_REFINE_ADV = 2 }
	Line Segment Detector のバリアント。 続き...
enum	LineTypes {   FILLED = -1 ,   LINE_4 = 4 ,   LINE_8 = 8 ,   LINE_AA = 16 }
enum	LocalOptimMethod {   LOCAL_OPTIM_NULL =0 ,   LOCAL_OPTIM_INNER_LO =1 ,   LOCAL_OPTIM_INNER_AND_ITER_LO =2 ,   LOCAL_OPTIM_GC =3 ,   LOCAL_OPTIM_SIGMA =4 }
enum	MarkerTypes {   MARKER_CROSS = 0 ,   MARKER_TILTED_CROSS = 1 ,   MARKER_STAR = 2 ,   MARKER_DIAMOND = 3 ,   MARKER_SQUARE = 4 ,   MARKER_TRIANGLE_UP = 5 ,   MARKER_TRIANGLE_DOWN = 6 }
enum class	MatrixType {   MatrixType::AUTO = 0 ,   MatrixType::DENSE = 1 ,   MatrixType::SPARSE = 2 }
	LevMarq ソルバで使用される行列の型。 続き...
enum class	MediaFormat : int {   BGR = 0 ,   NV12 ,   GRAY }
enum	MorphShapes {   MORPH_RECT = 0 ,   MORPH_CROSS = 1 ,   MORPH_ELLIPSE = 2 ,   MORPH_DIAMOND = 3 }
	構造化要素の形状 詳細...
enum	MorphTypes {   MORPH_ERODE = 0 ,   MORPH_DILATE = 1 ,   MORPH_OPEN = 2 ,   MORPH_CLOSE = 3 ,   MORPH_GRADIENT = 4 ,   MORPH_TOPHAT = 5 ,   MORPH_BLACKHAT = 6 ,   MORPH_HITMISS = 7 }
	モルフォロジー演算の種類 詳細...
enum	MouseEventFlags {   EVENT_FLAG_LBUTTON = 1 ,   EVENT_FLAG_RBUTTON = 2 ,   EVENT_FLAG_MBUTTON = 4 ,   EVENT_FLAG_CTRLKEY = 8 ,   EVENT_FLAG_SHIFTKEY = 16 ,   EVENT_FLAG_ALTKEY = 32 }
	マウスイベントフラグ。cv::MouseCallback を参照。 詳細...
enum	MouseEventTypes {   EVENT_MOUSEMOVE = 0 ,   EVENT_LBUTTONDOWN = 1 ,   EVENT_RBUTTONDOWN = 2 ,   EVENT_MBUTTONDOWN = 3 ,   EVENT_LBUTTONUP = 4 ,   EVENT_RBUTTONUP = 5 ,   EVENT_MBUTTONUP = 6 ,   EVENT_LBUTTONDBLCLK = 7 ,   EVENT_RBUTTONDBLCLK = 8 ,   EVENT_MBUTTONDBLCLK = 9 ,   EVENT_MOUSEWHEEL = 10 ,   EVENT_MOUSEHWHEEL = 11 }
	マウスイベント。cv::MouseCallback を参照。 詳細...
enum	MSTAlgorithm {   MST_PRIM = 0 ,   MST_KRUSKAL = 1 }
	最小全域木 (MST) を構築するために利用可能なアルゴリズムを表す。 続き...
enum	NeighborSearchMethod {   NEIGH_FLANN_KNN =0 ,   NEIGH_GRID =1 ,   NEIGH_FLANN_RADIUS =2 }
enum	NormTypes {   NORM_INF = 1 ,   NORM_L1 = 2 ,   NORM_L2 = 4 ,   NORM_L2SQR = 5 ,   NORM_HAMMING = 6 ,   NORM_HAMMING2 = 7 ,   NORM_TYPE_MASK = 7 ,   NORM_RELATIVE = 8 ,   NORM_MINMAX = 32 }
enum class	OdometryAlgoType {   COMMON = 0 ,   FAST = 1 }
enum	OdometryFramePyramidType {   PYR_IMAGE = 0 ,   PYR_DEPTH = 1 ,   PYR_MASK = 2 ,   PYR_CLOUD = 3 ,   PYR_DIX = 4 ,   PYR_DIY = 5 ,   PYR_TEXMASK = 6 ,   PYR_NORM = 7 ,   PYR_NORMMASK = 8 ,   N_PYRAMIDS }
enum class	OdometryType {   DEPTH = 0 ,   RGB = 1 ,   RGB_DEPTH = 2 }
enum struct	Param {   Param::INT =0 ,   Param::BOOLEAN =1 ,   Param::REAL =2 ,   Param::STRING =3 ,   Param::MAT =4 ,   Param::MAT_VECTOR =5 ,   Param::ALGORITHM =6 ,   Param::FLOAT =7 ,   Param::UNSIGNED_INT =8 ,   Param::UINT64 =9 ,   Param::UCHAR =11 ,   Param::SCALAR =12 }
enum	PolishingMethod {   NONE_POLISHER =0 ,   LSQ_POLISHER =1 ,   MAGSAC =2 ,   COV_POLISHER =3 }
enum	PutTextFlags {   PUT_TEXT_ALIGN_LEFT =0 ,   PUT_TEXT_ALIGN_CENTER =1 ,   PUT_TEXT_ALIGN_RIGHT =2 ,   PUT_TEXT_ALIGN_MASK =3 ,   PUT_TEXT_ORIGIN_TL =0 ,   PUT_TEXT_ORIGIN_BL =32 ,   PUT_TEXT_WRAP =128 }
	各種のテキスト描画フラグを定義する。 続き...
enum	QtButtonTypes {   QT_PUSH_BUTTON = 0 ,   QT_CHECKBOX = 1 ,   QT_RADIOBOX = 2 ,   QT_NEW_BUTTONBAR = 1024 }
	Qtの「ボタン」の種類。 詳細...
enum	QtFontStyles {   QT_STYLE_NORMAL = 0 ,   QT_STYLE_ITALIC = 1 ,   QT_STYLE_OBLIQUE = 2 }
	Qtのフォントスタイル。 詳細...
enum	QtFontWeights {   QT_FONT_LIGHT = 25 ,   QT_FONT_NORMAL = 50 ,   QT_FONT_DEMIBOLD = 63 ,   QT_FONT_BOLD = 75 ,   QT_FONT_BLACK = 87 }
	Qtのフォントの太さ。 詳細...
enum	QuatAssumeType {   QUAT_ASSUME_NOT_UNIT ,   QUAT_ASSUME_UNIT }
	単位クォータニオンフラグ。 詳細...
enum	RectanglesIntersectTypes {   INTERSECT_NONE = 0 ,   INTERSECT_PARTIAL = 1 ,   INTERSECT_FULL = 2 }
	矩形同士の交差の種類 続きを読む...
enum	ReduceTypes {   REDUCE_SUM = 0 ,   REDUCE_AVG = 1 ,   REDUCE_MAX = 2 ,   REDUCE_MIN = 3 ,   REDUCE_SUM2 = 4 }
enum	RetrievalModes {   RETR_EXTERNAL = 0 ,   RETR_LIST = 1 ,   RETR_CCOMP = 2 ,   RETR_TREE = 3 ,   RETR_FLOODFILL = 4 }
	輪郭抽出アルゴリズムのモード 詳細...
enum	RgbdPlaneMethod { RGBD_PLANE_METHOD_DEFAULT }
enum	RobotWorldHandEyeCalibrationMethod {   CALIB_ROBOT_WORLD_HAND_EYE_SHAH = 0 ,   CALIB_ROBOT_WORLD_HAND_EYE_LI = 1 }
enum	RotateFlags {   ROTATE_90_CLOCKWISE = 0 ,   ROTATE_180 = 1 ,   ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = 2 }
enum	SacMethod { SAC_METHOD_RANSAC }
	ロバスト推定アルゴリズムの種類 続き...
enum	SacModelType {   SAC_MODEL_PLANE ,   SAC_MODEL_SPHERE }
enum	SamplingMethod {   SAMPLING_UNIFORM =0 ,   SAMPLING_PROGRESSIVE_NAPSAC =1 ,   SAMPLING_NAPSAC =2 ,   SAMPLING_PROSAC =3 }
enum	ScoreMethod {   SCORE_METHOD_RANSAC =0 ,   SCORE_METHOD_MSAC =1 ,   SCORE_METHOD_MAGSAC =2 ,   SCORE_METHOD_LMEDS =3 }
enum	SeamlessCloneFlags {   NORMAL_CLONE = 1 ,   MIXED_CLONE = 2 ,   MONOCHROME_TRANSFER = 3 ,   NORMAL_CLONE_WIDE = 9 ,   MIXED_CLONE_WIDE = 10 ,   MONOCHROME_TRANSFER_WIDE = 11 }
	seamlessClone アルゴリズム用のフラグ。 詳細...
enum	ShapeMatchModes {   CONTOURS_MATCH_I1 =1 ,   CONTOURS_MATCH_I2 =2 ,   CONTOURS_MATCH_I3 =3 }
	形状マッチング手法。 詳細...
enum	SolveLPResult {   SOLVELP_LOST = -3 ,   SOLVELP_UNBOUNDED = -2 ,   SOLVELP_UNFEASIBLE = -1 ,   SOLVELP_SINGLE = 0 ,   SOLVELP_MULTI = 1 }
	cv::solveLP() 関数の戻りコード 詳細...
enum	SolvePnPMethod {   SOLVEPNP_ITERATIVE = 0 ,   SOLVEPNP_EPNP = 1 ,   SOLVEPNP_P3P = 2 ,   SOLVEPNP_AP3P = 3 ,   SOLVEPNP_IPPE = 4 ,   SOLVEPNP_IPPE_SQUARE = 5 ,   SOLVEPNP_SQPNP = 6 }
enum	SortFlags {   SORT_EVERY_ROW = 0 ,   SORT_EVERY_COLUMN = 1 ,   SORT_ASCENDING = 0 ,   SORT_DESCENDING = 16 }
enum	SpecialFilter { FILTER_SCHARR = -1 }
enum	StreamType {   db ,   dc ,   pc ,   wb }
enum	TemplateMatchModes {   TM_SQDIFF = 0 ,   TM_SQDIFF_NORMED = 1 ,   TM_CCORR = 2 ,   TM_CCORR_NORMED = 3 ,   TM_CCOEFF = 4 ,   TM_CCOEFF_NORMED = 5 }
	テンプレートマッチング演算の種類 詳細...
enum	ThresholdTypes {   THRESH_BINARY = 0 ,   THRESH_BINARY_INV = 1 ,   THRESH_TRUNC = 2 ,   THRESH_TOZERO = 3 ,   THRESH_TOZERO_INV = 4 ,   THRESH_MASK = 7 ,   THRESH_OTSU = 8 ,   THRESH_TRIANGLE = 16 ,   THRESH_DRYRUN = 128 }
enum	TriangleCullingMode {   RASTERIZE_CULLING_NONE = 0 ,   RASTERIZE_CULLING_CW = 1 ,   RASTERIZE_CULLING_CCW = 2 }
	面カリング設定: 面カリング後に描画される面の種類。 続き...
enum	TriangleGlCompatibleMode {   RASTERIZE_COMPAT_DISABLED = 0 ,   RASTERIZE_COMPAT_INVDEPTH = 1 }
	GL 互換性の設定。 続き...
enum	TriangleShadingType {   RASTERIZE_SHADING_WHITE = 0 ,   RASTERIZE_SHADING_FLAT = 1 ,   RASTERIZE_SHADING_SHADED = 2 }
	三角形の塗りつぶし設定。 続き...
enum	UMatUsageFlags {   USAGE_DEFAULT = 0 ,   USAGE_ALLOCATE_HOST_MEMORY = 1 << 0 ,   USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY = 1 << 1 ,   USAGE_ALLOCATE_SHARED_MEMORY = 1 << 2 ,   __UMAT_USAGE_FLAGS_32BIT = 0x7fffffff }
	アロケータ用の使用フラグ。 詳細...
enum	UndistortTypes {   PROJ_SPHERICAL_ORTHO = 0 ,   PROJ_SPHERICAL_EQRECT = 1 }
	cv::undistort のモード 続き...
enum class	VariableType {   VariableType::LINEAR = 0 ,   VariableType::SO3 = 1 ,   VariableType::SE3 = 2 }
	LevMarq ソルバで使用される変数の型。 続き...
enum	VideoCaptureAPIs {   CAP_ANY = 0 ,   CAP_V4L = 200 ,   CAP_V4L2 = CAP_V4L ,   CAP_FIREWIRE = 300 ,   CAP_FIREWARE = CAP_FIREWIRE ,   CAP_IEEE1394 = CAP_FIREWIRE ,   CAP_DC1394 = CAP_FIREWIRE ,   CAP_CMU1394 = CAP_FIREWIRE ,   CAP_DSHOW = 700 ,   CAP_PVAPI = 800 ,   CAP_ANDROID = 1000 ,   CAP_XIAPI = 1100 ,   CAP_AVFOUNDATION = 1200 ,   CAP_MSMF = 1400 ,   CAP_WINRT = 1410 ,   CAP_INTELPERC = 1500 ,   CAP_REALSENSE = 1500 ,   CAP_OPENNI2 = 1600 ,   CAP_OPENNI2_ASUS = 1610 ,   CAP_OPENNI2_ASTRA = 1620 ,   CAP_GPHOTO2 = 1700 ,   CAP_GSTREAMER = 1800 ,   CAP_FFMPEG = 1900 ,   CAP_IMAGES = 2000 ,   CAP_ARAVIS = 2100 ,   CAP_OPENCV_MJPEG = 2200 ,   CAP_INTEL_MFX = 2300 ,   CAP_XINE = 2400 ,   CAP_UEYE = 2500 ,   CAP_OBSENSOR = 2600 }
	cv::VideoCapture APIバックエンドの識別子。 詳細...
enum	VideoCaptureProperties {   CAP_PROP_UNKNOWN =-1 ,   CAP_PROP_POS_MSEC =0 ,   CAP_PROP_POS_FRAMES =1 ,   CAP_PROP_POS_AVI_RATIO =2 ,   CAP_PROP_FRAME_WIDTH =3 ,   CAP_PROP_FRAME_HEIGHT =4 ,   CAP_PROP_FPS =5 ,   CAP_PROP_FOURCC =6 ,   CAP_PROP_FRAME_COUNT =7 ,   CAP_PROP_FORMAT =8 ,   CAP_PROP_MODE =9 ,   CAP_PROP_BRIGHTNESS =10 ,   CAP_PROP_CONTRAST =11 ,   CAP_PROP_SATURATION =12 ,   CAP_PROP_HUE =13 ,   CAP_PROP_GAIN =14 ,   CAP_PROP_EXPOSURE =15 ,   CAP_PROP_CONVERT_RGB =16 ,   CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U =17 ,   CAP_PROP_RECTIFICATION =18 ,   CAP_PROP_MONOCHROME =19 ,   CAP_PROP_SHARPNESS =20 ,   CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE =21 ,   CAP_PROP_GAMMA =22 ,   CAP_PROP_TEMPERATURE =23 ,   CAP_PROP_TRIGGER =24 ,   CAP_PROP_TRIGGER_DELAY =25 ,   CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V =26 ,   CAP_PROP_ZOOM =27 ,   CAP_PROP_FOCUS =28 ,   CAP_PROP_GUID =29 ,   CAP_PROP_ISO_SPEED =30 ,   CAP_PROP_BACKLIGHT =32 ,   CAP_PROP_PAN =33 ,   CAP_PROP_TILT =34 ,   CAP_PROP_ROLL =35 ,   CAP_PROP_IRIS =36 ,   CAP_PROP_SETTINGS =37 ,   CAP_PROP_BUFFERSIZE =38 ,   CAP_PROP_AUTOFOCUS =39 ,   CAP_PROP_SAR_NUM =40 ,   CAP_PROP_SAR_DEN =41 ,   CAP_PROP_BACKEND =42 ,   CAP_PROP_CHANNEL =43 ,   CAP_PROP_AUTO_WB =44 ,   CAP_PROP_WB_TEMPERATURE =45 ,   CAP_PROP_CODEC_PIXEL_FORMAT =46 ,   CAP_PROP_BITRATE =47 ,   CAP_PROP_ORIENTATION_META =48 ,   CAP_PROP_ORIENTATION_AUTO =49 ,   CAP_PROP_HW_ACCELERATION =50 ,   CAP_PROP_HW_DEVICE =51 ,   CAP_PROP_HW_ACCELERATION_USE_OPENCL =52 ,   CAP_PROP_OPEN_TIMEOUT_MSEC =53 ,   CAP_PROP_READ_TIMEOUT_MSEC =54 ,   CAP_PROP_STREAM_OPEN_TIME_USEC =55 ,   CAP_PROP_VIDEO_TOTAL_CHANNELS = 56 ,   CAP_PROP_VIDEO_STREAM = 57 ,   CAP_PROP_AUDIO_STREAM = 58 ,   CAP_PROP_AUDIO_POS = 59 ,   CAP_PROP_AUDIO_SHIFT_NSEC = 60 ,   CAP_PROP_AUDIO_DATA_DEPTH = 61 ,   CAP_PROP_AUDIO_SAMPLES_PER_SECOND = 62 ,   CAP_PROP_AUDIO_BASE_INDEX = 63 ,   CAP_PROP_AUDIO_TOTAL_CHANNELS = 64 ,   CAP_PROP_AUDIO_TOTAL_STREAMS = 65 ,   CAP_PROP_AUDIO_SYNCHRONIZE = 66 ,   CAP_PROP_LRF_HAS_KEY_FRAME = 67 ,   CAP_PROP_CODEC_EXTRADATA_INDEX = 68 ,   CAP_PROP_FRAME_TYPE = 69 ,   CAP_PROP_N_THREADS = 70 ,   CAP_PROP_PTS = 71 ,   CAP_PROP_DTS_DELAY = 72 ,   CAP_PROP_IMAGE_SEQ_START = 73 }
	cv::VideoCapture の汎用プロパティ識別子。 詳細...
enum	VideoWriterProperties {   VIDEOWRITER_PROP_UNKNOWN = -1 ,   VIDEOWRITER_PROP_QUALITY = 1 ,   VIDEOWRITER_PROP_FRAMEBYTES = 2 ,   VIDEOWRITER_PROP_NSTRIPES = 3 ,   VIDEOWRITER_PROP_IS_COLOR = 4 ,   VIDEOWRITER_PROP_DEPTH = 5 ,   VIDEOWRITER_PROP_HW_ACCELERATION = 6 ,   VIDEOWRITER_PROP_HW_DEVICE = 7 ,   VIDEOWRITER_PROP_HW_ACCELERATION_USE_OPENCL = 8 ,   VIDEOWRITER_PROP_RAW_VIDEO = 9 ,   VIDEOWRITER_PROP_KEY_INTERVAL = 10 ,   VIDEOWRITER_PROP_KEY_FLAG = 11 ,   VIDEOWRITER_PROP_PTS = 12 ,   VIDEOWRITER_PROP_DTS_DELAY = 13 ,   VIDEOWRITER_PROP_COLOR_SPACE = 14 ,   VIDEOWRITER_PROP_ENABLE_ALPHA = 15 }
	cv::VideoWriter の汎用プロパティ識別子。 詳細...
enum class	VolumeType {   TSDF = 0 ,   HashTSDF = 1 ,   ColorTSDF = 2 }
enum	WarpPolarMode {   WARP_POLAR_LINEAR = 0 ,   WARP_POLAR_LOG = 256 }
	極座標マッピングのモードを指定する。 詳細...
enum	WindowFlags {   WINDOW_NORMAL = 0x00000000 ,   WINDOW_AUTOSIZE = 0x00000001 ,   WINDOW_OPENGL = 0x00001000 ,   WINDOW_FULLSCREEN = 1 ,   WINDOW_FREERATIO = 0x00000100 ,   WINDOW_KEEPRATIO = 0x00000000 ,   WINDOW_GUI_EXPANDED =0x00000000 ,   WINDOW_GUI_NORMAL = 0x00000010 }
	cv::namedWindow 用のフラグ。 詳細...
enum	WindowPropertyFlags {   WND_PROP_FULLSCREEN = 0 ,   WND_PROP_AUTOSIZE = 1 ,   WND_PROP_ASPECT_RATIO = 2 ,   WND_PROP_OPENGL = 3 ,   WND_PROP_VISIBLE = 4 ,   WND_PROP_TOPMOST = 5 ,   WND_PROP_VSYNC = 6 }
	cv::setWindowProperty / cv::getWindowProperty 用のフラグ。 詳細...
Hardware acceleration support
enum	VideoAccelerationType {   VIDEO_ACCELERATION_NONE = 0 ,   VIDEO_ACCELERATION_ANY = 1 ,   VIDEO_ACCELERATION_D3D11 = 2 ,   VIDEO_ACCELERATION_VAAPI = 3 ,   VIDEO_ACCELERATION_MFX = 4 ,   VIDEO_ACCELERATION_DRM = 5 }
	ビデオアクセラレーションの種類。 詳細...
IEEE 1394 drivers
enum	{   CAP_PROP_DC1394_OFF = -4 ,   CAP_PROP_DC1394_MODE_MANUAL = -3 ,   CAP_PROP_DC1394_MODE_AUTO = -2 ,   CAP_PROP_DC1394_MODE_ONE_PUSH_AUTO = -1 ,   CAP_PROP_DC1394_MAX = 31 }
	IEEE 1394 制御レジスタのモード（auto, manual, auto single push, absolute が可能。後者は他のどのモードとも併用可）。各機能は一度に 1 つのモードのみ有効にできる。 続き...
OpenNI (for Kinect)
enum	{   CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR = 1 << 31 ,   CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR = 1 << 30 ,   CAP_OPENNI_IR_GENERATOR = 1 << 29 ,   CAP_OPENNI_GENERATORS_MASK = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_OPENNI_IR_GENERATOR }
	OpenNI マップジェネレータ。 続き...
enum	{   CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE = 100 ,   CAP_PROP_OPENNI_FRAME_MAX_DEPTH = 101 ,   CAP_PROP_OPENNI_BASELINE = 102 ,   CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH = 103 ,   CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION = 104 ,   CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION_ON = CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION ,   CAP_PROP_OPENNI_APPROX_FRAME_SYNC = 105 ,   CAP_PROP_OPENNI_MAX_BUFFER_SIZE = 106 ,   CAP_PROP_OPENNI_CIRCLE_BUFFER = 107 ,   CAP_PROP_OPENNI_MAX_TIME_DURATION = 108 ,   CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT = 109 ,   CAP_PROP_OPENNI2_SYNC = 110 ,   CAP_PROP_OPENNI2_MIRROR = 111 }
	OpenNI バックエンドを通じて利用可能なカメラのプロパティ。 続き...
enum	{   CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_PRESENT = +CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT ,   CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_OUTPUT_MODE = +CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE ,   CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_PRESENT = +CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT ,   CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_BASELINE = +CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_BASELINE ,   CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_FOCAL_LENGTH = +CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH ,   CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION = +CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION ,   CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION_ON = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION ,   CAP_OPENNI_IR_GENERATOR_PRESENT = +CAP_OPENNI_IR_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT }
	OpenNI のショートカット。 続き...
enum	{   CAP_OPENNI_DEPTH_MAP = 0 ,   CAP_OPENNI_POINT_CLOUD_MAP = 1 ,   CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP = 2 ,   CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP_32F = 3 ,   CAP_OPENNI_VALID_DEPTH_MASK = 4 ,   CAP_OPENNI_BGR_IMAGE = 5 ,   CAP_OPENNI_GRAY_IMAGE = 6 ,   CAP_OPENNI_IR_IMAGE = 7 }
	深度ジェネレータから得られる OpenNI データ。 続き...
enum	{   CAP_OPENNI_VGA_30HZ = 0 ,   CAP_OPENNI_SXGA_15HZ = 1 ,   CAP_OPENNI_SXGA_30HZ = 2 ,   CAP_OPENNI_QVGA_30HZ = 3 ,   CAP_OPENNI_QVGA_60HZ = 4 }
	OpenNI 画像ジェネレータがサポートしている出力モード。 続き...
GStreamer
enum	{ CAP_PROP_GSTREAMER_QUEUE_LENGTH = 200 }
PvAPI, Prosilica GigE SDK
enum	{   CAP_PROP_PVAPI_MULTICASTIP = 300 ,   CAP_PROP_PVAPI_FRAMESTARTTRIGGERMODE = 301 ,   CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONHORIZONTAL = 302 ,   CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONVERTICAL = 303 ,   CAP_PROP_PVAPI_BINNINGX = 304 ,   CAP_PROP_PVAPI_BINNINGY = 305 ,   CAP_PROP_PVAPI_PIXELFORMAT = 306 }
	PVAPI。 続き...
enum	{   CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_FREERUN = 0 ,   CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SYNCIN1 = 1 ,   CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SYNCIN2 = 2 ,   CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_FIXEDRATE = 3 ,   CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SOFTWARE = 4 }
	PVAPI: FrameStartTriggerMode。 続き...
enum	{   CAP_PVAPI_DECIMATION_OFF = 1 ,   CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF4 = 2 ,   CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF8 = 4 ,   CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF16 = 8 }
	PVAPI: DecimationHorizontal, DecimationVertical。 続き...
enum	{   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_MONO8 = 1 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_MONO16 = 2 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BAYER8 = 3 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BAYER16 = 4 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_RGB24 = 5 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BGR24 = 6 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_RGBA32 = 7 ,   CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BGRA32 = 8 }
	PVAPI: PixelFormat。 続き...
XIMEA Camera API
enum	{   CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING = 400 ,   CAP_PROP_XI_DATA_FORMAT = 401 ,   CAP_PROP_XI_OFFSET_X = 402 ,   CAP_PROP_XI_OFFSET_Y = 403 ,   CAP_PROP_XI_TRG_SOURCE = 404 ,   CAP_PROP_XI_TRG_SOFTWARE = 405 ,   CAP_PROP_XI_GPI_SELECTOR = 406 ,   CAP_PROP_XI_GPI_MODE = 407 ,   CAP_PROP_XI_GPI_LEVEL = 408 ,   CAP_PROP_XI_GPO_SELECTOR = 409 ,   CAP_PROP_XI_GPO_MODE = 410 ,   CAP_PROP_XI_LED_SELECTOR = 411 ,   CAP_PROP_XI_LED_MODE = 412 ,   CAP_PROP_XI_MANUAL_WB = 413 ,   CAP_PROP_XI_AUTO_WB = 414 ,   CAP_PROP_XI_AEAG = 415 ,   CAP_PROP_XI_EXP_PRIORITY = 416 ,   CAP_PROP_XI_AE_MAX_LIMIT = 417 ,   CAP_PROP_XI_AG_MAX_LIMIT = 418 ,   CAP_PROP_XI_AEAG_LEVEL = 419 ,   CAP_PROP_XI_TIMEOUT = 420 ,   CAP_PROP_XI_EXPOSURE = 421 ,   CAP_PROP_XI_EXPOSURE_BURST_COUNT = 422 ,   CAP_PROP_XI_GAIN_SELECTOR = 423 ,   CAP_PROP_XI_GAIN = 424 ,   CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING_TYPE = 426 ,   CAP_PROP_XI_BINNING_SELECTOR = 427 ,   CAP_PROP_XI_BINNING_VERTICAL = 428 ,   CAP_PROP_XI_BINNING_HORIZONTAL = 429 ,   CAP_PROP_XI_BINNING_PATTERN = 430 ,   CAP_PROP_XI_DECIMATION_SELECTOR = 431 ,   CAP_PROP_XI_DECIMATION_VERTICAL = 432 ,   CAP_PROP_XI_DECIMATION_HORIZONTAL = 433 ,   CAP_PROP_XI_DECIMATION_PATTERN = 434 ,   CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN_GENERATOR_SELECTOR = 587 ,   CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN = 588 ,   CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT = 435 ,   CAP_PROP_XI_SHUTTER_TYPE = 436 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_TAPS = 437 ,   CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_X = 439 ,   CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_Y = 440 ,   CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_WIDTH = 441 ,   CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_HEIGHT = 442 ,   CAP_PROP_XI_BPC = 445 ,   CAP_PROP_XI_WB_KR = 448 ,   CAP_PROP_XI_WB_KG = 449 ,   CAP_PROP_XI_WB_KB = 450 ,   CAP_PROP_XI_WIDTH = 451 ,   CAP_PROP_XI_HEIGHT = 452 ,   CAP_PROP_XI_REGION_SELECTOR = 589 ,   CAP_PROP_XI_REGION_MODE = 595 ,   CAP_PROP_XI_LIMIT_BANDWIDTH = 459 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_DATA_BIT_DEPTH = 460 ,   CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_BIT_DEPTH = 461 ,   CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_BIT_DEPTH = 462 ,   CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING = 463 ,   CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING_TYPE = 464 ,   CAP_PROP_XI_IS_COOLED = 465 ,   CAP_PROP_XI_COOLING = 466 ,   CAP_PROP_XI_TARGET_TEMP = 467 ,   CAP_PROP_XI_CHIP_TEMP = 468 ,   CAP_PROP_XI_HOUS_TEMP = 469 ,   CAP_PROP_XI_HOUS_BACK_SIDE_TEMP = 590 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_BOARD_TEMP = 596 ,   CAP_PROP_XI_CMS = 470 ,   CAP_PROP_XI_APPLY_CMS = 471 ,   CAP_PROP_XI_IMAGE_IS_COLOR = 474 ,   CAP_PROP_XI_COLOR_FILTER_ARRAY = 475 ,   CAP_PROP_XI_GAMMAY = 476 ,   CAP_PROP_XI_GAMMAC = 477 ,   CAP_PROP_XI_SHARPNESS = 478 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_00 = 479 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_01 = 480 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_02 = 481 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_03 = 482 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_10 = 483 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_11 = 484 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_12 = 485 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_13 = 486 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_20 = 487 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_21 = 488 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_22 = 489 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_23 = 490 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_30 = 491 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_31 = 492 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_32 = 493 ,   CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_33 = 494 ,   CAP_PROP_XI_DEFAULT_CC_MATRIX = 495 ,   CAP_PROP_XI_TRG_SELECTOR = 498 ,   CAP_PROP_XI_ACQ_FRAME_BURST_COUNT = 499 ,   CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_EN = 507 ,   CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T0 = 508 ,   CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T1 = 509 ,   CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_POL = 510 ,   CAP_PROP_XI_LENS_MODE = 511 ,   CAP_PROP_XI_LENS_APERTURE_VALUE = 512 ,   CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE = 513 ,   CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVE = 514 ,   CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_DISTANCE = 515 ,   CAP_PROP_XI_LENS_FOCAL_LENGTH = 516 ,   CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE_SELECTOR = 517 ,   CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE = 518 ,   CAP_PROP_XI_DEVICE_MODEL_ID = 521 ,   CAP_PROP_XI_DEVICE_SN = 522 ,   CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT_RGB32_ALPHA = 529 ,   CAP_PROP_XI_IMAGE_PAYLOAD_SIZE = 530 ,   CAP_PROP_XI_TRANSPORT_PIXEL_FORMAT = 531 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_HZ = 532 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_INDEX = 533 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_OUTPUT_CHANNEL_COUNT = 534 ,   CAP_PROP_XI_FRAMERATE = 535 ,   CAP_PROP_XI_COUNTER_SELECTOR = 536 ,   CAP_PROP_XI_COUNTER_VALUE = 537 ,   CAP_PROP_XI_ACQ_TIMING_MODE = 538 ,   CAP_PROP_XI_AVAILABLE_BANDWIDTH = 539 ,   CAP_PROP_XI_BUFFER_POLICY = 540 ,   CAP_PROP_XI_LUT_EN = 541 ,   CAP_PROP_XI_LUT_INDEX = 542 ,   CAP_PROP_XI_LUT_VALUE = 543 ,   CAP_PROP_XI_TRG_DELAY = 544 ,   CAP_PROP_XI_TS_RST_MODE = 545 ,   CAP_PROP_XI_TS_RST_SOURCE = 546 ,   CAP_PROP_XI_IS_DEVICE_EXIST = 547 ,   CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE = 548 ,   CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE_UNIT = 549 ,   CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_SIZE = 550 ,   CAP_PROP_XI_BUFFERS_QUEUE_SIZE = 551 ,   CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_COMMIT = 552 ,   CAP_PROP_XI_RECENT_FRAME = 553 ,   CAP_PROP_XI_DEVICE_RESET = 554 ,   CAP_PROP_XI_COLUMN_FPN_CORRECTION = 555 ,   CAP_PROP_XI_ROW_FPN_CORRECTION = 591 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_MODE = 558 ,   CAP_PROP_XI_HDR = 559 ,   CAP_PROP_XI_HDR_KNEEPOINT_COUNT = 560 ,   CAP_PROP_XI_HDR_T1 = 561 ,   CAP_PROP_XI_HDR_T2 = 562 ,   CAP_PROP_XI_KNEEPOINT1 = 563 ,   CAP_PROP_XI_KNEEPOINT2 = 564 ,   CAP_PROP_XI_IMAGE_BLACK_LEVEL = 565 ,   CAP_PROP_XI_HW_REVISION = 571 ,   CAP_PROP_XI_DEBUG_LEVEL = 572 ,   CAP_PROP_XI_AUTO_BANDWIDTH_CALCULATION = 573 ,   CAP_PROP_XI_FFS_FILE_ID = 594 ,   CAP_PROP_XI_FFS_FILE_SIZE = 580 ,   CAP_PROP_XI_FREE_FFS_SIZE = 581 ,   CAP_PROP_XI_USED_FFS_SIZE = 582 ,   CAP_PROP_XI_FFS_ACCESS_KEY = 583 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_SELECTOR = 585 ,   CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_VALUE = 586 }
	XIMEA SDK バックエンドを通じて利用可能なカメラのプロパティ。 続き...
ARAVIS Camera API
enum	{ CAP_PROP_ARAVIS_AUTOTRIGGER = 600 }
	ARAVIS バックエンドを通じて利用可能なカメラのプロパティ。 続き...
Android
enum	{ CAP_PROP_ANDROID_DEVICE_TORCH = 8001 }
	NDK Camera API バックエンドを通じて利用可能なカメラのプロパティ。 続き...
AVFoundation framework for iOS
enum	{   CAP_PROP_IOS_DEVICE_FOCUS = 9001 ,   CAP_PROP_IOS_DEVICE_EXPOSURE = 9002 ,   CAP_PROP_IOS_DEVICE_FLASH = 9003 ,   CAP_PROP_IOS_DEVICE_WHITEBALANCE = 9004 ,   CAP_PROP_IOS_DEVICE_TORCH = 9005 }
	AVFOUNDATION バックエンドを通じて利用可能なカメラのプロパティ。 続き...
Smartek Giganetix GigEVisionSDK
enum	{   CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_X = 10001 ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_Y = 10002 ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_WIDTH_MAX = 10003 ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGHT_MAX = 10004 ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGH_MAX = CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGHT_MAX ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_WIDTH = 10005 ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGHT = 10006 ,   CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGH = CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGHT }
	Smartek Giganetix Ethernet Vision バックエンドを通じて利用可能なカメラのプロパティ。 続き...
Intel Perceptual Computing SDK
enum	{   CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_COUNT = 11001 ,   CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_IDX = 11002 ,   CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_LOW_CONFIDENCE_VALUE = 11003 ,   CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_SATURATION_VALUE = 11004 ,   CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_CONFIDENCE_THRESHOLD = 11005 ,   CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_HORZ = 11006 ,   CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_VERT = 11007 }
enum	{   CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR = 1 << 29 ,   CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR = 1 << 28 ,   CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR = 1 << 27 ,   CAP_INTELPERC_GENERATORS_MASK = CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR + CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR + CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR }
	Intel Perceptual Streams。 続き...
enum	{   CAP_INTELPERC_DEPTH_MAP = 0 ,   CAP_INTELPERC_UVDEPTH_MAP = 1 ,   CAP_INTELPERC_IR_MAP = 2 ,   CAP_INTELPERC_IMAGE = 3 }
gPhoto2 connection
enum	{   CAP_PROP_GPHOTO2_PREVIEW = 17001 ,   CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE = 17002 ,   CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_CONFIG = 17003 ,   CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_ON_CHANGE = 17004 ,   CAP_PROP_GPHOTO2_COLLECT_MSGS = 17005 ,   CAP_PROP_GPHOTO2_FLUSH_MSGS = 17006 ,   CAP_PROP_SPEED = 17007 ,   CAP_PROP_APERTURE = 17008 ,   CAP_PROP_EXPOSUREPROGRAM = 17009 ,   CAP_PROP_VIEWFINDER = 17010 }
	gPhoto2 のプロパティ 続き...
Images backend
enum	{   CAP_PROP_IMAGES_BASE = 18000 ,   CAP_PROP_IMAGES_LAST = 19000 }
	Images バックエンドのプロパティ。 続き...
OBSENSOR (for Orbbec 3D-Sensor device/module )
enum	VideoCaptureOBSensorDataType {   CAP_OBSENSOR_DEPTH_MAP = 0 ,   CAP_OBSENSOR_BGR_IMAGE = 1 ,   CAP_OBSENSOR_IR_IMAGE = 2 }
	画像ジェネレータから得られるOBSENSORデータ。 詳細...
enum	VideoCaptureOBSensorGenerators {   CAP_OBSENSOR_DEPTH_GENERATOR = 1 << 29 ,   CAP_OBSENSOR_IMAGE_GENERATOR = 1 << 28 ,   CAP_OBSENSOR_IR_GENERATOR = 1 << 27 ,   CAP_OBSENSOR_GENERATORS_MASK = CAP_OBSENSOR_DEPTH_GENERATOR + CAP_OBSENSOR_IMAGE_GENERATOR + CAP_OBSENSOR_IR_GENERATOR }
	OBSENSORストリームジェネレータ。 詳細...
enum	VideoCaptureOBSensorProperties {   CAP_PROP_OBSENSOR_INTRINSIC_FX =26001 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_INTRINSIC_FY =26002 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_INTRINSIC_CX =26003 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_INTRINSIC_CY =26004 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_RGB_POS_MSEC =26005 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_DEPTH_POS_MSEC =26006 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_DEPTH_WIDTH =26007 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_DEPTH_HEIGHT =26008 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_DEPTH_FPS =26009 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_K1 =26010 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_K2 =26011 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_K3 =26012 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_K4 =26013 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_K5 =26014 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_K6 =26015 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_P1 =26016 ,   CAP_PROP_OBSENSOR_COLOR_DISTORTION_P2 =26017 }
	OBSENSORのプロパティ。 詳細...

関数
softdouble	abs (softdouble a)
softfloat	abs (softfloat a)
	絶対値。
static uchar	abs (uchar a)
static uint64	abs (uint64 a)
static unsigned	abs (unsigned a)
static ushort	abs (ushort a)
void	absdiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
	2つの配列間、または配列とスカラ間の要素ごとの絶対差を計算する。
void	accumulate (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	アキュムレータ画像に画像を加算する。
void	accumulateProduct (InputArray src1, InputArray src2, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	2つの入力画像の要素ごとの積をアキュムレータ画像に加算する。
void	accumulateSquare (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	入力画像の2乗をアキュムレータ画像に加算する。
void	accumulateWeighted (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha, InputArray mask=noArray())
	移動平均を更新する。
template<typename T >
Quat< T >	acos (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T >	acosh (const Quat< T > &q)
void	adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
	配列に適応的しきい値処理を適用する。
void	add (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1)
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの和を計算する。
void	addText (const Mat &img, const String &text, Point org, const QtFont &font)
	画像にテキストを描画する。
void	addText (const Mat &img, const String &text, Point org, const String &nameFont, int pointSize=-1, Scalar color=Scalar::all(0), int weight=QT_FONT_NORMAL, int style=QT_STYLE_NORMAL, int spacing=0)
	画像にテキストを描画する。
void	addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1)
	2つの配列の重み付き和を計算する。
template<typename _Tp >
static _Tp *	alignPtr (_Tp *ptr, int n=(int) sizeof(_Tp))
	ポインタを指定したバイト数にアラインメントする。
static size_t	alignSize (size_t sz, int n)
	バッファサイズを指定したバイト数にアラインする。
void	applyColorMap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray userColor)
	指定した画像にユーザー定義のカラーマップを適用する。
void	applyColorMap (InputArray src, OutputArray dst, int colormap)
	指定した画像にGNU Octave/MATLAB相当のカラーマップを適用する。
void	approxPolyDP (InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)
	指定した精度で多角形曲線を近似する。
void	approxPolyN (InputArray curve, OutputArray approxCurve, int nsides, float epsilon_percentage=-1.0, bool ensure_convex=true)
	指定した精度と辺数で凸包により多角形を近似する。
double	arcLength (InputArray curve, bool closed)
	輪郭の周囲長または曲線の長さを計算する。
void	arrowedLine (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0, double tipLength=0.1)
	1つ目の点から2つ目の点を指す矢印の線分を描画する。
template<typename T >
Quat< T >	asin (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T >	asinh (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T >	atan (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T >	atanh (const Quat< T > &q)
void	batchDistance (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dist, int dtype, OutputArray nidx, int normType=NORM_L2, int K=0, InputArray mask=noArray(), int update=0, bool crosscheck=false)
	単純な最近傍探索器
void	bilateralFilter (InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像にバイラテラルフィルタを適用する。
void	bitwise_and (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	2つの配列のビット単位の論理積を計算する (dst = src1 & src2)。2つの配列、または配列とスカラの要素ごとのビット単位の論理積を計算する。
void	bitwise_not (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	配列の各ビットを反転する。
void	bitwise_or (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとのビット単位の論理和を計算する。
void	bitwise_xor (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
	2つの配列、または配列とスカラに対して要素ごとのビット単位の「排他的論理和」演算を行う。
void	blendLinear (InputArray src1, InputArray src2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray dst)
void	blur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT)
	正規化ボックスフィルタを使って画像を平滑化する。
int	borderInterpolate (int p, int len, int borderType)
	外挿されたピクセルの参照元の位置を計算する。
Rect	boundingRect (InputArray array)
	点集合またはグレースケール画像の非ゼロピクセルの正立バウンディング矩形を計算する。
void	boxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	ボックスフィルタを使って画像を平滑化する。
void	boxPoints (RotatedRect box, OutputArray points)
	回転矩形の4つの頂点を求める。回転矩形の描画に役立つ。
void	broadcast (InputArray src, const MatShape &shape, OutputArray dst)
	指定された Mat を指定された形状にブロードキャストする。
void	broadcast (InputArray src, InputArray shape, OutputArray dst)
	指定された Mat を指定された形状にブロードキャストする。
bool	buildMST (int numNodes, const std::vector< MSTEdge > &inputEdges, std::vector< MSTEdge > &resultingEdges, MSTAlgorithm algorithm, int root=0)
	指定したアルゴリズム（MSTAlgorithm を参照）を用いて最小全域木 (MST) を構築する。
int	buildOpticalFlowPyramid (InputArray img, OutputArrayOfArrays pyramid, Size winSize, int maxLevel, bool withDerivatives=true, int pyrBorder=BORDER_REFLECT_101, int derivBorder=BORDER_CONSTANT, bool tryReuseInputImage=true)
	calcOpticalFlowPyrLK に渡すことのできる画像ピラミッドを構築する。
void	buildPyramid (InputArray src, OutputArrayOfArrays dst, int maxlevel, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像のガウシアンピラミッドを構築する。
void	calcBackProject (const Mat *images, int nimages, const int *channels, const SparseMat &hist, OutputArray backProject, const float **ranges, double scale=1, bool uniform=true)
void	calcBackProject (const Mat *images, int nimages, const int *channels, InputArray hist, OutputArray backProject, const float **ranges, double scale=1, bool uniform=true)
	ヒストグラムのバックプロジェクションを計算する。
void	calcBackProject (InputArrayOfArrays images, const std::vector< int > &channels, InputArray hist, OutputArray dst, const std::vector< float > &ranges, double scale)
void	calcCovarMatrix (const Mat *samples, int nsamples, Mat &covar, Mat &mean, int flags, int ctype=6)
	ベクトルの集合の共分散行列を計算する。
void	calcCovarMatrix (InputArray samples, OutputArray covar, InputOutputArray mean, int flags, int ctype=6)
void	calcHist (const Mat *images, int nimages, const int *channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int *histSize, const float **ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false)
	配列の集合のヒストグラムを計算する。
void	calcHist (const Mat *images, int nimages, const int *channels, InputArray mask, SparseMat &hist, int dims, const int *histSize, const float **ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false)
void	calcHist (InputArrayOfArrays images, const std::vector< int > &channels, InputArray mask, OutputArray hist, const std::vector< int > &histSize, const std::vector< float > &ranges, bool accumulate=false)
void	calcOpticalFlowFarneback (InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow, double pyr_scale, int levels, int winsize, int iterations, int poly_n, double poly_sigma, int flags)
	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。
void	calcOpticalFlowPyrLK (InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err, Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
	ピラミッドを用いた反復Lucas-Kanade法により、疎な特徴集合に対するオプティカルフローを計算する。
double	calibrateCamera (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 500, DBL_EPSILON))
double	calibrateCamera (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray perViewErrors, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 500, DBL_EPSILON))
	キャリブレーションパターンを複数の視点から撮影した画像から、カメラの内部パラメータと外部パラメータを求める。
double	calibrateCameraRO (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, int iFixedPoint, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray newObjPoints, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 500, DBL_EPSILON))
double	calibrateCameraRO (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, int iFixedPoint, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray newObjPoints, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray stdDeviationsObjPoints, OutputArray perViewErrors, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 500, DBL_EPSILON))
	キャリブレーションパターンを複数の視点から撮影した画像から、カメラの内部パラメータと外部パラメータを求める。
void	calibrateHandEye (InputArrayOfArrays R_gripper2base, InputArrayOfArrays t_gripper2base, InputArrayOfArrays R_target2cam, InputArrayOfArrays t_target2cam, OutputArray R_cam2gripper, OutputArray t_cam2gripper, HandEyeCalibrationMethod method=CALIB_HAND_EYE_TSAI)
	ハンドアイキャリブレーションを計算する: \(_{}^{g}\textrm{T}_c\)。
double	calibrateMultiview (InputArrayOfArrays objPoints, const std::vector< std::vector< Mat > > &imagePoints, const std::vector< cv::Size > &imageSize, InputArray detectionMask, InputArray models, InputOutputArrayOfArrays Ks, InputOutputArrayOfArrays distortions, InputOutputArrayOfArrays Rs, InputOutputArrayOfArrays Ts, InputArray flagsForIntrinsics=noArray(), int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	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。
double	calibrateMultiview (InputArrayOfArrays objPoints, const std::vector< std::vector< Mat > > &imagePoints, const std::vector< cv::Size > &imageSize, InputArray detectionMask, InputArray models, InputOutputArrayOfArrays Ks, InputOutputArrayOfArrays distortions, InputOutputArrayOfArrays Rs, InputOutputArrayOfArrays Ts, OutputArray initializationPairs, OutputArrayOfArrays rvecs0, OutputArrayOfArrays tvecs0, OutputArray perFrameErrors, InputArray flagsForIntrinsics=noArray(), int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	マルチカメラシステム（別名マルチビューキャリブレーション）の内部パラメータと外部パラメータ（カメラの姿勢）を推定する。
void	calibrateRobotWorldHandEye (InputArrayOfArrays R_world2cam, InputArrayOfArrays t_world2cam, InputArrayOfArrays R_base2gripper, InputArrayOfArrays t_base2gripper, OutputArray R_base2world, OutputArray t_base2world, OutputArray R_gripper2cam, OutputArray t_gripper2cam, RobotWorldHandEyeCalibrationMethod method=CALIB_ROBOT_WORLD_HAND_EYE_SHAH)
	ロボットワールド/ハンドアイキャリブレーションを計算する: \(_{}^{w}\textrm{T}_b\) および \(_{}^{c}\textrm{T}_g\)。
void	calibrationMatrixValues (InputArray cameraMatrix, Size imageSize, double apertureWidth, double apertureHeight, double &fovx, double &fovy, double &focalLength, Point2d &principalPoint, double &aspectRatio)
	カメラの内部行列から有用なカメラ特性を計算する。
RotatedRect	CamShift (InputArray probImage, Rect &window, TermCriteria criteria)
	オブジェクトの中心・サイズ・向きを求める。
bool	can_describe (const GMetaArg &meta, const GRunArg &arg)
bool	can_describe (const GMetaArg &meta, const GRunArgP &argp)
bool	can_describe (const GMetaArgs &metas, const GRunArgs &args)
void	Canny (InputArray dx, InputArray dy, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, bool L2gradient=false)
void	Canny (InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
	Cannyアルゴリズム [50] を用いて画像中のエッジを検出する。
void	cartToPolar (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false)
	2次元ベクトルの大きさと角度を計算する。
softfloat	cbrt (const softfloat &a)
	立方根。
bool	checkChessboard (InputArray img, Size size)
	画像が指定したサイズのチェスボードを含むかどうかを調べる。
bool	checkHardwareSupport (int feature)
	指定した機能がホストハードウェアでサポートされている場合に true を返す。
bool	checkRange (InputArray a, bool quiet=true, Point *pos=0, double minVal=-DBL_MAX, double maxVal=DBL_MAX)
	入力配列の各要素に無効な値がないかチェックする。
bool	Cholesky (double *A, size_t astep, int m, double *b, size_t bstep, int n)
bool	Cholesky (float *A, size_t astep, int m, float *b, size_t bstep, int n)
void	circle (InputOutputArray img, Point center, int radius, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	円を描画する。
bool	clipLine (Rect imgRect, Point &pt1, Point &pt2)
bool	clipLine (Size imgSize, Point &pt1, Point &pt2)
	画像矩形に対して線をクリップする。
bool	clipLine (Size2l imgSize, Point2l &pt1, Point2l &pt2)
void	colorChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul=1.0f, float green_mul=1.0f, float blue_mul=1.0f)
	元のカラー画像が与えられたとき、この画像の異なる2色のバージョンをシームレスに混合できる。
void	compare (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop)
	2つの配列、または配列とスカラ値の要素ごとの比較を行う。
double	compareHist (const SparseMat &H1, const SparseMat &H2, int method)
double	compareHist (InputArray H1, InputArray H2, int method)
	2つのヒストグラムを比較する。
template<typename... Ts>
GCompileArgs	compile_args (Ts &&... args)
	引数のリスト（パラメータパック）を、コンパイル引数のベクトル(cv::GCompileArg)にラップする。
void	completeSymm (InputOutputArray m, bool lowerToUpper=false)
	正方行列の下半分または上半分を、もう一方の半分にコピーする。
void	composeRT (InputArray rvec1, InputArray tvec1, InputArray rvec2, InputArray tvec2, OutputArray rvec3, OutputArray tvec3, OutputArray dr3dr1=noArray(), OutputArray dr3dt1=noArray(), OutputArray dr3dr2=noArray(), OutputArray dr3dt2=noArray(), OutputArray dt3dr1=noArray(), OutputArray dt3dt1=noArray(), OutputArray dt3dr2=noArray(), OutputArray dt3dt2=noArray())
	2つの回転・並進変換を合成する。
void	computeCorrespondEpilines (InputArray points, int whichImage, InputArray F, OutputArray lines)
	ステレオペアの一方の画像中の点について、もう一方の画像における対応するエピポーラ線を計算する。
double	computeECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray inputMask=noArray())
	2つの画像間の拡張相関係数 (ECC) 値を計算する。
void	computeRecallPrecisionCurve (const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, const std::vector< std::vector< uchar > > &correctMatches1to2Mask, std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve)
int	connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity, int ltype, int ccltype)
	ブール画像の連結成分ラベリング画像を計算する
int	connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)
int	connectedComponentsWithStats (InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity, int ltype, int ccltype)
	ブール画像の連結成分ラベリング画像を計算し、各ラベルごとの統計情報も出力する
int	connectedComponentsWithStats (InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)
double	contourArea (InputArray contour, bool oriented=false)
	輪郭の面積を計算する。
void	convertMaps (InputArray map1, InputArray map2, OutputArray dstmap1, OutputArray dstmap2, int dstmap1type, bool nninterpolation=false)
	画像変換マップをある表現から別の表現に変換する。
void	convertPointsFromHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst, int dtype=-1)
	点を同次座標からユークリッド空間へ変換する。
void	convertPointsHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst)
	点を同次座標に対して相互に変換する。
void	convertPointsToHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst, int dtype=-1)
	点をユークリッド空間から同次座標空間へ変換する。
void	convertScaleAbs (InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0)
	スケーリングと絶対値の計算を行い、結果を8ビットに変換する。
void	convexHull (InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, bool returnPoints=true)
	点集合の凸包を求める。
void	convexityDefects (InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects)
	輪郭の凸性欠陥を求める。
void	copyMakeBorder (InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar &value=Scalar())
	画像の周囲に境界を作成する。
void	copyTo (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask)
	これはオーバーロードされたメンバ関数であり、利便性のために提供されている (python)。行列を別の行列にコピーする。操作マスクが指定されており、上記の Mat::create 呼び出しによって行列が再確保される場合、新たに確保された行列はデータをコピーする前にすべてゼロで初期化される。
void	cornerEigenValsAndVecs (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	コーナー検出のために画像ブロックの固有値と固有ベクトルを計算する。
void	cornerHarris (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Harrisコーナー検出器。
void	cornerMinEigenVal (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	コーナー検出のために勾配行列の最小固有値を計算する。
void	cornerSubPix (InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria)
	コーナー位置を精密化する。
void	correctChromaticAberration (InputArray input_image, InputArray coefficients, OutputArray output_image, const Size &image_size, int calib_degree, int bayer_pattern=-1)
	多項式歪みモデルを用いて、画像の倍率色収差を補正する。
void	correctMatches (InputArray F, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray newPoints1, OutputArray newPoints2)
	対応する点の座標を精緻化する。
template<typename T >
Quat< T >	cos (const Quat< T > &q)
softdouble	cos (const softdouble &a)
	余弦。
template<typename T >
Quat< T >	cosh (const Quat< T > &q)
int	countNonZero (InputArray src)
	非ゼロの配列要素を数える。
Ptr< AffineTransformer >	createAffineTransformer (bool fullAffine)
Ptr< AlignMTB >	createAlignMTB (int max_bits=6, int exclude_range=4, bool cut=true)
	AlignMTBオブジェクトを生成する。
Ptr< BackgroundSubtractorKNN >	createBackgroundSubtractorKNN (int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool detectShadows=true)
	KNN背景差分器を生成する。
Ptr< BackgroundSubtractorMOG2 >	createBackgroundSubtractorMOG2 (int history=500, double varThreshold=16, bool detectShadows=true)
	MOG2背景差分器を生成する。
int	createButton (const String &bar_name, ButtonCallback on_change, void *userdata=0, int type=QT_PUSH_BUTTON, bool initial_button_state=false)
	コントロールパネルにボタンを追加する。
Ptr< CalibrateDebevec >	createCalibrateDebevec (int samples=70, float lambda=10.0f, bool random=false)
	CalibrateDebevecオブジェクトを生成する。
Ptr< CalibrateRobertson >	createCalibrateRobertson (int max_iter=30, float threshold=0.01f)
	CalibrateRobertsonオブジェクトを生成する。
Ptr< HistogramCostExtractor >	createChiHistogramCostExtractor (int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
Ptr< CLAHE >	createCLAHE (double clipLimit=40.0, Size tileGridSize=Size(8, 8))
	cv::CLAHE クラスへのスマートポインタを生成して初期化する。
Ptr< HistogramCostExtractor >	createEMDHistogramCostExtractor (int flag=DIST_L2, int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
Ptr< HistogramCostExtractor >	createEMDL1HistogramCostExtractor (int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
Ptr< BaseCascadeClassifier::MaskGenerator >	createFaceDetectionMaskGenerator ()
Ptr< GeneralizedHoughBallard >	createGeneralizedHoughBallard ()
	cv::GeneralizedHoughBallard クラスへのスマートポインタを生成して初期化する。
Ptr< GeneralizedHoughGuil >	createGeneralizedHoughGuil ()
	cv::GeneralizedHoughGuil クラスへのスマートポインタを生成して初期化する。
void	createHanningWindow (OutputArray dst, Size winSize, int type)
	この関数は2次元のHanning窓係数を計算する。
Ptr< HausdorffDistanceExtractor >	createHausdorffDistanceExtractor (int distanceFlag=cv::NORM_L2, float rankProp=0.6f)
Ptr< LineSegmentDetector >	createLineSegmentDetector (LineSegmentDetectorModes refine=LSD_REFINE_STD, double scale=0.8, double sigma_scale=0.6, double quant=2.0, double ang_th=22.5, double log_eps=0, double density_th=0.7, int n_bins=1024)
	LineSegmentDetector オブジェクトへのスマートポインタを生成して初期化する。
Ptr< MergeDebevec >	createMergeDebevec ()
	MergeDebevecオブジェクトを生成する。
Ptr< MergeMertens >	createMergeMertens (float contrast_weight=1.0f, float saturation_weight=1.0f, float exposure_weight=0.0f)
	MergeMertensオブジェクトを生成する。
Ptr< MergeRobertson >	createMergeRobertson ()
	MergeRobertsonオブジェクトを生成する。
Ptr< HistogramCostExtractor >	createNormHistogramCostExtractor (int flag=DIST_L2, int nDummies=25, float defaultCost=0.2f)
Ptr< ShapeContextDistanceExtractor >	createShapeContextDistanceExtractor (int nAngularBins=12, int nRadialBins=4, float innerRadius=0.2f, float outerRadius=2, int iterations=3, const Ptr< HistogramCostExtractor > &comparer=createChiHistogramCostExtractor(), const Ptr< ShapeTransformer > &transformer=createThinPlateSplineShapeTransformer())
Ptr< Stitcher >	createStitcher (bool try_use_gpu=false)
Ptr< Stitcher >	createStitcherScans (bool try_use_gpu=false)
Ptr< ThinPlateSplineShapeTransformer >	createThinPlateSplineShapeTransformer (double regularizationParameter=0)
Ptr< Tonemap >	createTonemap (float gamma=1.0f)
	ガンマ補正付きの単純な線形マッパーを生成する。
Ptr< TonemapDrago >	createTonemapDrago (float gamma=1.0f, float saturation=1.0f, float bias=0.85f)
	TonemapDragoオブジェクトを生成する。
Ptr< TonemapMantiuk >	createTonemapMantiuk (float gamma=1.0f, float scale=0.7f, float saturation=1.0f)
	TonemapMantiukオブジェクトを生成する。
Ptr< TonemapReinhard >	createTonemapReinhard (float gamma=1.0f, float intensity=0.0f, float light_adapt=1.0f, float color_adapt=0.0f)
	TonemapReinhardオブジェクトを生成する。
int	createTrackbar (const String &trackbarname, const String &winname, int *value, int count, TrackbarCallback onChange=0, void *userdata=0)
	トラックバーを作成し、指定したウィンドウに追加する。
template<typename T >
Quat< T >	crossProduct (const Quat< T > &p, const Quat< T > &q)
static double	cubeRoot (double val)
float	cubeRoot (float val)
	引数の立方根を計算する。
const std::string	currentUIFramework ()
	使用するHighGUIバックエンド。
template<typename _Tp >
static void	cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, 1, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void	cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &dst)
template<typename _Tp >
static void	cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, 1 > &dst)
template<typename _Tp >
static void	cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp >
static void	cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor > &dst)
template<typename _Tp , int _layout>
static void	cv2eigen (const Mat &src, Eigen::Tensor< _Tp, 3, _layout > &dst)
	cv::Mat をEigen::Tensorに変換する。
template<typename _Tp , int _cols>
static void	cv2eigen (const Matx< _Tp, 1, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, 1, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp , int _rows>
static void	cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, 1 > &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, 1 > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void	cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols>
static void	cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols>
static void	cv2eigen (const Matx< _Tp, _rows, _cols > &src, Eigen::Matrix< _Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor > &dst)
template<typename _Tp >
static Eigen::TensorMap< Eigen::Tensor< _Tp, 3, Eigen::RowMajor > >	cv2eigen_tensormap (InputArray src)
	cv::Mat のデータをEigen::TensorMapにマッピングする。
template<typename _Tp >
_Tp	cv_abs (_Tp x)
float	cv_abs (bfloat x)
float	cv_abs (hfloat x)
unsigned	cv_abs (int x)
uint64	cv_abs (int64 x)
int	cv_abs (schar x)
int	cv_abs (short x)
int	cv_abs (uchar x)
uint64	cv_abs (uint64 x)
unsigned	cv_abs (unsigned x)
int	cv_abs (ushort x)
template<typename _Tp >
_Tp	cv_absdiff (_Tp x, _Tp y)
float	cv_absdiff (bfloat x, bfloat y)
float	cv_absdiff (hfloat x, hfloat y)
unsigned	cv_absdiff (int x, int y)
int	cv_absdiff (schar x, schar y)
int	cv_absdiff (short x, short y)
int	cv_absdiff (uchar x, uchar y)
uint64	cv_absdiff (uint64 x, uint64 y)
unsigned	cv_absdiff (unsigned x, unsigned y)
int	cv_absdiff (ushort x, ushort y)
void	cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0, AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	画像をある色空間から別の色空間へ変換する。
void	cvtColorTwoPlane (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int code, AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	ソース画像が2つのプレーンに格納されている場合に、画像をある色空間から別の色空間へ変換する。
void	dct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)
	1次元または2次元配列の順方向または逆方向の離散コサイン変換を行う。
void	decolor (InputArray src, OutputArray grayscale, OutputArray color_boost)
	カラー画像をグレースケール画像に変換する。これはデジタル印刷、様式化された白黒写真のレンダリング、および多くのシングルチャンネル画像処理アプリケーションにおける基本的なツールである [182] 。
void	decomposeEssentialMat (InputArray E, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray t)
	基本行列を、取り得る回転と並進に分解する。
int	decomposeHomographyMat (InputArray H, InputArray K, OutputArrayOfArrays rotations, OutputArrayOfArrays translations, OutputArrayOfArrays normals)
	ホモグラフィ行列を、回転・並進・平面法線に分解する。
void	decomposeProjectionMatrix (InputArray projMatrix, OutputArray cameraMatrix, OutputArray rotMatrix, OutputArray transVect, OutputArray rotMatrixX=noArray(), OutputArray rotMatrixY=noArray(), OutputArray rotMatrixZ=noArray(), OutputArray eulerAngles=noArray())
	射影行列を回転行列とカメラ内部行列に分解する。
void	demosaicing (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
	すべてのデモザイク処理のためのメイン関数。
void	denoise_TVL1 (const std::vector< Mat > &observations, Mat &result, double lambda=1.0, int niters=30)
	主双対 (Primal-dual) アルゴリズムは、特殊な種類の変分問題 (すなわち、ある汎関数を最小化する関数を見つける問題) を解くためのアルゴリズムである。画像のノイズ除去は特に変分問題として捉えることができるため、主双対アルゴリズムをノイズ除去に利用でき、ここで実装されているのはまさにそれである。
void	depthTo3d (InputArray depth, InputArray K, OutputArray points3d, InputArray mask=noArray())
void	depthTo3dSparse (InputArray depth, InputArray in_K, InputArray in_points, OutputArray points3d)
const char *	depthToString (int depth)
GMatDesc	descr_of (const cv::Mat &mat)
GScalarDesc	descr_of (const cv::Scalar &scalar)
GMatDesc	descr_of (const cv::UMat &mat)
GMetaArg	descr_of (const GRunArg &arg)
GMetaArg	descr_of (const GRunArgP &argp)
GMetaArgs	descr_of (const GRunArgs &args)
GFrameDesc	descr_of (const MediaFrame &frame)
GMatDesc	descr_of (const RMat &mat)
template<typename U >
GArrayDesc	descr_of (const std::vector< U > &)
template<typename U >
GOpaqueDesc	descr_of (const U &)
cv::GMetaArgs	descrs_of (const std::vector< cv::Mat > &vec)
cv::GMetaArgs	descrs_of (const std::vector< cv::UMat > &vec)
void	destroyAllWindows ()
	すべてのHighGUIウィンドウを破棄する。
void	destroyWindow (const String &winname)
	指定したウィンドウを破棄する。
void	detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
	このフィルタは特定の画像のディテールを強調する。
template<typename _Tp , int m>
static double	determinant (const Matx< _Tp, m, m > &a)
double	determinant (InputArray mtx)
	正方の浮動小数点行列の行列式を返す。
void	dft (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
	1次元または2次元の浮動小数点配列の順方向または逆方向の離散フーリエ変換を行う。
void	dilate (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	特定の構造要素を使って画像を膨張させる。
void	displayOverlay (const String &winname, const String &text, int delayms=0)
	ウィンドウ画像上にテキストをオーバーレイとして指定した時間だけ表示する。
void	displayStatusBar (const String &winname, const String &text, int delayms=0)
	指定した期間、ウィンドウのステータスバーにテキストを表示する。
void	distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F)
void	distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, OutputArray labels, int distanceType, int maskSize, int labelType=DIST_LABEL_CCOMP)
	ソース画像の各ピクセルについて、最も近いゼロピクセルまでの距離を計算する。
void	divide (double scale, InputArray src2, OutputArray dst, int dtype=-1)
void	divide (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1)
	2つの配列の要素ごとの除算、またはスカラを配列で除算する。
void	divSpectrums (InputArray a, InputArray b, OutputArray c, int flags, bool conjB=false)
	第1のフーリエスペクトルを第2のフーリエスペクトルで要素ごとに除算する。
static int	divUp (int a, unsigned int b)
	結果を切り上げる整数除算。
static size_t	divUp (size_t a, unsigned int b)
void	drawChessboardCorners (InputOutputArray image, Size patternSize, InputArray corners, bool patternWasFound)
	検出されたチェスボードのコーナーを描画する。
void	drawContours (InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point())
	輪郭の外形線、または塗りつぶされた輪郭を描画する。
void	drawFrameAxes (InputOutputArray image, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray rvec, InputArray tvec, float length, int thickness=3)
	姿勢推定結果から、ワールド/物体座標系の座標軸を描画する。
void	drawKeypoints (InputArray image, const std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputOutputArray outImage, const Scalar &color=Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
	キーポイントを描画する。
void	drawMarker (InputOutputArray img, Point position, const Scalar &color, int markerType=MARKER_CROSS, int markerSize=20, int thickness=1, int line_type=8)
	画像内のあらかじめ定められた位置にマーカーを描画する。
void	drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const int matchesThickness, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
void	drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
	2つの画像から検出されたキーポイントのマッチングを描画する。
void	drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< std::vector< char > > &matchesMask=std::vector< std::vector< char > >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
static void	dumpOpenCLInformation ()
void	edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
	フィルタリングは画像処理および映像処理における基本的な操作である。エッジ保存平滑化フィルタは多くのさまざまなアプリケーションで使用される [103] 。
bool	eigen (InputArray src, OutputArray eigenvalues, OutputArray eigenvectors=noArray())
	対称行列の固有値と固有ベクトルを計算する。
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void	eigen2cv (const Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &src, Matx< _Tp, _rows, _cols > &dst)
template<typename _Tp , int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
static void	eigen2cv (const Eigen::Matrix< _Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols > &src, OutputArray dst)
template<typename _Tp , int _layout>
static void	eigen2cv (const Eigen::Tensor< _Tp, 3, _layout > &src, OutputArray dst)
	Eigen::Tensorを cv::Mat に変換する。
void	eigenNonSymmetric (InputArray src, OutputArray eigenvalues, OutputArray eigenvectors)
	非対称行列の固有値と固有ベクトルを計算する(実固有値のみ)。
void	ellipse (InputOutputArray img, const RotatedRect &box, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8)
void	ellipse (InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	単純なまたは太い楕円弧を描画する、あるいは楕円セクタを塗りつぶす。
void	ellipse2Poly (Point center, Size axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, std::vector< Point > &pts)
	楕円弧を折れ線で近似する。
void	ellipse2Poly (Point2d center, Size2d axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, std::vector< Point2d > &pts)
float	EMD (InputArray signature1, InputArray signature2, int distType, InputArray cost=noArray(), float *lowerBound=0, OutputArray flow=noArray())
	重み付けされた2つの点配置の間の「最小仕事量」距離を計算する。
float	EMDL1 (InputArray signature1, InputArray signature2)
	Haibin Ling と Kazunori Okuda による論文「EMD-L1: An efficient and Robust Algorithm for comparing histogram-based descriptors」、および Elizaveta Levina と Peter Bickel による論文「The Earth Mover's Distance is the Mallows Distance: Some Insights from Statistics」に基づき、重み付けされた2つの点配置間の「最小仕事量」距離を計算する。
GArrayDesc	empty_array_desc ()
static GFrameDesc	empty_gframe_desc ()
static GMatDesc	empty_gmat_desc ()
GOpaqueDesc	empty_gopaque_desc ()
GScalarDesc	empty_scalar_desc ()
void	equalizeHist (InputArray src, OutputArray dst)
	グレースケール画像のヒストグラムを平坦化する。
void	erode (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	特定の構造要素を使って画像を収縮させる。
void	error (const Exception &exc)
	エラーを通知し、例外を送出する。
void	error (Error::Code code, const String &err, const char *func, const char *file, int line)
	エラーを通知し、例外を送出する。
Mat	estimateAffine2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=10)
	2つの2D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
Mat	estimateAffine2D (InputArray pts1, InputArray pts2, OutputArray inliers, const UsacParams &params)
cv::Mat	estimateAffine3D (InputArray src, InputArray dst, double *scale=nullptr, bool force_rotation=true)
	2つの3D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
bool	estimateAffine3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, OutputArray inliers, double ransacThreshold=3, double confidence=0.99)
	2つの3D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
cv::Mat	estimateAffinePartial2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=10)
	2つの2D点群の間で、4自由度の最適な制限付きアフィン変換を計算する。
Scalar	estimateChessboardSharpness (InputArray image, Size patternSize, InputArray corners, float rise_distance=0.8F, bool vertical=false, OutputArray sharpness=noArray())
	検出されたチェスボードの鮮鋭度を推定する。
Mat	estimateRigidTransform (InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine)
	2つの2D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
cv::Vec2d	estimateTranslation2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=0)
	2つの2D点群の間の純粋な2D並進を計算する。
bool	estimateTranslation3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, OutputArray inliers, double ransacThreshold=3, double confidence=0.99)
	2つの3D点群の間で最適な並進を計算する。
void	evaluateFeatureDetector (const Mat &img1, const Mat &img2, const Mat &H1to2, std::vector< KeyPoint > *keypoints1, std::vector< KeyPoint > *keypoints2, float &repeatability, int &correspCount, const Ptr< FeatureDetector > &fdetector=Ptr< FeatureDetector >())
template<typename T >
Quat< T >	exp (const Quat< T > &q)
softdouble	exp (const softdouble &a)
softfloat	exp (const softfloat &a)
	指数。
void	exp (InputArray src, OutputArray dst)
	配列の各要素の指数を計算する。
void	extractChannel (InputArray src, OutputArray dst, int coi)
	src から単一のチャンネルを抽出する (coi は0始まりのインデックス)。
int	farthestPointSampling (OutputArray sampled_point_flags, InputArray input_pts, float sampled_scale, float dist_lower_limit=0, RNG *rng=nullptr)
int	farthestPointSampling (OutputArray sampled_point_flags, InputArray input_pts, int sampled_pts_size, float dist_lower_limit=0, RNG *rng=nullptr)
	最遠点サンプリング (Farthest Point Sampling, FPS) による点群のサンプリング。
void	FAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16)
	FASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出する。
float	fastAtan2 (float y, float x)
	2次元ベクトルの角度を度単位で計算する。
void	fastFree (void *ptr)
	メモリバッファを解放する。
void *	fastMalloc (size_t bufSize)
	アライメントの取れたメモリバッファを確保する。
void	fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	Non-local Means Denoising アルゴリズム http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ をいくつかの計算上の最適化とともに用いて画像のノイズ除去を行う。ノイズはガウス性白色ノイズを想定している。
void	fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	Non-local Means Denoising アルゴリズム http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ をいくつかの計算上の最適化とともに用いて画像のノイズ除去を行う。ノイズはガウス性白色ノイズを想定している。
void	fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	カラー画像向けに改変したfastNlMeansDenoising関数。
void	fastNlMeansDenoisingColoredMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	カラー画像シーケンス向けに fastNlMeansDenoisingMulti 関数を改変したもの。
void	fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	連続する画像が短い時間間隔で撮影されたシーケンス (例えば動画) 向けに fastNlMeansDenoising 関数を改変したもの。このバージョンの関数はグレースケール画像向け、または色空間を手動で操作する場合向けである。詳細は [46] を参照 (オープンアクセスはこちら)。
void	fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	連続する画像が短い時間間隔で撮影されたシーケンス (例えば動画) 向けに fastNlMeansDenoising 関数を改変したもの。このバージョンの関数はグレースケール画像向け、または色空間を手動で操作する場合向けである。詳細は [46] を参照 (オープンアクセスはこちら)。
void	fillConvexPoly (InputOutputArray img, const Point *pts, int npts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)
void	fillConvexPoly (InputOutputArray img, InputArray points, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	凸多角形を塗りつぶす。
void	fillPoly (InputOutputArray img, const Point **pts, const int *npts, int ncontours, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())
void	fillPoly (InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())
	1つ以上の多角形で囲まれた領域を塗りつぶす。
void	filter2D (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, const Filter2DParams &params=Filter2DParams())
void	filter2D (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像をカーネルで畳み込む。
void	filterHomographyDecompByVisibleRefpoints (InputArrayOfArrays rotations, InputArrayOfArrays normals, InputArray beforePoints, InputArray afterPoints, OutputArray possibleSolutions, InputArray pointsMask=noArray())
	追加情報に基づいてホモグラフィ分解の結果を絞り込む。
void	filterSpeckles (InputOutputArray img, double newVal, int maxSpeckleSize, double maxDiff, InputOutputArray buf=noArray())
	視差マップ中の小さなノイズの塊（スペックル）を除去する。
bool	find4QuadCornerSubpix (InputArray img, InputOutputArray corners, Size region_size)
	チェスボードコーナーのサブピクセル精度の位置を求める
bool	findChessboardCorners (InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags=CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)
	チェスボードの内部コーナーの位置を求める。
bool	findChessboardCornersSB (InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags, OutputArray meta)
	セクタベースのアプローチを用いてチェスボードの内部コーナーの位置を求める。
bool	findChessboardCornersSB (InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags=0)
bool	findCirclesGrid (InputArray image, Size patternSize, OutputArray centers, int flags, const Ptr< FeatureDetector > &blobDetector, const CirclesGridFinderParameters &parameters)
	円のグリッド中の中心を求める。
bool	findCirclesGrid (InputArray image, Size patternSize, OutputArray centers, int flags=CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID, const Ptr< FeatureDetector > &blobDetector=cv::SimpleBlobDetector::create())
void	findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())
void	findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())
	2値画像から輪郭を検出する。
void	findContoursLinkRuns (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours)
	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。
void	findContoursLinkRuns (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy)
	linkランアルゴリズムを用いて輪郭を検出する。
Mat	findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, double focal=1.0, Point2d pp=Point2d(0, 0), int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, int maxIters=1000, OutputArray mask=noArray())
Mat	findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, int maxIters=1000, OutputArray mask=noArray())
	2枚の画像中の対応点から基本行列を計算する。
Mat	findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray cameraMatrix2, InputArray dist_coeff1, InputArray dist_coeff2, OutputArray mask, const UsacParams &params)
Mat	findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, OutputArray mask=noArray())
	場合によっては異なる2台のカメラからの2枚の画像中の対応点から基本行列を計算する。
Mat	findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method, double ransacReprojThreshold, double confidence, int maxIters, OutputArray mask=noArray())
	2枚の画像中の対応点から基礎行列を計算する。
Mat	findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method=FM_RANSAC, double ransacReprojThreshold=3., double confidence=0.99, OutputArray mask=noArray())
Mat	findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, const UsacParams &params)
Mat	findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, int method=FM_RANSAC, double ransacReprojThreshold=3., double confidence=0.99)
Mat	findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method=0, double ransacReprojThreshold=3, OutputArray mask=noArray(), const int maxIters=2000, const double confidence=0.995)
	2つの平面の間の透視変換を求める。
Mat	findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, const UsacParams &params)
Mat	findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, int method=0, double ransacReprojThreshold=3)
void	findNonZero (InputArray src, OutputArray idx)
	非ゼロのピクセルの位置の一覧を返す。
void	findPlanes (InputArray points3d, InputArray normals, OutputArray mask, OutputArray plane_coefficients, int block_size=40, int min_size=40 *40, double threshold=0.01, double sensor_error_a=0, double sensor_error_b=0, double sensor_error_c=0, RgbdPlaneMethod method=RGBD_PLANE_METHOD_DEFAULT)
double	findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType, TermCriteria criteria, InputArray inputMask, int gaussFiltSize)
	ECC基準に基づいて2つの画像間の幾何変換（ワープ）を求める [84] 。
double	findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType=MOTION_AFFINE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 0.001), InputArray inputMask=noArray())
double	findTransformECCMultiScale (InputArray reference, InputArray sample, InputOutputArray warpMatrix, const ECCParameters &eccParams=ECCParameters(), InputArray referenceMask=noArray(), InputArray sampleMask=noArray())
	ECC 基準 [84] に基づいて 2 枚の画像間の幾何変換（ワープ）を求める。ピラミッドを使用する。
double	findTransformECCWithMask (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray templateMask, InputArray inputMask, InputOutputArray warpMatrix, int motionType=MOTION_AFFINE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 1e-6), int gaussFiltSize=5)
	テンプレートと入力画像の両方に対する有効性マスクを用いて、ECC基準に基づき2つの画像間の幾何変換（ワープ）を求める [84] 。
void	finiteMask (InputArray src, OutputArray mask)
	有限の浮動小数点値（すなわちNaNでもInfでもない値）のマスクを生成する。
RotatedRect	fitEllipse (InputArray points)
	2次元点群に楕円をフィッティングする。
RotatedRect	fitEllipseAMS (InputArray points)
	2次元点群に楕円をフィッティングする。
RotatedRect	fitEllipseDirect (InputArray points)
	2次元点群に楕円をフィッティングする。
void	fitLine (InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps)
	2次元または3次元の点群に直線をフィッティングする。
void	flip (InputArray src, OutputArray dst, int flipCode)
	2次元配列を垂直軸、水平軸、またはその両方を中心に反転する。
void	flipND (InputArray src, OutputArray dst, int axis)
	n次元配列を指定した軸で反転する。
int	floodFill (InputOutputArray image, InputOutputArray mask, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)
	連結成分を指定した色で塗りつぶす。
int	floodFill (InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)
QtFont	fontQt (const String &nameFont, int pointSize=-1, Scalar color=Scalar::all(0), int weight=QT_FONT_NORMAL, int style=QT_STYLE_NORMAL, int spacing=0)
	画像にテキストを描画するためのフォントを生成する。
String	format (const char *fmt,...)
	printf形式の式を用いて整形したテキスト文字列を返す。
void	GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	ガウシアンフィルタを使って画像を平滑化する。
void	gemm (InputArray src1, InputArray src2, double alpha, InputArray src3, double beta, OutputArray dst, int flags=0)
	一般化行列積を行う。
Mat	getAffineTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[])
	対応する3組の点からアフィン変換を計算する。
Mat	getAffineTransform (InputArray src, InputArray dst)
const String &	getBuildInformation ()
	完全なconfiguration time cmake出力を返す。
void	getClosestEllipsePoints (const RotatedRect &ellipse_params, InputArray points, OutputArray closest_pts)
	各2次元点について、指定した楕円上にある最も近い2次元点を計算する。
std::string	getCPUFeaturesLine ()
	コンパイル時に有効化されたCPU機能のリストを返す。
int64	getCPUTickCount ()
	CPUティック数を返す。
AlgorithmHint	getDefaultAlgorithmHint ()
	OpenCVのコンパイル時に定義されたAlgorithmHintを返す。ALGO_HINT_DEFAULT の挙動を定義する。
Mat	getDefaultNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, Size imgsize=Size(), bool centerPrincipalPoint=false)
	デフォルトの新しいカメラ行列を返す。
void	getDerivKernels (OutputArray kx, OutputArray ky, int dx, int dy, int ksize, bool normalize=false, int ktype=CV_32F)
	空間方向の画像微分を計算するためのフィルタ係数を返す。
static size_t	getElemSize (int type)
double	getFontScaleFromHeight (const int fontFace, const int pixelHeight, const int thickness=1)
	指定した高さ（ピクセル単位）を実現するために使用するフォント固有のサイズを計算する。
Mat	getGaborKernel (Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi=CV_PI *0.5, int ktype=CV_64F)
	ガボールフィルタの係数を返す。
Mat	getGaussianKernel (int ksize, double sigma, int ktype=CV_64F)
	ガウシアンフィルタの係数を返す。
String	getHardwareFeatureName (int feature)
	IDから機能名を返す。
int	getMouseWheelDelta (int flags)
	マウスホイールイベントcv::EVENT_MOUSEWHEELおよびcv::EVENT_MOUSEHWHEELを処理する際に、マウスホイールの移動量を取得する。
int	getNearestPoint (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)
int	getNumberOfCPUs ()
	プロセスで利用可能な論理CPUの数を返す。
int	getNumThreads ()
	OpenCVが並列領域で使用するスレッド数を返す。
int	getOptimalDFTSize (int vecsize)
	与えられたベクトルサイズに対する最適なDFTサイズを返す。
Mat	getOptimalNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, double alpha, Size newImgSize=Size(), Rect *validPixROI=0, bool centerPrincipalPoint=false)
	自由スケーリングパラメータに基づく新しいカメラ内部行列を返す。
Mat	getPerspectiveTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[], int solveMethod=DECOMP_LU)
Mat	getPerspectiveTransform (InputArray src, InputArray dst, int solveMethod=DECOMP_LU)
	対応する4組の点から透視変換を計算する。
float	getRecall (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)
void	getRectSubPix (InputArray image, Size patchSize, Point2f center, OutputArray patch, int patchType=-1)
	画像からサブピクセル精度でピクセル矩形を取得する。
Mat	getRotationMatrix2D (Point2f center, double angle, double scale)
	2次元回転のアフィン行列を計算する。
Matx23d	getRotationMatrix2D_ (Point2f center, double angle, double scale)
Mat	getStructuringElement (int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1))
	モルフォロジー演算用に、指定したサイズと形状の構造要素を返す。
Size	getTextSize (const String &text, int fontFace, double fontScale, int thickness, int *baseLine)
	テキスト文字列の幅と高さを計算する。
Rect	getTextSize (Size imgsize, const String &text, Point org, FontFace &fface, int size, int weight=0, PutTextFlags flags=PUT_TEXT_ALIGN_LEFT, Range wrap=Range())
	テキストのバウンディング矩形を計算する。
int	getThreadNum ()
	現在の並列領域内で現在実行中のスレッドのインデックスを返す。並列領域外で呼ばれた場合は常に0を返す。
int64	getTickCount ()
	ティック数を返す。
double	getTickFrequency ()
	1秒あたりのティック数を返す。
int	getTrackbarPos (const String &trackbarname, const String &winname)
	トラックバーの位置を返す。
void	getUndistortRectangles (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, Size imgSize, Rect_< double > &inner, Rect_< double > &outer)
	"歪み補正された"画像平面に対する内接矩形とバウンディング矩形を返す。
Rect	getValidDisparityROI (Rect roi1, Rect roi2, int minDisparity, int numberOfDisparities, int blockSize)
	平行化された画像の有効ROI（stereoRectify によって返される）から、有効な視差ROIを計算する。
int	getVersionMajor ()
	ライブラリのメジャーバージョンを返す。
int	getVersionMinor ()
	ライブラリのマイナーバージョンを返す。
int	getVersionRevision ()
	ライブラリバージョンのリビジョンフィールドを返す。
String	getVersionString ()
	ライブラリバージョン文字列を返す。
Rect	getWindowImageRect (const String &winname)
	ウィンドウ内の画像の矩形を返す。
double	getWindowProperty (const String &winname, int prop_id)
	ウィンドウの引数を返す。
template<typename... Ts>
GProtoInputArgs	GIn (Ts &&... ts)
template<typename... Ts>
GRunArgs	gin (const Ts &... args)
void	glob (String pattern, std::vector< String > &result, bool recursive=false)
	ディレクトリ内で指定したパターンに一致するファイルを検索する。
void	goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask, int blockSize, int gradientSize, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
void	goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask, OutputArray cornersQuality, int blockSize=3, int gradientSize=3, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
	上と同じだが、検出されたコーナーの品質指標も返す。
void	goodFeaturesToTrack (InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, InputArray mask=noArray(), int blockSize=3, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
	画像上の強いコーナーを決定する。
template<typename... Ts>
GProtoOutputArgs	GOut (const std::tuple< Ts... > &ts)
template<typename... Ts>
GProtoOutputArgs	GOut (std::tuple< Ts... > &&ts)
template<typename... Ts>
GProtoOutputArgs	GOut (Ts &&... ts)
template<typename T , typename... Ts>
GOptRunArgsP	gout (optional< T > &arg, optional< Ts > &... args)
template<typename... Ts>
GRunArgsP	gout (Ts &... args)
void	grabCut (InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode=GC_EVAL)
	GrabCutアルゴリズムを実行する。
void	groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, int groupThreshold, double eps, std::vector< int > *weights, std::vector< double > *levelWeights)
void	groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, int groupThreshold, double eps=0.2)
	オブジェクト候補の矩形をグループ化する。
void	groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, std::vector< int > &rejectLevels, std::vector< double > &levelWeights, int groupThreshold, double eps=0.2)
void	groupRectangles (std::vector< Rect > &rectList, std::vector< int > &weights, int groupThreshold, double eps=0.2)
void	groupRectangles_meanshift (std::vector< Rect > &rectList, std::vector< double > &foundWeights, std::vector< double > &foundScales, double detectThreshold=0.0, Size winDetSize=Size(64, 128))
bool	hasNonZero (InputArray src)
	少なくとも1つの非ゼロ配列要素が存在するかチェックする。
bool	haveImageReader (const String &filename)
	指定した画像ファイルがOpenCVでデコード可能かどうかを確認する。
bool	haveImageWriter (const String &filename)
	指定した画像ファイルまたは指定したファイル拡張子がOpenCVでエンコード可能かどうかを確認する。
void	hconcat (const Mat *src, size_t nsrc, OutputArray dst)
	与えられた行列に水平方向の連結を適用する。
void	hconcat (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
void	hconcat (InputArrayOfArrays src, OutputArray dst)
hfloat	hfloatFromBits (ushort w)
void	HoughCircles (InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100, double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0)
	Hough変換を用いてグレースケール画像内の円を検出する。
static void	HoughCirclesWithAccumulator (InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100, double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0)
	Hough変換を用いてグレースケール画像から円を検出し、アキュムレータを取得する。
void	HoughLines (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0, double min_theta=0, double max_theta=CV_PI, bool use_edgeval=false)
	標準Hough変換を用いて2値画像内の直線を検出する。
void	HoughLinesP (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0)
	確率的Hough変換を用いて2値画像内の線分を検出する。
void	HoughLinesPointSet (InputArray point, OutputArray lines, int lines_max, int threshold, double min_rho, double max_rho, double rho_step, double min_theta, double max_theta, double theta_step)
	標準Hough変換を用いて点群から直線を検出する。
static void	HoughLinesWithAccumulator (InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0, double min_theta=0, double max_theta=CV_PI, bool use_edgeval=false)
	標準的なHough変換を用いて2値画像から直線を検出し、アキュムレータを取得する。
void	HuMoments (const Moments &m, OutputArray hu)
void	HuMoments (const Moments &moments, double hu[7])
	7つのHu不変モーメントを計算する。
std::string	icvExtractPattern (const std::string &filename, unsigned *offset)
void	idct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)
	1次元または2次元配列の逆離散コサイン変換を計算する。
void	idft (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0)
	1次元または2次元配列の逆離散フーリエ変換を計算する。
void	illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
	選択領域内の勾配場に適切な非線形変換を適用し、その後Poissonソルバで積分し直すことで、画像の見かけの照明を局所的に変更する。
size_t	imcount (const String &filename, int flags=IMREAD_COLOR_BGR)
	指定したファイル内に含まれる画像の枚数を返す。
Mat	imdecode (InputArray buf, int flags)
	メモリ上のバッファから画像を読み込む。
Mat	imdecode (InputArray buf, int flags, Mat *dst)
bool	imdecodeanimation (InputArray buf, Animation &animation, int start=0, int count=INT16_MAX)
	アニメーション画像バッファからフレームをAnimation構造体に読み込む。
bool	imdecodemulti (InputArray buf, int flags, std::vector< Mat > &mats, const cv::Range &range=Range::all())
	メモリ上のバッファからマルチページ画像を読み込む。
Mat	imdecodeWithMetadata (InputArray buf, std::vector< int > &metadataTypes, OutputArrayOfArrays metadata, int flags)
	メモリバッファから画像を読み込み、関連するメタデータを抽出する。
bool	imencode (const String &ext, InputArray img, std::vector< uchar > &buf, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	画像をメモリバッファにエンコードする。
bool	imencodeanimation (const String &ext, const Animation &animation, std::vector< uchar > &buf, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	Animationをメモリバッファにエンコードする。
bool	imencodemulti (const String &ext, InputArrayOfArrays imgs, std::vector< uchar > &buf, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	画像の配列をメモリバッファにエンコードする。
bool	imencodeWithMetadata (const String &ext, InputArray img, const std::vector< int > &metadataTypes, InputArrayOfArrays metadata, std::vector< uchar > &buf, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	画像をメモリバッファにエンコードする。
Mat	imread (const String &filename, int flags=IMREAD_COLOR_BGR)
	ファイルから画像を読み込む。
void	imread (const String &filename, OutputArray dst, int flags=IMREAD_COLOR_BGR)
	ファイルから画像を読み込む。
bool	imreadanimation (const String &filename, Animation &animation, int start=0, int count=INT16_MAX)
	アニメーション画像ファイルからフレームをAnimation構造体に読み込む。
bool	imreadmulti (const String &filename, std::vector< Mat > &mats, int flags=IMREAD_COLOR_BGR)
	ファイルからマルチページ画像を読み込む。
bool	imreadmulti (const String &filename, std::vector< Mat > &mats, int start, int count, int flags=IMREAD_ANYCOLOR)
	ファイルからマルチページ画像の各画像を読み込む。
Mat	imreadWithMetadata (const String &filename, std::vector< int > &metadataTypes, OutputArrayOfArrays metadata, int flags)
	関連するメタデータとともにファイルから画像を読み込む。
void	imshow (const String &winname, const ogl::Texture2D &tex)
	指定したウィンドウにOpenGLの2Dテクスチャを表示する。
void	imshow (const String &winname, InputArray mat)
	指定したウィンドウに画像を表示する。
bool	imwrite (const String &filename, InputArray img, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	画像を指定したファイルに保存する。
bool	imwriteanimation (const String &filename, const Animation &animation, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	Animationを指定したファイルに保存する。
static bool	imwritemulti (const String &filename, InputArrayOfArrays img, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	バインディング用のマルチイメージオーバーロード。
bool	imwriteWithMetadata (const String &filename, InputArray img, const std::vector< int > &metadataTypes, InputArrayOfArrays &metadata, const std::vector< int > &params=std::vector< int >())
	メタデータとともに画像を指定したファイルに保存する。
Mat	initCameraMatrix2D (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, double aspectRatio=1.0)
	3D-2D点対応から初期カメラ内部行列を求める。
void	initInverseRectificationMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, const Size &size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
	投影および逆整流変換マップを計算する。本質的には、これはプロジェクタ・カメラペアにおけるプロジェクタ（「逆カメラ」）のステレオ整流に対応するための initUndistortRectifyMap の逆変換である。
void	initUndistortRectifyMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
	歪み補正および矯正変換マップを計算する。
float	initWideAngleProjMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, int destImageWidth, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2, enum UndistortTypes projType=PROJ_SPHERICAL_EQRECT, double alpha=0)
	広角向けに remap 用のマップを初期化する
static float	initWideAngleProjMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, int destImageWidth, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2, int projType, double alpha=0)
void	inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	周辺領域を用いて画像内の選択領域を復元する。
void	inRange (InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
	配列の各要素が、他の2つの配列の要素の間にあるかチェックする。
void	insertChannel (InputArray src, InputOutputArray dst, int coi)
	dst に単一のチャンネルを挿入する (coi は0始まりのインデックス)。
void	integral (InputArray src, OutputArray sum, int sdepth=-1)
void	integral (InputArray src, OutputArray sum, OutputArray sqsum, int sdepth=-1, int sqdepth=-1)
void	integral (InputArray src, OutputArray sum, OutputArray sqsum, OutputArray tilted, int sdepth=-1, int sqdepth=-1)
	画像の積分を計算する。
float	intersectConvexConvex (InputArray p1, InputArray p2, OutputArray p12, bool handleNested=true)
	2つの凸多角形の交差を求める。
template<typename T >
Quat< T >	inv (const Quat< T > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
double	invert (InputArray src, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)
	行列の逆行列または擬似逆行列を求める。
void	invertAffineTransform (InputArray M, OutputArray iM)
	アフィン変換を反転する。
template<int N, typename T >
static bool	isAligned (const T &data)
	渡された値のアラインメントチェック。
template<int N>
static bool	isAligned (const void *p1)
template<int N>
static bool	isAligned (const void *p1, const void *p2)
template<int N>
static bool	isAligned (const void *p1, const void *p2, const void *p3)
template<int N>
static bool	isAligned (const void *p1, const void *p2, const void *p3, const void *p4)
bool	isContourConvex (InputArray contour)
	輪郭の凸性を判定する。
double	kmeans (InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray())
	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。
void	Laplacian (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像のラプラシアンを計算する。
std::string	layoutToString (DataLayout layout)
void	line (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	2点を結ぶ線分を描画する。
void	loadChromaticAberrationParams (const FileNode &node, OutputArray coeffMat, Size &calib_size, int &degree)
	開かれた FileStorage から色収差キャリブレーションパラメータを読み込む。
void	loadMesh (const String &filename, OutputArray vertices, OutputArrayOfArrays indices, OutputArray normals=noArray(), OutputArray colors=noArray(), OutputArray texCoords=noArray())
	ファイルからメッシュを読み込む。
void	loadPointCloud (const String &filename, OutputArray vertices, OutputArray normals=noArray(), OutputArray rgb=noArray())
	ファイルから点群を読み込む。
void	loadWindowParameters (const String &windowName)
	指定したウィンドウのパラメータを読み込む。
template<typename T >
Quat< T >	log (const Quat< T > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
softdouble	log (const softdouble &a)
softfloat	log (const softfloat &a)
	自然対数。
void	log (InputArray src, OutputArray dst)
	配列の各要素の自然対数を計算する。
int	LU (double *A, size_t astep, int m, double *b, size_t bstep, int n)
int	LU (float *A, size_t astep, int m, float *b, size_t bstep, int n)
void	LUT (InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst)
	配列に対してルックアップテーブル変換を行う。
void	magnitude (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude)
	2次元ベクトルの大きさを計算する。
double	Mahalanobis (InputArray v1, InputArray v2, InputArray icovar)
	2つのベクトル間のマハラノビス距離を計算する。
template<typename T , typename... Ts>
RMat	make_rmat (Ts &&... args)
template<typename _Tp , typename ... A1>
static Ptr< _Tp >	makePtr (const A1 &... a1)
double	matchShapes (InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter)
	2つの形状を比較する。
void	matchTemplate (InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method, InputArray mask=noArray())
	テンプレートを重なり合う画像領域と比較する。
void	matMulDeriv (InputArray A, InputArray B, OutputArray dABdA, OutputArray dABdB)
	乗算される各行列について、行列積の偏微分を計算する。
void	max (const Mat &src1, const Mat &src2, Mat &dst)
softdouble	max (const softdouble &a, const softdouble &b)
softfloat	max (const softfloat &a, const softfloat &b)
void	max (const UMat &src1, const UMat &src2, UMat &dst)
void	max (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの最大値を計算する。
Scalar	mean (InputArray src, InputArray mask=noArray())
	配列要素の平均 (mean) を計算する。
int	meanShift (InputArray probImage, Rect &window, TermCriteria criteria)
	バックプロジェクション画像上でオブジェクトを探索する。
void	meanStdDev (InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray())
void	medianBlur (InputArray src, OutputArray dst, int ksize)
	メディアンフィルタを使って画像を平滑化する。
void	merge (const Mat *mv, size_t count, OutputArray dst)
	複数のシングルチャンネル配列から1つのマルチチャンネル配列を作成する。
void	merge (InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
void	min (const Mat &src1, const Mat &src2, Mat &dst)
softdouble	min (const softdouble &a, const softdouble &b)
softfloat	min (const softfloat &a, const softfloat &b)
	MinおよびMax関数。
void	min (const UMat &src1, const UMat &src2, UMat &dst)
void	min (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの最小値を計算する。
RotatedRect	minAreaRect (InputArray points)
	入力された2次元点群を囲む最小面積の回転矩形を求める。
void	minEnclosingCircle (InputArray points, Point2f &center, float &radius)
	2次元点群を囲む最小面積の円を求める。
double	minEnclosingConvexPolygon (InputArray points, OutputArray polygon, int k)
	2次元点群を囲む最小面積の凸多角形を求め、その面積を返す。
double	minEnclosingTriangle (InputArray points, OutputArray triangle)
	2次元点群を囲む最小面積の三角形を求め、その面積を返す。
void	minMaxIdx (InputArray src, double *minVal, double *maxVal=0, int *minIdx=0, int *maxIdx=0, InputArray mask=noArray())
	配列内のグローバルな最小値と最大値を見つける。
void	minMaxLoc (const SparseMat &a, double *minVal, double *maxVal, int *minIdx=0, int *maxIdx=0)
void	minMaxLoc (InputArray src, double *minVal, double *maxVal=0, Point *minLoc=0, Point *maxLoc=0, InputArray mask=noArray())
	配列内のグローバルな最小値と最大値を見つける。
void	mixChannels (const Mat *src, size_t nsrcs, Mat *dst, size_t ndsts, const int *fromTo, size_t npairs)
	入力配列の指定したチャンネルを、出力配列の指定したチャンネルへコピーする。
void	mixChannels (InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst, const int *fromTo, size_t npairs)
void	mixChannels (InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst, const std::vector< int > &fromTo)
Moments	moments (InputArray array, bool binaryImage=false)
	多角形または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。
static Scalar	morphologyDefaultBorderValue ()
	収縮および膨張用の「マジック」境界値を返す。膨張の場合は自動的に Scalar::all(-DBL_MAX) に変換される。
void	morphologyEx (InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	高度なモルフォロジー変換を実行する。
void	moveWindow (const String &winname, int x, int y)
	ウィンドウを指定した位置に移動する。
softdouble	mulAdd (const softdouble &a, const softdouble &b, const softdouble &c)
softfloat	mulAdd (const softfloat &a, const softfloat &b, const softfloat &c)
	積和演算 (Fused Multiplication and Addition)。
void	mulSpectrums (InputArray a, InputArray b, OutputArray c, int flags, bool conjB=false)
	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)
	2つの配列の要素ごとのスケール付き積を計算する。
void	mulTransposed (InputArray src, OutputArray dst, bool aTa, InputArray delta=noArray(), double scale=1, int dtype=-1)
	行列とその転置の積を計算する。
void	namedWindow (const String &winname, int flags=WINDOW_AUTOSIZE)
	ウィンドウを作成する。
InputOutputArray	noArray ()
	空のInputArrayまたはOutputArrayを返す。
template<typename _Tp , int m, int n>
static double	norm (const Matx< _Tp, m, n > &M)
template<typename _Tp , int m, int n>
static double	norm (const Matx< _Tp, m, n > &M, int normType)
double	norm (const SparseMat &src, int normType)
double	norm (InputArray src1, InputArray src2, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
	絶対差ノルムまたは相対差ノルムを計算する。
double	norm (InputArray src1, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
	配列の絶対ノルムを計算する。
void	normalEstimate (OutputArray normals, OutputArray curvatures, InputArray input_pts, InputArrayOfArrays nn_idx, int max_neighbor_num=0)
	NN の結果から点群内の各点の法線と曲率を推定する。
void	normalize (const SparseMat &src, SparseMat &dst, double alpha, int normType)
template<typename _Tp , int cn>
Vec< _Tp, cn >	normalize (const Vec< _Tp, cn > &v)
void	normalize (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray())
	配列のノルムまたは値の範囲を正規化する。
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp	normInf (const _Tp *a, const _Tp *b, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp	normInf (const _Tp *a, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp	normL1 (const _Tp *a, const _Tp *b, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp	normL1 (const _Tp *a, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp	normL2Sqr (const _Tp *a, const _Tp *b, int n)
template<typename _Tp , typename _AccTp >
static _AccTp	normL2Sqr (const _Tp *a, int n)
cv::GMat	operator!= (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator!= (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator!= (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
bool	operator!= (const FileNodeIterator &it1, const FileNodeIterator &it2)
bool	operator!= (const MatShape &shape1, const MatShape &shape2)
template<typename _Tp , int m, int n>
static bool	operator!= (const Matx< _Tp, m, n > &a, const Matx< _Tp, m, n > &b)
cv::GMat	operator& (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator& (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator& (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
template<typename T , typename V >
static V	operator* (const Affine3< T > &affine, const V &vector)
	V はメンバフィールド x, y, z を持つ3要素ベクトルである。
template<typename T >
static Affine3< T >	operator* (const Affine3< T > &affine1, const Affine3< T > &affine2)
static Vec3d	operator* (const Affine3d &affine, const Vec3d &vector)
static Vec3f	operator* (const Affine3f &affine, const Vec3f &vector)
cv::GMat	operator* (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator* (const cv::GMat &lhs, float rhs)
cv::GMat	operator* (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
template<typename _Tp , int m, int n, int l>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (const Matx< _Tp, m, l > &a, const Matx< _Tp, l, n > &b)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Vec< _Tp, m >	operator* (const Matx< _Tp, m, n > &a, const Vec< _Tp, n > &b)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (const Matx< _Tp, m, n > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (const Matx< _Tp, m, n > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (const Matx< _Tp, m, n > &a, int alpha)
template<typename T >
Quat< T >	operator* (const Quat< T > &, const T)
template<typename T >
Quat< T >	operator* (const T, const Quat< T > &)
template<typename _Tp >
Vec< _Tp, 4 >	operator* (const Vec< _Tp, 4 > &v1, const Vec< _Tp, 4 > &v2)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator* (const Vec< _Tp, cn > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator* (const Vec< _Tp, cn > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator* (const Vec< _Tp, cn > &a, int alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (double alpha, const Matx< _Tp, m, n > &a)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator* (double alpha, const Vec< _Tp, cn > &a)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (float alpha, const Matx< _Tp, m, n > &a)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator* (float alpha, const Vec< _Tp, cn > &a)
cv::GMat	operator* (float lhs, const cv::GMat &rhs)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator* (int alpha, const Matx< _Tp, m, n > &a)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator* (int alpha, const Vec< _Tp, cn > &a)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n > &	operator*= (Matx< _Tp, m, n > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n > &	operator*= (Matx< _Tp, m, n > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n > &	operator*= (Matx< _Tp, m, n > &a, int alpha)
template<typename _Tp >
Vec< _Tp, 4 > &	operator*= (Vec< _Tp, 4 > &v1, const Vec< _Tp, 4 > &v2)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > &	operator*= (Vec< _Tp, cn > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > &	operator*= (Vec< _Tp, cn > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > &	operator*= (Vec< _Tp, cn > &a, int alpha)
cv::GMat	operator+ (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator+ (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator+ (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator+ (const Matx< _Tp, m, n > &a, const Matx< _Tp, m, n > &b)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator+ (const Vec< _Tp, cn > &a, const Vec< _Tp, cn > &b)
cv::GCompileArgs &	operator+= (cv::GCompileArgs &lhs, const cv::GCompileArgs &rhs)
template<typename Tg >
cv::GIOProtoArgs< Tg > &	operator+= (cv::GIOProtoArgs< Tg > &lhs, const cv::GIOProtoArgs< Tg > &rhs)
GRunArgs &	operator+= (GRunArgs &lhs, const GRunArgs &rhs)
	この演算子により、実行時に入力ベクトルを補完できる。
GRunArgsP &	operator+= (GRunArgsP &lhs, const GRunArgsP &rhs)
	この演算子により、実行時に出力ベクトルを補完できる。
template<typename _Tp1 , typename _Tp2 , int m, int n>
static Matx< _Tp1, m, n > &	operator+= (Matx< _Tp1, m, n > &a, const Matx< _Tp2, m, n > &b)
template<typename _Tp1 , typename _Tp2 , int cn>
static Vec< _Tp1, cn > &	operator+= (Vec< _Tp1, cn > &a, const Vec< _Tp2, cn > &b)
cv::GMat	operator- (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator- (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator- (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
static ptrdiff_t	operator- (const FileNodeIterator &it1, const FileNodeIterator &it2)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator- (const Matx< _Tp, m, n > &a)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator- (const Matx< _Tp, m, n > &a, const Matx< _Tp, m, n > &b)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator- (const Vec< _Tp, cn > &a)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator- (const Vec< _Tp, cn > &a, const Vec< _Tp, cn > &b)
template<typename _Tp1 , typename _Tp2 , int m, int n>
static Matx< _Tp1, m, n > &	operator-= (Matx< _Tp1, m, n > &a, const Matx< _Tp2, m, n > &b)
template<typename _Tp1 , typename _Tp2 , int cn>
static Vec< _Tp1, cn > &	operator-= (Vec< _Tp1, cn > &a, const Vec< _Tp2, cn > &b)
cv::GMat	operator/ (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator/ (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator/ (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator/ (const Matx< _Tp, m, n > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n >	operator/ (const Matx< _Tp, m, n > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator/ (const Vec< _Tp, cn > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator/ (const Vec< _Tp, cn > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn >	operator/ (const Vec< _Tp, cn > &a, int alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n > &	operator/= (Matx< _Tp, m, n > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int m, int n>
static Matx< _Tp, m, n > &	operator/= (Matx< _Tp, m, n > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > &	operator/= (Vec< _Tp, cn > &a, double alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > &	operator/= (Vec< _Tp, cn > &a, float alpha)
template<typename _Tp , int cn>
static Vec< _Tp, cn > &	operator/= (Vec< _Tp, cn > &a, int alpha)
cv::GMat	operator< (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator< (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator< (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
static bool	operator< (const FileNodeIterator &it1, const FileNodeIterator &it2)
static FileStorage &	operator<< (FileStorage &fs, char *value)
	データをファイルストレージに書き込む。
template<typename _Tp >
static FileStorage &	operator<< (FileStorage &fs, const _Tp &value)
	データをファイルストレージに書き込む。
static FileStorage &	operator<< (FileStorage &fs, const char *str)
	データをファイルストレージに書き込む。
FileStorage &	operator<< (FileStorage &fs, const String &str)
	文字列をファイルストレージに書き込む。
template<typename _Tp >
std::ostream &	operator<< (std::ostream &, const DualQuat< _Tp > &)
template<typename _Tp >
std::ostream &	operator<< (std::ostream &, const Quat< _Tp > &)
template<typename S >
std::ostream &	operator<< (std::ostream &, const Quat< S > &)
std::ostream &	operator<< (std::ostream &os, const cv::GArrayDesc &desc)
std::ostream &	operator<< (std::ostream &os, const cv::GFrameDesc &desc)
std::ostream &	operator<< (std::ostream &os, const cv::GMatDesc &desc)
std::ostream &	operator<< (std::ostream &os, const cv::GOpaqueDesc &desc)
std::ostream &	operator<< (std::ostream &os, const cv::GScalarDesc &desc)
std::ostream &	operator<< (std::ostream &os, const GMetaArg &)
static std::ostream &	operator<< (std::ostream &out, const TickMeter &tm)
	出力演算子
static String &	operator<< (String &out, const Mat &mtx)
static String &	operator<< (String &out, Ptr< Formatted > fmtd)
cv::GMat	operator<= (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator<= (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator<= (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator== (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator== (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator== (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
bool	operator== (const FileNodeIterator &it1, const FileNodeIterator &it2)
bool	operator== (const MatShape &shape1, const MatShape &shape2)
template<typename _Tp , int m, int n>
static bool	operator== (const Matx< _Tp, m, n > &a, const Matx< _Tp, m, n > &b)
cv::GMat	operator> (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator> (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator> (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator>= (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator>= (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator>= (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
template<typename _Tp >
static void	operator>> (const FileNode &n, _Tp &value)
	ファイルストレージからデータを読み込む。
static void	operator>> (const FileNode &n, DMatch &m)
	ファイルストレージから DMatch を読み込む。
static void	operator>> (const FileNode &n, KeyPoint &kpt)
	ファイルストレージから KeyPoint を読み込む。
template<typename _Tp >
static void	operator>> (const FileNode &n, std::vector< _Tp > &vec)
	ファイルストレージからデータを読み込む。
template<typename _Tp >
static FileNodeIterator &	operator>> (FileNodeIterator &it, _Tp &value)
	ファイルストレージからデータを読み込む。
template<typename _Tp >
static FileNodeIterator &	operator>> (FileNodeIterator &it, std::vector< _Tp > &vec)
	ファイルストレージからデータを読み込む。
cv::GMat	operator^ (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator^ (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator^ (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator| (const cv::GMat &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator| (const cv::GMat &lhs, const cv::GScalar &rhs)
cv::GMat	operator| (const cv::GScalar &lhs, const cv::GMat &rhs)
cv::GMat	operator~ (const cv::GMat &lhs)
void	parallel_for_ (const Range &range, const ParallelLoopBody &body, double nstripes=-1.)
	並列データプロセッサ。
static void	parallel_for_ (const Range &range, std::function< void(const Range &)> functor, double nstripes=-1.)
template<typename _Tp , class _EqPredicate >
int	partition (const std::vector< _Tp > &vec, std::vector< int > &labels, _EqPredicate predicate=_EqPredicate())
	要素の集合を同値クラスに分割する。
void	patchNaNs (InputOutputArray a, double val=0)
	行列内のNaN(非数値)を指定した値で置き換える。
void	PCABackProject (InputArray data, InputArray mean, InputArray eigenvectors, OutputArray result)
void	PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, double retainedVariance)
void	PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, int maxComponents=0)
void	PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, OutputArray eigenvalues, double retainedVariance)
void	PCACompute (InputArray data, InputOutputArray mean, OutputArray eigenvectors, OutputArray eigenvalues, int maxComponents=0)
void	PCAProject (InputArray data, InputArray mean, InputArray eigenvectors, OutputArray result)
void	pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
	鉛筆画風の非写実的な線画。
void	perspectiveTransform (InputArray src, OutputArray dst, InputArray m)
	ベクトルに対して透視行列変換を行う。
void	phase (InputArray x, InputArray y, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false)
	2次元ベクトルの回転角を計算する。
Point2d	phaseCorrelate (InputArray src1, InputArray src2, InputArray window=noArray(), double *response=0)
	この関数は2つの画像間に生じる平行移動量を検出するために用いられる。
Point2d	phaseCorrelateIterative (InputArray src1, InputArray src2, int L2size=7, int maxIters=10)
	2つの画像間の平行移動量を検出する。
double	pointPolygonTest (InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist)
	点が輪郭内にあるかどうかのテストを行う。
void	polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray x, OutputArray y, 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。
int	pollKey ()
	押されたキーをポーリングする。
void	polylines (InputOutputArray img, const Point *const *pts, const int *npts, int ncontours, bool isClosed, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
void	polylines (InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, bool isClosed, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	複数の折れ線曲線を描画する。
softdouble	pow (const softdouble &a, const softdouble &b)
softfloat	pow (const softfloat &a, const softfloat &b)
	べき乗を計算する。
void	pow (InputArray src, double power, OutputArray dst)
	配列の各要素を累乗する。
template<typename T >
Quat< T >	power (const Quat< T > &q, const Quat< T > &p, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
template<typename T >
Quat< T >	power (const Quat< T > &q, const T x, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
void	preCornerDetect (InputArray src, OutputArray dst, int ksize, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	コーナー検出のための特徴マップを計算する。
void	projectPoints (InputArray objectPoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray imagePoints, OutputArray dpdr, OutputArray dpdt, OutputArray dpdf=noArray(), OutputArray dpdc=noArray(), OutputArray dpdk=noArray(), OutputArray dpdo=noArray(), double aspectRatio=0.)
void	projectPoints (InputArray objectPoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray imagePoints, OutputArray jacobian=noArray(), double aspectRatio=0)
	3D点を画像平面へ射影する。
double	PSNR (InputArray src1, InputArray src2, double R=255.)
	ピーク信号対雑音比 (PSNR) という画質指標を計算する。
void	putText (InputOutputArray img, const String &text, Point org, int fontFace, double fontScale, Scalar color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, bool bottomLeftOrigin=false)
	テキスト文字列を描画する。
Point	putText (InputOutputArray img, const String &text, Point org, Scalar color, FontFace &fface, int size, int weight=0, PutTextFlags flags=PUT_TEXT_ALIGN_LEFT, Range wrap=Range())
	指定したフォントを用いてテキスト文字列を描画する。
void	pyrDown (InputArray src, OutputArray dst, const Size &dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像を平滑化してダウンサンプリングする。
void	pyrMeanShiftFiltering (InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, int maxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1))
	画像の平均値シフト(meanshift)セグメンテーションの初期ステップを実行する。
void	pyrUp (InputArray src, OutputArray dst, const Size &dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像をアップサンプリングして平滑化する。
void	randn (InputOutputArray dst, InputArray mean, InputArray stddev)
	正規分布に従う乱数で配列を埋める。
void	randomSampling (OutputArray sampled_pts, InputArray input_pts, float sampled_scale, RNG *rng=nullptr)
void	randomSampling (OutputArray sampled_pts, InputArray input_pts, int sampled_pts_size, RNG *rng=nullptr)
	点をランダムに選択することによる点群のサンプリング。
void	randShuffle (InputOutputArray dst, double iterFactor=1., RNG *rng=0)
	配列の要素をランダムにシャッフルする。
void	randu (InputOutputArray dst, InputArray low, InputArray high)
	一様分布に従う1つの乱数、または乱数の配列を生成する。
template<typename _Tp >
static _InputArray	rawIn (_Tp &v)
template<typename _Tp >
static _InputOutputArray	rawInOut (_Tp &v)
template<typename _Tp >
static _OutputArray	rawOut (_Tp &v)
void	read (const FileNode &fn, optflow::GPCTree::Node &node, optflow::GPCTree::Node)
template<typename _Tp , typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type * = nullptr>
static void	read (const FileNode &node, _Tp &value, const _Tp &default_value=static_cast< _Tp >(0))
static void	read (const FileNode &node, bool &value, bool default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, Complex< _Tp > &value, const Complex< _Tp > &default_value)
void	read (const FileNode &node, DMatch &value, const DMatch &default_value)
void	read (const FileNode &node, double &value, double default_value)
void	read (const FileNode &node, float &value, float default_value)
void	read (const FileNode &node, int &value, int default_value)
void	read (const FileNode &node, int64_t &value, int64_t default_value)
void	read (const FileNode &node, KeyPoint &value, const KeyPoint &default_value)
void	read (const FileNode &node, Mat &mat, const Mat &default_mat=Mat())
template<typename _Tp , int m, int n>
static void	read (const FileNode &node, Matx< _Tp, m, n > &value, const Matx< _Tp, m, n > &default_matx=Matx< _Tp, m, n >())
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, Point3_< _Tp > &value, const Point3_< _Tp > &default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, Point_< _Tp > &value, const Point_< _Tp > &default_value)
static void	read (const FileNode &node, Range &value, const Range &default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, Rect_< _Tp > &value, const Rect_< _Tp > &default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, Scalar_< _Tp > &value, const Scalar_< _Tp > &default_value)
static void	read (const FileNode &node, schar &value, schar default_value)
static void	read (const FileNode &node, short &value, short default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, Size_< _Tp > &value, const Size_< _Tp > &default_value)
void	read (const FileNode &node, SparseMat &mat, const SparseMat &default_mat=SparseMat())
void	read (const FileNode &node, std::string &value, const std::string &default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (const FileNode &node, std::vector< _Tp > &vec, const std::vector< _Tp > &default_value=std::vector< _Tp >())
static void	read (const FileNode &node, std::vector< DMatch > &vec, const std::vector< DMatch > &default_value)
static void	read (const FileNode &node, std::vector< KeyPoint > &vec, const std::vector< KeyPoint > &default_value)
static void	read (const FileNode &node, uchar &value, uchar default_value)
static void	read (const FileNode &node, ushort &value, ushort default_value)
template<typename _Tp , int cn>
static void	read (const FileNode &node, Vec< _Tp, cn > &value, const Vec< _Tp, cn > &default_value)
template<typename _Tp >
static void	read (FileNodeIterator &it, std::vector< _Tp > &vec, size_t maxCount=(size_t) INT_MAX)
Mat	readOpticalFlow (const String &path)
	.flo ファイルを読み込む。
int	recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, double distanceThresh, InputOutputArray mask=noArray(), OutputArray triangulatedPoints=noArray())
int	recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, InputOutputArray mask=noArray())
	推定された基本行列と2枚の画像中の対応点から、相対的なカメラ回転と並進を、カイラリティチェックを用いて復元する。チェックを通過したインライアの数を返す。
int	recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray R, OutputArray t, double focal=1.0, Point2d pp=Point2d(0, 0), InputOutputArray mask=noArray())
int	recoverPose (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, OutputArray E, OutputArray R, OutputArray t, int method=cv::RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, InputOutputArray mask=noArray())
	異なる2台のカメラで撮影した2枚の画像中の対応点から、相対的なカメラの回転と並進を、チラリティチェックを用いて復元する。チェックを通過したインライアの数を返す。
void	rectangle (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
	単純な、太い、または塗りつぶされた、垂直水平方向の矩形を描画する。
void	rectangle (InputOutputArray img, Rect rec, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
float	rectify3Collinear (InputArray _cameraMatrix1, InputArray _distCoeffs1, InputArray _cameraMatrix2, InputArray _distCoeffs2, InputArray _cameraMatrix3, InputArray _distCoeffs3, InputArrayOfArrays _imgpt1, InputArrayOfArrays _imgpt3, Size imageSize, InputArray _Rmat12, InputArray _Tmat12, InputArray _Rmat13, InputArray _Tmat13, OutputArray _Rmat1, OutputArray _Rmat2, OutputArray _Rmat3, OutputArray _Pmat1, OutputArray _Pmat2, OutputArray _Pmat3, OutputArray _Qmat, double alpha, Size newImgSize, Rect *roi1, Rect *roi2, int flags)
ErrorCallback	redirectError (ErrorCallback errCallback, void *userdata=0, void **prevUserdata=0)
	新しいエラーハンドラと省略可能なユーザーデータを設定する。
void	reduce (InputArray src, OutputArray dst, int dim, int rtype, int dtype=-1)
	行列をベクトルに縮約する。
void	reduceArgMax (InputArray src, OutputArray dst, int axis, bool lastIndex=false)
	指定した軸に沿って最大要素のインデックスを求める。
void	reduceArgMin (InputArray src, OutputArray dst, int axis, bool lastIndex=false)
	指定した軸に沿って最小要素のインデックスを求める。
double	registerCameras (InputArrayOfArrays objectPoints1, InputArrayOfArrays objectPoints2, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, CameraModel cameraModel1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, CameraModel cameraModel2, InputOutputArray R, InputOutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, OutputArray perViewErrors, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, 1e-6))
	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。
double	registerCameras (InputArrayOfArrays objectPoints1, InputArrayOfArrays objectPoints2, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, CameraModel cameraModel1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, CameraModel cameraModel2, InputOutputArray R, InputOutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray perViewErrors, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, 1e-6))
	カメラペアのセットアップをキャリブレーションする。この関数は 2 台のカメラ間の外部パラメータを求める。
void	registerDepth (InputArray unregisteredCameraMatrix, InputArray registeredCameraMatrix, InputArray registeredDistCoeffs, InputArray Rt, InputArray unregisteredDepth, const Size &outputImagePlaneSize, OutputArray registeredDepth, bool depthDilation=false)
void	remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar(), AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	画像に汎用的な幾何学的変換を適用する。
Mat	repeat (const Mat &src, int ny, int nx)
void	repeat (InputArray src, int ny, int nx, OutputArray dst)
	入力配列を繰り返しコピーして出力配列を埋める。
void	reprojectImageTo3D (InputArray disparity, OutputArray _3dImage, InputArray Q, bool handleMissingValues=false, int ddepth=-1)
	視差画像を3D空間へ再投影する。
void	rescaleDepth (InputArray in, int type, OutputArray out, double depth_factor=1000.0)
void	resize (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
	画像をリサイズする。
void	resizeWindow (const String &winname, const cv::Size &size)
void	resizeWindow (const String &winname, int width, int height)
	ウィンドウを指定したサイズにリサイズする。
void	Rodrigues (InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian=noArray())
	回転行列を回転ベクトルへ、あるいはその逆へ変換する。
void	rotate (InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode)
	2次元配列を90度単位で回転する。関数 cv::rotate は、次の3つの方法のいずれかで配列を回転する。時計回りに90度回転(rotateCode = ROTATE_90_CLOCKWISE)。時計回りに180度回転(rotateCode = ROTATE_180)。時計回りに270度回転(rotateCode = ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)。
int	rotatedRectangleIntersection (const RotatedRect &rect1, const RotatedRect &rect2, OutputArray intersectingRegion)
	2つの回転矩形の間に交差があるかどうかを調べる。
static int	roundUp (int a, unsigned int b)
	第1引数の値を第2引数の値の最も近い倍数に切り上げる。
static size_t	roundUp (size_t a, unsigned int b)
Vec3d	RQDecomp3x3 (InputArray src, OutputArray mtxR, OutputArray mtxQ, OutputArray Qx=noArray(), OutputArray Qy=noArray(), OutputArray Qz=noArray())
	3x3 行列の RQ 分解を計算する。
double	sampsonDistance (InputArray pt1, InputArray pt2, InputArray F)
	2点間の Sampson 距離を計算する。
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (bfloat v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (bool v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (double v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (float v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (hfloat v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (int v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (int64 v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (schar v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (short v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (softdouble a)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (softfloat a)
	飽和キャスト。
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (uchar v)
	あるプリミティブ型から別の型へ正確に変換するためのテンプレート関数。
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (uint64 v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (unsigned v)
template<typename _Tp >
static _Tp	saturate_cast (ushort v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (bfloat v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (double v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (float v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (hfloat v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (int v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (int64 v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (schar v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (short v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (uchar v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (uint64 v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (unsigned v)
template<>
bfloat	saturate_cast< bfloat > (ushort v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (bfloat v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (double v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (float v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (hfloat v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (int v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (int64_t v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (schar v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (short v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (uchar v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (uint64_t v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (unsigned v)
template<>
bool	saturate_cast< bool > (ushort v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (bfloat v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (double v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (float v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (hfloat v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (int v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (int64 v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (schar v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (short v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (uchar v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (uint64 v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (unsigned v)
template<>
hfloat	saturate_cast< hfloat > (ushort v)
template<>
int64	saturate_cast< int64 > (double v)
template<>
int64	saturate_cast< int64 > (float v)
template<>
int64	saturate_cast< int64 > (uint64 v)
template<>
int64_t	saturate_cast< int64_t > (softdouble a)
template<>
int64_t	saturate_cast< int64_t > (softfloat a)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (double v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (float v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (int v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (int64 v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (short v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (softdouble a)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (softfloat a)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (uchar v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (uint64 v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (unsigned v)
template<>
schar	saturate_cast< schar > (ushort v)
template<>
short	saturate_cast< short > (double v)
template<>
short	saturate_cast< short > (float v)
template<>
short	saturate_cast< short > (int v)
template<>
short	saturate_cast< short > (int64 v)
template<>
short	saturate_cast< short > (softdouble a)
template<>
short	saturate_cast< short > (softfloat a)
template<>
short	saturate_cast< short > (uint64 v)
template<>
short	saturate_cast< short > (unsigned v)
template<>
short	saturate_cast< short > (ushort v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (double v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (float v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (int v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (int64 v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (schar v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (short v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (softdouble a)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (softfloat a)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (uint64 v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (unsigned v)
template<>
uchar	saturate_cast< uchar > (ushort v)
template<>
uint64	saturate_cast< uint64 > (double v)
template<>
uint64	saturate_cast< uint64 > (float v)
template<>
uint64	saturate_cast< uint64 > (int v)
template<>
uint64	saturate_cast< uint64 > (int64 v)
template<>
uint64	saturate_cast< uint64 > (schar v)
template<>
uint64	saturate_cast< uint64 > (short v)
template<>
uint64_t	saturate_cast< uint64_t > (softdouble a)
template<>
uint64_t	saturate_cast< uint64_t > (softfloat a)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (double v)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (float v)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (int v)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (int64 v)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (schar v)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (short v)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (softdouble a)
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (softfloat a)
	符号なし整数および符号なしロングロング整数への飽和キャスト。-1 を 0xffffffff などにするため、負の数を意図的にクリップしない。
template<>
unsigned	saturate_cast< unsigned > (uint64 v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (double v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (float v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (int v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (int64 v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (schar v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (short v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (softdouble a)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (softfloat a)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (uint64 v)
template<>
ushort	saturate_cast< ushort > (unsigned v)
void	saveMesh (const String &filename, InputArray vertices, InputArrayOfArrays indices, InputArray normals=noArray(), InputArray colors=noArray(), InputArray texCoords=noArray())
	メッシュを指定したファイルに保存する。
void	savePointCloud (const String &filename, InputArray vertices, InputArray normals=noArray(), InputArray rgb=noArray())
	点群を指定したファイルに保存する。
void	saveWindowParameters (const String &windowName)
	指定したウィンドウの引数を保存する。
void	scaleAdd (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst)
	スケーリングした配列ともう一方の配列の和を計算する。
void	Scharr (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Scharr演算子を使ってx方向またはy方向の1次画像微分を計算する。
void	seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
	シームレスクローニングを実行し、ソース画像の領域を出力先画像に合成する。この関数はローカルな画像編集向けに設計されており、（ROI として手動で選択された）領域に限定した変更を簡単かつシームレスに適用できる。これらの変更は、わずかな歪みから新規コンテンツによる完全な置き換えまでさまざまである [222]。
Rect	selectROI (const String &windowName, InputArray img, bool showCrosshair=true, bool fromCenter=false, bool printNotice=true)
	指定した画像上で ROI を選択できるようにする。
Rect	selectROI (InputArray img, bool showCrosshair=true, bool fromCenter=false, bool printNotice=true)
void	selectROIs (const String &windowName, InputArray img, std::vector< Rect > &boundingBoxes, bool showCrosshair=true, bool fromCenter=false, bool printNotice=true)
	指定した画像上で複数の ROI を選択できるようにする。
void	sepFilter2D (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernelX, InputArray kernelY, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	画像に分離可能な線形フィルタを適用する。
bool	setBreakOnError (bool flag)
	break-on-errorモードを設定/解除する。
void	setIdentity (InputOutputArray mtx, const Scalar &s=Scalar(1))
	スケーリングした単位行列を初期化する。
void	setMouseCallback (const String &winname, MouseCallback onMouse, void *userdata=0)
	指定したウィンドウにマウスハンドラを設定する。
void	setNumThreads (int nthreads)
	OpenCVは以降の並列領域に対してスレッド数の設定を試みる。
void	setOpenGlContext (const String &winname)
	指定したウィンドウを現在の OpenGL コンテキストとして設定する。
void	setOpenGlDrawCallback (const String &winname, OpenGlDrawCallback onOpenGlDraw, void *userdata=0)
	表示中の画像の上に描画するために呼び出されるコールバック関数を設定する。
void	setRNGSeed (int seed)
	デフォルトの乱数生成器の状態を設定する。
void	setTrackbarMax (const String &trackbarname, const String &winname, int maxval)
	トラックバーの最大位置を設定する。
void	setTrackbarMin (const String &trackbarname, const String &winname, int minval)
	トラックバーの最小位置を設定する。
void	setTrackbarPos (const String &trackbarname, const String &winname, int pos)
	トラックバーの位置を設定する。
void	setUseOptimized (bool onoff)
	最適化コードを有効または無効にする。
void	setWindowProperty (const String &winname, int prop_id, double prop_value)
	ウィンドウの引数を動的に変更する。
void	setWindowTitle (const String &winname, const String &title)
	ウィンドウのタイトルを更新する。
template<typename T >
Quat< T >	sin (const Quat< T > &q)
softdouble	sin (const softdouble &a)
	サイン（正弦）。
template<typename T >
Quat< T >	sinh (const Quat< T > &q)
void	Sobel (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	拡張Sobel演算子を使って1次、2次、3次、または混合の画像微分を計算する。
bool	solve (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)
	1つ以上の線形方程式系または最小二乗問題を解く。
int	solveCubic (InputArray coeffs, OutputArray roots)
	3次方程式の実数解を求める。
int	solveLP (InputArray Func, InputArray Constr, OutputArray z)
int	solveLP (InputArray Func, InputArray Constr, OutputArray z, double constr_eps)
	シンプレックス Algorithm（シンプレックス法）を用いて、与えられた（非整数の）線形計画問題を解く。
int	solveP3P (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags)
	3 組の 3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める。
bool	solvePnP (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE)
	3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める:
int	solvePnPGeneric (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, InputArray rvec=noArray(), InputArray tvec=noArray(), OutputArray reprojectionError=noArray())
	3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める。
bool	solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int iterationsCount=100, float reprojectionError=8.0, double confidence=0.99, OutputArray inliers=noArray(), int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE)
	RANSAC 方式を用いて誤マッチを処理しながら、3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める。
bool	solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputOutputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, OutputArray inliers, const UsacParams &params=UsacParams())
void	solvePnPRefineLM (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON))
	3D-2D 点対応から、初期解を出発点として姿勢（物体座標系で表された3D点をカメラ座標系へ変換する並進と回転）を精緻化する。
void	solvePnPRefineVVS (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON), double VVSlambda=1)
	3D-2D 点対応から、初期解を出発点として姿勢（物体座標系で表された3D点をカメラ座標系へ変換する並進と回転）を精緻化する。
double	solvePoly (InputArray coeffs, OutputArray roots, int maxIters=300)
	多項式方程式の実数解または複素数解を求める。
void	sort (InputArray src, OutputArray dst, int flags)
	行列の各行または各列をソートする。
void	sortIdx (InputArray src, OutputArray dst, int flags)
	行列の各行または各列をソートする。
void	spatialGradient (InputArray src, OutputArray dx, OutputArray dy, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Sobel演算子を使ってx方向とy方向の両方の1次画像微分を計算する。
void	split (const Mat &src, Mat *mvbegin)
	マルチチャンネル配列を複数のシングルチャンネル配列に分割する。
void	split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)
void	sqrBoxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	フィルタに重なるピクセル値の二乗和の正規化値を計算する。
template<typename S >
Quat< S >	sqrt (const Quat< S > &q, QuatAssumeType assumeUnit=QUAT_ASSUME_NOT_UNIT)
softdouble	sqrt (const softdouble &a)
softfloat	sqrt (const softfloat &a)
	平方根。
void	sqrt (InputArray src, OutputArray dst)
	配列要素の平方根を計算する。
void	stackBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize)
	stackBlurを使って画像を平滑化する。
int	startLoop (int(*pt2Func)(int argc, char *argv[]), int argc, char *argv[])
int	startWindowThread ()
double	stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1, InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2, Size imageSize, InputOutputArray R, InputOutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, OutputArray perViewErrors, int flags=CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 1e-6))
	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。
double	stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1, InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2, Size imageSize, InputOutputArray R, InputOutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray perViewErrors, int flags=CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, 1e-6))
	ステレオカメラのセットアップをキャリブレーションする。この関数は、2台のカメラそれぞれの内部パラメータと、2台のカメラ間の外部パラメータを求める。
double	stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1, InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2, Size imageSize, OutputArray R, OutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, int flags=CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, 1e-6))
	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。
void	stereoRectify (InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, Size imageSize, InputArray R, InputArray T, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray Q, int flags=STEREO_ZERO_DISPARITY, double alpha=-1, Size newImageSize=Size(), Rect *validPixROI1=0, Rect *validPixROI2=0)
	キャリブレーション済みステレオカメラの各眼について矯正変換を計算する。
bool	stereoRectifyUncalibrated (InputArray points1, InputArray points2, InputArray F, Size imgSize, OutputArray H1, OutputArray H2, double threshold=5)
	未キャリブレーションのステレオカメラについて矯正変換を計算する。
void	stopLoop ()
void	stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
	スタイライゼーション（画風変換）は、写実性にとらわれず多様な効果を持つデジタル画像を生成することを目的とする。エッジを考慮したフィルタは、コントラストの低い領域を抽象化しつつ、高コントラストの特徴を保持または強調できるため、スタイライゼーションに最適である。
void	subtract (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1)
	2つの配列、または配列とスカラの要素ごとの差を計算する。
Scalar	sum (InputArray src)
	配列要素の総和を計算する。
void	SVBackSubst (InputArray w, InputArray u, InputArray vt, InputArray rhs, OutputArray dst)
void	SVDecomp (InputArray src, OutputArray w, OutputArray u, OutputArray vt, int flags=0)
void	swap (Mat &a, Mat &b)
	2つの行列を入れ替える。
void	swap (UMat &a, UMat &b)
template<typename T >
Quat< T >	tan (const Quat< T > &q)
template<typename T >
Quat< T >	tanh (const Quat< T > &q)
String	tempfile (const char *suffix=0)
	一意な一時ファイル名を生成する。
void	terminate (Error::Code code, const String &err, const char *func, const char *file, int line) CV_NOEXCEPT
	エラーを通知してアプリケーションを終了する。
void	textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
	Poisson ソルバで積分する前にエッジ位置の勾配のみを保持することで、選択した領域のテクスチャを消し去り、その内容を平坦な印象にする。ここでは Canny エッジ検出器を使用している。
RNG &	theRNG ()
	デフォルトの乱数生成器を返す。
double	threshold (InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
	各配列要素に固定しきい値処理を適用する。
double	thresholdWithMask (InputArray src, InputOutputArray dst, InputArray mask, double thresh, double maxval, int type)
	threshold と同じだが、省略可能なマスクを伴う。
template<typename T >
std::vector< T >	to_own (const cv::MatSize &sz)
cv::gapi::own::Mat	to_own (Mat &&)=delete
cv::gapi::own::Mat	to_own (Mat const &m)
static std::string	toLowerCase (const std::string &str)
static std::string	toUpperCase (const std::string &str)
template<typename _Tp , int m, int n>
static double	trace (const Matx< _Tp, m, n > &a)
Scalar	trace (InputArray mtx)
	行列のトレースを返す。
void	transform (InputArray src, OutputArray dst, InputArray m)
	すべての配列要素に対して行列変換を行う。
void	transpose (InputArray src, OutputArray dst)
	行列を転置する。
void	transposeND (InputArray src, const std::vector< int > &order, OutputArray dst)
	n次元行列の転置。
void	triangleRasterize (InputArray vertices, InputArray indices, InputArray colors, InputOutputArray colorBuf, InputOutputArray depthBuf, InputArray world2cam, double fovY, double zNear, double zFar, const TriangleRasterizeSettings &settings=TriangleRasterizeSettings())
	深度画像とカラー画像に一連の三角形をレンダリングする。
void	triangleRasterizeColor (InputArray vertices, InputArray indices, InputArray colors, InputOutputArray colorBuf, InputArray world2cam, double fovY, double zNear, double zFar, const TriangleRasterizeSettings &settings=TriangleRasterizeSettings())
	triangleRasterize() のカラーのみレンダリングを行うオーバーロード版。
void	triangleRasterizeDepth (InputArray vertices, InputArray indices, InputOutputArray depthBuf, InputArray world2cam, double fovY, double zNear, double zFar, const TriangleRasterizeSettings &settings=TriangleRasterizeSettings())
	triangleRasterize() の深度のみレンダリングを行うオーバーロード版。
void	triangulatePoints (InputArray projMatr1, InputArray projMatr2, InputArray projPoints1, InputArray projPoints2, OutputArray points4D)
	この関数は、ステレオカメラによる観測値を用いて3次元点（同次座標）を再構成する。
String	typeToString (int type)
void	undistort (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray newCameraMatrix=noArray())
	レンズ歪みを補正するために画像を変換する。
void	undistortImagePoints (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, TermCriteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 5, 0.01))
	歪み補正後の画像点の位置を計算する。
void	undistortPoints (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(), TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 5, 0.01))
	観測された点座標から理想的な点座標を計算する。
void	updateWindow (const String &winname)
	ウィンドウにコンテキストを強制的に再描画させ、描画コールバックを呼び出す（ cv::setOpenGlDrawCallback を参照）。
bool	useOptimized ()
	最適化コードの使用状況を返す。
void	v256_cleanup ()
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd256_width/sizeof(_Tp)>	v256_load (const _Tp *ptr)
	メモリから256ビット長のレジスタ内容をロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd256_width/sizeof(_Tp)>	v256_load_aligned (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容をロードする（アラインメント済み）
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, simd256_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type)>	v256_load_expand (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容を倍展開してロードする。
v_reg< float, simd256_width/sizeof(float)>	v256_load_expand (const hfloat *ptr)
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, simd256_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type)>	v256_load_expand_q (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容を4倍展開してロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd256_width/sizeof(_Tp)>	v256_load_halves (const _Tp *loptr, const _Tp *hiptr)
	2つのメモリブロックからレジスタ内容をロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd256_width/sizeof(_Tp)>	v256_load_low (const _Tp *ptr)
	128ビットのデータを下位部分にロードする（上位部分は未定義）。
void	v512_cleanup ()
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd512_width/sizeof(_Tp)>	v512_load (const _Tp *ptr)
	メモリから512ビット長のレジスタ内容をロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd512_width/sizeof(_Tp)>	v512_load_aligned (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容をロードする（アラインメント済み）
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, simd512_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type)>	v512_load_expand (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容を倍展開してロードする。
v_reg< float, simd512_width/sizeof(float)>	v512_load_expand (const hfloat *ptr)
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, simd512_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type)>	v512_load_expand_q (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容を4倍展開してロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd512_width/sizeof(_Tp)>	v512_load_halves (const _Tp *loptr, const _Tp *hiptr)
	2つのメモリブロックからレジスタ内容をロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd512_width/sizeof(_Tp)>	v512_load_low (const _Tp *ptr)
	256ビットのデータを下位部分にロードする（上位部分は未定義）。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type, n >	v_abs (const v_reg< _Tp, n > &a)
	要素の絶対値。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type, n >	v_absdiff (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	絶対差。
template<int n>
v_reg< double, n >	v_absdiff (const v_reg< double, n > &a, const v_reg< double, n > &b)
template<int n>
v_reg< float, n >	v_absdiff (const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_absdiffs (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	飽和付き絶対差。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_add (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	値を加算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_add_wrap (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	飽和なしで値を加算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_and (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	ビットごとのAND。
template<int i, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_broadcast_element (const v_reg< _Tp, n > &a)
	ベクトルのi番目の要素をブロードキャストする。
template<int n>
v_reg< int, n *2 >	v_ceil (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n >	v_ceil (const v_reg< float, n > &a)
	要素の切り上げ。
template<typename _Tp , int n>
bool	v_check_all (const v_reg< _Tp, n > &a)
	パックされた全ての値が0未満かどうかを判定する。
template<typename _Tp , int n>
bool	v_check_any (const v_reg< _Tp, n > &a)
	パックされた値のいずれかが0未満かどうかを判定する。
void	v_cleanup ()
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_combine_high (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	2つのベクトルの末尾要素からベクトルを合成する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_combine_low (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	2つのベクトルの先頭要素からベクトルを合成する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_cos (const v_reg< _Tp, n > &a)
	要素の余弦 \( cos(x) \)。
template<int n>
v_reg< float, n *2 >	v_cvt_f32 (const v_reg< double, n > &a)
	下位半分をfloatに変換する。
template<int n>
v_reg< float, n *2 >	v_cvt_f32 (const v_reg< double, n > &a, const v_reg< double, n > &b)
	floatに変換する。
template<int n>
v_reg< float, n >	v_cvt_f32 (const v_reg< int, n > &a)
	floatに変換する。
template<int n>
v_reg< double,(n/2)>	v_cvt_f64 (const v_reg< float, n > &a)
	下位半分をdoubleに変換する。
template<int n>
v_reg< double, n/2 >	v_cvt_f64 (const v_reg< int, n > &a)
	下位半分をdoubleに変換する。
template<int n>
v_reg< double, n >	v_cvt_f64 (const v_reg< int64, n > &a)
	doubleに変換する。
template<int n>
v_reg< double,(n/2)>	v_cvt_f64_high (const v_reg< float, n > &a)
	ベクトルの上位部分をdoubleに変換する。
template<int n>
v_reg< double,(n/2)>	v_cvt_f64_high (const v_reg< int, n > &a)
	ベクトルの上位部分をdoubleに変換する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_div (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	値を除算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 >	v_dotprod (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	要素の内積。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 >	v_dotprod (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &c)
	要素の内積。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 >	v_dotprod_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	要素の内積と展開。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 >	v_dotprod_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > &c)
	要素の内積。
template<int n>
v_reg< double, n/2 >	v_dotprod_expand (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
template<int n>
v_reg< double, n/2 >	v_dotprod_expand (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b, const v_reg< double, n/2 > &c)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 >	v_dotprod_expand_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	要素の高速内積と展開。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 >	v_dotprod_expand_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, n/4 > &c)
	要素の高速内積。
template<int n>
v_reg< double, n/2 >	v_dotprod_expand_fast (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
template<int n>
v_reg< double, n/2 >	v_dotprod_expand_fast (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b, const v_reg< double, n/2 > &c)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 >	v_dotprod_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	要素の高速内積。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 >	v_dotprod_fast (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &c)
	要素の高速内積。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_eq (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	等価比較。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_erf (const v_reg< _Tp, n > &a)
	Error 関数。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_exp (const v_reg< _Tp, n > &a)
	要素の指数関数 \( e^x \)。
template<typename _Tp , int n>
void	v_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &b0, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &b1)
	値をより幅広いパック型へ展開する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 >	v_expand_high (const v_reg< _Tp, n > &a)
	上位の値をより幅広いパック型へ展開する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 >	v_expand_low (const v_reg< _Tp, n > &a)
	下位の値をより幅広いパック型へ展開する。
template<int s, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_extract (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	ベクトルの抽出。
template<int s, typename _Tp , int n>
_Tp	v_extract_n (const v_reg< _Tp, n > &v)
	ベクトルの抽出。
template<int n>
v_reg< int, n *2 >	v_floor (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n >	v_floor (const v_reg< float, n > &a)
	要素の切り捨て。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_fma (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c)
	乗算して加算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_ge (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	以上の比較。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_gt (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	より大きいかの比較。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_interleave_pairs (const v_reg< _Tp, n > &vec)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_interleave_quads (const v_reg< _Tp, n > &vec)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_invsqrt (const v_reg< _Tp, n > &a)
	逆平方根。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_le (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	以下の比較。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_load (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容をロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_load_aligned (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容をロードする（アラインメント済み）
template<typename _Tp , int n>
void	v_load_deinterleave (const _Tp *ptr, v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< _Tp, n > &b)
	ロードしてデインターリーブする（2チャンネル）
template<typename _Tp , int n>
void	v_load_deinterleave (const _Tp *ptr, v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< _Tp, n > &c)
	ロードしてデインターリーブする（3チャンネル）
template<typename _Tp , int n>
void	v_load_deinterleave (const _Tp *ptr, v_reg< _Tp, n > &a, v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< _Tp, n > &c, v_reg< _Tp, n > &d)
	ロードしてデインターリーブする（4チャンネル）
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, simd128_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type)>	v_load_expand (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容を倍展開してロードする。
v_reg< float, simd128_width/sizeof(float)>	v_load_expand (const hfloat *ptr)
template<typename _Tp >
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type, simd128_width/sizeof(typename V_TypeTraits< _Tp >::q_type)>	v_load_expand_q (const _Tp *ptr)
	メモリからレジスタ内容を4倍展開してロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_load_halves (const _Tp *loptr, const _Tp *hiptr)
	2つのメモリブロックからレジスタ内容をロードする。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_load_low (const _Tp *ptr)
	64ビットのデータを下位部分にロードする（上位部分は未定義）。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_log (const v_reg< _Tp, n > &a)
	要素の自然対数 \( \log(x) \)。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_lt (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	未満の比較。
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_lut (const _Tp *tab, const int *idx)
template<int n>
v_reg< double, n/2 >	v_lut (const double *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
v_reg< float, n >	v_lut (const float *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
v_reg< int, n >	v_lut (const int *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
v_reg< unsigned, n >	v_lut (const unsigned *tab, const v_reg< int, n > &idx)
template<int n>
void	v_lut_deinterleave (const double *tab, const v_reg< int, n *2 > &idx, v_reg< double, n > &x, v_reg< double, n > &y)
template<int n>
void	v_lut_deinterleave (const float *tab, const v_reg< int, n > &idx, v_reg< float, n > &x, v_reg< float, n > &y)
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_lut_pairs (const _Tp *tab, const int *idx)
template<typename _Tp >
v_reg< _Tp, simd128_width/sizeof(_Tp)>	v_lut_quads (const _Tp *tab, const int *idx)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_magnitude (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	大きさ。
template<int n>
v_reg< float, n >	v_matmul (const v_reg< float, n > &v, const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b, const v_reg< float, n > &c, const v_reg< float, n > &d)
	行列の乗算。
template<int n>
v_reg< float, n >	v_matmuladd (const v_reg< float, n > &v, const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b, const v_reg< float, n > &c, const v_reg< float, n > &d)
	行列の乗算と加算。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_max (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	各ペアの最大値を選択する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_min (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	各ペアの最小値を選択する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_mul (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	値を乗算する。
template<typename _Tp , int n>
void	v_mul_expand (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &c, v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::w_type, n/2 > &d)
	乗算して拡張する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_mul_hi (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	乗算して上位部分を取り出す。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_mul_wrap (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	飽和なしで値を乗算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_muladd (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c)
	v_fma の別名。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_ne (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	非等価の比較。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_not (const v_reg< _Tp, n > &a)
	ビットごとのNOT。
template<int n>
v_reg< double, n >	v_not_nan (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< float, n >	v_not_nan (const v_reg< float, n > &a)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_or (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	ビットごとのOR。
template<int n>
void	v_pack_store (hfloat *ptr, const v_reg< float, n > &v)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_pack_triplets (const v_reg< _Tp, n > &vec)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< typename V_TypeTraits< _Tp >::abs_type, n >	v_popcount (const v_reg< _Tp, n > &a)
	ベクトルの各レーン内の1のビット数を数え、対応する符号なし型として結果を返す。
template<typename _Tp , int n>
void	v_recombine (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, v_reg< _Tp, n > &low, v_reg< _Tp, n > &high)
	2つの別のベクトルの下位部分と上位部分から2つのベクトルを結合する。
template<typename _Tp , int n>
_Tp	v_reduce_max (const v_reg< _Tp, n > &a)
	1つの最大値を求める。
template<typename _Tp , int n>
_Tp	v_reduce_min (const v_reg< _Tp, n > &a)
	1つの最小値を求める。
template<typename _Tp , int n>
V_TypeTraits< typenameV_TypeTraits< _Tp >::abs_type >::sum_type	v_reduce_sad (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	値の絶対差の総和を求める。
template<typename _Tp , int n>
V_TypeTraits< _Tp >::sum_type	v_reduce_sum (const v_reg< _Tp, n > &a)
	パックされた値を合計する。
template<int n>
v_reg< float, n >	v_reduce_sum4 (const v_reg< float, n > &a, const v_reg< float, n > &b, const v_reg< float, n > &c, const v_reg< float, n > &d)
	各入力ベクトルのすべての要素を合計し、合計のベクトルを返す。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_reverse (const v_reg< _Tp, n > &a)
	ベクトルの順序を反転する。
template<int imm, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_rotate_left (const v_reg< _Tp, n > &a)
	ベクトル内で要素を左にシフトする。
template<int imm, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_rotate_left (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<int imm, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_rotate_right (const v_reg< _Tp, n > &a)
	ベクトル内で要素を右にシフトする。
template<int imm, typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_rotate_right (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
template<int n>
v_reg< int, n *2 >	v_round (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n *2 >	v_round (const v_reg< double, n > &a, const v_reg< double, n > &b)
template<int n>
v_reg< int, n >	v_round (const v_reg< float, n > &a)
	要素を丸める。
template<typename _Tp , int n>
int	v_scan_forward (const v_reg< _Tp, n > &a)
	最初の負の値を持つレーンのインデックスを取得する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_select (const v_reg< _Tp, n > &mask, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	要素ごとの選択 (ブレンド演算)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_shl (const v_reg< _Tp, n > &a, int imm)
	ビットごとの左シフト。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_shr (const v_reg< _Tp, n > &a, int imm)
	ビットごとの右シフト。
template<typename _Tp , int n>
int	v_signmask (const v_reg< _Tp, n > &a)
	負の値のマスクを取得する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_sin (const v_reg< _Tp, n > &a)
	要素の正弦 \( sin(x) \)。
template<typename _Tp , int n>
void	v_sincos (const v_reg< _Tp, n > &x, v_reg< _Tp, n > &s, v_reg< _Tp, n > &c)
	要素の正弦 \( sin(x) \) と余弦 \( cos(x) \) を同時に計算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_sqr_magnitude (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	大きさの2乗。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_sqrt (const v_reg< _Tp, n > &a)
	要素の平方根。
template<typename _Tp , int n>
void	v_store (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
	データをメモリに格納する。
template<typename _Tp , int n>
void	v_store (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, hal::StoreMode)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_aligned (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
	データをメモリに格納する (アライメント済み)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_aligned (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, hal::StoreMode)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_aligned_nocache (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_high (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
	データをメモリに格納する (上位半分)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_interleave (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c, const v_reg< _Tp, n > &d, hal::StoreMode=hal::STORE_UNALIGNED)
	インターリーブして格納する (4チャンネル)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_interleave (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, const v_reg< _Tp, n > &c, hal::StoreMode=hal::STORE_UNALIGNED)
	インターリーブして格納する (3チャンネル)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_interleave (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b, hal::StoreMode=hal::STORE_UNALIGNED)
	インターリーブして格納する (2チャンネル)
template<typename _Tp , int n>
void	v_store_low (_Tp *ptr, const v_reg< _Tp, n > &a)
	データをメモリに格納する (下位半分)
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_sub (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	値を減算する。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_sub_wrap (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	飽和なしで値を減算する。
template<typename _Tp , int n>
void	v_transpose4x4 (v_reg< _Tp, n > &a0, const v_reg< _Tp, n > &a1, const v_reg< _Tp, n > &a2, const v_reg< _Tp, n > &a3, v_reg< _Tp, n > &b0, v_reg< _Tp, n > &b1, v_reg< _Tp, n > &b2, v_reg< _Tp, n > &b3)
	4x4行列を転置する。
template<int n>
v_reg< int, n *2 >	v_trunc (const v_reg< double, n > &a)
template<int n>
v_reg< int, n >	v_trunc (const v_reg< float, n > &a)
	要素を切り捨てる。
template<typename _Tp , int n>
v_reg< _Tp, n >	v_xor (const v_reg< _Tp, n > &a, const v_reg< _Tp, n > &b)
	ビットごとのXOR。
template<typename _Tp , int n>
void	v_zip (const v_reg< _Tp, n > &a0, const v_reg< _Tp, n > &a1, v_reg< _Tp, n > &b0, v_reg< _Tp, n > &b1)
	2つのベクトルをインターリーブする。
void	validate_input_arg (const GRunArg &arg)
void	validate_input_args (const GRunArgs &args)
void	validateDisparity (InputOutputArray disparity, InputArray cost, int minDisparity, int numberOfDisparities, int disp12MaxDisp=1)
	左右チェックを用いて視差を検証する。行列 "cost" はステレオ対応アルゴリズムによって計算されている必要がある
GRunArg	value_of (const GOrigin &origin)
void	vconcat (const Mat *src, size_t nsrc, OutputArray dst)
	指定した行列を垂直方向に連結する。
void	vconcat (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
void	vconcat (InputArrayOfArrays src, OutputArray dst)
int	voxelGridSampling (OutputArray sampled_point_flags, InputArray input_pts, float length, float width, float height)
	ボクセルグリッドフィルタによるダウンサンプリングを用いた点群のサンプリング。
int	waitKey (int delay=0)
	押されたキーを待つ。
int	waitKeyEx (int delay=0)
	waitKey に似ているが、完全なキーコードを返す。
void	warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar(), AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	画像にアフィン変換を適用する。
void	warpFrame (InputArray depth, InputArray image, InputArray mask, InputArray Rt, InputArray cameraMatrix, OutputArray warpedDepth=noArray(), OutputArray warpedImage=noArray(), OutputArray warpedMask=noArray())
void	warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar(), AlgorithmHint hint=cv::ALGO_HINT_DEFAULT)
	画像に透視変換を適用する。
void	warpPolar (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, Point2f center, double maxRadius, int flags)
	画像を極座標または準対数極座標空間へ再マッピングする。
void	watershed (InputArray image, InputOutputArray markers)
	watershedアルゴリズムを用いてマーカーベースの画像領域分割を行う。
void	winrt_imshow ()
void	winrt_initContainer (::Windows::UI::Xaml::Controls::Panel^ container)
	生成されたウィンドウのコンテンツを保持するために使用されるコンテナコンポーネントを初期化する。
void	winrt_onVisibilityChanged (bool visible)
void	winrt_setFrameContainer (::Windows::UI::Xaml::Controls::Image^ image)
template<typename ... Args>
void	winrt_startMessageLoop (std::function< void(Args...)> &&callback, Args... args)
template<typename ... Args>
void	winrt_startMessageLoop (void callback(Args...), Args... args)
template void	winrt_startMessageLoop (void callback(void))
float	wrapperEMD (InputArray signature1, InputArray signature2, int distType, InputArray cost=noArray(), Ptr< float > lowerBound=Ptr< float >(), OutputArray flow=noArray())
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const _Tp &value)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const Complex< _Tp > &c)
template<>
void	write (FileStorage &fs, const double &value)
template<>
void	write (FileStorage &fs, const float &value)
template<>
void	write (FileStorage &fs, const int &value)
template<typename _Tp , int m, int n>
static void	write (FileStorage &fs, const Matx< _Tp, m, n > &x)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const Point3_< _Tp > &pt)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const Point_< _Tp > &pt)
static void	write (FileStorage &fs, const Range &r)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const Rect_< _Tp > &r)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const Scalar_< _Tp > &s)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const Size_< _Tp > &sz)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const std::vector< _Tp > &vec)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, bool value)
template<typename _Tp , typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type * = nullptr>
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const _Tp &val)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Complex< _Tp > &c)
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const DMatch &m)
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const KeyPoint &kpt)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Mat &value)
template<typename _Tp , int m, int n>
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Matx< _Tp, m, n > &x)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, const optflow::GPCTree::Node &node)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Point3_< _Tp > &pt)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Point_< _Tp > &pt)
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Range &r)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Rect_< _Tp > &r)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Scalar_< _Tp > &s)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Size_< _Tp > &sz)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, const SparseMat &value)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const std::vector< _Tp > &vec)
template<typename _Tp >
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const std::vector< std::vector< _Tp > > &vec)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, const String &value)
template<typename _Tp , int cn>
static void	write (FileStorage &fs, const String &name, const Vec< _Tp, cn > &v)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, double value)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, float value)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, int value)
void	write (FileStorage &fs, const String &name, int64_t value)
template<>
void	write (FileStorage &fs, const String &value)
template<typename _Tp , int cn>
static void	write (FileStorage &fs, const Vec< _Tp, cn > &v)
bool	writeOpticalFlow (const String &path, InputArray flow)
	.flo をディスクに書き込む。
void	writeScalar (FileStorage &fs, const String &value)
void	writeScalar (FileStorage &fs, double value)
void	writeScalar (FileStorage &fs, float value)
void	writeScalar (FileStorage &fs, int value)
void	writeScalar (FileStorage &fs, int64_t value)
Init with zero
ゼロ要素を持つ新しいベクトルを作成する
v_uint8x16	v_setzero_u8 ()
template<>
v_uint8x16	v_setzero_ ()
v_int8x16	v_setzero_s8 ()
template<>
v_int8x16	v_setzero_ ()
v_uint16x8	v_setzero_u16 ()
template<>
v_uint16x8	v_setzero_ ()
v_int16x8	v_setzero_s16 ()
template<>
v_int16x8	v_setzero_ ()
v_uint32x4	v_setzero_u32 ()
template<>
v_uint32x4	v_setzero_ ()
v_int32x4	v_setzero_s32 ()
template<>
v_int32x4	v_setzero_ ()
v_float32x4	v_setzero_f32 ()
template<>
v_float32x4	v_setzero_ ()
v_float64x2	v_setzero_f64 ()
template<>
v_float64x2	v_setzero_ ()
v_uint64x2	v_setzero_u64 ()
template<>
v_uint64x2	v_setzero_ ()
v_int64x2	v_setzero_s64 ()
template<>
v_int64x2	v_setzero_ ()
v_uint8x32	v256_setzero_u8 ()
template<>
v_uint8x32	v_setzero_ ()
v_int8x32	v256_setzero_s8 ()
template<>
v_int8x32	v_setzero_ ()
v_uint16x16	v256_setzero_u16 ()
template<>
v_uint16x16	v_setzero_ ()
v_int16x16	v256_setzero_s16 ()
template<>
v_int16x16	v_setzero_ ()
v_uint32x8	v256_setzero_u32 ()
template<>
v_uint32x8	v_setzero_ ()
v_int32x8	v256_setzero_s32 ()
template<>
v_int32x8	v_setzero_ ()
v_float32x8	v256_setzero_f32 ()
template<>
v_float32x8	v_setzero_ ()
v_float64x4	v256_setzero_f64 ()
template<>
v_float64x4	v_setzero_ ()
v_uint64x4	v256_setzero_u64 ()
template<>
v_uint64x4	v_setzero_ ()
v_int64x4	v256_setzero_s64 ()
template<>
v_int64x4	v_setzero_ ()
v_uint8x64	v512_setzero_u8 ()
template<>
v_uint8x64	v_setzero_ ()
v_int8x64	v512_setzero_s8 ()
template<>
v_int8x64	v_setzero_ ()
v_uint16x32	v512_setzero_u16 ()
template<>
v_uint16x32	v_setzero_ ()
v_int16x32	v512_setzero_s16 ()
template<>
v_int16x32	v_setzero_ ()
v_uint32x16	v512_setzero_u32 ()
template<>
v_uint32x16	v_setzero_ ()
v_int32x16	v512_setzero_s32 ()
template<>
v_int32x16	v_setzero_ ()
v_float32x16	v512_setzero_f32 ()
template<>
v_float32x16	v_setzero_ ()
v_float64x8	v512_setzero_f64 ()
template<>
v_float64x8	v_setzero_ ()
v_uint64x8	v512_setzero_u64 ()
template<>
v_uint64x8	v_setzero_ ()
v_int64x8	v512_setzero_s64 ()
template<>
v_int64x8	v_setzero_ ()
Init with value
特定の値に設定された要素を持つ新しいベクトルを作成する
v_uint8x16	v_setall_u8 (uchar val)
template<>
v_uint8x16	v_setall_ (uchar val)
v_int8x16	v_setall_s8 (schar val)
template<>
v_int8x16	v_setall_ (schar val)
v_uint16x8	v_setall_u16 (ushort val)
template<>
v_uint16x8	v_setall_ (ushort val)
v_int16x8	v_setall_s16 (short val)
template<>
v_int16x8	v_setall_ (short val)
v_uint32x4	v_setall_u32 (unsigned val)
template<>
v_uint32x4	v_setall_ (unsigned val)
v_int32x4	v_setall_s32 (int val)
template<>
v_int32x4	v_setall_ (int val)
v_float32x4	v_setall_f32 (float val)
template<>
v_float32x4	v_setall_ (float val)
v_float64x2	v_setall_f64 (double val)
template<>
v_float64x2	v_setall_ (double val)
v_uint64x2	v_setall_u64 (uint64 val)
template<>
v_uint64x2	v_setall_ (uint64 val)
v_int64x2	v_setall_s64 (int64 val)
template<>
v_int64x2	v_setall_ (int64 val)
v_uint8x32	v256_setall_u8 (uchar val)
template<>
v_uint8x32	v_setall_ (uchar val)
v_int8x32	v256_setall_s8 (schar val)
template<>
v_int8x32	v_setall_ (schar val)
v_uint16x16	v256_setall_u16 (ushort val)
template<>
v_uint16x16	v_setall_ (ushort val)
v_int16x16	v256_setall_s16 (short val)
template<>
v_int16x16	v_setall_ (short val)
v_uint32x8	v256_setall_u32 (unsigned val)
template<>
v_uint32x8	v_setall_ (unsigned val)
v_int32x8	v256_setall_s32 (int val)
template<>
v_int32x8	v_setall_ (int val)
v_float32x8	v256_setall_f32 (float val)
template<>
v_float32x8	v_setall_ (float val)
v_float64x4	v256_setall_f64 (double val)
template<>
v_float64x4	v_setall_ (double val)
v_uint64x4	v256_setall_u64 (uint64 val)
template<>
v_uint64x4	v_setall_ (uint64 val)
v_int64x4	v256_setall_s64 (int64 val)
template<>
v_int64x4	v_setall_ (int64 val)
v_uint8x64	v512_setall_u8 (uchar val)
template<>
v_uint8x64	v_setall_ (uchar val)
v_int8x64	v512_setall_s8 (schar val)
template<>
v_int8x64	v_setall_ (schar val)
v_uint16x32	v512_setall_u16 (ushort val)
template<>
v_uint16x32	v_setall_ (ushort val)
v_int16x32	v512_setall_s16 (short val)
template<>
v_int16x32	v_setall_ (short val)
v_uint32x16	v512_setall_u32 (unsigned val)
template<>
v_uint32x16	v_setall_ (unsigned val)
v_int32x16	v512_setall_s32 (int val)
template<>
v_int32x16	v_setall_ (int val)
v_float32x16	v512_setall_f32 (float val)
template<>
v_float32x16	v_setall_ (float val)
v_float64x8	v512_setall_f64 (double val)
template<>
v_float64x8	v_setall_ (double val)
v_uint64x8	v512_setall_u64 (uint64 val)
template<>
v_uint64x8	v_setall_ (uint64 val)
v_int64x8	v512_setall_s64 (int64 val)
template<>
v_int64x8	v_setall_ (int64 val)
Reinterpret
基となるデータを変更せずにベクトルを別の型に変換する。
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< uchar, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(uchar)>	v_reinterpret_as_u8 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< schar, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(schar)>	v_reinterpret_as_s8 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< ushort, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(ushort)>	v_reinterpret_as_u16 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< short, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(short)>	v_reinterpret_as_s16 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< unsigned, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(unsigned)>	v_reinterpret_as_u32 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< int, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(int)>	v_reinterpret_as_s32 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< float, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(float)>	v_reinterpret_as_f32 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< double, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(double)>	v_reinterpret_as_f64 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< uint64, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(uint64)>	v_reinterpret_as_u64 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
template<typename _Tp0 , int n0>
v_reg< int64, n0 *sizeof(_Tp0)/sizeof(int64)>	v_reinterpret_as_s64 (const v_reg< _Tp0, n0 > &a)
Left shift
左シフト
template<int shift, int n>
v_reg< ushort, n >	v_shl (const v_reg< ushort, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< short, n >	v_shl (const v_reg< short, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< unsigned, n >	v_shl (const v_reg< unsigned, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< int, n >	v_shl (const v_reg< int, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< uint64, n >	v_shl (const v_reg< uint64, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< int64, n >	v_shl (const v_reg< int64, n > &a)
Right shift
右シフト
template<int shift, int n>
v_reg< ushort, n >	v_shr (const v_reg< ushort, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< short, n >	v_shr (const v_reg< short, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< unsigned, n >	v_shr (const v_reg< unsigned, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< int, n >	v_shr (const v_reg< int, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< uint64, n >	v_shr (const v_reg< uint64, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< int64, n >	v_shr (const v_reg< int64, n > &a)
Rounding shift
丸めを伴う右シフト
template<int shift, int n>
v_reg< ushort, n >	v_rshr (const v_reg< ushort, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< short, n >	v_rshr (const v_reg< short, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< unsigned, n >	v_rshr (const v_reg< unsigned, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< int, n >	v_rshr (const v_reg< int, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< uint64, n >	v_rshr (const v_reg< uint64, n > &a)
template<int shift, int n>
v_reg< int64, n >	v_rshr (const v_reg< int64, n > &a)
Pack
2つのベクトルの値を1つにパックする 入力ベクトル型の2倍の要素数を持つベクトル型を返す。u サフィックス付きの変種は、対応する符号なし型にも変換する。 pack: 16ビット、32ビット、64ビットの整数入力型用 pack_u: 16ビットおよび32ビットの符号付き整数入力型用 覚え書き 64ビットを除くすべての変種は飽和を使用する。
template<int n>
v_reg< uchar, 2 *n >	v_pack (const v_reg< ushort, n > &a, const v_reg< ushort, n > &b)
template<int n>
v_reg< schar, 2 *n >	v_pack (const v_reg< short, n > &a, const v_reg< short, n > &b)
template<int n>
v_reg< ushort, 2 *n >	v_pack (const v_reg< unsigned, n > &a, const v_reg< unsigned, n > &b)
template<int n>
v_reg< short, 2 *n >	v_pack (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
template<int n>
v_reg< unsigned, 2 *n >	v_pack (const v_reg< uint64, n > &a, const v_reg< uint64, n > &b)
template<int n>
v_reg< int, 2 *n >	v_pack (const v_reg< int64, n > &a, const v_reg< int64, n > &b)
template<int n>
v_reg< uchar, 2 *n >	v_pack_u (const v_reg< short, n > &a, const v_reg< short, n > &b)
template<int n>
v_reg< ushort, 2 *n >	v_pack_u (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
Pack with rounding shift
2つのベクトルの値を、丸めを伴う右シフトで1つにパックする 入力ベクトルの値は丸めを伴って n ビット右にシフトされ、より狭い型に変換されて結果ベクトルとして返される。u サフィックス付きの変種は符号なし型に変換する。 pack: 16ビット、32ビット、64ビットの整数入力型用 pack_u: 16ビットおよび32ビットの符号付き整数入力型用 覚え書き 64ビットを除くすべての変種は飽和を使用する。
template<int shift, int n>
v_reg< uchar, 2 *n >	v_rshr_pack (const v_reg< ushort, n > &a, const v_reg< ushort, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< schar, 2 *n >	v_rshr_pack (const v_reg< short, n > &a, const v_reg< short, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< ushort, 2 *n >	v_rshr_pack (const v_reg< unsigned, n > &a, const v_reg< unsigned, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< short, 2 *n >	v_rshr_pack (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< unsigned, 2 *n >	v_rshr_pack (const v_reg< uint64, n > &a, const v_reg< uint64, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< int, 2 *n >	v_rshr_pack (const v_reg< int64, n > &a, const v_reg< int64, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< uchar, 2 *n >	v_rshr_pack_u (const v_reg< short, n > &a, const v_reg< short, n > &b)
template<int shift, int n>
v_reg< ushort, 2 *n >	v_rshr_pack_u (const v_reg< int, n > &a, const v_reg< int, n > &b)
Pack and store
入力ベクトルの値をパックしてメモリに格納する 値はより狭い型に変換されてメモリに格納される。u サフィックス付きの変種は、対応する符号なし型に変換する。 pack: 16ビット、32ビット、64ビットの整数入力型用 pack_u: 16ビットおよび32ビットの符号付き整数入力型用 覚え書き 64ビットを除くすべての変種は飽和を使用する。
template<int n>
void	v_pack_store (uchar *ptr, const v_reg< ushort, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_store (schar *ptr, const v_reg< short, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_store (ushort *ptr, const v_reg< unsigned, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_store (short *ptr, const v_reg< int, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_store (unsigned *ptr, const v_reg< uint64, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_store (int *ptr, const v_reg< int64, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_u_store (uchar *ptr, const v_reg< short, n > &a)
template<int n>
void	v_pack_u_store (ushort *ptr, const v_reg< int, n > &a)
Pack and store with rounding shift
入力ベクトルの値をパックしてメモリに格納する 値は丸めを伴って n ビット右にシフトされ、より狭い型に変換されてメモリに格納される。u サフィックス付きの変種は符号なし型に変換する。 pack: 16ビット、32ビット、64ビットの整数入力型用 pack_u: 16ビットおよび32ビットの符号付き整数入力型用 覚え書き 64ビットを除くすべての変種は飽和を使用する。
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_store (uchar *ptr, const v_reg< ushort, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_store (schar *ptr, const v_reg< short, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_store (ushort *ptr, const v_reg< unsigned, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_store (short *ptr, const v_reg< int, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_store (unsigned *ptr, const v_reg< uint64, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_store (int *ptr, const v_reg< int64, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_u_store (uchar *ptr, const v_reg< short, n > &a)
template<int shift, int n>
void	v_rshr_pack_u_store (ushort *ptr, const v_reg< int, n > &a)
Pack boolean values
複数のベクトルのブール値を1つの符号なし8ビット整数ベクトルにパックする 覚え書き すべてのアーキテクチャで同じ結果を保証するため、有効なブール値を与えなければならない。
template<int n>
v_reg< uchar, 2 *n >	v_pack_b (const v_reg< ushort, n > &a, const v_reg< ushort, n > &b)
	! 16ビットのブール値用
template<int n>
v_reg< uchar, 4 *n >	v_pack_b (const v_reg< unsigned, n > &a, const v_reg< unsigned, n > &b, const v_reg< unsigned, n > &c, const v_reg< unsigned, n > &d)
template<int n>
v_reg< uchar, 8 *n >	v_pack_b (const v_reg< uint64, n > &a, const v_reg< uint64, n > &b, const v_reg< uint64, n > &c, const v_reg< uint64, n > &d, const v_reg< uint64, n > &e, const v_reg< uint64, n > &f, const v_reg< uint64, n > &g, const v_reg< uint64, n > &h)

変数
class GAPI_EXPORTS_W_SIMPLE	GKernelPackage
static const unsigned char	popCountTable []

詳細説明

ご注意ください！

これは cv::VideoCapture ベースの Stream ソースのヘッダオンリー実装である。G-API は videoio モジュールに依存しないため、G-API ではデフォルトでビルドされない。

アプリケーションで使用したい場合は、OpenCV パッケージ内で videioio が利用可能であり、アプリケーションにリンクされていることを確認すること。

開発者向けの注意: このファイルが原因となるため、G-API に videoio 依存を持ち込まないこと。

型定義詳解

FPDenormalsIgnoreHintScope

typedef details::FPDenormalsIgnoreHintScopeNOOP cv::FPDenormalsIgnoreHintScope

frame_iterator

typedef frame_list::iterator cv::frame_iterator

frame_list

typedef std::deque< std::pair<uint64_t, uint32_t> > cv::frame_list

GArgs

using cv::GArgs = std::vector<GArg>

GCtors

using cv::GCtors = std::vector<detail::HostCtor>

GInferInputs

using cv::GInferInputs = cv::detail::GInferInputsTyped<cv::GMat, cv::GFrame>

ネットワークの入力を収集するために使用される G-API オブジェクト。

GInferListInputs

using cv::GInferListInputs = cv::detail::GInferInputsTyped<cv::GArray<cv::GMat>, cv::GArray<cv::Rect>>

ネットワーク入力のリストを収集するために使用される G-API オブジェクト。

GInferListOutputs

using cv::GInferListOutputs = cv::detail::GInferOutputsTyped<cv::GArray<cv::GMat>>

ネットワーク出力のリストを収集するために使用される G-API オブジェクト。

GInferOutputs

using cv::GInferOutputs = cv::detail::GInferOutputsTyped<cv::GMat>

ネットワークの出力を収集するために使用される G-API オブジェクト。

GKinds

using cv::GKinds = std::vector<cv::detail::OpaqueKind>

GMetaArg

using cv::GMetaArg

初期値:

 util::variant
    < util::monostate
    , GMatDesc
    , GScalarDesc
    , GArrayDesc
    , GOpaqueDesc
    , GFrameDesc
    >

GMetaArgs

using cv::GMetaArgs = std::vector<GMetaArg>

GOptRunArg

using cv::GOptRunArg

初期値:

 util::variant<
    optional<cv::Mat>,
    optional<cv::RMat>,
    optional<cv::MediaFrame>,
    optional<cv::Scalar>,
    optional<cv::detail::VectorRef>,
    optional<cv::detail::OpaqueRef>
>

GOptRunArgP

using cv::GOptRunArgP

初期値:

 util::variant<
    optional<cv::Mat>*,
    optional<cv::RMat>*,
    optional<cv::MediaFrame>*,
    optional<cv::Scalar>*,
 cv::detail::OptionalVectorRef,
 cv::detail::OptionalOpaqueRef
>

GOptRunArgs

using cv::GOptRunArgs = std::vector<GOptRunArg>

GOptRunArgsP

using cv::GOptRunArgsP = std::vector<GOptRunArgP>

GProtoArg

using cv::GProtoArg

初期値:

 util::variant
    < GMat
    , GMatP
    , GFrame
    , GScalar
    , detail::GArrayU  
    , detail::GOpaqueU 
    >

GProtoArgs

using cv::GProtoArgs = std::vector<GProtoArg>

GProtoInputArgs

using cv::GProtoInputArgs = GIOProtoArgs<In_Tag>

GProtoOutputArgs

using cv::GProtoOutputArgs = GIOProtoArgs<Out_Tag>

GRunArgBase

using cv::GRunArgBase

初期値:

 util::variant<
 
 cv::UMat,
 
 cv::RMat,
 cv::gapi::wip::IStreamSource::Ptr,
 cv::Mat,
 cv::Scalar,
 cv::detail::VectorRef,
 cv::detail::OpaqueRef,
 cv::MediaFrame
    >

GRunArgP

using cv::GRunArgP

初期値:

 util::variant<
 
 cv::UMat*,
 
 cv::Mat*,
 cv::RMat*,
 cv::Scalar*,
 cv::MediaFrame*,
 cv::detail::VectorRef,
 cv::detail::OpaqueRef
    >

GRunArgs

using cv::GRunArgs = std::vector<GRunArg>

GRunArgsP

using cv::GRunArgsP = std::vector<GRunArgP>

GShapes

using cv::GShapes = std::vector<GShape>

GTypesInfo

typedef std::vector< GTypeInfo > cv::GTypesInfo = std::vector<GTypeInfo>

optional

template<class T >

using cv::optional = cv::util::optional<T>

列挙型詳解

anonymous enum

anonymous enum

列挙値
COLORSPACE_GRAY
COLORSPACE_RGBA
COLORSPACE_BGR
COLORSPACE_YUV444P

anonymous enum

anonymous enum

列挙値
STEREO_ZERO_DISPARITY

Codecs

enum cv::Codecs

列挙値
MJPEG

GShape

enum class cv::GShape : int

strong

列挙値
GMAT
GSCALAR
GARRAY
GOPAQUE
GFRAME

MediaFormat

enum class cv::MediaFormat : int

strong

列挙値
BGR
NV12
GRAY

MSTAlgorithm

enum cv::MSTAlgorithm

最小全域木 (MST) を構築するために利用可能なアルゴリズムを表す。

今後さらにアルゴリズムが追加される可能性がある。

列挙値
MST_PRIM  Python: cv.MST_PRIM
MST_KRUSKAL  Python: cv.MST_KRUSKAL

OdometryAlgoType

enum class cv::OdometryAlgoType

strong

これらの定数はオドメトリの速度と精度を設定するために使用される

引数

COMMON	精度は高いがそれほど速くない
FAST	精度は低いが速い

列挙値
COMMON
FAST

OdometryFramePyramidType

enum cv::OdometryFramePyramidType

getPyramidAt() メソッドを用いてアクセスするピラミッドの種類を示す:

列挙値
PYR_IMAGE  Python: cv.PYR_IMAGE	グレースケール画像のピラミッド。
PYR_DEPTH  Python: cv.PYR_DEPTH	深度画像のピラミッド。
PYR_MASK  Python: cv.PYR_MASK	マスクのピラミッド。
PYR_CLOUD  Python: cv.PYR_CLOUD	深度のピラミッドから生成された点群のピラミッド。
PYR_DIX  Python: cv.PYR_DIX	dI/dx 微分画像のピラミッド。
PYR_DIY  Python: cv.PYR_DIY	dI/dy 微分画像のピラミッド。
PYR_TEXMASK  Python: cv.PYR_TEXMASK	「テクスチャ付き」マスクのピラミッド（すなわち法線またはグレースケール画像のための追加マスク）。
PYR_NORM  Python: cv.PYR_NORM	法線のピラミッド。
PYR_NORMMASK  Python: cv.PYR_NORMMASK	法線マスクのピラミッド。
N_PYRAMIDS  Python: cv.N_PYRAMIDS

OdometryType

enum class cv::OdometryType

strong

これらの定数は、オドメトリで使用するデータの型を設定するために用いられる

引数

DEPTH	深度データのみ
RGB	RGB 画像のみ
RGB_DEPTH	深度データと RGB データを同時に

列挙値
DEPTH
RGB
RGB_DEPTH

StreamType

enum cv::StreamType

列挙値
db
dc
pc
wb

TriangleCullingMode

enum cv::TriangleCullingMode

面カリング設定: 面カリング後にどの面が描画されるか。

列挙値
RASTERIZE_CULLING_NONE  Python: cv.RASTERIZE_CULLING_NONE	すべての面が描画され、カリングは実際には行われない。
RASTERIZE_CULLING_CW  Python: cv.RASTERIZE_CULLING_CW	頂点が時計回りの順序で与えられた三角形が描画される。
RASTERIZE_CULLING_CCW  Python: cv.RASTERIZE_CULLING_CCW	頂点が反時計回りの順序で与えられた三角形が描画される。

TriangleGlCompatibleMode

enum cv::TriangleGlCompatibleMode

GL 互換設定。

列挙値
RASTERIZE_COMPAT_DISABLED  Python: cv.RASTERIZE_COMPAT_DISABLED	色と深度は自然な値を持ち、必要に応じて内部形式に変換される。
RASTERIZE_COMPAT_INVDEPTH  Python: cv.RASTERIZE_COMPAT_INVDEPTH	色は自然な値で、深度は次の式によって [-zNear; -zFar] から [0; 1] に変換される: \( \frac{z_{far} \left(z + z_{near}\right)}{z \left(z_{far} - z_{near}\right)} \) このモードでは、入出力の depthBuf がこの形式であるとみなされるため、変換が行われない分だけ高速になる。

TriangleShadingType

enum cv::TriangleShadingType

三角形の塗りつぶし設定。

列挙値
RASTERIZE_SHADING_WHITE  Python: cv.RASTERIZE_SHADING_WHITE	三角形全体に白色が使用される。
RASTERIZE_SHADING_FLAT  Python: cv.RASTERIZE_SHADING_FLAT	各三角形の第 1 頂点の色が使用される。
RASTERIZE_SHADING_SHADED  Python: cv.RASTERIZE_SHADING_SHADED	色は遠近補正を伴って 3 つの頂点間で補間される。

VolumeType

enum class cv::VolumeType

strong

列挙値
TSDF
HashTSDF
ColorTSDF

関数詳解

abs() [1/6]

static uchar cv::abs ( uchar a )

inlinestatic

abs() [2/6]

static uint64 cv::abs ( uint64 a )

inlinestatic

abs() [3/6]

static unsigned cv::abs ( unsigned a )

inlinestatic

abs() [4/6]

static ushort cv::abs ( ushort a )

inlinestatic

buildMST()

bool cv::buildMST	(	int	numNodes,
		const std::vector< MSTEdge > &	inputEdges,
		std::vector< MSTEdge > &	resultingEdges,
		MSTAlgorithm	algorithm,
		int	root = 0 )

Python:
	cv.buildMST(	numNodes, inputEdges, algorithm[, root]	) ->	retval, resultingEdges

指定したアルゴリズムを用いて最小全域木 (MST) を構築する (MSTAlgorithm を参照)。

負のエッジ重みを持つグラフをサポートする。自己ループのエッジ（始点と終点が同じエッジ）は無視される。同じノード対の間に複数のエッジが存在する場合、最小の重みを持つもののみが考慮される。グラフが非連結であるか入力が無効な場合、この関数は false を返す。

覚え書き

root 引数は、開始ノードを必要としないアルゴリズムでは無視される。

algorithm 引数を介して、将来追加の MST アルゴリズムがサポートされる可能性がある (MSTAlgorithm を参照)。

引数

	numNodes	グラフのノード数（0 より大きい必要がある）。
	inputEdges	グラフを表すエッジの入力ベクトル。
[out]	resultingEdges	結果として得られる MST のエッジを格納する出力ベクトル。
	algorithm	MST の計算に使用するアルゴリズムを指定する（MSTAlgorithm を参照）。
	root	MST アルゴリズムの開始ノード（特定のアルゴリズムでのみ使用される）。

戻り値

有効な MST の構築に成功した場合は true、そうでなければ false。

例外

cv::Error

(StsBadArg) if an invalid algorithm is specified.

can_describe() [1/3]

bool cv::can_describe	(	const GMetaArg &	meta,
		const GRunArg &	arg )

can_describe() [2/3]

bool cv::can_describe	(	const GMetaArg &	meta,
		const GRunArgP &	argp )

can_describe() [3/3]

bool cv::can_describe	(	const GMetaArgs &	metas,
		const GRunArgs &	args )

depthToString()

const char * cv::depthToString

(

int

depth

)

cv::Mat のビット深度値の文字列を返す: CV_8U -> "CV_8U" または "<invalid depth>"

descr_of() [1/4]

GMetaArg cv::descr_of

(

const GRunArg &

arg

)

descr_of() [2/4]

GMetaArg cv::descr_of

(

const GRunArgP &

argp

)

descr_of() [3/4]

GMetaArgs cv::descr_of

(

const GRunArgs &

args

)

descr_of() [4/4]

GFrameDesc cv::descr_of

(

const MediaFrame &

frame

)

descrs_of() [1/2]

cv::GMetaArgs cv::descrs_of

(

const std::vector< cv::Mat > &

vec

)

descrs_of() [2/2]

cv::GMetaArgs cv::descrs_of

(

const std::vector< cv::UMat > &

vec

)

dumpOpenCLInformation()

static void cv::dumpOpenCLInformation ( )

static

この関数の呼び出しグラフ:

GIn()

template<typename... Ts>

GProtoInputArgs cv::GIn ( Ts &&... ts )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

gin()

template<typename... Ts>

GRunArgs cv::gin ( const Ts &... args )

inline

GOut() [1/3]

template<typename... Ts>

GProtoOutputArgs cv::GOut ( const std::tuple< Ts... > & ts )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

GOut() [2/3]

template<typename... Ts>

GProtoOutputArgs cv::GOut ( std::tuple< Ts... > && ts )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

GOut() [3/3]

template<typename... Ts>

GProtoOutputArgs cv::GOut ( Ts &&... ts )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

gout() [1/2]

template<typename T , typename... Ts>

GOptRunArgsP cv::gout ( optional< T > & arg, optional< Ts > &... args )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

gout() [2/2]

template<typename... Ts>

GRunArgsP cv::gout ( Ts &... args )

inline

hfloatFromBits()

hfloat cv::hfloatFromBits ( ushort w )

inline

HoughCirclesWithAccumulator()

static void cv::HoughCirclesWithAccumulator ( InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1 = 100, double param2 = 100, int minRadius = 0, int maxRadius = 0 )

inlinestatic

Python:
	cv.HoughCirclesWithAccumulator(	image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]	) ->	circles

ハフ変換を用いてグレースケール画像から円を検出し、アキュムレータを取得する。

覚え書き

この関数はバインディングでの使用専用である。C++ コードでは元の関数を使用すること。

参照

HoughCircles

この関数の呼び出しグラフ:

HoughLinesWithAccumulator()

static void cv::HoughLinesWithAccumulator ( InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn = 0, double stn = 0, double min_theta = 0, double max_theta = CV_PI, bool use_edgeval = false )

inlinestatic

Python:
	cv.HoughLinesWithAccumulator(	image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta[, use_edgeval]]]]]]	) ->	lines

標準ハフ変換を用いて2値画像から直線を検出し、アキュムレータを取得する。

覚え書き

この関数はバインディングでの使用専用である。C++ コードでは元の関数を使用すること。

参照

HoughLines

この関数の呼び出しグラフ:

icvExtractPattern()

std::string cv::icvExtractPattern	(	const std::string &	filename,
		unsigned *	offset )

loadMesh()

void cv::loadMesh	(	const String &	filename,
		OutputArray	vertices,
		OutputArrayOfArrays	indices,
		OutputArray	normals = noArray(),
		OutputArray	colors = noArray(),
		OutputArray	texCoords = noArray() )

Python:
	cv.loadMesh(	filename[, vertices[, indices[, normals[, colors[, texCoords]]]]]	) ->	vertices, indices, normals, colors, texCoords

ファイルからメッシュを読み込む。

この関数は指定したファイルからメッシュを読み込んで返す。メッシュを読み込めない場合はエラーをスローする。頂点属性（すなわち空間座標とテクスチャ座標、法線、色）は、対応する要素が同じインデックスを持つ同じサイズの配列として返される。これは、ある面が法線やテクスチャ座標について異なるインデックスを持つ頂点を使用する場合（例えば OBJ ファイルでは一般的）、その頂点は使用する面ごとに複製されることを意味する。

現在、以下のファイルフォーマットがサポートされている:

• Wavefront obj ファイル *.obj (三角形化された面のみ)
• Polygon File Format *.ply

  引数

  filename	ファイル名
  vertices	頂点座標。各値は 3 つの float を含む
  indices	面ごとの頂点リスト。各値は int のベクトル
  normals	頂点ごとの法線。各値は 3 つの float を含む
  colors	頂点ごとの色。各値は 3 つの float を含む
  texCoords	頂点ごとのテクスチャ座標。各値は 2 つまたは 3 つの float を含む

loadPointCloud()

void cv::loadPointCloud	(	const String &	filename,
		OutputArray	vertices,
		OutputArray	normals = noArray(),
		OutputArray	rgb = noArray() )

Python:
	cv.loadPointCloud(	filename[, vertices[, normals[, rgb]]]	) ->	vertices, normals, rgb

ファイルから点群を読み込む。

この関数は指定したファイルから点群を読み込んで返す。点群を読み込めない場合はエラーをスローする。頂点座標、法線、色は、これらの配列のサイズが異なっていて要素同士が互いに対応していない場合（例えば OBJ ファイルでは一般的）でも、ファイルに保存されているとおりに返される

現在、以下のファイルフォーマットがサポートされている:

• Wavefront obj ファイル *.obj
• Polygon File Format *.ply

引数

filename	ファイル名
vertices	頂点座標。各値は 3 つの float を含む
normals	頂点ごとの法線。各値は 3 つの float を含む
rgb	頂点ごとの色。各値は 3 つの float を含む

operator!=() [1/9]

cv::GMat cv::operator!=	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator!=() [2/9]

cv::GMat cv::operator!=	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator!=() [3/9]

cv::GMat cv::operator!=	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator!=() [4/9]

bool cv::operator!=	(	const FileNodeIterator &	it1,
		const FileNodeIterator &	it2 )

operator&() [1/8]

cv::GMat cv::operator&	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator&() [2/8]

cv::GMat cv::operator&	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator&() [3/8]

cv::GMat cv::operator&	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator*() [1/14]

cv::GMat cv::operator*	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator*() [2/14]

cv::GMat cv::operator*	(	const cv::GMat &	lhs,
		float	rhs )

operator*() [3/14]

cv::GMat cv::operator*	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator*() [4/14]

cv::GMat cv::operator*	(	float	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator+() [1/13]

cv::GMat cv::operator+	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator+() [2/13]

cv::GMat cv::operator+	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator+() [3/13]

cv::GMat cv::operator+	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator+=() [1/3]

template<typename Tg >

cv::GIOProtoArgs< Tg > & cv::operator+=	(	cv::GIOProtoArgs< Tg > &	lhs,
		const cv::GIOProtoArgs< Tg > &	rhs )

通常の加算代入演算子のオーバーロードである。

使用例:

 auto ins = cv::GIn();
 cv::GMat in1;
 if (need_first_conversion)
            ins += cv::GIn(in1);
 
 cv::GMat in2;
 if (need_second_conversion)
            ins += cv::GIn(in2);
 
 auto outs = cv::GOut();
 cv::GMat out1 = cv::gapi::resize(in1, szOut);
 if (need_first_conversion)
            outs += cv::GOut(out1);
 
 cv::GMat out2 = cv::gapi::resize(in2, szOut);
 if (need_second_conversion)
            outs += cv::GOut(out2);

operator+=() [2/3]

GRunArgs & cv::operator+= ( GRunArgs & lhs, const GRunArgs & rhs )

inline

この演算子により、実行時に入力ベクトルを補完できる。

通常の加算代入演算子のオーバーロードである。

使用例:

 auto in_vector = cv::gin();
 
 cv::Mat in_mat1( 8,  8, CV_8UC3);
 cv::Mat in_mat2(16, 16, CV_8UC3);
 cv::randu(in_mat1, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(255));
 cv::randu(in_mat2, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(255));
 
 if (need_first_conversion)
        in_vector += cv::gin(in_mat1);
 if (need_second_conversion)
        in_vector += cv::gin(in_mat2);

operator+=() [3/3]

GRunArgsP & cv::operator+= ( GRunArgsP & lhs, const GRunArgsP & rhs )

inline

この演算子により、実行時に出力ベクトルを補完できる。

通常の加算代入演算子のオーバーロードである。

使用例:

 auto out_vector = cv::gout();
 cv::Mat out_mat1, out_mat2;
 if (need_first_conversion)
        out_vector += cv::gout(out_mat1);
 if (need_second_conversion)
        out_vector += cv::gout(out_mat2);

operator-() [1/16]

cv::GMat cv::operator-	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator-() [2/16]

cv::GMat cv::operator-	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator-() [3/16]

cv::GMat cv::operator-	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator-() [4/16]

static ptrdiff_t cv::operator- ( const FileNodeIterator & it1, const FileNodeIterator & it2 )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

operator/() [1/13]

cv::GMat cv::operator/	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator/() [2/13]

cv::GMat cv::operator/	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator/() [3/13]

cv::GMat cv::operator/	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator<() [1/9]

cv::GMat cv::operator<	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator<() [2/9]

cv::GMat cv::operator<	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator<() [3/9]

cv::GMat cv::operator<	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator<() [4/9]

static bool cv::operator< ( const FileNodeIterator & it1, const FileNodeIterator & it2 )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

operator<<() [1/9]

static FileStorage & cv::operator<< ( FileStorage & fs, char * value )

inlinestatic

データをファイルストレージに書き込む。

operator<<() [2/9]

template<typename _Tp >

static FileStorage & cv::operator<< ( FileStorage & fs, const _Tp & value )

inlinestatic

データをファイルストレージに書き込む。

この関数の呼び出しグラフ:

operator<<() [3/9]

static FileStorage & cv::operator<< ( FileStorage & fs, const char * str )

inlinestatic

データをファイルストレージに書き込む。

operator<<() [4/9]

FileStorage & cv::operator<<	(	FileStorage &	fs,
		const String &	str )

文字列をファイルストレージに書き込む。

operator<<() [5/9]

std::ostream & cv::operator<<	(	std::ostream &	os,
		const cv::GArrayDesc &	desc )

operator<<() [6/9]

std::ostream & cv::operator<<	(	std::ostream &	os,
		const cv::GFrameDesc &	desc )

operator<<() [7/9]

std::ostream & cv::operator<<	(	std::ostream &	os,
		const cv::GMatDesc &	desc )

operator<<() [8/9]

std::ostream & cv::operator<<	(	std::ostream &	os,
		const cv::GOpaqueDesc &	desc )

operator<<() [9/9]

std::ostream & cv::operator<<	(	std::ostream &	os,
		const GMetaArg &	)

operator<=() [1/8]

cv::GMat cv::operator<=	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator<=() [2/8]

cv::GMat cv::operator<=	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator<=() [3/8]

cv::GMat cv::operator<=	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator==() [1/9]

cv::GMat cv::operator==	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator==() [2/9]

cv::GMat cv::operator==	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator==() [3/9]

cv::GMat cv::operator==	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator==() [4/9]

bool cv::operator==	(	const FileNodeIterator &	it1,
		const FileNodeIterator &	it2 )

operator>() [1/8]

cv::GMat cv::operator>	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator>() [2/8]

cv::GMat cv::operator>	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator>() [3/8]

cv::GMat cv::operator>	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator>=() [1/8]

cv::GMat cv::operator>=	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator>=() [2/8]

cv::GMat cv::operator>=	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator>=() [3/8]

cv::GMat cv::operator>=	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator>>() [1/6]

template<typename _Tp >

static void cv::operator>> ( const FileNode & n, _Tp & value )

inlinestatic

ファイルストレージからデータを読み込む。

この関数の呼び出しグラフ:

operator>>() [2/6]

static void cv::operator>> ( const FileNode & n, DMatch & m )

inlinestatic

ファイルストレージから DMatch を読み込む。

この関数の呼び出しグラフ:

operator>>() [3/6]

static void cv::operator>> ( const FileNode & n, KeyPoint & kpt )

inlinestatic

ファイルストレージから KeyPoint を読み込む。

この関数の呼び出しグラフ:

operator>>() [4/6]

template<typename _Tp >

static void cv::operator>> ( const FileNode & n, std::vector< _Tp > & vec )

inlinestatic

ファイルストレージからデータを読み込む。

この関数の呼び出しグラフ:

operator>>() [5/6]

template<typename _Tp >

static FileNodeIterator & cv::operator>> ( FileNodeIterator & it, _Tp & value )

inlinestatic

ファイルストレージからデータを読み込む。

この関数の呼び出しグラフ:

operator>>() [6/6]

template<typename _Tp >

static FileNodeIterator & cv::operator>> ( FileNodeIterator & it, std::vector< _Tp > & vec )

inlinestatic

ファイルストレージからデータを読み込む。

operator^() [1/8]

cv::GMat cv::operator^	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator^() [2/8]

cv::GMat cv::operator^	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator^() [3/8]

cv::GMat cv::operator^	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator|() [1/8]

cv::GMat cv::operator|	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator|() [2/8]

cv::GMat cv::operator|	(	const cv::GMat &	lhs,
		const cv::GScalar &	rhs )

operator|() [3/8]

cv::GMat cv::operator|	(	const cv::GScalar &	lhs,
		const cv::GMat &	rhs )

operator~() [1/2]

cv::GMat cv::operator~

(

const cv::GMat &

lhs

)

read() [1/29]

void cv::read	(	const FileNode &	fn,
		optflow::GPCTree::Node &	node,
		optflow::GPCTree::Node	)

read() [2/29]

template<typename _Tp , typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type * = nullptr>

static void cv::read ( const FileNode & node, _Tp & value, const _Tp & default_value = static_cast<_Tp>(0) )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [3/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, bool & value, bool default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [4/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, Complex< _Tp > & value, const Complex< _Tp > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [5/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		DMatch &	value,
		const DMatch &	default_value )

read() [6/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		double &	value,
		double	default_value )

read() [7/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		float &	value,
		float	default_value )

read() [8/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		int &	value,
		int	default_value )

read() [9/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		int64_t &	value,
		int64_t	default_value )

read() [10/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		KeyPoint &	value,
		const KeyPoint &	default_value )

read() [11/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		Mat &	mat,
		const Mat &	default_mat = Mat() )

read() [12/29]

template<typename _Tp , int m, int n>

static void cv::read ( const FileNode & node, Matx< _Tp, m, n > & value, const Matx< _Tp, m, n > & default_matx = Matx<_Tp, m, n>() )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [13/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, Point3_< _Tp > & value, const Point3_< _Tp > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [14/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, Point_< _Tp > & value, const Point_< _Tp > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [15/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, Range & value, const Range & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [16/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, Rect_< _Tp > & value, const Rect_< _Tp > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [17/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, Scalar_< _Tp > & value, const Scalar_< _Tp > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [18/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, schar & value, schar default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [19/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, short & value, short default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [20/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, Size_< _Tp > & value, const Size_< _Tp > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [21/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		SparseMat &	mat,
		const SparseMat &	default_mat = SparseMat() )

read() [22/29]

void cv::read	(	const FileNode &	node,
		std::string &	value,
		const std::string &	default_value )

read() [23/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( const FileNode & node, std::vector< _Tp > & vec, const std::vector< _Tp > & default_value = std::vector<_Tp>() )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [24/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, std::vector< DMatch > & vec, const std::vector< DMatch > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [25/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, std::vector< KeyPoint > & vec, const std::vector< KeyPoint > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [26/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, uchar & value, uchar default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [27/29]

static void cv::read ( const FileNode & node, ushort & value, ushort default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [28/29]

template<typename _Tp , int cn>

static void cv::read ( const FileNode & node, Vec< _Tp, cn > & value, const Vec< _Tp, cn > & default_value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read() [29/29]

template<typename _Tp >

static void cv::read ( FileNodeIterator & it, std::vector< _Tp > & vec, size_t maxCount = (size_t)INT_MAX )

inlinestatic

saveMesh()

void cv::saveMesh	(	const String &	filename,
		InputArray	vertices,
		InputArrayOfArrays	indices,
		InputArray	normals = noArray(),
		InputArray	colors = noArray(),
		InputArray	texCoords = noArray() )

Python:
	cv.saveMesh(	filename, vertices, indices[, normals[, colors[, texCoords]]]	) ->	None

メッシュを指定したファイルに保存する。

この関数はメッシュを指定したファイルに保存する。ファイル形式はファイル名の拡張子に基づいて選択される。

引数

filename	ファイルの名前。
vertices	頂点座標。各値は 3 つの float を含む
indices	面ごとの頂点リスト。各値は int のベクトル
normals	頂点ごとの法線。各値は 3 つの float を含む
colors	頂点ごとの色。各値は 3 つの float を含む
texCoords	頂点ごとのテクスチャ座標。各値は 2 つまたは 3 つの float を含む

savePointCloud()

void cv::savePointCloud	(	const String &	filename,
		InputArray	vertices,
		InputArray	normals = noArray(),
		InputArray	rgb = noArray() )

Python:
	cv.savePointCloud(	filename, vertices[, normals[, rgb]]	) ->	None

点群を指定したファイルに保存する。

この関数は点群を指定したファイルに保存する。ファイル形式はファイル名の拡張子に基づいて選択される。

引数

filename	ファイル名
vertices	頂点座標。各値は 3 つの float を含む
normals	頂点ごとの法線。各値は 3 つの float を含む
rgb	頂点ごとの色。各値は 3 つの float を含む

to_own() [1/3]

template<typename T >

std::vector< T > cv::to_own

(

const cv::MatSize &

sz

)

to_own() [2/3]

cv::gapi::own::Mat cv::to_own ( Mat && )

delete

to_own() [3/3]

cv::gapi::own::Mat cv::to_own ( Mat const & m )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

triangleRasterize()

void cv::triangleRasterize	(	InputArray	vertices,
		InputArray	indices,
		InputArray	colors,
		InputOutputArray	colorBuf,
		InputOutputArray	depthBuf,
		InputArray	world2cam,
		double	fovY,
		double	zNear,
		double	zFar,
		const TriangleRasterizeSettings &	settings = TriangleRasterizeSettings() )

Python:
	cv.triangleRasterize(	vertices, indices, colors, colorBuf, depthBuf, world2cam, fovY, zNear, zFar[, settings]	) ->	colorBuf, depthBuf

三角形の集合をビット深度画像とカラー画像にレンダリングする。

三角形は白 (1.0, 1.0, 1.0) で描画したり、フラットシェーディングしたり、頂点間で色を補間して描画できる。フラットシェーディングモードでは、各三角形の第1頂点の色が三角形全体の塗りつぶしに使われる。

world2cam は実際にはカメラ姿勢行列の逆行列である。これは頂点をワールド座標系からカメラ座標系へ変換する。

カメラ座標系は OpenGL の座標系をエミュレートしており、座標原点を画面中心に置き、X 軸は右、Y 軸は上、Z 軸は視点側を向くが、ただしレンダリング後に画像が垂直方向に反転される点が異なる。これは、すべての可視オブジェクトが z 負の領域、正確には zNear と zFar が正であるため -zNear > z > -zFar の範囲に配置されることを意味する。例えば fovY = PI/2 のとき、点 (0, 1, -1) は画面上の点 (width/2, 0) に投影され、(1, 0, -1) は (width/2 + height/2, height/2) に投影される。fovY を大きくすると投影は小さくなり、その逆も成り立つ。

この関数はレンダリング前に出力画像を作成またはクリアしない。これは、既存の画像の上に描画したり、あらかじめ埋められた Z バッファを用いてモデルを 3D シーンにレンダリングしたりするのに使えることを意味する。

空のシーンでは、すべてのピクセルがカメラから無限遠にあるため、ビット深度バッファは最大値で埋められる。したがって、何かを最初から描画する前に depthBuf を zFar の値（または INVDEPTH モードでは 1）で埋めておくべきである。

カラー画像またはビット深度画像のみが必要な場合のために、この関数には triangleRasterizeDepth と triangleRasterizeColor という特別なバージョンがある。これらはわずかに高速に動作することがある。

引数

vertices	頂点座標の配列。CV_32FC3 型または互換性のある型（例: cv::Vec3f など）の値を含む必要がある
indices	三角形の頂点インデックス配列。三角形ごとに 3 個。各インデックスは頂点配列内の頂点を示す。CV_32SC3 値または互換性のある値を含む必要がある
colors	CV_32FC3 型または互換性のある型の頂点ごとの色。空であるか、頂点配列と同じサイズにできる。値が [0; 1] の範囲外である場合、結果の正しさは保証されない
colorBuf	最終的にレンダリングされた画像を表す配列。CV_32FC3 値を含み、depthBuf と同じサイズである必要がある。レンダリング前にクリアされないため、内容は再利用される（事前にレンダリングされたシーンが存在する場合がある）。
depthBuf	結果の Z バッファを含む float の配列。float 値を含み、colorBuf と同じサイズである必要がある。レンダリング前にクリアされないため、内容は再利用される（事前にレンダリングされたシーンが存在する場合がある）。空のシーンはすべての値が zFar（INVDEPTH モードでは 1.0）に設定された状態に対応する
world2cam	反転（原文ママ）したカメラ姿勢を含む 4x3 または 4x4 の float もしくは double 行列
fovY	垂直方向の視野角。ラジアンで指定する
zNear	レンダリングする最小の Z 値。これより近いものはクリップされる
zFar	レンダリングする最大の Z 値。これより遠いものはクリップされる
settings	TriangleRasterizeSettings を参照。デフォルトではスムーズシェーディングが有効で、CW カリングが行われ、GL 互換性は無効になっている

triangleRasterizeColor()

void cv::triangleRasterizeColor	(	InputArray	vertices,
		InputArray	indices,
		InputArray	colors,
		InputOutputArray	colorBuf,
		InputArray	world2cam,
		double	fovY,
		double	zNear,
		double	zFar,
		const TriangleRasterizeSettings &	settings = TriangleRasterizeSettings() )

Python:
	cv.triangleRasterizeColor(	vertices, indices, colors, colorBuf, world2cam, fovY, zNear, zFar[, settings]	) ->	colorBuf

triangleRasterize() のカラーのみをレンダリングするオーバーロード版。

引数

vertices	頂点座標の配列。CV_32FC3 型または互換性のある型（例: cv::Vec3f など）の値を含む必要がある
indices	三角形の頂点インデックス配列。三角形ごとに 3 個。各インデックスは頂点配列内の頂点を示す。CV_32SC3 値または互換性のある値を含む必要がある
colors	CV_32FC3 型または互換性のある型の頂点ごとの色。空であるか、頂点配列と同じサイズにできる。値が [0; 1] の範囲外である場合、結果の正しさは保証されない
colorBuf	最終的にレンダリングされた画像を表す配列。CV_32FC3 値を含み、depthBuf と同じサイズである必要がある。レンダリング前にクリアされないため、内容は再利用される（事前にレンダリングされたシーンが存在する場合がある）。
world2cam	反転（原文ママ）したカメラ姿勢を含む 4x3 または 4x4 の float もしくは double 行列
fovY	垂直方向の視野角。ラジアンで指定する
zNear	レンダリングする最小の Z 値。これより近いものはクリップされる
zFar	レンダリングする最大の Z 値。これより遠いものはクリップされる
settings	TriangleRasterizeSettings を参照。デフォルトではスムーズシェーディングが有効で、CW カリングが行われ、GL 互換性は無効になっている

triangleRasterizeDepth()

void cv::triangleRasterizeDepth	(	InputArray	vertices,
		InputArray	indices,
		InputOutputArray	depthBuf,
		InputArray	world2cam,
		double	fovY,
		double	zNear,
		double	zFar,
		const TriangleRasterizeSettings &	settings = TriangleRasterizeSettings() )

Python:
	cv.triangleRasterizeDepth(	vertices, indices, depthBuf, world2cam, fovY, zNear, zFar[, settings]	) ->	depthBuf

triangleRasterize() のビット深度のみをレンダリングするオーバーロード版。

引数

vertices	頂点座標の配列。CV_32FC3 型または互換性のある型（例: cv::Vec3f など）の値を含む必要がある
indices	三角形の頂点インデックス配列。三角形ごとに 3 個。各インデックスは頂点配列内の頂点を示す。CV_32SC3 値または互換性のある値を含む必要がある
depthBuf	結果の Z バッファを含む float の配列。float 値を含み、colorBuf と同じサイズである必要がある。レンダリング前にクリアされないため、内容は再利用される（事前にレンダリングされたシーンが存在する場合がある）。空のシーンはすべての値が zFar（INVDEPTH モードでは 1.0）に設定された状態に対応する
world2cam	反転（原文ママ）したカメラ姿勢を含む 4x3 または 4x4 の float もしくは double 行列
fovY	垂直方向の視野角。ラジアンで指定する
zNear	レンダリングする最小の Z 値。これより近いものはクリップされる
zFar	レンダリングする最大の Z 値。これより遠いものはクリップされる
settings	TriangleRasterizeSettings を参照。デフォルトではスムーズシェーディングが有効で、CW カリングが行われ、GL 互換性は無効になっている

typeToString()

String cv::typeToString

(

int

type

)

cv::Mat のビット深度値の文字列を返す: CV_8UC3 -> "CV_8UC3" または "<invalid type>"

validate_input_arg()

void cv::validate_input_arg

(

const GRunArg &

arg

)

validate_input_args()

void cv::validate_input_args

(

const GRunArgs &

args

)

value_of()

GRunArg cv::value_of

(

const GOrigin &

origin

)

write() [1/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const _Tp & value )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [2/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Complex< _Tp > & c )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [3/38]

template<>

void cv::write ( FileStorage & fs, const double & value )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

write() [4/38]

template<>

void cv::write ( FileStorage & fs, const float & value )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

write() [5/38]

template<>

void cv::write ( FileStorage & fs, const int & value )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

write() [6/38]

template<typename _Tp , int m, int n>

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Matx< _Tp, m, n > & x )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [7/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Point3_< _Tp > & pt )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [8/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Point_< _Tp > & pt )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [9/38]

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Range & r )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [10/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Rect_< _Tp > & r )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [11/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Scalar_< _Tp > & s )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [12/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Size_< _Tp > & sz )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [13/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const std::vector< _Tp > & vec )

inlinestatic

write() [14/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		bool	value )

write() [15/38]

template<typename _Tp , typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type * = nullptr>

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const _Tp & val )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [16/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Complex< _Tp > & c )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [17/38]

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const DMatch & m )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [18/38]

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const KeyPoint & kpt )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [19/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		const Mat &	value )

write() [20/38]

template<typename _Tp , int m, int n>

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Matx< _Tp, m, n > & x )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [21/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		const optflow::GPCTree::Node &	node )

write() [22/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Point3_< _Tp > & pt )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [23/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Point_< _Tp > & pt )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [24/38]

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Range & r )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [25/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Rect_< _Tp > & r )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [26/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Scalar_< _Tp > & s )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [27/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Size_< _Tp > & sz )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [28/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		const SparseMat &	value )

write() [29/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const std::vector< _Tp > & vec )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [30/38]

template<typename _Tp >

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const std::vector< std::vector< _Tp > > & vec )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [31/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		const String &	value )

write() [32/38]

template<typename _Tp , int cn>

static void cv::write ( FileStorage & fs, const String & name, const Vec< _Tp, cn > & v )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

write() [33/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		double	value )

write() [34/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		float	value )

write() [35/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		int	value )

write() [36/38]

void cv::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name,
		int64_t	value )

write() [37/38]

template<>

void cv::write ( FileStorage & fs, const String & value )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

write() [38/38]

template<typename _Tp , int cn>

static void cv::write ( FileStorage & fs, const Vec< _Tp, cn > & v )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

writeScalar() [1/5]

void cv::writeScalar	(	FileStorage &	fs,
		const String &	value )

writeScalar() [2/5]

void cv::writeScalar	(	FileStorage &	fs,
		double	value )

writeScalar() [3/5]

void cv::writeScalar	(	FileStorage &	fs,
		float	value )

writeScalar() [4/5]

void cv::writeScalar	(	FileStorage &	fs,
		int	value )

writeScalar() [5/5]

void cv::writeScalar	(	FileStorage &	fs,
		int64_t	value )

変数詳解

GKernelPackage

class GAPI_EXPORTS_W_SIMPLE cv::GKernelPackage