詳細説明

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

void	cv::cuda::meanStdDev (InputArray mtx, Scalar &mean, Scalar &stddev)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

関数詳解

◆ absSum()

Scalar cv::cuda::absSum	(	InputArray	src,
		InputArray	mask = noArray() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列要素の絶対値の合計を返す。

引数

src	CV_64F を除く任意のビット深度のソース画像。
mask	省略可能な演算マスク。src1 と同じサイズで CV_8UC1 型である必要がある。

◆ calcAbsSum()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ calcNorm()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ calcNormDiff()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ calcSqrSum()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ calcSum()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ countNonZero() [1/2]

int cv::cuda::countNonZero ( InputArray src )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

非ゼロの行列要素を数える。

引数

src	シングルチャンネルのソース画像。

この関数は、compute capability が < 1.3 のGPU上では CV_64F 画像に対して動作しない。

参照: countNonZero

◆ countNonZero() [2/2]

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ findMinMax()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ findMinMaxLoc()

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ integral()

void cv::cuda::integral	(	InputArray	src,
		OutputArray	sum,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

積分画像 (integral image) を計算する。

引数

src	ソース画像。現時点では CV_8UC1 画像のみがサポートされている。
sum	CV_32SC1 にパックされた32ビット符号なし整数値を含むインテグラル画像。
stream	非同期版のための Stream。

参照: integral

◆ meanStdDev() [1/4]

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

mtx	ソース行列。現時点では CV_8UC1 および CV_32FC1 行列がサポートされている。
dst	サイズ 1x2、型 CV_64FC1 のターゲット GpuMat。最初の値は平均、2番目は標準偏差。
stream	非同期版のための Stream。

◆ meanStdDev() [2/4]

void cv::cuda::meanStdDev	(	InputArray	mtx,
		Scalar &	mean,
		Scalar &	stddev )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

mtx	ソース行列。現時点では CV_8UC1 および CV_32FC1 行列がサポートされている。
mean	平均値。
stddev	標準偏差値。

◆ meanStdDev() [3/4]

void cv::cuda::meanStdDev	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		InputArray	mask,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列要素の平均値と標準偏差を計算する。

引数

src	ソース行列。現時点では CV_8UC1 および CV_32FC1 行列がサポートされている。
dst	サイズ 1x2、型 CV_64FC1 のターゲット GpuMat。最初の値は平均、2番目は標準偏差。
mask	演算マスク。
stream	非同期版のための Stream。

参照: meanStdDev

◆ meanStdDev() [4/4]

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

src	ソース行列。現時点では CV_8UC1 および CV_32FC1 行列がサポートされている。
mean	平均値。
stddev	標準偏差値。
mask	演算マスク。

◆ minMax()

void cv::cuda::minMax	(	InputArray	src,
		double *	minVal,
		double *	maxVal,
		InputArray	mask = noArray() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列要素の大域的な最小値と最大値を求め、それらの値を返す。

引数

src	シングルチャンネルのソース画像。
minVal	返される最小値へのポインタ。不要な場合は NULL を使用する。
maxVal	返される最大値へのポインタ。不要な場合は NULL を使用する。
mask	サブ行列を選択するための省略可能なマスク。

この関数は、compute capability が < 1.3 のGPU上では CV_64F 画像に対して動作しない。

参照: minMaxLoc

◆ minMaxLoc()

void cv::cuda::minMaxLoc	(	InputArray	src,
		double *	minVal,
		double *	maxVal,
		Point *	minLoc,
		Point *	maxLoc,
		InputArray	mask = noArray() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列要素の大域的な最小値と最大値を求め、それらの値と位置を返す。

引数

src	シングルチャンネルのソース画像。
minVal	返される最小値へのポインタ。不要な場合は NULL を使用する。
maxVal	返される最大値へのポインタ。不要な場合は NULL を使用する。
minLoc	返される最小値の位置へのポインタ。不要な場合は NULL を使用する。
maxLoc	返される最大値の位置へのポインタ。不要な場合は NULL を使用する。
mask	サブ行列を選択するための省略可能なマスク。

この関数は、compute capability が < 1.3 のGPU上では CV_64F 画像に対して動作しない。

参照: minMaxLoc

◆ norm() [1/2]

double cv::cuda::norm	(	InputArray	src1,
		InputArray	src2,
		int	normType = NORM_L2 )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

2つの行列の差を返す。

引数

src1	ソース行列。64F を除く任意の行列がサポートされている。
src2	src1 と同じサイズおよび型を持つ2番目のソース行列（存在する場合）。
normType	ノルム型。現時点では NORM_L1 、NORM_L2 、NORM_INF がサポートされている。

参照: norm

◆ norm() [2/2]

double cv::cuda::norm	(	InputArray	src1,
		int	normType,
		InputArray	mask = noArray() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列のノルム（または2つの行列の差のノルム）を返す。

引数

src1	ソース行列。64F を除く任意の行列がサポートされている。
normType	ノルム型。現時点では NORM_L1 、NORM_L2 、NORM_INF がサポートされている。
mask	省略可能な演算マスク。src1 と同じサイズで CV_8UC1 型である必要がある。

参照: norm

◆ normalize()

void cv::cuda::normalize	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		double	alpha,
		double	beta,
		int	norm_type,
		int	dtype,
		InputArray	mask = noArray(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

配列のノルムまたは値の範囲を正規化する。

引数

src	入力配列。
dst	src と同じサイズの出力配列。
alpha	正規化する対象のノルム値、または範囲正規化の場合は下限の境界値。
beta	範囲正規化の場合の上限の境界値。ノルム正規化では使用されない。
norm_type	正規化の型（ NORM_MINMAX 、NORM_L2 、NORM_L1 、または NORM_INF ）。
dtype	負の場合、出力配列は src と同じ型を持つ。そうでない場合は、src と同じチャンネル数を持ち、ビット深度は =CV_MAT_DEPTH(dtype) となる。
mask	省略可能な演算マスク。
stream	非同期版のための Stream。

参照: normalize

◆ rectStdDev()

void cv::cuda::rectStdDev	(	InputArray	src,
		InputArray	sqr,
		OutputArray	dst,
		Rect	rect,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

積分画像の標準偏差を計算する。

引数

src	ソース画像。CV_32SC1 型のみがサポートされている。
sqr	二乗されたソース画像。CV_32FC1 型のみがサポートされている。
dst	src と同じ型およびサイズの出力先画像。
rect	矩形ウィンドウ。
stream	非同期版のための Stream。

◆ reduce()

void cv::cuda::reduce	(	InputArray	mtx,
		OutputArray	vec,
		int	dim,
		int	reduceOp,
		int	dtype = -1,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列をベクトルに縮約する。

引数

mtx	ソース2D行列。
vec	出力先ベクトル。そのサイズと型は dim および dtype 引数によって定義される。
dim	行列を縮約する次元のインデックス。0 は行列を単一の行に縮約することを意味する。1 は行列を単一の列に縮約することを意味する。
reduceOp	次のいずれかを取りうる縮約演算: REDUCE_SUM 出力は行列のすべての行/列の合計。 REDUCE_AVG 出力は行列のすべての行/列の平均ベクトル。 REDUCE_MAX 出力は行列のすべての行/列の最大値（列単位/行単位）。 REDUCE_MIN 出力は行列のすべての行/列の最小値（列単位/行単位）。
dtype	負の場合、出力先ベクトルはソース行列と同じ型を持つ。そうでない場合、その型は CV_MAKE_TYPE(CV_MAT_DEPTH(dtype), mtx.channels()) となる。
stream	非同期版のための Stream。

reduce 関数は、行列の行/列を1次元ベクトルの集合として扱い、単一の行/列が得られるまで指定された演算をベクトルに対して行うことで、行列をベクトルへ縮約する。例えば、この関数はラスタ画像の水平方向および垂直方向の射影を計算するために使える。REDUCE_SUM と REDUCE_AVG の場合、精度を保つために出力の要素のビット深度がより大きくなることがある。また、この2つの縮約モードではマルチチャンネル配列もサポートされている。

参照: reduce

◆ sqrIntegral()

void cv::cuda::sqrIntegral	(	InputArray	src,
		OutputArray	sqsum,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

二乗積分画像 (squared integral image) を計算する。

引数

src	ソース画像。現時点では CV_8UC1 画像のみがサポートされている。
sqsum	CV_64FC1 にパックされた64ビット符号なし整数値を含む二乗インテグラル画像。
stream	非同期版のための Stream。

◆ sqrSum()

Scalar cv::cuda::sqrSum	(	InputArray	src,
		InputArray	mask = noArray() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列要素の二乗和を返す。

引数

src	CV_64F を除く任意のビット深度のソース画像。
mask	省略可能な演算マスク。src1 と同じサイズで CV_8UC1 型である必要がある。

◆ sum()

Scalar cv::cuda::sum	(	InputArray	src,
		InputArray	mask = noArray() )

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

行列要素の総和を返す。

引数

src	CV_64F を除く任意のビット深度のソース画像。
mask	省略可能な演算マスク。src1 と同じサイズで CV_8UC1 型である必要がある。

参照: sum