#include "opencv2/core.hpp"

Include dependency graph for imgproc.hpp:

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

クラス
class	cv::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	cv::Filter2DParams

class	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::LineSegmentDetector
	線分検出器クラス。詳細...

名前空間
namespace	cv

namespace	cv::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。

マクロ定義
#define	CV_RGB(r, g, b)

列挙型
enum	cv::AdaptiveThresholdTypes { cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C = 0 , cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1 }

enum	cv::ColorConversionCodes { cv::COLOR_BGR2BGRA = 0 , cv::COLOR_RGB2RGBA = COLOR_BGR2BGRA , cv::COLOR_BGRA2BGR = 1 , cv::COLOR_RGBA2RGB = COLOR_BGRA2BGR , cv::COLOR_BGR2RGBA = 2 , cv::COLOR_RGB2BGRA = COLOR_BGR2RGBA , cv::COLOR_RGBA2BGR = 3 , cv::COLOR_BGRA2RGB = COLOR_RGBA2BGR , cv::COLOR_BGR2RGB = 4 , cv::COLOR_RGB2BGR = COLOR_BGR2RGB , cv::COLOR_BGRA2RGBA = 5 , cv::COLOR_RGBA2BGRA = COLOR_BGRA2RGBA , cv::COLOR_BGR2GRAY = 6 , cv::COLOR_RGB2GRAY = 7 , cv::COLOR_GRAY2BGR = 8 , cv::COLOR_GRAY2RGB = COLOR_GRAY2BGR , cv::COLOR_GRAY2BGRA = 9 , cv::COLOR_GRAY2RGBA = COLOR_GRAY2BGRA , cv::COLOR_BGRA2GRAY = 10 , cv::COLOR_RGBA2GRAY = 11 , cv::COLOR_BGR2BGR565 = 12 , cv::COLOR_RGB2BGR565 = 13 , cv::COLOR_BGR5652BGR = 14 , cv::COLOR_BGR5652RGB = 15 , cv::COLOR_BGRA2BGR565 = 16 , cv::COLOR_RGBA2BGR565 = 17 , cv::COLOR_BGR5652BGRA = 18 , cv::COLOR_BGR5652RGBA = 19 , cv::COLOR_GRAY2BGR565 = 20 , cv::COLOR_BGR5652GRAY = 21 , cv::COLOR_BGR2BGR555 = 22 , cv::COLOR_RGB2BGR555 = 23 , cv::COLOR_BGR5552BGR = 24 , cv::COLOR_BGR5552RGB = 25 , cv::COLOR_BGRA2BGR555 = 26 , cv::COLOR_RGBA2BGR555 = 27 , cv::COLOR_BGR5552BGRA = 28 , cv::COLOR_BGR5552RGBA = 29 , cv::COLOR_GRAY2BGR555 = 30 , cv::COLOR_BGR5552GRAY = 31 , cv::COLOR_BGR2XYZ = 32 , cv::COLOR_RGB2XYZ = 33 , cv::COLOR_XYZ2BGR = 34 , cv::COLOR_XYZ2RGB = 35 , cv::COLOR_BGR2YCrCb = 36 , cv::COLOR_RGB2YCrCb = 37 , cv::COLOR_YCrCb2BGR = 38 , cv::COLOR_YCrCb2RGB = 39 , cv::COLOR_BGR2HSV = 40 , cv::COLOR_RGB2HSV = 41 , cv::COLOR_BGR2Lab = 44 , cv::COLOR_RGB2Lab = 45 , cv::COLOR_BGR2Luv = 50 , cv::COLOR_RGB2Luv = 51 , cv::COLOR_BGR2HLS = 52 , cv::COLOR_RGB2HLS = 53 , cv::COLOR_HSV2BGR = 54 , cv::COLOR_HSV2RGB = 55 , cv::COLOR_Lab2BGR = 56 , cv::COLOR_Lab2RGB = 57 , cv::COLOR_Luv2BGR = 58 , cv::COLOR_Luv2RGB = 59 , cv::COLOR_HLS2BGR = 60 , cv::COLOR_HLS2RGB = 61 , cv::COLOR_BGR2HSV_FULL = 66 , cv::COLOR_RGB2HSV_FULL = 67 , cv::COLOR_BGR2HLS_FULL = 68 , cv::COLOR_RGB2HLS_FULL = 69 , cv::COLOR_HSV2BGR_FULL = 70 , cv::COLOR_HSV2RGB_FULL = 71 , cv::COLOR_HLS2BGR_FULL = 72 , cv::COLOR_HLS2RGB_FULL = 73 , cv::COLOR_LBGR2Lab = 74 , cv::COLOR_LRGB2Lab = 75 , cv::COLOR_LBGR2Luv = 76 , cv::COLOR_LRGB2Luv = 77 , cv::COLOR_Lab2LBGR = 78 , cv::COLOR_Lab2LRGB = 79 , cv::COLOR_Luv2LBGR = 80 , cv::COLOR_Luv2LRGB = 81 , cv::COLOR_BGR2YUV = 82 , cv::COLOR_RGB2YUV = 83 , cv::COLOR_YUV2BGR = 84 , cv::COLOR_YUV2RGB = 85 , cv::COLOR_YUV2RGB_NV12 = 90 , cv::COLOR_YUV2BGR_NV12 = 91 , cv::COLOR_YUV2RGB_NV21 = 92 , cv::COLOR_YUV2BGR_NV21 = 93 , cv::COLOR_YUV420sp2RGB = COLOR_YUV2RGB_NV21 , cv::COLOR_YUV420sp2BGR = COLOR_YUV2BGR_NV21 , cv::COLOR_YUV2RGBA_NV12 = 94 , cv::COLOR_YUV2BGRA_NV12 = 95 , cv::COLOR_YUV2RGBA_NV21 = 96 , cv::COLOR_YUV2BGRA_NV21 = 97 , cv::COLOR_YUV420sp2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_NV21 , cv::COLOR_YUV420sp2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_NV21 , cv::COLOR_YUV2RGB_YV12 = 98 , cv::COLOR_YUV2BGR_YV12 = 99 , cv::COLOR_YUV2RGB_IYUV = 100 , cv::COLOR_YUV2BGR_IYUV = 101 , cv::COLOR_YUV2RGB_I420 = COLOR_YUV2RGB_IYUV , cv::COLOR_YUV2BGR_I420 = COLOR_YUV2BGR_IYUV , cv::COLOR_YUV420p2RGB = COLOR_YUV2RGB_YV12 , cv::COLOR_YUV420p2BGR = COLOR_YUV2BGR_YV12 , cv::COLOR_YUV2RGBA_YV12 = 102 , cv::COLOR_YUV2BGRA_YV12 = 103 , cv::COLOR_YUV2RGBA_IYUV = 104 , cv::COLOR_YUV2BGRA_IYUV = 105 , cv::COLOR_YUV2RGBA_I420 = COLOR_YUV2RGBA_IYUV , cv::COLOR_YUV2BGRA_I420 = COLOR_YUV2BGRA_IYUV , cv::COLOR_YUV420p2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_YV12 , cv::COLOR_YUV420p2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_YV12 , cv::COLOR_YUV2GRAY_420 = 106 , cv::COLOR_YUV2GRAY_NV21 = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV2GRAY_NV12 = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV2GRAY_YV12 = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV2GRAY_IYUV = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV2GRAY_I420 = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV420sp2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV420p2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420 , cv::COLOR_YUV2RGB_UYVY = 107 , cv::COLOR_YUV2BGR_UYVY = 108 , cv::COLOR_YUV2RGB_Y422 = COLOR_YUV2RGB_UYVY , cv::COLOR_YUV2BGR_Y422 = COLOR_YUV2BGR_UYVY , cv::COLOR_YUV2RGB_UYNV = COLOR_YUV2RGB_UYVY , cv::COLOR_YUV2BGR_UYNV = COLOR_YUV2BGR_UYVY , cv::COLOR_YUV2RGBA_UYVY = 111 , cv::COLOR_YUV2BGRA_UYVY = 112 , cv::COLOR_YUV2RGBA_Y422 = COLOR_YUV2RGBA_UYVY , cv::COLOR_YUV2BGRA_Y422 = COLOR_YUV2BGRA_UYVY , cv::COLOR_YUV2RGBA_UYNV = COLOR_YUV2RGBA_UYVY , cv::COLOR_YUV2BGRA_UYNV = COLOR_YUV2BGRA_UYVY , cv::COLOR_YUV2RGB_YUY2 = 115 , cv::COLOR_YUV2BGR_YUY2 = 116 , cv::COLOR_YUV2RGB_YVYU = 117 , cv::COLOR_YUV2BGR_YVYU = 118 , cv::COLOR_YUV2RGB_YUYV = COLOR_YUV2RGB_YUY2 , cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV = COLOR_YUV2BGR_YUY2 , cv::COLOR_YUV2RGB_YUNV = COLOR_YUV2RGB_YUY2 , cv::COLOR_YUV2BGR_YUNV = COLOR_YUV2BGR_YUY2 , cv::COLOR_YUV2RGBA_YUY2 = 119 , cv::COLOR_YUV2BGRA_YUY2 = 120 , cv::COLOR_YUV2RGBA_YVYU = 121 , cv::COLOR_YUV2BGRA_YVYU = 122 , cv::COLOR_YUV2RGBA_YUYV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2 , cv::COLOR_YUV2BGRA_YUYV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2 , cv::COLOR_YUV2RGBA_YUNV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2 , cv::COLOR_YUV2BGRA_YUNV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2 , cv::COLOR_YUV2GRAY_UYVY = 123 , cv::COLOR_YUV2GRAY_YUY2 = 124 , cv::COLOR_YUV2GRAY_Y422 = COLOR_YUV2GRAY_UYVY , cv::COLOR_YUV2GRAY_UYNV = COLOR_YUV2GRAY_UYVY , cv::COLOR_YUV2GRAY_YVYU = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 , cv::COLOR_YUV2GRAY_YUYV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 , cv::COLOR_YUV2GRAY_YUNV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2 , cv::COLOR_RGBA2mRGBA = 125 , cv::COLOR_mRGBA2RGBA = 126 , cv::COLOR_RGB2YUV_I420 = 127 , cv::COLOR_BGR2YUV_I420 = 128 , cv::COLOR_RGB2YUV_IYUV = COLOR_RGB2YUV_I420 , cv::COLOR_BGR2YUV_IYUV = COLOR_BGR2YUV_I420 , cv::COLOR_RGBA2YUV_I420 = 129 , cv::COLOR_BGRA2YUV_I420 = 130 , cv::COLOR_RGBA2YUV_IYUV = COLOR_RGBA2YUV_I420 , cv::COLOR_BGRA2YUV_IYUV = COLOR_BGRA2YUV_I420 , cv::COLOR_RGB2YUV_YV12 = 131 , cv::COLOR_BGR2YUV_YV12 = 132 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YV12 = 133 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YV12 = 134 , cv::COLOR_BayerBG2BGR = 46 , cv::COLOR_BayerGB2BGR = 47 , cv::COLOR_BayerRG2BGR = 48 , cv::COLOR_BayerGR2BGR = 49 , cv::COLOR_BayerRGGB2BGR = COLOR_BayerBG2BGR , cv::COLOR_BayerGRBG2BGR = COLOR_BayerGB2BGR , cv::COLOR_BayerBGGR2BGR = COLOR_BayerRG2BGR , cv::COLOR_BayerGBRG2BGR = COLOR_BayerGR2BGR , cv::COLOR_BayerRGGB2RGB = COLOR_BayerBGGR2BGR , cv::COLOR_BayerGRBG2RGB = COLOR_BayerGBRG2BGR , cv::COLOR_BayerBGGR2RGB = COLOR_BayerRGGB2BGR , cv::COLOR_BayerGBRG2RGB = COLOR_BayerGRBG2BGR , cv::COLOR_BayerBG2RGB = COLOR_BayerRG2BGR , cv::COLOR_BayerGB2RGB = COLOR_BayerGR2BGR , cv::COLOR_BayerRG2RGB = COLOR_BayerBG2BGR , cv::COLOR_BayerGR2RGB = COLOR_BayerGB2BGR , cv::COLOR_BayerBG2GRAY = 86 , cv::COLOR_BayerGB2GRAY = 87 , cv::COLOR_BayerRG2GRAY = 88 , cv::COLOR_BayerGR2GRAY = 89 , cv::COLOR_BayerRGGB2GRAY = COLOR_BayerBG2GRAY , cv::COLOR_BayerGRBG2GRAY = COLOR_BayerGB2GRAY , cv::COLOR_BayerBGGR2GRAY = COLOR_BayerRG2GRAY , cv::COLOR_BayerGBRG2GRAY = COLOR_BayerGR2GRAY , cv::COLOR_BayerBG2BGR_VNG = 62 , cv::COLOR_BayerGB2BGR_VNG = 63 , cv::COLOR_BayerRG2BGR_VNG = 64 , cv::COLOR_BayerGR2BGR_VNG = 65 , cv::COLOR_BayerRGGB2BGR_VNG = COLOR_BayerBG2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerGRBG2BGR_VNG = COLOR_BayerGB2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerBGGR2BGR_VNG = COLOR_BayerRG2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerGBRG2BGR_VNG = COLOR_BayerGR2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerRGGB2RGB_VNG = COLOR_BayerBGGR2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerGRBG2RGB_VNG = COLOR_BayerGBRG2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerBGGR2RGB_VNG = COLOR_BayerRGGB2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerGBRG2RGB_VNG = COLOR_BayerGRBG2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerBG2RGB_VNG = COLOR_BayerRG2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerGB2RGB_VNG = COLOR_BayerGR2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerRG2RGB_VNG = COLOR_BayerBG2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerGR2RGB_VNG = COLOR_BayerGB2BGR_VNG , cv::COLOR_BayerBG2BGR_EA = 135 , cv::COLOR_BayerGB2BGR_EA = 136 , cv::COLOR_BayerRG2BGR_EA = 137 , cv::COLOR_BayerGR2BGR_EA = 138 , cv::COLOR_BayerRGGB2BGR_EA = COLOR_BayerBG2BGR_EA , cv::COLOR_BayerGRBG2BGR_EA = COLOR_BayerGB2BGR_EA , cv::COLOR_BayerBGGR2BGR_EA = COLOR_BayerRG2BGR_EA , cv::COLOR_BayerGBRG2BGR_EA = COLOR_BayerGR2BGR_EA , cv::COLOR_BayerRGGB2RGB_EA = COLOR_BayerBGGR2BGR_EA , cv::COLOR_BayerGRBG2RGB_EA = COLOR_BayerGBRG2BGR_EA , cv::COLOR_BayerBGGR2RGB_EA = COLOR_BayerRGGB2BGR_EA , cv::COLOR_BayerGBRG2RGB_EA = COLOR_BayerGRBG2BGR_EA , cv::COLOR_BayerBG2RGB_EA = COLOR_BayerRG2BGR_EA , cv::COLOR_BayerGB2RGB_EA = COLOR_BayerGR2BGR_EA , cv::COLOR_BayerRG2RGB_EA = COLOR_BayerBG2BGR_EA , cv::COLOR_BayerGR2RGB_EA = COLOR_BayerGB2BGR_EA , cv::COLOR_BayerBG2BGRA = 139 , cv::COLOR_BayerGB2BGRA = 140 , cv::COLOR_BayerRG2BGRA = 141 , cv::COLOR_BayerGR2BGRA = 142 , cv::COLOR_BayerRGGB2BGRA = COLOR_BayerBG2BGRA , cv::COLOR_BayerGRBG2BGRA = COLOR_BayerGB2BGRA , cv::COLOR_BayerBGGR2BGRA = COLOR_BayerRG2BGRA , cv::COLOR_BayerGBRG2BGRA = COLOR_BayerGR2BGRA , cv::COLOR_BayerRGGB2RGBA = COLOR_BayerBGGR2BGRA , cv::COLOR_BayerGRBG2RGBA = COLOR_BayerGBRG2BGRA , cv::COLOR_BayerBGGR2RGBA = COLOR_BayerRGGB2BGRA , cv::COLOR_BayerGBRG2RGBA = COLOR_BayerGRBG2BGRA , cv::COLOR_BayerBG2RGBA = COLOR_BayerRG2BGRA , cv::COLOR_BayerGB2RGBA = COLOR_BayerGR2BGRA , cv::COLOR_BayerRG2RGBA = COLOR_BayerBG2BGRA , cv::COLOR_BayerGR2RGBA = COLOR_BayerGB2BGRA , cv::COLOR_RGB2YUV_UYVY = 143 , cv::COLOR_BGR2YUV_UYVY = 144 , cv::COLOR_RGB2YUV_Y422 = COLOR_RGB2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGR2YUV_Y422 = COLOR_BGR2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGB2YUV_UYNV = COLOR_RGB2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGR2YUV_UYNV = COLOR_BGR2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGBA2YUV_UYVY = 145 , cv::COLOR_BGRA2YUV_UYVY = 146 , cv::COLOR_RGBA2YUV_Y422 = COLOR_RGBA2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGRA2YUV_Y422 = COLOR_BGRA2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGBA2YUV_UYNV = COLOR_RGBA2YUV_UYVY , cv::COLOR_BGRA2YUV_UYNV = COLOR_BGRA2YUV_UYVY , cv::COLOR_RGB2YUV_YUY2 = 147 , cv::COLOR_BGR2YUV_YUY2 = 148 , cv::COLOR_RGB2YUV_YVYU = 149 , cv::COLOR_BGR2YUV_YVYU = 150 , cv::COLOR_RGB2YUV_YUYV = COLOR_RGB2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGR2YUV_YUYV = COLOR_BGR2YUV_YUY2 , cv::COLOR_RGB2YUV_YUNV = COLOR_RGB2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGR2YUV_YUNV = COLOR_BGR2YUV_YUY2 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YUY2 = 151 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YUY2 = 152 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YVYU = 153 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YVYU = 154 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YUYV = COLOR_RGBA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YUYV = COLOR_BGRA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_RGBA2YUV_YUNV = COLOR_RGBA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_BGRA2YUV_YUNV = COLOR_BGRA2YUV_YUY2 , cv::COLOR_COLORCVT_MAX = 155 }

enum	cv::ColormapTypes { cv::COLORMAP_AUTUMN = 0 , cv::COLORMAP_BONE = 1 , cv::COLORMAP_JET = 2 , cv::COLORMAP_WINTER = 3 , cv::COLORMAP_RAINBOW = 4 , cv::COLORMAP_OCEAN = 5 , cv::COLORMAP_SUMMER = 6 , cv::COLORMAP_SPRING = 7 , cv::COLORMAP_COOL = 8 , cv::COLORMAP_HSV = 9 , cv::COLORMAP_PINK = 10 , cv::COLORMAP_HOT = 11 , cv::COLORMAP_PARULA = 12 , cv::COLORMAP_MAGMA = 13 , cv::COLORMAP_INFERNO = 14 , cv::COLORMAP_PLASMA = 15 , cv::COLORMAP_VIRIDIS = 16 , cv::COLORMAP_CIVIDIS = 17 , cv::COLORMAP_TWILIGHT = 18 , cv::COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED = 19 , cv::COLORMAP_TURBO = 20 , cv::COLORMAP_DEEPGREEN = 21 }
	GNU Octave/MATLAB相当のカラーマップ。詳細...

enum	cv::ConnectedComponentsAlgorithmsTypes { cv::CCL_DEFAULT = -1 , cv::CCL_WU = 0 , cv::CCL_GRANA = 1 , cv::CCL_BOLELLI = 2 , cv::CCL_SAUF = 3 , cv::CCL_BBDT = 4 , cv::CCL_SPAGHETTI = 5 }
	連結成分アルゴリズム詳細...

enum	cv::ConnectedComponentsTypes { cv::CC_STAT_LEFT = 0 , cv::CC_STAT_TOP = 1 , cv::CC_STAT_WIDTH = 2 , cv::CC_STAT_HEIGHT = 3 , cv::CC_STAT_AREA = 4 }
	連結成分の統計情報詳細...

enum	cv::ContourApproximationModes { cv::CHAIN_CODE = 0 , cv::CHAIN_APPROX_NONE = 1 , cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE = 2 , cv::CHAIN_APPROX_TC89_L1 = 3 , cv::CHAIN_APPROX_TC89_KCOS = 4 , cv::LINK_RUNS = 5 }
	輪郭近似アルゴリズム詳細...

enum	cv::DistanceTransformLabelTypes { cv::DIST_LABEL_CCOMP = 0 , cv::DIST_LABEL_PIXEL = 1 }
	distanceTransformアルゴリズムのフラグ詳細...

enum	cv::DistanceTransformMasks { cv::DIST_MASK_3 = 3 , cv::DIST_MASK_5 = 5 , cv::DIST_MASK_PRECISE = 0 }
	距離変換のマスクサイズ。詳細...

enum	cv::FloodFillFlags { cv::FLOODFILL_FIXED_RANGE = 1 << 16 , cv::FLOODFILL_MASK_ONLY = 1 << 17 }
	floodfillアルゴリズムのフラグ詳細...

enum	cv::GrabCutClasses { cv::GC_BGD = 0 , cv::GC_FGD = 1 , cv::GC_PR_BGD = 2 , cv::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	cv::GrabCutModes { cv::GC_INIT_WITH_RECT = 0 , cv::GC_INIT_WITH_MASK = 1 , cv::GC_EVAL = 2 , cv::GC_EVAL_FREEZE_MODEL = 3 }
	GrabCutアルゴリズムのフラグ。詳細...

enum	cv::HersheyFonts { cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX = 0 , cv::FONT_HERSHEY_PLAIN = 1 , cv::FONT_HERSHEY_DUPLEX = 2 , cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX = 3 , cv::FONT_HERSHEY_TRIPLEX = 4 , cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL = 5 , cv::FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX = 6 , cv::FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX = 7 , cv::FONT_ITALIC = 16 }

enum	cv::HistCompMethods { cv::HISTCMP_CORREL = 0 , cv::HISTCMP_CHISQR = 1 , cv::HISTCMP_INTERSECT = 2 , cv::HISTCMP_BHATTACHARYYA = 3 , cv::HISTCMP_HELLINGER = HISTCMP_BHATTACHARYYA , cv::HISTCMP_CHISQR_ALT = 4 , cv::HISTCMP_KL_DIV = 5 }

enum	cv::HoughModes { cv::HOUGH_STANDARD = 0 , cv::HOUGH_PROBABILISTIC = 1 , cv::HOUGH_MULTI_SCALE = 2 , cv::HOUGH_GRADIENT = 3 , cv::HOUGH_GRADIENT_ALT = 4 }
	ハフ変換のバリエーション。詳細...

enum	cv::InterpolationFlags { cv::INTER_NEAREST = 0 , cv::INTER_LINEAR = 1 , cv::INTER_CUBIC = 2 , cv::INTER_AREA = 3 , cv::INTER_LANCZOS4 = 4 , cv::INTER_LINEAR_EXACT = 5 , cv::INTER_NEAREST_EXACT = 6 , cv::INTER_MAX = 7 , cv::WARP_FILL_OUTLIERS = 8 , cv::WARP_INVERSE_MAP = 16 , cv::WARP_RELATIVE_MAP = 32 }
	補間アルゴリズム詳細...

enum	cv::InterpolationMasks { cv::INTER_BITS = 5 , cv::INTER_BITS2 = INTER_BITS * 2 , cv::INTER_TAB_SIZE = 1 << INTER_BITS , cv::INTER_TAB_SIZE2 = INTER_TAB_SIZE * INTER_TAB_SIZE }

enum	cv::LineSegmentDetectorModes { cv::LSD_REFINE_NONE = 0 , cv::LSD_REFINE_STD = 1 , cv::LSD_REFINE_ADV = 2 }
	Line Segment Detector のバリアント。続き...

enum	cv::LineTypes { cv::FILLED = -1 , cv::LINE_4 = 4 , cv::LINE_8 = 8 , cv::LINE_AA = 16 }

enum	cv::MarkerTypes { cv::MARKER_CROSS = 0 , cv::MARKER_TILTED_CROSS = 1 , cv::MARKER_STAR = 2 , cv::MARKER_DIAMOND = 3 , cv::MARKER_SQUARE = 4 , cv::MARKER_TRIANGLE_UP = 5 , cv::MARKER_TRIANGLE_DOWN = 6 }

enum	cv::MorphShapes { cv::MORPH_RECT = 0 , cv::MORPH_CROSS = 1 , cv::MORPH_ELLIPSE = 2 , cv::MORPH_DIAMOND = 3 }
	構造化要素の形状詳細...

enum	cv::MorphTypes { cv::MORPH_ERODE = 0 , cv::MORPH_DILATE = 1 , cv::MORPH_OPEN = 2 , cv::MORPH_CLOSE = 3 , cv::MORPH_GRADIENT = 4 , cv::MORPH_TOPHAT = 5 , cv::MORPH_BLACKHAT = 6 , cv::MORPH_HITMISS = 7 }
	モルフォロジー演算の種類詳細...

enum	cv::PutTextFlags { cv::PUT_TEXT_ALIGN_LEFT =0 , cv::PUT_TEXT_ALIGN_CENTER =1 , cv::PUT_TEXT_ALIGN_RIGHT =2 , cv::PUT_TEXT_ALIGN_MASK =3 , cv::PUT_TEXT_ORIGIN_TL =0 , cv::PUT_TEXT_ORIGIN_BL =32 , cv::PUT_TEXT_WRAP =128 }
	各種のテキスト描画フラグを定義する。続き...

enum	cv::RetrievalModes { cv::RETR_EXTERNAL = 0 , cv::RETR_LIST = 1 , cv::RETR_CCOMP = 2 , cv::RETR_TREE = 3 , cv::RETR_FLOODFILL = 4 }
	輪郭抽出アルゴリズムのモード詳細...

enum	cv::ShapeMatchModes { cv::CONTOURS_MATCH_I1 =1 , cv::CONTOURS_MATCH_I2 =2 , cv::CONTOURS_MATCH_I3 =3 }
	形状マッチング手法。詳細...

enum	cv::SpecialFilter { cv::FILTER_SCHARR = -1 }

enum	cv::TemplateMatchModes { cv::TM_SQDIFF = 0 , cv::TM_SQDIFF_NORMED = 1 , cv::TM_CCORR = 2 , cv::TM_CCORR_NORMED = 3 , cv::TM_CCOEFF = 4 , cv::TM_CCOEFF_NORMED = 5 }
	テンプレートマッチング演算の種類詳細...

enum	cv::ThresholdTypes { cv::THRESH_BINARY = 0 , cv::THRESH_BINARY_INV = 1 , cv::THRESH_TRUNC = 2 , cv::THRESH_TOZERO = 3 , cv::THRESH_TOZERO_INV = 4 , cv::THRESH_MASK = 7 , cv::THRESH_OTSU = 8 , cv::THRESH_TRIANGLE = 16 , cv::THRESH_DRYRUN = 128 }

enum	cv::UndistortTypes { cv::PROJ_SPHERICAL_ORTHO = 0 , cv::PROJ_SPHERICAL_EQRECT = 1 }
	cv::undistort のモード続き...

enum	cv::WarpPolarMode { cv::WARP_POLAR_LINEAR = 0 , cv::WARP_POLAR_LOG = 256 }
	極座標マッピングのモードを指定する。詳細...

関数
void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::accumulateWeighted (InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha, InputArray mask=noArray())
	移動平均を更新する。

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::blendLinear (InputArray src1, InputArray src2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray dst)

void	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::calcBackProject (const Mat images, int nimages, const int channels, const SparseMat &hist, OutputArray backProject, const float **ranges, double scale=1, bool uniform=true)

void	cv::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	cv::calcBackProject (InputArrayOfArrays images, const std::vector< int > &channels, InputArray hist, OutputArray dst, const std::vector< float > &ranges, double scale)

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::Canny (InputArray dx, InputArray dy, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, bool L2gradient=false)

void	cv::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	cv::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	cv::clipLine (Rect imgRect, Point &pt1, Point &pt2)

bool	cv::clipLine (Size imgSize, Point &pt1, Point &pt2)
	画像矩形に対して線をクリップする。

bool	cv::clipLine (Size2l imgSize, Point2l &pt1, Point2l &pt2)

double	cv::compareHist (const SparseMat &H1, const SparseMat &H2, int method)

double	cv::compareHist (InputArray H1, InputArray H2, int method)
	2つのヒストグラムを比較する。

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

int	cv::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	cv::connectedComponentsWithStats (InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)

void	cv::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	cv::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	cv::cornerHarris (InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	Harrisコーナー検出器。

void	cv::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	cv::cornerSubPix (InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria)
	コーナー位置を精密化する。

Ptr< CLAHE >	cv::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< GeneralizedHoughBallard >	cv::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 >	cv::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	cv::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< LineSegmentDetector >	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F)

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::ellipse (InputOutputArray img, const RotatedRect &box, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8)

void	cv::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	cv::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	cv::ellipse2Poly (Point2d center, Size2d axes, int angle, int arcStart, int arcEnd, int delta, std::vector< Point2d > &pts)

float	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::fillConvexPoly (InputOutputArray img, const Point *pts, int npts, const Scalar &color, int lineType=LINE_8, int shift=0)

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::filter2D (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, const Filter2DParams &params=Filter2DParams())

void	cv::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	cv::findContours (InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())

void	cv::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	cv::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	cv::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。

int	cv::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	cv::floodFill (InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect *rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4)

void	cv::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	cv::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。

double	cv::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	cv::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	cv::getGaussianKernel (int ksize, double sigma, int ktype=CV_64F)
	ガウシアンフィルタの係数を返す。

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::fisheye::initUndistortRectifyMap (InputArray K, InputArray D, InputArray R, InputArray P, const cv::Size &size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
	cv::remap() による画像変換のための歪み除去・平行化マップを計算する。D が空の場合は歪みゼロが使用され、R または P が空の場合は恒等行列が使用される。

void	cv::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	cv::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	cv::initWideAngleProjMap (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, int destImageWidth, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2, int projType, double alpha=0)

void	cv::integral (InputArray src, OutputArray sum, int sdepth=-1)

void	cv::integral (InputArray src, OutputArray sum, OutputArray sqsum, int sdepth=-1, int sqdepth=-1)

void	cv::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。

void	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::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。

static Scalar	cv::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	cv::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。

Point2d	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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	cv::rectangle (InputOutputArray img, Rect rec, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)

void	cv::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。

void	cv::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	cv::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	cv::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。

void	cv::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。

void	cv::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	cv::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。

void	cv::stackBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize)
	stackBlurを使って画像を平滑化する。

double	cv::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	cv::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。

void	cv::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	cv::fisheye::undistortImage (InputArray distorted, OutputArray undistorted, InputArray K, InputArray D, InputArray Knew=cv::noArray(), const Size &new_size=Size())
	魚眼レンズの歪みを補正するために画像を変換する。

void	cv::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	cv::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	cv::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	cv::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。

float	cv::wrapperEMD (InputArray signature1, InputArray signature2, int distType, InputArray cost=noArray(), Ptr< float > lowerBound=Ptr< float >(), OutputArray flow=noArray())

クラス

名前空間

マクロ定義

列挙型

関数