OpenCL サポート

詳細説明

クラス
class	cv::BufferPoolController
class	cv::ocl::Context
class	cv::ocl::Device
class	cv::ocl::Image2D
class	cv::ocl::Kernel
class	cv::ocl::KernelArg
class	cv::ocl::OpenCLExecutionContext
class	cv::ocl::OpenCLExecutionContextScope
class	cv::ocl::Platform
class	cv::ocl::PlatformInfo
class	cv::ocl::Program
class	cv::ocl::ProgramSource
class	cv::ocl::Queue
class	cv::ocl::Timer

列挙型
enum	cv::ocl::OclVectorStrategy {   cv::ocl::OCL_VECTOR_OWN = 0 ,   cv::ocl::OCL_VECTOR_MAX = 1 ,   cv::ocl::OCL_VECTOR_DEFAULT = OCL_VECTOR_OWN }

関数
void	cv::ocl::attachContext (const String &platformName, void *platformID, void *context, void *deviceID)
	OpenCLコンテキストをOpenCVにアタッチする。
void	cv::ocl::buildOptionsAddMatrixDescription (String &buildOptions, const String &name, InputArray _m)
int	cv::ocl::checkOptimalVectorWidth (const int *vectorWidths, InputArray src1, InputArray src2=noArray(), InputArray src3=noArray(), InputArray src4=noArray(), InputArray src5=noArray(), InputArray src6=noArray(), InputArray src7=noArray(), InputArray src8=noArray(), InputArray src9=noArray(), OclVectorStrategy strat=OCL_VECTOR_DEFAULT)
void	cv::ocl::convertFromBuffer (void *cl_mem_buffer, size_t step, int rows, int cols, int type, UMat &dst)
	OpenCLバッファを UMat に変換する。
void	cv::ocl::convertFromImage (void *cl_mem_image, UMat &dst)
	OpenCLのimage2d_tを UMat に変換する。
const char *	cv::ocl::convertTypeStr (int sdepth, int ddepth, int cn, char *buf)
const char *	cv::ocl::convertTypeStr (int sdepth, int ddepth, int cn, char *buf, size_t buf_size)
void	cv::ocl::finish ()
MatAllocator *	cv::ocl::getOpenCLAllocator ()
const char *	cv::ocl::getOpenCLErrorString (int errorCode)
void	cv::ocl::getPlatfomsInfo (std::vector< PlatformInfo > &platform_info)
bool	cv::ocl::haveAmdBlas ()
bool	cv::ocl::haveAmdFft ()
bool	cv::ocl::haveOpenCL ()
bool	cv::ocl::haveSVM ()
void	cv::ocl::initializeContextFromHandle (Context &ctx, void *platform, void *context, void *device)
String	cv::ocl::kernelToStr (InputArray _kernel, int ddepth=-1, const char *name=NULL)
const char *	cv::ocl::memopTypeToStr (int t)
int	cv::ocl::predictOptimalVectorWidth (InputArray src1, InputArray src2=noArray(), InputArray src3=noArray(), InputArray src4=noArray(), InputArray src5=noArray(), InputArray src6=noArray(), InputArray src7=noArray(), InputArray src8=noArray(), InputArray src9=noArray(), OclVectorStrategy strat=OCL_VECTOR_DEFAULT)
int	cv::ocl::predictOptimalVectorWidthMax (InputArray src1, InputArray src2=noArray(), InputArray src3=noArray(), InputArray src4=noArray(), InputArray src5=noArray(), InputArray src6=noArray(), InputArray src7=noArray(), InputArray src8=noArray(), InputArray src9=noArray())
void	cv::ocl::setUseOpenCL (bool flag)
const char *	cv::ocl::typeToStr (int t)
bool	cv::ocl::useOpenCL ()
const char *	cv::ocl::vecopTypeToStr (int t)

列挙型詳解

OclVectorStrategy

enum cv::ocl::OclVectorStrategy

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

列挙値
OCL_VECTOR_OWN  Python: cv.ocl.OCL_VECTOR_OWN
OCL_VECTOR_MAX  Python: cv.ocl.OCL_VECTOR_MAX
OCL_VECTOR_DEFAULT  Python: cv.ocl.OCL_VECTOR_DEFAULT

関数詳解

attachContext()

void cv::ocl::attachContext	(	const String &	platformName,
		void *	platformID,
		void *	context,
		void *	deviceID )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

OpenCLコンテキストをOpenCVにアタッチする。

覚え書き

OpenCVは利用可能なOpenCLプラットフォームが platformName という名前を持つかをチェックし、その後コンテキストをOpenCVに割り当てて clRetainContext 関数を呼び出す。deviceID のデバイスが対象デバイスとして使われ、新しいコマンドキューが作成される。

引数

platformName	アタッチする OpenCL プラットフォームの名前。この文字列は、実行時にそのプラットフォームが OpenCV で利用可能かどうかを確認するために使用される
platformID	アタッチされたコンテキストが作成された対象プラットフォームのID
context	OpenCVにアタッチするOpenCLコンテキスト
deviceID	デバイスのID。アタッチされたコンテキストから作成されている必要がある

buildOptionsAddMatrixDescription()

void cv::ocl::buildOptionsAddMatrixDescription	(	String &	buildOptions,
		const String &	name,
		InputArray	_m )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

checkOptimalVectorWidth()

int cv::ocl::checkOptimalVectorWidth	(	const int *	vectorWidths,
		InputArray	src1,
		InputArray	src2 = noArray(),
		InputArray	src3 = noArray(),
		InputArray	src4 = noArray(),
		InputArray	src5 = noArray(),
		InputArray	src6 = noArray(),
		InputArray	src7 = noArray(),
		InputArray	src8 = noArray(),
		InputArray	src9 = noArray(),
		OclVectorStrategy	strat = OCL_VECTOR_DEFAULT )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

convertFromBuffer()

void cv::ocl::convertFromBuffer	(	void *	cl_mem_buffer,
		size_t	step,
		int	rows,
		int	cols,
		int	type,
		UMat &	dst )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

OpenCLバッファを UMat に変換する。

覚え書き

OpenCLバッファ (cl_mem_buffer) はOpenCVと互換性のある2次元画像データを含んでいる必要がある。メモリの内容は clBuffer から UMat へコピーされない。その代わり、バッファハンドルが UMat に割り当てられ、clRetainMemObject が呼び出される。

引数

cl_mem_buffer	ソースの clBuffer ハンドル
step	1行あたりのバイト数
rows	行数
cols	列数
type	画像のOpenCV型
dst	出力先の UMat

convertFromImage()

void cv::ocl::convertFromImage	(	void *	cl_mem_image,
		UMat &	dst )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

OpenCLの image2d_t を UMat に変換する。

覚え書き

OpenCLの image2d_t (cl_mem_image) は、OpenCVの UMat フォーマットと互換性がある必要がある。メモリの内容は clEnqueueCopyImageToBuffer 関数によって画像から UMat へコピーされる。

引数

cl_mem_image	ソースの image2d_t ハンドル
dst	出力先の UMat

convertTypeStr() [1/2]

const char * cv::ocl::convertTypeStr	(	int	sdepth,
		int	ddepth,
		int	cn,
		char *	buf )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

convertTypeStr() [2/2]

const char * cv::ocl::convertTypeStr	(	int	sdepth,
		int	ddepth,
		int	cn,
		char *	buf,
		size_t	buf_size )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

finish()

void cv::ocl::finish

(

)

Python:
	cv.ocl.finish(		) ->	None

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

getOpenCLAllocator()

MatAllocator * cv::ocl::getOpenCLAllocator

(

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

この関数の呼び出しグラフ:

getOpenCLErrorString()

const char * cv::ocl::getOpenCLErrorString

(

int

errorCode

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

getPlatfomsInfo()

void cv::ocl::getPlatfomsInfo

(

std::vector< PlatformInfo > &

platform_info

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

haveAmdBlas()

bool cv::ocl::haveAmdBlas

(

)

Python:
	cv.ocl.haveAmdBlas(		) ->	retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

haveAmdFft()

bool cv::ocl::haveAmdFft

(

)

Python:
	cv.ocl.haveAmdFft(		) ->	retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

haveOpenCL()

bool cv::ocl::haveOpenCL

(

)

Python:
	cv.ocl.haveOpenCL(		) ->	retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

haveSVM()

bool cv::ocl::haveSVM

(

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

initializeContextFromHandle()

void cv::ocl::initializeContextFromHandle	(	Context &	ctx,
		void *	platform,
		void *	context,
		void *	device )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

非推奨Deprecated

kernelToStr()

String cv::ocl::kernelToStr	(	InputArray	_kernel,
		int	ddepth = -1,
		const char *	name = NULL )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

memopTypeToStr()

const char * cv::ocl::memopTypeToStr

(

int

t

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

predictOptimalVectorWidth()

int cv::ocl::predictOptimalVectorWidth	(	InputArray	src1,
		InputArray	src2 = noArray(),
		InputArray	src3 = noArray(),
		InputArray	src4 = noArray(),
		InputArray	src5 = noArray(),
		InputArray	src6 = noArray(),
		InputArray	src7 = noArray(),
		InputArray	src8 = noArray(),
		InputArray	src9 = noArray(),
		OclVectorStrategy	strat = OCL_VECTOR_DEFAULT )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

predictOptimalVectorWidthMax()

int cv::ocl::predictOptimalVectorWidthMax	(	InputArray	src1,
		InputArray	src2 = noArray(),
		InputArray	src3 = noArray(),
		InputArray	src4 = noArray(),
		InputArray	src5 = noArray(),
		InputArray	src6 = noArray(),
		InputArray	src7 = noArray(),
		InputArray	src8 = noArray(),
		InputArray	src9 = noArray() )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

setUseOpenCL()

void cv::ocl::setUseOpenCL

(

bool

flag

)

Python:
	cv.ocl.setUseOpenCL(	flag	) ->	None

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

例

samples/cpp/stitching_detailed.cpp.

typeToStr()

const char * cv::ocl::typeToStr

(

int

t

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

useOpenCL()

bool cv::ocl::useOpenCL

(

)

Python:
	cv.ocl.useOpenCL(		) ->	retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

例

samples/hog_tapi.cpp.

vecopTypeToStr()

const char * cv::ocl::vecopTypeToStr

(

int

t

)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>