圖 API: 畫素級運算

詳細描述

gapi_math

函式
GMat	cv::gapi::bitwise_and (const GMat &src1, const GMat &src2)
	計算兩個矩陣的按位合取（src1 & src2）。計算兩個相同大小矩陣的逐元素按位邏輯合取。
GMat	cv::gapi::bitwise_and (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::bitwise_not (const GMat &src)
	反轉陣列的每個位。
GMat	cv::gapi::bitwise_or (const GMat &src1, const GMat &src2)
	計算兩個矩陣的按位析取（src1 | src2）。計算兩個相同大小矩陣的逐元素按位邏輯析取。
GMat	cv::gapi::bitwise_or (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::bitwise_xor (const GMat &src1, const GMat &src2)
	計算兩個矩陣的按位邏輯異或（src1 ^ src2）。計算兩個相同大小矩陣的逐元素按位邏輯異或。
GMat	cv::gapi::bitwise_xor (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpEQ (const GMat &src1, const GMat &src2)
	執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否等於第二個矩陣的元素。
GMat	cv::gapi::cmpEQ (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpGE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否大於或等於第二個矩陣的元素。
GMat	cv::gapi::cmpGE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpGT (const GMat &src1, const GMat &src2)
	執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否大於第二個矩陣的元素。
GMat	cv::gapi::cmpGT (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpLE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否小於或等於第二個矩陣的元素。
GMat	cv::gapi::cmpLE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpLT (const GMat &src1, const GMat &src2)
	執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否小於第二個矩陣的元素。
GMat	cv::gapi::cmpLT (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpNE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否不等於第二個矩陣的元素。
GMat	cv::gapi::cmpNE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::select (const GMat &src1, const GMat &src2, const GMat &mask)
	根據給定的掩碼，從第一個或第二個輸入矩陣中選擇值。如果掩碼矩陣的對應值為255，則該函式將第一個輸入矩陣中的值設定到輸出矩陣；如果掩碼矩陣的值設定為0，則設定第二個輸入矩陣中的值。

函式文件

bitwise_and() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

計算兩個矩陣的按位合取（src1 & src2）。計算兩個相同大小矩陣的逐元素按位邏輯合取。

對於浮點矩陣，操作使用其機器特定的位表示（通常符合IEEE754標準）。對於多通道矩陣，每個通道獨立處理。輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和深度。

支援的矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_and"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	第二個輸入矩陣。

bitwise_and() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_andS"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	標量，將與src1的元素逐元素合取。

bitwise_not()

GMat cv::gapi::bitwise_not

(

const GMat &

src

)

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

反轉陣列的每個位。

函式bitwise_not計算輸入矩陣的逐元素按位反轉

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

對於浮點矩陣，操作使用其機器特定的位表示（通常符合IEEE754標準）。對於多通道矩陣，每個通道獨立處理。輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和深度。

支援的矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_not"

引數

src

輸入矩陣。

bitwise_or() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

計算兩個矩陣的按位析取（src1 | src2）。計算兩個相同大小矩陣的逐元素按位邏輯析取。

對於浮點矩陣，操作使用其機器特定的位表示（通常符合IEEE754標準）。對於多通道矩陣，每個通道獨立處理。輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和深度。

支援的矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_or"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	第二個輸入矩陣。

bitwise_or() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_orS"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	標量，將與src1的元素逐元素析取。

bitwise_xor() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

計算兩個矩陣的按位邏輯異或（src1 ^ src2）。計算兩個相同大小矩陣的逐元素按位邏輯異或。

對於浮點矩陣，操作使用其機器特定的位表示（通常符合IEEE754標準）。對於多通道矩陣，每個通道獨立處理。輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和深度。

支援的矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xor"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	第二個輸入矩陣。

bitwise_xor() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xorS"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	標量，將對src1的元素執行逐元素“邏輯異或”操作。

cmpEQ() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否等於第二個矩陣的元素。

該函式比較兩個相同大小的矩陣src1和src2的元素

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

當比較結果為真時，輸出陣列的相應元素被設定為255。比較操作可以用等價的矩陣表示式代替

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

深度為 CV_8U 的輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和通道數。

支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQ"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	與第一個輸入矩陣深度相同的第二個輸入矩陣/標量。

另請參見

min, max, threshold, cmpNE

cmpEQ() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQScalar"

cmpGE() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否大於或等於第二個矩陣的元素。

該函式比較兩個相同大小的矩陣src1和src2的元素

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

當比較結果為真時，輸出陣列的相應元素被設定為255。比較操作可以用等價的矩陣表示式代替

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

深度為 CV_8U 的輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和通道數。

支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGE"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	與第一個輸入矩陣深度相同的第二個輸入矩陣/標量。

另請參見

min, max, threshold, cmpLE, cmpGT, cmpLT

cmpGE() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLGEcalar"

cmpGT() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否大於第二個矩陣的元素。

該函式比較兩個相同大小的矩陣src1和src2的元素

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

當比較結果為真時，輸出陣列的相應元素被設定為255。比較操作可以用等價的矩陣表示式代替

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

深度為 CV_8U 的輸出矩陣必須與輸入矩陣/矩陣具有相同的大小和通道數。

支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGT"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	與第一個輸入矩陣深度相同的第二個輸入矩陣/標量。

另請參見

min, max, threshold, cmpLE, cmpGE, cmpLT

cmpGT() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGTScalar"

cmpLE() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否小於或等於第二個矩陣的元素。

該函式比較兩個相同大小的矩陣src1和src2的元素

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

當比較結果為真時，輸出陣列的相應元素被設定為255。比較操作可以用等價的矩陣表示式代替

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

深度為 CV_8U 的輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和通道數。

支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLE"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	與第一個輸入矩陣深度相同的第二個輸入矩陣/標量。

另請參見

min, max, threshold, cmpGT, cmpGE, cmpLT

cmpLE() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLEScalar"

cmpLT() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否小於第二個矩陣的元素。

該函式比較兩個相同大小的矩陣src1和src2的元素

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

當比較結果為真時，輸出陣列的相應元素被設定為255。比較操作可以用等價的矩陣表示式代替

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

深度為 CV_8U 的輸出矩陣必須與輸入矩陣/矩陣具有相同的大小和通道數。

支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLT"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	與第一個輸入矩陣深度相同的第二個輸入矩陣/標量。

另請參見

min, max, threshold, cmpLE, cmpGE, cmpGT

cmpLT() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLTScalar"

cmpNE() [1/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

執行兩個矩陣的逐元素比較，檢查第一個矩陣的元素是否不等於第二個矩陣的元素。

該函式比較兩個相同大小的矩陣src1和src2的元素

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

當比較結果為真時，輸出陣列的相應元素被設定為255。比較操作可以用等價的矩陣表示式代替

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

深度為 CV_8U 的輸出矩陣必須與輸入矩陣具有相同的大小和通道數。

支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNE"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	與第一個輸入矩陣深度相同的第二個輸入矩陣/標量。

另請參見

min, max, threshold, cmpEQ

cmpNE() [2/2]

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

這是一個過載成員函式，為方便起見提供。它與上述函式的區別僅在於接受的引數。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNEScalar"

select()

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

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

根據給定的掩碼，從第一個或第二個輸入矩陣中選擇值。如果掩碼矩陣的對應值為255，則該函式將第一個輸入矩陣中的值設定到輸出矩陣；如果掩碼矩陣的值設定為0，則設定第二個輸入矩陣中的值。

輸入掩碼矩陣必須是 CV_8UC1 型別，其他兩個輸入矩陣和輸出矩陣應為相同型別。所有輸入和輸出矩陣的大小應相同。支援的輸入矩陣資料型別有 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

注意

函式文字ID為 "org.opencv.core.pixelwise.select"

引數

src1	第一個輸入矩陣。
src2	第二個輸入矩陣。
mask	掩碼輸入矩陣。