imgproc.hpp 檔案參考

#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <utility>
#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>

imgproc.hpp 的包含關係圖

此圖顯示了哪些檔案直接或間接包含此檔案

名稱空間
名稱空間	cv
名稱空間	cv::gapi
名稱空間	cv::gapi::imgproc
	此名稱空間包含 OpenCV ImgProc 模組功能的 G-API 操作型別。

型別定義
using	cv::gapi::imgproc::ContMethod = ContourApproximationModes
using	cv::gapi::imgproc::GFindContoursOutput = std::tuple<GArray<GArray<Point>>,GArray<Vec4i>>
using	cv::gapi::imgproc::GMat2 = std::tuple<GMat,GMat>
using	cv::gapi::imgproc::GMat3 = std::tuple<GMat,GMat,GMat>
using	cv::gapi::imgproc::RetrMode = RetrievalModes

函式
GMat	cv::gapi::BayerGR2RGB (const GMat &src_gr)
	將影像從 BayerGR 顏色空間轉換為 RGB。該函式將輸入影像從 BayerGR 顏色空間轉換為 RGB。G、R 和 B 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMat	cv::gapi::BGR2Gray (const GMat &src)
	將影像從BGR色彩空間轉換為灰度影像。
GMat	cv::gapi::BGR2I420 (const GMat &src)
	將影像從 BGR 色彩空間轉換為 I420 色彩空間。
GMat	cv::gapi::BGR2LUV (const GMat &src)
	將影像從 BGR 色彩空間轉換為 LUV 色彩空間。
GMat	cv::gapi::BGR2RGB (const GMat &src)
	將影像從 BGR 色彩空間轉換為 RGB 色彩空間。
GMat	cv::gapi::BGR2YUV (const GMat &src)
	將影像從 BGR 色彩空間轉換為 YUV 色彩空間。
GMat	cv::gapi::bilateralFilter (const GMat &src, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	對影像應用雙邊濾波。
GMat	cv::gapi::blur (const GMat &src, const Size &ksize, const Point &anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	使用歸一化盒式濾波器模糊影像。
GOpaque< Rect >	cv::gapi::boundingRect (const GArray< Point2f > &src)
GOpaque< Rect >	cv::gapi::boundingRect (const GArray< Point2i > &src)
GOpaque< Rect >	cv::gapi::boundingRect (const GMat &src)
	計算點集或灰度影像非零畫素的最小正外接矩形。
GMat	cv::gapi::boxFilter (const GMat &src, int dtype, const Size &ksize, const Point &anchor=Point(-1,-1), bool normalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	使用方框濾波器模糊影像。
GMat	cv::gapi::Canny (const GMat &image, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
	使用Canny演算法在影像中查詢邊緣。
GMat	cv::gapi::dilate (const GMat &src, const Mat &kernel, const Point &anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	使用特定的結構元素對影像進行膨脹。
GMat	cv::gapi::dilate3x3 (const GMat &src, int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	使用 3x3 矩形結構元素對影像進行膨脹。
GMat	cv::gapi::equalizeHist (const GMat &src)
GMat	cv::gapi::erode (const GMat &src, const Mat &kernel, const Point &anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	使用特定的結構元素對影像進行腐蝕。
GMat	cv::gapi::erode3x3 (const GMat &src, int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	使用 3x3 矩形結構元素對影像進行腐蝕。
GMat	cv::gapi::filter2D (const GMat &src, int ddepth, const Mat &kernel, const Point &anchor=Point(-1,-1), const Scalar &delta=Scalar(0), int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	使用核函式對影像進行卷積。
GArray< GArray< Point > >	cv::gapi::findContours (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method)
GArray< GArray< Point > >	cv::gapi::findContours (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method, const GOpaque< Point > &offset)
	在二值影像中查詢輪廓。
std::tuple< GArray< GArray< Point > >, GArray< Vec4i > >	cv::gapi::findContoursH (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method)
std::tuple< GArray< GArray< Point > >, GArray< Vec4i > >	cv::gapi::findContoursH (const GMat &src, const RetrievalModes mode, const ContourApproximationModes method, const GOpaque< Point > &offset)
	在二值影像中查詢輪廓及其層次結構。
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GArray< Point2d > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GArray< Point2f > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GArray< Point2i > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec4f >	cv::gapi::fitLine2D (const GMat &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
	將直線擬合到 2D 點集。
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GArray< Point3d > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GArray< Point3f > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GArray< Point3i > &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
GOpaque< Vec6f >	cv::gapi::fitLine3D (const GMat &src, const DistanceTypes distType, const double param=0., const double reps=0., const double aeps=0.)
	將直線擬合到 3D 點集。
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBayerGR2RGB,< cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bayergr2rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2Gray,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2gray")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2I420,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2i420")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2LUV,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2luv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2RGB,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBGR2YUV,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2yuv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBilateralFilter,< GMat(GMat, int, double, double, int)>, "org.opencv.imgproc.filters.bilateralfilter")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBlur,< GMat(GMat, Size, Point, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.blur")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoundingRectMat,< GOpaque< Rect >(GMat)>, "org.opencv.imgproc.shape.boundingRectMat")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoundingRectVector32F,< GOpaque< Rect >(GArray< Point2f >)>, "org.opencv.imgproc.shape.boundingRectVector32F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoundingRectVector32S,< GOpaque< Rect >(GArray< Point2i >)>, "org.opencv.imgproc.shape.boundingRectVector32S")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GBoxFilter,< GMat(GMat, int, Size, Point, bool, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.boxfilter")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GCanny,< GMat(GMat, double, double, int, bool)>, "org.opencv.imgproc.feature.canny")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GDilate,< GMat(GMat, Mat, Point, int, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.dilate")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GEqHist,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.equalizeHist")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GErode,< GMat(GMat, Mat, Point, int, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.erode")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFilter2D,< GMat(GMat, int, Mat, Point, Scalar, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.filter2D")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContours,< GArray< GArray< Point > >(GMat, RetrMode, ContMethod, GOpaque< Point >)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContours")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContoursH,< GFindContoursOutput(GMat, RetrMode, ContMethod, GOpaque< Point >)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContoursH")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContoursHNoOffset,< GFindContoursOutput(GMat, RetrMode, ContMethod)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContoursHNoOffset")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFindContoursNoOffset,< GArray< GArray< Point > >(GMat, RetrMode, ContMethod)>, "org.opencv.imgproc.shape.findContoursNoOffset")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DMat,< GOpaque< Vec4f >(GMat, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DMat")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DVector32F,< GOpaque< Vec4f >(GArray< Point2f >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DVector32F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DVector32S,< GOpaque< Vec4f >(GArray< Point2i >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DVector32S")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine2DVector64F,< GOpaque< Vec4f >(GArray< Point2d >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine2DVector64F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DMat,< GOpaque< Vec6f >(GMat, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DMat")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DVector32F,< GOpaque< Vec6f >(GArray< Point3f >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DVector32F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DVector32S,< GOpaque< Vec6f >(GArray< Point3i >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DVector32S")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GFitLine3DVector64F,< GOpaque< Vec6f >(GArray< Point3d >, DistanceTypes, double, double, double)>, "org.opencv.imgproc.shape.fitLine3DVector64F")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GGaussBlur,< GMat(GMat, Size, double, double, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.gaussianBlur")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GGoodFeatures,< cv::GArray< cv::Point2f >(GMat, int, double, double, Mat, int, bool, double)>, "org.opencv.imgproc.feature.goodFeaturesToTrack")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GI4202BGR,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.i4202bgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GI4202RGB,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.i4202rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GLaplacian,< GMat(GMat, int, int, double, double, int)>, "org.opencv.imgproc.filters.laplacian")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GLUV2BGR,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.luv2bgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GMedianBlur,< GMat(GMat, int)>, "org.opencv.imgproc.filters.medianBlur")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GMorphologyEx,< GMat(GMat, MorphTypes, Mat, Point, int, BorderTypes, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.morphologyEx")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toBGR,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12tobgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toBGRp,< GMatP(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12tobgrp")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toGray,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12togray")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toRGB,< GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GNV12toRGBp,< GMatP(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgbp")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GResize,< GMat(GMat, Size, double, double, int)>, "org.opencv.imgproc.transform.resize")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GResizeP,< GMatP(GMatP, Size, int)>, "org.opencv.imgproc.transform.resizeP")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2Gray,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2gray")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2GrayCustom,< GMat(GMat, float, float, float)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2graycustom")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2HSV,< cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2hsv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2I420,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2i420")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2Lab,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2lab")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2YUV,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GRGB2YUV422,< cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv422")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GSepFilter,< GMat(GMat, int, Mat, Mat, Point, Scalar, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sepfilter")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GSobel,< GMat(GMat, int, int, int, int, double, double, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sobel")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GYUV2BGR,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2bgr")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL (GYUV2RGB,< GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2rgb")
	cv::gapi::imgproc::G_TYPED_KERNEL_M (GSobelXY,< GMat2(GMat, int, int, int, double, double, int, Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sobelxy")
GMat	cv::gapi::gaussianBlur (const GMat &src, const Size &ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	使用高斯濾波器模糊影像。
GArray< Point2f >	cv::gapi::goodFeaturesToTrack (const GMat &image, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, const Mat &mask=Mat(), int blockSize=3, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04)
	檢測影像中的強角點。
GMat	cv::gapi::I4202BGR (const GMat &src)
	將影像從 I420 色彩空間轉換為 BGR 色彩空間。
GMat	cv::gapi::I4202RGB (const GMat &src)
	將影像從 I420 色彩空間轉換為 BGR 色彩空間。
GMat	cv::gapi::Laplacian (const GMat &src, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	計算影像的拉普拉斯運算元。
GMat	cv::gapi::LUV2BGR (const GMat &src)
	將影像從 LUV 色彩空間轉換為 BGR 色彩空間。
GMat	cv::gapi::medianBlur (const GMat &src, int ksize)
	使用中值濾波器模糊影像。
GMat	cv::gapi::morphologyEx (const GMat &src, const MorphTypes op, const Mat &kernel, const Point &anchor=Point(-1,-1), const int iterations=1, const BorderTypes borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
	執行高階形態學變換。
GMat	cv::gapi::NV12toBGR (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	將影像從 NV12 (YUV420p) 顏色空間轉換為 BGR。該函式將輸入影像從 NV12 顏色空間轉換為 RGB。Y、U 和 V 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMatP	cv::gapi::NV12toBGRp (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	將影像從 NV12 (YUV420p) 顏色空間轉換為 BGR。該函式將輸入影像從 NV12 顏色空間轉換為 BGR。Y、U 和 V 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMat	cv::gapi::NV12toGray (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	將影像從 NV12 (YUV420p) 顏色空間轉換為灰度影像。該函式將輸入影像從 NV12 顏色空間轉換為灰度影像。Y、U 和 V 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMat	cv::gapi::NV12toRGB (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	將影像從 NV12 (YUV420p) 顏色空間轉換為 RGB。該函式將輸入影像從 NV12 顏色空間轉換為 RGB。Y、U 和 V 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMatP	cv::gapi::NV12toRGBp (const GMat &src_y, const GMat &src_uv)
	將影像從 NV12 (YUV420p) 顏色空間轉換為 RGB。該函式將輸入影像從 NV12 顏色空間轉換為 RGB。Y、U 和 V 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMat	cv::gapi::resize (const GMat &src, const Size &dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
	調整影像大小。
GMatP	cv::gapi::resizeP (const GMatP &src, const Size &dsize, int interpolation=cv::INTER_LINEAR)
	調整平面圖像大小。
GMat	cv::gapi::RGB2Gray (const GMat &src)
	將影像從 RGB 色彩空間轉換為灰度。
GMat	cv::gapi::RGB2Gray (const GMat &src, float rY, float gY, float bY)
GMat	cv::gapi::RGB2HSV (const GMat &src)
	將影像從 RGB 顏色空間轉換為 HSV。該函式將輸入影像從 RGB 顏色空間轉換為 HSV。R、G 和 B 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMat	cv::gapi::RGB2I420 (const GMat &src)
	將影像從 RGB 色彩空間轉換為 I420 色彩空間。
GMat	cv::gapi::RGB2Lab (const GMat &src)
	將影像從 RGB 色彩空間轉換為 Lab 色彩空間。
GMat	cv::gapi::RGB2YUV (const GMat &src)
	將影像從 RGB 色彩空間轉換為 YUV 色彩空間。
GMat	cv::gapi::RGB2YUV422 (const GMat &src)
	將影像從 RGB 顏色空間轉換為 YUV422。該函式將輸入影像從 RGB 顏色空間轉換為 YUV422。R、G 和 B 通道值的常規範圍是 0 到 255。
GMat	cv::gapi::sepFilter (const GMat &src, int ddepth, const Mat &kernelX, const Mat &kernelY, const Point &anchor, const Scalar &delta, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	對矩陣（影像）應用可分離線性濾波器。
GMat	cv::gapi::Sobel (const GMat &src, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	使用擴充套件 Sobel 運算元計算影像的一階、二階、三階或混合導數。
std::tuple< GMat, GMat >	cv::gapi::SobelXY (const GMat &src, int ddepth, int order, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT, const Scalar &borderValue=Scalar(0))
	使用擴充套件 Sobel 運算元計算影像的一階、二階、三階或混合導數。
GMat	cv::gapi::YUV2BGR (const GMat &src)
	將影像從YUV色彩空間轉換為BGR色彩空間。
GMat	cv::gapi::YUV2RGB (const GMat &src)
	將影像從 YUV 顏色空間轉換為 RGB。該函式將輸入影像從 YUV 顏色空間轉換為 RGB。Y、U 和 V 通道值的常規範圍是 0 到 255。