简介

OpenCV 图形 API（或 G-API）是 OpenCV 的一个新模块，旨在使常规图像处理快速且可移植。通过引入新的基于图形的执行模型，这两个目标得以实现。

G-API 是 OpenCV 中的一个特殊模块 - 与大多数其他主模块不同，它充当框架而不是某些特定的 CV 算法。G-API 提供了定义 CV 操作、使用它构建图形（以表达式的形式），以及最后为特定后端实现和运行操作的方法。

注意: G-API 是一个新的模块，目前正在积极开发中。其 API 目前处于不稳定状态，将来可能会出现一些小的但不兼容的更改。

为什么要使用图形 API？

G-API 背后的动机及其目标。
高级设计概述

G-API 架构及其主要内部组件的总体概述。
内核 API

了解如何在 G-API 中引入新操作并为各种后端实现它。
实现细节

G-API 的底层实现细节，供那些想要贡献的人员使用。
API 参考：函数和类
- G-API 框架
  
  核心 G-API 类、数据类型、后端等。
- G-API 核心功能
  
  核心 G-API 操作 - 算术、布尔和其它矩阵操作；
- G-API 图像处理功能
  
  图像处理函数：颜色空间转换、各种滤波器等。
- G-API 视频处理功能
  
  视频处理功能。
- G-API 绘制和合成功能
  
  绘制和合成功能

API 示例

下面显示了一个非常基本的 G-API 管道示例

#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/gapi.hpp>
#include <opencv2/gapi/core.hpp>
#include <opencv2/gapi/imgproc.hpp>
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    cv::VideoCapture cap;
    if (argc > 1) cap.open(argv[1]);
    else cap.open(0);
    CV_Assert(cap.isOpened());
 
    cv::GMat in;
    cv::GMat vga = cv::gapi::resize(in, cv::Size(), 0.5, 0.5);
    cv::GMat gray = cv::gapi::BGR2Gray(vga);
    cv::GMat blurred = cv::gapi::blur(gray, cv::Size(5,5));
    cv::GMat edges = cv::gapi::Canny(blurred, 32, 128, 3);
    cv::GMat b,g,r;
std::tie(b,g,r) = cv::gapi::split3(vga);
    cv::GMat out = cv::gapi::merge3(b, g | edges, r);
    cv::GComputation ac(in, out);
 
    cv::Mat input_frame;
    cv::Mat output_frame;
    CV_Assert(cap.read(input_frame));
    do
    {
ac.apply(input_frame, output_frame);
        cv::imshow("output", output_frame);
} while (cap.read(input_frame) && cv::waitKey(30) < 0);
 
    return 0;
}

G-API 是一个独立的 OpenCV 模块，因此必须显式包含其头文件。main() 的前四行创建并初始化 OpenCV 的标准视频捕获对象，该对象从连接的相机或指定的文件中获取视频帧。

接下来构建 G-API 管道。实际上，它是一系列对 cv::GMat 数据的 G-API 操作调用。G-API 的重要方面是此代码块只是一个动作声明，而不是动作本身。此时不会发生任何处理，G-API 只跟踪哪些操作构成管道以及它是如何连接的。G-API 数据对象（这里指的是 cv::GMat）用于将操作彼此连接。in 是一个空 cv::GMat，表示它是计算的起点。

在编写 G-API 代码后，它会通过实例化 cv::GComputation 对象被捕获到调用图中。该对象采用输入/输出数据引用（在此示例中，分别为 in 和 out cv::GMat 对象）作为参数，并根据 in 和 out 之间的所有数据流来重建调用图。

cv::GComputation 在某种意义上是一个薄对象，因为它只捕获哪些操作构成计算。但是，它可以用来执行计算 - 在下面的处理循环中，每个捕获的帧（一个 cv::Mat input_frame）都会传递给 cv::GComputation::apply()。

在示例视频“vtest.avi”上运行的示例管道

cv::GComputation::apply() 是一种多态方法，它接受可变数量的参数。由于此计算是在一个输入、一个输出上定义的，因此使用了 cv::GComputation::apply() 的一个特殊重载来传递输入数据并获取输出数据。

在内部，cv::GComputation::apply() 会为给定的输入参数编译捕获的图，并立即在数据上执行编译后的图。

此示例中可以概述几个重要的概念

图声明和图执行是不同的步骤；
图是根据一系列 G-API 表达式隐式构建的；
G-API 支持类似函数的调用 - 例如 cv::gapi::resize()，以及运算符，例如运算符 |，用于计算按位或；
G-API 语法旨在看起来很纯净：图形中的每个操作调用都会产生一个新的结果，从而形成一个有向无环图 (DAG)；
图声明不绑定任何数据 - 真实数据对象（cv::Mat）在图声明后才会出现。

参见教程和移植示例，了解有关各种 G-API 功能和概念的更多信息。

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