图形 API: 像素级操作

详细描述

gapi_math

函数
GMat	cv::gapi::bitwise_and (const GMat &src1, const GMat &src2)
	计算两个矩阵的按位与 (src1 & src2)，计算两个相同大小的矩阵逐元素的按位逻辑与。
GMat	cv::gapi::bitwise_and (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::bitwise_not (const GMat &src)
	对数组的每个比特位进行反转。
GMat	cv::gapi::bitwise_or (const GMat &src1, const GMat &src2)
	计算两个矩阵的按位或运算 (src1 | src2) 计算两个相同大小的矩阵逐元素的按位逻辑或。
GMat	cv::gapi::bitwise_or (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::bitwise_xor (const GMat &src1, const GMat &src2)
	计算两个矩阵的按位逻辑“异或”运算 (src1 ^ src2)，计算两个相同大小的矩阵逐元素的按位逻辑“异或”。
GMat	cv::gapi::bitwise_xor (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpEQ (const GMat &src1, const GMat &src2)
	执行两个矩阵的逐元素比较，检查第一个矩阵中的元素是否等于第二个矩阵中的元素。
GMat	cv::gapi::cmpEQ (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpGE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否大于或等于第二个矩阵中的元素。
GMat	cv::gapi::cmpGE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpGT (const GMat &src1, const GMat &src2)
	执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否大于第二个矩阵中的元素。
GMat	cv::gapi::cmpGT (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpLE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否小于或等于第二个矩阵中的元素。
GMat	cv::gapi::cmpLE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpLT (const GMat &src1, const GMat &src2)
	执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否小于第二个矩阵中的元素。
GMat	cv::gapi::cmpLT (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::cmpNE (const GMat &src1, const GMat &src2)
	执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否不等于第二个矩阵中的元素。
GMat	cv::gapi::cmpNE (const GMat &src1, const GScalar &src2)
GMat	cv::gapi::select (const GMat &src1, const GMat &src2, const GMat &mask)
	通过给定的蒙版从输入矩阵的第一或第二个矩阵中选择值。此函数根据蒙版矩阵的对应值设置输出矩阵的值，如果为 255，则为第一个输入矩阵的值，如果为 0，则为第二个输入矩阵的值。

函数文档

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>

计算两个矩阵的按位与 (src1 & src2)，计算两个相同大小的矩阵逐元素的按位逻辑与。

对于浮点矩阵，操作使用其特定于机器的位表示（通常符合 IEEE754）。对于多通道矩阵，将独立处理各个通道。输出矩阵必须与输入矩阵具有相同的大小和深度。

支持的矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_and”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	第二个输入矩阵。

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_andS”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	标量，它将与 src1 的元素按元素进行合取。

bitwise_not()

GMat cv::gapi::bitwise_not

(

const GMat &

src

)

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

#include <opencv2/gapi/core.hpp>

对数组的每个比特位进行反转。

函数 bitwise_not 计算输入矩阵的逐元素位反相

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

对于浮点矩阵，操作使用其特定于机器的位表示（通常符合 IEEE754）。对于多通道矩阵，将独立处理各个通道。输出矩阵必须与输入矩阵具有相同的大小和深度。

支持的矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_not”

参数

src

输入矩阵。

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>

计算两个矩阵的按位或运算 (src1 | src2) 计算两个相同大小的矩阵逐元素的按位逻辑或。

对于浮点矩阵，操作使用其特定于机器的位表示（通常符合 IEEE754）。对于多通道矩阵，将独立处理各个通道。输出矩阵必须与输入矩阵具有相同的大小和深度。

支持的矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_or”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	第二个输入矩阵。

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_orS”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	标量，它将与 src1 的元素按元素进行析取。

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>

计算两个矩阵的按位逻辑“异或”运算 (src1 ^ src2)，计算两个相同大小的矩阵逐元素的按位逻辑“异或”。

对于浮点矩阵，操作使用其特定于机器的位表示（通常符合 IEEE754）。对于多通道矩阵，将独立处理各个通道。输出矩阵必须与输入矩阵具有相同的大小和深度。

支持的矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xor”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	第二个输入矩阵。

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xorS”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	标量，将对 src1 元素执行按元素“逻辑或”运算。

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>

执行两个矩阵的逐元素比较，检查第一个矩阵中的元素是否等于第二个矩阵中的元素。

函数比较大小相同且类型相同的两个矩阵 src1 和 src2 的元素

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

如果比较结果为真，则将输出数组的相应元素设置为 255。比较运算可替换为等效的矩阵表达式

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

深度为 CV_8U 的输出矩阵必须与输入矩阵的大小和通道数相同。

受支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQ”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	与第一个输入矩阵深度相同的第二个输入矩阵/标量。

请参阅

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为“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>

执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否大于或等于第二个矩阵中的元素。

函数比较大小相同且类型相同的两个矩阵 src1 和 src2 的元素

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

如果比较结果为真，则将输出数组的相应元素设置为 255。比较运算可替换为等效的矩阵表达式

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

深度为 CV_8U 的输出矩阵必须与输入矩阵的大小和通道数相同。

受支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGE”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	与第一个输入矩阵深度相同的第二个输入矩阵/标量。

请参阅

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为“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>

执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否大于第二个矩阵中的元素。

函数比较大小相同且类型相同的两个矩阵 src1 和 src2 的元素

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

如果比较结果为真，则将输出数组的相应元素设置为 255。比较运算可替换为等效的矩阵表达式

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

深度为 CV_8U 的输出矩阵必须具有与输入矩阵/矩阵相同的尺寸和相同的通道数。

支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为“org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGT”

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	与第一个输入矩阵深度相同的第二个输入矩阵/标量。

请参阅

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为“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>

执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否小于或等于第二个矩阵中的元素。

函数比较大小相同且类型相同的两个矩阵 src1 和 src2 的元素

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

如果比较结果为真，则将输出数组的相应元素设置为 255。比较运算可替换为等效的矩阵表达式

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

深度为 CV_8U 的输出矩阵必须与输入矩阵的大小和通道数相同。

受支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLE"

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	与第一个输入矩阵深度相同的第二个输入矩阵/标量。

请参阅

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为 "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>

执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否小于第二个矩阵中的元素。

函数比较大小相同且类型相同的两个矩阵 src1 和 src2 的元素

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

如果比较结果为真，则将输出数组的相应元素设置为 255。比较运算可替换为等效的矩阵表达式

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

深度为 CV_8U 的输出矩阵必须具有与输入矩阵/矩阵相同的尺寸和相同的通道数。

受支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLT"

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	与第一个输入矩阵深度相同的第二个输入矩阵/标量。

请参阅

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 为 "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>

执行两个矩阵逐元素比较, 检查第一个矩阵的元素是否不等于第二个矩阵中的元素。

函数比较大小相同且类型相同的两个矩阵 src1 和 src2 的元素

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

如果比较结果为真，则将输出数组的相应元素设置为 255。比较运算可替换为等效的矩阵表达式

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

深度为 CV_8U 的输出矩阵必须与输入矩阵的大小和通道数相同。

受支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 为 "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNE"

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	与第一个输入矩阵深度相同的第二个输入矩阵/标量。

请参阅

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>

这是一个重载成员函数，为方便而提供。它与上面的函数仅在其接受的参数方面有所不同。

注意

函数文本 ID 是"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>

通过给定的蒙版从输入矩阵的第一或第二个矩阵中选择值。此函数根据蒙版矩阵的对应值设置输出矩阵的值，如果为 255，则为第一个输入矩阵的值，如果为 0，则为第二个输入矩阵的值。

输入掩码矩阵必须是 CV_8UC1 类型，其他两个输入矩阵和输出矩阵应为相同类型。所有输入和输出矩阵的大小应相同。支持的输入矩阵数据类型为 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1、CV_32FC1。

注意

函数文本 ID 是"org.opencv.core.pixelwise.select"

参数

src1	第一个输入矩阵。
src2	第二个输入矩阵。
mask	mask 输入矩阵。