文件 block.hpp: 改用设备层。
文件 border_interpolate.hpp: 改用设备层。
文件 color.hpp: 改用设备层。
文件 common.hpp: 改用设备层。
文件 core.hpp: 改用 <opencv2/gapi/ocl/core.hpp>。
文件 cuda_types.hpp: 改用设备层。
成员 cv::Algorithm::write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
成员 cv::aruco::calibrateCameraAruco (InputArrayOfArrays corners, InputArray ids, InputArray counter, const Ptr< Board > &board, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray perViewErrors, int flags=0, const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON)): 改用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::calibrateCameraAruco（InputArrayOfArrays 角点，InputArray id，InputArray 计数器，const Ptr< Board > &board，大小图像大小，InputOutputArray cameraMatrix，InputOutputArray distCoeffs，OutputArrayOfArrays rvecs=无数组（），OutputArrayOfArrays tvecs=无数组（），int flags=0，const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS，30，DBL_EPSILON)): 使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::calibrateCameraCharuco (InputArrayOfArrays charuco 角点，InputArrayOfArrays charuco id，const Ptr< CharucoBoard > &board，大小图像大小，InputOutputArray cameraMatrix，InputOutputArray distCoeffs，OutputArrayOfArrays rvecs=无数组（），OutputArrayOfArrays tvecs=无数组（），int flags=0，const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS，30，DBL_EPSILON)): 使用 CharucoBoard::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::calibrateCameraCharuco (InputArrayOfArrays charucoCorners, InputArrayOfArrays charucoIds, const Ptr< CharucoBoard > &board, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, OutputArray stdDeviationsIntrinsics, OutputArray stdDeviationsExtrinsics, OutputArray perViewErrors, int flags=0, const TermCriteria &criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON)): 使用 CharucoBoard::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::detectCharucoDiamond (InputArray image, InputArrayOfArrays markerCorners, InputArray markerIds, float squareMarkerLengthRate, OutputArrayOfArrays diamondCorners, OutputArray diamondIds, InputArray cameraMatrix=noArray(), InputArray distCoeffs=noArray(), Ptr< Dictionary > dictionary=makePtr< Dictionary >(getPredefinedDictionary(PredefinedDictionaryType::DICT_4X4_50))): 使用 CharucoDetector::detectDiamonds
成员 cv::aruco::detectMarkers (InputArray image, const Ptr< Dictionary > &dictionary, OutputArrayOfArrays corners, OutputArray ids, const Ptr< DetectorParameters > &parameters=makePtr< DetectorParameters >(), OutputArrayOfArrays rejectedImgPoints=noArray()): 使用类 ArucoDetector::detectMarkers
成员 cv::aruco::drawCharucoDiamond (const Ptr< Dictionary > &dictionary, Vec4i ids, int squareLength, int markerLength, OutputArray img, int marginSize=0, int borderBits=1): 使用 CharucoBoard::generateImage()
成员 cv::aruco::drawPlanarBoard (const Ptr< Board > &board, Size outSize, OutputArray img, int marginSize, int borderBits): 使用 Board::generateImage
结构 cv::aruco::EstimateParameters: 使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::estimatePoseBoard (InputArrayOfArrays corners, InputArray ids, const Ptr< Board > &board, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false): 使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::estimatePoseCharucoBoard (InputArray charucoCorners, InputArray charucoIds, const Ptr< CharucoBoard > &board, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false): 使用 CharucoBoard::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers (InputArrayOfArrays corners, float markerLength, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvecs, OutputArray tvecs, OutputArray objPoints=noArray(), const Ptr< EstimateParameters > &estimateParameters=makePtr< EstimateParameters >()): 使用 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::getBoardObjectAndImagePoints (const Ptr< Board > &board, InputArrayOfArrays detectedCorners, InputArray detectedIds, OutputArray objPoints, OutputArray imgPoints): 使用 Board::matchImagePoints
成员 cv::aruco::interpolateCornersCharuco（InputArrayOfArrays markerCorners，InputArray markerIds，InputArray image，const Ptr< CharucoBoard > &board，OutputArray charucoCorners，OutputArray charucoIds，InputArray cameraMatrix=noArray()，InputArray distCoeffs=noArray()，int minMarkers=2）: 使用 CharucoDetector::detectBoard
成员 cv::aruco::PatternPositionType: 使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
成员 cv::aruco::refineDetectedMarkers（InputArray image，const Ptr< Board > &board，InputOutputArrayOfArrays detectedCorners，InputOutputArray detectedIds，InputOutputArrayOfArrays rejectedCorners，InputArray cameraMatrix=noArray()，InputArray distCoeffs=noArray()，float minRepDistance=10.f，float errorCorrectionRate=3.f，bool checkAllOrders=true，OutputArray recoveredIdxs=noArray()，const Ptr< DetectorParameters > &parameters=makePtr< DetectorParameters >()）: 使用类 ArucoDetector::refineDetectedMarkers
成员 cv::aruco::testCharucoCornersCollinear（const Ptr< CharucoBoard > &board，InputArray charucoIds）: 使用 CharucoBoard::checkCharucoCornersCollinear
成员 cv::convertFp16（InputArray src，OutputArray dst）: 相反，使用 Mat::convertTo，其中 CV_16F。
成员 cv::createStitcher（bool try_use_gpu=false）: 使用 Stitcher::create
成员 cv::createStitcherScans（bool try_use_gpu=false）: 使用 Stitcher::create
成员 cv::dnn::getInferenceEngineBackendType ()
成员 cv::dnn::Layer::finalize (const std::vector< Mat > &inputs): 使用 Layer::finalize(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) 代替
成员 cv::dnn::Layer::finalize (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs): 使用 Layer::finalize(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) 代替
成员 cv::dnn::Layer::finalize (const std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output): 使用 Layer::finalize(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) 代替
成员 cv::dnn::Layer::forward (std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output, std::vector< Mat > &internals): 使用 Layer::forward(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) 代替
成员 cv::dnn::Layer::run (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs, std::vector< Mat > &internals): 此方法将在未来版本中移除。
成员 cv::dnn::LSTMLayer::setProduceCellOutput (bool produce=false)=0: 在 LayerParams 中使用标志 use_timestamp_dim。
成员 cv::dnn::LSTMLayer::setUseTimstampsDim (bool use=true)=0: 在 LayerParams 中使用标志 produce_cell_output。
成员 cv::dnn::LSTMLayer::setWeights (const Mat &Wh, const Mat &Wx, const Mat &b)=0: 使用 LayerParams::blobs 代替。
成员 cv::dnn::Net::getLayer (const LayerId &layerId) const: 将被移除
成员 cv::dnn::Net::getLayer (const String &layerName) const: 使用 int getLayerId(const String &layer)
成员 cv::dnn::Net::LayerId: 使用 getLayerId() 和 int 型结果。
成员 cv::dnn::setInferenceEngineBackendType (const cv::String &newBackendType)
成员 cv::error (const Exception &exc): 删除此版本
成员 cv::estimateRigidTransform (InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine): 使用 cv::estimateAffine2D、cv::estimateAffinePartial2D 代替。如果您将此函数与图像结合使用，请使用 cv::calcOpticalFlowPyrLK 提取点，然后再使用估算函数。
成员 cv::FileNode::FileNode (const FileStorage *fs, size_t blockIdx, size_t ofs)
成员 cv::getThreadNum (): 当前实现不对应于此文档。
成员 cv::linearPolar (InputArray src, OutputArray dst, Point2f center, double maxRadius, int flags): 此函数产生的结果与 cv::warpPolar(src, dst, src.size(), center, maxRadius, flags)
成员 cv::logPolar (InputArray src, OutputArray dst, Point2f center, double M, int flags): 此函数产生的结果与 cv::warpPolar(src, dst, src.size(), center, maxRadius, flags+WARP_POLAR_LOG);
成员 cv::ocl::Context::Context (int dtype)
成员 cv::ocl::Context::create ()
成员 cv::ocl::Context::create (int dtype)
成员 cv::ocl::initializeContextFromHandle (Context &ctx, void *platform, void *context, void *device)
类 cv::ocl::Platform
成员 cv::ocl::Platform::getDefault ()
成员 cv::ovis::updateTexture (const String &name, InputArray image): use setMaterialProperty
成员 cv::text::loadOCRHMMClassifierCNN (const String &filename): use loadOCRHMMClassifier instead
成员 cv::text::loadOCRHMMClassifierNM (const String &filename): loadOCRHMMClassifier instead
成员 cv::TLSDataAccumulator< T >::gather (std::vector< T * > &data) const: replaced by detachData()
成员 cv::TLSDataContainer::gatherData (std::vector< void * > &data) const: use detachData() instead
成员 cv::v_signmask (const v_reg< _Tp, n > &a): v_signmask depends on a lane count heavily and therefore isn't universal enough
成员 CV_DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE_NGRAPH
成员 CV_DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE_NN_BUILDER_API
文件 datamov_utils.hpp: Instead, use the Device layer.
文件 dynamic_smem.hpp: Instead, use the Device layer.
文件 emulation.hpp: Instead, use the Device layer.
文件 filters.hpp: Instead, use the Device layer.
文件 funcattrib.hpp: 改用设备层。
文件 functional.hpp: 改用设备层。
成员 G_TYPED_KERNEL_M: 此宏已被用作用于声明任何 G-API 操作的 G_TYPED_KERNEL 弃用。
文件 ggpukernel.hpp: 改用 <opencv2/gapi/ocl/goclkernel.hpp>。
文件 imgproc.hpp: 改用 <opencv2/gapi/ocl/imgproc.hpp>。
文件 limits.hpp: 改用设备层。
文件 reduce.hpp: 改用设备层。
文件 saturate_cast.hpp: 改用设备层。
文件 scan.hpp: 改用设备层。
文件 simd_functions.hpp: 改用设备层。
文件 transform.hpp: 改用设备层。
文件 type_traits.hpp: 改用设备层。
文件 utility.hpp: 改用设备层。
文件 vec_distance.hpp: 改用设备层。
文件 vec_math.hpp: 改用设备层。
文件 vec_traits.hpp: 改用设备层。
文件 warp.hpp: 改用设备层。
文件 warp_reduce.hpp: 相反，使用设备层。
文件 warp_shuffle.hpp: 相反，使用设备层。