简介

OpenCV 图API（或G-API）是OpenCV的一个新模块，旨在使常规图像处理更快、更便携。这两个目标是通过引入一种新的基于图的执行模型来实现的。

G-API是OpenCV中的一个特殊模块——与大多数其他主要模块不同，它充当框架而不是某种特定的计算机视觉算法。G-API提供了一种定义计算机视觉操作、使用它构建图（以表达式的形式），以及最终为特定后端实现和运行操作的方法。

注意: G-API是一个新模块，目前正在积极开发中。它的API目前是不稳定的，将来可能会出现一些小的但会破坏兼容性的更改。

为什么选择图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

学习如何在G-API中引入新的操作并为各种后端实现它。
实现细节

G-API的低级实现细节，面向希望贡献代码的人。
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、布尔和其他矩阵操作；
- 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绘图和合成功能
  
  绘图和合成功能

API示例

下面显示了一个非常基本的G-API流水线示例

#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);
 
    返回 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，该对象从连接的摄像头或指定的视频文件获取视频帧。

接下来构建 G-API 管道。实际上，它是在 cv::GMat 数据上的一系列 G-API 操作调用。G-API 的重要方面是，此代码块仅声明操作，而不是操作本身。此时不会进行任何处理，G-API 仅跟踪哪些操作构成管道以及如何连接。G-API 数据对象（此处为 cv::GMat）用于将操作彼此连接。“in”是一个空 cv::GMat，表示它是计算的开始。

编写 G-API 代码后，它将被捕获到调用图中，并实例化 cv::GComputation 对象。此对象将输入/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 之间的所有数据流重建调用图。

cv::GComputation 是一个轻量级对象，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() 是一个多态方法，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 cv::GComputation::apply() 的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。

本示例可以概述一些重要的概念：

图声明和图执行是不同的步骤；
图是从一系列 G-API 表达式隐式构建的；
G-API 支持函数式调用——例如 cv::gapi::resize()，以及运算符，例如用于计算按位或的运算符 |；
G-API 语法旨在看起来很简洁：图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)；
图声明不绑定到任何数据——真实的数据对象 (cv::Mat) 在图声明之后才会出现。

请参阅教程和移植示例，以了解有关各种 G-API 功能和概念的更多信息。

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