基于引用计数的 GPU 内存基本存储类。更多…

#include <opencv2/core/cuda.hpp>

cv::cuda::GpuMat 的协作图

类
类	Allocator

公有成员函数
	GpuMat (const GpuMat &m)
	复制构造函数

	GpuMat (const GpuMat &m, Range rowRange, Range colRange)
	为较大矩阵的一部分创建 GpuMat 头

	GpuMat (const GpuMat &m, Rect roi)

	GpuMat (GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
	默认构造函数

	GpuMat (InputArray arr, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
	从主机内存构建 GpuMat（阻塞调用）

	GpuMat (int rows, int cols, int type, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
	构造指定大小和类型的 GpuMat

	GpuMat (int rows, int cols, int type, Scalar s, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())
	构造 GpuMat 并用指定值 _s 填充它

	GpuMat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=Mat::AUTO_STEP)
	指向用户分配数据的 GpuMat 头的构造函数

	GpuMat (Size size, int type, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())

	GpuMat (Size size, int type, Scalar s, GpuMat::Allocator *allocator=GpuMat::defaultAllocator())

	GpuMat (Size size, int type, void *data, size_t step=Mat::AUTO_STEP)

	~GpuMat ()
	析构函数 - 调用 release()

GpuMat &	adjustROI (int dtop, int dbottom, int dleft, int dright)
	在父 GpuMat 中移动/调整当前 GpuMat ROI

void	assignTo (GpuMat &m, int type=-1) const

int	channels () const
	返回通道数

GpuMat	clone () const
	返回 GpuMat 的深拷贝，即数据被复制

GpuMat	col (int x) const
	返回指定列的新 GpuMat 头

GpuMat	colRange (int startcol, int endcol) const
	… 指定列范围

GpuMat	colRange (Range r) const

void	convertTo (GpuMat &dst, int rtype, double alpha, double beta, Stream &stream) const
	绑定重载，用于将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（非阻塞调用）

void	convertTo (GpuMat &dst, int rtype, double alpha=1.0, double beta=0.0) const
	绑定重载，用于将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（阻塞调用）

void	convertTo (GpuMat &dst, int rtype, Stream &stream) const
	绑定重载，用于将GpuMat转换为另一种数据类型（非阻塞调用）

void	convertTo (OutputArray dst, int rtype) const
	将GpuMat转换为另一种数据类型（阻塞调用）

void	convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta, Stream &stream) const
	将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（非阻塞调用）

void	convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta=0.0) const
	将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（阻塞调用）

void	convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, Stream &stream) const
	将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（非阻塞调用）

void	convertTo (OutputArray dst, int rtype, Stream &stream) const
	将GpuMat转换为另一种数据类型（非阻塞调用）

void	copyTo (GpuMat &dst) const
	绑定重载，用于将GpuMat内容复制到设备内存（阻塞调用）

void	copyTo (GpuMat &dst, GpuMat &mask) const
	绑定重载，用于将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（阻塞调用）

void	copyTo (GpuMat &dst, GpuMat &mask, Stream &stream) const
	绑定重载，用于将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（非阻塞调用）

void	copyTo (GpuMat &dst, Stream &stream) const
	绑定重载，用于将GpuMat内容复制到设备内存（非阻塞调用）

void	copyTo (OutputArray dst) const
	将GpuMat内容复制到设备内存（阻塞调用）

void	copyTo (OutputArray dst, InputArray mask) const
	将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（阻塞调用）

void	copyTo (OutputArray dst, InputArray mask, Stream &stream) const
	将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（非阻塞调用）

void	copyTo (OutputArray dst, Stream &stream) const
	将GpuMat内容复制到设备内存（非阻塞调用）

void	create (int rows, int cols, int type)
	除非GpuMat已经具有指定的大小和类型，否则分配新的GpuMat数据

void	create (Size size, int type)

void *	cudaPtr () const

int	depth () const
	返回元素类型

void	download (OutputArray dst) const
	从GpuMat执行数据下载（阻塞调用）

void	download (OutputArray dst, Stream &stream) const
	从GpuMat下载数据（非阻塞调用）

size_t	elemSize () const
	返回元素大小（以字节为单位）

size_t	elemSize1 () const
	返回元素通道的大小（以字节为单位）

bool	empty () const
	如果GpuMat数据为NULL，则返回true

bool	isContinuous () const

void	locateROI (Size &wholeSize, Point &ofs) const
	定位父GpuMat中的GpuMat头

template<typename _Tp >
	operator PtrStep< _Tp > () const

template<typename _Tp >
	operator PtrStepSz< _Tp > () const

GpuMat	operator() (Range rowRange, Range colRange) const
	提取矩形子GpuMat（这是row、rowRange等的泛化形式）

GpuMat	operator() (Rect roi) const

GpuMat &	operator= (const GpuMat &m)
	赋值运算符

uchar *	ptr (int y=0)
	返回指向第y行的指针

template<typename _Tp >
_Tp *	ptr (int y=0)
	上述方法的模板版本

const uchar *	ptr (int y=0) const

template<typename _Tp >
const _Tp *	ptr (int y=0) const

void	释放 ()
	递减引用计数器，当引用计数器达到0时释放数据

GpuMat	reshape (int cn, int rows=0) const

GpuMat	row (int y) const
	返回指定行的新的GpuMat头

GpuMat	rowRange (int startrow, int endrow) const
	…用于指定的行跨度

GpuMat	rowRange (Range r) const

GpuMat &	setTo (Scalar s)
	将一些GpuMat元素设置为s（阻塞调用）

GpuMat &	setTo (Scalar s, InputArray mask)
	根据掩码将一些GpuMat元素设置为s（阻塞调用）

GpuMat &	setTo (Scalar s, InputArray mask, Stream &stream)
	根据掩码将一些GpuMat元素设置为s（非阻塞调用）

GpuMat &	setTo (Scalar s, Stream &stream)
	将一些GpuMat元素设置为s（非阻塞调用）

Size	size () const
	返回GpuMat大小：width == 列数，height == 行数

size_t	step1 () const
	返回step/elemSize1()

void	swap (GpuMat &mat)
	与其他智能指针交换

int	type () const
	返回元素类型

void	updateContinuityFlag ()
	内部使用方法：更新连续性标志

void	upload (InputArray arr)
	将数据上传到GpuMat（阻塞调用）

void	upload (InputArray arr, Stream &stream)
	将数据上传到GpuMat（非阻塞调用）

静态公共成员函数
static GpuMat::Allocator *	defaultAllocator ()
	默认分配器

static GpuMat::Allocator *	getStdAllocator ()

static void	setDefaultAllocator (GpuMat::Allocator *allocator)

公共属性
Allocator *	allocator
	allocator

int	cols

uchar *	data
	指向数据的指针

const uchar *	dataend

uchar *	datastart
	在locateROI和adjustROI中使用的辅助字段

int	flags

int *	refcount

int	rows
	行数和列数

size_t	step
	连续行之间的距离（以字节为单位）；包括任何间隙

详细描述

具有引用计数的GPU内存的基本存储类。

它的接口与Mat接口匹配，但存在以下限制

不支持任意维度（仅限二维）
没有返回其数据引用的函数（因为GPU上的引用对于CPU无效）
不支持表达式模板技术

注意，后一种限制可能会导致矩阵运算符过载，从而导致内存分配。 GpuMat 类可转换为 cuda::PtrStepSz 和 cuda::PtrStep，因此可以直接传递到内核。

注意: 与 Mat 相比，在大多数情况下 GpuMat::isContinuous() == false。这意味着行会根据硬件对齐到特定大小。单行 GpuMat 始终是连续矩阵。; 不建议保留已分配的静态或全局 GpuMat 变量，也就是说，不要依赖其析构函数。此类变量和 CUDA 上下文的销毁顺序未定义。如果 CUDA 上下文已销毁，则 GPU 内存释放函数将返回错误。

某些成员函数被描述为“阻塞调用”，而另一些则被描述为“非阻塞调用”。阻塞函数与主机同步。保证在函数返回时 GPU 操作已完成。但是，非阻塞函数与主机异步。即使 GPU 操作未完成，这些函数也可能返回。

与它们的阻塞对应函数相比，非阻塞函数接受 Stream 作为附加参数。如果传递非默认流，则 GPU 操作可能会与其他流中的操作重叠。

另请参阅: Mat

构造函数和析构函数文档

◆ GpuMat() [1/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( GpuMat::Allocator * allocator = GpuMat::defaultAllocator() )

explicit


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

默认构造函数

◆ GpuMat() [2/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	int	rows,
		int	cols,
		int	type,
		GpuMat::Allocator *	allocator = GpuMat::defaultAllocator() )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

构造指定大小和类型的 GpuMat

◆ GpuMat() [3/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	Size	size,
		int	type,
		GpuMat::Allocator *	allocator = GpuMat::defaultAllocator() )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

◆ GpuMat() [4/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	int	rows,
		int	cols,
		int	type,
		Scalar	s,
		GpuMat::Allocator *	allocator = GpuMat::defaultAllocator() )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

构造 GpuMat 并用指定值 _s 填充它

◆ GpuMat() [5/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	Size	size,
		int	type,
		Scalar	s,
		GpuMat::Allocator *	allocator = GpuMat::defaultAllocator() )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

◆ GpuMat() [6/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat ( const GpuMat & m )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

复制构造函数

◆ GpuMat() [7/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	int	rows,
		int	cols,
		int	type,
		void *	data,
		size_t	step = Mat::AUTO_STEP )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

指向用户分配数据的 GpuMat 头的构造函数

◆ GpuMat() [8/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	Size	size,
		int	type,
		void *	data,
		size_t	step = Mat::AUTO_STEP )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

◆ GpuMat() [9/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	const GpuMat &	m,
		Range	rowRange,
		Range	colRange )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

为较大矩阵的一部分创建 GpuMat 头

◆ GpuMat() [10/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	const GpuMat &	m,
		Rect	roi )


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

◆ GpuMat() [11/11]

cv::cuda::GpuMat::GpuMat	(	InputArray	arr,
		GpuMat::Allocator *	allocator = GpuMat::defaultAllocator() )

explicit


cv.cuda.GpuMat(	[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	rows, cols, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	size, type, s[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, rowRange, colRange	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	m, roi	) ->	<cuda_GpuMat 对象>
cv.cuda.GpuMat(	arr[, allocator]	) ->	<cuda_GpuMat 对象>

从主机内存构建 GpuMat（阻塞调用）

◆ ~GpuMat()

cv::cuda::GpuMat::~GpuMat ( )

析构函数 - 调用 release()

成员函数文档

◆ adjustROI()

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::adjustROI	(	int	dtop,
		int	dbottom,
		int	dleft,
		int	dright )

Python
	cv.cuda.GpuMat.adjustROI(	dtop, dbottom, dleft, dright	) ->	retval

在父 GpuMat 中移动/调整当前 GpuMat ROI

◆ assignTo()

void cv::cuda::GpuMat::assignTo	(	GpuMat &	m,
		int	type = -1 ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.assignTo(	m[, type]	) ->	None

◆ channels()

int cv::cuda::GpuMat::channels ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.channels(		) ->	retval

返回通道数

◆ clone()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::clone ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.clone(		) ->	retval

返回 GpuMat 的深拷贝，即数据被复制

◆ col()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::col ( int x ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.col(	x	) ->	retval

返回指定列的新 GpuMat 头

◆ colRange() [1/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::colRange	(	int	startcol,
		int	endcol ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.colRange(	startcol, endcol	) ->	retval
	cv.cuda.GpuMat.colRange(	r	) ->	retval

… 指定列范围

◆ colRange() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::colRange ( Range r ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.colRange(	startcol, endcol	) ->	retval
	cv.cuda.GpuMat.colRange(	r	) ->	retval

◆ convertTo() [1/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	GpuMat &	dst,
		int	rtype,
		double	alpha,
		double	beta,
		Stream &	stream ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（非阻塞调用）

◆ convertTo() [2/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	GpuMat &	dst,
		int	rtype,
		double	alpha = 1.0,
		double	beta = 0.0 ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（阻塞调用）

◆ convertTo() [3/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	GpuMat &	dst,
		int	rtype,
		Stream &	stream ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat转换为另一种数据类型（非阻塞调用）

◆ convertTo() [4/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	OutputArray	dst,
		int	rtype ) const


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat转换为另一种数据类型（阻塞调用）

◆ convertTo() [5/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	OutputArray	dst,
		int	rtype,
		double	alpha,
		double	beta,
		Stream &	stream ) const


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（非阻塞调用）

◆ convertTo() [6/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	OutputArray	dst,
		int	rtype,
		double	alpha,
		double	beta = 0.0 ) const


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（阻塞调用）

◆ convertTo() [7/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	OutputArray	dst,
		int	rtype,
		double	alpha,
		Stream &	stream ) const


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat转换为具有缩放功能的另一种数据类型（非阻塞调用）

◆ convertTo() [8/8]

void cv::cuda::GpuMat::convertTo	(	OutputArray	dst,
		int	rtype,
		Stream &	stream ) const


cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype[, dst[, alpha[, beta]]]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.convertTo(	rtype, alpha, beta, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat转换为另一种数据类型（非阻塞调用）

◆ copyTo() [1/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( GpuMat & dst ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat内容复制到设备内存（阻塞调用）

此函数的调用图如下所示

◆ copyTo() [2/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo	(	GpuMat &	dst,
		GpuMat &	mask ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（阻塞调用）

此函数的调用图如下所示

◆ copyTo() [3/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo	(	GpuMat &	dst,
		GpuMat &	mask,
		Stream &	stream ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（非阻塞调用）

此函数的调用图如下所示

◆ copyTo() [4/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo	(	GpuMat &	dst,
		Stream &	stream ) const

inline


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

绑定重载，用于将GpuMat内容复制到设备内存（非阻塞调用）

此函数的调用图如下所示

◆ copyTo() [5/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo ( OutputArray dst ) const


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat内容复制到设备内存（阻塞调用）

◆ copyTo() [6/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo	(	OutputArray	dst,
		InputArray	mask ) const


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（阻塞调用）

◆ copyTo() [7/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo	(	OutputArray	dst,
		InputArray	mask,
		Stream &	stream ) const


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat中被非零掩码元素标记的元素复制到“m”（非阻塞调用）

◆ copyTo() [8/8]

void cv::cuda::GpuMat::copyTo	(	OutputArray	dst,
		Stream &	stream ) const


cv.cuda.GpuMat.copyTo(	[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	stream[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask[, dst]	) ->	dst
cv.cuda.GpuMat.copyTo(	mask, stream[, dst]	) ->	dst

将GpuMat内容复制到设备内存（非阻塞调用）

◆ create() [1/2]

void cv::cuda::GpuMat::create	(	int	rows,
		int	cols,
		int	type )

Python
	cv.cuda.GpuMat.create(	rows, cols, type	) ->	None
	cv.cuda.GpuMat.create(	size, type	) ->	None

除非GpuMat已经具有指定的大小和类型，否则分配新的GpuMat数据

◆ create() [2/2]

void cv::cuda::GpuMat::create	(	Size	size,
		int	type )

Python
	cv.cuda.GpuMat.create(	rows, cols, type	) ->	None
	cv.cuda.GpuMat.create(	size, type	) ->	None

◆ cudaPtr()

void * cv::cuda::GpuMat::cudaPtr ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.cudaPtr(		) ->	retval

◆ defaultAllocator()

static GpuMat::Allocator * cv::cuda::GpuMat::defaultAllocator ( )

static

Python
	cv.cuda.GpuMat.defaultAllocator(		) ->	retval
	cv.cuda.GpuMat_defaultAllocator(		) ->	retval

默认分配器

◆ depth()

int cv::cuda::GpuMat::depth ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.depth(		) ->	retval

返回元素类型

◆ download() [1/2]

void cv::cuda::GpuMat::download ( OutputArray dst ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.download(	[, dst]	) ->	dst
	cv.cuda.GpuMat.download(	stream[, dst]	) ->	dst

从GpuMat执行数据下载（阻塞调用）

此函数将数据从设备内存复制到主机内存。作为阻塞调用，保证复制操作在此函数返回时完成。

◆ download() [2/2]

void cv::cuda::GpuMat::download	(	OutputArray	dst,
		Stream &	stream ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.download(	[, dst]	) ->	dst
	cv.cuda.GpuMat.download(	stream[, dst]	) ->	dst

从GpuMat下载数据（非阻塞调用）

此函数将数据从设备内存复制到主机内存。作为非阻塞调用，即使复制操作未完成，此函数也可能返回。

如果`stream`不是默认流且`dst`是使用HostMem::PAGE_LOCKED选项分配的HostMem，则复制操作可能与其他非默认流中的操作重叠。

◆ elemSize()

size_t cv::cuda::GpuMat::elemSize ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.elemSize(		) ->	retval

返回元素大小（以字节为单位）

◆ elemSize1()

size_t cv::cuda::GpuMat::elemSize1 ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.elemSize1(		) ->	retval

返回元素通道的大小（以字节为单位）

◆ empty()

bool cv::cuda::GpuMat::empty ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.empty(		) ->	retval

如果GpuMat数据为NULL，则返回true

◆ getStdAllocator()

static GpuMat::Allocator * cv::cuda::GpuMat::getStdAllocator ( )

static

Python
	cv.cuda.GpuMat.getStdAllocator(		) ->	retval
	cv.cuda.GpuMat_getStdAllocator(		) ->	retval

◆ isContinuous()

bool cv::cuda::GpuMat::isContinuous ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.isContinuous(		) ->	retval

如果GpuMat数据连续（即连续行之间没有间隙），则返回true。

◆ locateROI()

void cv::cuda::GpuMat::locateROI	(	Size &	wholeSize,
		Point &	ofs ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.locateROI(	wholeSize, ofs	) ->	None

定位父GpuMat中的GpuMat头

◆ operator PtrStep< _Tp >()

template<typename _Tp >

cv::cuda::GpuMat::operator PtrStep< _Tp > ( ) const

◆ operator PtrStepSz< _Tp >()

template<typename _Tp >

cv::cuda::GpuMat::operator PtrStepSz< _Tp > ( ) const

◆ operator()() [1/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::operator()	(	Range	rowRange,
		Range	colRange ) const

提取矩形子GpuMat（这是row、rowRange等的泛化形式）

◆ operator()() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::operator() ( Rect roi ) const

◆ operator=()

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::operator= ( const GpuMat & m )

赋值运算符

◆ ptr() [1/4]

uchar * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0 )

返回指向第y行的指针

◆ ptr() [2/4]

template<typename _Tp >

_Tp * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0 )

上述方法的模板版本

◆ ptr() [3/4]

const uchar * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0 ) const

◆ ptr() [4/4]

template<typename _Tp >

const _Tp * cv::cuda::GpuMat::ptr ( int y = 0 ) const

◆ release()

void cv::cuda::GpuMat::release ( )

Python
	cv.cuda.GpuMat.release(		) ->	None

递减引用计数器，当引用计数器达到0时释放数据

◆ reshape()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::reshape	(	int	cn,
		int	rows = 0 ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.reshape(	cn[, rows]	) ->	retval

为相同数据创建替代的GpuMat头，具有不同的通道数和/或不同的行数。

◆ row()

GpuMat cv::cuda::GpuMat::row ( int y ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.row(	y	) ->	retval

返回指定行的新的GpuMat头

◆ rowRange() [1/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::rowRange	(	int	startrow,
		int	endrow ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.rowRange(	startrow, endrow	) ->	retval
	cv.cuda.GpuMat.rowRange(	r	) ->	retval

…用于指定的行跨度

◆ rowRange() [2/2]

GpuMat cv::cuda::GpuMat::rowRange ( Range r ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.rowRange(	startrow, endrow	) ->	retval
	cv.cuda.GpuMat.rowRange(	r	) ->	retval

◆ setDefaultAllocator()

static void cv::cuda::GpuMat::setDefaultAllocator ( GpuMat::Allocator * allocator )

static

Python
	cv.cuda.GpuMat.setDefaultAllocator(	allocator	) ->	None
	cv.cuda.GpuMat_setDefaultAllocator(	allocator	) ->	None

◆ setTo() [1/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo ( Scalar s )


cv.cuda.GpuMat.setTo(	s	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, stream	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask, stream	) ->	retval

将一些GpuMat元素设置为s（阻塞调用）

◆ setTo() [2/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo	(	Scalar	s,
		InputArray	mask )


cv.cuda.GpuMat.setTo(	s	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, stream	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask, stream	) ->	retval

根据掩码将一些GpuMat元素设置为s（阻塞调用）

◆ setTo() [3/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo	(	Scalar	s,
		InputArray	mask,
		Stream &	stream )


cv.cuda.GpuMat.setTo(	s	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, stream	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask, stream	) ->	retval

根据掩码将一些GpuMat元素设置为s（非阻塞调用）

◆ setTo() [4/4]

GpuMat & cv::cuda::GpuMat::setTo	(	Scalar	s,
		Stream &	stream )


cv.cuda.GpuMat.setTo(	s	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, stream	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask	) ->	retval
cv.cuda.GpuMat.setTo(	s, mask, stream	) ->	retval

将一些GpuMat元素设置为s（非阻塞调用）

◆ size()

Size cv::cuda::GpuMat::size ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.size(		) ->	retval

返回GpuMat大小：width == 列数，height == 行数

◆ step1()

size_t cv::cuda::GpuMat::step1 ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.step1(		) ->	retval

返回step/elemSize1()

◆ swap()

void cv::cuda::GpuMat::swap ( GpuMat & mat )

Python
	cv.cuda.GpuMat.swap(	mat	) ->	None

与其他智能指针交换

◆ type()

int cv::cuda::GpuMat::type ( ) const

Python
	cv.cuda.GpuMat.type(		) ->	retval

返回元素类型

◆ updateContinuityFlag()

void cv::cuda::GpuMat::updateContinuityFlag ( )

Python
	cv.cuda.GpuMat.updateContinuityFlag(		) ->	None

内部使用方法：更新连续性标志

◆ upload() [1/2]

void cv::cuda::GpuMat::upload ( InputArray arr )

Python
	cv.cuda.GpuMat.upload(	arr	) ->	None
	cv.cuda.GpuMat.upload(	arr, stream	) ->	None

将数据上传到GpuMat（阻塞调用）

此函数将数据从主机内存复制到设备内存。作为一个阻塞调用，保证复制操作在此函数返回时完成。

◆ upload() [2/2]

void cv::cuda::GpuMat::upload	(	InputArray	arr,
		Stream &	stream )

Python
	cv.cuda.GpuMat.upload(	arr	) ->	None
	cv.cuda.GpuMat.upload(	arr, stream	) ->	None

将数据上传到GpuMat（非阻塞调用）

此函数将数据从主机内存复制到设备内存。作为一个非阻塞调用，即使复制操作未完成，此函数也可能返回。

如果`stream`不是默认流且`dst`是使用HostMem::PAGE_LOCKED选项分配的HostMem，则复制操作可能与其他非默认流中的操作重叠。

成员数据文档

◆ allocator

Allocator* cv::cuda::GpuMat::allocator

allocator

◆ cols

int cv::cuda::GpuMat::cols

◆ data

uchar* cv::cuda::GpuMat::data

指向数据的指针

◆ dataend

const uchar* cv::cuda::GpuMat::dataend

◆ datastart

uchar* cv::cuda::GpuMat::datastart

在locateROI和adjustROI中使用的辅助字段

◆ flags

int cv::cuda::GpuMat::flags

包含多个位域

魔术签名
连续性标志
深度
通道数

◆ refcount

int* cv::cuda::GpuMat::refcount

指向引用计数器的指针；当GpuMat指向用户分配的数据时，该指针为NULL

◆ rows

int cv::cuda::GpuMat::rows

行数和列数

◆ step

size_t cv::cuda::GpuMat::step

连续行之间的距离（以字节为单位）；包括任何间隙

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/core/cuda.hpp

类

公有成员函数

静态公共成员函数

公共属性

详细描述

构造函数和析构函数文档

◆ GpuMat() [1/11]

◆ GpuMat() [2/11]

◆ GpuMat() [3/11]

◆ GpuMat() [4/11]

◆ GpuMat() [5/11]

◆ GpuMat() [6/11]

◆ GpuMat() [7/11]

◆ GpuMat() [8/11]

◆ GpuMat() [9/11]

◆ GpuMat() [10/11]

◆ GpuMat() [11/11]

◆ ~GpuMat()

成员函数文档

◆ adjustROI()

◆ assignTo()

◆ channels()

◆ clone()

◆ col()

◆ colRange() [1/2]

◆ colRange() [2/2]

◆ convertTo() [1/8]

◆ convertTo() [2/8]

◆ convertTo() [3/8]

◆ convertTo() [4/8]

◆ convertTo() [5/8]

◆ convertTo() [6/8]

◆ convertTo() [7/8]

◆ convertTo() [8/8]

◆ copyTo() [1/8]

◆ copyTo() [2/8]

◆ copyTo() [3/8]

◆ copyTo() [4/8]

◆ copyTo() [5/8]

◆ copyTo() [6/8]

◆ copyTo() [7/8]

◆ copyTo() [8/8]

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ cudaPtr()

◆ defaultAllocator()

◆ depth()

◆ download() [1/2]

◆ download() [2/2]

◆ elemSize()

◆ elemSize1()

◆ empty()

◆ getStdAllocator()

◆ isContinuous()

◆ locateROI()

◆ operator PtrStep< _Tp >()

◆ operator PtrStepSz< _Tp >()

◆ operator()() [1/2]

◆ operator()() [2/2]

◆ operator=()

◆ ptr() [1/4]

◆ ptr() [2/4]

◆ ptr() [3/4]

◆ ptr() [4/4]

◆ release()

◆ reshape()

◆ row()

◆ rowRange() [1/2]

◆ rowRange() [2/2]

◆ setDefaultAllocator()

◆ setTo() [1/4]

◆ setTo() [2/4]

◆ setTo() [3/4]

◆ setTo() [4/4]

◆ size()

◆ step1()

◆ swap()

◆ type()

◆ updateContinuityFlag()

◆ upload() [1/2]