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公共类型 | 公共成员函数 | 所有成员列表
cv::cudev::GpuMat_< T > 类模板参考
CUDA加速的计算机视觉 » 设备层

#include <opencv2/cudev/ptr2d/gpumat.hpp>

cv::cudev::GpuMat_< T > 的协作图

公共类型

typedef T value_type
 

公共成员函数

__host__ GpuMat_ (Allocator *allocator=defaultAllocator())
 默认构造函数
 
template<class Body >
__host__ GpuMat_ (const Expr< Body > &expr)
 表达式模板
 
__host__ GpuMat_ (const GpuMat &m, Allocator *allocator=defaultAllocator())
 复制/转换构造函数。如果m是不同类型，则会被转换。
 
__host__ GpuMat_ (const GpuMat_ &m)
 拷贝构造函数
 
__host__ GpuMat_ (const GpuMat_ &m, Range arowRange, Range acolRange)
 选择一个子矩阵
 
__host__ GpuMat_ (const GpuMat_ &m, Rect roi)
 
__host__ GpuMat_ (InputArray arr, Allocator *allocator=defaultAllocator())
 从主机内存构建GpuMat (阻塞调用)
 
__host__ GpuMat_ (int arows, int acols, Allocator *allocator=defaultAllocator())
 构造指定大小的GpuMat
 
__host__ GpuMat_ (int arows, int acols, Scalar val, Allocator *allocator=defaultAllocator())
 构造GpuMat并用指定值填充
 
__host__ GpuMat_ (int arows, int acols, T *adata, size_t astep=Mat::AUTO_STEP)
 在用户分配的数据之上构造矩阵。步长以字节为单位(!!!)，与类型无关
 
__host__ GpuMat_ (Size asize, Allocator *allocator=defaultAllocator())
 
__host__ GpuMat_ (Size asize, Scalar val, Allocator *allocator=defaultAllocator())
 
__host__ GpuMat_ (Size asize, T *adata, size_t astep=Mat::AUTO_STEP)
 
__host__ GpuMat_ & adjustROI (int dtop, int dbottom, int dleft, int dright)
 
template<class Body >
__host__ GpuMat_ & assign (const Expr< Body > &expr, Stream &stream)
 
主机端 int channels () const
 
__host__ GpuMat_ clone () const
 GpuMat::row() 等的重载形式。
 
__host__ GpuMat_ col (int x) const
 
__host__ GpuMat_ colRange (int startcol, int endcol) const
 
__host__ GpuMat_ colRange (Range r) const
 
主机端 void create (int arows, int acols)
 分配新的GpuMat数据，除非GpuMat已具有指定的大小和类型
 
主机端 void create (Size asize)
 
主机端 int depth () const
 
__host__ size_t elemSize () const
 GpuMat::elemSize() 等的重载形式。
 
__host__ size_t elemSize1 () const
 
__host__ GpuMat_ operator() (Range rowRange, Range colRange) const
 
__host__ GpuMat_ operator() (Rect roi) const
 
template<class Body >
__host__ GpuMat_ & operator= (const Expr< Body > &expr)
 
__host__ GpuMat_ & operator= (const GpuMat_ &m)
 赋值运算符
 
__host__ T * operator[] (int y)
 行和元素访问运算符的更方便形式
 
__host__ const T * operator[] (int y) const
 
__host__ GpuMat_ row (int y) const
 
__host__ GpuMat_ rowRange (int startrow, int endrow) const
 
__host__ GpuMat_ rowRange (Range r) const
 
__host__ size_t step1 () const
 
__host__ size_t stepT () const
 返回 step()/sizeof(T)
 
主机端 void swap (GpuMat_ &mat)
 与其它智能指针交换
 
主机端 int type () const
 
主机端 void upload (InputArray arr)
 执行数据上传到GpuMat（阻塞调用）
 
主机端 void upload (InputArray arr, Stream &stream)
 执行数据上传到GpuMat（非阻塞调用）
 
- 继承自 cv::cuda::GpuMat 的公共成员函数
 GpuMat (const GpuMat &m)
 拷贝构造函数
 
 GpuMat (const GpuMat &m, Range rowRange, Range colRange)
 为更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
 
 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)
 移动/调整当前 GpuMat 的ROI在父级 GpuMat 内部
 
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
 为指定列返回一个新的 GpuMat 头
 
GpuMat colRange (int startcol, int endcol) const
 ... 用于指定的列范围
 
GpuMat colRange (Range r) const
 
void convertTo (GpuMat &dst, int rtype) const
 将 GpuMat 转换为另一种数据类型的绑定重载（阻塞调用）
 
void convertTo (GpuMat &dst, int rtype, double alpha, double beta, Stream &stream) const
 将 GpuMat 转换为另一种带缩放的数据类型的绑定重载（非阻塞调用）
 
void convertTo (GpuMat &dst, int rtype, Stream &stream) const
 将 GpuMat 转换为另一种数据类型的绑定重载（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 转换为另一种带缩放的数据类型（非阻塞调用）
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta=0.0) const
 将 GpuMat 转换为另一种带缩放的数据类型（阻塞调用）
 
void convertTo (OutputArray dst, int rtype, double alpha, Stream &stream) const
 将 GpuMat 转换为另一种带缩放的数据类型的绑定重载（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
 将 GpuMat 内容复制到设备内存的绑定重载（阻塞调用）
 
void copyTo (GpuMat &dst, GpuMat &mask) const
 将那些用非零掩码元素标记的 GpuMat 元素复制到“m”的绑定重载（阻塞调用）
 
void copyTo (GpuMat &dst, GpuMat &mask, Stream &stream) const
 将那些用非零掩码元素标记的 GpuMat 元素复制到“m”的绑定重载（非阻塞调用）
 
void copyTo (GpuMat &dst, Stream &stream) const
 将 GpuMat 内容复制到设备内存的绑定重载（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
 将那些用非零掩码元素标记的 GpuMat 元素复制到“m”（阻塞调用）
 
void copyTo (OutputArray dst, InputArray mask, Stream &stream) const
 将那些用非零掩码元素标记的 GpuMat 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)
 分配新的 GpuMat 数据，除非 GpuMat 已具有指定的大小和类型
 
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 执行数据下载（非阻塞调用）
 
size_t elemSize () const
 返回元素的字节大小
 
size_t elemSize1 () const
 返回元素通道的字节大小
 
bool empty () const
 如果 GpuMat 数据为 NULL，则返回 true
 
bool isContinuous () const
 
void locateROI (Size &wholeSize, Point &ofs) const
 在父级 GpuMat 中定位 GpuMat 头部
 
template<typename _Tp >
 operator PtrStep< _Tp > () const
 
template<typename _Tp >
 operator PtrStepSz< _Tp > () const
 
GpuMat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
 提取一个矩形子 GpuMat（这是 row, rowRange 等的通用形式）
 
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 release ()
 减少引用计数，当引用计数达到 0 时释放数据
 
GpuMat reshape (int cn, int rows=0) const
 
GpuMat row (int y) const
 为指定行返回一个新的 GpuMat 头部
 
GpuMat rowRange (int startrow, int endrow) const
 ... 对于指定的行范围
 
GpuMat rowRange (Range r) const
 
GpuMat & setTo (Scalar s)
 将 GpuMat 的部分元素设置为 s（阻塞调用）
 
GpuMat & setTo (Scalar s, InputArray mask)
 根据掩码将 GpuMat 的部分元素设置为 s（阻塞调用）
 
GpuMat & setTo (Scalar s, InputArray mask, Stream &stream)
 根据掩码将 GpuMat 的部分元素设置为 s（非阻塞调用）
 
GpuMat & setTo (Scalar s, Stream &stream)
 将 GpuMat 的部分元素设置为 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)
 与其它智能指针交换
 
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)
 执行数据上传到 GpuMat（阻塞调用）
 
void upload (InputArray arr, Stream &stream)
 执行数据上传到 GpuMat（非阻塞调用）
 

附加继承成员

- 从 cv::cuda::GpuMat 继承的静态公共成员函数
static GpuMat::Allocator * defaultAllocator ()
 默认分配器
 
static GpuMat::Allocator * getStdAllocator ()
 
static void setDefaultAllocator (GpuMat::Allocator *allocator)
 
- 从 cv::cuda::GpuMat 继承的公共属性
Allocator * 分配器
 分配器
 
int cols
 
uchar * data
 指向数据的指针
 
const uchar * dataend
 
uchar * datastart
 用于 locateROI 和 adjustROI 的辅助字段
 
int flags
 
int * refcount
 
int rows
 行数和列数
 
size_t step
 连续行之间以字节为单位的距离；包括可能存在的间隙
 

成员 Typedef 文档

◆ value_type

template<typename T >
T cv::cudev::GpuMat_< T >::value_type

构造函数 & 析构函数文档

◆ GpuMat_() [1/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( 分配器 * allocator = defaultAllocator())

默认构造函数

◆ GpuMat_() [2/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( int arows,
int acols,
分配器 * allocator = defaultAllocator() )

构造指定大小的GpuMat

◆ GpuMat_() [3/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( Size asize,
分配器 * allocator = defaultAllocator() )
显式

◆ GpuMat_() [4/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( int arows,
int acols,
Scalar val,
分配器 * allocator = defaultAllocator() )

构造GpuMat并用指定值填充

◆ GpuMat_() [5/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( Size asize,
Scalar val,
分配器 * allocator = defaultAllocator() )

◆ GpuMat_() [6/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( const GpuMat_< T > & m)

拷贝构造函数

◆ GpuMat_() [7/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( const GpuMat & m,
分配器 * allocator = defaultAllocator() )
显式

复制/转换构造函数。如果m是不同类型，则会被转换。

◆ GpuMat_() [8/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( int arows,
int acols,
T * adata,
size_t astep = Mat::AUTO_STEP )

在用户分配的数据之上构造矩阵。步长以字节为单位(!!!)，与类型无关

◆ GpuMat_() [9/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( Size asize,
T * adata,
size_t astep = Mat::AUTO_STEP )

◆ GpuMat_() [10/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( const GpuMat_< T > & m,
Range arowRange,
Range acolRange )

选择一个子矩阵

◆ GpuMat_() [11/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( const GpuMat_< T > & m,
Rect roi )

◆ GpuMat_() [12/13]

template<typename T >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( InputArray arr,
分配器 * allocator = defaultAllocator() )
显式

从主机内存构建GpuMat (阻塞调用)

◆ GpuMat_() [13/13]

template<typename T >
template<class Body >
__host__ cv::cudev::GpuMat_< T >::GpuMat_ ( const Expr< Body > & expr)

表达式模板

成员函数文档

◆ adjustROI()

template<typename T >
__host__ GpuMat_ & cv::cudev::GpuMat_< T >::adjustROI ( int dtop,
int dbottom,
int dleft,
int dright )

◆ assign()

template<typename T >
template<class Body >
__host__ GpuMat_ & cv::cudev::GpuMat_< T >::assign ( const Expr< Body > & expr,
Stream & stream )

◆ channels()

template<typename T >
__host__ int cv::cudev::GpuMat_< T >::channels ( ) const

◆ clone()

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::clone ( ) const

GpuMat::row() 等的重载形式。

◆ col()

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::col ( int x) const

◆ colRange() [1/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::colRange ( int startcol,
int endcol ) const

◆ colRange() [2/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::colRange ( Range r) const

◆ create() [1/2]

template<typename T >
__host__ void cv::cudev::GpuMat_< T >::create ( int arows,
int acols )

分配新的GpuMat数据，除非GpuMat已具有指定的大小和类型

◆ create() [2/2]

template<typename T >
__host__ void cv::cudev::GpuMat_< T >::create ( Size asize)

◆ depth()

template<typename T >
__host__ int cv::cudev::GpuMat_< T >::depth ( ) const

◆ elemSize()

template<typename T >
__host__ size_t cv::cudev::GpuMat_< T >::elemSize ( ) const

GpuMat::elemSize() 等的重载形式。

◆ elemSize1()

template<typename T >
__host__ size_t cv::cudev::GpuMat_< T >::elemSize1 ( ) const

◆ operator()() [1/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::operator() ( Range rowRange,
Range colRange ) const

◆ operator()() [2/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::operator() ( Rect roi) const

◆ operator=() [1/2]

template<typename T >
template<class Body >
__host__ GpuMat_ & cv::cudev::GpuMat_< T >::operator= ( const Expr< Body > & expr)

◆ operator=() [2/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ & cv::cudev::GpuMat_< T >::operator= ( const GpuMat_< T > & m)

赋值运算符

◆ operator[]() [1/2]

template<typename T >
__host__ T * cv::cudev::GpuMat_< T >::operator[] ( int y)

行和元素访问运算符的更方便形式

◆ operator[]() [2/2]

template<typename T >
__host__ const T * cv::cudev::GpuMat_< T >::operator[] ( int y) const

◆ row()

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::row ( int y) const

◆ rowRange() [1/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::rowRange ( int startrow,
int endrow ) const

◆ rowRange() [2/2]

template<typename T >
__host__ GpuMat_ cv::cudev::GpuMat_< T >::rowRange ( Range r) const

◆ step1()

template<typename T >
__host__ size_t cv::cudev::GpuMat_< T >::step1 ( ) const

◆ stepT()

template<typename T >
__host__ size_t cv::cudev::GpuMat_< T >::stepT ( ) const

返回 step()/sizeof(T)

◆ swap()

template<typename T >
__host__ void cv::cudev::GpuMat_< T >::swap ( GpuMat_< T > & mat)

与其它智能指针交换

◆ type()

template<typename T >
__host__ int cv::cudev::GpuMat_< T >::type ( ) const

◆ upload() [1/2]

template<typename T >
__host__ void cv::cudev::GpuMat_< T >::upload ( InputArray arr)

执行数据上传到GpuMat（阻塞调用）

◆ upload() [2/2]

template<typename T >
__host__ void cv::cudev::GpuMat_< T >::upload ( InputArray arr,
Stream & stream )

执行数据上传到GpuMat（非阻塞调用）

此类的文档由以下文件生成：
由 doxygen 1.12.0 在 2025 年 7 月 3 日星期四 12:14:38 为 OpenCV 生成。