cv::fastcv 命名空间参考

命名空间
命名空间	dsp

类
类	FCVMSER
	用于灰度图像的 MSER 斑点检测器。 更多...
类	QcAllocator
	Qualcomm 的自定义分配器。此分配器使用 Qualcomm 的内存管理函数。 更多...
类	QcResourceManager
	FastCV 分配的资源管理器。此类别管理活动分配。 更多...

函数
void	arithmetic_op (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int op)
	两个矩阵的算术加减运算。针对 Qualcomm 处理器进行了优化。
void	bilateralFilter (InputArray _src, OutputArray _dst, int d, float sigmaColor, float sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)
	对图像应用双边滤波，考虑每个像素的 d 像素直径邻域。此滤波器不支持原地操作。
void	bilateralRecursive (cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, float sigmaColor=0.03f, float sigmaSpace=0.1f)
	递归双边滤波。
void	buildPyramid (InputArray src, OutputArrayOfArrays pyr, int nLevels, bool scaleBy2=true, int borderType=cv::BORDER_REFLECT, uint8_t borderValue=0)
	从单个原始图像构建 float32 图像金字塔 - 图像会根据预设级别连续缩小。此 API 支持 ORB 缩放和缩小一半。
void	calcHist (InputArray _src, OutputArray _hist)
	计算输入图像的直方图。此函数以优化的方式实现了 8u 单通道图像 256 像素直方图计算的特定用例。
void	clusterEuclidean (InputArray points, InputArray clusterCenters, OutputArray newClusterCenters, OutputArray clusterSizes, OutputArray clusterBindings, OutputArray clusterSumDists, int numPointsUsed=-1)
	将 N 个输入点在 D 维空间中聚类为 K 个簇。接受 8 位无符号整数点。在 Qualcomm 处理器上提供比 cv::kmeans 更快的执行时间。
void	DCT (InputArray src, OutputArray dst)
	此函数对输入图像执行 8x8 正向离散余弦变换。接受 8 位无符号整数类型输入并生成 16 位有符号整数类型输出。在 Qualcomm 处理器上提供比 cv::dct 更快的执行时间。
void	FAST10 (InputArray src, InputArray mask, OutputArray coords, OutputArray scores, int barrier, int border, bool nmsEnabled)
	根据掩码从图像中提取 FAST10 角点和分数。掩码指定了检测器要忽略的像素。专为 Qualcomm 处理器上的角点检测而设计，提供增强的速度。
void	FFT (InputArray src, OutputArray dst)
	计算实值矩阵的一维或二维快速傅里叶变换。对于二维情况，输入和输出矩阵的宽度和高度必须是 2 的幂。对于一维情况，矩阵的高度必须是 1，而宽度必须是 2 的幂。接受 8 位无符号整数数组，而 cv::dft 接受浮点或复数数组。
void	fillConvexPoly (InputOutputArray img, InputArray pts, Scalar color)
	绘制凸多边形。此函数用指定颜色填充凸多边形的内部。要求宽度和步长是 8 的倍数。
void	filter2D (InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, InputArray _kernel)
	使用不可分离核进行 NxN 相关。忽略达半核宽度的边界。
void	gaussianBlur (InputArray _src, OutputArray _dst, int kernel_size=3, bool blur_border=true)
	高斯模糊，sigma = 0，核大小为正方形。处理边界的方式与 cv::GaussianBlur 不同，导致输出略有差异。
void	gemm (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, float alpha=1.0, InputArray src3=noArray(), float beta=0.0)
	两个浮点类型矩阵的矩阵乘法 R = a*A*B + b*C，其中 A,B,C,R 是矩阵，a,b 是常量。针对 Qualcomm 处理器进行了优化。
cv::MatAllocator *	getQcAllocator ()
	获取默认的 Qualcomm 分配器。此函数返回指向默认 Qualcomm 分配器的指针，该分配器针对 DSP 的使用进行了优化。
void	houghLines (InputArray src, OutputArray lines, double threshold=0.25)
	执行霍夫线检测。
void	IDCT (InputArray src, OutputArray dst)
	此函数对输入图像执行 8x8 逆离散余弦变换。在 Qualcomm 处理器上，在逆向情况下提供比 cv::dct 更快的执行时间。
void	IFFT (InputArray src, OutputArray dst)
	计算复数矩阵的一维或二维逆快速傅里叶变换。对于二维情况，输入和输出矩阵的宽度和高度必须是 2 的幂。对于一维情况，矩阵的高度必须是 1，而宽度必须是 2 的幂。
void	integrateYUV (InputArray Y, InputArray CbCr, OutputArray IY, OutputArray ICb, OutputArray ICr)
	YCbCr420 图像的积分。注意：输入高度应为 2 的倍数。输入宽度和步长应为 16 的倍数。输出步长应为 8 的倍数。针对 Qualcomm 处理器进行了优化。
void	matmuls8s32 (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst)
	两个 int8_t 类型矩阵的矩阵乘法。使用有符号整数输入/输出，而 cv::gemm 使用浮点输入/输出。matmuls8s32 在 Qualcomm 处理器上提供增强的速度。
int	meanShift (InputArray src, Rect &rect, TermCriteria termCrit)
	应用均值漂移过程并获得最终收敛位置。此函数对原始图像（通常是概率图像）应用均值漂移过程并获得最终收敛位置。收敛位置搜索将在达到所需精度或达到最大迭代次数时停止。算法中使用的 矩 以浮点计算。此函数与 cv::meanShift 不完全位精确，但在 Snapdragon 处理器上提供了改进的延迟。
void	merge (InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
	将几个单通道 CV_8U 矩阵合并为一个多通道矩阵。针对 Qualcomm 处理器进行了优化。
cv::Moments	moments (InputArray _src, bool binary)
	计算图像像素强度高达三阶的所有矩。结果在 cv::Moments 结构中返回。此函数 cv::fastcv::moments() 使用浮点计算矩，而 cv::moments() 使用双精度浮点计算矩。
void	normalizeLocalBox (InputArray _src, OutputArray _dst, Size pSize, bool useStdDev)
	计算图像的局部减法和对比度归一化。图像的每个像素都通过以像素为中心的补丁的平均值和标准差进行归一化。针对 Qualcomm 处理器进行了优化。
void	remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderValue=0)
	对灰度 CV_8UC1 图像应用通用的几何变换。
void	remapRGBA (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation)
	使用双线性或最近邻插值对 4 通道 CV_8UC4 图像应用通用的几何变换。
void	resizeDown (cv::InputArray _src, cv::OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y)
	使用指定的缩放因子或尺寸对图像进行缩小。此函数支持单通道 (CV_8UC1) 和双通道 (CV_8UC2) 图像。
void	sepFilter2D (InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, InputArray _kernelX, InputArray _kernelY)
	使用可分离核进行 NxN 相关。如果 srcImg 和 dstImg 指向相同的地址且 srcStride 等于 dstStride，则会进行原地操作。忽略达半核宽度的边界。溢出处理方式与 OpenCV 不同，此函数将对中间结果和最终结果进行右移。
void	sobel (InputArray _src, OutputArray _dx, OutputArray _dy, int kernel_size, int borderType, int borderValue)
	从源亮度数据创建 2D 梯度图像，不进行归一化。同时计算 X 方向 1 阶导数或 Y 方向 1 阶导数或两者。
void	sobel3x3u8 (InputArray _src, OutputArray _dst, OutputArray _dsty=noArray(), int ddepth=CV_8U, bool normalization=false)
	从源亮度数据创建 2D 梯度图像，不进行归一化。此函数计算 3x3 邻域的中心差分，然后与 Sobel 核进行卷积，忽略达半核宽度的边界。
void	sobelPyramid (InputArrayOfArrays pyr, OutputArrayOfArrays dx, OutputArrayOfArrays dy, int outType=CV_8S)
	从图像金字塔创建梯度金字塔。注意：梯度计算期间会忽略边界。
void	split (InputArray src, OutputArrayOfArrays mv)
	将 CV_8U 多通道矩阵拆分为几个 CV_8UC1 矩阵。针对 Qualcomm 处理器进行了优化。
void	thresholdRange (InputArray src, OutputArray dst, int lowThresh, int highThresh, int trueValue, int falseValue)
	根据一对阈值对灰度图像进行二值化。二值化图像将采用用户选择的两个值。此函数在 Snapdragon 处理器上提供了改进的延迟。
void	trackOpticalFlowLK (InputArray src, InputArray dst, InputArrayOfArrays srcPyr, InputArrayOfArrays dstPyr, InputArray ptsIn, OutputArray ptsOut, InputArray ptsEst, OutputArray statusVec, cv::Size winSize=cv::Size(7, 7), cv::TermCriteria termCriteria=cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER|cv::TermCriteria::EPS, 7, 0.03f *0.03f))
	使用 Lucas-Kanade 算法计算稀疏光流。接受 8 位无符号整数图像。在 Qualcomm 处理器上提供更快的执行时间。
void	trackOpticalFlowLK (InputArray src, InputArray dst, InputArrayOfArrays srcPyr, InputArrayOfArrays dstPyr, InputArrayOfArrays srcDxPyr, InputArrayOfArrays srcDyPyr, InputArray ptsIn, OutputArray ptsOut, OutputArray statusVec, cv::Size winSize=cv::Size(7, 7), int maxIterations=7)
	LK 跟踪函数 v1 的重载。
void	warpAffine (InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _M, Size dsize, int interpolation=INTER_LINEAR, int borderValue=0)
	使用提供的变换矩阵对输入图像执行仿射变换。
void	warpPerspective (InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _M0, Size dsize, int interpolation, int borderType, const Scalar &borderValue)
	使用透视变换对图像进行变换，与 cv::warpPerspective 相同，但不完全位精确。
void	warpPerspective2Plane (InputArray _src1, InputArray _src2, OutputArray _dst1, OutputArray _dst2, InputArray _M0, Size dsize)
	使用相同的变换对两幅图像进行透视扭曲。适用时使用双线性插值。例如，同时扭曲灰度图像和 alpha 图像，或扭曲两个颜色通道。