OpenCV 4.12.0
开源计算机视觉
加载中...
搜索中...
无匹配项
类 | 枚举 | 函数
OpenCL 支持
核心功能

详细描述

类

类  cv::BufferPoolController
 
类  cv::ocl::Context
 
类  cv::ocl::Device
 
类  cv::ocl::Image2D
 
类  cv::ocl::Kernel
 
类  cv::ocl::KernelArg
 
类  cv::ocl::OpenCLExecutionContext
 
类  cv::ocl::OpenCLExecutionContextScope
 
类  cv::ocl::Platform
 
类  cv::ocl::PlatformInfo
 
类  cv::ocl::Program
 
类  cv::ocl::ProgramSource
 
类  cv::ocl::Queue
 
类  cv::ocl::Timer
 

枚举

枚举  cv::ocl::OclVectorStrategy {
  cv::ocl::OCL_VECTOR_OWN = 0 ,
  cv::ocl::OCL_VECTOR_MAX = 1 ,
  cv::ocl::OCL_VECTOR_DEFAULT = OCL_VECTOR_OWN
}
 

函数

void cv::ocl::attachContext (const String &platformName, void *platformID, void *context, void *deviceID)
 将 OpenCL 上下文附加到 OpenCV。
 
void cv::ocl::buildOptionsAddMatrixDescription (String &buildOptions, const String &name, InputArray _m)
 
int cv::ocl::checkOptimalVectorWidth (const int *vectorWidths, InputArray src1, InputArray src2=noArray(), InputArray src3=noArray(), InputArray src4=noArray(), InputArray src5=noArray(), InputArray src6=noArray(), InputArray src7=noArray(), InputArray src8=noArray(), InputArray src9=noArray(), OclVectorStrategy strat=OCL_VECTOR_DEFAULT)
 
void cv::ocl::convertFromBuffer (void *cl_mem_buffer, size_t step, int rows, int cols, int type, UMat &dst)
 将 OpenCL 缓冲区转换为 UMat。
 
void cv::ocl::convertFromImage (void *cl_mem_image, UMat &dst)
 将 OpenCL image2d_t 转换为 UMat。
 
const char * cv::ocl::convertTypeStr (int sdepth, int ddepth, int cn, char *buf)
 
const char * cv::ocl::convertTypeStr (int sdepth, int ddepth, int cn, char *buf, size_t buf_size)
 
void cv::ocl::finish ()
 
MatAllocator * cv::ocl::getOpenCLAllocator ()
 
const char * cv::ocl::getOpenCLErrorString (int errorCode)
 
void cv::ocl::getPlatfomsInfo (std::vector< PlatformInfo > &platform_info)
 
bool cv::ocl::haveAmdBlas ()
 
bool cv::ocl::haveAmdFft ()
 
bool cv::ocl::haveOpenCL ()
 
bool cv::ocl::haveSVM ()
 
void cv::ocl::initializeContextFromHandle (Context &ctx, void *platform, void *context, void *device)
 
String cv::ocl::kernelToStr (InputArray _kernel, int ddepth=-1, const char *name=NULL)
 
const char * cv::ocl::memopTypeToStr (int t)
 
int cv::ocl::predictOptimalVectorWidth (InputArray src1, InputArray src2=noArray(), InputArray src3=noArray(), InputArray src4=noArray(), InputArray src5=noArray(), InputArray src6=noArray(), InputArray src7=noArray(), InputArray src8=noArray(), InputArray src9=noArray(), OclVectorStrategy strat=OCL_VECTOR_DEFAULT)
 
int cv::ocl::predictOptimalVectorWidthMax (InputArray src1, InputArray src2=noArray(), InputArray src3=noArray(), InputArray src4=noArray(), InputArray src5=noArray(), InputArray src6=noArray(), InputArray src7=noArray(), InputArray src8=noArray(), InputArray src9=noArray())
 
void cv::ocl::setUseOpenCL (bool flag)
 
const char * cv::ocl::typeToStr (int t)
 
bool cv::ocl::useOpenCL ()
 
const char * cv::ocl::vecopTypeToStr (int t)
 

枚举类型文档

◆ OclVectorStrategy

枚举 cv::ocl::OclVectorStrategy

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

枚举器
OCL_VECTOR_OWN 
Python: cv.ocl.OCL_VECTOR_OWN
OCL_VECTOR_MAX 
Python: cv.ocl.OCL_VECTOR_MAX
OCL_VECTOR_DEFAULT 
Python: cv.ocl.OCL_VECTOR_DEFAULT

函数文档

◆ attachContext()

void cv::ocl::attachContext ( const String & platformName,
void * platformID,
void * context,
void * deviceID )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

将 OpenCL 上下文附加到 OpenCV。

注意
OpenCV 将检查可用的 OpenCL 平台是否具有 platformName 名称，然后将上下文分配给 OpenCV 并调用 clRetainContext 函数。deviceID 设备将用作目标设备，并将创建新的命令队列。
参数
platformName要附加的 OpenCL 平台的名称，此字符串用于在运行时检查平台是否可用于 OpenCV
platformID创建附加上下文所用的平台ID
context要附加到 OpenCV 的 OpenCL 上下文
deviceID设备ID，必须从附加的上下文中创建

◆ buildOptionsAddMatrixDescription()

void cv::ocl::buildOptionsAddMatrixDescription ( String & buildOptions,
const String & name,
InputArray _m )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ checkOptimalVectorWidth()

int cv::ocl::checkOptimalVectorWidth ( const int * vectorWidths,
InputArray src1,
InputArray src2 = noArray(),
InputArray src3 = noArray(),
InputArray src4 = noArray(),
InputArray src5 = noArray(),
InputArray src6 = noArray(),
InputArray src7 = noArray(),
InputArray src8 = noArray(),
InputArray src9 = noArray(),
OclVectorStrategy strat = OCL_VECTOR_DEFAULT )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ convertFromBuffer()

void cv::ocl::convertFromBuffer ( void * cl_mem_buffer,
size_t step,
int rows,
int cols,
int type,
UMat & dst )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

将 OpenCL 缓冲区转换为 UMat。

注意
OpenCL 缓冲区 (cl_mem_buffer) 应包含与 OpenCV 兼容的 2D 图像数据。内存内容不会从 clBuffer 复制到 UMat。相反，会将缓冲区句柄分配给 UMat 并调用 clRetainMemObject。
参数
cl_mem_buffer源 clBuffer 句柄
step单行中的字节数
rows行数
cols列数
type图像的 OpenCV 类型
dst目标 UMat

◆ convertFromImage()

void cv::ocl::convertFromImage ( void * cl_mem_image,
UMat & dst )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

将 OpenCL image2d_t 转换为 UMat。

注意
OpenCL image2d_t (cl_mem_image) 应与 OpenCV UMat 格式兼容。内存内容通过 clEnqueueCopyImageToBuffer 函数从图像复制到 UMat。
参数
cl_mem_image源 image2d_t 句柄
dst目标 UMat

◆ convertTypeStr() [1/2]

const char * cv::ocl::convertTypeStr ( int sdepth,
int ddepth,
int cn,
char * buf )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ convertTypeStr() [2/2]

const char * cv::ocl::convertTypeStr ( int sdepth,
int ddepth,
int cn,
char * buf,
size_t buf_size )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ finish()

void cv::ocl::finish ( )
Python
cv.ocl.finish() -> 无

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ getOpenCLAllocator()

MatAllocator * cv::ocl::getOpenCLAllocator ( )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

此函数的调用图如下

◆ getOpenCLErrorString()

const char * cv::ocl::getOpenCLErrorString ( int errorCode)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ getPlatfomsInfo()

void cv::ocl::getPlatfomsInfo ( std::vector< PlatformInfo > & platform_info)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ haveAmdBlas()

bool cv::ocl::haveAmdBlas ( )
Python
cv.ocl.haveAmdBlas() -> retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ haveAmdFft()

bool cv::ocl::haveAmdFft ( )
Python
cv.ocl.haveAmdFft() -> retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ haveOpenCL()

bool cv::ocl::haveOpenCL ( )
Python
cv.ocl.haveOpenCL() -> retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ haveSVM()

bool cv::ocl::haveSVM ( )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ initializeContextFromHandle()

void cv::ocl::initializeContextFromHandle ( Context & ctx,
void * platform,
void * context,
void * device )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

已弃用

◆ kernelToStr()

String cv::ocl::kernelToStr ( InputArray _kernel,
int ddepth = -1,
const char * name = NULL )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ memopTypeToStr()

const char * cv::ocl::memopTypeToStr ( int t)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ predictOptimalVectorWidth()

int cv::ocl::predictOptimalVectorWidth ( InputArray src1,
InputArray src2 = noArray(),
InputArray src3 = noArray(),
InputArray src4 = noArray(),
InputArray src5 = noArray(),
InputArray src6 = noArray(),
InputArray src7 = noArray(),
InputArray src8 = noArray(),
InputArray src9 = noArray(),
OclVectorStrategy strat = OCL_VECTOR_DEFAULT )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ predictOptimalVectorWidthMax()

int cv::ocl::predictOptimalVectorWidthMax ( InputArray src1,
InputArray src2 = noArray(),
InputArray src3 = noArray(),
InputArray src4 = noArray(),
InputArray src5 = noArray(),
InputArray src6 = noArray(),
InputArray src7 = noArray(),
InputArray src8 = noArray(),
InputArray src9 = noArray() )

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ setUseOpenCL()

void cv::ocl::setUseOpenCL ( bool flag)
Python
cv.ocl.setUseOpenCL(flag) -> 无

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ typeToStr()

const char * cv::ocl::typeToStr ( int t)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

◆ useOpenCL()

bool cv::ocl::useOpenCL ( )
Python
cv.ocl.useOpenCL() -> retval

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

示例
samples/tapi/hog.cpp.

◆ vecopTypeToStr()

const char * cv::ocl::vecopTypeToStr ( int t)

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

此文档由 Doxygen 1.12.0 于 2025 年 7 月 3 日星期四 12:14:36 为 OpenCV 生成，并由 doxygen 生成