cv::ocl::Kernel 类参考

#include <opencv2/core/ocl.hpp>

cv::ocl::Kernel 的协作图

公共成员函数
	Kernel () CV_NOEXCEPT
	Kernel (const char *kname, const Program &prog)
	Kernel (const char *kname, const ProgramSource &prog, const String &buildopts=String(), String *errmsg=0)
	Kernel (const Kernel &k)
	Kernel (Kernel &&k) CV_NOEXCEPT
	~Kernel ()
template<typename... _Tps>
Kernel &	args (const _Tps &... kernel_args)
	设置 OpenCL Kernel 参数。 避免直接使用 set(i, ...) 方法。
bool	compileWorkGroupSize (size_t wsz[]) const
bool	create (const char *kname, const Program &prog)
bool	create (const char *kname, const ProgramSource &prog, const String &buildopts, String *errmsg=0)
bool	empty () const
size_t	localMemSize () const
Kernel &	operator= (const Kernel &k)
Kernel &	operator= (Kernel &&k) CV_NOEXCEPT
size_t	preferedWorkGroupSizeMultiple () const
void *	ptr () const
bool	run (int dims, size_t globalsize[], size_t localsize[], bool sync, const Queue &q=Queue())
	运行 OpenCL kernel（globalsize 值可能会被调整）
bool	run_ (int dims, size_t globalsize[], size_t localsize[], bool sync, const Queue &q=Queue())
	运行 OpenCL kernel。
int64	runProfiling (int dims, size_t globalsize[], size_t localsize[], const Queue &q=Queue())
	类似于同步的 run_() 调用，并返回 kernel 执行时间。
bool	runTask (bool sync, const Queue &q=Queue())
template<typename _Tp >
int	set (int i, const _Tp &value)
int	set (int i, const Image2D &image2D)
int	set (int i, const KernelArg &arg)
int	set (int i, const UMat &m)
int	set (int i, const void *value, size_t sz)
size_t	workGroupSize () const

保护成员函数
template<typename _Tp0 >
int	set_args_ (int i, const _Tp0 &a0)
template<typename _Tp0 , typename... _Tps>
int	set_args_ (int i, const _Tp0 &a0, const _Tps &... rest_args)

保护属性
Impl *	p

构造函数 & 析构函数文档

Kernel() [1/5]

cv::ocl::Kernel::Kernel

(

)

Kernel() [2/5]

cv::ocl::Kernel::Kernel	(	const char *	kname,
		const Program &	prog )

Kernel() [3/5]

cv::ocl::Kernel::Kernel	(	const char *	kname,
		const ProgramSource &	prog,
		const String &	buildopts = String(),
		String *	errmsg = 0 )

~Kernel()

cv::ocl::Kernel::~Kernel

(

)

Kernel() [4/5]

cv::ocl::Kernel::Kernel

(

const Kernel &

k

)

Kernel() [5/5]

cv::ocl::Kernel::Kernel

(

Kernel（内核） &&

k

)

成员函数文档

args()

template<typename... _Tps>

Kernel & cv::ocl::Kernel::args ( const _Tps &... kernel_args )

inline

设置 OpenCL Kernel 参数。 避免直接使用 set(i, ...) 方法。

bool ok = kernel
.args(
srcUMat, dstUMat,
(float)some_float_param
).run(ndims, globalSize, localSize);
if (!ok) return false;

compileWorkGroupSize()

bool cv::ocl::Kernel::compileWorkGroupSize

(

size_t

wsz[]

)

const

create() [1/2]

bool cv::ocl::Kernel::create	(	const char *	kname,
		const Program &	prog )

create() [2/2]

bool cv::ocl::Kernel::create	(	const char *	kname,
		const ProgramSource &	prog,
		const String &	buildopts,
		String *	errmsg = 0 )

empty()

bool cv::ocl::Kernel::empty

(

)

const

localMemSize()

size_t cv::ocl::Kernel::localMemSize

(

)

const

operator=() [1/2]

Kernel & cv::ocl::Kernel::operator=

(

const Kernel &

k

)

operator=() [2/2]

Kernel & cv::ocl::Kernel::operator=

(

Kernel（内核） &&

k

)

preferedWorkGroupSizeMultiple()

size_t cv::ocl::Kernel::preferedWorkGroupSizeMultiple

(

)

const

ptr()

void * cv::ocl::Kernel::ptr

(

)

const

run()

bool cv::ocl::Kernel::run	(	int	dims,
		size_t	globalsize[],
		size_t	localsize[],
		bool	sync,
		const Queue &	q = Queue() )

运行 OpenCL kernel（globalsize 值可能会被调整）

参数

dims	工作问题维度。 它是 globalsize 和 localsize 的长度。 它可以是 1、2 或 3。
globalsize	每个维度的工作项。 它不是传递给 OpenCL 的最终 globalsize。 每个维度都将调整为最接近的可被 localsize 中对应值整除的整数。 如果 localsize 为 NULL，它仍将根据 dims 进行调整。 调整后的值大于或等于原始值。
localsize	每个维度的工作组大小。
sync	指定是否等待 OpenCL 计算完成后再返回。
q	命令队列

注意

如果您的 kernel 代码不支持调整后的 globalsize，请使用 run_()。

run_()

bool cv::ocl::Kernel::run_	(	int	dims,
		size_t	globalsize[],
		size_t	localsize[],
		bool	sync,
		const Queue &	q = Queue() )

运行 OpenCL kernel。

参数

dims	工作问题维度。 它是 globalsize 和 localsize 的长度。 它可以是 1、2 或 3。
globalsize	每个维度的工作项。 此值将传递给 OpenCL 而不会更改。
localsize	每个维度的工作组大小。
sync	指定是否等待 OpenCL 计算完成后再返回。
q	命令队列

runProfiling()

int64 cv::ocl::Kernel::runProfiling	(	int	dims,
		size_t	globalsize[],
		size_t	localsize[],
		const Queue &	q = Queue() )

类似于同步的 run_() 调用，并返回 kernel 执行时间。

可以单独使用 OpenCL 命令队列（带有 CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE）

返回

以纳秒为单位的执行时间，如果出错则为负数

runTask()

bool cv::ocl::Kernel::runTask	(	bool	sync,
		const Queue &	q = Queue() )

set() [1/5]

template<typename _Tp >

int cv::ocl::Kernel::set ( int i, const _Tp & 值 )

inline

set() [2/5]

int cv::ocl::Kernel::set	(	int	i,
		const Image2D &	image2D )

set() [3/5]

int cv::ocl::Kernel::set	(	int	i,
		const KernelArg &	arg )

set() [4/5]

int cv::ocl::Kernel::set	(	int	i,
		const UMat &	m )

set() [5/5]

int cv::ocl::Kernel::set	(	int	i,
		const void *	值,
		size_t	sz )

set_args_() [1/2]

template<typename _Tp0 >

int cv::ocl::Kernel::set_args_ ( int i, const _Tp0 & a0 )

inlineprotected

set_args_() [2/2]

template<typename _Tp0 , typename... _Tps>

int cv::ocl::Kernel::set_args_ ( int i, const _Tp0 & a0, const _Tps &... rest_args )

inlineprotected

此函数的调用图如下

workGroupSize()

size_t cv::ocl::Kernel::workGroupSize

(

)

const

成员数据文档

p

Impl* cv::ocl::Kernel::p

保护

---

此类的文档是从以下文件生成的

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