arithm.hpp 文件参考

#include <opencv2/core.hpp>

arithm.hpp 的包含依赖图

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命名空间
命名空间	cv
命名空间	cv::fastcv

宏
#define	FCV_CMP_EQ(val1, val2)
#define	FCV_OPTYPE(depth, op)

函数
void	cv::fastcv::arithmetic_op (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int op)
	两个矩阵的算术加法和减法运算。它针对高通处理器进行了优化。
void	cv::fastcv::gemm (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, float alpha=1.0, InputArray src3=noArray(), float beta=0.0)
	两个浮点型矩阵的矩阵乘法 R = a*A*B + b*C 其中 A,B,C,R 是矩阵，a,b 是常数。它针对高通处理器进行了优化。
void	cv::fastcv::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。输入宽度和步幅应为 16 的倍数。输出步幅应为 8 的倍数。它针对高通处理器进行了优化。
void	cv::fastcv::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 在高通处理器上提供了更高的速度。

宏定义文档

FCV_CMP_EQ

#define FCV_CMP_EQ	(		val1,
			val2 )

值

(fabs(val1 - val2) < FLT_EPSILON)

FCV_OPTYPE

#define FCV_OPTYPE	(		深度,
			op )

值

((depth<<3) + op)