OpenCV 4.13.0
开源计算机视觉库 (Open Source Computer Vision)
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命名空间 | 类 | 枚举 | 函数
cv::cuda 命名空间参考

命名空间

命名空间  device
 

类

类  BackgroundSubtractorFGD
 该类通过构建和维护背景模型来区分前景和背景像素。 更多...
 
类  BackgroundSubtractorGMG
 背景/前景分割算法。 更多...
 
类  BackgroundSubtractorMOG
 基于高斯混合模型的背景/前景分割算法。 更多...
 
类  BackgroundSubtractorMOG2
 基于高斯混合模型的背景/前景分割算法。 更多...
 
类  BroxOpticalFlow
 使用 Brox 等人的光流算法计算两个图像光流的类 ([44])。 更多...
 
类  BufferPool
 用于 CUDA 流的缓冲池。 更多...
 
类  CannyEdgeDetector
 Canny 边缘检测器的基类。 : 更多...
 
类  CascadeClassifier
 用于对象检测的级联分类器类。支持 HAAR 和 LBP 级联。 : 更多...
 
类  CLAHE
 限制对比度自适应直方图均衡化的基类。 : 更多...
 
类  Convolution
 卷积（或互相关）运算符的基类。 : 更多...
 
类  CornernessCriteria
 角点特性准则计算的基类。 : 更多...
 
类  CornersDetector
 角点检测器的基类。 : 更多...
 
类  DenseOpticalFlow
 稠密光流算法的基础接口。 更多...
 
类  DensePyrLKOpticalFlow
 用于计算稠密光流的类。 更多...
 
类  DescriptorMatcher
 用于匹配关键点描述符的抽象基类。 更多...
 
类  DeviceInfo
 提供查询指定 GPU 属性功能的类。 更多...
 
类  DFT
 作为 cv::Algorithm 的 DFT 运算符基类。 : 更多...
 
类  DisparityBilateralFilter
 使用联合双边滤波优化视差图的类。 : 更多...
 
类  Event
 
结构体  EventAccessor
 能够从 cuda::Event 获取 cudaEvent_t 的类。 更多...
 
类  FarnebackOpticalFlow
 使用 Gunnar Farneback 算法计算稠密光流的类。 更多...
 
类  FastFeatureDetector
 使用 FAST 方法进行特征检测的封装类。 更多...
 
类  FastOpticalFlowBM
 
类  Feature2DAsync
 CUDA 异步 2D 图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。 更多...
 
结构体  FGDParams
 
类  Filter
 所有 CUDA 滤波器的通用接口 : 更多...
 
结构体  GpuData
 
类  GpuMat
 具有引用计数的 GPU 内存基础存储类。 更多...
 
类  GpuMatND
 
类  HOG
 该类实现了方向梯度直方图 ([66]) 目标检测器。 更多...
 
类  HostMem
 封装了来自 CUDA 的特殊内存类型分配函数的引用计数类。 更多...
 
类  HoughCirclesDetector
 圆检测算法的基类。 : 更多...
 
类  HoughLinesDetector
 直线检测算法的基类。 : 更多...
 
类  HoughSegmentDetector
 线段检测算法的基类。 : 更多...
 
类  ImagePyramid
 
类  LookUpTable
 使用查找表进行变换的基类。 更多...
 
类  NvidiaHWOpticalFlow
 使用 NVIDIA 光流 SDK 的光流算法基础接口。 更多...
 
类  NvidiaOpticalFlow_1_0
 使用 NVIDIA 光流硬件和光流 SDK 1.0 计算两个图像之间光流向量的类。 更多...
 
类  NvidiaOpticalFlow_2_0
 使用 NVIDIA 光流硬件和光流 SDK 2.0 计算两个图像之间光流向量的类。 更多...
 
类  OpticalFlowDual_TVL1
 Zach、Pock 和 Bischof 双对偶 TV-L1 光流方法的实现。 更多...
 
类  ORB
 实现 ORB (oriented BRIEF) 关键点检测器和描述符提取器的类。 更多...
 
类  SparseOpticalFlow
 稀疏光流算法的基础接口。 更多...
 
类  SparsePyrLKOpticalFlow
 用于计算稀疏光流的类。 更多...
 
类  StereoBeliefPropagation
 使用信念传播算法计算立体匹配的类。 : 更多...
 
类  StereoBM
 使用块匹配算法计算立体匹配（视差图）的类。 : 更多...
 
类  StereoConstantSpaceBP
 使用常量空间信念传播算法计算立体匹配的类。 : 更多...
 
类  StereoSGM
 该类实现了改进的 H. Hirschmuller 算法 [129]。限制和区别如下： 更多...
 
类  流 (Stream)
 该类封装了一个异步调用队列。 更多...
 
结构体  StreamAccessor
 能够从 cuda::Stream 获取 cudaStream_t 的类。 更多...
 
类  SURF_CUDA
 用于从图像中提取加速稳健特征 (SURF) 的类。 : 更多...
 
类  TargetArchs
 提供一组静态方法来检查 CUDA 模块是为哪种 NVIDIA* 显卡架构构建的类。 更多...
 
类  TemplateMatching
 模板匹配的基类。 : 更多...
 

枚举

enum  AlphaCompTypes {
  ALPHA_OVER ,
  ALPHA_IN ,
  ALPHA_OUT ,
  ALPHA_ATOP ,
  ALPHA_XOR ,
  ALPHA_PLUS ,
  ALPHA_OVER_PREMUL ,
  ALPHA_IN_PREMUL ,
  ALPHA_OUT_PREMUL ,
  ALPHA_ATOP_PREMUL ,
  ALPHA_XOR_PREMUL ,
  ALPHA_PLUS_PREMUL ,
  ALPHA_PREMUL
}
 
enum  ConnectedComponentsAlgorithmsTypes {
  CCL_DEFAULT = -1 ,
  CCL_BKE = 0
}
 连通分量算法。 更多...
 
enum  DemosaicTypes {
  COLOR_BayerBG2BGR_MHT = 256 ,
  COLOR_BayerGB2BGR_MHT = 257 ,
  COLOR_BayerRG2BGR_MHT = 258 ,
  COLOR_BayerGR2BGR_MHT = 259 ,
  COLOR_BayerBG2RGB_MHT = COLOR_BayerRG2BGR_MHT ,
  COLOR_BayerGB2RGB_MHT = COLOR_BayerGR2BGR_MHT ,
  COLOR_BayerRG2RGB_MHT = COLOR_BayerBG2BGR_MHT ,
  COLOR_BayerGR2RGB_MHT = COLOR_BayerGB2BGR_MHT ,
  COLOR_BayerBG2GRAY_MHT = 260 ,
  COLOR_BayerGB2GRAY_MHT = 261 ,
  COLOR_BayerRG2GRAY_MHT = 262 ,
  COLOR_BayerGR2GRAY_MHT = 263
}
 
enum  FeatureSet {
  FEATURE_SET_COMPUTE_10 = 10 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_11 = 11 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_12 = 12 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_13 = 13 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_20 = 20 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_21 = 21 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_30 = 30 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_32 = 32 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_35 = 35 ,
  FEATURE_SET_COMPUTE_50 = 50 ,
  GLOBAL_ATOMICS = FEATURE_SET_COMPUTE_11 ,
  SHARED_ATOMICS = FEATURE_SET_COMPUTE_12 ,
  NATIVE_DOUBLE = FEATURE_SET_COMPUTE_13 ,
  WARP_SHUFFLE_FUNCTIONS = FEATURE_SET_COMPUTE_30 ,
  DYNAMIC_PARALLELISM = FEATURE_SET_COMPUTE_35
}
 提供 CUDA 计算特性的枚举。 更多...
 
enum  MomentsOrder {
  FIRST_ORDER_MOMENTS = 1 ,
  SECOND_ORDER_MOMENTS = 2 ,
  THIRD_ORDER_MOMENTS = 3
}
 图像矩的阶数。 更多...
 

函数

void abs (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算每个矩阵元素的绝对值。
 
void absdiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算两个矩阵（或矩阵与标量）的逐元素绝对差值。
 
void absdiffWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵与标量的逐元素绝对差值。
 
Scalar absSum (InputArray src, InputArray mask=noArray())
 返回矩阵元素绝对值的和。
 
void add (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-矩阵或矩阵-标量的和。
 
void addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算两个数组的加权和。
 
void addWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-标量的和。
 
void alphaComp (InputArray img1, InputArray img2, OutputArray dst, int alpha_op, Stream &stream=Stream::Null())
 使用每张图像中包含的 alpha 不透明度值合成两张图像。
 
void bilateralFilter (InputArray src, OutputArray dst, int kernel_size, float sigma_color, float sigma_spatial, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())
 对传递的图像执行双边滤波。
 
void bitwise_and (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行两个矩阵（或矩阵与标量）的逐元素按位与运算。
 
void bitwise_and_with_scalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行矩阵与标量的逐元素按位与运算。
 
void bitwise_not (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行逐元素按位取反运算。
 
void bitwise_or (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行两个矩阵（或矩阵与标量）的逐元素按位或运算。
 
void bitwise_or_with_scalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行矩阵与标量的逐元素按位或运算。
 
void bitwise_xor (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行两个矩阵（或矩阵与标量）的逐元素按位异或运算。
 
void bitwise_xor_with_scalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 执行矩阵与标量的逐元素按位异或运算。
 
void blendLinear (InputArray img1, InputArray img2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray result, Stream &stream=Stream::Null())
 对两张图像执行线性混合。
 
void buildWarpAffineMaps (InputArray M, bool inverse, Size dsize, OutputArray xmap, OutputArray ymap, Stream &stream=Stream::Null())
 构建仿射变换的变换映射。
 
void buildWarpAffineMaps (Mat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())
 
void buildWarpAffineMaps (UMat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())
 
void buildWarpPerspectiveMaps (InputArray M, bool inverse, Size dsize, OutputArray xmap, OutputArray ymap, Stream &stream=Stream::Null())
 构建透视变换的变换映射。
 
void buildWarpPerspectiveMaps (Mat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())
 
void buildWarpPerspectiveMaps (UMat M, bool inverse, Size dsize, GpuMat &xmap, GpuMat &ymap, Stream &stream=Stream::Null())
 
void calcAbsSum (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void calcHist (InputArray src, InputArray mask, OutputArray hist, Stream &stream=Stream::Null())
 计算由给定掩码限制的单通道 8 位图像的直方图。
 
void calcHist (InputArray src, OutputArray hist, Stream &stream=Stream::Null())
 计算单通道 8 位图像的直方图。
 
void calcNorm (InputArray src, OutputArray dst, int normType, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void calcNormDiff (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int normType=NORM_L2, Stream &stream=Stream::Null())
 
void calcOpticalFlowBM (const GpuMat &prev, const GpuMat &curr, Size block_size, Size shift_size, Size max_range, bool use_previous, GpuMat &velx, GpuMat &vely, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
 使用块匹配算法计算两张图像的光流。
 
void calcSqrSum (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void calcSum (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void cartToPolar (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 将笛卡尔坐标转换为极坐标。
 
void cartToPolar (InputArray xy, OutputArray magnitude, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 将笛卡尔坐标转换为极坐标。
 
void cartToPolar (InputArray xy, OutputArray magnitudeAngle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 将笛卡尔坐标转换为极坐标。
 
void compare (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop, Stream &stream=Stream::Null())
 比较两个矩阵（或矩阵与标量）的元素。
 
void compareWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, int cmpop, Stream &stream=Stream::Null())
 比较矩阵与标量的元素。
 
void connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity, int ltype, cv::cuda::ConnectedComponentsAlgorithmsTypes ccltype)
 计算二值图像的连通分量标记图像。
 
void connectedComponents (InputArray image, OutputArray labels, int connectivity=8, int ltype=CV_32S)
 
void connectivityMask (const GpuMat &image, GpuMat &mask, const cv::Scalar &lo, const cv::Scalar &hi, Stream &stream=Stream::Null())
 为广义漫水填充算法计算连通分量掩码。
 
void convertFp16 (InputArray _src, OutputArray _dst, Stream &stream=Stream::Null())
 将数组转换为半精度浮点数。
 
Moments convertSpatialMoments (Mat spatialMoments, const MomentsOrder order, const int momentsType)
 将从 cuda::spatialMoments 返回的空间图像矩转换为 cv::Moments。
 
void copyMakeBorder (InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, Scalar value=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 在图像周围形成边框。
 
int countNonZero (InputArray src)
 统计矩阵中非零元素的个数。
 
void countNonZero (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
Ptr< cuda::BackgroundSubtractorFGD > createBackgroundSubtractorFGD (const FGDParams &params=FGDParams())
 创建 FGD 背景减除器。
 
Ptr< cuda::BackgroundSubtractorGMG > createBackgroundSubtractorGMG (int initializationFrames=120, double decisionThreshold=0.8)
 创建 GMG 背景减除器。
 
Ptr< cuda::BackgroundSubtractorMOG > createBackgroundSubtractorMOG (int history=200, int nmixtures=5, double backgroundRatio=0.7, double noiseSigma=0)
 创建高斯混合背景减除器。
 
Ptr< cuda::BackgroundSubtractorMOG2 > createBackgroundSubtractorMOG2 (int history=500, double varThreshold=16, bool detectShadows=true)
 创建 MOG2 背景减除器。
 
Ptr< Filter > createBoxFilter (int srcType, int dstType, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建一个归一化的 2D 盒式滤波器。
 
Ptr< Filter > createBoxMaxFilter (int srcType, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建最大值滤波器。
 
Ptr< Filter > createBoxMinFilter (int srcType, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建最小值滤波器。
 
Ptr< CannyEdgeDetector > createCannyEdgeDetector (double low_thresh, double high_thresh, int apperture_size=3, bool L2gradient=false)
 创建 cuda::CannyEdgeDetector 的实现。
 
Ptr< cuda::CLAHE > createCLAHE (double clipLimit=40.0, Size tileGridSize=Size(8, 8))
 创建 cuda::CLAHE 的实现。
 
Ptr< Filter > createColumnSumFilter (int srcType, int dstType, int ksize, int anchor=-1, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建一个垂直 1D 盒式滤波器。
 
void createContinuous (int rows, int cols, int type, OutputArray arr)
 创建一个连续矩阵。
 
Ptr< Convolution > createConvolution (Size user_block_size=Size())
 创建 cuda::Convolution 的实现。
 
Ptr< Filter > createDerivFilter (int srcType, int dstType, int dx, int dy, int ksize, bool normalize=false, double scale=1, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
 创建一个通用的导数 (Deriv) 算子。
 
Ptr< DFT > createDFT (Size dft_size, int flags)
 创建 cuda::DFT 的实现。
 
Ptr< cuda::DisparityBilateralFilter > createDisparityBilateralFilter (int ndisp=64, int radius=3, int iters=1)
 创建 DisparityBilateralFilter 对象。
 
Ptr< Filter > createGaussianFilter (int srcType, int dstType, Size ksize, double sigma1, double sigma2=0, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
 创建一个高斯滤波器。
 
Ptr< GeneralizedHoughBallard > createGeneralizedHoughBallard ()
 创建来自 [17] 的广义霍夫变换实现。
 
Ptr< GeneralizedHoughGuil > createGeneralizedHoughGuil ()
 创建来自 [117] 的广义霍夫变换实现。
 
Ptr< CornersDetector > createGoodFeaturesToTrackDetector (int srcType, int maxCorners=1000, double qualityLevel=0.01, double minDistance=0.0, int blockSize=3, bool useHarrisDetector=false, double harrisK=0.04)
 创建 cuda::CornersDetector 的实现。
 
GpuMat createGpuMatFromCudaMemory (int rows, int cols, int type, size_t cudaMemoryAddress, size_t step=Mat::AUTO_STEP)
 从现有 GPU 内存创建 GpuMat 的绑定重载。
 
GpuMat createGpuMatFromCudaMemory (Size size, int type, size_t cudaMemoryAddress, size_t step=Mat::AUTO_STEP)
 
Ptr< CornernessCriteria > createHarrisCorner (int srcType, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_REFLECT101)
 创建 Harris 角点特性准则的实现。
 
Ptr< HoughCirclesDetector > createHoughCirclesDetector (float dp, float minDist, int cannyThreshold, int votesThreshold, int minRadius, int maxRadius, int maxCircles=4096)
 创建 cuda::HoughCirclesDetector 的实现。
 
Ptr< HoughLinesDetector > createHoughLinesDetector (float rho, float theta, int threshold, bool doSort=false, int maxLines=4096)
 创建 cuda::HoughLinesDetector 的实现。
 
Ptr< HoughSegmentDetector > createHoughSegmentDetector (float rho, float theta, int minLineLength, int maxLineGap, int maxLines=4096, int threshold=-1)
 创建 cuda::HoughSegmentDetector 的实现。
 
Ptr< ImagePyramid > createImagePyramid (InputArray img, int nLayers=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 
Ptr< Filter > createLaplacianFilter (int srcType, int dstType, int ksize=1, double scale=1, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建一个拉普拉斯 (Laplacian) 算子。
 
Ptr< Filter > createLinearFilter (int srcType, int dstType, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建一个不可分线性 2D 滤波器。
 
Ptr< LookUpTable > createLookUpTable (InputArray lut)
 创建 cuda::LookUpTable 的实现。
 
Ptr< Filter > createMedianFilter (int srcType, int windowSize, int partition=128)
 对源图像的每个点执行中值滤波。
 
Ptr< CornernessCriteria > createMinEigenValCorner (int srcType, int blockSize, int ksize, int borderType=BORDER_REFLECT101)
 创建 2x2 导数协变矩阵最小特征值（角点特性准则）的实现。
 
Ptr< Filter > createMorphologyFilter (int op, int srcType, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int iterations=1)
 创建一个 2D 形态学滤波器。
 
void createOpticalFlowNeedleMap (const GpuMat &u, const GpuMat &v, GpuMat &vertex, GpuMat &colors)
 
Ptr< Filter > createRowSumFilter (int srcType, int dstType, int ksize, int anchor=-1, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Scalar borderVal=Scalar::all(0))
 创建一个水平 1D 盒式滤波器。
 
Ptr< Filter > createScharrFilter (int srcType, int dstType, int dx, int dy, double scale=1, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
 创建一个垂直或水平的 Scharr 算子。
 
Ptr< Filter > createSeparableLinearFilter (int srcType, int dstType, InputArray rowKernel, InputArray columnKernel, Point anchor=Point(-1,-1), int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
 创建一个可分线性滤波器。支持就地处理。
 
Ptr< Filter > createSobelFilter (int srcType, int dstType, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, int rowBorderMode=BORDER_DEFAULT, int columnBorderMode=-1)
 创建一个 Sobel 算子。
 
Ptr< cuda::StereoBeliefPropagation > createStereoBeliefPropagation (int ndisp=64, int iters=5, int levels=5, int msg_type=CV_32F)
 创建 StereoBeliefPropagation 对象。
 
Ptr< cuda::StereoBM > createStereoBM (int numDisparities=64, int blockSize=19)
 创建 StereoBM 对象。
 
Ptr< cuda::StereoConstantSpaceBP > createStereoConstantSpaceBP (int ndisp=128, int iters=8, int levels=4, int nr_plane=4, int msg_type=CV_32F)
 创建 StereoConstantSpaceBP 对象。
 
Ptr< cuda::StereoSGM > createStereoSGM (int minDisparity=0, int numDisparities=128, int P1=10, int P2=120, int uniquenessRatio=5, int mode=cv::cuda::StereoSGM::MODE_HH4)
 创建 StereoSGM 对象。
 
Ptr< TemplateMatching > createTemplateMatching (int srcType, int method, Size user_block_size=Size())
 创建 cuda::TemplateMatching 的实现。
 
void cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dcn=0, Stream &stream=Stream::Null())
 将图像从一种颜色空间转换为另一种。
 
void demosaicing (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dcn=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 将图像从拜耳 (Bayer) 模式转换为 RGB 或灰度图像。
 
bool deviceSupports (FeatureSet feature_set)
 检查当前设备是否支持给定的特性
 
void dft (InputArray src, OutputArray dst, Size dft_size, int flags=0, Stream &stream=Stream::Null())
 对浮点矩阵执行正向或反向离散傅里叶变换（1D 或 2D）。
 
void divide (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-矩阵或矩阵-标量的除法。
 
void divideWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-标量的除法。
 
void drawColorDisp (InputArray src_disp, OutputArray dst_disp, int ndisp, Stream &stream=Stream::Null())
 对视差图进行着色。
 
void ensureSizeIsEnough (int rows, int cols, int type, OutputArray arr)
 确保矩阵的大小足够大且矩阵具有正确的类型。
 
void equalizeHist (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 对灰度图像进行直方图均衡化。
 
void evenLevels (OutputArray levels, int nLevels, int lowerLevel, int upperLevel, Stream &stream=Stream::Null())
 计算具有均匀分布的能级。
 
void exp (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算每个矩阵元素的指数。
 
void fastNlMeansDenoising (const GpuMat &src, GpuMat &dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
 
void fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
 使用非局部均值去噪算法 http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising 执行图像去噪，并进行了多项计算优化。预期噪声为高斯白噪声。
 
void fastNlMeansDenoisingColored (const GpuMat &src, GpuMat &dst, float h_luminance, float photo_render, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
 
void fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h_luminance, float photo_render, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
 针对彩色图像修改的 fastNlMeansDenoising 函数。
 
void findMinMax (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void findMinMaxLoc (InputArray src, OutputArray minMaxVals, OutputArray loc, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void flip (InputArray src, OutputArray dst, int flipCode, Stream &stream=Stream::Null())
 围绕垂直、水平或两个轴翻转 2D 矩阵。
 
void gammaCorrection (InputArray src, OutputArray dst, bool forward=true, Stream &stream=Stream::Null())
 用于校正图像颜色伽马 (gamma) 的例程。
 
void gemm (InputArray src1, InputArray src2, double alpha, InputArray src3, double beta, OutputArray dst, int flags=0, Stream &stream=Stream::Null())
 执行广义矩阵乘法。
 
int getCudaEnabledDeviceCount ()
 返回已安装的启用 CUDA 的设备的数量。
 
int getDevice ()
 返回由 cuda::setDevice 设置或默认初始化的当前设备索引。
 
void graphcut (GpuMat &terminals, GpuMat &leftTransp, GpuMat &rightTransp, GpuMat &top, GpuMat &bottom, GpuMat &labels, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
 通过 2D 常规 4 连通图的图割（graph cuts）执行标记。
 
void graphcut (GpuMat &terminals, GpuMat &leftTransp, GpuMat &rightTransp, GpuMat &top, GpuMat &topLeft, GpuMat &topRight, GpuMat &bottom, GpuMat &bottomLeft, GpuMat &bottomRight, GpuMat &labels, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
 通过 2D 常规 8 连通图的图割执行标记。
 
void histEven (InputArray src, GpuMat hist[4], int histSize[4], int lowerLevel[4], int upperLevel[4], Stream &stream=Stream::Null())
 
void histEven (InputArray src, OutputArray hist, int histSize, int lowerLevel, int upperLevel, Stream &stream=Stream::Null())
 计算具有均匀分布直方图柱（bins）的直方图。
 
void histRange (InputArray src, GpuMat hist[4], const GpuMat levels[4], Stream &stream=Stream::Null())
 
void histRange (InputArray src, OutputArray hist, InputArray levels, Stream &stream=Stream::Null())
 计算直方图，其柱由 levels 数组决定。
 
void inRange (InputArray src, const Scalar &lowerb, const Scalar &upperb, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 检查数组元素是否位于两个标量之间。
 
void integral (InputArray src, OutputArray sum, Stream &stream=Stream::Null())
 计算积分图像。
 
void interpolateFrames (const GpuMat &frame0, const GpuMat &frame1, const GpuMat &fu, const GpuMat &fv, const GpuMat &bu, const GpuMat &bv, float pos, GpuMat &newFrame, GpuMat &buf, Stream &stream=Stream::Null())
 使用提供的光流（位移场）插值帧（图像）。
 
void labelComponents (const GpuMat &mask, GpuMat &components, int flags=0, Stream &stream=Stream::Null())
 执行连通分量标记。
 
void log (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算每个矩阵元素绝对值的自然对数。
 
void lshift (InputArray src, Scalar val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void lshift (InputArray src, Scalar_< int > val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 通过常量值逐像素对图像进行左移运算。
 
void magnitude (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())
 
void magnitude (InputArray xy, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())
 计算复矩阵元素的幅值。
 
void magnitudeSqr (InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())
 
void magnitudeSqr (InputArray xy, OutputArray magnitude, Stream &stream=Stream::Null())
 计算复矩阵元素的平方幅值。
 
void max (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算两个矩阵（或矩阵与标量）的逐元素最大值。
 
void maxWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵与标量的逐元素最大值。
 
void meanShiftFiltering (InputArray src, OutputArray dst, int sp, int sr, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1), Stream &stream=Stream::Null())
 为源图像的每个点执行均值漂移（mean-shift）滤波。
 
void meanShiftProc (InputArray src, OutputArray dstr, OutputArray dstsp, int sp, int sr, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1), Stream &stream=Stream::Null())
 执行均值漂移过程，并在两个图像中存储有关处理点的信息（其颜色和位置）。
 
void meanShiftSegmentation (InputArray src, OutputArray dst, int sp, int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1), Stream &stream=Stream::Null())
 执行源图像的均值漂移分割并消除小分段。
 
void meanStdDev (InputArray mtx, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void meanStdDev (InputArray mtx, Scalar &mean, Scalar &stddev)
 
void meanStdDev (InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵元素的平均值和标准差。
 
void meanStdDev (InputArray src, Scalar &mean, Scalar &stddev, InputArray mask)
 
void merge (const GpuMat *src, size_t n, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 由几个单通道矩阵组成一个多通道矩阵。
 
void merge (const std::vector< GpuMat > &src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void min (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算两个矩阵（或矩阵与标量）的逐元素最小值。
 
void minMax (InputArray src, double *minVal, double *maxVal, InputArray mask=noArray())
 查找全局最小和最大矩阵元素并返回其值。
 
void minMaxLoc (InputArray src, double *minVal, double *maxVal, Point *minLoc, Point *maxLoc, InputArray mask=noArray())
 查找全局最小和最大矩阵元素，并返回其值及其位置。
 
void minWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵与标量的逐元素最小值。
 
Moments moments (InputArray src, const bool binaryImage=false, const MomentsOrder order=MomentsOrder::THIRD_ORDER_MOMENTS, const int momentsType=CV_64F)
 计算光栅化形状的所有三阶以内矩。
 
void mulAndScaleSpectrums (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags, float scale, bool conjB=false, Stream &stream=Stream::Null())
 执行两个傅里叶光谱的逐元素乘法并缩放结果。
 
void mulSpectrums (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags, bool conjB=false, Stream &stream=Stream::Null())
 执行两个傅里叶光谱的逐元素乘法。
 
void multiply (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-矩阵或矩阵-标量的逐元素乘积。
 
void multiplyWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-标量的逐元素乘积。
 
void nonLocalMeans (const GpuMat &src, GpuMat &dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())
 
void nonLocalMeans (InputArray src, OutputArray dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())
 执行纯非局部均值去噪，没有任何简化，因此速度不快。
 
double norm (InputArray src1, InputArray src2, int normType=NORM_L2)
 返回两个矩阵的差异。
 
double norm (InputArray src1, int normType, InputArray mask=noArray())
 返回矩阵的范数（或两个矩阵的差）。
 
void normalize (InputArray src, OutputArray dst, double alpha, double beta, int norm_type, int dtype, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
 归一化数组的范数或数值范围。
 
int numMoments (const MomentsOrder order)
 返回小于或等于最大图像矩阶数 order 的图像矩数量。
 
void phase (InputArray x, InputArray y, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 计算复矩阵元素的极角（相位）。
 
void phase (InputArray xy, OutputArray angle, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 计算复矩阵元素的极角（相位）。
 
void polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray x, OutputArray y, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 将极坐标转换为笛卡尔坐标。
 
void polarToCart (InputArray magnitude, InputArray angle, OutputArray xy, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 将极坐标转换为笛卡尔坐标。
 
void polarToCart (InputArray magnitudeAngle, OutputArray xy, bool angleInDegrees=false, Stream &stream=Stream::Null())
 将极坐标转换为笛卡尔坐标。
 
void pow (InputArray src, double power, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算每个矩阵元素的幂。
 
void printCudaDeviceInfo (int device)
 
void printShortCudaDeviceInfo (int device)
 
void projectPoints (const GpuMat &src, const Mat &rvec, const Mat &tvec, const Mat &camera_mat, const Mat &dist_coef, GpuMat &dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void pyrDown (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 平滑图像并对其进行下采样。
 
void pyrUp (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 对图像进行上采样，然后对其进行平滑处理。
 
void rectStdDev (InputArray src, InputArray sqr, OutputArray dst, Rect rect, Stream &stream=Stream::Null())
 计算积分图像的标准差。
 
void reduce (InputArray mtx, OutputArray vec, int dim, int reduceOp, int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 将矩阵降维为向量。
 
void registerPageLocked (Mat &m)
 锁住矩阵的内存页并将其映射到设备。
 
void remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray xmap, InputArray ymap, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 对图像应用通用的几何变换。
 
void reprojectImageTo3D (GpuMat disp, GpuMat &xyzw, Mat Q, int dst_cn=4, Stream &stream=Stream::Null())
 
void reprojectImageTo3D (InputArray disp, OutputArray xyzw, InputArray Q, int dst_cn=4, Stream &stream=Stream::Null())
 将视差图像重新投影到 3D 空间。
 
void resetDevice ()
 显式销毁并清理当前进程中与当前设备关联的所有资源。
 
void resize (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR, Stream &stream=Stream::Null())
 调整图像大小。
 
void rotate (InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double angle, double xShift=0, double yShift=0, int interpolation=INTER_LINEAR, Stream &stream=Stream::Null())
 图像绕原点 (0,0) 旋转，然后进行平移。
 
void rshift (InputArray src, Scalar val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void rshift (InputArray src, Scalar_< int > val, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 通过常量值逐像素对图像进行右移运算。
 
static void scaleAdd (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 将缩放后的数组加到另一个数组上 (dst = alpha*src1 + src2)
 
void setBufferPoolConfig (int deviceId, size_t stackSize, int stackCount)
 
void setBufferPoolUsage (bool on)
 BufferPool 管理（必须在 Stream 创建之前调用）
 
void setDevice (int device)
 设置一个设备并为当前线程对其进行初始化。
 
void setGlDevice (int device=0)
 设置 CUDA 设备并为具有 OpenGL 互操作性的当前线程对其进行初始化。
 
void solvePnPRansac (const Mat &object, const Mat &image, const Mat &camera_mat, const Mat &dist_coef, Mat &rvec, Mat &tvec, bool use_extrinsic_guess=false, int num_iters=100, float max_dist=8.0, int min_inlier_count=100, std::vector< int > *inliers=NULL)
 从 3D-2D 点对应关系中查找物体姿态。
 
void spatialMoments (InputArray src, OutputArray moments, const bool binaryImage=false, const MomentsOrder order=MomentsOrder::THIRD_ORDER_MOMENTS, const int momentsType=CV_64F, Stream &stream=Stream::Null())
 计算光栅化形状的所有三阶以内空间矩。
 
void split (InputArray src, GpuMat *dst, Stream &stream=Stream::Null())
 将多通道矩阵的每个平面复制到一个数组中。
 
void split (InputArray src, std::vector< GpuMat > &dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void sqr (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算每个矩阵元素的平方值。
 
void sqrIntegral (InputArray src, OutputArray sqsum, Stream &stream=Stream::Null())
 计算平方积分图像。
 
Scalar sqrSum (InputArray src, InputArray mask=noArray())
 返回矩阵元素的平方和。
 
void sqrt (InputArray src, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 计算每个矩阵元素的平方根。
 
void subtract (InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-矩阵或矩阵-标量的差值。
 
void subtractWithScalar (InputArray src1, Scalar src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), int dtype=-1, Stream &stream=Stream::Null())
 计算矩阵-标量的差值。
 
Scalar sum (InputArray src, InputArray mask=noArray())
 返回矩阵元素的和。
 
void swapChannels (InputOutputArray image, const int dstOrder[4], Stream &stream=Stream::Null())
 就地（in-place）交换图像的颜色通道。
 
double threshold (InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type, Stream &stream=Stream::Null())
 对数组的每个元素应用固定阈值操作。
 
void transformPoints (const GpuMat &src, const Mat &rvec, const Mat &tvec, GpuMat &dst, Stream &stream=Stream::Null())
 
void transpose (InputArray src1, OutputArray dst, Stream &stream=Stream::Null())
 矩阵转置。
 
void unregisterPageLocked (Mat &m)
 取消矩阵内存映射并使其再次可分页。
 
void warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 对图像应用仿射变换。
 
void warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, Mat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, UMat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 对图像应用透视变换。
 
void warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, Mat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 
void warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, UMat M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, Scalar borderValue=Scalar(), Stream &stream=Stream::Null())
 
流 (Stream) wrapStream (size_t cudaStreamMemoryAddress)
 绑定重载以从现有 CUDA 运行时 API 流指针 (cudaStream_t) 中存储的地址创建 Stream 对象。
 

函数文档 (Function Documentation)

◆ createMedianFilter()

Ptr< Filter > cv::cuda::createMedianFilter ( int srcType,
int windowSize,
int partition = 128 )

对源图像的每个点执行中值滤波。

参数
srcType源图像的类型。如果 CUDA_VERSION < 11，仅支持 CV_8UC1。如果 CUDA_VERSION >= 11，支持 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_8UC4、CV_16UC1、CV_16UC3、CV_16UC4、CV_32FC1、CV_32FC3 或 CV_32FC4。
windowSize用于滤波的内核大小。使用 (windowSize x windowSize) 滤波器。
partition指定工作负载的并行粒度。仅在 CUDA_VERSION < 11 时使用。

输出使用中值滤波公式过滤后的图像。

如果使用 CUDA 11 或更高版本编译，则使用基于小波的算法，详情请参阅：https://cgenglab.github.io/en/publication/sigga22_wmatrix_median/ Yuji Moroto, Nobuyuki Umetani, 2022, "Constant Time Median Filter Using 2D Wavelet Matrix", ACM Transactions on Graphics, Volume 41, Issue 6。

对于早期版本的 CUDA，有关所用算法的详细信息，请参阅：Green, O., 2017. "Efficient scalable median filtering using histogram-based operations", IEEE Transactions on Image Processing, 27(5), pp.2217-2228。

注意
如果在 CUDA Stream 中应用，必须为每个 Stream 创建一个独特的滤波器实例。不支持在多个流之间共享单个实例，由于流特定的内部状态，这可能会导致未定义的行为。
生成日期: 2025年12月31日 星期三 07:26:24，针对 OpenCV，生成工具： doxygen 1.12.0