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CV リファレンス マニュアル

最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 448, 最終変更日時: 2008-12-24 00:28:23 +0900 (水, 24 12月 2008)


パターン認識(Pattern Recognition)


物体検出(Object Detection)

ここで述べるオブジェクト検出器は,最初に Paul Viola[Viola01]によって提案され, Rainer Lienhart[Lienhart02]に改良されたもので ある.分類器(つまり,haar-like特徴を用いるブーストされた分類器のカスケー ド)は最初に,数百の正例と負例によって学習される. 正例とは,同一のサイ ズ(例えば,20×20)にスケーリングされた特定のオブジェ クト(つまり,顔 や車)を含むサンプルであり,負例とは,正例と同一サイズの任意の画像であ る.

学習後,分類器は入力画像の(学習に用いられた物と同じサイズの)ROI に対 して適用される.その領域にオブジェクト(顔や車)が写っていると思われる 場合は,分類器は "1" を出力し,それ以外では,"0" を出力する. 画像全体 からオブジェクトを探索するためには,画像中の探索ウィンドウを移 動させな がら,その個々の領域を分類器を用いて判別する.トレーニング時とは異なる 大きさのオブジェクトも検出できるように, 分類器は簡単に 「サイズ変更」 できるように設計される. これは画像自身のサイズを変更するよりも効率的で ある. そして,画像中からサイズが不明なオブジェクトを検出するためには, 異なるスケールで複数回の探索がなされるべきである.

分類器の名前にある「カスケード(cascade)」という単語は,結果として得ら れる分類器がいくつかの単純な分類器(stages)から構成されるという事を意 味する. この単純な分類器は,いずれかのステージでオブジェクト候補が却下 されるか,あるいは全てのステージをパスするまで ROI に対して次々に適用さ れる. また,「ブーストされた(boosted)」という単語は,カスケードの各 ステージにおける分類器自身が複合体である事を意味する.これらは4つの異な るブースティング技法(重み付き投票)のうち 1 つを用いて,基本分類器から 構成される. 現在のところ,Discrete Adaboost,Real Adaboost,Gentle Adaboost そして Logitboost がサポートされる. 基本分類器は,少なくとも 2つの葉を持つ決定木である. Haar-like 特徴は基本分類器の入力であり,後 述のように計算される. 現在のアルゴリズムでは次のような Haar-like 特徴 を用いる.

Haar-like特徴

個々の分類器で用いられる特徴は,その形状(1a, 2b など),ROI 内での位置, そしてスケール(このスケールは検出ステージで用いられるスケールとは別物 であるが,これら 2 つのスケールは乗じられる)によって決定される. 例え ばライン特徴の 3 番目(2c)の場合, その応答は,(2 つの白ストライプと 中央の黒ストライプを含む)特徴全体を覆う矩形部分の画像ピクセルの和と, 黒ストライプ部分の画像ピクセルの和を3倍したもの(領域サイズの違いを相殺 するため)との差分として計算される. 矩形領域全体のピクセル値の合計は, インテグラルイメージ(以下とcvIntegralの 項を参照)を用いて高速に計算される.

オブジェクト検出器の動作を知りたい場合は,HaarFaceDetect デモを見ること.

以下のリファレンスでは検出部分のみについて述べる. サンプル集合を用いて ブーストされた分類器のカスケードを学習するための,haartraining と呼ばれ る別のアプリケーションがある. 詳細はopencv/apps/haartraining を参照.


CvHaarFeature, CvHaarClassifier, CvHaarStageClassifier, CvHaarClassifierCascade

ブーストされたHaar分類器構造体

#define CV_HAAR_FEATURE_MAX  3

/* haar 特徴は適切な重みを持つ 2 個,あるいは 3 個の矩形から構成される */
typedef struct CvHaarFeature
{
    int  tilted;  /* 0 は,垂直な特徴,1 は,45度回転した特徴を意味する */
    
    /* 2,3 個の矩形の重みは正負の符号を持ち,その絶対値は矩形の面積に反比例する.
      rect[2].weight != 0 の場合,特徴は3個の矩形から構成され,
      そうでない場合は2個の矩形から構成される */
    struct
    {
        CvRect r;
        float weight;
    } rect[CV_HAAR_FEATURE_MAX];
}
CvHaarFeature;

/* 単一決定木による分類器(最も単純な場合は stump).これは個々の画像
  位置における特徴に対する応答(つまりウィンドウ内の部分矩形におけるピクセル合計値)
  を返し,その応答に依存する値を出力する */
typedef struct CvHaarClassifier
{
    int count;  /* 決定木のノード数 */

    /* これらは,「並列」な配列である.
       各インデックスiが決定木のノード(ルートのインデックスは0)に対応する.
        left[i] - 左側の子のインデックス(左側の子が葉だった場合には負のインデックス)
        right[i] - 右側の子のインデックス(右側の子が葉だった場合には負のインデックス)
        threshold[i] - 枝の閾値.特徴応答 <= threshold となる場合は左側の枝が選択され,
                       そうでない場合は右の枝が選択される.
        alpha[i] - 葉に対応する出力値.*/
    CvHaarFeature* haar_feature;
    float* threshold;
    int* left;
    int* right;
    float* alpha;
}
CvHaarClassifier;

/* ブーストされた分類器の組(= 段階分類器(stage classifiers)): 
    分類器の応答の合計がthresholdよりも大きい場合には
    段階分類器は 1 を返し,そうでない場合は 0 を返す.*/
typedef struct CvHaarStageClassifier
{
    int  count;  /* 組に含まれる分類器の個数 */
    float threshold; /* ブーストされた分類器で用いる閾値 */
    CvHaarClassifier* classifier; /* 分類器の配列 */

    /* これらのフィールドは,単に一直線につながったカスケードよりもむし
        ろ,段階分類器の木を構成するために用いられる.*/
    int next;
    int child;
    int parent;
}
CvHaarStageClassifier;

typedef struct CvHidHaarClassifierCascade CvHidHaarClassifierCascade;

/* 段階分類器のカスケードまたは木 */
typedef struct CvHaarClassifierCascade
{
    int  flags; /* シグネチャ */
    int  count; /* 段階数 */
    CvSize orig_window_size; /* オリジナルのオブジェクトサイズ(カスケードの学習対象)*/

    /* これら 2 つのパラメータは cvSetImagesForHaarClassifierCascade によって設定される */
    CvSize real_window_size; /* 現在のオブジェクトサイズ */
    double scale; /* 現在のスケール */
    CvHaarStageClassifier* stage_classifier; /* 段階分類器の配列 */
    CvHidHaarClassifierCascade* hid_cascade; /* cvSetImagesForHaarClassifierCascade 
                                                によって生成されるカスケードの,
                                                隠れ最適表現 */
}
CvHaarClassifierCascade;

全ての構造体は,ブーストされたHaar分類器のカスケードを表現するために用 いられる.このカスケードは次のような階層構造を持っている.

    Cascade:
        Stage1:
            Classifier11:
                Feature11
            Classifier12:
                Feature12
            ...
        Stage2:
            Classifier21:
                Feature21
            ...
        ...

全ての階層は手動で構成されるか,あるいは関数 cvLoadHaarClassifierCascadecvLoad を用いてファイルか ら読み込まれる.


cvLoadHaarClassifierCascade

ファイルまたはOpenCV 内に組み込まれた分類器データベースから,学習されたカスケード分類器を読み込む

CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade(
                         const char* directory,
                         CvSize orig_window_size );

directory
学習されたカスケード分類器の記述を含むディレクトリ名.
orig_window_size
オブジェクトのオリジナルサイズ(カスケード分類器はこのサイズに合わせて学習される). これはカスケード分類器内に保存されないので,別に指定する必要がある事に注意.

関数 cvLoadHaarClassifierCascade は, ファイルまたは OpenCV 内に組み込まれた分類器データベースから,学習されたHaar分類器のカスケードを読み込む.haartraining アプリケーションを利用して,基本的な学習を行うことができる(詳細は opencv/apps/haartraining を参照).

この関数は,もはやサポートされない.現在では,オブジェクト検出分類器はディレクトリではなく XML/YAML ファイルに保存される. カスケードをファイルから読み込むためには,関数 cvLoad を用いる.


cvReleaseHaarClassifierCascade

haar分類器カスケードを解放する

void cvReleaseHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade** cascade );

cascade
解放するカスケード分類器へのポインタのポインタ.ポインタは,この関数によってクリアされる.

関数 cvReleaseHaarClassifierCascade は,手動で作成された,あるいは cvLoadHaarClassifierCascadecvLoad によって読み込まれたカスケード分類器を解放する.


cvHaarDetectObjects

画像中のオブジェクトを検出

typedef struct CvAvgComp
{
    CvRect rect; /* オブジェクトを内包する矩形(グループの平均矩形) */
    int neighbors; /* グループ内に存在する隣接矩形の数 */
}
CvAvgComp;

CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade,
                            CvMemStorage* storage, double scale_factor=1.1,
                            int min_neighbors=3, int flags=0,
                            CvSize min_size=cvSize(0,0) );

image
この画像の中からオブジェクトを検出する.
cascade
Haar 分類器カスケード の内部表現.
storage
オブジェクト候補の矩形が得られた場合に,その矩形列を保存するメモリストレージ.
scale_factor
スキャン毎に探索ウィンドウがスケーリングされる際のスケールファクタ. 例えばこの値が 1.1 ならば,ウィンドウが 10% 大きくなる.
min_neighbors
(これから 1 を引いた値が)オブジェクトを構成する近傍矩形の最小数となる. min_neighbors-1 よりも少ない矩形しか含まないようなグループは全て棄却される. もし min_neighbors が 0 である場合,この関数はグループを一つも生成せず,候補となる矩形を全て返す.これはユーザがカスタマイズしたグループ化処理を適用したい場合に有用である.
flags
処理モード.現在は CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING だけが指定できる.これがセットされた場合,この関数は Canny のエッジ検出器を用いる.ある画像領域内にエッジが少なすぎる,あるいは多すぎる場合には,探索しているオブジェクトを含むことが出来ないので,このような領域を棄却するために用いられる.特定の閾値が顔検出用に調整されており,この場合,枝刈りによって処理速度が向上する.
min_size
最小ウィンドウサイズ.デフォルトでは分類器の学習に用いられたサンプルのサイズが設定される(顔検出の場合は,~20×20).

関数 cvHaarDetectObjects は, 与えられた画像からオブジェク トを含む様な矩形領域を検出し, それらの領域を矩形の列として返す. この 関数は異なるスケールで画像を複数回スキャンする ( cvSetImagesForHaarClassifierCascade を参照). 毎回,画像中の重なり領域を考慮し, cvRunHaarClassifierCascade を用いて,分類器をその領域に適用する. また調べる領域数を減らすために, Cannyエッジ検出を利用した事前処理(Canny prunning)などの経験則を適用す ることもある. 処理された候補領域(分類器カスケードを通過した領域)が集 められた後, グループ化され,十分に大きいグループの平均矩形のシーケンス が返される. デフォルトパラメータ(scale_factor=1.1, min_neighbors=3, flags=0)は,正確であるが低速なオブジェクト検出用に調整されている. 実 際のビデオ画像における,より高速な処理のためには:scale_factor=1.2, min_neighbors=2, flags=CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, min_size=(例えばビデ オ会議の場合は画像領域の 1/4 から 1/16).

(例)オブジェクト(例えば,顔)を検出するために Haar分類器のカスケードを用いる

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

CvHaarClassifierCascade* load_object_detector( const char* cascade_path )
{
    return (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_path );
}

void detect_and_draw_objects( IplImage* image,
                              CvHaarClassifierCascade* cascade,
                              int do_pyramids )
{
    IplImage* small_image = image;
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* faces;
    int i, scale = 1;

    /* もしフラグが指定された場合,(おそらく)クオリティを落とさずに
       ブースティングのパフォーマンスを上げるために入力画像をダウンスケールする.*/
    if( do_pyramids )
    {
        small_image = cvCreateImage( cvSize(image->width/2,image->height/2), IPL_DEPTH_8U, 3 );
        cvPyrDown( image, small_image, CV_GAUSSIAN_5x5 );
        scale = 2;
    }

    /* 高速に検出できるように引数を調整 */
    faces = cvHaarDetectObjects( small_image, cascade, storage, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING );

    /* 全ての矩形を描画する */
    for( i = 0; i < faces->total; i++ )
    {
        /* 矩形だけを取り出す */
        CvRect face_rect = *(CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i, 0 );
        cvRectangle( image, cvPoint(face_rect.x*scale,face_rect.y*scale),
                     cvPoint((face_rect.x+face_rect.width)*scale,
                             (face_rect.y+face_rect.height)*scale),
                     CV_RGB(255,0,0), 3 );
    }

    if( small_image != image )
        cvReleaseImage( &small_image );
    cvReleaseMemStorage( &storage );
}

/* 画像ファイル名とカスケードパスをコマンドラインから受け取る */
int main( int argc, char** argv )
{
    IplImage* image;
    if( argc==3 && (image = cvLoadImage( argv[1], 1 )) != 0 )
    {
        CvHaarClassifierCascade* cascade = load_object_detector(argv[2]);
        detect_and_draw_objects( image, cascade, 1 );
        cvNamedWindow( "test", 0 );
        cvShowImage( "test", image );
        cvWaitKey(0);
        cvReleaseHaarClassifierCascade( &cascade );
        cvReleaseImage( &image );
    }

    return 0;
}

cvSetImagesForHaarClassifierCascade

隠れカスケードに画像を割り当てる

void cvSetImagesForHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade* cascade,
                                          const CvArr* sum, const CvArr* sqsum,
                                          const CvArr* tilted_sum, double scale );

cascade
cvCreateHidHaarClassifierCascade によって作成された隠れHaar分類器カスケード.
sum
32 ビット整数シングルチャンネルのインテグラルイメージ.この 画像は後の2つの画像と同様に,高速な特徴評価と明るさ/コ ントラストの正規化に用いられる. これらの画像は関数 cvIntegral によって,8 ビット整数あるいは 浮動小数点数シングルチャンネルの入力画像から計算できる.
sqsum
64ビット浮動小数点型のシングルチャンネル画像の各ピクセルを 二乗した値に対するインテグラルイメージ.
tilted_sum
32 ビット整数型のシングルチャンネル画像を 45°傾けたものに対するインテグラルイメージ.
scale
カスケードのウィンドウスケール. scale=1 の場 合は,オリジナルウィンドウサイズが用いられる(そのサイズの オブジェクトを探す).これは, cvLoadHaarClassifierCascade で指定されたものと同じサイズ ("<default_face_cascade>" の場合は24x24)である. scale=2 の場合,2倍の大きさのウィンドウが用い られる(default face cascade の場合は,48x48). これは探 索を約 4 倍速くする代わりに,48x48 より小さい顔を見つける ことができなくなる.

関数 cvSetImagesForHaarClassifierCascade は,画像かウィン ドウスケール,あるいはその両方を隠れ分類器カスケードに割り当てる.画像 のポインタが NULL だった場合,以前にセットされた画像がさらに用いられる (つまりNULL は 「画像を変更しない」 という事を意味する).スケールパラメータは,このようなデフォルト値をもっていないが,関数 cvGetHaarClassifierCascadeScale を用いて以前の値を取り出し,再利用することができる.この関数は,指定さ れた画像中の指定されたサイズのオブジェクトを検出するカスケードを準備す るために用いられる.この関数は cvHaarDetectObjects によって最初に呼び出されるが, 低レベル関数 cvRunHaarClassifierCascade を使う必要がある場合に,ユーザから呼び出される事もある.


cvRunHaarClassifierCascade

ブーストされた分類器のカスケードを,与えられた画像位置で実行する

int cvRunHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade* cascade,
                                CvPoint pt, int start_stage=0 );

cascade
Haar 分類器カスケード.
pt
解析する領域の左上の角.領域のサイズは,オリジナルウィンドウ サイズを ,現在設定されているスケールファクタでスケーリングしたものであ る. 現在のウィンドウサイズは関数 cvGetHaarClassifierCascadeWindowSize を用いて取り出すことができる.
start_stage
0から始まるインデックスで,カスケードステージをどこ から開始するかを決定する.この関数では,それまでの全 ステージを通過している事を仮定している. この機能はプ ロセッサのキャッシュをより効率的に利用するため, cvHaarDetectObjects によって内部的に用いられる.

関数 cvRunHaarHaarClassifierCascade は,Haar分類 器カスケードをある特定の画像位置において動作させる.この関数を使う前に cvSetImagesForHaarClassifierCascade を用いて,インテグラルイメージおよび適切なスケール(=> ウィンドウサ イズ)が設定されるべきである. この関数は,分析対象の領域が全ての分類器 ステージを通過した場合(これは候補の一つになる)には正の値を返し,そう でなければ 0 か負の値を返す.

OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル
OpenCV-1.1pre リファレンス マニュアル
OpenCVサンプルコード


CV_ASSERT
CV_CALL
CV_CHECK
CV_CMP
CV_ERROR
CV_FUNCNAME
CV_GET_SEQ_ELEM
CV_GRAPH_EDGE_FIELDS
CV_GRAPH_FIELDS
CV_GRAPH_VERTEX_FIELDS
CV_IABS
CV_IMAGE_ELEM
CV_IMAX
CV_IMIN
CV_NODE_HAS_NAME
CV_NODE_IS_COLLECTION
CV_NODE_IS_EMPTY
CV_NODE_IS_FLOW
CV_NODE_IS_INT
CV_NODE_IS_MAP
CV_NODE_IS_REAL
CV_NODE_IS_SEQ
CV_NODE_IS_STRING
CV_NODE_IS_USER
CV_NODE_SEQ_IS_SIMPLE
CV_QUADEDGE2D_FIELDS
CV_RGB
CV_SEQUENCE_FIELDS
CV_SET_FIELDS
CV_SIGN
CV_SUBDIV2D_FIELDS
CV_SUBDIV2D_POINT_FIELDS
CV_SWAP
CV_TREE_NODE_FIELDS
CV_TURN_ON_IPL_COMPATIBILITY
EXIT
MAX
MIN
OPENCV_ASSERT
OPENCV_CALL
OPENCV_ERRCHK
OPENCV_ERROR
__BEGIN__
__END__

CvANN_MLP
CvANN_MLP_TrainParams
CvANN_MLP::create
CvANN_MLP::train
CvArr
CvAttrList
CvBoost
CvBoostParams
CvBoostTree
CvBoost::get_weak_predictors
CvBoost::predict
CvBoost::prune
CvBoost::train
CvBox2D
CvCapture
CvConDensation
CvConnectedComp
CvConvexityDefect
CvDTree
CvDTreeNode
CvDTreeParams
CvDTreeSplit
CvDTreeTrainData
CvDTree::predict
CvDTree::train
CvEM
CvEMParams
CvEM::train
CvFileNode
CvFileStorage
CvGraph
CvGraphScanner
CvHMM
CvImgObsInfo
CvHaarClassifier
CvHaarClassifierCascade
CvHaarFeature
CvHaarStageClassifier
CvHistogram
CvKNearest
CvKNearest::find_nearest
CvKNearest_train
CvKalman
CvMat
cvMatMul
cvMatMulAdd
CvMatND
CvMemBlock
CvMemStorage
CvMemStoragePos
CvNormalBayesClassifier
CvNormalBayesClassifier::predict
CvNormalBayesClassifier::train
CvPoint
CvPoint2D32f
CvPoint2D64f
CvPoint3D32f
CvPoint3D64f
CvQuadEdge2D
CvRTParams
CvRTrees
CvRTrees::get_proximity
CvRTrees::get_var_importance
CvRTrees::predict
CvRTrees::train
CvRect
CvSVM
CvSVMParams
CvSVM::get_support_vector
CvSVM::train
CvScalar
CvSeq
CvSeqBlock
CvSet
CvSize
CvSize2D32f
CvSlice
CvSparseMat
CvStatModel
CvStatModel::CvStatModel
CvStatModel::clear
CvStatModel::CvStatModel(data)
CvStatModel::~CvStatModel
CvStatModel::load
CvStatModel::predict
CvStatModel::read
CvStatModel::save
CvStatModel::train
CvStatModel::write
CvSubdiv2D
CvSubdiv2DPoint
CvTermCriteria
CvTreeNodeIterator
CvTypeInfo
IplImage
RTreesOOBerror

cv2DRotationMatrix
cv3dTrackerCalibrateCameras
cv3dTrackerLocateObjects
cvAbsDiff
cvAbsDiffS
cvAcc
cvAdaptiveThreshold
cvAdd
cvAddS
cvAddWeighted
cvAlloc
cvAnd
cvAndS
cvApproxChains
cvApproxPoly
cvArcLength
cvAvg
cvAvgSdv
cvBackProjectPCA
cvBoundingRect
cvBoxPoints
cvCalcBackProject
cvCalcBackProjectPatch
cvCalcCovarMatrix
cvCalcCovarMatrixEx
cvCalcDecompCoeff
cvCalcEMD2
cvCalcEigenObjects
cvCalcGlobalOrientation
cvCalcHist
cvCalcImageHomography
cvCalcMotionGradient
cvCalcOpticalFlowBM
cvCalcOpticalFlowHS
cvCalcOpticalFlowLK
cvCalcOpticalFlowPyrLK
cvCalcPCA
cvCalcPGH
cvCalcProbDensity
cvCalcSubdivVoronoi2D
cvCalibrateCamera2
cvCamShift
cvCanny
cvCartToPolar
cvCbrt
cvCheckArr
cvCheckContourConvexity
cvCircle
cvClearGraph
cvClearHist
cvClearMemStorage
cvClearND
cvClearSeq
cvClearSet
cvClearSubdivVoronoi2D
cvClipLine
cvClone
cvCloneGraph
cvCloneImage
cvCloneMat
cvCloneMatND
cvCloneSeq
cvCloneSparseMat
cvCmp
cvCmpS
cvCompareHist
cvComputeCorrespondEpilines
cvConDensInitSampleSet
cvConDensUpdateByTime
cvContourArea
cvContourFromContourTree
cvConvert
cvConvertImage
cvConvertPointsHomogenious
cvConvertScale
cvConvertScaleAbs
cvConvexHull2
cvConvexityDefects
cvCopy
cvCopyHist
cvCopyMakeBorder
cvCornerEigenValsAndVecs
cvCornerHarris
cvCornerMinEigenVal
cvCountNonZero
cvCreate2DHMM
cvCreateCameraCapture
cvCreateChildMemStorage
cvCreateConDensation
cvCreateContourTree
cvCreateData
cvCreateFileCapture
cvCreateGraph
cvCreateGraphScanner
cvCreateHist
cvCreateImage
cvCreateImageHeader
cvCreateKalman
cvCreateMat
cvCreateMatHeader
cvCreateMatND
cvCreateMatNDHeader
cvCreateMemStorage
cvCreateObsInfo
cvCreatePOSITObject
cvCreateSeq
cvCreateSet
cvCreateSparseMat
cvCreateStructuringElementEx
cvCreateSubdivDelaunay2D
cvCreateTrackbar
cvCreateVideoWriter
cvCrossProduct
cvCvtColor
cvCvtScale
cvCvtSeqToArray
cvDCT
cvDFT
cvDecRefData
cvDeleteMoire
cvDestroyAllWindows
cvDestroyWindow
cvDet
cvDilate
cvDistTransform
cvDiv
cvDotProduct
cvDrawChessBoardCorners
cvDrawContours
cvDynamicCorrespondMulti
cvEViterbi
cvEigenDecomposite
cvEigenProjection
cvEigenVV
cvEllipse
cvEllipse2Poly
cvEllipseBox
cvEndFindContours
cvEndWriteSeq
cvEndWriteStruct
cvEqualizeHist
cvErode
cvError
cvErrorStr
cvEstimateHMMStateParams
cvEstimateObsProb
cvEstimateTransProb
cvExp
cvFastArctan
cvFillConvexPoly
cvFillPoly
cvFilter2D
cvFindChessboardCorners
cvFindContours
cvFindCornerSubPix
cvFindExtrinsicCameraParams2
cvFindFundamentalMat
cvFindGraphEdge
cvFindGraphEdgeByPtr
cvFindHomography
cvFindNearestPoint2D
cvFindNextContour
cvFindRuns
cvFindStereoCorrespondence
cvFindType
cvFirstType
cvFitEllipse2
cvFitLine2D
cvFlip
cvFloodFill
cvFlushSeqWriter
cvFree
cvGEMM
cvGet1D
cvGet2D
cvGet3D
cvGetND
cvGetAffineTransform
cvGetCaptureProperty
cvGetCentralMoment
cvGetCol
cvGetCols
cvGetDiag
cvGetDims
cvGetElemType
cvGetErrMode
cvGetErrStatus
cvGetFileNode
cvGetFileNodeByName
cvGetFileNodeName
cvGetGraphVtx
cvGetHashedKey
cvGetHistValue_1D
cvGetHistValue_2D
cvGetHistValue_3D
cvGetHistValue_nD
cvGetHuMoments
cvGetImage
cvGetImageCOI
cvGetImageROI
cvGetMat
cvGetMinMaxHistValue
cvGetModuleInfo
cvGetNextSparseNode
cvGetNormalizedCentralMoment
cvGetNumThreads
cvGetOptimalDFTSize
cvGetPerspectiveTransform
cvGetQuadrangleSubPix
cvGetRawData
cvGetReal1D
cvGetReal2D
cvGetReal3D
cvGetRealND
cvGetRectSubPix
cvGetRootFileNode
cvGetRow
cvGetRows
cvGetSeqElem
cvGetSeqReaderPos
cvGetSetElem
cvGetSize
cvGetSpatialMoment
cvGetSubRect
cvGetTextSize
cvGetThreadNum
cvGetTickCount
cvGetTickFrequency
cvGetTrackbarPos
cvGetWindowHandle
cvGetWindowName
cvGoodFeaturesToTrack
cvGrabFrame
cvGraphAddEdge
cvGraphAddEdgeByPtr
cvGraphAddVtx
cvGraphEdgeIdx
cvGraphRemoveEdge
cvGraphRemoveEdgeByPtr
cvGraphRemoveVtx
cvGraphRemoveVtxByPtr
cvGraphVtxDegree
cvGraphVtxDegreeByPtr
cvGraphVtxIdx
cvGuiBoxReport
cvHaarDetectObjects
cvHoughCircles
cvHoughLines2
cvImgToObs_DCT
cvInRange
cvInRangeS
cvIncRefData
cvInitFont
cvInitImageHeader
cvInitLineIterator
cvInitMatHeader
cvInitMatNDHeader
cvInitMixSegm
cvInitSparseMatIterator
cvInitSystem
cvInitTreeNodeIterator
cvInitUndistortMap
cvInpaint
cvInsertNodeIntoTree
cvIntegral
cvInvSqrt
cvInvert
cvIsInf
cvIsNaN
cvKMeans2
cvKalmanCorrect
cvKalmanPredict
cvLUT
cvLaplace
cvLine
cvLoad
cvLoadHaarClassifierCascade
cvLoadImage
cvLog
cvLogPolar
cvMahalanobis
cvMakeAlphaScanlines
cvMakeHistHeaderForArray
cvMakeScanlines
cvMakeSeqHeaderForArray
cvMat
cvMatchContourTrees
cvMatchShapes
cvMatchTemplate
cvMax
cvMaxRect
cvMaxS
cvMeanShift
cvMemStorageAlloc
cvMemStorageAllocString
cvMerge
cvMin
cvMinAreaRect2
cvMinEnclosingCircle
cvMinMaxLoc
cvMinS
cvMixChannels
cvMixSegmL2
cvMoments
cvMorphEpilinesMulti
cvMorphologyEx
cvMoveWindow
cvMul
cvMulSpectrums
cvMulTransposed
cvMultiplyAcc
cvNamedWindow
cvNextGraphItem
cvNextTreeNode
cvNorm
cvNormalize
cvNormalizeHist
cvNot
cvNulDevReport
cvOpenFileStorage
cvOr
cvOrS
cvPOSIT
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cvPolyLine
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cvPow
cvPreCornerDetect
cvPrevTreeNode
cvPreWarpImage
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cvProjectPoints2
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cvPutText
cvPyrDown
cvPyrMeanShiftFiltering
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cvQueryHistValue_1D
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cvQueryHistValue_nD
cvRNG
cvRandArr
cvRandInt
cvRandReal
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cvRange
cvRead
cvReadByName
cvReadChainPoint
cvReadInt
cvReadIntByName
cvReadRawData
cvReadRawDataSlice
cvReadReal
cvReadRealByName
cvReadString
cvReadStringByName
cvRectangle
cvRedirectError
cvReduce
cvRegisterModule
cvRegisterType
cvRelease
cvRelease2DHMM
cvReleaseCapture
cvReleaseConDensation
cvReleaseData
cvReleaseFileStorage
cvReleaseGraphScanner
cvReleaseHaarClassifierCascade
cvReleaseHist
cvReleaseImage
cvReleaseImageHeader
cvReleaseKalman
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cvReleaseMatND
cvReleaseMemStorage
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cvReshapeMatND
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cvResizeWindow
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cvSeqPushFront
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cvSet1D
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cvSub
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cvmGet
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