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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: 490, 最終変更日時: 2009-08-31 16:40:37 +0900 (月, 31 8月 2009)


画像処理(Image Processing)

注釈:
この章では画像処理及び解析のための関数について述べる.ほとんどの関数はピクセルの2次元配列に対して実行される.OpenCVでは配列を「画像」として取り扱う.しかしその配列はIplImage形式である必要はなく,CvMat形式またはCvMatND形式でもよい.


勾配,エッジ,コーナー,特徴(Gradients, Edges, Corners and Features)


Sobel

拡張Sobel演算子を用いて1次,2次,3次または混合次数の微分画像を計算する

void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );

src
入力画像.
dst
出力画像.
xorder
x-導関数の次数.
yorder
y-導関数の次数.
aperture_size
拡張Sobelカーネルのサイズは1, 3, 5または7 のいずれかである必要がある.aperture_size=1 の場合を除いて,aperture_size × aperture_size の,(二つのベクトルの積に)分離可能なカーネルが導関数の計算に用いられる. aperture_size=1 の場合は,3x1 あるいは 1x3 のカーネルが用いられる(ガウシアン(Gaussian)による平滑化は行わない). 特別な値であるaperture_size=CV_SCHARR(=-1) もあり,3x3 Sobelよりも精度の良い結果が得られる3x3 のSharr のフィルタである.ここでScharrのアパーチャは以下の通り.
| -3 0  3|
|-10 0 10|
| -3 0  3|
これはx-導関数のためのカーネルであり,転置することによってy-導関数のためのカーネルとなる.

関数 cvSobel は以下のように,画像と適切なカーネルの畳み込みによって,微分画像を計算する.

dst(x,y) = dxorder+yordersrc/dxxorder•dyyorder |(x,y)
Sobel演算子はガウシアンによる平滑化と,微分の重ね合わせ処理であるので,その結果はノイズに対してある程度頑健である. 1次のx-微分画像 あるいは y-微分画像を計算するときには,ほとんどの場合,引数はそれぞれ(xorder=1, yorder=0, aperture_size=3)または (xorder=0, yorder=1, aperture_size=3) を用いる.前者の場合,Sobelカーネルは

  |-1  0  1|
  |-2  0  2|
  |-1  0  1|

であり,後者のSobelカーネルは

  |-1 -2 -1|
  | 0  0  0|
  | 1  2  1|
あるいは
  | 1  2  1|
  | 0  0  0|
  |-1 -2 -1|
となる.どちらになるかは画像原点(IplImage構造体のoriginフィールド)に依存する. スケーリングは行われないので,出力画像の各ピクセル値は,ほとんどの場合入力画像のそれよりも大きな値になる.オーバーフローを避けるために,例えば入力画像が8ビットの場合,出力画像として16ビット画像を指定する必要がある.このような16ビット画像は,関数cvConvertScalecvConvertScaleAbsを用いて,8ビット画像に戻すことができる.一方でこの関数は,8ビット画像だけでなく,32ビット浮動小数点型画像の処理も可能である.入力画像,出力画像共に,同じサイズあるいは同じROIサイズのシングルチャンネル画像である必要がある.


Laplace

画像のラプラシアン(Laplacian)を計算する

void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 );

src
入力画像.
dst
出力画像.
aperture_size
アパーチャサイズ(cvSobelと同じ).

関数 cvLaplace は,以下のようにSobel演算子を用いて計算されたxとyの2次微分を加算することで,入力画像のラプラシアン(Laplacian)を計算する.

dst(x,y) = d2src/dx2 + d2src/dy2

aperture_size=1 を指定した場合は,以下のカーネルを用いた入力画像との畳み込みと同じ処理を,高速に行う.

|0  1  0|
|1 -4  1|
|0  1  0|

関数 cvSobel と同様に,スケーリングは行わない.そしてこれらの関数がサポートする入力と出力のフォーマットの組み合わせも同じである.


Canny

エッジ検出のためのCannyアルゴリズムを実装する

void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,
              double threshold2, int aperture_size=3 );

image
入力画像.
edges
この関数によって得られたエッジ画像.
threshold1
1番目の閾値.
threshold2
2番目の閾値.
aperture_size
Sobel演算子のアパーチャサイズ(cvSobel参照).

関数cvCannyは,Cannyアルゴリズムを使用して, 入力画像 imageに含まれているエッジを検出し, それを出力画像 edges に保存する. threshold1threshold2 のうち小さいほうがエッジ同士を接続するために用いられ,大きいほうが強いエッジの初期検出に用いられる.


PreCornerDetect

コーナー検出のための特徴マップを計算する

void cvPreCornerDetect( const CvArr* image, CvArr* corners, int aperture_size=3 );

image
入力画像.
corners
コーナーの候補を保存する画像.
aperture_size
Sobel演算子のアパーチャサイズ(cvSobel参照).

関数 cvPreCornerDetect は関数 Dx2Dyy+Dy2Dxx - 2DxDyDxy を計算する. ここでD? は画像の1次微分を D??は画像の2次微分を表す.コーナーは,以下のようにこの関数の極大値を求めることで検出される.

// ここでは,画像が浮動小数点型であることを仮定する
IplImage* corners = cvCloneImage(image);
IplImage* dilated_corners = cvCloneImage(image);
IplImage* corner_mask = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 1 );
cvPreCornerDetect( image, corners, 3 );
cvDilate( corners, dilated_corners, 0, 1 );
cvSub( corners, dilated_corners, corners );
cvCmpS( corners, 0, corner_mask, CV_CMP_GE );
cvReleaseImage( &corners );
cvReleaseImage( &dilated_corners );

CornerEigenValsAndVecs

コーナー検出のために画像ブロックの固有値と固有ベクトルを計算する

void cvCornerEigenValsAndVecs( const CvArr* image, CvArr* eigenvv,
                               int block_size, int aperture_size=3 );

image
入力画像.
eigenvv
結果保存用の画像.入力画像の6倍のサイズが必要.
block_size
隣接ブロックのサイズ(以下の説明を参照).
aperture_size
Sobel演算子のアパーチャサイズ(cvSobel参照).

関数 cvCornerEigenValsAndVecs は,すべてのピクセルについて注目ピクセルの block_size × block_size の隣接領域S(p) に着目する. まず,以下のように各隣接ブロックにおける導関数の共変動行列を計算する.

    | sumS(p)(dI/dx)2   sumS(p)(dI/dx•dI/dy)|
M = |                                      |
    | sumS(p)(dI/dx•dI/dy)  sumS(p)(dI/dy)2 |

この行列の固有値と固有ベクトルを計算した後,結果は(λ1, λ2, x1, y1, x2, y2)の形式で出力画像 eigenvv に保存される.
λ1, λ2 - 行列 M の固有値(ソートされていない)
(x1, y1) - λ1に対する固有ベクトル
(x2, y2) - λ2に対する固有ベクトル


CornerMinEigenVal

コーナー検出のために,画像ブロックの最小固有値を計算する

void cvCornerMinEigenVal( const CvArr* image, CvArr* eigenval, int block_size, int aperture_size=3 );

image
入力画像.
eigenval
最小固有値を保存する画像.image と同じサイズでなくてはならない.
block_size
隣接ブロックのサイズ(cvCornerEigenValsAndVecsの説明を参照).
aperture_size
Sobel演算子のアパーチャサイズ(cvSobel参照).入力画像が浮動小数点型である場合,このパラメータは差分を計算するために用いられる固定小数点型フィルタの数を表す.

関数 cvCornerMinEigenValcvCornerEigenValsAndVecs と類似しているが, すべてのピクセルについて,隣接ブロックにおける導関数の共変動行列の最小固有値だけを求める関数である. つまり,前の関数におけるmin(λ1, λ2) に相当する.


CornerHarris

Harris エッジ検出器

void cvCornerHarris( const CvArr* image, CvArr* harris_dst,
                     int block_size, int aperture_size=3, double k=0.04 );

image
入力画像.
harris_dst
検出結果を保存する画像.入力画像 image と同じサイズでなくてはならない.
block_size
隣接ブロックのサイズ (cvCornerEigenValsAndVecsの説明参照).
aperture_size
Sobel演算子のアパーチャサイズ(cvSobel参照).入力画像が浮動小数点型である場合,このパラメータは差分を計算するために用いられる固定小数点型フィルタの数を表す.
k
Harris検出器のパラメータ.以下に示す式を参照.

関数 cvCornerHarris は,Harrisの手法を用いて,入力画像中の特徴点(コーナー)を検出する. cvCornerMinEigenValcvCornerEigenValsAndVecsと同様の機能を持ち, それぞれのピクセルにおいて,block_size×block_size 隣接における 2×2 サイズの勾配から共変動行列M を計算する.その後,

det(M) - k*trace(M)2
の値を,出力画像の対応するピクセルに保存する.出力画像の極大値を求めることで,画像中のコーナーを検出することができる.


FindCornerSubPix

コーナー位置を高精度化する

void cvFindCornerSubPix( const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners,
                         int count, CvSize win, CvSize zero_zone,
                         CvTermCriteria criteria );

image
入力画像.
corners
コーナーの初期座標が入力され,高精度化された座標が出力される.
count
コーナーの数.
win
探索ウィンドウの半分のサイズ.(例)win=(5,5) ならば 5*2+1 × 5*2+1 = 11 × 11 が探索ウィンドウして使われる.
zero_zone
以下に示す式において,総和を計算する際に含まれない,探索領域の中心に存在する総和対象外領域の半分のサイズ. この値は,自己相関行列において発生しうる特異点を避けるために用いられる. 値が (-1,-1) の場合は,そのようなサイズはないということを意味する.
criteria
コーナー座標の高精度化のための繰り返し処理の終了条件.コーナー位置の高精度化の繰り返し処理は,規定回数に達するか,目標精度に達したときに終了する.criteria には繰り返しの最大回数と目標精度のどちらか一方,または両方を指定する.

関数 cvFindCornerSubPix は,下図に示すようなサブピクセル精度のコーナー位置,あるいは鞍点を見つけるため繰り返し適用される.

サブピクセル精度のコーナー検索は,中心 q から q の隣接にある点 p への全てのベクトルが, p の画像勾配(これは,画像と観測ノイズに影響される)に直交するという知見に基づいている. これは,以下の式で表現できる.

εi=DIpiT•(q-pi)
ここでDIpiq の隣接に存在する点 pi における画像勾配を表す.qεi を最小にするような値として得られる.連立方程式は以下のように εi' を 0 にすることで得られる

sumi(DIpi•DIpiT)•q - sumi(DIpi•DIpiT•pi) = 0

ここで画像勾配は q の隣接(探索窓)で総和される. 1次勾配を G ,2次勾配を b と呼び,次のように表す.

q=G-1•b

このアルゴリズムは,隣接の中心を,この新しい中心 q にセットしなおし,その中心が与えられた閾値(目標精度)の内に収まるまで繰り返し計算する.


GoodFeaturesToTrack

画像内の鮮明なコーナーを検出する

void cvGoodFeaturesToTrack( const CvArr* image, CvArr* eig_image, CvArr* temp_image,
                            CvPoint2D32f* corners, int* corner_count,
                            double quality_level, double min_distance,
                            const CvArr* mask=NULL, int block_size=3,
                            int use_harris=0, double k=0.04 );

image
8ビット,または32ビット浮動小数点型シングルチャンネルの入力画像.
eig_image
32ビット浮動小数点型のテンポラリ画像.サイズは image と同じである.
temp_image
別のテンポラリ画像.サイズ・フォーマットともに eig_image と同じである.
corners
出力パラメータ.検出されたコーナー.
corner_count
出力パラメータ.検出されたコーナーの数.
quality_level
最大・最小の固有値に乗ずる定数(検出される画像コーナの許容最低品質を指定する).
min_distance
出力される画像コーナー間の許容最低距離(ユークリッド距離を用いる).
mask
注目領域(ROI).指定された領域またはmask が NULL の場合は画像全体から点を選ぶ.
block_size
平均化ブロックのサイズ.この関数で内部的に用いられる cvCornerMinEigenVal あるいは, cvCornerHarris に,この引数が渡される.
use_harris
0でない場合は,デフォルトの cvCornerMinEigenVal の代わりに,Harris検出器(cvCornerHarris)を用いる.
k
Harris検出器のパラメータ(use_harris≠0 のときのみ使用).

関数 cvGoodFeaturesToTrack は,画像中から大きな固有値を持つコーナーを検出する.この関数は最初に,すべての入力画像のピクセルに対して, cvCornerMinEigenVal を用いて最小の固有値を計算し,結果を eig_image に保存する. 次に,non-maxima suppressionを実行する(3x3の隣接領域内の極大のみが残る). 次のステップでは, quality_level•max(eig_image(x,y)) より小さい最小固有値をもつコーナーを削除する. 最後に,この関数はコーナー点に着目し(最も強いコーナーが一番最初に対象となる),新しく着目した特徴点とそれ以前に対象とした特徴点群との距離が min_distance よりも大きいことをチェックすることで,すべての検出されたコーナーそれぞれの距離が十分離れていることを保証する. そのため,この関数は鮮明な特徴点との距離が近い特徴点を削除する.


ExtractSURF

画像中からSURF(Speeded Up Robust Features)を検出する

void cvExtractSURF( const CvArr* image, const CvArr* mask,
                    CvSeq** keypoints, CvSeq** descriptors,
                    CvMemStorage* storage, CvSURFParams params );

image
8ビット,グレースケールの入力画像.
mask
オプション:8ビットのマスク画像.非0 のマスクピクセルが50%以上を占める領域からのみ,特徴点検出を行う.
keypoints
出力パラメータ.キーポイントのシーケンスへのポインタのポインタ. これは,CvSURFPoint 構造体のシーケンスに なる:
 typedef struct CvSURFPoint
 {
    CvPoint2D32f pt; // 画像中の特徴点の位置
    int laplacian;   // -1,0,+1.その点におけるラプラシアンの符号.
                     // 特徴点の比較を高速化するために用いられる
                     // (通常,ラプラシアンの符号が異なる特徴同士は一致しない)
    int size;        // 特徴のサイズ
    float dir;       // 特徴の方向:0〜360度
    float hessian;   // ヘッシアン:ヘッセ行列の行列式
		     // (特徴の強さのおおよその推定に用いられる.params.hessianThreshold を参照)
 }
 CvSURFPoint;
 
descriptors
オプション:出力パラメータ.ディスクリプタのシーケンスへのポインタのポインタ. シーケンスの各要素は,params.extended の値に依存して, 64-要素,あるいは 128-要素の浮動小数点数(CV_32F)ベクトルとなる. パラメータが NULL の場合,ディスクリプタは計算されない.
storage
キーポイントとディスクリプタが格納されるメモリストレージ.
params
CvSURFParams 構造体に入れられた,様々なアルゴリズムパラメータ:
 typedef struct CvSURFParams
 {
    int extended; // 0:基本的なディスクリプタ(64要素)
                  // 1:拡張されたディスクリプタ(128要素)
    double hessianThreshold; // keypoint.hessian の値がこの閾値よりも大きい特徴だけが検出される.
                  // 適切なデフォルト値は,おおよそ300〜500 である
		  // (画像の局所的なコントラストと鮮明さの平均に依存する).
		  // ユーザは,hessian や,その他の特徴に基づいて,
		  // 不要な特徴点を除去することができる.
    int nOctaves; // 特徴検出に用いられるオクターブ数
                  // オクターブが一つ上がる度に,特徴のサイズが2倍になる(デフォルトは3).
    int nOctaveLayers; // 各オクターブ内に存在するレイヤ数(デフォルトは4).
 }
 CvSURFParams;

 CvSURFParams cvSURFParams(double hessianThreshold, int extended=0); // デフォルトパラメータを返す.
 

関数 cvExtractSURF は, [Bay06] で述べられているように,画像からロバストな特徴を検出する. 各特徴に対して,位置,サイズ,方向が返される.オプションとして,基本(拡張)ディスクリプタも求められる. この関数は,オブジェクト追跡や位置特定,複数画像合成などに利用することができる. OpenCVサンプルディレクトリにある find_obj.cpp デモを参照すること.

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::create
CvANN_MLP::train
CvANN_MLP_TrainParams
CvArr
CvAttrList
CvBoost
CvBoost::get_weak_predictors
CvBoost::predict
CvBoost::prune
CvBoost::train
CvBoostParams
CvBoostTree
CvBox2D
CvCapture
CvConDensation
CvConnectedComp
CvConvexityDefect
CvDTree
CvDTree::predict
CvDTree::train
CvDTreeNode
CvDTreeParams
CvDTreeSplit
CvDTreeTrainData
CvEM
CvEM::train
CvEMParams
CvFileNode
CvFileStorage
CvGraph
CvGraphScanner
CvHMM
CvHaarClassifier
CvHaarClassifierCascade
CvHaarFeature
CvHaarStageClassifier
CvHistogram
CvImgObsInfo
CvKNearest
CvKNearest::find_nearest
CvKNearest_train
CvKalman
CvMat
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
CvSVM::get_default_grid
CvSVM::get_params
CvSVM::get_support_vector
CvSVM::train
CvSVM::train_auto
CvSVMParams
CvScalar
CvSeq
CvSeqBlock
CvSet
CvSize
CvSize2D32f
CvSlice
CvSparseMat
CvStatModel
CvStatModel::CvStatModel
CvStatModel::CvStatModel(data)
CvStatModel::clear
CvStatModel::load
CvStatModel::predict
CvStatModel::read
CvStatModel::save
CvStatModel::train
CvStatModel::write
CvStatModel::~CvStatModel
CvStereoBMState
CvStereoGCState
CvSubdiv2D
CvSubdiv2DPoint
CvTermCriteria
CvTreeNodeIterator
CvTypeInfo
IplImage
RTreesOOBerror

cv2DRotationMatrix
cv3dTrackerCalibrateCameras
cv3dTrackerLocateObjects
cvAbs
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
cvCalibrationMatrixValues
cvCamShift
cvCanny
cvCartToPolar
cvCbrt
cvCheckArr
cvCheckArray
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
cvConvertPointsHomogeneous
cvConvertScale
cvConvertScaleAbs
cvConvexHull2
cvConvexityDefects
cvCopy
cvCopyHist
cvCopyMakeBorder
cvCornerEigenValsAndVecs
cvCornerHarris
cvCornerMinEigenVal
cvCountNonZero
cvCreate2DHMM
cvCreateCameraCapture
cvCreateChildMemStorage
cvCreateConDensation
cvCreateContourTree
cvCreateData
cvCreateFeatureTree
cvCreateFileCapture
cvCreateGraph
cvCreateGraphScanner
cvCreateHist
cvCreateImage
cvCreateImageHeader
cvCreateKalman
cvCreateMat
cvCreateMatHeader
cvCreateMatND
cvCreateMatNDHeader
cvCreateMemStorage
cvCreateObsInfo
cvCreatePOSITObject
cvCreateSeq
cvCreateSet
cvCreateSparseMat
cvCreateStereoBMState
cvCreateStereoGCState
cvCreateStructuringElementEx
cvCreateSubdivDelaunay2D
cvCreateTrackbar
cvCreateVideoWriter
cvCrossProduct
cvCvtColor
cvCvtPixToPlane
cvCvtPlaneToPix
cvCvtScale
cvCvtScaleAbs
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
cvExtractSURF
cvFastArctan
cvFillConvexPoly
cvFillPoly
cvFilter2D
cvFindChessboardCorners
cvFindContours
cvFindCornerSubPix
cvFindExtrinsicCameraParams2
cvFindFeatures
cvFindFeaturesBoxed
cvFindFundamentalMat
cvFindGraphEdge
cvFindGraphEdgeByPtr
cvFindHomography
cvFindNearestPoint2D
cvFindNextContour
cvFindRuns
cvFindStereoCorrespondence
cvFindStereoCorrespondenceBM
cvFindStereoCorrespondenceGC
cvFindType
cvFirstType
cvFitEllipse2
cvFitLine2D
cvFlip
cvFloodFill
cvFlushSeqWriter
cvFree
cvGEMM
cvGet1D
cvGet2D
cvGet3D
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
cvGetND
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
cvGraphFindEdge
cvGraphFindEdgeByPtr
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
cvInitUndistortRectifyMap
cvInpaint
cvInsertNodeIntoTree
cvIntegral
cvInv
cvInvSqrt
cvInvert
cvIsInf
cvIsNaN
cvKMeans2
cvKalmanCorrect
cvKalmanPredict
cvKalmanUpdateByMeasurement
cvKalmanUpdateByTime
cvLUT
cvLaplace
cvLine
cvLoad
cvLoadHaarClassifierCascade
cvLoadImage
cvLog
cvLogPolar
cvMahalanobis
cvMakeAlphaScanlines
cvMakeHistHeaderForArray
cvMakeScanlines
cvMakeSeqHeaderForArray
cvMat
cvMatMul
cvMatMulAdd
cvMatchContourTrees
cvMatchShapes
cvMatchTemplate
cvMax
cvMaxRect
cvMaxS
cvMeanShift
cvMemStorageAlloc
cvMemStorageAllocString
cvMerge
cvMin
cvMinAreaRect2
cvMinEnclosingCircle
cvMinMaxLoc
cvMinS
cvMirror
cvMixChannels
cvMixSegmL2
cvMoments
cvMorphEpilinesMulti
cvMorphologyEx
cvMoveWindow
cvMul
cvMulAddS
cvMulSpectrums
cvMulTransposed
cvMultiplyAcc
cvNamedWindow
cvNextGraphItem
cvNextTreeNode
cvNorm
cvNormalize
cvNormalizeHist
cvNot
cvNulDevReport
cvOpenFileStorage
cvOr
cvOrS
cvPOSIT
cvPerspectiveTransform
cvPointPolygonTest
cvPointSeqFromMat
cvPolarToCart
cvPolyLine
cvPostWarpImage
cvPow
cvPreCornerDetect
cvPreWarpImage
cvPrevTreeNode
cvProjectPCA
cvProjectPoints2
cvPtr1D
cvPtr2D
cvPtr3D
cvPtrND
cvPutText
cvPyrDown
cvPyrMeanShiftFiltering
cvPyrSegmentation
cvPyrUp
cvQueryFrame
cvQueryHistValue_1D
cvQueryHistValue_2D
cvQueryHistValue_3D
cvQueryHistValue_nD
cvRNG
cvRandArr
cvRandInt
cvRandReal
cvRandShuffle
cvRange
cvRead
cvReadByName
cvReadChainPoint
cvReadInt
cvReadIntByName
cvReadRawData
cvReadRawDataSlice
cvReadReal
cvReadRealByName
cvReadString
cvReadStringByName
cvRectangle
cvRedirectError
cvReduce
cvRegisterModule
cvRegisterType
cvRelease
cvRelease2DHMM
cvReleaseCapture
cvReleaseConDensation
cvReleaseData
cvReleaseFeatureTree
cvReleaseFileStorage
cvReleaseGraphScanner
cvReleaseHaarClassifierCascade
cvReleaseHist
cvReleaseImage
cvReleaseImageHeader
cvReleaseKalman
cvReleaseMat
cvReleaseMatND
cvReleaseMemStorage
cvReleaseObsInfo
cvReleasePOSITObject
cvReleaseSparseMat
cvReleaseStereoBMState
cvReleaseStereoGCState
cvReleaseStructuringElement
cvReleaseVideoWriter
cvRemap
cvRemoveNodeFromTree
cvRepeat
cvReprojectImageTo3D
cvResetImageROI
cvReshape
cvReshapeMatND
cvReshapeND
cvResize
cvResizeWindow
cvRestoreMemStoragePos
cvRetrieveFrame
cvRodrigues2
cvRound
cvRunHaarClassifierCascade
cvRunningAvg
cvSVBkSb
cvSVD
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cvSave
cvSaveImage
cvSaveMemStoragePos
cvScale
cvScaleAdd
cvSegmentMotion
cvSeqElemIdx
cvSeqInsert
cvSeqInsertSlice
cvSeqInvert
cvSeqPartition
cvSeqPop
cvSeqPopFront
cvSeqPopMulti
cvSeqPush
cvSeqPushFront
cvSeqPushMulti
cvSeqRemove
cvSeqRemoveSlice
cvSeqSearch
cvSeqSlice
cvSeqSort
cvSet
cvSet1D
cvSet2D
cvSet3D
cvSetAdd
cvSetCaptureProperty
cvSetData
cvSetErrMode
cvSetErrStatus
cvSetHistBinRanges
cvSetIPLAllocators
cvSetIdentity
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cvSetImageROI
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cvSetNumThreads
cvSetReal1D
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cvSetZero
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cvStartAppendToSeq
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cvStdErrReport
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cvSub
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cvSubS
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cvWrite
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cvmGet
cvmSet
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