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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: 495, 最終変更日時: 2009-09-07 17:33:32 +0900 (月, 07 9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.


画像分割,領域結合,輪郭検出(Image Segmentation, Connected Components and Contour Retrieval)


CvConnectedComp

連結成分

    typedef struct CvConnectedComp
    {
        double area; /* セグメント化された連結成分の面積 */
        float value; /* セグメント化された連結成分のグレースケール値 */
        CvRect rect; /* セグメント化された連結成分のROI */
    } CvConnectedComp;

FloodFill

連結成分を指定した色で塗りつぶす

void cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val,
                  CvScalar lo_diff=cvScalarAll(0), CvScalar up_diff=cvScalarAll(0),
                  CvConnectedComp* comp=NULL, int flags=4, CvArr* mask=NULL );
#define CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE (1 << 16)
#define CV_FLOODFILL_MASK_ONLY   (1 << 17)

image
入力画像.1チャンネルあるいは3チャンネル,8ビットあるいは浮動小数点型.CV_FLOODFILL_MASK_ONLYフラグ(以下を参照)がセットされたとき以外は,データが書き換えられる.
seed_point
連結成分の開始点.シードピクセル.
new_val
塗りつぶされる領域の新しいピクセル値(塗りつぶす値).
lo_diff
現在の観測対象ピクセルと,その連結成分に属する隣接ピクセル, またはそのピクセルを連結成分に追加するためのシードピクセルとの,輝度値/色の差(違い)の許容下限値. 8ビットカラー画像のときは,パックされた値.
up_diff
現在の観測対象ピクセルと,その連結成分に属する隣接ピクセル, またはそのピクセルを連結成分に追加するためのシードピクセルとの,輝度値/色の差(違い)の許容上限値. 8ビットカラー画像のときは,パックされた値.
comp
構造体へのポインタ.この関数は,塗りつぶされた領域の情報を構造体に代入する.
flags
操作フラグ.下位ビットは関数内で用いられる連結性に関する値4(デフォルト)または8が入っている. 連結性は,どのピクセルを隣接ピクセルと見なすかを定義する.上位ビットは0,あるいは以下のフラグの組み合わせである.
  • CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE - セットされている場合は,現在のピクセルとシードピクセルとの差が対象となる.それ以外は,隣接同士の差が対象となる(つまりこのフラグがセットされない場合,レンジは変動的である).
  • CV_FLOODFILL_MASK_ONLY - セットされている場合は,この関数では画像を塗りつぶさない(new_val は無視される)が, マスク(この場合,マスクはNULL以外の値でないといけない)は塗りつぶす.
mask
処理用マスク.シングルチャンネル8ビット画像でimageより横・縦とも2ピクセル大きくなければならない. NULLでない場合,この関数はこのマスクの使用と更新を行う.そのためユーザがmaskの内容を初期化しなければならない. Floodfillはマスク中の0でないピクセルを塗りつぶさない.例えば,エッジ検出の結果は,エッジ部分で塗りつぶしを堰き止めるためのマスクとして利用できる. あるいは,塗りつぶし領域の重なりがないことを確認するために,複数回の関数の呼び出しで同じマスクを用いることができる. 注意:マスクのサイズが塗られる画像より大きいため,image中の(x,y)座標のピクセルに 対応するmask中のピクセル座標は(x+1,y+1)になる.

関数 cvFloodFill は,シードピクセルから始まる連結成分を指定された色で塗る. 連結しているかどうかは,ピクセル値の近さによって決定される. (x, y)座標のピクセルは,以下に示すような場合,塗りつぶされる領域に属していると認識される.

src(x',y')-lo_diff<=src(x,y)<=src(x',y')+up_diff,     グレースケール画像,変動レンジ 
src(seed.x,seed.y)-lo<=src(x,y)<=src(seed.x,seed.y)+up_diff, グレースケール画像,固定レンジ

src(x',y')r-lo_diffr<=src(x,y)r<=src(x',y')r+up_diffr かつ
src(x',y')g-lo_diffg<=src(x,y)g<=src(x',y')g+up_diffg かつ
src(x',y')b-lo_diffb<=src(x,y)b<=src(x',y')b+up_diffb, カラー画像,変動レンジ

src(seed.x,seed.y)r-lo_diffr<=src(x,y)r<=src(seed.x,seed.y)r+up_diffr かつ
src(seed.x,seed.y)g-lo_diffg<=src(x,y)g<=src(seed.x,seed.y)g+up_diffg かつ
src(seed.x,seed.y)b-lo_diffb<=src(x,y)b<=src(seed.x,seed.y)b+up_diffb, カラー画像,固定レンジ
ここで,src(x',y') は隣接ピクセルのうちの一つの値である.これは,対象のピクセルの色・輝度値が以下のものと十分に近いとき,連結成分に追加されるということを意味する.


FindContours

2値画像中の輪郭を見つける

int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
                    int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
                    int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );

image
入力画像(8ビットシングルチャンネル).値が0以外のピクセルは「1」,0のピクセルは「0」とする - これは画像を2値として扱うことを意味する.グレースケール画像から2値画像を得るために,cvThresholdcvAdaptiveThreshold,あるいは cvCanny などを使うことができる.この関数は入力画像の内容を変更する.
storage
抽出された輪郭を保存する領域.
first_contour
出力パラメータ.一番外側の輪郭へのポインタが入っている.
header_size
シーケンスヘッダのサイズ.method=CV_CHAIN_CODEの場合, >=sizeof(CvChain) ,それ以外の場合 >=sizeof(CvContour).
mode
抽出モード
  • CV_RETR_EXTERNAL - 最も外側の輪郭のみ抽出
  • CV_RETR_LIST - 全ての輪郭を抽出し,リストに追加
  • CV_RETR_CCOMP - 全ての輪郭を抽出し,二つのレベルを持つ階層構造を構成する.1番目のレベルは連結成分の外側の境界線,2番目のレベルは穴(連結成分の内側に存在する)の境界線.
  • CV_RETR_TREE - 全ての輪郭を抽出し,枝分かれした輪郭を完全に表現する階層構造を構成する.
method
近似手法(CV_LINK_RUNS以外の全ての手法は,組み込まれた近似手法を用いる).
  • CV_CHAIN_CODE - 出力はフリーマンチェーンコード(Freeman chain code)で表現される.他の手法ではポリゴン(頂点のシーケンス).
  • CV_CHAIN_APPROX_NONE - 全ての点をチェーンコードから点へ変換する.
  • CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 水平・垂直・斜めの線分を圧縮する.すなわち,この関数はそれぞれの端点のみを残す.
  • CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS - Teh-Chinチェーンの近似アルゴリズム中の一つを適用する.
  • CV_LINK_RUNS - 値1の水平セグメントの接続に基づく,異なる輪郭を抽出する全く異なるアルゴリズムを適用する.抽出モードが CV_RETR_LIST の場合のみ指定可能.
offset
オフセット.全ての輪郭点はこれによってシフトされる.これは,画像のROIから輪郭を抽出した後に,それらを画像全体の中で解析しなければならない場合に有用である.

関数 cvFindContours は,2値画像から輪郭を抽 出し,その個数を返す.ポインタ first_contour に結果が出力される. ここには最も外側の輪郭へのポインタが入り, 輪郭が抽出されなかった場合(画像が完全に黒の場合)はNULLが入る. 他の輪郭へは, h_nextv_nextを用いることで, first_contour から辿ることができる. cvDrawContours で説明されるサンプルは,連結成分を検出するためどのように輪郭を用いるかを示している. 輪郭は形状解析やオブジェクト認識などにも用いられる - OpenCVサンプルディレクトリの squares.c を参照.


StartFindContours

輪郭走査処理の初期化を行う

CvContourScanner cvStartFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage,
                                      int header_size=sizeof(CvContour),
                                      int mode=CV_RETR_LIST,
                                      int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
                                      CvPoint offset=cvPoint(0,0) );

image
入力画像.8ビットシングルチャンネルの2値化画像.
storage
抽出された輪郭データの保存領域.
header_size
シーケンスヘッダのサイズ. method=CV_CHAIN_CODEの時, >=sizeof(CvChain) ,それ以外の場合 >=sizeof(CvContour).
mode
抽出モード.cvFindContours を参照.
method
近似手法.cvFindContoursと同様,但し CV_LINK_RUNS は使用不可.
offset
ROIのオフセット.cvFindContoursを参照.

関数 cvStartFindContours は初期化を行い,輪郭スキャナのポインタを返す. スキャナはcvFindNextContourにおいて,残りの輪郭を抽出するために用いられる.


FindNextContour

画像中の次の輪郭を検索する

CvSeq* cvFindNextContour( CvContourScanner scanner );

scanner
関数cvStartFindContoursで初期化された輪郭スキャナ.

関数 cvFindNextContour は,画像中から次の輪郭を検索・抽出し,そのポインタを返す. これ以上輪郭が見つからない場合,この関数はNULLを返す.


SubstituteContour

抽出された輪郭を置き換える

void cvSubstituteContour( CvContourScanner scanner, CvSeq* new_contour );

scanner
関数cvStartFindContoursで初期化された輪郭スキャナ.
new_contour
新しく置き換える輪郭.

関数 cvSubstituteContour は,直前のcvFindNextContourで抽出され,輪郭スキャナの内部に保存された輪郭を,ユーザ指定の輪郭と置き換える.新しい輪郭は,結果として返される構造体(抽出モードに応じて,リストや2階層構造あるいはツリー)に挿入される. パラメータnew_contour=NULLの場合は,抽出された輪郭も,そのすべての子も,結果として返される構造体には含まれず,後から構造体に加えられることもない.


EndFindContours

輪郭走査処理を終了する

CvSeq* cvEndFindContours( CvContourScanner* scanner );

scanner
輪郭スキャナへのポインタ.

関数 cvEndFindContours は,輪郭走査処理を終了し,一番上のレベルにある先頭の輪郭へのポインタを返す.


PyrSegmentation

画像ピラミッドを用いたセグメント化を行う

void cvPyrSegmentation( IplImage* src, IplImage* dst,
                        CvMemStorage* storage, CvSeq** comp,
                        int level, double threshold1, double threshold2 );

src
入力画像.
dst
出力画像.
storage
結果として得られる接続成分のシーケンスを保存するための領域.
comp
セグメント化された成分の出力シーケンスへのポインタ.
level
セグメント化のためのピラミッドの最大レベル.
threshold1
リンク構築のための誤差閾値.
threshold2
セグメントクラスタリングのための誤差閾値.

関数 cvPyrSegmentation は,画像ピラミッドによる画像のセグメント化を実装する. ピラミッドは,levelまで作成される. p(c(a),c(b))<threshold1 の場合,レベル i の任意のピクセル a と,それに隣接するレベルにある親候補ピクセル b とのリンクが構築される. 連結成分が定義された後,いくつかのクラスタに分類される. p(c(A),c(B))<threshold2 の場合,任意の二つのセグメントAとBは同じクラスタに属する. 入力画像がシングルチャンネルの場合は, p(c¹,c²)=|c¹-c²|. 入力画像が3チャンネル(赤,緑,青)の場合は,p(c¹,c²)=0,3·(c¹r-c²r)+0,59·(c¹g-c²g)+0,11·(c¹b-c²b) . 一つのクラスタについて一つ以上の連結成分が存在する場合もある. 画像 srcdst は 8ビットシングルチャンネルか3チャンネル,また,同じサイズでないといけない.


PyrMeanShiftFiltering

Mean-Shift法による画像のセグメント化を行う

void cvPyrMeanShiftFiltering( const CvArr* src, CvArr* dst,
     double sp, double sr, int max_level=1,
     CvTermCriteria termcrit=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,5,1));

src
入力画像.8ビット,3チャンネル.
dst
出力画像.入力画像と同じフォーマット,同じサイズ.
sp
空間ウィンドウの半径.
sr
色空間ウィンドウの半径.
max_level
セグメント化のためのピラミッドの最大レベル.
termcrit
終了条件.Mean-Shiftをいつまで繰り返すか.

関数 cvPyrMeanShiftFiltering は,Mean-Shift法による画像のセグメント化アルゴリズムのフィルタリング部分を実装する.つまり,この関数の出力画像は,色勾配と細かいピクセル値が平坦化された ”posterized”な画像になる.入力画像(あるいはダウンサイズされた入力画像,下記参照)中の各ピクセル(X,Y)において,この関数はMean-Shiftを繰り返し実行する. つまり,空間-色を軸とする超空間内のピクセル (X,Y) の近傍は以下のように表される.

{(x,y): X-sp≤x≤X+sp && Y-sp≤y≤Y+sp && ||(R,G,B)-(r,g,b)|| ≤ sr},
ここで (R,G,B)(r,g,b) は,(X,Y)(x,y)における,それぞれの色成分のベクトルである(しかし,アルゴリズムは使用される色空間に依存しないので,代わりに任意の3成分を持つ色空間を用いても構わない). 隣接間において,平均の空間(X',Y')と平均の色ベクトル(R',G',B') が計算され,それらは次の繰り返しにおいて以下のように隣接の中心として扱われる.
(X,Y)~(X',Y'), (R,G,B)~(R',G',B').
繰り返しの後,最初のピクセル(繰り返しが始まった最初のピクセル)の色成分は,以下のような最終値(最終繰り返し時の色平均)にセットされる.
I(X,Y) <- (R*,G*,B*).

max_level>0 であるなら,max_level+1 レベルのガウシアンピラミッドを作成する. そして上記の処理が最も小さいレイヤーにおいて実行される.その結果はより大 きいレイヤーに伝播され,低解像度のレイヤーとそのレイヤーの色が大幅に異な る(>sr) 位置のピクセルについてのみ,繰り 返しが再び実行される.これは,色領域の境界がより明確になるということを意 味する.ガウシアンピラミッドを用いて得られた結果は,オリジナル画像全体に Mean-Shift 処理を施して(例えば max_level==0 のとき)得られた結果とは異なることに注意する.


Watershed

watershedアルゴリズムによる画像のセグメント化を行う

void cvWatershed( const CvArr* image, CvArr* markers );

image
入力画像.8ビット,3チャンネル画像.
markers
入出力画像.32ビットシングルチャンネルのマーカー画像(マップ).

関数 cvWatershed は,参考文献[Meyer92]にある,ノンパラメトリックマーカーベースのセグメンテーションアルゴリズムであるwatershedの一種を実装する. 画像をこの関数に渡す前に,ユーザーは大まかに画像markers中の処理対象領域を, 正(>0)のインデックスを用いて区切っておかなければならない.例えば,各領域がピクセル値として1,2,3...を持ち,一つあるいはそれ以上の連結成分で表現されるなど.これらの成分は,処理における各画像領域の「シード」となる.区切られた領域との関係が未知なその他の領域は,このアルゴリズムによって関係が定義される.関係が未知の領域の値は0にセットしておく必要がある.関数の出力時には,markers中の各ピクセル値は,シード成分に振られていた値か,領域の間に属する場合の-1,のいずれかがセットされる.

連結成分のそれぞれ二つの隣接間が,watershed境界(値が-1のピクセル)で分離されている必要がないことに注意する.例えば,初期マーカー画像中に接成分(tangent components)が存在する場合など.デモとこの関数の使用方法については,OpenCVサンプルディレクトリ中の watershed.cpp を参照.

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
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cvRunHaarClassifierCascade
cvRunningAvg
cvSVBkSb
cvSVD
cvSampleLine
cvSave
cvSaveImage
cvSaveMemStoragePos
cvScale
cvScaleAdd
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cvSeqElemIdx
cvSeqInsert
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cvSeqPush
cvSeqPushFront
cvSeqPushMulti
cvSeqRemove
cvSeqRemoveSlice
cvSeqSearch
cvSeqSlice
cvSeqSort
cvSet
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cvSet3D
cvSetAdd
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cvSetData
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cvSetHistBinRanges
cvSetIPLAllocators
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cvSetReal1D
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cvmGet
cvmSet
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