要素毎の操作 ================== .. highlight:: cpp .. index:: gpu::add cv::gpu::add ------------ `id=0.552484413586 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void add(const GpuMat\& a, const GpuMat\& b, GpuMat\& c) 行列と行列,または行列とスカラの和を求めます. :param a: 1番目の入力行列.現在, ``CV_8UC1`` , ``CV_8UC4`` , ``CV_32SC1`` , ``CV_32FC1`` の行列がサポートされます. :param b: 2番目の入力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param c: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. .. cfunction:: void add(const GpuMat\& a, const Scalar\& sc, GpuMat\& c) * **a** 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` , ``CV_32FC2`` の行列がサポートされます. * **b** 入力行列に加えられる,入力スカラ. * **c** 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. 参考: :func:`add` . .. index:: gpu::subtract cv::gpu::subtract ----------------- `id=0.665506099447 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void subtract(const GpuMat\& a, const GpuMat\& b, GpuMat\& c) 行列から別の行列を引きます(または,行列からスカラを引きます). :param a: 1番目の入力行列.現在, ``CV_8UC1`` , ``CV_8UC4`` , ``CV_32SC1`` , ``CV_32FC1`` の行列がサポートされます. :param b: 2番目の入力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param c: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. .. cfunction:: void subtract(const GpuMat\& a, const Scalar\& sc, GpuMat\& c) * **a** 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. * **b** 入力行列の要素から引かれるスカラ. * **c** 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. 参考: :func:`subtract` . .. index:: gpu::multiply cv::gpu::multiply ----------------- `id=0.911044744941 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void multiply(const GpuMat\& a, const GpuMat\& b, GpuMat\& c) 2つの行列の(または,行列とスカラの)要素毎の積を求めます. :param a: 1番目の入力行列.現在, ``CV_8UC1`` , ``CV_8UC4`` , ``CV_32SC1`` , ``CV_32FC1`` の行列がサポートされます. :param b: 2番目の入力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param c: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. .. cfunction:: void multiply(const GpuMat\& a, const Scalar\& sc, GpuMat\& c) * **a** 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. * **b** 入力行列の要素に掛けられるスカラ. * **c** 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. 参考: :func:`multiply` . .. index:: gpu::divide cv::gpu::divide --------------- `id=0.541904692806 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void divide(const GpuMat\& a, const GpuMat\& b, GpuMat\& c) 2つの行列の(または,行列とスカラの)要素毎の商を求めます. :param a: 1番目の入力行列.現在, ``CV_8UC1`` , ``CV_8UC4`` , ``CV_32SC1`` , ``CV_32FC1`` の行列がサポートされます. :param b: 2番目の入力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param c: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. .. cfunction:: void divide(const GpuMat\& a, const Scalar\& sc, GpuMat\& c) * **a** 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. * **b** このスカラによって割られます. * **c** 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. This function in contrast to :func:`divide` uses round-down rounding mode. 参考: :func:`divide` . .. index:: gpu::exp cv::gpu::exp ------------ `id=0.0918167084181 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void exp(const GpuMat\& a, GpuMat\& b) 各行列要素を指数として,自然対数の底(ネイピア数)e のべき乗を求めます. :param a: 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. :param b: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. 参考: :func:`exp` . .. index:: gpu::log cv::gpu::log ------------ `id=0.155736875225 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void log(const GpuMat\& a, GpuMat\& b) 各行列要素の絶対値の自然対数を求めます. :param a: 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. :param b: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. 参考: :func:`log` . .. index:: gpu::absdiff cv::gpu::absdiff ---------------- `id=0.0627802778508 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void absdiff(const GpuMat\& a, const GpuMat\& b, GpuMat\& c) 2つの行列の(または,行列とスカラの)要素毎の差の絶対値を求めます. :param a: 1番目の入力行列.現在, ``CV_8UC1`` , ``CV_8UC4`` , ``CV_32SC1`` , ``CV_32FC1`` の行列がサポートされます. :param b: 2番目の入力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param c: 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. .. cfunction:: void absdiff(const GpuMat\& a, const Scalar\& s, GpuMat\& c) * **a** 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. * **b** 入力行列から引かれるスカラ. * **c** 出力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型になります. 参考: :func:`absdiff` . .. index:: gpu::compare cv::gpu::compare ---------------- `id=0.884570719195 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void compare(const GpuMat\& a, const GpuMat\& b, GpuMat\& c, int cmpop) 2つの行列の要素を比較します. :param a: 入力行列.現在, ``CV_32FC1`` および ``CV_32FC2`` 行列がサポートされます. :param b: 2番目の入力行列. ``a`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param c: 出力行列. ``a`` と同じサイズで, ``CV_8UC1`` 型になります. :param cmpop: 調べられる要素間の関係を指定するフラグ: * **CMP_EQ** :math:`=` * **CMP_GT** :math:`>` * **CMP_GE** :math:`\ge` * **CMP_LT** :math:`<` * **CMP_LE** :math:`\le` * **CMP_NE** :math:`\ne` 参考: :func:`compare` . .. index:: cv::gpu::bitwise_not .. _cv::gpu::bitwise_not: cv::gpu::bitwise_not -------------------- `id=0.755584805083 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void bitwise_not(const GpuMat\& src, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask=GpuMat()) .. cfunction:: void bitwise_not(const GpuMat\& src, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask, const Stream\& stream) 要素毎にビットを反転します. :param src: 入力行列. :param dst: 出力行列. ``src`` と同じサイズ,同じ型になります. :param mask: オプション.処理マスク.8ビットのシングルチャンネル画像です. :param stream: 非同期バージョン用のストリーム. 参考: cv::bitwise\_not . .. index:: cv::gpu::bitwise_or .. _cv::gpu::bitwise_or: cv::gpu::bitwise_or ------------------- `id=0.771084429039 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void bitwise_or(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask=GpuMat()) .. cfunction:: void bitwise_or(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask, const Stream\& stream) 2つの行列の要素毎に論理和を求めます. :param src1: 1番目の入力行列. :param src2: 2番目の入力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param dst: 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. :param mask: オプション.処理マスク.8ビットのシングルチャンネル画像です. :param stream: 非同期バージョン用のストリーム. 参考: cv::bitwise\_or . .. index:: cv::gpu::bitwise_and .. _cv::gpu::bitwise_and: cv::gpu::bitwise_and -------------------- `id=0.313359029288 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void bitwise_and(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask=GpuMat()) .. cfunction:: void bitwise_and(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask, const Stream\& stream) 2つの行列の要素毎に論理積を求めます. :param src1: 1番目の入力行列. :param src2: 2番目の入力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param dst: 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. :param mask: オプション.処理マスク.8ビットのシングルチャンネル画像です. :param stream: 非同期バージョン用のストリーム. 参考: cv::bitwise\_and . .. index:: cv::gpu::bitwise_xor .. _cv::gpu::bitwise_xor: cv::gpu::bitwise_xor -------------------- `id=0.386472409822 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void bitwise_xor(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask=GpuMat()) .. cfunction:: void bitwise_xor(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const GpuMat\& mask, const Stream\& stream) 2つの行列の要素毎に「排他的論理和」を求めます. :param src1: 1番目の入力行列. :param src2: 2番目の入力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型でなければいけません. :param dst: 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. :param mask: オプション.処理マスク.8ビットのシングルチャンネル画像です. :param stream: 非同期バージョン用のストリーム. 参考: cv::bitwise\_xor . .. index:: gpu::min cv::gpu::min ------------ `id=0.813424303376 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void min(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst) .. cfunction:: void min(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const Stream\& stream) 2つの行列の(または,行列とスカラの)要素毎の最小値を求めます. :param src1: 1番目の入力行列. :param src2: 2番目の入力行列. :param dst: 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. :param stream: 非同期バージョン用のストリーム. .. cfunction:: void min(const GpuMat\& src1, double src2, GpuMat\& dst) .. cfunction:: void min(const GpuMat\& src1, double src2, GpuMat\& dst, const Stream\& stream) * **src1** 入力行列. * **src2** 比較対象となるスカラ. * **dst** 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. * **stream** 非同期バージョン用のストリーム. 要素: :func:`min` . .. index:: gpu::max cv::gpu::max ------------ `id=0.795027483386 Comments from the Wiki `__ .. cfunction:: void max(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst) .. cfunction:: void max(const GpuMat\& src1, const GpuMat\& src2, GpuMat\& dst, const Stream\& stream) 2つの行列の(または,行列とスカラの)要素毎の最大値を求めます. :param src1: 1番目の入力行列. :param src2: 2番目の入力行列. :param dst: 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. :param stream: 非同期バージョン用のストリーム. .. cfunction:: void max(const GpuMat\& src1, double src2, GpuMat\& dst) .. cfunction:: void max(const GpuMat\& src1, double src2, GpuMat\& dst, const Stream\& stream) * **src1** 入力行列. * **src2** 比較対象となるスカラ. * **dst** 出力行列. ``src1`` と同じサイズ,同じ型になります. * **stream** 非同期バージョン用のストリーム. 参考: :func:`max` .