Référence des classes
Voici les classes de l'OpenCV :
| Classes | Description |
|---|---|
| abs_func (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter la version générique d'une fonction absolue utilisée dans les calculs sur GPU avec CUDA. |
| abs_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la valeur absolue de nombres à virgule flottante de type double sur GPU. |
| abs_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la valeur absolue de valeurs float, optimisée pour exécution sur GPU. |
| abs_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la valeur absolue de données entières signées sur 8 bits (schar) sur GPU. |
| abs_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la valeur absolue de types short sur GPU, utilisés dans le traitement d'image en entiers. |
| abs_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler des valeurs absolues sur des entiers non signés (uchar) sans modification, car toujours positifs. |
| abs_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une fonction identité sur des entiers uint, car la valeur absolue est équivalente. |
| abs_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de fournir un calcul neutre (identité) pour les types ushort, car ils sont déjà positifs. |
| absdiff_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la différence absolue entre deux pixels ou éléments sur GPU via CUDA. |
| AbsLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche DNN (réseau de neurones) qui applique la fonction absolue à chaque élément d'entrée. |
| accepted_infer_types (cv::detail) | Cette classe permet de spécifier les types de données acceptés pour l'inférence dans certaines opérations internes d'OpenCV. |
| AccumLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de cumuler (accumuler) les activations ou résultats intermédiaires dans les couches d'un réseau de neurones. |
| Accumulator (cv) | Cette classe permet de gérer une accumulation générique (somme) de valeurs typées, notamment pour des statistiques d'image. |
| Accumulator< char > (cv) | Cette classe permet d'accumuler efficacement des valeurs de type char, utile dans des images 8 bits signées. |
| Accumulator< short > (cv) | Cette classe permet d'accumuler des données short (entiers 16 bits signés), souvent dans des traitements de profondeur ou gradient. |
| Accumulator< unsigned char > (cv) | Cette classe permet d'additionner des valeurs uchar, typiques dans les images en niveaux de gris standards (0-255). |
| Accumulator< unsigned short > (cv) | Cette classe permet d'accumuler des valeurs entières ushort, utilisées dans des images HDR ou de profondeur. |
| acos_func (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter la version générique de la fonction arccos (inverse du cosinus) pour exécution sur GPU. |
| acos_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'arccosinus de valeurs double, avec précision, sur processeur graphique. |
| acos_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction arccosine en simple précision (float) sur CUDA. |
| acos_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'arccosinus de valeurs schar, après conversion implicite vers un type flottant. |
| acos_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'arccosinus sur des données short, via conversion avant traitement. |
| acos_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter des entiers non signés (uchar) en tant que paramètre d'une fonction arccos sur GPU. |
| acos_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet d'évaluer l'arccosinus de données uint (entiers positifs), utilisées après conversion sur CUDA. |
| acos_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de fournir la fonction arccos pour des entiers ushort convertis en type flottant. |
| acosh_func (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter la version générique de la fonction acosh (cosinus hyperbolique inverse) pour GPU. |
| acosh_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction acosh en précision double sur les unités de calcul CUDA. |
| acosh_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction acosh avec des valeurs float, utilisée dans certains traitements non linéaires. |
| acosh_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer acosh à des schar, en convertissant d'abord en type flottant pour le calcul GPU. |
| acosh_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet d'évaluer le cosinus hyperbolique inverse sur des données short, avec traitement sur GPU. |
| acosh_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer acosh à des uchar (entiers positifs) dans un contexte de calcul CUDA. |
| acosh_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer des données uint comme entrées à la fonction acosh sur GPU. |
| acosh_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter des types ushort comme entrées à la fonction acosh, typiquement après promotion vers float. |
| AcoshLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de réseau de neurones qui applique la fonction cosinus hyperbolique inverse (acosh) à chaque élément. |
| AcosLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer la fonction arccos (acos) à tous les éléments d'entrée dans une couche de réseau de neurones. |
| ActivationLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche d'activation générique dans un réseau neuronal profond (DNN), comme ReLU, Sigmoid ou Tanh. |
| ActivationLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet d'exécuter des fonctions d'activation sur des tenseurs quantifiés en int8, optimisant les performances pour l'inférence. |
| AdaptiveManifoldFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'appliquer un filtre adaptatif basé sur des variétés (manifolds), utilisé pour le lissage d'image guidé et la préservation des bords. |
| Affine3 (cv) | Cette classe permet de représenter et manipuler des transformations affines 3D, notamment les rotations, translations et échelles dans l'espace. |
| AffineBasedEstimator (cv::detail) | Cette classe permet d'estimer les transformations affines entre images dans le cadre de la composition panoramique ou de la stabilisation. |
| AffineBestOf2NearestMatcher (cv::detail) | Cette classe permet de trouver les meilleures correspondances de points clé entre deux images en tenant compte des transformations affines. |
| AffineFeature (cv) | Cette classe permet de combiner un détecteur de points clé et un descripteur sous une transformation affine, pour une robustesse accrue. |
| AffineFeature2D (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des caractéristiques locales robustes à l'échelle et à l'orientation affine à partir d'images. |
| AffineMapPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler des pointeurs vers des structures de transformation affine, dans des noyaux CUDA. |
| AffineMapPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la taille et les pointeurs vers des structures de transformations affines en environnement CUDA. |
| AffineTransformer (cv) | Cette classe permet d'appliquer des transformations affines à des ensembles de points, avec possibilité d'inversion ou de recalage. |
| AffineWarper (cv) | Cette classe permet de réaliser un enveloppe d'image selon une transformation affine, souvent utilisé dans la composition d'images. |
| AffineWarper (cv::detail) | Cette classe permet de fournir une implémentation spécifique d'un enveloppe affiné pour les opérations de stitching avancées. |
| AgastFeatureDetector (cv) | Cette classe permet de détecter des points d'intérêt dans une image en utilisant l'algorithme AGAST (Adaptive and Generic Accelerated Segment Test). |
| AKAZE (cv) | Cette classe permet de détecter et décrire des points clé dans une image à l'aide de l'algorithme AKAZE, robuste aux changements d'échelle. |
| Algorithm (cv) | Cette classe permet de représenter toute entité algorithmique dans OpenCV, avec gestion des paramètres, sauvegarde/chargement et introspection. |
| AlignExposures (cv) | Cette classe permet d'aligner plusieurs images avec différentes expositions, comme étape préliminaire à la fusion HDR. |
| AlignMTB (cv) | Cette classe permet d'aligner des images à grande plage dynamique (HDR) à l'aide de la méthode Median Threshold Bitmap (MTB). |
| Allocator (cv) | Cette classe permet de définir des stratégies d'allocation mémoire personnalisées pour les objets comme Mat. |
| AscendMat::Allocator (cv::cann) | Cette classe permet d'allouer de la mémoire pour des matrices utilisées avec les dispositifs Huawei Ascend via le cadre d'application CANN. |
| GpuMat::Allocator (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer l'allocation mémoire pour les objets GpuMat dans les traitements CUDA. |
| AllocatorStatisticsInterface (cv::utils) | Cette classe permet de fournir une interface pour collecter des statistiques sur les allocations mémoire effectuées via OpenCV. |
| Animation (cv) | Cette classe permet de gérer des animations ou effets temporels dans des interfaces ou modules de visualisation. |
| ANN_MLP (cv::ml) | Cette classe permet d'implémenter un perceptron multicouche (MLP) avec rétropropagation, utilisé pour l'apprentissage supervisé. |
| any (cv::util) | Cette classe permet de stocker une valeur de n'importe quel type dans une structure générique, similaire à std::any. |
| AR_hmdb (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder au sous-ensemble HMDB de la base de données de réalité augmentée pour les vidéos annotées. |
| AR_hmdbObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet spécifique (entrée) dans le jeu de données HMDB pour la reconnaissance d'action. |
| AR_sports (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder au jeu de données AR_sports contenant des vidéos sportives pour l'entraînement de modèles. |
| AR_sportsObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un échantillon d'action dans le jeu de données AR_sports, utilisé en vision par ordinateur. |
| ArgLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche DNN qui extrait l'argument (indice) du maximum ou minimum le long d'un axe donné. |
| Arrays (cv::ogl) | Cette classe permet de représenter et gérer des tableaux de données dans le contexte OpenGL, pour affichage accéléré ou traitement graphique. |
| ArrayWrapper (cv::cudev) | Cette classe permet d'encapsuler un tableau pour en faciliter l'accès dans les noyaux CUDA tout en assurant une compatibilité avec les API de traitement parallèle. |
| ArucoDetector (cv::aruco) | Cette classe permet de détecter et d'identifier des marqueurs ArUco dans une image, utiles en robotique, réalité augmentée et calibration. |
| AscendEvent (cv::cann) | Cette classe permet de gérer les événements de synchronisation entre les flux sur les dispositifs Huawei Ascend utilisant le backend CANN. |
| AscendEventAccessor (cv::cann) | Cette classe permet d'accéder et de manipuler des événements Ascend pour contrôler l'exécution asynchrone dans des pipelines CANN. |
| AscendMat (cv::cann) | Cette classe permet de représenter des matrices compatibles avec les accélérateurs Huawei Ascend, en assurant un format mémoire optimisé. |
| AscendPicDesc (cv::cann) | Cette classe permet de décrire les propriétés des images (dimensions, format, etc.) traitées sur les dispositifs Ascend. |
| AscendStream (cv::cann) | Cette classe permet de représenter un flux d'exécution sur un périphérique Ascend, facilitant les opérations asynchrones ou parallèles. |
| AscendStreamAccessor (cv::cann) | Cette classe permet d'accéder à un flux Ascend existant ou d'en extraire des informations pour coordonner des traitements sur GPU. |
| AscendTensor (cv::cann) | Cette classe permet de représenter un tenseur compatible avec le backend CANN, utilisé dans les traitements IA accélérés. |
| asin_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter une fonction arccosinus élémentaire (asin) pour une exécution optimisée sur CUDA. |
| asin_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer la fonction asin à des valeurs de type double, en environnement GPU. |
| asin_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer la fonction asin à des valeurs float dans des traitements CUDA. |
| asin_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer l'application de la fonction asin sur des entiers signés de 8 bits (schar) sur GPU. |
| asin_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer la fonction arc sinus sur des entiers short en environnement CUDA. |
| asin_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer le calcul de l'arcsin sur des entiers non signés de 8 bits (uchar) dans CUDA. |
| asin_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer la fonction arcsin à des entiers non signés de 32 bits (uint) sur GPU. |
| asin_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter la fonction arcsin pour des entiers non signés de 16 bits (ushort) sur des blocs CUDA. |
| asinh_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter la fonction arcsinus hyperbolique (asinh) pour traitement parallèle sur GPU. |
| asinh_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter asinh sur des éléments en double précision sur GPU via CUDA. |
| asinh_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer asinh à des valeurs en virgule flottante simple précision (float) dans CUDA. |
| asinh_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'évaluer asinh sur des données entières signées 8 bits dans le cadre d'un traitement CUDA. |
| asinh_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une approximation de asinh sur des entiers signés de 16 bits (short) sur GPU. |
| asinh_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'évaluer asinh sur des octets non signés (uchar) dans un environnement CUDA. |
| asinh_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer asinh sur des entiers non signés 32 bits (uint) dans des kernels GPU. |
| asinh_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la fonction asinh appliquée à des entiers non signés 16 bits (ushort) dans CUDA. |
| AsinhLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'introduire une couche de réseau neuronal appliquant la fonction arcsinus hyperbolique à chaque entrée. |
| AsinLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche DNN appliquant la fonction arc sinus (asin) sur ses entrées. |
| assertTest (NcvCTprep) | Cette classe permet de réaliser des tests d'assertion spécifiques au module NcvCTprep, probablement pour vérifier la validité des données ou calculs. |
| AsyncArray (cv) | Cette classe permet de gérer des tableaux ou matrices dont l'exécution des opérations est asynchrone, facilitant les calculs en arrière-plan. |
| AsyncPromise (cv) | Cette classe permet d'exécuter des traitements différés (promesses) et de récupérer les résultats de manière asynchrone, souvent en coordination avec AsyncArray. |
| atan2_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'arc tangente à deux paramètres (atan2) pour chaque paire d'éléments dans des structures CUDA. |
| atan2_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction atan2 (arc tangente à deux paramètres) sur des valeurs en double précision dans des contextes CUDA. |
| atan2_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter atan2 sur des données à virgule flottante simple précision dans des traitements GPU. |
| atan2_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer atan2 à des entiers signés de 8 bits (schar) en environnement CUDA. |
| atan2_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter la fonction atan2 sur des entiers signés de 16 bits (short) avec CUDA. |
| atan2_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer atan2 sur des entiers non signés de 8 bits (uchar) dans des noyaux CUDA. |
| atan2_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer la fonction atan2 à des entiers non signés de 32 bits (uint) avec CUDA. |
| atan2_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer l'évaluation de atan2 sur des entiers non signés de 16 bits (ushort) pour des calculs sur GPU. |
| atan_func (cv::cudev) | Cette classe permet de définir la fonction arc tangente unitaire (atan) applicable à différents types de données dans CUDA. |
| atan_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer atan pour des valeurs double en traitement parallèle avec CUDA. |
| atan_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer atan à des données en simple précision (float) optimisées pour GPU. |
| atan_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une approximation de atan sur des entiers signés 8 bits (schar) dans CUDA. |
| atan_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la fonction atan pour des entiers signés de 16 bits (short) dans CUDA. |
| atan_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'évaluer atan pour des entiers non signés de 8 bits (uchar) dans les calculs CUDA. |
| atan_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter l'arc tangente sur des entiers non signés 32 bits (uint) via CUDA. |
| atan_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer atan sur des entiers non signés 16 bits (ushort) en environnement GPU. |
| atanh_func (cv::cudev) | Cette classe permet de définir la fonction arc tangente hyperbolique (atanh) pour différents types de données sous CUDA. |
| atanh_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter la fonction atanh sur des valeurs double dans des traitements CUDA. |
| atanh_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter la fonction atanh sur des valeurs float dans des noyaux GPU. |
| atanh_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer atanh pour des entiers signés de 8 bits dans les opérations CUDA. |
| atanh_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer atanh à des entiers 16 bits (short) en traitement parallèle sur GPU. |
| atanh_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet d'évaluer la fonction atanh pour des entiers non signés de 8 bits dans CUDA. |
| atanh_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet d'utiliser atanh sur des entiers non signés de 32 bits (uint) dans des noyaux CUDA. |
| atanh_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de traiter atanh sur des entiers non signés 16 bits (ushort) pour le traitement GPU. |
| AtanhLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de réseau de neurones qui applique la fonction atanh à chaque élément de l'entrée. |
| AtanLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de DNN qui applique la fonction arc tangente (atan) à l'entrée. |
| AttentionLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de modéliser une couche d'attention utilisée pour pondérer dynamiquement les entrées dans les architectures de réseaux neuronaux profonds. |
| AugmentedUnscentedKalmanFilterParams (cv::detail) | Cette classe permet de définir les paramètres du filtre de Kalman non linéaire étendu avec points sigma, utilisé pour le suivi robuste. |
| AugmentedUnscentedKalmanFilterParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de configurer les filtres de Kalman non linéaires pour le module de suivi (tracking) avancé. |
| AugmentedUnscentedKalmanFilterParams (cv::detail::tracking::kalman_filters) | Cette classe permet de spécifier les détails internes du filtre de Kalman non linéaire augmentés dans les sous-modules de suivi. |
| AutoBuffer (cv) | Cette classe permet de gérer dynamiquement un tampon mémoire optimisé pour de petites tailles, évitant les allocations inutiles. |
| AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate | Cette classe permet de gérer les sorties de flux vidéo dans un environnement Apple AVFoundation, utilisée pour capter des images dans des tampons. |
| AverageHash (cv::img_hash) | Cette classe permet de générer une empreinte numérique (hash) moyenne d'une image pour la recherche ou la comparaison d'images similaires. |
| Avg (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la moyenne des valeurs dans une structure de données sur GPU, utile pour la réduction ou la normalisation. |
| AVIReadContainer (cv) | Cette classe permet de lire des fichiers AVI en extrayant les flux vidéo ou audio encapsulés pour une lecture ou une analyse. |
| AVIWriteContainer (cv) | Cette classe permet d'écrire des vidéos au format AVI, en encapsulant correctement les images et les métadonnées associées. |
| BackendNode (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter un noeud dans le graphe de calcul d'un backend (TensorFlow, OpenVINO, etc.) dans un réseau neuronal. |
| BackendWrapper (cv::dnn) | Cette classe permet d'encapsuler les objets de données (comme les tenseurs) liés à un backend spécifique, facilitant l'exécution du modèle. |
| BackgroundSubtractor (cv) | Cette classe permet de définir une interface générique pour les algorithmes de soustraction de fond, utiles pour la détection de mouvement. |
| BackgroundSubtractorCNT (cv::bgsegm) | Cette classe permet d'utiliser l'algorithme CNT (Counting-based Background Subtractor) pour la segmentation du fond avec faible consommation. |
| BackgroundSubtractorFGD (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter l'algorithme FGD (Foreground Detection) de soustraction de fond sur GPU pour des traitements accélérés. |
| BackgroundSubtractorGMG (cv::bgsegm) | Cette classe permet de détecter les objets en mouvement via le modèle GMG (probabiliste) basé sur l'historique des pixels. |
| BackgroundSubtractorGMG (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter la soustraction de fond GMG en environnement CUDA pour améliorer la performance en temps réel. |
| BackgroundSubtractorGSOC (cv::bgsegm) | Cette classe permet d'effectuer la soustraction de fond avec l'algorithme GSOC, basé sur un modèle couleur et texture de pixels. |
| BackgroundSubtractorKNN (cv) | Cette classe permet de détecter les objets en mouvement à l'aide d'un algorithme KNN (k plus proches voisins) pour la soustraction de fond. |
| BackgroundSubtractorLSBP (cv::bgsegm) | Cette classe permet de segmenter les objets mobiles avec l'algorithme LSBP (Local SVD Binary Pattern), efficace en scènes dynamiques. |
| BackgroundSubtractorLSBPDesc (cv::bgsegm) | Cette classe permet de générer des descripteurs pour le modèle LSBP, utilisés dans la comparaison de pixels pour la détection de mouvement. |
| BackgroundSubtractorMOG (cv::bgsegm) | Cette classe permet d'utiliser le modèle Gaussien MOG (Mixture of Gaussians) pour la détection de mouvement dans des vidéos. |
| BackgroundSubtractorMOG (cv::cuda) | Cette classe permet d'accélérer l'algorithme MOG en utilisant la puissance de calcul GPU grâce à CUDA. |
| BackgroundSubtractorMOG2 (cv) | Cette classe permet de détecter les mouvements avec un modèle de Gaussiennes adaptatif (MOG2), capable de gérer des ombres et des variations. |
| BackgroundSubtractorMOG2 (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter le modèle adaptatif MOG2 sur GPU pour une soustraction de fond rapide et performante. |
| BackgroundSubtractorParams (cv::gapi::video) | Cette classe permet de configurer les paramètres d'algorithmes de soustraction de fond dans les graphes G-API vidéo. |
| bad_any_cast (cv::util) | Cette classe permet de signaler une erreur lorsque la conversion d'un type via cv::util::any_cast échoue. |
| bad_optional_access (cv::util) | Cette classe permet de lever une exception lorsqu'une tentative d'accès à une valeur absente d'un optional est faite. |
| bad_variant_access (cv::util) | Cette classe permet de détecter une mauvaise tentative d'accès à une valeur d'un variant avec un type incorrect. |
| BarcodeDetector (cv::barcode) | Cette classe permet de détecter et déchiffrer des codes-barres (1D/2D) dans des images en utilisant des techniques de vision. |
| BaseCascadeClassifier (cv) | Cette classe permet de servir de base aux classifieurs en cascade (comme pour la détection de visages avec Haar ou LBP). |
| BaseClassifier (cv::detail) | Cette classe permet de définir une interface de base pour les classifieurs utilisés dans les modules de traitement spécialisés. |
| BaseClassifier (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de créer une base pour les classifieurs utilisés dans les algorithmes de suivi d'objets. |
| BaseClassifier (cv::detail::tracking::online_boosting) | Cette classe permet d'implémenter les classifieurs de base pour les méthodes de boosting en ligne dans le suivi d'objets. |
| BaseConvolutionLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de fournir une base pour les couches convolutives dans les architectures de réseaux neuronaux profonds. |
| BaseOCR (cv::text) | Cette classe permet de définir une interface pour les moteurs de reconnaissance optique de caractères (OCR). |
| BaseSFM (cv::sfm) | Cette classe permet de définir des opérations de base pour la Structure-from-Motion, une méthode de reconstruction 3D à partir d'images. |
| BasicFaceRecognizer (cv::face) | Cette classe permet de créer un modèle de reconnaissance faciale simple basé sur les algorithmes Eigenfaces ou Fisherfaces. |
| BasicOpaqueRef (cv::detail) | Cette classe permet de représenter une référence générique et opaque à un objet interne, souvent utilisée dans les traitements internes. |
| BasicVectorRef (cv::detail) | Cette classe permet de référencer efficacement un vecteur en gardant une abstraction sur son type, utile pour les opérations génériques. |
| BatchNormLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'ajouter une normalisation par lot (Batch Normalization) dans un réseau de neurones pour stabiliser l'entraînement. |
| BatchNormLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet d'effectuer la normalisation par lot (batch normalization) sur des données quantifiées en int8, optimisant ainsi l'inférence des réseaux neuronaux sur des plateformes à faible précision. |
| FacemarkLBF::BBox (cv::face) | Cette classe permet de représenter une boîte englobante (bounding box) utilisée dans la détection de points caractéristiques du visage avec l'algorithme LBF. |
| BEBLID (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs binaires basés sur des gradients pour les points clefs, offrant un bon compromis entre rapidité et robustesse. |
| benchmark_mode (cv::gapi::wip::ov) | Cette classe permet d'activer ou de configurer le mode de benchmarking dans les pipelines G-API utilisant OpenVINO, afin d'évaluer les performances. |
| BestOf2NearestMatcher (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer un appariement robuste de points clefs entre deux images en utilisant la stratégie des deux plus proches voisins avec ratio test. |
| BestOf2NearestRangeMatcher (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer un appariement de points clés entre plusieurs images avec une limitation sur l'intervalle de recherche, optimisant ainsi les performances. |
| BFMatcher (cv) | Cette classe permet d'effectuer un appariement brut (Brute-Force) entre des descripteurs de points d'intérêt, en comparant chaque descripteur avec tous les autres. |
| BGR_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels de l'espace de couleur BGR vers BGRA en ajoutant un canal alpha, pour un usage dans des traitements GPU via CUDA. |
| BGR_to_GRAY_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGR en niveaux de gris, fonction essentielle dans de nombreux traitements d'image sur GPU. |
| BGR_to_HLS4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGR vers l'espace de couleur HLS (Hue, Lightness, Saturation) en représentation étendue à 4 canaux. |
| BGR_to_HLS4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer la même conversion BGR vers HLS à 4 canaux que précédemment, mais en utilisant des données flottantes (float) pour plus de précision. |
| BGR_to_HLS4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir les images BGR vers HLS à 4 canaux dans une représentation classique sur GPU. |
| BGR_to_HLS4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer la conversion BGR vers HLS à 4 canaux avec précision flottante pour des applications exigeantes. |
| BGR_to_HLS_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGR vers HLS en utilisant l'espace complet de luminance et saturation. |
| BGR_to_HLS_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGR vers HLS en mode full scale avec des valeurs flottantes pour un traitement haute précision. |
| BGR_to_HLS_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels BGR en HLS dans le mode standard, utile pour des traitements de couleur dans CUDA. |
| BGR_to_HLS_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la même conversion BGR vers HLS que précédemment, mais en travaillant avec des valeurs flottantes. |
| BGR_to_HSV4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de transformer les images BGR en HSV (Hue, Saturation, Value) en utilisant 4 canaux dans une représentation étendue. |
| BGR_to_HSV4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter la conversion BGR → HSV avec 4 canaux et précision en virgule flottante sur le GPU. |
| BGR_to_HSV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGR vers HSV avec 4 canaux dans une configuration standard CUDA. |
| BGR_to_HSV4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion en HSV avec 4 canaux à partir d'images BGR, en utilisant des valeurs flottantes pour un meilleur rendu. |
| BGR_to_HSV_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer la conversion de BGR vers HSV dans toute la gamme dynamique, utile pour des analyses couleur détaillées. |
| BGR_to_HSV_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGR → HSV sur l'échelle complète avec des types float pour plus de précision lors du traitement CUDA. |
| BGR_to_HSV_func (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une conversion standard BGR vers HSV, souvent utilisée pour le seuillage couleur. |
| BGR_to_HSV_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir les images BGR vers HSV avec des données en float, pour des traitements fins sur GPU. |
| BGR_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir les pixels BGR en CIELab sur 4 canaux, améliorant la perception de la couleur dans l'analyse d'image. |
| BGR_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGR vers l'espace de couleur perceptuel CIELab, utile pour des comparaisons visuelles précises. |
| BGR_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGR en CIELuv avec une sortie 4 canaux, optimisant le rendu couleur perceptif dans CUDA. |
| BGR_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion de l'espace BGR vers l'espace de couleur CIELuv en représentation classique à 3 canaux. |
| BGR_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'inverser l'ordre des canaux de couleur en transformant les pixels BGR en RGB, utile pour l'interopérabilité. |
| BGR_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace BGR vers RGBA en ajoutant un canal alpha, utile pour les traitements d'images avec transparence sur GPU. |
| BGR_to_XYZ4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir les pixels BGR en espace de couleur CIE 1931 XYZ avec une sortie à 4 canaux pour un traitement enrichi. |
| BGR_to_XYZ_func (cv::cudev) | Cette classe permet de transformer les pixels d'une image BGR vers l'espace XYZ à 3 canaux, utile pour des analyses colorimétriques précises. |
| BGR_to_YCrCb4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGR vers le format YCrCb avec 4 canaux, utilisé notamment dans la compression vidéo. |
| BGR_to_YCrCb_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGR vers l'espace de couleur YCrCb à 3 canaux, optimisé pour le traitement vidéo. |
| BGR_to_YUV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir les pixels BGR vers l'espace YUV avec une sortie 4 canaux, facilitant les traitements GPU multicanaux. |
| BGR_to_YUV_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image en format BGR vers YUV, souvent utilisé pour le codage couleur dans la vidéo. |
| BGRA_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de retirer le canal alpha d'une image BGRA pour la convertir en format BGR classique. |
| BGRA_to_GRAY_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA en niveaux de gris en prenant en compte les trois composantes couleur, et en ignorant l'alpha. |
| BGRA_to_HLS4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA en espace HLS à 4 canaux, couvrant toute l'étendue de teinte, clarté et saturation. |
| BGRA_to_HLS4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGRA en HLS à 4 canaux avec précision en virgule flottante pour des traitements colorimétriques avancés. |
| BGRA_to_HLS4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA vers HLS à 4 canaux en mode standard, utile pour des effets visuels dans CUDA. |
| BGRA_to_HLS4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de faire une conversion BGRA vers HLS à 4 canaux avec précision flottante, pour des rendus plus fins. |
| BGRA_to_HLS_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de transformer des pixels BGRA vers HLS avec une échelle complète, améliorant la fidélité de la conversion. |
| BGRA_to_HLS_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGRA en HLS full scale en utilisant des données en float pour un rendu plus fidèle des couleurs. |
| BGRA_to_HLS_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image en format BGRA vers HLS classique sur GPU. |
| BGRA_to_HLS_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter la même conversion BGRA ? HLS en utilisant des données en virgule flottante pour une plus grande précision. |
| BGRA_to_HSV4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir les images BGRA vers HSV avec 4 canaux, en couvrant toute la gamme de teintes et saturations. |
| BGRA_to_HSV4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGRA en HSV 4 canaux en utilisant la précision flottante pour les besoins en infographie avancée. |
| BGRA_to_HSV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels BGRA vers HSV à 4 canaux dans une représentation standard CUDA. |
| BGRA_to_HSV4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une conversion BGRA → HSV à 4 canaux avec des valeurs float, améliorant la précision des opérations GPU. |
| BGRA_to_HSV_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA vers HSV en mode pleine échelle, utile dans le traitement précis des teintes. |
| BGRA_to_HSV_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet une conversion en HSV complète à partir d'une image BGRA avec des données flottantes pour des effets visuels sophistiqués. |
| BGRA_to_HSV_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion standard d'une image BGRA vers HSV, généralement utilisée pour le filtrage ou le seuillage par couleur. |
| BGRA_to_HSV_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA vers HSV en utilisant la précision float pour des transformations plus détaillées. |
| BGRA_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA vers l'espace de couleur CIELab à 4 canaux, optimisant l'analyse perceptuelle des couleurs. |
| BGRA_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion BGRA vers CIELab à 3 canaux, renforçant la fidélité perceptuelle des images traitées sur GPU. |
| BGRA_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des images BGRA vers l'espace CIELuv à 4 canaux pour une meilleure gestion des différences de couleur perçues. |
| BGRA_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir BGRA en CIELuv à 3 canaux, facilitant les opérations d'analyse colorimétrique. |
| BGRA_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de réordonner les canaux d'une image BGRA pour produire une image RGB en supprimant le canal alpha. |
| BGRA_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA en RGBA en réorganisant les canaux tout en conservant les quatre composantes de couleur. |
| BGRA_to_XYZ4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels BGRA vers l'espace colorimétrique CIE XYZ avec 4 canaux, afin d'intégrer la transparence dans les calculs de rendu couleur. |
| BGRA_to_XYZ_func (cv::cudev) | Cette classe permet de transformer les images BGRA en espace XYZ à 3 canaux, en excluant le canal alpha pour des traitements colorimétriques standard. |
| BGRA_to_YCrCb4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA en format YCrCb à 4 canaux, facilitant la manipulation vidéo avec transparence sur GPU. |
| BGRA_to_YCrCb_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA en espace YCrCb à 3 canaux, en supprimant le canal alpha pour un traitement couleur conforme au standard vidéo. |
| BGRA_to_YUV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image en format BGRA vers l'espace YUV avec sortie sur 4 canaux, intégrant les données alpha. |
| BGRA_to_YUV_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image BGRA en espace YUV à 3 canaux, en ignorant le canal alpha dans les calculs. |
| BIF (cv::face) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs de texture à partir d'images de visages, en s'appuyant sur les fréquences binaires d'image pour la reconnaissance faciale. |
| binary_function (cv::cudev) | Cette classe permet de servir de base pour créer des fonctions binaires génériques utilisées dans des algorithmes GPU personnalisés. |
| BinaryDescriptor (cv::line_descriptor) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs binaires à partir de segments de lignes détectés dans une image, pour la reconnaissance ou l'appariement. |
| BinaryDescriptorMatcher (cv::line_descriptor) | Cette classe permet d'effectuer une correspondance rapide entre des descripteurs binaires de lignes extraits de différentes images. |
| BinaryNegate (cv::cudev) | Cette classe permet d'inverser le résultat d'une opération binaire booléenne sur GPU, servant souvent à créer des opérateurs logiques inversés. |
| BinaryTransformPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter un pointeur vers une opération binaire CUDA appliquée sur des images ou des matrices de données. |
| BinaryTransformPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une transformation binaire sur des blocs mémoire avec taille définie, utile dans des noyaux CUDA optimisés. |
| BinaryTupleAdapter (cv::cudev) | Cette classe permet d'adapter des couples de données pour des opérations binaires personnalisées sur GPU. |
| Binder1st (cv::cudev) | Cette classe permet de fixer le premier argument d'une fonction binaire à une constante, facilitant la création d'opérateurs unaires dérivés. |
| Binder2nd (cv::cudev) | Cette classe permet de fixer le second argument d'une fonction binaire à une constante pour former un opérateur unaire partiellement appliqué. |
| bit_and (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une opération logique AND entre deux flux de données en parallèle sur GPU. |
| bit_lshift (cv::cudev) | Cette classe permet de décaler les bits vers la gauche (<<) dans des tableaux de données, opération utile en cryptographie ou compression. |
| bit_not (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer l'opération NOT bit à bit sur une entrée, inversant tous les bits d'un flux GPU. |
| bit_or (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une opération OR bit à bit entre deux entrées, utilisée dans les opérations logiques massivement parallèles. |
| bit_rshift (cv::cudev) | Cette classe permet de décaler les bits vers la droite (>>) sur GPU, notamment dans les calculs de masque ou compression. |
| bit_xor (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter une opération XOR bit à bit entre deux données, utilisée pour le masquage conditionnel ou la compression. |
| BlankLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche vide dans un réseau neuronal, utile pour le débogage ou les architectures personnalisées. |
| Blender (cv::detail) | Cette classe permet de fusionner plusieurs images superposées en tenant compte des zones d'overlap, utilisée en assemblage panoramique. |
| Block (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter une structure de bloc CUDA, servant à gérer les processus légers et les ressources GPU dans les traitements matriciels. |
| BlockMeanHash (cv::img_hash) | Cette classe permet de générer une empreinte (hash) d'image à partir de la moyenne de blocs, pour identifier des images similaires. |
| BlocksChannelsCompensator (cv::detail) | Cette classe permet de compenser les différences d'intensité entre canaux couleur lors de l'assemblage d'images par blocs. |
| BlocksCompensator (cv::detail) | Cette classe permet d'ajuster l'intensité lumineuse globale des blocs d'image pour assurer une fusion plus harmonieuse dans un panorama. |
| BlocksGainCompensator (cv::detail) | Cette classe permet de corriger les écarts de gain entre images en blocs, améliorant l'uniformité dans les mosaïques d'images. |
| BNLLLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de définir une couche BNLL (Bounded Non-Linearity Layer), qui applique une fonction logarithmique bornée pour stabiliser les sorties réseau. |
| Board (cv::aruco) | Cette classe permet de représenter un ensemble de marqueurs ArUco organisés en tableau, utile pour la calibration ou la localisation. |
| Boost (cv::ml) | Cette classe permet d'entraîner un classificateur basé sur la méthode d'agrégation Boosting, combinant plusieurs arbres faibles pour de meilleures performances. |
| BoostDesc (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de calculer descripteurs BoostDesc à partir de points clés d'image, optimisés pour la robustesse face aux transformations. |
| Border (cv::gapi::fluid) | Cette classe permet de gérer les bords des matrices dans les pipelines G-API fluides, en appliquant des stratégies comme le recopiage ou le remplissage. |
| BOWImgDescriptorExtractor (cv) | Cette classe permet de créer des descripteurs d'image basés sur le modèle "Bag of Words", utile pour la reconnaissance visuelle. |
| BOWKMeansTrainer (cv) | Cette classe permet d'entraîner un vocabulaire visuel via K-means sur un ensemble de descripteurs pour la méthode Bag of Words. |
| BOWTrainer (cv) | Cette classe permet de gérer l'ajout et l'apprentissage de descripteurs pour former un dictionnaire visuel dans une approche BOW. |
| Box (cv::ximgproc) | Cette classe permet de définir et gérer une région rectangulaire dans les traitements d'image étendus (ximgproc), notamment pour les filtres structurés. |
| BrdBase (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une interface de base pour les stratégies de gestion des bords dans les traitements CUDA. |
| BrdConstant (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une bordure constante, en utilisant une valeur fixe pour remplir les pixels en dehors de l'image. |
| BrdReflect (cv::cudev) | Cette classe permet de refléter les pixels en dehors des bords de l'image pour un traitement fluide sans discontinuités. |
| BrdReflect101 (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer un reflet asymétrique des bords de l'image, en excluant le pixel de bord dans le miroir. |
| BrdReplicate (cv::cudev) | Cette classe permet de répliquer les pixels du bord pour étendre l'image au-delà de ses dimensions d'origine. |
| BrdWrap (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer les bords d'image en réinjectant les coordonnées en dehors de l'image à l'intérieur de celle-ci, de façon circulaire. |
| BriefDescriptorExtractor (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs binaires compacts à partir de points-clés d'une image, selon l'algorithme BRIEF. |
| BRISK (cv) | Cette classe permet de détecter des points-clés et de calculer leurs descripteurs robustes en utilisant la méthode BRISK. |
| BroxOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique dense entre deux images sur GPU en utilisant l'algorithme de Brox. |
| BroxOpticalFlow (cv::superres) | Cette classe permet d'utiliser le flux optique de Brox dans des pipelines de super-résolution vidéo. |
| Buffer (cv::gapi::fluid) | Cette classe permet de représenter une unité de mémoire tampon fluide dans le pipeline G-API pour des traitements optimisés. |
| Buffer (cv::ogl) | Cette classe permet de gérer un tampon mémoire partagée entre OpenCV et OpenGL, pour un rendu ou un traitement GPU rapide. |
| BufferArea (cv::utils) | Cette classe permet de gérer un espace mémoire utilisé pour organiser plusieurs tampons contigus dans une zone tampon unique. |
| BufferPool (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer dynamiquement un ensemble de tampons CUDA afin de réduire les coûts d'allocation mémoire. |
| BufferPoolController (cv) | Cette classe permet de contrôler la gestion des tampons dans une application en régulant leur nombre et leur taille. |
| BundleAdjusterAffine (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer un ajustement de faisceau (bundle adjustment) en utilisant un modèle affine complet. |
| BundleAdjusterAffinePartial (cv::detail) | Cette classe permet d'appliquer un ajustement de faisceau avec un modèle affine partiel, en optimisant certaines dimensions seulement. |
| BundleAdjusterBase (cv::detail) | Cette classe permet de servir de base pour tous les ajusteurs de faisceau utilisés dans l'estimation des poses caméra. |
| BundleAdjusterRay (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer un ajustement basé sur les rayons d'observation entre plusieurs vues pour améliorer la reconstruction 3D. |
| BundleAdjusterReproj (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser un ajustement basé sur l'erreur de reprojection, en affinant les paramètres de caméra. |
| Buffer::Cache (cv::gapi::fluid) | Cette classe permet de mettre en cache les données du tampon pour un traitement fluide, en réduisant les accès mémoire. |
| View::Cache (cv::gapi::fluid) | Cette classe permet de stocker temporairement les résultats intermédiaires d'une vue dans le pipeline G-API fluid. |
| CalibrateCRF (cv) | Cette classe permet de calibrer une fonction de réponse de caméra (CRF) à partir d'un ensemble d'images à expositions variables. |
| CalibrateDebevec (cv) | Cette classe permet de calibrer la fonction de réponse CRF selon la méthode de Debevec pour la fusion HDR. |
| CalibrateRobertson (cv) | Cette classe permet d'estimer la courbe de réponse d'une caméra en utilisant l'algorithme de Robertson pour l'imagerie HDR. |
| OCLCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > >::call_and_postprocess (cv::detail) | Cette classe permet d'invoquer une fonction OpenCL avec des paramètres en tuple et d'appliquer un traitement post-exécution. |
| OCVCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > >::call_and_postprocess (cv::detail) | Cette classe permet d'exécuter une fonction native OpenCV avec des entrées/sorties en tuple et de gérer son résultat. |
| OCVStCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > >::call_and_postprocess (cv::detail) | Cette classe permet de traiter une opération statique d'OpenCV avec une gestion optimisée des données par tuple. |
| LMSolver::Callback (cv) | Cette classe permet de définir une interface de rappel pour le solveur de moindres carrés (Levenberg-Marquardt) afin de calculer les résidus et le jacobien. |
| ERFilter::Callback (cv::text) | Cette classe permet de personnaliser le processus de détection des régions extrêmes (ER) dans le texte par une fonction de probabilité. |
| ParallelForBackend::CallbackProxy (cv::parallel::tbb) | Cette classe permet d'encapsuler un appel parallèle avec TBB dans une fonction générique utilisée par le backend d'exécution. |
| callCustomGetBorder (cv::detail) | Cette classe permet de choisir dynamiquement une stratégie personnalisée de gestion des bords pour les opérations d'image. |
| callCustomGetBorder< false, Impl > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de désactiver l'appel à une stratégie personnalisée de bord dans l'implémentation générique. |
| callCustomGetBorder< true, Impl > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'activer l'appel à une stratégie personnalisée de bord dans l'implémentation spécifiée. |
| CallMetaData (cvv::impl) | Cette classe permet d'entreposer des métadonnées associées à un appel de fonction pour le traçage et la visualisation avec OpenCV Viz. |
| Camera (cv::viz) | Cette classe permet de simuler et contrôler une caméra virtuelle dans un environnement de visualisation 3D. |
| cameraParam (cv::datasets) | Cette classe permet de contenir les paramètres de calibration d'une caméra utilisés dans les ensembles de données OpenCV. |
| CameraParams (cv::detail) | Cette classe permet de stocker les paramètres intrinsèques et extrinsèques d'une caméra pour les traitements de vision multi-vues. |
| cameraPos (cv::datasets) | Cette classe permet de décrire la position et l'orientation d'une caméra dans l'espace pour les ensembles de données. |
| QuantizedPyramid::Candidate (cv::linemod) | Cette classe permet de représenter une hypothèse de détection d'objet dans une pyramide d'images quantifiée. |
| CannyEdgeDetector (cv::cuda) | Cette classe permet d'effectuer la détection de contours selon l'algorithme de Canny en exploitant les capacités du GPU. |
| CascadeClassifier (cv) | Cette classe permet de détecter des objets (comme des visages) dans une image en utilisant un classifieur en cascade de Haar ou LBP. |
| CascadeClassifier (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter la détection d'objets avec un classifieur en cascade de manière accélérée sur le GPU. |
| CChecker (cv::mcc) | Cette classe permet de représenter une charte de couleurs (ColorChecker) pour l'étalonnage chromatique en vision par ordinateur. |
| CCheckerDetector (cv::mcc) | Cette classe permet de détecter automatiquement les chartes de couleurs dans une image pour la correction des couleurs. |
| CCheckerDraw (cv::mcc) | Cette classe permet de dessiner ou d'afficher une charte de couleurs détectée à des fins de visualisation ou de diagnostic. |
| CeilLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche réseau de type "ceil", qui applique la fonction plafond à chaque valeur d'entrée. |
| CeluLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la couche d'activation CELU (Continuously Differentiable Exponential Linear Unit) dans un réseau de neurones. |
| CfgParam (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de définir un paramètre de configuration dans le cadre du backend vidéo OneVPL pour G-API. |
| ChannelsCompensator (cv::detail) | Cette classe permet de compenser les différences de luminosité et de couleur entre canaux lors de l'assemblage d'images panoramiques. |
| ChannelsPReLULayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une fonction PReLU avec des paramètres distincts par canal dans un réseau neuronal. |
| CharucoBoard (cv::aruco) | Cette classe permet de générer et de représenter une planche ChArUco, qui combine des marqueurs ArUco et un échiquier. |
| CharucoDetector (cv::aruco) | Cette classe permet de détecter et d'identifier les coins et marqueurs d'une planche ChArUco dans une image. |
| CharucoParameters (cv::aruco) | Cette classe permet de configurer les paramètres utilisés lors de la détection d'un plateau ChArUco. |
| has_custom_wrap::check (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier à la compilation si un type personnalisé fournit une méthode wrap() spécifique. |
| ChiHistogramCostExtractor (cv) | Cette classe permet de calculer une mesure de coût entre histogrammes en utilisant la distance du khi carré. |
| Circle (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de représenter et de dessiner un cercle comme élément graphique dans un pipeline G-API. |
| CirclesGridFinderParameters (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres de détection pour les grilles de cercles utilisées dans la calibration de caméra. |
| CLAHE (cv) | Cette classe permet d'améliorer le contraste local d'une image en appliquant l'égalisation d'histogramme adaptative (CLAHE). |
| CLAHE (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter l'égalisation adaptative de l'histogramme sur GPU pour un traitement d'image accéléré. |
| ClassificationModel (cv::dnn) | Cette classe permet de charger, configurer et utiliser un modèle de classification basé sur un réseau de neurones profond (DNN) pour la reconnaissance d'images. |
| OCRBeamSearchDecoder::ClassifierCallback (cv::text) | Cette classe permet de fournir un callback personnalisé utilisé lors du décodage OCR par faisceau (beam search) pour classifier les séquences de caractères. |
| OCRHMMDecoder::ClassifierCallback (cv::text) | Cette classe permet de définir un callback pour classifier les observations dans le décodeur OCR basé sur un modèle caché de Markov (HMM). |
| ClassifierThreshold (cv::detail) | Cette classe permet d'appliquer un seuil de décision dans les algorithmes de classification pour filtrer les résultats selon un critère de confiance. |
| ClassifierThreshold (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'appliquer un seuil de classification spécifique au module de suivi d'objets, pour valider les détections. |
| ClassifierThreshold (cv::detail::tracking::online_boosting) | Cette classe permet d'implémenter un seuil dans l'algorithme de classification en ligne boostée, utilisé pour améliorer la précision du suivi. |
| Color (cv::viz) | Cette classe permet de représenter des couleurs RGB ou RGBA pour l'utilisation dans les visualisations 3D avec le module Viz. |
| ColorAverageInpainter (cv::videostab) | Cette classe permet de restaurer des zones manquantes ou corrompues dans une vidéo en utilisant une méthode d'inpainting par moyenne des couleurs voisines. |
| ColorCamera (cv::gapi::oak) | Cette classe permet de gérer les paramètres et le flux d'une caméra couleur dans le cadre du pipeline G-API avec la plateforme OAK. |
| ColorCameraParams (cv::gapi::oak) | Cette classe permet de stocker et configurer les paramètres spécifiques à une caméra couleur utilisée dans la plateforme OAK avec G-API. |
| ColorCorrectionModel (cv::ccm) | Cette classe permet d'appliquer des transformations de correction colorimétrique basées sur des matrices de correction (Color Correction Matrix). |
| ColoredKinFu (cv::colored_kinfu) | Cette classe permet de réaliser la reconstruction 3D en temps réel d'une scène en intégrant la couleur dans le pipeline KinFu. |
| ColorGradient (cv::linemod) | Cette classe permet de représenter un gradient de couleur utilisé dans la méthode LINEMOD pour la détection d'objets robustes. |
| ColorInpainter (cv::videostab) | Cette classe permet de restaurer les régions endommagées d'une vidéo par des techniques d'inpainting basées sur la couleur. |
| ColorMomentHash (cv::img_hash) | Cette classe permet de générer un hash d'image basé sur les moments de couleur, utilisé pour la recherche et la comparaison d'images. |
| CommandLineParser (cv) | Cette classe permet d'analyser et gérer facilement les arguments passés en ligne de commande dans les applications OpenCV. |
| CommonAreaInterPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur partagé vers une zone mémoire commune pour les calculs CUDA. |
| CommonAreaInterPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur partagé vers une zone mémoire commune avec une taille associée, pour les calculs CUDA. |
| CompareLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche réseau réalisant des opérations de comparaison (exemple : égalité, supérieur) entre tenseurs. |
| CompileArgTag (cv::detail) | Cette classe permet de marquer un argument lors de la compilation d'un pipeline pour indiquer un type ou une configuration spécifique. |
| CompileArgTag< cv::gapi::calib3d::cpu::StereoInitParam > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'indiquer que l'argument correspond aux paramètres d'initialisation de la stéréovision CPU dans G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::GNetPackage > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'indiquer qu'un argument représente un paquet de réseau neuronal dans G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::ot::ObjectTrackerParams > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de marquer les paramètres du suivi d'objets dans un pipeline G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::plaidml::config > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'indiquer que l'argument configure le backend PlaidML pour l'exécution G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::streaming::queue_capacity > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de spécifier la capacité des files d'attente dans un pipeline G-API streaming. |
| CompileArgTag< cv::gapi::use_only > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de forcer l'utilisation exclusive d'un backend ou d'une technologie dans G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::video::BackgroundSubtractorParams > (cv::detail) | Cette classe permet de marquer un argument contenant les paramètres du soustracteur de fond dans un pipeline vidéo G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::wip::draw::freetype_font > (cv::detail) | Cette classe permet de spécifier une configuration de police FreeType utilisée pour le dessin dans G-API. |
| CompileArgTag< cv::gapi::wip::ov::benchmark_mode > (cv::detail) | Cette classe permet d'activer ou configurer un mode benchmark pour l'exécution OpenVINO dans G-API. |
| CompileArgTag< cv::GKernelPackage > (cv::detail) | Cette classe permet de représenter un paquet de noyaux (noyaux de calcul) pour la compilation et l'exécution dans G-API. |
| CompileArgTag< cv::graph_dump_path > (cv::detail) | Cette classe permet de spécifier un chemin de fichier où sera exporté le graphe de calcul pour débogage ou analyse. |
| CompileArgTag< cv::use_threaded_executor > (cv::detail) | Cette classe permet d'indiquer que l'exécution doit utiliser un exécuteur multi-processus léger pour optimiser la parallélisation. |
| CompileArgTag< gapi::oak::ColorCameraParams > (cv::detail) | Cette classe permet de passer les paramètres de caméra couleur spécifiques à la plateforme OAK dans un pipeline G-API. |
| CompileArgTag< gapi::oak::EncoderConfig > (cv::detail) | Cette classe permet de transmettre la configuration de l'encodeur vidéo dans la plateforme OAK pour G-API. |
| CompileArgTag< gapi::streaming::sync_policy > (cv::detail) | Cette classe permet de définir une politique de synchronisation dans les pipelines de streaming G-API. |
| CompileArgTag< GFluidOutputRois > (cv::detail) | Cette classe permet de configurer les régions d'intérêt (ROIs) en sortie dans le backend Fluid de G-API. |
| CompileArgTag< GFluidParallelFor > (cv::detail) | Cette classe permet d'activer ou configurer l'exécution parallèle de boucles dans le backend Fluid de G-API. |
| CompileArgTag< GFluidParallelOutputRois > (cv::detail) | Cette classe permet de configurer l'exécution parallèle avec régions d'intérêt en sortie dans Fluid. |
| ParamDesc::CompiledModel (cv::gapi::ov::detail) | Cette classe permet de représenter un modèle compilé dans le backend OpenVINO de G-API. |
| Complex (cv) | Cette classe permet de représenter des nombres complexes avec des opérations mathématiques adaptées. |
| CompressedRectilinearPortraitProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter une image rectilinéaire compressée au format portrait dans les algorithmes panoramiques. |
| CompressedRectilinearPortraitWarper (cv) | Cette classe permet de déformer (warper) une image compressée rectilinéaire en orientation portrait pour la création de panoramas. |
| CompressedRectilinearPortraitWarper (cv::detail) | Cette classe permet une implémentation détaillée d'un enveloppe d'images compressées rectilinéaires au format portrait. |
| CompressedRectilinearProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter une image rectilinéaire compressée dans un espace panoramique. |
| CompressedRectilinearWarper (cv) | Cette classe permet de déformer une image rectilinéaire compressée dans un cadre panoramique. |
| CompressedRectilinearWarper (cv::detail) | Cette classe permet une implémentation fine d'un enveloppe d'image rectilinéaire compressée. |
| ConcatLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de concaténer plusieurs tenseurs le long d'une dimension dans un réseau de neurones profond. |
| FacemarkAAM::Config (cv::face) | Cette classe permet de configurer les paramètres pour la détection de points de repère faciaux avec le modèle AAM (Active Appearance Model). |
| config (cv::gapi::plaidml) | Cette classe permet de définir la configuration spécifique au backend PlaidML pour l'exécution G-API. |
| ConjGradSolver (cv) | Cette classe permet de résoudre des systèmes linéaires par la méthode du gradient conjugué. |
| ConsistentMosaicInpainter (cv::videostab) | Cette classe permet d'effectuer l'inpainting cohérent pour combler les trous dans les mosaïques vidéo stabilisées. |
| ConstantPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur constant vers une zone mémoire CUDA. |
| ConstantPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur constant avec taille associée dans la mémoire CUDA. |
| ConstLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche constante qui produit une sortie fixe dans un réseau de neurones. |
| contains_shape_field (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier si un objet possède un champ de forme spécifique (shape) à la compilation. |
| contains_shape_field< TaggedTypeCandidate, void_t< decltype(TaggedTypeCandidate::shape)> > (cv::detail) | Cette classe permet de détecter la présence d'un champ shape dans un type donné à la compilation, facilitant les vérifications de traits dans les gabarits. |
| Context (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de gérer le contexte d'exécution pour le backend OneVPL dans la pipeline G-API, notamment pour la gestion de ressources média. |
| Context (cv::ocl) | Cette classe permet d'encapsuler le contexte OpenCL, gérant la plateforme, les appareils et les files d'attente pour le calcul GPU. |
| FCVMSER::ContourData (cv::fastcv) | Cette classe permet de représenter et stocker les données d'un contour détecté par l'algorithme MSER dans le module FastCV. |
| ContourFitting (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'ajuster des formes géométriques à des contours détectés dans une image, pour affiner la représentation des formes. |
| ConvertTuple (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir ou manipuler des tuples dans le contexte de programmation CUDA utilisée par OpenCV. |
| Convolution (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter des opérations de convolution rapide sur GPU, optimisées pour CUDA, dans le traitement d'images. |
| ConvolutionLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de convolution dans un réseau de neurones profond (DNN), essentielle pour l'extraction de caractéristiques. |
| ConvolutionLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de convolution optimisée pour les réseaux quantifiés en int8, améliorant la vitesse d'inférence. |
| copy_through_move_t (cv::util) | Cette classe permet d'utiliser la sémantique de déplacement (move semantics) tout en assurant une copie sûre dans certaines opérations utilitaires. |
| CoreML (cv::gapi::onnx::ep) | Cette classe permet d'intégrer le backend CoreML (Apple) pour exécuter des modèles ONNX dans G-API sur les plateformes compatibles. |
| CornernessCriteria (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer des critères d'«angle» ou coins dans une image pour la détection rapide de points d'intérêt, optimisée CUDA. |
| CornersDetector (cv::cuda) | Cette classe permet de détecter des coins dans une image en exploitant la puissance du GPU via CUDA, pour accélérer le traitement. |
| CorrelationLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'effectuer une opération de corrélation entre tenseurs dans un réseau de neurones profond, souvent utilisée pour la correspondance de caractéristiques. |
| cos_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus dans un contexte CUDA, avec diverses spécialisations pour les types numériques. |
| cos_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus avec précision double en CUDA. |
| cos_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus en précision simple (float) sous CUDA. |
| cos_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus adaptée au type signé char en CUDA. |
| cos_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus adaptée au type short en CUDA. |
| cos_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus adaptée au type unsigned char en CUDA. |
| cos_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus adaptée au type unsigned int en CUDA. |
| cos_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus adaptée au type unsigned short en CUDA. |
| CosDistance (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de calculer une mesure de similarité basée sur la distance cosinus dans le suivi d'objets (tracking) avec l'algorithme TBM. |
| cosh_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique dans un contexte CUDA, avec plusieurs spécialisations. |
| cosh_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique avec précision double en CUDA. |
| cosh_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique en précision simple sous CUDA. |
| cosh_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique adaptée au type signed char en CUDA. |
| cosh_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique adaptée au type short en CUDA. |
| cosh_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique adaptée au type unsigned char en CUDA. |
| cosh_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique adaptée au type unsigned int dans un contexte CUDA. |
| cosh_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction cosinus hyperbolique adaptée au type unsigned short dans un contexte CUDA. |
| CoshLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de fonction cosinus hyperbolique dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| CosLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de fonction cosinus dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| CountNonZeroExprBody (cv::cudev) | Cette classe permet de compter le nombre d'éléments non nuls dans une expression CUDA, optimisée pour le calcul parallèle. |
| CParams (cv::face) | Cette classe permet de stocker et gérer les paramètres pour certains algorithmes de reconnaissance faciale. |
| CropAndResizeLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de recadrer et redimensionner des régions d'images au sein d'un réseau de neurones profond (DNN). |
| CropLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de découpage (crop) d'image dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| CT_ASSERT_FAILURE (NcvCTprep) | Cette classe permet de générer une erreur de compilation lorsqu'une assertion à la compilation échoue, utilisée dans le cadre des gabarits. |
| CT_ASSERT_FAILURE< true > (NcvCTprep) | Cette classe permet de lever une exception ou une erreur contrôlée à la compilation lorsque la condition est vraie, pour la validation de code. |
| CubicInterPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer l'interpolation cubique sur des données CUDA, pour améliorer la précision du traitement d'image. |
| CubicInterPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer une interpolation cubique sur des données CUDA en tenant compte de la taille des données. |
| CUDA (cv::gapi::onnx::ep) | Cette classe permet de gérer l'exécution de modèles ONNX sur des dispositifs CUDA dans le cadre de la G-API. |
| CumSumLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de somme cumulée (cumulative sum) dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| CustomPattern (cv::ccalib) | Cette classe permet de définir et manipuler des motifs personnalisés pour la calibration de caméras. |
| Cv16suf | Cette classe permet de représenter des unions de types pour faciliter les opérations sur des données 16 bits signées. |
| Cv32suf | Cette classe permet de représenter des unions de types pour faciliter les opérations sur des données 32 bits signées. |
| Cv64suf | Cette classe permet de représenter des unions de types pour faciliter les opérations sur des données 64 bits signées. |
| cv_camera_intrinsics_pinhole_32f | Cette classe permet de stocker les paramètres intrinsèques d'une caméra avec un modèle à trou de serrure (pinhole) en précision 32 bits flottants. |
| cv_camera_intrinsics_pinhole_64f | Cette classe permet de stocker les paramètres intrinsèques d'une caméra avec un modèle à trou de serrure (pinhole) en précision 64 bits flottants. |
| CvAbstractCamera | Cette classe permet de définir une interface abstraite pour les caméras, utilisée dans la modélisation et calibration. |
| CvFeatureEvaluator (cv::detail) | Cette classe permet d'évaluer des caractéristiques ou des descripteurs dans le cadre des algorithmes de traitement avancé (detail). |
| CvFeatureEvaluator (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet d'évaluer des caractéristiques spécifiques utilisées dans les algorithmes de tracking avec contribution. |
| CvFeatureEvaluator (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'évaluer des caractéristiques générales utilisées dans les algorithmes de suivi d'objets (tracking). |
| CvFeatureParams (cv::detail) | Cette classe permet de définir les paramètres pour l'extraction et l'évaluation des caractéristiques dans les algorithmes avancés de traitement d'images. |
| CvFeatureParams (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de gérer les paramètres spécifiques aux caractéristiques utilisées dans les modules de suivi avec fonctionnalités additionnelles (contrib). |
| CvFeatureParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de stocker et manipuler les paramètres relatifs aux caractéristiques utilisées dans les algorithmes de suivi (tracking). |
| CvHaarEvaluator (cv::detail) | Cette classe permet d'évaluer les caractéristiques Haar dans des contextes de détection et d'analyse d'image. |
| CvHaarEvaluator (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet d'évaluer les caractéristiques Haar spécifiquement dans le cadre de suivi d'objets avec fonctionnalités additionnelles. |
| CvHaarEvaluator (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'évaluer les caractéristiques Haar dans les algorithmes de suivi (tracking) d'objets. |
| CvHaarFeatureParams (cv::detail) | Cette classe permet de stocker les paramètres relatifs aux caractéristiques Haar utilisées pour la détection et l'évaluation. |
| CvHaarFeatureParams (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de gérer les paramètres des caractéristiques Haar dans les algorithmes de suivi avancés avec fonctionnalités additionnelles. |
| CvHaarFeatureParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de définir les paramètres des caractéristiques Haar utilisées dans le suivi (tracking) d'objets. |
| cvhalDFT | Cette classe permet d'effectuer la transformation de Fourier discrète (DFT) sur des images, utilisée notamment pour l'analyse fréquentielle. |
| cvhalFilter2D | Cette classe permet d'appliquer un filtrage 2D sur des images, avec divers types de noyaux de convolution. |
| cvhalKeyPoint | Cette classe permet de représenter un point clé détecté dans une image, avec ses attributs (position, échelle, orientation, etc.). |
| CvHOGEvaluator (cv::detail) | Cette classe permet d'évaluer les descripteurs de type Histogram of Oriented Gradients (HOG) dans le cadre de la détection d'objets. |
| CvHOGEvaluator (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet d'évaluer les descripteurs HOG utilisés dans les algorithmes de suivi avec fonctionnalités supplémentaires. |
| CvHOGEvaluator (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'évaluer les descripteurs HOG dans les algorithmes de suivi (tracking). |
| CvHOGFeatureParams (cv::detail) | Cette classe permet de définir les paramètres des caractéristiques HOG utilisées pour la détection et l'analyse. |
| CvHOGFeatureParams (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de gérer les paramètres des caractéristiques HOG dans les algorithmes de suivi avancés. |
| CvHOGFeatureParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de configurer les paramètres HOG pour le suivi d'objets. |
| CvLBPEvaluator (cv::detail) | Cette classe permet d'évaluer les descripteurs Local Binary Patterns (LBP) utilisés pour la reconnaissance de texture ou détection. |
| CvLBPEvaluator (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet d'évaluer les descripteurs LBP dans les algorithmes de suivi avec fonctionnalités additionnelles. |
| CvLBPEvaluator (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'évaluer les descripteurs LBP dans les algorithmes de suivi (tracking). |
| CvLBPFeatureParams (cv::detail) | Cette classe permet de définir les paramètres des caractéristiques LBP pour la reconnaissance de texture et l'analyse d'images. |
| CvLBPFeatureParams (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de gérer les paramètres des caractéristiques LBP dans les algorithmes de suivi avancés. |
| CvLBPFeatureParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de définir les paramètres LBP dans les algorithmes de suivi (tracking). |
| CvParams (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un ensemble générique de paramètres pour différents algorithmes dans le module detail. |
| CvParams (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de gérer les paramètres dans les algorithmes de suivi avec contributions spécifiques. |
| CvParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de manipuler les paramètres des algorithmes de suivi (tracking). |
| CvPhotoCamera | Cette classe permet de modéliser une caméra photographique pour la calibration et la correction d'image. |
| CvPhotoCameraDelegate | Cette classe permet de déléguer certaines fonctionnalités ou opérations liées à la caméra photo dans des systèmes modulaires. |
| CvType (cv::flann) | Cette classe permet de définir les types de données utilisés dans le module FLANN pour la recherche rapide d'approximation des plus proches voisins. |
| CvType< char > (cv::flann) | Cette classe spécialisée permet de représenter et gérer le type char dans les opérations FLANN. |
| CvType< double > (cv::flann) | Cette classe spécialisée permet de représenter et gérer le type double dans les opérations FLANN. |
| CvType< float > (cv::flann) | Cette classe spécialisée permet de représenter et gérer le type float dans les opérations FLANN. |
| CvType< short > (cv::flann) | Cette classe spécialisée permet de représenter et gérer le type short dans les opérations FLANN. |
| CvType< unsigned char > (cv::flann) | Cette classe spécialisée permet de représenter et gérer le type unsigned char dans les opérations FLANN. |
| CvType< unsigned short > (cv::flann) | Cette classe spécialisée permet de représenter et gérer le type unsigned short dans les opérations FLANN. |
| CvVideoCamera | Cette classe permet de représenter une caméra vidéo dans les applications utilisant l'interface OpenCV pour la capture vidéo. |
| CvVideoCameraDelegate | Cette classe permet de déléguer la gestion et le contrôle des opérations liées à la caméra vidéo dans des architectures modulaires. |
| CylindricalPortraitProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter une image panoramique sous forme cylindrique, notamment pour les portraits panoramiques dans le cadre du stitching. |
| CylindricalPortraitWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer (warper) une image pour obtenir une projection cylindrique adaptée aux portraits panoramiques. |
| CylindricalProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter une image dans un espace cylindrique, utilisée dans le traitement avancé de panorama. |
| CylindricalWarper (cv) | Cette classe permet de transformer une image en projection cylindrique classique pour des applications de stitching panoramique. |
| CylindricalWarper (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la déformation cylindrique d'images avec des détails et options avancées pour le stitching. |
| CylindricalWarperGpu (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer la déformation cylindrique d'images en utilisant la puissance GPU pour accélérer les calculs. |
| DAISY (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs locaux DAISY, utilisés pour la correspondance de points et la reconnaissance de formes. |
| FacemarkAAM::Data (cv::face) | Cette classe permet de stocker les données nécessaires à l'algorithme Facemark AAM pour la détection et le suivi de points caractéristiques du visage. |
| Data (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de représenter une abstraction de données utilisées dans le pipeline G-API en développement (Work In Progress). |
| DataAugmentationLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'ajouter des techniques d'augmentation de données dans un réseau de neurones profond pour améliorer la robustesse de l'apprentissage. |
| DataDepth (cv) | Cette classe permet de définir et manipuler la profondeur des données d'images (par exemple 8 bits, 16 bits, 32 bits, etc.) dans OpenCV. |
| DataProviderException (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de gérer les exceptions liées aux fournisseurs de données dans le backend OneVPL du pipeline G-API en développement. |
| DataProviderImplementationException (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de gérer les exceptions spécifiques d'implémentation dans les fournisseurs de données OneVPL. |
| DataProviderSystemErrorException (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de gérer les erreurs système survenant dans les fournisseurs de données OneVPL. |
| DataProviderUnsupportedException (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de gérer les cas où un fournisseur de données OneVPL rencontre une fonctionnalité non supportée. |
| Dataset (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler et accéder à différents ensembles de données standards utilisés pour le développement et les tests d'algorithmes OpenCV. |
| DataType (cv) | Cette classe permet de représenter le type de données stockées dans les matrices OpenCV, facilitant la gestion générique des formats. |
| DCT2D (cv::hal) | Cette classe permet d'effectuer une transformation en cosinus discrète bidimensionnelle sur des images ou matrices, utilisée en compression et analyse. |
| DeblurerBase (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une interface de base pour les algorithmes de défloutage dans le cadre de la stabilisation vidéo. |
| DeconvolutionLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de déconvolution (transposed convolution) dans les réseaux neuronaux convolutifs. |
| DefaultCopyPolicy (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une politique par défaut de copie de données dans les opérations CUDA Device (cudev). |
| DefaultDeleter< CvHaarClassifierCascade > (cv) | Cette classe permet de gérer la suppression automatique des objets CvHaarClassifierCascade pour éviter les fuites mémoire. |
| DefaultGlobReducePolicy (cv::cudev) | Cette classe permet de définir la politique par défaut pour la réduction globale dans les opérations CUDA Device (cudev). |
| DefaultHistogramPolicy (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter la politique par défaut pour le calcul d'histogrammes dans le module CUDA Device (cudev). |
| DefaultReduceToVecPolicy (cv::cudev) | Cette classe permet de définir la politique par défaut pour la réduction des données vers un vecteur dans les opérations CUDA Device (cudev). |
| DefaultSplitMergePolicy (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la politique par défaut de division et fusion dans les algorithmes parallèles CUDA Device (cudev). |
| DefaultTransformPolicy (cv::cudev) | Cette classe permet de définir la politique par défaut pour les opérations de transformation dans le cadre CUDA Device (cudev). |
| DefaultTransposePolicy (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter la politique par défaut pour la transposition de matrices dans les opérations CUDA Device (cudev). |
| DenseOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique dense entre deux images en utilisant l'accélération GPU CUDA pour des traitements rapides. |
| DenseOpticalFlow (cv) | Cette classe permet de calculer le flux optique dense entre deux images en utilisant des méthodes CPU classiques. |
| DenseOpticalFlowExt (cv::superres) | Cette classe permet de calculer un flux optique dense étendu, utilisé dans les algorithmes avancés de super-résolution vidéo. |
| DensePyrLKOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet d'appliquer l'algorithme pyramidal Lucas-Kanade pour le calcul du flux optique dense accéléré par CUDA. |
| DenseRLOFOpticalFlow (cv::optflow) | Cette classe permet d'utiliser l'algorithme RLOF (Robust Local Optical Flow) pour estimer un flux optique dense robuste et précis. |
| DepthCleaner (cv::rgbd) | Cette classe permet de nettoyer et améliorer les données de profondeur (depth maps) issues de capteurs RGB-D. |
| DepthNormal (cv::linemod) | Cette classe permet de calculer les normales de surface à partir de données de profondeur, utile pour la reconnaissance d'objets 3D. |
| DepthToSpaceLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de réaliser l'opération Depth-to-Space, souvent utilisée dans les réseaux neuronaux pour augmenter la résolution spatiale des images. |
| DequantizeLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de déquantifier les données dans un réseau de neurones, convertissant des données quantifiées en valeurs flottantes. |
| DerivXPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de pointer vers les données dérivées selon l'axe X dans les opérations CUDA Device. |
| DerivXPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la taille et le pointeur des données dérivées selon l'axe X dans les opérations CUDA Device. |
| DerivYPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de pointer vers les données dérivées selon l'axe Y dans les opérations CUDA Device. |
| DerivYPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la taille et le pointeur des données dérivées selon l'axe Y dans les opérations CUDA Device. |
| DescriptorMatcher::DescriptorCollection (cv) | Cette classe permet de gérer une collection de descripteurs utilisés pour la correspondance entre images. |
| DescriptorMatcher (cv::cuda) | Cette classe permet de réaliser la correspondance de descripteurs entre images en utilisant l'accélération CUDA. |
| DescriptorMatcher (cv) | Cette classe permet de réaliser la correspondance de descripteurs entre images via différentes stratégies classiques sur CPU. |
| DetectionBasedTracker (cv) | Cette classe permet de suivre des objets détectés dans une séquence vidéo en combinant détection et suivi. |
| DetectionModel (cv::dnn) | Cette classe permet de charger et utiliser des modèles de détection d'objets dans un réseau neuronal profond. |
| DetectionOutputLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de gérer la couche finale d'un réseau neuronal pour la sortie des résultats de détection, souvent avec suppression de non-maxima. |
| DetectionROI (cv) | Cette classe permet de définir une région d'intérêt (ROI) pour la détection d'objets dans une image. |
| Detector (cv::detail) | Cette classe permet de détecter des caractéristiques dans des images pour des algorithmes de traitement d'images avancés. |
| Detector (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de détecter des objets ou caractéristiques dans le cadre d'un système de suivi. |
| Detector (cv::detail::tracking::online_boosting) | Cette classe permet de détecter des objets dans un système de suivi utilisant l'algorithme de boosting en ligne. |
| Detector (cv::linemod) | Cette classe permet de détecter des objets à l'aide de la méthode LineMOD, souvent utilisée pour la reconnaissance d'objets 3D robustes. |
| DetectorParameters (cv::aruco) | Cette classe permet de définir et gérer les paramètres utilisés par les détecteurs de marqueurs ArUco. |
| DetectorParameters (cv::mcc) | Cette classe permet de définir et gérer les paramètres des détecteurs dans le module MCC (Multi-Channel Color). |
| Device (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de gérer les ressources et opérations liées à un périphérique matériel dans le backend OneVPL du pipeline G-API en développement. |
| Device (cv::ocl) | Cette classe permet de représenter et gérer un périphérique OpenCL, notamment ses propriétés et capacités pour l'exécution de calculs GPU. |
| DeviceInfo (cv::cuda) | Cette classe permet de récupérer et stocker les informations détaillées sur un périphérique CUDA, telles que ses capacités, mémoire et architecture. |
| DFT (cv::cuda) | Cette classe permet de réaliser des transformations de Fourier discrètes (DFT) accélérées sur GPU via CUDA. |
| DFT1D (cv::hal) | Cette classe permet d'effectuer une transformation de Fourier discrète unidimensionnelle optimisée au niveau matériel (Hardware Abstraction Layer). |
| DFT2D (cv::hal) | Cette classe permet d'effectuer une transformation de Fourier discrète bidimensionnelle optimisée au niveau matériel (Hardware Abstraction Layer). |
| Dict (cv::dnn) | Cette classe permet de gérer un dictionnaire clef-valeur dans le contexte des réseaux neuronaux profonds (DNN), utile pour stocker des configurations ou paramètres. |
| Dictionary (cv::aruco) | Cette classe permet de représenter un dictionnaire de marqueurs ArUco utilisés pour la détection et l'identification dans les images. |
| DictValue (cv::dnn) | Cette classe permet de stocker une valeur (simple ou complexe) associée à une clé dans un dictionnaire utilisé pour les configurations de réseaux DNN. |
| direction_func (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une fonction directionnelle utilisée dans les calculs parallèles CUDA Device (cudev). |
| direction_interleaved_func (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une fonction directionnelle avec accès entrelacé dans les opérations CUDA Device (cudev). |
| DirectML (cv::gapi::onnx::ep) | Cette classe permet d'intégrer et d'exécuter des modèles ONNX via DirectML, une API d'apprentissage automatique accélérée par GPU sur Windows. |
| DisableIf (cv::cudev) | Cette classe permet de désactiver certaines fonctions ou spécialisations gabarit dans le code CUDA Device selon des conditions à la compilation. |
| DisjointSets (cv::detail) | Cette classe permet de gérer des ensembles disjoints, utile pour les opérations d'union-find, notamment en segmentation ou regroupement d'objets. |
| DISOpticalFlow (cv) | Cette classe permet de calculer le flux optique à l'aide de l'algorithme Dense Inverse Search (DIS) pour une estimation rapide et précise des mouvements. |
| DisparityBilateralFilter (cv::cuda) | Cette classe permet de filtrer les cartes de disparité en utilisant un filtre bilatéral accéléré par CUDA afin d'améliorer la qualité de la profondeur estimée. |
| DisparityFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet de filtrer et raffiner les cartes de disparité issues de la stéréo vision pour améliorer la précision et la cohérence spatiale. |
| DisparityWLSFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'appliquer un filtre WLS (Weighted Least Squares) pour améliorer la carte de disparité en conservant les contours nets. |
| divides (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter l'opération de division dans les calculs parallèles CUDA Device (cudev). |
| DMatch (cv) | Cette classe permet de représenter une correspondance (match) entre deux descripteurs d'images, contenant la distance et les indices des éléments correspondants. |
| DnnSuperResImpl (cv::dnn_superres) | Cette classe permet d'implémenter les méthodes de super-résolution d'images basées sur les réseaux neuronaux profonds. |
| DownhillSolver (cv) | Cette classe permet d'optimiser une fonction multivariée à l'aide de la méthode de descente en pente (Downhill simplex method). |
| DPMDetector (cv::dpm) | Cette classe permet de détecter des objets en utilisant le modèle DPM (Deformable Part Model) pour la reconnaissance robuste d'objets. |
| DpSeamFinder (cv::detail) | Cette classe permet de trouver le chemin de couture optimal (seam) dans les images pour la composition panoramique sans artefacts visibles. |
| DrawLinesMatchesFlags (cv::line_descriptor) | Cette classe permet de définir des options pour dessiner des correspondances de lignes entre images avec des styles spécifiques. |
| DTFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'appliquer un filtre rapide basé sur la transformée de distance pour améliorer les images et les masques. |
| DTrees (cv::ml) | Cette classe permet de construire et utiliser des arbres de décision pour des tâches de classification et régression dans l'apprentissage automatique. |
| DualQuat (cv) | Cette classe permet de représenter et manipuler des quaternions doubles pour des transformations 3D incluant rotation et translation. |
| DualTVL1OpticalFlow (cv::optflow) | Cette classe permet d'estimer le flux optique avec l'algorithme Dual TV-L1, robuste aux bruits et mouvements complexes. |
| DualTVL1OpticalFlow (cv::superres) | Cette classe permet d'utiliser l'algorithme Dual TV-L1 pour estimer le flux optique dans le cadre de la super-résolution vidéo. |
| DvppOperatorDesc (cv::cann) | Cette classe permet de décrire un opérateur Dvpp (Deep Video Processing Pipeline) pour le traitement vidéo accéléré sur certaines architectures. |
| DynaFu (cv::dynafu) | Cette classe permet de réaliser la reconstruction 3D dynamique et le suivi de surface en temps réel à partir de flux vidéo. |
| DynamicSharedMem (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer la mémoire partagée dynamique dans les noyaux CUDA pour le traitement parallèle optimisé. |
| DynamicSharedMem< double > (cv::cudev) | Cette spécialisation de la classe permet de gérer la mémoire partagée dynamique de type double dans les noyaux CUDA. |
| MultiCameraCalibration::edge (cv::multicalib) | Cette classe permet de représenter une arête dans le graphe de calibration multi-caméra, utilisée pour relier les vues et optimiser la calibration. |
| EdgeAwareInterpolator (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'interpoler les images en respectant les bords pour préserver les contours et éviter le flou. |
| EdgeBoxes (cv::ximgproc) | Cette classe permet de générer des propositions de régions d'intérêt dans une image en se basant sur les contours détectés, utilisée pour la détection d'objets. |
| EdgeDrawing (cv::ximgproc) | Cette classe permet de détecter et tracer les contours dans une image en utilisant un algorithme basé sur le suivi de contours précis. |
| EigenFaceRecognizer (cv::face) | Cette classe permet de reconnaître des visages en utilisant l'approche des eigenfaces basée sur l'analyse en composantes principales (PCA). |
| EinsumLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'exécuter des opérations Einstein summation sur des tenseurs dans un réseau neuronal profond (DNN), pour des calculs complexes et optimisés. |
| Elliptic_KeyPoint (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de représenter des points clés détectés sous forme d'ellipses, fournissant plus d'informations géométriques qu'un point clé classique. |
| EltwiseLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de réaliser des opérations élément-wise (addition, multiplication,...) sur plusieurs tenseurs dans un réseau neuronal profond. |
| EltwiseLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet d'effectuer des opérations élément-wise optimisées en quantification int8 dans un réseau neuronal profond pour une exécution plus rapide. |
| ELULayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer la fonction d'activation ELU (Exponential Linear Unit) dans un réseau neuronal profond. |
| EM (cv::ml) | Cette classe permet de modéliser des données avec un modèle de mélanges de gaussiennes (Expectation-Maximization) pour la classification ou la segmentation probabiliste. |
| EMDHistogramCostExtractor (cv) | Cette classe permet de calculer le coût entre histogrammes basé sur la distance Earth Mover's Distance (EMD), utilisée pour la comparaison d'images. |
| EMDL1HistogramCostExtractor (cv) | Cette classe permet de calculer le coût entre histogrammes utilisant la distance EMD avec une norme L1 pour la comparaison d'images. |
| EnableIf (cv::cudev) | Cette classe permet d'activer ou désactiver des fonctions gabarit à la compilation dans le contexte CUDA selon des conditions spécifiques. |
| EncodeQp (cv::cudacodec) | Cette classe permet de gérer le paramètre de quantification (QP) lors de l'encodage vidéo accéléré par CUDA. |
| EncoderCallback (cv::cudacodec) | Cette classe permet de définir un rappel (callback) pour récupérer les données encodées lors d'une session d'encodage vidéo CUDA. |
| EncoderConfig (cv::gapi::oak) | Cette classe permet de configurer les paramètres d'encodage vidéo dans le pipeline G-API pour les caméras OAK. |
| EncoderParams (cv::cudacodec) | Cette classe permet de spécifier les paramètres d'encodage vidéo (format, bitrate,...) pour le codec CUDA. |
| equal_to (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter l'opérateur d'égalité dans les opérations parallèles CUDA Device (cudev). |
| ERFilter (cv::text) | Cette classe permet de filtrer les régions dans une image pour la détection de texte en utilisant le filtre de régions extrêmes (ER). |
| ErfLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer la fonction d'activation d'erreur (erf) dans un réseau neuronal profond. |
| ERStat (cv::text) | Cette classe permet de stocker les statistiques d'une région extrême (ER) détectée dans une image pour la reconnaissance de texte. |
| EstimatedGaussDistribution (cv::detail) | Cette classe permet de modéliser une distribution gaussienne estimée utilisée dans diverses analyses statistiques pour la vision par ordinateur. |
| EstimatedGaussDistribution (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de modéliser une distribution gaussienne estimée dans le contexte du suivi d'objets. |
| EstimatedGaussDistribution (cv::detail::tracking::online_boosting) | Cette classe permet de modéliser une distribution gaussienne estimée dans le cadre du boosting en ligne pour le suivi adaptatif. |
| EstimateParameters (cv::aruco) | Cette classe permet d'estimer les paramètres (pose, orientation) des marqueurs ArUco détectés dans une image. |
| Estimator (cv::detail) | Cette classe permet d'estimer différents paramètres géométriques, comme les transformations ou homographies, dans les algorithmes de stitching ou de recalage. |
| Event (cv::cuda) | Cette classe permet de synchroniser et gérer des événements dans le contexte CUDA pour le calcul parallèle. |
| EventAccessor (cv::cuda) | Cette classe permet d'accéder aux fonctionnalités internes d'un événement CUDA pour la gestion avancée. |
| Exception (cv) | Cette classe permet de gérer les erreurs et exceptions qui surviennent dans les fonctions OpenCV. |
| exp10_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction exponentielle en base 10 pour différents types de données CUDA. |
| exp10_func< double > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type double dans CUDA. |
| exp10_func< float > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type float dans CUDA. |
| exp10_func< schar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type signed char dans CUDA. |
| exp10_func< short > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type short dans CUDA. |
| exp10_func< uchar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type unsigned char dans CUDA. |
| exp10_func< uint > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type unsigned int dans CUDA. |
| exp10_func< ushort > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 10 pour des valeurs de type unsigned short dans CUDA. |
| exp2_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction exponentielle en base 2 pour différents types de données CUDA. |
| exp2_func< double > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type double dans CUDA. |
| exp2_func< float > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type float dans CUDA. |
| exp2_func< schar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type signed char dans CUDA. |
| exp2_func< short > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type short dans CUDA. |
| exp2_func< uchar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type unsigned char dans CUDA. |
| exp2_func< uint > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type unsigned int dans CUDA. |
| exp2_func< ushort > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle base 2 pour des valeurs de type unsigned short dans CUDA. |
| exp_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction exponentielle naturelle (e^x) pour différents types de données CUDA. |
| exp_func< double > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type double dans CUDA. |
| exp_func< float > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type float dans CUDA. |
| exp_func< schar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type signed char dans CUDA. |
| exp_func< short > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type short dans CUDA. |
| exp_func< uchar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type unsigned char dans CUDA. |
| exp_func< uint > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type unsigned int dans CUDA. |
| exp_func< ushort > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer l'exponentielle naturelle pour des valeurs de type unsigned short dans CUDA. |
| ExpandLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'étendre un tenseur en appliquant une opération d'expansion dans un réseau neuronal profond. |
| ExpLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer la fonction d'exponentielle naturelle (e^x) comme couche d'activation dans un DNN. |
| ExposureCompensator (cv::detail) | Cette classe permet de compenser les différences d'exposition entre plusieurs images dans le traitement d'images panoramiques. |
| Expr (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter des expressions dans le domaine CUDA pour optimiser les calculs parallèles. |
| DetectionBasedTracker::ExtObject (cv) | Cette classe permet de gérer des objets externes associés à un tracker basé sur la détection pour le suivi d'objets. |
| ExtractArgsCallback (cv::detail) | Cette classe permet de définir un callback pour extraire les arguments dans les processus internes d'OpenCV. |
| ExtractMetaCallback (cv::detail) | Cette classe permet de définir un callback pour extraire des métadonnées lors de traitements dans OpenCV. |
| FaceDetectorYN (cv) | Cette classe permet de détecter les visages dans une image en utilisant un détecteur neuronal optimisé pour la rapidité et précision. |
| Facemark (cv::face) | Cette classe permet d'extraire et localiser les points caractéristiques (landmarks) sur des visages dans des images. |
| FacemarkAAM (cv::face) | Cette classe permet d'utiliser un modèle actif d'apparence (Active Appearance Model) pour la détection des landmarks faciaux. |
| FacemarkKazemi (cv::face) | Cette classe permet d'exécuter un détecteur de points faciaux rapide et précis basé sur l'algorithme de Kazemi. |
| FacemarkLBF (cv::face) | Cette classe permet de détecter les points de repère faciaux en utilisant la méthode des forêts binaires locales (Local Binary Features). |
| FacemarkTrain (cv::face) | Cette classe permet d'entraîner des modèles de détection de points caractéristiques faciaux. |
| FaceRecognizer (cv::face) | Cette classe permet de reconnaître des visages à partir d'images ou de vidéos par différentes méthodes d'apprentissage automatique. |
| FaceRecognizerSF (cv) | Cette classe permet d'effectuer une reconnaissance faciale basée sur des réseaux de neurones profonds pour plus de précision. |
| FarnebackOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique dense entre deux images en utilisant l'algorithme de Farneback sur GPU CUDA. |
| FarnebackOpticalFlow (cv) | Cette classe permet de calculer le flux optique dense entre deux images avec l'algorithme de Farneback en CPU. |
| FarnebackOpticalFlow (cv::superres) | Cette classe permet de calculer le flux optique dense à haute résolution en utilisant Farneback dans un contexte de super-résolution. |
| FastBilateralSolverFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'appliquer un filtre de lissage bilatéral rapide en conservant les bords de l'image. |
| FastFeatureDetector (cv::cuda) | Cette classe permet de détecter rapidement des points d'intérêt dans une image en exploitant le calcul GPU CUDA. |
| FastFeatureDetector (cv) | Cette classe permet de détecter rapidement des points d'intérêt dans une image en utilisant l'algorithme FAST en CPU. |
| FastGlobalSmootherFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet de lisser globalement une image tout en préservant les contours importants. |
| FastICPOdometry (cv::rgbd) | Cette classe permet d'estimer le mouvement (odométrie) entre deux nuages de points en utilisant la méthode ICP rapide. |
| FastLineDetector (cv::ximgproc) | Cette classe permet de détecter rapidement les lignes droites dans une image. |
| FastMarchingMethod (cv::videostab) | Cette classe permet d'effectuer des calculs d'interpolation et de diffusion basés sur la méthode de marche rapide dans la stabilisation vidéo. |
| FastOpticalFlowBM (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique rapide par bloc (block matching) en utilisant CUDA. |
| FCVMSER (cv::fastcv) | Cette classe permet de détecter les régions stables maximales (MSER) dans une image pour la reconnaissance de caractéristiques. |
| FeatherBlender (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser un fondu progressif (feathering) entre plusieurs images pour un panorama homogène. |
| CvHOGEvaluator::Feature (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de représenter une caractéristique HOG utilisée dans le suivi d'objets basé sur des features. |
| CvLBPEvaluator::Feature (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de représenter une caractéristique LBP utilisée dans le suivi d'objets basé sur des features. |
| Feature (cv::linemod) | Cette classe permet de représenter une caractéristique utilisée dans la méthode LINEMOD pour la détection d'objets. |
| Feature2D (cv) | Cette classe permet d'extraire, décrire et matcher des points d'intérêt dans une image en 2D. |
| Feature2DAsync (cv::cuda) | Cette classe permet d'exécuter de manière asynchrone l'extraction et la description de points d'intérêt en CUDA. |
| CvHaarEvaluator::FeatureHaar (cv::detail::tracking::contrib_feature) | Cette classe permet de représenter une caractéristique Haar utilisée dans le suivi d'objets basé sur des features. |
| FeaturesMatcher (cv::detail) | Cette classe permet de faire le rapprochement (matching) entre des ensembles de caractéristiques extraites d'images. |
| FGDParams (cv::cuda) | Cette classe permet de stocker les paramètres pour l'algorithme de soustraction de fond FGD (Foreground Detection) en CUDA. |
| FileNode (cv) | Cette classe permet de représenter un noud dans une structure de fichier (XML, YAML) utilisée pour la lecture/écriture. |
| FileNodeIterator (cv) | Cette classe permet d'itérer sur les éléments contenus dans un FileNode, facilitant l'accès aux données. |
| FileStorage (cv) | Cette classe permet de lire, écrire et manipuler des fichiers de stockage de données au format XML, YAML ou JSON. |
| Filter (cv::cuda) | Cette classe permet de représenter un filtre image qui peut être appliqué sur des images CUDA. |
| FinalShowCaller (cvv) | Cette classe permet d'appeler la fonction finale d'affichage dans l'interface de visualisation CVV (OpenCV Visualizer). |
| FindMaxValExprBody (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter l'expression pour trouver la valeur maximale dans un tableau CUDA. |
| FindMinMaxValExprBody (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter l'expression pour trouver la valeur minimale et maximale dans un tableau CUDA. |
| FindMinValExprBody (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter l'expression pour trouver la valeur minimale dans un tableau CUDA. |
| FisherFaceRecognizer (cv::face) | Cette classe permet de reconnaître des visages en utilisant la méthode Fisherfaces basée sur l'analyse discriminante linéaire. |
| FisheyeProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des points 3D en coordonnées 2D selon un modèle de caméra fisheye (oil de poisson). |
| FisheyeWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer et corriger des images selon un modèle fisheye dans le contexte du panorama. |
| FisheyeWarper (cv) | Cette classe permet de gérer la transformation d'images fisheye pour des panoramas. |
| FlannBasedMatcher (cv) | Cette classe permet de faire le rapprochement (matching) de caractéristiques entre images en utilisant FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors). |
| flatten_g (cv::detail) | Cette classe permet de transformer une structure imbriquée en une structure aplatie pour les graphes de calcul internes. |
| flatten_g< cv::GMat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'aplatir des graphes contenant des matrices (GMat) dans G-API. |
| flatten_g< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'aplatir des graphes contenant des scalaires (GScalar) dans G-API. |
| FlattenLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'aplatir les tenseurs multidimensionnels en un vecteur à une dimension dans un réseau neuronal. |
| FloatType (cv::cudev::functional_detail) | Cette classe permet de représenter et manipuler des types float dans les expressions CUDA. |
| FloorLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer la fonction plancher (floor) élément par élément dans un réseau neuronal. |
| FlowWarpLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de déformer une image ou une carte de caractéristiques en fonction d'un champ de flux optique dans un réseau neuronal. |
| fluid_get_in (cv::detail) | Cette classe permet d'accéder aux entrées dans le cadre du backend Fluid de G-API. |
| fluid_get_in< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'accéder aux entrées sous forme de tableau dans le backend Fluid de G-API. |
| fluid_get_in< cv::GMat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'accéder aux matrices d'entrée dans le backend Fluid de G-API. |
| fluid_get_in< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'accéder aux données opaques en entrée dans le backend Fluid de G-API. |
| fluid_get_in< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'accéder aux scalaires d'entrée dans le backend Fluid de G-API. |
| FluidCallHelper (cv::detail) | Cette classe permet d'aider à l'appel des fonctions dans le backend Fluid de G-API. |
| FluidCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... >, UseScratch > (cv::detail) | Cette spécialisation permet d'aider à l'appel de fonctions avec gestion de mémoire scratch dans Fluid G-API. |
| FormatInfo (cv::cudacodec) | Cette classe permet de stocker et gérer les informations de format vidéo pour le décodage CUDA. |
| Formatted (cv) | Cette classe permet de formater des chaînes de caractères de manière flexible dans OpenCV. |
| Formatter (cv) | Cette classe permet de gérer et appliquer différents formats d'affichage pour les données. |
| FPDenormalsIgnoreHintScope (cv::details) | Cette classe permet de gérer temporairement l'activation du mode d'ignorance des nombres dénormalisés en virgule flottante pour optimiser les calculs. |
| FPDenormalsIgnoreHintScopeNOOP (cv::details) | Cette classe permet de fournir une version sans opération du gestionnaire d'ignorance des dénormalisés, utile pour certaines plateformes. |
| FPDenormalsModeState (cv::details) | Cette classe permet de sauvegarder et restaurer l'état du mode d'ignorance des nombres dénormalisés en virgule flottante. |
| FR_adience (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données Adience utilisé pour l'évaluation de la reconnaissance d'âge et de genre. |
| FR_adienceObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet de données individuel dans le dataset Adience. |
| FR_lfw (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données Labeled Faces in the Wild (LFW) pour la reconnaissance faciale. |
| FR_lfwObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet de données individuel dans l'ensemble de données LFW. |
| FrameSource (cv::superres) | Cette classe permet de fournir une source de trames (images) pour les algorithmes de super-résolution. |
| FREAK (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs de points d'intérêt robustes et rapides basés sur la méthode FREAK. |
| FreeType2 (cv::freetype) | Cette classe permet de rendre du texte vectoriel haute qualité dans les images en utilisant la bibliothèque FreeType. |
| freetype_font (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de représenter une police de caractères pour le dessin de texte dans G-API. |
| FromFileMotionReader (cv::videostab) | Cette classe permet de lire les mouvements de caméra pré-enregistrés à partir d'un fichier pour la stabilisation vidéo. |
| FText (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de gérer des opérations de rendu de texte dans G-API. |
| MinProblemSolver::Function (cv) | Cette classe permet de définir une fonction à minimiser dans un problème d'optimisation. |
| GainCompensator (cv::detail) | Cette classe permet de compenser les différences d'exposition et de luminosité entre images dans les panoramas. |
| GArg (cv) | Cette classe permet de représenter un argument générique dans les graphes de calcul de G-API. |
| GArray (cv) | Cette classe permet de gérer un tableau dynamique générique utilisé dans les graphes G-API. |
| GArrayDesc (cv) | Cette classe permet de décrire la structure d'un GArray, notamment son type et sa taille. |
| GArrayU (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un tableau générique dans le cadre interne de G-API. |
| GAsyncCanceled (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de représenter l'état d'une opération asynchrone annulée dans G-API. |
| GAsyncContext (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de gérer le contexte d'une opération asynchrone dans G-API. |
| GatherElementsLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche dans un réseau neuronal qui rassemble des éléments selon des indices. |
| GatherLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de collecte d'éléments dans un réseau neuronal. |
| GaussianMotionFilter (cv::videostab) | Cette classe permet d'appliquer un filtre de mouvement gaussien pour stabiliser les vidéos. |
| GCall (cv) | Cette classe permet de représenter un appel de fonction dans les graphes de calcul de G-API. |
| GCaptureSource (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de capturer des données d'entrée dans G-API pour les traitements vidéo. |
| GCompileArg (cv) | Cette classe permet de définir des arguments de compilation pour les graphes G-API. |
| GCompiled (cv) | Cette classe permet de représenter un graphe G-API compilé prêt à être exécuté. |
| GComputationT< R(Args...)>::GCompiledT (cv) | Cette classe permet de représenter une version compilée d'un graphe de calcul générique avec une signature spécifique. |
| GComputationT< std::tuple< R... >(Args...)>::GCompiledT (cv) | Cette classe permet de représenter une version compilée d'un graphe de calcul générique avec un tuple de résultats. |
| GCompoundCallHelper (cv::detail) | Cette classe permet d'aider à l'appel et à la gestion des sous-appels dans un graphe de calcul composé. |
| GCompoundCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > > (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un helper spécialisé pour appeler un graphe composé avec des types d'entrée et de sortie spécifiques. |
| GCompoundContext (cv::detail) | Cette classe permet de gérer le contexte d'exécution d'un graphe composé dans G-API. |
| GCompoundKernel (cv::detail) | Cette classe permet de définir un noyau composé, regroupant plusieurs opérations dans un seul bloc. |
| GCompoundKernelImpl (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter la logique interne d'un noyau composé dans G-API. |
| GComputation (cv) | Cette classe permet de définir un graphe de calcul dans G-API, qui encapsule une série d'opérations à exécuter. |
| GComputationT (cv) | Cette classe permet de définir une version typée de GComputation avec une signature de fonction spécifique. |
| GComputationT< R(Args...)> (cv) | Cette classe permet de définir un graphe de calcul typé prenant une signature avec des arguments et un résultat. |
| GComputationT< std::tuple< R... >(Args...)> (cv) | Cette classe permet de définir un graphe de calcul typé retournant un tuple de résultats. |
| GCPUContext (cv) | Cette classe permet de gérer le contexte d'exécution pour les noyaux CPU dans G-API. |
| GCPUKernel (cv) | Cette classe permet de représenter un noyau CPU dans le cadre du système G-API. |
| GCPUKernelImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter la logique d'exécution d'un noyau CPU. |
| GCPUStKernelImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter un noyau CPU simple-processus léger pour exécuter des opérations dans G-API. |
| GDesync (cv::gapi::streaming::detail) | Cette classe permet de gérer la désynchronisation dans les pipelines de streaming G-API pour optimiser le parallélisme. |
| GeluApproximationLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche réseau utilisant une approximation de la fonction GELU dans les réseaux neuronaux. |
| GeluLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche réseau utilisant la fonction GELU (Gaussian Error Linear Unit). |
| GemmLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche réseau pour l'opération GEMM (General Matrix Multiplication). |
| GeneralizedHough (cv) | Cette classe permet de détecter des objets dans une image en utilisant la transformée de Hough généralisée. |
| GeneralizedHoughBallard (cv) | Cette classe permet d'implémenter la transformée de Hough généralisée selon la méthode Ballard. |
| GeneralizedHoughGuil (cv) | Cette classe permet d'implémenter la transformée de Hough généralisée selon la méthode Guil. |
| Generic (cv::gapi) | Cette classe permet de représenter un type générique dans G-API pour les graphes de calcul. |
| GenericIndex (cv::flann) | Cette classe permet de créer un index générique pour accélérer les recherches dans des bases de données de caractéristiques. |
| get_border_helper (cv::detail) | Cette classe permet d'assister dans le traitement des bordures des images selon différentes stratégies. |
| get_border_helper< false, Impl, Ins... > (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter une version sans bordure personnalisée pour le traitement d'images. |
| get_border_helper< true, Impl, Ins... > (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter une version avec bordure personnalisée pour le traitement d'images. |
| get_compound_in (cv::detail) | Cette classe permet d'extraire les entrées composées d'un graphe ou d'un noyau dans G-API. |
| get_compound_in< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de traiter spécifiquement les entrées composées de type tableau générique dans G-API. |
| get_compound_in< cv::GMatP > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer les entrées composées de type matrice dans G-API. |
| get_compound_in< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer les entrées composées de type opaque dans G-API. |
| get_in (cv::detail) | Cette classe permet d'extraire les entrées simples d'un graphe ou noyau dans le contexte G-API. |
| get_in< cv::GArray< cv::GArray< U > > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée composée de tableaux imbriqués dans G-API. |
| get_in< cv::GArray< cv::GMat > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée composée de tableaux de matrices dans G-API. |
| get_in< cv::GArray< cv::GScalar > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée composée de tableaux de scalaires dans G-API. |
| get_in< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée composée d'un tableau générique dans G-API. |
| get_in< cv::GFrame > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée de type frame (cadre vidéo ou image) dans G-API. |
| get_in< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée de type matrice dans G-API. |
| get_in< cv::GMatP > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée de type matrice plane dans G-API. |
| get_in< cv::GOpaque< cv::GMat > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée opaque contenant une matrice dans G-API. |
| get_in< cv::GOpaque< cv::GScalar > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée opaque contenant un scalaire dans G-API. |
| get_in< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée opaque générique dans G-API. |
| get_in< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'extraction d'une entrée scalaire dans G-API. |
| get_out (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération des sorties d'un graphe ou d'un noyau dans G-API. |
| get_out< cv::GArray< cv::GArray< U > > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie composée de tableaux imbriqués dans G-API. |
| get_out< cv::GArray< cv::GMat > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie composée de tableaux de matrices dans G-API. |
| get_out< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie composée d'un tableau générique dans G-API. |
| get_out< cv::GFrame > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie de type frame dans G-API. |
| get_out< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie de type matrice dans G-API. |
| get_out< cv::GMatP > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie de type matrice plane dans G-API. |
| get_out< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie opaque générique dans G-API. |
| get_out< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la récupération d'une sortie scalaire dans G-API. |
| get_window_helper (cv::detail) | Cette classe permet d'assister dans l'obtention d'une fenêtre (zone) dans le traitement d'image ou de graphe. |
| get_window_helper< false, Impl, Ins... > (cv::detail) | Cette classe permet d'assister dans l'obtention d'une fenêtre sans bordure personnalisée pour le traitement d'image. |
| get_window_helper< true, Impl, Ins... > (cv::detail) | Cette classe permet d'assister dans l'obtention d'une fenêtre avec bordure personnalisée pour le traitement d'image. |
| GFluidKernel (cv) | Cette classe permet de définir un noyau dans l'architecture GFluid de G-API pour l'exécution efficace sur CPU. |
| GFluidKernelImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter la logique d'un noyau GFluid dans G-API. |
| GFluidOutputRois (cv) | Cette classe permet de gérer les régions d'intérêt (ROI) en sortie dans un pipeline GFluid. |
| GFluidParallelFor (cv) | Cette classe permet d'exécuter des boucles parallèles dans l'architecture GFluid. |
| GFluidParallelOutputRois (cv) | Cette classe permet de gérer les ROI de sortie parallélisées dans un pipeline GFluid. |
| GFrame (cv) | Cette classe permet de représenter une image ou un cadre vidéo dans le système G-API. |
| GFrameDesc (cv) | Cette classe permet de décrire les métadonnées et les propriétés d'un GFrame. |
| GFTTDetector (cv) | Cette classe permet de détecter des coins dans une image en utilisant l'algorithme "Good Features to Track". |
| GInfer (cv) | Cette classe permet d'exécuter des inférences sur des réseaux neuronaux dans le cadre de G-API. |
| GInferBase (cv) | Cette classe permet de définir une interface de base pour les opérations d'inférence dans le cadre de G-API. |
| GInferInputsTyped (cv::detail) | Cette classe permet de gérer de manière typée les entrées utilisées pour les inférences dans G-API. |
| GInferList (cv) | Cette classe permet de représenter une liste d'inférences dans un pipeline G-API. |
| GInferList2 (cv) | Cette classe permet de gérer une deuxième version ou variante de liste d'inférences dans G-API. |
| GInferList2Base (cv) | Cette classe permet de fournir une base commune pour les listes d'inférences version 2 dans G-API. |
| GInferListBase (cv) | Cette classe permet de fournir une base commune pour les listes d'inférences dans G-API. |
| GInferOutputsTyped (cv::detail) | Cette classe permet de gérer de manière typée les sorties des inférences dans G-API. |
| GInferROI (cv) | Cette classe permet de gérer des inférences avec régions d'intérêt (ROI) dans un pipeline G-API. |
| GInferROIBase (cv) | Cette classe permet de fournir une base commune pour les inférences avec ROI dans G-API. |
| GIOProtoArgs (cv) | Cette classe permet de gérer les arguments d'entrée et sortie au format Protobuf pour G-API. |
| GKernel (cv) | Cette classe permet de définir un noyau dans le système G-API, encapsulant une unité de calcul. |
| GKernelImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter la logique spécifique d'un noyau dans G-API. |
| GKernelPackage (cv) | Cette classe permet de regrouper plusieurs noyaux G-API dans un paquet pour gestion et compilation simplifiées. |
| GKernelType (cv) | Cette classe permet de définir le type d'un noyau générique dans G-API. |
| GKernelType< K, std::function< R(Args...)> > (cv) | Cette classe permet de définir un noyau avec une fonction spécifique de type R(Args...) dans G-API. |
| GKernelTypeM (cv) | Cette classe permet de définir un noyau multi-sorties dans G-API. |
| GKernelTypeM< K, std::function< std::tuple< R... >(Args...)> > (cv) | Cette classe permet de définir un noyau multi-sorties avec fonction retournant un tuple de résultats dans G-API. |
| GlobPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur global sur la mémoire CUDA dans le module cudev. |
| GlobPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur global avec taille sur la mémoire CUDA dans le module cudev. |
| GMat (cv) | Cette classe permet de représenter une matrice dans le modèle de calcul différé de G-API. |
| GMatDesc (cv) | Cette classe permet de décrire les propriétés (type, taille, canaux) d'une matrice GMat dans G-API. |
| GMatP (cv) | Cette classe permet de représenter une matrice plane (planar) dans le modèle G-API. |
| GMeta (cv::gapi::streaming::detail) | Cette classe permet de gérer les métadonnées associées à un flux vidéo dans G-API streaming. |
| GNetPackage (cv::gapi) | Cette classe permet de représenter un paquet de réseau de neurones pour exécution dans G-API. |
| GNetworkType (cv) | Cette classe permet de définir le type d'un réseau dans le contexte G-API. |
| GNetworkType< K, std::function< R(Args...)> > (cv) | Cette classe permet de définir un type de réseau avec une fonction retournant un seul résultat dans le cadre de G-API. |
| GNetworkType< K, std::function< std::tuple< R... >(Args...)> > (cv) | Cette classe permet de définir un type de réseau avec une fonction retournant plusieurs résultats sous forme de tuple. |
| GObtainCtor (cv::detail) | Cette classe permet de fournir un mécanisme interne pour obtenir et construire des objets dans G-API. |
| GOCLContext (cv) | Cette classe permet de représenter un contexte OpenCL dans l'API G-API pour exécuter des opérations sur GPU compatibles OpenCL. |
| GOCLKernel (cv) | Cette classe permet de représenter un noyau OpenCL dans G-API pour exécuter du code parallèle sur GPU. |
| GOCLKernelImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter la logique spécifique d'un noyau OpenCL dans G-API. |
| GOpaque (cv) | Cette classe permet de représenter une donnée opaque dans le modèle G-API, encapsulant un type non visible directement. |
| GOpaqueDesc (cv) | Cette classe permet de décrire les métadonnées associées à une donnée opaque dans G-API. |
| GOpaqueTraits (cv::detail) | Cette classe permet de définir les traits (propriétés) génériques d'une donnée opaque dans G-API. |
| GOpaqueTraits< bool > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits spécifiques pour les données opaques de type bool. |
| GOpaqueTraits< cv::gapi::wip::draw::Prim > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques représentant des primitives graphiques. |
| GOpaqueTraits< cv::GMat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type matrice GMat dans G-API. |
| GOpaqueTraits< cv::Mat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type matrice OpenCV Mat. |
| GOpaqueTraits< cv::Point > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type Point (entier 2D). |
| GOpaqueTraits< cv::Point2f > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type Point2f (float 2D). |
| GOpaqueTraits< cv::Point3f > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type Point3f (float 3D). |
| GOpaqueTraits< cv::Rect > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type Rect (rectangle). |
| GOpaqueTraits< cv::Scalar > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type Scalar (valeurs scalaires). |
| GOpaqueTraits< cv::Size > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type Size (dimensions 2D). |
| GOpaqueTraits< double > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type double. |
| GOpaqueTraits< float > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type float. |
| GOpaqueTraits< int64_t > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type int64_t. |
| GOpaqueTraits< std::string > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type std::string (chaîne de caractères). |
| GOpaqueTraits< uint64_t > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour les données opaques de type uint64_t. |
| GOpaqueU (cv::detail) | Cette classe permet de gérer des opérations internes sur des données opaques non typées dans G-API. |
| GOSTracker (cv::rapid) | Cette classe permet de suivre des objets dans une séquence vidéo en utilisant l'algorithme Rapid Object Tracking. |
| GPCDetails (cv::optflow) | Cette classe permet de gérer les détails et paramètres pour les méthodes d'optical flow de type GPC (Global Patch Collider). |
| GPCForest (cv::optflow) | Cette classe permet de représenter une forêt d'arbres pour la méthode GPC utilisée dans l'estimation de flux optique. |
| GPCMatchingParams (cv::optflow) | Cette classe permet de définir les paramètres de correspondance pour l'algorithme GPC d'optical flow. |
| GPCPatchDescriptor (cv::optflow) | Cette classe permet de représenter un descripteur de patch utilisé dans la méthode GPC pour le flux optique. |
| GPCPatchSample (cv::optflow) | Cette classe permet d'entreposer un échantillon de patch pour l'entraînement et la correspondance dans GPC. |
| GPCTrainingParams (cv::optflow) | Cette classe permet de spécifier les paramètres d'entraînement pour le modèle GPC d'estimation du flux optique. |
| GPCTrainingSamples (cv::optflow) | Cette classe permet de gérer un ensemble d'échantillons utilisés pour entraîner le modèle GPC. |
| GPCTree (cv::optflow) | Cette classe permet de représenter un arbre utilisé dans la forêt aléatoire pour le modèle GPC. |
| GPlaidMLContext (cv) | Cette classe permet de gérer le contexte d'exécution PlaidML pour l'accélération matérielle dans OpenCV. |
| GPlaidMLKernel (cv) | Cette classe permet de définir un noyau de calcul exécuté via PlaidML dans l'API G-API d'OpenCV. |
| GPlaidMLKernelImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter la logique interne spécifique d'un noyau PlaidML dans OpenCV. |
| GpuData (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer les données allouées sur le GPU via CUDA dans OpenCV. |
| GpuMat (cv::cuda) | Cette classe permet de représenter une matrice stockée et traitée sur GPU avec l'API CUDA d'OpenCV. |
| GpuMat_ (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler des matrices sur GPU avec des fonctionnalités avancées dans le module cudev. |
| GpuMatND (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer des matrices multidimensionnelles stockées sur GPU avec CUDA. |
| GPythonContext (cv::gapi::python) | Cette classe permet d'établir un contexte d'exécution Python dans le cadre de l'API G-API d'OpenCV. |
| GPythonFunctor (cv::gapi::python) | Cette classe permet de définir un foncteur personnalisé exécuté dans un contexte Python via G-API. |
| GPythonKernel (cv::gapi::python) | Cette classe permet de définir un noyau implémenté en Python pour être utilisé dans les graphes G-API. |
| GR_chalearn (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données Chalearn dans OpenCV pour l'entraînement et les tests. |
| GR_chalearnObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel extrait de l'ensemble de données Chalearn. |
| GR_skig (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données SKIG (Skeleton Gesture) dans OpenCV pour reconnaissance de gestes. |
| GR_skigObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel extrait de l'ensemble de données SKIG. |
| Graph (cv::detail) | Cette classe permet de représenter un graphe utilisé dans divers algorithmes internes d'OpenCV. |
| graph_dump_path (cv) | Cette classe permet de gérer les chemins de fichiers pour exporter ou enregistrer des graphes OpenCV. |
| GraphCutSeamFinder (cv::detail) | Cette classe permet de trouver les coutures optimales dans les panoramas par segmentation par découpage de graphe. |
| GraphCutSeamFinderBase (cv::detail) | Cette classe permet de fournir une base pour les algorithmes de découpage de graphe pour la détection de coutures. |
| GraphEdge (cv::detail) | Cette classe permet de représenter une arête (edge) dans un graphe, utilisée dans les algorithmes internes. |
| GraphicalCodeDetector (cv) | Cette classe permet de détecter des codes graphiques (par exemple QR codes ou similaires) dans une image. |
| GraphSegmentation (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet d'effectuer la segmentation d'images basée sur des graphes, utile en traitement d'image avancé. |
| Gray2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images en niveaux de gris en images RGB sur GPU via CUDA. |
| GRAY_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image en niveaux de gris vers une image BGR sur GPU avec CUDA. |
| GRAY_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image en niveaux de gris vers une image BGRA sur GPU avec CUDA. |
| GrayCodePattern (cv::structured_light) | Cette classe permet de générer et gérer des motifs de lumière codés en gris utilisés dans les systèmes de lumière structurée. |
| GrayworldWB (cv::xphoto) | Cette classe permet de réaliser une correction automatique de la balance des blancs en utilisant l'algorithme Grayworld. |
| greater (cv::cudev) | Cette classe permet de comparer deux valeurs et de vérifier si la première est strictement plus grande que la seconde, dans le cadre des calculs CUDA. |
| greater_equal (cv::cudev) | Cette classe permet de comparer deux valeurs et de vérifier si la première est supérieure ou égale à la seconde, dans le contexte CUDA. |
| GridBoard (cv::aruco) | Cette classe permet de créer et manipuler une grille de marqueurs ArUco, utilisée notamment pour la calibration de caméras. |
| groundTruth (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer les données de vérité terrain (ground truth) associées à un ensemble de données pour l'évaluation d'algorithmes. |
| GroupNormLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer la normalisation de groupe (Group Normalization) dans un réseau neuronal profond. |
| GRULayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche GRU (Gated Recurrent Unit) dans un modèle de l'apprentissage profond. |
| GRunArg (cv) | Cette classe permet de représenter un argument (entrée ou sortie) passé à une exécution de graphe G-API. |
| GScalar (cv) | Cette classe permet de représenter une valeur scalaire générique dans le cadre des graphes de traitement d'images OpenCV (G-API). |
| GScalarDesc (cv) | Cette classe permet de décrire les propriétés (type, dimensions) d'un scalaire dans G-API. |
| GSource (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de définir une source vidéo dans le pipeline OneVPL utilisé par G-API pour le traitement multimédia. |
| GStreamerPipeline (cv::gapi::wip::gst) | Cette classe permet de gérer un pipeline de traitement multimédia basé sur GStreamer au sein de G-API. |
| GStreamerSource (cv::gapi::wip::gst) | Cette classe permet d'intégrer une source vidéo ou audio GStreamer dans un pipeline G-API. |
| GStreamingCompiled (cv) | Cette classe permet d'exécuter un graphe G-API compilé avec gestion des flux de données en streaming. |
| GTransform (cv) | Cette classe permet de représenter une transformation générique appliquée dans un graphe G-API. |
| GTransformImpl (cv) | Cette classe permet d'implémenter les détails d'une transformation dans G-API. |
| GTransformImpl< K, std::function< R(Args...)> > (cv) | Cette classe permet d'implémenter une transformation paramétrée avec une fonction callable dans G-API. |
| GTypeInfo (cv) | Cette classe permet de fournir des informations sur le type d'une donnée dans G-API. |
| GTypeOf (cv::detail) | Cette classe permet de déterminer dynamiquement le type d'un objet dans les détails d'implémentation de G-API. |
| GTypeOf< cv::gapi::wip::IStreamSource::Ptr > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'un pointeur vers une source de flux dans G-API. |
| GTypeOf< cv::Mat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'une matrice OpenCV (cv::Mat) dans G-API. |
| GTypeOf< cv::MediaFrame > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'un cadre média dans G-API. |
| GTypeOf< cv::RMat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'une matrice RMat (matrice optimisée pour le traitement) dans G-API. |
| GTypeOf< cv::Scalar > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'un scalaire dans G-API. |
| GTypeOf< cv::UMat > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'une matrice UMat (OpenCV pour le traitement optimisé) dans G-API. |
| GTypeOf< std::vector< U > > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de gérer le type d'un vecteur générique dans G-API. |
| GTypeTraits (cv::detail) | Cette classe permet de fournir des traits et des métadonnées associés aux types dans G-API pour faciliter la compilation et l'exécution. |
| GTypeTraits< cv::GArray< T > > (cv::detail) | Cette classe permet de fournir les traits de type et métadonnées spécifiques pour les objets GArray dans G-API. |
| GTypeTraits< cv::GFrame > (cv::detail) | Cette classe permet de fournir les traits et métadonnées pour l'objet GFrame dans G-API. |
| GTypeTraits< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de fournir les traits de type spécifiques à GMat, la matrice principale dans G-API. |
| GTypeTraits< cv::GMatP > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer les traits et métadonnées de l'objet GMatP utilisé dans G-API. |
| GTypeTraits< cv::GOpaque< T > > (cv::detail) | Cette classe permet de définir les traits et métadonnées pour les objets GOpaque dans G-API, encapsulant un type générique T. |
| GTypeTraits< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de fournir les traits de type pour les objets GScalar dans le système G-API. |
| GuidedFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'appliquer un filtre guidé, un filtre edge-preserving utilisé pour le lissage d'image. |
| HaarClassifierCascadeDescriptor | Cette classe permet de décrire une cascade de classificateurs Haar utilisée pour la détection d'objets. |
| HaarClassifierNode128 | Cette classe permet de représenter un noeud dans une cascade de classificateurs Haar avec une structure 128 bits. |
| HaarClassifierNodeDescriptor32 | Cette classe permet de décrire un noeud de classificateur Haar utilisant une structure 32 bits. |
| HaarFeature64 | Cette classe permet de représenter une caractéristique Haar sur 64 bits utilisée dans la détection d'objets. |
| HaarFeatureDescriptor32 | Cette classe permet de décrire une caractéristique Haar avec une représentation 32 bits. |
| HaarStage64 | Cette classe permet de représenter une étape (stage) d'une cascade de classificateurs Haar 64 bits. |
| Hamming (cv) | Cette classe permet de calculer la distance de Hamming entre des vecteurs binaires, souvent utilisée en correspondance de descripteurs. |
| HardSigmoidLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche d'activation Hard Sigmoid dans un réseau de neurones profond. |
| HardSwishLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche Hard Swish, une fonction d'activation efficace pour les réseaux neuronaux. |
| HarrisLaplaceFeatureDetector (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de détecter des points d'intérêt à l'aide du détecteur Harris-Laplace, robuste aux changements d'échelle. |
| has_custom_wrap (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier la présence d'une personnalisation de l'enveloppe dans l'implémentation détaillée. |
| has_gshape (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier si un type possède un attribut ou une propriété gshape dans l'implémentation détaillée. |
| has_Window (cv::detail) | Cette classe permet de détecter la présence d'une fenêtre graphique dans une structure ou un type donné. |
| hash< cv::gapi::GBackend > (std) | Cette classe permet de calculer la fonction de hachage pour le type GBackend utilisé dans G-API. |
| hash< cv::GShape > (std) | Cette classe permet de calculer la fonction de hachage pour le type GShape d'OpenCV. |
| hashnode_i | Cette classe permet de représenter un noeud de table de hachage (hash table node) pour un usage interne. |
| hashtable_int | Cette classe permet d'implémenter une table de hachage pour des clefs entières. |
| HausdorffDistanceExtractor (cv) | Cette classe permet de calculer la distance de Hausdorff entre deux ensembles de points, utilisée en reconnaissance de formes. |
| HDF5 (cv::hdf) | Cette classe permet d'interagir avec des fichiers HDF5, un format de stockage de données scientifiques. |
| SparseMat::Hdr (cv) | Cette classe permet de représenter l'en-tête (header) d'une matrice creuse (SparseMat) dans OpenCV. |
| hfloat (cv) | Cette classe permet de représenter un nombre à virgule flottante demi-précision (16 bits) dans OpenCV. |
| HfsSegment (cv::hfs) | Cette classe permet de réaliser une segmentation d'image basée sur l'algorithme Hierarchical Feature Segmentation (HFS). |
| HistogramBody (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer et de gérer les histogrammes dans le cadre des opérations CUDA dans OpenCV. |
| HistogramCostExtractor (cv) | Cette classe permet d'extraire un coût basé sur l'histogramme, utilisé dans des algorithmes de correspondance et de reconnaissance. |
| HistogramPhaseUnwrapping (cv::phase_unwrapping) | Cette classe permet de corriger les discontinuités de phase dans les images à l'aide d'une méthode basée sur les histogrammes. |
| HLS2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir une couleur du format HLS (Hue, Lightness, Saturation) vers RGB au niveau CUDA. |
| HLS4_to_BGR_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers BGR en CUDA. |
| HLS4_to_BGR_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers BGR en CUDA, avec des pixels de type float. |
| HLS4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers BGR en CUDA. |
| HLS4_to_BGR_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers BGR en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS4_to_BGRA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers BGRA en CUDA. |
| HLS4_to_BGRA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers BGRA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers BGRA en CUDA. |
| HLS4_to_BGRA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers BGRA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS4_to_RGB_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers RGB en CUDA. |
| HLS4_to_RGB_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers RGB en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers RGB en CUDA. |
| HLS4_to_RGB_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers RGB en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS4_to_RGBA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers RGBA en CUDA. |
| HLS4_to_RGBA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HLS vers RGBA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers RGBA en CUDA. |
| HLS4_to_RGBA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HLS vers RGBA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_BGR_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers BGR en CUDA. |
| HLS_to_BGR_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers BGR en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers BGR en CUDA. |
| HLS_to_BGR_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers BGR en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_BGRA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers BGRA en CUDA. |
| HLS_to_BGRA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers BGRA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers BGRA en CUDA. |
| HLS_to_BGRA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers BGRA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_RGB_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers RGB en CUDA. |
| HLS_to_RGB_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers RGB en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers RGB en CUDA. |
| HLS_to_RGB_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers RGB en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_RGBA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers RGBA en CUDA. |
| HLS_to_RGBA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HLS (3 canaux) vers RGBA en CUDA, avec des pixels float. |
| HLS_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers RGBA en CUDA. |
| HLS_to_RGBA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HLS (3 canaux) vers RGBA en CUDA, avec des pixels float. |
| HOG (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer des descripteurs HOG (Histogram of Oriented Gradients) optimisés pour CUDA. |
| HOGDescriptor (cv) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs HOG pour la détection et la reconnaissance d'objets dans une image. |
| OptRef::Holder (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la référence optimisée à un objet ou une ressource dans le cadre des algorithmes OpenCV détaillés. |
| HomographyBasedEstimator (cv::detail) | Cette classe permet d'estimer une homographie entre deux images pour des applications comme le stitching d'images. |
| HostMem (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer une mémoire accessible par l'hôte et compatible avec les opérations CUDA. |
| HoughCirclesDetector (cv::cuda) | Cette classe permet de détecter des cercles dans une image en utilisant la méthode de transformation de Hough optimisée CUDA. |
| HoughLinesDetector (cv::cuda) | Cette classe permet de détecter des lignes droites dans une image en utilisant la méthode de transformation de Hough avec accélération CUDA. |
| HoughSegmentDetector (cv::cuda) | Cette classe permet de détecter des segments de ligne via la transformation de Hough optimisée pour CUDA. |
| HPE_humaneva (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder au jeu de données Humaneva pour des applications de pose estimation humaine. |
| HPE_humanevaObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet de données de l'ensemble de données Humaneva, utilisé pour la pose humaine. |
| HPE_parse (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder à l'ensemble de données PARSE utilisé pour la pose humaine et l'analyse de mouvements. |
| HPE_parseObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet dans l'ensemble de données PARSE pour la pose humaine. |
| HSV2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet la conversion de couleurs HSV vers RGB au sein du module CUDA. |
| HSV4_to_BGR_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers BGR en CUDA. |
| HSV4_to_BGR_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers BGR en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers BGR en CUDA. |
| HSV4_to_BGR_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers BGR en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_BGRA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers BGRA en CUDA. |
| HSV4_to_BGRA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers BGRA en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers BGRA en CUDA. |
| HSV4_to_BGRA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers BGRA en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_RGB_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers RGB en CUDA. |
| HSV4_to_RGB_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers RGB en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers RGB en CUDA. |
| HSV4_to_RGB_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers RGB en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_RGBA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers RGBA en CUDA. |
| HSV4_to_RGBA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image 4 canaux HSV vers RGBA en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers RGBA en CUDA. |
| HSV4_to_RGBA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image 4 canaux HSV vers RGBA en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_BGR_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV (3 canaux) vers BGR en CUDA. |
| HSV_to_BGR_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV (3 canaux) vers BGR en CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion d'une image HSV (3 canaux) vers BGR dans le module CUDA. |
| HSV_to_BGR_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion d'une image HSV (3 canaux) vers BGR dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_BGRA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV vers BGRA dans le module CUDA. |
| HSV_to_BGRA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV vers BGRA dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HSV vers BGRA dans le module CUDA. |
| HSV_to_BGRA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HSV vers BGRA dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_RGB_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV vers RGB dans le module CUDA. |
| HSV_to_RGB_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV vers RGB dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HSV vers RGB dans le module CUDA. |
| HSV_to_RGB_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HSV vers RGB dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_RGBA_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV vers RGBA dans le module CUDA. |
| HSV_to_RGBA_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète d'une image HSV vers RGBA dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| HSV_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HSV vers RGBA dans le module CUDA. |
| HSV_to_RGBA_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion partielle d'une image HSV vers RGBA dans le module CUDA, avec des pixels float. |
| hypot_func (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse, c'est-à-dire la racine carrée de la somme des carrés, en CUDA. |
| hypot_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse avec des valeurs en double précision dans le module CUDA. |
| hypot_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse avec des valeurs en simple précision float dans le module CUDA. |
| hypot_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse pour des entiers signés 8 bits dans le module CUDA. |
| hypot_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse pour des entiers signés 16 bits dans le module CUDA. |
| hypot_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse pour des entiers non signés 8 bits dans le module CUDA. |
| hypot_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse pour des entiers non signés 32 bits dans le module CUDA. |
| hypot_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet le calcul de l'hypoténuse pour des entiers non signés 16 bits dans le module CUDA. |
| MediaFrame::IAdapter (cv) | Cette classe permet d'adapter des objets MediaFrame pour faciliter leur manipulation dans OpenCV. |
| RMat::IAdapter (cv) | Cette classe permet d'adapter des objets RMat (matrices) pour une manipulation optimisée dans OpenCV. |
| ICP (cv::ppf_match_3d) | Cette classe permet d'effectuer l'algorithme ICP (Iterative Closest Point) pour l'alignement de nuages de points 3D. |
| ICPOdometry (cv::rgbd) | Cette classe permet d'estimer le déplacement (odométrie) d'une caméra en utilisant l'algorithme ICP sur des données RGB-D. |
| IDataProvider (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de définir une interface pour fournir des données dans le cadre de l'API OneVPL de G-API. |
| IDenseOptFlowEstimator (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une interface pour estimer des flux optiques denses dans le module de stabilisation vidéo. |
| identity (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une opération identité dans le contexte des calculs CUDA via la bibliothèque cuDEV. |
| IDescriptorDistance (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de définir une interface pour calculer la distance entre des descripteurs dans le suivi TBM (Tracking by Matching). |
| DetectionBasedTracker::IDetector (cv) | Cette classe permet de définir une interface pour un détecteur utilisé dans le tracker basé sur la détection. |
| IDeviceSelector (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet de définir une interface pour sélectionner un périphérique matériel dans l'API OneVPL. |
| IFrameSource (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une interface pour une source de frames vidéo dans le module de stabilisation vidéo. |
| IImageDescriptor (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de définir une interface pour représenter un descripteur d'image dans le suivi TBM. |
| IIStream (cv::gapi::s11n) | Cette classe permet de définir une interface pour un flux d'entrée/sortie (stream) sérialisable dans G-API. |
| ILog (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une interface de journalisation (logging) pour le module de stabilisation vidéo. |
| Image (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de représenter et manipuler une image dans le cadre des outils de dessin de G-API. |
| Image2BlobParams (cv::dnn) | Cette classe permet de définir les paramètres pour la conversion d'une image en blob dans le module DNN. |
| Image2D (cv::ocl) | Cette classe permet de représenter une image 2D dans le contexte OpenCL d'OpenCV. |
| ImageCollection (cv) | Cette classe permet de gérer une collection d'images, souvent utilisée pour le traitement par lots. |
| ImageFeatures (cv::detail) | Cette classe permet de stocker et manipuler des caractéristiques extraites d'une image. |
| ImageMotionEstimatorBase (cv::videostab) | Cette classe permet de fournir une base pour les estimateurs de mouvement d'image dans la stabilisation vidéo. |
| ImagePyramid (cv::cuda) | Cette classe permet de construire et gérer une pyramide d'images dans le module CUDA d'OpenCV. |
| ImgHashBase (cv::img_hash) | Cette classe permet de définir une base commune pour les algorithmes de hachage perceptuel d'images. |
| IMotionStabilizer (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une interface pour un stabilisateur de mouvement vidéo. |
| AscendEvent::Impl (cv::cann) | Cette classe permet de gérer l'implémentation d'événements pour le backend Ascend dans le cadre d'application CANN. |
| AscendStream::Impl (cv::cann) | Cette classe permet de gérer l'implémentation des flux de calcul pour le backend Ascend dans le cadre d'application CANN. |
| In_Tag (cv) | Cette classe permet de marquer un élément d'entrée dans certains algorithmes ou structures internes d'OpenCV. |
| in_variant (cv::detail) | Cette classe permet de gérer des variants (types multiples) dans les détails d'implémentation d'OpenCV. |
| INCVMemAllocator | Cette classe permet d'allouer et gérer la mémoire pour INCV (Intel's Neural Compute Vision) dans OpenCV. |
| InferAPI (cv) | Cette classe permet de fournir une interface d'inférence pour des modèles dans OpenCV. |
| InferAPIList (cv) | Cette classe permet de gérer une liste d'APIs d'inférence pour plusieurs modèles ou étapes de traitement. |
| InferAPIList2 (cv) | Cette classe permet d'étendre la gestion de listes d'APIs d'inférence avec des fonctionnalités supplémentaires. |
| InferAPIRoi (cv) | Cette classe permet de gérer une région d'intérêt (ROI) dans les APIs d'inférence. |
| InferBbox (cv::dnn_objdetect) | Cette classe permet de représenter une boîte englobante (bounding box) utilisée dans la détection d'objets avec DNN. |
| InferROITraits (cv::detail) | Cette classe permet de définir les caractéristiques et comportements d'une ROI dans le cadre des détails d'implémentation. |
| InferROITraits< GInferListBase > (cv::detail) | Cette classe permet de définir les traits spécifiques pour la gestion des régions d'intérêt (ROI) dans les listes d'inférence de type GInferListBase. |
| InferROITraits< GInferROIBase > (cv::detail) | Cette classe permet de définir les traits spécifiques pour la gestion des régions d'intérêt (ROI) dans les objets d'inférence de type GInferROIBase. |
| DetectionBasedTracker::InnerParameters (cv) | Cette classe permet de stocker et gérer les paramètres internes utilisés par le tracker basé sur la détection. |
| InnerProductLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de réaliser une couche de produit interne (fully connected layer) dans un réseau neuronal profond (DNN). |
| InnerProductLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet de réaliser une couche de produit interne quantifiée en int8 pour accélérer l'inférence dans un DNN. |
| InOutInfo (cv::detail) | Cette classe permet de stocker les informations sur les entrées et sorties d'un calcul ou d'un noyau dans les détails internes d'OpenCV. |
| InpainterBase (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une base pour les algorithmes d'inpainting (restauration d'images) dans le module de stabilisation vidéo. |
| InpaintingPipeline (cv::videostab) | Cette classe permet d'organiser une chaîne de traitement pour la restauration (inpainting) d'images dans la stabilisation vidéo. |
| InRangeComparator (cv::cudev) | Cette classe permet de comparer les valeurs d'un tableau CUDA selon une plage spécifiée. |
| InRangeCopier (cv::cudev) | Cette classe permet de copier des valeurs CUDA situées dans une plage définie. |
| InRangeFunc (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter la fonction InRange dans CUDA pour filtrer les pixels selon une plage. |
| InstanceNormLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une normalisation par instance dans un réseau neuronal profond (DNN). |
| Int2Type (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir un entier en type au moment de la compilation dans le contexte CUDA. |
| IntegerAreaInterPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer des pointeurs pour une interpolation dans une zone entière en CUDA. |
| IntegerAreaInterPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer des pointeurs et la taille pour une interpolation dans une zone entière en CUDA. |
| IntegralBody (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'intégrale cumulée d'une image dans CUDA. |
| IntelligentScissorsMB (cv::segmentation) | Cette classe permet de segmenter une image avec l'algorithme des ciseaux intelligents (intelligent scissors). |
| InterpLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une interpolation dans une couche d'un réseau neuronal profond (DNN). |
| Intr (cv::kinfu) | Cette classe permet de gérer les paramètres intrinsèques d'une caméra dans le module Kinect Fusion (KinFu). |
| IOStream (cv::gapi::s11n) | Cette classe permet de gérer un flux d'entrée/sortie sérialisable dans G-API. |
| IOutlierRejector (cv::videostab) | Cette classe permet de définir une interface pour rejeter les valeurs aberrantes dans la stabilisation vidéo. |
| RetinaParameters::IplMagnoParameters (cv::bioinspired) | Cette classe permet de stocker les paramètres du chemin magnocellulaire du modèle rétinien bio-inspiré. |
| IR_affine (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un ensemble de données pour des transformations affines dans l'ensemble de données. |
| IR_affineObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans un ensemble de données de transformations affines. |
| IR_robot (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un ensemble de données lié à des données robotiques pour l'apprentissage et la reconnaissance. |
| IR_robotObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans un ensemble de données robotique. |
| IS_bsds (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter l'ensemble de données BSDS (Berkeley Segmentation Dataset) utilisé en segmentation. |
| IS_bsdsObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans l'ensemble de données BSDS. |
| is_gmat_type (cv::detail) | Cette classe permet de déterminer si un type est une instance de GMat dans le système de typage interne. |
| is_meta_descr (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier si un type est un descripteur de métadonnée utilisé dans G-API. |
| is_meta_descr< GArrayDesc > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de vérifier si un type est un descripteur de tableau GArray. |
| is_meta_descr< GMatDesc > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de vérifier si un type est un descripteur de matrice GMat. |
| is_meta_descr< GOpaqueDesc > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de vérifier si un type est un descripteur de type opaque GOpaque. |
| is_meta_descr< GScalarDesc > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de vérifier si un type est un descripteur scalaire GScalar. |
| IS_weizmann (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter le dataset Weizmann, utilisé pour la segmentation vidéo en vision par ordinateur. |
| IS_weizmannObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un élément individuel de l'ensemble de données Weizmann. |
| IsBinaryFunction (cv::cudev) | Cette classe permet de vérifier si un objet est une fonction binaire dans le contexte CUDA. |
| ISparseOptFlowEstimator (cv::videostab) | Cette classe permet d'estimer un flux optique parcimonieux pour la stabilisation vidéo. |
| IsPowerOf2 (cv::cudev) | Cette classe permet de vérifier si un entier est une puissance de 2 dans le contexte CUDA. |
| IStreamReader (cv) | Cette classe permet de lire des flux multimédias, notamment vidéo ou audio. |
| IStreamSource (cv::gapi::wip) | Cette interface permet de définir une source de données de flux dans G-API. |
| IsUnaryFunction (cv::cudev) | Cette classe permet de vérifier si un objet est une fonction unaire dans le contexte CUDA. |
| ImageCollection::iterator (cv) | Cette classe permet d'itérer sur les images contenues dans une collection d'images. |
| ITrackerByMatching (cv::detail::tracking::tbm) | Cette interface permet d'implémenter un tracker basé sur la correspondance de points caractéristiques. |
| join (cv::datasets) | Cette classe permet de réaliser une jointure entre plusieurs ensembles de données pour la gestion conjointe des données. |
| KalmanFilter (cv) | Cette classe permet d'appliquer un filtre de Kalman pour le suivi et la prédiction dans des systèmes dynamiques. |
| KalmanParams (cv::gapi) | Cette classe permet de définir les paramètres du filtre de Kalman dans le cadre du pipeline G-API. |
| KAZE (cv) | Cette classe permet d'extraire des points clefs robustes à différentes échelles grâce à l'algorithme KAZE. |
| SVM::Kernel (cv::ml) | Cette classe permet de définir le noyau utilisé dans un classificateur à vecteurs de support (SVM). |
| Kernel (cv::ocl) | Cette classe permet de représenter un noyau OpenCL, correspondant à un programme exécutable sur GPU. |
| KernelArg (cv::ocl) | Cette classe permet de représenter un argument passé à un noyau OpenCL. |
| KernelTag (cv::detail) | Cette classe permet de marquer un noyau pour la gestion et l'optimisation interne. |
| KernelTypeMedium (cv::detail) | Cette classe permet de définir un type de noyau moyen avec une fonction associée dans le backend. |
| KernelTypeMedium< K, std::function< R(Args...)> > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir un noyau moyen avec une fonction prenant des arguments et retournant un résultat. |
| KernelTypeMedium< K, std::function< std::tuple< R... >(Args...)> > (cv::detail) | Cette spécialisation permet de définir un noyau moyen avec une fonction retournant plusieurs résultats dans un tuple. |
| KeyboardEvent (cv::viz) | Cette classe permet de gérer les événements liés au clavier dans le module de visualisation 3D. |
| KeyLine (cv::line_descriptor) | Cette classe permet de décrire une ligne détectée dans une image, utilisée pour la correspondance et la reconnaissance. |
| KeyPoint (cv) | Cette classe permet de représenter un point clef local détecté dans une image, avec sa position, orientation et échelle. |
| KeypointBasedMotionEstimator (cv::videostab) | Cette classe permet d'estimer le mouvement entre images en utilisant des points clés détectés. |
| KeyPointsFilter (cv) | Cette classe permet de filtrer et de sélectionner des points clés selon différents critères (qualité, localisation). |
| KeypointsModel (cv::dnn) | Cette classe permet de gérer un modèle de points clés utilisé dans un réseau de neurones profond. |
| KinFu (cv::kinfu) | Cette classe permet de réaliser la reconstruction 3D temps réel par fusion de profondeur et odométrie. |
| KNearest (cv::ml) | Cette classe permet d'implémenter un classificateur K plus proches voisins (K-NN) pour l'apprentissage automatique. |
| L1 (cv) | Cette classe permet de calculer la distance L1 (distance Manhattan) entre vecteurs. |
| L2 (cv) | Cette classe permet de calculer la distance L2 (distance Euclidienne) entre vecteurs. |
| Lab2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des couleurs de l'espace Lab vers RGB dans un contexte CUDA. |
| Lab4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format BGR dans CUDA. |
| Lab4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format BGRA dans CUDA. |
| Lab4_to_LBGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format LBGR dans CUDA. |
| Lab4_to_LBGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format LBGRA dans CUDA. |
| Lab4_to_LRGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format LRGB dans CUDA. |
| Lab4_to_LRGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format LRGBA dans CUDA. |
| Lab4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format RGB dans CUDA. |
| Lab4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab à 4 canaux en format RGBA dans CUDA. |
| Lab_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format BGR dans CUDA. |
| Lab_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format BGRA dans CUDA. |
| Lab_to_LBGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format LBGR dans CUDA. |
| Lab_to_LBGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format LBGRA dans CUDA. |
| Lab_to_LRGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format LRGB dans CUDA. |
| Lab_to_LRGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format LRGBA dans CUDA. |
| Lab_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format RGB dans CUDA. |
| Lab_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels Lab en format RGBA dans CUDA. |
| LaplacianPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la dérivée laplacienne d'une image dans un contexte CUDA. |
| LaplacianPtr< 1, SrcPtr > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer la dérivée laplacienne sur un seul canal source dans CUDA. |
| LaplacianPtr< 3, SrcPtr > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer la dérivée laplacienne sur trois canaux source dans CUDA. |
| LaplacianPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la dérivée laplacienne avec une taille donnée dans CUDA. |
| LargeKinfu (cv::large_kinfu) | Cette classe permet de réaliser la reconstruction 3D sur de grands volumes avec KinFu. |
| LargerType (cv::cudev) | Cette classe permet de déterminer un type plus grand (en taille) pour un type donné dans CUDA. |
| last_type (cv::detail) | Cette classe permet de représenter le dernier type dans une liste de types pour les métaprogrammations. |
| LATCH (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs locaux robustes, rapides à calculer, basés sur la méthode LATCH. |
| Layer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| LayerFactory (cv::dnn) | Cette classe permet de créer dynamiquement des instances de couches DNN à partir de leurs noms/types. |
| LayerNormLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de normalisation par couche (Layer Normalization) dans un DNN. |
| LayerParams (cv::dnn) | Cette classe permet de stocker les paramètres et configurations d'une couche DNN. |
| LBGR_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGR en Lab avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LBGR_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGR en Lab dans un contexte CUDA. |
| LBGR_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGR en Luv avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LBGR_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGR en Luv dans un contexte CUDA. |
| LBGRA_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGRA en Lab avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LBGRA_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGRA en Lab dans un contexte CUDA. |
| LBGRA_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGRA en Luv avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LBGRA_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels LBGRA en Luv dans un contexte CUDA. |
| LBPHFaceRecognizer (cv::face) | Cette classe permet de reconnaître des visages en utilisant la méthode Local Binary Patterns Histogram (LBPH). |
| LDA (cv) | Cette classe permet de réaliser l'Analyse Discriminante Linéaire (LDA) pour la réduction de dimension ou classification. |
| LearningBasedWB (cv::xphoto) | Cette classe permet d'effectuer la correction automatique de la balance des blancs basée sur un apprentissage. |
| less (cv::cudev) | Cette classe permet de comparer deux valeurs et vérifier si la première est strictement inférieure à la seconde (opérateur <). |
| less_equal (cv::cudev) | Cette classe permet de comparer deux valeurs et vérifier si la première est inférieure ou égale à la seconde (opérateur ?). |
| libmv_CameraIntrinsicsOptions (cv::sfm) | Cette classe permet de stocker les options relatives aux paramètres intrinsèques de caméra pour la reconstruction structure-from-motion. |
| libmv_ReconstructionOptions (cv::sfm) | Cette classe permet de stocker les options pour le processus de reconstruction 3D dans la structure-from-motion. |
| Line (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de représenter et dessiner une ligne dans un graphe de traitement G-API. |
| LinearInterPtr (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une interpolation linéaire dans CUDA. |
| LinearInterPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une interpolation linéaire avec taille spécifiée dans CUDA. |
| LineIterator (cv) | Cette classe permet d'itérer sur les pixels situés le long d'un segment de ligne dans une image. |
| LineSegmentDetector (cv) | Cette classe permet de détecter des segments de ligne dans une image. |
| LMSolver (cv) | Cette classe permet de résoudre des problèmes d'optimisation non linéaire utilisant la méthode de Levenberg-Marquardt. |
| lock_guard (cv::utils) | Cette classe permet de gérer automatiquement un verrou (mutex) pour la gestion sécurisée des sections critiques. |
| log10_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur dans un contexte CUDA. |
| log10_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type double dans un contexte CUDA. |
| log10_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type float dans un contexte CUDA. |
| log10_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type signed char dans un contexte CUDA. |
| log10_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type short dans un contexte CUDA. |
| log10_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type unsigned char dans un contexte CUDA. |
| log10_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type unsigned int dans un contexte CUDA. |
| log10_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 10 d'une valeur de type unsigned short dans un contexte CUDA. |
| Log2 (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur dans un contexte CUDA. |
| Log2< N, 0, COUNT > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer de manière récursive un logarithme en base 2 avec un paramètre template N dans CUDA. |
| log2_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur dans un contexte CUDA. |
| log2_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type double dans un contexte CUDA. |
| log2_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type float dans un contexte CUDA. |
| log2_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type signed char dans un contexte CUDA. |
| log2_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type short dans un contexte CUDA. |
| log2_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type unsigned char dans un contexte CUDA. |
| log2_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type unsigned int dans un contexte CUDA. |
| log2_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme en base 2 d'une valeur de type unsigned short dans un contexte CUDA. |
| log_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel (base e) d'une valeur dans un contexte CUDA. |
| log_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type double dans un contexte CUDA. |
| log_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type float dans un contexte CUDA. |
| log_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type signed char dans un contexte CUDA. |
| log_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type short dans un contexte CUDA. |
| log_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type unsigned char dans un contexte CUDA. |
| log_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type unsigned int dans un contexte CUDA. |
| log_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le logarithme naturel d'une valeur de type unsigned short dans un contexte CUDA. |
| logical_and (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une opération logique ET entre deux expressions dans un contexte CUDA. |
| logical_not (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une opération logique NON (négation) sur une expression dans un contexte CUDA. |
| logical_or (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une opération logique OU entre deux expressions dans un contexte CUDA. |
| LogisticRegression (cv::ml) | Cette classe permet de construire et d'utiliser un modèle de régression logistique pour des tâches de classification. |
| LogLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une transformation logarithmique (logarithme naturel) aux entrées d'un réseau de neurones. |
| LogTag (cv::utils::logging) | Cette classe permet de créer un tag personnalisé pour le système de journalisation (logging) d'OpenCV. |
| LogTagAuto (cv::utils::logging) | Cette classe permet de générer automatiquement un tag pour les messages dans le système de journalisation d'OpenCV. |
| LogToStdout (cv::videostab) | Cette classe permet d'afficher les messages de journalisation du module de stabilisation vidéo directement sur la sortie standard. |
| LookUpTable (cv::cuda) | Cette classe permet de stocker et d'appliquer une table de correspondance (LUT) pour des opérations rapides en CUDA. |
| LpMotionStabilizer (cv::videostab) | Cette classe permet de stabiliser des vidéos en utilisant une méthode basée sur la norme Lp pour la régularisation des mouvements. |
| LRGB_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur LRGB vers Lab avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LRGB_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur LRGB vers Lab dans un contexte CUDA. |
| LRGB_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur LRGB vers Luv avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LRGB_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur LRGB vers Luv dans un contexte CUDA. |
| LRGBA_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image LRGBA (LRGB avec canal alpha) vers Lab avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LRGBA_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image LRGBA vers Lab dans un contexte CUDA. |
| LRGBA_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image LRGBA vers Luv avec 4 canaux dans un contexte CUDA. |
| LRGBA_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image LRGBA vers Luv dans un contexte CUDA. |
| LRNLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une normalisation locale de réponse (Local Response Normalization) dans un réseau de neurones. |
| LSDDetector (cv::line_descriptor) | Cette classe permet de détecter des segments de ligne dans des images à l'aide de l'algorithme LSD (Line Segment Detector). |
| LSDParam (cv::line_descriptor) | Cette classe permet de configurer les paramètres pour le détecteur de segments de ligne LSD. |
| LSTMLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche LSTM (Long Short-Term Memory) dans un réseau de neurones profond. |
| LUCID (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs de caractéristiques LUCID (Locally Uniform Comparison Image Descriptor) pour la reconnaissance de points clés. |
| LutPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur vers une table de correspondance (LUT) dans un contexte CUDA. |
| LutPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur et la taille associée d'une table de correspondance (LUT) en CUDA. |
| Luv2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers RGB dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image avec 4 canaux Luv vers BGR dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image avec 4 canaux Luv vers BGRA dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_LBGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image Luv 4 canaux vers LBGR dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_LBGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image Luv 4 canaux vers LBGR dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_LBGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image Luv 4 canaux vers LBGRA dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_LRGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image Luv 4 canaux vers LRGB dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_LRGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image Luv 4 canaux vers LRGBA dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image avec 4 canaux Luv vers RGB dans un contexte CUDA. |
| Luv4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image avec 4 canaux Luv vers RGBA dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers BGR dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers BGRA dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_LBGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers LBGR dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_LBGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers LBGRA dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_LRGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers LRGB dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_LRGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers LRGBA dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers RGB dans un contexte CUDA. |
| Luv_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image de l'espace couleur Luv vers RGBA dans un contexte CUDA. |
| MACE (cv::face) | Cette classe permet de réaliser une reconnaissance faciale basée sur des descripteurs MACE (Minimum Average Correlation Energy). |
| magnitude_direction_interleaved_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la magnitude et la direction de vecteurs, avec résultats entrelacés, dans un contexte CUDA. |
| magnitude_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la magnitude d'un vecteur dans un contexte CUDA. |
| magnitude_interleaved_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la magnitude de vecteurs avec les résultats entrelacés dans un contexte CUDA. |
| magnitude_sqr_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la magnitude au carré d'un vecteur dans un contexte CUDA. |
| magnitude_sqr_interleaved_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la magnitude au carré de vecteurs avec résultats entrelacés dans un contexte CUDA. |
| MakeVec (cv::cudev) | Cette classe permet de construire des vecteurs de taille variable dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< bool, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur booléen 1D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< bool, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur booléen 2D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< bool, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur booléen 3D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< bool, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur booléen 4D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< double, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur double 1D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< double, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur double 2D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< double, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur double 3D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< double, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur double 4D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< float, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur float 1D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< float, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur float 2D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< float, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur float 3D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< float, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur float 4D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< schar, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur schar (signed char) 1D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< schar, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur schar 2D dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< short, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur de type short (entier court signé) à 3 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< short, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur de type short à 4 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uchar, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur de type uchar (unsigned char) à 1 dimension dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uchar, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur uchar à 2 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uchar, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur uchar à 3 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uchar, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur uchar à 4 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uint, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur de type uint (unsigned int) à 1 dimension dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uint, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur uint à 2 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uint, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur uint à 3 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< uint, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur uint à 4 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< ushort, 1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur de type ushort (unsigned short) à 1 dimension dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< ushort, 2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur ushort à 2 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< ushort, 3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur ushort à 3 dimensions dans un contexte CUDA. |
| MakeVec< ushort, 4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de construire un vecteur ushort à 4 dimensions dans un contexte CUDA. |
| Map (cv::reg) | Cette classe permet de représenter une fonction de transformation spatiale utilisée pour la régistration d'images. |
| MapAffine (cv::reg) | Cette classe permet de représenter une transformation affine dans le cadre de la régistration d'images. |
| Mapper (cv::reg) | Cette classe permet d'appliquer et manipuler des transformations spatiales dans le processus de régistration. |
| MapperGradAffine (cv::reg) | Cette classe permet de calculer les gradients pour une transformation affine lors de la régistration. |
| MapperGradEuclid (cv::reg) | Cette classe permet de calculer les gradients pour une transformation euclidienne lors de la régistration. |
| MapperGradProj (cv::reg) | Cette classe permet de calculer les gradients pour une transformation projective lors de la régistration. |
| MapperGradShift (cv::reg) | Cette classe permet de calculer les gradients pour une transformation de translation lors de la régistration. |
| MapperGradSimilar (cv::reg) | Cette classe permet de calculer les gradients pour une transformation similaire (échelle + rotation + translation) lors de la régistration. |
| MapperPyramid (cv::reg) | Cette classe permet de gérer des transformations à plusieurs niveaux de résolution dans une pyramide d'images. |
| MapProjec (cv::reg) | Cette classe permet de représenter une transformation projective dans le cadre de la régistration d'images. |
| MapShift (cv::reg) | Cette classe permet de représenter une transformation par translation simple dans la régistration d'images. |
| MapTypeCaster (cv::reg) | Cette classe permet de convertir différents types de transformations pour assurer la compatibilité dans la régistration. |
| MarrHildrethHash (cv::img_hash) | Cette classe permet de calculer une empreinte (hash) d'image basée sur le filtre Marr-Hildreth, utilisée pour la reconnaissance et la comparaison d'images. |
| MaskFrameSource (cv::videostab) | Cette classe permet de gérer des masques appliqués aux frames dans la stabilisation vidéo. |
| BaseCascadeClassifier::MaskGenerator (cv) | Cette classe permet de générer des masques utilisés dans les classificateurs en cascade, notamment pour la détection d'objets. |
| Mat (cv::gapi::own) | Cette classe permet de représenter une matrice (image ou données) interne au module G-API, utilisée pour le traitement d'images. |
| Mat (cv) | Cette classe permet de représenter une matrice multidimensionnelle contenant des données d'image ou autres types dans OpenCV. |
| Mat_ (cv) | Cette classe permet de gérer des matrices typées, offrant une interface plus sécurisée et spécifique au type d'éléments stockés. |
| MatAllocator (cv) | Cette classe permet de gérer l'allocation mémoire pour les objets Mat, facilitant la personnalisation de la gestion mémoire. |
| Match (cv::linemod) | Cette classe permet de stocker les résultats d'une correspondance dans l'algorithme LineMOD pour la détection d'objets. |
| MatchesInfo (cv::detail) | Cette classe permet de contenir des informations détaillées sur les correspondances entre ensembles de points ou images. |
| MatchQuasiDense (cv::stereo) | Cette classe permet de calculer une correspondance quasi-dense entre images stéréo, utile pour la reconstruction 3D. |
| MatchTemplateDistance (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de calculer la distance utilisée pour comparer des régions lors de la correspondance par gabarit dans le suivi. |
| MatCommaInitializer_ (cv) | Cette classe permet d'initialiser une matrice Mat via une syntaxe commode utilisant des virgules (ex. mat << ...). |
| MatConstIterator (cv) | Cette classe permet d'itérer en lecture seule sur les éléments d'une matrice Mat. |
| MatConstIterator_ (cv) | Cette classe permet d'itérer en lecture seule sur les éléments d'une matrice Mat typée Mat_. |
| MatExpr (cv) | Cette classe permet de représenter une expression matricielle dans OpenCV, facilitant l'écriture d'opérations sur matrices. |
| MatHeader (cv::gapi::own::detail) | Cette classe permet de gérer l'en-tête d'une matrice dans le module G-API, contenant des métadonnées sur la matrice. |
| MatIterator_ (cv) | Cette classe permet d'itérer sur les éléments d'une matrice Mat ou Mat_ en lecture et écriture. |
| MatMulLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de multiplication matricielle dans un réseau neuronal (module DNN). |
| MatOp (cv) | Cette classe permet de définir des opérations générales sur des matrices dans OpenCV. |
| MatSize (cv) | Cette classe permet de stocker la taille et la forme d'une matrice multidimensionnelle dans OpenCV. |
| MatStep (cv) | Cette classe permet de décrire le pas (offset) entre éléments dans une matrice, notamment pour la navigation mémoire. |
| Matx (cv) | Cette classe permet de gérer des petites matrices fixes, utilisées souvent pour des calculs mathématiques rapides. |
| Max (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'opération de maximum entre éléments dans un contexte CUDA. |
| maximum (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer l'opération maximum élément par élément dans un contexte CUDA, avec des spécialisations pour différents types. |
| maximum< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type double dans CUDA. |
| maximum< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type float dans CUDA. |
| maximum< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type schar (signed char) dans CUDA. |
| maximum< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type short dans CUDA. |
| maximum< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type uchar dans CUDA. |
| maximum< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type uint dans CUDA. |
| maximum< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le maximum entre éléments de type ushort dans CUDA. |
| MaxUnpoolLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de dé-pooling maximale (max unpooling) dans un réseau neuronal. |
| MediaFrame (cv) | Cette classe permet de gérer un cadre multimédia générique contenant audio, vidéo ou autres données médias. |
| MercatorProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des points cartographiques selon la projection de Mercator. |
| MercatorWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer une image selon la projection de Mercator, utilisée dans le panoramique. |
| MercatorWarper (cv) | Cette classe permet de déformer une image selon la projection de Mercator, utilisée notamment pour la création de panoramas. |
| MergeDebevec (cv) | Cette classe permet de fusionner plusieurs images prises à différentes expositions en utilisant la méthode de Debevec pour créer une image HDR. |
| MergeExposures (cv) | Cette classe permet de combiner plusieurs images d'exposition différente afin de produire une image avec une plage dynamique élargie. |
| MergeMertens (cv) | Cette classe permet de fusionner des images avec différentes expositions en utilisant la technique de fusion de Mertens, produisant une image bien exposée sans HDR. |
| MergeRobertson (cv) | Cette classe permet de fusionner plusieurs images d'exposition en utilisant l'algorithme de Robertson pour créer une image HDR. |
| Mesh (cv::viz) | Cette classe permet de représenter un maillage 3D dans le module de visualisation (viz), utile pour l'affichage de surfaces. |
| MetaHelper (cv::detail) | Cette classe permet d'aider à la manipulation des métadonnées de types complexes lors de l'exécution de graphes dans OpenCV. |
| MetaHelper< K, std::tuple< Ins... >, Out > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la correspondance entre types d'entrée et sortie dans les graphes de traitement en OpenCV, facilitant la méta-programmation. |
| MetaHelper< K, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer plusieurs types de sortie pour un ensemble donné d'entrées dans les graphes de traitement OpenCV. |
| MetaType (cv::detail) | Cette classe permet de représenter et manipuler les métadonnées des types dans OpenCV pour la gestion dynamique des types. |
| MetaType< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de manipuler les métadonnées spécifiques pour les tableaux génériques dans les graphes OpenCV. |
| MetaType< cv::GFrame > (cv::detail) | Cette classe permet de manipuler les métadonnées spécifiques aux objets GFrame utilisés dans les graphes OpenCV. |
| MetaType< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de manipuler les métadonnées spécifiques aux matrices génériques GMat dans les graphes OpenCV. |
| MetaType< cv::GMatP > (cv::detail) | Cette classe permet de manipuler les métadonnées des matrices spécialisées GMatP dans les graphes OpenCV. |
| MetaType< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de manipuler les métadonnées des types opaques GOpaque dans les graphes OpenCV. |
| MetaType< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de manipuler les métadonnées du type scalaire GScalar dans les graphes OpenCV. |
| Min (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'opération de minimum entre éléments dans un contexte CUDA. |
| minimum (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer l'opération minimum élément par élément dans un contexte CUDA, avec des spécialisations pour différents types. |
| minimum< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type double dans CUDA. |
| minimum< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type float dans CUDA. |
| minimum< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type schar (signed char) dans CUDA. |
| minimum< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type short dans CUDA. |
| minimum< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type uchar dans CUDA. |
| minimum< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type uint dans CUDA. |
| minimum< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le minimum entre éléments de type ushort dans CUDA. |
| MinProblemSolver (cv) | Cette classe permet de résoudre des problèmes d'optimisation de type minimum en utilisant diverses méthodes numériques. |
| minus (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer l'opération de soustraction élément par élément dans un contexte CUDA. |
| MishLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation Mish dans un réseau de neurones artificiels. |
| Modality (cv::linemod) | Cette classe permet de définir les modalités (caractéristiques) utilisées dans l'algorithme LineMOD pour la détection d'objets. |
| Model (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter un modèle de réseau de neurones dans le module Deep Neural Network (DNN) d'OpenCV. |
| FacemarkAAM::Model (cv::face) | Cette classe permet de stocker et gérer un modèle Active Appearance Model (AAM) pour la détection de points clés faciaux. |
| ParamDesc::Model (cv::gapi::ov::detail) | Cette classe permet de décrire les paramètres de modèle utilisés dans l'OpenVINO backend pour G-API. |
| modulus (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer l'opération modulo entre éléments dans un contexte CUDA. |
| Moments (cv) | Cette classe permet de calculer les moments géométriques et centrés d'une image ou d'une forme, utiles en traitement d'images. |
| monostate (cv::util) | Cette classe permet de représenter un type vide ou état neutre dans certaines structures utilitaires d'OpenCV. |
| MoreAccurateMotionWobbleSuppressor (cv::videostab) | Cette classe permet de supprimer avec précision les tremblements de caméra dans une vidéo pour la stabilisation. |
| MoreAccurateMotionWobbleSuppressorBase (cv::videostab) | Cette classe permet de fournir une base générique pour les algorithmes de suppression de tremblements plus précis. |
| Mosaic (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet d'appliquer un effet de mosaïque (pixelisation) sur des images dans les graphes G-API. |
| MotionEstimatorBase (cv::videostab) | Cette classe permet de définir l'interface de base pour les estimateurs de mouvement dans la stabilisation vidéo. |
| MotionEstimatorL1 (cv::videostab) | Cette classe permet d'estimer le mouvement entre images en minimisant la norme L1 pour la stabilisation vidéo. |
| MotionEstimatorRansacL2 (cv::videostab) | Cette classe permet d'estimer le mouvement entre images en utilisant RANSAC et la norme L2 pour robustesse. |
| MotionFilterBase (cv::videostab) | Cette classe permet de filtrer les trajectoires de mouvement afin d'améliorer la stabilisation vidéo. |
| MotionInpainter (cv::videostab) | Cette classe permet de combler les trous créés par la stabilisation vidéo en remplissant les zones manquantes. |
| MotionSaliency (cv::saliency) | Cette classe permet de détecter les régions importantes (salientes) liées au mouvement dans une séquence vidéo. |
| MotionSaliencyBinWangApr2014 (cv::saliency) | Cette classe permet d'implémenter la méthode de Bin Wang (2014) pour la détection de salience de mouvement. |
| MotionStabilizationPipeline (cv::videostab) | Cette classe permet de gérer un pipeline complet de stabilisation vidéo incluant estimation, filtrage et correction. |
| MouseEvent (cv::viz) | Cette classe permet de gérer les événements liés à la souris dans le module de visualisation 3D (viz). |
| MSDDetector (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de détecter des points d'intérêt robustes et multi-échelles dans une image (Maximally Stable Extremal Regions). |
| MSER (cv) | Cette classe permet de détecter des régions stables extrêmes (MSER) dans une image, utilisées pour la segmentation et détection d'objets. |
| MSM_epfl (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder et manipuler l'ensemble de données EPFL Motion Segmentation (MSM) pour l'évaluation d'algorithmes. |
| MSM_epflObj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler les objets spécifiques de l'ensemble de données EPFL Motion Segmentation. |
| MSM_middlebury (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder au dataset Middlebury Motion Segmentation pour la recherche et l'évaluation. |
| MSM_middleburyObj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler les objets de l'ensemble de données Middlebury Motion Segmentation. |
| MultiBandBlender (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser le mélange multi-bandes pour fusionner des images panoramiques en réduisant les artefacts. |
| MultiCameraCalibration (cv::multicalib) | Cette classe permet de calibrer plusieurs caméras simultanément en optimisant leurs paramètres extrinsèques et intrinsèques. |
| multiplies (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser la multiplication élément par élément de matrices ou tableaux dans un contexte CUDA. |
| MultiTracker (cv::legacy) | Cette classe permet de suivre plusieurs objets simultanément dans une vidéo en utilisant plusieurs trackers classiques. |
| MultiTracker_Alt (cv::legacy) | Cette classe permet une alternative pour le suivi multiple d'objets en combinant plusieurs algorithmes de tracking. |
| MultiTrackerTLD (cv::legacy) | Cette classe permet de suivre plusieurs objets en combinant la méthode TLD (Tracking-Learning-Detection) pour chaque cible. |
| MVNLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la normalisation de moyenne et variance (Mean-Variance Normalization) dans un réseau de neurones. |
| NaryEltwiseLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'exécuter des opérations élémentaires combinées sur plusieurs entrées dans un réseau de neurones profond. |
| NAryMatIterator (cv) | Cette classe permet d'itérer simultanément sur plusieurs matrices OpenCV, facilitant ainsi des opérations élément par élément. |
| NCVBroxOpticalFlowDescriptor | Cette classe permet de décrire les paramètres spécifiques et la configuration de l'algorithme Brox pour le calcul du flux optique. |
| NCVMatrix | Cette classe permet de représenter une matrice dans le cadre de la bibliothèque NCV (NVIDIA Computer Vision) pour le calcul GPU. |
| NCVMatrixAlloc | Cette classe permet d'allouer dynamiquement la mémoire pour des matrices NCV utilisées dans des calculs GPU. |
| NCVMatrixReuse | Cette classe permet la réutilisation efficace de mémoire allouée pour les matrices NCV afin d'optimiser la performance. |
| NCVMemNativeAllocator | Cette classe permet d'allouer et gérer la mémoire native (CPU) utilisée dans les opérations NCV. |
| NCVMemPtr | Cette classe permet de gérer un pointeur mémoire dans le cadre de la gestion mémoire NCV. |
| NCVMemSegment | Cette classe permet de gérer un segment mémoire spécifique dans le contexte NCV. |
| NCVMemStackAllocator | Cette classe permet une allocation de mémoire de type pile (stack) optimisée pour les opérations NCV. |
| NcvPoint2D32s | Cette classe permet de représenter un point 2D avec coordonnées entières 32 bits signé dans la bibliothèque NCV. |
| NcvPoint2D32u | Cette classe permet de représenter un point 2D avec coordonnées entières 32 bits non signées dans la bibliothèque NCV. |
| NcvRect32s | Cette classe permet de représenter un rectangle avec coordonnées et dimensions 32 bits signées dans NCV. |
| NcvRect32u | Cette classe permet de représenter un rectangle avec coordonnées et dimensions 32 bits non signées dans NCV. |
| NcvRect8u | Cette classe permet de représenter un rectangle avec coordonnées et dimensions 8 bits non signées dans NCV. |
| NcvSize32s | Cette classe permet de représenter une taille (largeur, hauteur) avec valeurs 32 bits signées dans NCV. |
| NcvSize32u | Cette classe permet de représenter une taille (largeur, hauteur) avec valeurs 32 bits non signées dans NCV. |
| NCVVector | Cette classe permet de représenter un vecteur dynamique de données dans la bibliothèque NCV. |
| NCVVectorAlloc | Cette classe permet d'allouer la mémoire nécessaire pour un vecteur NCV. |
| NCVVectorReuse | Cette classe permet de réutiliser la mémoire déjà allouée pour un vecteur NCV pour améliorer l'efficacité. |
| NearestInterPtr (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer l'interpolation au plus proche voisin pour les opérations sur images dans CUDA. |
| NearestInterPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer les interpolations au plus proche voisin avec prise en compte de la taille de l'image dans CUDA. |
| negate (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer l'opération de négation élément par élément (inversion des signes) dans un contexte CUDA. |
| Net (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter un réseau de neurones complet, permettant la construction, le chargement et l'exécution de modèles DNN. |
| IsBinaryFunction::No (cv::cudev) | Cette classe permet d'indiquer qu'un type n'est pas une fonction binaire dans le cadre des métaprogrammations CUDA. |
| IsUnaryFunction::No (cv::cudev) | Cette classe permet d'indiquer qu'un type n'est pas une fonction unaire dans le cadre des métaprogrammations CUDA. |
| NoBundleAdjuster (cv::detail) | Cette classe permet de représenter une implémentation vide ou nulle pour l'ajustement de faisceaux (bundle adjustment). |
| DTrees::Node (cv::ml) | Cette classe permet de représenter un noeud dans un arbre de décision utilisé pour les modèles d'apprentissage machine. |
| Node (cv) | Cette classe permet de représenter un noeud générique dans différentes structures de données d'OpenCV. |
| GPCTree::Node (cv::optflow) | Cette classe permet de représenter un noeud dans un arbre utilisé pour l'algorithme de flux optique basé sur GPC. |
| SparseMat::Node (cv) | Cette classe permet de représenter un noeud dans une matrice creuse (SparseMat) d'OpenCV. |
| NodeData (cv::instr) | Cette classe permet de stocker des données associées à un noeud pour les instruments de profilage et d'analyse. |
| NodeDataTls (cv::instr) | Cette classe permet de gérer les données spécifiques à un processus léger pour les noeuds dans le cadre du profilage. |
| NoExposureCompensator (cv::detail) | Cette classe permet de représenter une compensation d'exposition vide ou nulle dans le traitement d'image panoramique. |
| NormalBayesClassifier (cv::ml) | Cette classe permet de classifier les données selon un modèle de Bayes normal (gaussien) en apprentissage supervisé. |
| NormalizeBBoxLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de normaliser les boîtes englobantes dans les réseaux de neurones convolutionnels. |
| NormHamming (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la distance de Hamming normalisée entre des vecteurs binaires dans CUDA. |
| NormHistogramCostExtractor (cv) | Cette classe permet d'extraire un coût basé sur l'histogramme normalisé pour la comparaison d'images. |
| NormL1 (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la norme L1 (somme des valeurs absolues) dans un contexte CUDA. |
| NormL1< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la norme L1 pour des données de type float dans CUDA. |
| NormL2 (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la norme L2 (distance euclidienne) dans un contexte CUDA. |
| NoSeamFinder (cv::detail) | Cette classe permet de représenter un finder de coutures vide ou sans traitement dans la création de panoramas. |
| not_equal_to (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter l'opérateur de comparaison "différent de" élément par élément dans CUDA. |
| NoTag (cv::detail) | Cette classe permet d'indiquer l'absence de balise dans des métaprogrammations ou structures internes d'OpenCV. |
| NotImplemented (cv::gapi::s11n::detail) | Cette classe permet de signaler qu'une fonction ou une méthode n'est pas encore implémentée dans le cadre d'application G-API. |
| NotLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter un type qui n'est pas un calque valide dans un réseau de neurones profond. |
| NppStInterpolationState | Cette classe permet de gérer l'état d'interpolation pour les opérations utilisant la bibliothèque NVIDIA Performance Primitives. |
| NSObject | Cette classe est une base générique pour objets dans certains modules, souvent liée à l'intégration avec des cadres d'application externes. |
| NSObjectNSObject | Cette classe semble être une redondance ou erreur de typage dans les noms liés aux objets NSObject. |
| NullDeblurer (cv::videostab) | Cette classe permet de représenter un défloutage (deblurring) nul ou inactif dans la stabilisation vidéo. |
| NullFrameSource (cv::videostab) | Cette classe permet de représenter une source de frames vide, sans données vidéo dans la stabilisation. |
| NullInpainter (cv::videostab) | Cette classe permet de représenter un inpainting nul ou sans traitement dans la stabilisation vidéo. |
| NullLog (cv::videostab) | Cette classe permet de désactiver la journalisation (logging) dans les modules de stabilisation vidéo. |
| NullOutlierRejector (cv::videostab) | Cette classe permet de ne pas rejeter les valeurs aberrantes dans les algorithmes de stabilisation vidéo. |
| NullType (cv::cudev) | Cette classe permet de représenter un type nul ou vide dans les métaprogrammations CUDA d'OpenCV. |
| NullWobbleSuppressor (cv::videostab) | Cette classe permet de ne pas appliquer de suppression de tremblement (wobble) dans la stabilisation vidéo. |
| numeric_limits (cv::cudev) | Cette classe permet de fournir des limites numériques (min, max, epsilon...) pour différents types de données CUDA. |
| numeric_limits< bool > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type bool dans le contexte CUDA. |
| numeric_limits< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type double en CUDA. |
| numeric_limits< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type float en CUDA. |
| numeric_limits< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type signed char en CUDA. |
| numeric_limits< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type short en CUDA. |
| numeric_limits< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type unsigned char en CUDA. |
| numeric_limits< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type unsigned int en CUDA. |
| numeric_limits< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les limites numériques spécifiques au type unsigned short en CUDA. |
| NvidiaHWOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet d'accéder à l'implémentation matérielle d'optical flow (flux optique) via les API Nvidia CUDA. |
| NvidiaOpticalFlow_1_0 (cv::cuda) | Cette classe permet d'utiliser la version 1.0 de l'API Nvidia pour le calcul du flux optique en CUDA. |
| NvidiaOpticalFlow_2_0 (cv::cuda) | Cette classe permet d'utiliser la version 2.0 améliorée de l'API Nvidia pour le calcul du flux optique en CUDA. |
| NVSurfaceToColorConverter (cv::cudacodec) | Cette classe permet de convertir des surfaces NVidia (NV12, NV21) en images couleur dans le module CUDA codec. |
| Object (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter une entité d'objet générique dans différents ensembles de données OpenCV. |
| object (cv::dnn_objdetect) | Cette classe permet de représenter un objet détecté dans un réseau neuronal profond pour la détection d'objets. |
| DPMDetector::ObjectDetection (cv::dpm) | Cette classe permet de stocker les informations relatives à une détection d'objet effectuée par le détecteur DPM. |
| Objectness (cv::saliency) | Cette classe permet d'estimer la "objectness" (probabilité qu'une région contienne un objet) dans les images. |
| ObjectnessBING (cv::saliency) | Cette classe permet d'extraire les régions candidates pour les objets en utilisant l'algorithme BING. |
| ObjectTrackerParams (cv::gapi::ot) | Cette classe permet de définir les paramètres de configuration pour le suivi d'objets dans le module G-API OT. |
| ocl_get_in (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une entrée OpenCL générique dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_in< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une entrée OpenCL de type tableau GArray dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_in< cv::GFrame > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une entrée OpenCL de type GFrame dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_in< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une entrée OpenCL de type GMat dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_in< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une entrée OpenCL opaque dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_in< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une entrée OpenCL de type scalaire dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_out (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une sortie OpenCL générique dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_out< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une sortie OpenCL de type tableau GArray dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_out< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une sortie OpenCL de type GMat dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_out< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une sortie OpenCL opaque dans les pipelines OpenCV G-API. |
| ocl_get_out< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de récupérer une sortie OpenCL scalaire dans les pipelines OpenCV G-API. |
| OCLCallHelper (cv::detail) | Cette classe permet d'aider à l'exécution d'appels OpenCL dans le cadre des pipelines internes d'OpenCV. |
| OCLCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > > (cv::detail) | Cette classe permet de spécialiser l'aide à l'exécution OpenCL pour une implémentation donnée avec types d'entrée et sortie. |
| OCRBeamSearchDecoder (cv::text) | Cette classe permet de décoder du texte reconnu en utilisant un algorithme de recherche Beam Search pour l'OCR. |
| OCRHMMDecoder (cv::text) | Cette classe permet de décoder du texte en utilisant un modèle de Markov caché (HMM) pour l'OCR. |
| OCRHolisticWordRecognizer (cv::text) | Cette classe permet de reconnaître des mots entiers dans une image pour l'OCR, combinant plusieurs approches. |
| OCRTesseract (cv::text) | Cette classe permet d'utiliser le moteur OCR Tesseract pour la reconnaissance de texte dans OpenCV. |
| OCVCallHelper (cv::detail) | Cette classe permet d'aider à l'exécution d'appels dans le contexte interne d'OpenCV, hors OpenCL. |
| OCVCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > > (cv::detail) | Cette classe permet de spécialiser l'aide à l'exécution d'appels OpenCV pour une implémentation spécifique avec types d'entrée et sortie. |
| OCVSetupHelper (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'initialisation et la configuration des appels dans OpenCV. |
| OCVSetupHelper< Impl, std::tuple< Ins... > > (cv::detail) | Cette classe permet de spécialiser la configuration pour une implémentation donnée avec types d'entrée. |
| OCVStCallHelper (cv::detail) | Cette classe permet de gérer l'exécution d'appels séquentiels (single-threaded) dans OpenCV. |
| OCVStCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > > (cv::detail) | Cette classe permet de spécialiser la gestion d'appels séquentiels pour une implémentation et types spécifiques. |
| Odometry (cv::rgbd) | Cette classe permet de calculer la position et l'orientation d'une caméra à partir de flux RGB-D pour la navigation. |
| OdometryFrame (cv::rgbd) | Cette classe permet de représenter une trame (frame) utilisée dans les calculs d'odométrie RGB-D. |
| OLSTracker (cv::rapid) | Cette classe permet de suivre des objets ou caractéristiques dans un flux vidéo en utilisant l'algorithme OLS. |
| OnePassStabilizer (cv::videostab) | Cette classe permet de stabiliser une vidéo en une seule passe, réduisant les effets de tremblement. |
| OpaqueRef (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une référence opaque à un objet interne d'OpenCV, masquant les détails d'implémentation. |
| OpaqueRefT (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une référence opaque typée à un objet interne d'OpenCV. |
| OpenCLExecutionContext (cv::ocl) | Cette classe permet de gérer le contexte d'exécution OpenCL, incluant files, queues, et périphériques. |
| OpenCLExecutionContextScope (cv::ocl) | Cette classe permet de gérer la portée d'un contexte OpenCL, facilitant l'entrée et sortie du contexte dans une portée donnée. |
| OpenCV_API_Header | Cette classe/fichier permet de définir les macros et paramètres pour l'export et import des symboles OpenCV. |
| OpenVINO (cv::gapi::onnx::ep) | Cette classe permet d'intégrer le backend OpenVINO pour l'exécution de modèles ONNX dans G-API d'OpenCV. |
| OperatorRunner (cv::cann) | Cette classe permet d'exécuter des opérations sur la plateforme Cambricon AI Neural Network (CANN). |
| RetinaParameters::OPLandIplParvoParameters (cv::bioinspired) | Cette classe permet de stocker les paramètres du modèle de la couche OPL et des cellules Parvo dans la rétine bioinspirée. |
| OptRef::OptHolder (cv::detail) | Cette classe permet de stocker une option ou un paramètre dans le cadre d'une référence optimisée. |
| OpticalFlowDual_TVL1 (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique basé sur l'algorithme Dual TV-L1 accéléré par CUDA. |
| OpticalFlowPCAFlow (cv::optflow) | Cette classe permet de calculer le flux optique en utilisant une méthode basée sur l'analyse en composantes principales (PCA). |
| optional (cv::util) | Cette classe permet de gérer des valeurs optionnelles pouvant contenir ou non une donnée (similaire à std::optional). |
| optional_lock_guard (cv::utils) | Cette classe permet de gérer un verrouillage optionnel sécurisé sur une ressource partagée. |
| optional_shared_lock_guard (cv::utils) | Cette classe permet de gérer un verrou partagé optionnel sécurisé pour la synchronisation entre processus légers. |
| OptRef (cv::detail) | Cette classe permet de représenter une référence optimisée à une donnée ou un objet interne d'OpenCV. |
| OR_imagenet (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer et accéder à l'ensemble de données ImageNet dans OpenCV pour des tâches d'apprentissage. |
| OR_imagenetObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans l'ensemble de données ImageNet utilisé par OpenCV. |
| OR_mnist (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler l'ensemble de données MNIST pour la reconnaissance de chiffres manuscrits. |
| OR_mnistObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans l'ensemble de données MNIST. |
| OR_pascal (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler l'ensemble de données Pascal VOC pour des tâches de détection et classification. |
| OR_pascalObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans l'ensemble de données Pascal VOC. |
| OR_sun (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer le dataset SUN pour la reconnaissance et segmentation de scènes. |
| OR_sunObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet individuel dans l'ensemble de données SUN. |
| ORB (cv::cuda) | Cette classe permet de détecter et décrire des points clés dans une image en utilisant ORB accéléré par CUDA. |
| ORB (cv) | Cette classe permet de détecter et décrire des points clés dans une image avec l'algorithme ORB standard. |
| Out_Tag (cv) | Cette classe permet de marquer une sortie dans les graphes de traitement internes d'OpenCV. |
| PaddingLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer un remplissage (padding) aux tenseurs d'entrée dans un réseau de neurones. |
| PairwiseSeamFinder (cv::detail) | Cette classe permet de trouver des coutures (seams) optimales entre images pour le panoramique. |
| PaniniPortraitProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des images en vue Panini, utile pour la correction de perspective panoramique. |
| PaniniPortraitWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer des images en utilisant la projection Panini spécifique aux portraits. |
| PaniniPortraitWarper (cv) | Cette classe permet de déformer des images pour la création de panoramas en projection Panini adaptée aux portraits. |
| PaniniProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des images selon le modèle Panini pour la correction géométrique. |
| PaniniWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer des images panoramiques avec la projection Panini. |
| PaniniWarper (cv) | Cette classe permet de déformer et corriger les images panoramiques avec la projection Panini. |
| ParallelForAPI (cv::parallel) | Cette classe permet d'exécuter des boucles en parallèle de manière abstraite et portable. |
| ParallelForBackend (cv::parallel::openmp) | Cette classe permet d'implémenter l'exécution parallèle des boucles en utilisant OpenMP comme backend. |
| ParallelForBackend (cv::parallel::tbb) | Cette classe permet d'implémenter l'exécution parallèle des boucles en utilisant Intel TBB comme backend. |
| ParallelLoopBody (cv) | Cette classe permet de définir le corps d'une boucle à exécuter en parallèle dans OpenCV. |
| ParallelLoopBodyLambdaWrapper (cv) | Cette classe permet d'adapter une lambda en tant que corps de boucle pour une exécution parallèle. |
| ParamDesc (cv::gapi::ie::detail) | Cette classe permet de décrire les paramètres des modules Intel OpenVINO dans G-API. |
| ParamDesc (cv::gapi::oak::detail) | Cette classe permet de décrire les paramètres spécifiques aux modules OAK dans G-API. |
| ParamDesc (cv::gapi::onnx::detail) | Cette classe permet de décrire les paramètres liés aux modules ONNX dans G-API. |
| ParamDesc (cv::gapi::ov::detail) | Cette classe permet de décrire les paramètres des modules OpenVINO dans G-API. |
| DetectionBasedTracker::Parameters (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker basé sur la détection. |
| ParamGrid (cv::ml) | Cette classe permet de définir une grille de paramètres pour la recherche de modèles optimaux en apprentissage. |
| Params (cv::colored_kinfu) | Cette classe permet de définir les paramètres de configuration pour le module Colored KinFu de reconstruction 3D. |
| TrackerContribFeatureHAAR::Params (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de configurer les paramètres pour le tracker utilisant les caractéristiques HAAR dans le module de tracking. |
| TrackerContribSamplerCSC::Params (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de définir les paramètres du sampler CSC utilisé dans certains algorithmes de tracking. |
| TrackerSamplerCS::Params (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de configurer les paramètres du sampler CS dans le cadre du suivi d'objets. |
| TrackerSamplerCSC::Params (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de définir les paramètres du sampler CSC (Compressed Sensing) pour le tracking. |
| TrackerSamplerPF::Params (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker basé sur les filtres particulaires (Particle Filter). |
| FacemarkAAM::Params (cv::face) | Cette classe permet de régler les paramètres pour le modèle de repérage facial AAM (Active Appearance Model). |
| FacemarkKazemi::Params (cv::face) | Cette classe permet de configurer les paramètres du modèle Facemark utilisant l'algorithme de Kazemi pour la détection de points clés faciaux. |
| FacemarkLBF::Params (cv::face) | Cette classe permet de régler les paramètres du modèle Facemark LBF (Local Binary Features) pour le repérage facial. |
| Params (cv::gapi::ie) | Cette classe permet de définir les paramètres pour les modules Intel OpenVINO dans G-API. |
| Params (cv::gapi::oak) | Cette classe permet de configurer les paramètres pour les modules OAK dans G-API. |
| Params (cv::gapi::onnx) | Cette classe permet de régler les paramètres pour les modules ONNX dans G-API. |
| Params (cv::gapi::ov) | Cette classe permet de définir les paramètres des modules OpenVINO dans G-API. |
| Params (cv::kinfu) | Cette classe permet de configurer les paramètres du module KinFu pour la reconstruction 3D en temps réel. |
| Params (cv::large_kinfu) | Cette classe permet de définir les paramètres pour la version Large KinFu, une version étendue du KinFu. |
| TrackerBoosting::Params (cv::legacy) | Cette classe permet de régler les paramètres du tracker basé sur le boosting (méthode d'ensemble). |
| TrackerCSRT::Params (cv::legacy) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker CSRT, un algorithme de suivi basé sur la corrélation spatiale. |
| TrackerKCF::Params (cv::legacy) | Cette classe permet de régler les paramètres du tracker KCF (Kernelized Correlation Filters). |
| TrackerMedianFlow::Params (cv::legacy) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker MedianFlow, basé sur le flux optique. |
| TrackerMIL::Params (cv::legacy) | Cette classe permet de définir les paramètres du tracker MIL, utilisant un classifieur basé sur des méthodes d'apprentissage multiple. |
| TrackerTLD::Params (cv::legacy) | Cette classe permet de régler les paramètres du tracker TLD (Tracking-Learning-Detection). |
| BinaryDescriptor::Params (cv::line_descriptor) | Cette classe permet de configurer les paramètres du descripteur binaire utilisé dans la détection de lignes. |
| HistogramPhaseUnwrapping::Params (cv::phase_unwrapping) | Cette classe permet de définir les paramètres pour le dépliage de phase par histogramme. |
| QRCodeDetectorAruco::Params (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres du détecteur de QR code basé sur la bibliothèque Aruco. |
| QRCodeEncoder::Params (cv) | Cette classe permet de définir les paramètres du codeur de QR code. |
| SimpleBlobDetector::Params (cv) | Cette classe permet de régler les paramètres du détecteur de blobs simple pour l'analyse d'images. |
| GrayCodePattern::Params (cv::structured_light) | Cette classe permet de configurer les paramètres des motifs Gray Code pour la projection dans la lumière structurée. |
| SinusoidalPattern::Params (cv::structured_light) | Cette classe permet de définir les paramètres des motifs sinusoïdaux pour la projection dans la lumière structurée. |
| TrackerCSRT::Params (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker CSRT (Channel and Spatial Reliability Tracker). |
| TrackerDaSiamRPN::Params (cv) | Cette classe permet de définir les paramètres du tracker DaSiamRPN, un tracker basé sur un réseau de propositions régionales Siamese. |
| TrackerGOTURN::Params (cv) | Cette classe permet de régler les paramètres du tracker GOTURN, utilisant un réseau de neurones profond. |
| TrackerKCF::Params (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker KCF (Kernelized Correlation Filter). |
| TrackerMIL::Params (cv) | Cette classe permet de définir les paramètres du tracker MIL (Multiple Instance Learning). |
| TrackerNano::Params (cv) | Cette classe permet de régler les paramètres du tracker Nano, un tracker rapide et léger. |
| TrackerVit::Params (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker basé sur l'architecture Vision Transformer (ViT). |
| Params (cv::tracking::TrackerKCF) | Cette classe permet de définir les paramètres détaillés du tracker KCF dans l'espace de noms tracking. |
| EdgeDrawing::Params (cv::ximgproc) | Cette classe permet de configurer les paramètres de l'algorithme Edge Drawing pour la détection de contours. |
| Params< cv::gapi::Generic > (cv::gapi::ie) | Cette classe permet de définir les paramètres génériques pour le backend Intel OpenVINO dans G-API. |
| Params< cv::gapi::Generic > (cv::gapi::onnx) | Cette classe permet de configurer les paramètres génériques pour le backend ONNX dans G-API. |
| Params< cv::gapi::Generic > (cv::gapi::ov) | Cette classe permet de définir les paramètres génériques pour le backend OpenVINO dans G-API. |
| ParamType (cv) | Cette classe permet de représenter un type de paramètre générique dans OpenCV. |
| ParamType< _Tp, typename std::enable_if< std::is_enum< _Tp >::value >::type > (cv) | Cette classe permet de spécialiser la gestion des paramètres de type énumération dans OpenCV. |
| ParamType< Algorithm > (cv) | Cette classe permet de définir un type de paramètre spécifique pour les objets dérivés d'Algorithm dans OpenCV. |
| ParamType< bool > (cv) | Cette classe permet de représenter un paramètre de type booléen dans OpenCV. |
| ParamType< double > (cv) | Cette classe permet de gérer un paramètre de type double dans OpenCV. |
| ParamType< float > (cv) | Cette classe permet de gérer un paramètre de type float dans OpenCV. |
| ParamType< Mat > (cv) | Cette classe permet de définir un paramètre de type Mat (matrice/image) dans OpenCV. |
| ParamType< Scalar > (cv) | Cette classe permet de gérer un paramètre de type Scalar (valeurs multiples) dans OpenCV. |
| ParamType< std::vector< Mat > > (cv) | Cette classe permet de gérer un paramètre sous forme de vecteur de matrices dans OpenCV. |
| ParamType< String > (cv) | Cette classe permet de représenter un paramètre de type chaîne de caractères (String) dans OpenCV. |
| ParamType< uchar > (cv) | Cette classe permet de gérer un paramètre de type unsigned char dans OpenCV. |
| ParamType< uint64 > (cv) | Cette classe permet de gérer un paramètre de type entier non signé 64 bits dans OpenCV. |
| ParamType< unsigned > (cv) | Cette classe permet de représenter un paramètre de type unsigned int dans OpenCV. |
| PascalObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet issu de l'ensemble de données Pascal VOC dans OpenCV. |
| PascalPart (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter une partie annotée d'un objet dans l'ensemble de données Pascal VOC. |
| PCA (cv) | Cette classe permet de réaliser une analyse en composantes principales (Principal Component Analysis). |
| PCAPrior (cv::optflow) | Cette classe permet de définir un modèle préalable basé sur l'analyse en composantes principales (PCA) pour l'estimation du flux optique. |
| PCTSignatures (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de générer et manipuler des signatures pour des images basées sur la transformée PCT (Point Cloud Technique). |
| PCTSignaturesSQFD (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de calculer la distance entre signatures PCT utilisant la métrique SQFD (Signature Quadratic Form Distance). |
| PD_caltech (cv::datasets) | Cette classe permet de charger et gérer l'ensemble de données Caltech Pedestrian Detection dans OpenCV. |
| PD_caltechObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet détecté dans le dataset Caltech Pedestrian Detection. |
| PD_inria (cv::datasets) | Cette classe permet de charger et gérer l'ensemble de données INRIA Pedestrian Detection dans OpenCV. |
| PD_inriaObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un objet détecté dans l'ensemble de données INRIA Pedestrian Detection. |
| PermuteLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de réaliser une permutation des dimensions dans un réseau de neurones convolutionnel. |
| PerspectiveMapPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler un pointeur vers une carte de perspective pour les opérations CUDA. |
| PerspectiveMapPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler un pointeur vers une carte de perspective avec taille pour CUDA. |
| PhaseUnwrapping (cv::phase_unwrapping) | Cette classe permet de corriger les phases ambigües dans des données de phase, notamment en traitement d'image. |
| PHash (cv::img_hash) | Cette classe permet de calculer le hachage perceptuel (pHash) d'une image pour la comparaison rapide. |
| plaidml_get_in (cv::detail) | Cette classe permet d'obtenir les entrées nécessaires pour une opération dans le backend PlaidML. |
| plaidml_get_in< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe spécialisée permet d'obtenir l'entrée sous forme de GMat pour PlaidML. |
| plaidml_get_out (cv::detail) | Cette classe permet d'obtenir les sorties d'une opération dans le backend PlaidML. |
| plaidml_get_out< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe spécialisée permet d'obtenir la sortie sous forme de GMat pour PlaidML. |
| PlaidMLCallHelper (cv::detail) | Cette classe permet de faciliter l'appel de fonctions dans le backend PlaidML. |
| PlaidMLCallHelper< Impl, std::tuple< Ins... >, std::tuple< Outs... > > (cv::detail) | Cette classe générique permet de faciliter l'appel d'implémentations spécifiques avec des tuples d'entrées et sorties dans PlaidML. |
| PlanePortraitProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des images dans un portrait plan pour la correction géométrique. |
| PlanePortraitWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer (warper) une image en projection portrait plane. |
| PlaneProjector (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser une projection plane d'une image dans des opérations de recalage. |
| PlaneWarper (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer une déformation plane d'images pour l'alignement. |
| PlaneWarper (cv) | Cette classe permet d'appliquer une déformation plane standard sur une image pour la création de panoramas. |
| PlaneWarperGpu (cv::detail) | Cette classe permet d'exécuter la déformation plane d'images en utilisant l'accélération GPU. |
| Platform (cv::ocl) | Cette classe permet de représenter une plateforme OpenCL disponible pour l'exécution de noyaux. |
| PlatformInfo (cv::ocl) | Cette classe permet de récupérer les informations détaillées d'une plateforme OpenCL. |
| Plot2d (cv::plot) | Cette classe permet de créer et afficher des graphiques 2D simples dans OpenCV. |
| PluginStreamReader (cv) | Cette classe permet de lire des flux vidéo ou images via des plugiciels externes. |
| plus (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une opération d'addition entre éléments dans CUDA. |
| Point (cv::gapi::own) | Cette classe permet de représenter un point 2D avec coordonnées entières dans G-API. |
| Point2f (cv::gapi::own) | Cette classe permet de représenter un point 2D avec coordonnées flottantes dans G-API. |
| Point3_ (cv) | Cette classe de gabarit permet de représenter un point en 3D avec des coordonnées génériques. |
| Point3f (cv::gapi::own) | Cette classe permet de représenter un point 3D avec des coordonnées flottantes dans G-API. |
| Point_ (cv) | Cette classe de gabarit permet de représenter un point dans un espace N-dimensionnel avec un type générique. |
| Poly (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de définir et manipuler une forme polygonale dans le module expérimental G-API pour le dessin. |
| PoolingLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une couche de pooling (max ou average) dans un réseau de neurones profond. |
| PoolingLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une couche de pooling optimisée pour quantification int8 dans un réseau de neurones. |
| PortCfg (cv::gapi::ie) | Cette classe permet de configurer les ports d'entrée/sortie pour un graphe G-API avec le backend Intel OpenVINO. |
| PortCfg (cv::gapi::onnx) | Cette classe permet de configurer les ports d'entrée/sortie pour un graphe G-API avec le backend ONNX. |
| pose (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer des données relatives à des poses dans des ensembles de données utilisés pour apprentissage. |
| Pose3D (cv::ppf_match_3d) | Cette classe permet de représenter une pose 3D, souvent utilisée dans l'algorithme PPF pour le recalage 3D. |
| PoseCluster3D (cv::ppf_match_3d) | Cette classe permet de grouper plusieurs poses 3D similaires en unités d'allocation dans l'algorithme PPF. |
| PoseGraph (cv::kinfu::detail) | Cette classe permet de représenter et gérer un graphe de poses pour la fusion de données KinFu. |
| pow_func (cv::cudev) | Cette classe de gabarit permet d'appliquer la fonction puissance sur des éléments dans CUDA. |
| pow_func< double > (cv::cudev) | Spécialisation de pow_func pour le type double, permettant l'application de la fonction puissance en double précision. |
| PowerLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'appliquer une opération de puissance élément par élément dans un réseau de neurones. |
| PPF3DDetector (cv::ppf_match_3d) | Cette classe permet de détecter des objets 3D en utilisant la technique des Point Pair Features. |
| PredictCollector (cv::face) | Cette classe permet de collecter les résultats de prédiction dans les modules de reconnaissance faciale. |
| StandardCollector::PredictResult (cv::face) | Cette classe permet de stocker le résultat d'une prédiction standard dans la reconnaissance faciale. |
| PriorBoxLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de générer des boîtes d'ancrage (prior boxes) utilisées dans les réseaux de détection d'objets. |
| Program (cv::ocl) | Cette classe permet de gérer un programme OpenCL compilé prêt à être exécuté. |
| ProgramSource (cv::ocl) | Cette classe permet de représenter la source (code) d'un programme OpenCL avant compilation. |
| project1st (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une projection sur le premier axe dans CUDA. |
| project2nd (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une projection sur le deuxième axe dans CUDA. |
| Intr::Projector (cv::kinfu) | Cette classe permet de projeter des points 3D sur une image en utilisant les paramètres intrinsèques de la caméra dans KinFu. |
| ProjectorBase (cv::detail) | Cette classe permet de servir de base pour les différentes classes de projection dans OpenCV. |
| PropagationParameters (cv::stereo) | Cette classe permet de définir les paramètres utilisés pour la propagation d'information dans la stéréo vision. |
| ProposalLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de générer des propositions de régions (region proposals) dans un réseau de détection. |
| ProtoToMeta (cv::detail) | Cette classe permet de convertir une représentation proto en métadonnées pour le graphe G-API. |
| ProtoToMeta< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Spécialisation de ProtoToMeta pour convertir un GArray en métadonnées. |
| ProtoToMeta< cv::GMat > (cv::detail) | Spécialisation de ProtoToMeta pour convertir un GMat en métadonnées. |
| ProtoToMeta< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Spécialisation de ProtoToMeta pour convertir un GOpaque en métadonnées. |
| ProtoToMeta< cv::GScalar > (cv::detail) | Spécialisation de ProtoToMeta pour convertir un GScalar en métadonnées. |
| ProtoToParam (cv::detail) | Cette classe permet de convertir une représentation proto en paramètres utilisables dans G-API. |
| ProtoToParam< cv::GArray< cv::GMat > > (cv::detail) | Cette classe permet de convertir un objet proto en paramètre de type tableau GArray contenant des matrices GMat. |
| ProtoToParam< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de convertir un objet proto en paramètre de type tableau générique GArray. |
| ProtoToParam< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de convertir un objet proto en paramètre de type matrice GMat. |
| ProtoToParam< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de convertir un objet proto en paramètre de type GOpaque, représentant une donnée opaque générique. |
| ProtoToParam< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de convertir un objet proto en paramètre de type scalaire GScalar. |
| PtrTraits (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les traits généraux d'un pointeur pour les opérations CUDA dans le module cudev. |
| PtrTraits< AffineMapPtrSz > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits du pointeur pour les cartes affines dans CUDA. |
| PtrTraits< BinaryTransformPtrSz< Src1Ptr, Src2Ptr, Op > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour un pointeur effectuant une transformation binaire entre deux sources. |
| PtrTraits< CommonAreaInterPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour un pointeur d'interpolation d'aire commune. |
| PtrTraits< ConstantPtrSz< T > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur constant à un type T dans CUDA. |
| PtrTraits< CubicInterPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour un pointeur d'interpolation cubique. |
| PtrTraits< DerivXPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour un pointeur calculant la dérivée selon l'axe X. |
| PtrTraits< DerivYPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour un pointeur calculant la dérivée selon l'axe Y. |
| PtrTraits< Expr< Body > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur représentant une expression CUDA générique. |
| PtrTraits< GlobPtrSz< T > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur global vers un type T dans CUDA. |
| PtrTraits< GpuMat_< T > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur vers un GpuMat typé T dans CUDA. |
| PtrTraits< IntegerAreaInterPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de définir les traits pour un pointeur d'interpolation d'aire entière. |
| PtrTraits< LaplacianPtrSz< ksize, SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur appliquant un filtre Laplacien avec une taille donnée. |
| PtrTraits< LinearInterPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur d'interpolation linéaire. |
| PtrTraits< LutPtrSz< SrcPtr, TablePtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur utilisant une table de recherche (LUT). |
| PtrTraits< NearestInterPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur d'interpolation du plus proche voisin. |
| PtrTraits< PerspectiveMapPtrSz > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur représentant une carte de perspective. |
| PtrTraits< RemapPtr1Sz< SrcPtr, MapPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur d'opération de recartographie avec une carte unique. |
| PtrTraits< RemapPtr2Sz< SrcPtr, MapXPtr, MapYPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur d'opération de recartographie avec deux cartes X et Y. |
| PtrTraits< ResizePtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur appliquant une opération de redimensionnement. |
| PtrTraits< ScharrXPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur calculant le filtre Scharr selon l'axe X. |
| PtrTraits< ScharrYPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur calculant le filtre Scharr selon l'axe Y. |
| PtrTraits< SingleMaskChannelsSz< MaskPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur appliquant un masque simple sur certains canaux. |
| PtrTraits< SobelXPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur calculant le filtre Sobel selon l'axe X. |
| PtrTraits< SobelYPtrSz< SrcPtr > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur calculant le filtre Sobel selon l'axe Y. |
| PtrTraits< Texture< T, R > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur vers une texture CUDA de type T avec ressource R. |
| PtrTraits< UnaryTransformPtrSz< SrcPtr, Op > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur effectuant une transformation unaire avec une opération Op. |
| PtrTraits< ZipPtrSz< PtrTuple > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer les traits pour un pointeur combinant plusieurs pointeurs sous forme de tuple. |
| PtrTraitsBase (cv::cudev) | Cette classe permet de définir la base des traits pour la gestion des pointeurs CUDA. |
| PyParams (cv::gapi::ie) | Cette classe permet de gérer les paramètres Python pour l'intégration avec OpenVINO Inference Engine. |
| PyParams (cv::gapi::onnx) | Cette classe permet de gérer les paramètres Python pour l'intégration avec des modèles ONNX. |
| PyParams (cv::gapi::ov) | Cette classe permet de gérer les paramètres Python pour l'intégration avec OpenVINO Runtime. |
| PyrDownBody (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter la réduction d'image (pyramide descendante) sur GPU via CUDA. |
| PyrLkOptFlowEstimatorBase (cv::videostab) | Cette classe permet d'estimer le flux optique basé sur l'algorithme de Lucas-Kanade pyramidal. |
| PyrLKOpticalFlow (cv::superres) | Cette classe permet de calculer le flux optique pyramidal Lucas-Kanade pour la super-résolution vidéo. |
| PyRotationWarper (cv) | Cette classe permet de réaliser la transformation de rotation d'images pour la projection panoramique. |
| PyrUpBody (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter l'agrandissement d'image (pyramide ascendante) sur GPU via CUDA. |
| QcAllocator (cv::fastcv) | Cette classe permet d'allouer des ressources mémoire pour la bibliothèque FastCV optimisée. |
| QcResourceManager (cv::fastcv) | Cette classe permet de gérer les ressources allouées pour FastCV. |
| QRCodeDetector (cv) | Cette classe permet de détecter et décoder les codes QR dans des images. |
| QRCodeDetectorAruco (cv) | Cette classe permet de détecter et décoder les codes QR intégrés dans les marqueurs ArUco. |
| QRCodeEncoder (cv) | Cette classe permet de générer des images de codes QR à partir de données. |
| QtFont (cv) | Cette classe permet de gérer les polices de caractères pour le rendu texte via Qt. |
| Subdiv2D::QuadEdge (cv) | Cette classe permet de représenter une arête (edge) dans la subdivision de Delaunay. |
| QualityBase (cv::quality) | Cette classe permet de définir une interface de base pour la mesure de qualité d'image. |
| QualityBRISQUE (cv::quality) | Cette classe permet d'évaluer la qualité d'image selon la métrique BRISQUE. |
| QualityGMSD (cv::quality) | Cette classe permet d'évaluer la qualité d'image selon la métrique GMSD. |
| QualityMSE (cv::quality) | Cette classe permet de calculer l'erreur quadratique moyenne (MSE) entre images. |
| QualityPSNR (cv::quality) | Cette classe permet de calculer le rapport signal sur bruit de pic (PSNR) pour la qualité d'image. |
| QualitySSIM (cv::quality) | Cette classe permet de calculer l'indice de similarité structurelle (SSIM) pour la qualité d'image. |
| QuantizedPyramid (cv::linemod) | Cette classe permet de construire une pyramide quantifiée pour la détection de formes avec LINEMOD. |
| QuantizeLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de quantifier les données d'un réseau neuronal dans le module DNN. |
| QuasiDenseStereo (cv::stereo) | Cette classe permet de calculer des correspondances quasi-denses pour la stéréovision. |
| Quat (cv) | Cette classe permet de représenter et manipuler des quaternions pour les rotations 3D. |
| QuatEnum (cv) | Cette classe permet de définir des constantes liées aux quaternions. |
| Queue (cv::ocl) | Cette classe permet de gérer une file d'attente pour l'exécution des commandes OpenCL. |
| queue_capacity (cv::gapi::streaming) | Cette classe permet de gérer la capacité maximale d'une file dans le streaming G-API. |
| QueueInput (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de représenter une source d'entrée en file pour le pipeline G-API. |
| QueueSource (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de gérer une source en file dans les opérations expérimentales de G-API. |
| QueueSourceBase (cv::gapi::wip) | Cette classe permet de fournir une base commune pour les sources en file dans G-API WIP. |
| RadialVarianceHash (cv::img_hash) | Cette classe permet de calculer une empreinte (hash) d'image basée sur la variance radiale. |
| RandomPatternCornerFinder (cv::randpattern) | Cette classe permet de détecter des coins dans une image en utilisant un motif aléatoire prédéfini. |
| RandomPatternGenerator (cv::randpattern) | Cette classe permet de générer des motifs aléatoires utilisés pour la détection et la correspondance de points. |
| Range (cv) | Cette classe permet de représenter une plage d'indices pour des opérations de découpage dans les matrices. |
| RansacParams (cv::videostab) | Cette classe permet de définir les paramètres pour l'algorithme RANSAC utilisé dans la stabilisation vidéo. |
| Rapid (cv::rapid) | Cette classe permet d'implémenter la méthode RAPID pour la détection rapide de régions d'intérêt. |
| RawVideoSource (cv::cudacodec) | Cette classe permet de gérer une source vidéo brute pour la décompression GPU avec CUDA. |
| Allocator::rebind (cv) | Cette classe permet de définir un type d'allocateur adapté à un type différent via un mécanisme de rebind. |
| Avg::rebind (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une version adaptée du calcul de moyenne (Avg) pour un autre type de données CUDA. |
| Max::rebind (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une version adaptée du calcul du maximum (Max) pour un autre type CUDA. |
| Min::rebind (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une version adaptée du calcul du minimum (Min) pour un autre type CUDA. |
| Sum::rebind (cv::cudev) | Cette classe permet de définir une version adaptée du calcul de somme (Sum) pour un autre type CUDA. |
| ReciprocalLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de calculer la couche de réciproque (1/x) dans un réseau de neurones. |
| Rect (cv::gapi::own) | Cette classe permet de définir un rectangle dans l'espace 2D pour le module G-API. |
| Rect (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet de gérer un rectangle dans le cadre expérimental de dessin dans G-API WIP. |
| Rect_ (cv) | Cette classe permet de représenter un rectangle générique avec des coordonnées et dimensions paramétrables. |
| ReduceLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de réduire une dimension (ex: somme, moyenne) sur une couche d'un réseau de neurones. |
| ReduceToColumnBody (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une réduction sur chaque colonne d'une matrice CUDA. |
| ReduceToRowBody (cv::cudev) | Cette classe permet de réaliser une réduction sur chaque ligne d'une matrice CUDA. |
| RefineParameters (cv::aruco) | Cette classe permet de stocker les paramètres utilisés pour le raffinement de la détection ArUco. |
| RegionLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de gérer une couche réseau qui divise la sortie en régions (utilisée par ex. dans YOLO). |
| ReLU6Layer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche ReLU6 (activation limitée entre 0 et 6) dans un réseau. |
| ReLULayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche ReLU (Rectified Linear Unit) dans un réseau de neurones. |
| RemapPtr1 (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur spécialisé pour le remapping d'images CUDA (version 1). |
| RemapPtr1Sz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur remap CUDA avec taille fixe (version 1). |
| RemapPtr2 (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur spécialisé pour le remapping d'images CUDA (version 2). |
| RemapPtr2Sz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur remap CUDA avec taille fixe (version 2). |
| ReorgLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la couche de réorganisation de données dans un réseau (ex: pour YOLO). |
| Intr::Reprojector (cv::kinfu) | Cette classe permet de reprojeter des points 3D dans l'espace pour le KinFu (fusion de données Kinect). |
| RequantizeLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de requantifier une couche d'un réseau de neurones quantifié. |
| ReshapeLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de remodeler (changer la forme) les tenseurs dans un réseau de neurones. |
| ResizedImageDescriptor (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de décrire une image redimensionnée pour le suivi dans la méthode TBM. |
| ResizeLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de redimensionner des images ou des tenseurs dans un réseau de neurones. |
| ResizePtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur spécialisé pour l'opération de redimensionnement CUDA. |
| ResizePtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur de redimensionnement CUDA avec taille fixe. |
| Retina (cv::bioinspired) | Cette classe permet de simuler la rétine humaine pour le traitement d'images inspiré biologiquement. |
| RetinaFastToneMapping (cv::bioinspired) | Cette classe permet d'appliquer un mapping tonale rapide basé sur le modèle de la rétine. |
| RetinaParameters (cv::bioinspired) | Cette classe permet de définir les paramètres de la simulation de la rétine. |
| RFFeatureGetter (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'extraire des caractéristiques à partir d'images à l'aide de Random Forest. |
| RGB2Gray (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB en niveaux de gris sous CUDA. |
| RGB2HLS (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format HLS sous CUDA. |
| RGB2HSV (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format HSV sous CUDA. |
| RGB2Lab (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format Lab sous CUDA. |
| RGB2Luv (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format Luv sous CUDA. |
| RGB2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet d'effectuer une conversion directe ou ajustement entre formats RGB sous CUDA. |
| RGB2XYZ (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format XYZ sous CUDA. |
| RGB2YCrCb (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format YCrCb sous CUDA. |
| RGB2YUV (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des images RGB au format YUV sous CUDA. |
| RGB_to_GRAY_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter la conversion d'images RGB en niveaux de gris dans CUDA. |
| RGB_to_HLS4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir RGB en HLS avec un canal alpha complet dans CUDA. |
| RGB_to_HLS4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir RGB en HLS avec alpha pour des données de type float CUDA. |
| RGB_to_HLS4_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HLS avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_HLS4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HLS avec 4 canaux float sous CUDA. |
| RGB_to_HLS_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HLS complète avec gestion d'alpha dans CUDA. |
| RGB_to_HLS_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète RGB vers HLS float dans CUDA. |
| RGB_to_HLS_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HLS simple sans alpha dans CUDA. |
| RGB_to_HLS_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HLS float sans alpha dans CUDA. |
| RGB_to_HSV4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV avec canal alpha complet sous CUDA. |
| RGB_to_HSV4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV avec alpha float sous CUDA. |
| RGB_to_HSV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_HSV4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV avec 4 canaux float sous CUDA. |
| RGB_to_HSV_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV complète avec alpha dans CUDA. |
| RGB_to_HSV_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion complète RGB vers HSV float dans CUDA. |
| RGB_to_HSV_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV simple sans alpha sous CUDA. |
| RGB_to_HSV_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers HSV float sans alpha sous CUDA. |
| RGB_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers Lab avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers Lab simple sous CUDA. |
| RGB_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers Luv avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet la conversion RGB vers Luv simple sous CUDA. |
| RGB_to_XYZ4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGB en espace colorimétrique XYZ avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_XYZ_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGB en espace colorimétrique XYZ sous CUDA. |
| RGB_to_YCrCb4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGB en espace YCrCb avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_YCrCb_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGB en espace YCrCb sous CUDA. |
| RGB_to_YUV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGB en espace YUV avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGB_to_YUV_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGB en espace YUV sous CUDA. |
| RGBA_to_GRAY_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en niveaux de gris sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HLS avec 4 canaux et alpha complet sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HLS avec alpha complet sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HLS avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HLS avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HLS complet avec alpha sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HLS complet avec alpha sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HLS simple sous CUDA. |
| RGBA_to_HLS_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HLS simple sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV4_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HSV avec 4 canaux et alpha complet sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV4_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HSV avec alpha complet sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HSV avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV4_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HSV avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV_FULL_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HSV complet avec alpha sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV_FULL_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HSV complet avec alpha sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace HSV simple sous CUDA. |
| RGBA_to_HSV_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA float en espace HSV simple sous CUDA. |
| RGBA_to_Lab4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace Lab avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_Lab_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace Lab simple sous CUDA. |
| RGBA_to_Luv4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace Luv avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_Luv_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace Luv simple sous CUDA. |
| RGBA_to_XYZ4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace XYZ avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_XYZ_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace XYZ simple sous CUDA. |
| RGBA_to_YCrCb4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace YCrCb avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_YCrCb_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace YCrCb simple sous CUDA. |
| RGBA_to_YUV4_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace YUV avec 4 canaux sous CUDA. |
| RGBA_to_YUV_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir une image RGBA en espace YUV simple sous CUDA. |
| RgbdFrame (cv::rgbd) | Cette classe permet de représenter une trame (frame) contenant des données RGB-D (couleur + profondeur). |
| RgbdICPOdometry (cv::rgbd) | Cette classe permet de calculer l'odométrie (déplacement) 3D basée sur l'algorithme ICP (Iterative Closest Point) pour des données RGB-D. |
| RgbdNormals (cv::rgbd) | Cette classe permet de calculer et stocker les normales 3D dérivées d'images de profondeur RGB-D. |
| RgbdOdometry (cv::rgbd) | Cette classe permet d'estimer le déplacement (odométrie) 3D à partir de données RGB-D en utilisant différentes méthodes. |
| RgbdPlane (cv::rgbd) | Cette classe permet de modéliser un plan 3D détecté dans une image RGB-D. |
| RICInterpolator (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'interpoler des valeurs sur une image en utilisant la méthode RIC (Robust Interpolation of Correspondences). |
| RidgeDetectionFilter (cv::ximgproc) | Cette classe permet de détecter des crêtes (ridges) dans une image, utile pour l'analyse de structures linéaires. |
| RLOFOpticalFlowParameter (cv::optflow) | Cette classe permet de définir les paramètres pour l'estimation du flux optique RLOF (Robust Local Optical Flow). |
| RMat (cv) | Cette classe permet de représenter une matrice flexible, dérivée de Mat, utilisée pour manipuler des images et matrices. |
| RNG (cv) | Cette classe permet de générer des nombres aléatoires, souvent utilisée pour les opérations stochastiques dans OpenCV. |
| RNG_MT19937 (cv) | Cette classe permet de générer des nombres aléatoires en utilisant l'algorithme Mersenne Twister MT19937. |
| RNNLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de réseau de neurones récurrents (RNN) dans un modèle DNN. |
| RotatedRect (cv) | Cette classe permet de représenter un rectangle orienté, défini par son centre, ses dimensions et son angle de rotation. |
| RotationWarper (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser des transformations d'images par rotation dans le cadre du stitching. |
| RotationWarperBase (cv::detail) | Cette classe permet de servir de base pour différentes implémentations de enveloppes par rotation. |
| RoundLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche DNN qui effectue l'arrondi des valeurs dans un réseau de neurones. |
| RTrees (cv::ml) | Cette classe permet de construire et utiliser des forêts d'arbres de décision (Random Trees) pour la classification et régression. |
| S11N (cv::gapi::s11n::detail) | Cette classe permet la sérialisation et désérialisation générique de données dans le cadre d'application G-API. |
| S11N< cv::gapi::ot::ObjectTrackerParams > (cv::gapi::s11n::detail) | Cette classe permet la sérialisation/désérialisation des paramètres de suivi d'objets dans G-API. |
| Saliency (cv::saliency) | Cette classe permet d'estimer la salience (zones d'intérêt visuel) dans une image. |
| SatCastHelper (cv::cudev::vec_math_detail) | Cette classe permet d'aider à effectuer des conversions saturées entre différents types numériques. |
| SatCastHelper< 1, VecD > (cv::cudev::vec_math_detail) | Cette classe permet d'appliquer une conversion saturée pour des vecteurs 1D dans CUDA. |
| SatCastHelper< 2, VecD > (cv::cudev::vec_math_detail) | Cette classe permet d'appliquer une conversion saturée pour des vecteurs 2D dans CUDA. |
| SatCastHelper< 3, VecD > (cv::cudev::vec_math_detail) | Cette classe permet d'appliquer une conversion saturée pour des vecteurs 3D dans CUDA. |
| SatCastHelper< 4, VecD > (cv::cudev::vec_math_detail) | Cette classe permet d'appliquer une conversion saturée pour des vecteurs 4D dans CUDA. |
| saturate_cast_fp16_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une conversion saturée vers le format float16 en CUDA. |
| saturate_cast_fp16_func< float, short > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir saturée un float vers un short en float16 sous CUDA. |
| saturate_cast_fp16_func< short, float > (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir saturée un short vers un float en float16 sous CUDA. |
| saturate_cast_func (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer une conversion saturée entre types numériques en CUDA. |
| Scalar (cv::gapi::own) | Cette classe permet de représenter une valeur scalaire générique dans le cadre d'application G-API. |
| Scalar_ (cv) | Cette classe permet de représenter une valeur scalaire (avec plusieurs canaux) dans OpenCV. |
| ScaleLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de mise à l'échelle (scale) dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| ScaleLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de mise à l'échelle en quantification int8 dans un réseau DNN. |
| ScanSegment (cv::ximgproc) | Cette classe permet de segmenter une image en utilisant des algorithmes de balayage pour l'analyse d'image avancée. |
| ScatterLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche scatter qui distribue les données vers différentes positions dans un DNN. |
| ScatterNDLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche scatter multi-dimensionnelle dans un réseau DNN pour réorganiser les données. |
| ScharrXPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de pointer sur les opérateurs du filtre Scharr appliqué selon l'axe X en CUDA. |
| ScharrXPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur vers un opérateur Scharr sur l'axe X avec taille spécifique en CUDA. |
| ScharrYPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de pointer sur les opérateurs du filtre Scharr appliqué selon l'axe Y en CUDA. |
| ScharrYPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur vers un opérateur Scharr sur l'axe Y avec taille spécifique en CUDA. |
| IDeviceSelector::Score (cv::gapi::wip::onevpl) | Cette classe permet d'évaluer et représenter le score d'un dispositif lors de la sélection de matériel pour le traitement vidéo. |
| scratch_helper (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un espace mémoire temporaire (scratch) pour des calculs intermédiaires dans divers algorithmes. |
| scratch_helper< false, Impl, Ins... > (cv::detail) | Cette spécialisation de scratch_helper permet d'implémenter une gestion d'espace mémoire sans allocation dynamique. |
| scratch_helper< true, Impl, Ins... > (cv::detail) | Cette spécialisation de scratch_helper permet d'implémenter une gestion d'espace mémoire avec allocation dynamique. |
| SeamFinder (cv::detail) | Cette classe permet de détecter et corriger les coutures (seams) visibles dans les images panoramiques assemblées. |
| SegmentationModel (cv::dnn) | Cette classe permet de charger et exécuter des modèles de segmentation d'image basés sur des réseaux neuronaux profonds. |
| SegmentationParameters (cv::bioinspired) | Cette classe permet de définir les paramètres configurables pour les algorithmes de segmentation inspirés biologiquement. |
| SelectIf (cv::cudev) | Cette classe permet de sélectionner des éléments selon une condition dans un contexte CUDA. |
| SelectIf< false, ThenType, ElseType > (cv::cudev) | Cette spécialisation de SelectIf permet d'appliquer la sélection conditionnelle pour le cas négatif. |
| SelectiveSearchSegmentation (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet de segmenter des images en régions candidates pour la détection d'objets par recherche sélective. |
| SelectiveSearchSegmentationStrategy (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet de définir des stratégies personnalisées pour la segmentation par recherche sélective. |
| SelectiveSearchSegmentationStrategyColor (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet de segmenter des images en se basant sur la similarité des couleurs dans la recherche sélective. |
| SelectiveSearchSegmentationStrategyFill (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet de segmenter des images en se basant sur le remplissage des régions dans la recherche sélective. |
| SelectiveSearchSegmentationStrategyMultiple (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet d'utiliser plusieurs stratégies simultanément pour améliorer la segmentation par recherche sélective. |
| SelectiveSearchSegmentationStrategySize (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet de segmenter des images en se basant sur la taille des régions dans la recherche sélective. |
| SelectiveSearchSegmentationStrategyTexture (cv::ximgproc::segmentation) | Cette classe permet de segmenter des images en se basant sur la texture des régions dans la recherche sélective. |
| SeluLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche d'activation SELU (Scaled Exponential Linear Unit) dans un réseau DNN. |
| SFMLibmvEuclideanReconstruction (cv::sfm) | Cette classe permet de reconstruire une scène 3D en utilisant la méthode Euclidienne dans le cadre de la structure à partir du mouvement (SfM). |
| ShapeContextDistanceExtractor (cv) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs basés sur le contexte de forme pour comparer des contours. |
| ShapeDistanceExtractor (cv) | Cette classe permet de calculer des distances ou similarités entre différentes formes ou contours. |
| ShapeTransformer (cv) | Cette classe permet de transformer et aligner des formes ou contours en appliquant diverses transformations. |
| shared_lock_guard (cv::utils) | Cette classe permet de gérer un verrou partagé (lecture seule) de manière RAII en C++. |
| ShiftLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche qui effectue un décalage (shift) des données dans un réseau DNN. |
| ShiftLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche de décalage en quantification int8 dans un réseau DNN. |
| ShrinkLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche qui réduit les dimensions des données dans un réseau DNN. |
| ShuffleChannelLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de représenter une couche qui réorganise les canaux des données dans un réseau DNN. |
| SIFT (cv) | Cette classe permet d'extraire des caractéristiques SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) pour la détection et la description de points clés. |
| SigmoidLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche d'activation sigmoid dans un réseau de neurones profond (DNN). |
| SignLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche qui calcule le signe des éléments d'un tenseur dans un DNN. |
| SimilarRects (cv) | Cette classe permet de regrouper et filtrer des rectangles similaires, souvent utilisée pour fusionner des détections. |
| SimpleBlobDetector (cv) | Cette classe permet de détecter des blobs simples dans une image, basés sur des critères comme la taille, la circularité, et la convexité. |
| SimpleWB (cv::xphoto) | Cette classe permet d'effectuer une correction simple de la balance des blancs dans une image. |
| SimulatedAnnealingSolverSystem (cv::ml) | Cette classe permet de résoudre des problèmes d'optimisation via l'algorithme de recuit simulé dans le module apprentissage automatique. |
| sin_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction sinus pour différents types de données en environnement CUDA. |
| sin_func< double > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type double en CUDA. |
| sin_func< float > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type float en CUDA. |
| sin_func< schar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type signed char en CUDA. |
| sin_func< short > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type short en CUDA. |
| sin_func< uchar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type unsigned char en CUDA. |
| sin_func< uint > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type unsigned int en CUDA. |
| sin_func< ushort > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinus pour des données de type unsigned short en CUDA. |
| SingleMaskChannels (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un masque appliqué sur un seul canal d'une image dans CUDA. |
| SingleMaskChannelsSz (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un masque de taille spécifique appliqué sur un seul canal en CUDA. |
| sinh_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction sinus hyperbolique pour différents types en CUDA. |
| sinh_func< double > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type double en CUDA. |
| sinh_func< float > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type float en CUDA. |
| sinh_func< schar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type signed char en CUDA. |
| sinh_func< short > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type short en CUDA. |
| sinh_func< uchar > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type unsigned char en CUDA. |
| sinh_func< uint > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type unsigned int en CUDA. |
| sinh_func< ushort > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de calculer le sinh pour des données de type unsigned short en CUDA. |
| SinhLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche d'activation sinus hyperbolique dans un réseau DNN. |
| SinLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche d'activation sinus dans un réseau de neurones profond. |
| SinusoidalPattern (cv::structured_light) | Cette classe permet de générer des motifs lumineux sinusoïdaux pour la reconstruction 3D par lumière structurée. |
| Size (cv::gapi::own) | Cette classe permet de définir la taille d'une image ou d'une matrice dans le module G-API. |
| Size_ (cv) | Cette classe permet de représenter une taille (largeur, hauteur) générique pour images ou objets. |
| skeleton (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler un jeu de données nommé "skeleton" pour entraînement ou tests. |
| SL2 (cv) | Cette classe permet de représenter le groupe spécial linéaire 2x2, souvent utilisé en géométrie ou vision. |
| SLAM_kitti (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder au jeu de données KITTI dédié aux algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). |
| SLAM_kittiObj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler des objets spécifiques issus du jeu de données KITTI pour SLAM. |
| SLAM_tumindoor (cv::datasets) | Cette classe permet d'accéder au jeu de données TUM Indoor pour tests d'algorithmes SLAM. |
| SLAM_tumindoorObj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler des objets issus du jeu de données TUM Indoor pour SLAM. |
| SliceLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de découper un tenseur en plusieurs parties selon un ou plusieurs axes dans un réseau DNN. |
| SobelXPtr (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer un filtre Sobel pour détecter les gradients horizontaux (axe X) en CUDA. |
| SobelXPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer un filtre Sobel sur l'axe X avec gestion de la taille du masque en CUDA. |
| SobelYPtr (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer un filtre Sobel pour détecter les gradients verticaux (axe Y) en CUDA. |
| SobelYPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer un filtre Sobel sur l'axe Y avec gestion de la taille du masque en CUDA. |
| softdouble (cv) | Cette classe permet de représenter une valeur flottante double précision avec des fonctionnalités spécifiques OpenCV. |
| softfloat (cv) | Cette classe permet de représenter une valeur flottante simple précision avec des fonctionnalités spécifiques OpenCV. |
| SoftmaxLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la couche Softmax qui transforme un vecteur en une distribution de probabilités dans un DNN. |
| SoftmaxLayerInt8 (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche Softmax optimisée pour les tenseurs quantifiés en int8. |
| SoftplusLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation Softplus dans un réseau de neurones profond. |
| SoftsignLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation Softsign dans un réseau de neurones profond. |
| SpaceToDepthLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de réorganiser les données d'entrée en profondeur (canaux) à partir des espaces spatiaux dans un réseau DNN. |
| SparseMat (cv) | Cette classe permet de représenter une matrice creuse (avec peu de valeurs non nulles) pour économiser la mémoire. |
| SparseMat_ (cv) | Cette classe template permet de manipuler des matrices creuses génériques avec un type de donnée donné. |
| SparseMatchInterpolator (cv::ximgproc) | Cette classe permet d'interpoler des correspondances clairsemées dans des images pour des tâches de traitement avancé. |
| SparseMatConstIterator (cv) | Cette classe permet d'itérer en lecture seule sur les éléments non nuls d'une matrice creuse. |
| SparseMatConstIterator_ (cv) | Cette version template permet d'itérer en lecture seule sur les matrices creuses typées. |
| SparseMatIterator (cv) | Cette classe permet d'itérer sur les éléments non nuls d'une matrice creuse pour modification possible. |
| SparseMatIterator_ (cv) | Version template permettant d'itérer sur les matrices creuses typées avec possibilité d'écriture. |
| SparseOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique clairsemé sur GPU via CUDA. |
| SparseOpticalFlow (cv) | Cette classe permet de calculer le flux optique clairsemé sur CPU. |
| SparsePyrLkOptFlowEstimator (cv::videostab) | Cette classe permet d'estimer le flux optique clairsemé basé sur l'algorithme pyramidal de Lucas-Kanade, utilisé pour la stabilisation vidéo. |
| SparsePyrLKOpticalFlow (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer le flux optique pyramidal clairsemé sur GPU avec CUDA. |
| SparsePyrLKOpticalFlow (cv) | Cette classe permet de calculer le flux optique pyramidal clairsemé sur CPU. |
| SparseRLOFOpticalFlow (cv::optflow) | Cette classe permet de calculer le flux optique clairsemé basé sur la méthode RLOF (Robust Local Optical Flow). |
| SphericalPortraitProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter une image panoramique sur une surface sphérique pour un portrait panoramique. |
| SphericalPortraitWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer une image en projection sphérique pour créer des portraits panoramiques. |
| SphericalProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des points ou images sur une surface sphérique pour des applications panoramiques. |
| SphericalWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer des images selon une projection sphérique dans le cadre du stitching. |
| SphericalWarper (cv) | Cette classe permet de réaliser une déformation sphérique d'images pour panorama. |
| SphericalWarperGpu (cv::detail) | Cette classe permet d'effectuer la déformation sphérique d'images sur GPU pour un stitching performant. |
| DTrees::Split (cv::ml) | Cette classe permet de représenter un point de séparation (split) dans un arbre de décision. |
| SplitLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de diviser un tenseur en plusieurs sorties dans un réseau de neurones profond. |
| sqr_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer le carré d'une valeur dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type double dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type float dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type signed char dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type short dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type unsigned char dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type unsigned int dans un environnement CUDA. |
| sqrt_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la racine carrée d'une valeur de type unsigned short dans un environnement CUDA. |
| SqrtLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter une couche de réseau de neurones qui calcule la racine carrée élément par élément d'un tenseur. |
| SR_bsds (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer le jeu de données BSDS utilisé pour des tâches de super-résolution et segmentation d'images. |
| SR_bsdsObj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler les objets spécifiques de l'ensemble de données BSDS pour la super-résolution. |
| SR_div2k (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données DIV2K utilisé pour entraîner et tester des modèles de super-résolution. |
| SR_div2kObj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler les objets spécifiques de l'ensemble de données DIV2K pour des applications de super-résolution. |
| SR_general100 (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données General100, utilisé pour des tâches de super-résolution d'image. |
| SR_general100Obj (cv::datasets) | Cette classe permet de manipuler les objets spécifiques à l'ensemble de données General100 dans des contextes de super-résolution. |
| StabilizerBase (cv::videostab) | Cette classe permet de fournir une base commune pour la stabilisation vidéo, incluant des méthodes de base. |
| StandardCollector (cv::face) | Cette classe permet de collecter les résultats de prédiction pour des algorithmes de reconnaissance faciale. |
| StarDetector (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet de détecter des points d'intérêt dans une image avec l'algorithme STAR. |
| static_indexed_visitor (cv::util) | Cette classe permet de visiter des éléments de structures de données de manière indexée et statique. |
| static_visitor (cv::util) | Cette classe permet de fournir un visiteur statique pour des variantes typées, facilitant les visites au moment de la compilation. |
| StaticSaliency (cv::saliency) | Cette classe permet d'estimer des cartes de saillance statique dans une image pour identifier les zones attractives. |
| StaticSaliencyFineGrained (cv::saliency) | Cette classe permet d'estimer une carte de saillance statique plus détaillée et précise dans une image. |
| StaticSaliencySpectralResidual (cv::saliency) | Cette classe permet de calculer une carte de saillance basée sur le résidu spectral d'une image. |
| StatModel (cv::ml) | Cette classe permet de représenter un modèle statistique d'apprentissage machine, servant de base pour d'autres modèles. |
| StereoBeliefPropagation (cv::cuda) | Cette classe permet d'implémenter la méthode de croyance par propagation pour la stéréo sur GPU CUDA. |
| StereoBinaryBM (cv::stereo) | Cette classe permet de calculer la disparité stéréo par bloc binaire (Binary Block Matching) sur CPU. |
| StereoBinarySGBM (cv::stereo) | Cette classe permet d'implémenter l'algorithme Semi-Global Block Matching avec correspondance binaire. |
| StereoBM (cv::cuda) | Cette classe permet de calculer la disparité stéréo par block matching sur GPU CUDA. |
| StereoBM (cv) | Cette classe permet de calculer la disparité stéréo par block matching sur CPU. |
| StereoConstantSpaceBP (cv::cuda) | Cette classe permet d'implémenter un algorithme de stéréo utilisant la propagation de croyances dans un espace constant, optimisé pour CUDA. |
| StereographicProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des images sur une surface stéréographique pour des traitements panoramiques. |
| StereographicWarper (cv::detail) | Cette classe permet de déformer des images selon une projection stéréographique dans des processus de stitching. |
| StereographicWarper (cv) | Cette classe permet de déformer une image selon une projection stéréographique pour panorama. |
| StereoInitParam (cv::gapi::calib3d::cpu) | Cette classe permet de configurer les paramètres d'initialisation pour des algorithmes stéréo dans G-API CPU. |
| StereoMatcher (cv::stereo) | Cette classe permet de calculer la disparité entre deux images stéréo, base de la reconstruction 3D. |
| StereoMatcher (cv) | Cette classe permet de calculer la disparité entre images stéréo sur CPU. |
| StereoSGBM (cv) | Cette classe permet d'implémenter l'algorithme Semi-Global Block Matching pour la stéréo. |
| StereoSGM (cv::cuda) | Cette classe permet d'implémenter l'algorithme Semi-Global Matching optimisé pour CUDA. |
| Stitcher (cv) | Cette classe permet de créer des panoramas en assemblant plusieurs images de manière automatique. |
| Stream (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer et synchroniser des flux d'exécution (streams) pour les opérations CUDA dans OpenCV. |
| StreamAccessor (cv::cuda) | Cette classe permet d'accéder et manipuler les propriétés internes d'un objet Stream CUDA. |
| StrongClassifierDirectSelection (cv::detail) | Cette classe permet de sélectionner directement des classifieurs forts dans des algorithmes de détection et reconnaissance. |
| StrongClassifierDirectSelection (cv::detail::tracking::online_boosting) | Cette classe permet de gérer la sélection directe de classifieurs forts dans le cadre du tracking en ligne avec boost. |
| StrongClassifierDirectSelection (cv::detail::tracking) | Cette classe permet la sélection de classifieurs forts dans des algorithmes de suivi d'objets (tracking). |
| StructuredEdgeDetection (cv::ximgproc) | Cette classe permet de détecter des contours structurés dans une image en utilisant des modèles d'apprentissage. |
| StructuredLightPattern (cv::structured_light) | Cette classe permet de représenter un motif de lumière structuré pour la reconstruction 3D avec caméra. |
| Subdiv2D (cv) | Cette classe permet d'effectuer des subdivisions de Delaunay, utiles pour le maillage, la triangulation et la recherche de voisins. |
| Sum (cv::cudev) | Cette classe permet d'effectuer la somme parallèle d'éléments dans un noyau CUDA pour les calculs GPU. |
| SumExprBody (cv::cudev) | Cette classe permet de définir le corps d'une expression de somme utilisée dans des opérations CUDA parallèles. |
| SuperpixelLSC (cv::ximgproc) | Cette classe permet de segmenter une image en superpixels utilisant la méthode LSC (Linear Spectral Clustering). |
| SuperpixelSEEDS (cv::ximgproc) | Cette classe permet de segmenter une image en superpixels utilisant l'algorithme SEEDS, efficace pour le traitement rapide. |
| SuperpixelSLIC (cv::ximgproc) | Cette classe permet de segmenter une image en superpixels selon la méthode SLIC (Simple Linear Iterative Clustering). |
| SuperResolution (cv::superres) | Cette classe permet de réaliser la super-résolution vidéo en améliorant la qualité d'images à basse résolution. |
| SURF (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des points d'intérêt et des descripteurs robustes basés sur l'algorithme SURF (Speeded-Up Robust Features). |
| SURF_CUDA (cv::cuda) | Cette classe permet d'extraire des points d'intérêt SURF optimisés pour GPU CUDA. |
| SVD (cv) | Cette classe permet d'effectuer la décomposition en valeurs singulières (Singular Value Decomposition) d'une matrice. |
| SVM (cv::ml) | Cette classe permet de créer, entraîner et utiliser un classifieur SVM (Support Vector Machine) pour l'apprentissage supervisé. |
| SVMSGD (cv::ml) | Cette classe permet d'entraîner un modèle SVM utilisant la descente de gradient stochastique (Stochastic Gradient Descent). |
| SwishLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation Swish dans un réseau de neurones profond. |
| SyntheticSequenceGenerator (cv::bgsegm) | Cette classe permet de générer des séquences vidéo synthétiques pour tester des algorithmes de segmentation d'arrière-plan. |
| tag (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer les tags ou étiquettes associées aux données dans différents jeux de données OpenCV. |
| tan_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction trigonométrique tangente dans des noyaux CUDA pour le calcul parallèle. |
| tan_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type double dans des noyaux CUDA. |
| tan_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type float dans des noyaux CUDA. |
| tan_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type signed char dans des noyaux CUDA. |
| tan_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type short dans des noyaux CUDA. |
| tan_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type unsigned char dans des noyaux CUDA. |
| tan_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type unsigned int dans des noyaux CUDA. |
| tan_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente pour des valeurs de type unsigned short dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< double > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type double dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< float > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type float dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type signed char dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type short dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type unsigned char dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type unsigned int dans des noyaux CUDA. |
| tanh_func< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de calculer la fonction tangente hyperbolique pour des valeurs de type unsigned short dans des noyaux CUDA. |
| TanHLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation tangente hyperbolique (tanh) dans un réseau de neurones profond. |
| TanLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation tangente (tan) dans un réseau de neurones profond. |
| TargetArchs (cv::cuda) | Cette classe permet de gérer les architectures cibles CUDA supportées par OpenCV. |
| TBMR (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs locaux d'images basés sur l'algorithme TBMR (Tunable Binary Robust Matcher). |
| TEBLID (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs locaux rapides et efficaces basés sur l'algorithme TEBLID. |
| Template (cv::linemod) | Cette classe permet de représenter un modèle ou un gabarit dans l'algorithme de reconnaissance LineMOD. |
| TemplateMatching (cv::cuda) | Cette classe permet de réaliser la recherche de motifs par correspondance de gabarit optimisée pour CUDA. |
| TensorRT (cv::gapi::onnx::ep) | Cette classe permet d'intégrer et exécuter des modèles d'IA optimisés avec TensorRT via OpenCV G-API. |
| TermCriteria (cv) | Cette classe permet de définir les critères d'arrêt pour les algorithmes itératifs (nombre d'itérations, précision). |
| Text (cv::gapi::wip::draw) | Cette classe permet d'ajouter du texte dans un pipeline G-API en développement. |
| TextDetectionModel (cv::dnn) | Cette classe permet de détecter du texte dans des images en utilisant des modèles d'apprentissage prodond. |
| TextDetectionModel_DB (cv::dnn) | Cette classe permet de détecter du texte dans des images en utilisant le modèle Differentiable Binarization (DB). |
| TextDetectionModel_EAST (cv::dnn) | Cette classe permet de détecter du texte en utilisant le modèle EAST (Efficient and Accurate Scene Text detector). |
| TextDetector (cv::text) | Cette classe permet de détecter du texte dans des images avec plusieurs méthodes disponibles. |
| TextDetectorCNN (cv::text) | Cette classe permet de détecter du texte dans des images en utilisant un réseau de neurones convolutionnel. |
| TextRecognitionModel (cv::dnn) | Cette classe permet de reconnaître le texte extrait dans une image grâce à des modèles de l'apprentissage profond. |
| Texture (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer des textures dans le contexte des noyaux CUDA pour l'accès mémoire optimisé. |
| FacemarkAAM::Model::Texture (cv::face) | Cette classe permet de représenter la texture d'un modèle Active Appearance Model (AAM) pour la reconnaissance faciale. |
| Texture2D (cv::ogl) | Cette classe permet de manipuler des textures 2D dans OpenGL via le module OpenGL d'OpenCV. |
| TextureOff (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer des textures avec un offset spécifique dans la mémoire CUDA. |
| TextureOffPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler un pointeur vers une texture CUDA avec un offset mémoire. |
| TexturePtr (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur vers une texture CUDA pour des opérations GPU optimisées. |
| TexturePtr< uint64, R > (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer un pointeur vers une texture CUDA avec un type uint64 et un paramètre R. |
| THash | Cette classe permet de calculer et manipuler des signatures ou empreintes de données pour la recherche rapide. |
| ThinPlateSplineShapeTransformer (cv) | Cette classe permet de transformer des formes via la méthode des splines à plaques minces pour la déformation d'images. |
| ThreshBinaryFunc (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une fonction de seuillage binaire dans des noyaux CUDA. |
| ThreshBinaryInvFunc (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une fonction de seuillage binaire inverse dans des noyaux CUDA. |
| ThresholdedReluLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'implémenter la fonction d'activation Thresholded ReLU dans un réseau de neurones profond. |
| ThreshToZeroFunc (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une fonction de seuillage "to zero" dans des noyaux CUDA. |
| ThreshToZeroInvFunc (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une fonction de seuillage "to zero inverse" dans des noyaux CUDA. |
| ThreshTruncFunc (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une fonction de seuillage "truncate" dans des noyaux CUDA. |
| TickMeter (cv) | Cette classe permet de mesurer des durées et temps d'exécution pour le benchmarking. |
| TileLayer (cv::dnn) | Cette classe permet de dupliquer ou "tuiler" des données le long de certaines dimensions dans un réseau de neurones. |
| Timelapser (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser une superposition temporelle d'images pour créer un effet de timelapse. |
| TimelapserCrop (cv::detail) | Cette classe permet de réaliser un timelapse avec découpage automatique des images. |
| Timer (cv::ocl) | Cette classe permet de mesurer des temps d'exécution dans un contexte OpenCL. |
| TLSData (cv) | Cette classe permet de stocker des données thread-local (locales à un processus léger) pour la programmation concurrente. |
| TLSDataAccumulator (cv) | Cette classe permet d'agréger des données thread-local pour les regrouper après exécution concurrente. |
| TLSDataContainer (cv) | Cette classe permet de contenir plusieurs données thread-local pour une gestion efficace. |
| ToFileMotionWriter (cv::videostab) | Cette classe permet d'écrire sur fichier les données de mouvement calculées dans la stabilisation vidéo. |
| Tonemap (cv) | Cette classe permet de réaliser la compression de plage dynamique d'images HDR en images affichables. |
| TonemapDrago (cv::bioinspired) | Cette classe permet de réaliser la compression de plage dynamique avec l'algorithme Drago. |
| TonemapDurand (cv::xphoto) | Cette classe permet de réaliser la compression de plage dynamique avec l'algorithme Durand. |
| TonemapMantiuk (cv) | Cette classe permet de réaliser la compression de plage dynamique avec l'algorithme Mantiuk. |
| TonemapReinhard (cv) | Cette classe permet de réaliser la compression de plage dynamique avec l'algorithme Reinhard. |
| TopKLayer (cv::dnn) | Cette classe permet d'extraire les top-K valeurs dans un réseau de neurones, souvent pour la sélection. |
| TR_chars (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un ensemble de données de caractères (typographie) pour l'entraînement et les tests. |
| TR_charsObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter des objets annotés dans l'ensemble de données de caractères. |
| TR_icdar (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un ensemble de données de texte basé sur la compétition ICDAR. |
| TR_icdarObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter des objets annotés dans l'ensemble de données ICDAR. |
| TR_svt (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un ensemble de données de texte SVT (Street View Text) pour reconnaissance de texte. |
| TR_svtObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter des objets annotés dans l'ensemble de données SVT. |
| Track (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de représenter une trajectoire ou suivi d'objet dans le module de tracking TBM. |
| TRACK_alov (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données ALOV (Amsterdam Library of Ordinary Videos) utilisé pour le benchmarking de trackers. |
| TRACK_alovObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter les objets annotés dans l'ensemble de données ALOV pour les tests de suivi. |
| TRACK_vot (cv::datasets) | Cette classe permet de gérer l'ensemble de données VOT (Visual Object Tracking challenge) pour l'évaluation de trackers. |
| TRACK_votObj (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter les objets annotés dans l'ensemble de données VOT pour le suivi d'objets. |
| tracked_cv_mat (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un objet Mat OpenCV avec suivi des accès/modifications dans les pipelines. |
| tracked_cv_umat (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un objet UMat OpenCV avec suivi dans le contexte de calcul asynchrone. |
| TrackedObject (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de représenter un objet suivi dans le cadre du module TBM (Track-By-Matching). |
| DetectionBasedTracker::TrackedObject (cv) | Cette classe permet de représenter un objet suivi dans le tracker basé sur la détection. |
| Tracker (cv::legacy) | Cette classe permet de définir une interface de base pour les trackers dans l'API OpenCV Legacy. |
| Tracker (cv::rapid) | Cette classe permet de définir un tracker dans le module RAPID d'OpenCV pour le suivi rapide. |
| Tracker (cv) | Cette classe permet de gérer un tracker d'objets générique dans l'API principale d'OpenCV. |
| TrackerStateEstimatorAdaBoosting::TrackerAdaBoostingTargetState (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de modéliser l'état cible pour un estimateur de suivi basé sur AdaBoosting. |
| TrackerBoosting (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker basé sur un algorithme de boosting (AdaBoost) dans l'API Legacy. |
| TrackerContribFeature (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une caractéristique (feature) contributive pour le suivi d'objets. |
| TrackerContribFeature (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer une caractéristique contributive dans le module de tracking détaillé. |
| TrackerContribFeatureHAAR (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une caractéristique contributive basée sur des descripteurs HAAR. |
| TrackerContribFeatureHAAR (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer une caractéristique HAAR contributive dans le module de suivi. |
| TrackerContribFeatureSet (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un ensemble de caractéristiques contributives pour le suivi. |
| TrackerContribFeatureSet (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer un ensemble de features dans le module de tracking détaillé. |
| TrackerContribSampler (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un échantillonneur (sampler) contribuant au processus de suivi. |
| TrackerContribSampler (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer un sampler dans le contexte du module tracking détaillé. |
| TrackerContribSamplerAlgorithm (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un algorithme d'échantillonnage utilisé dans le suivi. |
| TrackerContribSamplerAlgorithm (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'implémenter un algorithme d'échantillonnage dans le module de suivi. |
| TrackerContribSamplerCSC (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un sampler CSC (Compressed Sparse Column) pour le suivi. |
| TrackerContribSamplerCSC (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'implémenter un sampler CSC dans le module tracking. |
| TrackerCSRT (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker CSRT (Channel and Spatial Reliability Tracking) dans l'API Legacy. |
| TrackerCSRT (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker CSRT dans l'API principale d'OpenCV pour le suivi robuste. |
| TrackerDaSiamRPN (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker basé sur DaSiamRPN, un réseau de suivi basé sur Siamese RPN. |
| TrackerFeature (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une feature (caractéristique) dans le module de suivi détaillé. |
| TrackerFeature (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer une feature dans le module tracking avancé. |
| TrackerFeatureFeature2d (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une feature 2D pour le suivi dans le module détaillé. |
| TrackerFeatureFeature2d (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer une feature 2D dans le module tracking détaillé. |
| TrackerFeatureHOG (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une caractéristique basée sur HOG (Histogram of Oriented Gradients) pour le suivi d'objets. |
| TrackerFeatureHOG (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer une feature HOG dans le cadre détaillé du module de tracking. |
| TrackerFeatureLBP (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une caractéristique LBP (Local Binary Patterns) utilisée pour le suivi. |
| TrackerFeatureLBP (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer une feature LBP dans le module avancé de tracking. |
| TrackerFeatureSet (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un ensemble de features (caractéristiques) contribuant au suivi. |
| TrackerFeatureSet (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer un ensemble de caractéristiques dans le module détaillé de tracking. |
| TrackerGOTURN (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker basé sur le réseau neuronal GOTURN pour le suivi d'objets. |
| TrackerKCF (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker KCF (Kernelized Correlation Filters) dans l'API Legacy. |
| TrackerKCF (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker KCF dans l'API principale d'OpenCV pour le suivi. |
| TrackerMedianFlow (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker MedianFlow dans l'API Legacy, basé sur le flux optique. |
| TrackerMIL (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker MIL (Multiple Instance Learning) dans l'API Legacy. |
| TrackerMIL (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker MIL dans l'API principale pour le suivi d'objets. |
| TrackerModel (cv::detail) | Cette classe permet de représenter un modèle de suivi d'objet dans le module détaillé. |
| TrackerModel (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer un modèle de suivi dans le cadre détaillé du module tracking. |
| TrackerMOSSE (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker MOSSE (Minimum Output Sum of Squared Error) dans l'API Legacy. |
| TrackerNano (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker Nano, conçu pour être très rapide et léger. |
| TrackerParams (cv::detail::tracking::tbm) | Cette classe permet de configurer les paramètres du tracker dans le module TBM (Track-By-Matching). |
| TrackerSampler (cv::detail) | Cette classe permet de gérer un échantillonneur (sampler) pour générer des échantillons dans le suivi. |
| TrackerSampler (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer un sampler dans le cadre détaillé du module de tracking. |
| TrackerSamplerAlgorithm (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un algorithme d'échantillonnage utilisé pour le suivi. |
| TrackerSamplerAlgorithm (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'implémenter un algorithme de sampling dans le module tracking avancé. |
| TrackerSamplerCS (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un sampler utilisant une stratégie CS (Compressive Sensing). |
| TrackerSamplerCS (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'implémenter un sampler CS dans le module détaillé de tracking. |
| TrackerSamplerCSC (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un sampler CSC (Compressed Sparse Column) pour le suivi. |
| TrackerSamplerCSC (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'implémenter un sampler CSC dans le module de tracking avancé. |
| TrackerSamplerPF (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un sampler basé sur un filtre particulaire (Particle Filter). |
| TrackerSamplerPF (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'implémenter un sampler PF dans le module de tracking avancé. |
| TrackerStateEstimator (cv::detail) | Cette classe permet d'estimer l'état du tracker (position et taille) dans le module détaillé. |
| TrackerStateEstimator (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'estimer l'état du tracker dans le contexte du module tracking avancé. |
| TrackerStateEstimatorAdaBoosting (cv::detail) | Cette classe permet d'estimer l'état du tracker en utilisant AdaBoosting dans le module détaillé. |
| TrackerStateEstimatorAdaBoosting (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'estimer l'état du tracker avec AdaBoosting dans le module de tracking avancé. |
| TrackerStateEstimatorSVM (cv::detail) | Cette classe permet d'estimer l'état du tracker en utilisant une méthode SVM dans le module détaillé. |
| TrackerStateEstimatorSVM (cv::detail::tracking) | Cette classe permet d'estimer l'état du tracker avec une SVM dans le cadre avancé du module tracking. |
| TrackerTargetState (cv::detail) | Cette classe permet de représenter l'état cible du tracker dans le module détaillé. |
| TrackerTargetState (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de gérer l'état cible du tracker dans le module détaillé de tracking. |
| TrackerTLD (cv::legacy) | Cette classe permet d'utiliser un tracker TLD (Tracking-Learning-Detection) dans l'API Legacy. |
| TrackerVit (cv) | Cette classe permet d'utiliser un tracker basé sur un modèle Viterbi pour le suivi d'objets. |
| TrainData (cv::ml) | Cette classe permet de gérer les données d'entraînement pour les modèles de machine learning. |
| TransformTag (cv::detail) | Cette classe permet d'indiquer une transformation spécifique dans le pipeline du module détaillé. |
| TransHelper (cv::detail) | Cette classe permet d'assister dans la transformation des données au sein du module détaillé. |
| TransHelper< K, std::tuple< Ins... >, Out > (cv::detail) | Cette classe template permet de gérer des transformations complexes entre types dans le module détail. |
| TransientAreasSegmentationModule (cv::bioinspired) | Cette classe permet de segmenter des zones transitoires dans des images, inspirée par la biologie. |
| TranslationBasedLocalOutlierRejector (cv::videostab) | Cette classe permet de rejeter localement les valeurs aberrantes basées sur une transformation par translation dans la stabilisation vidéo. |
| TransposeBody (cv::cudev) | Cette classe permet d'implémenter l'opération de transposition matricielle dans le cadre CUDA. |
| TransverseMercatorProjector (cv::detail) | Cette classe permet de projeter des coordonnées selon la projection Transverse Mercator. |
| TransverseMercatorWarper (cv::detail) | Cette classe permet d'appliquer une déformation d'image basée sur la projection Transverse Mercator. |
| TransverseMercatorWarper (cv) | Cette classe permet de déformer une image en utilisant la projection Transverse Mercator. |
| TupleTraits (cv::cudev) | Cette classe template permet de manipuler et extraire des traits de tuples dans le framework CUDA. |
| TupleTraits< tuple< P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9 > > (cv::cudev) | Cette spécialisation permet de gérer précisément les tuples à 10 éléments dans CUDA. |
| TwoPassStabilizer (cv::videostab) | Cette classe permet de stabiliser une séquence vidéo en deux passes pour améliorer la précision. |
| type_list_element (cv::util) | Cette classe template permet d'extraire un élément d'une liste typée dans la bibliothèque utilitaire. |
| type_list_index (cv::util) | Cette classe permet de déterminer l'indice d'un type dans une liste typée. |
| type_list_index_helper (cv::util::detail) | Cette classe aide au calcul récursif de l'indice d'un type dans une liste typée. |
| type_list_index_helper< I, Target, First > (cv::util::detail) | Cette classe contient une spécialisation de l'aide pour l'indexation d'un type particulier dans une liste. |
| TypeHint (cv::detail) | Cette classe permet de fournir des indices ou informations de type dans le pipeline détaillé. |
| TypeHintBase (cv::detail) | Cette classe de base permet de définir des informations générales de type dans le module détaillé. |
| TypesEquals (cv::cudev) | Cette classe template permet de vérifier l'égalité entre deux types dans le contexte CUDA. |
| TypesEquals< A, A > (cv::cudev) | Spécialisation qui confirme l'égalité parfaite entre deux types identiques. |
| TypeTraits (cv::cudev) | Cette classe template permet de fournir des informations et propriétés sur des types CUDA. |
| UkfSystemModel (cv::detail::tracking::kalman_filters) | Cette classe permet de modéliser un système pour un filtre de Kalman étendu non linéaire (UKF) dans le module de tracking. |
| UkfSystemModel (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de définir un modèle système pour un filtre de Kalman non linéaire dans le module tracking. |
| UkfSystemModel (cv::detail) | Cette classe fournit une modélisation de système pour filtres de Kalman non linéaires dans le module détaillé. |
| UMat (cv) | Cette classe permet de gérer des matrices avec mémoire unifiée pour accélérer les calculs. |
| UMatData (cv) | Cette classe permet de représenter les données sous-jacentes partagées d'un objet UMat. |
| unary_function (cv::cudev) | Cette classe template permet de définir une fonction unaire dans le contexte CUDA. |
| UnaryNegate (cv::cudev) | Cette classe permet de créer une fonction unaire qui réalise la négation d'une valeur CUDA. |
| UnaryTransformPtr (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une transformation unaire sur un pointeur CUDA. |
| UnaryTransformPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet d'appliquer une transformation unaire avec taille fixe sur un pointeur CUDA. |
| UnaryTupleAdapter (cv::cudev) | Cette classe permet d'adapter une transformation unaire à un tuple dans CUDA. |
| UniqueTexture (cv::cudev) | Cette classe permet de gérer une texture CUDA unique, assurant sa gestion mémoire. |
| UnscentedKalmanFilter (cv::detail::tracking::kalman_filters) | Cette classe permet d'implémenter un filtre de Kalman non linéaire Unscented dans tracking. |
| UnscentedKalmanFilter (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de réaliser un filtre de Kalman Unscented dans le cadre du tracking. |
| UnscentedKalmanFilter (cv::detail) | Cette classe permet d'implémenter un filtre Unscented Kalman général dans le module détaillé. |
| UnscentedKalmanFilterParams (cv::detail::tracking::kalman_filters) | Cette classe permet de configurer les paramètres du filtre Unscented Kalman dans tracking. |
| UnscentedKalmanFilterParams (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de définir les paramètres du filtre Unscented Kalman dans tracking. |
| UnscentedKalmanFilterParams (cv::detail) | Cette classe permet de gérer les paramètres du filtre Unscented Kalman dans le module détaillé. |
| UsacParams (cv) | Cette classe permet de configurer les paramètres pour l'algorithme USAC de détection de modèles robustes. |
| use_only (cv::gapi) | Cette classe permet de spécifier l'utilisation exclusive de certaines fonctionnalités dans G-API. |
| use_threaded_executor (cv) | Cette classe permet d'activer l'exécution multi-processus léger pour améliorer les performances. |
| Context::UserContext (cv::ocl) | Cette classe permet de gérer un contexte utilisateur dans l'environnement OpenCL. |
| v_reg (cv) | Cette classe permet de représenter un registre vectoriel pour des opérations SIMD. |
| V_TypeTraits (cv) | Cette classe template permet de définir des traits et propriétés spécifiques aux types vectoriels. |
| V_TypeTraits< double > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel double. |
| V_TypeTraits< float > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel float. |
| V_TypeTraits< int64 > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel int64. |
| V_TypeTraits< schar > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel schar (signed char). |
| V_TypeTraits< short > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel short. |
| V_TypeTraits< uchar > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel uchar (unsigned char). |
| V_TypeTraits< uint64 > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel uint64. |
| V_TypeTraits< unsigned > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel unsigned int. |
| V_TypeTraits< ushort > (cv) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du type vectoriel unsigned short. |
| valid_infer2_types (cv::detail) | Cette classe permet de définir les types valides pour la seconde phase d'inférence dans le module détaillé. |
| valid_infer2_types< std::tuple< Ns... >, std::tuple<> > (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier la validité des types d'inférence lorsque la seconde liste est vide. |
| valid_infer2_types< std::tuple<>, std::tuple< Ts... > > (cv::detail) | Cette classe permet de vérifier la validité des types d'inférence lorsque la première liste est vide. |
| variant (cv::util) | Cette classe permet de stocker une valeur parmi plusieurs types alternatifs, comme un union type-safe. |
| variant_size (cv::util) | Cette classe permet de déterminer le nombre de types contenus dans un variant utilitaire. |
| variant_size< util::variant< Types... > > (cv::util) | Cette classe contient une spécialisation permettant d'obtenir la taille (nombre de types) d'un variant spécifique. |
| VariationalRefinement (cv) | Cette classe permet de réaliser une optimisation de flux optique pour affiner les correspondances. |
| Vec (cv) | Cette classe template permet de représenter un vecteur fixe d'éléments (de taille petite et connue). |
| VectorRef (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une référence à un vecteur dans le cadre des détails internes d'OpenCV. |
| VectorRefT (cv::detail) | Cette classe template permet de gérer une référence à un vecteur typé dans les détails internes. |
| VecTraits (cv::cudev) | Cette classe template permet de définir les propriétés et opérations sur les vecteurs CUDA. |
| VecTraits< char1 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type char1. |
| VecTraits< char2 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type char2. |
| VecTraits< char3 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type char3. |
| VecTraits< char4 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type char4. |
| VecTraits< double > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type double. |
| VecTraits< double1 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type double1. |
| VecTraits< double2 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type double2. |
| VecTraits< double3 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type double3. |
| VecTraits< double4 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type double4. |
| VecTraits< float > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type float. |
| VecTraits< float1 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type float1. |
| VecTraits< float2 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type float2. |
| VecTraits< float3 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type float3. |
| VecTraits< float4 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type float4. |
| VecTraits< int1 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type int1. |
| VecTraits< int2 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type int2. |
| VecTraits< int3 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type int3. |
| VecTraits< int4 > (cv::cudev) | Cette classe contient une spécialisation qui permet de gérer les traits du vecteur CUDA de type int4. |
| VecTraits< schar > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type schar. |
| VecTraits< short > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type short. |
| VecTraits< short1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type short1. |
| VecTraits< short2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type short2. |
| VecTraits< short3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type short3. |
| VecTraits< short4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type short4. |
| VecTraits< uchar > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uchar. |
| VecTraits< uchar1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uchar1. |
| VecTraits< uchar2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uchar2. |
| VecTraits< uchar3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uchar3. |
| VecTraits< uchar4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uchar4. |
| VecTraits< uint > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uint. |
| VecTraits< uint1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uint1. |
| VecTraits< uint2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uint2. |
| VecTraits< uint3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uint3. |
| VecTraits< uint4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type uint4. |
| VecTraits< ushort > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type ushort. |
| VecTraits< ushort1 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type ushort1. |
| VecTraits< ushort2 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type ushort2. |
| VecTraits< ushort3 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type ushort3. |
| VecTraits< ushort4 > (cv::cudev) | Cette classe permet de définir les propriétés et opérations des vecteurs CUDA de type ushort4. |
| Subdiv2D::Vertex (cv) | Cette classe permet de représenter un sommet dans une subdivision Delaunay 2D. |
| MultiCameraCalibration::vertex (cv::multicalib) | Cette classe permet de représenter un point ou sommet dans un système multi-caméra calibré. |
| VGG (cv::xfeatures2d) | Cette classe permet d'extraire des descripteurs VGG pour la détection et la reconnaissance de points d'intérêt. |
| VideoCapture (cv) | Cette classe permet de capturer des flux vidéo à partir de fichiers, caméras ou périphériques. |
| VideoFileSource (cv::videostab) | Cette classe permet de lire des fichiers vidéo pour la stabilisation vidéo. |
| VideoReader (cv::cudacodec) | Cette classe permet de décoder des vidéos à l'aide de l'accélération CUDA. |
| VideoReaderInitParams (cv::cudacodec) | Cette classe permet de spécifier les paramètres d'initialisation pour un lecteur vidéo CUDA. |
| VideoWriter (cv::cudacodec) | Cette classe permet d'encoder et d'enregistrer des vidéos avec accélération CUDA. |
| VideoWriter (cv) | Cette classe permet d'écrire des vidéos dans des fichiers à partir de flux d'images. |
| View (cv::gapi::fluid) | Cette classe permet de représenter une vue ou un accès à des données dans le graphe de calcul G-API fluid. |
| MediaFrame::View (cv) | Cette classe permet d'accéder à une vue non modifiable des données contenues dans un MediaFrame. |
| RMat::View (cv) | Cette classe permet de fournir une vue en lecture seule sur un objet RMat (matrice retenue par référence). |
| visitor_interface (cv::util::detail) | Cette classe permet de définir une interface de visiteur pour des structures variant types. |
| visitor_return_type_deduction_helper (cv::util::detail) | Cette classe permet d'aider à la déduction automatique du type de retour pour un visiteur. |
| Viz3d (cv::viz) | Cette classe permet de créer une fenêtre de visualisation 3D interactive dans le module Viz. |
| VoidType (cv::gapi::own) | Cette classe permet de représenter un type vide ou nul dans le contexte de G-API. |
| Volume (cv::kinfu) | Cette classe permet de modéliser un volume 3D utilisé dans le module KinFu (fusion 3D Kinect). |
| VolumeParams (cv::kinfu) | Cette classe permet de définir les paramètres de configuration d'un volume 3D dans KinFu. |
| VoronoiSeamFinder (cv::detail) | Cette classe permet de calculer des coutures optimales pour l'assemblage d'images basées sur diagrammes de Voronoi. |
| Warp (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter des opérations de déformation ou de transformation d'image CUDA. |
| WarperCreator (cv) | Cette classe permet de créer des objets de type Warper, servant à la transformation géométrique d'images. |
| WArrow (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une flèche 3D dans une scène de visualisation Viz. |
| WBDetector (cv::xobjdetect) | Cette classe permet de détecter des objets spécifiques (ex. code barre) dans des images. |
| WCameraPosition (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher et de manipuler la position de la caméra dans une scène Viz. |
| WCircle (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un cercle 3D dans une scène Viz. |
| WCloud (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un nuage de points 3D dans Viz. |
| WCloudCollection (cv::viz) | Cette classe permet de gérer et afficher plusieurs nuages de points 3D dans Viz. |
| WCloudNormals (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher les normales associées à un nuage de points 3D dans Viz. |
| WCone (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un cône 3D dans une scène Viz. |
| WCoordinateSystem (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un système de coordonnées 3D dans Viz. |
| WCube (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un cube 3D dans une scène Viz. |
| WCylinder (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un cylindre 3D dans une scène Viz. |
| WeakClassifierHaarFeature (cv::detail::tracking::online_boosting) | Cette classe permet de représenter un classifieur faible basé sur des features Haar pour le suivi en ligne. |
| WeakClassifierHaarFeature (cv::detail::tracking) | Cette classe permet de représenter un classifieur faible basé sur des features Haar pour le suivi. |
| WeakClassifierHaarFeature (cv::detail) | Cette classe permet de représenter un classifieur faible basé sur des features Haar dans un contexte général. |
| WeChatQRCode (cv::wechat_qrcode) | Cette classe permet de détecter et décoder des QR codes utilisant l'algorithme WeChat. |
| WeightingDeblurer (cv::videostab) | Cette classe permet de réaliser un défloutage pondéré dans le processus de stabilisation vidéo. |
| WGrid (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une grille 3D dans une scène Viz. |
| WhiteBalancer (cv::xphoto) | Cette classe permet d'effectuer la correction automatique de la balance des blancs dans une image. |
| Widget (cv::viz) | Cette classe permet de créer un widget générique pour l'interface Viz. |
| Widget2D (cv::viz) | Cette classe permet de créer un widget 2D pour la visualisation Viz. |
| Widget3D (cv::viz) | Cette classe permet de créer un widget 3D pour la visualisation Viz. |
| WidgetAccessor (cv::viz) | Cette classe permet d'accéder et manipuler les widgets dans la scène Viz. |
| WImage3D (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une image texturée dans un espace 3D au sein du module Viz. |
| WImageOverlay (cv::viz) | Cette classe permet de superposer une image 2D sur une scène 3D dans le module Viz. |
| WindowScene (cv::ovis) | Cette classe permet de gérer une fenêtre de rendu et la scène associée dans le module OVIS (Open Visualisation). |
| WithOutMask (cv::cudev) | Cette classe permet d'exécuter des opérations CUDA sans appliquer de masque spécifique. |
| WLine (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une ligne 3D dans une scène Viz. |
| WMesh (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un maillage 3D dans une scène Viz. |
| WobbleSuppressorBase (cv::videostab) | Cette classe permet de fournir une base pour les algorithmes de suppression de tremblement vidéo. |
| word (cv::datasets) | Cette classe permet de représenter un mot ou une annotation dans un dataset spécifique. |
| WPaintedCloud (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un nuage de points 3D avec couleur dans Viz. |
| WPlane (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher un plan 3D dans une scène Viz. |
| WPolyLine (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une polyligne 3D dans une scène Viz. |
| wrap_serialize (cv::gapi::s11n::detail) | Cette classe permet d'encapsuler la sérialisation d'objets dans G-API. |
| WrapValue (cv::detail) | Cette classe permet d'encapsuler une valeur pour des opérations spécifiques dans OpenCV. |
| wref_spec (cv::detail) | Cette classe permet de gérer une référence faible pour un objet dans OpenCV. |
| WSphere (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une sphère 3D dans une scène Viz. |
| WText (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher du texte 2D dans une scène Viz. |
| WText3D (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher du texte 3D dans une scène Viz. |
| WTrajectory (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une trajectoire 3D sous forme de ligne dans Viz. |
| WTrajectoryFrustums (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une trajectoire 3D avec des frustums (pyramides de vue) dans Viz. |
| WTrajectorySpheres (cv::viz) | Cette classe permet d'afficher une trajectoire 3D avec des sphères aux points de passage dans Viz. |
| WWidgetMerger (cv::viz) | Cette classe permet de fusionner plusieurs widgets Viz en un seul widget composite. |
| XYZ2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des couleurs du format XYZ vers RGB sur CUDA. |
| XYZ4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs en format XYZ4 vers BGR dans CUDA. |
| XYZ4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs en format XYZ4 vers BGRA dans CUDA. |
| XYZ4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs en format XYZ4 vers RGB dans CUDA. |
| XYZ4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs en format XYZ4 vers RGBA dans CUDA. |
| XYZ_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs du format XYZ vers BGR sur CUDA. |
| XYZ_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs du format XYZ vers BGRA sur CUDA. |
| XYZ_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs du format XYZ vers RGB sur CUDA. |
| XYZ_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des couleurs du format XYZ vers RGBA sur CUDA. |
| YCrCb2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des couleurs du format YCrCb vers RGB sur CUDA. |
| YCrCb4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb4 vers le format BGR sous CUDA. |
| YCrCb4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb4 vers le format BGRA sous CUDA. |
| YCrCb4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb4 vers le format RGB sous CUDA. |
| YCrCb4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb4 vers le format RGBA sous CUDA. |
| YCrCb_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb vers le format BGR sous CUDA. |
| YCrCb_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb vers le format BGRA sous CUDA. |
| YCrCb_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb vers le format RGB sous CUDA. |
| YCrCb_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YCrCb vers le format RGBA sous CUDA. |
| Yield (cv::detail) | Cette classe permet de représenter une opération de suspension et reprise dans les pipelines de calcul OpenCV. |
| Yield< cv::GArray< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la suspension et reprise pour un tableau générique dans G-API. |
| Yield< cv::GMat > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la suspension et reprise pour un objet graphique matriciel dans G-API. |
| Yield< cv::GMatP > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la suspension et reprise pour un objet graphique matriciel par lots dans G-API. |
| Yield< cv::GOpaque< U > > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la suspension et reprise pour un objet opaque dans G-API. |
| Yield< cv::GScalar > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la suspension et reprise pour un scalaire dans G-API. |
| Yield< GFrame > (cv::detail) | Cette classe permet de gérer la suspension et reprise pour un frame vidéo dans G-API. |
| YUV2RGB (cv::cudev::color_cvt_detail) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV vers RGB sous CUDA. |
| YUV4_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV4 vers BGR sous CUDA. |
| YUV4_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV4 vers BGRA sous CUDA. |
| YUV4_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV4 vers RGB sous CUDA. |
| YUV4_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV4 vers RGBA sous CUDA. |
| YUV_to_BGR_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV vers BGR sous CUDA. |
| YUV_to_BGRA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV vers BGRA sous CUDA. |
| YUV_to_RGB_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV vers RGB sous CUDA. |
| YUV_to_RGBA_func (cv::cudev) | Cette classe permet de convertir des pixels couleur du format YUV vers RGBA sous CUDA. |
| ZipPtr (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler des pointeurs groupés pour des accès efficaces en CUDA. |
| ZipPtr< tuple< Ptr0, Ptr1 > > (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler un groupe de deux pointeurs CUDA pour des opérations parallèles. |
| ZipPtr< tuple< Ptr0, Ptr1, Ptr2 > > (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler un groupe de trois pointeurs CUDA pour des opérations parallèles. |
| ZipPtr< tuple< Ptr0, Ptr1, Ptr2, Ptr3 > > (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler un groupe de quatre pointeurs CUDA pour des opérations parallèles. |
| ZipPtrSz (cv::cudev) | Cette classe permet de manipuler des pointeurs groupés avec une taille associée dans CUDA. |
| _InputArray (cv) | Cette classe permet de représenter un tableau d'entrée générique dans les fonctions OpenCV. |
| _InputOutputArray (cv) | Cette classe permet de représenter un tableau en entrée et sortie dans les fonctions OpenCV. |
| _LayerStaticRegisterer (cv::dnn::details) | Cette classe permet de gérer l'enregistrement statique des couches dans le module DNN. |
| QualityGMSD::_mat_data (cv::quality) | Cette classe permet de stocker les données matricielles internes pour l'algorithme GMSD de qualité d'image. |
| QualitySSIM::_mat_data (cv::quality) | Cette classe permet de stocker les données matricielles internes pour l'algorithme SSIM de qualité d'image. |
| _OutputArray (cv) | Cette classe permet de représenter un tableau de sortie générique dans les fonctions OpenCV. |
| _Range (cv::dnn) | Cette classe permet de définir une plage d'indices ou de valeurs dans le module DNN. |
Dernière mise à jour : Mardi, le 29 juillet 2025