由於專案需要，翻譯了一部分可以用於我現在專案的opencv函式，記錄於此，原始英文文件來自於http://blog.csdn.net/mtt_sky/article/details/42607839。

getCudaEnableDeviceCount：返回已安裝CUDA裝置的數量;

2. setDevice：設定adevice併為當前執行緒初始化它;


3. getDevice：返回當前裝置索引設定或預設初始化;


4. resetDevice：在當前程序中顯式地銷燬和清除與當前裝置相關聯的所有資源;


5. FeatureSet：列舉提供GPU計算功能;


class :: TargetArchs：提供一組靜態方法的類，以檢查GPU模組構建的NVIDIA卡架構;


class :: DeviceInfo：提供查詢指定GPU屬性的功能的類;


8. DeviceInfo :: name：返回裝置名稱;


9. DeviceInfo :: majorVersion：返回主要的計算能力版本;


10. DeviceInfo :: minorVersion：返回次要計算能力版本;


11. DeviceInfo :: multiProcessorCount：返回流處理器的數量;


12. DeviceInfo :: freeMemory：以位元組為單位返回可用記憶體量;


13. DeviceInfo :: totalMemory：以位元組為單位返回總記憶體量;


14. DeviceInfo :: supports：提供有關GPU功能支援的資訊;


15. DeviceInfo :: isCompatible：檢查GPU模組和裝置的相容性;


16. DeviceInfo :: deviceID：返回從0開始的GPU裝置的系統索引;


struct :: PtrStepSz：輕量級封裝GPU上的投影儲存器並傳遞給nvcc編譯程式碼（CUDA核心）;


struct :: PtrStep：結構類似於gpu :: PtrStepSz，但只包含一個指標和行步;


19. class :: GpuMat：用於GPU記憶體的基本儲存類，具有引用計數。其介面匹配Mat介面;


createContinuous：在GPU記憶體中建立連續矩陣;


21. ensureSizeIsEnough：確保矩陣的大小足夠大，矩陣具有適當的型別;


registerPageLocked：page-locked矩陣的記憶體並將其對映到裝置;


23. unregisterPageLocked：取消對映矩陣的記憶體，並使其可再次可頁面;


class :: CudaMem：具有引用計數的類包裝來自CUDA的特殊記憶體型別分配函式。它的介面也是Mat（） - 但是具有額外的記憶體型別引數;


25. CudaMem :: createMatHeader：建立一個頭，而不引用計數到gpu :: CudaMem資料;


26. CudaMem :: createGpuMatHeader：將CPU記憶體對映到GPU地址空間，並建立gpu :: GpuMat頭，而不引用計數;


27. CudaMem :: canMapHostMemory：如果當前硬體支援地址空間對映和ALLOC_ZEROCOPY記憶體分配，則返回true;


class :: Stream：這個類封裝了一個非同步呼叫佇列。一些功能使用附加的gpu :: Stream引數過載;


29. Stream :: queryIfComplete：如果當前流佇列完成，則返回true，否則返回false;


Stream :: waitForCompletion：阻止當前CPU執行緒，直到流中的所有操作完成;


Stream :: enqueueDownload：將資料從裝置複製到主機;


Stream :: enqueueUpload：將資料從主機複製到裝置;


33. Stream :: enqueueCopy：將資料從裝置複製到裝置;


Stream :: enqueueMemSet：將裝置記憶體初始化或設定為一個值;


Stream :: enqueueConvert：根據型別將矩陣型別從float轉換為uchar;


Stream :: enqueueHostCallback：在流中的所有當前排隊的專案已經完成之後，在主機上新增要呼叫的回撥函式;


struct :: StreamAccessor：能夠從gpu :: Stream獲取cuda Stream_t並在stream_accessor.hpp中宣告的類，因為它是唯一依賴於CUDA Runtime API的公頭;


gemm（cv :: gemm）：執行廣義矩陣乘法;


轉置（cv :: transpose）：轉置矩陣;


flip（cv :: flip）：在垂直，水平或兩個軸上翻轉2D矩陣;


LUT（cv :: LUT）：使用給定的查詢表將源矩陣轉換為目標矩陣：dst（I）= lut（src（I））;


42. merge（cv :: merge）：從多個單通道矩陣中建立多通道矩陣;


split（cv :: split）：將多通道矩陣的每個平面複製到陣列中;


幅度（cv ::幅度）：計算複雜矩陣元素的大小;


amplitudeSqr：計算復矩陣元素的平方;


階段（cv :: phase）：計算復矩陣元素的極角;


cartToPolar（cv :: cartToPolar）：將笛卡爾座標轉換為極座標;


polarToCart（cv :: polarToCart）：將極座標轉換為笛卡爾座標;


規範化（cv :: normalize）：規範陣列的範數或值範圍;


50. add（cv :: add）：計算矩陣矩陣或矩陣標量和;


減去（cv :: subtract）：計算矩陣矩陣或矩陣標量差;


乘法（cv :: multiply）：計算矩陣矩陣或矩陣標量的每元素乘積;


divide（cv :: divide）：計算矩陣矩陣或矩陣標量劃分;

addWeighted（cv :: addWeighted）：

90. threshold（cv :: threshold）：對每個陣列元素應用固定級別的閾值;


調整大小（cv :: resize）：調整影象大小


92. warpAffine（cv :: warpAffine）：對影象應用仿射變換;


93. buildWarpAffineMats（gpu :: warpAffine，gpu :: remap）：構建仿射變換的轉換圖;


94. warpPerspective（cv :: warpPerspective）：將透視變換應用於影象;


95. buildWarpPerspectiveMaps（gpu :: warpPerspective，gpu :: remap）：構建透視變換的轉換圖;


旋轉（gpu :: warpAffine）：圍繞原點（0,0）旋轉影象，然後將其移動;


copyMakeBorder（cv :: copyMakeBorder）：在影象周圍形成邊框;

Canny（cv :: Canny）：使用Canny演算法在影象中找到邊;

117.HoughLines（cv :: HoughLines）：使用經典的霍夫變換找到二進位制影象中的行;


118.HoughLinesDownload（gpu :: HoughLines）：將結果從gpu :: HoughLines下載到主機記憶體;


HoughCircles（cv :: HoughCircles）：使用霍夫變換在灰度影象中找到圓;


HoughCirclesDownload（gpu :: HoughCircles）：將結果從gpu :: HoughCircles下載到主機記憶體;

126. minMax（cv :: minMaxLoc）：找到全域性最小和最大矩陣元素並返回它們的值;


127. minMaxLoc（cv :: minMaxLoc）：找到全域性最小值和最大矩陣元素，並返回它們的值與位置;

boxFilter（cv :: boxFilter）：使用標準化的框過濾器平滑影象;


178. blur（cv :: blur，gpu :: boxFilter）：作為標準化框過濾器的同義詞;

Sobel（cv :: Sobel）：將廣義Sobel運算元應用於影象;

194. GaussianBlur（cv :: GaussianBlur）：使用高斯濾波器平滑影象;