它目前仅在GPU设备上开发和测试。这包括离散GPU（NVidia，AMD）以及集成芯片（AMD APU和intel HD设备）。
ocl模块可以在“modules”目录下找到。在“modules / ocl / src”中，您可以找到围绕直接内核调用的cpp类的源代码。内核可以在“modules / ocl / src / kernel”中找到。样本可以在“samples / ocl”下找到。精度测试可以在“modules / ocl / test”中找到，性能测试在“module / ocl” / PERF“。
如果一个功能支持4通道运算符，那么它应该也支持3通道运算符，因为在oclMat中所有的三通道矩阵（即RGB图像）均由4通道矩阵表示。这意味着3通道图像具有最后一个通道未使用的4通道空间。
1.getDevice：返回设备列表;
2.setDevice：设置adevice并初始化它;
3. setBinpath：如果调用此函数并设置有效路径，OCL模块将首次将编译内核保存到地址，并重新加载二进制文件，可以在运行时节省编译时间;
4.getoclContext：返回指向opencl上下文的指针;
5. getoclCommandQueue：返回指向opencl命令队列的指针;
6.class :: oclMat：OpenCV C ++ 1-D或2-D密集数组类，oclMat是Mat的镜像，具有ocl特征的扩展;
7. oclMat :: convertTo：该方法将源像素值转换为目标数据类型，最终应用饱和转换，以避免可能的溢出;
8. oclMat :: copyTo：将矩阵复制到另一个;
9. oclMat :: setTo：将所有或部分数组元素设置为指定值;
10.absdiff：计算两个数组之间或数组和ascalar之间的每个元素绝对差;
11.add：计算两个数组之间或数组与标量之间的每个元素加法;
12.减去：计算两个数组之间或数组与标量之间的每个元素减法;
13.乘法：计算两个数组之间或数组与标量之间的每元素乘数;
14.除法：计算两个数组之间或数组与标量之间的每个元素的分隔;
15.bitwise_and：在两个数组之间或数组和标量之间按位计算元素 ;
16.bitwise_or：在两个数组之间或数组和标量之间计算每个元素的bitwise_or;
17.bitwise_xor：计算两个数组之间或数组与标量之间的每个元素的bitwise_xor;
18.bitwise_not：函数按位不计算源数组的每元素逐位反转;
19.cartToPolar：计算2d矢量的大小和角度;
20.极坐标：计算由相应元素和角度表示的每个2D矢量的笛卡尔坐标;
21.比较：执行两个数组的每个元素比较或数组和标量值;
22.exp：计算输入数组的每个元素的指数;
23.log：计算输入数组的每个元素的日志;
24.LUT：执行数组的查找表变换;
25.幅度：计算由x和y阵列的相应元素形成的2D矢量的大小;
26.翻转：以三种不同的方式（行和列索引为0）翻转数组;
27.meanStdDev：为每个通道独立计算阵列元素的平均值和标准偏差M，并通过输出参数返回;
28.合并：从多个单通道阵列组成多通道阵列;
29.分割：将多通道阵列分割成单独的单通道阵列;
30.规范：计算绝对阵列范数，绝对差异范数或相对差异范数;
31.相位：计算由x和y的相应元素形成的每个2D矢量的旋转角度;
32.pow：将输入数组的每个元素提升到p;
33.转置：转置矩阵;
34.dft（cv :: dft）：执行浮点矩阵的前向或逆离散傅里叶变换（1D或2D）;
35.gemm（cv :: gemm）：执行广义矩阵乘法;
36.countNonZero：返回src中的非零元素数;
37.minMax：在整个数组或子数组中找到全局最小和最大值;
38.MaxMaxLoc：找到最小和最大元素值及其位置;
39. sum：返回每个通道的矩阵元素的总和;
40. sqrSum：返回每个通道的矩阵元素的平方和;
41.索贝尔：使用Sobel算子计算第一个x或y空间图像导数 ;
42.Scharr：使用Scharr算子计算第一个x或y空间图像导数;
43. GaussianBlur：将源图像与指定的高斯内核进行卷积;
44.boxFilter：使用框过滤器平滑图像;
45.拉普拉斯算子：通过使用Sobel算子计算第二个x和y的积分计算源图像的拉普拉斯算子;
46.卷积：与内核卷曲图像;
47.双边过滤器：对图像应用双边滤波器;
48.copyMakeBorder：在图像周围形成边框;
49.扩张：使用指定的结构化元素来扩展源图像，该结构元素确定采用最大值的像素邻域的形状 ;
50.侵蚀：使用指定的结构元素侵蚀源图像，该结构元素确定采用最小值的像素邻域的形状;
51.形态特征：腐蚀和膨胀的包装物;
52.pyrDown（cv :: pyrDown）：平滑图像并对其进行缩减;
53.pyrUp（cv :: pyrUp）：对图像进行上采样，然后平滑;
54.columnSum：计算一个垂直（列）和;
55.blendLinear：执行两个图像的线性混合;
56.角哈里斯：计算哈里斯角;
57.cornerMinEigenVal：计算MinEigenVal;
58.calcHist：计算一个或多个数组的直方图;
59.重映射：使用指定的地图转换源图像;
60.调整大小：调整图像大小
61.warpAffine：使用指定矩阵转换源图像;
62.warpPerspective：对图像应用透视变换;
63.cvtColor：将图像从一个颜色空间转换为另一个;
64.阈值：将固定电平阈值应用于单通道阵列;
65.buildWarpPlaneMaps：构建平面变形图;
66.buildWarpCylindricalMaps：构建圆柱形弯曲图;
67.buildWarpSphericalMaps：构建球面翘曲图;
67.buildWarpPerspectiveMaps（ocl :: warpPerspective）：构建透视变换的转换图;
69. buildWarpAffineMaps（ocl :: warpAffine）：构建仿射变换的转换图;
70.类::PyrLKOpticalFlow（cv :: calcOpticalFlowPyrLK）：用于计算光流的类;
71.PyrLKOpticalFlow :: sparse：计算稀疏特征集的光流;
72.PyrLKOpticalFlow :: dense：计算密集的光流;
73. PyrLKOpticalFlow :: releaseMemory：释放内部缓冲区内存;
74.内插帧：使用提供的光流（位移场）的内插帧（图像）;
75. class :: OclCascadeClassifier：用于对象检测的级联分类器;
76. OclCascadeClassifier :: oclHaarDetectObjects：通过列表矩形返回检测到的对象;
77. struct :: MatchTemplateBuf：为matchTemplate函数提供内存缓冲区的类，加上它允许调整一些特定的参数;
78. matchTemplate（cv :: matchTemplate）：计算栅格模板和模板搜索的图像的近程图;
79. Canny（cv :: Canny）：使用Canny算法找到图像的边缘;
80. class :: BruteForceMatcher_OCL_base（cv :: DescriptorMatcher，cv :: BFMatcher）：强力描述符匹配器，对于第一集中的每个描述符，此匹配器通过尝试每个人来找到第二个集合中最接近的描述符;
81. BruteForceMatcher_OCL_base :: match：从具有traindescriptors的查询集中找出每个描述符的最佳匹配;
82. BruteForceMatcher_OCL_base :: makeGpuCollection：以适当的格式为matchCollection函数执行一个训练描述符和掩码的GPU集合;
83. BruteForceMatcher_OCL_base :: matchDownload：将矩阵获取到viamatchSingle或matchCollection到带有DMatch的向量;
84. BruteForceMatcher_OCL_base :: matchConvert：将获得viamatchSingle或matchCollection的矩阵转换为带有DMatch的向量;
85. BruteForceMatcher_OCL_base :: knnMatch：从具有列车描述符的查询集中找到每个描述符的最佳匹配;
86. BruteForceMatcher_OCL_base :: knnMatchDownload：下载矩阵获得viaknnMatchSingle或knnMatch2Collection到带有DMatch的向量;
87. BruteForceMatcher_OCL_base :: knnMatchConvert：将获得的viaknnMatchSingle或knnMatch2Collection的矩阵转换为具有DMatch的CPU向量;
88. BruteForceMatcher_OCL_base :: radiusMatch：对于每个查询描述符，找到距离小于给定阈值的最匹配;
89. BruteForceMatcher_OCL_base :: radiusMatchDownload：将矩阵获取到viaradiusMatchSingle或radiusMatchCollection到具有DMatch的向量;
90.BruteForceMatcher_OCL_base :: radiusMatchConvert：将获得的raradiusMatchSingle或radiusMatchCollection的矩阵转换为带有DMatch的向量;
91. struct :: HOGDescriptor：该类实现了对象检测器的直方图;
92. HOGDescriptor :: getDescriptorSize：返回分类所需的系数数;
93. HOGDescriptor :: getBlockHistogramSize：返回块直方图大小;
94. HOGDescriptor :: setSVMDetector：设置线性SVM分类器的系数;
95. HOGDescriptor :: getDefaultPeopleDetector：返回用于人员检测的类别的系数（默认窗口大小）;
96. HOGDescriptor :: getPeopleDetector48x96：返回用于人员检测的类别的系数（对于48x96窗口）;
97. HOGDescriptor :: getPeopleDetector64x128：返回用于人员检测的类别的系数（对于64x128窗口）;
98. HOGDescriptor :: detect：执行没有多尺度窗口的对象检测;
99.HOGDescriptor :: detectMultiScale：使用多尺度窗口执行对象检测;
100.HOGDescriptor :: getDescriptors：返回为整个图像计算的块描述符;
