diff --git a/LICENSE b/LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..be57671
--- /dev/null
+++ b/LICENSE
@@ -0,0 +1,41 @@
+By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+If you do not agree to this license, do not download, install,
+copy or use the software.
+
+
+                          License Agreement
+               For Open Source Computer Vision Library
+                       (3-clause BSD License)
+
+Copyright (C) 2000-2019, Intel Corporation, all rights reserved.
+Copyright (C) 2009-2011, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+Copyright (C) 2009-2016, NVIDIA Corporation, all rights reserved.
+Copyright (C) 2010-2013, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
+Copyright (C) 2015-2016, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+Copyright (C) 2015-2016, Itseez Inc., all rights reserved.
+Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+are permitted provided that the following conditions are met:
+
+  * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
+    this list of conditions and the following disclaimer.
+
+  * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
+    this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+    and/or other materials provided with the distribution.
+
+  * Neither the names of the copyright holders nor the names of the contributors
+    may be used to endorse or promote products derived from this software
+    without specific prior written permission.
+
+This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+In no event shall copyright holders or contributors be liable for any direct,
+indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+(including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
diff --git a/OpenCVConfig-version.cmake b/OpenCVConfig-version.cmake
new file mode 100644
index 0000000..9a05e12
--- /dev/null
+++ b/OpenCVConfig-version.cmake
@@ -0,0 +1,15 @@
+set(OpenCV_VERSION 4.1.1)
+set(PACKAGE_VERSION ${OpenCV_VERSION})
+
+set(PACKAGE_VERSION_EXACT False)
+set(PACKAGE_VERSION_COMPATIBLE False)
+
+if(PACKAGE_FIND_VERSION VERSION_EQUAL PACKAGE_VERSION)
+  set(PACKAGE_VERSION_EXACT True)
+  set(PACKAGE_VERSION_COMPATIBLE True)
+endif()
+
+if(PACKAGE_FIND_VERSION_MAJOR EQUAL 4
+   AND PACKAGE_FIND_VERSION VERSION_LESS PACKAGE_VERSION)
+  set(PACKAGE_VERSION_COMPATIBLE True)
+endif()
diff --git a/OpenCVConfig.cmake b/OpenCVConfig.cmake
new file mode 100644
index 0000000..079900b
--- /dev/null
+++ b/OpenCVConfig.cmake
@@ -0,0 +1,172 @@
+# ===================================================================================
+#  The OpenCV CMake configuration file
+#
+#             ** File generated automatically, do not modify **
+#
+#  Usage from an external project:
+#    In your CMakeLists.txt, add these lines:
+#
+#    FIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED)
+#    TARGET_LINK_LIBRARIES(MY_TARGET_NAME ${OpenCV_LIBS})
+#
+#    Or you can search for specific OpenCV modules:
+#
+#    FIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED core imgcodecs)
+#
+#    If the module is found then OPENCV_<MODULE>_FOUND is set to TRUE.
+#
+#    This file will define the following variables:
+#      - OpenCV_LIBS                     : The list of libraries to link against.
+#      - OpenCV_INCLUDE_DIRS             : The OpenCV include directories.
+#      - OpenCV_COMPUTE_CAPABILITIES     : The version of compute capability
+#      - OpenCV_VERSION                  : The version of this OpenCV build: "4.1.1"
+#      - OpenCV_VERSION_MAJOR            : Major version part of OpenCV_VERSION: "4"
+#      - OpenCV_VERSION_MINOR            : Minor version part of OpenCV_VERSION: "1"
+#      - OpenCV_VERSION_PATCH            : Patch version part of OpenCV_VERSION: "1"
+#      - OpenCV_VERSION_STATUS           : Development status of this build: ""
+#
+#    Advanced variables:
+#      - OpenCV_SHARED
+#
+# ===================================================================================
+#
+#    Windows pack specific options:
+#      - OpenCV_STATIC
+#      - OpenCV_CUDA
+
+if(CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 2.6)
+  get_property(OpenCV_LANGUAGES GLOBAL PROPERTY ENABLED_LANGUAGES)
+  if(NOT ";${OpenCV_LANGUAGES};" MATCHES ";CXX;")
+    enable_language(CXX)
+  endif()
+endif()
+
+if(NOT DEFINED OpenCV_STATIC)
+  # look for global setting
+  if(NOT DEFINED BUILD_SHARED_LIBS OR BUILD_SHARED_LIBS)
+    set(OpenCV_STATIC OFF)
+  else()
+    set(OpenCV_STATIC ON)
+  endif()
+endif()
+
+if(NOT DEFINED OpenCV_CUDA)
+  # if user' app uses CUDA, then it probably wants CUDA-enabled OpenCV binaries
+  if(CUDA_FOUND)
+    set(OpenCV_CUDA ON)
+  endif()
+endif()
+
+function(check_one_config RES)
+  set(${RES} "" PARENT_SCOPE)
+  if(NOT OpenCV_RUNTIME OR NOT OpenCV_ARCH)
+    return()
+  endif()
+  set(candidates)
+  if(OpenCV_STATIC)
+    list(APPEND candidates "${OpenCV_ARCH}/${OpenCV_RUNTIME}/staticlib")
+  endif()
+  if(OpenCV_CUDA)
+    list(APPEND candidates "gpu/${OpenCV_ARCH}/${OpenCV_RUNTIME}/lib")
+  endif()
+  if(OpenCV_CUDA AND OpenCV_STATIC)
+    list(APPEND candidates "gpu/${OpenCV_ARCH}/${OpenCV_RUNTIME}/staticlib")
+  endif()
+  list(APPEND candidates "${OpenCV_ARCH}/${OpenCV_RUNTIME}/lib")
+  foreach(c ${candidates})
+    set(p "${OpenCV_CONFIG_PATH}/${c}")
+    if(EXISTS "${p}/OpenCVConfig.cmake")
+      set(${RES} "${p}" PARENT_SCOPE)
+      return()
+    endif()
+  endforeach()
+endfunction()
+
+get_filename_component(OpenCV_CONFIG_PATH "${CMAKE_CURRENT_LIST_FILE}" DIRECTORY)
+
+if(DEFINED OpenCV_ARCH AND DEFINED OpenCV_RUNTIME)
+  # custom overridden values
+elseif(MSVC)
+  if(CMAKE_CL_64)
+    set(OpenCV_ARCH x64)
+  elseif((CMAKE_GENERATOR MATCHES "ARM") OR ("${arch_hint}" STREQUAL "ARM") OR (CMAKE_VS_EFFECTIVE_PLATFORMS MATCHES "ARM|arm"))
+    # see Modules/CmakeGenericSystem.cmake
+    set(OpenCV_ARCH ARM)
+  else()
+    set(OpenCV_ARCH x86)
+  endif()
+  if(MSVC_VERSION EQUAL 1400)
+    set(OpenCV_RUNTIME vc8)
+  elseif(MSVC_VERSION EQUAL 1500)
+    set(OpenCV_RUNTIME vc9)
+  elseif(MSVC_VERSION EQUAL 1600)
+    set(OpenCV_RUNTIME vc10)
+  elseif(MSVC_VERSION EQUAL 1700)
+    set(OpenCV_RUNTIME vc11)
+  elseif(MSVC_VERSION EQUAL 1800)
+    set(OpenCV_RUNTIME vc12)
+  elseif(MSVC_VERSION EQUAL 1900)
+    set(OpenCV_RUNTIME vc14)
+  elseif(MSVC_VERSION MATCHES "^191[0-9]$")
+    set(OpenCV_RUNTIME vc15)
+    check_one_config(has_VS2017)
+    if(NOT has_VS2017)
+      set(OpenCV_RUNTIME vc14) # selecting previous compatible runtime version
+    endif()
+  elseif(MSVC_VERSION MATCHES "^192[0-9]$")
+    set(OpenCV_RUNTIME vc16)
+    check_one_config(has_VS2019)
+    if(NOT has_VS2019)
+      set(OpenCV_RUNTIME vc15) # selecting previous compatible runtime version
+      check_one_config(has_VS2017)
+      if(NOT has_VS2017)
+        set(OpenCV_RUNTIME vc14) # selecting previous compatible runtime version
+      endif()
+    endif()
+  endif()
+elseif(MINGW)
+  set(OpenCV_RUNTIME mingw)
+
+  execute_process(COMMAND ${CMAKE_CXX_COMPILER} -dumpmachine
+                  OUTPUT_VARIABLE OPENCV_GCC_TARGET_MACHINE
+                  OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE)
+  if(OPENCV_GCC_TARGET_MACHINE MATCHES "amd64|x86_64|AMD64")
+    set(MINGW64 1)
+    set(OpenCV_ARCH x64)
+  else()
+    set(OpenCV_ARCH x86)
+  endif()
+endif()
+
+check_one_config(OpenCV_LIB_PATH)
+
+if(NOT OpenCV_FIND_QUIETLY)
+  message(STATUS "OpenCV ARCH: ${OpenCV_ARCH}")
+  message(STATUS "OpenCV RUNTIME: ${OpenCV_RUNTIME}")
+  message(STATUS "OpenCV STATIC: ${OpenCV_STATIC}")
+endif()
+
+if(OpenCV_LIB_PATH AND EXISTS "${OpenCV_LIB_PATH}/OpenCVConfig.cmake")
+  include("${OpenCV_LIB_PATH}/OpenCVConfig.cmake")
+
+  if(NOT OpenCV_FIND_QUIETLY)
+    message(STATUS "Found OpenCV ${OpenCV_VERSION} in ${OpenCV_LIB_PATH}")
+    if(NOT OpenCV_LIB_PATH MATCHES "/staticlib")
+      get_filename_component(_OpenCV_LIB_PATH "${OpenCV_LIB_PATH}/../bin" ABSOLUTE)
+      file(TO_NATIVE_PATH "${_OpenCV_LIB_PATH}" _OpenCV_LIB_PATH)
+      message(STATUS "You might need to add ${_OpenCV_LIB_PATH} to your PATH to be able to run your applications.")
+      if(OpenCV_LIB_PATH MATCHES "/gpu/")
+        string(REPLACE "\\gpu" "" _OpenCV_LIB_PATH2 "${_OpenCV_LIB_PATH}")
+        message(STATUS "GPU support is enabled so you might also need ${_OpenCV_LIB_PATH2} in your PATH (it must go after the ${_OpenCV_LIB_PATH}).")
+      endif()
+    endif()
+  endif()
+else()
+  if(NOT OpenCV_FIND_QUIETLY)
+    message(WARNING
+"Found OpenCV Windows Pack but it has no binaries compatible with your configuration.
+You should manually point CMake variable OpenCV_DIR to your build of OpenCV library."
+    )
+  endif()
+  set(OpenCV_FOUND FALSE)
+endif()
diff --git a/README.md b/README.md
deleted file mode 100644
index ad5edad..0000000
--- a/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,998 +0,0 @@
-# OpenCV-MinGW-Build
-
-MinGW 32bit and 64bit version of OpenCV compiled on Windows.
-
-## Releases
-
-### [OpenCV 4.1.0-x64](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-4.1.0-x64) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.1.0-x64.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.1.0-x64.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-4.1.0-x64 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.14.1
-
-```
-General configuration for OpenCV 4.1.0 =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2019-04-09T16:48:54Z
-    Host:                        Windows 10.0.17763 AMD64
-    CMake:                       3.14.1
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2 SSE3
-      requested:                 SSE3
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
-      SSE4_1 (15 files):         + SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (5 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-      AVX2 (29 files):           + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++ Compiler:                E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/g++.exe  (ver 8.1.0)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         NO
-    Extra dependencies:          opengl32 glu32
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann gapi highgui imgcodecs imgproc ml objdetect photo stitching ts video videoio
-    Disabled:                    world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 java js python2 python3
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    Win32 UI:                    YES
-    OpenGL support:              YES (opengl32 glu32)
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 2.0.2-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.36)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.10)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-    PFM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (58.35.100)
-      avformat:                  YES (58.20.100)
-      avutil:                    YES (56.22.100)
-      swscale:                   YES (5.3.100)
-      avresample:                YES (4.0.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-4.1.0/opencv-4.1.0/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            C:/Users/huihu/AppData/Local/Programs/Python/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include/win32 C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-4.1.0/opencv-4.1.0-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-
-</details>
-
-### [OpenCV 4.1.0](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-4.1.0) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.1.0.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.1.0.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-4.1.0 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86-7.3.0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.14.1
-
-```
-General configuration for OpenCV 4.1.0 =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2019-07-24T13:59:00Z
-    Host:                        Windows 10.0.18362 AMD64
-    CMake:                       3.14.1
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/Qt/Qt5.13.0/Tools/mingw730_32/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2
-      requested:                 SSE2
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16
-      SSE4_1 (16 files):         + SSE3 SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (5 files):             + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++ Compiler:                E:/Qt/Qt5.13.0/Tools/mingw730_32/bin/g++.exe  (ver 7.3.0)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/Qt/Qt5.13.0/Tools/mingw730_32/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         YES
-    Extra dependencies:          opengl32 glu32
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann gapi highgui imgcodecs imgproc ml objdetect photo stitching ts video videoio
-    Disabled:                    world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 java js python2 python3
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    QT:                          YES (ver 5.13.0)
-      QT OpenGL support:         YES (Qt5::OpenGL 5.13.0)
-    Win32 UI:                    YES
-    OpenGL support:              YES (opengl32 glu32)
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 2.0.2-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.36)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.10)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-    PFM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (58.35.100)
-      avformat:                  YES (58.20.100)
-      avutil:                    YES (56.22.100)
-      swscale:                   YES (5.3.100)
-      avresample:                YES (4.0.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-4.1.0/opencv-4.1.0/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            C:/Users/huihu/AppData/Local/Programs/Python/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include/win32 C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-4.1.0/opencv-4.1.0-x86-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-
-</details>
-
-### [OpenCV 4.0.1-x64](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-4.0.1-x64) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.0.1-x64.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.0.1-x64.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-4.0.1-x64 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.12.4
-
-```
-General configuration for OpenCV 4.0.1 =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2019-03-27T15:25:27Z
-    Host:                        Windows 10.0.17763 AMD64
-    CMake:                       3.12.4
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2 SSE3
-      requested:                 SSE3
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
-      SSE4_1 (7 files):          + SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (5 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-      AVX2 (13 files):           + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++ Compiler:                E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/g++.exe  (ver 8.1.0)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         YES
-    Extra dependencies:
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann gapi highgui imgcodecs imgproc java_bindings_generator ml objdetect photo python_bindings_generator stitching ts video videoio
-    Disabled:                    world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 java js python2 python3
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    Win32 UI:                    YES
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 1.5.3-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.35)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.9)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-    PFM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (ver 58.35.100)
-      avformat:                  YES (ver 58.20.100)
-      avutil:                    YES (ver 56.22.100)
-      swscale:                   YES (ver 5.3.100)
-      avresample:                YES (ver 4.0.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-4.0.1/opencv-4.0.1/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            C:/Users/huihu/AppData/Local/Programs/Python/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include/win32 C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-4.0.1/opencv-4.0.1-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-
-</details>
-
-### [OpenCV 4.0.0-rc-x64](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-4.0.0-rc-x64) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.0.0-rc-x64.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.0.0-rc-x64.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-4.0.0-rc-x64 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.12.4
-
-```
-General configuration for OpenCV 4.0.0-rc =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2018-11-17T09:33:40Z
-    Host:                        Windows 10.0.17763 AMD64
-    CMake:                       3.12.4
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2 SSE3
-      requested:                 SSE3
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
-      SSE4_1 (6 files):          + SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (5 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-      AVX2 (12 files):           + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++ Compiler:                E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/g++.exe  (ver 8.1.0)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         YES
-    Extra dependencies:
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann gapi highgui imgcodecs imgproc java_bindings_generator ml objdetect photo python_bindings_generator stitching ts video videoio
-    Disabled:                    world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 java js python2 python3
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    Win32 UI:                    YES
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 1.5.3-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.35)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.9)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-    PFM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (ver 58.35.100)
-      avformat:                  YES (ver 58.20.100)
-      avutil:                    YES (ver 56.22.100)
-      swscale:                   YES (ver 5.3.100)
-      avresample:                YES (ver 4.0.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-4.0.0-rc/opencv-4.0.0-rc/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            E:/Python/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include/win32 C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-4.0.0-rc/opencv-4.0.0-rc-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-
-</details>
-
-### [OpenCV 4.0.0-alpha-x64](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-4.0.0-alpha-x64) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.0.0-alpha-x64.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-4.0.0-alpha-x64.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-4.0.0-alpha-x64 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.12.0
-
-```
-General configuration for OpenCV 4.0.0-alpha =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2018-09-25T08:37:52Z
-    Host:                        Windows 10.0.17134 AMD64
-    CMake:                       3.12.0
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/MinGW-w64/x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5/mingw64/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2 SSE3
-      requested:                 SSE3
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
-      SSE4_1 (4 files):          + SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (6 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-      AVX2 (10 files):           + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++ Compiler:                E:/MinGW-w64/x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5/mingw64/bin/g++.exe  (ver 4.8.1)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/MinGW-w64/x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5/mingw64/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         NO
-    Extra dependencies:
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann highgui imgcodecs imgproc java_bindings_generator ml objdetect photo python_bindings_generator shape stitching superres ts video videoio videostab
-    Disabled:                    js world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 java python2 python3 viz
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    Win32 UI:                    YES
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 1.5.3-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.34)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.9)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-    PFM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    Video for Windows:           YES
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (ver 58.18.100)
-      avformat:                  YES (ver 58.12.100)
-      avutil:                    YES (ver 56.14.100)
-      swscale:                   YES (ver 5.1.100)
-      avresample:                YES (ver 4.0.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-4.0.0-alpha/opencv-4.0.0-alpha/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            E:/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include/win32 C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-4.0.0-alpha/opencv-4.0.0-mingw64-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-
-</details>
-
-### [OpenCV 3.4.6](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-3.4.6) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.6.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.6.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-3.4.6 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86-7.3.0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.14.1
-
-```
-General configuration for OpenCV 3.4.6 =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2019-07-22T17:25:51Z
-    Host:                        Windows 10.0.18362 AMD64
-    CMake:                       3.14.1
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/Qt/Qt5.13.0/Tools/mingw730_32/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2
-      requested:                 SSE2
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16
-      SSE4_1 (15 files):         + SSE3 SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (6 files):             + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++11:                       YES
-    C++ Compiler:                E:/Qt/Qt5.13.0/Tools/mingw730_32/bin/g++.exe  (ver 7.3.0)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/Qt/Qt5.13.0/Tools/mingw730_32/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         YES
-    Extra dependencies:          opengl32 glu32
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann highgui imgcodecs imgproc ml objdetect photo shape stitching superres ts video videoio videostab
-    Disabled:                    world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev java js python2 python3 viz
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    QT:                          YES (ver 5.13.0)
-      QT OpenGL support:         YES (Qt5::OpenGL 5.13.0)
-    Win32 UI:                    YES
-    OpenGL support:              YES (opengl32 glu32)
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 2.0.2-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.36)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.10)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (ver 57.107.100)
-      avformat:                  YES (ver 57.83.100)
-      avutil:                    YES (ver 55.78.100)
-      swscale:                   YES (ver 4.8.100)
-      avresample:                YES (ver 3.7.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-3.4.6/opencv-3.4.6/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            C:/Users/huihu/AppData/Local/Programs/Python/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include/win32 C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-3.4.6/opencv-3.4.6-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-</details>
-
-### [OpenCV 3.4.5](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-3.4.5) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.5.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.5.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-3.4.5 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86-5.3.0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.12.4
-
-```
-General configuration for OpenCV 3.4.5 =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2019-02-11T05:45:28Z
-    Host:                        Windows 10.0.17763 AMD64
-    CMake:                       3.12.4
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/Qt/Qt5.11.2/Tools/mingw530_32/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2
-      requested:                 SSE2
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16
-      SSE4_1 (7 files):          + SSE3 SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (2 files):          + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (1 files):            + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (6 files):             + SSE3 SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++11:                       YES
-    C++ Compiler:                E:/Qt/Qt5.11.2/Tools/mingw530_32/bin/g++.exe  (ver 5.3.0)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/Qt/Qt5.11.2/Tools/mingw530_32/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -mfpmath=sse -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         YES
-    Extra dependencies:          opengl32 glu32
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann highgui imgcodecs imgproc java_bindings_generator ml objdetect photo python_bindings_generator shape stitching superres ts video videoio videostab
-    Disabled:                    world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev java js python2 python3 viz
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    QT:                          YES (ver 5.11.2)
-      QT OpenGL support:         YES (Qt5::OpenGL 5.11.2)
-    Win32 UI:                    YES
-    OpenGL support:              YES (opengl32 glu32)
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 1.5.3-62)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.35)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.9)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-    HDR:                         YES
-    SUNRASTER:                   YES
-    PXM:                         YES
-
-  Video I/O:
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (ver 57.107.100)
-      avformat:                  YES (ver 57.83.100)
-      avutil:                    YES (ver 55.78.100)
-      swscale:                   YES (ver 4.8.100)
-      avresample:                YES (ver 3.7.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv-3.4.5/opencv-3.4.5/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            C:/Users/huihu/AppData/Local/Programs/Python/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include/win32 C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_191/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Install to:                    E:/opencv-3.4.5/opencv-3.4.5-build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-</details>
-
-### [OpenCV 3.4.1-x64](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-3.4.1-x64)  | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.1-x64.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.1-x64.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-3.4.1-x64 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.12.0
-
-```
-General configuration for OpenCV 3.4.1 =====================================
-  Version control:               unknown
-
-  Platform:
-    Timestamp:                   2018-07-31T02:14:11Z
-    Host:                        Windows 10.0.17134 AMD64
-    CMake:                       3.12.0
-    CMake generator:             MinGW Makefiles
-    CMake build tool:            E:/MinGW-w64/x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5/mingw64/bin/mingw32-make.exe
-    Configuration:               Release
-
-  CPU/HW features:
-    Baseline:                    SSE SSE2 SSE3
-      requested:                 SSE3
-    Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2
-      requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
-      SSE4_1 (3 files):          + SSSE3 SSE4_1
-      SSE4_2 (1 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-      FP16 (2 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-      AVX (5 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-      AVX2 (9 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
-
-  C/C++:
-    Built as dynamic libs?:      YES
-    C++11:                       YES
-    C++ Compiler:                E:/MinGW-w64/x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5/mingw64/bin/g++.exe  (ver 4.8.1)
-    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    C Compiler:                  E:/MinGW-w64/x64-4.8.1-release-posix-seh-rev5/mingw64/bin/gcc.exe
-    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
-    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections  
-    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections  
-    ccache:                      NO
-    Precompiled headers:         NO
-    Extra dependencies:          opengl32 glu32
-    3rdparty dependencies:
-
-  OpenCV modules:
-    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann highgui imgcodecs imgproc java_bindings_generator ml objdetect photo python_bindings_generator shape stitching superres ts video videoio videostab
-    Disabled:                    js world
-    Disabled by dependency:      -
-    Unavailable:                 cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev java python2 python3 viz
-    Applications:                tests perf_tests apps
-    Documentation:               NO
-    Non-free algorithms:         NO
-
-  Windows RT support:            NO
-
-  GUI: 
-    Win32 UI:                    YES
-    OpenGL support:              YES (opengl32 glu32)
-    VTK support:                 NO
-
-  Media I/O: 
-    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
-    JPEG:                        build (ver 90)
-    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)
-    PNG:                         build (ver 1.6.34)
-    TIFF:                        build (ver 42 - 4.0.9)
-    JPEG 2000:                   build (ver 1.900.1)
-    OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
-
-  Video I/O:
-    Video for Windows:           YES
-    DC1394:                      NO
-    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)
-      avcodec:                   YES (ver 57.107.100)
-      avformat:                  YES (ver 57.83.100)
-      avutil:                    YES (ver 55.78.100)
-      swscale:                   YES (ver 4.8.100)
-      avresample:                YES (ver 3.7.0)
-    GStreamer:                   NO
-    DirectShow:                  YES
-
-  Parallel framework:            none
-
-  Trace:                         YES (built-in)
-
-  Other third-party libraries:
-    Lapack:                      NO
-    Eigen:                       NO
-    Custom HAL:                  NO
-    Protobuf:                    build (3.5.1)
-
-  NVIDIA CUDA:                   NO
-
-  OpenCL:                        YES (no extra features)
-    Include path:                E:/opencv_341/opencv/sources/3rdparty/include/opencl/1.2
-    Link libraries:              Dynamic load
-
-  Python (for build):            E:/Python37-32/python.exe
-
-  Java:                          
-    ant:                         NO
-    JNI:                         C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include/win32 C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_181/include
-    Java wrappers:               NO
-    Java tests:                  NO
-
-  Matlab:                        NO
-
-  Install to:                    E:/opencv_341/opencv_mingw64_build/install
------------------------------------------------------------------
-```
-
-</details>
-
-### [OpenCV 3.4.1](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-3.4.1) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.1.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.4.1.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-3.4.1 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86-5.3.0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.9.2
-
-</details>
-
-### [OpenCV 3.3.1](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/tree/OpenCV-3.3.1) | [zip](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.3.1.zip) | [tar.gz](https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build/archive/OpenCV-3.3.1.tar.gz)
-
-```
-git clone -b OpenCV-3.3.1 git@github.com:huihut/OpenCV-MinGW-Build.git
-```
-
-<details><summary>Configuration</summary> 
-
-* MinGW-x86-5.3.0
-* Windows-10-64bit
-* CMake-3.9.2
-
-</details>
-
-## Tutorials
-
-### How to compile OpenCV
-
-* [blog.huihut . OpenCV使用CMake和MinGW-w64的编译安装](https://blog.huihut.com/2018/07/31/CompiledOpenCVWithMinGW64/)
-* [blog.huihut . OpenCV使用CMake和MinGW的编译安装及其在Qt配置运行](https://blog.huihut.com/2017/12/03/CompiledOpenCVRunInQt/)
-* [wiki.qt . How to setup Qt and openCV on Windows](https://wiki.qt.io/How_to_setup_Qt_and_openCV_on_Windows)
-* [Tutorial: Installation from source for Windows with Mingw-w64](http://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial-install-win10-mingw64.html)
-
-### Using OpenCV in Visual Studio Code
-
-* [Running a C++ program with OpenCV 3.4.1 using MinGW-w64 g++ in Visual Studio Code on Windows 10 x64](https://stackoverflow.com/questions/51622111/opencv-c-mingw-vscode-fatal-error-to-compile/51801863#51801863)
-
-### Using OpenCV in Visual Studio
-
-* [How to build applications with OpenCV inside the Microsoft Visual Studio](https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/windows_visual_studio_Opencv/windows_visual_studio_Opencv.html)
-
-### Using OpenCV in Qt
-* [wiki.qt . How to setup Qt and openCV on Windows](https://wiki.qt.io/How_to_setup_Qt_and_openCV_on_Windows)
\ No newline at end of file
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml
new file mode 100644
index 0000000..b21e3b9
--- /dev/null
+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml
@@ -0,0 +1,12213 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 20x20 frontal eye detector.
+    Created by Shameem Hameed (http://umich.edu/~shameem)
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
+  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+  If you do not agree to this license, do not download, install,
+  copy or use the software.
+
+
+                        Intel License Agreement
+                For Open Source Computer Vision Library
+
+ Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+ Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+ Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+ are permitted provided that the following conditions are met:
+
+   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer.
+
+   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+     and/or other materials provided with the distribution.
+
+   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
+     derived from this software without specific prior written permission.
+
+ This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+ any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+ warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+ In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+ indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+ (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+ loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>20</height>
+  <width>20</width>
+  <stageParams>
+    <maxWeakCount>93</maxWeakCount></stageParams>
+  <featureParams>
+    <maxCatCount>0</maxCatCount></featureParams>
+  <stageNum>24</stageNum>
+  <stages>
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <_>
+      <maxWeakCount>12</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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@@ -0,0 +1,22619 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 frontal eye detector with better handling of eyeglasses.
+    Created by Shameem Hameed (http://umich.edu/~shameem)
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
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+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+        <_>
+          5 7 10 1 3.</_></rects></_></features></cascade>
+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml
new file mode 100644
index 0000000..1c38a8b
--- /dev/null
+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml
@@ -0,0 +1,14382 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+ A frontal cat face detector using the basic set of Haar features, i.e.
+ horizontal and vertical features but not diagonal features.
+
+ Contributed by Joseph Howse (josephhowse@nummist.com).
+
+ More information can be found in the following publications and
+ presentations:
+
+ Joseph Howse. OpenCV for Secret Agents (book). Packt Publishing, January
+   2015.
+ Joseph Howse. "Training Detectors and Recognizers in Python and OpenCV"
+   (tutorial). ISMAR 2014. September 9, 2014.
+   http://nummist.com/opencv/Howse_ISMAR_20140909.pdf
+ Joseph Howse. "Training Intelligent Camera Systems with Python and OpenCV"
+   (webcast). O’Reilly Media. June 17, 2014.
+   http://www.oreilly.com/pub/e/3077
+
+ Build scripts and demo applications can be found in the following repository:
+ https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue
+
+ KNOWN LIMITATIONS:
+
+ An upright subject is assumed. In situations where the cat's face might be
+ sideways or upside down (e.g. the cat is rolling over), try various rotations
+ of the input image.
+
+ CHANGELOG:
+
+ 2016-08-06: Re-trained with more negative samples and more stages. False
+   positives are much rarer now. If you tailored your code for the cascade's
+   previous version, now you should re-adjust the arguments of
+   CascadeClassifier::detectMultiScale. For example, decrease the value of the
+   minNeighbors argument. You do not need to use a human face detector to
+   cross-check the positives anymore.
+ 2014-04-25: First release (at https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue)
+
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ | Contributors License Agreement
+ | IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+ |   By downloading, copying, installing or using the software you agree
+ |   to this license.
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+ | Halifax, Nova Scotia, Canada). All rights reserved.
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+ | Redistribution and use in source and binary forms, with or without
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+ |    * Redistributions in binary form must reproduce the above
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+ |      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+ |      with the distribution.
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+ |      derived from this software without specific prior written permission.
+ |
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+ | "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+ | LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+ | A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+ | CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+ | EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+ | PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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+ | LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+ | NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+ | SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+ | Top
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ -->
+<opencv_storage>
+<cascade>
+  <stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>24</height>
+  <width>24</width>
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+    <!-- stage 1 -->
+    <_>
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+        <_>
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+      <tilted>0</tilted></_>
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+      <tilted>0</tilted></_></features></cascade>
+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml
new file mode 100644
index 0000000..892d5cb
--- /dev/null
+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml
@@ -0,0 +1,13394 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+ A frontal cat face detector using the full set of Haar features, i.e.
+ horizontal, vertical, and diagonal features.
+
+ Contributed by Joseph Howse (josephhowse@nummist.com).
+
+ More information can be found in the following publications and
+ presentations:
+
+ Joseph Howse. OpenCV for Secret Agents (book). Packt Publishing, January
+   2015.
+ Joseph Howse. "Training Detectors and Recognizers in Python and OpenCV"
+   (tutorial). ISMAR 2014. September 9, 2014.
+   http://nummist.com/opencv/Howse_ISMAR_20140909.pdf
+ Joseph Howse. "Training Intelligent Camera Systems with Python and OpenCV"
+   (webcast). O’Reilly Media. June 17, 2014.
+   http://www.oreilly.com/pub/e/3077
+
+ Build scripts and demo applications can be found in the following repository:
+ https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue
+
+ KNOWN LIMITATIONS:
+
+ An upright subject is assumed. In situations where the cat's face might be
+ sideways or upside down (e.g. the cat is rolling over), try various rotations
+ of the input image.
+
+ CHANGELOG:
+
+ 2016-08-06: Re-trained with more negative samples and more stages. False
+   positives are much rarer now. If you tailored your code for the cascade's
+   previous version, now you should re-adjust the arguments of
+   CascadeClassifier::detectMultiScale. For example, decrease the value of the
+   minNeighbors argument. You do not need to use a human face detector to
+   cross-check the positives anymore.
+ 2014-04-25: First release (at https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue)
+
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ | Contributors License Agreement
+ | IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+ |   By downloading, copying, installing or using the software you agree
+ |   to this license.
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+ | Halifax, Nova Scotia, Canada). All rights reserved.
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+ | Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ | modification, are permitted provided that the following conditions are
+ | met:
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+ |    * Redistributions in binary form must reproduce the above
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+ |      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+ |      with the distribution.
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+ |      derived from this software without specific prior written permission.
+ |
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+ | "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+ | LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+ | A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+ | CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+ | EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+ | PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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+ | LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+ | NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+ | SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+ | Top
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ -->
+<opencv_storage>
+<cascade>
+  <stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
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+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
new file mode 100644
index 0000000..e0420a2
--- /dev/null
+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
@@ -0,0 +1,96484 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
+    This detector uses tree of stage classifiers instead of a cascade
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+<opencv_storage>
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+        <_>
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+      <rects>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
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+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
@@ -0,0 +1,17030 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   14x28 fullbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>28</height>
+  <width>14</width>
+  <stageParams>
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+  <stageNum>30</stageNum>
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+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml
@@ -0,0 +1,7390 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 left eye detector.
+    The detector is trained by 6665 positive samples from FERET, VALID and BioID face databases. 
+    Created by Shiqi Yu (http://yushiqi.cn/research/eyedetection).
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
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+     this list of conditions and the following disclaimer.
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+    <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml
new file mode 100644
index 0000000..50b7f6a
--- /dev/null
+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml
@@ -0,0 +1,1404 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<opencv_storage>
+<!-- Automatically converted from haarcascade2, window size = 64x16 -->
+<haarcascade_pltzzz64x16_16STG type_id="opencv-haar-classifier">
+  <size>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 1 -->
+          <_>
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+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 3 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+            <feature>
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+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 3 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 8 9 7 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 4 -->
+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+      <!-- stage 10 -->
+      <trees>
+        <_>
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+          <_>
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+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+            <feature>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 2 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+    <_>
+      <!-- stage 11 -->
+      <trees>
+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 1 -->
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 0 2 1 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 8 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  21 3 42 5 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                  0 0 2 1 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 10 -->
+          <_>
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+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 12 -->
+          <_>
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+              <rects>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
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+                <_>
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+      <parent>13</parent>
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+    <_>
+      <!-- stage 15 -->
+      <trees>
+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
+                  1 2 6 5 -1.</_>
+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+              <rects>
+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
+          <!-- tree 2 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  3 1 6 14 -1.</_>
+                <_>
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+              <tilted>0</tilted></feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 3 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  3 6 2 10 -1.</_>
+                <_>
+                  3 11 2 5 2.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 4 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  42 0 4 6 -1.</_>
+                <_>
+                  42 0 2 3 2.</_>
+                <_>
+                  44 3 2 3 2.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+            <left_val>1.</left_val>
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+      <stage_threshold>-9.1314977407455444e-001</stage_threshold>
+      <parent>14</parent>
+      <next>-1</next></_></stages></haarcascade_pltzzz64x16_16STG>
+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml
new file mode 100644
index 0000000..7fa27c7
--- /dev/null
+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml
@@ -0,0 +1,14056 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   19x23 lowerbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>23</height>
+  <width>19</width>
+  <stageParams>
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+  <featureParams>
+    <maxCatCount>0</maxCatCount></featureParams>
+  <stageNum>27</stageNum>
+  <stages>
+    <_>
+      <maxWeakCount>17</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.4308550357818604e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_profileface.xml
@@ -0,0 +1,29690 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    20x20 profile face detector.
+    Contributed by David Bradley from Princeton University.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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@@ -0,0 +1,7407 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 right eye detector.
+    The detector is trained by 6665 positive samples from FERET, VALID and BioID face databases. 
+    Created by Shiqi Yu (http://yushiqi.cn/research/eyedetection).
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
+  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+  If you do not agree to this license, do not download, install,
+  copy or use the software.
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+
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+     this list of conditions and the following disclaimer.
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+ loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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+        <_>
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+    <!-- stage 16 -->
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+  Smile detector
+  Contributed by Oscar Deniz Suarez
+  More information can be found at http://visilab.etsii.uclm.es/personas/oscar/oscar.html
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+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
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+</opencv_storage>
diff --git a/etc/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml b/etc/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml
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index 0000000..3c75aa6
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+++ b/etc/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml
@@ -0,0 +1,28134 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   22x18 upperbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>18</height>
+  <width>22</width>
+  <stageParams>
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+  <stageNum>30</stageNum>
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+<!--
+ A frontal cat face detector using LBP features.
+
+ Contributed by Joseph Howse (josephhowse@nummist.com).
+
+ More information can be found in the following publications and
+ presentations:
+
+ Joseph Howse. OpenCV for Secret Agents (book). Packt Publishing, January
+   2015.
+ Joseph Howse. "Training Detectors and Recognizers in Python and OpenCV"
+   (tutorial). ISMAR 2014. September 9, 2014.
+   http://nummist.com/opencv/Howse_ISMAR_20140909.pdf
+ Joseph Howse. "Training Intelligent Camera Systems with Python and OpenCV"
+   (webcast). O’Reilly Media. June 17, 2014.
+   http://www.oreilly.com/pub/e/3077
+
+ Build scripts and demo applications can be found in the following repository:
+ https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue
+
+ KNOWN LIMITATIONS:
+
+ An upright subject is assumed. In situations where the cat's face might be
+ sideways or upside down (e.g. the cat is rolling over), try various rotations
+ of the input image.
+
+ CHANGELOG:
+
+ 2016-08-06: Re-trained with more negative samples and more stages. False
+   positives are much rarer now. If you tailored your code for the cascade's
+   previous version, now you should re-adjust the arguments of
+   CascadeClassifier::detectMultiScale. For example, decrease the value of the
+   minNeighbors argument. You do not need to use a human face detector to
+   cross-check the positives anymore.
+ 2014-04-25: First release (at https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue)
+
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ | Contributors License Agreement
+ | IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+ |   By downloading, copying, installing or using the software you agree
+ |   to this license.
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+ | Copyright (c) 2014-2016, Joseph Howse (Nummist Media Corporation Limited,
+ | Halifax, Nova Scotia, Canada). All rights reserved.
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+ | Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ | modification, are permitted provided that the following conditions are
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+ | CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
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+ | SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
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+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade>
+  <stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>LBP</featureType>
+  <height>24</height>
+  <width>24</width>
+  <stageParams>
+    <boostType>GAB</boostType>
+    <minHitRate>9.9500000476837158e-01</minHitRate>
+    <maxFalseAlarm>5.0000000000000000e-01</maxFalseAlarm>
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+    <maxDepth>1</maxDepth>
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+  <featureParams>
+    <maxCatCount>256</maxCatCount>
+    <featSize>1</featSize></featureParams>
+  <stageNum>20</stageNum>
+  <stages>
+    <!-- stage 0 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.5429834127426147e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 188 -321131994 712703979 -1157694222 586350586
+            1085998084 1281738876 -403229068 -925369374</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.1358664035797119e-01 2.6718941330909729e-01</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 1 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>12</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.2918862104415894e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            2002780074 1006612398 -1110 -67132758</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.0280899405479431e-01 5.0070983171463013e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 80 -16823041 -41857 205806847 509368831 -1431699272
+            -130942 167828670 -635806469</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -3.7250527739524841e-01 4.8033073544502258e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            28121467 214781439 268402175</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.5891678333282471e-01 3.6297130584716797e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            1202713555 -324545872 1441789815 -134233869</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -4.7965702414512634e-01 2.5329035520553589e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -4.0860968828201294e-01 3.0382931232452393e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -3.9227196574211121e-01 3.2063353061676025e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -3.7047380208969116e-01 3.1812894344329834e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            123014973 2113833983 -32925 -236603423</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.2788907885551453e-01 2.8403493762016296e-01</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 2 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>13</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.3729060888290405e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -3.7379077076911926e-01 4.5426961779594421e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+</opencv_storage>
diff --git a/etc/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml b/etc/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml
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+-->
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
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+    <!-- stage 3 -->
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <!-- tree 3 -->
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+    <!-- stage 6 -->
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -1342767105 -1078198273 -1277955</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.5043668746948242 0.6151274442672730</leafValues></_>
+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 35 -1067385040 -195758209 -436748425 -134217731
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+          <leafValues>
+            -0.6808040738105774 0.4667325913906097</leafValues></_>
+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            2105014143 -2114244 -17367185</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4927591383457184 0.5401885509490967</leafValues></_>
+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -1140949004 -3 -2361356 -739516</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.6445107460021973 0.4227822124958038</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 7 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.1139287948608398</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -335548482 582134442</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.5307556986808777 0.6258179545402527</leafValues></_>
+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            1325432815 1954394111 -805306449</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.5695009231567383 0.4460467398166657</leafValues></_>
+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 51 -656420166 -15413034 -141599534 -603435836
+            1505950458 -787556946 -79823438 -1326199134</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.6590405106544495 0.3616424500942230</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 8 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>7</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-0.8243625760078430</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -32901 -71344315 -29377</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4383158981800079 0.5966237187385559</leafValues></_>
+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.6386105418205261 0.3977999985218048</leafValues></_>
+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 19 -823480413 786628589 -16876049 -1364262914 242165211
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+          <leafValues>
+            -0.5512794256210327 0.4282079637050629</leafValues></_>
+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -185612509 57669627 -143132877 -1041235973</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -557859073 -339771473 1442574528 -1058802061</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 45 -246350404 -1650402048 -1610612745 -788400696
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+          <leafValues>
+            -0.5855734348297119 0.3879135847091675</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 9 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>7</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.2237116098403931</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.2518476545810700 0.7088654041290283</leafValues></_>
+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 25 -1359507589 -1360593090 -1073778729 -269553812
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 34 729753407 -134270989 -1140907329 -235200777
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+          <leafValues>
+            -0.5605589151382446 0.4220733344554901</leafValues></_>
+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.5013077259063721 0.4570254683494568</leafValues></_>
+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 74 -738463762 -889949281 -328301948 -121832450
+            -1142658284 -1863576559 2146417353 -263185</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4631414115428925 0.4790246188640595</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 10 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>7</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-0.5544230937957764</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -272842924</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.3949716091156006 0.6082032322883606</leafValues></_>
+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -1212613127 799948719 -4456483</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4855885505676270 0.4785369932651520</leafValues></_>
+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.4620285332202911 0.4989669024944305</leafValues></_>
+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 41 -486418688 -171915327 -340294900 -21938 -519766032
+            -772751172 -73096060 -585322623</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.6420643329620361 0.3624351918697357</leafValues></_>
+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 117 -33554953 -475332625 -1423463824 -2077230421
+            -4849669 -2080505925 -219032928 -1071915349</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4820112884044647 0.4632140696048737</leafValues></_>
+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 65 -834130468 -134217476 -1349314083 -1073803559
+            -619913764 -1449131844 -1386890321 -1979118423</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4465552568435669 0.5061788558959961</leafValues></_>
+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 56 -285249779 1912569855 -16530 -1731022870 -1161904146
+            -1342177297 -268439634 -1464078708</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.5190586447715759 0.4441480338573456</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 11 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>7</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-0.7161560654640198</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 20 1246232575 1078001186 -10027057 60102 -277348353
+            -43646987 -1210581153 1195769615</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4323809444904327 0.5663768053054810</leafValues></_>
+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 15 -778583572 -612921106 -578775890 -4036478
+            -1946580497 -1164766570 -1986687009 -12103599</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.4588732719421387 0.4547033011913300</leafValues></_>
+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 129 -1073759445 2013231743 -1363169553 -1082459201
+            -1414286549 868185983 -1356133589 -1077936257</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.6081240773200989 0.3333222270011902</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 12 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>8</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <!-- tree 7 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.7054683566093445 0.2697997391223908</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 13 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 7 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 8 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -0.4379335641860962 0.4123645126819611</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 14 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>10</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 7 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 8 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 0 -335837777 1860677295 -90 -1946186226 931096183
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+          <leafValues>
+            -0.4323300719261169 0.4342164099216461</leafValues></_>
+        <!-- tree 9 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 103 37769424 -137772680 374692301 2002666345 -536176194
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+          <leafValues>
+            -0.4993278682231903 0.3665378093719482</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 15 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.1974394321441650</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <!-- tree 0 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 43 -5505 2147462911 2143265466 -4511070 -16450 -257
+            -201348440 -71333206</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -0.3310225307941437 0.5624626278877258</leafValues></_>
+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 90 -136842268 -499330741 2015250980 -87107126
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
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+        <!-- tree 7 -->
+        <_>
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+        <!-- tree 8 -->
+        <_>
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+    <!-- stage 16 -->
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+        <_>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 8 -->
+        <_>
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+    <!-- stage 17 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
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+        <_>
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
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+        <_>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
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+        <!-- tree 7 -->
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+        <!-- tree 8 -->
+        <_>
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+    <!-- stage 18 -->
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+        <!-- tree 1 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 2 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <!-- tree 3 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <!-- tree 4 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 5 -->
+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <!-- tree 6 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <!-- tree 7 -->
+        <_>
+          <internalNodes>
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+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree
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+| Copyright (c) 2017, Puttemans Steven, Can Ergun and Toon Goedeme
+| (KU Leuven, EAVISE Research Group, Jan Pieter De Nayerlaan 5,
+| Sint-Katelijne-Waver, Belgium).
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+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+=====================================================================
+Improving Open Source Face Detection by Combining an Adapted Cascade
+Classification Pipeline and Active Learning
+=====================================================================
+by Puttemans Steven, Can Ergun and Toon Goedeme (KU Leuven, EAVISE, Belgium)
+
+This model is the best performing IterativeHardPositives+ frontal face detection model
+used in the research paper presented at VISAPP2017, Porto, Portugal.
+
+RESEARCHERS:
+If you are using the improved face detection model or involved ideas please cite
+this paper (available at http://eavise.be/publications_lirias.php):
+
+@InProceedings{PuttemansVISAPP2017,
+  author =       "Puttemans Steven, Can Ergun and Toon Goedeme",
+  title =        "Improving Open Source Face Detection by Combining an Adapted Cascade Classification Pipeline and Active Learning"
+  booktitle =    "12th International Conference on Computer Vision Theory and Applications"
+  year =         "2017",
+  month =        "February"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact
+steven.puttemans@kuleuven.be or toon.goedeme@kuleuven.be
+-->
+
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+    <!-- stage 5 -->
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 6 -->
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 7 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 8 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 9 -->
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 10 -->
+    <_>
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+      <weakClassifiers>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 11 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -7.1808964014053345e-001 2.2022204473614693e-002</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -6.0491901636123657e-001 2.4652053415775299e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 12 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-2.2425732612609863e+000</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -24212488 -100094241 -1157907473</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <!-- stage 14 -->
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+        <_>
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+        <_>
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+    <!-- stage 15 -->
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 16 -->
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+      <rect>
+        27 30 4 5</rect></_>
+    <_>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
+        28 21 2 5</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+    <_>
+      <rect>
+        33 21 4 2</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
+        33 36 4 3</rect></_>
+    <_>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
+        38 6 2 2</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
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+    <_>
+      <rect>
+        39 36 2 2</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
+        40 39 1 2</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
+        42 4 1 1</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
+        42 20 1 2</rect></_>
+    <_>
+      <rect>
+        42 29 1 2</rect></_></features></cascade>
+</opencv_storage>
diff --git a/etc/lbpcascades/lbpcascade_profileface.xml b/etc/lbpcascades/lbpcascade_profileface.xml
new file mode 100644
index 0000000..8cb8383
--- /dev/null
+++ b/etc/lbpcascades/lbpcascade_profileface.xml
@@ -0,0 +1,1275 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    This is 20x34 detector of profile faces using LBP features.
+    It was created by Attila Novak during GSoC 2012.
+    Note that the detector only detects faces rotated to the right,
+    so you may want to run it on the original and on
+    the flipped image to detect different profile faces.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade>
+  <stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>LBP</featureType>
+  <height>34</height>
+  <width>20</width>
+  <stageParams>
+    <boostType>GAB</boostType>
+    <minHitRate>9.9500000476837158e-001</minHitRate>
+    <maxFalseAlarm>3.0000001192092896e-001</maxFalseAlarm>
+    <weightTrimRate>9.4999999999999996e-001</weightTrimRate>
+    <maxDepth>1</maxDepth>
+    <maxWeakCount>100</maxWeakCount></stageParams>
+  <featureParams>
+    <maxCatCount>256</maxCatCount>
+    <featSize>1</featSize></featureParams>
+  <stageNum>16</stageNum>
+  <stages>
+    <!-- stage 0 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>4</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-5.9480339288711548e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 114 -2360321 -82228595 -771518211 -713436773
+            -1060447799 -810385271 -2004135683 -2566104</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -8.0942183732986450e-001 5.9530025720596313e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 54 -649134608 -1060077114 1375916272 -719981432
+            1073801352 33024 281198795 -5246465</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.7979278564453125e-001 5.4052764177322388e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 12 -960266913 -495857599 -1068498864 -867970987
+            457398579 -1174173695 1749041235 1849162079</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -8.0028575658798218e-001 5.0435048341751099e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 120 -1228145793 -807247727 18059735 -138644520
+            998980043 -41250583 673112549 -1930366540</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.7902388572692871e-001 4.9006074666976929e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 1 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-5.4879629611968994e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 6 -254346881 -746143606 -1039596583 1963430479
+            -263790449 -1073545213 698505999 -1349357</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.6315788030624390e-001 6.0000002384185791e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 112 -134225985 -684228389 -988213089 -684716007
+            -1966960899 -896630615 152815840 -864497420</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.0195454359054565e-001 5.8843690156936646e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 53 -35923461 520818827 -1862167847 856916291 68141197
+            2072530978 304306417 526079163</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.4593964815139771e-001 5.7274609804153442e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 101 -2097665 -1781432163 588321018 -1677405808
+            -1968469982 -1450147831 -1467632684 -593693808</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.2959578037261963e-001 4.9470889568328857e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 79 -205847273 -1088716541 285266431 1393693056
+            293931101 -1634205688 -452263692 -111136684</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.0331865549087524e-001 5.2564400434494019e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 126 579801457 -670613495 -1065269989 -117095565
+            -1295163359 -779534335 -1744220101 -1355860</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.5121974945068359e-001 4.5217981934547424e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 2 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>4</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-4.3886357545852661e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 20 -346563793 1217040543 -1324639677 206303367
+            -260894653 1165249072 1359168335 1652518863</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -8.3054625988006592e-001 5.5417186021804810e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 69 -925898078 -917290147 -2147368790 -1995968378
+            1203961890 1765910571 789128481 -4201473</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.5220447778701782e-001 6.1290657520294189e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 7 -425790473 -368916470 -1065172848 -1877712894
+            -1067360254 -847191997 1342400518 -680037517</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.8469508886337280e-001 5.9731280803680420e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 5 -260315918 -1567751150 -805289977 1721229843
+            1644296976 1954742530 824530213 -8392601</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.3686408996582031e-001 5.6347119808197021e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 3 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-4.6629825234413147e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 111 -67634177 -72175593 -246181185 -144772036
+            -1465917455 -1426934837 -345249307 -539041852</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.1692305803298950e-001 5.5034482479095459e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 47 -1048705 -96415158 -1996126927 67301684 -659873481
+            1800863745 -402143413 1647570815</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.6134461164474487e-001 4.7370144724845886e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 119 1905247351 -1111526689 1426654203 -116427277
+            1731664419 -81052249 1051905317 -1628448513</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.9460461139678955e-001 6.1952447891235352e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 2 578486263 -2115313530 -788268733 -1122507629
+            -343408719 2127242147 -85406399 -37295</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.0801470279693604e-001 5.8719038963317871e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 127 -1147176065 52139167 21156225 -540503783 -771529299
+            -33325024 -671045243 -1913073360</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.4383884668350220e-001 5.1643568277359009e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 93 -319091633 -58633529 1166906391 1854443149
+            1267403009 -1198817246 1208634960 -35661669</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.8595260381698608e-001 5.5931246280670166e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 4 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>8</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-6.0948312282562256e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 102 -747899393 -543522675 545333467 -34230241
+            -1572626245 -17790840 -1182162691 -1078427420</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.0826772451400757e-001 4.6491229534149170e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 38 -103812609 503024467 -2121908081 722834075
+            1375757518 2022089353 197321677 2077719203</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.2948691844940186e-001 4.8044654726982117e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 19 -774429826 -607461158 1158791644 -971587409
+            -1732167611 2015560010 -1278549257 -159911361</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.9694272279739380e-001 4.7999730706214905e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 122 735837495 -875325281 152208339 -741020481
+            -1471817477 -1165246433 -1450830159 -1696546384</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.4947181940078735e-001 4.2661586403846741e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 104 -629063145 -49708711 50692231 1973945160 157637120
+            2056259593 1771350547 -78911181</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.2496536970138550e-001 4.4524449110031128e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 67 -74189973 -803307502 688005268 1600057378 -131870050
+            -1600503318 571446250 -386668002</internalNodes>
+          <leafValues>
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+    <!-- stage 5 -->
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+    <!-- stage 6 -->
+    <_>
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+    <!-- stage 7 -->
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+        <_>
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+        <_>
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+    <!-- stage 8 -->
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <!-- stage 9 -->
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+    <!-- stage 10 -->
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 11 -->
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 12 -->
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 13 -->
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+    <!-- stage 14 -->
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+    <!-- stage 15 -->
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diff --git a/etc/lbpcascades/lbpcascade_silverware.xml b/etc/lbpcascades/lbpcascade_silverware.xml
new file mode 100644
index 0000000..60e4709
--- /dev/null
+++ b/etc/lbpcascades/lbpcascade_silverware.xml
@@ -0,0 +1,1279 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    This is 12x80 detector of the silverware (forks, spoons, knives) using LBP features.
+    It was created by Attila Novak during GSoC 2012.
+    Note that the detector only detects vertically oriented silverware,
+    so you should care of the proper image orientation
+    (probably should run detector several times).
+    It also assumes the "top view" when the camera optical axis is orthogonal to the table plane.
+-->
+<opencv_storage>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 1 -->
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 14 -34089161 -2245 1878980471 -8687769 -134316045
+            1744797563 -8388737 1795146607</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.1089491844177246e-001 7.3594772815704346e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 32 -707274321 1896302609 1132560802 -183140351 17019099
+            830472347 -1993621429 1440074510</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.4869755506515503e-001 5.6941097974777222e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 4 -1055898237 -104492975 -1795141251 1464975384
+            -1602043461 -914358144 1111543953 -2067496448</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 96 -520160401 2063466495 -65665 -134217729 -50462805
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+          <leafValues>
+            -5.6237226724624634e-001 6.2263637781143188e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 6 -1479564374 -954482597 16859161 -799804534 268468874
+            713187329 1108033665 -714619755</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.9048601388931274e-001 5.3264212608337402e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 2 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>5</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-7.1249550580978394e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -142901385 -272629761 -8421377 -956303361</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.4170038700103760e-001 7.0683228969573975e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -209780865 -1 -529006609</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.5270516872406006e-001 6.9983023405075073e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -5.6243920326232910e-001 6.2150186300277710e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 19 -342885713 -1369882213 -2079215310 -765214587
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+          <leafValues>
+            -6.8943935632705688e-001 5.3469669818878174e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 23 -506991005 1360417115 -1844809365 -821575604
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+          <leafValues>
+            -6.7428857088088989e-001 5.5008578300476074e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 3 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-3.0183684825897217e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 31 -144703505 -143130625 -17 -134381841 -143130625
+            2012741567 -134218802 -134217841</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.3079712390899658e-001 7.5616836547851563e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 35 -137887809 -1924805943 1363218446 -817782134
+            1099022547 1082327168 -1279204784 1128784467</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.4090979099273682e-001 5.3444361686706543e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 15 -786433589 -515129128 277173650 -132673121
+            -884037451 1137229866 1938662135 -676336865</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.2920126914978027e-001 5.9623366594314575e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 92 -1897400451 -1627924747 -335548553 -1 1257762559
+            -2113929417 -419433067 -235309193</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.5294114351272583e-001 5.8814722299575806e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 112 -187176146 1743897116 -1878957040 542033563
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+          <leafValues>
+            -6.8665105104446411e-001 4.4378995895385742e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 9 1676637640 1887961346 16875658 1977614736 1682145753
+            813744265 -842338550 1930548135</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.5830078125000000e-001 3.9562159776687622e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 4 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>8</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-3.9228534698486328e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 25 -167774345 -6689161 -2097153 -4194541 -282329093 -1
+            -1 -352323601</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.7727271914482117e-001 7.4114018678665161e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 2 -1051598753 -1005571964 1900827102 2065404120
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+          <leafValues>
+            -5.2365595102310181e-001 5.3981113433837891e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 116 -2142770433 -1601462143 16842760 -804892128 1032369
+            268763273 1091011104 -1142957585</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.7790464758872986e-001 5.4881525039672852e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 113 -1996457508 -2146282492 -1728016135 -578347007
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+          <leafValues>
+            -5.7289212942123413e-001 4.6210876107215881e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 57 -1052266874 167813132 -2130690045 -703061621
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+          <leafValues>
+            -6.9379311800003052e-001 3.9936643838882446e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 5 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-6.6581231355667114e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 94 -1358956801 -100880986 -1887436809 1073741823
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -6.2023061513900757e-001 3.9792594313621521e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 91 -612895966 591778561 1073812490 369347088
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+          <leafValues>
+            -6.2148678302764893e-001 4.1758581995964050e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 46 -1430257749 -672663689 -218104082 -135266322
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+          <leafValues>
+            -5.1617449522018433e-001 5.2012032270431519e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 123 1088746207 1489289603 16781456 -443461355
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 53 -1001679641 -955695103 25248080 -738078457 671123502
+            193003713 -1836523327 -216026117</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.2692401409149170e-001 5.3243070840835571e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 89 2147417937 -1048642 -1039 -1766457361 -134236382
+            -1922646177 -16777473 -1534591162</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.6150138974189758e-001 5.6634509563446045e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 6 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>8</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.2349532842636108e+000</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
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+    <!-- stage 7 -->
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 8 -->
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 9 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>10</maxWeakCount>
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+          <leafValues>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
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+    <!-- stage 10 -->
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 11 -->
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 12 -->
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 13 -->
+    <_>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+</opencv_storage>
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+
+License for Berkeley SoftFloat Release 3c
+
+John R. Hauser
+2017 February 10
+
+The following applies to the whole of SoftFloat Release 3c as well as to
+each source file individually.
+
+Copyright 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017 The Regents of the
+University of California.  All rights reserved.
+
+Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+modification, are permitted provided that the following conditions are met:
+
+ 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
+    this list of conditions, and the following disclaimer.
+
+ 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+    notice, this list of conditions, and the following disclaimer in the
+    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+
+ 3. Neither the name of the University nor the names of its contributors
+    may be used to endorse or promote products derived from this software
+    without specific prior written permission.
+
+THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE REGENTS AND CONTRIBUTORS "AS IS", AND ANY
+EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED
+WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, ARE
+DISCLAIMED.  IN NO EVENT SHALL THE REGENTS OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY
+DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES
+(INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;
+LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND
+ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+(INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
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+
+                                 Apache License
+                           Version 2.0, January 2004
+                        http://www.apache.org/licenses/
+
+   TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION
+
+   1. Definitions.
+
+      "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,
+      and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.
+
+      "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by
+      the copyright owner that is granting the License.
+
+      "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all
+      other entities that control, are controlled by, or are under common
+      control with that entity. For the purposes of this definition,
+      "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the
+      direction or management of such entity, whether by contract or
+      otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the
+      outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.
+
+      "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity
+      exercising permissions granted by this License.
+
+      "Source" form shall mean the preferred form for making modifications,
+      including but not limited to software source code, documentation
+      source, and configuration files.
+
+      "Object" form shall mean any form resulting from mechanical
+      transformation or translation of a Source form, including but
+      not limited to compiled object code, generated documentation,
+      and conversions to other media types.
+
+      "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or
+      Object form, made available under the License, as indicated by a
+      copyright notice that is included in or attached to the work
+      (an example is provided in the Appendix below).
+
+      "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object
+      form, that is based on (or derived from) the Work and for which the
+      editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications
+      represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes
+      of this License, Derivative Works shall not include works that remain
+      separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,
+      the Work and Derivative Works thereof.
+
+      "Contribution" shall mean any work of authorship, including
+      the original version of the Work and any modifications or additions
+      to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally
+      submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner
+      or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of
+      the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted"
+      means any form of electronic, verbal, or written communication sent
+      to the Licensor or its representatives, including but not limited to
+      communication on electronic mailing lists, source code control systems,
+      and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the
+      Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but
+      excluding communication that is conspicuously marked or otherwise
+      designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution."
+
+      "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity
+      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and
+      subsequently incorporated within the Work.
+
+   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of
+      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,
+      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable
+      copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,
+      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the
+      Work and such Derivative Works in Source or Object form.
+
+   3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of
+      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,
+      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable
+      (except as stated in this section) patent license to make, have made,
+      use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,
+      where such license applies only to those patent claims licensable
+      by such Contributor that are necessarily infringed by their
+      Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)
+      with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You
+      institute patent litigation against any entity (including a
+      cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work
+      or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct
+      or contributory patent infringement, then any patent licenses
+      granted to You under this License for that Work shall terminate
+      as of the date such litigation is filed.
+
+   4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the
+      Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without
+      modifications, and in Source or Object form, provided that You
+      meet the following conditions:
+
+      (a) You must give any other recipients of the Work or
+          Derivative Works a copy of this License; and
+
+      (b) You must cause any modified files to carry prominent notices
+          stating that You changed the files; and
+
+      (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works
+          that You distribute, all copyright, patent, trademark, and
+          attribution notices from the Source form of the Work,
+          excluding those notices that do not pertain to any part of
+          the Derivative Works; and
+
+      (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its
+          distribution, then any Derivative Works that You distribute must
+          include a readable copy of the attribution notices contained
+          within such NOTICE file, excluding those notices that do not
+          pertain to any part of the Derivative Works, in at least one
+          of the following places: within a NOTICE text file distributed
+          as part of the Derivative Works; within the Source form or
+          documentation, if provided along with the Derivative Works; or,
+          within a display generated by the Derivative Works, if and
+          wherever such third-party notices normally appear. The contents
+          of the NOTICE file are for informational purposes only and
+          do not modify the License. You may add Your own attribution
+          notices within Derivative Works that You distribute, alongside
+          or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided
+          that such additional attribution notices cannot be construed
+          as modifying the License.
+
+      You may add Your own copyright statement to Your modifications and
+      may provide additional or different license terms and conditions
+      for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or
+      for any such Derivative Works as a whole, provided Your use,
+      reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with
+      the conditions stated in this License.
+
+   5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise,
+      any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work
+      by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of
+      this License, without any additional terms or conditions.
+      Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify
+      the terms of any separate license agreement you may have executed
+      with Licensor regarding such Contributions.
+
+   6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade
+      names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor,
+      except as required for reasonable and customary use in describing the
+      origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file.
+
+   7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or
+      agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each
+      Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS,
+      WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or
+      implied, including, without limitation, any warranties or conditions
+      of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A
+      PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the
+      appropriateness of using or redistributing the Work and assume any
+      risks associated with Your exercise of permissions under this License.
+
+   8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory,
+      whether in tort (including negligence), contract, or otherwise,
+      unless required by applicable law (such as deliberate and grossly
+      negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be
+      liable to You for damages, including any direct, indirect, special,
+      incidental, or consequential damages of any character arising as a
+      result of this License or out of the use or inability to use the
+      Work (including but not limited to damages for loss of goodwill,
+      work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all
+      other commercial damages or losses), even if such Contributor
+      has been advised of the possibility of such damages.
+
+   9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing
+      the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer,
+      and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity,
+      or other liability obligations and/or rights consistent with this
+      License. However, in accepting such obligations, You may act only
+      on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf
+      of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,
+      defend, and hold each Contributor harmless for any liability
+      incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason
+      of your accepting any such warranty or additional liability.
+
+   END OF TERMS AND CONDITIONS
+
+   APPENDIX: How to apply the Apache License to your work.
+
+      To apply the Apache License to your work, attach the following
+      boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]"
+      replaced with your own identifying information. (Don't include
+      the brackets!)  The text should be enclosed in the appropriate
+      comment syntax for the file format. We also recommend that a
+      file or class name and description of purpose be included on the
+      same "printed page" as the copyright notice for easier
+      identification within third-party archives.
+
+   Copyright [yyyy] [name of copyright owner]
+
+   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+   you may not use this file except in compliance with the License.
+   You may obtain a copy of the License at
+
+       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+   distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+   See the License for the specific language governing permissions and
+   limitations under the License.
diff --git a/etc/licenses/ffmpeg-license.txt b/etc/licenses/ffmpeg-license.txt
new file mode 100644
index 0000000..e018837
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/ffmpeg-license.txt
@@ -0,0 +1,520 @@
+              Copyright (C) 2001 Fabrice Bellard
+
+    FFmpeg is free software; you can redistribute it and/or
+    modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
+    License as published by the Free Software Foundation; either
+    version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
+
+    FFmpeg is distributed in the hope that it will be useful,
+    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
+    Lesser General Public License for more details.
+
+    You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
+    License along with FFmpeg; if not, write to the Free Software
+    Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA
+
+==================================================================================
+
+                  GNU LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE
+                       Version 2.1, February 1999
+
+ Copyright (C) 1991, 1999 Free Software Foundation, Inc.
+ 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA
+ Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies
+ of this license document, but changing it is not allowed.
+
+[This is the first released version of the Lesser GPL.  It also counts
+ as the successor of the GNU Library Public License, version 2, hence
+ the version number 2.1.]
+
+                            Preamble
+
+  The licenses for most software are designed to take away your
+freedom to share and change it.  By contrast, the GNU General Public
+Licenses are intended to guarantee your freedom to share and change
+free software--to make sure the software is free for all its users.
+
+  This license, the Lesser General Public License, applies to some
+specially designated software packages--typically libraries--of the
+Free Software Foundation and other authors who decide to use it.  You
+can use it too, but we suggest you first think carefully about whether
+this license or the ordinary General Public License is the better
+strategy to use in any particular case, based on the explanations below.
+
+  When we speak of free software, we are referring to freedom of use,
+not price.  Our General Public Licenses are designed to make sure that
+you have the freedom to distribute copies of free software (and charge
+for this service if you wish); that you receive source code or can get
+it if you want it; that you can change the software and use pieces of
+it in new free programs; and that you are informed that you can do
+these things.
+
+  To protect your rights, we need to make restrictions that forbid
+distributors to deny you these rights or to ask you to surrender these
+rights.  These restrictions translate to certain responsibilities for
+you if you distribute copies of the library or if you modify it.
+
+  For example, if you distribute copies of the library, whether gratis
+or for a fee, you must give the recipients all the rights that we gave
+you.  You must make sure that they, too, receive or can get the source
+code.  If you link other code with the library, you must provide
+complete object files to the recipients, so that they can relink them
+with the library after making changes to the library and recompiling
+it.  And you must show them these terms so they know their rights.
+
+  We protect your rights with a two-step method: (1) we copyright the
+library, and (2) we offer you this license, which gives you legal
+permission to copy, distribute and/or modify the library.
+
+  To protect each distributor, we want to make it very clear that
+there is no warranty for the free library.  Also, if the library is
+modified by someone else and passed on, the recipients should know
+that what they have is not the original version, so that the original
+author's reputation will not be affected by problems that might be
+introduced by others.
+
+  Finally, software patents pose a constant threat to the existence of
+any free program.  We wish to make sure that a company cannot
+effectively restrict the users of a free program by obtaining a
+restrictive license from a patent holder.  Therefore, we insist that
+any patent license obtained for a version of the library must be
+consistent with the full freedom of use specified in this license.
+
+  Most GNU software, including some libraries, is covered by the
+ordinary GNU General Public License.  This license, the GNU Lesser
+General Public License, applies to certain designated libraries, and
+is quite different from the ordinary General Public License.  We use
+this license for certain libraries in order to permit linking those
+libraries into non-free programs.
+
+  When a program is linked with a library, whether statically or using
+a shared library, the combination of the two is legally speaking a
+combined work, a derivative of the original library.  The ordinary
+General Public License therefore permits such linking only if the
+entire combination fits its criteria of freedom.  The Lesser General
+Public License permits more lax criteria for linking other code with
+the library.
+
+  We call this license the "Lesser" General Public License because it
+does Less to protect the user's freedom than the ordinary General
+Public License.  It also provides other free software developers Less
+of an advantage over competing non-free programs.  These disadvantages
+are the reason we use the ordinary General Public License for many
+libraries.  However, the Lesser license provides advantages in certain
+special circumstances.
+
+  For example, on rare occasions, there may be a special need to
+encourage the widest possible use of a certain library, so that it becomes
+a de-facto standard.  To achieve this, non-free programs must be
+allowed to use the library.  A more frequent case is that a free
+library does the same job as widely used non-free libraries.  In this
+case, there is little to gain by limiting the free library to free
+software only, so we use the Lesser General Public License.
+
+  In other cases, permission to use a particular library in non-free
+programs enables a greater number of people to use a large body of
+free software.  For example, permission to use the GNU C Library in
+non-free programs enables many more people to use the whole GNU
+operating system, as well as its variant, the GNU/Linux operating
+system.
+
+  Although the Lesser General Public License is Less protective of the
+users' freedom, it does ensure that the user of a program that is
+linked with the Library has the freedom and the wherewithal to run
+that program using a modified version of the Library.
+
+  The precise terms and conditions for copying, distribution and
+modification follow.  Pay close attention to the difference between a
+"work based on the library" and a "work that uses the library".  The
+former contains code derived from the library, whereas the latter must
+be combined with the library in order to run.
+
+                  GNU LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE
+   TERMS AND CONDITIONS FOR COPYING, DISTRIBUTION AND MODIFICATION
+
+  0. This License Agreement applies to any software library or other
+program which contains a notice placed by the copyright holder or
+other authorized party saying it may be distributed under the terms of
+this Lesser General Public License (also called "this License").
+Each licensee is addressed as "you".
+
+  A "library" means a collection of software functions and/or data
+prepared so as to be conveniently linked with application programs
+(which use some of those functions and data) to form executables.
+
+  The "Library", below, refers to any such software library or work
+which has been distributed under these terms.  A "work based on the
+Library" means either the Library or any derivative work under
+copyright law: that is to say, a work containing the Library or a
+portion of it, either verbatim or with modifications and/or translated
+straightforwardly into another language.  (Hereinafter, translation is
+included without limitation in the term "modification".)
+
+  "Source code" for a work means the preferred form of the work for
+making modifications to it.  For a library, complete source code means
+all the source code for all modules it contains, plus any associated
+interface definition files, plus the scripts used to control compilation
+and installation of the library.
+
+  Activities other than copying, distribution and modification are not
+covered by this License; they are outside its scope.  The act of
+running a program using the Library is not restricted, and output from
+such a program is covered only if its contents constitute a work based
+on the Library (independent of the use of the Library in a tool for
+writing it).  Whether that is true depends on what the Library does
+and what the program that uses the Library does.
+
+  1. You may copy and distribute verbatim copies of the Library's
+complete source code as you receive it, in any medium, provided that
+you conspicuously and appropriately publish on each copy an
+appropriate copyright notice and disclaimer of warranty; keep intact
+all the notices that refer to this License and to the absence of any
+warranty; and distribute a copy of this License along with the
+Library.
+
+  You may charge a fee for the physical act of transferring a copy,
+and you may at your option offer warranty protection in exchange for a
+fee.
+
+  2. You may modify your copy or copies of the Library or any portion
+of it, thus forming a work based on the Library, and copy and
+distribute such modifications or work under the terms of Section 1
+above, provided that you also meet all of these conditions:
+
+    a) The modified work must itself be a software library.
+
+    b) You must cause the files modified to carry prominent notices
+    stating that you changed the files and the date of any change.
+
+    c) You must cause the whole of the work to be licensed at no
+    charge to all third parties under the terms of this License.
+
+    d) If a facility in the modified Library refers to a function or a
+    table of data to be supplied by an application program that uses
+    the facility, other than as an argument passed when the facility
+    is invoked, then you must make a good faith effort to ensure that,
+    in the event an application does not supply such function or
+    table, the facility still operates, and performs whatever part of
+    its purpose remains meaningful.
+
+    (For example, a function in a library to compute square roots has
+    a purpose that is entirely well-defined independent of the
+    application.  Therefore, Subsection 2d requires that any
+    application-supplied function or table used by this function must
+    be optional: if the application does not supply it, the square
+    root function must still compute square roots.)
+
+These requirements apply to the modified work as a whole.  If
+identifiable sections of that work are not derived from the Library,
+and can be reasonably considered independent and separate works in
+themselves, then this License, and its terms, do not apply to those
+sections when you distribute them as separate works.  But when you
+distribute the same sections as part of a whole which is a work based
+on the Library, the distribution of the whole must be on the terms of
+this License, whose permissions for other licensees extend to the
+entire whole, and thus to each and every part regardless of who wrote
+it.
+
+Thus, it is not the intent of this section to claim rights or contest
+your rights to work written entirely by you; rather, the intent is to
+exercise the right to control the distribution of derivative or
+collective works based on the Library.
+
+In addition, mere aggregation of another work not based on the Library
+with the Library (or with a work based on the Library) on a volume of
+a storage or distribution medium does not bring the other work under
+the scope of this License.
+
+  3. You may opt to apply the terms of the ordinary GNU General Public
+License instead of this License to a given copy of the Library.  To do
+this, you must alter all the notices that refer to this License, so
+that they refer to the ordinary GNU General Public License, version 2,
+instead of to this License.  (If a newer version than version 2 of the
+ordinary GNU General Public License has appeared, then you can specify
+that version instead if you wish.)  Do not make any other change in
+these notices.
+
+  Once this change is made in a given copy, it is irreversible for
+that copy, so the ordinary GNU General Public License applies to all
+subsequent copies and derivative works made from that copy.
+
+  This option is useful when you wish to copy part of the code of
+the Library into a program that is not a library.
+
+  4. You may copy and distribute the Library (or a portion or
+derivative of it, under Section 2) in object code or executable form
+under the terms of Sections 1 and 2 above provided that you accompany
+it with the complete corresponding machine-readable source code, which
+must be distributed under the terms of Sections 1 and 2 above on a
+medium customarily used for software interchange.
+
+  If distribution of object code is made by offering access to copy
+from a designated place, then offering equivalent access to copy the
+source code from the same place satisfies the requirement to
+distribute the source code, even though third parties are not
+compelled to copy the source along with the object code.
+
+  5. A program that contains no derivative of any portion of the
+Library, but is designed to work with the Library by being compiled or
+linked with it, is called a "work that uses the Library".  Such a
+work, in isolation, is not a derivative work of the Library, and
+therefore falls outside the scope of this License.
+
+  However, linking a "work that uses the Library" with the Library
+creates an executable that is a derivative of the Library (because it
+contains portions of the Library), rather than a "work that uses the
+library".  The executable is therefore covered by this License.
+Section 6 states terms for distribution of such executables.
+
+  When a "work that uses the Library" uses material from a header file
+that is part of the Library, the object code for the work may be a
+derivative work of the Library even though the source code is not.
+Whether this is true is especially significant if the work can be
+linked without the Library, or if the work is itself a library.  The
+threshold for this to be true is not precisely defined by law.
+
+  If such an object file uses only numerical parameters, data
+structure layouts and accessors, and small macros and small inline
+functions (ten lines or less in length), then the use of the object
+file is unrestricted, regardless of whether it is legally a derivative
+work.  (Executables containing this object code plus portions of the
+Library will still fall under Section 6.)
+
+  Otherwise, if the work is a derivative of the Library, you may
+distribute the object code for the work under the terms of Section 6.
+Any executables containing that work also fall under Section 6,
+whether or not they are linked directly with the Library itself.
+
+  6. As an exception to the Sections above, you may also combine or
+link a "work that uses the Library" with the Library to produce a
+work containing portions of the Library, and distribute that work
+under terms of your choice, provided that the terms permit
+modification of the work for the customer's own use and reverse
+engineering for debugging such modifications.
+
+  You must give prominent notice with each copy of the work that the
+Library is used in it and that the Library and its use are covered by
+this License.  You must supply a copy of this License.  If the work
+during execution displays copyright notices, you must include the
+copyright notice for the Library among them, as well as a reference
+directing the user to the copy of this License.  Also, you must do one
+of these things:
+
+    a) Accompany the work with the complete corresponding
+    machine-readable source code for the Library including whatever
+    changes were used in the work (which must be distributed under
+    Sections 1 and 2 above); and, if the work is an executable linked
+    with the Library, with the complete machine-readable "work that
+    uses the Library", as object code and/or source code, so that the
+    user can modify the Library and then relink to produce a modified
+    executable containing the modified Library.  (It is understood
+    that the user who changes the contents of definitions files in the
+    Library will not necessarily be able to recompile the application
+    to use the modified definitions.)
+
+    b) Use a suitable shared library mechanism for linking with the
+    Library.  A suitable mechanism is one that (1) uses at run time a
+    copy of the library already present on the user's computer system,
+    rather than copying library functions into the executable, and (2)
+    will operate properly with a modified version of the library, if
+    the user installs one, as long as the modified version is
+    interface-compatible with the version that the work was made with.
+
+    c) Accompany the work with a written offer, valid for at
+    least three years, to give the same user the materials
+    specified in Subsection 6a, above, for a charge no more
+    than the cost of performing this distribution.
+
+    d) If distribution of the work is made by offering access to copy
+    from a designated place, offer equivalent access to copy the above
+    specified materials from the same place.
+
+    e) Verify that the user has already received a copy of these
+    materials or that you have already sent this user a copy.
+
+  For an executable, the required form of the "work that uses the
+Library" must include any data and utility programs needed for
+reproducing the executable from it.  However, as a special exception,
+the materials to be distributed need not include anything that is
+normally distributed (in either source or binary form) with the major
+components (compiler, kernel, and so on) of the operating system on
+which the executable runs, unless that component itself accompanies
+the executable.
+
+  It may happen that this requirement contradicts the license
+restrictions of other proprietary libraries that do not normally
+accompany the operating system.  Such a contradiction means you cannot
+use both them and the Library together in an executable that you
+distribute.
+
+  7. You may place library facilities that are a work based on the
+Library side-by-side in a single library together with other library
+facilities not covered by this License, and distribute such a combined
+library, provided that the separate distribution of the work based on
+the Library and of the other library facilities is otherwise
+permitted, and provided that you do these two things:
+
+    a) Accompany the combined library with a copy of the same work
+    based on the Library, uncombined with any other library
+    facilities.  This must be distributed under the terms of the
+    Sections above.
+
+    b) Give prominent notice with the combined library of the fact
+    that part of it is a work based on the Library, and explaining
+    where to find the accompanying uncombined form of the same work.
+
+  8. You may not copy, modify, sublicense, link with, or distribute
+the Library except as expressly provided under this License.  Any
+attempt otherwise to copy, modify, sublicense, link with, or
+distribute the Library is void, and will automatically terminate your
+rights under this License.  However, parties who have received copies,
+or rights, from you under this License will not have their licenses
+terminated so long as such parties remain in full compliance.
+
+  9. You are not required to accept this License, since you have not
+signed it.  However, nothing else grants you permission to modify or
+distribute the Library or its derivative works.  These actions are
+prohibited by law if you do not accept this License.  Therefore, by
+modifying or distributing the Library (or any work based on the
+Library), you indicate your acceptance of this License to do so, and
+all its terms and conditions for copying, distributing or modifying
+the Library or works based on it.
+
+  10. Each time you redistribute the Library (or any work based on the
+Library), the recipient automatically receives a license from the
+original licensor to copy, distribute, link with or modify the Library
+subject to these terms and conditions.  You may not impose any further
+restrictions on the recipients' exercise of the rights granted herein.
+You are not responsible for enforcing compliance by third parties with
+this License.
+
+  11. If, as a consequence of a court judgment or allegation of patent
+infringement or for any other reason (not limited to patent issues),
+conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or
+otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not
+excuse you from the conditions of this License.  If you cannot
+distribute so as to satisfy simultaneously your obligations under this
+License and any other pertinent obligations, then as a consequence you
+may not distribute the Library at all.  For example, if a patent
+license would not permit royalty-free redistribution of the Library by
+all those who receive copies directly or indirectly through you, then
+the only way you could satisfy both it and this License would be to
+refrain entirely from distribution of the Library.
+
+If any portion of this section is held invalid or unenforceable under any
+particular circumstance, the balance of the section is intended to apply,
+and the section as a whole is intended to apply in other circumstances.
+
+It is not the purpose of this section to induce you to infringe any
+patents or other property right claims or to contest validity of any
+such claims; this section has the sole purpose of protecting the
+integrity of the free software distribution system which is
+implemented by public license practices.  Many people have made
+generous contributions to the wide range of software distributed
+through that system in reliance on consistent application of that
+system; it is up to the author/donor to decide if he or she is willing
+to distribute software through any other system and a licensee cannot
+impose that choice.
+
+This section is intended to make thoroughly clear what is believed to
+be a consequence of the rest of this License.
+
+  12. If the distribution and/or use of the Library is restricted in
+certain countries either by patents or by copyrighted interfaces, the
+original copyright holder who places the Library under this License may add
+an explicit geographical distribution limitation excluding those countries,
+so that distribution is permitted only in or among countries not thus
+excluded.  In such case, this License incorporates the limitation as if
+written in the body of this License.
+
+  13. The Free Software Foundation may publish revised and/or new
+versions of the Lesser General Public License from time to time.
+Such new versions will be similar in spirit to the present version,
+but may differ in detail to address new problems or concerns.
+
+Each version is given a distinguishing version number.  If the Library
+specifies a version number of this License which applies to it and
+"any later version", you have the option of following the terms and
+conditions either of that version or of any later version published by
+the Free Software Foundation.  If the Library does not specify a
+license version number, you may choose any version ever published by
+the Free Software Foundation.
+
+  14. If you wish to incorporate parts of the Library into other free
+programs whose distribution conditions are incompatible with these,
+write to the author to ask for permission.  For software which is
+copyrighted by the Free Software Foundation, write to the Free
+Software Foundation; we sometimes make exceptions for this.  Our
+decision will be guided by the two goals of preserving the free status
+of all derivatives of our free software and of promoting the sharing
+and reuse of software generally.
+
+                            NO WARRANTY
+
+  15. BECAUSE THE LIBRARY IS LICENSED FREE OF CHARGE, THERE IS NO
+WARRANTY FOR THE LIBRARY, TO THE EXTENT PERMITTED BY APPLICABLE LAW.
+EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT HOLDERS AND/OR
+OTHER PARTIES PROVIDE THE LIBRARY "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF ANY
+KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
+IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR
+PURPOSE.  THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE
+LIBRARY IS WITH YOU.  SHOULD THE LIBRARY PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME
+THE COST OF ALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION.
+
+  16. IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN
+WRITING WILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MAY MODIFY
+AND/OR REDISTRIBUTE THE LIBRARY AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU
+FOR DAMAGES, INCLUDING ANY GENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR
+CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE USE OR INABILITY TO USE THE
+LIBRARY (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF DATA OR DATA BEING
+RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD PARTIES OR A
+FAILURE OF THE LIBRARY TO OPERATE WITH ANY OTHER SOFTWARE), EVEN IF
+SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH
+DAMAGES.
+
+                     END OF TERMS AND CONDITIONS
+
+           How to Apply These Terms to Your New Libraries
+
+  If you develop a new library, and you want it to be of the greatest
+possible use to the public, we recommend making it free software that
+everyone can redistribute and change.  You can do so by permitting
+redistribution under these terms (or, alternatively, under the terms of the
+ordinary General Public License).
+
+  To apply these terms, attach the following notices to the library.  It is
+safest to attach them to the start of each source file to most effectively
+convey the exclusion of warranty; and each file should have at least the
+"copyright" line and a pointer to where the full notice is found.
+
+    <one line to give the library's name and a brief idea of what it does.>
+    Copyright (C) <year>  <name of author>
+
+    This library is free software; you can redistribute it and/or
+    modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
+    License as published by the Free Software Foundation; either
+    version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
+
+    This library is distributed in the hope that it will be useful,
+    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
+    Lesser General Public License for more details.
+
+    You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
+    License along with this library; if not, write to the Free Software
+    Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA
+
+Also add information on how to contact you by electronic and paper mail.
+
+You should also get your employer (if you work as a programmer) or your
+school, if any, to sign a "copyright disclaimer" for the library, if
+necessary.  Here is a sample; alter the names:
+
+  Yoyodyne, Inc., hereby disclaims all copyright interest in the
+  library `Frob' (a library for tweaking knobs) written by James Random Hacker.
+
+  <signature of Ty Coon>, 1 April 1990
+  Ty Coon, President of Vice
+
+That's all there is to it!
diff --git a/etc/licenses/ffmpeg-readme.txt b/etc/licenses/ffmpeg-readme.txt
new file mode 100644
index 0000000..597aa13
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/ffmpeg-readme.txt
@@ -0,0 +1,37 @@
+* On Linux and other Unix flavors OpenCV uses default or user-built ffmpeg/libav libraries.
+  If user builds ffmpeg/libav from source and wants OpenCV to stay BSD library, not GPL/LGPL,
+  he/she should use --enabled-shared configure flag and make sure that no GPL components are
+  enabled (some notable examples are x264 (H264 encoder) and libac3 (Dolby AC3 audio codec)).
+  See https://www.ffmpeg.org/legal.html for details.
+
+  If you want to play very safe and do not want to use FFMPEG at all, regardless of whether it's installed on
+  your system or not, configure and build OpenCV using CMake with WITH_FFMPEG=OFF flag. OpenCV will then use
+  AVFoundation (OSX), GStreamer (Linux) or other available backends supported by opencv_videoio module.
+
+  There is also our self-contained motion jpeg codec, which you can use without any worries.
+  It handles CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G') streams within an AVI container (".avi").
+
+* On Windows OpenCV uses pre-built ffmpeg binaries, built with proper flags (without GPL components) and
+  wrapped with simple, stable OpenCV-compatible API.
+  The binaries are opencv_videoio_ffmpeg.dll (version for 32-bit Windows) and
+  opencv_videoio_ffmpeg_64.dll (version for 64-bit Windows).
+
+  The pre-built opencv_videoio_ffmpeg*.dll is:
+  * LGPL library, not BSD libraries.
+  * Loaded at runtime by opencv_videoio module.
+    If it succeeds, ffmpeg can be used to decode/encode videos;
+    otherwise, other API is used.
+
+  FFMPEG build includes support for H264 encoder based on the OpenH264 library.
+  OpenH264 Video Codec provided by Cisco Systems, Inc.
+  See https://github.com/cisco/openh264/releases for details and OpenH264 license.
+  OpenH264 library should be installed separatelly. Downloaded binary file can be placed into global system path
+  (System32 or SysWOW64) or near application binaries (check documentation of "LoadLibrary" Win32 function from MSDN).
+  Or you can specify location of binary file via OPENH264_LIBRARY environment variable.
+
+  If LGPL/GPL software can not be supplied with your OpenCV-based product, simply exclude
+  opencv_videoio_ffmpeg*.dll from your distribution; OpenCV will stay fully functional except for the ability to
+  decode/encode videos using FFMPEG (though, it may still be able to do that using other API,
+  such as Video for Windows, Windows Media Foundation or our self-contained motion jpeg codec).
+
+  See license.txt for the FFMPEG copyright notice and the licensing terms.
diff --git a/etc/licenses/jasper-LICENSE b/etc/licenses/jasper-LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..f817ef4
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/jasper-LICENSE
@@ -0,0 +1,51 @@
+JasPer License Version 2.0
+
+Copyright (c) 2001-2006 Michael David Adams
+Copyright (c) 1999-2000 Image Power, Inc.
+Copyright (c) 1999-2000 The University of British Columbia
+
+All rights reserved.
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person (the
+"User") obtaining a copy of this software and associated documentation
+files (the "Software"), to deal in the Software without restriction,
+including without limitation the rights to use, copy, modify, merge,
+publish, distribute, and/or sell copies of the Software, and to permit
+persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the
+following conditions:
+
+1.  The above copyright notices and this permission notice (which
+includes the disclaimer below) shall be included in all copies or
+substantial portions of the Software.
+
+2.  The name of a copyright holder shall not be used to endorse or
+promote products derived from the Software without specific prior
+written permission.
+
+THIS DISCLAIMER OF WARRANTY CONSTITUTES AN ESSENTIAL PART OF THIS
+LICENSE.  NO USE OF THE SOFTWARE IS AUTHORIZED HEREUNDER EXCEPT UNDER
+THIS DISCLAIMER.  THE SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS
+"AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING
+BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A
+PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT OF THIRD PARTY RIGHTS.  IN NO
+EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, OR ANY SPECIAL
+INDIRECT OR CONSEQUENTIAL DAMAGES, OR ANY DAMAGES WHATSOEVER RESULTING
+FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT,
+NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS ACTION, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION
+WITH THE USE OR PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE.  NO ASSURANCES ARE
+PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS THAT THE SOFTWARE DOES NOT INFRINGE
+THE PATENT OR OTHER INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS OF ANY OTHER ENTITY.
+EACH COPYRIGHT HOLDER DISCLAIMS ANY LIABILITY TO THE USER FOR CLAIMS
+BROUGHT BY ANY OTHER ENTITY BASED ON INFRINGEMENT OF INTELLECTUAL
+PROPERTY RIGHTS OR OTHERWISE.  AS A CONDITION TO EXERCISING THE RIGHTS
+GRANTED HEREUNDER, EACH USER HEREBY ASSUMES SOLE RESPONSIBILITY TO SECURE
+ANY OTHER INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS NEEDED, IF ANY.  THE SOFTWARE
+IS NOT FAULT-TOLERANT AND IS NOT INTENDED FOR USE IN MISSION-CRITICAL
+SYSTEMS, SUCH AS THOSE USED IN THE OPERATION OF NUCLEAR FACILITIES,
+AIRCRAFT NAVIGATION OR COMMUNICATION SYSTEMS, AIR TRAFFIC CONTROL
+SYSTEMS, DIRECT LIFE SUPPORT MACHINES, OR WEAPONS SYSTEMS, IN WHICH
+THE FAILURE OF THE SOFTWARE OR SYSTEM COULD LEAD DIRECTLY TO DEATH,
+PERSONAL INJURY, OR SEVERE PHYSICAL OR ENVIRONMENTAL DAMAGE ("HIGH
+RISK ACTIVITIES").  THE COPYRIGHT HOLDERS SPECIFICALLY DISCLAIM ANY
+EXPRESS OR IMPLIED WARRANTY OF FITNESS FOR HIGH RISK ACTIVITIES.
+
diff --git a/etc/licenses/jasper-README b/etc/licenses/jasper-README
new file mode 100644
index 0000000..88fd2f1
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/jasper-README
@@ -0,0 +1,22 @@
+JasPer Readme
+*************
+
+This is the source code distribution for JasPer.  JasPer is a collection
+of software (i.e., a library and application programs) for the coding
+and manipulation of images.  This software can handle image data in a
+variety of formats.  One such format supported by JasPer is the JPEG-2000
+format defined in ISO/IEC 15444-1.
+
+The complete licensing terms for the JasPer software can be found in
+the file named "LICENSE" in the top level directory of this software
+distribution.  Any use of this software contrary to the terms of the
+license is strictly prohibited.  The changes made to the software
+since the last release are described in the file "NEWS".  Detailed
+documentation on the JasPer software can be found in the JasPer Software
+Reference Manual.  This manual is located in the "doc" directory, and
+includes useful information such as: 1) how to build, install, and use
+the software, 2) how to submit report bugs, and 3) where to find
+additional information about the software.
+
+Enjoy! :)
+
diff --git a/etc/licenses/jasper-copyright b/etc/licenses/jasper-copyright
new file mode 100644
index 0000000..88a55ab
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/jasper-copyright
@@ -0,0 +1,62 @@
+This package was debianized by Christopher L Cheney <ccheney@debian.org> on
+Fri, 22 Aug 2003 01:33:34 -0500.
+
+The current maintainer is Roland Stigge <stigge@antcom.de>
+
+It was downloaded from http://www.ece.uvic.ca/~mdadams/jasper/
+
+Upstream Author: Michael Adams <mdadams@ece.uvic.ca>
+
+License:
+
+JasPer License Version 2.0
+
+Copyright (c) 1999-2000 Image Power, Inc.
+Copyright (c) 1999-2000 The University of British Columbia
+Copyright (c) 2001-2003 Michael David Adams
+
+All rights reserved.
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person (the
+"User") obtaining a copy of this software and associated documentation
+files (the "Software"), to deal in the Software without restriction,
+including without limitation the rights to use, copy, modify, merge,
+publish, distribute, and/or sell copies of the Software, and to permit
+persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the
+following conditions:
+
+1.  The above copyright notices and this permission notice (which
+includes the disclaimer below) shall be included in all copies or
+substantial portions of the Software.
+
+2.  The name of a copyright holder shall not be used to endorse or
+promote products derived from the Software without specific prior
+written permission.
+
+THIS DISCLAIMER OF WARRANTY CONSTITUTES AN ESSENTIAL PART OF THIS
+LICENSE.  NO USE OF THE SOFTWARE IS AUTHORIZED HEREUNDER EXCEPT UNDER
+THIS DISCLAIMER.  THE SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS
+"AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING
+BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A
+PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT OF THIRD PARTY RIGHTS.  IN NO
+EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, OR ANY SPECIAL
+INDIRECT OR CONSEQUENTIAL DAMAGES, OR ANY DAMAGES WHATSOEVER RESULTING
+FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT,
+NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS ACTION, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION
+WITH THE USE OR PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE.  NO ASSURANCES ARE
+PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS THAT THE SOFTWARE DOES NOT INFRINGE
+THE PATENT OR OTHER INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS OF ANY OTHER ENTITY.
+EACH COPYRIGHT HOLDER DISCLAIMS ANY LIABILITY TO THE USER FOR CLAIMS
+BROUGHT BY ANY OTHER ENTITY BASED ON INFRINGEMENT OF INTELLECTUAL
+PROPERTY RIGHTS OR OTHERWISE.  AS A CONDITION TO EXERCISING THE RIGHTS
+GRANTED HEREUNDER, EACH USER HEREBY ASSUMES SOLE RESPONSIBILITY TO SECURE
+ANY OTHER INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS NEEDED, IF ANY.  THE SOFTWARE
+IS NOT FAULT-TOLERANT AND IS NOT INTENDED FOR USE IN MISSION-CRITICAL
+SYSTEMS, SUCH AS THOSE USED IN THE OPERATION OF NUCLEAR FACILITIES,
+AIRCRAFT NAVIGATION OR COMMUNICATION SYSTEMS, AIR TRAFFIC CONTROL
+SYSTEMS, DIRECT LIFE SUPPORT MACHINES, OR WEAPONS SYSTEMS, IN WHICH
+THE FAILURE OF THE SOFTWARE OR SYSTEM COULD LEAD DIRECTLY TO DEATH,
+PERSONAL INJURY, OR SEVERE PHYSICAL OR ENVIRONMENTAL DAMAGE ("HIGH
+RISK ACTIVITIES").  THE COPYRIGHT HOLDERS SPECIFICALLY DISCLAIM ANY
+EXPRESS OR IMPLIED WARRANTY OF FITNESS FOR HIGH RISK ACTIVITIES.
+
diff --git a/etc/licenses/libjpeg-turbo-LICENSE.md b/etc/licenses/libjpeg-turbo-LICENSE.md
new file mode 100644
index 0000000..5ca512b
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/libjpeg-turbo-LICENSE.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+libjpeg-turbo Licenses
+======================
+
+libjpeg-turbo is covered by three compatible BSD-style open source licenses:
+
+- The IJG (Independent JPEG Group) License, which is listed in
+  [README.ijg](README.ijg)
+
+  This license applies to the libjpeg API library and associated programs
+  (any code inherited from libjpeg, and any modifications to that code.)
+
+- The Modified (3-clause) BSD License, which is listed below
+
+  This license covers the TurboJPEG API library and associated programs, as
+  well as the build system.
+
+- The [zlib License](https://opensource.org/licenses/Zlib)
+
+  This license is a subset of the other two, and it covers the libjpeg-turbo
+  SIMD extensions.
+
+
+Complying with the libjpeg-turbo Licenses
+=========================================
+
+This section provides a roll-up of the libjpeg-turbo licensing terms, to the
+best of our understanding.
+
+1.  If you are distributing a modified version of the libjpeg-turbo source,
+    then:
+
+    1.  You cannot alter or remove any existing copyright or license notices
+        from the source.
+
+        **Origin**
+        - Clause 1 of the IJG License
+        - Clause 1 of the Modified BSD License
+        - Clauses 1 and 3 of the zlib License
+
+    2.  You must add your own copyright notice to the header of each source
+        file you modified, so others can tell that you modified that file (if
+        there is not an existing copyright header in that file, then you can
+        simply add a notice stating that you modified the file.)
+
+        **Origin**
+        - Clause 1 of the IJG License
+        - Clause 2 of the zlib License
+
+    3.  You must include the IJG README file, and you must not alter any of the
+        copyright or license text in that file.
+
+        **Origin**
+        - Clause 1 of the IJG License
+
+2.  If you are distributing only libjpeg-turbo binaries without the source, or
+    if you are distributing an application that statically links with
+    libjpeg-turbo, then:
+
+    1.  Your product documentation must include a message stating:
+
+        This software is based in part on the work of the Independent JPEG
+        Group.
+
+        **Origin**
+        - Clause 2 of the IJG license
+
+    2.  If your binary distribution includes or uses the TurboJPEG API, then
+        your product documentation must include the text of the Modified BSD
+        License (see below.)
+
+        **Origin**
+        - Clause 2 of the Modified BSD License
+
+3.  You cannot use the name of the IJG or The libjpeg-turbo Project or the
+    contributors thereof in advertising, publicity, etc.
+
+    **Origin**
+    - IJG License
+    - Clause 3 of the Modified BSD License
+
+4.  The IJG and The libjpeg-turbo Project do not warrant libjpeg-turbo to be
+    free of defects, nor do we accept any liability for undesirable
+    consequences resulting from your use of the software.
+
+    **Origin**
+    - IJG License
+    - Modified BSD License
+    - zlib License
+
+
+The Modified (3-clause) BSD License
+===================================
+
+Copyright (C)2009-2019 D. R. Commander.  All Rights Reserved.
+Copyright (C)2015 Viktor Szathmáry.  All Rights Reserved.
+
+Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+modification, are permitted provided that the following conditions are met:
+
+- Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
+  this list of conditions and the following disclaimer.
+- Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
+  this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+  and/or other materials provided with the distribution.
+- Neither the name of the libjpeg-turbo Project nor the names of its
+  contributors may be used to endorse or promote products derived from this
+  software without specific prior written permission.
+
+THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS",
+AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
+IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
+ARE DISCLAIMED.  IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDERS OR CONTRIBUTORS BE
+LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
+CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
+SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
+INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
+CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
+ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
+POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+
+
+Why Three Licenses?
+===================
+
+The zlib License could have been used instead of the Modified (3-clause) BSD
+License, and since the IJG License effectively subsumes the distribution
+conditions of the zlib License, this would have effectively placed
+libjpeg-turbo binary distributions under the IJG License.  However, the IJG
+License specifically refers to the Independent JPEG Group and does not extend
+attribution and endorsement protections to other entities.  Thus, it was
+desirable to choose a license that granted us the same protections for new code
+that were granted to the IJG for code derived from their software.
diff --git a/etc/licenses/libjpeg-turbo-README.ijg b/etc/licenses/libjpeg-turbo-README.ijg
new file mode 100644
index 0000000..2e39f96
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/libjpeg-turbo-README.ijg
@@ -0,0 +1,277 @@
+libjpeg-turbo note:  This file has been modified by The libjpeg-turbo Project
+to include only information relevant to libjpeg-turbo, to wordsmith certain
+sections, and to remove impolitic language that existed in the libjpeg v8
+README.  It is included only for reference.  Please see README.md for
+information specific to libjpeg-turbo.
+
+
+The Independent JPEG Group's JPEG software
+==========================================
+
+This distribution contains a release of the Independent JPEG Group's free JPEG
+software.  You are welcome to redistribute this software and to use it for any
+purpose, subject to the conditions under LEGAL ISSUES, below.
+
+This software is the work of Tom Lane, Guido Vollbeding, Philip Gladstone,
+Bill Allombert, Jim Boucher, Lee Crocker, Bob Friesenhahn, Ben Jackson,
+Julian Minguillon, Luis Ortiz, George Phillips, Davide Rossi, Ge' Weijers,
+and other members of the Independent JPEG Group.
+
+IJG is not affiliated with the ISO/IEC JTC1/SC29/WG1 standards committee
+(also known as JPEG, together with ITU-T SG16).
+
+
+DOCUMENTATION ROADMAP
+=====================
+
+This file contains the following sections:
+
+OVERVIEW            General description of JPEG and the IJG software.
+LEGAL ISSUES        Copyright, lack of warranty, terms of distribution.
+REFERENCES          Where to learn more about JPEG.
+ARCHIVE LOCATIONS   Where to find newer versions of this software.
+FILE FORMAT WARS    Software *not* to get.
+TO DO               Plans for future IJG releases.
+
+Other documentation files in the distribution are:
+
+User documentation:
+  usage.txt         Usage instructions for cjpeg, djpeg, jpegtran,
+                    rdjpgcom, and wrjpgcom.
+  *.1               Unix-style man pages for programs (same info as usage.txt).
+  wizard.txt        Advanced usage instructions for JPEG wizards only.
+  change.log        Version-to-version change highlights.
+Programmer and internal documentation:
+  libjpeg.txt       How to use the JPEG library in your own programs.
+  example.txt       Sample code for calling the JPEG library.
+  structure.txt     Overview of the JPEG library's internal structure.
+  coderules.txt     Coding style rules --- please read if you contribute code.
+
+Please read at least usage.txt.  Some information can also be found in the JPEG
+FAQ (Frequently Asked Questions) article.  See ARCHIVE LOCATIONS below to find
+out where to obtain the FAQ article.
+
+If you want to understand how the JPEG code works, we suggest reading one or
+more of the REFERENCES, then looking at the documentation files (in roughly
+the order listed) before diving into the code.
+
+
+OVERVIEW
+========
+
+This package contains C software to implement JPEG image encoding, decoding,
+and transcoding.  JPEG (pronounced "jay-peg") is a standardized compression
+method for full-color and grayscale images.  JPEG's strong suit is compressing
+photographic images or other types of images that have smooth color and
+brightness transitions between neighboring pixels.  Images with sharp lines or
+other abrupt features may not compress well with JPEG, and a higher JPEG
+quality may have to be used to avoid visible compression artifacts with such
+images.
+
+JPEG is lossy, meaning that the output pixels are not necessarily identical to
+the input pixels.  However, on photographic content and other "smooth" images,
+very good compression ratios can be obtained with no visible compression
+artifacts, and extremely high compression ratios are possible if you are
+willing to sacrifice image quality (by reducing the "quality" setting in the
+compressor.)
+
+This software implements JPEG baseline, extended-sequential, and progressive
+compression processes.  Provision is made for supporting all variants of these
+processes, although some uncommon parameter settings aren't implemented yet.
+We have made no provision for supporting the hierarchical or lossless
+processes defined in the standard.
+
+We provide a set of library routines for reading and writing JPEG image files,
+plus two sample applications "cjpeg" and "djpeg", which use the library to
+perform conversion between JPEG and some other popular image file formats.
+The library is intended to be reused in other applications.
+
+In order to support file conversion and viewing software, we have included
+considerable functionality beyond the bare JPEG coding/decoding capability;
+for example, the color quantization modules are not strictly part of JPEG
+decoding, but they are essential for output to colormapped file formats or
+colormapped displays.  These extra functions can be compiled out of the
+library if not required for a particular application.
+
+We have also included "jpegtran", a utility for lossless transcoding between
+different JPEG processes, and "rdjpgcom" and "wrjpgcom", two simple
+applications for inserting and extracting textual comments in JFIF files.
+
+The emphasis in designing this software has been on achieving portability and
+flexibility, while also making it fast enough to be useful.  In particular,
+the software is not intended to be read as a tutorial on JPEG.  (See the
+REFERENCES section for introductory material.)  Rather, it is intended to
+be reliable, portable, industrial-strength code.  We do not claim to have
+achieved that goal in every aspect of the software, but we strive for it.
+
+We welcome the use of this software as a component of commercial products.
+No royalty is required, but we do ask for an acknowledgement in product
+documentation, as described under LEGAL ISSUES.
+
+
+LEGAL ISSUES
+============
+
+In plain English:
+
+1. We don't promise that this software works.  (But if you find any bugs,
+   please let us know!)
+2. You can use this software for whatever you want.  You don't have to pay us.
+3. You may not pretend that you wrote this software.  If you use it in a
+   program, you must acknowledge somewhere in your documentation that
+   you've used the IJG code.
+
+In legalese:
+
+The authors make NO WARRANTY or representation, either express or implied,
+with respect to this software, its quality, accuracy, merchantability, or
+fitness for a particular purpose.  This software is provided "AS IS", and you,
+its user, assume the entire risk as to its quality and accuracy.
+
+This software is copyright (C) 1991-2016, Thomas G. Lane, Guido Vollbeding.
+All Rights Reserved except as specified below.
+
+Permission is hereby granted to use, copy, modify, and distribute this
+software (or portions thereof) for any purpose, without fee, subject to these
+conditions:
+(1) If any part of the source code for this software is distributed, then this
+README file must be included, with this copyright and no-warranty notice
+unaltered; and any additions, deletions, or changes to the original files
+must be clearly indicated in accompanying documentation.
+(2) If only executable code is distributed, then the accompanying
+documentation must state that "this software is based in part on the work of
+the Independent JPEG Group".
+(3) Permission for use of this software is granted only if the user accepts
+full responsibility for any undesirable consequences; the authors accept
+NO LIABILITY for damages of any kind.
+
+These conditions apply to any software derived from or based on the IJG code,
+not just to the unmodified library.  If you use our work, you ought to
+acknowledge us.
+
+Permission is NOT granted for the use of any IJG author's name or company name
+in advertising or publicity relating to this software or products derived from
+it.  This software may be referred to only as "the Independent JPEG Group's
+software".
+
+We specifically permit and encourage the use of this software as the basis of
+commercial products, provided that all warranty or liability claims are
+assumed by the product vendor.
+
+
+The IJG distribution formerly included code to read and write GIF files.
+To avoid entanglement with the Unisys LZW patent (now expired), GIF reading
+support has been removed altogether, and the GIF writer has been simplified
+to produce "uncompressed GIFs".  This technique does not use the LZW
+algorithm; the resulting GIF files are larger than usual, but are readable
+by all standard GIF decoders.
+
+We are required to state that
+    "The Graphics Interchange Format(c) is the Copyright property of
+    CompuServe Incorporated.  GIF(sm) is a Service Mark property of
+    CompuServe Incorporated."
+
+
+REFERENCES
+==========
+
+We recommend reading one or more of these references before trying to
+understand the innards of the JPEG software.
+
+The best short technical introduction to the JPEG compression algorithm is
+        Wallace, Gregory K.  "The JPEG Still Picture Compression Standard",
+        Communications of the ACM, April 1991 (vol. 34 no. 4), pp. 30-44.
+(Adjacent articles in that issue discuss MPEG motion picture compression,
+applications of JPEG, and related topics.)  If you don't have the CACM issue
+handy, a PDF file containing a revised version of Wallace's article is
+available at http://www.ijg.org/files/Wallace.JPEG.pdf.  The file (actually
+a preprint for an article that appeared in IEEE Trans. Consumer Electronics)
+omits the sample images that appeared in CACM, but it includes corrections
+and some added material.  Note: the Wallace article is copyright ACM and IEEE,
+and it may not be used for commercial purposes.
+
+A somewhat less technical, more leisurely introduction to JPEG can be found in
+"The Data Compression Book" by Mark Nelson and Jean-loup Gailly, published by
+M&T Books (New York), 2nd ed. 1996, ISBN 1-55851-434-1.  This book provides
+good explanations and example C code for a multitude of compression methods
+including JPEG.  It is an excellent source if you are comfortable reading C
+code but don't know much about data compression in general.  The book's JPEG
+sample code is far from industrial-strength, but when you are ready to look
+at a full implementation, you've got one here...
+
+The best currently available description of JPEG is the textbook "JPEG Still
+Image Data Compression Standard" by William B. Pennebaker and Joan L.
+Mitchell, published by Van Nostrand Reinhold, 1993, ISBN 0-442-01272-1.
+Price US$59.95, 638 pp.  The book includes the complete text of the ISO JPEG
+standards (DIS 10918-1 and draft DIS 10918-2).
+
+The original JPEG standard is divided into two parts, Part 1 being the actual
+specification, while Part 2 covers compliance testing methods.  Part 1 is
+titled "Digital Compression and Coding of Continuous-tone Still Images,
+Part 1: Requirements and guidelines" and has document numbers ISO/IEC IS
+10918-1, ITU-T T.81.  Part 2 is titled "Digital Compression and Coding of
+Continuous-tone Still Images, Part 2: Compliance testing" and has document
+numbers ISO/IEC IS 10918-2, ITU-T T.83.
+
+The JPEG standard does not specify all details of an interchangeable file
+format.  For the omitted details, we follow the "JFIF" conventions, revision
+1.02.  JFIF version 1 has been adopted as ISO/IEC 10918-5 (05/2013) and
+Recommendation ITU-T T.871 (05/2011): Information technology - Digital
+compression and coding of continuous-tone still images: JPEG File Interchange
+Format (JFIF).  It is available as a free download in PDF file format from
+https://www.iso.org/standard/54989.html and http://www.itu.int/rec/T-REC-T.871.
+A PDF file of the older JFIF 1.02 specification is available at
+http://www.w3.org/Graphics/JPEG/jfif3.pdf.
+
+The TIFF 6.0 file format specification can be obtained by FTP from
+ftp://ftp.sgi.com/graphics/tiff/TIFF6.ps.gz.  The JPEG incorporation scheme
+found in the TIFF 6.0 spec of 3-June-92 has a number of serious problems.
+IJG does not recommend use of the TIFF 6.0 design (TIFF Compression tag 6).
+Instead, we recommend the JPEG design proposed by TIFF Technical Note #2
+(Compression tag 7).  Copies of this Note can be obtained from
+http://www.ijg.org/files/.  It is expected that the next revision
+of the TIFF spec will replace the 6.0 JPEG design with the Note's design.
+Although IJG's own code does not support TIFF/JPEG, the free libtiff library
+uses our library to implement TIFF/JPEG per the Note.
+
+
+ARCHIVE LOCATIONS
+=================
+
+The "official" archive site for this software is www.ijg.org.
+The most recent released version can always be found there in
+directory "files".
+
+The JPEG FAQ (Frequently Asked Questions) article is a source of some
+general information about JPEG.
+It is available on the World Wide Web at http://www.faqs.org/faqs/jpeg-faq/
+and other news.answers archive sites, including the official news.answers
+archive at rtfm.mit.edu: ftp://rtfm.mit.edu/pub/usenet/news.answers/jpeg-faq/.
+If you don't have Web or FTP access, send e-mail to mail-server@rtfm.mit.edu
+with body
+        send usenet/news.answers/jpeg-faq/part1
+        send usenet/news.answers/jpeg-faq/part2
+
+
+FILE FORMAT COMPATIBILITY
+=========================
+
+This software implements ITU T.81 | ISO/IEC 10918 with some extensions from
+ITU T.871 | ISO/IEC 10918-5 (JPEG File Interchange Format-- see REFERENCES).
+Informally, the term "JPEG image" or "JPEG file" most often refers to JFIF or
+a subset thereof, but there are other formats containing the name "JPEG" that
+are incompatible with the DCT-based JPEG standard or with JFIF (for instance,
+JPEG 2000 and JPEG XR).  This software therefore does not support these
+formats.  Indeed, one of the original reasons for developing this free software
+was to help force convergence on a common, interoperable format standard for
+JPEG files.
+
+JFIF is a minimal or "low end" representation.  TIFF/JPEG (TIFF revision 6.0 as
+modified by TIFF Technical Note #2) can be used for "high end" applications
+that need to record a lot of additional data about an image.
+
+
+TO DO
+=====
+
+Please send bug reports, offers of help, etc. to jpeg-info@jpegclub.org.
diff --git a/etc/licenses/libjpeg-turbo-README.md b/etc/licenses/libjpeg-turbo-README.md
new file mode 100644
index 0000000..a769259
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/libjpeg-turbo-README.md
@@ -0,0 +1,346 @@
+Background
+==========
+
+libjpeg-turbo is a JPEG image codec that uses SIMD instructions (MMX, SSE2,
+AVX2, NEON, AltiVec) to accelerate baseline JPEG compression and decompression
+on x86, x86-64, ARM, and PowerPC systems, as well as progressive JPEG
+compression on x86 and x86-64 systems.  On such systems, libjpeg-turbo is
+generally 2-6x as fast as libjpeg, all else being equal.  On other types of
+systems, libjpeg-turbo can still outperform libjpeg by a significant amount, by
+virtue of its highly-optimized Huffman coding routines.  In many cases, the
+performance of libjpeg-turbo rivals that of proprietary high-speed JPEG codecs.
+
+libjpeg-turbo implements both the traditional libjpeg API as well as the less
+powerful but more straightforward TurboJPEG API.  libjpeg-turbo also features
+colorspace extensions that allow it to compress from/decompress to 32-bit and
+big-endian pixel buffers (RGBX, XBGR, etc.), as well as a full-featured Java
+interface.
+
+libjpeg-turbo was originally based on libjpeg/SIMD, an MMX-accelerated
+derivative of libjpeg v6b developed by Miyasaka Masaru.  The TigerVNC and
+VirtualGL projects made numerous enhancements to the codec in 2009, and in
+early 2010, libjpeg-turbo spun off into an independent project, with the goal
+of making high-speed JPEG compression/decompression technology available to a
+broader range of users and developers.
+
+
+License
+=======
+
+libjpeg-turbo is covered by three compatible BSD-style open source licenses.
+Refer to [LICENSE.md](LICENSE.md) for a roll-up of license terms.
+
+
+Building libjpeg-turbo
+======================
+
+Refer to [BUILDING.md](BUILDING.md) for complete instructions.
+
+
+Using libjpeg-turbo
+===================
+
+libjpeg-turbo includes two APIs that can be used to compress and decompress
+JPEG images:
+
+- **TurboJPEG API**<br>
+  This API provides an easy-to-use interface for compressing and decompressing
+  JPEG images in memory.  It also provides some functionality that would not be
+  straightforward to achieve using the underlying libjpeg API, such as
+  generating planar YUV images and performing multiple simultaneous lossless
+  transforms on an image.  The Java interface for libjpeg-turbo is written on
+  top of the TurboJPEG API.  The TurboJPEG API is recommended for first-time
+  users of libjpeg-turbo.  Refer to [tjexample.c](tjexample.c) and
+  [TJExample.java](java/TJExample.java) for examples of its usage and to
+  <http://libjpeg-turbo.org/Documentation/Documentation> for API documentation.
+
+- **libjpeg API**<br>
+  This is the de facto industry-standard API for compressing and decompressing
+  JPEG images.  It is more difficult to use than the TurboJPEG API but also
+  more powerful.  The libjpeg API implementation in libjpeg-turbo is both
+  API/ABI-compatible and mathematically compatible with libjpeg v6b.  It can
+  also optionally be configured to be API/ABI-compatible with libjpeg v7 and v8
+  (see below.)  Refer to [cjpeg.c](cjpeg.c) and [djpeg.c](djpeg.c) for examples
+  of its usage and to [libjpeg.txt](libjpeg.txt) for API documentation.
+
+There is no significant performance advantage to either API when both are used
+to perform similar operations.
+
+Colorspace Extensions
+---------------------
+
+libjpeg-turbo includes extensions that allow JPEG images to be compressed
+directly from (and decompressed directly to) buffers that use BGR, BGRX,
+RGBX, XBGR, and XRGB pixel ordering.  This is implemented with ten new
+colorspace constants:
+
+    JCS_EXT_RGB   /* red/green/blue */
+    JCS_EXT_RGBX  /* red/green/blue/x */
+    JCS_EXT_BGR   /* blue/green/red */
+    JCS_EXT_BGRX  /* blue/green/red/x */
+    JCS_EXT_XBGR  /* x/blue/green/red */
+    JCS_EXT_XRGB  /* x/red/green/blue */
+    JCS_EXT_RGBA  /* red/green/blue/alpha */
+    JCS_EXT_BGRA  /* blue/green/red/alpha */
+    JCS_EXT_ABGR  /* alpha/blue/green/red */
+    JCS_EXT_ARGB  /* alpha/red/green/blue */
+
+Setting `cinfo.in_color_space` (compression) or `cinfo.out_color_space`
+(decompression) to one of these values will cause libjpeg-turbo to read the
+red, green, and blue values from (or write them to) the appropriate position in
+the pixel when compressing from/decompressing to an RGB buffer.
+
+Your application can check for the existence of these extensions at compile
+time with:
+
+    #ifdef JCS_EXTENSIONS
+
+At run time, attempting to use these extensions with a libjpeg implementation
+that does not support them will result in a "Bogus input colorspace" error.
+Applications can trap this error in order to test whether run-time support is
+available for the colorspace extensions.
+
+When using the RGBX, BGRX, XBGR, and XRGB colorspaces during decompression, the
+X byte is undefined, and in order to ensure the best performance, libjpeg-turbo
+can set that byte to whatever value it wishes.  If an application expects the X
+byte to be used as an alpha channel, then it should specify `JCS_EXT_RGBA`,
+`JCS_EXT_BGRA`, `JCS_EXT_ABGR`, or `JCS_EXT_ARGB`.  When these colorspace
+constants are used, the X byte is guaranteed to be 0xFF, which is interpreted
+as opaque.
+
+Your application can check for the existence of the alpha channel colorspace
+extensions at compile time with:
+
+    #ifdef JCS_ALPHA_EXTENSIONS
+
+[jcstest.c](jcstest.c), located in the libjpeg-turbo source tree, demonstrates
+how to check for the existence of the colorspace extensions at compile time and
+run time.
+
+libjpeg v7 and v8 API/ABI Emulation
+-----------------------------------
+
+With libjpeg v7 and v8, new features were added that necessitated extending the
+compression and decompression structures.  Unfortunately, due to the exposed
+nature of those structures, extending them also necessitated breaking backward
+ABI compatibility with previous libjpeg releases.  Thus, programs that were
+built to use libjpeg v7 or v8 did not work with libjpeg-turbo, since it is
+based on the libjpeg v6b code base.  Although libjpeg v7 and v8 are not
+as widely used as v6b, enough programs (including a few Linux distros) made
+the switch that there was a demand to emulate the libjpeg v7 and v8 ABIs
+in libjpeg-turbo.  It should be noted, however, that this feature was added
+primarily so that applications that had already been compiled to use libjpeg
+v7+ could take advantage of accelerated baseline JPEG encoding/decoding
+without recompiling.  libjpeg-turbo does not claim to support all of the
+libjpeg v7+ features, nor to produce identical output to libjpeg v7+ in all
+cases (see below.)
+
+By passing an argument of `--with-jpeg7` or `--with-jpeg8` to `configure`, or
+an argument of `-DWITH_JPEG7=1` or `-DWITH_JPEG8=1` to `cmake`, you can build a
+version of libjpeg-turbo that emulates the libjpeg v7 or v8 ABI, so that
+programs that are built against libjpeg v7 or v8 can be run with libjpeg-turbo.
+The following section describes which libjpeg v7+ features are supported and
+which aren't.
+
+### Support for libjpeg v7 and v8 Features
+
+#### Fully supported
+
+- **libjpeg: IDCT scaling extensions in decompressor**<br>
+  libjpeg-turbo supports IDCT scaling with scaling factors of 1/8, 1/4, 3/8,
+  1/2, 5/8, 3/4, 7/8, 9/8, 5/4, 11/8, 3/2, 13/8, 7/4, 15/8, and 2/1 (only 1/4
+  and 1/2 are SIMD-accelerated.)
+
+- **libjpeg: Arithmetic coding**
+
+- **libjpeg: In-memory source and destination managers**<br>
+  See notes below.
+
+- **cjpeg: Separate quality settings for luminance and chrominance**<br>
+  Note that the libpjeg v7+ API was extended to accommodate this feature only
+  for convenience purposes.  It has always been possible to implement this
+  feature with libjpeg v6b (see rdswitch.c for an example.)
+
+- **cjpeg: 32-bit BMP support**
+
+- **cjpeg: `-rgb` option**
+
+- **jpegtran: Lossless cropping**
+
+- **jpegtran: `-perfect` option**
+
+- **jpegtran: Forcing width/height when performing lossless crop**
+
+- **rdjpgcom: `-raw` option**
+
+- **rdjpgcom: Locale awareness**
+
+
+#### Not supported
+
+NOTE:  As of this writing, extensive research has been conducted into the
+usefulness of DCT scaling as a means of data reduction and SmartScale as a
+means of quality improvement.  The reader is invited to peruse the research at
+<http://www.libjpeg-turbo.org/About/SmartScale> and draw his/her own conclusions,
+but it is the general belief of our project that these features have not
+demonstrated sufficient usefulness to justify inclusion in libjpeg-turbo.
+
+- **libjpeg: DCT scaling in compressor**<br>
+  `cinfo.scale_num` and `cinfo.scale_denom` are silently ignored.
+  There is no technical reason why DCT scaling could not be supported when
+  emulating the libjpeg v7+ API/ABI, but without the SmartScale extension (see
+  below), only scaling factors of 1/2, 8/15, 4/7, 8/13, 2/3, 8/11, 4/5, and
+  8/9 would be available, which is of limited usefulness.
+
+- **libjpeg: SmartScale**<br>
+  `cinfo.block_size` is silently ignored.
+  SmartScale is an extension to the JPEG format that allows for DCT block
+  sizes other than 8x8.  Providing support for this new format would be
+  feasible (particularly without full acceleration.)  However, until/unless
+  the format becomes either an official industry standard or, at minimum, an
+  accepted solution in the community, we are hesitant to implement it, as
+  there is no sense of whether or how it might change in the future.  It is
+  our belief that SmartScale has not demonstrated sufficient usefulness as a
+  lossless format nor as a means of quality enhancement, and thus our primary
+  interest in providing this feature would be as a means of supporting
+  additional DCT scaling factors.
+
+- **libjpeg: Fancy downsampling in compressor**<br>
+  `cinfo.do_fancy_downsampling` is silently ignored.
+  This requires the DCT scaling feature, which is not supported.
+
+- **jpegtran: Scaling**<br>
+  This requires both the DCT scaling and SmartScale features, which are not
+  supported.
+
+- **Lossless RGB JPEG files**<br>
+  This requires the SmartScale feature, which is not supported.
+
+### What About libjpeg v9?
+
+libjpeg v9 introduced yet another field to the JPEG compression structure
+(`color_transform`), thus making the ABI backward incompatible with that of
+libjpeg v8.  This new field was introduced solely for the purpose of supporting
+lossless SmartScale encoding.  Furthermore, there was actually no reason to
+extend the API in this manner, as the color transform could have just as easily
+been activated by way of a new JPEG colorspace constant, thus preserving
+backward ABI compatibility.
+
+Our research (see link above) has shown that lossless SmartScale does not
+generally accomplish anything that can't already be accomplished better with
+existing, standard lossless formats.  Therefore, at this time it is our belief
+that there is not sufficient technical justification for software projects to
+upgrade from libjpeg v8 to libjpeg v9, and thus there is not sufficient
+technical justification for us to emulate the libjpeg v9 ABI.
+
+In-Memory Source/Destination Managers
+-------------------------------------
+
+By default, libjpeg-turbo 1.3 and later includes the `jpeg_mem_src()` and
+`jpeg_mem_dest()` functions, even when not emulating the libjpeg v8 API/ABI.
+Previously, it was necessary to build libjpeg-turbo from source with libjpeg v8
+API/ABI emulation in order to use the in-memory source/destination managers,
+but several projects requested that those functions be included when emulating
+the libjpeg v6b API/ABI as well.  This allows the use of those functions by
+programs that need them, without breaking ABI compatibility for programs that
+don't, and it allows those functions to be provided in the "official"
+libjpeg-turbo binaries.
+
+Those who are concerned about maintaining strict conformance with the libjpeg
+v6b or v7 API can pass an argument of `--without-mem-srcdst` to `configure` or
+an argument of `-DWITH_MEM_SRCDST=0` to `cmake` prior to building
+libjpeg-turbo.  This will restore the pre-1.3 behavior, in which
+`jpeg_mem_src()` and `jpeg_mem_dest()` are only included when emulating the
+libjpeg v8 API/ABI.
+
+On Un*x systems, including the in-memory source/destination managers changes
+the dynamic library version from 62.1.0 to 62.2.0 if using libjpeg v6b API/ABI
+emulation and from 7.1.0 to 7.2.0 if using libjpeg v7 API/ABI emulation.
+
+Note that, on most Un*x systems, the dynamic linker will not look for a
+function in a library until that function is actually used.  Thus, if a program
+is built against libjpeg-turbo 1.3+ and uses `jpeg_mem_src()` or
+`jpeg_mem_dest()`, that program will not fail if run against an older version
+of libjpeg-turbo or against libjpeg v7- until the program actually tries to
+call `jpeg_mem_src()` or `jpeg_mem_dest()`.  Such is not the case on Windows.
+If a program is built against the libjpeg-turbo 1.3+ DLL and uses
+`jpeg_mem_src()` or `jpeg_mem_dest()`, then it must use the libjpeg-turbo 1.3+
+DLL at run time.
+
+Both cjpeg and djpeg have been extended to allow testing the in-memory
+source/destination manager functions.  See their respective man pages for more
+details.
+
+
+Mathematical Compatibility
+==========================
+
+For the most part, libjpeg-turbo should produce identical output to libjpeg
+v6b.  The one exception to this is when using the floating point DCT/IDCT, in
+which case the outputs of libjpeg v6b and libjpeg-turbo can differ for the
+following reasons:
+
+- The SSE/SSE2 floating point DCT implementation in libjpeg-turbo is ever so
+  slightly more accurate than the implementation in libjpeg v6b, but not by
+  any amount perceptible to human vision (generally in the range of 0.01 to
+  0.08 dB gain in PNSR.)
+
+- When not using the SIMD extensions, libjpeg-turbo uses the more accurate
+  (and slightly faster) floating point IDCT algorithm introduced in libjpeg
+  v8a as opposed to the algorithm used in libjpeg v6b.  It should be noted,
+  however, that this algorithm basically brings the accuracy of the floating
+  point IDCT in line with the accuracy of the slow integer IDCT.  The floating
+  point DCT/IDCT algorithms are mainly a legacy feature, and they do not
+  produce significantly more accuracy than the slow integer algorithms (to put
+  numbers on this, the typical difference in PNSR between the two algorithms
+  is less than 0.10 dB, whereas changing the quality level by 1 in the upper
+  range of the quality scale is typically more like a 1.0 dB difference.)
+
+- If the floating point algorithms in libjpeg-turbo are not implemented using
+  SIMD instructions on a particular platform, then the accuracy of the
+  floating point DCT/IDCT can depend on the compiler settings.
+
+While libjpeg-turbo does emulate the libjpeg v8 API/ABI, under the hood it is
+still using the same algorithms as libjpeg v6b, so there are several specific
+cases in which libjpeg-turbo cannot be expected to produce the same output as
+libjpeg v8:
+
+- When decompressing using scaling factors of 1/2 and 1/4, because libjpeg v8
+  implements those scaling algorithms differently than libjpeg v6b does, and
+  libjpeg-turbo's SIMD extensions are based on the libjpeg v6b behavior.
+
+- When using chrominance subsampling, because libjpeg v8 implements this
+  with its DCT/IDCT scaling algorithms rather than with a separate
+  downsampling/upsampling algorithm.  In our testing, the subsampled/upsampled
+  output of libjpeg v8 is less accurate than that of libjpeg v6b for this
+  reason.
+
+- When decompressing using a scaling factor > 1 and merged (AKA "non-fancy" or
+  "non-smooth") chrominance upsampling, because libjpeg v8 does not support
+  merged upsampling with scaling factors > 1.
+
+
+Performance Pitfalls
+====================
+
+Restart Markers
+---------------
+
+The optimized Huffman decoder in libjpeg-turbo does not handle restart markers
+in a way that makes the rest of the libjpeg infrastructure happy, so it is
+necessary to use the slow Huffman decoder when decompressing a JPEG image that
+has restart markers.  This can cause the decompression performance to drop by
+as much as 20%, but the performance will still be much greater than that of
+libjpeg.  Many consumer packages, such as PhotoShop, use restart markers when
+generating JPEG images, so images generated by those programs will experience
+this issue.
+
+Fast Integer Forward DCT at High Quality Levels
+-----------------------------------------------
+
+The algorithm used by the SIMD-accelerated quantization function cannot produce
+correct results whenever the fast integer forward DCT is used along with a JPEG
+quality of 98-100.  Thus, libjpeg-turbo must use the non-SIMD quantization
+function in those cases.  This causes performance to drop by as much as 40%.
+It is therefore strongly advised that you use the slow integer forward DCT
+whenever encoding images with a JPEG quality of 98 or higher.
diff --git a/etc/licenses/libpng-LICENSE b/etc/licenses/libpng-LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..e0c5b53
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/libpng-LICENSE
@@ -0,0 +1,134 @@
+COPYRIGHT NOTICE, DISCLAIMER, and LICENSE
+=========================================
+
+PNG Reference Library License version 2
+---------------------------------------
+
+ * Copyright (c) 1995-2019 The PNG Reference Library Authors.
+ * Copyright (c) 2018-2019 Cosmin Truta.
+ * Copyright (c) 2000-2002, 2004, 2006-2018 Glenn Randers-Pehrson.
+ * Copyright (c) 1996-1997 Andreas Dilger.
+ * Copyright (c) 1995-1996 Guy Eric Schalnat, Group 42, Inc.
+
+The software is supplied "as is", without warranty of any kind,
+express or implied, including, without limitation, the warranties
+of merchantability, fitness for a particular purpose, title, and
+non-infringement.  In no event shall the Copyright owners, or
+anyone distributing the software, be liable for any damages or
+other liability, whether in contract, tort or otherwise, arising
+from, out of, or in connection with the software, or the use or
+other dealings in the software, even if advised of the possibility
+of such damage.
+
+Permission is hereby granted to use, copy, modify, and distribute
+this software, or portions hereof, for any purpose, without fee,
+subject to the following restrictions:
+
+ 1. The origin of this software must not be misrepresented; you
+    must not claim that you wrote the original software.  If you
+    use this software in a product, an acknowledgment in the product
+    documentation would be appreciated, but is not required.
+
+ 2. Altered source versions must be plainly marked as such, and must
+    not be misrepresented as being the original software.
+
+ 3. This Copyright notice may not be removed or altered from any
+    source or altered source distribution.
+
+
+PNG Reference Library License version 1 (for libpng 0.5 through 1.6.35)
+-----------------------------------------------------------------------
+
+libpng versions 1.0.7, July 1, 2000, through 1.6.35, July 15, 2018 are
+Copyright (c) 2000-2002, 2004, 2006-2018 Glenn Randers-Pehrson, are
+derived from libpng-1.0.6, and are distributed according to the same
+disclaimer and license as libpng-1.0.6 with the following individuals
+added to the list of Contributing Authors:
+
+    Simon-Pierre Cadieux
+    Eric S. Raymond
+    Mans Rullgard
+    Cosmin Truta
+    Gilles Vollant
+    James Yu
+    Mandar Sahastrabuddhe
+    Google Inc.
+    Vadim Barkov
+
+and with the following additions to the disclaimer:
+
+    There is no warranty against interference with your enjoyment of
+    the library or against infringement.  There is no warranty that our
+    efforts or the library will fulfill any of your particular purposes
+    or needs.  This library is provided with all faults, and the entire
+    risk of satisfactory quality, performance, accuracy, and effort is
+    with the user.
+
+Some files in the "contrib" directory and some configure-generated
+files that are distributed with libpng have other copyright owners, and
+are released under other open source licenses.
+
+libpng versions 0.97, January 1998, through 1.0.6, March 20, 2000, are
+Copyright (c) 1998-2000 Glenn Randers-Pehrson, are derived from
+libpng-0.96, and are distributed according to the same disclaimer and
+license as libpng-0.96, with the following individuals added to the
+list of Contributing Authors:
+
+    Tom Lane
+    Glenn Randers-Pehrson
+    Willem van Schaik
+
+libpng versions 0.89, June 1996, through 0.96, May 1997, are
+Copyright (c) 1996-1997 Andreas Dilger, are derived from libpng-0.88,
+and are distributed according to the same disclaimer and license as
+libpng-0.88, with the following individuals added to the list of
+Contributing Authors:
+
+    John Bowler
+    Kevin Bracey
+    Sam Bushell
+    Magnus Holmgren
+    Greg Roelofs
+    Tom Tanner
+
+Some files in the "scripts" directory have other copyright owners,
+but are released under this license.
+
+libpng versions 0.5, May 1995, through 0.88, January 1996, are
+Copyright (c) 1995-1996 Guy Eric Schalnat, Group 42, Inc.
+
+For the purposes of this copyright and license, "Contributing Authors"
+is defined as the following set of individuals:
+
+    Andreas Dilger
+    Dave Martindale
+    Guy Eric Schalnat
+    Paul Schmidt
+    Tim Wegner
+
+The PNG Reference Library is supplied "AS IS".  The Contributing
+Authors and Group 42, Inc. disclaim all warranties, expressed or
+implied, including, without limitation, the warranties of
+merchantability and of fitness for any purpose.  The Contributing
+Authors and Group 42, Inc. assume no liability for direct, indirect,
+incidental, special, exemplary, or consequential damages, which may
+result from the use of the PNG Reference Library, even if advised of
+the possibility of such damage.
+
+Permission is hereby granted to use, copy, modify, and distribute this
+source code, or portions hereof, for any purpose, without fee, subject
+to the following restrictions:
+
+ 1. The origin of this source code must not be misrepresented.
+
+ 2. Altered versions must be plainly marked as such and must not
+    be misrepresented as being the original source.
+
+ 3. This Copyright notice may not be removed or altered from any
+    source or altered source distribution.
+
+The Contributing Authors and Group 42, Inc. specifically permit,
+without fee, and encourage the use of this source code as a component
+to supporting the PNG file format in commercial products.  If you use
+this source code in a product, acknowledgment is not required but would
+be appreciated.
diff --git a/etc/licenses/libpng-README b/etc/licenses/libpng-README
new file mode 100644
index 0000000..cfc1f0e
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/libpng-README
@@ -0,0 +1,183 @@
+README for libpng version 1.6.37 - April 14, 2019
+=================================================
+
+See the note about version numbers near the top of png.h.
+See INSTALL for instructions on how to install libpng.
+
+Libpng comes in several distribution formats.  Get libpng-*.tar.gz or
+libpng-*.tar.xz or if you want UNIX-style line endings in the text
+files, or lpng*.7z or lpng*.zip if you want DOS-style line endings.
+
+Version 0.89 was the first official release of libpng.  Don't let the
+fact that it's the first release fool you.  The libpng library has been
+in extensive use and testing since mid-1995.  By late 1997 it had
+finally gotten to the stage where there hadn't been significant
+changes to the API in some time, and people have a bad feeling about
+libraries with versions < 1.0.  Version 1.0.0 was released in
+March 1998.
+
+****
+Note that some of the changes to the png_info structure render this
+version of the library binary incompatible with libpng-0.89 or
+earlier versions if you are using a shared library.  The type of the
+"filler" parameter for png_set_filler() has changed from png_byte to
+png_uint_32, which will affect shared-library applications that use
+this function.
+
+To avoid problems with changes to the internals of the png info_struct,
+new APIs have been made available in 0.95 to avoid direct application
+access to info_ptr.  These functions are the png_set_<chunk> and
+png_get_<chunk> functions.  These functions should be used when
+accessing/storing the info_struct data, rather than manipulating it
+directly, to avoid such problems in the future.
+
+It is important to note that the APIs did not make current programs
+that access the info struct directly incompatible with the new
+library, through libpng-1.2.x.  In libpng-1.4.x, which was meant to
+be a transitional release, members of the png_struct and the
+info_struct can still be accessed, but the compiler will issue a
+warning about deprecated usage.  Since libpng-1.5.0, direct access
+to these structs is not allowed, and the definitions of the structs
+reside in private pngstruct.h and pnginfo.h header files that are not
+accessible to applications.  It is strongly suggested that new
+programs use the new APIs (as shown in example.c and pngtest.c), and
+older programs be converted to the new format, to facilitate upgrades
+in the future.
+****
+
+Additions since 0.90 include the ability to compile libpng as a
+Windows DLL, and new APIs for accessing data in the info struct.
+Experimental functions include the ability to set weighting and cost
+factors for row filter selection, direct reads of integers from buffers
+on big-endian processors that support misaligned data access, faster
+methods of doing alpha composition, and more accurate 16->8 bit color
+conversion.
+
+The additions since 0.89 include the ability to read from a PNG stream
+which has had some (or all) of the signature bytes read by the calling
+application.  This also allows the reading of embedded PNG streams that
+do not have the PNG file signature.  As well, it is now possible to set
+the library action on the detection of chunk CRC errors.  It is possible
+to set different actions based on whether the CRC error occurred in a
+critical or an ancillary chunk.
+
+For a detailed description on using libpng, read libpng-manual.txt.
+For examples of libpng in a program, see example.c and pngtest.c.  For
+usage information and restrictions (what little they are) on libpng,
+see png.h.  For a description on using zlib (the compression library
+used by libpng) and zlib's restrictions, see zlib.h
+
+I have included a general makefile, as well as several machine and
+compiler specific ones, but you may have to modify one for your own
+needs.
+
+You should use zlib 1.0.4 or later to run this, but it MAY work with
+versions as old as zlib 0.95.  Even so, there are bugs in older zlib
+versions which can cause the output of invalid compression streams for
+some images.
+
+You should also note that zlib is a compression library that is useful
+for more things than just PNG files.  You can use zlib as a drop-in
+replacement for fread() and fwrite(), if you are so inclined.
+
+zlib should be available at the same place that libpng is, or at
+https://zlib.net.
+
+You may also want a copy of the PNG specification.  It is available
+as an RFC, a W3C Recommendation, and an ISO/IEC Standard.  You can find
+these at http://www.libpng.org/pub/png/pngdocs.html .
+
+This code is currently being archived at libpng.sourceforge.io in the
+[DOWNLOAD] area, and at http://libpng.download/src .
+
+This release, based in a large way on Glenn's, Guy's and Andreas'
+earlier work, was created and will be supported by myself and the PNG
+development group.
+
+Send comments/corrections/commendations to png-mng-implement at
+lists.sourceforge.net (subscription required; visit
+https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/png-mng-implement
+to subscribe).
+
+Send general questions about the PNG specification to png-mng-misc
+at lists.sourceforge.net (subscription required; visit
+https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/png-mng-misc to
+subscribe).
+
+Files in this distribution:
+
+      ANNOUNCE      =>  Announcement of this version, with recent changes
+      AUTHORS       =>  List of contributing authors
+      CHANGES       =>  Description of changes between libpng versions
+      KNOWNBUG      =>  List of known bugs and deficiencies
+      LICENSE       =>  License to use and redistribute libpng
+      README        =>  This file
+      TODO          =>  Things not implemented in the current library
+      TRADEMARK     =>  Trademark information
+      example.c     =>  Example code for using libpng functions
+      libpng.3      =>  manual page for libpng (includes libpng-manual.txt)
+      libpng-manual.txt  =>  Description of libpng and its functions
+      libpngpf.3    =>  manual page for libpng's private functions
+      png.5         =>  manual page for the PNG format
+      png.c         =>  Basic interface functions common to library
+      png.h         =>  Library function and interface declarations (public)
+      pngpriv.h     =>  Library function and interface declarations (private)
+      pngconf.h     =>  System specific library configuration (public)
+      pngstruct.h   =>  png_struct declaration (private)
+      pnginfo.h     =>  png_info struct declaration (private)
+      pngdebug.h    =>  debugging macros (private)
+      pngerror.c    =>  Error/warning message I/O functions
+      pngget.c      =>  Functions for retrieving info from struct
+      pngmem.c      =>  Memory handling functions
+      pngbar.png    =>  PNG logo, 88x31
+      pngnow.png    =>  PNG logo, 98x31
+      pngpread.c    =>  Progressive reading functions
+      pngread.c     =>  Read data/helper high-level functions
+      pngrio.c      =>  Lowest-level data read I/O functions
+      pngrtran.c    =>  Read data transformation functions
+      pngrutil.c    =>  Read data utility functions
+      pngset.c      =>  Functions for storing data into the info_struct
+      pngtest.c     =>  Library test program
+      pngtest.png   =>  Library test sample image
+      pngtrans.c    =>  Common data transformation functions
+      pngwio.c      =>  Lowest-level write I/O functions
+      pngwrite.c    =>  High-level write functions
+      pngwtran.c    =>  Write data transformations
+      pngwutil.c    =>  Write utility functions
+      arm           =>  Contains optimized code for the ARM platform
+      powerpc       =>  Contains optimized code for the PowerPC platform
+      contrib       =>  Contributions
+       arm-neon         =>  Optimized code for ARM-NEON platform
+       powerpc-vsx      =>  Optimized code for POWERPC-VSX platform
+       examples         =>  Example programs
+       gregbook         =>  source code for PNG reading and writing, from
+                            Greg Roelofs' "PNG: The Definitive Guide",
+                            O'Reilly, 1999
+       libtests         =>  Test programs
+       mips-msa         =>  Optimized code for MIPS-MSA platform
+       pngminim         =>  Minimal decoder, encoder, and progressive decoder
+                            programs demonstrating use of pngusr.dfa
+       pngminus         =>  Simple pnm2png and png2pnm programs
+       pngsuite         =>  Test images
+       testpngs
+       tools            =>  Various tools
+       visupng          =>  Contains a MSVC workspace for VisualPng
+      intel             =>  Optimized code for INTEL-SSE2 platform
+      mips              =>  Optimized code for MIPS platform
+      projects      =>  Contains project files and workspaces for
+                        building a DLL
+       owatcom          =>  Contains a WATCOM project for building libpng
+       visualc71        =>  Contains a Microsoft Visual C++ (MSVC)
+                            workspace for building libpng and zlib
+       vstudio          =>  Contains a Microsoft Visual C++ (MSVC)
+                            workspace for building libpng and zlib
+      scripts       =>  Directory containing scripts for building libpng:
+                            (see scripts/README.txt for the list of scripts)
+
+Good luck, and happy coding!
+
+ * Cosmin Truta (current maintainer, since 2018)
+ * Glenn Randers-Pehrson (former maintainer, 1998-2018)
+ * Andreas Eric Dilger (former maintainer, 1996-1997)
+ * Guy Eric Schalnat (original author and former maintainer, 1995-1996)
+   (formerly of Group 42, Inc.)
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--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/libtiff-COPYRIGHT
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+Copyright (c) 1988-1997 Sam Leffler
+Copyright (c) 1991-1997 Silicon Graphics, Inc.
+
+Permission to use, copy, modify, distribute, and sell this software and 
+its documentation for any purpose is hereby granted without fee, provided
+that (i) the above copyright notices and this permission notice appear in
+all copies of the software and related documentation, and (ii) the names of
+Sam Leffler and Silicon Graphics may not be used in any advertising or
+publicity relating to the software without the specific, prior written
+permission of Sam Leffler and Silicon Graphics.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS-IS" AND WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, 
+EXPRESS, IMPLIED OR OTHERWISE, INCLUDING WITHOUT LIMITATION, ANY 
+WARRANTY OF MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  
+
+IN NO EVENT SHALL SAM LEFFLER OR SILICON GRAPHICS BE LIABLE FOR
+ANY SPECIAL, INCIDENTAL, INDIRECT OR CONSEQUENTIAL DAMAGES OF ANY KIND,
+OR ANY DAMAGES WHATSOEVER RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS,
+WHETHER OR NOT ADVISED OF THE POSSIBILITY OF DAMAGE, AND ON ANY THEORY OF 
+LIABILITY, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE 
+OF THIS SOFTWARE.
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+Copyright (c) 2008-2015 The Khronos Group Inc.
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
+copy of this software and/or associated documentation files (the
+"Materials"), to deal in the Materials without restriction, including
+without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish,
+distribute, sublicense, and/or sell copies of the Materials, and to
+permit persons to whom the Materials are furnished to do so, subject to
+the following conditions:
+
+The above copyright notice and this permission notice shall be included
+in all copies or substantial portions of the Materials.
+
+MODIFICATIONS TO THIS FILE MAY MEAN IT NO LONGER ACCURATELY REFLECTS
+KHRONOS STANDARDS. THE UNMODIFIED, NORMATIVE VERSIONS OF KHRONOS
+SPECIFICATIONS AND HEADER INFORMATION ARE LOCATED AT
+   https://www.khronos.org/registry/
+
+THE MATERIALS ARE PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,
+EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
+MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.
+IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY
+CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT,
+TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE
+MATERIALS OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE MATERIALS.
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+Developers:
+-----------
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+Florian Kainz <kainz@ilm.com>
+Rod Bogart <rgb@ilm.com>
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+Nick Porcino <NPorcino@lucasarts.com>
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--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/openexr-AUTHORS.openexr
@@ -0,0 +1,49 @@
+Developers:
+-----------
+
+Florian Kainz <kainz@ilm.com>
+Rod Bogart <rgb@ilm.com>
+Drew Hess <dhess@ilm.com>
+Paul Schneider <paultschneider@mac.com>
+Bill Anderson <wja@ilm.com>
+Wojciech Jarosz <wjarosz@ucsd.edu>
+Andrew Kunz <akunz@ilm.com>
+Piotr Stanczyk <pstanczyk@ilm.com>
+Peter Hillman <peterh@weta.co.nz>
+Nick Porcino <nick.porcino@gmail.com>
+Kimball Thurston
+
+Contributors:
+-------------
+
+Simon Green <SGreen@nvidia.com>
+Rito Trevino <etrevino@ilm.com>
+Josh Pines
+Christian Rouet
+Rodrigo Damazio <rdamazio@lsi.usp.br>
+Greg Ward <gward@lmi.net>
+Joseph Goldstone <joseph@lp.com>
+Loren Carpenter, Pixar Animation Studios
+Nicholas Yue <yue.nicholas@gmail.com>
+Yunfeng Bai (ILM)
+Pascal Jette (Autodesk)
+Karl Rasche, DreamWorks Animation <Karl.Rasche@dreamworks.com>
+
+Win32 build system:
+-------------------
+
+Nick Porcino <NPorcino@lucasarts.com>
+Kimball Thurston
+
+Win32 port contributors:
+------------------------
+
+Dustin Graves <dgraves@computer.org>
+Jukka Liimatta <jukka.liimatta@twilight3d.com>
+Baumann Konstantin <Konstantin.Baumann@hpi.uni-potsdam.de>
+Daniel Koch <daniel@eyeonline.com>
+E. Scott Larsen <larsene@cs.unc.edu>
+stephan mantler <step@acm.org>
+Andreas Kahler <AKahler@nxn-software.com>
+Frank Jargstorff <fjargstorff@nvidia.com>
+Lutz Latta
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/openexr-LICENSE
@@ -0,0 +1,34 @@
+Copyright (c) 2006, Industrial Light & Magic, a division of Lucasfilm
+Entertainment Company Ltd.  Portions contributed and copyright held by
+others as indicated.  All rights reserved.
+
+Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+modification, are permitted provided that the following conditions are
+met:
+
+    * Redistributions of source code must retain the above
+      copyright notice, this list of conditions and the following
+      disclaimer.
+
+    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+      copyright notice, this list of conditions and the following
+      disclaimer in the documentation and/or other materials provided with
+      the distribution.
+
+    * Neither the name of Industrial Light & Magic nor the names of
+      any other contributors to this software may be used to endorse or
+      promote products derived from this software without specific prior
+      written permission.
+
+THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS
+IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR
+PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR
+CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+
diff --git a/etc/licenses/protobuf-LICENSE b/etc/licenses/protobuf-LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..f028c82
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/protobuf-LICENSE
@@ -0,0 +1,42 @@
+This license applies to all parts of Protocol Buffers except the following:
+
+  - Atomicops support for generic gcc, located in
+    src/google/protobuf/stubs/atomicops_internals_generic_gcc.h.
+    This file is copyrighted by Red Hat Inc.
+
+  - Atomicops support for AIX/POWER, located in
+    src/google/protobuf/stubs/atomicops_internals_power.h.
+    This file is copyrighted by Bloomberg Finance LP.
+
+Copyright 2014, Google Inc.  All rights reserved.
+
+Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+modification, are permitted provided that the following conditions are
+met:
+
+    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer
+in the documentation and/or other materials provided with the
+distribution.
+    * Neither the name of Google Inc. nor the names of its
+contributors may be used to endorse or promote products derived from
+this software without specific prior written permission.
+
+THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+"AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT
+OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,
+SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT
+LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+(INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE
+OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+
+Code generated by the Protocol Buffer compiler is owned by the owner
+of the input file used when generating it.  This code is not
+standalone and requires a support library to be linked with it.  This
+support library is itself covered by the above license.
diff --git a/etc/licenses/protobuf-README.md b/etc/licenses/protobuf-README.md
new file mode 100644
index 0000000..3040403
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/protobuf-README.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+Project: Protocol Buffers - Google's data interchange format
+Source code: https://github.com/protocolbuffers/protobuf
+Version: 3.5.2
diff --git a/etc/licenses/quirc-LICENSE b/etc/licenses/quirc-LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..d47c026
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/quirc-LICENSE
@@ -0,0 +1,16 @@
+quirc -- QR-code recognition library
+Copyright (C) 2010-2012 Daniel Beer <dlbeer@gmail.com>
+
+Permission to use, copy, modify, and/or distribute this software for
+any purpose with or without fee is hereby granted, provided that the
+above copyright notice and this permission notice appear in all
+copies.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS" AND THE AUTHOR DISCLAIMS ALL
+WARRANTIES WITH REGARD TO THIS SOFTWARE INCLUDING ALL IMPLIED
+WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS. IN NO EVENT SHALL THE
+AUTHOR BE LIABLE FOR ANY SPECIAL, DIRECT, INDIRECT, OR CONSEQUENTIAL
+DAMAGES OR ANY DAMAGES WHATSOEVER RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR
+PROFITS, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, NEGLIGENCE OR OTHER
+TORTIOUS ACTION, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE USE OR
+PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE.
diff --git a/etc/licenses/zlib-README b/etc/licenses/zlib-README
new file mode 100644
index 0000000..51106de
--- /dev/null
+++ b/etc/licenses/zlib-README
@@ -0,0 +1,115 @@
+ZLIB DATA COMPRESSION LIBRARY
+
+zlib 1.2.11 is a general purpose data compression library.  All the code is
+thread safe.  The data format used by the zlib library is described by RFCs
+(Request for Comments) 1950 to 1952 in the files
+http://tools.ietf.org/html/rfc1950 (zlib format), rfc1951 (deflate format) and
+rfc1952 (gzip format).
+
+All functions of the compression library are documented in the file zlib.h
+(volunteer to write man pages welcome, contact zlib@gzip.org).  A usage example
+of the library is given in the file test/example.c which also tests that
+the library is working correctly.  Another example is given in the file
+test/minigzip.c.  The compression library itself is composed of all source
+files in the root directory.
+
+To compile all files and run the test program, follow the instructions given at
+the top of Makefile.in.  In short "./configure; make test", and if that goes
+well, "make install" should work for most flavors of Unix.  For Windows, use
+one of the special makefiles in win32/ or contrib/vstudio/ .  For VMS, use
+make_vms.com.
+
+Questions about zlib should be sent to <zlib@gzip.org>, or to Gilles Vollant
+<info@winimage.com> for the Windows DLL version.  The zlib home page is
+http://zlib.net/ .  Before reporting a problem, please check this site to
+verify that you have the latest version of zlib; otherwise get the latest
+version and check whether the problem still exists or not.
+
+PLEASE read the zlib FAQ http://zlib.net/zlib_faq.html before asking for help.
+
+Mark Nelson <markn@ieee.org> wrote an article about zlib for the Jan.  1997
+issue of Dr.  Dobb's Journal; a copy of the article is available at
+http://marknelson.us/1997/01/01/zlib-engine/ .
+
+The changes made in version 1.2.11 are documented in the file ChangeLog.
+
+Unsupported third party contributions are provided in directory contrib/ .
+
+zlib is available in Java using the java.util.zip package, documented at
+http://java.sun.com/developer/technicalArticles/Programming/compression/ .
+
+A Perl interface to zlib written by Paul Marquess <pmqs@cpan.org> is available
+at CPAN (Comprehensive Perl Archive Network) sites, including
+http://search.cpan.org/~pmqs/IO-Compress-Zlib/ .
+
+A Python interface to zlib written by A.M. Kuchling <amk@amk.ca> is
+available in Python 1.5 and later versions, see
+http://docs.python.org/library/zlib.html .
+
+zlib is built into tcl: http://wiki.tcl.tk/4610 .
+
+An experimental package to read and write files in .zip format, written on top
+of zlib by Gilles Vollant <info@winimage.com>, is available in the
+contrib/minizip directory of zlib.
+
+
+Notes for some targets:
+
+- For Windows DLL versions, please see win32/DLL_FAQ.txt
+
+- For 64-bit Irix, deflate.c must be compiled without any optimization. With
+  -O, one libpng test fails. The test works in 32 bit mode (with the -n32
+  compiler flag). The compiler bug has been reported to SGI.
+
+- zlib doesn't work with gcc 2.6.3 on a DEC 3000/300LX under OSF/1 2.1 it works
+  when compiled with cc.
+
+- On Digital Unix 4.0D (formely OSF/1) on AlphaServer, the cc option -std1 is
+  necessary to get gzprintf working correctly. This is done by configure.
+
+- zlib doesn't work on HP-UX 9.05 with some versions of /bin/cc. It works with
+  other compilers. Use "make test" to check your compiler.
+
+- gzdopen is not supported on RISCOS or BEOS.
+
+- For PalmOs, see http://palmzlib.sourceforge.net/
+
+
+Acknowledgments:
+
+  The deflate format used by zlib was defined by Phil Katz.  The deflate and
+  zlib specifications were written by L.  Peter Deutsch.  Thanks to all the
+  people who reported problems and suggested various improvements in zlib; they
+  are too numerous to cite here.
+
+Copyright notice:
+
+ (C) 1995-2017 Jean-loup Gailly and Mark Adler
+
+  This software is provided 'as-is', without any express or implied
+  warranty.  In no event will the authors be held liable for any damages
+  arising from the use of this software.
+
+  Permission is granted to anyone to use this software for any purpose,
+  including commercial applications, and to alter it and redistribute it
+  freely, subject to the following restrictions:
+
+  1. The origin of this software must not be misrepresented; you must not
+     claim that you wrote the original software. If you use this software
+     in a product, an acknowledgment in the product documentation would be
+     appreciated but is not required.
+  2. Altered source versions must be plainly marked as such, and must not be
+     misrepresented as being the original software.
+  3. This notice may not be removed or altered from any source distribution.
+
+  Jean-loup Gailly        Mark Adler
+  jloup@gzip.org          madler@alumni.caltech.edu
+
+If you use the zlib library in a product, we would appreciate *not* receiving
+lengthy legal documents to sign.  The sources are provided for free but without
+warranty of any kind.  The library has been entirely written by Jean-loup
+Gailly and Mark Adler; it does not include third-party code.
+
+If you redistribute modified sources, we would appreciate that you include in
+the file ChangeLog history information documenting your changes.  Please read
+the FAQ for more information on the distribution of modified source versions.
diff --git a/include/opencv2/calib3d.hpp b/include/opencv2/calib3d.hpp
new file mode 100644
index 0000000..d3486b4
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/calib3d.hpp
@@ -0,0 +1,3323 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CALIB3D_HPP
+#define OPENCV_CALIB3D_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/features2d.hpp"
+#include "opencv2/core/affine.hpp"
+
+/**
+  @defgroup calib3d Camera Calibration and 3D Reconstruction
+
+The functions in this section use a so-called pinhole camera model. In this model, a scene view is
+formed by projecting 3D points into the image plane using a perspective transformation.
+
+\f[s  \; m' = A [R|t] M'\f]
+
+or
+
+\f[s  \vecthree{u}{v}{1} = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}
+\begin{bmatrix}
+r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_1  \\
+r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_2  \\
+r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_3
+\end{bmatrix}
+\begin{bmatrix}
+X \\
+Y \\
+Z \\
+1
+\end{bmatrix}\f]
+
+where:
+
+-   \f$(X, Y, Z)\f$ are the coordinates of a 3D point in the world coordinate space
+-   \f$(u, v)\f$ are the coordinates of the projection point in pixels
+-   \f$A\f$ is a camera matrix, or a matrix of intrinsic parameters
+-   \f$(cx, cy)\f$ is a principal point that is usually at the image center
+-   \f$fx, fy\f$ are the focal lengths expressed in pixel units.
+
+Thus, if an image from the camera is scaled by a factor, all of these parameters should be scaled
+(multiplied/divided, respectively) by the same factor. The matrix of intrinsic parameters does not
+depend on the scene viewed. So, once estimated, it can be re-used as long as the focal length is
+fixed (in case of zoom lens). The joint rotation-translation matrix \f$[R|t]\f$ is called a matrix of
+extrinsic parameters. It is used to describe the camera motion around a static scene, or vice versa,
+rigid motion of an object in front of a still camera. That is, \f$[R|t]\f$ translates coordinates of a
+point \f$(X, Y, Z)\f$ to a coordinate system, fixed with respect to the camera. The transformation above
+is equivalent to the following (when \f$z \ne 0\f$ ):
+
+\f[\begin{array}{l}
+\vecthree{x}{y}{z} = R  \vecthree{X}{Y}{Z} + t \\
+x' = x/z \\
+y' = y/z \\
+u = f_x*x' + c_x \\
+v = f_y*y' + c_y
+\end{array}\f]
+
+The following figure illustrates the pinhole camera model.
+
+![Pinhole camera model](pics/pinhole_camera_model.png)
+
+Real lenses usually have some distortion, mostly radial distortion and slight tangential distortion.
+So, the above model is extended as:
+
+\f[\begin{array}{l}
+\vecthree{x}{y}{z} = R  \vecthree{X}{Y}{Z} + t \\
+x' = x/z \\
+y' = y/z \\
+x'' = x'  \frac{1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6}{1 + k_4 r^2 + k_5 r^4 + k_6 r^6} + 2 p_1 x' y' + p_2(r^2 + 2 x'^2) + s_1 r^2 + s_2 r^4 \\
+y'' = y'  \frac{1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6}{1 + k_4 r^2 + k_5 r^4 + k_6 r^6} + p_1 (r^2 + 2 y'^2) + 2 p_2 x' y' + s_3 r^2 + s_4 r^4 \\
+\text{where} \quad r^2 = x'^2 + y'^2  \\
+u = f_x*x'' + c_x \\
+v = f_y*y'' + c_y
+\end{array}\f]
+
+\f$k_1\f$, \f$k_2\f$, \f$k_3\f$, \f$k_4\f$, \f$k_5\f$, and \f$k_6\f$ are radial distortion coefficients. \f$p_1\f$ and \f$p_2\f$ are
+tangential distortion coefficients. \f$s_1\f$, \f$s_2\f$, \f$s_3\f$, and \f$s_4\f$, are the thin prism distortion
+coefficients. Higher-order coefficients are not considered in OpenCV.
+
+The next figures show two common types of radial distortion: barrel distortion (typically \f$ k_1 < 0 \f$) and pincushion distortion (typically \f$ k_1 > 0 \f$).
+
+![](pics/distortion_examples.png)
+![](pics/distortion_examples2.png)
+
+In some cases the image sensor may be tilted in order to focus an oblique plane in front of the
+camera (Scheimpfug condition). This can be useful for particle image velocimetry (PIV) or
+triangulation with a laser fan. The tilt causes a perspective distortion of \f$x''\f$ and
+\f$y''\f$. This distortion can be modelled in the following way, see e.g. @cite Louhichi07.
+
+\f[\begin{array}{l}
+s\vecthree{x'''}{y'''}{1} =
+\vecthreethree{R_{33}(\tau_x, \tau_y)}{0}{-R_{13}(\tau_x, \tau_y)}
+{0}{R_{33}(\tau_x, \tau_y)}{-R_{23}(\tau_x, \tau_y)}
+{0}{0}{1} R(\tau_x, \tau_y) \vecthree{x''}{y''}{1}\\
+u = f_x*x''' + c_x \\
+v = f_y*y''' + c_y
+\end{array}\f]
+
+where the matrix \f$R(\tau_x, \tau_y)\f$ is defined by two rotations with angular parameter \f$\tau_x\f$
+and \f$\tau_y\f$, respectively,
+
+\f[
+R(\tau_x, \tau_y) =
+\vecthreethree{\cos(\tau_y)}{0}{-\sin(\tau_y)}{0}{1}{0}{\sin(\tau_y)}{0}{\cos(\tau_y)}
+\vecthreethree{1}{0}{0}{0}{\cos(\tau_x)}{\sin(\tau_x)}{0}{-\sin(\tau_x)}{\cos(\tau_x)} =
+\vecthreethree{\cos(\tau_y)}{\sin(\tau_y)\sin(\tau_x)}{-\sin(\tau_y)\cos(\tau_x)}
+{0}{\cos(\tau_x)}{\sin(\tau_x)}
+{\sin(\tau_y)}{-\cos(\tau_y)\sin(\tau_x)}{\cos(\tau_y)\cos(\tau_x)}.
+\f]
+
+In the functions below the coefficients are passed or returned as
+
+\f[(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f]
+
+vector. That is, if the vector contains four elements, it means that \f$k_3=0\f$ . The distortion
+coefficients do not depend on the scene viewed. Thus, they also belong to the intrinsic camera
+parameters. And they remain the same regardless of the captured image resolution. If, for example, a
+camera has been calibrated on images of 320 x 240 resolution, absolutely the same distortion
+coefficients can be used for 640 x 480 images from the same camera while \f$f_x\f$, \f$f_y\f$, \f$c_x\f$, and
+\f$c_y\f$ need to be scaled appropriately.
+
+The functions below use the above model to do the following:
+
+-   Project 3D points to the image plane given intrinsic and extrinsic parameters.
+-   Compute extrinsic parameters given intrinsic parameters, a few 3D points, and their
+projections.
+-   Estimate intrinsic and extrinsic camera parameters from several views of a known calibration
+pattern (every view is described by several 3D-2D point correspondences).
+-   Estimate the relative position and orientation of the stereo camera "heads" and compute the
+*rectification* transformation that makes the camera optical axes parallel.
+
+@note
+    -   A calibration sample for 3 cameras in horizontal position can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/3calibration.cpp
+    -   A calibration sample based on a sequence of images can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/calibration.cpp
+    -   A calibration sample in order to do 3D reconstruction can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/build3dmodel.cpp
+    -   A calibration example on stereo calibration can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/stereo_calib.cpp
+    -   A calibration example on stereo matching can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/stereo_match.cpp
+    -   (Python) A camera calibration sample can be found at
+        opencv_source_code/samples/python/calibrate.py
+
+  @{
+    @defgroup calib3d_fisheye Fisheye camera model
+
+    Definitions: Let P be a point in 3D of coordinates X in the world reference frame (stored in the
+    matrix X) The coordinate vector of P in the camera reference frame is:
+
+    \f[Xc = R X + T\f]
+
+    where R is the rotation matrix corresponding to the rotation vector om: R = rodrigues(om); call x, y
+    and z the 3 coordinates of Xc:
+
+    \f[x = Xc_1 \\ y = Xc_2 \\ z = Xc_3\f]
+
+    The pinhole projection coordinates of P is [a; b] where
+
+    \f[a = x / z \ and \ b = y / z \\ r^2 = a^2 + b^2 \\ \theta = atan(r)\f]
+
+    Fisheye distortion:
+
+    \f[\theta_d = \theta (1 + k_1 \theta^2 + k_2 \theta^4 + k_3 \theta^6 + k_4 \theta^8)\f]
+
+    The distorted point coordinates are [x'; y'] where
+
+    \f[x' = (\theta_d / r) a \\ y' = (\theta_d / r) b \f]
+
+    Finally, conversion into pixel coordinates: The final pixel coordinates vector [u; v] where:
+
+    \f[u = f_x (x' + \alpha y') + c_x \\
+    v = f_y y' + c_y\f]
+
+    @defgroup calib3d_c C API
+
+  @}
+ */
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup calib3d
+//! @{
+
+//! type of the robust estimation algorithm
+enum { LMEDS  = 4, //!< least-median of squares algorithm
+       RANSAC = 8, //!< RANSAC algorithm
+       RHO    = 16 //!< RHO algorithm
+     };
+
+enum SolvePnPMethod {
+    SOLVEPNP_ITERATIVE   = 0,
+    SOLVEPNP_EPNP        = 1, //!< EPnP: Efficient Perspective-n-Point Camera Pose Estimation @cite lepetit2009epnp
+    SOLVEPNP_P3P         = 2, //!< Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem @cite gao2003complete
+    SOLVEPNP_DLS         = 3, //!< A Direct Least-Squares (DLS) Method for PnP  @cite hesch2011direct
+    SOLVEPNP_UPNP        = 4, //!< Exhaustive Linearization for Robust Camera Pose and Focal Length Estimation @cite penate2013exhaustive
+    SOLVEPNP_AP3P        = 5, //!< An Efficient Algebraic Solution to the Perspective-Three-Point Problem @cite Ke17
+    SOLVEPNP_IPPE        = 6, //!< Infinitesimal Plane-Based Pose Estimation @cite Collins14 \n
+                              //!< Object points must be coplanar.
+    SOLVEPNP_IPPE_SQUARE = 7, //!< Infinitesimal Plane-Based Pose Estimation @cite Collins14 \n
+                              //!< This is a special case suitable for marker pose estimation.\n
+                              //!< 4 coplanar object points must be defined in the following order:
+                              //!<   - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+                              //!<   - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+                              //!<   - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+                              //!<   - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+#ifndef CV_DOXYGEN
+    SOLVEPNP_MAX_COUNT        //!< Used for count
+#endif
+};
+
+enum { CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH = 1,
+       CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE = 2,
+       CALIB_CB_FILTER_QUADS    = 4,
+       CALIB_CB_FAST_CHECK      = 8,
+       CALIB_CB_EXHAUSTIVE      = 16,
+       CALIB_CB_ACCURACY        = 32
+     };
+
+enum { CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID  = 1,
+       CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID = 2,
+       CALIB_CB_CLUSTERING      = 4
+     };
+
+enum { CALIB_NINTRINSIC          = 18,
+       CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 0x00001,
+       CALIB_FIX_ASPECT_RATIO    = 0x00002,
+       CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT = 0x00004,
+       CALIB_ZERO_TANGENT_DIST   = 0x00008,
+       CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH    = 0x00010,
+       CALIB_FIX_K1              = 0x00020,
+       CALIB_FIX_K2              = 0x00040,
+       CALIB_FIX_K3              = 0x00080,
+       CALIB_FIX_K4              = 0x00800,
+       CALIB_FIX_K5              = 0x01000,
+       CALIB_FIX_K6              = 0x02000,
+       CALIB_RATIONAL_MODEL      = 0x04000,
+       CALIB_THIN_PRISM_MODEL    = 0x08000,
+       CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4     = 0x10000,
+       CALIB_TILTED_MODEL        = 0x40000,
+       CALIB_FIX_TAUX_TAUY       = 0x80000,
+       CALIB_USE_QR              = 0x100000, //!< use QR instead of SVD decomposition for solving. Faster but potentially less precise
+       CALIB_FIX_TANGENT_DIST    = 0x200000,
+       // only for stereo
+       CALIB_FIX_INTRINSIC       = 0x00100,
+       CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH   = 0x00200,
+       // for stereo rectification
+       CALIB_ZERO_DISPARITY      = 0x00400,
+       CALIB_USE_LU              = (1 << 17), //!< use LU instead of SVD decomposition for solving. much faster but potentially less precise
+       CALIB_USE_EXTRINSIC_GUESS = (1 << 22)  //!< for stereoCalibrate
+     };
+
+//! the algorithm for finding fundamental matrix
+enum { FM_7POINT = 1, //!< 7-point algorithm
+       FM_8POINT = 2, //!< 8-point algorithm
+       FM_LMEDS  = 4, //!< least-median algorithm. 7-point algorithm is used.
+       FM_RANSAC = 8  //!< RANSAC algorithm. It needs at least 15 points. 7-point algorithm is used.
+     };
+
+enum HandEyeCalibrationMethod
+{
+    CALIB_HAND_EYE_TSAI         = 0, //!< A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics Hand/Eye Calibration @cite Tsai89
+    CALIB_HAND_EYE_PARK         = 1, //!< Robot Sensor Calibration: Solving AX = XB on the Euclidean Group @cite Park94
+    CALIB_HAND_EYE_HORAUD       = 2, //!< Hand-eye Calibration @cite Horaud95
+    CALIB_HAND_EYE_ANDREFF      = 3, //!< On-line Hand-Eye Calibration @cite Andreff99
+    CALIB_HAND_EYE_DANIILIDIS   = 4  //!< Hand-Eye Calibration Using Dual Quaternions @cite Daniilidis98
+};
+
+
+/** @brief Converts a rotation matrix to a rotation vector or vice versa.
+
+@param src Input rotation vector (3x1 or 1x3) or rotation matrix (3x3).
+@param dst Output rotation matrix (3x3) or rotation vector (3x1 or 1x3), respectively.
+@param jacobian Optional output Jacobian matrix, 3x9 or 9x3, which is a matrix of partial
+derivatives of the output array components with respect to the input array components.
+
+\f[\begin{array}{l} \theta \leftarrow norm(r) \\ r  \leftarrow r/ \theta \\ R =  \cos{\theta} I + (1- \cos{\theta} ) r r^T +  \sin{\theta} \vecthreethree{0}{-r_z}{r_y}{r_z}{0}{-r_x}{-r_y}{r_x}{0} \end{array}\f]
+
+Inverse transformation can be also done easily, since
+
+\f[\sin ( \theta ) \vecthreethree{0}{-r_z}{r_y}{r_z}{0}{-r_x}{-r_y}{r_x}{0} = \frac{R - R^T}{2}\f]
+
+A rotation vector is a convenient and most compact representation of a rotation matrix (since any
+rotation matrix has just 3 degrees of freedom). The representation is used in the global 3D geometry
+optimization procedures like calibrateCamera, stereoCalibrate, or solvePnP .
+ */
+CV_EXPORTS_W void Rodrigues( InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian = noArray() );
+
+
+
+/** Levenberg-Marquardt solver. Starting with the specified vector of parameters it
+    optimizes the target vector criteria "err"
+    (finds local minima of each target vector component absolute value).
+
+    When needed, it calls user-provided callback.
+*/
+class CV_EXPORTS LMSolver : public Algorithm
+{
+public:
+    class CV_EXPORTS Callback
+    {
+    public:
+        virtual ~Callback() {}
+        /**
+         computes error and Jacobian for the specified vector of parameters
+
+         @param param the current vector of parameters
+         @param err output vector of errors: err_i = actual_f_i - ideal_f_i
+         @param J output Jacobian: J_ij = d(err_i)/d(param_j)
+
+         when J=noArray(), it means that it does not need to be computed.
+         Dimensionality of error vector and param vector can be different.
+         The callback should explicitly allocate (with "create" method) each output array
+         (unless it's noArray()).
+        */
+        virtual bool compute(InputArray param, OutputArray err, OutputArray J) const = 0;
+    };
+
+    /**
+       Runs Levenberg-Marquardt algorithm using the passed vector of parameters as the start point.
+       The final vector of parameters (whether the algorithm converged or not) is stored at the same
+       vector. The method returns the number of iterations used. If it's equal to the previously specified
+       maxIters, there is a big chance the algorithm did not converge.
+
+       @param param initial/final vector of parameters.
+
+       Note that the dimensionality of parameter space is defined by the size of param vector,
+       and the dimensionality of optimized criteria is defined by the size of err vector
+       computed by the callback.
+    */
+    virtual int run(InputOutputArray param) const = 0;
+
+    /**
+       Sets the maximum number of iterations
+       @param maxIters the number of iterations
+    */
+    virtual void setMaxIters(int maxIters) = 0;
+    /**
+       Retrieves the current maximum number of iterations
+    */
+    virtual int getMaxIters() const = 0;
+
+    /**
+       Creates Levenberg-Marquard solver
+
+       @param cb callback
+       @param maxIters maximum number of iterations that can be further
+         modified using setMaxIters() method.
+    */
+    static Ptr<LMSolver> create(const Ptr<LMSolver::Callback>& cb, int maxIters);
+    static Ptr<LMSolver> create(const Ptr<LMSolver::Callback>& cb, int maxIters, double eps);
+};
+
+
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/features2D/Homography/pose_from_homography.cpp
+An example program about pose estimation from coplanar points
+
+Check @ref tutorial_homography "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Finds a perspective transformation between two planes.
+
+@param srcPoints Coordinates of the points in the original plane, a matrix of the type CV_32FC2
+or vector\<Point2f\> .
+@param dstPoints Coordinates of the points in the target plane, a matrix of the type CV_32FC2 or
+a vector\<Point2f\> .
+@param method Method used to compute a homography matrix. The following methods are possible:
+-   **0** - a regular method using all the points, i.e., the least squares method
+-   **RANSAC** - RANSAC-based robust method
+-   **LMEDS** - Least-Median robust method
+-   **RHO** - PROSAC-based robust method
+@param ransacReprojThreshold Maximum allowed reprojection error to treat a point pair as an inlier
+(used in the RANSAC and RHO methods only). That is, if
+\f[\| \texttt{dstPoints} _i -  \texttt{convertPointsHomogeneous} ( \texttt{H} * \texttt{srcPoints} _i) \|_2  >  \texttt{ransacReprojThreshold}\f]
+then the point \f$i\f$ is considered as an outlier. If srcPoints and dstPoints are measured in pixels,
+it usually makes sense to set this parameter somewhere in the range of 1 to 10.
+@param mask Optional output mask set by a robust method ( RANSAC or LMEDS ). Note that the input
+mask values are ignored.
+@param maxIters The maximum number of RANSAC iterations.
+@param confidence Confidence level, between 0 and 1.
+
+The function finds and returns the perspective transformation \f$H\f$ between the source and the
+destination planes:
+
+\f[s_i  \vecthree{x'_i}{y'_i}{1} \sim H  \vecthree{x_i}{y_i}{1}\f]
+
+so that the back-projection error
+
+\f[\sum _i \left ( x'_i- \frac{h_{11} x_i + h_{12} y_i + h_{13}}{h_{31} x_i + h_{32} y_i + h_{33}} \right )^2+ \left ( y'_i- \frac{h_{21} x_i + h_{22} y_i + h_{23}}{h_{31} x_i + h_{32} y_i + h_{33}} \right )^2\f]
+
+is minimized. If the parameter method is set to the default value 0, the function uses all the point
+pairs to compute an initial homography estimate with a simple least-squares scheme.
+
+However, if not all of the point pairs ( \f$srcPoints_i\f$, \f$dstPoints_i\f$ ) fit the rigid perspective
+transformation (that is, there are some outliers), this initial estimate will be poor. In this case,
+you can use one of the three robust methods. The methods RANSAC, LMeDS and RHO try many different
+random subsets of the corresponding point pairs (of four pairs each, collinear pairs are discarded), estimate the homography matrix
+using this subset and a simple least-squares algorithm, and then compute the quality/goodness of the
+computed homography (which is the number of inliers for RANSAC or the least median re-projection error for
+LMeDS). The best subset is then used to produce the initial estimate of the homography matrix and
+the mask of inliers/outliers.
+
+Regardless of the method, robust or not, the computed homography matrix is refined further (using
+inliers only in case of a robust method) with the Levenberg-Marquardt method to reduce the
+re-projection error even more.
+
+The methods RANSAC and RHO can handle practically any ratio of outliers but need a threshold to
+distinguish inliers from outliers. The method LMeDS does not need any threshold but it works
+correctly only when there are more than 50% of inliers. Finally, if there are no outliers and the
+noise is rather small, use the default method (method=0).
+
+The function is used to find initial intrinsic and extrinsic matrices. Homography matrix is
+determined up to a scale. Thus, it is normalized so that \f$h_{33}=1\f$. Note that whenever an \f$H\f$ matrix
+cannot be estimated, an empty one will be returned.
+
+@sa
+getAffineTransform, estimateAffine2D, estimateAffinePartial2D, getPerspectiveTransform, warpPerspective,
+perspectiveTransform
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat findHomography( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints,
+                                 int method = 0, double ransacReprojThreshold = 3,
+                                 OutputArray mask=noArray(), const int maxIters = 2000,
+                                 const double confidence = 0.995);
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS Mat findHomography( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints,
+                               OutputArray mask, int method = 0, double ransacReprojThreshold = 3 );
+
+/** @brief Computes an RQ decomposition of 3x3 matrices.
+
+@param src 3x3 input matrix.
+@param mtxR Output 3x3 upper-triangular matrix.
+@param mtxQ Output 3x3 orthogonal matrix.
+@param Qx Optional output 3x3 rotation matrix around x-axis.
+@param Qy Optional output 3x3 rotation matrix around y-axis.
+@param Qz Optional output 3x3 rotation matrix around z-axis.
+
+The function computes a RQ decomposition using the given rotations. This function is used in
+decomposeProjectionMatrix to decompose the left 3x3 submatrix of a projection matrix into a camera
+and a rotation matrix.
+
+It optionally returns three rotation matrices, one for each axis, and the three Euler angles in
+degrees (as the return value) that could be used in OpenGL. Note, there is always more than one
+sequence of rotations about the three principal axes that results in the same orientation of an
+object, e.g. see @cite Slabaugh . Returned tree rotation matrices and corresponding three Euler angles
+are only one of the possible solutions.
+ */
+CV_EXPORTS_W Vec3d RQDecomp3x3( InputArray src, OutputArray mtxR, OutputArray mtxQ,
+                                OutputArray Qx = noArray(),
+                                OutputArray Qy = noArray(),
+                                OutputArray Qz = noArray());
+
+/** @brief Decomposes a projection matrix into a rotation matrix and a camera matrix.
+
+@param projMatrix 3x4 input projection matrix P.
+@param cameraMatrix Output 3x3 camera matrix K.
+@param rotMatrix Output 3x3 external rotation matrix R.
+@param transVect Output 4x1 translation vector T.
+@param rotMatrixX Optional 3x3 rotation matrix around x-axis.
+@param rotMatrixY Optional 3x3 rotation matrix around y-axis.
+@param rotMatrixZ Optional 3x3 rotation matrix around z-axis.
+@param eulerAngles Optional three-element vector containing three Euler angles of rotation in
+degrees.
+
+The function computes a decomposition of a projection matrix into a calibration and a rotation
+matrix and the position of a camera.
+
+It optionally returns three rotation matrices, one for each axis, and three Euler angles that could
+be used in OpenGL. Note, there is always more than one sequence of rotations about the three
+principal axes that results in the same orientation of an object, e.g. see @cite Slabaugh . Returned
+tree rotation matrices and corresponding three Euler angles are only one of the possible solutions.
+
+The function is based on RQDecomp3x3 .
+ */
+CV_EXPORTS_W void decomposeProjectionMatrix( InputArray projMatrix, OutputArray cameraMatrix,
+                                             OutputArray rotMatrix, OutputArray transVect,
+                                             OutputArray rotMatrixX = noArray(),
+                                             OutputArray rotMatrixY = noArray(),
+                                             OutputArray rotMatrixZ = noArray(),
+                                             OutputArray eulerAngles =noArray() );
+
+/** @brief Computes partial derivatives of the matrix product for each multiplied matrix.
+
+@param A First multiplied matrix.
+@param B Second multiplied matrix.
+@param dABdA First output derivative matrix d(A\*B)/dA of size
+\f$\texttt{A.rows*B.cols} \times {A.rows*A.cols}\f$ .
+@param dABdB Second output derivative matrix d(A\*B)/dB of size
+\f$\texttt{A.rows*B.cols} \times {B.rows*B.cols}\f$ .
+
+The function computes partial derivatives of the elements of the matrix product \f$A*B\f$ with regard to
+the elements of each of the two input matrices. The function is used to compute the Jacobian
+matrices in stereoCalibrate but can also be used in any other similar optimization function.
+ */
+CV_EXPORTS_W void matMulDeriv( InputArray A, InputArray B, OutputArray dABdA, OutputArray dABdB );
+
+/** @brief Combines two rotation-and-shift transformations.
+
+@param rvec1 First rotation vector.
+@param tvec1 First translation vector.
+@param rvec2 Second rotation vector.
+@param tvec2 Second translation vector.
+@param rvec3 Output rotation vector of the superposition.
+@param tvec3 Output translation vector of the superposition.
+@param dr3dr1 Optional output derivative of rvec3 with regard to rvec1
+@param dr3dt1 Optional output derivative of rvec3 with regard to tvec1
+@param dr3dr2 Optional output derivative of rvec3 with regard to rvec2
+@param dr3dt2 Optional output derivative of rvec3 with regard to tvec2
+@param dt3dr1 Optional output derivative of tvec3 with regard to rvec1
+@param dt3dt1 Optional output derivative of tvec3 with regard to tvec1
+@param dt3dr2 Optional output derivative of tvec3 with regard to rvec2
+@param dt3dt2 Optional output derivative of tvec3 with regard to tvec2
+
+The functions compute:
+
+\f[\begin{array}{l} \texttt{rvec3} =  \mathrm{rodrigues} ^{-1} \left ( \mathrm{rodrigues} ( \texttt{rvec2} )  \cdot \mathrm{rodrigues} ( \texttt{rvec1} ) \right )  \\ \texttt{tvec3} =  \mathrm{rodrigues} ( \texttt{rvec2} )  \cdot \texttt{tvec1} +  \texttt{tvec2} \end{array} ,\f]
+
+where \f$\mathrm{rodrigues}\f$ denotes a rotation vector to a rotation matrix transformation, and
+\f$\mathrm{rodrigues}^{-1}\f$ denotes the inverse transformation. See Rodrigues for details.
+
+Also, the functions can compute the derivatives of the output vectors with regards to the input
+vectors (see matMulDeriv ). The functions are used inside stereoCalibrate but can also be used in
+your own code where Levenberg-Marquardt or another gradient-based solver is used to optimize a
+function that contains a matrix multiplication.
+ */
+CV_EXPORTS_W void composeRT( InputArray rvec1, InputArray tvec1,
+                             InputArray rvec2, InputArray tvec2,
+                             OutputArray rvec3, OutputArray tvec3,
+                             OutputArray dr3dr1 = noArray(), OutputArray dr3dt1 = noArray(),
+                             OutputArray dr3dr2 = noArray(), OutputArray dr3dt2 = noArray(),
+                             OutputArray dt3dr1 = noArray(), OutputArray dt3dt1 = noArray(),
+                             OutputArray dt3dr2 = noArray(), OutputArray dt3dt2 = noArray() );
+
+/** @brief Projects 3D points to an image plane.
+
+@param objectPoints Array of object points, 3xN/Nx3 1-channel or 1xN/Nx1 3-channel (or
+vector\<Point3f\> ), where N is the number of points in the view.
+@param rvec Rotation vector. See Rodrigues for details.
+@param tvec Translation vector.
+@param cameraMatrix Camera matrix \f$A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is empty, the zero distortion coefficients are assumed.
+@param imagePoints Output array of image points, 1xN/Nx1 2-channel, or
+vector\<Point2f\> .
+@param jacobian Optional output 2Nx(10+\<numDistCoeffs\>) jacobian matrix of derivatives of image
+points with respect to components of the rotation vector, translation vector, focal lengths,
+coordinates of the principal point and the distortion coefficients. In the old interface different
+components of the jacobian are returned via different output parameters.
+@param aspectRatio Optional "fixed aspect ratio" parameter. If the parameter is not 0, the
+function assumes that the aspect ratio (*fx/fy*) is fixed and correspondingly adjusts the jacobian
+matrix.
+
+The function computes projections of 3D points to the image plane given intrinsic and extrinsic
+camera parameters. Optionally, the function computes Jacobians - matrices of partial derivatives of
+image points coordinates (as functions of all the input parameters) with respect to the particular
+parameters, intrinsic and/or extrinsic. The Jacobians are used during the global optimization in
+calibrateCamera, solvePnP, and stereoCalibrate . The function itself can also be used to compute a
+re-projection error given the current intrinsic and extrinsic parameters.
+
+@note By setting rvec=tvec=(0,0,0) or by setting cameraMatrix to a 3x3 identity matrix, or by
+passing zero distortion coefficients, you can get various useful partial cases of the function. This
+means that you can compute the distorted coordinates for a sparse set of points or apply a
+perspective transformation (and also compute the derivatives) in the ideal zero-distortion setup.
+ */
+CV_EXPORTS_W void projectPoints( InputArray objectPoints,
+                                 InputArray rvec, InputArray tvec,
+                                 InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                 OutputArray imagePoints,
+                                 OutputArray jacobian = noArray(),
+                                 double aspectRatio = 0 );
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/features2D/Homography/homography_from_camera_displacement.cpp
+An example program about homography from the camera displacement
+
+Check @ref tutorial_homography "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Finds an object pose from 3D-2D point correspondences.
+This function returns the rotation and the translation vectors that transform a 3D point expressed in the object
+coordinate frame to the camera coordinate frame, using different methods:
+- P3P methods (@ref SOLVEPNP_P3P, @ref SOLVEPNP_AP3P): need 4 input points to return a unique solution.
+- @ref SOLVEPNP_IPPE Input points must be >= 4 and object points must be coplanar.
+- @ref SOLVEPNP_IPPE_SQUARE Special case suitable for marker pose estimation.
+Number of input points must be 4. Object points must be defined in the following order:
+  - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+  - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+- for all the other flags, number of input points must be >= 4 and object points can be in any configuration.
+
+@param objectPoints Array of object points in the object coordinate space, Nx3 1-channel or
+1xN/Nx1 3-channel, where N is the number of points. vector\<Point3f\> can be also passed here.
+@param imagePoints Array of corresponding image points, Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point2f\> can be also passed here.
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{fx}{0}{cx}{0}{fy}{cy}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param rvec Output rotation vector (see @ref Rodrigues ) that, together with tvec, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system.
+@param tvec Output translation vector.
+@param useExtrinsicGuess Parameter used for #SOLVEPNP_ITERATIVE. If true (1), the function uses
+the provided rvec and tvec values as initial approximations of the rotation and translation
+vectors, respectively, and further optimizes them.
+@param flags Method for solving a PnP problem:
+-   **SOLVEPNP_ITERATIVE** Iterative method is based on a Levenberg-Marquardt optimization. In
+this case the function finds such a pose that minimizes reprojection error, that is the sum
+of squared distances between the observed projections imagePoints and the projected (using
+projectPoints ) objectPoints .
+-   **SOLVEPNP_P3P** Method is based on the paper of X.S. Gao, X.-R. Hou, J. Tang, H.-F. Chang
+"Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem" (@cite gao2003complete).
+In this case the function requires exactly four object and image points.
+-   **SOLVEPNP_AP3P** Method is based on the paper of T. Ke, S. Roumeliotis
+"An Efficient Algebraic Solution to the Perspective-Three-Point Problem" (@cite Ke17).
+In this case the function requires exactly four object and image points.
+-   **SOLVEPNP_EPNP** Method has been introduced by F. Moreno-Noguer, V. Lepetit and P. Fua in the
+paper "EPnP: Efficient Perspective-n-Point Camera Pose Estimation" (@cite lepetit2009epnp).
+-   **SOLVEPNP_DLS** Method is based on the paper of J. Hesch and S. Roumeliotis.
+"A Direct Least-Squares (DLS) Method for PnP" (@cite hesch2011direct).
+-   **SOLVEPNP_UPNP** Method is based on the paper of A. Penate-Sanchez, J. Andrade-Cetto,
+F. Moreno-Noguer. "Exhaustive Linearization for Robust Camera Pose and Focal Length
+Estimation" (@cite penate2013exhaustive). In this case the function also estimates the parameters \f$f_x\f$ and \f$f_y\f$
+assuming that both have the same value. Then the cameraMatrix is updated with the estimated
+focal length.
+-   **SOLVEPNP_IPPE** Method is based on the paper of T. Collins and A. Bartoli.
+"Infinitesimal Plane-Based Pose Estimation" (@cite Collins14). This method requires coplanar object points.
+-   **SOLVEPNP_IPPE_SQUARE** Method is based on the paper of Toby Collins and Adrien Bartoli.
+"Infinitesimal Plane-Based Pose Estimation" (@cite Collins14). This method is suitable for marker pose estimation.
+It requires 4 coplanar object points defined in the following order:
+  - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+  - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+
+The function estimates the object pose given a set of object points, their corresponding image
+projections, as well as the camera matrix and the distortion coefficients, see the figure below
+(more precisely, the X-axis of the camera frame is pointing to the right, the Y-axis downward
+and the Z-axis forward).
+
+![](pnp.jpg)
+
+Points expressed in the world frame \f$ \bf{X}_w \f$ are projected into the image plane \f$ \left[ u, v \right] \f$
+using the perspective projection model \f$ \Pi \f$ and the camera intrinsic parameters matrix \f$ \bf{A} \f$:
+
+\f[
+  \begin{align*}
+  \begin{bmatrix}
+  u \\
+  v \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \bf{A} \hspace{0.1em} \Pi \hspace{0.2em} ^{c}\bf{M}_w
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix} \\
+  \begin{bmatrix}
+  u \\
+  v \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \begin{bmatrix}
+  f_x & 0 & c_x \\
+  0 & f_y & c_y \\
+  0 & 0 & 1
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  1 & 0 & 0 & 0 \\
+  0 & 1 & 0 & 0 \\
+  0 & 0 & 1 & 0
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x \\
+  r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y \\
+  r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \\
+  0 & 0 & 0 & 1
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix}
+  \end{align*}
+\f]
+
+The estimated pose is thus the rotation (`rvec`) and the translation (`tvec`) vectors that allow transforming
+a 3D point expressed in the world frame into the camera frame:
+
+\f[
+  \begin{align*}
+  \begin{bmatrix}
+  X_c \\
+  Y_c \\
+  Z_c \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \hspace{0.2em} ^{c}\bf{M}_w
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix} \\
+  \begin{bmatrix}
+  X_c \\
+  Y_c \\
+  Z_c \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \begin{bmatrix}
+  r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x \\
+  r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y \\
+  r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \\
+  0 & 0 & 0 & 1
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix}
+  \end{align*}
+\f]
+
+@note
+   -   An example of how to use solvePnP for planar augmented reality can be found at
+        opencv_source_code/samples/python/plane_ar.py
+   -   If you are using Python:
+        - Numpy array slices won't work as input because solvePnP requires contiguous
+        arrays (enforced by the assertion using cv::Mat::checkVector() around line 55 of
+        modules/calib3d/src/solvepnp.cpp version 2.4.9)
+        - The P3P algorithm requires image points to be in an array of shape (N,1,2) due
+        to its calling of cv::undistortPoints (around line 75 of modules/calib3d/src/solvepnp.cpp version 2.4.9)
+        which requires 2-channel information.
+        - Thus, given some data D = np.array(...) where D.shape = (N,M), in order to use a subset of
+        it as, e.g., imagePoints, one must effectively copy it into a new array: imagePoints =
+        np.ascontiguousarray(D[:,:2]).reshape((N,1,2))
+   -   The methods **SOLVEPNP_DLS** and **SOLVEPNP_UPNP** cannot be used as the current implementations are
+       unstable and sometimes give completely wrong results. If you pass one of these two
+       flags, **SOLVEPNP_EPNP** method will be used instead.
+   -   The minimum number of points is 4 in the general case. In the case of **SOLVEPNP_P3P** and **SOLVEPNP_AP3P**
+       methods, it is required to use exactly 4 points (the first 3 points are used to estimate all the solutions
+       of the P3P problem, the last one is used to retain the best solution that minimizes the reprojection error).
+   -   With **SOLVEPNP_ITERATIVE** method and `useExtrinsicGuess=true`, the minimum number of points is 3 (3 points
+       are sufficient to compute a pose but there are up to 4 solutions). The initial solution should be close to the
+       global solution to converge.
+   -   With **SOLVEPNP_IPPE** input points must be >= 4 and object points must be coplanar.
+   -   With **SOLVEPNP_IPPE_SQUARE** this is a special case suitable for marker pose estimation.
+       Number of input points must be 4. Object points must be defined in the following order:
+         - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+         - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+         - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+         - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+ */
+CV_EXPORTS_W bool solvePnP( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
+                            InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                            OutputArray rvec, OutputArray tvec,
+                            bool useExtrinsicGuess = false, int flags = SOLVEPNP_ITERATIVE );
+
+/** @brief Finds an object pose from 3D-2D point correspondences using the RANSAC scheme.
+
+@param objectPoints Array of object points in the object coordinate space, Nx3 1-channel or
+1xN/Nx1 3-channel, where N is the number of points. vector\<Point3f\> can be also passed here.
+@param imagePoints Array of corresponding image points, Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point2f\> can be also passed here.
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{fx}{0}{cx}{0}{fy}{cy}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param rvec Output rotation vector (see @ref Rodrigues ) that, together with tvec, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system.
+@param tvec Output translation vector.
+@param useExtrinsicGuess Parameter used for @ref SOLVEPNP_ITERATIVE. If true (1), the function uses
+the provided rvec and tvec values as initial approximations of the rotation and translation
+vectors, respectively, and further optimizes them.
+@param iterationsCount Number of iterations.
+@param reprojectionError Inlier threshold value used by the RANSAC procedure. The parameter value
+is the maximum allowed distance between the observed and computed point projections to consider it
+an inlier.
+@param confidence The probability that the algorithm produces a useful result.
+@param inliers Output vector that contains indices of inliers in objectPoints and imagePoints .
+@param flags Method for solving a PnP problem (see @ref solvePnP ).
+
+The function estimates an object pose given a set of object points, their corresponding image
+projections, as well as the camera matrix and the distortion coefficients. This function finds such
+a pose that minimizes reprojection error, that is, the sum of squared distances between the observed
+projections imagePoints and the projected (using @ref projectPoints ) objectPoints. The use of RANSAC
+makes the function resistant to outliers.
+
+@note
+   -   An example of how to use solvePNPRansac for object detection can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/tutorial_code/calib3d/real_time_pose_estimation/
+   -   The default method used to estimate the camera pose for the Minimal Sample Sets step
+       is #SOLVEPNP_EPNP. Exceptions are:
+         - if you choose #SOLVEPNP_P3P or #SOLVEPNP_AP3P, these methods will be used.
+         - if the number of input points is equal to 4, #SOLVEPNP_P3P is used.
+   -   The method used to estimate the camera pose using all the inliers is defined by the
+       flags parameters unless it is equal to #SOLVEPNP_P3P or #SOLVEPNP_AP3P. In this case,
+       the method #SOLVEPNP_EPNP will be used instead.
+ */
+CV_EXPORTS_W bool solvePnPRansac( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
+                                  InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                  OutputArray rvec, OutputArray tvec,
+                                  bool useExtrinsicGuess = false, int iterationsCount = 100,
+                                  float reprojectionError = 8.0, double confidence = 0.99,
+                                  OutputArray inliers = noArray(), int flags = SOLVEPNP_ITERATIVE );
+
+/** @brief Finds an object pose from 3 3D-2D point correspondences.
+
+@param objectPoints Array of object points in the object coordinate space, 3x3 1-channel or
+1x3/3x1 3-channel. vector\<Point3f\> can be also passed here.
+@param imagePoints Array of corresponding image points, 3x2 1-channel or 1x3/3x1 2-channel.
+ vector\<Point2f\> can be also passed here.
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{fx}{0}{cx}{0}{fy}{cy}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param rvecs Output rotation vectors (see @ref Rodrigues ) that, together with tvecs, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system. A P3P problem has up to 4 solutions.
+@param tvecs Output translation vectors.
+@param flags Method for solving a P3P problem:
+-   **SOLVEPNP_P3P** Method is based on the paper of X.S. Gao, X.-R. Hou, J. Tang, H.-F. Chang
+"Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem" (@cite gao2003complete).
+-   **SOLVEPNP_AP3P** Method is based on the paper of T. Ke and S. Roumeliotis.
+"An Efficient Algebraic Solution to the Perspective-Three-Point Problem" (@cite Ke17).
+
+The function estimates the object pose given 3 object points, their corresponding image
+projections, as well as the camera matrix and the distortion coefficients.
+
+@note
+The solutions are sorted by reprojection errors (lowest to highest).
+ */
+CV_EXPORTS_W int solveP3P( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
+                           InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                           OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
+                           int flags );
+
+/** @brief Refine a pose (the translation and the rotation that transform a 3D point expressed in the object coordinate frame
+to the camera coordinate frame) from a 3D-2D point correspondences and starting from an initial solution.
+
+@param objectPoints Array of object points in the object coordinate space, Nx3 1-channel or 1xN/Nx1 3-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point3f\> can also be passed here.
+@param imagePoints Array of corresponding image points, Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point2f\> can also be passed here.
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{fx}{0}{cx}{0}{fy}{cy}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param rvec Input/Output rotation vector (see @ref Rodrigues ) that, together with tvec, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system. Input values are used as an initial solution.
+@param tvec Input/Output translation vector. Input values are used as an initial solution.
+@param criteria Criteria when to stop the Levenberg-Marquard iterative algorithm.
+
+The function refines the object pose given at least 3 object points, their corresponding image
+projections, an initial solution for the rotation and translation vector,
+as well as the camera matrix and the distortion coefficients.
+The function minimizes the projection error with respect to the rotation and the translation vectors, according
+to a Levenberg-Marquardt iterative minimization @cite Madsen04 @cite Eade13 process.
+ */
+CV_EXPORTS_W void solvePnPRefineLM( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
+                                    InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                    InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec,
+                                    TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON));
+
+/** @brief Refine a pose (the translation and the rotation that transform a 3D point expressed in the object coordinate frame
+to the camera coordinate frame) from a 3D-2D point correspondences and starting from an initial solution.
+
+@param objectPoints Array of object points in the object coordinate space, Nx3 1-channel or 1xN/Nx1 3-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point3f\> can also be passed here.
+@param imagePoints Array of corresponding image points, Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point2f\> can also be passed here.
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{fx}{0}{cx}{0}{fy}{cy}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param rvec Input/Output rotation vector (see @ref Rodrigues ) that, together with tvec, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system. Input values are used as an initial solution.
+@param tvec Input/Output translation vector. Input values are used as an initial solution.
+@param criteria Criteria when to stop the Levenberg-Marquard iterative algorithm.
+@param VVSlambda Gain for the virtual visual servoing control law, equivalent to the \f$\alpha\f$
+gain in the Damped Gauss-Newton formulation.
+
+The function refines the object pose given at least 3 object points, their corresponding image
+projections, an initial solution for the rotation and translation vector,
+as well as the camera matrix and the distortion coefficients.
+The function minimizes the projection error with respect to the rotation and the translation vectors, using a
+virtual visual servoing (VVS) @cite Chaumette06 @cite Marchand16 scheme.
+ */
+CV_EXPORTS_W void solvePnPRefineVVS( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
+                                     InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                     InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec,
+                                     TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON),
+                                     double VVSlambda = 1);
+
+/** @brief Finds an object pose from 3D-2D point correspondences.
+This function returns a list of all the possible solutions (a solution is a <rotation vector, translation vector>
+couple), depending on the number of input points and the chosen method:
+- P3P methods (@ref SOLVEPNP_P3P, @ref SOLVEPNP_AP3P): 3 or 4 input points. Number of returned solutions can be between 0 and 4 with 3 input points.
+- @ref SOLVEPNP_IPPE Input points must be >= 4 and object points must be coplanar. Returns 2 solutions.
+- @ref SOLVEPNP_IPPE_SQUARE Special case suitable for marker pose estimation.
+Number of input points must be 4 and 2 solutions are returned. Object points must be defined in the following order:
+  - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+  - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+- for all the other flags, number of input points must be >= 4 and object points can be in any configuration.
+Only 1 solution is returned.
+
+@param objectPoints Array of object points in the object coordinate space, Nx3 1-channel or
+1xN/Nx1 3-channel, where N is the number of points. vector\<Point3f\> can be also passed here.
+@param imagePoints Array of corresponding image points, Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel,
+where N is the number of points. vector\<Point2f\> can be also passed here.
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{fx}{0}{cx}{0}{fy}{cy}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param rvecs Vector of output rotation vectors (see @ref Rodrigues ) that, together with tvecs, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system.
+@param tvecs Vector of output translation vectors.
+@param useExtrinsicGuess Parameter used for #SOLVEPNP_ITERATIVE. If true (1), the function uses
+the provided rvec and tvec values as initial approximations of the rotation and translation
+vectors, respectively, and further optimizes them.
+@param flags Method for solving a PnP problem:
+-   **SOLVEPNP_ITERATIVE** Iterative method is based on a Levenberg-Marquardt optimization. In
+this case the function finds such a pose that minimizes reprojection error, that is the sum
+of squared distances between the observed projections imagePoints and the projected (using
+projectPoints ) objectPoints .
+-   **SOLVEPNP_P3P** Method is based on the paper of X.S. Gao, X.-R. Hou, J. Tang, H.-F. Chang
+"Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem" (@cite gao2003complete).
+In this case the function requires exactly four object and image points.
+-   **SOLVEPNP_AP3P** Method is based on the paper of T. Ke, S. Roumeliotis
+"An Efficient Algebraic Solution to the Perspective-Three-Point Problem" (@cite Ke17).
+In this case the function requires exactly four object and image points.
+-   **SOLVEPNP_EPNP** Method has been introduced by F.Moreno-Noguer, V.Lepetit and P.Fua in the
+paper "EPnP: Efficient Perspective-n-Point Camera Pose Estimation" (@cite lepetit2009epnp).
+-   **SOLVEPNP_DLS** Method is based on the paper of Joel A. Hesch and Stergios I. Roumeliotis.
+"A Direct Least-Squares (DLS) Method for PnP" (@cite hesch2011direct).
+-   **SOLVEPNP_UPNP** Method is based on the paper of A.Penate-Sanchez, J.Andrade-Cetto,
+F.Moreno-Noguer. "Exhaustive Linearization for Robust Camera Pose and Focal Length
+Estimation" (@cite penate2013exhaustive). In this case the function also estimates the parameters \f$f_x\f$ and \f$f_y\f$
+assuming that both have the same value. Then the cameraMatrix is updated with the estimated
+focal length.
+-   **SOLVEPNP_IPPE** Method is based on the paper of T. Collins and A. Bartoli.
+"Infinitesimal Plane-Based Pose Estimation" (@cite Collins14). This method requires coplanar object points.
+-   **SOLVEPNP_IPPE_SQUARE** Method is based on the paper of Toby Collins and Adrien Bartoli.
+"Infinitesimal Plane-Based Pose Estimation" (@cite Collins14). This method is suitable for marker pose estimation.
+It requires 4 coplanar object points defined in the following order:
+  - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+  - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+  - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+@param rvec Rotation vector used to initialize an iterative PnP refinement algorithm, when flag is SOLVEPNP_ITERATIVE
+and useExtrinsicGuess is set to true.
+@param tvec Translation vector used to initialize an iterative PnP refinement algorithm, when flag is SOLVEPNP_ITERATIVE
+and useExtrinsicGuess is set to true.
+@param reprojectionError Optional vector of reprojection error, that is the RMS error
+(\f$ \text{RMSE} = \sqrt{\frac{\sum_{i}^{N} \left ( \hat{y_i} - y_i \right )^2}{N}} \f$) between the input image points
+and the 3D object points projected with the estimated pose.
+
+The function estimates the object pose given a set of object points, their corresponding image
+projections, as well as the camera matrix and the distortion coefficients, see the figure below
+(more precisely, the X-axis of the camera frame is pointing to the right, the Y-axis downward
+and the Z-axis forward).
+
+![](pnp.jpg)
+
+Points expressed in the world frame \f$ \bf{X}_w \f$ are projected into the image plane \f$ \left[ u, v \right] \f$
+using the perspective projection model \f$ \Pi \f$ and the camera intrinsic parameters matrix \f$ \bf{A} \f$:
+
+\f[
+  \begin{align*}
+  \begin{bmatrix}
+  u \\
+  v \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \bf{A} \hspace{0.1em} \Pi \hspace{0.2em} ^{c}\bf{M}_w
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix} \\
+  \begin{bmatrix}
+  u \\
+  v \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \begin{bmatrix}
+  f_x & 0 & c_x \\
+  0 & f_y & c_y \\
+  0 & 0 & 1
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  1 & 0 & 0 & 0 \\
+  0 & 1 & 0 & 0 \\
+  0 & 0 & 1 & 0
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x \\
+  r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y \\
+  r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \\
+  0 & 0 & 0 & 1
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix}
+  \end{align*}
+\f]
+
+The estimated pose is thus the rotation (`rvec`) and the translation (`tvec`) vectors that allow transforming
+a 3D point expressed in the world frame into the camera frame:
+
+\f[
+  \begin{align*}
+  \begin{bmatrix}
+  X_c \\
+  Y_c \\
+  Z_c \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \hspace{0.2em} ^{c}\bf{M}_w
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix} \\
+  \begin{bmatrix}
+  X_c \\
+  Y_c \\
+  Z_c \\
+  1
+  \end{bmatrix} &=
+  \begin{bmatrix}
+  r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x \\
+  r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y \\
+  r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \\
+  0 & 0 & 0 & 1
+  \end{bmatrix}
+  \begin{bmatrix}
+  X_{w} \\
+  Y_{w} \\
+  Z_{w} \\
+  1
+  \end{bmatrix}
+  \end{align*}
+\f]
+
+@note
+   -   An example of how to use solvePnP for planar augmented reality can be found at
+        opencv_source_code/samples/python/plane_ar.py
+   -   If you are using Python:
+        - Numpy array slices won't work as input because solvePnP requires contiguous
+        arrays (enforced by the assertion using cv::Mat::checkVector() around line 55 of
+        modules/calib3d/src/solvepnp.cpp version 2.4.9)
+        - The P3P algorithm requires image points to be in an array of shape (N,1,2) due
+        to its calling of cv::undistortPoints (around line 75 of modules/calib3d/src/solvepnp.cpp version 2.4.9)
+        which requires 2-channel information.
+        - Thus, given some data D = np.array(...) where D.shape = (N,M), in order to use a subset of
+        it as, e.g., imagePoints, one must effectively copy it into a new array: imagePoints =
+        np.ascontiguousarray(D[:,:2]).reshape((N,1,2))
+   -   The methods **SOLVEPNP_DLS** and **SOLVEPNP_UPNP** cannot be used as the current implementations are
+       unstable and sometimes give completely wrong results. If you pass one of these two
+       flags, **SOLVEPNP_EPNP** method will be used instead.
+   -   The minimum number of points is 4 in the general case. In the case of **SOLVEPNP_P3P** and **SOLVEPNP_AP3P**
+       methods, it is required to use exactly 4 points (the first 3 points are used to estimate all the solutions
+       of the P3P problem, the last one is used to retain the best solution that minimizes the reprojection error).
+   -   With **SOLVEPNP_ITERATIVE** method and `useExtrinsicGuess=true`, the minimum number of points is 3 (3 points
+       are sufficient to compute a pose but there are up to 4 solutions). The initial solution should be close to the
+       global solution to converge.
+   -   With **SOLVEPNP_IPPE** input points must be >= 4 and object points must be coplanar.
+   -   With **SOLVEPNP_IPPE_SQUARE** this is a special case suitable for marker pose estimation.
+       Number of input points must be 4. Object points must be defined in the following order:
+         - point 0: [-squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+         - point 1: [ squareLength / 2,  squareLength / 2, 0]
+         - point 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+         - point 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
+ */
+CV_EXPORTS_W int solvePnPGeneric( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
+                                  InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                  OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
+                                  bool useExtrinsicGuess = false, SolvePnPMethod flags = SOLVEPNP_ITERATIVE,
+                                  InputArray rvec = noArray(), InputArray tvec = noArray(),
+                                  OutputArray reprojectionError = noArray() );
+
+/** @brief Finds an initial camera matrix from 3D-2D point correspondences.
+
+@param objectPoints Vector of vectors of the calibration pattern points in the calibration pattern
+coordinate space. In the old interface all the per-view vectors are concatenated. See
+calibrateCamera for details.
+@param imagePoints Vector of vectors of the projections of the calibration pattern points. In the
+old interface all the per-view vectors are concatenated.
+@param imageSize Image size in pixels used to initialize the principal point.
+@param aspectRatio If it is zero or negative, both \f$f_x\f$ and \f$f_y\f$ are estimated independently.
+Otherwise, \f$f_x = f_y * \texttt{aspectRatio}\f$ .
+
+The function estimates and returns an initial camera matrix for the camera calibration process.
+Currently, the function only supports planar calibration patterns, which are patterns where each
+object point has z-coordinate =0.
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat initCameraMatrix2D( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints,
+                                     Size imageSize, double aspectRatio = 1.0 );
+
+/** @brief Finds the positions of internal corners of the chessboard.
+
+@param image Source chessboard view. It must be an 8-bit grayscale or color image.
+@param patternSize Number of inner corners per a chessboard row and column
+( patternSize = cv::Size(points_per_row,points_per_colum) = cv::Size(columns,rows) ).
+@param corners Output array of detected corners.
+@param flags Various operation flags that can be zero or a combination of the following values:
+-   **CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH** Use adaptive thresholding to convert the image to black
+and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness).
+-   **CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE** Normalize the image gamma with equalizeHist before
+applying fixed or adaptive thresholding.
+-   **CALIB_CB_FILTER_QUADS** Use additional criteria (like contour area, perimeter,
+square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage.
+-   **CALIB_CB_FAST_CHECK** Run a fast check on the image that looks for chessboard corners,
+and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the
+degenerate condition when no chessboard is observed.
+
+The function attempts to determine whether the input image is a view of the chessboard pattern and
+locate the internal chessboard corners. The function returns a non-zero value if all of the corners
+are found and they are placed in a certain order (row by row, left to right in every row).
+Otherwise, if the function fails to find all the corners or reorder them, it returns 0. For example,
+a regular chessboard has 8 x 8 squares and 7 x 7 internal corners, that is, points where the black
+squares touch each other. The detected coordinates are approximate, and to determine their positions
+more accurately, the function calls cornerSubPix. You also may use the function cornerSubPix with
+different parameters if returned coordinates are not accurate enough.
+
+Sample usage of detecting and drawing chessboard corners: :
+@code
+    Size patternsize(8,6); //interior number of corners
+    Mat gray = ....; //source image
+    vector<Point2f> corners; //this will be filled by the detected corners
+
+    //CALIB_CB_FAST_CHECK saves a lot of time on images
+    //that do not contain any chessboard corners
+    bool patternfound = findChessboardCorners(gray, patternsize, corners,
+            CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE
+            + CALIB_CB_FAST_CHECK);
+
+    if(patternfound)
+      cornerSubPix(gray, corners, Size(11, 11), Size(-1, -1),
+        TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));
+
+    drawChessboardCorners(img, patternsize, Mat(corners), patternfound);
+@endcode
+@note The function requires white space (like a square-thick border, the wider the better) around
+the board to make the detection more robust in various environments. Otherwise, if there is no
+border and the background is dark, the outer black squares cannot be segmented properly and so the
+square grouping and ordering algorithm fails.
+ */
+CV_EXPORTS_W bool findChessboardCorners( InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners,
+                                         int flags = CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE );
+
+/*
+   Checks whether the image contains chessboard of the specific size or not.
+   If yes, nonzero value is returned.
+*/
+CV_EXPORTS_W bool checkChessboard(InputArray img, Size size);
+
+/** @brief Finds the positions of internal corners of the chessboard using a sector based approach.
+
+@param image Source chessboard view. It must be an 8-bit grayscale or color image.
+@param patternSize Number of inner corners per a chessboard row and column
+( patternSize = cv::Size(points_per_row,points_per_colum) = cv::Size(columns,rows) ).
+@param corners Output array of detected corners.
+@param flags Various operation flags that can be zero or a combination of the following values:
+-   **CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE** Normalize the image gamma with equalizeHist before detection.
+-   **CALIB_CB_EXHAUSTIVE** Run an exhaustive search to improve detection rate.
+-   **CALIB_CB_ACCURACY** Up sample input image to improve sub-pixel accuracy due to aliasing effects.
+This should be used if an accurate camera calibration is required.
+
+The function is analog to findchessboardCorners but uses a localized radon
+transformation approximated by box filters being more robust to all sort of
+noise, faster on larger images and is able to directly return the sub-pixel
+position of the internal chessboard corners. The Method is based on the paper
+@cite duda2018 "Accurate Detection and Localization of Checkerboard Corners for
+Calibration" demonstrating that the returned sub-pixel positions are more
+accurate than the one returned by cornerSubPix allowing a precise camera
+calibration for demanding applications.
+
+@note The function requires a white boarder with roughly the same width as one
+of the checkerboard fields around the whole board to improve the detection in
+various environments. In addition, because of the localized radon
+transformation it is beneficial to use round corners for the field corners
+which are located on the outside of the board. The following figure illustrates
+a sample checkerboard optimized for the detection. However, any other checkerboard
+can be used as well.
+![Checkerboard](pics/checkerboard_radon.png)
+ */
+CV_EXPORTS_W bool findChessboardCornersSB(InputArray image,Size patternSize, OutputArray corners,int flags=0);
+
+//! finds subpixel-accurate positions of the chessboard corners
+CV_EXPORTS_W bool find4QuadCornerSubpix( InputArray img, InputOutputArray corners, Size region_size );
+
+/** @brief Renders the detected chessboard corners.
+
+@param image Destination image. It must be an 8-bit color image.
+@param patternSize Number of inner corners per a chessboard row and column
+(patternSize = cv::Size(points_per_row,points_per_column)).
+@param corners Array of detected corners, the output of findChessboardCorners.
+@param patternWasFound Parameter indicating whether the complete board was found or not. The
+return value of findChessboardCorners should be passed here.
+
+The function draws individual chessboard corners detected either as red circles if the board was not
+found, or as colored corners connected with lines if the board was found.
+ */
+CV_EXPORTS_W void drawChessboardCorners( InputOutputArray image, Size patternSize,
+                                         InputArray corners, bool patternWasFound );
+
+/** @brief Draw axes of the world/object coordinate system from pose estimation. @sa solvePnP
+
+@param image Input/output image. It must have 1 or 3 channels. The number of channels is not altered.
+@param cameraMatrix Input 3x3 floating-point matrix of camera intrinsic parameters.
+\f$A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is empty, the zero distortion coefficients are assumed.
+@param rvec Rotation vector (see @ref Rodrigues ) that, together with tvec, brings points from
+the model coordinate system to the camera coordinate system.
+@param tvec Translation vector.
+@param length Length of the painted axes in the same unit than tvec (usually in meters).
+@param thickness Line thickness of the painted axes.
+
+This function draws the axes of the world/object coordinate system w.r.t. to the camera frame.
+OX is drawn in red, OY in green and OZ in blue.
+ */
+CV_EXPORTS_W void drawFrameAxes(InputOutputArray image, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                InputArray rvec, InputArray tvec, float length, int thickness=3);
+
+struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE CirclesGridFinderParameters
+{
+    CV_WRAP CirclesGridFinderParameters();
+    CV_PROP_RW cv::Size2f densityNeighborhoodSize;
+    CV_PROP_RW float minDensity;
+    CV_PROP_RW int kmeansAttempts;
+    CV_PROP_RW int minDistanceToAddKeypoint;
+    CV_PROP_RW int keypointScale;
+    CV_PROP_RW float minGraphConfidence;
+    CV_PROP_RW float vertexGain;
+    CV_PROP_RW float vertexPenalty;
+    CV_PROP_RW float existingVertexGain;
+    CV_PROP_RW float edgeGain;
+    CV_PROP_RW float edgePenalty;
+    CV_PROP_RW float convexHullFactor;
+    CV_PROP_RW float minRNGEdgeSwitchDist;
+
+    enum GridType
+    {
+      SYMMETRIC_GRID, ASYMMETRIC_GRID
+    };
+    GridType gridType;
+
+    CV_PROP_RW float squareSize; //!< Distance between two adjacent points. Used by CALIB_CB_CLUSTERING.
+    CV_PROP_RW float maxRectifiedDistance; //!< Max deviation from predicion. Used by CALIB_CB_CLUSTERING.
+};
+
+#ifndef DISABLE_OPENCV_3_COMPATIBILITY
+typedef CirclesGridFinderParameters CirclesGridFinderParameters2;
+#endif
+
+/** @brief Finds centers in the grid of circles.
+
+@param image grid view of input circles; it must be an 8-bit grayscale or color image.
+@param patternSize number of circles per row and column
+( patternSize = Size(points_per_row, points_per_colum) ).
+@param centers output array of detected centers.
+@param flags various operation flags that can be one of the following values:
+-   **CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID** uses symmetric pattern of circles.
+-   **CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID** uses asymmetric pattern of circles.
+-   **CALIB_CB_CLUSTERING** uses a special algorithm for grid detection. It is more robust to
+perspective distortions but much more sensitive to background clutter.
+@param blobDetector feature detector that finds blobs like dark circles on light background.
+@param parameters struct for finding circles in a grid pattern.
+
+The function attempts to determine whether the input image contains a grid of circles. If it is, the
+function locates centers of the circles. The function returns a non-zero value if all of the centers
+have been found and they have been placed in a certain order (row by row, left to right in every
+row). Otherwise, if the function fails to find all the corners or reorder them, it returns 0.
+
+Sample usage of detecting and drawing the centers of circles: :
+@code
+    Size patternsize(7,7); //number of centers
+    Mat gray = ....; //source image
+    vector<Point2f> centers; //this will be filled by the detected centers
+
+    bool patternfound = findCirclesGrid(gray, patternsize, centers);
+
+    drawChessboardCorners(img, patternsize, Mat(centers), patternfound);
+@endcode
+@note The function requires white space (like a square-thick border, the wider the better) around
+the board to make the detection more robust in various environments.
+ */
+CV_EXPORTS_W bool findCirclesGrid( InputArray image, Size patternSize,
+                                   OutputArray centers, int flags,
+                                   const Ptr<FeatureDetector> &blobDetector,
+                                   const CirclesGridFinderParameters& parameters);
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W bool findCirclesGrid( InputArray image, Size patternSize,
+                                   OutputArray centers, int flags = CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID,
+                                   const Ptr<FeatureDetector> &blobDetector = SimpleBlobDetector::create());
+
+/** @brief Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.
+
+@param objectPoints In the new interface it is a vector of vectors of calibration pattern points in
+the calibration pattern coordinate space (e.g. std::vector<std::vector<cv::Vec3f>>). The outer
+vector contains as many elements as the number of the pattern views. If the same calibration pattern
+is shown in each view and it is fully visible, all the vectors will be the same. Although, it is
+possible to use partially occluded patterns, or even different patterns in different views. Then,
+the vectors will be different. The points are 3D, but since they are in a pattern coordinate system,
+then, if the rig is planar, it may make sense to put the model to a XY coordinate plane so that
+Z-coordinate of each input object point is 0.
+In the old interface all the vectors of object points from different views are concatenated
+together.
+@param imagePoints In the new interface it is a vector of vectors of the projections of calibration
+pattern points (e.g. std::vector<std::vector<cv::Vec2f>>). imagePoints.size() and
+objectPoints.size() and imagePoints[i].size() must be equal to objectPoints[i].size() for each i.
+In the old interface all the vectors of object points from different views are concatenated
+together.
+@param imageSize Size of the image used only to initialize the intrinsic camera matrix.
+@param cameraMatrix Output 3x3 floating-point camera matrix
+\f$A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ . If CV\_CALIB\_USE\_INTRINSIC\_GUESS
+and/or CALIB_FIX_ASPECT_RATIO are specified, some or all of fx, fy, cx, cy must be
+initialized before calling the function.
+@param distCoeffs Output vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements.
+@param rvecs Output vector of rotation vectors (see Rodrigues ) estimated for each pattern view
+(e.g. std::vector<cv::Mat>>). That is, each k-th rotation vector together with the corresponding
+k-th translation vector (see the next output parameter description) brings the calibration pattern
+from the model coordinate space (in which object points are specified) to the world coordinate
+space, that is, a real position of the calibration pattern in the k-th pattern view (k=0.. *M* -1).
+@param tvecs Output vector of translation vectors estimated for each pattern view.
+@param stdDeviationsIntrinsics Output vector of standard deviations estimated for intrinsic parameters.
+ Order of deviations values:
+\f$(f_x, f_y, c_x, c_y, k_1, k_2, p_1, p_2, k_3, k_4, k_5, k_6 , s_1, s_2, s_3,
+ s_4, \tau_x, \tau_y)\f$ If one of parameters is not estimated, it's deviation is equals to zero.
+@param stdDeviationsExtrinsics Output vector of standard deviations estimated for extrinsic parameters.
+ Order of deviations values: \f$(R_1, T_1, \dotsc , R_M, T_M)\f$ where M is number of pattern views,
+ \f$R_i, T_i\f$ are concatenated 1x3 vectors.
+ @param perViewErrors Output vector of the RMS re-projection error estimated for each pattern view.
+@param flags Different flags that may be zero or a combination of the following values:
+-   **CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS** cameraMatrix contains valid initial values of
+fx, fy, cx, cy that are optimized further. Otherwise, (cx, cy) is initially set to the image
+center ( imageSize is used), and focal distances are computed in a least-squares fashion.
+Note, that if intrinsic parameters are known, there is no need to use this function just to
+estimate extrinsic parameters. Use solvePnP instead.
+-   **CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT** The principal point is not changed during the global
+optimization. It stays at the center or at a different location specified when
+CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set too.
+-   **CALIB_FIX_ASPECT_RATIO** The functions considers only fy as a free parameter. The
+ratio fx/fy stays the same as in the input cameraMatrix . When
+CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is not set, the actual input values of fx and fy are
+ignored, only their ratio is computed and used further.
+-   **CALIB_ZERO_TANGENT_DIST** Tangential distortion coefficients \f$(p_1, p_2)\f$ are set
+to zeros and stay zero.
+-   **CALIB_FIX_K1,...,CALIB_FIX_K6** The corresponding radial distortion
+coefficient is not changed during the optimization. If CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is
+set, the coefficient from the supplied distCoeffs matrix is used. Otherwise, it is set to 0.
+-   **CALIB_RATIONAL_MODEL** Coefficients k4, k5, and k6 are enabled. To provide the
+backward compatibility, this extra flag should be explicitly specified to make the
+calibration function use the rational model and return 8 coefficients. If the flag is not
+set, the function computes and returns only 5 distortion coefficients.
+-   **CALIB_THIN_PRISM_MODEL** Coefficients s1, s2, s3 and s4 are enabled. To provide the
+backward compatibility, this extra flag should be explicitly specified to make the
+calibration function use the thin prism model and return 12 coefficients. If the flag is not
+set, the function computes and returns only 5 distortion coefficients.
+-   **CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4** The thin prism distortion coefficients are not changed during
+the optimization. If CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set, the coefficient from the
+supplied distCoeffs matrix is used. Otherwise, it is set to 0.
+-   **CALIB_TILTED_MODEL** Coefficients tauX and tauY are enabled. To provide the
+backward compatibility, this extra flag should be explicitly specified to make the
+calibration function use the tilted sensor model and return 14 coefficients. If the flag is not
+set, the function computes and returns only 5 distortion coefficients.
+-   **CALIB_FIX_TAUX_TAUY** The coefficients of the tilted sensor model are not changed during
+the optimization. If CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set, the coefficient from the
+supplied distCoeffs matrix is used. Otherwise, it is set to 0.
+@param criteria Termination criteria for the iterative optimization algorithm.
+
+@return the overall RMS re-projection error.
+
+The function estimates the intrinsic camera parameters and extrinsic parameters for each of the
+views. The algorithm is based on @cite Zhang2000 and @cite BouguetMCT . The coordinates of 3D object
+points and their corresponding 2D projections in each view must be specified. That may be achieved
+by using an object with a known geometry and easily detectable feature points. Such an object is
+called a calibration rig or calibration pattern, and OpenCV has built-in support for a chessboard as
+a calibration rig (see findChessboardCorners ). Currently, initialization of intrinsic parameters
+(when CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is not set) is only implemented for planar calibration
+patterns (where Z-coordinates of the object points must be all zeros). 3D calibration rigs can also
+be used as long as initial cameraMatrix is provided.
+
+The algorithm performs the following steps:
+
+-   Compute the initial intrinsic parameters (the option only available for planar calibration
+    patterns) or read them from the input parameters. The distortion coefficients are all set to
+    zeros initially unless some of CALIB_FIX_K? are specified.
+
+-   Estimate the initial camera pose as if the intrinsic parameters have been already known. This is
+    done using solvePnP .
+
+-   Run the global Levenberg-Marquardt optimization algorithm to minimize the reprojection error,
+    that is, the total sum of squared distances between the observed feature points imagePoints and
+    the projected (using the current estimates for camera parameters and the poses) object points
+    objectPoints. See projectPoints for details.
+
+@note
+   If you use a non-square (=non-NxN) grid and findChessboardCorners for calibration, and
+    calibrateCamera returns bad values (zero distortion coefficients, an image center very far from
+    (w/2-0.5,h/2-0.5), and/or large differences between \f$f_x\f$ and \f$f_y\f$ (ratios of 10:1 or more)),
+    then you have probably used patternSize=cvSize(rows,cols) instead of using
+    patternSize=cvSize(cols,rows) in findChessboardCorners .
+
+@sa
+   calibrateCameraRO, findChessboardCorners, solvePnP, initCameraMatrix2D, stereoCalibrate, undistort
+ */
+CV_EXPORTS_AS(calibrateCameraExtended) double calibrateCamera( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs,
+                                     OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
+                                     OutputArray stdDeviationsIntrinsics,
+                                     OutputArray stdDeviationsExtrinsics,
+                                     OutputArray perViewErrors,
+                                     int flags = 0, TermCriteria criteria = TermCriteria(
+                                        TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W double calibrateCamera( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs,
+                                     OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
+                                     int flags = 0, TermCriteria criteria = TermCriteria(
+                                        TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );
+
+/** @brief Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.
+
+This function is an extension of calibrateCamera() with the method of releasing object which was
+proposed in @cite strobl2011iccv. In many common cases with inaccurate, unmeasured, roughly planar
+targets (calibration plates), this method can dramatically improve the precision of the estimated
+camera parameters. Both the object-releasing method and standard method are supported by this
+function. Use the parameter **iFixedPoint** for method selection. In the internal implementation,
+calibrateCamera() is a wrapper for this function.
+
+@param objectPoints Vector of vectors of calibration pattern points in the calibration pattern
+coordinate space. See calibrateCamera() for details. If the method of releasing object to be used,
+the identical calibration board must be used in each view and it must be fully visible, and all
+objectPoints[i] must be the same and all points should be roughly close to a plane. **The calibration
+target has to be rigid, or at least static if the camera (rather than the calibration target) is
+shifted for grabbing images.**
+@param imagePoints Vector of vectors of the projections of calibration pattern points. See
+calibrateCamera() for details.
+@param imageSize Size of the image used only to initialize the intrinsic camera matrix.
+@param iFixedPoint The index of the 3D object point in objectPoints[0] to be fixed. It also acts as
+a switch for calibration method selection. If object-releasing method to be used, pass in the
+parameter in the range of [1, objectPoints[0].size()-2], otherwise a value out of this range will
+make standard calibration method selected. Usually the top-right corner point of the calibration
+board grid is recommended to be fixed when object-releasing method being utilized. According to
+\cite strobl2011iccv, two other points are also fixed. In this implementation, objectPoints[0].front
+and objectPoints[0].back.z are used. With object-releasing method, accurate rvecs, tvecs and
+newObjPoints are only possible if coordinates of these three fixed points are accurate enough.
+@param cameraMatrix Output 3x3 floating-point camera matrix. See calibrateCamera() for details.
+@param distCoeffs Output vector of distortion coefficients. See calibrateCamera() for details.
+@param rvecs Output vector of rotation vectors estimated for each pattern view. See calibrateCamera()
+for details.
+@param tvecs Output vector of translation vectors estimated for each pattern view.
+@param newObjPoints The updated output vector of calibration pattern points. The coordinates might
+be scaled based on three fixed points. The returned coordinates are accurate only if the above
+mentioned three fixed points are accurate. If not needed, noArray() can be passed in. This parameter
+is ignored with standard calibration method.
+@param stdDeviationsIntrinsics Output vector of standard deviations estimated for intrinsic parameters.
+See calibrateCamera() for details.
+@param stdDeviationsExtrinsics Output vector of standard deviations estimated for extrinsic parameters.
+See calibrateCamera() for details.
+@param stdDeviationsObjPoints Output vector of standard deviations estimated for refined coordinates
+of calibration pattern points. It has the same size and order as objectPoints[0] vector. This
+parameter is ignored with standard calibration method.
+ @param perViewErrors Output vector of the RMS re-projection error estimated for each pattern view.
+@param flags Different flags that may be zero or a combination of some predefined values. See
+calibrateCamera() for details. If the method of releasing object is used, the calibration time may
+be much longer. CALIB_USE_QR or CALIB_USE_LU could be used for faster calibration with potentially
+less precise and less stable in some rare cases.
+@param criteria Termination criteria for the iterative optimization algorithm.
+
+@return the overall RMS re-projection error.
+
+The function estimates the intrinsic camera parameters and extrinsic parameters for each of the
+views. The algorithm is based on @cite Zhang2000, @cite BouguetMCT and @cite strobl2011iccv. See
+calibrateCamera() for other detailed explanations.
+@sa
+   calibrateCamera, findChessboardCorners, solvePnP, initCameraMatrix2D, stereoCalibrate, undistort
+ */
+CV_EXPORTS_AS(calibrateCameraROExtended) double calibrateCameraRO( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, int iFixedPoint,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs,
+                                     OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
+                                     OutputArray newObjPoints,
+                                     OutputArray stdDeviationsIntrinsics,
+                                     OutputArray stdDeviationsExtrinsics,
+                                     OutputArray stdDeviationsObjPoints,
+                                     OutputArray perViewErrors,
+                                     int flags = 0, TermCriteria criteria = TermCriteria(
+                                        TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W double calibrateCameraRO( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, int iFixedPoint,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs,
+                                     OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
+                                     OutputArray newObjPoints,
+                                     int flags = 0, TermCriteria criteria = TermCriteria(
+                                        TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );
+
+/** @brief Computes useful camera characteristics from the camera matrix.
+
+@param cameraMatrix Input camera matrix that can be estimated by calibrateCamera or
+stereoCalibrate .
+@param imageSize Input image size in pixels.
+@param apertureWidth Physical width in mm of the sensor.
+@param apertureHeight Physical height in mm of the sensor.
+@param fovx Output field of view in degrees along the horizontal sensor axis.
+@param fovy Output field of view in degrees along the vertical sensor axis.
+@param focalLength Focal length of the lens in mm.
+@param principalPoint Principal point in mm.
+@param aspectRatio \f$f_y/f_x\f$
+
+The function computes various useful camera characteristics from the previously estimated camera
+matrix.
+
+@note
+   Do keep in mind that the unity measure 'mm' stands for whatever unit of measure one chooses for
+    the chessboard pitch (it can thus be any value).
+ */
+CV_EXPORTS_W void calibrationMatrixValues( InputArray cameraMatrix, Size imageSize,
+                                           double apertureWidth, double apertureHeight,
+                                           CV_OUT double& fovx, CV_OUT double& fovy,
+                                           CV_OUT double& focalLength, CV_OUT Point2d& principalPoint,
+                                           CV_OUT double& aspectRatio );
+
+/** @brief Calibrates the stereo camera.
+
+@param objectPoints Vector of vectors of the calibration pattern points.
+@param imagePoints1 Vector of vectors of the projections of the calibration pattern points,
+observed by the first camera.
+@param imagePoints2 Vector of vectors of the projections of the calibration pattern points,
+observed by the second camera.
+@param cameraMatrix1 Input/output first camera matrix:
+\f$\vecthreethree{f_x^{(j)}}{0}{c_x^{(j)}}{0}{f_y^{(j)}}{c_y^{(j)}}{0}{0}{1}\f$ , \f$j = 0,\, 1\f$ . If
+any of CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS , CALIB_FIX_ASPECT_RATIO ,
+CALIB_FIX_INTRINSIC , or CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH are specified, some or all of the
+matrix components must be initialized. See the flags description for details.
+@param distCoeffs1 Input/output vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. The output vector length depends on the flags.
+@param cameraMatrix2 Input/output second camera matrix. The parameter is similar to cameraMatrix1
+@param distCoeffs2 Input/output lens distortion coefficients for the second camera. The parameter
+is similar to distCoeffs1 .
+@param imageSize Size of the image used only to initialize intrinsic camera matrix.
+@param R Output rotation matrix between the 1st and the 2nd camera coordinate systems.
+@param T Output translation vector between the coordinate systems of the cameras.
+@param E Output essential matrix.
+@param F Output fundamental matrix.
+@param perViewErrors Output vector of the RMS re-projection error estimated for each pattern view.
+@param flags Different flags that may be zero or a combination of the following values:
+-   **CALIB_FIX_INTRINSIC** Fix cameraMatrix? and distCoeffs? so that only R, T, E , and F
+matrices are estimated.
+-   **CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS** Optimize some or all of the intrinsic parameters
+according to the specified flags. Initial values are provided by the user.
+-   **CALIB_USE_EXTRINSIC_GUESS** R, T contain valid initial values that are optimized further.
+Otherwise R, T are initialized to the median value of the pattern views (each dimension separately).
+-   **CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT** Fix the principal points during the optimization.
+-   **CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH** Fix \f$f^{(j)}_x\f$ and \f$f^{(j)}_y\f$ .
+-   **CALIB_FIX_ASPECT_RATIO** Optimize \f$f^{(j)}_y\f$ . Fix the ratio \f$f^{(j)}_x/f^{(j)}_y\f$
+.
+-   **CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH** Enforce \f$f^{(0)}_x=f^{(1)}_x\f$ and \f$f^{(0)}_y=f^{(1)}_y\f$ .
+-   **CALIB_ZERO_TANGENT_DIST** Set tangential distortion coefficients for each camera to
+zeros and fix there.
+-   **CALIB_FIX_K1,...,CALIB_FIX_K6** Do not change the corresponding radial
+distortion coefficient during the optimization. If CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set,
+the coefficient from the supplied distCoeffs matrix is used. Otherwise, it is set to 0.
+-   **CALIB_RATIONAL_MODEL** Enable coefficients k4, k5, and k6. To provide the backward
+compatibility, this extra flag should be explicitly specified to make the calibration
+function use the rational model and return 8 coefficients. If the flag is not set, the
+function computes and returns only 5 distortion coefficients.
+-   **CALIB_THIN_PRISM_MODEL** Coefficients s1, s2, s3 and s4 are enabled. To provide the
+backward compatibility, this extra flag should be explicitly specified to make the
+calibration function use the thin prism model and return 12 coefficients. If the flag is not
+set, the function computes and returns only 5 distortion coefficients.
+-   **CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4** The thin prism distortion coefficients are not changed during
+the optimization. If CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set, the coefficient from the
+supplied distCoeffs matrix is used. Otherwise, it is set to 0.
+-   **CALIB_TILTED_MODEL** Coefficients tauX and tauY are enabled. To provide the
+backward compatibility, this extra flag should be explicitly specified to make the
+calibration function use the tilted sensor model and return 14 coefficients. If the flag is not
+set, the function computes and returns only 5 distortion coefficients.
+-   **CALIB_FIX_TAUX_TAUY** The coefficients of the tilted sensor model are not changed during
+the optimization. If CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set, the coefficient from the
+supplied distCoeffs matrix is used. Otherwise, it is set to 0.
+@param criteria Termination criteria for the iterative optimization algorithm.
+
+The function estimates transformation between two cameras making a stereo pair. If you have a stereo
+camera where the relative position and orientation of two cameras is fixed, and if you computed
+poses of an object relative to the first camera and to the second camera, (R1, T1) and (R2, T2),
+respectively (this can be done with solvePnP ), then those poses definitely relate to each other.
+This means that, given ( \f$R_1\f$,\f$T_1\f$ ), it should be possible to compute ( \f$R_2\f$,\f$T_2\f$ ). You only
+need to know the position and orientation of the second camera relative to the first camera. This is
+what the described function does. It computes ( \f$R\f$,\f$T\f$ ) so that:
+
+\f[R_2=R*R_1\f]
+\f[T_2=R*T_1 + T,\f]
+
+Optionally, it computes the essential matrix E:
+
+\f[E= \vecthreethree{0}{-T_2}{T_1}{T_2}{0}{-T_0}{-T_1}{T_0}{0} *R\f]
+
+where \f$T_i\f$ are components of the translation vector \f$T\f$ : \f$T=[T_0, T_1, T_2]^T\f$ . And the function
+can also compute the fundamental matrix F:
+
+\f[F = cameraMatrix2^{-T} E cameraMatrix1^{-1}\f]
+
+Besides the stereo-related information, the function can also perform a full calibration of each of
+two cameras. However, due to the high dimensionality of the parameter space and noise in the input
+data, the function can diverge from the correct solution. If the intrinsic parameters can be
+estimated with high accuracy for each of the cameras individually (for example, using
+calibrateCamera ), you are recommended to do so and then pass CALIB_FIX_INTRINSIC flag to the
+function along with the computed intrinsic parameters. Otherwise, if all the parameters are
+estimated at once, it makes sense to restrict some parameters, for example, pass
+CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH and CALIB_ZERO_TANGENT_DIST flags, which is usually a
+reasonable assumption.
+
+Similarly to calibrateCamera , the function minimizes the total re-projection error for all the
+points in all the available views from both cameras. The function returns the final value of the
+re-projection error.
+ */
+CV_EXPORTS_AS(stereoCalibrateExtended) double stereoCalibrate( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2,
+                                     Size imageSize, InputOutputArray R,InputOutputArray T, OutputArray E, OutputArray F,
+                                     OutputArray perViewErrors, int flags = CALIB_FIX_INTRINSIC,
+                                     TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 1e-6) );
+
+/// @overload
+CV_EXPORTS_W double stereoCalibrate( InputArrayOfArrays objectPoints,
+                                     InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1,
+                                     InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2,
+                                     Size imageSize, OutputArray R,OutputArray T, OutputArray E, OutputArray F,
+                                     int flags = CALIB_FIX_INTRINSIC,
+                                     TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 1e-6) );
+
+/** @brief Computes rectification transforms for each head of a calibrated stereo camera.
+
+@param cameraMatrix1 First camera matrix.
+@param distCoeffs1 First camera distortion parameters.
+@param cameraMatrix2 Second camera matrix.
+@param distCoeffs2 Second camera distortion parameters.
+@param imageSize Size of the image used for stereo calibration.
+@param R Rotation matrix between the coordinate systems of the first and the second cameras.
+@param T Translation vector between coordinate systems of the cameras.
+@param R1 Output 3x3 rectification transform (rotation matrix) for the first camera.
+@param R2 Output 3x3 rectification transform (rotation matrix) for the second camera.
+@param P1 Output 3x4 projection matrix in the new (rectified) coordinate systems for the first
+camera.
+@param P2 Output 3x4 projection matrix in the new (rectified) coordinate systems for the second
+camera.
+@param Q Output \f$4 \times 4\f$ disparity-to-depth mapping matrix (see reprojectImageTo3D ).
+@param flags Operation flags that may be zero or CALIB_ZERO_DISPARITY . If the flag is set,
+the function makes the principal points of each camera have the same pixel coordinates in the
+rectified views. And if the flag is not set, the function may still shift the images in the
+horizontal or vertical direction (depending on the orientation of epipolar lines) to maximize the
+useful image area.
+@param alpha Free scaling parameter. If it is -1 or absent, the function performs the default
+scaling. Otherwise, the parameter should be between 0 and 1. alpha=0 means that the rectified
+images are zoomed and shifted so that only valid pixels are visible (no black areas after
+rectification). alpha=1 means that the rectified image is decimated and shifted so that all the
+pixels from the original images from the cameras are retained in the rectified images (no source
+image pixels are lost). Obviously, any intermediate value yields an intermediate result between
+those two extreme cases.
+@param newImageSize New image resolution after rectification. The same size should be passed to
+initUndistortRectifyMap (see the stereo_calib.cpp sample in OpenCV samples directory). When (0,0)
+is passed (default), it is set to the original imageSize . Setting it to larger value can help you
+preserve details in the original image, especially when there is a big radial distortion.
+@param validPixROI1 Optional output rectangles inside the rectified images where all the pixels
+are valid. If alpha=0 , the ROIs cover the whole images. Otherwise, they are likely to be smaller
+(see the picture below).
+@param validPixROI2 Optional output rectangles inside the rectified images where all the pixels
+are valid. If alpha=0 , the ROIs cover the whole images. Otherwise, they are likely to be smaller
+(see the picture below).
+
+The function computes the rotation matrices for each camera that (virtually) make both camera image
+planes the same plane. Consequently, this makes all the epipolar lines parallel and thus simplifies
+the dense stereo correspondence problem. The function takes the matrices computed by stereoCalibrate
+as input. As output, it provides two rotation matrices and also two projection matrices in the new
+coordinates. The function distinguishes the following two cases:
+
+-   **Horizontal stereo**: the first and the second camera views are shifted relative to each other
+    mainly along the x axis (with possible small vertical shift). In the rectified images, the
+    corresponding epipolar lines in the left and right cameras are horizontal and have the same
+    y-coordinate. P1 and P2 look like:
+
+    \f[\texttt{P1} = \begin{bmatrix} f & 0 & cx_1 & 0 \\ 0 & f & cy & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}\f]
+
+    \f[\texttt{P2} = \begin{bmatrix} f & 0 & cx_2 & T_x*f \\ 0 & f & cy & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix} ,\f]
+
+    where \f$T_x\f$ is a horizontal shift between the cameras and \f$cx_1=cx_2\f$ if
+    CALIB_ZERO_DISPARITY is set.
+
+-   **Vertical stereo**: the first and the second camera views are shifted relative to each other
+    mainly in vertical direction (and probably a bit in the horizontal direction too). The epipolar
+    lines in the rectified images are vertical and have the same x-coordinate. P1 and P2 look like:
+
+    \f[\texttt{P1} = \begin{bmatrix} f & 0 & cx & 0 \\ 0 & f & cy_1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}\f]
+
+    \f[\texttt{P2} = \begin{bmatrix} f & 0 & cx & 0 \\ 0 & f & cy_2 & T_y*f \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix} ,\f]
+
+    where \f$T_y\f$ is a vertical shift between the cameras and \f$cy_1=cy_2\f$ if CALIB_ZERO_DISPARITY is
+    set.
+
+As you can see, the first three columns of P1 and P2 will effectively be the new "rectified" camera
+matrices. The matrices, together with R1 and R2 , can then be passed to initUndistortRectifyMap to
+initialize the rectification map for each camera.
+
+See below the screenshot from the stereo_calib.cpp sample. Some red horizontal lines pass through
+the corresponding image regions. This means that the images are well rectified, which is what most
+stereo correspondence algorithms rely on. The green rectangles are roi1 and roi2 . You see that
+their interiors are all valid pixels.
+
+![image](pics/stereo_undistort.jpg)
+ */
+CV_EXPORTS_W void stereoRectify( InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1,
+                                 InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2,
+                                 Size imageSize, InputArray R, InputArray T,
+                                 OutputArray R1, OutputArray R2,
+                                 OutputArray P1, OutputArray P2,
+                                 OutputArray Q, int flags = CALIB_ZERO_DISPARITY,
+                                 double alpha = -1, Size newImageSize = Size(),
+                                 CV_OUT Rect* validPixROI1 = 0, CV_OUT Rect* validPixROI2 = 0 );
+
+/** @brief Computes a rectification transform for an uncalibrated stereo camera.
+
+@param points1 Array of feature points in the first image.
+@param points2 The corresponding points in the second image. The same formats as in
+findFundamentalMat are supported.
+@param F Input fundamental matrix. It can be computed from the same set of point pairs using
+findFundamentalMat .
+@param imgSize Size of the image.
+@param H1 Output rectification homography matrix for the first image.
+@param H2 Output rectification homography matrix for the second image.
+@param threshold Optional threshold used to filter out the outliers. If the parameter is greater
+than zero, all the point pairs that do not comply with the epipolar geometry (that is, the points
+for which \f$|\texttt{points2[i]}^T*\texttt{F}*\texttt{points1[i]}|>\texttt{threshold}\f$ ) are
+rejected prior to computing the homographies. Otherwise, all the points are considered inliers.
+
+The function computes the rectification transformations without knowing intrinsic parameters of the
+cameras and their relative position in the space, which explains the suffix "uncalibrated". Another
+related difference from stereoRectify is that the function outputs not the rectification
+transformations in the object (3D) space, but the planar perspective transformations encoded by the
+homography matrices H1 and H2 . The function implements the algorithm @cite Hartley99 .
+
+@note
+   While the algorithm does not need to know the intrinsic parameters of the cameras, it heavily
+    depends on the epipolar geometry. Therefore, if the camera lenses have a significant distortion,
+    it would be better to correct it before computing the fundamental matrix and calling this
+    function. For example, distortion coefficients can be estimated for each head of stereo camera
+    separately by using calibrateCamera . Then, the images can be corrected using undistort , or
+    just the point coordinates can be corrected with undistortPoints .
+ */
+CV_EXPORTS_W bool stereoRectifyUncalibrated( InputArray points1, InputArray points2,
+                                             InputArray F, Size imgSize,
+                                             OutputArray H1, OutputArray H2,
+                                             double threshold = 5 );
+
+//! computes the rectification transformations for 3-head camera, where all the heads are on the same line.
+CV_EXPORTS_W float rectify3Collinear( InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1,
+                                      InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2,
+                                      InputArray cameraMatrix3, InputArray distCoeffs3,
+                                      InputArrayOfArrays imgpt1, InputArrayOfArrays imgpt3,
+                                      Size imageSize, InputArray R12, InputArray T12,
+                                      InputArray R13, InputArray T13,
+                                      OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray R3,
+                                      OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray P3,
+                                      OutputArray Q, double alpha, Size newImgSize,
+                                      CV_OUT Rect* roi1, CV_OUT Rect* roi2, int flags );
+
+/** @brief Returns the new camera matrix based on the free scaling parameter.
+
+@param cameraMatrix Input camera matrix.
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6 [, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$ of
+4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are
+assumed.
+@param imageSize Original image size.
+@param alpha Free scaling parameter between 0 (when all the pixels in the undistorted image are
+valid) and 1 (when all the source image pixels are retained in the undistorted image). See
+stereoRectify for details.
+@param newImgSize Image size after rectification. By default, it is set to imageSize .
+@param validPixROI Optional output rectangle that outlines all-good-pixels region in the
+undistorted image. See roi1, roi2 description in stereoRectify .
+@param centerPrincipalPoint Optional flag that indicates whether in the new camera matrix the
+principal point should be at the image center or not. By default, the principal point is chosen to
+best fit a subset of the source image (determined by alpha) to the corrected image.
+@return new_camera_matrix Output new camera matrix.
+
+The function computes and returns the optimal new camera matrix based on the free scaling parameter.
+By varying this parameter, you may retrieve only sensible pixels alpha=0 , keep all the original
+image pixels if there is valuable information in the corners alpha=1 , or get something in between.
+When alpha\>0 , the undistorted result is likely to have some black pixels corresponding to
+"virtual" pixels outside of the captured distorted image. The original camera matrix, distortion
+coefficients, the computed new camera matrix, and newImageSize should be passed to
+initUndistortRectifyMap to produce the maps for remap .
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat getOptimalNewCameraMatrix( InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                                            Size imageSize, double alpha, Size newImgSize = Size(),
+                                            CV_OUT Rect* validPixROI = 0,
+                                            bool centerPrincipalPoint = false);
+
+/** @brief Computes Hand-Eye calibration: \f$_{}^{g}\textrm{T}_c\f$
+
+@param[in] R_gripper2base Rotation part extracted from the homogeneous matrix that transforms a point
+expressed in the gripper frame to the robot base frame (\f$_{}^{b}\textrm{T}_g\f$).
+This is a vector (`vector<Mat>`) that contains the rotation matrices for all the transformations
+from gripper frame to robot base frame.
+@param[in] t_gripper2base Translation part extracted from the homogeneous matrix that transforms a point
+expressed in the gripper frame to the robot base frame (\f$_{}^{b}\textrm{T}_g\f$).
+This is a vector (`vector<Mat>`) that contains the translation vectors for all the transformations
+from gripper frame to robot base frame.
+@param[in] R_target2cam Rotation part extracted from the homogeneous matrix that transforms a point
+expressed in the target frame to the camera frame (\f$_{}^{c}\textrm{T}_t\f$).
+This is a vector (`vector<Mat>`) that contains the rotation matrices for all the transformations
+from calibration target frame to camera frame.
+@param[in] t_target2cam Rotation part extracted from the homogeneous matrix that transforms a point
+expressed in the target frame to the camera frame (\f$_{}^{c}\textrm{T}_t\f$).
+This is a vector (`vector<Mat>`) that contains the translation vectors for all the transformations
+from calibration target frame to camera frame.
+@param[out] R_cam2gripper Estimated rotation part extracted from the homogeneous matrix that transforms a point
+expressed in the camera frame to the gripper frame (\f$_{}^{g}\textrm{T}_c\f$).
+@param[out] t_cam2gripper Estimated translation part extracted from the homogeneous matrix that transforms a point
+expressed in the camera frame to the gripper frame (\f$_{}^{g}\textrm{T}_c\f$).
+@param[in] method One of the implemented Hand-Eye calibration method, see cv::HandEyeCalibrationMethod
+
+The function performs the Hand-Eye calibration using various methods. One approach consists in estimating the
+rotation then the translation (separable solutions) and the following methods are implemented:
+  - R. Tsai, R. Lenz A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics Hand/EyeCalibration \cite Tsai89
+  - F. Park, B. Martin Robot Sensor Calibration: Solving AX = XB on the Euclidean Group \cite Park94
+  - R. Horaud, F. Dornaika Hand-Eye Calibration \cite Horaud95
+
+Another approach consists in estimating simultaneously the rotation and the translation (simultaneous solutions),
+with the following implemented method:
+  - N. Andreff, R. Horaud, B. Espiau On-line Hand-Eye Calibration \cite Andreff99
+  - K. Daniilidis Hand-Eye Calibration Using Dual Quaternions \cite Daniilidis98
+
+The following picture describes the Hand-Eye calibration problem where the transformation between a camera ("eye")
+mounted on a robot gripper ("hand") has to be estimated.
+
+![](pics/hand-eye_figure.png)
+
+The calibration procedure is the following:
+  - a static calibration pattern is used to estimate the transformation between the target frame
+  and the camera frame
+  - the robot gripper is moved in order to acquire several poses
+  - for each pose, the homogeneous transformation between the gripper frame and the robot base frame is recorded using for
+  instance the robot kinematics
+\f[
+    \begin{bmatrix}
+    X_b\\
+    Y_b\\
+    Z_b\\
+    1
+    \end{bmatrix}
+    =
+    \begin{bmatrix}
+    _{}^{b}\textrm{R}_g & _{}^{b}\textrm{t}_g \\
+    0_{1 \times 3} & 1
+    \end{bmatrix}
+    \begin{bmatrix}
+    X_g\\
+    Y_g\\
+    Z_g\\
+    1
+    \end{bmatrix}
+\f]
+  - for each pose, the homogeneous transformation between the calibration target frame and the camera frame is recorded using
+  for instance a pose estimation method (PnP) from 2D-3D point correspondences
+\f[
+    \begin{bmatrix}
+    X_c\\
+    Y_c\\
+    Z_c\\
+    1
+    \end{bmatrix}
+    =
+    \begin{bmatrix}
+    _{}^{c}\textrm{R}_t & _{}^{c}\textrm{t}_t \\
+    0_{1 \times 3} & 1
+    \end{bmatrix}
+    \begin{bmatrix}
+    X_t\\
+    Y_t\\
+    Z_t\\
+    1
+    \end{bmatrix}
+\f]
+
+The Hand-Eye calibration procedure returns the following homogeneous transformation
+\f[
+    \begin{bmatrix}
+    X_g\\
+    Y_g\\
+    Z_g\\
+    1
+    \end{bmatrix}
+    =
+    \begin{bmatrix}
+    _{}^{g}\textrm{R}_c & _{}^{g}\textrm{t}_c \\
+    0_{1 \times 3} & 1
+    \end{bmatrix}
+    \begin{bmatrix}
+    X_c\\
+    Y_c\\
+    Z_c\\
+    1
+    \end{bmatrix}
+\f]
+
+This problem is also known as solving the \f$\mathbf{A}\mathbf{X}=\mathbf{X}\mathbf{B}\f$ equation:
+\f[
+    \begin{align*}
+    ^{b}{\textrm{T}_g}^{(1)} \hspace{0.2em} ^{g}\textrm{T}_c \hspace{0.2em} ^{c}{\textrm{T}_t}^{(1)} &=
+    \hspace{0.1em} ^{b}{\textrm{T}_g}^{(2)} \hspace{0.2em} ^{g}\textrm{T}_c \hspace{0.2em} ^{c}{\textrm{T}_t}^{(2)} \\
+
+    (^{b}{\textrm{T}_g}^{(2)})^{-1} \hspace{0.2em} ^{b}{\textrm{T}_g}^{(1)} \hspace{0.2em} ^{g}\textrm{T}_c &=
+    \hspace{0.1em} ^{g}\textrm{T}_c \hspace{0.2em} ^{c}{\textrm{T}_t}^{(2)} (^{c}{\textrm{T}_t}^{(1)})^{-1} \\
+
+    \textrm{A}_i \textrm{X} &= \textrm{X} \textrm{B}_i \\
+    \end{align*}
+\f]
+
+\note
+Additional information can be found on this [website](http://campar.in.tum.de/Chair/HandEyeCalibration).
+\note
+A minimum of 2 motions with non parallel rotation axes are necessary to determine the hand-eye transformation.
+So at least 3 different poses are required, but it is strongly recommended to use many more poses.
+
+ */
+CV_EXPORTS_W void calibrateHandEye( InputArrayOfArrays R_gripper2base, InputArrayOfArrays t_gripper2base,
+                                    InputArrayOfArrays R_target2cam, InputArrayOfArrays t_target2cam,
+                                    OutputArray R_cam2gripper, OutputArray t_cam2gripper,
+                                    HandEyeCalibrationMethod method=CALIB_HAND_EYE_TSAI );
+
+/** @brief Converts points from Euclidean to homogeneous space.
+
+@param src Input vector of N-dimensional points.
+@param dst Output vector of N+1-dimensional points.
+
+The function converts points from Euclidean to homogeneous space by appending 1's to the tuple of
+point coordinates. That is, each point (x1, x2, ..., xn) is converted to (x1, x2, ..., xn, 1).
+ */
+CV_EXPORTS_W void convertPointsToHomogeneous( InputArray src, OutputArray dst );
+
+/** @brief Converts points from homogeneous to Euclidean space.
+
+@param src Input vector of N-dimensional points.
+@param dst Output vector of N-1-dimensional points.
+
+The function converts points homogeneous to Euclidean space using perspective projection. That is,
+each point (x1, x2, ... x(n-1), xn) is converted to (x1/xn, x2/xn, ..., x(n-1)/xn). When xn=0, the
+output point coordinates will be (0,0,0,...).
+ */
+CV_EXPORTS_W void convertPointsFromHomogeneous( InputArray src, OutputArray dst );
+
+/** @brief Converts points to/from homogeneous coordinates.
+
+@param src Input array or vector of 2D, 3D, or 4D points.
+@param dst Output vector of 2D, 3D, or 4D points.
+
+The function converts 2D or 3D points from/to homogeneous coordinates by calling either
+convertPointsToHomogeneous or convertPointsFromHomogeneous.
+
+@note The function is obsolete. Use one of the previous two functions instead.
+ */
+CV_EXPORTS void convertPointsHomogeneous( InputArray src, OutputArray dst );
+
+/** @brief Calculates a fundamental matrix from the corresponding points in two images.
+
+@param points1 Array of N points from the first image. The point coordinates should be
+floating-point (single or double precision).
+@param points2 Array of the second image points of the same size and format as points1 .
+@param method Method for computing a fundamental matrix.
+-   **CV_FM_7POINT** for a 7-point algorithm. \f$N = 7\f$
+-   **CV_FM_8POINT** for an 8-point algorithm. \f$N \ge 8\f$
+-   **CV_FM_RANSAC** for the RANSAC algorithm. \f$N \ge 8\f$
+-   **CV_FM_LMEDS** for the LMedS algorithm. \f$N \ge 8\f$
+@param ransacReprojThreshold Parameter used only for RANSAC. It is the maximum distance from a point to an epipolar
+line in pixels, beyond which the point is considered an outlier and is not used for computing the
+final fundamental matrix. It can be set to something like 1-3, depending on the accuracy of the
+point localization, image resolution, and the image noise.
+@param confidence Parameter used for the RANSAC and LMedS methods only. It specifies a desirable level
+of confidence (probability) that the estimated matrix is correct.
+@param mask
+
+The epipolar geometry is described by the following equation:
+
+\f[[p_2; 1]^T F [p_1; 1] = 0\f]
+
+where \f$F\f$ is a fundamental matrix, \f$p_1\f$ and \f$p_2\f$ are corresponding points in the first and the
+second images, respectively.
+
+The function calculates the fundamental matrix using one of four methods listed above and returns
+the found fundamental matrix. Normally just one matrix is found. But in case of the 7-point
+algorithm, the function may return up to 3 solutions ( \f$9 \times 3\f$ matrix that stores all 3
+matrices sequentially).
+
+The calculated fundamental matrix may be passed further to computeCorrespondEpilines that finds the
+epipolar lines corresponding to the specified points. It can also be passed to
+stereoRectifyUncalibrated to compute the rectification transformation. :
+@code
+    // Example. Estimation of fundamental matrix using the RANSAC algorithm
+    int point_count = 100;
+    vector<Point2f> points1(point_count);
+    vector<Point2f> points2(point_count);
+
+    // initialize the points here ...
+    for( int i = 0; i < point_count; i++ )
+    {
+        points1[i] = ...;
+        points2[i] = ...;
+    }
+
+    Mat fundamental_matrix =
+     findFundamentalMat(points1, points2, FM_RANSAC, 3, 0.99);
+@endcode
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat findFundamentalMat( InputArray points1, InputArray points2,
+                                     int method = FM_RANSAC,
+                                     double ransacReprojThreshold = 3., double confidence = 0.99,
+                                     OutputArray mask = noArray() );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS Mat findFundamentalMat( InputArray points1, InputArray points2,
+                                   OutputArray mask, int method = FM_RANSAC,
+                                   double ransacReprojThreshold = 3., double confidence = 0.99 );
+
+/** @brief Calculates an essential matrix from the corresponding points in two images.
+
+@param points1 Array of N (N \>= 5) 2D points from the first image. The point coordinates should
+be floating-point (single or double precision).
+@param points2 Array of the second image points of the same size and format as points1 .
+@param cameraMatrix Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ .
+Note that this function assumes that points1 and points2 are feature points from cameras with the
+same camera matrix.
+@param method Method for computing an essential matrix.
+-   **RANSAC** for the RANSAC algorithm.
+-   **LMEDS** for the LMedS algorithm.
+@param prob Parameter used for the RANSAC or LMedS methods only. It specifies a desirable level of
+confidence (probability) that the estimated matrix is correct.
+@param threshold Parameter used for RANSAC. It is the maximum distance from a point to an epipolar
+line in pixels, beyond which the point is considered an outlier and is not used for computing the
+final fundamental matrix. It can be set to something like 1-3, depending on the accuracy of the
+point localization, image resolution, and the image noise.
+@param mask Output array of N elements, every element of which is set to 0 for outliers and to 1
+for the other points. The array is computed only in the RANSAC and LMedS methods.
+
+This function estimates essential matrix based on the five-point algorithm solver in @cite Nister03 .
+@cite SteweniusCFS is also a related. The epipolar geometry is described by the following equation:
+
+\f[[p_2; 1]^T K^{-T} E K^{-1} [p_1; 1] = 0\f]
+
+where \f$E\f$ is an essential matrix, \f$p_1\f$ and \f$p_2\f$ are corresponding points in the first and the
+second images, respectively. The result of this function may be passed further to
+decomposeEssentialMat or recoverPose to recover the relative pose between cameras.
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat findEssentialMat( InputArray points1, InputArray points2,
+                                 InputArray cameraMatrix, int method = RANSAC,
+                                 double prob = 0.999, double threshold = 1.0,
+                                 OutputArray mask = noArray() );
+
+/** @overload
+@param points1 Array of N (N \>= 5) 2D points from the first image. The point coordinates should
+be floating-point (single or double precision).
+@param points2 Array of the second image points of the same size and format as points1 .
+@param focal focal length of the camera. Note that this function assumes that points1 and points2
+are feature points from cameras with same focal length and principal point.
+@param pp principal point of the camera.
+@param method Method for computing a fundamental matrix.
+-   **RANSAC** for the RANSAC algorithm.
+-   **LMEDS** for the LMedS algorithm.
+@param threshold Parameter used for RANSAC. It is the maximum distance from a point to an epipolar
+line in pixels, beyond which the point is considered an outlier and is not used for computing the
+final fundamental matrix. It can be set to something like 1-3, depending on the accuracy of the
+point localization, image resolution, and the image noise.
+@param prob Parameter used for the RANSAC or LMedS methods only. It specifies a desirable level of
+confidence (probability) that the estimated matrix is correct.
+@param mask Output array of N elements, every element of which is set to 0 for outliers and to 1
+for the other points. The array is computed only in the RANSAC and LMedS methods.
+
+This function differs from the one above that it computes camera matrix from focal length and
+principal point:
+
+\f[K =
+\begin{bmatrix}
+f & 0 & x_{pp}  \\
+0 & f & y_{pp}  \\
+0 & 0 & 1
+\end{bmatrix}\f]
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat findEssentialMat( InputArray points1, InputArray points2,
+                                 double focal = 1.0, Point2d pp = Point2d(0, 0),
+                                 int method = RANSAC, double prob = 0.999,
+                                 double threshold = 1.0, OutputArray mask = noArray() );
+
+/** @brief Decompose an essential matrix to possible rotations and translation.
+
+@param E The input essential matrix.
+@param R1 One possible rotation matrix.
+@param R2 Another possible rotation matrix.
+@param t One possible translation.
+
+This function decompose an essential matrix E using svd decomposition @cite HartleyZ00 . Generally 4
+possible poses exists for a given E. They are \f$[R_1, t]\f$, \f$[R_1, -t]\f$, \f$[R_2, t]\f$, \f$[R_2, -t]\f$. By
+decomposing E, you can only get the direction of the translation, so the function returns unit t.
+ */
+CV_EXPORTS_W void decomposeEssentialMat( InputArray E, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray t );
+
+/** @brief Recover relative camera rotation and translation from an estimated essential matrix and the
+corresponding points in two images, using cheirality check. Returns the number of inliers which pass
+the check.
+
+@param E The input essential matrix.
+@param points1 Array of N 2D points from the first image. The point coordinates should be
+floating-point (single or double precision).
+@param points2 Array of the second image points of the same size and format as points1 .
+@param cameraMatrix Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ .
+Note that this function assumes that points1 and points2 are feature points from cameras with the
+same camera matrix.
+@param R Recovered relative rotation.
+@param t Recovered relative translation.
+@param mask Input/output mask for inliers in points1 and points2.
+:   If it is not empty, then it marks inliers in points1 and points2 for then given essential
+matrix E. Only these inliers will be used to recover pose. In the output mask only inliers
+which pass the cheirality check.
+This function decomposes an essential matrix using decomposeEssentialMat and then verifies possible
+pose hypotheses by doing cheirality check. The cheirality check basically means that the
+triangulated 3D points should have positive depth. Some details can be found in @cite Nister03 .
+
+This function can be used to process output E and mask from findEssentialMat. In this scenario,
+points1 and points2 are the same input for findEssentialMat. :
+@code
+    // Example. Estimation of fundamental matrix using the RANSAC algorithm
+    int point_count = 100;
+    vector<Point2f> points1(point_count);
+    vector<Point2f> points2(point_count);
+
+    // initialize the points here ...
+    for( int i = 0; i < point_count; i++ )
+    {
+        points1[i] = ...;
+        points2[i] = ...;
+    }
+
+    // cametra matrix with both focal lengths = 1, and principal point = (0, 0)
+    Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
+
+    Mat E, R, t, mask;
+
+    E = findEssentialMat(points1, points2, cameraMatrix, RANSAC, 0.999, 1.0, mask);
+    recoverPose(E, points1, points2, cameraMatrix, R, t, mask);
+@endcode
+ */
+CV_EXPORTS_W int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
+                            InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t,
+                            InputOutputArray mask = noArray() );
+
+/** @overload
+@param E The input essential matrix.
+@param points1 Array of N 2D points from the first image. The point coordinates should be
+floating-point (single or double precision).
+@param points2 Array of the second image points of the same size and format as points1 .
+@param R Recovered relative rotation.
+@param t Recovered relative translation.
+@param focal Focal length of the camera. Note that this function assumes that points1 and points2
+are feature points from cameras with same focal length and principal point.
+@param pp principal point of the camera.
+@param mask Input/output mask for inliers in points1 and points2.
+:   If it is not empty, then it marks inliers in points1 and points2 for then given essential
+matrix E. Only these inliers will be used to recover pose. In the output mask only inliers
+which pass the cheirality check.
+
+This function differs from the one above that it computes camera matrix from focal length and
+principal point:
+
+\f[K =
+\begin{bmatrix}
+f & 0 & x_{pp}  \\
+0 & f & y_{pp}  \\
+0 & 0 & 1
+\end{bmatrix}\f]
+ */
+CV_EXPORTS_W int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
+                            OutputArray R, OutputArray t,
+                            double focal = 1.0, Point2d pp = Point2d(0, 0),
+                            InputOutputArray mask = noArray() );
+
+/** @overload
+@param E The input essential matrix.
+@param points1 Array of N 2D points from the first image. The point coordinates should be
+floating-point (single or double precision).
+@param points2 Array of the second image points of the same size and format as points1.
+@param cameraMatrix Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ .
+Note that this function assumes that points1 and points2 are feature points from cameras with the
+same camera matrix.
+@param R Recovered relative rotation.
+@param t Recovered relative translation.
+@param distanceThresh threshold distance which is used to filter out far away points (i.e. infinite points).
+@param mask Input/output mask for inliers in points1 and points2.
+:   If it is not empty, then it marks inliers in points1 and points2 for then given essential
+matrix E. Only these inliers will be used to recover pose. In the output mask only inliers
+which pass the cheirality check.
+@param triangulatedPoints 3d points which were reconstructed by triangulation.
+ */
+
+CV_EXPORTS_W int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
+                            InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, double distanceThresh, InputOutputArray mask = noArray(),
+                            OutputArray triangulatedPoints = noArray());
+
+/** @brief For points in an image of a stereo pair, computes the corresponding epilines in the other image.
+
+@param points Input points. \f$N \times 1\f$ or \f$1 \times N\f$ matrix of type CV_32FC2 or
+vector\<Point2f\> .
+@param whichImage Index of the image (1 or 2) that contains the points .
+@param F Fundamental matrix that can be estimated using findFundamentalMat or stereoRectify .
+@param lines Output vector of the epipolar lines corresponding to the points in the other image.
+Each line \f$ax + by + c=0\f$ is encoded by 3 numbers \f$(a, b, c)\f$ .
+
+For every point in one of the two images of a stereo pair, the function finds the equation of the
+corresponding epipolar line in the other image.
+
+From the fundamental matrix definition (see findFundamentalMat ), line \f$l^{(2)}_i\f$ in the second
+image for the point \f$p^{(1)}_i\f$ in the first image (when whichImage=1 ) is computed as:
+
+\f[l^{(2)}_i = F p^{(1)}_i\f]
+
+And vice versa, when whichImage=2, \f$l^{(1)}_i\f$ is computed from \f$p^{(2)}_i\f$ as:
+
+\f[l^{(1)}_i = F^T p^{(2)}_i\f]
+
+Line coefficients are defined up to a scale. They are normalized so that \f$a_i^2+b_i^2=1\f$ .
+ */
+CV_EXPORTS_W void computeCorrespondEpilines( InputArray points, int whichImage,
+                                             InputArray F, OutputArray lines );
+
+/** @brief Reconstructs points by triangulation.
+
+@param projMatr1 3x4 projection matrix of the first camera.
+@param projMatr2 3x4 projection matrix of the second camera.
+@param projPoints1 2xN array of feature points in the first image. In case of c++ version it can
+be also a vector of feature points or two-channel matrix of size 1xN or Nx1.
+@param projPoints2 2xN array of corresponding points in the second image. In case of c++ version
+it can be also a vector of feature points or two-channel matrix of size 1xN or Nx1.
+@param points4D 4xN array of reconstructed points in homogeneous coordinates.
+
+The function reconstructs 3-dimensional points (in homogeneous coordinates) by using their
+observations with a stereo camera. Projections matrices can be obtained from stereoRectify.
+
+@note
+   Keep in mind that all input data should be of float type in order for this function to work.
+
+@sa
+   reprojectImageTo3D
+ */
+CV_EXPORTS_W void triangulatePoints( InputArray projMatr1, InputArray projMatr2,
+                                     InputArray projPoints1, InputArray projPoints2,
+                                     OutputArray points4D );
+
+/** @brief Refines coordinates of corresponding points.
+
+@param F 3x3 fundamental matrix.
+@param points1 1xN array containing the first set of points.
+@param points2 1xN array containing the second set of points.
+@param newPoints1 The optimized points1.
+@param newPoints2 The optimized points2.
+
+The function implements the Optimal Triangulation Method (see Multiple View Geometry for details).
+For each given point correspondence points1[i] \<-\> points2[i], and a fundamental matrix F, it
+computes the corrected correspondences newPoints1[i] \<-\> newPoints2[i] that minimize the geometric
+error \f$d(points1[i], newPoints1[i])^2 + d(points2[i],newPoints2[i])^2\f$ (where \f$d(a,b)\f$ is the
+geometric distance between points \f$a\f$ and \f$b\f$ ) subject to the epipolar constraint
+\f$newPoints2^T * F * newPoints1 = 0\f$ .
+ */
+CV_EXPORTS_W void correctMatches( InputArray F, InputArray points1, InputArray points2,
+                                  OutputArray newPoints1, OutputArray newPoints2 );
+
+/** @brief Filters off small noise blobs (speckles) in the disparity map
+
+@param img The input 16-bit signed disparity image
+@param newVal The disparity value used to paint-off the speckles
+@param maxSpeckleSize The maximum speckle size to consider it a speckle. Larger blobs are not
+affected by the algorithm
+@param maxDiff Maximum difference between neighbor disparity pixels to put them into the same
+blob. Note that since StereoBM, StereoSGBM and may be other algorithms return a fixed-point
+disparity map, where disparity values are multiplied by 16, this scale factor should be taken into
+account when specifying this parameter value.
+@param buf The optional temporary buffer to avoid memory allocation within the function.
+ */
+CV_EXPORTS_W void filterSpeckles( InputOutputArray img, double newVal,
+                                  int maxSpeckleSize, double maxDiff,
+                                  InputOutputArray buf = noArray() );
+
+//! computes valid disparity ROI from the valid ROIs of the rectified images (that are returned by cv::stereoRectify())
+CV_EXPORTS_W Rect getValidDisparityROI( Rect roi1, Rect roi2,
+                                        int minDisparity, int numberOfDisparities,
+                                        int SADWindowSize );
+
+//! validates disparity using the left-right check. The matrix "cost" should be computed by the stereo correspondence algorithm
+CV_EXPORTS_W void validateDisparity( InputOutputArray disparity, InputArray cost,
+                                     int minDisparity, int numberOfDisparities,
+                                     int disp12MaxDisp = 1 );
+
+/** @brief Reprojects a disparity image to 3D space.
+
+@param disparity Input single-channel 8-bit unsigned, 16-bit signed, 32-bit signed or 32-bit
+floating-point disparity image. If 16-bit signed format is used, the values are assumed to have no
+fractional bits.
+@param _3dImage Output 3-channel floating-point image of the same size as disparity . Each
+element of _3dImage(x,y) contains 3D coordinates of the point (x,y) computed from the disparity
+map.
+@param Q \f$4 \times 4\f$ perspective transformation matrix that can be obtained with stereoRectify.
+@param handleMissingValues Indicates, whether the function should handle missing values (i.e.
+points where the disparity was not computed). If handleMissingValues=true, then pixels with the
+minimal disparity that corresponds to the outliers (see StereoMatcher::compute ) are transformed
+to 3D points with a very large Z value (currently set to 10000).
+@param ddepth The optional output array depth. If it is -1, the output image will have CV_32F
+depth. ddepth can also be set to CV_16S, CV_32S or CV_32F.
+
+The function transforms a single-channel disparity map to a 3-channel image representing a 3D
+surface. That is, for each pixel (x,y) and the corresponding disparity d=disparity(x,y) , it
+computes:
+
+\f[\begin{array}{l} [X \; Y \; Z \; W]^T =  \texttt{Q} *[x \; y \; \texttt{disparity} (x,y) \; 1]^T  \\ \texttt{\_3dImage} (x,y) = (X/W, \; Y/W, \; Z/W) \end{array}\f]
+
+The matrix Q can be an arbitrary \f$4 \times 4\f$ matrix (for example, the one computed by
+stereoRectify). To reproject a sparse set of points {(x,y,d),...} to 3D space, use
+perspectiveTransform .
+ */
+CV_EXPORTS_W void reprojectImageTo3D( InputArray disparity,
+                                      OutputArray _3dImage, InputArray Q,
+                                      bool handleMissingValues = false,
+                                      int ddepth = -1 );
+
+/** @brief Calculates the Sampson Distance between two points.
+
+The function cv::sampsonDistance calculates and returns the first order approximation of the geometric error as:
+\f[
+sd( \texttt{pt1} , \texttt{pt2} )=
+\frac{(\texttt{pt2}^t \cdot \texttt{F} \cdot \texttt{pt1})^2}
+{((\texttt{F} \cdot \texttt{pt1})(0))^2 +
+((\texttt{F} \cdot \texttt{pt1})(1))^2 +
+((\texttt{F}^t \cdot \texttt{pt2})(0))^2 +
+((\texttt{F}^t \cdot \texttt{pt2})(1))^2}
+\f]
+The fundamental matrix may be calculated using the cv::findFundamentalMat function. See @cite HartleyZ00 11.4.3 for details.
+@param pt1 first homogeneous 2d point
+@param pt2 second homogeneous 2d point
+@param F fundamental matrix
+@return The computed Sampson distance.
+*/
+CV_EXPORTS_W double sampsonDistance(InputArray pt1, InputArray pt2, InputArray F);
+
+/** @brief Computes an optimal affine transformation between two 3D point sets.
+
+It computes
+\f[
+\begin{bmatrix}
+x\\
+y\\
+z\\
+\end{bmatrix}
+=
+\begin{bmatrix}
+a_{11} & a_{12} & a_{13}\\
+a_{21} & a_{22} & a_{23}\\
+a_{31} & a_{32} & a_{33}\\
+\end{bmatrix}
+\begin{bmatrix}
+X\\
+Y\\
+Z\\
+\end{bmatrix}
++
+\begin{bmatrix}
+b_1\\
+b_2\\
+b_3\\
+\end{bmatrix}
+\f]
+
+@param src First input 3D point set containing \f$(X,Y,Z)\f$.
+@param dst Second input 3D point set containing \f$(x,y,z)\f$.
+@param out Output 3D affine transformation matrix \f$3 \times 4\f$ of the form
+\f[
+\begin{bmatrix}
+a_{11} & a_{12} & a_{13} & b_1\\
+a_{21} & a_{22} & a_{23} & b_2\\
+a_{31} & a_{32} & a_{33} & b_3\\
+\end{bmatrix}
+\f]
+@param inliers Output vector indicating which points are inliers (1-inlier, 0-outlier).
+@param ransacThreshold Maximum reprojection error in the RANSAC algorithm to consider a point as
+an inlier.
+@param confidence Confidence level, between 0 and 1, for the estimated transformation. Anything
+between 0.95 and 0.99 is usually good enough. Values too close to 1 can slow down the estimation
+significantly. Values lower than 0.8-0.9 can result in an incorrectly estimated transformation.
+
+The function estimates an optimal 3D affine transformation between two 3D point sets using the
+RANSAC algorithm.
+ */
+CV_EXPORTS_W  int estimateAffine3D(InputArray src, InputArray dst,
+                                   OutputArray out, OutputArray inliers,
+                                   double ransacThreshold = 3, double confidence = 0.99);
+
+/** @brief Computes an optimal affine transformation between two 2D point sets.
+
+It computes
+\f[
+\begin{bmatrix}
+x\\
+y\\
+\end{bmatrix}
+=
+\begin{bmatrix}
+a_{11} & a_{12}\\
+a_{21} & a_{22}\\
+\end{bmatrix}
+\begin{bmatrix}
+X\\
+Y\\
+\end{bmatrix}
++
+\begin{bmatrix}
+b_1\\
+b_2\\
+\end{bmatrix}
+\f]
+
+@param from First input 2D point set containing \f$(X,Y)\f$.
+@param to Second input 2D point set containing \f$(x,y)\f$.
+@param inliers Output vector indicating which points are inliers (1-inlier, 0-outlier).
+@param method Robust method used to compute transformation. The following methods are possible:
+-   cv::RANSAC - RANSAC-based robust method
+-   cv::LMEDS - Least-Median robust method
+RANSAC is the default method.
+@param ransacReprojThreshold Maximum reprojection error in the RANSAC algorithm to consider
+a point as an inlier. Applies only to RANSAC.
+@param maxIters The maximum number of robust method iterations.
+@param confidence Confidence level, between 0 and 1, for the estimated transformation. Anything
+between 0.95 and 0.99 is usually good enough. Values too close to 1 can slow down the estimation
+significantly. Values lower than 0.8-0.9 can result in an incorrectly estimated transformation.
+@param refineIters Maximum number of iterations of refining algorithm (Levenberg-Marquardt).
+Passing 0 will disable refining, so the output matrix will be output of robust method.
+
+@return Output 2D affine transformation matrix \f$2 \times 3\f$ or empty matrix if transformation
+could not be estimated. The returned matrix has the following form:
+\f[
+\begin{bmatrix}
+a_{11} & a_{12} & b_1\\
+a_{21} & a_{22} & b_2\\
+\end{bmatrix}
+\f]
+
+The function estimates an optimal 2D affine transformation between two 2D point sets using the
+selected robust algorithm.
+
+The computed transformation is then refined further (using only inliers) with the
+Levenberg-Marquardt method to reduce the re-projection error even more.
+
+@note
+The RANSAC method can handle practically any ratio of outliers but needs a threshold to
+distinguish inliers from outliers. The method LMeDS does not need any threshold but it works
+correctly only when there are more than 50% of inliers.
+
+@sa estimateAffinePartial2D, getAffineTransform
+*/
+CV_EXPORTS_W cv::Mat estimateAffine2D(InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers = noArray(),
+                                  int method = RANSAC, double ransacReprojThreshold = 3,
+                                  size_t maxIters = 2000, double confidence = 0.99,
+                                  size_t refineIters = 10);
+
+/** @brief Computes an optimal limited affine transformation with 4 degrees of freedom between
+two 2D point sets.
+
+@param from First input 2D point set.
+@param to Second input 2D point set.
+@param inliers Output vector indicating which points are inliers.
+@param method Robust method used to compute transformation. The following methods are possible:
+-   cv::RANSAC - RANSAC-based robust method
+-   cv::LMEDS - Least-Median robust method
+RANSAC is the default method.
+@param ransacReprojThreshold Maximum reprojection error in the RANSAC algorithm to consider
+a point as an inlier. Applies only to RANSAC.
+@param maxIters The maximum number of robust method iterations.
+@param confidence Confidence level, between 0 and 1, for the estimated transformation. Anything
+between 0.95 and 0.99 is usually good enough. Values too close to 1 can slow down the estimation
+significantly. Values lower than 0.8-0.9 can result in an incorrectly estimated transformation.
+@param refineIters Maximum number of iterations of refining algorithm (Levenberg-Marquardt).
+Passing 0 will disable refining, so the output matrix will be output of robust method.
+
+@return Output 2D affine transformation (4 degrees of freedom) matrix \f$2 \times 3\f$ or
+empty matrix if transformation could not be estimated.
+
+The function estimates an optimal 2D affine transformation with 4 degrees of freedom limited to
+combinations of translation, rotation, and uniform scaling. Uses the selected algorithm for robust
+estimation.
+
+The computed transformation is then refined further (using only inliers) with the
+Levenberg-Marquardt method to reduce the re-projection error even more.
+
+Estimated transformation matrix is:
+\f[ \begin{bmatrix} \cos(\theta) \cdot s & -\sin(\theta) \cdot s & t_x \\
+                \sin(\theta) \cdot s & \cos(\theta) \cdot s & t_y
+\end{bmatrix} \f]
+Where \f$ \theta \f$ is the rotation angle, \f$ s \f$ the scaling factor and \f$ t_x, t_y \f$ are
+translations in \f$ x, y \f$ axes respectively.
+
+@note
+The RANSAC method can handle practically any ratio of outliers but need a threshold to
+distinguish inliers from outliers. The method LMeDS does not need any threshold but it works
+correctly only when there are more than 50% of inliers.
+
+@sa estimateAffine2D, getAffineTransform
+*/
+CV_EXPORTS_W cv::Mat estimateAffinePartial2D(InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers = noArray(),
+                                  int method = RANSAC, double ransacReprojThreshold = 3,
+                                  size_t maxIters = 2000, double confidence = 0.99,
+                                  size_t refineIters = 10);
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/features2D/Homography/decompose_homography.cpp
+An example program with homography decomposition.
+
+Check @ref tutorial_homography "the corresponding tutorial" for more details.
+*/
+
+/** @brief Decompose a homography matrix to rotation(s), translation(s) and plane normal(s).
+
+@param H The input homography matrix between two images.
+@param K The input intrinsic camera calibration matrix.
+@param rotations Array of rotation matrices.
+@param translations Array of translation matrices.
+@param normals Array of plane normal matrices.
+
+This function extracts relative camera motion between two views observing a planar object from the
+homography H induced by the plane. The intrinsic camera matrix K must also be provided. The function
+may return up to four mathematical solution sets. At least two of the solutions may further be
+invalidated if point correspondences are available by applying positive depth constraint (all points
+must be in front of the camera). The decomposition method is described in detail in @cite Malis .
+ */
+CV_EXPORTS_W int decomposeHomographyMat(InputArray H,
+                                        InputArray K,
+                                        OutputArrayOfArrays rotations,
+                                        OutputArrayOfArrays translations,
+                                        OutputArrayOfArrays normals);
+
+/** @brief Filters homography decompositions based on additional information.
+
+@param rotations Vector of rotation matrices.
+@param normals Vector of plane normal matrices.
+@param beforePoints Vector of (rectified) visible reference points before the homography is applied
+@param afterPoints Vector of (rectified) visible reference points after the homography is applied
+@param possibleSolutions Vector of int indices representing the viable solution set after filtering
+@param pointsMask optional Mat/Vector of 8u type representing the mask for the inliers as given by the findHomography function
+
+This function is intended to filter the output of the decomposeHomographyMat based on additional
+information as described in @cite Malis . The summary of the method: the decomposeHomographyMat function
+returns 2 unique solutions and their "opposites" for a total of 4 solutions. If we have access to the
+sets of points visible in the camera frame before and after the homography transformation is applied,
+we can determine which are the true potential solutions and which are the opposites by verifying which
+homographies are consistent with all visible reference points being in front of the camera. The inputs
+are left unchanged; the filtered solution set is returned as indices into the existing one.
+
+*/
+CV_EXPORTS_W void filterHomographyDecompByVisibleRefpoints(InputArrayOfArrays rotations,
+                                                           InputArrayOfArrays normals,
+                                                           InputArray beforePoints,
+                                                           InputArray afterPoints,
+                                                           OutputArray possibleSolutions,
+                                                           InputArray pointsMask = noArray());
+
+/** @brief The base class for stereo correspondence algorithms.
+ */
+class CV_EXPORTS_W StereoMatcher : public Algorithm
+{
+public:
+    enum { DISP_SHIFT = 4,
+           DISP_SCALE = (1 << DISP_SHIFT)
+         };
+
+    /** @brief Computes disparity map for the specified stereo pair
+
+    @param left Left 8-bit single-channel image.
+    @param right Right image of the same size and the same type as the left one.
+    @param disparity Output disparity map. It has the same size as the input images. Some algorithms,
+    like StereoBM or StereoSGBM compute 16-bit fixed-point disparity map (where each disparity value
+    has 4 fractional bits), whereas other algorithms output 32-bit floating-point disparity map.
+     */
+    CV_WRAP virtual void compute( InputArray left, InputArray right,
+                                  OutputArray disparity ) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getMinDisparity() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setMinDisparity(int minDisparity) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getNumDisparities() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setNumDisparities(int numDisparities) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getBlockSize() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setBlockSize(int blockSize) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getSpeckleWindowSize() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSpeckleWindowSize(int speckleWindowSize) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getSpeckleRange() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSpeckleRange(int speckleRange) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getDisp12MaxDiff() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setDisp12MaxDiff(int disp12MaxDiff) = 0;
+};
+
+
+/** @brief Class for computing stereo correspondence using the block matching algorithm, introduced and
+contributed to OpenCV by K. Konolige.
+ */
+class CV_EXPORTS_W StereoBM : public StereoMatcher
+{
+public:
+    enum { PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE = 0,
+           PREFILTER_XSOBEL              = 1
+         };
+
+    CV_WRAP virtual int getPreFilterType() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPreFilterType(int preFilterType) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getPreFilterSize() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPreFilterSize(int preFilterSize) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getPreFilterCap() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPreFilterCap(int preFilterCap) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getTextureThreshold() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setTextureThreshold(int textureThreshold) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getUniquenessRatio() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setUniquenessRatio(int uniquenessRatio) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getSmallerBlockSize() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSmallerBlockSize(int blockSize) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual Rect getROI1() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setROI1(Rect roi1) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual Rect getROI2() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setROI2(Rect roi2) = 0;
+
+    /** @brief Creates StereoBM object
+
+    @param numDisparities the disparity search range. For each pixel algorithm will find the best
+    disparity from 0 (default minimum disparity) to numDisparities. The search range can then be
+    shifted by changing the minimum disparity.
+    @param blockSize the linear size of the blocks compared by the algorithm. The size should be odd
+    (as the block is centered at the current pixel). Larger block size implies smoother, though less
+    accurate disparity map. Smaller block size gives more detailed disparity map, but there is higher
+    chance for algorithm to find a wrong correspondence.
+
+    The function create StereoBM object. You can then call StereoBM::compute() to compute disparity for
+    a specific stereo pair.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<StereoBM> create(int numDisparities = 0, int blockSize = 21);
+};
+
+/** @brief The class implements the modified H. Hirschmuller algorithm @cite HH08 that differs from the original
+one as follows:
+
+-   By default, the algorithm is single-pass, which means that you consider only 5 directions
+instead of 8. Set mode=StereoSGBM::MODE_HH in createStereoSGBM to run the full variant of the
+algorithm but beware that it may consume a lot of memory.
+-   The algorithm matches blocks, not individual pixels. Though, setting blockSize=1 reduces the
+blocks to single pixels.
+-   Mutual information cost function is not implemented. Instead, a simpler Birchfield-Tomasi
+sub-pixel metric from @cite BT98 is used. Though, the color images are supported as well.
+-   Some pre- and post- processing steps from K. Konolige algorithm StereoBM are included, for
+example: pre-filtering (StereoBM::PREFILTER_XSOBEL type) and post-filtering (uniqueness
+check, quadratic interpolation and speckle filtering).
+
+@note
+   -   (Python) An example illustrating the use of the StereoSGBM matching algorithm can be found
+        at opencv_source_code/samples/python/stereo_match.py
+ */
+class CV_EXPORTS_W StereoSGBM : public StereoMatcher
+{
+public:
+    enum
+    {
+        MODE_SGBM = 0,
+        MODE_HH   = 1,
+        MODE_SGBM_3WAY = 2,
+        MODE_HH4  = 3
+    };
+
+    CV_WRAP virtual int getPreFilterCap() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPreFilterCap(int preFilterCap) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getUniquenessRatio() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setUniquenessRatio(int uniquenessRatio) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getP1() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setP1(int P1) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getP2() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setP2(int P2) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getMode() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setMode(int mode) = 0;
+
+    /** @brief Creates StereoSGBM object
+
+    @param minDisparity Minimum possible disparity value. Normally, it is zero but sometimes
+    rectification algorithms can shift images, so this parameter needs to be adjusted accordingly.
+    @param numDisparities Maximum disparity minus minimum disparity. The value is always greater than
+    zero. In the current implementation, this parameter must be divisible by 16.
+    @param blockSize Matched block size. It must be an odd number \>=1 . Normally, it should be
+    somewhere in the 3..11 range.
+    @param P1 The first parameter controlling the disparity smoothness. See below.
+    @param P2 The second parameter controlling the disparity smoothness. The larger the values are,
+    the smoother the disparity is. P1 is the penalty on the disparity change by plus or minus 1
+    between neighbor pixels. P2 is the penalty on the disparity change by more than 1 between neighbor
+    pixels. The algorithm requires P2 \> P1 . See stereo_match.cpp sample where some reasonably good
+    P1 and P2 values are shown (like 8\*number_of_image_channels\*SADWindowSize\*SADWindowSize and
+    32\*number_of_image_channels\*SADWindowSize\*SADWindowSize , respectively).
+    @param disp12MaxDiff Maximum allowed difference (in integer pixel units) in the left-right
+    disparity check. Set it to a non-positive value to disable the check.
+    @param preFilterCap Truncation value for the prefiltered image pixels. The algorithm first
+    computes x-derivative at each pixel and clips its value by [-preFilterCap, preFilterCap] interval.
+    The result values are passed to the Birchfield-Tomasi pixel cost function.
+    @param uniquenessRatio Margin in percentage by which the best (minimum) computed cost function
+    value should "win" the second best value to consider the found match correct. Normally, a value
+    within the 5-15 range is good enough.
+    @param speckleWindowSize Maximum size of smooth disparity regions to consider their noise speckles
+    and invalidate. Set it to 0 to disable speckle filtering. Otherwise, set it somewhere in the
+    50-200 range.
+    @param speckleRange Maximum disparity variation within each connected component. If you do speckle
+    filtering, set the parameter to a positive value, it will be implicitly multiplied by 16.
+    Normally, 1 or 2 is good enough.
+    @param mode Set it to StereoSGBM::MODE_HH to run the full-scale two-pass dynamic programming
+    algorithm. It will consume O(W\*H\*numDisparities) bytes, which is large for 640x480 stereo and
+    huge for HD-size pictures. By default, it is set to false .
+
+    The first constructor initializes StereoSGBM with all the default parameters. So, you only have to
+    set StereoSGBM::numDisparities at minimum. The second constructor enables you to set each parameter
+    to a custom value.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<StereoSGBM> create(int minDisparity = 0, int numDisparities = 16, int blockSize = 3,
+                                          int P1 = 0, int P2 = 0, int disp12MaxDiff = 0,
+                                          int preFilterCap = 0, int uniquenessRatio = 0,
+                                          int speckleWindowSize = 0, int speckleRange = 0,
+                                          int mode = StereoSGBM::MODE_SGBM);
+};
+
+
+//! cv::undistort mode
+enum UndistortTypes
+{
+    PROJ_SPHERICAL_ORTHO  = 0,
+    PROJ_SPHERICAL_EQRECT = 1
+};
+
+/** @brief Transforms an image to compensate for lens distortion.
+
+The function transforms an image to compensate radial and tangential lens distortion.
+
+The function is simply a combination of #initUndistortRectifyMap (with unity R ) and #remap
+(with bilinear interpolation). See the former function for details of the transformation being
+performed.
+
+Those pixels in the destination image, for which there is no correspondent pixels in the source
+image, are filled with zeros (black color).
+
+A particular subset of the source image that will be visible in the corrected image can be regulated
+by newCameraMatrix. You can use #getOptimalNewCameraMatrix to compute the appropriate
+newCameraMatrix depending on your requirements.
+
+The camera matrix and the distortion parameters can be determined using #calibrateCamera. If
+the resolution of images is different from the resolution used at the calibration stage, \f$f_x,
+f_y, c_x\f$ and \f$c_y\f$ need to be scaled accordingly, while the distortion coefficients remain
+the same.
+
+@param src Input (distorted) image.
+@param dst Output (corrected) image that has the same size and type as src .
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6[, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$
+of 4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are assumed.
+@param newCameraMatrix Camera matrix of the distorted image. By default, it is the same as
+cameraMatrix but you may additionally scale and shift the result by using a different matrix.
+ */
+CV_EXPORTS_W void undistort( InputArray src, OutputArray dst,
+                             InputArray cameraMatrix,
+                             InputArray distCoeffs,
+                             InputArray newCameraMatrix = noArray() );
+
+/** @brief Computes the undistortion and rectification transformation map.
+
+The function computes the joint undistortion and rectification transformation and represents the
+result in the form of maps for remap. The undistorted image looks like original, as if it is
+captured with a camera using the camera matrix =newCameraMatrix and zero distortion. In case of a
+monocular camera, newCameraMatrix is usually equal to cameraMatrix, or it can be computed by
+#getOptimalNewCameraMatrix for a better control over scaling. In case of a stereo camera,
+newCameraMatrix is normally set to P1 or P2 computed by #stereoRectify .
+
+Also, this new camera is oriented differently in the coordinate space, according to R. That, for
+example, helps to align two heads of a stereo camera so that the epipolar lines on both images
+become horizontal and have the same y- coordinate (in case of a horizontally aligned stereo camera).
+
+The function actually builds the maps for the inverse mapping algorithm that is used by remap. That
+is, for each pixel \f$(u, v)\f$ in the destination (corrected and rectified) image, the function
+computes the corresponding coordinates in the source image (that is, in the original image from
+camera). The following process is applied:
+\f[
+\begin{array}{l}
+x  \leftarrow (u - {c'}_x)/{f'}_x  \\
+y  \leftarrow (v - {c'}_y)/{f'}_y  \\
+{[X\,Y\,W]} ^T  \leftarrow R^{-1}*[x \, y \, 1]^T  \\
+x'  \leftarrow X/W  \\
+y'  \leftarrow Y/W  \\
+r^2  \leftarrow x'^2 + y'^2 \\
+x''  \leftarrow x' \frac{1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6}{1 + k_4 r^2 + k_5 r^4 + k_6 r^6}
++ 2p_1 x' y' + p_2(r^2 + 2 x'^2)  + s_1 r^2 + s_2 r^4\\
+y''  \leftarrow y' \frac{1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6}{1 + k_4 r^2 + k_5 r^4 + k_6 r^6}
++ p_1 (r^2 + 2 y'^2) + 2 p_2 x' y' + s_3 r^2 + s_4 r^4 \\
+s\vecthree{x'''}{y'''}{1} =
+\vecthreethree{R_{33}(\tau_x, \tau_y)}{0}{-R_{13}((\tau_x, \tau_y)}
+{0}{R_{33}(\tau_x, \tau_y)}{-R_{23}(\tau_x, \tau_y)}
+{0}{0}{1} R(\tau_x, \tau_y) \vecthree{x''}{y''}{1}\\
+map_x(u,v)  \leftarrow x''' f_x + c_x  \\
+map_y(u,v)  \leftarrow y''' f_y + c_y
+\end{array}
+\f]
+where \f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6[, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$
+are the distortion coefficients.
+
+In case of a stereo camera, this function is called twice: once for each camera head, after
+stereoRectify, which in its turn is called after #stereoCalibrate. But if the stereo camera
+was not calibrated, it is still possible to compute the rectification transformations directly from
+the fundamental matrix using #stereoRectifyUncalibrated. For each camera, the function computes
+homography H as the rectification transformation in a pixel domain, not a rotation matrix R in 3D
+space. R can be computed from H as
+\f[\texttt{R} = \texttt{cameraMatrix} ^{-1} \cdot \texttt{H} \cdot \texttt{cameraMatrix}\f]
+where cameraMatrix can be chosen arbitrarily.
+
+@param cameraMatrix Input camera matrix \f$A=\vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6[, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$
+of 4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are assumed.
+@param R Optional rectification transformation in the object space (3x3 matrix). R1 or R2 ,
+computed by #stereoRectify can be passed here. If the matrix is empty, the identity transformation
+is assumed. In cvInitUndistortMap R assumed to be an identity matrix.
+@param newCameraMatrix New camera matrix \f$A'=\vecthreethree{f_x'}{0}{c_x'}{0}{f_y'}{c_y'}{0}{0}{1}\f$.
+@param size Undistorted image size.
+@param m1type Type of the first output map that can be CV_32FC1, CV_32FC2 or CV_16SC2, see #convertMaps
+@param map1 The first output map.
+@param map2 The second output map.
+ */
+CV_EXPORTS_W
+void initUndistortRectifyMap(InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                             InputArray R, InputArray newCameraMatrix,
+                             Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2);
+
+//! initializes maps for #remap for wide-angle
+CV_EXPORTS
+float initWideAngleProjMap(InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                           Size imageSize, int destImageWidth,
+                           int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2,
+                           enum UndistortTypes projType = PROJ_SPHERICAL_EQRECT, double alpha = 0);
+static inline
+float initWideAngleProjMap(InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                           Size imageSize, int destImageWidth,
+                           int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2,
+                           int projType, double alpha = 0)
+{
+    return initWideAngleProjMap(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, destImageWidth,
+                                m1type, map1, map2, (UndistortTypes)projType, alpha);
+}
+
+/** @brief Returns the default new camera matrix.
+
+The function returns the camera matrix that is either an exact copy of the input cameraMatrix (when
+centerPrinicipalPoint=false ), or the modified one (when centerPrincipalPoint=true).
+
+In the latter case, the new camera matrix will be:
+
+\f[\begin{bmatrix} f_x && 0 && ( \texttt{imgSize.width} -1)*0.5  \\ 0 && f_y && ( \texttt{imgSize.height} -1)*0.5  \\ 0 && 0 && 1 \end{bmatrix} ,\f]
+
+where \f$f_x\f$ and \f$f_y\f$ are \f$(0,0)\f$ and \f$(1,1)\f$ elements of cameraMatrix, respectively.
+
+By default, the undistortion functions in OpenCV (see #initUndistortRectifyMap, #undistort) do not
+move the principal point. However, when you work with stereo, it is important to move the principal
+points in both views to the same y-coordinate (which is required by most of stereo correspondence
+algorithms), and may be to the same x-coordinate too. So, you can form the new camera matrix for
+each view where the principal points are located at the center.
+
+@param cameraMatrix Input camera matrix.
+@param imgsize Camera view image size in pixels.
+@param centerPrincipalPoint Location of the principal point in the new camera matrix. The
+parameter indicates whether this location should be at the image center or not.
+ */
+CV_EXPORTS_W
+Mat getDefaultNewCameraMatrix(InputArray cameraMatrix, Size imgsize = Size(),
+                              bool centerPrincipalPoint = false);
+
+/** @brief Computes the ideal point coordinates from the observed point coordinates.
+
+The function is similar to #undistort and #initUndistortRectifyMap but it operates on a
+sparse set of points instead of a raster image. Also the function performs a reverse transformation
+to projectPoints. In case of a 3D object, it does not reconstruct its 3D coordinates, but for a
+planar object, it does, up to a translation vector, if the proper R is specified.
+
+For each observed point coordinate \f$(u, v)\f$ the function computes:
+\f[
+\begin{array}{l}
+x^{"}  \leftarrow (u - c_x)/f_x  \\
+y^{"}  \leftarrow (v - c_y)/f_y  \\
+(x',y') = undistort(x^{"},y^{"}, \texttt{distCoeffs}) \\
+{[X\,Y\,W]} ^T  \leftarrow R*[x' \, y' \, 1]^T  \\
+x  \leftarrow X/W  \\
+y  \leftarrow Y/W  \\
+\text{only performed if P is specified:} \\
+u'  \leftarrow x {f'}_x + {c'}_x  \\
+v'  \leftarrow y {f'}_y + {c'}_y
+\end{array}
+\f]
+
+where *undistort* is an approximate iterative algorithm that estimates the normalized original
+point coordinates out of the normalized distorted point coordinates ("normalized" means that the
+coordinates do not depend on the camera matrix).
+
+The function can be used for both a stereo camera head or a monocular camera (when R is empty).
+@param src Observed point coordinates, 2xN/Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel (CV_32FC2 or CV_64FC2) (or
+vector\<Point2f\> ).
+@param dst Output ideal point coordinates (1xN/Nx1 2-channel or vector\<Point2f\> ) after undistortion and reverse perspective
+transformation. If matrix P is identity or omitted, dst will contain normalized point coordinates.
+@param cameraMatrix Camera matrix \f$\vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ .
+@param distCoeffs Input vector of distortion coefficients
+\f$(k_1, k_2, p_1, p_2[, k_3[, k_4, k_5, k_6[, s_1, s_2, s_3, s_4[, \tau_x, \tau_y]]]])\f$
+of 4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are assumed.
+@param R Rectification transformation in the object space (3x3 matrix). R1 or R2 computed by
+#stereoRectify can be passed here. If the matrix is empty, the identity transformation is used.
+@param P New camera matrix (3x3) or new projection matrix (3x4) \f$\begin{bmatrix} {f'}_x & 0 & {c'}_x & t_x \\ 0 & {f'}_y & {c'}_y & t_y \\ 0 & 0 & 1 & t_z \end{bmatrix}\f$. P1 or P2 computed by
+#stereoRectify can be passed here. If the matrix is empty, the identity new camera matrix is used.
+ */
+CV_EXPORTS_W
+void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst,
+                     InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                     InputArray R = noArray(), InputArray P = noArray());
+/** @overload
+    @note Default version of #undistortPoints does 5 iterations to compute undistorted points.
+ */
+CV_EXPORTS_AS(undistortPointsIter)
+void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst,
+                     InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
+                     InputArray R, InputArray P, TermCriteria criteria);
+
+//! @} calib3d
+
+/** @brief The methods in this namespace use a so-called fisheye camera model.
+  @ingroup calib3d_fisheye
+*/
+namespace fisheye
+{
+//! @addtogroup calib3d_fisheye
+//! @{
+
+    enum{
+        CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS   = 1 << 0,
+        CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC   = 1 << 1,
+        CALIB_CHECK_COND            = 1 << 2,
+        CALIB_FIX_SKEW              = 1 << 3,
+        CALIB_FIX_K1                = 1 << 4,
+        CALIB_FIX_K2                = 1 << 5,
+        CALIB_FIX_K3                = 1 << 6,
+        CALIB_FIX_K4                = 1 << 7,
+        CALIB_FIX_INTRINSIC         = 1 << 8,
+        CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT   = 1 << 9
+    };
+
+    /** @brief Projects points using fisheye model
+
+    @param objectPoints Array of object points, 1xN/Nx1 3-channel (or vector\<Point3f\> ), where N is
+    the number of points in the view.
+    @param imagePoints Output array of image points, 2xN/Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel, or
+    vector\<Point2f\>.
+    @param affine
+    @param K Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$.
+    @param D Input vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param alpha The skew coefficient.
+    @param jacobian Optional output 2Nx15 jacobian matrix of derivatives of image points with respect
+    to components of the focal lengths, coordinates of the principal point, distortion coefficients,
+    rotation vector, translation vector, and the skew. In the old interface different components of
+    the jacobian are returned via different output parameters.
+
+    The function computes projections of 3D points to the image plane given intrinsic and extrinsic
+    camera parameters. Optionally, the function computes Jacobians - matrices of partial derivatives of
+    image points coordinates (as functions of all the input parameters) with respect to the particular
+    parameters, intrinsic and/or extrinsic.
+     */
+    CV_EXPORTS void projectPoints(InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, const Affine3d& affine,
+        InputArray K, InputArray D, double alpha = 0, OutputArray jacobian = noArray());
+
+    /** @overload */
+    CV_EXPORTS_W void projectPoints(InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, InputArray rvec, InputArray tvec,
+        InputArray K, InputArray D, double alpha = 0, OutputArray jacobian = noArray());
+
+    /** @brief Distorts 2D points using fisheye model.
+
+    @param undistorted Array of object points, 1xN/Nx1 2-channel (or vector\<Point2f\> ), where N is
+    the number of points in the view.
+    @param K Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$.
+    @param D Input vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param alpha The skew coefficient.
+    @param distorted Output array of image points, 1xN/Nx1 2-channel, or vector\<Point2f\> .
+
+    Note that the function assumes the camera matrix of the undistorted points to be identity.
+    This means if you want to transform back points undistorted with undistortPoints() you have to
+    multiply them with \f$P^{-1}\f$.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void distortPoints(InputArray undistorted, OutputArray distorted, InputArray K, InputArray D, double alpha = 0);
+
+    /** @brief Undistorts 2D points using fisheye model
+
+    @param distorted Array of object points, 1xN/Nx1 2-channel (or vector\<Point2f\> ), where N is the
+    number of points in the view.
+    @param K Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$.
+    @param D Input vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param R Rectification transformation in the object space: 3x3 1-channel, or vector: 3x1/1x3
+    1-channel or 1x1 3-channel
+    @param P New camera matrix (3x3) or new projection matrix (3x4)
+    @param undistorted Output array of image points, 1xN/Nx1 2-channel, or vector\<Point2f\> .
+     */
+    CV_EXPORTS_W void undistortPoints(InputArray distorted, OutputArray undistorted,
+        InputArray K, InputArray D, InputArray R = noArray(), InputArray P  = noArray());
+
+    /** @brief Computes undistortion and rectification maps for image transform by cv::remap(). If D is empty zero
+    distortion is used, if R or P is empty identity matrixes are used.
+
+    @param K Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$.
+    @param D Input vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param R Rectification transformation in the object space: 3x3 1-channel, or vector: 3x1/1x3
+    1-channel or 1x1 3-channel
+    @param P New camera matrix (3x3) or new projection matrix (3x4)
+    @param size Undistorted image size.
+    @param m1type Type of the first output map that can be CV_32FC1 or CV_16SC2 . See convertMaps()
+    for details.
+    @param map1 The first output map.
+    @param map2 The second output map.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void initUndistortRectifyMap(InputArray K, InputArray D, InputArray R, InputArray P,
+        const cv::Size& size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2);
+
+    /** @brief Transforms an image to compensate for fisheye lens distortion.
+
+    @param distorted image with fisheye lens distortion.
+    @param undistorted Output image with compensated fisheye lens distortion.
+    @param K Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$.
+    @param D Input vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param Knew Camera matrix of the distorted image. By default, it is the identity matrix but you
+    may additionally scale and shift the result by using a different matrix.
+    @param new_size the new size
+
+    The function transforms an image to compensate radial and tangential lens distortion.
+
+    The function is simply a combination of fisheye::initUndistortRectifyMap (with unity R ) and remap
+    (with bilinear interpolation). See the former function for details of the transformation being
+    performed.
+
+    See below the results of undistortImage.
+       -   a\) result of undistort of perspective camera model (all possible coefficients (k_1, k_2, k_3,
+            k_4, k_5, k_6) of distortion were optimized under calibration)
+        -   b\) result of fisheye::undistortImage of fisheye camera model (all possible coefficients (k_1, k_2,
+            k_3, k_4) of fisheye distortion were optimized under calibration)
+        -   c\) original image was captured with fisheye lens
+
+    Pictures a) and b) almost the same. But if we consider points of image located far from the center
+    of image, we can notice that on image a) these points are distorted.
+
+    ![image](pics/fisheye_undistorted.jpg)
+     */
+    CV_EXPORTS_W void undistortImage(InputArray distorted, OutputArray undistorted,
+        InputArray K, InputArray D, InputArray Knew = cv::noArray(), const Size& new_size = Size());
+
+    /** @brief Estimates new camera matrix for undistortion or rectification.
+
+    @param K Camera matrix \f$K = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{_1}\f$.
+    @param image_size Size of the image
+    @param D Input vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param R Rectification transformation in the object space: 3x3 1-channel, or vector: 3x1/1x3
+    1-channel or 1x1 3-channel
+    @param P New camera matrix (3x3) or new projection matrix (3x4)
+    @param balance Sets the new focal length in range between the min focal length and the max focal
+    length. Balance is in range of [0, 1].
+    @param new_size the new size
+    @param fov_scale Divisor for new focal length.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(InputArray K, InputArray D, const Size &image_size, InputArray R,
+        OutputArray P, double balance = 0.0, const Size& new_size = Size(), double fov_scale = 1.0);
+
+    /** @brief Performs camera calibaration
+
+    @param objectPoints vector of vectors of calibration pattern points in the calibration pattern
+    coordinate space.
+    @param imagePoints vector of vectors of the projections of calibration pattern points.
+    imagePoints.size() and objectPoints.size() and imagePoints[i].size() must be equal to
+    objectPoints[i].size() for each i.
+    @param image_size Size of the image used only to initialize the intrinsic camera matrix.
+    @param K Output 3x3 floating-point camera matrix
+    \f$A = \vecthreethree{f_x}{0}{c_x}{0}{f_y}{c_y}{0}{0}{1}\f$ . If
+    fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS/ is specified, some or all of fx, fy, cx, cy must be
+    initialized before calling the function.
+    @param D Output vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$.
+    @param rvecs Output vector of rotation vectors (see Rodrigues ) estimated for each pattern view.
+    That is, each k-th rotation vector together with the corresponding k-th translation vector (see
+    the next output parameter description) brings the calibration pattern from the model coordinate
+    space (in which object points are specified) to the world coordinate space, that is, a real
+    position of the calibration pattern in the k-th pattern view (k=0.. *M* -1).
+    @param tvecs Output vector of translation vectors estimated for each pattern view.
+    @param flags Different flags that may be zero or a combination of the following values:
+    -   **fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS** cameraMatrix contains valid initial values of
+    fx, fy, cx, cy that are optimized further. Otherwise, (cx, cy) is initially set to the image
+    center ( imageSize is used), and focal distances are computed in a least-squares fashion.
+    -   **fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC** Extrinsic will be recomputed after each iteration
+    of intrinsic optimization.
+    -   **fisheye::CALIB_CHECK_COND** The functions will check validity of condition number.
+    -   **fisheye::CALIB_FIX_SKEW** Skew coefficient (alpha) is set to zero and stay zero.
+    -   **fisheye::CALIB_FIX_K1..fisheye::CALIB_FIX_K4** Selected distortion coefficients
+    are set to zeros and stay zero.
+    -   **fisheye::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT** The principal point is not changed during the global
+optimization. It stays at the center or at a different location specified when CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS is set too.
+    @param criteria Termination criteria for the iterative optimization algorithm.
+     */
+    CV_EXPORTS_W double calibrate(InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, const Size& image_size,
+        InputOutputArray K, InputOutputArray D, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags = 0,
+            TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON));
+
+    /** @brief Stereo rectification for fisheye camera model
+
+    @param K1 First camera matrix.
+    @param D1 First camera distortion parameters.
+    @param K2 Second camera matrix.
+    @param D2 Second camera distortion parameters.
+    @param imageSize Size of the image used for stereo calibration.
+    @param R Rotation matrix between the coordinate systems of the first and the second
+    cameras.
+    @param tvec Translation vector between coordinate systems of the cameras.
+    @param R1 Output 3x3 rectification transform (rotation matrix) for the first camera.
+    @param R2 Output 3x3 rectification transform (rotation matrix) for the second camera.
+    @param P1 Output 3x4 projection matrix in the new (rectified) coordinate systems for the first
+    camera.
+    @param P2 Output 3x4 projection matrix in the new (rectified) coordinate systems for the second
+    camera.
+    @param Q Output \f$4 \times 4\f$ disparity-to-depth mapping matrix (see reprojectImageTo3D ).
+    @param flags Operation flags that may be zero or CALIB_ZERO_DISPARITY . If the flag is set,
+    the function makes the principal points of each camera have the same pixel coordinates in the
+    rectified views. And if the flag is not set, the function may still shift the images in the
+    horizontal or vertical direction (depending on the orientation of epipolar lines) to maximize the
+    useful image area.
+    @param newImageSize New image resolution after rectification. The same size should be passed to
+    initUndistortRectifyMap (see the stereo_calib.cpp sample in OpenCV samples directory). When (0,0)
+    is passed (default), it is set to the original imageSize . Setting it to larger value can help you
+    preserve details in the original image, especially when there is a big radial distortion.
+    @param balance Sets the new focal length in range between the min focal length and the max focal
+    length. Balance is in range of [0, 1].
+    @param fov_scale Divisor for new focal length.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void stereoRectify(InputArray K1, InputArray D1, InputArray K2, InputArray D2, const Size &imageSize, InputArray R, InputArray tvec,
+        OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray Q, int flags, const Size &newImageSize = Size(),
+        double balance = 0.0, double fov_scale = 1.0);
+
+    /** @brief Performs stereo calibration
+
+    @param objectPoints Vector of vectors of the calibration pattern points.
+    @param imagePoints1 Vector of vectors of the projections of the calibration pattern points,
+    observed by the first camera.
+    @param imagePoints2 Vector of vectors of the projections of the calibration pattern points,
+    observed by the second camera.
+    @param K1 Input/output first camera matrix:
+    \f$\vecthreethree{f_x^{(j)}}{0}{c_x^{(j)}}{0}{f_y^{(j)}}{c_y^{(j)}}{0}{0}{1}\f$ , \f$j = 0,\, 1\f$ . If
+    any of fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS , fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC are specified,
+    some or all of the matrix components must be initialized.
+    @param D1 Input/output vector of distortion coefficients \f$(k_1, k_2, k_3, k_4)\f$ of 4 elements.
+    @param K2 Input/output second camera matrix. The parameter is similar to K1 .
+    @param D2 Input/output lens distortion coefficients for the second camera. The parameter is
+    similar to D1 .
+    @param imageSize Size of the image used only to initialize intrinsic camera matrix.
+    @param R Output rotation matrix between the 1st and the 2nd camera coordinate systems.
+    @param T Output translation vector between the coordinate systems of the cameras.
+    @param flags Different flags that may be zero or a combination of the following values:
+    -   **fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC** Fix K1, K2? and D1, D2? so that only R, T matrices
+    are estimated.
+    -   **fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS** K1, K2 contains valid initial values of
+    fx, fy, cx, cy that are optimized further. Otherwise, (cx, cy) is initially set to the image
+    center (imageSize is used), and focal distances are computed in a least-squares fashion.
+    -   **fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC** Extrinsic will be recomputed after each iteration
+    of intrinsic optimization.
+    -   **fisheye::CALIB_CHECK_COND** The functions will check validity of condition number.
+    -   **fisheye::CALIB_FIX_SKEW** Skew coefficient (alpha) is set to zero and stay zero.
+    -   **fisheye::CALIB_FIX_K1..4** Selected distortion coefficients are set to zeros and stay
+    zero.
+    @param criteria Termination criteria for the iterative optimization algorithm.
+     */
+    CV_EXPORTS_W double stereoCalibrate(InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2,
+                                  InputOutputArray K1, InputOutputArray D1, InputOutputArray K2, InputOutputArray D2, Size imageSize,
+                                  OutputArray R, OutputArray T, int flags = fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC,
+                                  TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON));
+
+//! @} calib3d_fisheye
+} // end namespace fisheye
+
+} //end namespace cv
+
+#if 0 //def __cplusplus
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+class CV_EXPORTS CvLevMarq
+{
+public:
+    CvLevMarq();
+    CvLevMarq( int nparams, int nerrs, CvTermCriteria criteria=
+              cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,30,DBL_EPSILON),
+              bool completeSymmFlag=false );
+    ~CvLevMarq();
+    void init( int nparams, int nerrs, CvTermCriteria criteria=
+              cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,30,DBL_EPSILON),
+              bool completeSymmFlag=false );
+    bool update( const CvMat*& param, CvMat*& J, CvMat*& err );
+    bool updateAlt( const CvMat*& param, CvMat*& JtJ, CvMat*& JtErr, double*& errNorm );
+
+    void clear();
+    void step();
+    enum { DONE=0, STARTED=1, CALC_J=2, CHECK_ERR=3 };
+
+    cv::Ptr<CvMat> mask;
+    cv::Ptr<CvMat> prevParam;
+    cv::Ptr<CvMat> param;
+    cv::Ptr<CvMat> J;
+    cv::Ptr<CvMat> err;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJ;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJN;
+    cv::Ptr<CvMat> JtErr;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJV;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJW;
+    double prevErrNorm, errNorm;
+    int lambdaLg10;
+    CvTermCriteria criteria;
+    int state;
+    int iters;
+    bool completeSymmFlag;
+    int solveMethod;
+};
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/calib3d/calib3d.hpp b/include/opencv2/calib3d/calib3d.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b3da45e
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/calib3d/calib3d.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
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+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/calib3d.hpp"
diff --git a/include/opencv2/calib3d/calib3d_c.h b/include/opencv2/calib3d/calib3d_c.h
new file mode 100644
index 0000000..e2af07b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/calib3d/calib3d_c.h
@@ -0,0 +1,150 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CALIB3D_C_H
+#define OPENCV_CALIB3D_C_H
+
+#include "opencv2/core/types_c.h"
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif
+
+/* Calculates fundamental matrix given a set of corresponding points */
+#define CV_FM_7POINT 1
+#define CV_FM_8POINT 2
+
+#define CV_LMEDS 4
+#define CV_RANSAC 8
+
+#define CV_FM_LMEDS_ONLY  CV_LMEDS
+#define CV_FM_RANSAC_ONLY CV_RANSAC
+#define CV_FM_LMEDS CV_LMEDS
+#define CV_FM_RANSAC CV_RANSAC
+
+enum
+{
+    CV_ITERATIVE = 0,
+    CV_EPNP = 1, // F.Moreno-Noguer, V.Lepetit and P.Fua "EPnP: Efficient Perspective-n-Point Camera Pose Estimation"
+    CV_P3P = 2, // X.S. Gao, X.-R. Hou, J. Tang, H.-F. Chang; "Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem"
+    CV_DLS = 3 // Joel A. Hesch and Stergios I. Roumeliotis. "A Direct Least-Squares (DLS) Method for PnP"
+};
+
+#define CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH  1
+#define CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE  2
+#define CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS     4
+#define CV_CALIB_CB_FAST_CHECK       8
+
+#define CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS  1
+#define CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO     2
+#define CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT  4
+#define CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST    8
+#define CV_CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH 16
+#define CV_CALIB_FIX_K1  32
+#define CV_CALIB_FIX_K2  64
+#define CV_CALIB_FIX_K3  128
+#define CV_CALIB_FIX_K4  2048
+#define CV_CALIB_FIX_K5  4096
+#define CV_CALIB_FIX_K6  8192
+#define CV_CALIB_RATIONAL_MODEL 16384
+#define CV_CALIB_THIN_PRISM_MODEL 32768
+#define CV_CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4  65536
+#define CV_CALIB_TILTED_MODEL  262144
+#define CV_CALIB_FIX_TAUX_TAUY  524288
+#define CV_CALIB_FIX_TANGENT_DIST 2097152
+
+#define CV_CALIB_NINTRINSIC 18
+
+#define CV_CALIB_FIX_INTRINSIC  256
+#define CV_CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH 512
+
+#define CV_CALIB_ZERO_DISPARITY 1024
+
+/* stereo correspondence parameters and functions */
+#define CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE  0
+#define CV_STEREO_BM_XSOBEL               1
+
+#ifdef __cplusplus
+} // extern "C"
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+class CV_EXPORTS CvLevMarq
+{
+public:
+    CvLevMarq();
+    CvLevMarq( int nparams, int nerrs, CvTermCriteria criteria=
+              cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,30,DBL_EPSILON),
+              bool completeSymmFlag=false );
+    ~CvLevMarq();
+    void init( int nparams, int nerrs, CvTermCriteria criteria=
+              cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,30,DBL_EPSILON),
+              bool completeSymmFlag=false );
+    bool update( const CvMat*& param, CvMat*& J, CvMat*& err );
+    bool updateAlt( const CvMat*& param, CvMat*& JtJ, CvMat*& JtErr, double*& errNorm );
+
+    void clear();
+    void step();
+    enum { DONE=0, STARTED=1, CALC_J=2, CHECK_ERR=3 };
+
+    cv::Ptr<CvMat> mask;
+    cv::Ptr<CvMat> prevParam;
+    cv::Ptr<CvMat> param;
+    cv::Ptr<CvMat> J;
+    cv::Ptr<CvMat> err;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJ;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJN;
+    cv::Ptr<CvMat> JtErr;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJV;
+    cv::Ptr<CvMat> JtJW;
+    double prevErrNorm, errNorm;
+    int lambdaLg10;
+    CvTermCriteria criteria;
+    int state;
+    int iters;
+    bool completeSymmFlag;
+    int solveMethod;
+};
+
+#endif
+
+#endif /* OPENCV_CALIB3D_C_H */
diff --git a/include/opencv2/core.hpp b/include/opencv2/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1e25089
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core.hpp
@@ -0,0 +1,3295 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+//
+//
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+//
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+// Copyright (C) 2009-2011, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_HPP
+#define OPENCV_CORE_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error core.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/version.hpp"
+#include "opencv2/core/base.hpp"
+#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
+#include "opencv2/core/traits.hpp"
+#include "opencv2/core/matx.hpp"
+#include "opencv2/core/types.hpp"
+#include "opencv2/core/mat.hpp"
+#include "opencv2/core/persistence.hpp"
+
+/**
+@defgroup core Core functionality
+@{
+    @defgroup core_basic Basic structures
+    @defgroup core_c C structures and operations
+    @{
+        @defgroup core_c_glue Connections with C++
+    @}
+    @defgroup core_array Operations on arrays
+    @defgroup core_async Asynchronous API
+    @defgroup core_xml XML/YAML Persistence
+    @defgroup core_cluster Clustering
+    @defgroup core_utils Utility and system functions and macros
+    @{
+        @defgroup core_utils_sse SSE utilities
+        @defgroup core_utils_neon NEON utilities
+        @defgroup core_utils_softfloat Softfloat support
+        @defgroup core_utils_samples Utility functions for OpenCV samples
+    @}
+    @defgroup core_opengl OpenGL interoperability
+    @defgroup core_ipp Intel IPP Asynchronous C/C++ Converters
+    @defgroup core_optim Optimization Algorithms
+    @defgroup core_directx DirectX interoperability
+    @defgroup core_eigen Eigen support
+    @defgroup core_opencl OpenCL support
+    @defgroup core_va_intel Intel VA-API/OpenCL (CL-VA) interoperability
+    @defgroup core_hal Hardware Acceleration Layer
+    @{
+        @defgroup core_hal_functions Functions
+        @defgroup core_hal_interface Interface
+        @defgroup core_hal_intrin Universal intrinsics
+        @{
+            @defgroup core_hal_intrin_impl Private implementation helpers
+        @}
+        @defgroup core_lowlevel_api Low-level API for external libraries / plugins
+    @}
+@}
+ */
+
+namespace cv {
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+/*! @brief Class passed to an error.
+
+This class encapsulates all or almost all necessary
+information about the error happened in the program. The exception is
+usually constructed and thrown implicitly via CV_Error and CV_Error_ macros.
+@see error
+ */
+class CV_EXPORTS Exception : public std::exception
+{
+public:
+    /*!
+     Default constructor
+     */
+    Exception();
+    /*!
+     Full constructor. Normally the constructor is not called explicitly.
+     Instead, the macros CV_Error(), CV_Error_() and CV_Assert() are used.
+    */
+    Exception(int _code, const String& _err, const String& _func, const String& _file, int _line);
+    virtual ~Exception() throw();
+
+    /*!
+     \return the error description and the context as a text string.
+    */
+    virtual const char *what() const throw() CV_OVERRIDE;
+    void formatMessage();
+
+    String msg; ///< the formatted error message
+
+    int code; ///< error code @see CVStatus
+    String err; ///< error description
+    String func; ///< function name. Available only when the compiler supports getting it
+    String file; ///< source file name where the error has occurred
+    int line; ///< line number in the source file where the error has occurred
+};
+
+/*! @brief Signals an error and raises the exception.
+
+By default the function prints information about the error to stderr,
+then it either stops if cv::setBreakOnError() had been called before or raises the exception.
+It is possible to alternate error processing by using #redirectError().
+@param exc the exception raisen.
+@deprecated drop this version
+ */
+CV_EXPORTS CV_NORETURN void error(const Exception& exc);
+
+enum SortFlags { SORT_EVERY_ROW    = 0, //!< each matrix row is sorted independently
+                 SORT_EVERY_COLUMN = 1, //!< each matrix column is sorted
+                                        //!< independently; this flag and the previous one are
+                                        //!< mutually exclusive.
+                 SORT_ASCENDING    = 0, //!< each matrix row is sorted in the ascending
+                                        //!< order.
+                 SORT_DESCENDING   = 16 //!< each matrix row is sorted in the
+                                        //!< descending order; this flag and the previous one are also
+                                        //!< mutually exclusive.
+               };
+
+//! @} core_utils
+
+//! @addtogroup core
+//! @{
+
+//! Covariation flags
+enum CovarFlags {
+    /** The output covariance matrix is calculated as:
+       \f[\texttt{scale}   \cdot  [  \texttt{vects}  [0]-  \texttt{mean}  , \texttt{vects}  [1]-  \texttt{mean}  ,...]^T  \cdot  [ \texttt{vects}  [0]- \texttt{mean}  , \texttt{vects}  [1]- \texttt{mean}  ,...],\f]
+       The covariance matrix will be nsamples x nsamples. Such an unusual covariance matrix is used
+       for fast PCA of a set of very large vectors (see, for example, the EigenFaces technique for
+       face recognition). Eigenvalues of this "scrambled" matrix match the eigenvalues of the true
+       covariance matrix. The "true" eigenvectors can be easily calculated from the eigenvectors of
+       the "scrambled" covariance matrix. */
+    COVAR_SCRAMBLED = 0,
+    /**The output covariance matrix is calculated as:
+        \f[\texttt{scale}   \cdot  [  \texttt{vects}  [0]-  \texttt{mean}  , \texttt{vects}  [1]-  \texttt{mean}  ,...]  \cdot  [ \texttt{vects}  [0]- \texttt{mean}  , \texttt{vects}  [1]- \texttt{mean}  ,...]^T,\f]
+        covar will be a square matrix of the same size as the total number of elements in each input
+        vector. One and only one of #COVAR_SCRAMBLED and #COVAR_NORMAL must be specified.*/
+    COVAR_NORMAL    = 1,
+    /** If the flag is specified, the function does not calculate mean from
+        the input vectors but, instead, uses the passed mean vector. This is useful if mean has been
+        pre-calculated or known in advance, or if the covariance matrix is calculated by parts. In
+        this case, mean is not a mean vector of the input sub-set of vectors but rather the mean
+        vector of the whole set.*/
+    COVAR_USE_AVG   = 2,
+    /** If the flag is specified, the covariance matrix is scaled. In the
+        "normal" mode, scale is 1./nsamples . In the "scrambled" mode, scale is the reciprocal of the
+        total number of elements in each input vector. By default (if the flag is not specified), the
+        covariance matrix is not scaled ( scale=1 ).*/
+    COVAR_SCALE     = 4,
+    /** If the flag is
+        specified, all the input vectors are stored as rows of the samples matrix. mean should be a
+        single-row vector in this case.*/
+    COVAR_ROWS      = 8,
+    /** If the flag is
+        specified, all the input vectors are stored as columns of the samples matrix. mean should be a
+        single-column vector in this case.*/
+    COVAR_COLS      = 16
+};
+
+//! k-Means flags
+enum KmeansFlags {
+    /** Select random initial centers in each attempt.*/
+    KMEANS_RANDOM_CENTERS     = 0,
+    /** Use kmeans++ center initialization by Arthur and Vassilvitskii [Arthur2007].*/
+    KMEANS_PP_CENTERS         = 2,
+    /** During the first (and possibly the only) attempt, use the
+        user-supplied labels instead of computing them from the initial centers. For the second and
+        further attempts, use the random or semi-random centers. Use one of KMEANS_\*_CENTERS flag
+        to specify the exact method.*/
+    KMEANS_USE_INITIAL_LABELS = 1
+};
+
+enum ReduceTypes { REDUCE_SUM = 0, //!< the output is the sum of all rows/columns of the matrix.
+                   REDUCE_AVG = 1, //!< the output is the mean vector of all rows/columns of the matrix.
+                   REDUCE_MAX = 2, //!< the output is the maximum (column/row-wise) of all rows/columns of the matrix.
+                   REDUCE_MIN = 3  //!< the output is the minimum (column/row-wise) of all rows/columns of the matrix.
+                 };
+
+
+/** @brief Swaps two matrices
+*/
+CV_EXPORTS void swap(Mat& a, Mat& b);
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void swap( UMat& a, UMat& b );
+
+//! @} core
+
+//! @addtogroup core_array
+//! @{
+
+/** @brief Computes the source location of an extrapolated pixel.
+
+The function computes and returns the coordinate of a donor pixel corresponding to the specified
+extrapolated pixel when using the specified extrapolation border mode. For example, if you use
+cv::BORDER_WRAP mode in the horizontal direction, cv::BORDER_REFLECT_101 in the vertical direction and
+want to compute value of the "virtual" pixel Point(-5, 100) in a floating-point image img , it
+looks like:
+@code{.cpp}
+    float val = img.at<float>(borderInterpolate(100, img.rows, cv::BORDER_REFLECT_101),
+                              borderInterpolate(-5, img.cols, cv::BORDER_WRAP));
+@endcode
+Normally, the function is not called directly. It is used inside filtering functions and also in
+copyMakeBorder.
+@param p 0-based coordinate of the extrapolated pixel along one of the axes, likely \<0 or \>= len
+@param len Length of the array along the corresponding axis.
+@param borderType Border type, one of the #BorderTypes, except for #BORDER_TRANSPARENT and
+#BORDER_ISOLATED . When borderType==#BORDER_CONSTANT , the function always returns -1, regardless
+of p and len.
+
+@sa copyMakeBorder
+*/
+CV_EXPORTS_W int borderInterpolate(int p, int len, int borderType);
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgTrans/copyMakeBorder_demo.cpp
+An example using copyMakeBorder function.
+Check @ref tutorial_copyMakeBorder "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Forms a border around an image.
+
+The function copies the source image into the middle of the destination image. The areas to the
+left, to the right, above and below the copied source image will be filled with extrapolated
+pixels. This is not what filtering functions based on it do (they extrapolate pixels on-fly), but
+what other more complex functions, including your own, may do to simplify image boundary handling.
+
+The function supports the mode when src is already in the middle of dst . In this case, the
+function does not copy src itself but simply constructs the border, for example:
+
+@code{.cpp}
+    // let border be the same in all directions
+    int border=2;
+    // constructs a larger image to fit both the image and the border
+    Mat gray_buf(rgb.rows + border*2, rgb.cols + border*2, rgb.depth());
+    // select the middle part of it w/o copying data
+    Mat gray(gray_canvas, Rect(border, border, rgb.cols, rgb.rows));
+    // convert image from RGB to grayscale
+    cvtColor(rgb, gray, COLOR_RGB2GRAY);
+    // form a border in-place
+    copyMakeBorder(gray, gray_buf, border, border,
+                   border, border, BORDER_REPLICATE);
+    // now do some custom filtering ...
+    ...
+@endcode
+@note When the source image is a part (ROI) of a bigger image, the function will try to use the
+pixels outside of the ROI to form a border. To disable this feature and always do extrapolation, as
+if src was not a ROI, use borderType | #BORDER_ISOLATED.
+
+@param src Source image.
+@param dst Destination image of the same type as src and the size Size(src.cols+left+right,
+src.rows+top+bottom) .
+@param top the top pixels
+@param bottom the bottom pixels
+@param left the left pixels
+@param right Parameter specifying how many pixels in each direction from the source image rectangle
+to extrapolate. For example, top=1, bottom=1, left=1, right=1 mean that 1 pixel-wide border needs
+to be built.
+@param borderType Border type. See borderInterpolate for details.
+@param value Border value if borderType==BORDER_CONSTANT .
+
+@sa  borderInterpolate
+*/
+CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
+                                 int top, int bottom, int left, int right,
+                                 int borderType, const Scalar& value = Scalar() );
+
+/** @brief Calculates the per-element sum of two arrays or an array and a scalar.
+
+The function add calculates:
+- Sum of two arrays when both input arrays have the same size and the same number of channels:
+\f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1}(I) +  \texttt{src2}(I)) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+- Sum of an array and a scalar when src2 is constructed from Scalar or has the same number of
+elements as `src1.channels()`:
+\f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1}(I) +  \texttt{src2} ) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+- Sum of a scalar and an array when src1 is constructed from Scalar or has the same number of
+elements as `src2.channels()`:
+\f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1} +  \texttt{src2}(I) ) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+where `I` is a multi-dimensional index of array elements. In case of multi-channel arrays, each
+channel is processed independently.
+
+The first function in the list above can be replaced with matrix expressions:
+@code{.cpp}
+    dst = src1 + src2;
+    dst += src1; // equivalent to add(dst, src1, dst);
+@endcode
+The input arrays and the output array can all have the same or different depths. For example, you
+can add a 16-bit unsigned array to a 8-bit signed array and store the sum as a 32-bit
+floating-point array. Depth of the output array is determined by the dtype parameter. In the second
+and third cases above, as well as in the first case, when src1.depth() == src2.depth(), dtype can
+be set to the default -1. In this case, the output array will have the same depth as the input
+array, be it src1, src2 or both.
+@note Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S. You may even get
+result of an incorrect sign in the case of overflow.
+@param src1 first input array or a scalar.
+@param src2 second input array or a scalar.
+@param dst output array that has the same size and number of channels as the input array(s); the
+depth is defined by dtype or src1/src2.
+@param mask optional operation mask - 8-bit single channel array, that specifies elements of the
+output array to be changed.
+@param dtype optional depth of the output array (see the discussion below).
+@sa subtract, addWeighted, scaleAdd, Mat::convertTo
+*/
+CV_EXPORTS_W void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
+                      InputArray mask = noArray(), int dtype = -1);
+
+/** @brief Calculates the per-element difference between two arrays or array and a scalar.
+
+The function subtract calculates:
+- Difference between two arrays, when both input arrays have the same size and the same number of
+channels:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1}(I) -  \texttt{src2}(I)) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+- Difference between an array and a scalar, when src2 is constructed from Scalar or has the same
+number of elements as `src1.channels()`:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1}(I) -  \texttt{src2} ) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+- Difference between a scalar and an array, when src1 is constructed from Scalar or has the same
+number of elements as `src2.channels()`:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1} -  \texttt{src2}(I) ) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+- The reverse difference between a scalar and an array in the case of `SubRS`:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src2} -  \texttt{src1}(I) ) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+where I is a multi-dimensional index of array elements. In case of multi-channel arrays, each
+channel is processed independently.
+
+The first function in the list above can be replaced with matrix expressions:
+@code{.cpp}
+    dst = src1 - src2;
+    dst -= src1; // equivalent to subtract(dst, src1, dst);
+@endcode
+The input arrays and the output array can all have the same or different depths. For example, you
+can subtract to 8-bit unsigned arrays and store the difference in a 16-bit signed array. Depth of
+the output array is determined by dtype parameter. In the second and third cases above, as well as
+in the first case, when src1.depth() == src2.depth(), dtype can be set to the default -1. In this
+case the output array will have the same depth as the input array, be it src1, src2 or both.
+@note Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S. You may even get
+result of an incorrect sign in the case of overflow.
+@param src1 first input array or a scalar.
+@param src2 second input array or a scalar.
+@param dst output array of the same size and the same number of channels as the input array.
+@param mask optional operation mask; this is an 8-bit single channel array that specifies elements
+of the output array to be changed.
+@param dtype optional depth of the output array
+@sa  add, addWeighted, scaleAdd, Mat::convertTo
+  */
+CV_EXPORTS_W void subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
+                           InputArray mask = noArray(), int dtype = -1);
+
+
+/** @brief Calculates the per-element scaled product of two arrays.
+
+The function multiply calculates the per-element product of two arrays:
+
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate} ( \texttt{scale} \cdot \texttt{src1} (I)  \cdot \texttt{src2} (I))\f]
+
+There is also a @ref MatrixExpressions -friendly variant of the first function. See Mat::mul .
+
+For a not-per-element matrix product, see gemm .
+
+@note Saturation is not applied when the output array has the depth
+CV_32S. You may even get result of an incorrect sign in the case of
+overflow.
+@param src1 first input array.
+@param src2 second input array of the same size and the same type as src1.
+@param dst output array of the same size and type as src1.
+@param scale optional scale factor.
+@param dtype optional depth of the output array
+@sa add, subtract, divide, scaleAdd, addWeighted, accumulate, accumulateProduct, accumulateSquare,
+Mat::convertTo
+*/
+CV_EXPORTS_W void multiply(InputArray src1, InputArray src2,
+                           OutputArray dst, double scale = 1, int dtype = -1);
+
+/** @brief Performs per-element division of two arrays or a scalar by an array.
+
+The function cv::divide divides one array by another:
+\f[\texttt{dst(I) = saturate(src1(I)*scale/src2(I))}\f]
+or a scalar by an array when there is no src1 :
+\f[\texttt{dst(I) = saturate(scale/src2(I))}\f]
+
+Different channels of multi-channel arrays are processed independently.
+
+For integer types when src2(I) is zero, dst(I) will also be zero.
+
+@note In case of floating point data there is no special defined behavior for zero src2(I) values.
+Regular floating-point division is used.
+Expect correct IEEE-754 behaviour for floating-point data (with NaN, Inf result values).
+
+@note Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S. You may even get
+result of an incorrect sign in the case of overflow.
+@param src1 first input array.
+@param src2 second input array of the same size and type as src1.
+@param scale scalar factor.
+@param dst output array of the same size and type as src2.
+@param dtype optional depth of the output array; if -1, dst will have depth src2.depth(), but in
+case of an array-by-array division, you can only pass -1 when src1.depth()==src2.depth().
+@sa  multiply, add, subtract
+*/
+CV_EXPORTS_W void divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
+                         double scale = 1, int dtype = -1);
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W void divide(double scale, InputArray src2,
+                         OutputArray dst, int dtype = -1);
+
+/** @brief Calculates the sum of a scaled array and another array.
+
+The function scaleAdd is one of the classical primitive linear algebra operations, known as DAXPY
+or SAXPY in [BLAS](http://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms). It calculates
+the sum of a scaled array and another array:
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{scale} \cdot \texttt{src1} (I) +  \texttt{src2} (I)\f]
+The function can also be emulated with a matrix expression, for example:
+@code{.cpp}
+    Mat A(3, 3, CV_64F);
+    ...
+    A.row(0) = A.row(1)*2 + A.row(2);
+@endcode
+@param src1 first input array.
+@param alpha scale factor for the first array.
+@param src2 second input array of the same size and type as src1.
+@param dst output array of the same size and type as src1.
+@sa add, addWeighted, subtract, Mat::dot, Mat::convertTo
+*/
+CV_EXPORTS_W void scaleAdd(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst);
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/HighGUI/AddingImagesTrackbar.cpp
+Check @ref tutorial_trackbar "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Calculates the weighted sum of two arrays.
+
+The function addWeighted calculates the weighted sum of two arrays as follows:
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate} ( \texttt{src1} (I)* \texttt{alpha} +  \texttt{src2} (I)* \texttt{beta} +  \texttt{gamma} )\f]
+where I is a multi-dimensional index of array elements. In case of multi-channel arrays, each
+channel is processed independently.
+The function can be replaced with a matrix expression:
+@code{.cpp}
+    dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;
+@endcode
+@note Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S. You may even get
+result of an incorrect sign in the case of overflow.
+@param src1 first input array.
+@param alpha weight of the first array elements.
+@param src2 second input array of the same size and channel number as src1.
+@param beta weight of the second array elements.
+@param gamma scalar added to each sum.
+@param dst output array that has the same size and number of channels as the input arrays.
+@param dtype optional depth of the output array; when both input arrays have the same depth, dtype
+can be set to -1, which will be equivalent to src1.depth().
+@sa  add, subtract, scaleAdd, Mat::convertTo
+*/
+CV_EXPORTS_W void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,
+                              double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);
+
+/** @brief Scales, calculates absolute values, and converts the result to 8-bit.
+
+On each element of the input array, the function convertScaleAbs
+performs three operations sequentially: scaling, taking an absolute
+value, conversion to an unsigned 8-bit type:
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate\_cast<uchar>} (| \texttt{src} (I)* \texttt{alpha} +  \texttt{beta} |)\f]
+In case of multi-channel arrays, the function processes each channel
+independently. When the output is not 8-bit, the operation can be
+emulated by calling the Mat::convertTo method (or by using matrix
+expressions) and then by calculating an absolute value of the result.
+For example:
+@code{.cpp}
+    Mat_<float> A(30,30);
+    randu(A, Scalar(-100), Scalar(100));
+    Mat_<float> B = A*5 + 3;
+    B = abs(B);
+    // Mat_<float> B = abs(A*5+3) will also do the job,
+    // but it will allocate a temporary matrix
+@endcode
+@param src input array.
+@param dst output array.
+@param alpha optional scale factor.
+@param beta optional delta added to the scaled values.
+@sa  Mat::convertTo, cv::abs(const Mat&)
+*/
+CV_EXPORTS_W void convertScaleAbs(InputArray src, OutputArray dst,
+                                  double alpha = 1, double beta = 0);
+
+/** @brief Converts an array to half precision floating number.
+
+This function converts FP32 (single precision floating point) from/to FP16 (half precision floating point). CV_16S format is used to represent FP16 data.
+There are two use modes (src -> dst): CV_32F -> CV_16S and CV_16S -> CV_32F. The input array has to have type of CV_32F or
+CV_16S to represent the bit depth. If the input array is neither of them, the function will raise an error.
+The format of half precision floating point is defined in IEEE 754-2008.
+
+@param src input array.
+@param dst output array.
+*/
+CV_EXPORTS_W void convertFp16(InputArray src, OutputArray dst);
+
+/** @brief Performs a look-up table transform of an array.
+
+The function LUT fills the output array with values from the look-up table. Indices of the entries
+are taken from the input array. That is, the function processes each element of src as follows:
+\f[\texttt{dst} (I)  \leftarrow \texttt{lut(src(I) + d)}\f]
+where
+\f[d =  \fork{0}{if \(\texttt{src}\) has depth \(\texttt{CV_8U}\)}{128}{if \(\texttt{src}\) has depth \(\texttt{CV_8S}\)}\f]
+@param src input array of 8-bit elements.
+@param lut look-up table of 256 elements; in case of multi-channel input array, the table should
+either have a single channel (in this case the same table is used for all channels) or the same
+number of channels as in the input array.
+@param dst output array of the same size and number of channels as src, and the same depth as lut.
+@sa  convertScaleAbs, Mat::convertTo
+*/
+CV_EXPORTS_W void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst);
+
+/** @brief Calculates the sum of array elements.
+
+The function cv::sum calculates and returns the sum of array elements,
+independently for each channel.
+@param src input array that must have from 1 to 4 channels.
+@sa  countNonZero, mean, meanStdDev, norm, minMaxLoc, reduce
+*/
+CV_EXPORTS_AS(sumElems) Scalar sum(InputArray src);
+
+/** @brief Counts non-zero array elements.
+
+The function returns the number of non-zero elements in src :
+\f[\sum _{I: \; \texttt{src} (I) \ne0 } 1\f]
+@param src single-channel array.
+@sa  mean, meanStdDev, norm, minMaxLoc, calcCovarMatrix
+*/
+CV_EXPORTS_W int countNonZero( InputArray src );
+
+/** @brief Returns the list of locations of non-zero pixels
+
+Given a binary matrix (likely returned from an operation such
+as threshold(), compare(), >, ==, etc, return all of
+the non-zero indices as a cv::Mat or std::vector<cv::Point> (x,y)
+For example:
+@code{.cpp}
+    cv::Mat binaryImage; // input, binary image
+    cv::Mat locations;   // output, locations of non-zero pixels
+    cv::findNonZero(binaryImage, locations);
+
+    // access pixel coordinates
+    Point pnt = locations.at<Point>(i);
+@endcode
+or
+@code{.cpp}
+    cv::Mat binaryImage; // input, binary image
+    vector<Point> locations;   // output, locations of non-zero pixels
+    cv::findNonZero(binaryImage, locations);
+
+    // access pixel coordinates
+    Point pnt = locations[i];
+@endcode
+@param src single-channel array
+@param idx the output array, type of cv::Mat or std::vector<Point>, corresponding to non-zero indices in the input
+*/
+CV_EXPORTS_W void findNonZero( InputArray src, OutputArray idx );
+
+/** @brief Calculates an average (mean) of array elements.
+
+The function cv::mean calculates the mean value M of array elements,
+independently for each channel, and return it:
+\f[\begin{array}{l} N =  \sum _{I: \; \texttt{mask} (I) \ne 0} 1 \\ M_c =  \left ( \sum _{I: \; \texttt{mask} (I) \ne 0}{ \texttt{mtx} (I)_c} \right )/N \end{array}\f]
+When all the mask elements are 0's, the function returns Scalar::all(0)
+@param src input array that should have from 1 to 4 channels so that the result can be stored in
+Scalar_ .
+@param mask optional operation mask.
+@sa  countNonZero, meanStdDev, norm, minMaxLoc
+*/
+CV_EXPORTS_W Scalar mean(InputArray src, InputArray mask = noArray());
+
+/** Calculates a mean and standard deviation of array elements.
+
+The function cv::meanStdDev calculates the mean and the standard deviation M
+of array elements independently for each channel and returns it via the
+output parameters:
+\f[\begin{array}{l} N =  \sum _{I, \texttt{mask} (I)  \ne 0} 1 \\ \texttt{mean} _c =  \frac{\sum_{ I: \; \texttt{mask}(I) \ne 0} \texttt{src} (I)_c}{N} \\ \texttt{stddev} _c =  \sqrt{\frac{\sum_{ I: \; \texttt{mask}(I) \ne 0} \left ( \texttt{src} (I)_c -  \texttt{mean} _c \right )^2}{N}} \end{array}\f]
+When all the mask elements are 0's, the function returns
+mean=stddev=Scalar::all(0).
+@note The calculated standard deviation is only the diagonal of the
+complete normalized covariance matrix. If the full matrix is needed, you
+can reshape the multi-channel array M x N to the single-channel array
+M\*N x mtx.channels() (only possible when the matrix is continuous) and
+then pass the matrix to calcCovarMatrix .
+@param src input array that should have from 1 to 4 channels so that the results can be stored in
+Scalar_ 's.
+@param mean output parameter: calculated mean value.
+@param stddev output parameter: calculated standard deviation.
+@param mask optional operation mask.
+@sa  countNonZero, mean, norm, minMaxLoc, calcCovarMatrix
+*/
+CV_EXPORTS_W void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev,
+                             InputArray mask=noArray());
+
+/** @brief Calculates the  absolute norm of an array.
+
+This version of #norm calculates the absolute norm of src1. The type of norm to calculate is specified using #NormTypes.
+
+As example for one array consider the function \f$r(x)= \begin{pmatrix} x \\ 1-x \end{pmatrix}, x \in [-1;1]\f$.
+The \f$ L_{1}, L_{2} \f$ and \f$ L_{\infty} \f$ norm for the sample value \f$r(-1) = \begin{pmatrix} -1 \\ 2 \end{pmatrix}\f$
+is calculated as follows
+\f{align*}
+    \| r(-1) \|_{L_1} &= |-1| + |2| = 3 \\
+    \| r(-1) \|_{L_2} &= \sqrt{(-1)^{2} + (2)^{2}} = \sqrt{5} \\
+    \| r(-1) \|_{L_\infty} &= \max(|-1|,|2|) = 2
+\f}
+and for \f$r(0.5) = \begin{pmatrix} 0.5 \\ 0.5 \end{pmatrix}\f$ the calculation is
+\f{align*}
+    \| r(0.5) \|_{L_1} &= |0.5| + |0.5| = 1 \\
+    \| r(0.5) \|_{L_2} &= \sqrt{(0.5)^{2} + (0.5)^{2}} = \sqrt{0.5} \\
+    \| r(0.5) \|_{L_\infty} &= \max(|0.5|,|0.5|) = 0.5.
+\f}
+The following graphic shows all values for the three norm functions \f$\| r(x) \|_{L_1}, \| r(x) \|_{L_2}\f$ and \f$\| r(x) \|_{L_\infty}\f$.
+It is notable that the \f$ L_{1} \f$ norm forms the upper and the \f$ L_{\infty} \f$ norm forms the lower border for the example function \f$ r(x) \f$.
+![Graphs for the different norm functions from the above example](pics/NormTypes_OneArray_1-2-INF.png)
+
+When the mask parameter is specified and it is not empty, the norm is
+
+If normType is not specified, #NORM_L2 is used.
+calculated only over the region specified by the mask.
+
+Multi-channel input arrays are treated as single-channel arrays, that is,
+the results for all channels are combined.
+
+Hamming norms can only be calculated with CV_8U depth arrays.
+
+@param src1 first input array.
+@param normType type of the norm (see #NormTypes).
+@param mask optional operation mask; it must have the same size as src1 and CV_8UC1 type.
+*/
+CV_EXPORTS_W double norm(InputArray src1, int normType = NORM_L2, InputArray mask = noArray());
+
+/** @brief Calculates an absolute difference norm or a relative difference norm.
+
+This version of cv::norm calculates the absolute difference norm
+or the relative difference norm of arrays src1 and src2.
+The type of norm to calculate is specified using #NormTypes.
+
+@param src1 first input array.
+@param src2 second input array of the same size and the same type as src1.
+@param normType type of the norm (see #NormTypes).
+@param mask optional operation mask; it must have the same size as src1 and CV_8UC1 type.
+*/
+CV_EXPORTS_W double norm(InputArray src1, InputArray src2,
+                         int normType = NORM_L2, InputArray mask = noArray());
+/** @overload
+@param src first input array.
+@param normType type of the norm (see #NormTypes).
+*/
+CV_EXPORTS double norm( const SparseMat& src, int normType );
+
+/** @brief Computes the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) image quality metric.
+
+This function calculates the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) image quality metric in decibels (dB),
+between two input arrays src1 and src2. The arrays must have the same type.
+
+The PSNR is calculated as follows:
+
+\f[
+\texttt{PSNR} = 10 \cdot \log_{10}{\left( \frac{R^2}{MSE} \right) }
+\f]
+
+where R is the maximum integer value of depth (e.g. 255 in the case of CV_8U data)
+and MSE is the mean squared error between the two arrays.
+
+@param src1 first input array.
+@param src2 second input array of the same size as src1.
+@param R the maximum pixel value (255 by default)
+
+  */
+CV_EXPORTS_W double PSNR(InputArray src1, InputArray src2, double R=255.);
+
+/** @brief naive nearest neighbor finder
+
+see http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search
+@todo document
+  */
+CV_EXPORTS_W void batchDistance(InputArray src1, InputArray src2,
+                                OutputArray dist, int dtype, OutputArray nidx,
+                                int normType = NORM_L2, int K = 0,
+                                InputArray mask = noArray(), int update = 0,
+                                bool crosscheck = false);
+
+/** @brief Normalizes the norm or value range of an array.
+
+The function cv::normalize normalizes scale and shift the input array elements so that
+\f[\| \texttt{dst} \| _{L_p}= \texttt{alpha}\f]
+(where p=Inf, 1 or 2) when normType=NORM_INF, NORM_L1, or NORM_L2, respectively; or so that
+\f[\min _I  \texttt{dst} (I)= \texttt{alpha} , \, \, \max _I  \texttt{dst} (I)= \texttt{beta}\f]
+
+when normType=NORM_MINMAX (for dense arrays only). The optional mask specifies a sub-array to be
+normalized. This means that the norm or min-n-max are calculated over the sub-array, and then this
+sub-array is modified to be normalized. If you want to only use the mask to calculate the norm or
+min-max but modify the whole array, you can use norm and Mat::convertTo.
+
+In case of sparse matrices, only the non-zero values are analyzed and transformed. Because of this,
+the range transformation for sparse matrices is not allowed since it can shift the zero level.
+
+Possible usage with some positive example data:
+@code{.cpp}
+    vector<double> positiveData = { 2.0, 8.0, 10.0 };
+    vector<double> normalizedData_l1, normalizedData_l2, normalizedData_inf, normalizedData_minmax;
+
+    // Norm to probability (total count)
+    // sum(numbers) = 20.0
+    // 2.0      0.1     (2.0/20.0)
+    // 8.0      0.4     (8.0/20.0)
+    // 10.0     0.5     (10.0/20.0)
+    normalize(positiveData, normalizedData_l1, 1.0, 0.0, NORM_L1);
+
+    // Norm to unit vector: ||positiveData|| = 1.0
+    // 2.0      0.15
+    // 8.0      0.62
+    // 10.0     0.77
+    normalize(positiveData, normalizedData_l2, 1.0, 0.0, NORM_L2);
+
+    // Norm to max element
+    // 2.0      0.2     (2.0/10.0)
+    // 8.0      0.8     (8.0/10.0)
+    // 10.0     1.0     (10.0/10.0)
+    normalize(positiveData, normalizedData_inf, 1.0, 0.0, NORM_INF);
+
+    // Norm to range [0.0;1.0]
+    // 2.0      0.0     (shift to left border)
+    // 8.0      0.75    (6.0/8.0)
+    // 10.0     1.0     (shift to right border)
+    normalize(positiveData, normalizedData_minmax, 1.0, 0.0, NORM_MINMAX);
+@endcode
+
+@param src input array.
+@param dst output array of the same size as src .
+@param alpha norm value to normalize to or the lower range boundary in case of the range
+normalization.
+@param beta upper range boundary in case of the range normalization; it is not used for the norm
+normalization.
+@param norm_type normalization type (see cv::NormTypes).
+@param dtype when negative, the output array has the same type as src; otherwise, it has the same
+number of channels as src and the depth =CV_MAT_DEPTH(dtype).
+@param mask optional operation mask.
+@sa norm, Mat::convertTo, SparseMat::convertTo
+*/
+CV_EXPORTS_W void normalize( InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0,
+                             int norm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray());
+
+/** @overload
+@param src input array.
+@param dst output array of the same size as src .
+@param alpha norm value to normalize to or the lower range boundary in case of the range
+normalization.
+@param normType normalization type (see cv::NormTypes).
+*/
+CV_EXPORTS void normalize( const SparseMat& src, SparseMat& dst, double alpha, int normType );
+
+/** @brief Finds the global minimum and maximum in an array.
+
+The function cv::minMaxLoc finds the minimum and maximum element values and their positions. The
+extremums are searched across the whole array or, if mask is not an empty array, in the specified
+array region.
+
+The function do not work with multi-channel arrays. If you need to find minimum or maximum
+elements across all the channels, use Mat::reshape first to reinterpret the array as
+single-channel. Or you may extract the particular channel using either extractImageCOI , or
+mixChannels , or split .
+@param src input single-channel array.
+@param minVal pointer to the returned minimum value; NULL is used if not required.
+@param maxVal pointer to the returned maximum value; NULL is used if not required.
+@param minLoc pointer to the returned minimum location (in 2D case); NULL is used if not required.
+@param maxLoc pointer to the returned maximum location (in 2D case); NULL is used if not required.
+@param mask optional mask used to select a sub-array.
+@sa max, min, compare, inRange, extractImageCOI, mixChannels, split, Mat::reshape
+*/
+CV_EXPORTS_W void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,
+                            CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc = 0,
+                            CV_OUT Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());
+
+
+/** @brief Finds the global minimum and maximum in an array
+
+The function cv::minMaxIdx finds the minimum and maximum element values and their positions. The
+extremums are searched across the whole array or, if mask is not an empty array, in the specified
+array region. The function does not work with multi-channel arrays. If you need to find minimum or
+maximum elements across all the channels, use Mat::reshape first to reinterpret the array as
+single-channel. Or you may extract the particular channel using either extractImageCOI , or
+mixChannels , or split . In case of a sparse matrix, the minimum is found among non-zero elements
+only.
+@note When minIdx is not NULL, it must have at least 2 elements (as well as maxIdx), even if src is
+a single-row or single-column matrix. In OpenCV (following MATLAB) each array has at least 2
+dimensions, i.e. single-column matrix is Mx1 matrix (and therefore minIdx/maxIdx will be
+(i1,0)/(i2,0)) and single-row matrix is 1xN matrix (and therefore minIdx/maxIdx will be
+(0,j1)/(0,j2)).
+@param src input single-channel array.
+@param minVal pointer to the returned minimum value; NULL is used if not required.
+@param maxVal pointer to the returned maximum value; NULL is used if not required.
+@param minIdx pointer to the returned minimum location (in nD case); NULL is used if not required;
+Otherwise, it must point to an array of src.dims elements, the coordinates of the minimum element
+in each dimension are stored there sequentially.
+@param maxIdx pointer to the returned maximum location (in nD case). NULL is used if not required.
+@param mask specified array region
+*/
+CV_EXPORTS void minMaxIdx(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0,
+                          int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0, InputArray mask = noArray());
+
+/** @overload
+@param a input single-channel array.
+@param minVal pointer to the returned minimum value; NULL is used if not required.
+@param maxVal pointer to the returned maximum value; NULL is used if not required.
+@param minIdx pointer to the returned minimum location (in nD case); NULL is used if not required;
+Otherwise, it must point to an array of src.dims elements, the coordinates of the minimum element
+in each dimension are stored there sequentially.
+@param maxIdx pointer to the returned maximum location (in nD case). NULL is used if not required.
+*/
+CV_EXPORTS void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal,
+                          double* maxVal, int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0);
+
+/** @brief Reduces a matrix to a vector.
+
+The function #reduce reduces the matrix to a vector by treating the matrix rows/columns as a set of
+1D vectors and performing the specified operation on the vectors until a single row/column is
+obtained. For example, the function can be used to compute horizontal and vertical projections of a
+raster image. In case of #REDUCE_MAX and #REDUCE_MIN , the output image should have the same type as the source one.
+In case of #REDUCE_SUM and #REDUCE_AVG , the output may have a larger element bit-depth to preserve accuracy.
+And multi-channel arrays are also supported in these two reduction modes.
+
+The following code demonstrates its usage for a single channel matrix.
+@snippet snippets/core_reduce.cpp example
+
+And the following code demonstrates its usage for a two-channel matrix.
+@snippet snippets/core_reduce.cpp example2
+
+@param src input 2D matrix.
+@param dst output vector. Its size and type is defined by dim and dtype parameters.
+@param dim dimension index along which the matrix is reduced. 0 means that the matrix is reduced to
+a single row. 1 means that the matrix is reduced to a single column.
+@param rtype reduction operation that could be one of #ReduceTypes
+@param dtype when negative, the output vector will have the same type as the input matrix,
+otherwise, its type will be CV_MAKE_TYPE(CV_MAT_DEPTH(dtype), src.channels()).
+@sa repeat
+*/
+CV_EXPORTS_W void reduce(InputArray src, OutputArray dst, int dim, int rtype, int dtype = -1);
+
+/** @brief Creates one multi-channel array out of several single-channel ones.
+
+The function cv::merge merges several arrays to make a single multi-channel array. That is, each
+element of the output array will be a concatenation of the elements of the input arrays, where
+elements of i-th input array are treated as mv[i].channels()-element vectors.
+
+The function cv::split does the reverse operation. If you need to shuffle channels in some other
+advanced way, use cv::mixChannels.
+
+The following example shows how to merge 3 single channel matrices into a single 3-channel matrix.
+@snippet snippets/core_merge.cpp example
+
+@param mv input array of matrices to be merged; all the matrices in mv must have the same
+size and the same depth.
+@param count number of input matrices when mv is a plain C array; it must be greater than zero.
+@param dst output array of the same size and the same depth as mv[0]; The number of channels will
+be equal to the parameter count.
+@sa  mixChannels, split, Mat::reshape
+*/
+CV_EXPORTS void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst);
+
+/** @overload
+@param mv input vector of matrices to be merged; all the matrices in mv must have the same
+size and the same depth.
+@param dst output array of the same size and the same depth as mv[0]; The number of channels will
+be the total number of channels in the matrix array.
+  */
+CV_EXPORTS_W void merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst);
+
+/** @brief Divides a multi-channel array into several single-channel arrays.
+
+The function cv::split splits a multi-channel array into separate single-channel arrays:
+\f[\texttt{mv} [c](I) =  \texttt{src} (I)_c\f]
+If you need to extract a single channel or do some other sophisticated channel permutation, use
+mixChannels .
+
+The following example demonstrates how to split a 3-channel matrix into 3 single channel matrices.
+@snippet snippets/core_split.cpp example
+
+@param src input multi-channel array.
+@param mvbegin output array; the number of arrays must match src.channels(); the arrays themselves are
+reallocated, if needed.
+@sa merge, mixChannels, cvtColor
+*/
+CV_EXPORTS void split(const Mat& src, Mat* mvbegin);
+
+/** @overload
+@param m input multi-channel array.
+@param mv output vector of arrays; the arrays themselves are reallocated, if needed.
+*/
+CV_EXPORTS_W void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);
+
+/** @brief Copies specified channels from input arrays to the specified channels of
+output arrays.
+
+The function cv::mixChannels provides an advanced mechanism for shuffling image channels.
+
+cv::split,cv::merge,cv::extractChannel,cv::insertChannel and some forms of cv::cvtColor are partial cases of cv::mixChannels.
+
+In the example below, the code splits a 4-channel BGRA image into a 3-channel BGR (with B and R
+channels swapped) and a separate alpha-channel image:
+@code{.cpp}
+    Mat bgra( 100, 100, CV_8UC4, Scalar(255,0,0,255) );
+    Mat bgr( bgra.rows, bgra.cols, CV_8UC3 );
+    Mat alpha( bgra.rows, bgra.cols, CV_8UC1 );
+
+    // forming an array of matrices is a quite efficient operation,
+    // because the matrix data is not copied, only the headers
+    Mat out[] = { bgr, alpha };
+    // bgra[0] -> bgr[2], bgra[1] -> bgr[1],
+    // bgra[2] -> bgr[0], bgra[3] -> alpha[0]
+    int from_to[] = { 0,2, 1,1, 2,0, 3,3 };
+    mixChannels( &bgra, 1, out, 2, from_to, 4 );
+@endcode
+@note Unlike many other new-style C++ functions in OpenCV (see the introduction section and
+Mat::create ), cv::mixChannels requires the output arrays to be pre-allocated before calling the
+function.
+@param src input array or vector of matrices; all of the matrices must have the same size and the
+same depth.
+@param nsrcs number of matrices in `src`.
+@param dst output array or vector of matrices; all the matrices **must be allocated**; their size and
+depth must be the same as in `src[0]`.
+@param ndsts number of matrices in `dst`.
+@param fromTo array of index pairs specifying which channels are copied and where; fromTo[k\*2] is
+a 0-based index of the input channel in src, fromTo[k\*2+1] is an index of the output channel in
+dst; the continuous channel numbering is used: the first input image channels are indexed from 0 to
+src[0].channels()-1, the second input image channels are indexed from src[0].channels() to
+src[0].channels() + src[1].channels()-1, and so on, the same scheme is used for the output image
+channels; as a special case, when fromTo[k\*2] is negative, the corresponding output channel is
+filled with zero .
+@param npairs number of index pairs in `fromTo`.
+@sa split, merge, extractChannel, insertChannel, cvtColor
+*/
+CV_EXPORTS void mixChannels(const Mat* src, size_t nsrcs, Mat* dst, size_t ndsts,
+                            const int* fromTo, size_t npairs);
+
+/** @overload
+@param src input array or vector of matrices; all of the matrices must have the same size and the
+same depth.
+@param dst output array or vector of matrices; all the matrices **must be allocated**; their size and
+depth must be the same as in src[0].
+@param fromTo array of index pairs specifying which channels are copied and where; fromTo[k\*2] is
+a 0-based index of the input channel in src, fromTo[k\*2+1] is an index of the output channel in
+dst; the continuous channel numbering is used: the first input image channels are indexed from 0 to
+src[0].channels()-1, the second input image channels are indexed from src[0].channels() to
+src[0].channels() + src[1].channels()-1, and so on, the same scheme is used for the output image
+channels; as a special case, when fromTo[k\*2] is negative, the corresponding output channel is
+filled with zero .
+@param npairs number of index pairs in fromTo.
+*/
+CV_EXPORTS void mixChannels(InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst,
+                            const int* fromTo, size_t npairs);
+
+/** @overload
+@param src input array or vector of matrices; all of the matrices must have the same size and the
+same depth.
+@param dst output array or vector of matrices; all the matrices **must be allocated**; their size and
+depth must be the same as in src[0].
+@param fromTo array of index pairs specifying which channels are copied and where; fromTo[k\*2] is
+a 0-based index of the input channel in src, fromTo[k\*2+1] is an index of the output channel in
+dst; the continuous channel numbering is used: the first input image channels are indexed from 0 to
+src[0].channels()-1, the second input image channels are indexed from src[0].channels() to
+src[0].channels() + src[1].channels()-1, and so on, the same scheme is used for the output image
+channels; as a special case, when fromTo[k\*2] is negative, the corresponding output channel is
+filled with zero .
+*/
+CV_EXPORTS_W void mixChannels(InputArrayOfArrays src, InputOutputArrayOfArrays dst,
+                              const std::vector<int>& fromTo);
+
+/** @brief Extracts a single channel from src (coi is 0-based index)
+@param src input array
+@param dst output array
+@param coi index of channel to extract
+@sa mixChannels, split
+*/
+CV_EXPORTS_W void extractChannel(InputArray src, OutputArray dst, int coi);
+
+/** @brief Inserts a single channel to dst (coi is 0-based index)
+@param src input array
+@param dst output array
+@param coi index of channel for insertion
+@sa mixChannels, merge
+*/
+CV_EXPORTS_W void insertChannel(InputArray src, InputOutputArray dst, int coi);
+
+/** @brief Flips a 2D array around vertical, horizontal, or both axes.
+
+The function cv::flip flips the array in one of three different ways (row
+and column indices are 0-based):
+\f[\texttt{dst} _{ij} =
+\left\{
+\begin{array}{l l}
+\texttt{src} _{\texttt{src.rows}-i-1,j} & if\;  \texttt{flipCode} = 0 \\
+\texttt{src} _{i, \texttt{src.cols} -j-1} & if\;  \texttt{flipCode} > 0 \\
+\texttt{src} _{ \texttt{src.rows} -i-1, \texttt{src.cols} -j-1} & if\; \texttt{flipCode} < 0 \\
+\end{array}
+\right.\f]
+The example scenarios of using the function are the following:
+*   Vertical flipping of the image (flipCode == 0) to switch between
+    top-left and bottom-left image origin. This is a typical operation
+    in video processing on Microsoft Windows\* OS.
+*   Horizontal flipping of the image with the subsequent horizontal
+    shift and absolute difference calculation to check for a
+    vertical-axis symmetry (flipCode \> 0).
+*   Simultaneous horizontal and vertical flipping of the image with
+    the subsequent shift and absolute difference calculation to check
+    for a central symmetry (flipCode \< 0).
+*   Reversing the order of point arrays (flipCode \> 0 or
+    flipCode == 0).
+@param src input array.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+@param flipCode a flag to specify how to flip the array; 0 means
+flipping around the x-axis and positive value (for example, 1) means
+flipping around y-axis. Negative value (for example, -1) means flipping
+around both axes.
+@sa transpose , repeat , completeSymm
+*/
+CV_EXPORTS_W void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode);
+
+enum RotateFlags {
+    ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, //!<Rotate 90 degrees clockwise
+    ROTATE_180 = 1, //!<Rotate 180 degrees clockwise
+    ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = 2, //!<Rotate 270 degrees clockwise
+};
+/** @brief Rotates a 2D array in multiples of 90 degrees.
+The function cv::rotate rotates the array in one of three different ways:
+*   Rotate by 90 degrees clockwise (rotateCode = ROTATE_90_CLOCKWISE).
+*   Rotate by 180 degrees clockwise (rotateCode = ROTATE_180).
+*   Rotate by 270 degrees clockwise (rotateCode = ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE).
+@param src input array.
+@param dst output array of the same type as src.  The size is the same with ROTATE_180,
+and the rows and cols are switched for ROTATE_90_CLOCKWISE and ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE.
+@param rotateCode an enum to specify how to rotate the array; see the enum #RotateFlags
+@sa transpose , repeat , completeSymm, flip, RotateFlags
+*/
+CV_EXPORTS_W void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);
+
+/** @brief Fills the output array with repeated copies of the input array.
+
+The function cv::repeat duplicates the input array one or more times along each of the two axes:
+\f[\texttt{dst} _{ij}= \texttt{src} _{i\mod src.rows, \; j\mod src.cols }\f]
+The second variant of the function is more convenient to use with @ref MatrixExpressions.
+@param src input array to replicate.
+@param ny Flag to specify how many times the `src` is repeated along the
+vertical axis.
+@param nx Flag to specify how many times the `src` is repeated along the
+horizontal axis.
+@param dst output array of the same type as `src`.
+@sa cv::reduce
+*/
+CV_EXPORTS_W void repeat(InputArray src, int ny, int nx, OutputArray dst);
+
+/** @overload
+@param src input array to replicate.
+@param ny Flag to specify how many times the `src` is repeated along the
+vertical axis.
+@param nx Flag to specify how many times the `src` is repeated along the
+horizontal axis.
+  */
+CV_EXPORTS Mat repeat(const Mat& src, int ny, int nx);
+
+/** @brief Applies horizontal concatenation to given matrices.
+
+The function horizontally concatenates two or more cv::Mat matrices (with the same number of rows).
+@code{.cpp}
+    cv::Mat matArray[] = { cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(1)),
+                           cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(2)),
+                           cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(3)),};
+
+    cv::Mat out;
+    cv::hconcat( matArray, 3, out );
+    //out:
+    //[1, 2, 3;
+    // 1, 2, 3;
+    // 1, 2, 3;
+    // 1, 2, 3]
+@endcode
+@param src input array or vector of matrices. all of the matrices must have the same number of rows and the same depth.
+@param nsrc number of matrices in src.
+@param dst output array. It has the same number of rows and depth as the src, and the sum of cols of the src.
+@sa cv::vconcat(const Mat*, size_t, OutputArray), @sa cv::vconcat(InputArrayOfArrays, OutputArray) and @sa cv::vconcat(InputArray, InputArray, OutputArray)
+*/
+CV_EXPORTS void hconcat(const Mat* src, size_t nsrc, OutputArray dst);
+/** @overload
+ @code{.cpp}
+    cv::Mat_<float> A = (cv::Mat_<float>(3, 2) << 1, 4,
+                                                  2, 5,
+                                                  3, 6);
+    cv::Mat_<float> B = (cv::Mat_<float>(3, 2) << 7, 10,
+                                                  8, 11,
+                                                  9, 12);
+
+    cv::Mat C;
+    cv::hconcat(A, B, C);
+    //C:
+    //[1, 4, 7, 10;
+    // 2, 5, 8, 11;
+    // 3, 6, 9, 12]
+ @endcode
+ @param src1 first input array to be considered for horizontal concatenation.
+ @param src2 second input array to be considered for horizontal concatenation.
+ @param dst output array. It has the same number of rows and depth as the src1 and src2, and the sum of cols of the src1 and src2.
+ */
+CV_EXPORTS void hconcat(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);
+/** @overload
+ @code{.cpp}
+    std::vector<cv::Mat> matrices = { cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(1)),
+                                      cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(2)),
+                                      cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(3)),};
+
+    cv::Mat out;
+    cv::hconcat( matrices, out );
+    //out:
+    //[1, 2, 3;
+    // 1, 2, 3;
+    // 1, 2, 3;
+    // 1, 2, 3]
+ @endcode
+ @param src input array or vector of matrices. all of the matrices must have the same number of rows and the same depth.
+ @param dst output array. It has the same number of rows and depth as the src, and the sum of cols of the src.
+same depth.
+ */
+CV_EXPORTS_W void hconcat(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst);
+
+/** @brief Applies vertical concatenation to given matrices.
+
+The function vertically concatenates two or more cv::Mat matrices (with the same number of cols).
+@code{.cpp}
+    cv::Mat matArray[] = { cv::Mat(1, 4, CV_8UC1, cv::Scalar(1)),
+                           cv::Mat(1, 4, CV_8UC1, cv::Scalar(2)),
+                           cv::Mat(1, 4, CV_8UC1, cv::Scalar(3)),};
+
+    cv::Mat out;
+    cv::vconcat( matArray, 3, out );
+    //out:
+    //[1,   1,   1,   1;
+    // 2,   2,   2,   2;
+    // 3,   3,   3,   3]
+@endcode
+@param src input array or vector of matrices. all of the matrices must have the same number of cols and the same depth.
+@param nsrc number of matrices in src.
+@param dst output array. It has the same number of cols and depth as the src, and the sum of rows of the src.
+@sa cv::hconcat(const Mat*, size_t, OutputArray), @sa cv::hconcat(InputArrayOfArrays, OutputArray) and @sa cv::hconcat(InputArray, InputArray, OutputArray)
+*/
+CV_EXPORTS void vconcat(const Mat* src, size_t nsrc, OutputArray dst);
+/** @overload
+ @code{.cpp}
+    cv::Mat_<float> A = (cv::Mat_<float>(3, 2) << 1, 7,
+                                                  2, 8,
+                                                  3, 9);
+    cv::Mat_<float> B = (cv::Mat_<float>(3, 2) << 4, 10,
+                                                  5, 11,
+                                                  6, 12);
+
+    cv::Mat C;
+    cv::vconcat(A, B, C);
+    //C:
+    //[1, 7;
+    // 2, 8;
+    // 3, 9;
+    // 4, 10;
+    // 5, 11;
+    // 6, 12]
+ @endcode
+ @param src1 first input array to be considered for vertical concatenation.
+ @param src2 second input array to be considered for vertical concatenation.
+ @param dst output array. It has the same number of cols and depth as the src1 and src2, and the sum of rows of the src1 and src2.
+ */
+CV_EXPORTS void vconcat(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);
+/** @overload
+ @code{.cpp}
+    std::vector<cv::Mat> matrices = { cv::Mat(1, 4, CV_8UC1, cv::Scalar(1)),
+                                      cv::Mat(1, 4, CV_8UC1, cv::Scalar(2)),
+                                      cv::Mat(1, 4, CV_8UC1, cv::Scalar(3)),};
+
+    cv::Mat out;
+    cv::vconcat( matrices, out );
+    //out:
+    //[1,   1,   1,   1;
+    // 2,   2,   2,   2;
+    // 3,   3,   3,   3]
+ @endcode
+ @param src input array or vector of matrices. all of the matrices must have the same number of cols and the same depth
+ @param dst output array. It has the same number of cols and depth as the src, and the sum of rows of the src.
+same depth.
+ */
+CV_EXPORTS_W void vconcat(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst);
+
+/** @brief computes bitwise conjunction of the two arrays (dst = src1 & src2)
+Calculates the per-element bit-wise conjunction of two arrays or an
+array and a scalar.
+
+The function cv::bitwise_and calculates the per-element bit-wise logical conjunction for:
+*   Two arrays when src1 and src2 have the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \wedge \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+*   An array and a scalar when src2 is constructed from Scalar or has
+    the same number of elements as `src1.channels()`:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \wedge \texttt{src2} \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+*   A scalar and an array when src1 is constructed from Scalar or has
+    the same number of elements as `src2.channels()`:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1}  \wedge \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+In case of floating-point arrays, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel arrays, each channel is processed
+independently. In the second and third cases above, the scalar is first
+converted to the array type.
+@param src1 first input array or a scalar.
+@param src2 second input array or a scalar.
+@param dst output array that has the same size and type as the input
+arrays.
+@param mask optional operation mask, 8-bit single channel array, that
+specifies elements of the output array to be changed.
+*/
+CV_EXPORTS_W void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,
+                              OutputArray dst, InputArray mask = noArray());
+
+/** @brief Calculates the per-element bit-wise disjunction of two arrays or an
+array and a scalar.
+
+The function cv::bitwise_or calculates the per-element bit-wise logical disjunction for:
+*   Two arrays when src1 and src2 have the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \vee \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+*   An array and a scalar when src2 is constructed from Scalar or has
+    the same number of elements as `src1.channels()`:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \vee \texttt{src2} \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+*   A scalar and an array when src1 is constructed from Scalar or has
+    the same number of elements as `src2.channels()`:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1}  \vee \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+In case of floating-point arrays, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel arrays, each channel is processed
+independently. In the second and third cases above, the scalar is first
+converted to the array type.
+@param src1 first input array or a scalar.
+@param src2 second input array or a scalar.
+@param dst output array that has the same size and type as the input
+arrays.
+@param mask optional operation mask, 8-bit single channel array, that
+specifies elements of the output array to be changed.
+*/
+CV_EXPORTS_W void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,
+                             OutputArray dst, InputArray mask = noArray());
+
+/** @brief Calculates the per-element bit-wise "exclusive or" operation on two
+arrays or an array and a scalar.
+
+The function cv::bitwise_xor calculates the per-element bit-wise logical "exclusive-or"
+operation for:
+*   Two arrays when src1 and src2 have the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \oplus \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+*   An array and a scalar when src2 is constructed from Scalar or has
+    the same number of elements as `src1.channels()`:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \oplus \texttt{src2} \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+*   A scalar and an array when src1 is constructed from Scalar or has
+    the same number of elements as `src2.channels()`:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1}  \oplus \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0\f]
+In case of floating-point arrays, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel arrays, each channel is processed
+independently. In the 2nd and 3rd cases above, the scalar is first
+converted to the array type.
+@param src1 first input array or a scalar.
+@param src2 second input array or a scalar.
+@param dst output array that has the same size and type as the input
+arrays.
+@param mask optional operation mask, 8-bit single channel array, that
+specifies elements of the output array to be changed.
+*/
+CV_EXPORTS_W void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,
+                              OutputArray dst, InputArray mask = noArray());
+
+/** @brief  Inverts every bit of an array.
+
+The function cv::bitwise_not calculates per-element bit-wise inversion of the input
+array:
+\f[\texttt{dst} (I) =  \neg \texttt{src} (I)\f]
+In case of a floating-point input array, its machine-specific bit
+representation (usually IEEE754-compliant) is used for the operation. In
+case of multi-channel arrays, each channel is processed independently.
+@param src input array.
+@param dst output array that has the same size and type as the input
+array.
+@param mask optional operation mask, 8-bit single channel array, that
+specifies elements of the output array to be changed.
+*/
+CV_EXPORTS_W void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,
+                              InputArray mask = noArray());
+
+/** @brief Calculates the per-element absolute difference between two arrays or between an array and a scalar.
+
+The function cv::absdiff calculates:
+*   Absolute difference between two arrays when they have the same
+    size and type:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} (| \texttt{src1}(I) -  \texttt{src2}(I)|)\f]
+*   Absolute difference between an array and a scalar when the second
+    array is constructed from Scalar or has as many elements as the
+    number of channels in `src1`:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} (| \texttt{src1}(I) -  \texttt{src2} |)\f]
+*   Absolute difference between a scalar and an array when the first
+    array is constructed from Scalar or has as many elements as the
+    number of channels in `src2`:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} (| \texttt{src1} -  \texttt{src2}(I) |)\f]
+    where I is a multi-dimensional index of array elements. In case of
+    multi-channel arrays, each channel is processed independently.
+@note Saturation is not applied when the arrays have the depth CV_32S.
+You may even get a negative value in the case of overflow.
+@param src1 first input array or a scalar.
+@param src2 second input array or a scalar.
+@param dst output array that has the same size and type as input arrays.
+@sa cv::abs(const Mat&)
+*/
+CV_EXPORTS_W void absdiff(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);
+
+/** @brief  This is an overloaded member function, provided for convenience (python)
+Copies the matrix to another one.
+When the operation mask is specified, if the Mat::create call shown above reallocates the matrix, the newly allocated matrix is initialized with all zeros before copying the data.
+@param src source matrix.
+@param dst Destination matrix. If it does not have a proper size or type before the operation, it is
+reallocated.
+@param mask Operation mask of the same size as \*this. Its non-zero elements indicate which matrix
+elements need to be copied. The mask has to be of type CV_8U and can have 1 or multiple channels.
+*/
+
+void CV_EXPORTS_W copyTo(InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask);
+/** @brief  Checks if array elements lie between the elements of two other arrays.
+
+The function checks the range as follows:
+-   For every element of a single-channel input array:
+    \f[\texttt{dst} (I)= \texttt{lowerb} (I)_0  \leq \texttt{src} (I)_0 \leq  \texttt{upperb} (I)_0\f]
+-   For two-channel arrays:
+    \f[\texttt{dst} (I)= \texttt{lowerb} (I)_0  \leq \texttt{src} (I)_0 \leq  \texttt{upperb} (I)_0  \land \texttt{lowerb} (I)_1  \leq \texttt{src} (I)_1 \leq  \texttt{upperb} (I)_1\f]
+-   and so forth.
+
+That is, dst (I) is set to 255 (all 1 -bits) if src (I) is within the
+specified 1D, 2D, 3D, ... box and 0 otherwise.
+
+When the lower and/or upper boundary parameters are scalars, the indexes
+(I) at lowerb and upperb in the above formulas should be omitted.
+@param src first input array.
+@param lowerb inclusive lower boundary array or a scalar.
+@param upperb inclusive upper boundary array or a scalar.
+@param dst output array of the same size as src and CV_8U type.
+*/
+CV_EXPORTS_W void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,
+                          InputArray upperb, OutputArray dst);
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two arrays or an array and scalar value.
+
+The function compares:
+*   Elements of two arrays when src1 and src2 have the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  \,\texttt{cmpop}\, \texttt{src2} (I)\f]
+*   Elements of src1 with a scalar src2 when src2 is constructed from
+    Scalar or has a single element:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1}(I) \,\texttt{cmpop}\,  \texttt{src2}\f]
+*   src1 with elements of src2 when src1 is constructed from Scalar or
+    has a single element:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1}  \,\texttt{cmpop}\, \texttt{src2} (I)\f]
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+@code{.cpp}
+    Mat dst1 = src1 >= src2;
+    Mat dst2 = src1 < 8;
+    ...
+@endcode
+@param src1 first input array or a scalar; when it is an array, it must have a single channel.
+@param src2 second input array or a scalar; when it is an array, it must have a single channel.
+@param dst output array of type ref CV_8U that has the same size and the same number of channels as
+    the input arrays.
+@param cmpop a flag, that specifies correspondence between the arrays (cv::CmpTypes)
+@sa checkRange, min, max, threshold
+*/
+CV_EXPORTS_W void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop);
+
+/** @brief Calculates per-element minimum of two arrays or an array and a scalar.
+
+The function cv::min calculates the per-element minimum of two arrays:
+\f[\texttt{dst} (I)= \min ( \texttt{src1} (I), \texttt{src2} (I))\f]
+or array and a scalar:
+\f[\texttt{dst} (I)= \min ( \texttt{src1} (I), \texttt{value} )\f]
+@param src1 first input array.
+@param src2 second input array of the same size and type as src1.
+@param dst output array of the same size and type as src1.
+@sa max, compare, inRange, minMaxLoc
+*/
+CV_EXPORTS_W void min(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);
+/** @overload
+needed to avoid conflicts with const _Tp& std::min(const _Tp&, const _Tp&, _Compare)
+*/
+CV_EXPORTS void min(const Mat& src1, const Mat& src2, Mat& dst);
+/** @overload
+needed to avoid conflicts with const _Tp& std::min(const _Tp&, const _Tp&, _Compare)
+*/
+CV_EXPORTS void min(const UMat& src1, const UMat& src2, UMat& dst);
+
+/** @brief Calculates per-element maximum of two arrays or an array and a scalar.
+
+The function cv::max calculates the per-element maximum of two arrays:
+\f[\texttt{dst} (I)= \max ( \texttt{src1} (I), \texttt{src2} (I))\f]
+or array and a scalar:
+\f[\texttt{dst} (I)= \max ( \texttt{src1} (I), \texttt{value} )\f]
+@param src1 first input array.
+@param src2 second input array of the same size and type as src1 .
+@param dst output array of the same size and type as src1.
+@sa  min, compare, inRange, minMaxLoc, @ref MatrixExpressions
+*/
+CV_EXPORTS_W void max(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);
+/** @overload
+needed to avoid conflicts with const _Tp& std::min(const _Tp&, const _Tp&, _Compare)
+*/
+CV_EXPORTS void max(const Mat& src1, const Mat& src2, Mat& dst);
+/** @overload
+needed to avoid conflicts with const _Tp& std::min(const _Tp&, const _Tp&, _Compare)
+*/
+CV_EXPORTS void max(const UMat& src1, const UMat& src2, UMat& dst);
+
+/** @brief Calculates a square root of array elements.
+
+The function cv::sqrt calculates a square root of each input array element.
+In case of multi-channel arrays, each channel is processed
+independently. The accuracy is approximately the same as of the built-in
+std::sqrt .
+@param src input floating-point array.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+*/
+CV_EXPORTS_W void sqrt(InputArray src, OutputArray dst);
+
+/** @brief Raises every array element to a power.
+
+The function cv::pow raises every element of the input array to power :
+\f[\texttt{dst} (I) =  \fork{\texttt{src}(I)^{power}}{if \(\texttt{power}\) is integer}{|\texttt{src}(I)|^{power}}{otherwise}\f]
+
+So, for a non-integer power exponent, the absolute values of input array
+elements are used. However, it is possible to get true values for
+negative values using some extra operations. In the example below,
+computing the 5th root of array src shows:
+@code{.cpp}
+    Mat mask = src < 0;
+    pow(src, 1./5, dst);
+    subtract(Scalar::all(0), dst, dst, mask);
+@endcode
+For some values of power, such as integer values, 0.5 and -0.5,
+specialized faster algorithms are used.
+
+Special values (NaN, Inf) are not handled.
+@param src input array.
+@param power exponent of power.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+@sa sqrt, exp, log, cartToPolar, polarToCart
+*/
+CV_EXPORTS_W void pow(InputArray src, double power, OutputArray dst);
+
+/** @brief Calculates the exponent of every array element.
+
+The function cv::exp calculates the exponent of every element of the input
+array:
+\f[\texttt{dst} [I] = e^{ src(I) }\f]
+
+The maximum relative error is about 7e-6 for single-precision input and
+less than 1e-10 for double-precision input. Currently, the function
+converts denormalized values to zeros on output. Special values (NaN,
+Inf) are not handled.
+@param src input array.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+@sa log , cartToPolar , polarToCart , phase , pow , sqrt , magnitude
+*/
+CV_EXPORTS_W void exp(InputArray src, OutputArray dst);
+
+/** @brief Calculates the natural logarithm of every array element.
+
+The function cv::log calculates the natural logarithm of every element of the input array:
+\f[\texttt{dst} (I) =  \log (\texttt{src}(I)) \f]
+
+Output on zero, negative and special (NaN, Inf) values is undefined.
+
+@param src input array.
+@param dst output array of the same size and type as src .
+@sa exp, cartToPolar, polarToCart, phase, pow, sqrt, magnitude
+*/
+CV_EXPORTS_W void log(InputArray src, OutputArray dst);
+
+/** @brief Calculates x and y coordinates of 2D vectors from their magnitude and angle.
+
+The function cv::polarToCart calculates the Cartesian coordinates of each 2D
+vector represented by the corresponding elements of magnitude and angle:
+\f[\begin{array}{l} \texttt{x} (I) =  \texttt{magnitude} (I) \cos ( \texttt{angle} (I)) \\ \texttt{y} (I) =  \texttt{magnitude} (I) \sin ( \texttt{angle} (I)) \\ \end{array}\f]
+
+The relative accuracy of the estimated coordinates is about 1e-6.
+@param magnitude input floating-point array of magnitudes of 2D vectors;
+it can be an empty matrix (=Mat()), in this case, the function assumes
+that all the magnitudes are =1; if it is not empty, it must have the
+same size and type as angle.
+@param angle input floating-point array of angles of 2D vectors.
+@param x output array of x-coordinates of 2D vectors; it has the same
+size and type as angle.
+@param y output array of y-coordinates of 2D vectors; it has the same
+size and type as angle.
+@param angleInDegrees when true, the input angles are measured in
+degrees, otherwise, they are measured in radians.
+@sa cartToPolar, magnitude, phase, exp, log, pow, sqrt
+*/
+CV_EXPORTS_W void polarToCart(InputArray magnitude, InputArray angle,
+                              OutputArray x, OutputArray y, bool angleInDegrees = false);
+
+/** @brief Calculates the magnitude and angle of 2D vectors.
+
+The function cv::cartToPolar calculates either the magnitude, angle, or both
+for every 2D vector (x(I),y(I)):
+\f[\begin{array}{l} \texttt{magnitude} (I)= \sqrt{\texttt{x}(I)^2+\texttt{y}(I)^2} , \\ \texttt{angle} (I)= \texttt{atan2} ( \texttt{y} (I), \texttt{x} (I))[ \cdot180 / \pi ] \end{array}\f]
+
+The angles are calculated with accuracy about 0.3 degrees. For the point
+(0,0), the angle is set to 0.
+@param x array of x-coordinates; this must be a single-precision or
+double-precision floating-point array.
+@param y array of y-coordinates, that must have the same size and same type as x.
+@param magnitude output array of magnitudes of the same size and type as x.
+@param angle output array of angles that has the same size and type as
+x; the angles are measured in radians (from 0 to 2\*Pi) or in degrees (0 to 360 degrees).
+@param angleInDegrees a flag, indicating whether the angles are measured
+in radians (which is by default), or in degrees.
+@sa Sobel, Scharr
+*/
+CV_EXPORTS_W void cartToPolar(InputArray x, InputArray y,
+                              OutputArray magnitude, OutputArray angle,
+                              bool angleInDegrees = false);
+
+/** @brief Calculates the rotation angle of 2D vectors.
+
+The function cv::phase calculates the rotation angle of each 2D vector that
+is formed from the corresponding elements of x and y :
+\f[\texttt{angle} (I) =  \texttt{atan2} ( \texttt{y} (I), \texttt{x} (I))\f]
+
+The angle estimation accuracy is about 0.3 degrees. When x(I)=y(I)=0 ,
+the corresponding angle(I) is set to 0.
+@param x input floating-point array of x-coordinates of 2D vectors.
+@param y input array of y-coordinates of 2D vectors; it must have the
+same size and the same type as x.
+@param angle output array of vector angles; it has the same size and
+same type as x .
+@param angleInDegrees when true, the function calculates the angle in
+degrees, otherwise, they are measured in radians.
+*/
+CV_EXPORTS_W void phase(InputArray x, InputArray y, OutputArray angle,
+                        bool angleInDegrees = false);
+
+/** @brief Calculates the magnitude of 2D vectors.
+
+The function cv::magnitude calculates the magnitude of 2D vectors formed
+from the corresponding elements of x and y arrays:
+\f[\texttt{dst} (I) =  \sqrt{\texttt{x}(I)^2 + \texttt{y}(I)^2}\f]
+@param x floating-point array of x-coordinates of the vectors.
+@param y floating-point array of y-coordinates of the vectors; it must
+have the same size as x.
+@param magnitude output array of the same size and type as x.
+@sa cartToPolar, polarToCart, phase, sqrt
+*/
+CV_EXPORTS_W void magnitude(InputArray x, InputArray y, OutputArray magnitude);
+
+/** @brief Checks every element of an input array for invalid values.
+
+The function cv::checkRange checks that every array element is neither NaN nor infinite. When minVal \>
+-DBL_MAX and maxVal \< DBL_MAX, the function also checks that each value is between minVal and
+maxVal. In case of multi-channel arrays, each channel is processed independently. If some values
+are out of range, position of the first outlier is stored in pos (when pos != NULL). Then, the
+function either returns false (when quiet=true) or throws an exception.
+@param a input array.
+@param quiet a flag, indicating whether the functions quietly return false when the array elements
+are out of range or they throw an exception.
+@param pos optional output parameter, when not NULL, must be a pointer to array of src.dims
+elements.
+@param minVal inclusive lower boundary of valid values range.
+@param maxVal exclusive upper boundary of valid values range.
+*/
+CV_EXPORTS_W bool checkRange(InputArray a, bool quiet = true, CV_OUT Point* pos = 0,
+                            double minVal = -DBL_MAX, double maxVal = DBL_MAX);
+
+/** @brief converts NaN's to the given number
+*/
+CV_EXPORTS_W void patchNaNs(InputOutputArray a, double val = 0);
+
+/** @brief Performs generalized matrix multiplication.
+
+The function cv::gemm performs generalized matrix multiplication similar to the
+gemm functions in BLAS level 3. For example,
+`gemm(src1, src2, alpha, src3, beta, dst, GEMM_1_T + GEMM_3_T)`
+corresponds to
+\f[\texttt{dst} =  \texttt{alpha} \cdot \texttt{src1} ^T  \cdot \texttt{src2} +  \texttt{beta} \cdot \texttt{src3} ^T\f]
+
+In case of complex (two-channel) data, performed a complex matrix
+multiplication.
+
+The function can be replaced with a matrix expression. For example, the
+above call can be replaced with:
+@code{.cpp}
+    dst = alpha*src1.t()*src2 + beta*src3.t();
+@endcode
+@param src1 first multiplied input matrix that could be real(CV_32FC1,
+CV_64FC1) or complex(CV_32FC2, CV_64FC2).
+@param src2 second multiplied input matrix of the same type as src1.
+@param alpha weight of the matrix product.
+@param src3 third optional delta matrix added to the matrix product; it
+should have the same type as src1 and src2.
+@param beta weight of src3.
+@param dst output matrix; it has the proper size and the same type as
+input matrices.
+@param flags operation flags (cv::GemmFlags)
+@sa mulTransposed , transform
+*/
+CV_EXPORTS_W void gemm(InputArray src1, InputArray src2, double alpha,
+                       InputArray src3, double beta, OutputArray dst, int flags = 0);
+
+/** @brief Calculates the product of a matrix and its transposition.
+
+The function cv::mulTransposed calculates the product of src and its
+transposition:
+\f[\texttt{dst} = \texttt{scale} ( \texttt{src} - \texttt{delta} )^T ( \texttt{src} - \texttt{delta} )\f]
+if aTa=true , and
+\f[\texttt{dst} = \texttt{scale} ( \texttt{src} - \texttt{delta} ) ( \texttt{src} - \texttt{delta} )^T\f]
+otherwise. The function is used to calculate the covariance matrix. With
+zero delta, it can be used as a faster substitute for general matrix
+product A\*B when B=A'
+@param src input single-channel matrix. Note that unlike gemm, the
+function can multiply not only floating-point matrices.
+@param dst output square matrix.
+@param aTa Flag specifying the multiplication ordering. See the
+description below.
+@param delta Optional delta matrix subtracted from src before the
+multiplication. When the matrix is empty ( delta=noArray() ), it is
+assumed to be zero, that is, nothing is subtracted. If it has the same
+size as src , it is simply subtracted. Otherwise, it is "repeated" (see
+repeat ) to cover the full src and then subtracted. Type of the delta
+matrix, when it is not empty, must be the same as the type of created
+output matrix. See the dtype parameter description below.
+@param scale Optional scale factor for the matrix product.
+@param dtype Optional type of the output matrix. When it is negative,
+the output matrix will have the same type as src . Otherwise, it will be
+type=CV_MAT_DEPTH(dtype) that should be either CV_32F or CV_64F .
+@sa calcCovarMatrix, gemm, repeat, reduce
+*/
+CV_EXPORTS_W void mulTransposed( InputArray src, OutputArray dst, bool aTa,
+                                 InputArray delta = noArray(),
+                                 double scale = 1, int dtype = -1 );
+
+/** @brief Transposes a matrix.
+
+The function cv::transpose transposes the matrix src :
+\f[\texttt{dst} (i,j) =  \texttt{src} (j,i)\f]
+@note No complex conjugation is done in case of a complex matrix. It
+should be done separately if needed.
+@param src input array.
+@param dst output array of the same type as src.
+*/
+CV_EXPORTS_W void transpose(InputArray src, OutputArray dst);
+
+/** @brief Performs the matrix transformation of every array element.
+
+The function cv::transform performs the matrix transformation of every
+element of the array src and stores the results in dst :
+\f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{m} \cdot \texttt{src} (I)\f]
+(when m.cols=src.channels() ), or
+\f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{m} \cdot [ \texttt{src} (I); 1]\f]
+(when m.cols=src.channels()+1 )
+
+Every element of the N -channel array src is interpreted as N -element
+vector that is transformed using the M x N or M x (N+1) matrix m to
+M-element vector - the corresponding element of the output array dst .
+
+The function may be used for geometrical transformation of
+N -dimensional points, arbitrary linear color space transformation (such
+as various kinds of RGB to YUV transforms), shuffling the image
+channels, and so forth.
+@param src input array that must have as many channels (1 to 4) as
+m.cols or m.cols-1.
+@param dst output array of the same size and depth as src; it has as
+many channels as m.rows.
+@param m transformation 2x2 or 2x3 floating-point matrix.
+@sa perspectiveTransform, getAffineTransform, estimateAffine2D, warpAffine, warpPerspective
+*/
+CV_EXPORTS_W void transform(InputArray src, OutputArray dst, InputArray m );
+
+/** @brief Performs the perspective matrix transformation of vectors.
+
+The function cv::perspectiveTransform transforms every element of src by
+treating it as a 2D or 3D vector, in the following way:
+\f[(x, y, z)  \rightarrow (x'/w, y'/w, z'/w)\f]
+where
+\f[(x', y', z', w') =  \texttt{mat} \cdot \begin{bmatrix} x & y & z & 1  \end{bmatrix}\f]
+and
+\f[w =  \fork{w'}{if \(w' \ne 0\)}{\infty}{otherwise}\f]
+
+Here a 3D vector transformation is shown. In case of a 2D vector
+transformation, the z component is omitted.
+
+@note The function transforms a sparse set of 2D or 3D vectors. If you
+want to transform an image using perspective transformation, use
+warpPerspective . If you have an inverse problem, that is, you want to
+compute the most probable perspective transformation out of several
+pairs of corresponding points, you can use getPerspectiveTransform or
+findHomography .
+@param src input two-channel or three-channel floating-point array; each
+element is a 2D/3D vector to be transformed.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+@param m 3x3 or 4x4 floating-point transformation matrix.
+@sa  transform, warpPerspective, getPerspectiveTransform, findHomography
+*/
+CV_EXPORTS_W void perspectiveTransform(InputArray src, OutputArray dst, InputArray m );
+
+/** @brief Copies the lower or the upper half of a square matrix to its another half.
+
+The function cv::completeSymm copies the lower or the upper half of a square matrix to
+its another half. The matrix diagonal remains unchanged:
+ - \f$\texttt{m}_{ij}=\texttt{m}_{ji}\f$ for \f$i > j\f$ if
+    lowerToUpper=false
+ - \f$\texttt{m}_{ij}=\texttt{m}_{ji}\f$ for \f$i < j\f$ if
+    lowerToUpper=true
+
+@param m input-output floating-point square matrix.
+@param lowerToUpper operation flag; if true, the lower half is copied to
+the upper half. Otherwise, the upper half is copied to the lower half.
+@sa flip, transpose
+*/
+CV_EXPORTS_W void completeSymm(InputOutputArray m, bool lowerToUpper = false);
+
+/** @brief Initializes a scaled identity matrix.
+
+The function cv::setIdentity initializes a scaled identity matrix:
+\f[\texttt{mtx} (i,j)= \fork{\texttt{value}}{ if \(i=j\)}{0}{otherwise}\f]
+
+The function can also be emulated using the matrix initializers and the
+matrix expressions:
+@code
+    Mat A = Mat::eye(4, 3, CV_32F)*5;
+    // A will be set to [[5, 0, 0], [0, 5, 0], [0, 0, 5], [0, 0, 0]]
+@endcode
+@param mtx matrix to initialize (not necessarily square).
+@param s value to assign to diagonal elements.
+@sa Mat::zeros, Mat::ones, Mat::setTo, Mat::operator=
+*/
+CV_EXPORTS_W void setIdentity(InputOutputArray mtx, const Scalar& s = Scalar(1));
+
+/** @brief Returns the determinant of a square floating-point matrix.
+
+The function cv::determinant calculates and returns the determinant of the
+specified matrix. For small matrices ( mtx.cols=mtx.rows\<=3 ), the
+direct method is used. For larger matrices, the function uses LU
+factorization with partial pivoting.
+
+For symmetric positively-determined matrices, it is also possible to use
+eigen decomposition to calculate the determinant.
+@param mtx input matrix that must have CV_32FC1 or CV_64FC1 type and
+square size.
+@sa trace, invert, solve, eigen, @ref MatrixExpressions
+*/
+CV_EXPORTS_W double determinant(InputArray mtx);
+
+/** @brief Returns the trace of a matrix.
+
+The function cv::trace returns the sum of the diagonal elements of the
+matrix mtx .
+\f[\mathrm{tr} ( \texttt{mtx} ) =  \sum _i  \texttt{mtx} (i,i)\f]
+@param mtx input matrix.
+*/
+CV_EXPORTS_W Scalar trace(InputArray mtx);
+
+/** @brief Finds the inverse or pseudo-inverse of a matrix.
+
+The function cv::invert inverts the matrix src and stores the result in dst
+. When the matrix src is singular or non-square, the function calculates
+the pseudo-inverse matrix (the dst matrix) so that norm(src\*dst - I) is
+minimal, where I is an identity matrix.
+
+In case of the #DECOMP_LU method, the function returns non-zero value if
+the inverse has been successfully calculated and 0 if src is singular.
+
+In case of the #DECOMP_SVD method, the function returns the inverse
+condition number of src (the ratio of the smallest singular value to the
+largest singular value) and 0 if src is singular. The SVD method
+calculates a pseudo-inverse matrix if src is singular.
+
+Similarly to #DECOMP_LU, the method #DECOMP_CHOLESKY works only with
+non-singular square matrices that should also be symmetrical and
+positively defined. In this case, the function stores the inverted
+matrix in dst and returns non-zero. Otherwise, it returns 0.
+
+@param src input floating-point M x N matrix.
+@param dst output matrix of N x M size and the same type as src.
+@param flags inversion method (cv::DecompTypes)
+@sa solve, SVD
+*/
+CV_EXPORTS_W double invert(InputArray src, OutputArray dst, int flags = DECOMP_LU);
+
+/** @brief Solves one or more linear systems or least-squares problems.
+
+The function cv::solve solves a linear system or least-squares problem (the
+latter is possible with SVD or QR methods, or by specifying the flag
+#DECOMP_NORMAL ):
+\f[\texttt{dst} =  \arg \min _X \| \texttt{src1} \cdot \texttt{X} -  \texttt{src2} \|\f]
+
+If #DECOMP_LU or #DECOMP_CHOLESKY method is used, the function returns 1
+if src1 (or \f$\texttt{src1}^T\texttt{src1}\f$ ) is non-singular. Otherwise,
+it returns 0. In the latter case, dst is not valid. Other methods find a
+pseudo-solution in case of a singular left-hand side part.
+
+@note If you want to find a unity-norm solution of an under-defined
+singular system \f$\texttt{src1}\cdot\texttt{dst}=0\f$ , the function solve
+will not do the work. Use SVD::solveZ instead.
+
+@param src1 input matrix on the left-hand side of the system.
+@param src2 input matrix on the right-hand side of the system.
+@param dst output solution.
+@param flags solution (matrix inversion) method (#DecompTypes)
+@sa invert, SVD, eigen
+*/
+CV_EXPORTS_W bool solve(InputArray src1, InputArray src2,
+                        OutputArray dst, int flags = DECOMP_LU);
+
+/** @brief Sorts each row or each column of a matrix.
+
+The function cv::sort sorts each matrix row or each matrix column in
+ascending or descending order. So you should pass two operation flags to
+get desired behaviour. If you want to sort matrix rows or columns
+lexicographically, you can use STL std::sort generic function with the
+proper comparison predicate.
+
+@param src input single-channel array.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+@param flags operation flags, a combination of #SortFlags
+@sa sortIdx, randShuffle
+*/
+CV_EXPORTS_W void sort(InputArray src, OutputArray dst, int flags);
+
+/** @brief Sorts each row or each column of a matrix.
+
+The function cv::sortIdx sorts each matrix row or each matrix column in the
+ascending or descending order. So you should pass two operation flags to
+get desired behaviour. Instead of reordering the elements themselves, it
+stores the indices of sorted elements in the output array. For example:
+@code
+    Mat A = Mat::eye(3,3,CV_32F), B;
+    sortIdx(A, B, SORT_EVERY_ROW + SORT_ASCENDING);
+    // B will probably contain
+    // (because of equal elements in A some permutations are possible):
+    // [[1, 2, 0], [0, 2, 1], [0, 1, 2]]
+@endcode
+@param src input single-channel array.
+@param dst output integer array of the same size as src.
+@param flags operation flags that could be a combination of cv::SortFlags
+@sa sort, randShuffle
+*/
+CV_EXPORTS_W void sortIdx(InputArray src, OutputArray dst, int flags);
+
+/** @brief Finds the real roots of a cubic equation.
+
+The function solveCubic finds the real roots of a cubic equation:
+-   if coeffs is a 4-element vector:
+\f[\texttt{coeffs} [0] x^3 +  \texttt{coeffs} [1] x^2 +  \texttt{coeffs} [2] x +  \texttt{coeffs} [3] = 0\f]
+-   if coeffs is a 3-element vector:
+\f[x^3 +  \texttt{coeffs} [0] x^2 +  \texttt{coeffs} [1] x +  \texttt{coeffs} [2] = 0\f]
+
+The roots are stored in the roots array.
+@param coeffs equation coefficients, an array of 3 or 4 elements.
+@param roots output array of real roots that has 1 or 3 elements.
+@return number of real roots. It can be 0, 1 or 2.
+*/
+CV_EXPORTS_W int solveCubic(InputArray coeffs, OutputArray roots);
+
+/** @brief Finds the real or complex roots of a polynomial equation.
+
+The function cv::solvePoly finds real and complex roots of a polynomial equation:
+\f[\texttt{coeffs} [n] x^{n} +  \texttt{coeffs} [n-1] x^{n-1} + ... +  \texttt{coeffs} [1] x +  \texttt{coeffs} [0] = 0\f]
+@param coeffs array of polynomial coefficients.
+@param roots output (complex) array of roots.
+@param maxIters maximum number of iterations the algorithm does.
+*/
+CV_EXPORTS_W double solvePoly(InputArray coeffs, OutputArray roots, int maxIters = 300);
+
+/** @brief Calculates eigenvalues and eigenvectors of a symmetric matrix.
+
+The function cv::eigen calculates just eigenvalues, or eigenvalues and eigenvectors of the symmetric
+matrix src:
+@code
+    src*eigenvectors.row(i).t() = eigenvalues.at<srcType>(i)*eigenvectors.row(i).t()
+@endcode
+
+@note Use cv::eigenNonSymmetric for calculation of real eigenvalues and eigenvectors of non-symmetric matrix.
+
+@param src input matrix that must have CV_32FC1 or CV_64FC1 type, square size and be symmetrical
+(src ^T^ == src).
+@param eigenvalues output vector of eigenvalues of the same type as src; the eigenvalues are stored
+in the descending order.
+@param eigenvectors output matrix of eigenvectors; it has the same size and type as src; the
+eigenvectors are stored as subsequent matrix rows, in the same order as the corresponding
+eigenvalues.
+@sa eigenNonSymmetric, completeSymm , PCA
+*/
+CV_EXPORTS_W bool eigen(InputArray src, OutputArray eigenvalues,
+                        OutputArray eigenvectors = noArray());
+
+/** @brief Calculates eigenvalues and eigenvectors of a non-symmetric matrix (real eigenvalues only).
+
+@note Assumes real eigenvalues.
+
+The function calculates eigenvalues and eigenvectors (optional) of the square matrix src:
+@code
+    src*eigenvectors.row(i).t() = eigenvalues.at<srcType>(i)*eigenvectors.row(i).t()
+@endcode
+
+@param src input matrix (CV_32FC1 or CV_64FC1 type).
+@param eigenvalues output vector of eigenvalues (type is the same type as src).
+@param eigenvectors output matrix of eigenvectors (type is the same type as src). The eigenvectors are stored as subsequent matrix rows, in the same order as the corresponding eigenvalues.
+@sa eigen
+*/
+CV_EXPORTS_W void eigenNonSymmetric(InputArray src, OutputArray eigenvalues,
+                                    OutputArray eigenvectors);
+
+/** @brief Calculates the covariance matrix of a set of vectors.
+
+The function cv::calcCovarMatrix calculates the covariance matrix and, optionally, the mean vector of
+the set of input vectors.
+@param samples samples stored as separate matrices
+@param nsamples number of samples
+@param covar output covariance matrix of the type ctype and square size.
+@param mean input or output (depending on the flags) array as the average value of the input vectors.
+@param flags operation flags as a combination of #CovarFlags
+@param ctype type of the matrixl; it equals 'CV_64F' by default.
+@sa PCA, mulTransposed, Mahalanobis
+@todo InputArrayOfArrays
+*/
+CV_EXPORTS void calcCovarMatrix( const Mat* samples, int nsamples, Mat& covar, Mat& mean,
+                                 int flags, int ctype = CV_64F);
+
+/** @overload
+@note use #COVAR_ROWS or #COVAR_COLS flag
+@param samples samples stored as rows/columns of a single matrix.
+@param covar output covariance matrix of the type ctype and square size.
+@param mean input or output (depending on the flags) array as the average value of the input vectors.
+@param flags operation flags as a combination of #CovarFlags
+@param ctype type of the matrixl; it equals 'CV_64F' by default.
+*/
+CV_EXPORTS_W void calcCovarMatrix( InputArray samples, OutputArray covar,
+                                   InputOutputArray mean, int flags, int ctype = CV_64F);
+
+/** wrap PCA::operator() */
+CV_EXPORTS_W void PCACompute(InputArray data, InputOutputArray mean,
+                             OutputArray eigenvectors, int maxComponents = 0);
+
+/** wrap PCA::operator() and add eigenvalues output parameter */
+CV_EXPORTS_AS(PCACompute2) void PCACompute(InputArray data, InputOutputArray mean,
+                                           OutputArray eigenvectors, OutputArray eigenvalues,
+                                           int maxComponents = 0);
+
+/** wrap PCA::operator() */
+CV_EXPORTS_W void PCACompute(InputArray data, InputOutputArray mean,
+                             OutputArray eigenvectors, double retainedVariance);
+
+/** wrap PCA::operator() and add eigenvalues output parameter */
+CV_EXPORTS_AS(PCACompute2) void PCACompute(InputArray data, InputOutputArray mean,
+                                           OutputArray eigenvectors, OutputArray eigenvalues,
+                                           double retainedVariance);
+
+/** wrap PCA::project */
+CV_EXPORTS_W void PCAProject(InputArray data, InputArray mean,
+                             InputArray eigenvectors, OutputArray result);
+
+/** wrap PCA::backProject */
+CV_EXPORTS_W void PCABackProject(InputArray data, InputArray mean,
+                                 InputArray eigenvectors, OutputArray result);
+
+/** wrap SVD::compute */
+CV_EXPORTS_W void SVDecomp( InputArray src, OutputArray w, OutputArray u, OutputArray vt, int flags = 0 );
+
+/** wrap SVD::backSubst */
+CV_EXPORTS_W void SVBackSubst( InputArray w, InputArray u, InputArray vt,
+                               InputArray rhs, OutputArray dst );
+
+/** @brief Calculates the Mahalanobis distance between two vectors.
+
+The function cv::Mahalanobis calculates and returns the weighted distance between two vectors:
+\f[d( \texttt{vec1} , \texttt{vec2} )= \sqrt{\sum_{i,j}{\texttt{icovar(i,j)}\cdot(\texttt{vec1}(I)-\texttt{vec2}(I))\cdot(\texttt{vec1(j)}-\texttt{vec2(j)})} }\f]
+The covariance matrix may be calculated using the #calcCovarMatrix function and then inverted using
+the invert function (preferably using the #DECOMP_SVD method, as the most accurate).
+@param v1 first 1D input vector.
+@param v2 second 1D input vector.
+@param icovar inverse covariance matrix.
+*/
+CV_EXPORTS_W double Mahalanobis(InputArray v1, InputArray v2, InputArray icovar);
+
+/** @brief Performs a forward or inverse Discrete Fourier transform of a 1D or 2D floating-point array.
+
+The function cv::dft performs one of the following:
+-   Forward the Fourier transform of a 1D vector of N elements:
+    \f[Y = F^{(N)}  \cdot X,\f]
+    where \f$F^{(N)}_{jk}=\exp(-2\pi i j k/N)\f$ and \f$i=\sqrt{-1}\f$
+-   Inverse the Fourier transform of a 1D vector of N elements:
+    \f[\begin{array}{l} X'=  \left (F^{(N)} \right )^{-1}  \cdot Y =  \left (F^{(N)} \right )^*  \cdot y  \\ X = (1/N)  \cdot X, \end{array}\f]
+    where \f$F^*=\left(\textrm{Re}(F^{(N)})-\textrm{Im}(F^{(N)})\right)^T\f$
+-   Forward the 2D Fourier transform of a M x N matrix:
+    \f[Y = F^{(M)}  \cdot X  \cdot F^{(N)}\f]
+-   Inverse the 2D Fourier transform of a M x N matrix:
+    \f[\begin{array}{l} X'=  \left (F^{(M)} \right )^*  \cdot Y  \cdot \left (F^{(N)} \right )^* \\ X =  \frac{1}{M \cdot N} \cdot X' \end{array}\f]
+
+In case of real (single-channel) data, the output spectrum of the forward Fourier transform or input
+spectrum of the inverse Fourier transform can be represented in a packed format called *CCS*
+(complex-conjugate-symmetrical). It was borrowed from IPL (Intel\* Image Processing Library). Here
+is how 2D *CCS* spectrum looks:
+\f[\begin{bmatrix} Re Y_{0,0} & Re Y_{0,1} & Im Y_{0,1} & Re Y_{0,2} & Im Y_{0,2} &  \cdots & Re Y_{0,N/2-1} & Im Y_{0,N/2-1} & Re Y_{0,N/2}  \\ Re Y_{1,0} & Re Y_{1,1} & Im Y_{1,1} & Re Y_{1,2} & Im Y_{1,2} &  \cdots & Re Y_{1,N/2-1} & Im Y_{1,N/2-1} & Re Y_{1,N/2}  \\ Im Y_{1,0} & Re Y_{2,1} & Im Y_{2,1} & Re Y_{2,2} & Im Y_{2,2} &  \cdots & Re Y_{2,N/2-1} & Im Y_{2,N/2-1} & Im Y_{1,N/2}  \\ \hdotsfor{9} \\ Re Y_{M/2-1,0} &  Re Y_{M-3,1}  & Im Y_{M-3,1} &  \hdotsfor{3} & Re Y_{M-3,N/2-1} & Im Y_{M-3,N/2-1}& Re Y_{M/2-1,N/2}  \\ Im Y_{M/2-1,0} &  Re Y_{M-2,1}  & Im Y_{M-2,1} &  \hdotsfor{3} & Re Y_{M-2,N/2-1} & Im Y_{M-2,N/2-1}& Im Y_{M/2-1,N/2}  \\ Re Y_{M/2,0}  &  Re Y_{M-1,1} &  Im Y_{M-1,1} &  \hdotsfor{3} & Re Y_{M-1,N/2-1} & Im Y_{M-1,N/2-1}& Re Y_{M/2,N/2} \end{bmatrix}\f]
+
+In case of 1D transform of a real vector, the output looks like the first row of the matrix above.
+
+So, the function chooses an operation mode depending on the flags and size of the input array:
+-   If #DFT_ROWS is set or the input array has a single row or single column, the function
+    performs a 1D forward or inverse transform of each row of a matrix when #DFT_ROWS is set.
+    Otherwise, it performs a 2D transform.
+-   If the input array is real and #DFT_INVERSE is not set, the function performs a forward 1D or
+    2D transform:
+    -   When #DFT_COMPLEX_OUTPUT is set, the output is a complex matrix of the same size as
+        input.
+    -   When #DFT_COMPLEX_OUTPUT is not set, the output is a real matrix of the same size as
+        input. In case of 2D transform, it uses the packed format as shown above. In case of a
+        single 1D transform, it looks like the first row of the matrix above. In case of
+        multiple 1D transforms (when using the #DFT_ROWS flag), each row of the output matrix
+        looks like the first row of the matrix above.
+-   If the input array is complex and either #DFT_INVERSE or #DFT_REAL_OUTPUT are not set, the
+    output is a complex array of the same size as input. The function performs a forward or
+    inverse 1D or 2D transform of the whole input array or each row of the input array
+    independently, depending on the flags DFT_INVERSE and DFT_ROWS.
+-   When #DFT_INVERSE is set and the input array is real, or it is complex but #DFT_REAL_OUTPUT
+    is set, the output is a real array of the same size as input. The function performs a 1D or 2D
+    inverse transformation of the whole input array or each individual row, depending on the flags
+    #DFT_INVERSE and #DFT_ROWS.
+
+If #DFT_SCALE is set, the scaling is done after the transformation.
+
+Unlike dct , the function supports arrays of arbitrary size. But only those arrays are processed
+efficiently, whose sizes can be factorized in a product of small prime numbers (2, 3, and 5 in the
+current implementation). Such an efficient DFT size can be calculated using the getOptimalDFTSize
+method.
+
+The sample below illustrates how to calculate a DFT-based convolution of two 2D real arrays:
+@code
+    void convolveDFT(InputArray A, InputArray B, OutputArray C)
+    {
+        // reallocate the output array if needed
+        C.create(abs(A.rows - B.rows)+1, abs(A.cols - B.cols)+1, A.type());
+        Size dftSize;
+        // calculate the size of DFT transform
+        dftSize.width = getOptimalDFTSize(A.cols + B.cols - 1);
+        dftSize.height = getOptimalDFTSize(A.rows + B.rows - 1);
+
+        // allocate temporary buffers and initialize them with 0's
+        Mat tempA(dftSize, A.type(), Scalar::all(0));
+        Mat tempB(dftSize, B.type(), Scalar::all(0));
+
+        // copy A and B to the top-left corners of tempA and tempB, respectively
+        Mat roiA(tempA, Rect(0,0,A.cols,A.rows));
+        A.copyTo(roiA);
+        Mat roiB(tempB, Rect(0,0,B.cols,B.rows));
+        B.copyTo(roiB);
+
+        // now transform the padded A & B in-place;
+        // use "nonzeroRows" hint for faster processing
+        dft(tempA, tempA, 0, A.rows);
+        dft(tempB, tempB, 0, B.rows);
+
+        // multiply the spectrums;
+        // the function handles packed spectrum representations well
+        mulSpectrums(tempA, tempB, tempA);
+
+        // transform the product back from the frequency domain.
+        // Even though all the result rows will be non-zero,
+        // you need only the first C.rows of them, and thus you
+        // pass nonzeroRows == C.rows
+        dft(tempA, tempA, DFT_INVERSE + DFT_SCALE, C.rows);
+
+        // now copy the result back to C.
+        tempA(Rect(0, 0, C.cols, C.rows)).copyTo(C);
+
+        // all the temporary buffers will be deallocated automatically
+    }
+@endcode
+To optimize this sample, consider the following approaches:
+-   Since nonzeroRows != 0 is passed to the forward transform calls and since A and B are copied to
+    the top-left corners of tempA and tempB, respectively, it is not necessary to clear the whole
+    tempA and tempB. It is only necessary to clear the tempA.cols - A.cols ( tempB.cols - B.cols)
+    rightmost columns of the matrices.
+-   This DFT-based convolution does not have to be applied to the whole big arrays, especially if B
+    is significantly smaller than A or vice versa. Instead, you can calculate convolution by parts.
+    To do this, you need to split the output array C into multiple tiles. For each tile, estimate
+    which parts of A and B are required to calculate convolution in this tile. If the tiles in C are
+    too small, the speed will decrease a lot because of repeated work. In the ultimate case, when
+    each tile in C is a single pixel, the algorithm becomes equivalent to the naive convolution
+    algorithm. If the tiles are too big, the temporary arrays tempA and tempB become too big and
+    there is also a slowdown because of bad cache locality. So, there is an optimal tile size
+    somewhere in the middle.
+-   If different tiles in C can be calculated in parallel and, thus, the convolution is done by
+    parts, the loop can be threaded.
+
+All of the above improvements have been implemented in #matchTemplate and #filter2D . Therefore, by
+using them, you can get the performance even better than with the above theoretically optimal
+implementation. Though, those two functions actually calculate cross-correlation, not convolution,
+so you need to "flip" the second convolution operand B vertically and horizontally using flip .
+@note
+-   An example using the discrete fourier transform can be found at
+    opencv_source_code/samples/cpp/dft.cpp
+-   (Python) An example using the dft functionality to perform Wiener deconvolution can be found
+    at opencv_source/samples/python/deconvolution.py
+-   (Python) An example rearranging the quadrants of a Fourier image can be found at
+    opencv_source/samples/python/dft.py
+@param src input array that could be real or complex.
+@param dst output array whose size and type depends on the flags .
+@param flags transformation flags, representing a combination of the #DftFlags
+@param nonzeroRows when the parameter is not zero, the function assumes that only the first
+nonzeroRows rows of the input array (#DFT_INVERSE is not set) or only the first nonzeroRows of the
+output array (#DFT_INVERSE is set) contain non-zeros, thus, the function can handle the rest of the
+rows more efficiently and save some time; this technique is very useful for calculating array
+cross-correlation or convolution using DFT.
+@sa dct , getOptimalDFTSize , mulSpectrums, filter2D , matchTemplate , flip , cartToPolar ,
+magnitude , phase
+*/
+CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0);
+
+/** @brief Calculates the inverse Discrete Fourier Transform of a 1D or 2D array.
+
+idft(src, dst, flags) is equivalent to dft(src, dst, flags | #DFT_INVERSE) .
+@note None of dft and idft scales the result by default. So, you should pass #DFT_SCALE to one of
+dft or idft explicitly to make these transforms mutually inverse.
+@sa dft, dct, idct, mulSpectrums, getOptimalDFTSize
+@param src input floating-point real or complex array.
+@param dst output array whose size and type depend on the flags.
+@param flags operation flags (see dft and #DftFlags).
+@param nonzeroRows number of dst rows to process; the rest of the rows have undefined content (see
+the convolution sample in dft description.
+*/
+CV_EXPORTS_W void idft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0);
+
+/** @brief Performs a forward or inverse discrete Cosine transform of 1D or 2D array.
+
+The function cv::dct performs a forward or inverse discrete Cosine transform (DCT) of a 1D or 2D
+floating-point array:
+-   Forward Cosine transform of a 1D vector of N elements:
+    \f[Y = C^{(N)}  \cdot X\f]
+    where
+    \f[C^{(N)}_{jk}= \sqrt{\alpha_j/N} \cos \left ( \frac{\pi(2k+1)j}{2N} \right )\f]
+    and
+    \f$\alpha_0=1\f$, \f$\alpha_j=2\f$ for *j \> 0*.
+-   Inverse Cosine transform of a 1D vector of N elements:
+    \f[X =  \left (C^{(N)} \right )^{-1}  \cdot Y =  \left (C^{(N)} \right )^T  \cdot Y\f]
+    (since \f$C^{(N)}\f$ is an orthogonal matrix, \f$C^{(N)} \cdot \left(C^{(N)}\right)^T = I\f$ )
+-   Forward 2D Cosine transform of M x N matrix:
+    \f[Y = C^{(N)}  \cdot X  \cdot \left (C^{(N)} \right )^T\f]
+-   Inverse 2D Cosine transform of M x N matrix:
+    \f[X =  \left (C^{(N)} \right )^T  \cdot X  \cdot C^{(N)}\f]
+
+The function chooses the mode of operation by looking at the flags and size of the input array:
+-   If (flags & #DCT_INVERSE) == 0 , the function does a forward 1D or 2D transform. Otherwise, it
+    is an inverse 1D or 2D transform.
+-   If (flags & #DCT_ROWS) != 0 , the function performs a 1D transform of each row.
+-   If the array is a single column or a single row, the function performs a 1D transform.
+-   If none of the above is true, the function performs a 2D transform.
+
+@note Currently dct supports even-size arrays (2, 4, 6 ...). For data analysis and approximation, you
+can pad the array when necessary.
+Also, the function performance depends very much, and not monotonically, on the array size (see
+getOptimalDFTSize ). In the current implementation DCT of a vector of size N is calculated via DFT
+of a vector of size N/2 . Thus, the optimal DCT size N1 \>= N can be calculated as:
+@code
+    size_t getOptimalDCTSize(size_t N) { return 2*getOptimalDFTSize((N+1)/2); }
+    N1 = getOptimalDCTSize(N);
+@endcode
+@param src input floating-point array.
+@param dst output array of the same size and type as src .
+@param flags transformation flags as a combination of cv::DftFlags (DCT_*)
+@sa dft , getOptimalDFTSize , idct
+*/
+CV_EXPORTS_W void dct(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0);
+
+/** @brief Calculates the inverse Discrete Cosine Transform of a 1D or 2D array.
+
+idct(src, dst, flags) is equivalent to dct(src, dst, flags | DCT_INVERSE).
+@param src input floating-point single-channel array.
+@param dst output array of the same size and type as src.
+@param flags operation flags.
+@sa  dct, dft, idft, getOptimalDFTSize
+*/
+CV_EXPORTS_W void idct(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0);
+
+/** @brief Performs the per-element multiplication of two Fourier spectrums.
+
+The function cv::mulSpectrums performs the per-element multiplication of the two CCS-packed or complex
+matrices that are results of a real or complex Fourier transform.
+
+The function, together with dft and idft , may be used to calculate convolution (pass conjB=false )
+or correlation (pass conjB=true ) of two arrays rapidly. When the arrays are complex, they are
+simply multiplied (per element) with an optional conjugation of the second-array elements. When the
+arrays are real, they are assumed to be CCS-packed (see dft for details).
+@param a first input array.
+@param b second input array of the same size and type as src1 .
+@param c output array of the same size and type as src1 .
+@param flags operation flags; currently, the only supported flag is cv::DFT_ROWS, which indicates that
+each row of src1 and src2 is an independent 1D Fourier spectrum. If you do not want to use this flag, then simply add a `0` as value.
+@param conjB optional flag that conjugates the second input array before the multiplication (true)
+or not (false).
+*/
+CV_EXPORTS_W void mulSpectrums(InputArray a, InputArray b, OutputArray c,
+                               int flags, bool conjB = false);
+
+/** @brief Returns the optimal DFT size for a given vector size.
+
+DFT performance is not a monotonic function of a vector size. Therefore, when you calculate
+convolution of two arrays or perform the spectral analysis of an array, it usually makes sense to
+pad the input data with zeros to get a bit larger array that can be transformed much faster than the
+original one. Arrays whose size is a power-of-two (2, 4, 8, 16, 32, ...) are the fastest to process.
+Though, the arrays whose size is a product of 2's, 3's, and 5's (for example, 300 = 5\*5\*3\*2\*2)
+are also processed quite efficiently.
+
+The function cv::getOptimalDFTSize returns the minimum number N that is greater than or equal to vecsize
+so that the DFT of a vector of size N can be processed efficiently. In the current implementation N
+= 2 ^p^ \* 3 ^q^ \* 5 ^r^ for some integer p, q, r.
+
+The function returns a negative number if vecsize is too large (very close to INT_MAX ).
+
+While the function cannot be used directly to estimate the optimal vector size for DCT transform
+(since the current DCT implementation supports only even-size vectors), it can be easily processed
+as getOptimalDFTSize((vecsize+1)/2)\*2.
+@param vecsize vector size.
+@sa dft , dct , idft , idct , mulSpectrums
+*/
+CV_EXPORTS_W int getOptimalDFTSize(int vecsize);
+
+/** @brief Returns the default random number generator.
+
+The function cv::theRNG returns the default random number generator. For each thread, there is a
+separate random number generator, so you can use the function safely in multi-thread environments.
+If you just need to get a single random number using this generator or initialize an array, you can
+use randu or randn instead. But if you are going to generate many random numbers inside a loop, it
+is much faster to use this function to retrieve the generator and then use RNG::operator _Tp() .
+@sa RNG, randu, randn
+*/
+CV_EXPORTS RNG& theRNG();
+
+/** @brief Sets state of default random number generator.
+
+The function cv::setRNGSeed sets state of default random number generator to custom value.
+@param seed new state for default random number generator
+@sa RNG, randu, randn
+*/
+CV_EXPORTS_W void setRNGSeed(int seed);
+
+/** @brief Generates a single uniformly-distributed random number or an array of random numbers.
+
+Non-template variant of the function fills the matrix dst with uniformly-distributed
+random numbers from the specified range:
+\f[\texttt{low} _c  \leq \texttt{dst} (I)_c <  \texttt{high} _c\f]
+@param dst output array of random numbers; the array must be pre-allocated.
+@param low inclusive lower boundary of the generated random numbers.
+@param high exclusive upper boundary of the generated random numbers.
+@sa RNG, randn, theRNG
+*/
+CV_EXPORTS_W void randu(InputOutputArray dst, InputArray low, InputArray high);
+
+/** @brief Fills the array with normally distributed random numbers.
+
+The function cv::randn fills the matrix dst with normally distributed random numbers with the specified
+mean vector and the standard deviation matrix. The generated random numbers are clipped to fit the
+value range of the output array data type.
+@param dst output array of random numbers; the array must be pre-allocated and have 1 to 4 channels.
+@param mean mean value (expectation) of the generated random numbers.
+@param stddev standard deviation of the generated random numbers; it can be either a vector (in
+which case a diagonal standard deviation matrix is assumed) or a square matrix.
+@sa RNG, randu
+*/
+CV_EXPORTS_W void randn(InputOutputArray dst, InputArray mean, InputArray stddev);
+
+/** @brief Shuffles the array elements randomly.
+
+The function cv::randShuffle shuffles the specified 1D array by randomly choosing pairs of elements and
+swapping them. The number of such swap operations will be dst.rows\*dst.cols\*iterFactor .
+@param dst input/output numerical 1D array.
+@param iterFactor scale factor that determines the number of random swap operations (see the details
+below).
+@param rng optional random number generator used for shuffling; if it is zero, theRNG () is used
+instead.
+@sa RNG, sort
+*/
+CV_EXPORTS_W void randShuffle(InputOutputArray dst, double iterFactor = 1., RNG* rng = 0);
+
+/** @brief Principal Component Analysis
+
+The class is used to calculate a special basis for a set of vectors. The
+basis will consist of eigenvectors of the covariance matrix calculated
+from the input set of vectors. The class %PCA can also transform
+vectors to/from the new coordinate space defined by the basis. Usually,
+in this new coordinate system, each vector from the original set (and
+any linear combination of such vectors) can be quite accurately
+approximated by taking its first few components, corresponding to the
+eigenvectors of the largest eigenvalues of the covariance matrix.
+Geometrically it means that you calculate a projection of the vector to
+a subspace formed by a few eigenvectors corresponding to the dominant
+eigenvalues of the covariance matrix. And usually such a projection is
+very close to the original vector. So, you can represent the original
+vector from a high-dimensional space with a much shorter vector
+consisting of the projected vector's coordinates in the subspace. Such a
+transformation is also known as Karhunen-Loeve Transform, or KLT.
+See http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis
+
+The sample below is the function that takes two matrices. The first
+function stores a set of vectors (a row per vector) that is used to
+calculate PCA. The second function stores another "test" set of vectors
+(a row per vector). First, these vectors are compressed with PCA, then
+reconstructed back, and then the reconstruction error norm is computed
+and printed for each vector. :
+
+@code{.cpp}
+using namespace cv;
+
+PCA compressPCA(const Mat& pcaset, int maxComponents,
+                const Mat& testset, Mat& compressed)
+{
+    PCA pca(pcaset, // pass the data
+            Mat(), // we do not have a pre-computed mean vector,
+                   // so let the PCA engine to compute it
+            PCA::DATA_AS_ROW, // indicate that the vectors
+                                // are stored as matrix rows
+                                // (use PCA::DATA_AS_COL if the vectors are
+                                // the matrix columns)
+            maxComponents // specify, how many principal components to retain
+            );
+    // if there is no test data, just return the computed basis, ready-to-use
+    if( !testset.data )
+        return pca;
+    CV_Assert( testset.cols == pcaset.cols );
+
+    compressed.create(testset.rows, maxComponents, testset.type());
+
+    Mat reconstructed;
+    for( int i = 0; i < testset.rows; i++ )
+    {
+        Mat vec = testset.row(i), coeffs = compressed.row(i), reconstructed;
+        // compress the vector, the result will be stored
+        // in the i-th row of the output matrix
+        pca.project(vec, coeffs);
+        // and then reconstruct it
+        pca.backProject(coeffs, reconstructed);
+        // and measure the error
+        printf("%d. diff = %g\n", i, norm(vec, reconstructed, NORM_L2));
+    }
+    return pca;
+}
+@endcode
+@sa calcCovarMatrix, mulTransposed, SVD, dft, dct
+*/
+class CV_EXPORTS PCA
+{
+public:
+    enum Flags { DATA_AS_ROW = 0, //!< indicates that the input samples are stored as matrix rows
+                 DATA_AS_COL = 1, //!< indicates that the input samples are stored as matrix columns
+                 USE_AVG     = 2  //!
+               };
+
+    /** @brief default constructor
+
+    The default constructor initializes an empty %PCA structure. The other
+    constructors initialize the structure and call PCA::operator()().
+    */
+    PCA();
+
+    /** @overload
+    @param data input samples stored as matrix rows or matrix columns.
+    @param mean optional mean value; if the matrix is empty (@c noArray()),
+    the mean is computed from the data.
+    @param flags operation flags; currently the parameter is only used to
+    specify the data layout (PCA::Flags)
+    @param maxComponents maximum number of components that %PCA should
+    retain; by default, all the components are retained.
+    */
+    PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, int maxComponents = 0);
+
+    /** @overload
+    @param data input samples stored as matrix rows or matrix columns.
+    @param mean optional mean value; if the matrix is empty (noArray()),
+    the mean is computed from the data.
+    @param flags operation flags; currently the parameter is only used to
+    specify the data layout (PCA::Flags)
+    @param retainedVariance Percentage of variance that PCA should retain.
+    Using this parameter will let the PCA decided how many components to
+    retain but it will always keep at least 2.
+    */
+    PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, double retainedVariance);
+
+    /** @brief performs %PCA
+
+    The operator performs %PCA of the supplied dataset. It is safe to reuse
+    the same PCA structure for multiple datasets. That is, if the structure
+    has been previously used with another dataset, the existing internal
+    data is reclaimed and the new @ref eigenvalues, @ref eigenvectors and @ref
+    mean are allocated and computed.
+
+    The computed @ref eigenvalues are sorted from the largest to the smallest and
+    the corresponding @ref eigenvectors are stored as eigenvectors rows.
+
+    @param data input samples stored as the matrix rows or as the matrix
+    columns.
+    @param mean optional mean value; if the matrix is empty (noArray()),
+    the mean is computed from the data.
+    @param flags operation flags; currently the parameter is only used to
+    specify the data layout. (Flags)
+    @param maxComponents maximum number of components that PCA should
+    retain; by default, all the components are retained.
+    */
+    PCA& operator()(InputArray data, InputArray mean, int flags, int maxComponents = 0);
+
+    /** @overload
+    @param data input samples stored as the matrix rows or as the matrix
+    columns.
+    @param mean optional mean value; if the matrix is empty (noArray()),
+    the mean is computed from the data.
+    @param flags operation flags; currently the parameter is only used to
+    specify the data layout. (PCA::Flags)
+    @param retainedVariance Percentage of variance that %PCA should retain.
+    Using this parameter will let the %PCA decided how many components to
+    retain but it will always keep at least 2.
+     */
+    PCA& operator()(InputArray data, InputArray mean, int flags, double retainedVariance);
+
+    /** @brief Projects vector(s) to the principal component subspace.
+
+    The methods project one or more vectors to the principal component
+    subspace, where each vector projection is represented by coefficients in
+    the principal component basis. The first form of the method returns the
+    matrix that the second form writes to the result. So the first form can
+    be used as a part of expression while the second form can be more
+    efficient in a processing loop.
+    @param vec input vector(s); must have the same dimensionality and the
+    same layout as the input data used at %PCA phase, that is, if
+    DATA_AS_ROW are specified, then `vec.cols==data.cols`
+    (vector dimensionality) and `vec.rows` is the number of vectors to
+    project, and the same is true for the PCA::DATA_AS_COL case.
+    */
+    Mat project(InputArray vec) const;
+
+    /** @overload
+    @param vec input vector(s); must have the same dimensionality and the
+    same layout as the input data used at PCA phase, that is, if
+    DATA_AS_ROW are specified, then `vec.cols==data.cols`
+    (vector dimensionality) and `vec.rows` is the number of vectors to
+    project, and the same is true for the PCA::DATA_AS_COL case.
+    @param result output vectors; in case of PCA::DATA_AS_COL, the
+    output matrix has as many columns as the number of input vectors, this
+    means that `result.cols==vec.cols` and the number of rows match the
+    number of principal components (for example, `maxComponents` parameter
+    passed to the constructor).
+     */
+    void project(InputArray vec, OutputArray result) const;
+
+    /** @brief Reconstructs vectors from their PC projections.
+
+    The methods are inverse operations to PCA::project. They take PC
+    coordinates of projected vectors and reconstruct the original vectors.
+    Unless all the principal components have been retained, the
+    reconstructed vectors are different from the originals. But typically,
+    the difference is small if the number of components is large enough (but
+    still much smaller than the original vector dimensionality). As a
+    result, PCA is used.
+    @param vec coordinates of the vectors in the principal component
+    subspace, the layout and size are the same as of PCA::project output
+    vectors.
+     */
+    Mat backProject(InputArray vec) const;
+
+    /** @overload
+    @param vec coordinates of the vectors in the principal component
+    subspace, the layout and size are the same as of PCA::project output
+    vectors.
+    @param result reconstructed vectors; the layout and size are the same as
+    of PCA::project input vectors.
+     */
+    void backProject(InputArray vec, OutputArray result) const;
+
+    /** @brief write PCA objects
+
+    Writes @ref eigenvalues @ref eigenvectors and @ref mean to specified FileStorage
+     */
+    void write(FileStorage& fs) const;
+
+    /** @brief load PCA objects
+
+    Loads @ref eigenvalues @ref eigenvectors and @ref mean from specified FileNode
+     */
+    void read(const FileNode& fn);
+
+    Mat eigenvectors; //!< eigenvectors of the covariation matrix
+    Mat eigenvalues; //!< eigenvalues of the covariation matrix
+    Mat mean; //!< mean value subtracted before the projection and added after the back projection
+};
+
+/** @example samples/cpp/pca.cpp
+An example using %PCA for dimensionality reduction while maintaining an amount of variance
+*/
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ml/introduction_to_pca/introduction_to_pca.cpp
+Check @ref tutorial_introduction_to_pca "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/**
+@brief Linear Discriminant Analysis
+@todo document this class
+*/
+class CV_EXPORTS LDA
+{
+public:
+    /** @brief constructor
+    Initializes a LDA with num_components (default 0).
+    */
+    explicit LDA(int num_components = 0);
+
+    /** Initializes and performs a Discriminant Analysis with Fisher's
+     Optimization Criterion on given data in src and corresponding labels
+     in labels. If 0 (or less) number of components are given, they are
+     automatically determined for given data in computation.
+    */
+    LDA(InputArrayOfArrays src, InputArray labels, int num_components = 0);
+
+    /** Serializes this object to a given filename.
+      */
+    void save(const String& filename) const;
+
+    /** Deserializes this object from a given filename.
+      */
+    void load(const String& filename);
+
+    /** Serializes this object to a given cv::FileStorage.
+      */
+    void save(FileStorage& fs) const;
+
+    /** Deserializes this object from a given cv::FileStorage.
+      */
+    void load(const FileStorage& node);
+
+    /** destructor
+      */
+    ~LDA();
+
+    /** Compute the discriminants for data in src (row aligned) and labels.
+      */
+    void compute(InputArrayOfArrays src, InputArray labels);
+
+    /** Projects samples into the LDA subspace.
+        src may be one or more row aligned samples.
+      */
+    Mat project(InputArray src);
+
+    /** Reconstructs projections from the LDA subspace.
+        src may be one or more row aligned projections.
+      */
+    Mat reconstruct(InputArray src);
+
+    /** Returns the eigenvectors of this LDA.
+      */
+    Mat eigenvectors() const { return _eigenvectors; }
+
+    /** Returns the eigenvalues of this LDA.
+      */
+    Mat eigenvalues() const { return _eigenvalues; }
+
+    static Mat subspaceProject(InputArray W, InputArray mean, InputArray src);
+    static Mat subspaceReconstruct(InputArray W, InputArray mean, InputArray src);
+
+protected:
+    int _num_components;
+    Mat _eigenvectors;
+    Mat _eigenvalues;
+    void lda(InputArrayOfArrays src, InputArray labels);
+};
+
+/** @brief Singular Value Decomposition
+
+Class for computing Singular Value Decomposition of a floating-point
+matrix. The Singular Value Decomposition is used to solve least-square
+problems, under-determined linear systems, invert matrices, compute
+condition numbers, and so on.
+
+If you want to compute a condition number of a matrix or an absolute value of
+its determinant, you do not need `u` and `vt`. You can pass
+flags=SVD::NO_UV|... . Another flag SVD::FULL_UV indicates that full-size u
+and vt must be computed, which is not necessary most of the time.
+
+@sa invert, solve, eigen, determinant
+*/
+class CV_EXPORTS SVD
+{
+public:
+    enum Flags {
+        /** allow the algorithm to modify the decomposed matrix; it can save space and speed up
+            processing. currently ignored. */
+        MODIFY_A = 1,
+        /** indicates that only a vector of singular values `w` is to be processed, while u and vt
+            will be set to empty matrices */
+        NO_UV    = 2,
+        /** when the matrix is not square, by default the algorithm produces u and vt matrices of
+            sufficiently large size for the further A reconstruction; if, however, FULL_UV flag is
+            specified, u and vt will be full-size square orthogonal matrices.*/
+        FULL_UV  = 4
+    };
+
+    /** @brief the default constructor
+
+    initializes an empty SVD structure
+      */
+    SVD();
+
+    /** @overload
+    initializes an empty SVD structure and then calls SVD::operator()
+    @param src decomposed matrix. The depth has to be CV_32F or CV_64F.
+    @param flags operation flags (SVD::Flags)
+      */
+    SVD( InputArray src, int flags = 0 );
+
+    /** @brief the operator that performs SVD. The previously allocated u, w and vt are released.
+
+    The operator performs the singular value decomposition of the supplied
+    matrix. The u,`vt` , and the vector of singular values w are stored in
+    the structure. The same SVD structure can be reused many times with
+    different matrices. Each time, if needed, the previous u,`vt` , and w
+    are reclaimed and the new matrices are created, which is all handled by
+    Mat::create.
+    @param src decomposed matrix. The depth has to be CV_32F or CV_64F.
+    @param flags operation flags (SVD::Flags)
+      */
+    SVD& operator ()( InputArray src, int flags = 0 );
+
+    /** @brief decomposes matrix and stores the results to user-provided matrices
+
+    The methods/functions perform SVD of matrix. Unlike SVD::SVD constructor
+    and SVD::operator(), they store the results to the user-provided
+    matrices:
+
+    @code{.cpp}
+    Mat A, w, u, vt;
+    SVD::compute(A, w, u, vt);
+    @endcode
+
+    @param src decomposed matrix. The depth has to be CV_32F or CV_64F.
+    @param w calculated singular values
+    @param u calculated left singular vectors
+    @param vt transposed matrix of right singular vectors
+    @param flags operation flags - see SVD::Flags.
+      */
+    static void compute( InputArray src, OutputArray w,
+                         OutputArray u, OutputArray vt, int flags = 0 );
+
+    /** @overload
+    computes singular values of a matrix
+    @param src decomposed matrix. The depth has to be CV_32F or CV_64F.
+    @param w calculated singular values
+    @param flags operation flags - see SVD::Flags.
+      */
+    static void compute( InputArray src, OutputArray w, int flags = 0 );
+
+    /** @brief performs back substitution
+      */
+    static void backSubst( InputArray w, InputArray u,
+                           InputArray vt, InputArray rhs,
+                           OutputArray dst );
+
+    /** @brief solves an under-determined singular linear system
+
+    The method finds a unit-length solution x of a singular linear system
+    A\*x = 0. Depending on the rank of A, there can be no solutions, a
+    single solution or an infinite number of solutions. In general, the
+    algorithm solves the following problem:
+    \f[dst =  \arg \min _{x:  \| x \| =1}  \| src  \cdot x  \|\f]
+    @param src left-hand-side matrix.
+    @param dst found solution.
+      */
+    static void solveZ( InputArray src, OutputArray dst );
+
+    /** @brief performs a singular value back substitution.
+
+    The method calculates a back substitution for the specified right-hand
+    side:
+
+    \f[\texttt{x} =  \texttt{vt} ^T  \cdot diag( \texttt{w} )^{-1}  \cdot \texttt{u} ^T  \cdot \texttt{rhs} \sim \texttt{A} ^{-1}  \cdot \texttt{rhs}\f]
+
+    Using this technique you can either get a very accurate solution of the
+    convenient linear system, or the best (in the least-squares terms)
+    pseudo-solution of an overdetermined linear system.
+
+    @param rhs right-hand side of a linear system (u\*w\*v')\*dst = rhs to
+    be solved, where A has been previously decomposed.
+
+    @param dst found solution of the system.
+
+    @note Explicit SVD with the further back substitution only makes sense
+    if you need to solve many linear systems with the same left-hand side
+    (for example, src ). If all you need is to solve a single system
+    (possibly with multiple rhs immediately available), simply call solve
+    add pass #DECOMP_SVD there. It does absolutely the same thing.
+      */
+    void backSubst( InputArray rhs, OutputArray dst ) const;
+
+    /** @todo document */
+    template<typename _Tp, int m, int n, int nm> static
+    void compute( const Matx<_Tp, m, n>& a, Matx<_Tp, nm, 1>& w, Matx<_Tp, m, nm>& u, Matx<_Tp, n, nm>& vt );
+
+    /** @todo document */
+    template<typename _Tp, int m, int n, int nm> static
+    void compute( const Matx<_Tp, m, n>& a, Matx<_Tp, nm, 1>& w );
+
+    /** @todo document */
+    template<typename _Tp, int m, int n, int nm, int nb> static
+    void backSubst( const Matx<_Tp, nm, 1>& w, const Matx<_Tp, m, nm>& u, const Matx<_Tp, n, nm>& vt, const Matx<_Tp, m, nb>& rhs, Matx<_Tp, n, nb>& dst );
+
+    Mat u, w, vt;
+};
+
+/** @brief Random Number Generator
+
+Random number generator. It encapsulates the state (currently, a 64-bit
+integer) and has methods to return scalar random values and to fill
+arrays with random values. Currently it supports uniform and Gaussian
+(normal) distributions. The generator uses Multiply-With-Carry
+algorithm, introduced by G. Marsaglia (
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Multiply-with-carry> ).
+Gaussian-distribution random numbers are generated using the Ziggurat
+algorithm ( <http://en.wikipedia.org/wiki/Ziggurat_algorithm> ),
+introduced by G. Marsaglia and W. W. Tsang.
+*/
+class CV_EXPORTS RNG
+{
+public:
+    enum { UNIFORM = 0,
+           NORMAL  = 1
+         };
+
+    /** @brief constructor
+
+    These are the RNG constructors. The first form sets the state to some
+    pre-defined value, equal to 2\*\*32-1 in the current implementation. The
+    second form sets the state to the specified value. If you passed state=0
+    , the constructor uses the above default value instead to avoid the
+    singular random number sequence, consisting of all zeros.
+    */
+    RNG();
+    /** @overload
+    @param state 64-bit value used to initialize the RNG.
+    */
+    RNG(uint64 state);
+    /**The method updates the state using the MWC algorithm and returns the
+    next 32-bit random number.*/
+    unsigned next();
+
+    /**Each of the methods updates the state using the MWC algorithm and
+    returns the next random number of the specified type. In case of integer
+    types, the returned number is from the available value range for the
+    specified type. In case of floating-point types, the returned value is
+    from [0,1) range.
+    */
+    operator uchar();
+    /** @overload */
+    operator schar();
+    /** @overload */
+    operator ushort();
+    /** @overload */
+    operator short();
+    /** @overload */
+    operator unsigned();
+    /** @overload */
+    operator int();
+    /** @overload */
+    operator float();
+    /** @overload */
+    operator double();
+
+    /** @brief returns a random integer sampled uniformly from [0, N).
+
+    The methods transform the state using the MWC algorithm and return the
+    next random number. The first form is equivalent to RNG::next . The
+    second form returns the random number modulo N , which means that the
+    result is in the range [0, N) .
+    */
+    unsigned operator ()();
+    /** @overload
+    @param N upper non-inclusive boundary of the returned random number.
+    */
+    unsigned operator ()(unsigned N);
+
+    /** @brief returns uniformly distributed integer random number from [a,b) range
+
+    The methods transform the state using the MWC algorithm and return the
+    next uniformly-distributed random number of the specified type, deduced
+    from the input parameter type, from the range [a, b) . There is a nuance
+    illustrated by the following sample:
+
+    @code{.cpp}
+    RNG rng;
+
+    // always produces 0
+    double a = rng.uniform(0, 1);
+
+    // produces double from [0, 1)
+    double a1 = rng.uniform((double)0, (double)1);
+
+    // produces float from [0, 1)
+    float b = rng.uniform(0.f, 1.f);
+
+    // produces double from [0, 1)
+    double c = rng.uniform(0., 1.);
+
+    // may cause compiler error because of ambiguity:
+    //  RNG::uniform(0, (int)0.999999)? or RNG::uniform((double)0, 0.99999)?
+    double d = rng.uniform(0, 0.999999);
+    @endcode
+
+    The compiler does not take into account the type of the variable to
+    which you assign the result of RNG::uniform . The only thing that
+    matters to the compiler is the type of a and b parameters. So, if you
+    want a floating-point random number, but the range boundaries are
+    integer numbers, either put dots in the end, if they are constants, or
+    use explicit type cast operators, as in the a1 initialization above.
+    @param a lower inclusive boundary of the returned random number.
+    @param b upper non-inclusive boundary of the returned random number.
+    */
+    int uniform(int a, int b);
+    /** @overload */
+    float uniform(float a, float b);
+    /** @overload */
+    double uniform(double a, double b);
+
+    /** @brief Fills arrays with random numbers.
+
+    @param mat 2D or N-dimensional matrix; currently matrices with more than
+    4 channels are not supported by the methods, use Mat::reshape as a
+    possible workaround.
+    @param distType distribution type, RNG::UNIFORM or RNG::NORMAL.
+    @param a first distribution parameter; in case of the uniform
+    distribution, this is an inclusive lower boundary, in case of the normal
+    distribution, this is a mean value.
+    @param b second distribution parameter; in case of the uniform
+    distribution, this is a non-inclusive upper boundary, in case of the
+    normal distribution, this is a standard deviation (diagonal of the
+    standard deviation matrix or the full standard deviation matrix).
+    @param saturateRange pre-saturation flag; for uniform distribution only;
+    if true, the method will first convert a and b to the acceptable value
+    range (according to the mat datatype) and then will generate uniformly
+    distributed random numbers within the range [saturate(a), saturate(b)),
+    if saturateRange=false, the method will generate uniformly distributed
+    random numbers in the original range [a, b) and then will saturate them,
+    it means, for example, that
+    <tt>theRNG().fill(mat_8u, RNG::UNIFORM, -DBL_MAX, DBL_MAX)</tt> will likely
+    produce array mostly filled with 0's and 255's, since the range (0, 255)
+    is significantly smaller than [-DBL_MAX, DBL_MAX).
+
+    Each of the methods fills the matrix with the random values from the
+    specified distribution. As the new numbers are generated, the RNG state
+    is updated accordingly. In case of multiple-channel images, every
+    channel is filled independently, which means that RNG cannot generate
+    samples from the multi-dimensional Gaussian distribution with
+    non-diagonal covariance matrix directly. To do that, the method
+    generates samples from multi-dimensional standard Gaussian distribution
+    with zero mean and identity covariation matrix, and then transforms them
+    using transform to get samples from the specified Gaussian distribution.
+    */
+    void fill( InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange = false );
+
+    /** @brief Returns the next random number sampled from the Gaussian distribution
+    @param sigma standard deviation of the distribution.
+
+    The method transforms the state using the MWC algorithm and returns the
+    next random number from the Gaussian distribution N(0,sigma) . That is,
+    the mean value of the returned random numbers is zero and the standard
+    deviation is the specified sigma .
+    */
+    double gaussian(double sigma);
+
+    uint64 state;
+
+    bool operator ==(const RNG& other) const;
+};
+
+/** @brief Mersenne Twister random number generator
+
+Inspired by http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/MT2002/CODES/mt19937ar.c
+@todo document
+*/
+class CV_EXPORTS RNG_MT19937
+{
+public:
+    RNG_MT19937();
+    RNG_MT19937(unsigned s);
+    void seed(unsigned s);
+
+    unsigned next();
+
+    operator int();
+    operator unsigned();
+    operator float();
+    operator double();
+
+    unsigned operator ()(unsigned N);
+    unsigned operator ()();
+
+    /** @brief returns uniformly distributed integer random number from [a,b) range*/
+    int uniform(int a, int b);
+    /** @brief returns uniformly distributed floating-point random number from [a,b) range*/
+    float uniform(float a, float b);
+    /** @brief returns uniformly distributed double-precision floating-point random number from [a,b) range*/
+    double uniform(double a, double b);
+
+private:
+    enum PeriodParameters {N = 624, M = 397};
+    unsigned state[N];
+    int mti;
+};
+
+//! @} core_array
+
+//! @addtogroup core_cluster
+//!  @{
+
+/** @example samples/cpp/kmeans.cpp
+An example on K-means clustering
+*/
+
+/** @brief Finds centers of clusters and groups input samples around the clusters.
+
+The function kmeans implements a k-means algorithm that finds the centers of cluster_count clusters
+and groups the input samples around the clusters. As an output, \f$\texttt{bestLabels}_i\f$ contains a
+0-based cluster index for the sample stored in the \f$i^{th}\f$ row of the samples matrix.
+
+@note
+-   (Python) An example on K-means clustering can be found at
+    opencv_source_code/samples/python/kmeans.py
+@param data Data for clustering. An array of N-Dimensional points with float coordinates is needed.
+Examples of this array can be:
+-   Mat points(count, 2, CV_32F);
+-   Mat points(count, 1, CV_32FC2);
+-   Mat points(1, count, CV_32FC2);
+-   std::vector\<cv::Point2f\> points(sampleCount);
+@param K Number of clusters to split the set by.
+@param bestLabels Input/output integer array that stores the cluster indices for every sample.
+@param criteria The algorithm termination criteria, that is, the maximum number of iterations and/or
+the desired accuracy. The accuracy is specified as criteria.epsilon. As soon as each of the cluster
+centers moves by less than criteria.epsilon on some iteration, the algorithm stops.
+@param attempts Flag to specify the number of times the algorithm is executed using different
+initial labellings. The algorithm returns the labels that yield the best compactness (see the last
+function parameter).
+@param flags Flag that can take values of cv::KmeansFlags
+@param centers Output matrix of the cluster centers, one row per each cluster center.
+@return The function returns the compactness measure that is computed as
+\f[\sum _i  \| \texttt{samples} _i -  \texttt{centers} _{ \texttt{labels} _i} \| ^2\f]
+after every attempt. The best (minimum) value is chosen and the corresponding labels and the
+compactness value are returned by the function. Basically, you can use only the core of the
+function, set the number of attempts to 1, initialize labels each time using a custom algorithm,
+pass them with the ( flags = #KMEANS_USE_INITIAL_LABELS ) flag, and then choose the best
+(most-compact) clustering.
+*/
+CV_EXPORTS_W double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels,
+                            TermCriteria criteria, int attempts,
+                            int flags, OutputArray centers = noArray() );
+
+//! @} core_cluster
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+/////////////////////////////// Formatted output of cv::Mat ///////////////////////////
+
+/** @todo document */
+class CV_EXPORTS Formatted
+{
+public:
+    virtual const char* next() = 0;
+    virtual void reset() = 0;
+    virtual ~Formatted();
+};
+
+/** @todo document */
+class CV_EXPORTS Formatter
+{
+public:
+    enum FormatType {
+           FMT_DEFAULT = 0,
+           FMT_MATLAB  = 1,
+           FMT_CSV     = 2,
+           FMT_PYTHON  = 3,
+           FMT_NUMPY   = 4,
+           FMT_C       = 5
+         };
+
+    virtual ~Formatter();
+
+    virtual Ptr<Formatted> format(const Mat& mtx) const = 0;
+
+    virtual void set16fPrecision(int p = 4) = 0;
+    virtual void set32fPrecision(int p = 8) = 0;
+    virtual void set64fPrecision(int p = 16) = 0;
+    virtual void setMultiline(bool ml = true) = 0;
+
+    static Ptr<Formatter> get(Formatter::FormatType fmt = FMT_DEFAULT);
+
+};
+
+static inline
+String& operator << (String& out, Ptr<Formatted> fmtd)
+{
+    fmtd->reset();
+    for(const char* str = fmtd->next(); str; str = fmtd->next())
+        out += cv::String(str);
+    return out;
+}
+
+static inline
+String& operator << (String& out, const Mat& mtx)
+{
+    return out << Formatter::get()->format(mtx);
+}
+
+//////////////////////////////////////// Algorithm ////////////////////////////////////
+
+class CV_EXPORTS Algorithm;
+
+template<typename _Tp, typename _EnumTp = void> struct ParamType {};
+
+
+/** @brief This is a base class for all more or less complex algorithms in OpenCV
+
+especially for classes of algorithms, for which there can be multiple implementations. The examples
+are stereo correspondence (for which there are algorithms like block matching, semi-global block
+matching, graph-cut etc.), background subtraction (which can be done using mixture-of-gaussians
+models, codebook-based algorithm etc.), optical flow (block matching, Lucas-Kanade, Horn-Schunck
+etc.).
+
+Here is example of SimpleBlobDetector use in your application via Algorithm interface:
+@snippet snippets/core_various.cpp Algorithm
+*/
+class CV_EXPORTS_W Algorithm
+{
+public:
+    Algorithm();
+    virtual ~Algorithm();
+
+    /** @brief Clears the algorithm state
+    */
+    CV_WRAP virtual void clear() {}
+
+    /** @brief Stores algorithm parameters in a file storage
+    */
+    virtual void write(FileStorage& fs) const { CV_UNUSED(fs); }
+
+    /** @brief simplified API for language bindings
+    * @overload
+    */
+    CV_WRAP void write(const Ptr<FileStorage>& fs, const String& name = String()) const;
+
+    /** @brief Reads algorithm parameters from a file storage
+    */
+    CV_WRAP virtual void read(const FileNode& fn) { CV_UNUSED(fn); }
+
+    /** @brief Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read
+    */
+    CV_WRAP virtual bool empty() const { return false; }
+
+    /** @brief Reads algorithm from the file node
+
+    This is static template method of Algorithm. It's usage is following (in the case of SVM):
+    @code
+    cv::FileStorage fsRead("example.xml", FileStorage::READ);
+    Ptr<SVM> svm = Algorithm::read<SVM>(fsRead.root());
+    @endcode
+    In order to make this method work, the derived class must overwrite Algorithm::read(const
+    FileNode& fn) and also have static create() method without parameters
+    (or with all the optional parameters)
+    */
+    template<typename _Tp> static Ptr<_Tp> read(const FileNode& fn)
+    {
+        Ptr<_Tp> obj = _Tp::create();
+        obj->read(fn);
+        return !obj->empty() ? obj : Ptr<_Tp>();
+    }
+
+    /** @brief Loads algorithm from the file
+
+    @param filename Name of the file to read.
+    @param objname The optional name of the node to read (if empty, the first top-level node will be used)
+
+    This is static template method of Algorithm. It's usage is following (in the case of SVM):
+    @code
+    Ptr<SVM> svm = Algorithm::load<SVM>("my_svm_model.xml");
+    @endcode
+    In order to make this method work, the derived class must overwrite Algorithm::read(const
+    FileNode& fn).
+    */
+    template<typename _Tp> static Ptr<_Tp> load(const String& filename, const String& objname=String())
+    {
+        FileStorage fs(filename, FileStorage::READ);
+        CV_Assert(fs.isOpened());
+        FileNode fn = objname.empty() ? fs.getFirstTopLevelNode() : fs[objname];
+        if (fn.empty()) return Ptr<_Tp>();
+        Ptr<_Tp> obj = _Tp::create();
+        obj->read(fn);
+        return !obj->empty() ? obj : Ptr<_Tp>();
+    }
+
+    /** @brief Loads algorithm from a String
+
+    @param strModel The string variable containing the model you want to load.
+    @param objname The optional name of the node to read (if empty, the first top-level node will be used)
+
+    This is static template method of Algorithm. It's usage is following (in the case of SVM):
+    @code
+    Ptr<SVM> svm = Algorithm::loadFromString<SVM>(myStringModel);
+    @endcode
+    */
+    template<typename _Tp> static Ptr<_Tp> loadFromString(const String& strModel, const String& objname=String())
+    {
+        FileStorage fs(strModel, FileStorage::READ + FileStorage::MEMORY);
+        FileNode fn = objname.empty() ? fs.getFirstTopLevelNode() : fs[objname];
+        Ptr<_Tp> obj = _Tp::create();
+        obj->read(fn);
+        return !obj->empty() ? obj : Ptr<_Tp>();
+    }
+
+    /** Saves the algorithm to a file.
+    In order to make this method work, the derived class must implement Algorithm::write(FileStorage& fs). */
+    CV_WRAP virtual void save(const String& filename) const;
+
+    /** Returns the algorithm string identifier.
+    This string is used as top level xml/yml node tag when the object is saved to a file or string. */
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const;
+
+protected:
+    void writeFormat(FileStorage& fs) const;
+};
+
+enum struct Param {
+    INT=0, BOOLEAN=1, REAL=2, STRING=3, MAT=4, MAT_VECTOR=5, ALGORITHM=6, FLOAT=7,
+    UNSIGNED_INT=8, UINT64=9, UCHAR=11, SCALAR=12
+};
+
+
+
+template<> struct ParamType<bool>
+{
+    typedef bool const_param_type;
+    typedef bool member_type;
+
+    static const Param type = Param::BOOLEAN;
+};
+
+template<> struct ParamType<int>
+{
+    typedef int const_param_type;
+    typedef int member_type;
+
+    static const Param type = Param::INT;
+};
+
+template<> struct ParamType<double>
+{
+    typedef double const_param_type;
+    typedef double member_type;
+
+    static const Param type = Param::REAL;
+};
+
+template<> struct ParamType<String>
+{
+    typedef const String& const_param_type;
+    typedef String member_type;
+
+    static const Param type = Param::STRING;
+};
+
+template<> struct ParamType<Mat>
+{
+    typedef const Mat& const_param_type;
+    typedef Mat member_type;
+
+    static const Param type = Param::MAT;
+};
+
+template<> struct ParamType<std::vector<Mat> >
+{
+    typedef const std::vector<Mat>& const_param_type;
+    typedef std::vector<Mat> member_type;
+
+    static const Param type = Param::MAT_VECTOR;
+};
+
+template<> struct ParamType<Algorithm>
+{
+    typedef const Ptr<Algorithm>& const_param_type;
+    typedef Ptr<Algorithm> member_type;
+
+    static const Param type = Param::ALGORITHM;
+};
+
+template<> struct ParamType<float>
+{
+    typedef float const_param_type;
+    typedef float member_type;
+
+    static const Param type = Param::FLOAT;
+};
+
+template<> struct ParamType<unsigned>
+{
+    typedef unsigned const_param_type;
+    typedef unsigned member_type;
+
+    static const Param type = Param::UNSIGNED_INT;
+};
+
+template<> struct ParamType<uint64>
+{
+    typedef uint64 const_param_type;
+    typedef uint64 member_type;
+
+    static const Param type = Param::UINT64;
+};
+
+template<> struct ParamType<uchar>
+{
+    typedef uchar const_param_type;
+    typedef uchar member_type;
+
+    static const Param type = Param::UCHAR;
+};
+
+template<> struct ParamType<Scalar>
+{
+    typedef const Scalar& const_param_type;
+    typedef Scalar member_type;
+
+    static const Param type = Param::SCALAR;
+};
+
+template<typename _Tp>
+struct ParamType<_Tp, typename std::enable_if< std::is_enum<_Tp>::value >::type>
+{
+    typedef typename std::underlying_type<_Tp>::type const_param_type;
+    typedef typename std::underlying_type<_Tp>::type member_type;
+
+    static const Param type = Param::INT;
+};
+
+//! @} core_basic
+
+} //namespace cv
+
+#include "opencv2/core/operations.hpp"
+#include "opencv2/core/cvstd.inl.hpp"
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+#include "opencv2/core/optim.hpp"
+#include "opencv2/core/ovx.hpp"
+
+#endif /*OPENCV_CORE_HPP*/
diff --git a/include/opencv2/core/affine.hpp b/include/opencv2/core/affine.hpp
new file mode 100644
index 0000000..7e2ed30
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/affine.hpp
@@ -0,0 +1,678 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
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+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_AFFINE3_HPP
+#define OPENCV_CORE_AFFINE3_HPP
+
+#ifdef __cplusplus
+
+#include <opencv2/core.hpp>
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core
+//! @{
+
+    /** @brief Affine transform
+     *
+     * It represents a 4x4 homogeneous transformation matrix \f$T\f$
+     *
+     *  \f[T =
+     *  \begin{bmatrix}
+     *  R & t\\
+     *  0 & 1\\
+     *  \end{bmatrix}
+     *  \f]
+     *
+     *  where \f$R\f$ is a 3x3 rotation matrix and \f$t\f$ is a 3x1 translation vector.
+     *
+     *  You can specify \f$R\f$ either by a 3x3 rotation matrix or by a 3x1 rotation vector,
+     *  which is converted to a 3x3 rotation matrix by the Rodrigues formula.
+     *
+     *  To construct a matrix \f$T\f$ representing first rotation around the axis \f$r\f$ with rotation
+     *  angle \f$|r|\f$ in radian (right hand rule) and then translation by the vector \f$t\f$, you can use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Vec3f r, t;
+     *  cv::Affine3f T(r, t);
+     *  @endcode
+     *
+     *  If you already have the rotation matrix \f$R\f$, then you can use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Matx33f R;
+     *  cv::Affine3f T(R, t);
+     *  @endcode
+     *
+     *  To extract the rotation matrix \f$R\f$ from \f$T\f$, use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Matx33f R = T.rotation();
+     *  @endcode
+     *
+     *  To extract the translation vector \f$t\f$ from \f$T\f$, use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Vec3f t = T.translation();
+     *  @endcode
+     *
+     *  To extract the rotation vector \f$r\f$ from \f$T\f$, use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Vec3f r = T.rvec();
+     *  @endcode
+     *
+     *  Note that since the mapping from rotation vectors to rotation matrices
+     *  is many to one. The returned rotation vector is not necessarily the one
+     *  you used before to set the matrix.
+     *
+     *  If you have two transformations \f$T = T_1 * T_2\f$, use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Affine3f T, T1, T2;
+     *  T = T2.concatenate(T1);
+     *  @endcode
+     *
+     *  To get the inverse transform of \f$T\f$, use
+     *
+     *  @code
+     *  cv::Affine3f T, T_inv;
+     *  T_inv = T.inv();
+     *  @endcode
+     *
+     */
+    template<typename T>
+    class Affine3
+    {
+    public:
+        typedef T float_type;
+        typedef Matx<float_type, 3, 3> Mat3;
+        typedef Matx<float_type, 4, 4> Mat4;
+        typedef Vec<float_type, 3> Vec3;
+
+       //! Default constructor. It represents a 4x4 identity matrix.
+        Affine3();
+
+        //! Augmented affine matrix
+        Affine3(const Mat4& affine);
+
+        /**
+         *  The resulting 4x4 matrix is
+         *
+         *  \f[
+         *  \begin{bmatrix}
+         *  R & t\\
+         *  0 & 1\\
+         *  \end{bmatrix}
+         *  \f]
+         *
+         * @param R 3x3 rotation matrix.
+         * @param t 3x1 translation vector.
+         */
+        Affine3(const Mat3& R, const Vec3& t = Vec3::all(0));
+
+        /**
+         * Rodrigues vector.
+         *
+         * The last row of the current matrix is set to [0,0,0,1].
+         *
+         * @param rvec 3x1 rotation vector. Its direction indicates the rotation axis and its length
+         *             indicates the rotation angle in radian (using right hand rule).
+         * @param t 3x1 translation vector.
+         */
+        Affine3(const Vec3& rvec, const Vec3& t = Vec3::all(0));
+
+        /**
+         * Combines all constructors above. Supports 4x4, 3x4, 3x3, 1x3, 3x1 sizes of data matrix.
+         *
+         * The last row of the current matrix is set to [0,0,0,1] when data is not 4x4.
+         *
+         * @param data 1-channel matrix.
+         *             when it is 4x4, it is copied to the current matrix and t is not used.
+         *             When it is 3x4, it is copied to the upper part 3x4 of the current matrix and t is not used.
+         *             When it is 3x3, it is copied to the upper left 3x3 part of the current matrix.
+         *             When it is 3x1 or 1x3, it is treated as a rotation vector and the Rodrigues formula is used
+         *                             to compute a 3x3 rotation matrix.
+         * @param t 3x1 translation vector. It is used only when data is neither 4x4 nor 3x4.
+         */
+        explicit Affine3(const Mat& data, const Vec3& t = Vec3::all(0));
+
+        //! From 16-element array
+        explicit Affine3(const float_type* vals);
+
+        //! Create an 4x4 identity transform
+        static Affine3 Identity();
+
+        /**
+         * Rotation matrix.
+         *
+         * Copy the rotation matrix to the upper left 3x3 part of the current matrix.
+         * The remaining elements of the current matrix are not changed.
+         *
+         * @param R 3x3 rotation matrix.
+         *
+         */
+        void rotation(const Mat3& R);
+
+        /**
+         * Rodrigues vector.
+         *
+         * It sets the upper left 3x3 part of the matrix. The remaining part is unaffected.
+         *
+         * @param rvec 3x1 rotation vector. The direction indicates the rotation axis and
+         *             its length indicates the rotation angle in radian (using the right thumb convention).
+         */
+        void rotation(const Vec3& rvec);
+
+        /**
+         * Combines rotation methods above. Supports 3x3, 1x3, 3x1 sizes of data matrix.
+         *
+         * It sets the upper left 3x3 part of the matrix. The remaining part is unaffected.
+         *
+         * @param data 1-channel matrix.
+         *             When it is a 3x3 matrix, it sets the upper left 3x3 part of the current matrix.
+         *             When it is a 1x3 or 3x1 matrix, it is used as a rotation vector. The Rodrigues formula
+         *             is used to compute the rotation matrix and sets the upper left 3x3 part of the current matrix.
+         */
+        void rotation(const Mat& data);
+
+        /**
+         * Copy the 3x3 matrix L to the upper left part of the current matrix
+         *
+         * It sets the upper left 3x3 part of the matrix. The remaining part is unaffected.
+         *
+         * @param L 3x3 matrix.
+         */
+        void linear(const Mat3& L);
+
+        /**
+         * Copy t to the first three elements of the last column of the current matrix
+         *
+         * It sets the upper right 3x1 part of the matrix. The remaining part is unaffected.
+         *
+         * @param t 3x1 translation vector.
+         */
+        void translation(const Vec3& t);
+
+        //! @return the upper left 3x3 part
+        Mat3 rotation() const;
+
+        //! @return the upper left 3x3 part
+        Mat3 linear() const;
+
+        //! @return the upper right 3x1 part
+        Vec3 translation() const;
+
+        //! Rodrigues vector.
+        //! @return a vector representing the upper left 3x3 rotation matrix of the current matrix.
+        //! @warning  Since the mapping between rotation vectors and rotation matrices is many to one,
+        //!           this function returns only one rotation vector that represents the current rotation matrix,
+        //!           which is not necessarily the same one set by `rotation(const Vec3& rvec)`.
+        Vec3 rvec() const;
+
+        //! @return the inverse of the current matrix.
+        Affine3 inv(int method = cv::DECOMP_SVD) const;
+
+        //! a.rotate(R) is equivalent to Affine(R, 0) * a;
+        Affine3 rotate(const Mat3& R) const;
+
+        //! a.rotate(rvec) is equivalent to Affine(rvec, 0) * a;
+        Affine3 rotate(const Vec3& rvec) const;
+
+        //! a.translate(t) is equivalent to Affine(E, t) * a, where E is an identity matrix
+        Affine3 translate(const Vec3& t) const;
+
+        //! a.concatenate(affine) is equivalent to affine * a;
+        Affine3 concatenate(const Affine3& affine) const;
+
+        template <typename Y> operator Affine3<Y>() const;
+
+        template <typename Y> Affine3<Y> cast() const;
+
+        Mat4 matrix;
+
+#if defined EIGEN_WORLD_VERSION && defined EIGEN_GEOMETRY_MODULE_H
+        Affine3(const Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)>& affine);
+        Affine3(const Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine>& affine);
+        operator Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)>() const;
+        operator Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine>() const;
+#endif
+    };
+
+    template<typename T> static
+    Affine3<T> operator*(const Affine3<T>& affine1, const Affine3<T>& affine2);
+
+    //! V is a 3-element vector with member fields x, y and z
+    template<typename T, typename V> static
+    V operator*(const Affine3<T>& affine, const V& vector);
+
+    typedef Affine3<float> Affine3f;
+    typedef Affine3<double> Affine3d;
+
+    static Vec3f operator*(const Affine3f& affine, const Vec3f& vector);
+    static Vec3d operator*(const Affine3d& affine, const Vec3d& vector);
+
+    template<typename _Tp> class DataType< Affine3<_Tp> >
+    {
+    public:
+        typedef Affine3<_Tp>                               value_type;
+        typedef Affine3<typename DataType<_Tp>::work_type> work_type;
+        typedef _Tp                                        channel_type;
+
+        enum { generic_type = 0,
+               channels     = 16,
+               fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+               ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+               ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+             };
+
+        typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+    };
+
+    namespace traits {
+    template<typename _Tp>
+    struct Depth< Affine3<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+    template<typename _Tp>
+    struct Type< Affine3<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 16) }; };
+    } // namespace
+
+//! @} core
+
+}
+
+//! @cond IGNORED
+
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Implementation
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3()
+    : matrix(Mat4::eye())
+{}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const Mat4& affine)
+    : matrix(affine)
+{}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const Mat3& R, const Vec3& t)
+{
+    rotation(R);
+    translation(t);
+    matrix.val[12] = matrix.val[13] = matrix.val[14] = 0;
+    matrix.val[15] = 1;
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const Vec3& _rvec, const Vec3& t)
+{
+    rotation(_rvec);
+    translation(t);
+    matrix.val[12] = matrix.val[13] = matrix.val[14] = 0;
+    matrix.val[15] = 1;
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const cv::Mat& data, const Vec3& t)
+{
+    CV_Assert(data.type() == cv::traits::Type<T>::value);
+    CV_Assert(data.channels() == 1);
+
+    if (data.cols == 4 && data.rows == 4)
+    {
+        data.copyTo(matrix);
+        return;
+    }
+    else if (data.cols == 4 && data.rows == 3)
+    {
+        rotation(data(Rect(0, 0, 3, 3)));
+        translation(data(Rect(3, 0, 1, 3)));
+    }
+    else
+    {
+        rotation(data);
+        translation(t);
+    }
+
+    matrix.val[12] = matrix.val[13] = matrix.val[14] = 0;
+    matrix.val[15] = 1;
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const float_type* vals) : matrix(vals)
+{}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::Affine3<T>::Identity()
+{
+    return Affine3<T>(cv::Affine3<T>::Mat4::eye());
+}
+
+template<typename T> inline
+void cv::Affine3<T>::rotation(const Mat3& R)
+{
+    linear(R);
+}
+
+template<typename T> inline
+void cv::Affine3<T>::rotation(const Vec3& _rvec)
+{
+    double theta = norm(_rvec);
+
+    if (theta < DBL_EPSILON)
+        rotation(Mat3::eye());
+    else
+    {
+        double c = std::cos(theta);
+        double s = std::sin(theta);
+        double c1 = 1. - c;
+        double itheta = (theta != 0) ? 1./theta : 0.;
+
+        Point3_<T> r = _rvec*itheta;
+
+        Mat3 rrt( r.x*r.x, r.x*r.y, r.x*r.z, r.x*r.y, r.y*r.y, r.y*r.z, r.x*r.z, r.y*r.z, r.z*r.z );
+        Mat3 r_x( 0, -r.z, r.y, r.z, 0, -r.x, -r.y, r.x, 0 );
+
+        // R = cos(theta)*I + (1 - cos(theta))*r*rT + sin(theta)*[r_x]
+        // where [r_x] is [0 -rz ry; rz 0 -rx; -ry rx 0]
+        Mat3 R = c*Mat3::eye() + c1*rrt + s*r_x;
+
+        rotation(R);
+    }
+}
+
+//Combines rotation methods above. Supports 3x3, 1x3, 3x1 sizes of data matrix;
+template<typename T> inline
+void cv::Affine3<T>::rotation(const cv::Mat& data)
+{
+    CV_Assert(data.type() == cv::traits::Type<T>::value);
+    CV_Assert(data.channels() == 1);
+
+    if (data.cols == 3 && data.rows == 3)
+    {
+        Mat3 R;
+        data.copyTo(R);
+        rotation(R);
+    }
+    else if ((data.cols == 3 && data.rows == 1) || (data.cols == 1 && data.rows == 3))
+    {
+        Vec3 _rvec;
+        data.reshape(1, 3).copyTo(_rvec);
+        rotation(_rvec);
+    }
+    else
+        CV_Error(Error::StsError, "Input matrix can only be 3x3, 1x3 or 3x1");
+}
+
+template<typename T> inline
+void cv::Affine3<T>::linear(const Mat3& L)
+{
+    matrix.val[0] = L.val[0]; matrix.val[1] = L.val[1];  matrix.val[ 2] = L.val[2];
+    matrix.val[4] = L.val[3]; matrix.val[5] = L.val[4];  matrix.val[ 6] = L.val[5];
+    matrix.val[8] = L.val[6]; matrix.val[9] = L.val[7];  matrix.val[10] = L.val[8];
+}
+
+template<typename T> inline
+void cv::Affine3<T>::translation(const Vec3& t)
+{
+    matrix.val[3] = t[0]; matrix.val[7] = t[1]; matrix.val[11] = t[2];
+}
+
+template<typename T> inline
+typename cv::Affine3<T>::Mat3 cv::Affine3<T>::rotation() const
+{
+    return linear();
+}
+
+template<typename T> inline
+typename cv::Affine3<T>::Mat3 cv::Affine3<T>::linear() const
+{
+    typename cv::Affine3<T>::Mat3 R;
+    R.val[0] = matrix.val[0];  R.val[1] = matrix.val[1];  R.val[2] = matrix.val[ 2];
+    R.val[3] = matrix.val[4];  R.val[4] = matrix.val[5];  R.val[5] = matrix.val[ 6];
+    R.val[6] = matrix.val[8];  R.val[7] = matrix.val[9];  R.val[8] = matrix.val[10];
+    return R;
+}
+
+template<typename T> inline
+typename cv::Affine3<T>::Vec3 cv::Affine3<T>::translation() const
+{
+    return Vec3(matrix.val[3], matrix.val[7], matrix.val[11]);
+}
+
+template<typename T> inline
+typename cv::Affine3<T>::Vec3 cv::Affine3<T>::rvec() const
+{
+    cv::Vec3d w;
+    cv::Matx33d u, vt, R = rotation();
+    cv::SVD::compute(R, w, u, vt, cv::SVD::FULL_UV + cv::SVD::MODIFY_A);
+    R = u * vt;
+
+    double rx = R.val[7] - R.val[5];
+    double ry = R.val[2] - R.val[6];
+    double rz = R.val[3] - R.val[1];
+
+    double s = std::sqrt((rx*rx + ry*ry + rz*rz)*0.25);
+    double c = (R.val[0] + R.val[4] + R.val[8] - 1) * 0.5;
+    c = c > 1.0 ? 1.0 : c < -1.0 ? -1.0 : c;
+    double theta = acos(c);
+
+    if( s < 1e-5 )
+    {
+        if( c > 0 )
+            rx = ry = rz = 0;
+        else
+        {
+            double t;
+            t = (R.val[0] + 1) * 0.5;
+            rx = std::sqrt(std::max(t, 0.0));
+            t = (R.val[4] + 1) * 0.5;
+            ry = std::sqrt(std::max(t, 0.0)) * (R.val[1] < 0 ? -1.0 : 1.0);
+            t = (R.val[8] + 1) * 0.5;
+            rz = std::sqrt(std::max(t, 0.0)) * (R.val[2] < 0 ? -1.0 : 1.0);
+
+            if( fabs(rx) < fabs(ry) && fabs(rx) < fabs(rz) && (R.val[5] > 0) != (ry*rz > 0) )
+                rz = -rz;
+            theta /= std::sqrt(rx*rx + ry*ry + rz*rz);
+            rx *= theta;
+            ry *= theta;
+            rz *= theta;
+        }
+    }
+    else
+    {
+        double vth = 1/(2*s);
+        vth *= theta;
+        rx *= vth; ry *= vth; rz *= vth;
+    }
+
+    return cv::Vec3d(rx, ry, rz);
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::Affine3<T>::inv(int method) const
+{
+    return matrix.inv(method);
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::Affine3<T>::rotate(const Mat3& R) const
+{
+    Mat3 Lc = linear();
+    Vec3 tc = translation();
+    Mat4 result;
+    result.val[12] = result.val[13] = result.val[14] = 0;
+    result.val[15] = 1;
+
+    for(int j = 0; j < 3; ++j)
+    {
+        for(int i = 0; i < 3; ++i)
+        {
+            float_type value = 0;
+            for(int k = 0; k < 3; ++k)
+                value += R(j, k) * Lc(k, i);
+            result(j, i) = value;
+        }
+
+        result(j, 3) = R.row(j).dot(tc.t());
+    }
+    return result;
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::Affine3<T>::rotate(const Vec3& _rvec) const
+{
+    return rotate(Affine3f(_rvec).rotation());
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::Affine3<T>::translate(const Vec3& t) const
+{
+    Mat4 m = matrix;
+    m.val[ 3] += t[0];
+    m.val[ 7] += t[1];
+    m.val[11] += t[2];
+    return m;
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::Affine3<T>::concatenate(const Affine3<T>& affine) const
+{
+    return (*this).rotate(affine.rotation()).translate(affine.translation());
+}
+
+template<typename T> template <typename Y> inline
+cv::Affine3<T>::operator Affine3<Y>() const
+{
+    return Affine3<Y>(matrix);
+}
+
+template<typename T> template <typename Y> inline
+cv::Affine3<Y> cv::Affine3<T>::cast() const
+{
+    return Affine3<Y>(matrix);
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T> cv::operator*(const cv::Affine3<T>& affine1, const cv::Affine3<T>& affine2)
+{
+    return affine2.concatenate(affine1);
+}
+
+template<typename T, typename V> inline
+V cv::operator*(const cv::Affine3<T>& affine, const V& v)
+{
+    const typename Affine3<T>::Mat4& m = affine.matrix;
+
+    V r;
+    r.x = m.val[0] * v.x + m.val[1] * v.y + m.val[ 2] * v.z + m.val[ 3];
+    r.y = m.val[4] * v.x + m.val[5] * v.y + m.val[ 6] * v.z + m.val[ 7];
+    r.z = m.val[8] * v.x + m.val[9] * v.y + m.val[10] * v.z + m.val[11];
+    return r;
+}
+
+static inline
+cv::Vec3f cv::operator*(const cv::Affine3f& affine, const cv::Vec3f& v)
+{
+    const cv::Matx44f& m = affine.matrix;
+    cv::Vec3f r;
+    r.val[0] = m.val[0] * v[0] + m.val[1] * v[1] + m.val[ 2] * v[2] + m.val[ 3];
+    r.val[1] = m.val[4] * v[0] + m.val[5] * v[1] + m.val[ 6] * v[2] + m.val[ 7];
+    r.val[2] = m.val[8] * v[0] + m.val[9] * v[1] + m.val[10] * v[2] + m.val[11];
+    return r;
+}
+
+static inline
+cv::Vec3d cv::operator*(const cv::Affine3d& affine, const cv::Vec3d& v)
+{
+    const cv::Matx44d& m = affine.matrix;
+    cv::Vec3d r;
+    r.val[0] = m.val[0] * v[0] + m.val[1] * v[1] + m.val[ 2] * v[2] + m.val[ 3];
+    r.val[1] = m.val[4] * v[0] + m.val[5] * v[1] + m.val[ 6] * v[2] + m.val[ 7];
+    r.val[2] = m.val[8] * v[0] + m.val[9] * v[1] + m.val[10] * v[2] + m.val[11];
+    return r;
+}
+
+
+
+#if defined EIGEN_WORLD_VERSION && defined EIGEN_GEOMETRY_MODULE_H
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)>& affine)
+{
+    cv::Mat(4, 4, cv::traits::Type<T>::value, affine.matrix().data()).copyTo(matrix);
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::Affine3(const Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine>& affine)
+{
+    Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)> a = affine;
+    cv::Mat(4, 4, cv::traits::Type<T>::value, a.matrix().data()).copyTo(matrix);
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::operator Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)>() const
+{
+    Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)> r;
+    cv::Mat hdr(4, 4, cv::traits::Type<T>::value, r.matrix().data());
+    cv::Mat(matrix, false).copyTo(hdr);
+    return r;
+}
+
+template<typename T> inline
+cv::Affine3<T>::operator Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine>() const
+{
+    return this->operator Eigen::Transform<T, 3, Eigen::Affine, (Eigen::RowMajor)>();
+}
+
+#endif /* defined EIGEN_WORLD_VERSION && defined EIGEN_GEOMETRY_MODULE_H */
+
+//! @endcond
+
+#endif /* __cplusplus */
+
+#endif /* OPENCV_CORE_AFFINE3_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/async.hpp b/include/opencv2/core/async.hpp
new file mode 100644
index 0000000..54560c7
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/async.hpp
@@ -0,0 +1,105 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_ASYNC_HPP
+#define OPENCV_CORE_ASYNC_HPP
+
+#include <opencv2/core/mat.hpp>
+
+#ifdef CV_CXX11
+//#include <future>
+#include <chrono>
+#endif
+
+namespace cv {
+
+/** @addtogroup core_async
+
+@{
+*/
+
+
+/** @brief Returns result of asynchronous operations
+
+Object has attached asynchronous state.
+Assignment operator doesn't clone asynchronous state (it is shared between all instances).
+
+Result can be fetched via get() method only once.
+
+*/
+class CV_EXPORTS_W AsyncArray
+{
+public:
+    ~AsyncArray() CV_NOEXCEPT;
+    CV_WRAP AsyncArray() CV_NOEXCEPT;
+    AsyncArray(const AsyncArray& o) CV_NOEXCEPT;
+    AsyncArray& operator=(const AsyncArray& o) CV_NOEXCEPT;
+    CV_WRAP void release() CV_NOEXCEPT;
+
+    /** Fetch the result.
+    @param[out] dst destination array
+
+    Waits for result until container has valid result.
+    Throws exception if exception was stored as a result.
+
+    Throws exception on invalid container state.
+
+    @note Result or stored exception can be fetched only once.
+    */
+    CV_WRAP void get(OutputArray dst) const;
+
+    /** Retrieving the result with timeout
+    @param[out] dst destination array
+    @param[in] timeoutNs timeout in nanoseconds, -1 for infinite wait
+
+    @returns true if result is ready, false if the timeout has expired
+
+    @note Result or stored exception can be fetched only once.
+    */
+    bool get(OutputArray dst, int64 timeoutNs) const;
+
+    CV_WRAP inline
+    bool get(OutputArray dst, double timeoutNs) const { return get(dst, (int64)timeoutNs); }
+
+    bool wait_for(int64 timeoutNs) const;
+
+    CV_WRAP inline
+    bool wait_for(double timeoutNs) const { return wait_for((int64)timeoutNs); }
+
+    CV_WRAP bool valid() const CV_NOEXCEPT;
+
+#ifdef CV_CXX11
+    inline AsyncArray(AsyncArray&& o) { p = o.p; o.p = NULL; }
+    inline AsyncArray& operator=(AsyncArray&& o) CV_NOEXCEPT { std::swap(p, o.p); return *this; }
+
+    template<typename _Rep, typename _Period>
+    inline bool get(OutputArray dst, const std::chrono::duration<_Rep, _Period>& timeout)
+    {
+        return get(dst, (int64)(std::chrono::nanoseconds(timeout).count()));
+    }
+
+    template<typename _Rep, typename _Period>
+    inline bool wait_for(const std::chrono::duration<_Rep, _Period>& timeout)
+    {
+        return wait_for((int64)(std::chrono::nanoseconds(timeout).count()));
+    }
+
+#if 0
+    std::future<Mat> getFutureMat() const;
+    std::future<UMat> getFutureUMat() const;
+#endif
+#endif
+
+
+    // PImpl
+    struct Impl; friend struct Impl;
+    inline void* _getImpl() const CV_NOEXCEPT { return p; }
+protected:
+    Impl* p;
+};
+
+
+//! @}
+} // namespace
+#endif // OPENCV_CORE_ASYNC_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/base.hpp b/include/opencv2/core/base.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a3a3e51
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/base.hpp
@@ -0,0 +1,654 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Copyright (C) 2014, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_BASE_HPP
+#define OPENCV_CORE_BASE_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error base.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
+
+#include <climits>
+#include <algorithm>
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+namespace Error {
+//! error codes
+enum Code {
+    StsOk=                       0,  //!< everything is ok
+    StsBackTrace=               -1,  //!< pseudo error for back trace
+    StsError=                   -2,  //!< unknown /unspecified error
+    StsInternal=                -3,  //!< internal error (bad state)
+    StsNoMem=                   -4,  //!< insufficient memory
+    StsBadArg=                  -5,  //!< function arg/param is bad
+    StsBadFunc=                 -6,  //!< unsupported function
+    StsNoConv=                  -7,  //!< iteration didn't converge
+    StsAutoTrace=               -8,  //!< tracing
+    HeaderIsNull=               -9,  //!< image header is NULL
+    BadImageSize=              -10,  //!< image size is invalid
+    BadOffset=                 -11,  //!< offset is invalid
+    BadDataPtr=                -12,  //!<
+    BadStep=                   -13,  //!< image step is wrong, this may happen for a non-continuous matrix.
+    BadModelOrChSeq=           -14,  //!<
+    BadNumChannels=            -15,  //!< bad number of channels, for example, some functions accept only single channel matrices.
+    BadNumChannel1U=           -16,  //!<
+    BadDepth=                  -17,  //!< input image depth is not supported by the function
+    BadAlphaChannel=           -18,  //!<
+    BadOrder=                  -19,  //!< number of dimensions is out of range
+    BadOrigin=                 -20,  //!< incorrect input origin
+    BadAlign=                  -21,  //!< incorrect input align
+    BadCallBack=               -22,  //!<
+    BadTileSize=               -23,  //!<
+    BadCOI=                    -24,  //!< input COI is not supported
+    BadROISize=                -25,  //!< incorrect input roi
+    MaskIsTiled=               -26,  //!<
+    StsNullPtr=                -27,  //!< null pointer
+    StsVecLengthErr=           -28,  //!< incorrect vector length
+    StsFilterStructContentErr= -29,  //!< incorrect filter structure content
+    StsKernelStructContentErr= -30,  //!< incorrect transform kernel content
+    StsFilterOffsetErr=        -31,  //!< incorrect filter offset value
+    StsBadSize=                -201, //!< the input/output structure size is incorrect
+    StsDivByZero=              -202, //!< division by zero
+    StsInplaceNotSupported=    -203, //!< in-place operation is not supported
+    StsObjectNotFound=         -204, //!< request can't be completed
+    StsUnmatchedFormats=       -205, //!< formats of input/output arrays differ
+    StsBadFlag=                -206, //!< flag is wrong or not supported
+    StsBadPoint=               -207, //!< bad CvPoint
+    StsBadMask=                -208, //!< bad format of mask (neither 8uC1 nor 8sC1)
+    StsUnmatchedSizes=         -209, //!< sizes of input/output structures do not match
+    StsUnsupportedFormat=      -210, //!< the data format/type is not supported by the function
+    StsOutOfRange=             -211, //!< some of parameters are out of range
+    StsParseError=             -212, //!< invalid syntax/structure of the parsed file
+    StsNotImplemented=         -213, //!< the requested function/feature is not implemented
+    StsBadMemBlock=            -214, //!< an allocated block has been corrupted
+    StsAssert=                 -215, //!< assertion failed
+    GpuNotSupported=           -216, //!< no CUDA support
+    GpuApiCallError=           -217, //!< GPU API call error
+    OpenGlNotSupported=        -218, //!< no OpenGL support
+    OpenGlApiCallError=        -219, //!< OpenGL API call error
+    OpenCLApiCallError=        -220, //!< OpenCL API call error
+    OpenCLDoubleNotSupported=  -221,
+    OpenCLInitError=           -222, //!< OpenCL initialization error
+    OpenCLNoAMDBlasFft=        -223
+};
+} //Error
+
+//! @} core_utils
+
+//! @addtogroup core_array
+//! @{
+
+//! matrix decomposition types
+enum DecompTypes {
+    /** Gaussian elimination with the optimal pivot element chosen. */
+    DECOMP_LU       = 0,
+    /** singular value decomposition (SVD) method; the system can be over-defined and/or the matrix
+    src1 can be singular */
+    DECOMP_SVD      = 1,
+    /** eigenvalue decomposition; the matrix src1 must be symmetrical */
+    DECOMP_EIG      = 2,
+    /** Cholesky \f$LL^T\f$ factorization; the matrix src1 must be symmetrical and positively
+    defined */
+    DECOMP_CHOLESKY = 3,
+    /** QR factorization; the system can be over-defined and/or the matrix src1 can be singular */
+    DECOMP_QR       = 4,
+    /** while all the previous flags are mutually exclusive, this flag can be used together with
+    any of the previous; it means that the normal equations
+    \f$\texttt{src1}^T\cdot\texttt{src1}\cdot\texttt{dst}=\texttt{src1}^T\texttt{src2}\f$ are
+    solved instead of the original system
+    \f$\texttt{src1}\cdot\texttt{dst}=\texttt{src2}\f$ */
+    DECOMP_NORMAL   = 16
+};
+
+/** norm types
+
+src1 and src2 denote input arrays.
+*/
+
+enum NormTypes {
+                /**
+                \f[
+                norm =  \forkthree
+                {\|\texttt{src1}\|_{L_{\infty}} =  \max _I | \texttt{src1} (I)|}{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_INF}\) }
+                {\|\texttt{src1}-\texttt{src2}\|_{L_{\infty}} =  \max _I | \texttt{src1} (I) -  \texttt{src2} (I)|}{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_INF}\) }
+                {\frac{\|\texttt{src1}-\texttt{src2}\|_{L_{\infty}}    }{\|\texttt{src2}\|_{L_{\infty}} }}{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_RELATIVE | NORM_INF}\) }
+                \f]
+                */
+                NORM_INF       = 1,
+                /**
+                \f[
+                norm =  \forkthree
+                {\| \texttt{src1} \| _{L_1} =  \sum _I | \texttt{src1} (I)|}{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_L1}\)}
+                { \| \texttt{src1} - \texttt{src2} \| _{L_1} =  \sum _I | \texttt{src1} (I) -  \texttt{src2} (I)|}{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_L1}\) }
+                { \frac{\|\texttt{src1}-\texttt{src2}\|_{L_1} }{\|\texttt{src2}\|_{L_1}} }{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_RELATIVE | NORM_L1}\) }
+                \f]*/
+                 NORM_L1        = 2,
+                 /**
+                 \f[
+                 norm =  \forkthree
+                 { \| \texttt{src1} \| _{L_2} =  \sqrt{\sum_I \texttt{src1}(I)^2} }{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_L2}\) }
+                 { \| \texttt{src1} - \texttt{src2} \| _{L_2} =  \sqrt{\sum_I (\texttt{src1}(I) - \texttt{src2}(I))^2} }{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_L2}\) }
+                 { \frac{\|\texttt{src1}-\texttt{src2}\|_{L_2} }{\|\texttt{src2}\|_{L_2}} }{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_RELATIVE | NORM_L2}\) }
+                 \f]
+                 */
+                 NORM_L2        = 4,
+                 /**
+                 \f[
+                 norm =  \forkthree
+                 { \| \texttt{src1} \| _{L_2} ^{2} = \sum_I \texttt{src1}(I)^2} {if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_L2SQR}\)}
+                 { \| \texttt{src1} - \texttt{src2} \| _{L_2} ^{2} =  \sum_I (\texttt{src1}(I) - \texttt{src2}(I))^2 }{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_L2SQR}\) }
+                 { \left(\frac{\|\texttt{src1}-\texttt{src2}\|_{L_2} }{\|\texttt{src2}\|_{L_2}}\right)^2 }{if  \(\texttt{normType} = \texttt{NORM_RELATIVE | NORM_L2SQR}\) }
+                 \f]
+                 */
+                 NORM_L2SQR     = 5,
+                 /**
+                 In the case of one input array, calculates the Hamming distance of the array from zero,
+                 In the case of two input arrays, calculates the Hamming distance between the arrays.
+                 */
+                 NORM_HAMMING   = 6,
+                 /**
+                 Similar to NORM_HAMMING, but in the calculation, each two bits of the input sequence will
+                 be added and treated as a single bit to be used in the same calculation as NORM_HAMMING.
+                 */
+                 NORM_HAMMING2  = 7,
+                 NORM_TYPE_MASK = 7, //!< bit-mask which can be used to separate norm type from norm flags
+                 NORM_RELATIVE  = 8, //!< flag
+                 NORM_MINMAX    = 32 //!< flag
+               };
+
+//! comparison types
+enum CmpTypes { CMP_EQ = 0, //!< src1 is equal to src2.
+                CMP_GT = 1, //!< src1 is greater than src2.
+                CMP_GE = 2, //!< src1 is greater than or equal to src2.
+                CMP_LT = 3, //!< src1 is less than src2.
+                CMP_LE = 4, //!< src1 is less than or equal to src2.
+                CMP_NE = 5  //!< src1 is unequal to src2.
+              };
+
+//! generalized matrix multiplication flags
+enum GemmFlags { GEMM_1_T = 1, //!< transposes src1
+                 GEMM_2_T = 2, //!< transposes src2
+                 GEMM_3_T = 4 //!< transposes src3
+               };
+
+enum DftFlags {
+    /** performs an inverse 1D or 2D transform instead of the default forward
+        transform. */
+    DFT_INVERSE        = 1,
+    /** scales the result: divide it by the number of array elements. Normally, it is
+        combined with DFT_INVERSE. */
+    DFT_SCALE          = 2,
+    /** performs a forward or inverse transform of every individual row of the input
+        matrix; this flag enables you to transform multiple vectors simultaneously and can be used to
+        decrease the overhead (which is sometimes several times larger than the processing itself) to
+        perform 3D and higher-dimensional transformations and so forth.*/
+    DFT_ROWS           = 4,
+    /** performs a forward transformation of 1D or 2D real array; the result,
+        though being a complex array, has complex-conjugate symmetry (*CCS*, see the function
+        description below for details), and such an array can be packed into a real array of the same
+        size as input, which is the fastest option and which is what the function does by default;
+        however, you may wish to get a full complex array (for simpler spectrum analysis, and so on) -
+        pass the flag to enable the function to produce a full-size complex output array. */
+    DFT_COMPLEX_OUTPUT = 16,
+    /** performs an inverse transformation of a 1D or 2D complex array; the
+        result is normally a complex array of the same size, however, if the input array has
+        conjugate-complex symmetry (for example, it is a result of forward transformation with
+        DFT_COMPLEX_OUTPUT flag), the output is a real array; while the function itself does not
+        check whether the input is symmetrical or not, you can pass the flag and then the function
+        will assume the symmetry and produce the real output array (note that when the input is packed
+        into a real array and inverse transformation is executed, the function treats the input as a
+        packed complex-conjugate symmetrical array, and the output will also be a real array). */
+    DFT_REAL_OUTPUT    = 32,
+    /** specifies that input is complex input. If this flag is set, the input must have 2 channels.
+        On the other hand, for backwards compatibility reason, if input has 2 channels, input is
+        already considered complex. */
+    DFT_COMPLEX_INPUT  = 64,
+    /** performs an inverse 1D or 2D transform instead of the default forward transform. */
+    DCT_INVERSE        = DFT_INVERSE,
+    /** performs a forward or inverse transform of every individual row of the input
+        matrix. This flag enables you to transform multiple vectors simultaneously and can be used to
+        decrease the overhead (which is sometimes several times larger than the processing itself) to
+        perform 3D and higher-dimensional transforms and so forth.*/
+    DCT_ROWS           = DFT_ROWS
+};
+
+//! Various border types, image boundaries are denoted with `|`
+//! @see borderInterpolate, copyMakeBorder
+enum BorderTypes {
+    BORDER_CONSTANT    = 0, //!< `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii`  with some specified `i`
+    BORDER_REPLICATE   = 1, //!< `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
+    BORDER_REFLECT     = 2, //!< `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
+    BORDER_WRAP        = 3, //!< `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
+    BORDER_REFLECT_101 = 4, //!< `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
+    BORDER_TRANSPARENT = 5, //!< `uvwxyz|abcdefgh|ijklmno`
+
+    BORDER_REFLECT101  = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
+    BORDER_DEFAULT     = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
+    BORDER_ISOLATED    = 16 //!< do not look outside of ROI
+};
+
+//! @} core_array
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+/*! @brief Signals an error and raises the exception.
+
+By default the function prints information about the error to stderr,
+then it either stops if setBreakOnError() had been called before or raises the exception.
+It is possible to alternate error processing by using redirectError().
+@param _code - error code (Error::Code)
+@param _err - error description
+@param _func - function name. Available only when the compiler supports getting it
+@param _file - source file name where the error has occurred
+@param _line - line number in the source file where the error has occurred
+@see CV_Error, CV_Error_, CV_Assert, CV_DbgAssert
+ */
+CV_EXPORTS CV_NORETURN void error(int _code, const String& _err, const char* _func, const char* _file, int _line);
+
+#ifdef CV_STATIC_ANALYSIS
+
+// In practice, some macro are not processed correctly (noreturn is not detected).
+// We need to use simplified definition for them.
+#define CV_Error(code, msg) do { (void)(code); (void)(msg); abort(); } while (0)
+#define CV_Error_(code, args) do { (void)(code); (void)(cv::format args); abort(); } while (0)
+#define CV_Assert( expr ) do { if (!(expr)) abort(); } while (0)
+
+#else // CV_STATIC_ANALYSIS
+
+/** @brief Call the error handler.
+
+Currently, the error handler prints the error code and the error message to the standard
+error stream `stderr`. In the Debug configuration, it then provokes memory access violation, so that
+the execution stack and all the parameters can be analyzed by the debugger. In the Release
+configuration, the exception is thrown.
+
+@param code one of Error::Code
+@param msg error message
+*/
+#define CV_Error( code, msg ) cv::error( code, msg, CV_Func, __FILE__, __LINE__ )
+
+/**  @brief Call the error handler.
+
+This macro can be used to construct an error message on-fly to include some dynamic information,
+for example:
+@code
+    // note the extra parentheses around the formatted text message
+    CV_Error_(Error::StsOutOfRange,
+    ("the value at (%d, %d)=%g is out of range", badPt.x, badPt.y, badValue));
+@endcode
+@param code one of Error::Code
+@param args printf-like formatted error message in parentheses
+*/
+#define CV_Error_( code, args ) cv::error( code, cv::format args, CV_Func, __FILE__, __LINE__ )
+
+/** @brief Checks a condition at runtime and throws exception if it fails
+
+The macros CV_Assert (and CV_DbgAssert(expr)) evaluate the specified expression. If it is 0, the macros
+raise an error (see cv::error). The macro CV_Assert checks the condition in both Debug and Release
+configurations while CV_DbgAssert is only retained in the Debug configuration.
+*/
+#define CV_Assert( expr ) do { if(!!(expr)) ; else cv::error( cv::Error::StsAssert, #expr, CV_Func, __FILE__, __LINE__ ); } while(0)
+
+#endif // CV_STATIC_ANALYSIS
+
+//! @cond IGNORED
+#if !defined(__OPENCV_BUILD)  // TODO: backward compatibility only
+#ifndef CV_ErrorNoReturn
+#define CV_ErrorNoReturn CV_Error
+#endif
+#ifndef CV_ErrorNoReturn_
+#define CV_ErrorNoReturn_ CV_Error_
+#endif
+#endif
+
+#define CV_Assert_1 CV_Assert
+#define CV_Assert_2( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_1( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_3( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_2( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_4( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_3( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_5( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_4( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_6( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_5( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_7( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_6( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_8( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_7( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_9( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_8( __VA_ARGS__ ))
+#define CV_Assert_10( expr, ... ) CV_Assert_1(expr); __CV_EXPAND(CV_Assert_9( __VA_ARGS__ ))
+
+#define CV_Assert_N(...) do { __CV_EXPAND(__CV_CAT(CV_Assert_, __CV_VA_NUM_ARGS(__VA_ARGS__)) (__VA_ARGS__)); } while(0)
+
+//! @endcond
+
+#if defined _DEBUG || defined CV_STATIC_ANALYSIS
+#  define CV_DbgAssert(expr) CV_Assert(expr)
+#else
+/** replaced with CV_Assert(expr) in Debug configuration */
+#  define CV_DbgAssert(expr)
+#endif
+
+/*
+ * Hamming distance functor - counts the bit differences between two strings - useful for the Brief descriptor
+ * bit count of A exclusive XOR'ed with B
+ */
+struct CV_EXPORTS Hamming
+{
+    static const NormTypes normType = NORM_HAMMING;
+    typedef unsigned char ValueType;
+    typedef int ResultType;
+
+    /** this will count the bits in a ^ b
+     */
+    ResultType operator()( const unsigned char* a, const unsigned char* b, int size ) const;
+};
+
+typedef Hamming HammingLUT;
+
+/////////////////////////////////// inline norms ////////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline _Tp cv_abs(_Tp x) { return std::abs(x); }
+inline int cv_abs(uchar x) { return x; }
+inline int cv_abs(schar x) { return std::abs(x); }
+inline int cv_abs(ushort x) { return x; }
+inline int cv_abs(short x) { return std::abs(x); }
+
+template<typename _Tp, typename _AccTp> static inline
+_AccTp normL2Sqr(const _Tp* a, int n)
+{
+    _AccTp s = 0;
+    int i=0;
+#if CV_ENABLE_UNROLLED
+    for( ; i <= n - 4; i += 4 )
+    {
+        _AccTp v0 = a[i], v1 = a[i+1], v2 = a[i+2], v3 = a[i+3];
+        s += v0*v0 + v1*v1 + v2*v2 + v3*v3;
+    }
+#endif
+    for( ; i < n; i++ )
+    {
+        _AccTp v = a[i];
+        s += v*v;
+    }
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, typename _AccTp> static inline
+_AccTp normL1(const _Tp* a, int n)
+{
+    _AccTp s = 0;
+    int i = 0;
+#if CV_ENABLE_UNROLLED
+    for(; i <= n - 4; i += 4 )
+    {
+        s += (_AccTp)cv_abs(a[i]) + (_AccTp)cv_abs(a[i+1]) +
+            (_AccTp)cv_abs(a[i+2]) + (_AccTp)cv_abs(a[i+3]);
+    }
+#endif
+    for( ; i < n; i++ )
+        s += cv_abs(a[i]);
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, typename _AccTp> static inline
+_AccTp normInf(const _Tp* a, int n)
+{
+    _AccTp s = 0;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        s = std::max(s, (_AccTp)cv_abs(a[i]));
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, typename _AccTp> static inline
+_AccTp normL2Sqr(const _Tp* a, const _Tp* b, int n)
+{
+    _AccTp s = 0;
+    int i= 0;
+#if CV_ENABLE_UNROLLED
+    for(; i <= n - 4; i += 4 )
+    {
+        _AccTp v0 = _AccTp(a[i] - b[i]), v1 = _AccTp(a[i+1] - b[i+1]), v2 = _AccTp(a[i+2] - b[i+2]), v3 = _AccTp(a[i+3] - b[i+3]);
+        s += v0*v0 + v1*v1 + v2*v2 + v3*v3;
+    }
+#endif
+    for( ; i < n; i++ )
+    {
+        _AccTp v = _AccTp(a[i] - b[i]);
+        s += v*v;
+    }
+    return s;
+}
+
+static inline float normL2Sqr(const float* a, const float* b, int n)
+{
+    float s = 0.f;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        float v = a[i] - b[i];
+        s += v*v;
+    }
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, typename _AccTp> static inline
+_AccTp normL1(const _Tp* a, const _Tp* b, int n)
+{
+    _AccTp s = 0;
+    int i= 0;
+#if CV_ENABLE_UNROLLED
+    for(; i <= n - 4; i += 4 )
+    {
+        _AccTp v0 = _AccTp(a[i] - b[i]), v1 = _AccTp(a[i+1] - b[i+1]), v2 = _AccTp(a[i+2] - b[i+2]), v3 = _AccTp(a[i+3] - b[i+3]);
+        s += std::abs(v0) + std::abs(v1) + std::abs(v2) + std::abs(v3);
+    }
+#endif
+    for( ; i < n; i++ )
+    {
+        _AccTp v = _AccTp(a[i] - b[i]);
+        s += std::abs(v);
+    }
+    return s;
+}
+
+inline float normL1(const float* a, const float* b, int n)
+{
+    float s = 0.f;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        s += std::abs(a[i] - b[i]);
+    }
+    return s;
+}
+
+inline int normL1(const uchar* a, const uchar* b, int n)
+{
+    int s = 0;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        s += std::abs(a[i] - b[i]);
+    }
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, typename _AccTp> static inline
+_AccTp normInf(const _Tp* a, const _Tp* b, int n)
+{
+    _AccTp s = 0;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        _AccTp v0 = a[i] - b[i];
+        s = std::max(s, std::abs(v0));
+    }
+    return s;
+}
+
+/** @brief Computes the cube root of an argument.
+
+ The function cubeRoot computes \f$\sqrt[3]{\texttt{val}}\f$. Negative arguments are handled correctly.
+ NaN and Inf are not handled. The accuracy approaches the maximum possible accuracy for
+ single-precision data.
+ @param val A function argument.
+ */
+CV_EXPORTS_W float cubeRoot(float val);
+
+/** @brief Calculates the angle of a 2D vector in degrees.
+
+ The function fastAtan2 calculates the full-range angle of an input 2D vector. The angle is measured
+ in degrees and varies from 0 to 360 degrees. The accuracy is about 0.3 degrees.
+ @param x x-coordinate of the vector.
+ @param y y-coordinate of the vector.
+ */
+CV_EXPORTS_W float fastAtan2(float y, float x);
+
+/** proxy for hal::LU */
+CV_EXPORTS int LU(float* A, size_t astep, int m, float* b, size_t bstep, int n);
+/** proxy for hal::LU */
+CV_EXPORTS int LU(double* A, size_t astep, int m, double* b, size_t bstep, int n);
+/** proxy for hal::Cholesky */
+CV_EXPORTS bool Cholesky(float* A, size_t astep, int m, float* b, size_t bstep, int n);
+/** proxy for hal::Cholesky */
+CV_EXPORTS bool Cholesky(double* A, size_t astep, int m, double* b, size_t bstep, int n);
+
+////////////////// forward declarations for important OpenCV types //////////////////
+
+//! @cond IGNORED
+
+template<typename _Tp, int cn> class Vec;
+template<typename _Tp, int m, int n> class Matx;
+
+template<typename _Tp> class Complex;
+template<typename _Tp> class Point_;
+template<typename _Tp> class Point3_;
+template<typename _Tp> class Size_;
+template<typename _Tp> class Rect_;
+template<typename _Tp> class Scalar_;
+
+class CV_EXPORTS RotatedRect;
+class CV_EXPORTS Range;
+class CV_EXPORTS TermCriteria;
+class CV_EXPORTS KeyPoint;
+class CV_EXPORTS DMatch;
+class CV_EXPORTS RNG;
+
+class CV_EXPORTS Mat;
+class CV_EXPORTS MatExpr;
+
+class CV_EXPORTS UMat;
+
+class CV_EXPORTS SparseMat;
+typedef Mat MatND;
+
+template<typename _Tp> class Mat_;
+template<typename _Tp> class SparseMat_;
+
+class CV_EXPORTS MatConstIterator;
+class CV_EXPORTS SparseMatIterator;
+class CV_EXPORTS SparseMatConstIterator;
+template<typename _Tp> class MatIterator_;
+template<typename _Tp> class MatConstIterator_;
+template<typename _Tp> class SparseMatIterator_;
+template<typename _Tp> class SparseMatConstIterator_;
+
+namespace ogl
+{
+    class CV_EXPORTS Buffer;
+    class CV_EXPORTS Texture2D;
+    class CV_EXPORTS Arrays;
+}
+
+namespace cuda
+{
+    class CV_EXPORTS GpuMat;
+    class CV_EXPORTS HostMem;
+    class CV_EXPORTS Stream;
+    class CV_EXPORTS Event;
+}
+
+namespace cudev
+{
+    template <typename _Tp> class GpuMat_;
+}
+
+namespace ipp
+{
+CV_EXPORTS   unsigned long long getIppFeatures();
+CV_EXPORTS   void setIppStatus(int status, const char * const funcname = NULL, const char * const filename = NULL,
+                             int line = 0);
+CV_EXPORTS   int getIppStatus();
+CV_EXPORTS   String getIppErrorLocation();
+CV_EXPORTS_W bool   useIPP();
+CV_EXPORTS_W void   setUseIPP(bool flag);
+CV_EXPORTS_W String getIppVersion();
+
+// IPP Not-Exact mode. This function may force use of IPP then both IPP and OpenCV provide proper results
+// but have internal accuracy differences which have too much direct or indirect impact on accuracy tests.
+CV_EXPORTS_W bool useIPP_NotExact();
+CV_EXPORTS_W void setUseIPP_NotExact(bool flag);
+#ifndef DISABLE_OPENCV_3_COMPATIBILITY
+static inline bool useIPP_NE() { return useIPP_NotExact(); }
+static inline void setUseIPP_NE(bool flag) { setUseIPP_NotExact(flag); }
+#endif
+
+} // ipp
+
+//! @endcond
+
+//! @} core_utils
+
+
+
+
+} // cv
+
+#include "opencv2/core/neon_utils.hpp"
+#include "opencv2/core/vsx_utils.hpp"
+#include "opencv2/core/check.hpp"
+
+#endif //OPENCV_CORE_BASE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/bindings_utils.hpp b/include/opencv2/core/bindings_utils.hpp
new file mode 100644
index 0000000..3e73784
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/bindings_utils.hpp
@@ -0,0 +1,49 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_BINDINGS_UTILS_HPP
+#define OPENCV_CORE_BINDINGS_UTILS_HPP
+
+#include <opencv2/core/async.hpp>
+#include <opencv2/core/detail/async_promise.hpp>
+
+namespace cv { namespace utils {
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+CV_EXPORTS_W String dumpInputArray(InputArray argument);
+
+CV_EXPORTS_W String dumpInputArrayOfArrays(InputArrayOfArrays argument);
+
+CV_EXPORTS_W String dumpInputOutputArray(InputOutputArray argument);
+
+CV_EXPORTS_W String dumpInputOutputArrayOfArrays(InputOutputArrayOfArrays argument);
+
+CV_WRAP static inline
+AsyncArray testAsyncArray(InputArray argument)
+{
+    AsyncPromise p;
+    p.setValue(argument);
+    return p.getArrayResult();
+}
+
+CV_WRAP static inline
+AsyncArray testAsyncException()
+{
+    AsyncPromise p;
+    try
+    {
+        CV_Error(Error::StsOk, "Test: Generated async error");
+    }
+    catch (const cv::Exception& e)
+    {
+        p.setException(e);
+    }
+    return p.getArrayResult();
+}
+
+//! @}
+}} // namespace
+
+#endif // OPENCV_CORE_BINDINGS_UTILS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/bufferpool.hpp b/include/opencv2/core/bufferpool.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4698e5d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/bufferpool.hpp
@@ -0,0 +1,40 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2014, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_BUFFER_POOL_HPP
+#define OPENCV_CORE_BUFFER_POOL_HPP
+
+#ifdef _MSC_VER
+#pragma warning(push)
+#pragma warning(disable: 4265)
+#endif
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core
+//! @{
+
+class BufferPoolController
+{
+protected:
+    ~BufferPoolController() { }
+public:
+    virtual size_t getReservedSize() const = 0;
+    virtual size_t getMaxReservedSize() const = 0;
+    virtual void setMaxReservedSize(size_t size) = 0;
+    virtual void freeAllReservedBuffers() = 0;
+};
+
+//! @}
+
+}
+
+#ifdef _MSC_VER
+#pragma warning(pop)
+#endif
+
+#endif // OPENCV_CORE_BUFFER_POOL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/check.hpp b/include/opencv2/core/check.hpp
new file mode 100644
index 0000000..604447e
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/check.hpp
@@ -0,0 +1,159 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CHECK_HPP
+#define OPENCV_CORE_CHECK_HPP
+
+#include <opencv2/core/base.hpp>
+
+namespace cv {
+
+/** Returns string of cv::Mat depth value: CV_8U -> "CV_8U" or "<invalid depth>" */
+CV_EXPORTS const char* depthToString(int depth);
+
+/** Returns string of cv::Mat depth value: CV_8UC3 -> "CV_8UC3" or "<invalid type>" */
+CV_EXPORTS const String typeToString(int type);
+
+
+//! @cond IGNORED
+namespace detail {
+
+/** Returns string of cv::Mat depth value: CV_8U -> "CV_8U" or NULL */
+CV_EXPORTS const char* depthToString_(int depth);
+
+/** Returns string of cv::Mat depth value: CV_8UC3 -> "CV_8UC3" or cv::String() */
+CV_EXPORTS const cv::String typeToString_(int type);
+
+enum TestOp {
+  TEST_CUSTOM = 0,
+  TEST_EQ = 1,
+  TEST_NE = 2,
+  TEST_LE = 3,
+  TEST_LT = 4,
+  TEST_GE = 5,
+  TEST_GT = 6,
+  CV__LAST_TEST_OP
+};
+
+struct CheckContext {
+    const char* func;
+    const char* file;
+    int line;
+    enum TestOp testOp;
+    const char* message;
+    const char* p1_str;
+    const char* p2_str;
+};
+
+#ifndef CV__CHECK_FILENAME
+# define CV__CHECK_FILENAME __FILE__
+#endif
+
+#ifndef CV__CHECK_FUNCTION
+# if defined _MSC_VER
+#   define CV__CHECK_FUNCTION __FUNCSIG__
+# elif defined __GNUC__
+#   define CV__CHECK_FUNCTION __PRETTY_FUNCTION__
+# else
+#   define CV__CHECK_FUNCTION "<unknown>"
+# endif
+#endif
+
+#define CV__CHECK_LOCATION_VARNAME(id) CVAUX_CONCAT(CVAUX_CONCAT(__cv_check_, id), __LINE__)
+#define CV__DEFINE_CHECK_CONTEXT(id, message, testOp, p1_str, p2_str) \
+    static const cv::detail::CheckContext CV__CHECK_LOCATION_VARNAME(id) = \
+            { CV__CHECK_FUNCTION, CV__CHECK_FILENAME, __LINE__, testOp, message, p1_str, p2_str }
+
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const int v1, const int v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const size_t v1, const size_t v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const float v1, const float v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const double v1, const double v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const Size_<int> v1, const Size_<int> v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_MatDepth(const int v1, const int v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_MatType(const int v1, const int v2, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_MatChannels(const int v1, const int v2, const CheckContext& ctx);
+
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const int v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const size_t v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const float v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const double v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_auto(const Size_<int> v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_MatDepth(const int v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_MatType(const int v, const CheckContext& ctx);
+CV_EXPORTS void CV_NORETURN check_failed_MatChannels(const int v, const CheckContext& ctx);
+
+
+#define CV__TEST_EQ(v1, v2) ((v1) == (v2))
+#define CV__TEST_NE(v1, v2) ((v1) != (v2))
+#define CV__TEST_LE(v1, v2) ((v1) <= (v2))
+#define CV__TEST_LT(v1, v2) ((v1) < (v2))
+#define CV__TEST_GE(v1, v2) ((v1) >= (v2))
+#define CV__TEST_GT(v1, v2) ((v1) > (v2))
+
+#define CV__CHECK(id, op, type, v1, v2, v1_str, v2_str, msg_str) do { \
+    if(CV__TEST_##op((v1), (v2))) ; else { \
+        CV__DEFINE_CHECK_CONTEXT(id, msg_str, cv::detail::TEST_ ## op, v1_str, v2_str); \
+        cv::detail::check_failed_ ## type((v1), (v2), CV__CHECK_LOCATION_VARNAME(id)); \
+    } \
+} while (0)
+
+#define CV__CHECK_CUSTOM_TEST(id, type, v, test_expr, v_str, test_expr_str, msg_str) do { \
+    if(!!(test_expr)) ; else { \
+        CV__DEFINE_CHECK_CONTEXT(id, msg_str, cv::detail::TEST_CUSTOM, v_str, test_expr_str); \
+        cv::detail::check_failed_ ## type((v), CV__CHECK_LOCATION_VARNAME(id)); \
+    } \
+} while (0)
+
+} // namespace
+//! @endcond
+
+
+/// Supported values of these types: int, float, double
+#define CV_CheckEQ(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, EQ, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_CheckNE(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, NE, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_CheckLE(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, LE, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_CheckLT(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, LT, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_CheckGE(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, GE, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_CheckGT(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, GT, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+
+/// Check with additional "decoding" of type values in error message
+#define CV_CheckTypeEQ(t1, t2, msg)  CV__CHECK(_, EQ, MatType, t1, t2, #t1, #t2, msg)
+/// Check with additional "decoding" of depth values in error message
+#define CV_CheckDepthEQ(d1, d2, msg)  CV__CHECK(_, EQ, MatDepth, d1, d2, #d1, #d2, msg)
+
+#define CV_CheckChannelsEQ(c1, c2, msg)  CV__CHECK(_, EQ, MatChannels, c1, c2, #c1, #c2, msg)
+
+/// Example: type == CV_8UC1 || type == CV_8UC3
+#define CV_CheckType(t, test_expr, msg)  CV__CHECK_CUSTOM_TEST(_, MatType, t, (test_expr), #t, #test_expr, msg)
+
+/// Example: depth == CV_32F || depth == CV_64F
+#define CV_CheckDepth(t, test_expr, msg)  CV__CHECK_CUSTOM_TEST(_, MatDepth, t, (test_expr), #t, #test_expr, msg)
+
+/// Example: v == A || v == B
+#define CV_Check(v, test_expr, msg)  CV__CHECK_CUSTOM_TEST(_, auto, v, (test_expr), #v, #test_expr, msg)
+
+/// Some complex conditions: CV_Check(src2, src2.empty() || (src2.type() == src1.type() && src2.size() == src1.size()), "src2 should have same size/type as src1")
+// TODO define pretty-printers
+
+#ifndef NDEBUG
+#define CV_DbgCheck(v, test_expr, msg)  CV__CHECK_CUSTOM_TEST(_, auto, v, (test_expr), #v, #test_expr, msg)
+#define CV_DbgCheckEQ(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, EQ, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_DbgCheckNE(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, NE, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_DbgCheckLE(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, LE, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_DbgCheckLT(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, LT, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_DbgCheckGE(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, GE, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#define CV_DbgCheckGT(v1, v2, msg)  CV__CHECK(_, GT, auto, v1, v2, #v1, #v2, msg)
+#else
+#define CV_DbgCheck(v, test_expr, msg)  do { } while (0)
+#define CV_DbgCheckEQ(v1, v2, msg)  do { } while (0)
+#define CV_DbgCheckNE(v1, v2, msg)  do { } while (0)
+#define CV_DbgCheckLE(v1, v2, msg)  do { } while (0)
+#define CV_DbgCheckLT(v1, v2, msg)  do { } while (0)
+#define CV_DbgCheckGE(v1, v2, msg)  do { } while (0)
+#define CV_DbgCheckGT(v1, v2, msg)  do { } while (0)
+#endif
+
+} // namespace
+
+#endif // OPENCV_CORE_CHECK_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/core.hpp b/include/opencv2/core/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4389183
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/core.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
diff --git a/include/opencv2/core/core_c.h b/include/opencv2/core/core_c.h
new file mode 100644
index 0000000..3937c49
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/core_c.h
@@ -0,0 +1,3125 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+
+#ifndef OPENCV_CORE_C_H
+#define OPENCV_CORE_C_H
+
+#include "opencv2/core/types_c.h"
+
+#ifdef __cplusplus
+#  ifdef _MSC_VER
+/* disable warning C4190: 'function' has C-linkage specified, but returns UDT 'typename'
+                          which is incompatible with C
+
+   It is OK to disable it because we only extend few plain structures with
+   C++ construrtors for simpler interoperability with C++ API of the library
+*/
+#    pragma warning(disable:4190)
+#  elif defined __clang__ && __clang_major__ >= 3
+#    pragma GCC diagnostic ignored "-Wreturn-type-c-linkage"
+#  endif
+#endif
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif
+
+/** @addtogroup core_c
+    @{
+*/
+
+/****************************************************************************************\
+*          Array allocation, deallocation, initialization and access to elements         *
+\****************************************************************************************/
+
+/** `malloc` wrapper.
+   If there is no enough memory, the function
+   (as well as other OpenCV functions that call cvAlloc)
+   raises an error. */
+CVAPI(void*)  cvAlloc( size_t size );
+
+/** `free` wrapper.
+   Here and further all the memory releasing functions
+   (that all call cvFree) take double pointer in order to
+   to clear pointer to the data after releasing it.
+   Passing pointer to NULL pointer is Ok: nothing happens in this case
+*/
+CVAPI(void)   cvFree_( void* ptr );
+#define cvFree(ptr) (cvFree_(*(ptr)), *(ptr)=0)
+
+/** @brief Creates an image header but does not allocate the image data.
+
+@param size Image width and height
+@param depth Image depth (see cvCreateImage )
+@param channels Number of channels (see cvCreateImage )
+ */
+CVAPI(IplImage*)  cvCreateImageHeader( CvSize size, int depth, int channels );
+
+/** @brief Initializes an image header that was previously allocated.
+
+The returned IplImage\* points to the initialized header.
+@param image Image header to initialize
+@param size Image width and height
+@param depth Image depth (see cvCreateImage )
+@param channels Number of channels (see cvCreateImage )
+@param origin Top-left IPL_ORIGIN_TL or bottom-left IPL_ORIGIN_BL
+@param align Alignment for image rows, typically 4 or 8 bytes
+ */
+CVAPI(IplImage*) cvInitImageHeader( IplImage* image, CvSize size, int depth,
+                                   int channels, int origin CV_DEFAULT(0),
+                                   int align CV_DEFAULT(4));
+
+/** @brief Creates an image header and allocates the image data.
+
+This function call is equivalent to the following code:
+@code
+    header = cvCreateImageHeader(size, depth, channels);
+    cvCreateData(header);
+@endcode
+@param size Image width and height
+@param depth Bit depth of image elements. See IplImage for valid depths.
+@param channels Number of channels per pixel. See IplImage for details. This function only creates
+images with interleaved channels.
+ */
+CVAPI(IplImage*)  cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
+
+/** @brief Deallocates an image header.
+
+This call is an analogue of :
+@code
+    if(image )
+    {
+        iplDeallocate(*image, IPL_IMAGE_HEADER | IPL_IMAGE_ROI);
+        *image = 0;
+    }
+@endcode
+but it does not use IPL functions by default (see the CV_TURN_ON_IPL_COMPATIBILITY macro).
+@param image Double pointer to the image header
+ */
+CVAPI(void)  cvReleaseImageHeader( IplImage** image );
+
+/** @brief Deallocates the image header and the image data.
+
+This call is a shortened form of :
+@code
+    if(*image )
+    {
+        cvReleaseData(*image);
+        cvReleaseImageHeader(image);
+    }
+@endcode
+@param image Double pointer to the image header
+*/
+CVAPI(void)  cvReleaseImage( IplImage** image );
+
+/** Creates a copy of IPL image (widthStep may differ) */
+CVAPI(IplImage*) cvCloneImage( const IplImage* image );
+
+/** @brief Sets the channel of interest in an IplImage.
+
+If the ROI is set to NULL and the coi is *not* 0, the ROI is allocated. Most OpenCV functions do
+*not* support the COI setting, so to process an individual image/matrix channel one may copy (via
+cvCopy or cvSplit) the channel to a separate image/matrix, process it and then copy the result
+back (via cvCopy or cvMerge) if needed.
+@param image A pointer to the image header
+@param coi The channel of interest. 0 - all channels are selected, 1 - first channel is selected,
+etc. Note that the channel indices become 1-based.
+ */
+CVAPI(void)  cvSetImageCOI( IplImage* image, int coi );
+
+/** @brief Returns the index of the channel of interest.
+
+Returns the channel of interest of in an IplImage. Returned values correspond to the coi in
+cvSetImageCOI.
+@param image A pointer to the image header
+ */
+CVAPI(int)  cvGetImageCOI( const IplImage* image );
+
+/** @brief Sets an image Region Of Interest (ROI) for a given rectangle.
+
+If the original image ROI was NULL and the rect is not the whole image, the ROI structure is
+allocated.
+
+Most OpenCV functions support the use of ROI and treat the image rectangle as a separate image. For
+example, all of the pixel coordinates are counted from the top-left (or bottom-left) corner of the
+ROI, not the original image.
+@param image A pointer to the image header
+@param rect The ROI rectangle
+ */
+CVAPI(void)  cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );
+
+/** @brief Resets the image ROI to include the entire image and releases the ROI structure.
+
+This produces a similar result to the following, but in addition it releases the ROI structure. :
+@code
+    cvSetImageROI(image, cvRect(0, 0, image->width, image->height ));
+    cvSetImageCOI(image, 0);
+@endcode
+@param image A pointer to the image header
+ */
+CVAPI(void)  cvResetImageROI( IplImage* image );
+
+/** @brief Returns the image ROI.
+
+If there is no ROI set, cvRect(0,0,image-\>width,image-\>height) is returned.
+@param image A pointer to the image header
+ */
+CVAPI(CvRect) cvGetImageROI( const IplImage* image );
+
+/** @brief Creates a matrix header but does not allocate the matrix data.
+
+The function allocates a new matrix header and returns a pointer to it. The matrix data can then be
+allocated using cvCreateData or set explicitly to user-allocated data via cvSetData.
+@param rows Number of rows in the matrix
+@param cols Number of columns in the matrix
+@param type Type of the matrix elements, see cvCreateMat
+ */
+CVAPI(CvMat*)  cvCreateMatHeader( int rows, int cols, int type );
+
+#define CV_AUTOSTEP  0x7fffffff
+
+/** @brief Initializes a pre-allocated matrix header.
+
+This function is often used to process raw data with OpenCV matrix functions. For example, the
+following code computes the matrix product of two matrices, stored as ordinary arrays:
+@code
+    double a[] = { 1, 2, 3, 4,
+                   5, 6, 7, 8,
+                   9, 10, 11, 12 };
+
+    double b[] = { 1, 5, 9,
+                   2, 6, 10,
+                   3, 7, 11,
+                   4, 8, 12 };
+
+    double c[9];
+    CvMat Ma, Mb, Mc ;
+
+    cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);
+    cvInitMatHeader(&Mb, 4, 3, CV_64FC1, b);
+    cvInitMatHeader(&Mc, 3, 3, CV_64FC1, c);
+
+    cvMatMulAdd(&Ma, &Mb, 0, &Mc);
+    // the c array now contains the product of a (3x4) and b (4x3)
+@endcode
+@param mat A pointer to the matrix header to be initialized
+@param rows Number of rows in the matrix
+@param cols Number of columns in the matrix
+@param type Type of the matrix elements, see cvCreateMat .
+@param data Optional: data pointer assigned to the matrix header
+@param step Optional: full row width in bytes of the assigned data. By default, the minimal
+possible step is used which assumes there are no gaps between subsequent rows of the matrix.
+ */
+CVAPI(CvMat*) cvInitMatHeader( CvMat* mat, int rows, int cols,
+                              int type, void* data CV_DEFAULT(NULL),
+                              int step CV_DEFAULT(CV_AUTOSTEP) );
+
+/** @brief Creates a matrix header and allocates the matrix data.
+
+The function call is equivalent to the following code:
+@code
+    CvMat* mat = cvCreateMatHeader(rows, cols, type);
+    cvCreateData(mat);
+@endcode
+@param rows Number of rows in the matrix
+@param cols Number of columns in the matrix
+@param type The type of the matrix elements in the form
+CV_\<bit depth\>\<S|U|F\>C\<number of channels\> , where S=signed, U=unsigned, F=float. For
+example, CV _ 8UC1 means the elements are 8-bit unsigned and the there is 1 channel, and CV _
+32SC2 means the elements are 32-bit signed and there are 2 channels.
+ */
+CVAPI(CvMat*)  cvCreateMat( int rows, int cols, int type );
+
+/** @brief Deallocates a matrix.
+
+The function decrements the matrix data reference counter and deallocates matrix header. If the data
+reference counter is 0, it also deallocates the data. :
+@code
+    if(*mat )
+        cvDecRefData(*mat);
+    cvFree((void**)mat);
+@endcode
+@param mat Double pointer to the matrix
+ */
+CVAPI(void)  cvReleaseMat( CvMat** mat );
+
+/** @brief Decrements an array data reference counter.
+
+The function decrements the data reference counter in a CvMat or CvMatND if the reference counter
+
+pointer is not NULL. If the counter reaches zero, the data is deallocated. In the current
+implementation the reference counter is not NULL only if the data was allocated using the
+cvCreateData function. The counter will be NULL in other cases such as: external data was assigned
+to the header using cvSetData, header is part of a larger matrix or image, or the header was
+converted from an image or n-dimensional matrix header.
+@param arr Pointer to an array header
+ */
+CV_INLINE  void  cvDecRefData( CvArr* arr )
+{
+    if( CV_IS_MAT( arr ))
+    {
+        CvMat* mat = (CvMat*)arr;
+        mat->data.ptr = NULL;
+        if( mat->refcount != NULL && --*mat->refcount == 0 )
+            cvFree( &mat->refcount );
+        mat->refcount = NULL;
+    }
+    else if( CV_IS_MATND( arr ))
+    {
+        CvMatND* mat = (CvMatND*)arr;
+        mat->data.ptr = NULL;
+        if( mat->refcount != NULL && --*mat->refcount == 0 )
+            cvFree( &mat->refcount );
+        mat->refcount = NULL;
+    }
+}
+
+/** @brief Increments array data reference counter.
+
+The function increments CvMat or CvMatND data reference counter and returns the new counter value if
+the reference counter pointer is not NULL, otherwise it returns zero.
+@param arr Array header
+ */
+CV_INLINE  int  cvIncRefData( CvArr* arr )
+{
+    int refcount = 0;
+    if( CV_IS_MAT( arr ))
+    {
+        CvMat* mat = (CvMat*)arr;
+        if( mat->refcount != NULL )
+            refcount = ++*mat->refcount;
+    }
+    else if( CV_IS_MATND( arr ))
+    {
+        CvMatND* mat = (CvMatND*)arr;
+        if( mat->refcount != NULL )
+            refcount = ++*mat->refcount;
+    }
+    return refcount;
+}
+
+
+/** Creates an exact copy of the input matrix (except, may be, step value) */
+CVAPI(CvMat*) cvCloneMat( const CvMat* mat );
+
+
+/** @brief Returns matrix header corresponding to the rectangular sub-array of input image or matrix.
+
+The function returns header, corresponding to a specified rectangle of the input array. In other
+
+words, it allows the user to treat a rectangular part of input array as a stand-alone array. ROI is
+taken into account by the function so the sub-array of ROI is actually extracted.
+@param arr Input array
+@param submat Pointer to the resultant sub-array header
+@param rect Zero-based coordinates of the rectangle of interest
+ */
+CVAPI(CvMat*) cvGetSubRect( const CvArr* arr, CvMat* submat, CvRect rect );
+#define cvGetSubArr cvGetSubRect
+
+/** @brief Returns array row or row span.
+
+The function returns the header, corresponding to a specified row/row span of the input array.
+cvGetRow(arr, submat, row) is a shortcut for cvGetRows(arr, submat, row, row+1).
+@param arr Input array
+@param submat Pointer to the resulting sub-array header
+@param start_row Zero-based index of the starting row (inclusive) of the span
+@param end_row Zero-based index of the ending row (exclusive) of the span
+@param delta_row Index step in the row span. That is, the function extracts every delta_row -th
+row from start_row and up to (but not including) end_row .
+ */
+CVAPI(CvMat*) cvGetRows( const CvArr* arr, CvMat* submat,
+                        int start_row, int end_row,
+                        int delta_row CV_DEFAULT(1));
+
+/** @overload
+@param arr Input array
+@param submat Pointer to the resulting sub-array header
+@param row Zero-based index of the selected row
+*/
+CV_INLINE  CvMat*  cvGetRow( const CvArr* arr, CvMat* submat, int row )
+{
+    return cvGetRows( arr, submat, row, row + 1, 1 );
+}
+
+
+/** @brief Returns one of more array columns.
+
+The function returns the header, corresponding to a specified column span of the input array. That
+
+is, no data is copied. Therefore, any modifications of the submatrix will affect the original array.
+If you need to copy the columns, use cvCloneMat. cvGetCol(arr, submat, col) is a shortcut for
+cvGetCols(arr, submat, col, col+1).
+@param arr Input array
+@param submat Pointer to the resulting sub-array header
+@param start_col Zero-based index of the starting column (inclusive) of the span
+@param end_col Zero-based index of the ending column (exclusive) of the span
+ */
+CVAPI(CvMat*) cvGetCols( const CvArr* arr, CvMat* submat,
+                        int start_col, int end_col );
+
+/** @overload
+@param arr Input array
+@param submat Pointer to the resulting sub-array header
+@param col Zero-based index of the selected column
+*/
+CV_INLINE  CvMat*  cvGetCol( const CvArr* arr, CvMat* submat, int col )
+{
+    return cvGetCols( arr, submat, col, col + 1 );
+}
+
+/** @brief Returns one of array diagonals.
+
+The function returns the header, corresponding to a specified diagonal of the input array.
+@param arr Input array
+@param submat Pointer to the resulting sub-array header
+@param diag Index of the array diagonal. Zero value corresponds to the main diagonal, -1
+corresponds to the diagonal above the main, 1 corresponds to the diagonal below the main, and so
+forth.
+ */
+CVAPI(CvMat*) cvGetDiag( const CvArr* arr, CvMat* submat,
+                            int diag CV_DEFAULT(0));
+
+/** low-level scalar <-> raw data conversion functions */
+CVAPI(void) cvScalarToRawData( const CvScalar* scalar, void* data, int type,
+                              int extend_to_12 CV_DEFAULT(0) );
+
+CVAPI(void) cvRawDataToScalar( const void* data, int type, CvScalar* scalar );
+
+/** @brief Creates a new matrix header but does not allocate the matrix data.
+
+The function allocates a header for a multi-dimensional dense array. The array data can further be
+allocated using cvCreateData or set explicitly to user-allocated data via cvSetData.
+@param dims Number of array dimensions
+@param sizes Array of dimension sizes
+@param type Type of array elements, see cvCreateMat
+ */
+CVAPI(CvMatND*)  cvCreateMatNDHeader( int dims, const int* sizes, int type );
+
+/** @brief Creates the header and allocates the data for a multi-dimensional dense array.
+
+This function call is equivalent to the following code:
+@code
+    CvMatND* mat = cvCreateMatNDHeader(dims, sizes, type);
+    cvCreateData(mat);
+@endcode
+@param dims Number of array dimensions. This must not exceed CV_MAX_DIM (32 by default, but can be
+changed at build time).
+@param sizes Array of dimension sizes.
+@param type Type of array elements, see cvCreateMat .
+ */
+CVAPI(CvMatND*)  cvCreateMatND( int dims, const int* sizes, int type );
+
+/** @brief Initializes a pre-allocated multi-dimensional array header.
+
+@param mat A pointer to the array header to be initialized
+@param dims The number of array dimensions
+@param sizes An array of dimension sizes
+@param type Type of array elements, see cvCreateMat
+@param data Optional data pointer assigned to the matrix header
+ */
+CVAPI(CvMatND*)  cvInitMatNDHeader( CvMatND* mat, int dims, const int* sizes,
+                                    int type, void* data CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Deallocates a multi-dimensional array.
+
+The function decrements the array data reference counter and releases the array header. If the
+reference counter reaches 0, it also deallocates the data. :
+@code
+    if(*mat )
+        cvDecRefData(*mat);
+    cvFree((void**)mat);
+@endcode
+@param mat Double pointer to the array
+ */
+CV_INLINE  void  cvReleaseMatND( CvMatND** mat )
+{
+    cvReleaseMat( (CvMat**)mat );
+}
+
+/** Creates a copy of CvMatND (except, may be, steps) */
+CVAPI(CvMatND*) cvCloneMatND( const CvMatND* mat );
+
+/** @brief Creates sparse array.
+
+The function allocates a multi-dimensional sparse array. Initially the array contain no elements,
+that is PtrND and other related functions will return 0 for every index.
+@param dims Number of array dimensions. In contrast to the dense matrix, the number of dimensions is
+practically unlimited (up to \f$2^{16}\f$ ).
+@param sizes Array of dimension sizes
+@param type Type of array elements. The same as for CvMat
+ */
+CVAPI(CvSparseMat*)  cvCreateSparseMat( int dims, const int* sizes, int type );
+
+/** @brief Deallocates sparse array.
+
+The function releases the sparse array and clears the array pointer upon exit.
+@param mat Double pointer to the array
+ */
+CVAPI(void)  cvReleaseSparseMat( CvSparseMat** mat );
+
+/** Creates a copy of CvSparseMat (except, may be, zero items) */
+CVAPI(CvSparseMat*) cvCloneSparseMat( const CvSparseMat* mat );
+
+/** @brief Initializes sparse array elements iterator.
+
+The function initializes iterator of sparse array elements and returns pointer to the first element,
+or NULL if the array is empty.
+@param mat Input array
+@param mat_iterator Initialized iterator
+ */
+CVAPI(CvSparseNode*) cvInitSparseMatIterator( const CvSparseMat* mat,
+                                              CvSparseMatIterator* mat_iterator );
+
+/** @brief Returns the next sparse matrix element
+
+The function moves iterator to the next sparse matrix element and returns pointer to it. In the
+current version there is no any particular order of the elements, because they are stored in the
+hash table. The sample below demonstrates how to iterate through the sparse matrix:
+@code
+    // print all the non-zero sparse matrix elements and compute their sum
+    double sum = 0;
+    int i, dims = cvGetDims(sparsemat);
+    CvSparseMatIterator it;
+    CvSparseNode* node = cvInitSparseMatIterator(sparsemat, &it);
+
+    for(; node != 0; node = cvGetNextSparseNode(&it))
+    {
+        int* idx = CV_NODE_IDX(array, node);
+        float val = *(float*)CV_NODE_VAL(array, node);
+        printf("M");
+        for(i = 0; i < dims; i++ )
+            printf("[%d]", idx[i]);
+        printf("=%g\n", val);
+
+        sum += val;
+    }
+
+    printf("nTotal sum = %g\n", sum);
+@endcode
+@param mat_iterator Sparse array iterator
+ */
+CV_INLINE CvSparseNode* cvGetNextSparseNode( CvSparseMatIterator* mat_iterator )
+{
+    if( mat_iterator->node->next )
+        return mat_iterator->node = mat_iterator->node->next;
+    else
+    {
+        int idx;
+        for( idx = ++mat_iterator->curidx; idx < mat_iterator->mat->hashsize; idx++ )
+        {
+            CvSparseNode* node = (CvSparseNode*)mat_iterator->mat->hashtable[idx];
+            if( node )
+            {
+                mat_iterator->curidx = idx;
+                return mat_iterator->node = node;
+            }
+        }
+        return NULL;
+    }
+}
+
+
+#define CV_MAX_ARR 10
+
+/** matrix iterator: used for n-ary operations on dense arrays */
+typedef struct CvNArrayIterator
+{
+    int count; /**< number of arrays */
+    int dims; /**< number of dimensions to iterate */
+    CvSize size; /**< maximal common linear size: { width = size, height = 1 } */
+    uchar* ptr[CV_MAX_ARR]; /**< pointers to the array slices */
+    int stack[CV_MAX_DIM]; /**< for internal use */
+    CvMatND* hdr[CV_MAX_ARR]; /**< pointers to the headers of the
+                                 matrices that are processed */
+}
+CvNArrayIterator;
+
+#define CV_NO_DEPTH_CHECK     1
+#define CV_NO_CN_CHECK        2
+#define CV_NO_SIZE_CHECK      4
+
+/** initializes iterator that traverses through several arrays simultaneously
+   (the function together with cvNextArraySlice is used for
+    N-ari element-wise operations) */
+CVAPI(int) cvInitNArrayIterator( int count, CvArr** arrs,
+                                 const CvArr* mask, CvMatND* stubs,
+                                 CvNArrayIterator* array_iterator,
+                                 int flags CV_DEFAULT(0) );
+
+/** returns zero value if iteration is finished, non-zero (slice length) otherwise */
+CVAPI(int) cvNextNArraySlice( CvNArrayIterator* array_iterator );
+
+
+/** @brief Returns type of array elements.
+
+The function returns type of the array elements. In the case of IplImage the type is converted to
+CvMat-like representation. For example, if the image has been created as:
+@code
+    IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 3);
+@endcode
+The code cvGetElemType(img) will return CV_8UC3.
+@param arr Input array
+ */
+CVAPI(int) cvGetElemType( const CvArr* arr );
+
+/** @brief Return number of array dimensions
+
+The function returns the array dimensionality and the array of dimension sizes. In the case of
+IplImage or CvMat it always returns 2 regardless of number of image/matrix rows. For example, the
+following code calculates total number of array elements:
+@code
+    int sizes[CV_MAX_DIM];
+    int i, total = 1;
+    int dims = cvGetDims(arr, size);
+    for(i = 0; i < dims; i++ )
+        total *= sizes[i];
+@endcode
+@param arr Input array
+@param sizes Optional output vector of the array dimension sizes. For 2d arrays the number of rows
+(height) goes first, number of columns (width) next.
+ */
+CVAPI(int) cvGetDims( const CvArr* arr, int* sizes CV_DEFAULT(NULL) );
+
+
+/** @brief Returns array size along the specified dimension.
+
+@param arr Input array
+@param index Zero-based dimension index (for matrices 0 means number of rows, 1 means number of
+columns; for images 0 means height, 1 means width)
+ */
+CVAPI(int) cvGetDimSize( const CvArr* arr, int index );
+
+
+/** @brief Return pointer to a particular array element.
+
+The functions return a pointer to a specific array element. Number of array dimension should match
+to the number of indices passed to the function except for cvPtr1D function that can be used for
+sequential access to 1D, 2D or nD dense arrays.
+
+The functions can be used for sparse arrays as well - if the requested node does not exist they
+create it and set it to zero.
+
+All these as well as other functions accessing array elements ( cvGetND , cvGetRealND , cvSet
+, cvSetND , cvSetRealND ) raise an error in case if the element index is out of range.
+@param arr Input array
+@param idx0 The first zero-based component of the element index
+@param type Optional output parameter: type of matrix elements
+ */
+CVAPI(uchar*) cvPtr1D( const CvArr* arr, int idx0, int* type CV_DEFAULT(NULL));
+/** @overload */
+CVAPI(uchar*) cvPtr2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int* type CV_DEFAULT(NULL) );
+/** @overload */
+CVAPI(uchar*) cvPtr3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2,
+                      int* type CV_DEFAULT(NULL));
+/** @overload
+@param arr Input array
+@param idx Array of the element indices
+@param type Optional output parameter: type of matrix elements
+@param create_node Optional input parameter for sparse matrices. Non-zero value of the parameter
+means that the requested element is created if it does not exist already.
+@param precalc_hashval Optional input parameter for sparse matrices. If the pointer is not NULL,
+the function does not recalculate the node hash value, but takes it from the specified location.
+It is useful for speeding up pair-wise operations (TODO: provide an example)
+*/
+CVAPI(uchar*) cvPtrND( const CvArr* arr, const int* idx, int* type CV_DEFAULT(NULL),
+                      int create_node CV_DEFAULT(1),
+                      unsigned* precalc_hashval CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** @brief Return a specific array element.
+
+The functions return a specific array element. In the case of a sparse array the functions return 0
+if the requested node does not exist (no new node is created by the functions).
+@param arr Input array
+@param idx0 The first zero-based component of the element index
+ */
+CVAPI(CvScalar) cvGet1D( const CvArr* arr, int idx0 );
+/** @overload */
+CVAPI(CvScalar) cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );
+/** @overload */
+CVAPI(CvScalar) cvGet3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2 );
+/** @overload
+@param arr Input array
+@param idx Array of the element indices
+*/
+CVAPI(CvScalar) cvGetND( const CvArr* arr, const int* idx );
+
+/** @brief Return a specific element of single-channel 1D, 2D, 3D or nD array.
+
+Returns a specific element of a single-channel array. If the array has multiple channels, a runtime
+error is raised. Note that Get?D functions can be used safely for both single-channel and
+multiple-channel arrays though they are a bit slower.
+
+In the case of a sparse array the functions return 0 if the requested node does not exist (no new
+node is created by the functions).
+@param arr Input array. Must have a single channel.
+@param idx0 The first zero-based component of the element index
+ */
+CVAPI(double) cvGetReal1D( const CvArr* arr, int idx0 );
+/** @overload */
+CVAPI(double) cvGetReal2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );
+/** @overload */
+CVAPI(double) cvGetReal3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2 );
+/** @overload
+@param arr Input array. Must have a single channel.
+@param idx Array of the element indices
+*/
+CVAPI(double) cvGetRealND( const CvArr* arr, const int* idx );
+
+/** @brief Change the particular array element.
+
+The functions assign the new value to a particular array element. In the case of a sparse array the
+functions create the node if it does not exist yet.
+@param arr Input array
+@param idx0 The first zero-based component of the element index
+@param value The assigned value
+ */
+CVAPI(void) cvSet1D( CvArr* arr, int idx0, CvScalar value );
+/** @overload */
+CVAPI(void) cvSet2D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value );
+/** @overload */
+CVAPI(void) cvSet3D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2, CvScalar value );
+/** @overload
+@param arr Input array
+@param idx Array of the element indices
+@param value The assigned value
+*/
+CVAPI(void) cvSetND( CvArr* arr, const int* idx, CvScalar value );
+
+/** @brief Change a specific array element.
+
+The functions assign a new value to a specific element of a single-channel array. If the array has
+multiple channels, a runtime error is raised. Note that the Set\*D function can be used safely for
+both single-channel and multiple-channel arrays, though they are a bit slower.
+
+In the case of a sparse array the functions create the node if it does not yet exist.
+@param arr Input array
+@param idx0 The first zero-based component of the element index
+@param value The assigned value
+ */
+CVAPI(void) cvSetReal1D( CvArr* arr, int idx0, double value );
+/** @overload */
+CVAPI(void) cvSetReal2D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, double value );
+/** @overload */
+CVAPI(void) cvSetReal3D( CvArr* arr, int idx0,
+                        int idx1, int idx2, double value );
+/** @overload
+@param arr Input array
+@param idx Array of the element indices
+@param value The assigned value
+*/
+CVAPI(void) cvSetRealND( CvArr* arr, const int* idx, double value );
+
+/** clears element of ND dense array,
+   in case of sparse arrays it deletes the specified node */
+CVAPI(void) cvClearND( CvArr* arr, const int* idx );
+
+/** @brief Returns matrix header for arbitrary array.
+
+The function returns a matrix header for the input array that can be a matrix - CvMat, an image -
+IplImage, or a multi-dimensional dense array - CvMatND (the third option is allowed only if
+allowND != 0) . In the case of matrix the function simply returns the input pointer. In the case of
+IplImage\* or CvMatND it initializes the header structure with parameters of the current image ROI
+and returns &header. Because COI is not supported by CvMat, it is returned separately.
+
+The function provides an easy way to handle both types of arrays - IplImage and CvMat using the same
+code. Input array must have non-zero data pointer, otherwise the function will report an error.
+
+@note If the input array is IplImage with planar data layout and COI set, the function returns the
+pointer to the selected plane and COI == 0. This feature allows user to process IplImage structures
+with planar data layout, even though OpenCV does not support such images.
+@param arr Input array
+@param header Pointer to CvMat structure used as a temporary buffer
+@param coi Optional output parameter for storing COI
+@param allowND If non-zero, the function accepts multi-dimensional dense arrays (CvMatND\*) and
+returns 2D matrix (if CvMatND has two dimensions) or 1D matrix (when CvMatND has 1 dimension or
+more than 2 dimensions). The CvMatND array must be continuous.
+@sa cvGetImage, cvarrToMat.
+ */
+CVAPI(CvMat*) cvGetMat( const CvArr* arr, CvMat* header,
+                       int* coi CV_DEFAULT(NULL),
+                       int allowND CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Returns image header for arbitrary array.
+
+The function returns the image header for the input array that can be a matrix (CvMat) or image
+(IplImage). In the case of an image the function simply returns the input pointer. In the case of
+CvMat it initializes an image_header structure with the parameters of the input matrix. Note that
+if we transform IplImage to CvMat using cvGetMat and then transform CvMat back to IplImage using
+this function, we will get different headers if the ROI is set in the original image.
+@param arr Input array
+@param image_header Pointer to IplImage structure used as a temporary buffer
+ */
+CVAPI(IplImage*) cvGetImage( const CvArr* arr, IplImage* image_header );
+
+
+/** @brief Changes the shape of a multi-dimensional array without copying the data.
+
+The function is an advanced version of cvReshape that can work with multi-dimensional arrays as
+well (though it can work with ordinary images and matrices) and change the number of dimensions.
+
+Below are the two samples from the cvReshape description rewritten using cvReshapeMatND:
+@code
+    IplImage* color_img = cvCreateImage(cvSize(320,240), IPL_DEPTH_8U, 3);
+    IplImage gray_img_hdr, *gray_img;
+    gray_img = (IplImage*)cvReshapeMatND(color_img, sizeof(gray_img_hdr), &gray_img_hdr, 1, 0, 0);
+    ...
+    int size[] = { 2, 2, 2 };
+    CvMatND* mat = cvCreateMatND(3, size, CV_32F);
+    CvMat row_header, *row;
+    row = (CvMat*)cvReshapeMatND(mat, sizeof(row_header), &row_header, 0, 1, 0);
+@endcode
+In C, the header file for this function includes a convenient macro cvReshapeND that does away with
+the sizeof_header parameter. So, the lines containing the call to cvReshapeMatND in the examples
+may be replaced as follow:
+@code
+    gray_img = (IplImage*)cvReshapeND(color_img, &gray_img_hdr, 1, 0, 0);
+    ...
+    row = (CvMat*)cvReshapeND(mat, &row_header, 0, 1, 0);
+@endcode
+@param arr Input array
+@param sizeof_header Size of output header to distinguish between IplImage, CvMat and CvMatND
+output headers
+@param header Output header to be filled
+@param new_cn New number of channels. new_cn = 0 means that the number of channels remains
+unchanged.
+@param new_dims New number of dimensions. new_dims = 0 means that the number of dimensions
+remains the same.
+@param new_sizes Array of new dimension sizes. Only new_dims-1 values are used, because the
+total number of elements must remain the same. Thus, if new_dims = 1, new_sizes array is not
+used.
+ */
+CVAPI(CvArr*) cvReshapeMatND( const CvArr* arr,
+                             int sizeof_header, CvArr* header,
+                             int new_cn, int new_dims, int* new_sizes );
+
+#define cvReshapeND( arr, header, new_cn, new_dims, new_sizes )   \
+      cvReshapeMatND( (arr), sizeof(*(header)), (header),         \
+                      (new_cn), (new_dims), (new_sizes))
+
+/** @brief Changes shape of matrix/image without copying data.
+
+The function initializes the CvMat header so that it points to the same data as the original array
+but has a different shape - different number of channels, different number of rows, or both.
+
+The following example code creates one image buffer and two image headers, the first is for a
+320x240x3 image and the second is for a 960x240x1 image:
+@code
+    IplImage* color_img = cvCreateImage(cvSize(320,240), IPL_DEPTH_8U, 3);
+    CvMat gray_mat_hdr;
+    IplImage gray_img_hdr, *gray_img;
+    cvReshape(color_img, &gray_mat_hdr, 1);
+    gray_img = cvGetImage(&gray_mat_hdr, &gray_img_hdr);
+@endcode
+And the next example converts a 3x3 matrix to a single 1x9 vector:
+@code
+    CvMat* mat = cvCreateMat(3, 3, CV_32F);
+    CvMat row_header, *row;
+    row = cvReshape(mat, &row_header, 0, 1);
+@endcode
+@param arr Input array
+@param header Output header to be filled
+@param new_cn New number of channels. 'new_cn = 0' means that the number of channels remains
+unchanged.
+@param new_rows New number of rows. 'new_rows = 0' means that the number of rows remains
+unchanged unless it needs to be changed according to new_cn value.
+*/
+CVAPI(CvMat*) cvReshape( const CvArr* arr, CvMat* header,
+                        int new_cn, int new_rows CV_DEFAULT(0) );
+
+/** Repeats source 2d array several times in both horizontal and
+   vertical direction to fill destination array */
+CVAPI(void) cvRepeat( const CvArr* src, CvArr* dst );
+
+/** @brief Allocates array data
+
+The function allocates image, matrix or multi-dimensional dense array data. Note that in the case of
+matrix types OpenCV allocation functions are used. In the case of IplImage they are used unless
+CV_TURN_ON_IPL_COMPATIBILITY() has been called before. In the latter case IPL functions are used
+to allocate the data.
+@param arr Array header
+ */
+CVAPI(void)  cvCreateData( CvArr* arr );
+
+/** @brief Releases array data.
+
+The function releases the array data. In the case of CvMat or CvMatND it simply calls
+cvDecRefData(), that is the function can not deallocate external data. See also the note to
+cvCreateData .
+@param arr Array header
+ */
+CVAPI(void)  cvReleaseData( CvArr* arr );
+
+/** @brief Assigns user data to the array header.
+
+The function assigns user data to the array header. Header should be initialized before using
+cvCreateMatHeader, cvCreateImageHeader, cvCreateMatNDHeader, cvInitMatHeader,
+cvInitImageHeader or cvInitMatNDHeader.
+@param arr Array header
+@param data User data
+@param step Full row length in bytes
+ */
+CVAPI(void)  cvSetData( CvArr* arr, void* data, int step );
+
+/** @brief Retrieves low-level information about the array.
+
+The function fills output variables with low-level information about the array data. All output
+
+parameters are optional, so some of the pointers may be set to NULL. If the array is IplImage with
+ROI set, the parameters of ROI are returned.
+
+The following example shows how to get access to array elements. It computes absolute values of the
+array elements :
+@code
+    float* data;
+    int step;
+    CvSize size;
+
+    cvGetRawData(array, (uchar**)&data, &step, &size);
+    step /= sizeof(data[0]);
+
+    for(int y = 0; y < size.height; y++, data += step )
+        for(int x = 0; x < size.width; x++ )
+            data[x] = (float)fabs(data[x]);
+@endcode
+@param arr Array header
+@param data Output pointer to the whole image origin or ROI origin if ROI is set
+@param step Output full row length in bytes
+@param roi_size Output ROI size
+ */
+CVAPI(void) cvGetRawData( const CvArr* arr, uchar** data,
+                         int* step CV_DEFAULT(NULL),
+                         CvSize* roi_size CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** @brief Returns size of matrix or image ROI.
+
+The function returns number of rows (CvSize::height) and number of columns (CvSize::width) of the
+input matrix or image. In the case of image the size of ROI is returned.
+@param arr array header
+ */
+CVAPI(CvSize) cvGetSize( const CvArr* arr );
+
+/** @brief Copies one array to another.
+
+The function copies selected elements from an input array to an output array:
+
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{src} (I)  \quad \text{if} \quad \texttt{mask} (I)  \ne 0.\f]
+
+If any of the passed arrays is of IplImage type, then its ROI and COI fields are used. Both arrays
+must have the same type, the same number of dimensions, and the same size. The function can also
+copy sparse arrays (mask is not supported in this case).
+@param src The source array
+@param dst The destination array
+@param mask Operation mask, 8-bit single channel array; specifies elements of the destination array
+to be changed
+ */
+CVAPI(void)  cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                     const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Sets every element of an array to a given value.
+
+The function copies the scalar value to every selected element of the destination array:
+\f[\texttt{arr} (I)= \texttt{value} \quad \text{if} \quad \texttt{mask} (I)  \ne 0\f]
+If array arr is of IplImage type, then is ROI used, but COI must not be set.
+@param arr The destination array
+@param value Fill value
+@param mask Operation mask, 8-bit single channel array; specifies elements of the destination
+array to be changed
+ */
+CVAPI(void)  cvSet( CvArr* arr, CvScalar value,
+                    const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Clears the array.
+
+The function clears the array. In the case of dense arrays (CvMat, CvMatND or IplImage),
+cvZero(array) is equivalent to cvSet(array,cvScalarAll(0),0). In the case of sparse arrays all the
+elements are removed.
+@param arr Array to be cleared
+ */
+CVAPI(void)  cvSetZero( CvArr* arr );
+#define cvZero  cvSetZero
+
+
+/** Splits a multi-channel array into the set of single-channel arrays or
+   extracts particular [color] plane */
+CVAPI(void)  cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,
+                      CvArr* dst2, CvArr* dst3 );
+
+/** Merges a set of single-channel arrays into the single multi-channel array
+   or inserts one particular [color] plane to the array */
+CVAPI(void)  cvMerge( const CvArr* src0, const CvArr* src1,
+                      const CvArr* src2, const CvArr* src3,
+                      CvArr* dst );
+
+/** Copies several channels from input arrays to
+   certain channels of output arrays */
+CVAPI(void)  cvMixChannels( const CvArr** src, int src_count,
+                            CvArr** dst, int dst_count,
+                            const int* from_to, int pair_count );
+
+/** @brief Converts one array to another with optional linear transformation.
+
+The function has several different purposes, and thus has several different names. It copies one
+array to another with optional scaling, which is performed first, and/or optional type conversion,
+performed after:
+
+\f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{scale} \texttt{src} (I) + ( \texttt{shift} _0, \texttt{shift} _1,...)\f]
+
+All the channels of multi-channel arrays are processed independently.
+
+The type of conversion is done with rounding and saturation, that is if the result of scaling +
+conversion can not be represented exactly by a value of the destination array element type, it is
+set to the nearest representable value on the real axis.
+@param src Source array
+@param dst Destination array
+@param scale Scale factor
+@param shift Value added to the scaled source array elements
+ */
+CVAPI(void)  cvConvertScale( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                             double scale CV_DEFAULT(1),
+                             double shift CV_DEFAULT(0) );
+#define cvCvtScale cvConvertScale
+#define cvScale  cvConvertScale
+#define cvConvert( src, dst )  cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 )
+
+
+/** Performs linear transformation on every source array element,
+   stores absolute value of the result:
+   dst(x,y,c) = abs(scale*src(x,y,c)+shift).
+   destination array must have 8u type.
+   In other cases one may use cvConvertScale + cvAbsDiffS */
+CVAPI(void)  cvConvertScaleAbs( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                                double scale CV_DEFAULT(1),
+                                double shift CV_DEFAULT(0) );
+#define cvCvtScaleAbs  cvConvertScaleAbs
+
+
+/** checks termination criteria validity and
+   sets eps to default_eps (if it is not set),
+   max_iter to default_max_iters (if it is not set)
+*/
+CVAPI(CvTermCriteria) cvCheckTermCriteria( CvTermCriteria criteria,
+                                           double default_eps,
+                                           int default_max_iters );
+
+/****************************************************************************************\
+*                   Arithmetic, logic and comparison operations                          *
+\****************************************************************************************/
+
+/** dst(mask) = src1(mask) + src2(mask) */
+CVAPI(void)  cvAdd( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst,
+                    const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(mask) = src(mask) + value */
+CVAPI(void)  cvAddS( const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst,
+                     const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(mask) = src1(mask) - src2(mask) */
+CVAPI(void)  cvSub( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst,
+                    const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(mask) = src(mask) - value = src(mask) + (-value) */
+CV_INLINE  void  cvSubS( const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst,
+                         const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL))
+{
+    cvAddS( src, cvScalar( -value.val[0], -value.val[1], -value.val[2], -value.val[3]),
+            dst, mask );
+}
+
+/** dst(mask) = value - src(mask) */
+CVAPI(void)  cvSubRS( const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst,
+                      const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = src1(idx) * src2(idx) * scale
+   (scaled element-wise multiplication of 2 arrays) */
+CVAPI(void)  cvMul( const CvArr* src1, const CvArr* src2,
+                    CvArr* dst, double scale CV_DEFAULT(1) );
+
+/** element-wise division/inversion with scaling:
+    dst(idx) = src1(idx) * scale / src2(idx)
+    or dst(idx) = scale / src2(idx) if src1 == 0 */
+CVAPI(void)  cvDiv( const CvArr* src1, const CvArr* src2,
+                    CvArr* dst, double scale CV_DEFAULT(1));
+
+/** dst = src1 * scale + src2 */
+CVAPI(void)  cvScaleAdd( const CvArr* src1, CvScalar scale,
+                         const CvArr* src2, CvArr* dst );
+#define cvAXPY( A, real_scalar, B, C ) cvScaleAdd(A, cvRealScalar(real_scalar), B, C)
+
+/** dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma */
+CVAPI(void)  cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha,
+                            const CvArr* src2, double beta,
+                            double gamma, CvArr* dst );
+
+/** @brief Calculates the dot product of two arrays in Euclidean metrics.
+
+The function calculates and returns the Euclidean dot product of two arrays.
+
+\f[src1  \bullet src2 =  \sum _I ( \texttt{src1} (I)  \texttt{src2} (I))\f]
+
+In the case of multiple channel arrays, the results for all channels are accumulated. In particular,
+cvDotProduct(a,a) where a is a complex vector, will return \f$||\texttt{a}||^2\f$. The function can
+process multi-dimensional arrays, row by row, layer by layer, and so on.
+@param src1 The first source array
+@param src2 The second source array
+ */
+CVAPI(double)  cvDotProduct( const CvArr* src1, const CvArr* src2 );
+
+/** dst(idx) = src1(idx) & src2(idx) */
+CVAPI(void) cvAnd( const CvArr* src1, const CvArr* src2,
+                  CvArr* dst, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = src(idx) & value */
+CVAPI(void) cvAndS( const CvArr* src, CvScalar value,
+                   CvArr* dst, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = src1(idx) | src2(idx) */
+CVAPI(void) cvOr( const CvArr* src1, const CvArr* src2,
+                 CvArr* dst, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = src(idx) | value */
+CVAPI(void) cvOrS( const CvArr* src, CvScalar value,
+                  CvArr* dst, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = src1(idx) ^ src2(idx) */
+CVAPI(void) cvXor( const CvArr* src1, const CvArr* src2,
+                  CvArr* dst, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = src(idx) ^ value */
+CVAPI(void) cvXorS( const CvArr* src, CvScalar value,
+                   CvArr* dst, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** dst(idx) = ~src(idx) */
+CVAPI(void) cvNot( const CvArr* src, CvArr* dst );
+
+/** dst(idx) = lower(idx) <= src(idx) < upper(idx) */
+CVAPI(void) cvInRange( const CvArr* src, const CvArr* lower,
+                      const CvArr* upper, CvArr* dst );
+
+/** dst(idx) = lower <= src(idx) < upper */
+CVAPI(void) cvInRangeS( const CvArr* src, CvScalar lower,
+                       CvScalar upper, CvArr* dst );
+
+#define CV_CMP_EQ   0
+#define CV_CMP_GT   1
+#define CV_CMP_GE   2
+#define CV_CMP_LT   3
+#define CV_CMP_LE   4
+#define CV_CMP_NE   5
+
+/** The comparison operation support single-channel arrays only.
+   Destination image should be 8uC1 or 8sC1 */
+
+/** dst(idx) = src1(idx) _cmp_op_ src2(idx) */
+CVAPI(void) cvCmp( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int cmp_op );
+
+/** dst(idx) = src1(idx) _cmp_op_ value */
+CVAPI(void) cvCmpS( const CvArr* src, double value, CvArr* dst, int cmp_op );
+
+/** dst(idx) = min(src1(idx),src2(idx)) */
+CVAPI(void) cvMin( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
+
+/** dst(idx) = max(src1(idx),src2(idx)) */
+CVAPI(void) cvMax( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
+
+/** dst(idx) = min(src(idx),value) */
+CVAPI(void) cvMinS( const CvArr* src, double value, CvArr* dst );
+
+/** dst(idx) = max(src(idx),value) */
+CVAPI(void) cvMaxS( const CvArr* src, double value, CvArr* dst );
+
+/** dst(x,y,c) = abs(src1(x,y,c) - src2(x,y,c)) */
+CVAPI(void) cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
+
+/** dst(x,y,c) = abs(src(x,y,c) - value(c)) */
+CVAPI(void) cvAbsDiffS( const CvArr* src, CvArr* dst, CvScalar value );
+#define cvAbs( src, dst ) cvAbsDiffS( (src), (dst), cvScalarAll(0))
+
+/****************************************************************************************\
+*                                Math operations                                         *
+\****************************************************************************************/
+
+/** Does cartesian->polar coordinates conversion.
+   Either of output components (magnitude or angle) is optional */
+CVAPI(void)  cvCartToPolar( const CvArr* x, const CvArr* y,
+                            CvArr* magnitude, CvArr* angle CV_DEFAULT(NULL),
+                            int angle_in_degrees CV_DEFAULT(0));
+
+/** Does polar->cartesian coordinates conversion.
+   Either of output components (magnitude or angle) is optional.
+   If magnitude is missing it is assumed to be all 1's */
+CVAPI(void)  cvPolarToCart( const CvArr* magnitude, const CvArr* angle,
+                            CvArr* x, CvArr* y,
+                            int angle_in_degrees CV_DEFAULT(0));
+
+/** Does powering: dst(idx) = src(idx)^power */
+CVAPI(void)  cvPow( const CvArr* src, CvArr* dst, double power );
+
+/** Does exponention: dst(idx) = exp(src(idx)).
+   Overflow is not handled yet. Underflow is handled.
+   Maximal relative error is ~7e-6 for single-precision input */
+CVAPI(void)  cvExp( const CvArr* src, CvArr* dst );
+
+/** Calculates natural logarithms: dst(idx) = log(abs(src(idx))).
+   Logarithm of 0 gives large negative number(~-700)
+   Maximal relative error is ~3e-7 for single-precision output
+*/
+CVAPI(void)  cvLog( const CvArr* src, CvArr* dst );
+
+/** Fast arctangent calculation */
+CVAPI(float) cvFastArctan( float y, float x );
+
+/** Fast cubic root calculation */
+CVAPI(float)  cvCbrt( float value );
+
+#define  CV_CHECK_RANGE    1
+#define  CV_CHECK_QUIET    2
+/** Checks array values for NaNs, Infs or simply for too large numbers
+   (if CV_CHECK_RANGE is set). If CV_CHECK_QUIET is set,
+   no runtime errors is raised (function returns zero value in case of "bad" values).
+   Otherwise cvError is called */
+CVAPI(int)  cvCheckArr( const CvArr* arr, int flags CV_DEFAULT(0),
+                        double min_val CV_DEFAULT(0), double max_val CV_DEFAULT(0));
+#define cvCheckArray cvCheckArr
+
+#define CV_RAND_UNI      0
+#define CV_RAND_NORMAL   1
+
+/** @brief Fills an array with random numbers and updates the RNG state.
+
+The function fills the destination array with uniformly or normally distributed random numbers.
+@param rng CvRNG state initialized by cvRNG
+@param arr The destination array
+@param dist_type Distribution type
+> -   **CV_RAND_UNI** uniform distribution
+> -   **CV_RAND_NORMAL** normal or Gaussian distribution
+@param param1 The first parameter of the distribution. In the case of a uniform distribution it is
+the inclusive lower boundary of the random numbers range. In the case of a normal distribution it
+is the mean value of the random numbers.
+@param param2 The second parameter of the distribution. In the case of a uniform distribution it
+is the exclusive upper boundary of the random numbers range. In the case of a normal distribution
+it is the standard deviation of the random numbers.
+@sa randu, randn, RNG::fill.
+ */
+CVAPI(void) cvRandArr( CvRNG* rng, CvArr* arr, int dist_type,
+                      CvScalar param1, CvScalar param2 );
+
+CVAPI(void) cvRandShuffle( CvArr* mat, CvRNG* rng,
+                           double iter_factor CV_DEFAULT(1.));
+
+#define CV_SORT_EVERY_ROW 0
+#define CV_SORT_EVERY_COLUMN 1
+#define CV_SORT_ASCENDING 0
+#define CV_SORT_DESCENDING 16
+
+CVAPI(void) cvSort( const CvArr* src, CvArr* dst CV_DEFAULT(NULL),
+                    CvArr* idxmat CV_DEFAULT(NULL),
+                    int flags CV_DEFAULT(0));
+
+/** Finds real roots of a cubic equation */
+CVAPI(int) cvSolveCubic( const CvMat* coeffs, CvMat* roots );
+
+/** Finds all real and complex roots of a polynomial equation */
+CVAPI(void) cvSolvePoly(const CvMat* coeffs, CvMat *roots2,
+      int maxiter CV_DEFAULT(20), int fig CV_DEFAULT(100));
+
+/****************************************************************************************\
+*                                Matrix operations                                       *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Calculates the cross product of two 3D vectors.
+
+The function calculates the cross product of two 3D vectors:
+\f[\texttt{dst} =  \texttt{src1} \times \texttt{src2}\f]
+or:
+\f[\begin{array}{l} \texttt{dst} _1 =  \texttt{src1} _2  \texttt{src2} _3 -  \texttt{src1} _3  \texttt{src2} _2 \\ \texttt{dst} _2 =  \texttt{src1} _3  \texttt{src2} _1 -  \texttt{src1} _1  \texttt{src2} _3 \\ \texttt{dst} _3 =  \texttt{src1} _1  \texttt{src2} _2 -  \texttt{src1} _2  \texttt{src2} _1 \end{array}\f]
+@param src1 The first source vector
+@param src2 The second source vector
+@param dst The destination vector
+ */
+CVAPI(void)  cvCrossProduct( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
+
+/** Matrix transform: dst = A*B + C, C is optional */
+#define cvMatMulAdd( src1, src2, src3, dst ) cvGEMM( (src1), (src2), 1., (src3), 1., (dst), 0 )
+#define cvMatMul( src1, src2, dst )  cvMatMulAdd( (src1), (src2), NULL, (dst))
+
+#define CV_GEMM_A_T 1
+#define CV_GEMM_B_T 2
+#define CV_GEMM_C_T 4
+/** Extended matrix transform:
+   dst = alpha*op(A)*op(B) + beta*op(C), where op(X) is X or X^T */
+CVAPI(void)  cvGEMM( const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha,
+                     const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst,
+                     int tABC CV_DEFAULT(0));
+#define cvMatMulAddEx cvGEMM
+
+/** Transforms each element of source array and stores
+   resultant vectors in destination array */
+CVAPI(void)  cvTransform( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                          const CvMat* transmat,
+                          const CvMat* shiftvec CV_DEFAULT(NULL));
+#define cvMatMulAddS cvTransform
+
+/** Does perspective transform on every element of input array */
+CVAPI(void)  cvPerspectiveTransform( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                                     const CvMat* mat );
+
+/** Calculates (A-delta)*(A-delta)^T (order=0) or (A-delta)^T*(A-delta) (order=1) */
+CVAPI(void) cvMulTransposed( const CvArr* src, CvArr* dst, int order,
+                             const CvArr* delta CV_DEFAULT(NULL),
+                             double scale CV_DEFAULT(1.) );
+
+/** Tranposes matrix. Square matrices can be transposed in-place */
+CVAPI(void)  cvTranspose( const CvArr* src, CvArr* dst );
+#define cvT cvTranspose
+
+/** Completes the symmetric matrix from the lower (LtoR=0) or from the upper (LtoR!=0) part */
+CVAPI(void)  cvCompleteSymm( CvMat* matrix, int LtoR CV_DEFAULT(0) );
+
+/** Mirror array data around horizontal (flip=0),
+   vertical (flip=1) or both(flip=-1) axises:
+   cvFlip(src) flips images vertically and sequences horizontally (inplace) */
+CVAPI(void)  cvFlip( const CvArr* src, CvArr* dst CV_DEFAULT(NULL),
+                     int flip_mode CV_DEFAULT(0));
+#define cvMirror cvFlip
+
+
+#define CV_SVD_MODIFY_A   1
+#define CV_SVD_U_T        2
+#define CV_SVD_V_T        4
+
+/** Performs Singular Value Decomposition of a matrix */
+CVAPI(void)   cvSVD( CvArr* A, CvArr* W, CvArr* U CV_DEFAULT(NULL),
+                     CvArr* V CV_DEFAULT(NULL), int flags CV_DEFAULT(0));
+
+/** Performs Singular Value Back Substitution (solves A*X = B):
+   flags must be the same as in cvSVD */
+CVAPI(void)   cvSVBkSb( const CvArr* W, const CvArr* U,
+                        const CvArr* V, const CvArr* B,
+                        CvArr* X, int flags );
+
+#define CV_LU  0
+#define CV_SVD 1
+#define CV_SVD_SYM 2
+#define CV_CHOLESKY 3
+#define CV_QR  4
+#define CV_NORMAL 16
+
+/** Inverts matrix */
+CVAPI(double)  cvInvert( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                         int method CV_DEFAULT(CV_LU));
+#define cvInv cvInvert
+
+/** Solves linear system (src1)*(dst) = (src2)
+   (returns 0 if src1 is a singular and CV_LU method is used) */
+CVAPI(int)  cvSolve( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst,
+                     int method CV_DEFAULT(CV_LU));
+
+/** Calculates determinant of input matrix */
+CVAPI(double) cvDet( const CvArr* mat );
+
+/** Calculates trace of the matrix (sum of elements on the main diagonal) */
+CVAPI(CvScalar) cvTrace( const CvArr* mat );
+
+/** Finds eigen values and vectors of a symmetric matrix */
+CVAPI(void)  cvEigenVV( CvArr* mat, CvArr* evects, CvArr* evals,
+                        double eps CV_DEFAULT(0),
+                        int lowindex CV_DEFAULT(-1),
+                        int highindex CV_DEFAULT(-1));
+
+///* Finds selected eigen values and vectors of a symmetric matrix */
+//CVAPI(void)  cvSelectedEigenVV( CvArr* mat, CvArr* evects, CvArr* evals,
+//                                int lowindex, int highindex );
+
+/** Makes an identity matrix (mat_ij = i == j) */
+CVAPI(void)  cvSetIdentity( CvArr* mat, CvScalar value CV_DEFAULT(cvRealScalar(1)) );
+
+/** Fills matrix with given range of numbers */
+CVAPI(CvArr*)  cvRange( CvArr* mat, double start, double end );
+
+/**   @anchor core_c_CovarFlags
+@name Flags for cvCalcCovarMatrix
+@see cvCalcCovarMatrix
+  @{
+*/
+
+/** flag for cvCalcCovarMatrix, transpose([v1-avg, v2-avg,...]) * [v1-avg,v2-avg,...] */
+#define CV_COVAR_SCRAMBLED 0
+
+/** flag for cvCalcCovarMatrix, [v1-avg, v2-avg,...] * transpose([v1-avg,v2-avg,...]) */
+#define CV_COVAR_NORMAL    1
+
+/** flag for cvCalcCovarMatrix, do not calc average (i.e. mean vector) - use the input vector instead
+   (useful for calculating covariance matrix by parts) */
+#define CV_COVAR_USE_AVG   2
+
+/** flag for cvCalcCovarMatrix, scale the covariance matrix coefficients by number of the vectors */
+#define CV_COVAR_SCALE     4
+
+/** flag for cvCalcCovarMatrix, all the input vectors are stored in a single matrix, as its rows */
+#define CV_COVAR_ROWS      8
+
+/** flag for cvCalcCovarMatrix, all the input vectors are stored in a single matrix, as its columns */
+#define CV_COVAR_COLS     16
+
+/** @} */
+
+/** Calculates covariation matrix for a set of vectors
+@see @ref core_c_CovarFlags "flags"
+*/
+CVAPI(void)  cvCalcCovarMatrix( const CvArr** vects, int count,
+                                CvArr* cov_mat, CvArr* avg, int flags );
+
+#define CV_PCA_DATA_AS_ROW 0
+#define CV_PCA_DATA_AS_COL 1
+#define CV_PCA_USE_AVG 2
+CVAPI(void)  cvCalcPCA( const CvArr* data, CvArr* mean,
+                        CvArr* eigenvals, CvArr* eigenvects, int flags );
+
+CVAPI(void)  cvProjectPCA( const CvArr* data, const CvArr* mean,
+                           const CvArr* eigenvects, CvArr* result );
+
+CVAPI(void)  cvBackProjectPCA( const CvArr* proj, const CvArr* mean,
+                               const CvArr* eigenvects, CvArr* result );
+
+/** Calculates Mahalanobis(weighted) distance */
+CVAPI(double)  cvMahalanobis( const CvArr* vec1, const CvArr* vec2, const CvArr* mat );
+#define cvMahalonobis  cvMahalanobis
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    Array Statistics                                    *
+\****************************************************************************************/
+
+/** Finds sum of array elements */
+CVAPI(CvScalar)  cvSum( const CvArr* arr );
+
+/** Calculates number of non-zero pixels */
+CVAPI(int)  cvCountNonZero( const CvArr* arr );
+
+/** Calculates mean value of array elements */
+CVAPI(CvScalar)  cvAvg( const CvArr* arr, const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Calculates mean and standard deviation of pixel values */
+CVAPI(void)  cvAvgSdv( const CvArr* arr, CvScalar* mean, CvScalar* std_dev,
+                       const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Finds global minimum, maximum and their positions */
+CVAPI(void)  cvMinMaxLoc( const CvArr* arr, double* min_val, double* max_val,
+                          CvPoint* min_loc CV_DEFAULT(NULL),
+                          CvPoint* max_loc CV_DEFAULT(NULL),
+                          const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @anchor core_c_NormFlags
+  @name Flags for cvNorm and cvNormalize
+  @{
+*/
+#define CV_C            1
+#define CV_L1           2
+#define CV_L2           4
+#define CV_NORM_MASK    7
+#define CV_RELATIVE     8
+#define CV_DIFF         16
+#define CV_MINMAX       32
+
+#define CV_DIFF_C       (CV_DIFF | CV_C)
+#define CV_DIFF_L1      (CV_DIFF | CV_L1)
+#define CV_DIFF_L2      (CV_DIFF | CV_L2)
+#define CV_RELATIVE_C   (CV_RELATIVE | CV_C)
+#define CV_RELATIVE_L1  (CV_RELATIVE | CV_L1)
+#define CV_RELATIVE_L2  (CV_RELATIVE | CV_L2)
+/** @} */
+
+/** Finds norm, difference norm or relative difference norm for an array (or two arrays)
+@see ref core_c_NormFlags "flags"
+*/
+CVAPI(double)  cvNorm( const CvArr* arr1, const CvArr* arr2 CV_DEFAULT(NULL),
+                       int norm_type CV_DEFAULT(CV_L2),
+                       const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @see ref core_c_NormFlags "flags" */
+CVAPI(void)  cvNormalize( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                          double a CV_DEFAULT(1.), double b CV_DEFAULT(0.),
+                          int norm_type CV_DEFAULT(CV_L2),
+                          const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @anchor core_c_ReduceFlags
+  @name Flags for cvReduce
+  @{
+*/
+#define CV_REDUCE_SUM 0
+#define CV_REDUCE_AVG 1
+#define CV_REDUCE_MAX 2
+#define CV_REDUCE_MIN 3
+/** @} */
+
+/** @see @ref core_c_ReduceFlags "flags" */
+CVAPI(void)  cvReduce( const CvArr* src, CvArr* dst, int dim CV_DEFAULT(-1),
+                       int op CV_DEFAULT(CV_REDUCE_SUM) );
+
+/****************************************************************************************\
+*                      Discrete Linear Transforms and Related Functions                  *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @anchor core_c_DftFlags
+  @name Flags for cvDFT, cvDCT and cvMulSpectrums
+  @{
+  */
+#define CV_DXT_FORWARD  0
+#define CV_DXT_INVERSE  1
+#define CV_DXT_SCALE    2 /**< divide result by size of array */
+#define CV_DXT_INV_SCALE (CV_DXT_INVERSE + CV_DXT_SCALE)
+#define CV_DXT_INVERSE_SCALE CV_DXT_INV_SCALE
+#define CV_DXT_ROWS     4 /**< transform each row individually */
+#define CV_DXT_MUL_CONJ 8 /**< conjugate the second argument of cvMulSpectrums */
+/** @} */
+
+/** Discrete Fourier Transform:
+    complex->complex,
+    real->ccs (forward),
+    ccs->real (inverse)
+@see core_c_DftFlags "flags"
+*/
+CVAPI(void)  cvDFT( const CvArr* src, CvArr* dst, int flags,
+                    int nonzero_rows CV_DEFAULT(0) );
+#define cvFFT cvDFT
+
+/** Multiply results of DFTs: DFT(X)*DFT(Y) or DFT(X)*conj(DFT(Y))
+@see core_c_DftFlags "flags"
+*/
+CVAPI(void)  cvMulSpectrums( const CvArr* src1, const CvArr* src2,
+                             CvArr* dst, int flags );
+
+/** Finds optimal DFT vector size >= size0 */
+CVAPI(int)  cvGetOptimalDFTSize( int size0 );
+
+/** Discrete Cosine Transform
+@see core_c_DftFlags "flags"
+*/
+CVAPI(void)  cvDCT( const CvArr* src, CvArr* dst, int flags );
+
+/****************************************************************************************\
+*                              Dynamic data structures                                   *
+\****************************************************************************************/
+
+/** Calculates length of sequence slice (with support of negative indices). */
+CVAPI(int) cvSliceLength( CvSlice slice, const CvSeq* seq );
+
+
+/** Creates new memory storage.
+   block_size == 0 means that default,
+   somewhat optimal size, is used (currently, it is 64K) */
+CVAPI(CvMemStorage*)  cvCreateMemStorage( int block_size CV_DEFAULT(0));
+
+
+/** Creates a memory storage that will borrow memory blocks from parent storage */
+CVAPI(CvMemStorage*)  cvCreateChildMemStorage( CvMemStorage* parent );
+
+
+/** Releases memory storage. All the children of a parent must be released before
+   the parent. A child storage returns all the blocks to parent when it is released */
+CVAPI(void)  cvReleaseMemStorage( CvMemStorage** storage );
+
+
+/** Clears memory storage. This is the only way(!!!) (besides cvRestoreMemStoragePos)
+   to reuse memory allocated for the storage - cvClearSeq,cvClearSet ...
+   do not free any memory.
+   A child storage returns all the blocks to the parent when it is cleared */
+CVAPI(void)  cvClearMemStorage( CvMemStorage* storage );
+
+/** Remember a storage "free memory" position */
+CVAPI(void)  cvSaveMemStoragePos( const CvMemStorage* storage, CvMemStoragePos* pos );
+
+/** Restore a storage "free memory" position */
+CVAPI(void)  cvRestoreMemStoragePos( CvMemStorage* storage, CvMemStoragePos* pos );
+
+/** Allocates continuous buffer of the specified size in the storage */
+CVAPI(void*) cvMemStorageAlloc( CvMemStorage* storage, size_t size );
+
+/** Allocates string in memory storage */
+//CVAPI(CvString) cvMemStorageAllocString( CvMemStorage* storage, const char* ptr,
+//                                         int len CV_DEFAULT(-1) );
+
+/** Creates new empty sequence that will reside in the specified storage */
+CVAPI(CvSeq*)  cvCreateSeq( int seq_flags, size_t header_size,
+                            size_t elem_size, CvMemStorage* storage );
+
+/** Changes default size (granularity) of sequence blocks.
+   The default size is ~1Kbyte */
+CVAPI(void)  cvSetSeqBlockSize( CvSeq* seq, int delta_elems );
+
+
+/** Adds new element to the end of sequence. Returns pointer to the element */
+CVAPI(schar*)  cvSeqPush( CvSeq* seq, const void* element CV_DEFAULT(NULL));
+
+
+/** Adds new element to the beginning of sequence. Returns pointer to it */
+CVAPI(schar*)  cvSeqPushFront( CvSeq* seq, const void* element CV_DEFAULT(NULL));
+
+
+/** Removes the last element from sequence and optionally saves it */
+CVAPI(void)  cvSeqPop( CvSeq* seq, void* element CV_DEFAULT(NULL));
+
+
+/** Removes the first element from sequence and optioanally saves it */
+CVAPI(void)  cvSeqPopFront( CvSeq* seq, void* element CV_DEFAULT(NULL));
+
+
+#define CV_FRONT 1
+#define CV_BACK 0
+/** Adds several new elements to the end of sequence */
+CVAPI(void)  cvSeqPushMulti( CvSeq* seq, const void* elements,
+                             int count, int in_front CV_DEFAULT(0) );
+
+/** Removes several elements from the end of sequence and optionally saves them */
+CVAPI(void)  cvSeqPopMulti( CvSeq* seq, void* elements,
+                            int count, int in_front CV_DEFAULT(0) );
+
+/** Inserts a new element in the middle of sequence.
+   cvSeqInsert(seq,0,elem) == cvSeqPushFront(seq,elem) */
+CVAPI(schar*)  cvSeqInsert( CvSeq* seq, int before_index,
+                            const void* element CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** Removes specified sequence element */
+CVAPI(void)  cvSeqRemove( CvSeq* seq, int index );
+
+
+/** Removes all the elements from the sequence. The freed memory
+   can be reused later only by the same sequence unless cvClearMemStorage
+   or cvRestoreMemStoragePos is called */
+CVAPI(void)  cvClearSeq( CvSeq* seq );
+
+
+/** Retrieves pointer to specified sequence element.
+   Negative indices are supported and mean counting from the end
+   (e.g -1 means the last sequence element) */
+CVAPI(schar*)  cvGetSeqElem( const CvSeq* seq, int index );
+
+/** Calculates index of the specified sequence element.
+   Returns -1 if element does not belong to the sequence */
+CVAPI(int)  cvSeqElemIdx( const CvSeq* seq, const void* element,
+                         CvSeqBlock** block CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Initializes sequence writer. The new elements will be added to the end of sequence */
+CVAPI(void)  cvStartAppendToSeq( CvSeq* seq, CvSeqWriter* writer );
+
+
+/** Combination of cvCreateSeq and cvStartAppendToSeq */
+CVAPI(void)  cvStartWriteSeq( int seq_flags, int header_size,
+                              int elem_size, CvMemStorage* storage,
+                              CvSeqWriter* writer );
+
+/** Closes sequence writer, updates sequence header and returns pointer
+   to the resultant sequence
+   (which may be useful if the sequence was created using cvStartWriteSeq))
+*/
+CVAPI(CvSeq*)  cvEndWriteSeq( CvSeqWriter* writer );
+
+
+/** Updates sequence header. May be useful to get access to some of previously
+   written elements via cvGetSeqElem or sequence reader */
+CVAPI(void)   cvFlushSeqWriter( CvSeqWriter* writer );
+
+
+/** Initializes sequence reader.
+   The sequence can be read in forward or backward direction */
+CVAPI(void) cvStartReadSeq( const CvSeq* seq, CvSeqReader* reader,
+                           int reverse CV_DEFAULT(0) );
+
+
+/** Returns current sequence reader position (currently observed sequence element) */
+CVAPI(int)  cvGetSeqReaderPos( CvSeqReader* reader );
+
+
+/** Changes sequence reader position. It may seek to an absolute or
+   to relative to the current position */
+CVAPI(void)   cvSetSeqReaderPos( CvSeqReader* reader, int index,
+                                 int is_relative CV_DEFAULT(0));
+
+/** Copies sequence content to a continuous piece of memory */
+CVAPI(void*)  cvCvtSeqToArray( const CvSeq* seq, void* elements,
+                               CvSlice slice CV_DEFAULT(CV_WHOLE_SEQ) );
+
+/** Creates sequence header for array.
+   After that all the operations on sequences that do not alter the content
+   can be applied to the resultant sequence */
+CVAPI(CvSeq*) cvMakeSeqHeaderForArray( int seq_type, int header_size,
+                                       int elem_size, void* elements, int total,
+                                       CvSeq* seq, CvSeqBlock* block );
+
+/** Extracts sequence slice (with or without copying sequence elements) */
+CVAPI(CvSeq*) cvSeqSlice( const CvSeq* seq, CvSlice slice,
+                         CvMemStorage* storage CV_DEFAULT(NULL),
+                         int copy_data CV_DEFAULT(0));
+
+CV_INLINE CvSeq* cvCloneSeq( const CvSeq* seq, CvMemStorage* storage CV_DEFAULT(NULL))
+{
+    return cvSeqSlice( seq, CV_WHOLE_SEQ, storage, 1 );
+}
+
+/** Removes sequence slice */
+CVAPI(void)  cvSeqRemoveSlice( CvSeq* seq, CvSlice slice );
+
+/** Inserts a sequence or array into another sequence */
+CVAPI(void)  cvSeqInsertSlice( CvSeq* seq, int before_index, const CvArr* from_arr );
+
+/** a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0 */
+typedef int (CV_CDECL* CvCmpFunc)(const void* a, const void* b, void* userdata );
+
+/** Sorts sequence in-place given element comparison function */
+CVAPI(void) cvSeqSort( CvSeq* seq, CvCmpFunc func, void* userdata CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Finds element in a [sorted] sequence */
+CVAPI(schar*) cvSeqSearch( CvSeq* seq, const void* elem, CvCmpFunc func,
+                           int is_sorted, int* elem_idx,
+                           void* userdata CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Reverses order of sequence elements in-place */
+CVAPI(void) cvSeqInvert( CvSeq* seq );
+
+/** Splits sequence into one or more equivalence classes using the specified criteria */
+CVAPI(int)  cvSeqPartition( const CvSeq* seq, CvMemStorage* storage,
+                            CvSeq** labels, CvCmpFunc is_equal, void* userdata );
+
+/************ Internal sequence functions ************/
+CVAPI(void)  cvChangeSeqBlock( void* reader, int direction );
+CVAPI(void)  cvCreateSeqBlock( CvSeqWriter* writer );
+
+
+/** Creates a new set */
+CVAPI(CvSet*)  cvCreateSet( int set_flags, int header_size,
+                            int elem_size, CvMemStorage* storage );
+
+/** Adds new element to the set and returns pointer to it */
+CVAPI(int)  cvSetAdd( CvSet* set_header, CvSetElem* elem CV_DEFAULT(NULL),
+                      CvSetElem** inserted_elem CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Fast variant of cvSetAdd */
+CV_INLINE  CvSetElem* cvSetNew( CvSet* set_header )
+{
+    CvSetElem* elem = set_header->free_elems;
+    if( elem )
+    {
+        set_header->free_elems = elem->next_free;
+        elem->flags = elem->flags & CV_SET_ELEM_IDX_MASK;
+        set_header->active_count++;
+    }
+    else
+        cvSetAdd( set_header, NULL, &elem );
+    return elem;
+}
+
+/** Removes set element given its pointer */
+CV_INLINE  void cvSetRemoveByPtr( CvSet* set_header, void* elem )
+{
+    CvSetElem* _elem = (CvSetElem*)elem;
+    assert( _elem->flags >= 0 /*&& (elem->flags & CV_SET_ELEM_IDX_MASK) < set_header->total*/ );
+    _elem->next_free = set_header->free_elems;
+    _elem->flags = (_elem->flags & CV_SET_ELEM_IDX_MASK) | CV_SET_ELEM_FREE_FLAG;
+    set_header->free_elems = _elem;
+    set_header->active_count--;
+}
+
+/** Removes element from the set by its index  */
+CVAPI(void)   cvSetRemove( CvSet* set_header, int index );
+
+/** Returns a set element by index. If the element doesn't belong to the set,
+   NULL is returned */
+CV_INLINE CvSetElem* cvGetSetElem( const CvSet* set_header, int idx )
+{
+    CvSetElem* elem = (CvSetElem*)(void *)cvGetSeqElem( (CvSeq*)set_header, idx );
+    return elem && CV_IS_SET_ELEM( elem ) ? elem : 0;
+}
+
+/** Removes all the elements from the set */
+CVAPI(void)  cvClearSet( CvSet* set_header );
+
+/** Creates new graph */
+CVAPI(CvGraph*)  cvCreateGraph( int graph_flags, int header_size,
+                                int vtx_size, int edge_size,
+                                CvMemStorage* storage );
+
+/** Adds new vertex to the graph */
+CVAPI(int)  cvGraphAddVtx( CvGraph* graph, const CvGraphVtx* vtx CV_DEFAULT(NULL),
+                           CvGraphVtx** inserted_vtx CV_DEFAULT(NULL) );
+
+
+/** Removes vertex from the graph together with all incident edges */
+CVAPI(int)  cvGraphRemoveVtx( CvGraph* graph, int index );
+CVAPI(int)  cvGraphRemoveVtxByPtr( CvGraph* graph, CvGraphVtx* vtx );
+
+
+/** Link two vertices specified by indices or pointers if they
+   are not connected or return pointer to already existing edge
+   connecting the vertices.
+   Functions return 1 if a new edge was created, 0 otherwise */
+CVAPI(int)  cvGraphAddEdge( CvGraph* graph,
+                            int start_idx, int end_idx,
+                            const CvGraphEdge* edge CV_DEFAULT(NULL),
+                            CvGraphEdge** inserted_edge CV_DEFAULT(NULL) );
+
+CVAPI(int)  cvGraphAddEdgeByPtr( CvGraph* graph,
+                               CvGraphVtx* start_vtx, CvGraphVtx* end_vtx,
+                               const CvGraphEdge* edge CV_DEFAULT(NULL),
+                               CvGraphEdge** inserted_edge CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Remove edge connecting two vertices */
+CVAPI(void)  cvGraphRemoveEdge( CvGraph* graph, int start_idx, int end_idx );
+CVAPI(void)  cvGraphRemoveEdgeByPtr( CvGraph* graph, CvGraphVtx* start_vtx,
+                                     CvGraphVtx* end_vtx );
+
+/** Find edge connecting two vertices */
+CVAPI(CvGraphEdge*)  cvFindGraphEdge( const CvGraph* graph, int start_idx, int end_idx );
+CVAPI(CvGraphEdge*)  cvFindGraphEdgeByPtr( const CvGraph* graph,
+                                           const CvGraphVtx* start_vtx,
+                                           const CvGraphVtx* end_vtx );
+#define cvGraphFindEdge cvFindGraphEdge
+#define cvGraphFindEdgeByPtr cvFindGraphEdgeByPtr
+
+/** Remove all vertices and edges from the graph */
+CVAPI(void)  cvClearGraph( CvGraph* graph );
+
+
+/** Count number of edges incident to the vertex */
+CVAPI(int)  cvGraphVtxDegree( const CvGraph* graph, int vtx_idx );
+CVAPI(int)  cvGraphVtxDegreeByPtr( const CvGraph* graph, const CvGraphVtx* vtx );
+
+
+/** Retrieves graph vertex by given index */
+#define cvGetGraphVtx( graph, idx ) (CvGraphVtx*)cvGetSetElem((CvSet*)(graph), (idx))
+
+/** Retrieves index of a graph vertex given its pointer */
+#define cvGraphVtxIdx( graph, vtx ) ((vtx)->flags & CV_SET_ELEM_IDX_MASK)
+
+/** Retrieves index of a graph edge given its pointer */
+#define cvGraphEdgeIdx( graph, edge ) ((edge)->flags & CV_SET_ELEM_IDX_MASK)
+
+#define cvGraphGetVtxCount( graph ) ((graph)->active_count)
+#define cvGraphGetEdgeCount( graph ) ((graph)->edges->active_count)
+
+#define  CV_GRAPH_VERTEX        1
+#define  CV_GRAPH_TREE_EDGE     2
+#define  CV_GRAPH_BACK_EDGE     4
+#define  CV_GRAPH_FORWARD_EDGE  8
+#define  CV_GRAPH_CROSS_EDGE    16
+#define  CV_GRAPH_ANY_EDGE      30
+#define  CV_GRAPH_NEW_TREE      32
+#define  CV_GRAPH_BACKTRACKING  64
+#define  CV_GRAPH_OVER          -1
+
+#define  CV_GRAPH_ALL_ITEMS    -1
+
+/** flags for graph vertices and edges */
+#define  CV_GRAPH_ITEM_VISITED_FLAG  (1 << 30)
+#define  CV_IS_GRAPH_VERTEX_VISITED(vtx) \
+    (((CvGraphVtx*)(vtx))->flags & CV_GRAPH_ITEM_VISITED_FLAG)
+#define  CV_IS_GRAPH_EDGE_VISITED(edge) \
+    (((CvGraphEdge*)(edge))->flags & CV_GRAPH_ITEM_VISITED_FLAG)
+#define  CV_GRAPH_SEARCH_TREE_NODE_FLAG   (1 << 29)
+#define  CV_GRAPH_FORWARD_EDGE_FLAG       (1 << 28)
+
+typedef struct CvGraphScanner
+{
+    CvGraphVtx* vtx;       /* current graph vertex (or current edge origin) */
+    CvGraphVtx* dst;       /* current graph edge destination vertex */
+    CvGraphEdge* edge;     /* current edge */
+
+    CvGraph* graph;        /* the graph */
+    CvSeq*   stack;        /* the graph vertex stack */
+    int      index;        /* the lower bound of certainly visited vertices */
+    int      mask;         /* event mask */
+}
+CvGraphScanner;
+
+/** Creates new graph scanner. */
+CVAPI(CvGraphScanner*)  cvCreateGraphScanner( CvGraph* graph,
+                                             CvGraphVtx* vtx CV_DEFAULT(NULL),
+                                             int mask CV_DEFAULT(CV_GRAPH_ALL_ITEMS));
+
+/** Releases graph scanner. */
+CVAPI(void) cvReleaseGraphScanner( CvGraphScanner** scanner );
+
+/** Get next graph element */
+CVAPI(int)  cvNextGraphItem( CvGraphScanner* scanner );
+
+/** Creates a copy of graph */
+CVAPI(CvGraph*) cvCloneGraph( const CvGraph* graph, CvMemStorage* storage );
+
+
+/** Does look-up transformation. Elements of the source array
+   (that should be 8uC1 or 8sC1) are used as indexes in lutarr 256-element table */
+CVAPI(void) cvLUT( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* lut );
+
+
+/******************* Iteration through the sequence tree *****************/
+typedef struct CvTreeNodeIterator
+{
+    const void* node;
+    int level;
+    int max_level;
+}
+CvTreeNodeIterator;
+
+CVAPI(void) cvInitTreeNodeIterator( CvTreeNodeIterator* tree_iterator,
+                                   const void* first, int max_level );
+CVAPI(void*) cvNextTreeNode( CvTreeNodeIterator* tree_iterator );
+CVAPI(void*) cvPrevTreeNode( CvTreeNodeIterator* tree_iterator );
+
+/** Inserts sequence into tree with specified "parent" sequence.
+   If parent is equal to frame (e.g. the most external contour),
+   then added contour will have null pointer to parent. */
+CVAPI(void) cvInsertNodeIntoTree( void* node, void* parent, void* frame );
+
+/** Removes contour from tree (together with the contour children). */
+CVAPI(void) cvRemoveNodeFromTree( void* node, void* frame );
+
+/** Gathers pointers to all the sequences,
+   accessible from the `first`, to the single sequence */
+CVAPI(CvSeq*) cvTreeToNodeSeq( const void* first, int header_size,
+                              CvMemStorage* storage );
+
+/** The function implements the K-means algorithm for clustering an array of sample
+   vectors in a specified number of classes */
+#define CV_KMEANS_USE_INITIAL_LABELS    1
+CVAPI(int) cvKMeans2( const CvArr* samples, int cluster_count, CvArr* labels,
+                      CvTermCriteria termcrit, int attempts CV_DEFAULT(1),
+                      CvRNG* rng CV_DEFAULT(0), int flags CV_DEFAULT(0),
+                      CvArr* _centers CV_DEFAULT(0), double* compactness CV_DEFAULT(0) );
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    System functions                                    *
+\****************************************************************************************/
+
+/** Loads optimized functions from IPP, MKL etc. or switches back to pure C code */
+CVAPI(int)  cvUseOptimized( int on_off );
+
+typedef IplImage* (CV_STDCALL* Cv_iplCreateImageHeader)
+                            (int,int,int,char*,char*,int,int,int,int,int,
+                            IplROI*,IplImage*,void*,IplTileInfo*);
+typedef void (CV_STDCALL* Cv_iplAllocateImageData)(IplImage*,int,int);
+typedef void (CV_STDCALL* Cv_iplDeallocate)(IplImage*,int);
+typedef IplROI* (CV_STDCALL* Cv_iplCreateROI)(int,int,int,int,int);
+typedef IplImage* (CV_STDCALL* Cv_iplCloneImage)(const IplImage*);
+
+/** @brief Makes OpenCV use IPL functions for allocating IplImage and IplROI structures.
+
+Normally, the function is not called directly. Instead, a simple macro
+CV_TURN_ON_IPL_COMPATIBILITY() is used that calls cvSetIPLAllocators and passes there pointers
+to IPL allocation functions. :
+@code
+    ...
+    CV_TURN_ON_IPL_COMPATIBILITY()
+    ...
+@endcode
+@param create_header pointer to a function, creating IPL image header.
+@param allocate_data pointer to a function, allocating IPL image data.
+@param deallocate pointer to a function, deallocating IPL image.
+@param create_roi pointer to a function, creating IPL image ROI (i.e. Region of Interest).
+@param clone_image pointer to a function, cloning an IPL image.
+ */
+CVAPI(void) cvSetIPLAllocators( Cv_iplCreateImageHeader create_header,
+                               Cv_iplAllocateImageData allocate_data,
+                               Cv_iplDeallocate deallocate,
+                               Cv_iplCreateROI create_roi,
+                               Cv_iplCloneImage clone_image );
+
+#define CV_TURN_ON_IPL_COMPATIBILITY()                                  \
+    cvSetIPLAllocators( iplCreateImageHeader, iplAllocateImage,         \
+                        iplDeallocate, iplCreateROI, iplCloneImage )
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    Data Persistence                                    *
+\****************************************************************************************/
+
+#if 0
+/********************************** High-level functions ********************************/
+
+/** @brief Opens file storage for reading or writing data.
+
+The function opens file storage for reading or writing data. In the latter case, a new file is
+created or an existing file is rewritten. The type of the read or written file is determined by the
+filename extension: .xml for XML, .yml or .yaml for YAML and .json for JSON.
+
+At the same time, it also supports adding parameters like "example.xml?base64".
+
+The function returns a pointer to the CvFileStorage structure.
+If the file cannot be opened then the function returns NULL.
+@param filename Name of the file associated with the storage
+@param memstorage Memory storage used for temporary data and for
+:   storing dynamic structures, such as CvSeq or CvGraph . If it is NULL, a temporary memory
+    storage is created and used.
+@param flags Can be one of the following:
+> -   **CV_STORAGE_READ** the storage is open for reading
+> -   **CV_STORAGE_WRITE** the storage is open for writing
+      (use **CV_STORAGE_WRITE | CV_STORAGE_WRITE_BASE64** to write rawdata in Base64)
+@param encoding
+ */
+CVAPI(CvFileStorage*)  cvOpenFileStorage( const char* filename, CvMemStorage* memstorage,
+                                          int flags, const char* encoding CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Releases file storage.
+
+The function closes the file associated with the storage and releases all the temporary structures.
+It must be called after all I/O operations with the storage are finished.
+@param fs Double pointer to the released file storage
+ */
+CVAPI(void) cvReleaseFileStorage( CvFileStorage** fs );
+
+/** returns attribute value or 0 (NULL) if there is no such attribute */
+CVAPI(const char*) cvAttrValue( const CvAttrList* attr, const char* attr_name );
+
+/** @brief Starts writing a new structure.
+
+The function starts writing a compound structure (collection) that can be a sequence or a map. After
+all the structure fields, which can be scalars or structures, are written, cvEndWriteStruct should
+be called. The function can be used to group some objects or to implement the write function for a
+some user object (see CvTypeInfo).
+@param fs File storage
+@param name Name of the written structure. The structure can be accessed by this name when the
+storage is read.
+@param struct_flags A combination one of the following values:
+-   **CV_NODE_SEQ** the written structure is a sequence (see discussion of CvFileStorage ),
+    that is, its elements do not have a name.
+-   **CV_NODE_MAP** the written structure is a map (see discussion of CvFileStorage ), that
+    is, all its elements have names.
+One and only one of the two above flags must be specified
+-   **CV_NODE_FLOW** the optional flag that makes sense only for YAML streams. It means that
+     the structure is written as a flow (not as a block), which is more compact. It is
+     recommended to use this flag for structures or arrays whose elements are all scalars.
+@param type_name Optional parameter - the object type name. In
+    case of XML it is written as a type_id attribute of the structure opening tag. In the case of
+    YAML it is written after a colon following the structure name (see the example in
+    CvFileStorage description). In case of JSON it is written as a name/value pair.
+    Mainly it is used with user objects. When the storage is read, the
+    encoded type name is used to determine the object type (see CvTypeInfo and cvFindType ).
+@param attributes This parameter is not used in the current implementation
+ */
+CVAPI(void) cvStartWriteStruct( CvFileStorage* fs, const char* name,
+                                int struct_flags, const char* type_name CV_DEFAULT(NULL),
+                                CvAttrList attributes CV_DEFAULT(cvAttrList()));
+
+/** @brief Finishes writing to a file node collection.
+@param fs File storage
+@sa cvStartWriteStruct.
+ */
+CVAPI(void) cvEndWriteStruct( CvFileStorage* fs );
+
+/** @brief Writes an integer value.
+
+The function writes a single integer value (with or without a name) to the file storage.
+@param fs File storage
+@param name Name of the written value. Should be NULL if and only if the parent structure is a
+sequence.
+@param value The written value
+ */
+CVAPI(void) cvWriteInt( CvFileStorage* fs, const char* name, int value );
+
+/** @brief Writes a floating-point value.
+
+The function writes a single floating-point value (with or without a name) to file storage. Special
+values are encoded as follows: NaN (Not A Number) as .NaN, infinity as +.Inf or -.Inf.
+
+The following example shows how to use the low-level writing functions to store custom structures,
+such as termination criteria, without registering a new type. :
+@code
+    void write_termcriteria( CvFileStorage* fs, const char* struct_name,
+                             CvTermCriteria* termcrit )
+    {
+        cvStartWriteStruct( fs, struct_name, CV_NODE_MAP, NULL, cvAttrList(0,0));
+        cvWriteComment( fs, "termination criteria", 1 ); // just a description
+        if( termcrit->type & CV_TERMCRIT_ITER )
+            cvWriteInteger( fs, "max_iterations", termcrit->max_iter );
+        if( termcrit->type & CV_TERMCRIT_EPS )
+            cvWriteReal( fs, "accuracy", termcrit->epsilon );
+        cvEndWriteStruct( fs );
+    }
+@endcode
+@param fs File storage
+@param name Name of the written value. Should be NULL if and only if the parent structure is a
+sequence.
+@param value The written value
+*/
+CVAPI(void) cvWriteReal( CvFileStorage* fs, const char* name, double value );
+
+/** @brief Writes a text string.
+
+The function writes a text string to file storage.
+@param fs File storage
+@param name Name of the written string . Should be NULL if and only if the parent structure is a
+sequence.
+@param str The written text string
+@param quote If non-zero, the written string is put in quotes, regardless of whether they are
+required. Otherwise, if the flag is zero, quotes are used only when they are required (e.g. when
+the string starts with a digit or contains spaces).
+ */
+CVAPI(void) cvWriteString( CvFileStorage* fs, const char* name,
+                           const char* str, int quote CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Writes a comment.
+
+The function writes a comment into file storage. The comments are skipped when the storage is read.
+@param fs File storage
+@param comment The written comment, single-line or multi-line
+@param eol_comment If non-zero, the function tries to put the comment at the end of current line.
+If the flag is zero, if the comment is multi-line, or if it does not fit at the end of the current
+line, the comment starts a new line.
+ */
+CVAPI(void) cvWriteComment( CvFileStorage* fs, const char* comment,
+                            int eol_comment );
+
+/** @brief Writes an object to file storage.
+
+The function writes an object to file storage. First, the appropriate type info is found using
+cvTypeOf. Then, the write method associated with the type info is called.
+
+Attributes are used to customize the writing procedure. The standard types support the following
+attributes (all the dt attributes have the same format as in cvWriteRawData):
+
+-# CvSeq
+    -   **header_dt** description of user fields of the sequence header that follow CvSeq, or
+        CvChain (if the sequence is a Freeman chain) or CvContour (if the sequence is a contour or
+        point sequence)
+    -   **dt** description of the sequence elements.
+    -   **recursive** if the attribute is present and is not equal to "0" or "false", the whole
+        tree of sequences (contours) is stored.
+-# CvGraph
+    -   **header_dt** description of user fields of the graph header that follows CvGraph;
+    -   **vertex_dt** description of user fields of graph vertices
+    -   **edge_dt** description of user fields of graph edges (note that the edge weight is
+        always written, so there is no need to specify it explicitly)
+
+Below is the code that creates the YAML file shown in the CvFileStorage description:
+@code
+    #include "cxcore.h"
+
+    int main( int argc, char** argv )
+    {
+        CvMat* mat = cvCreateMat( 3, 3, CV_32F );
+        CvFileStorage* fs = cvOpenFileStorage( "example.yml", 0, CV_STORAGE_WRITE );
+
+        cvSetIdentity( mat );
+        cvWrite( fs, "A", mat, cvAttrList(0,0) );
+
+        cvReleaseFileStorage( &fs );
+        cvReleaseMat( &mat );
+        return 0;
+    }
+@endcode
+@param fs File storage
+@param name Name of the written object. Should be NULL if and only if the parent structure is a
+sequence.
+@param ptr Pointer to the object
+@param attributes The attributes of the object. They are specific for each particular type (see
+the discussion below).
+ */
+CVAPI(void) cvWrite( CvFileStorage* fs, const char* name, const void* ptr,
+                         CvAttrList attributes CV_DEFAULT(cvAttrList()));
+
+/** @brief Starts the next stream.
+
+The function finishes the currently written stream and starts the next stream. In the case of XML
+the file with multiple streams looks like this:
+@code{.xml}
+    <opencv_storage>
+    <!-- stream #1 data -->
+    </opencv_storage>
+    <opencv_storage>
+    <!-- stream #2 data -->
+    </opencv_storage>
+    ...
+@endcode
+The YAML file will look like this:
+@code{.yaml}
+    %YAML 1.0
+    # stream #1 data
+    ...
+    ---
+    # stream #2 data
+@endcode
+This is useful for concatenating files or for resuming the writing process.
+@param fs File storage
+ */
+CVAPI(void) cvStartNextStream( CvFileStorage* fs );
+
+/** @brief Writes multiple numbers.
+
+The function writes an array, whose elements consist of single or multiple numbers. The function
+call can be replaced with a loop containing a few cvWriteInt and cvWriteReal calls, but a single
+call is more efficient. Note that because none of the elements have a name, they should be written
+to a sequence rather than a map.
+@param fs File storage
+@param src Pointer to the written array
+@param len Number of the array elements to write
+@param dt Specification of each array element, see @ref format_spec "format specification"
+ */
+CVAPI(void) cvWriteRawData( CvFileStorage* fs, const void* src,
+                                int len, const char* dt );
+
+/** @brief Writes multiple numbers in Base64.
+
+If either CV_STORAGE_WRITE_BASE64 or cv::FileStorage::WRITE_BASE64 is used,
+this function will be the same as cvWriteRawData. If neither, the main
+difference is that it outputs a sequence in Base64 encoding rather than
+in plain text.
+
+This function can only be used to write a sequence with a type "binary".
+
+@param fs File storage
+@param src Pointer to the written array
+@param len Number of the array elements to write
+@param dt Specification of each array element, see @ref format_spec "format specification"
+*/
+CVAPI(void) cvWriteRawDataBase64( CvFileStorage* fs, const void* src,
+                                 int len, const char* dt );
+
+/** @brief Returns a unique pointer for a given name.
+
+The function returns a unique pointer for each particular file node name. This pointer can be then
+passed to the cvGetFileNode function that is faster than cvGetFileNodeByName because it compares
+text strings by comparing pointers rather than the strings' content.
+
+Consider the following example where an array of points is encoded as a sequence of 2-entry maps:
+@code
+    points:
+      - { x: 10, y: 10 }
+      - { x: 20, y: 20 }
+      - { x: 30, y: 30 }
+      # ...
+@endcode
+Then, it is possible to get hashed "x" and "y" pointers to speed up decoding of the points. :
+@code
+    #include "cxcore.h"
+
+    int main( int argc, char** argv )
+    {
+        CvFileStorage* fs = cvOpenFileStorage( "points.yml", 0, CV_STORAGE_READ );
+        CvStringHashNode* x_key = cvGetHashedNode( fs, "x", -1, 1 );
+        CvStringHashNode* y_key = cvGetHashedNode( fs, "y", -1, 1 );
+        CvFileNode* points = cvGetFileNodeByName( fs, 0, "points" );
+
+        if( CV_NODE_IS_SEQ(points->tag) )
+        {
+            CvSeq* seq = points->data.seq;
+            int i, total = seq->total;
+            CvSeqReader reader;
+            cvStartReadSeq( seq, &reader, 0 );
+            for( i = 0; i < total; i++ )
+            {
+                CvFileNode* pt = (CvFileNode*)reader.ptr;
+    #if 1 // faster variant
+                CvFileNode* xnode = cvGetFileNode( fs, pt, x_key, 0 );
+                CvFileNode* ynode = cvGetFileNode( fs, pt, y_key, 0 );
+                assert( xnode && CV_NODE_IS_INT(xnode->tag) &&
+                        ynode && CV_NODE_IS_INT(ynode->tag));
+                int x = xnode->data.i; // or x = cvReadInt( xnode, 0 );
+                int y = ynode->data.i; // or y = cvReadInt( ynode, 0 );
+    #elif 1 // slower variant; does not use x_key & y_key
+                CvFileNode* xnode = cvGetFileNodeByName( fs, pt, "x" );
+                CvFileNode* ynode = cvGetFileNodeByName( fs, pt, "y" );
+                assert( xnode && CV_NODE_IS_INT(xnode->tag) &&
+                        ynode && CV_NODE_IS_INT(ynode->tag));
+                int x = xnode->data.i; // or x = cvReadInt( xnode, 0 );
+                int y = ynode->data.i; // or y = cvReadInt( ynode, 0 );
+    #else // the slowest yet the easiest to use variant
+                int x = cvReadIntByName( fs, pt, "x", 0 );
+                int y = cvReadIntByName( fs, pt, "y", 0 );
+    #endif
+                CV_NEXT_SEQ_ELEM( seq->elem_size, reader );
+                printf("
+            }
+        }
+        cvReleaseFileStorage( &fs );
+        return 0;
+    }
+@endcode
+Please note that whatever method of accessing a map you are using, it is still much slower than
+using plain sequences; for example, in the above example, it is more efficient to encode the points
+as pairs of integers in a single numeric sequence.
+@param fs File storage
+@param name Literal node name
+@param len Length of the name (if it is known apriori), or -1 if it needs to be calculated
+@param create_missing Flag that specifies, whether an absent key should be added into the hash table
+*/
+CVAPI(CvStringHashNode*) cvGetHashedKey( CvFileStorage* fs, const char* name,
+                                        int len CV_DEFAULT(-1),
+                                        int create_missing CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Retrieves one of the top-level nodes of the file storage.
+
+The function returns one of the top-level file nodes. The top-level nodes do not have a name, they
+correspond to the streams that are stored one after another in the file storage. If the index is out
+of range, the function returns a NULL pointer, so all the top-level nodes can be iterated by
+subsequent calls to the function with stream_index=0,1,..., until the NULL pointer is returned.
+This function can be used as a base for recursive traversal of the file storage.
+@param fs File storage
+@param stream_index Zero-based index of the stream. See cvStartNextStream . In most cases,
+there is only one stream in the file; however, there can be several.
+ */
+CVAPI(CvFileNode*) cvGetRootFileNode( const CvFileStorage* fs,
+                                     int stream_index CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Finds a node in a map or file storage.
+
+The function finds a file node. It is a faster version of cvGetFileNodeByName (see
+cvGetHashedKey discussion). Also, the function can insert a new node, if it is not in the map yet.
+@param fs File storage
+@param map The parent map. If it is NULL, the function searches a top-level node. If both map and
+key are NULLs, the function returns the root file node - a map that contains top-level nodes.
+@param key Unique pointer to the node name, retrieved with cvGetHashedKey
+@param create_missing Flag that specifies whether an absent node should be added to the map
+ */
+CVAPI(CvFileNode*) cvGetFileNode( CvFileStorage* fs, CvFileNode* map,
+                                 const CvStringHashNode* key,
+                                 int create_missing CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Finds a node in a map or file storage.
+
+The function finds a file node by name. The node is searched either in map or, if the pointer is
+NULL, among the top-level file storage nodes. Using this function for maps and cvGetSeqElem (or
+sequence reader) for sequences, it is possible to navigate through the file storage. To speed up
+multiple queries for a certain key (e.g., in the case of an array of structures) one may use a
+combination of cvGetHashedKey and cvGetFileNode.
+@param fs File storage
+@param map The parent map. If it is NULL, the function searches in all the top-level nodes
+(streams), starting with the first one.
+@param name The file node name
+ */
+CVAPI(CvFileNode*) cvGetFileNodeByName( const CvFileStorage* fs,
+                                       const CvFileNode* map,
+                                       const char* name );
+
+/** @brief Retrieves an integer value from a file node.
+
+The function returns an integer that is represented by the file node. If the file node is NULL, the
+default_value is returned (thus, it is convenient to call the function right after cvGetFileNode
+without checking for a NULL pointer). If the file node has type CV_NODE_INT, then node-\>data.i is
+returned. If the file node has type CV_NODE_REAL, then node-\>data.f is converted to an integer
+and returned. Otherwise the error is reported.
+@param node File node
+@param default_value The value that is returned if node is NULL
+ */
+CV_INLINE int cvReadInt( const CvFileNode* node, int default_value CV_DEFAULT(0) )
+{
+    return !node ? default_value :
+        CV_NODE_IS_INT(node->tag) ? node->data.i :
+        CV_NODE_IS_REAL(node->tag) ? cvRound(node->data.f) : 0x7fffffff;
+}
+
+/** @brief Finds a file node and returns its value.
+
+The function is a simple superposition of cvGetFileNodeByName and cvReadInt.
+@param fs File storage
+@param map The parent map. If it is NULL, the function searches a top-level node.
+@param name The node name
+@param default_value The value that is returned if the file node is not found
+ */
+CV_INLINE int cvReadIntByName( const CvFileStorage* fs, const CvFileNode* map,
+                         const char* name, int default_value CV_DEFAULT(0) )
+{
+    return cvReadInt( cvGetFileNodeByName( fs, map, name ), default_value );
+}
+
+/** @brief Retrieves a floating-point value from a file node.
+
+The function returns a floating-point value that is represented by the file node. If the file node
+is NULL, the default_value is returned (thus, it is convenient to call the function right after
+cvGetFileNode without checking for a NULL pointer). If the file node has type CV_NODE_REAL ,
+then node-\>data.f is returned. If the file node has type CV_NODE_INT , then node-:math:\>data.f
+is converted to floating-point and returned. Otherwise the result is not determined.
+@param node File node
+@param default_value The value that is returned if node is NULL
+ */
+CV_INLINE double cvReadReal( const CvFileNode* node, double default_value CV_DEFAULT(0.) )
+{
+    return !node ? default_value :
+        CV_NODE_IS_INT(node->tag) ? (double)node->data.i :
+        CV_NODE_IS_REAL(node->tag) ? node->data.f : 1e300;
+}
+
+/** @brief Finds a file node and returns its value.
+
+The function is a simple superposition of cvGetFileNodeByName and cvReadReal .
+@param fs File storage
+@param map The parent map. If it is NULL, the function searches a top-level node.
+@param name The node name
+@param default_value The value that is returned if the file node is not found
+ */
+CV_INLINE double cvReadRealByName( const CvFileStorage* fs, const CvFileNode* map,
+                        const char* name, double default_value CV_DEFAULT(0.) )
+{
+    return cvReadReal( cvGetFileNodeByName( fs, map, name ), default_value );
+}
+
+/** @brief Retrieves a text string from a file node.
+
+The function returns a text string that is represented by the file node. If the file node is NULL,
+the default_value is returned (thus, it is convenient to call the function right after
+cvGetFileNode without checking for a NULL pointer). If the file node has type CV_NODE_STR , then
+node-:math:\>data.str.ptr is returned. Otherwise the result is not determined.
+@param node File node
+@param default_value The value that is returned if node is NULL
+ */
+CV_INLINE const char* cvReadString( const CvFileNode* node,
+                        const char* default_value CV_DEFAULT(NULL) )
+{
+    return !node ? default_value : CV_NODE_IS_STRING(node->tag) ? node->data.str.ptr : 0;
+}
+
+/** @brief Finds a file node by its name and returns its value.
+
+The function is a simple superposition of cvGetFileNodeByName and cvReadString .
+@param fs File storage
+@param map The parent map. If it is NULL, the function searches a top-level node.
+@param name The node name
+@param default_value The value that is returned if the file node is not found
+ */
+CV_INLINE const char* cvReadStringByName( const CvFileStorage* fs, const CvFileNode* map,
+                        const char* name, const char* default_value CV_DEFAULT(NULL) )
+{
+    return cvReadString( cvGetFileNodeByName( fs, map, name ), default_value );
+}
+
+
+/** @brief Decodes an object and returns a pointer to it.
+
+The function decodes a user object (creates an object in a native representation from the file
+storage subtree) and returns it. The object to be decoded must be an instance of a registered type
+that supports the read method (see CvTypeInfo). The type of the object is determined by the type
+name that is encoded in the file. If the object is a dynamic structure, it is created either in
+memory storage and passed to cvOpenFileStorage or, if a NULL pointer was passed, in temporary
+memory storage, which is released when cvReleaseFileStorage is called. Otherwise, if the object is
+not a dynamic structure, it is created in a heap and should be released with a specialized function
+or by using the generic cvRelease.
+@param fs File storage
+@param node The root object node
+@param attributes Unused parameter
+ */
+CVAPI(void*) cvRead( CvFileStorage* fs, CvFileNode* node,
+                        CvAttrList* attributes CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** @brief Finds an object by name and decodes it.
+
+The function is a simple superposition of cvGetFileNodeByName and cvRead.
+@param fs File storage
+@param map The parent map. If it is NULL, the function searches a top-level node.
+@param name The node name
+@param attributes Unused parameter
+ */
+CV_INLINE void* cvReadByName( CvFileStorage* fs, const CvFileNode* map,
+                              const char* name, CvAttrList* attributes CV_DEFAULT(NULL) )
+{
+    return cvRead( fs, cvGetFileNodeByName( fs, map, name ), attributes );
+}
+
+
+/** @brief Initializes the file node sequence reader.
+
+The function initializes the sequence reader to read data from a file node. The initialized reader
+can be then passed to cvReadRawDataSlice.
+@param fs File storage
+@param src The file node (a sequence) to read numbers from
+@param reader Pointer to the sequence reader
+ */
+CVAPI(void) cvStartReadRawData( const CvFileStorage* fs, const CvFileNode* src,
+                               CvSeqReader* reader );
+
+/** @brief Initializes file node sequence reader.
+
+The function reads one or more elements from the file node, representing a sequence, to a
+user-specified array. The total number of read sequence elements is a product of total and the
+number of components in each array element. For example, if dt=2if, the function will read total\*3
+sequence elements. As with any sequence, some parts of the file node sequence can be skipped or read
+repeatedly by repositioning the reader using cvSetSeqReaderPos.
+@param fs File storage
+@param reader The sequence reader. Initialize it with cvStartReadRawData .
+@param count The number of elements to read
+@param dst Pointer to the destination array
+@param dt Specification of each array element. It has the same format as in cvWriteRawData .
+ */
+CVAPI(void) cvReadRawDataSlice( const CvFileStorage* fs, CvSeqReader* reader,
+                               int count, void* dst, const char* dt );
+
+/** @brief Reads multiple numbers.
+
+The function reads elements from a file node that represents a sequence of scalars.
+@param fs File storage
+@param src The file node (a sequence) to read numbers from
+@param dst Pointer to the destination array
+@param dt Specification of each array element. It has the same format as in cvWriteRawData .
+ */
+CVAPI(void) cvReadRawData( const CvFileStorage* fs, const CvFileNode* src,
+                          void* dst, const char* dt );
+
+/** @brief Writes a file node to another file storage.
+
+The function writes a copy of a file node to file storage. Possible applications of the function are
+merging several file storages into one and conversion between XML, YAML and JSON formats.
+@param fs Destination file storage
+@param new_node_name New name of the file node in the destination file storage. To keep the
+existing name, use cvcvGetFileNodeName
+@param node The written node
+@param embed If the written node is a collection and this parameter is not zero, no extra level of
+hierarchy is created. Instead, all the elements of node are written into the currently written
+structure. Of course, map elements can only be embedded into another map, and sequence elements
+can only be embedded into another sequence.
+ */
+CVAPI(void) cvWriteFileNode( CvFileStorage* fs, const char* new_node_name,
+                            const CvFileNode* node, int embed );
+
+/** @brief Returns the name of a file node.
+
+The function returns the name of a file node or NULL, if the file node does not have a name or if
+node is NULL.
+@param node File node
+ */
+CVAPI(const char*) cvGetFileNodeName( const CvFileNode* node );
+
+/*********************************** Adding own types ***********************************/
+
+/** @brief Registers a new type.
+
+The function registers a new type, which is described by info . The function creates a copy of the
+structure, so the user should delete it after calling the function.
+@param info Type info structure
+ */
+CVAPI(void) cvRegisterType( const CvTypeInfo* info );
+
+/** @brief Unregisters the type.
+
+The function unregisters a type with a specified name. If the name is unknown, it is possible to
+locate the type info by an instance of the type using cvTypeOf or by iterating the type list,
+starting from cvFirstType, and then calling cvUnregisterType(info-\>typeName).
+@param type_name Name of an unregistered type
+ */
+CVAPI(void) cvUnregisterType( const char* type_name );
+
+/** @brief Returns the beginning of a type list.
+
+The function returns the first type in the list of registered types. Navigation through the list can
+be done via the prev and next fields of the CvTypeInfo structure.
+ */
+CVAPI(CvTypeInfo*) cvFirstType(void);
+
+/** @brief Finds a type by its name.
+
+The function finds a registered type by its name. It returns NULL if there is no type with the
+specified name.
+@param type_name Type name
+ */
+CVAPI(CvTypeInfo*) cvFindType( const char* type_name );
+
+/** @brief Returns the type of an object.
+
+The function finds the type of a given object. It iterates through the list of registered types and
+calls the is_instance function/method for every type info structure with that object until one of
+them returns non-zero or until the whole list has been traversed. In the latter case, the function
+returns NULL.
+@param struct_ptr The object pointer
+ */
+CVAPI(CvTypeInfo*) cvTypeOf( const void* struct_ptr );
+
+#endif
+
+/** @brief Releases an object.
+
+ The function finds the type of a given object and calls release with the double pointer.
+ @param struct_ptr Double pointer to the object
+ */
+CVAPI(void) cvRelease( void** struct_ptr );
+
+/** @brief Makes a clone of an object.
+
+The function finds the type of a given object and calls clone with the passed object. Of course, if
+you know the object type, for example, struct_ptr is CvMat\*, it is faster to call the specific
+function, like cvCloneMat.
+@param struct_ptr The object to clone
+ */
+CVAPI(void*) cvClone( const void* struct_ptr );
+
+/*********************************** Measuring Execution Time ***************************/
+
+/** helper functions for RNG initialization and accurate time measurement:
+   uses internal clock counter on x86 */
+CVAPI(int64)  cvGetTickCount( void );
+CVAPI(double) cvGetTickFrequency( void );
+
+/*********************************** CPU capabilities ***********************************/
+
+CVAPI(int) cvCheckHardwareSupport(int feature);
+
+/*********************************** Multi-Threading ************************************/
+
+/** retrieve/set the number of threads used in OpenMP implementations */
+CVAPI(int)  cvGetNumThreads( void );
+CVAPI(void) cvSetNumThreads( int threads CV_DEFAULT(0) );
+/** get index of the thread being executed */
+CVAPI(int)  cvGetThreadNum( void );
+
+
+/********************************** Error Handling **************************************/
+
+/** Get current OpenCV error status */
+CVAPI(int) cvGetErrStatus( void );
+
+/** Sets error status silently */
+CVAPI(void) cvSetErrStatus( int status );
+
+#define CV_ErrModeLeaf     0   /* Print error and exit program */
+#define CV_ErrModeParent   1   /* Print error and continue */
+#define CV_ErrModeSilent   2   /* Don't print and continue */
+
+/** Retrieves current error processing mode */
+CVAPI(int)  cvGetErrMode( void );
+
+/** Sets error processing mode, returns previously used mode */
+CVAPI(int) cvSetErrMode( int mode );
+
+/** Sets error status and performs some additional actions (displaying message box,
+ writing message to stderr, terminating application etc.)
+ depending on the current error mode */
+CVAPI(void) cvError( int status, const char* func_name,
+                    const char* err_msg, const char* file_name, int line );
+
+/** Retrieves textual description of the error given its code */
+CVAPI(const char*) cvErrorStr( int status );
+
+/** Retrieves detailed information about the last error occurred */
+CVAPI(int) cvGetErrInfo( const char** errcode_desc, const char** description,
+                        const char** filename, int* line );
+
+/** Maps IPP error codes to the counterparts from OpenCV */
+CVAPI(int) cvErrorFromIppStatus( int ipp_status );
+
+typedef int (CV_CDECL *CvErrorCallback)( int status, const char* func_name,
+                                        const char* err_msg, const char* file_name, int line, void* userdata );
+
+/** Assigns a new error-handling function */
+CVAPI(CvErrorCallback) cvRedirectError( CvErrorCallback error_handler,
+                                       void* userdata CV_DEFAULT(NULL),
+                                       void** prev_userdata CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** Output nothing */
+CVAPI(int) cvNulDevReport( int status, const char* func_name, const char* err_msg,
+                          const char* file_name, int line, void* userdata );
+
+/** Output to console(fprintf(stderr,...)) */
+CVAPI(int) cvStdErrReport( int status, const char* func_name, const char* err_msg,
+                          const char* file_name, int line, void* userdata );
+
+/** Output to MessageBox(WIN32) */
+CVAPI(int) cvGuiBoxReport( int status, const char* func_name, const char* err_msg,
+                          const char* file_name, int line, void* userdata );
+
+#define OPENCV_ERROR(status,func,context)                           \
+cvError((status),(func),(context),__FILE__,__LINE__)
+
+#define OPENCV_ASSERT(expr,func,context)                            \
+{if (! (expr))                                      \
+{OPENCV_ERROR(CV_StsInternal,(func),(context));}}
+
+#define OPENCV_CALL( Func )                                         \
+{                                                                   \
+Func;                                                           \
+}
+
+
+/** CV_FUNCNAME macro defines icvFuncName constant which is used by CV_ERROR macro */
+#ifdef CV_NO_FUNC_NAMES
+#define CV_FUNCNAME( Name )
+#define cvFuncName ""
+#else
+#define CV_FUNCNAME( Name )  \
+static char cvFuncName[] = Name
+#endif
+
+
+/**
+ CV_ERROR macro unconditionally raises error with passed code and message.
+ After raising error, control will be transferred to the exit label.
+ */
+#define CV_ERROR( Code, Msg )                                       \
+{                                                                   \
+    cvError( (Code), cvFuncName, Msg, __FILE__, __LINE__ );        \
+    __CV_EXIT__;                                                   \
+}
+
+/**
+ CV_CHECK macro checks error status after CV (or IPL)
+ function call. If error detected, control will be transferred to the exit
+ label.
+ */
+#define CV_CHECK()                                                  \
+{                                                                   \
+    if( cvGetErrStatus() < 0 )                                      \
+        CV_ERROR( CV_StsBackTrace, "Inner function failed." );      \
+}
+
+
+/**
+ CV_CALL macro calls CV (or IPL) function, checks error status and
+ signals a error if the function failed. Useful in "parent node"
+ error processing mode
+ */
+#define CV_CALL( Func )                                             \
+{                                                                   \
+    Func;                                                           \
+    CV_CHECK();                                                     \
+}
+
+
+/** Runtime assertion macro */
+#define CV_ASSERT( Condition )                                          \
+{                                                                       \
+    if( !(Condition) )                                                  \
+        CV_ERROR( CV_StsInternal, "Assertion: " #Condition " failed" ); \
+}
+
+#define __CV_BEGIN__       {
+#define __CV_END__         goto exit; exit: ; }
+#define __CV_EXIT__        goto exit
+
+/** @} core_c */
+
+#ifdef __cplusplus
+} // extern "C"
+#endif
+
+#ifdef __cplusplus
+
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_c_glue
+//! @{
+
+/////////////////////////////////////////// glue ///////////////////////////////////////////
+
+//! converts array (CvMat or IplImage) to cv::Mat
+CV_EXPORTS Mat cvarrToMat(const CvArr* arr, bool copyData=false,
+                          bool allowND=true, int coiMode=0,
+                          AutoBuffer<double>* buf=0);
+
+static inline Mat cvarrToMatND(const CvArr* arr, bool copyData=false, int coiMode=0)
+{
+    return cvarrToMat(arr, copyData, true, coiMode);
+}
+
+
+//! extracts Channel of Interest from CvMat or IplImage and makes cv::Mat out of it.
+CV_EXPORTS void extractImageCOI(const CvArr* arr, OutputArray coiimg, int coi=-1);
+//! inserts single-channel cv::Mat into a multi-channel CvMat or IplImage
+CV_EXPORTS void insertImageCOI(InputArray coiimg, CvArr* arr, int coi=-1);
+
+
+
+////// specialized implementations of DefaultDeleter::operator() for classic OpenCV types //////
+
+template<> struct DefaultDeleter<CvMat>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvMat* obj) const; };
+template<> struct DefaultDeleter<IplImage>{ CV_EXPORTS void operator ()(IplImage* obj) const; };
+template<> struct DefaultDeleter<CvMatND>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvMatND* obj) const; };
+template<> struct DefaultDeleter<CvSparseMat>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvSparseMat* obj) const; };
+template<> struct DefaultDeleter<CvMemStorage>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvMemStorage* obj) const; };
+
+////////////// convenient wrappers for operating old-style dynamic structures //////////////
+
+template<typename _Tp> class SeqIterator;
+
+typedef Ptr<CvMemStorage> MemStorage;
+
+/*!
+ Template Sequence Class derived from CvSeq
+
+ The class provides more convenient access to sequence elements,
+ STL-style operations and iterators.
+
+ \note The class is targeted for simple data types,
+    i.e. no constructors or destructors
+    are called for the sequence elements.
+*/
+template<typename _Tp> class Seq
+{
+public:
+    typedef SeqIterator<_Tp> iterator;
+    typedef SeqIterator<_Tp> const_iterator;
+
+    //! the default constructor
+    Seq();
+    //! the constructor for wrapping CvSeq structure. The real element type in CvSeq should match _Tp.
+    Seq(const CvSeq* seq);
+    //! creates the empty sequence that resides in the specified storage
+    Seq(MemStorage& storage, int headerSize = sizeof(CvSeq));
+    //! returns read-write reference to the specified element
+    _Tp& operator [](int idx);
+    //! returns read-only reference to the specified element
+    const _Tp& operator[](int idx) const;
+    //! returns iterator pointing to the beginning of the sequence
+    SeqIterator<_Tp> begin() const;
+    //! returns iterator pointing to the element following the last sequence element
+    SeqIterator<_Tp> end() const;
+    //! returns the number of elements in the sequence
+    size_t size() const;
+    //! returns the type of sequence elements (CV_8UC1 ... CV_64FC(CV_CN_MAX) ...)
+    int type() const;
+    //! returns the depth of sequence elements (CV_8U ... CV_64F)
+    int depth() const;
+    //! returns the number of channels in each sequence element
+    int channels() const;
+    //! returns the size of each sequence element
+    size_t elemSize() const;
+    //! returns index of the specified sequence element
+    size_t index(const _Tp& elem) const;
+    //! appends the specified element to the end of the sequence
+    void push_back(const _Tp& elem);
+    //! appends the specified element to the front of the sequence
+    void push_front(const _Tp& elem);
+    //! appends zero or more elements to the end of the sequence
+    void push_back(const _Tp* elems, size_t count);
+    //! appends zero or more elements to the front of the sequence
+    void push_front(const _Tp* elems, size_t count);
+    //! inserts the specified element to the specified position
+    void insert(int idx, const _Tp& elem);
+    //! inserts zero or more elements to the specified position
+    void insert(int idx, const _Tp* elems, size_t count);
+    //! removes element at the specified position
+    void remove(int idx);
+    //! removes the specified subsequence
+    void remove(const Range& r);
+
+    //! returns reference to the first sequence element
+    _Tp& front();
+    //! returns read-only reference to the first sequence element
+    const _Tp& front() const;
+    //! returns reference to the last sequence element
+    _Tp& back();
+    //! returns read-only reference to the last sequence element
+    const _Tp& back() const;
+    //! returns true iff the sequence contains no elements
+    bool empty() const;
+
+    //! removes all the elements from the sequence
+    void clear();
+    //! removes the first element from the sequence
+    void pop_front();
+    //! removes the last element from the sequence
+    void pop_back();
+    //! removes zero or more elements from the beginning of the sequence
+    void pop_front(_Tp* elems, size_t count);
+    //! removes zero or more elements from the end of the sequence
+    void pop_back(_Tp* elems, size_t count);
+
+    //! copies the whole sequence or the sequence slice to the specified vector
+    void copyTo(std::vector<_Tp>& vec, const Range& range=Range::all()) const;
+    //! returns the vector containing all the sequence elements
+    operator std::vector<_Tp>() const;
+
+    CvSeq* seq;
+};
+
+
+/*!
+ STL-style Sequence Iterator inherited from the CvSeqReader structure
+*/
+template<typename _Tp> class SeqIterator : public CvSeqReader
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    SeqIterator();
+    //! the constructor setting the iterator to the beginning or to the end of the sequence
+    SeqIterator(const Seq<_Tp>& seq, bool seekEnd=false);
+    //! positions the iterator within the sequence
+    void seek(size_t pos);
+    //! reports the current iterator position
+    size_t tell() const;
+    //! returns reference to the current sequence element
+    _Tp& operator *();
+    //! returns read-only reference to the current sequence element
+    const _Tp& operator *() const;
+    //! moves iterator to the next sequence element
+    SeqIterator& operator ++();
+    //! moves iterator to the next sequence element
+    SeqIterator operator ++(int) const;
+    //! moves iterator to the previous sequence element
+    SeqIterator& operator --();
+    //! moves iterator to the previous sequence element
+    SeqIterator operator --(int) const;
+
+    //! moves iterator forward by the specified offset (possibly negative)
+    SeqIterator& operator +=(int);
+    //! moves iterator backward by the specified offset (possibly negative)
+    SeqIterator& operator -=(int);
+
+    // this is index of the current element module seq->total*2
+    // (to distinguish between 0 and seq->total)
+    int index;
+};
+
+
+
+// bridge C++ => C Seq API
+CV_EXPORTS schar*  seqPush( CvSeq* seq, const void* element=0);
+CV_EXPORTS schar*  seqPushFront( CvSeq* seq, const void* element=0);
+CV_EXPORTS void  seqPop( CvSeq* seq, void* element=0);
+CV_EXPORTS void  seqPopFront( CvSeq* seq, void* element=0);
+CV_EXPORTS void  seqPopMulti( CvSeq* seq, void* elements,
+                              int count, int in_front=0 );
+CV_EXPORTS void  seqRemove( CvSeq* seq, int index );
+CV_EXPORTS void  clearSeq( CvSeq* seq );
+CV_EXPORTS schar*  getSeqElem( const CvSeq* seq, int index );
+CV_EXPORTS void  seqRemoveSlice( CvSeq* seq, CvSlice slice );
+CV_EXPORTS void  seqInsertSlice( CvSeq* seq, int before_index, const CvArr* from_arr );
+
+template<typename _Tp> inline Seq<_Tp>::Seq() : seq(0) {}
+template<typename _Tp> inline Seq<_Tp>::Seq( const CvSeq* _seq ) : seq((CvSeq*)_seq)
+{
+    CV_Assert(!_seq || _seq->elem_size == sizeof(_Tp));
+}
+
+template<typename _Tp> inline Seq<_Tp>::Seq( MemStorage& storage,
+                                             int headerSize )
+{
+    CV_Assert(headerSize >= (int)sizeof(CvSeq));
+    seq = cvCreateSeq(DataType<_Tp>::type, headerSize, sizeof(_Tp), storage);
+}
+
+template<typename _Tp> inline _Tp& Seq<_Tp>::operator [](int idx)
+{ return *(_Tp*)getSeqElem(seq, idx); }
+
+template<typename _Tp> inline const _Tp& Seq<_Tp>::operator [](int idx) const
+{ return *(_Tp*)getSeqElem(seq, idx); }
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp> Seq<_Tp>::begin() const
+{ return SeqIterator<_Tp>(*this); }
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp> Seq<_Tp>::end() const
+{ return SeqIterator<_Tp>(*this, true); }
+
+template<typename _Tp> inline size_t Seq<_Tp>::size() const
+{ return seq ? seq->total : 0; }
+
+template<typename _Tp> inline int Seq<_Tp>::type() const
+{ return seq ? CV_MAT_TYPE(seq->flags) : 0; }
+
+template<typename _Tp> inline int Seq<_Tp>::depth() const
+{ return seq ? CV_MAT_DEPTH(seq->flags) : 0; }
+
+template<typename _Tp> inline int Seq<_Tp>::channels() const
+{ return seq ? CV_MAT_CN(seq->flags) : 0; }
+
+template<typename _Tp> inline size_t Seq<_Tp>::elemSize() const
+{ return seq ? seq->elem_size : 0; }
+
+template<typename _Tp> inline size_t Seq<_Tp>::index(const _Tp& elem) const
+{ return cvSeqElemIdx(seq, &elem); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::push_back(const _Tp& elem)
+{ cvSeqPush(seq, &elem); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::push_front(const _Tp& elem)
+{ cvSeqPushFront(seq, &elem); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::push_back(const _Tp* elem, size_t count)
+{ cvSeqPushMulti(seq, elem, (int)count, 0); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::push_front(const _Tp* elem, size_t count)
+{ cvSeqPushMulti(seq, elem, (int)count, 1); }
+
+template<typename _Tp> inline _Tp& Seq<_Tp>::back()
+{ return *(_Tp*)getSeqElem(seq, -1); }
+
+template<typename _Tp> inline const _Tp& Seq<_Tp>::back() const
+{ return *(const _Tp*)getSeqElem(seq, -1); }
+
+template<typename _Tp> inline _Tp& Seq<_Tp>::front()
+{ return *(_Tp*)getSeqElem(seq, 0); }
+
+template<typename _Tp> inline const _Tp& Seq<_Tp>::front() const
+{ return *(const _Tp*)getSeqElem(seq, 0); }
+
+template<typename _Tp> inline bool Seq<_Tp>::empty() const
+{ return !seq || seq->total == 0; }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::clear()
+{ if(seq) clearSeq(seq); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::pop_back()
+{ seqPop(seq); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::pop_front()
+{ seqPopFront(seq); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::pop_back(_Tp* elem, size_t count)
+{ seqPopMulti(seq, elem, (int)count, 0); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::pop_front(_Tp* elem, size_t count)
+{ seqPopMulti(seq, elem, (int)count, 1); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::insert(int idx, const _Tp& elem)
+{ seqInsert(seq, idx, &elem); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::insert(int idx, const _Tp* elems, size_t count)
+{
+    CvMat m = cvMat(1, count, DataType<_Tp>::type, elems);
+    seqInsertSlice(seq, idx, &m);
+}
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::remove(int idx)
+{ seqRemove(seq, idx); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::remove(const Range& r)
+{ seqRemoveSlice(seq, cvSlice(r.start, r.end)); }
+
+template<typename _Tp> inline void Seq<_Tp>::copyTo(std::vector<_Tp>& vec, const Range& range) const
+{
+    size_t len = !seq ? 0 : range == Range::all() ? seq->total : range.end - range.start;
+    vec.resize(len);
+    if( seq && len )
+        cvCvtSeqToArray(seq, &vec[0], cvSlice(range));
+}
+
+template<typename _Tp> inline Seq<_Tp>::operator std::vector<_Tp>() const
+{
+    std::vector<_Tp> vec;
+    copyTo(vec);
+    return vec;
+}
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp>::SeqIterator()
+{ memset(this, 0, sizeof(*this)); }
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp>::SeqIterator(const Seq<_Tp>& _seq, bool seekEnd)
+{
+    cvStartReadSeq(_seq.seq, this);
+    index = seekEnd ? _seq.seq->total : 0;
+}
+
+template<typename _Tp> inline void SeqIterator<_Tp>::seek(size_t pos)
+{
+    cvSetSeqReaderPos(this, (int)pos, false);
+    index = pos;
+}
+
+template<typename _Tp> inline size_t SeqIterator<_Tp>::tell() const
+{ return index; }
+
+template<typename _Tp> inline _Tp& SeqIterator<_Tp>::operator *()
+{ return *(_Tp*)ptr; }
+
+template<typename _Tp> inline const _Tp& SeqIterator<_Tp>::operator *() const
+{ return *(const _Tp*)ptr; }
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp>& SeqIterator<_Tp>::operator ++()
+{
+    CV_NEXT_SEQ_ELEM(sizeof(_Tp), *this);
+    if( ++index >= seq->total*2 )
+        index = 0;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp> SeqIterator<_Tp>::operator ++(int) const
+{
+    SeqIterator<_Tp> it = *this;
+    ++*this;
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp>& SeqIterator<_Tp>::operator --()
+{
+    CV_PREV_SEQ_ELEM(sizeof(_Tp), *this);
+    if( --index < 0 )
+        index = seq->total*2-1;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp> SeqIterator<_Tp>::operator --(int) const
+{
+    SeqIterator<_Tp> it = *this;
+    --*this;
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp>& SeqIterator<_Tp>::operator +=(int delta)
+{
+    cvSetSeqReaderPos(this, delta, 1);
+    index += delta;
+    int n = seq->total*2;
+    if( index < 0 )
+        index += n;
+    if( index >= n )
+        index -= n;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline SeqIterator<_Tp>& SeqIterator<_Tp>::operator -=(int delta)
+{
+    return (*this += -delta);
+}
+
+template<typename _Tp> inline ptrdiff_t operator - (const SeqIterator<_Tp>& a,
+                                                    const SeqIterator<_Tp>& b)
+{
+    ptrdiff_t delta = a.index - b.index, n = a.seq->total;
+    if( delta > n || delta < -n )
+        delta += delta < 0 ? n : -n;
+    return delta;
+}
+
+template<typename _Tp> inline bool operator == (const SeqIterator<_Tp>& a,
+                                                const SeqIterator<_Tp>& b)
+{
+    return a.seq == b.seq && a.index == b.index;
+}
+
+template<typename _Tp> inline bool operator != (const SeqIterator<_Tp>& a,
+                                                const SeqIterator<_Tp>& b)
+{
+    return !(a == b);
+}
+
+//! @}
+
+} // cv
+
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/cuda.hpp b/include/opencv2/core/cuda.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b49e75d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda.hpp
@@ -0,0 +1,1049 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CUDA_HPP
+#define OPENCV_CORE_CUDA_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error cuda.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/core/cuda_types.hpp"
+
+/**
+  @defgroup cuda CUDA-accelerated Computer Vision
+  @{
+    @defgroup cudacore Core part
+    @{
+      @defgroup cudacore_init Initialization and Information
+      @defgroup cudacore_struct Data Structures
+    @}
+  @}
+ */
+
+namespace cv { namespace cuda {
+
+//! @addtogroup cudacore_struct
+//! @{
+
+//===================================================================================
+// GpuMat
+//===================================================================================
+
+/** @brief Base storage class for GPU memory with reference counting.
+
+Its interface matches the Mat interface with the following limitations:
+
+-   no arbitrary dimensions support (only 2D)
+-   no functions that return references to their data (because references on GPU are not valid for
+    CPU)
+-   no expression templates technique support
+
+Beware that the latter limitation may lead to overloaded matrix operators that cause memory
+allocations. The GpuMat class is convertible to cuda::PtrStepSz and cuda::PtrStep so it can be
+passed directly to the kernel.
+
+@note In contrast with Mat, in most cases GpuMat::isContinuous() == false . This means that rows are
+aligned to a size depending on the hardware. Single-row GpuMat is always a continuous matrix.
+
+@note You are not recommended to leave static or global GpuMat variables allocated, that is, to rely
+on its destructor. The destruction order of such variables and CUDA context is undefined. GPU memory
+release function returns error if the CUDA context has been destroyed before.
+
+Some member functions are described as a "Blocking Call" while some are described as a
+"Non-Blocking Call". Blocking functions are synchronous to host. It is guaranteed that the GPU
+operation is finished when the function returns. However, non-blocking functions are asynchronous to
+host. Those functions may return even if the GPU operation is not finished.
+
+Compared to their blocking counterpart, non-blocking functions accept Stream as an additional
+argument. If a non-default stream is passed, the GPU operation may overlap with operations in other
+streams.
+
+@sa Mat
+ */
+class CV_EXPORTS_W GpuMat
+{
+public:
+    class CV_EXPORTS_W Allocator
+    {
+    public:
+        virtual ~Allocator() {}
+
+        // allocator must fill data, step and refcount fields
+        virtual bool allocate(GpuMat* mat, int rows, int cols, size_t elemSize) = 0;
+        virtual void free(GpuMat* mat) = 0;
+    };
+
+    //! default allocator
+    CV_WRAP static GpuMat::Allocator* defaultAllocator();
+    CV_WRAP static void setDefaultAllocator(GpuMat::Allocator* allocator);
+
+    //! default constructor
+    CV_WRAP explicit GpuMat(GpuMat::Allocator* allocator = GpuMat::defaultAllocator());
+
+    //! constructs GpuMat of the specified size and type
+    CV_WRAP GpuMat(int rows, int cols, int type, GpuMat::Allocator* allocator = GpuMat::defaultAllocator());
+    CV_WRAP GpuMat(Size size, int type, GpuMat::Allocator* allocator = GpuMat::defaultAllocator());
+
+    //! constucts GpuMat and fills it with the specified value _s
+    CV_WRAP GpuMat(int rows, int cols, int type, Scalar s, GpuMat::Allocator* allocator = GpuMat::defaultAllocator());
+    CV_WRAP GpuMat(Size size, int type, Scalar s, GpuMat::Allocator* allocator = GpuMat::defaultAllocator());
+
+    //! copy constructor
+    CV_WRAP GpuMat(const GpuMat& m);
+
+    //! constructor for GpuMat headers pointing to user-allocated data
+    GpuMat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step = Mat::AUTO_STEP);
+    GpuMat(Size size, int type, void* data, size_t step = Mat::AUTO_STEP);
+
+    //! creates a GpuMat header for a part of the bigger matrix
+    CV_WRAP GpuMat(const GpuMat& m, Range rowRange, Range colRange);
+    CV_WRAP GpuMat(const GpuMat& m, Rect roi);
+
+    //! builds GpuMat from host memory (Blocking call)
+    CV_WRAP explicit GpuMat(InputArray arr, GpuMat::Allocator* allocator = GpuMat::defaultAllocator());
+
+    //! destructor - calls release()
+    ~GpuMat();
+
+    //! assignment operators
+    GpuMat& operator =(const GpuMat& m);
+
+    //! allocates new GpuMat data unless the GpuMat already has specified size and type
+    CV_WRAP void create(int rows, int cols, int type);
+    CV_WRAP void create(Size size, int type);
+
+    //! decreases reference counter, deallocate the data when reference counter reaches 0
+    void release();
+
+    //! swaps with other smart pointer
+    CV_WRAP void swap(GpuMat& mat);
+
+    /** @brief Performs data upload to GpuMat (Blocking call)
+
+    This function copies data from host memory to device memory. As being a blocking call, it is
+    guaranteed that the copy operation is finished when this function returns.
+    */
+    CV_WRAP void upload(InputArray arr);
+
+    /** @brief Performs data upload to GpuMat (Non-Blocking call)
+
+    This function copies data from host memory to device memory. As being a non-blocking call, this
+    function may return even if the copy operation is not finished.
+
+    The copy operation may be overlapped with operations in other non-default streams if \p stream is
+    not the default stream and \p dst is HostMem allocated with HostMem::PAGE_LOCKED option.
+    */
+    CV_WRAP void upload(InputArray arr, Stream& stream);
+
+    /** @brief Performs data download from GpuMat (Blocking call)
+
+    This function copies data from device memory to host memory. As being a blocking call, it is
+    guaranteed that the copy operation is finished when this function returns.
+    */
+    CV_WRAP void download(OutputArray dst) const;
+
+    /** @brief Performs data download from GpuMat (Non-Blocking call)
+
+    This function copies data from device memory to host memory. As being a non-blocking call, this
+    function may return even if the copy operation is not finished.
+
+    The copy operation may be overlapped with operations in other non-default streams if \p stream is
+    not the default stream and \p dst is HostMem allocated with HostMem::PAGE_LOCKED option.
+    */
+    CV_WRAP void download(OutputArray dst, Stream& stream) const;
+
+    //! returns deep copy of the GpuMat, i.e. the data is copied
+    CV_WRAP GpuMat clone() const;
+
+    //! copies the GpuMat content to device memory (Blocking call)
+    CV_WRAP void copyTo(OutputArray dst) const;
+
+    //! copies the GpuMat content to device memory (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP void copyTo(OutputArray dst, Stream& stream) const;
+
+    //! copies those GpuMat elements to "m" that are marked with non-zero mask elements (Blocking call)
+    CV_WRAP void copyTo(OutputArray dst, InputArray mask) const;
+
+    //! copies those GpuMat elements to "m" that are marked with non-zero mask elements (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP void copyTo(OutputArray dst, InputArray mask, Stream& stream) const;
+
+    //! sets some of the GpuMat elements to s (Blocking call)
+    CV_WRAP GpuMat& setTo(Scalar s);
+
+    //! sets some of the GpuMat elements to s (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP GpuMat& setTo(Scalar s, Stream& stream);
+
+    //! sets some of the GpuMat elements to s, according to the mask (Blocking call)
+    CV_WRAP GpuMat& setTo(Scalar s, InputArray mask);
+
+    //! sets some of the GpuMat elements to s, according to the mask (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP GpuMat& setTo(Scalar s, InputArray mask, Stream& stream);
+
+    //! converts GpuMat to another datatype (Blocking call)
+    CV_WRAP void convertTo(OutputArray dst, int rtype) const;
+
+    //! converts GpuMat to another datatype (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP void convertTo(OutputArray dst, int rtype, Stream& stream) const;
+
+    //! converts GpuMat to another datatype with scaling (Blocking call)
+    CV_WRAP void convertTo(OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta = 0.0) const;
+
+    //! converts GpuMat to another datatype with scaling (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP void convertTo(OutputArray dst, int rtype, double alpha, Stream& stream) const;
+
+    //! converts GpuMat to another datatype with scaling (Non-Blocking call)
+    CV_WRAP void convertTo(OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta, Stream& stream) const;
+
+    CV_WRAP void assignTo(GpuMat& m, int type = -1) const;
+
+    //! returns pointer to y-th row
+    uchar* ptr(int y = 0);
+    const uchar* ptr(int y = 0) const;
+
+    //! template version of the above method
+    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int y = 0);
+    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int y = 0) const;
+
+    template <typename _Tp> operator PtrStepSz<_Tp>() const;
+    template <typename _Tp> operator PtrStep<_Tp>() const;
+
+    //! returns a new GpuMat header for the specified row
+    CV_WRAP GpuMat row(int y) const;
+
+    //! returns a new GpuMat header for the specified column
+    CV_WRAP GpuMat col(int x) const;
+
+    //! ... for the specified row span
+    CV_WRAP GpuMat rowRange(int startrow, int endrow) const;
+    CV_WRAP GpuMat rowRange(Range r) const;
+
+    //! ... for the specified column span
+    CV_WRAP GpuMat colRange(int startcol, int endcol) const;
+    CV_WRAP GpuMat colRange(Range r) const;
+
+    //! extracts a rectangular sub-GpuMat (this is a generalized form of row, rowRange etc.)
+    GpuMat operator ()(Range rowRange, Range colRange) const;
+    GpuMat operator ()(Rect roi) const;
+
+    //! creates alternative GpuMat header for the same data, with different
+    //! number of channels and/or different number of rows
+    CV_WRAP GpuMat reshape(int cn, int rows = 0) const;
+
+    //! locates GpuMat header within a parent GpuMat
+    CV_WRAP void locateROI(Size& wholeSize, Point& ofs) const;
+
+    //! moves/resizes the current GpuMat ROI inside the parent GpuMat
+    CV_WRAP GpuMat& adjustROI(int dtop, int dbottom, int dleft, int dright);
+
+    //! returns true iff the GpuMat data is continuous
+    //! (i.e. when there are no gaps between successive rows)
+    CV_WRAP bool isContinuous() const;
+
+    //! returns element size in bytes
+    CV_WRAP size_t elemSize() const;
+
+    //! returns the size of element channel in bytes
+    CV_WRAP size_t elemSize1() const;
+
+    //! returns element type
+    CV_WRAP int type() const;
+
+    //! returns element type
+    CV_WRAP int depth() const;
+
+    //! returns number of channels
+    CV_WRAP int channels() const;
+
+    //! returns step/elemSize1()
+    CV_WRAP size_t step1() const;
+
+    //! returns GpuMat size : width == number of columns, height == number of rows
+    CV_WRAP Size size() const;
+
+    //! returns true if GpuMat data is NULL
+    CV_WRAP bool empty() const;
+
+    //! internal use method: updates the continuity flag
+    CV_WRAP void updateContinuityFlag();
+
+    /*! includes several bit-fields:
+    - the magic signature
+    - continuity flag
+    - depth
+    - number of channels
+    */
+    int flags;
+
+    //! the number of rows and columns
+    int rows, cols;
+
+    //! a distance between successive rows in bytes; includes the gap if any
+    CV_PROP size_t step;
+
+    //! pointer to the data
+    uchar* data;
+
+    //! pointer to the reference counter;
+    //! when GpuMat points to user-allocated data, the pointer is NULL
+    int* refcount;
+
+    //! helper fields used in locateROI and adjustROI
+    uchar* datastart;
+    const uchar* dataend;
+
+    //! allocator
+    Allocator* allocator;
+};
+
+/** @brief Creates a continuous matrix.
+
+@param rows Row count.
+@param cols Column count.
+@param type Type of the matrix.
+@param arr Destination matrix. This parameter changes only if it has a proper type and area (
+\f$\texttt{rows} \times \texttt{cols}\f$ ).
+
+Matrix is called continuous if its elements are stored continuously, that is, without gaps at the
+end of each row.
+ */
+CV_EXPORTS_W void createContinuous(int rows, int cols, int type, OutputArray arr);
+
+/** @brief Ensures that the size of a matrix is big enough and the matrix has a proper type.
+
+@param rows Minimum desired number of rows.
+@param cols Minimum desired number of columns.
+@param type Desired matrix type.
+@param arr Destination matrix.
+
+The function does not reallocate memory if the matrix has proper attributes already.
+ */
+CV_EXPORTS_W void ensureSizeIsEnough(int rows, int cols, int type, OutputArray arr);
+
+/** @brief BufferPool for use with CUDA streams
+
+BufferPool utilizes Stream's allocator to create new buffers for GpuMat's. It is
+only useful when enabled with #setBufferPoolUsage.
+
+@code
+    setBufferPoolUsage(true);
+@endcode
+
+@note #setBufferPoolUsage must be called \em before any Stream declaration.
+
+Users may specify custom allocator for Stream and may implement their own stream based
+functions utilizing the same underlying GPU memory management.
+
+If custom allocator is not specified, BufferPool utilizes StackAllocator by
+default. StackAllocator allocates a chunk of GPU device memory beforehand,
+and when GpuMat is declared later on, it is given the pre-allocated memory.
+This kind of strategy reduces the number of calls for memory allocating APIs
+such as cudaMalloc or cudaMallocPitch.
+
+Below is an example that utilizes BufferPool with StackAllocator:
+
+@code
+    #include <opencv2/opencv.hpp>
+
+    using namespace cv;
+    using namespace cv::cuda
+
+    int main()
+    {
+        setBufferPoolUsage(true);                               // Tell OpenCV that we are going to utilize BufferPool
+        setBufferPoolConfig(getDevice(), 1024 * 1024 * 64, 2);  // Allocate 64 MB, 2 stacks (default is 10 MB, 5 stacks)
+
+        Stream stream1, stream2;                                // Each stream uses 1 stack
+        BufferPool pool1(stream1), pool2(stream2);
+
+        GpuMat d_src1 = pool1.getBuffer(4096, 4096, CV_8UC1);   // 16MB
+        GpuMat d_dst1 = pool1.getBuffer(4096, 4096, CV_8UC3);   // 48MB, pool1 is now full
+
+        GpuMat d_src2 = pool2.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC1);   // 1MB
+        GpuMat d_dst2 = pool2.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC3);   // 3MB
+
+        cvtColor(d_src1, d_dst1, CV_GRAY2BGR, 0, stream1);
+        cvtColor(d_src2, d_dst2, CV_GRAY2BGR, 0, stream2);
+    }
+@endcode
+
+If we allocate another GpuMat on pool1 in the above example, it will be carried out by
+the DefaultAllocator since the stack for pool1 is full.
+
+@code
+    GpuMat d_add1 = pool1.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC1);   // Stack for pool1 is full, memory is allocated with DefaultAllocator
+@endcode
+
+If a third stream is declared in the above example, allocating with #getBuffer
+within that stream will also be carried out by the DefaultAllocator because we've run out of
+stacks.
+
+@code
+    Stream stream3;                                         // Only 2 stacks were allocated, we've run out of stacks
+    BufferPool pool3(stream3);
+    GpuMat d_src3 = pool3.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC1);   // Memory is allocated with DefaultAllocator
+@endcode
+
+@warning When utilizing StackAllocator, deallocation order is important.
+
+Just like a stack, deallocation must be done in LIFO order. Below is an example of
+erroneous usage that violates LIFO rule. If OpenCV is compiled in Debug mode, this
+sample code will emit CV_Assert error.
+
+@code
+    int main()
+    {
+        setBufferPoolUsage(true);                               // Tell OpenCV that we are going to utilize BufferPool
+        Stream stream;                                          // A default size (10 MB) stack is allocated to this stream
+        BufferPool pool(stream);
+
+        GpuMat mat1 = pool.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC1);      // Allocate mat1 (1MB)
+        GpuMat mat2 = pool.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC1);      // Allocate mat2 (1MB)
+
+        mat1.release();                                         // erroneous usage : mat2 must be deallocated before mat1
+    }
+@endcode
+
+Since C++ local variables are destroyed in the reverse order of construction,
+the code sample below satisfies the LIFO rule. Local GpuMat's are deallocated
+and the corresponding memory is automatically returned to the pool for later usage.
+
+@code
+    int main()
+    {
+        setBufferPoolUsage(true);                               // Tell OpenCV that we are going to utilize BufferPool
+        setBufferPoolConfig(getDevice(), 1024 * 1024 * 64, 2);  // Allocate 64 MB, 2 stacks (default is 10 MB, 5 stacks)
+
+        Stream stream1, stream2;                                // Each stream uses 1 stack
+        BufferPool pool1(stream1), pool2(stream2);
+
+        for (int i = 0; i < 10; i++)
+        {
+            GpuMat d_src1 = pool1.getBuffer(4096, 4096, CV_8UC1);   // 16MB
+            GpuMat d_dst1 = pool1.getBuffer(4096, 4096, CV_8UC3);   // 48MB, pool1 is now full
+
+            GpuMat d_src2 = pool2.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC1);   // 1MB
+            GpuMat d_dst2 = pool2.getBuffer(1024, 1024, CV_8UC3);   // 3MB
+
+            d_src1.setTo(Scalar(i), stream1);
+            d_src2.setTo(Scalar(i), stream2);
+
+            cvtColor(d_src1, d_dst1, CV_GRAY2BGR, 0, stream1);
+            cvtColor(d_src2, d_dst2, CV_GRAY2BGR, 0, stream2);
+                                                                    // The order of destruction of the local variables is:
+                                                                    //   d_dst2 => d_src2 => d_dst1 => d_src1
+                                                                    // LIFO rule is satisfied, this code runs without error
+        }
+    }
+@endcode
+ */
+class CV_EXPORTS_W BufferPool
+{
+public:
+
+    //! Gets the BufferPool for the given stream.
+    explicit BufferPool(Stream& stream);
+
+    //! Allocates a new GpuMat of given size and type.
+    CV_WRAP GpuMat getBuffer(int rows, int cols, int type);
+
+    //! Allocates a new GpuMat of given size and type.
+    CV_WRAP GpuMat getBuffer(Size size, int type) { return getBuffer(size.height, size.width, type); }
+
+    //! Returns the allocator associated with the stream.
+    CV_WRAP Ptr<GpuMat::Allocator> getAllocator() const { return allocator_; }
+
+private:
+    Ptr<GpuMat::Allocator> allocator_;
+};
+
+//! BufferPool management (must be called before Stream creation)
+CV_EXPORTS_W void setBufferPoolUsage(bool on);
+CV_EXPORTS_W void setBufferPoolConfig(int deviceId, size_t stackSize, int stackCount);
+
+//===================================================================================
+// HostMem
+//===================================================================================
+
+/** @brief Class with reference counting wrapping special memory type allocation functions from CUDA.
+
+Its interface is also Mat-like but with additional memory type parameters.
+
+-   **PAGE_LOCKED** sets a page locked memory type used commonly for fast and asynchronous
+    uploading/downloading data from/to GPU.
+-   **SHARED** specifies a zero copy memory allocation that enables mapping the host memory to GPU
+    address space, if supported.
+-   **WRITE_COMBINED** sets the write combined buffer that is not cached by CPU. Such buffers are
+    used to supply GPU with data when GPU only reads it. The advantage is a better CPU cache
+    utilization.
+
+@note Allocation size of such memory types is usually limited. For more details, see *CUDA 2.2
+Pinned Memory APIs* document or *CUDA C Programming Guide*.
+ */
+class CV_EXPORTS_W HostMem
+{
+public:
+    enum AllocType { PAGE_LOCKED = 1, SHARED = 2, WRITE_COMBINED = 4 };
+
+    static MatAllocator* getAllocator(HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED);
+
+    CV_WRAP explicit HostMem(HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED);
+
+    HostMem(const HostMem& m);
+
+    CV_WRAP HostMem(int rows, int cols, int type, HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED);
+    CV_WRAP HostMem(Size size, int type, HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED);
+
+    //! creates from host memory with coping data
+    CV_WRAP explicit HostMem(InputArray arr, HostMem::AllocType alloc_type = HostMem::AllocType::PAGE_LOCKED);
+
+    ~HostMem();
+
+    HostMem& operator =(const HostMem& m);
+
+    //! swaps with other smart pointer
+    CV_WRAP void swap(HostMem& b);
+
+    //! returns deep copy of the matrix, i.e. the data is copied
+    CV_WRAP HostMem clone() const;
+
+    //! allocates new matrix data unless the matrix already has specified size and type.
+    CV_WRAP void create(int rows, int cols, int type);
+    void create(Size size, int type);
+
+    //! creates alternative HostMem header for the same data, with different
+    //! number of channels and/or different number of rows
+    CV_WRAP HostMem reshape(int cn, int rows = 0) const;
+
+    //! decrements reference counter and released memory if needed.
+    void release();
+
+    //! returns matrix header with disabled reference counting for HostMem data.
+    CV_WRAP Mat createMatHeader() const;
+
+    /** @brief Maps CPU memory to GPU address space and creates the cuda::GpuMat header without reference counting
+    for it.
+
+    This can be done only if memory was allocated with the SHARED flag and if it is supported by the
+    hardware. Laptops often share video and CPU memory, so address spaces can be mapped, which
+    eliminates an extra copy.
+     */
+    GpuMat createGpuMatHeader() const;
+
+    // Please see cv::Mat for descriptions
+    CV_WRAP bool isContinuous() const;
+    CV_WRAP size_t elemSize() const;
+    CV_WRAP size_t elemSize1() const;
+    CV_WRAP int type() const;
+    CV_WRAP int depth() const;
+    CV_WRAP int channels() const;
+    CV_WRAP size_t step1() const;
+    CV_WRAP Size size() const;
+    CV_WRAP bool empty() const;
+
+    // Please see cv::Mat for descriptions
+    int flags;
+    int rows, cols;
+    CV_PROP size_t step;
+
+    uchar* data;
+    int* refcount;
+
+    uchar* datastart;
+    const uchar* dataend;
+
+    AllocType alloc_type;
+};
+
+/** @brief Page-locks the memory of matrix and maps it for the device(s).
+
+@param m Input matrix.
+ */
+CV_EXPORTS_W void registerPageLocked(Mat& m);
+
+/** @brief Unmaps the memory of matrix and makes it pageable again.
+
+@param m Input matrix.
+ */
+CV_EXPORTS_W void unregisterPageLocked(Mat& m);
+
+//===================================================================================
+// Stream
+//===================================================================================
+
+/** @brief This class encapsulates a queue of asynchronous calls.
+
+@note Currently, you may face problems if an operation is enqueued twice with different data. Some
+functions use the constant GPU memory, and next call may update the memory before the previous one
+has been finished. But calling different operations asynchronously is safe because each operation
+has its own constant buffer. Memory copy/upload/download/set operations to the buffers you hold are
+also safe.
+
+@note The Stream class is not thread-safe. Please use different Stream objects for different CPU threads.
+
+@code
+void thread1()
+{
+    cv::cuda::Stream stream1;
+    cv::cuda::func1(..., stream1);
+}
+
+void thread2()
+{
+    cv::cuda::Stream stream2;
+    cv::cuda::func2(..., stream2);
+}
+@endcode
+
+@note By default all CUDA routines are launched in Stream::Null() object, if the stream is not specified by user.
+In multi-threading environment the stream objects must be passed explicitly (see previous note).
+ */
+class CV_EXPORTS_W Stream
+{
+    typedef void (Stream::*bool_type)() const;
+    void this_type_does_not_support_comparisons() const {}
+
+public:
+    typedef void (*StreamCallback)(int status, void* userData);
+
+    //! creates a new asynchronous stream
+    CV_WRAP Stream();
+
+    //! creates a new asynchronous stream with custom allocator
+    CV_WRAP Stream(const Ptr<GpuMat::Allocator>& allocator);
+
+    /** @brief Returns true if the current stream queue is finished. Otherwise, it returns false.
+    */
+    CV_WRAP bool queryIfComplete() const;
+
+    /** @brief Blocks the current CPU thread until all operations in the stream are complete.
+    */
+    CV_WRAP void waitForCompletion();
+
+    /** @brief Makes a compute stream wait on an event.
+    */
+    CV_WRAP void waitEvent(const Event& event);
+
+    /** @brief Adds a callback to be called on the host after all currently enqueued items in the stream have
+    completed.
+
+    @note Callbacks must not make any CUDA API calls. Callbacks must not perform any synchronization
+    that may depend on outstanding device work or other callbacks that are not mandated to run earlier.
+    Callbacks without a mandated order (in independent streams) execute in undefined order and may be
+    serialized.
+     */
+    void enqueueHostCallback(StreamCallback callback, void* userData);
+
+    //! return Stream object for default CUDA stream
+    CV_WRAP static Stream& Null();
+
+    //! returns true if stream object is not default (!= 0)
+    operator bool_type() const;
+
+    class Impl;
+
+private:
+    Ptr<Impl> impl_;
+    Stream(const Ptr<Impl>& impl);
+
+    friend struct StreamAccessor;
+    friend class BufferPool;
+    friend class DefaultDeviceInitializer;
+};
+
+class CV_EXPORTS_W Event
+{
+public:
+    enum CreateFlags
+    {
+        DEFAULT        = 0x00,  /**< Default event flag */
+        BLOCKING_SYNC  = 0x01,  /**< Event uses blocking synchronization */
+        DISABLE_TIMING = 0x02,  /**< Event will not record timing data */
+        INTERPROCESS   = 0x04   /**< Event is suitable for interprocess use. DisableTiming must be set */
+    };
+
+    CV_WRAP explicit Event(Event::CreateFlags flags = Event::CreateFlags::DEFAULT);
+
+    //! records an event
+    CV_WRAP void record(Stream& stream = Stream::Null());
+
+    //! queries an event's status
+    CV_WRAP bool queryIfComplete() const;
+
+    //! waits for an event to complete
+    CV_WRAP void waitForCompletion();
+
+    //! computes the elapsed time between events
+    CV_WRAP static float elapsedTime(const Event& start, const Event& end);
+
+    class Impl;
+
+private:
+    Ptr<Impl> impl_;
+    Event(const Ptr<Impl>& impl);
+
+    friend struct EventAccessor;
+};
+
+//! @} cudacore_struct
+
+//===================================================================================
+// Initialization & Info
+//===================================================================================
+
+//! @addtogroup cudacore_init
+//! @{
+
+/** @brief Returns the number of installed CUDA-enabled devices.
+
+Use this function before any other CUDA functions calls. If OpenCV is compiled without CUDA support,
+this function returns 0. If the CUDA driver is not installed, or is incompatible, this function
+returns -1.
+ */
+CV_EXPORTS_W int getCudaEnabledDeviceCount();
+
+/** @brief Sets a device and initializes it for the current thread.
+
+@param device System index of a CUDA device starting with 0.
+
+If the call of this function is omitted, a default device is initialized at the fist CUDA usage.
+ */
+CV_EXPORTS_W void setDevice(int device);
+
+/** @brief Returns the current device index set by cuda::setDevice or initialized by default.
+ */
+CV_EXPORTS_W int getDevice();
+
+/** @brief Explicitly destroys and cleans up all resources associated with the current device in the current
+process.
+
+Any subsequent API call to this device will reinitialize the device.
+ */
+CV_EXPORTS_W void resetDevice();
+
+/** @brief Enumeration providing CUDA computing features.
+ */
+enum FeatureSet
+{
+    FEATURE_SET_COMPUTE_10 = 10,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_11 = 11,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_12 = 12,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_13 = 13,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_20 = 20,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_21 = 21,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_30 = 30,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_32 = 32,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_35 = 35,
+    FEATURE_SET_COMPUTE_50 = 50,
+
+    GLOBAL_ATOMICS = FEATURE_SET_COMPUTE_11,
+    SHARED_ATOMICS = FEATURE_SET_COMPUTE_12,
+    NATIVE_DOUBLE = FEATURE_SET_COMPUTE_13,
+    WARP_SHUFFLE_FUNCTIONS = FEATURE_SET_COMPUTE_30,
+    DYNAMIC_PARALLELISM = FEATURE_SET_COMPUTE_35
+};
+
+//! checks whether current device supports the given feature
+CV_EXPORTS bool deviceSupports(FeatureSet feature_set);
+
+/** @brief Class providing a set of static methods to check what NVIDIA\* card architecture the CUDA module was
+built for.
+
+According to the CUDA C Programming Guide Version 3.2: "PTX code produced for some specific compute
+capability can always be compiled to binary code of greater or equal compute capability".
+ */
+class CV_EXPORTS_W TargetArchs
+{
+public:
+    /** @brief The following method checks whether the module was built with the support of the given feature:
+
+    @param feature_set Features to be checked. See :ocvcuda::FeatureSet.
+     */
+    static bool builtWith(FeatureSet feature_set);
+
+    /** @brief There is a set of methods to check whether the module contains intermediate (PTX) or binary CUDA
+    code for the given architecture(s):
+
+    @param major Major compute capability version.
+    @param minor Minor compute capability version.
+     */
+    CV_WRAP static bool has(int major, int minor);
+    CV_WRAP static bool hasPtx(int major, int minor);
+    CV_WRAP static bool hasBin(int major, int minor);
+
+    CV_WRAP static bool hasEqualOrLessPtx(int major, int minor);
+    CV_WRAP static bool hasEqualOrGreater(int major, int minor);
+    CV_WRAP static bool hasEqualOrGreaterPtx(int major, int minor);
+    CV_WRAP static bool hasEqualOrGreaterBin(int major, int minor);
+};
+
+/** @brief Class providing functionality for querying the specified GPU properties.
+ */
+class CV_EXPORTS_W DeviceInfo
+{
+public:
+    //! creates DeviceInfo object for the current GPU
+    CV_WRAP DeviceInfo();
+
+    /** @brief The constructors.
+
+    @param device_id System index of the CUDA device starting with 0.
+
+    Constructs the DeviceInfo object for the specified device. If device_id parameter is missed, it
+    constructs an object for the current device.
+     */
+    CV_WRAP DeviceInfo(int device_id);
+
+    /** @brief Returns system index of the CUDA device starting with 0.
+    */
+    CV_WRAP int deviceID() const;
+
+    //! ASCII string identifying device
+    const char* name() const;
+
+    //! global memory available on device in bytes
+    CV_WRAP size_t totalGlobalMem() const;
+
+    //! shared memory available per block in bytes
+    CV_WRAP size_t sharedMemPerBlock() const;
+
+    //! 32-bit registers available per block
+    CV_WRAP int regsPerBlock() const;
+
+    //! warp size in threads
+    CV_WRAP int warpSize() const;
+
+    //! maximum pitch in bytes allowed by memory copies
+    CV_WRAP size_t memPitch() const;
+
+    //! maximum number of threads per block
+    CV_WRAP int maxThreadsPerBlock() const;
+
+    //! maximum size of each dimension of a block
+    CV_WRAP Vec3i maxThreadsDim() const;
+
+    //! maximum size of each dimension of a grid
+    CV_WRAP Vec3i maxGridSize() const;
+
+    //! clock frequency in kilohertz
+    CV_WRAP int clockRate() const;
+
+    //! constant memory available on device in bytes
+    CV_WRAP size_t totalConstMem() const;
+
+    //! major compute capability
+    CV_WRAP int majorVersion() const;
+
+    //! minor compute capability
+    CV_WRAP int minorVersion() const;
+
+    //! alignment requirement for textures
+    CV_WRAP size_t textureAlignment() const;
+
+    //! pitch alignment requirement for texture references bound to pitched memory
+    CV_WRAP size_t texturePitchAlignment() const;
+
+    //! number of multiprocessors on device
+    CV_WRAP int multiProcessorCount() const;
+
+    //! specified whether there is a run time limit on kernels
+    CV_WRAP bool kernelExecTimeoutEnabled() const;
+
+    //! device is integrated as opposed to discrete
+    CV_WRAP bool integrated() const;
+
+    //! device can map host memory with cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer
+    CV_WRAP bool canMapHostMemory() const;
+
+    enum ComputeMode
+    {
+        ComputeModeDefault,         /**< default compute mode (Multiple threads can use cudaSetDevice with this device) */
+        ComputeModeExclusive,       /**< compute-exclusive-thread mode (Only one thread in one process will be able to use cudaSetDevice with this device) */
+        ComputeModeProhibited,      /**< compute-prohibited mode (No threads can use cudaSetDevice with this device) */
+        ComputeModeExclusiveProcess /**< compute-exclusive-process mode (Many threads in one process will be able to use cudaSetDevice with this device) */
+    };
+
+    //! compute mode
+    CV_WRAP DeviceInfo::ComputeMode computeMode() const;
+
+    //! maximum 1D texture size
+    CV_WRAP int maxTexture1D() const;
+
+    //! maximum 1D mipmapped texture size
+    CV_WRAP int maxTexture1DMipmap() const;
+
+    //! maximum size for 1D textures bound to linear memory
+    CV_WRAP int maxTexture1DLinear() const;
+
+    //! maximum 2D texture dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxTexture2D() const;
+
+    //! maximum 2D mipmapped texture dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxTexture2DMipmap() const;
+
+    //! maximum dimensions (width, height, pitch) for 2D textures bound to pitched memory
+    CV_WRAP Vec3i maxTexture2DLinear() const;
+
+    //! maximum 2D texture dimensions if texture gather operations have to be performed
+    CV_WRAP Vec2i maxTexture2DGather() const;
+
+    //! maximum 3D texture dimensions
+    CV_WRAP Vec3i maxTexture3D() const;
+
+    //! maximum Cubemap texture dimensions
+    CV_WRAP int maxTextureCubemap() const;
+
+    //! maximum 1D layered texture dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxTexture1DLayered() const;
+
+    //! maximum 2D layered texture dimensions
+    CV_WRAP Vec3i maxTexture2DLayered() const;
+
+    //! maximum Cubemap layered texture dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxTextureCubemapLayered() const;
+
+    //! maximum 1D surface size
+    CV_WRAP int maxSurface1D() const;
+
+    //! maximum 2D surface dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxSurface2D() const;
+
+    //! maximum 3D surface dimensions
+    CV_WRAP Vec3i maxSurface3D() const;
+
+    //! maximum 1D layered surface dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxSurface1DLayered() const;
+
+    //! maximum 2D layered surface dimensions
+    CV_WRAP Vec3i maxSurface2DLayered() const;
+
+    //! maximum Cubemap surface dimensions
+    CV_WRAP int maxSurfaceCubemap() const;
+
+    //! maximum Cubemap layered surface dimensions
+    CV_WRAP Vec2i maxSurfaceCubemapLayered() const;
+
+    //! alignment requirements for surfaces
+    CV_WRAP size_t surfaceAlignment() const;
+
+    //! device can possibly execute multiple kernels concurrently
+    CV_WRAP bool concurrentKernels() const;
+
+    //! device has ECC support enabled
+    CV_WRAP bool ECCEnabled() const;
+
+    //! PCI bus ID of the device
+    CV_WRAP int pciBusID() const;
+
+    //! PCI device ID of the device
+    CV_WRAP int pciDeviceID() const;
+
+    //! PCI domain ID of the device
+    CV_WRAP int pciDomainID() const;
+
+    //! true if device is a Tesla device using TCC driver, false otherwise
+    CV_WRAP bool tccDriver() const;
+
+    //! number of asynchronous engines
+    CV_WRAP int asyncEngineCount() const;
+
+    //! device shares a unified address space with the host
+    CV_WRAP bool unifiedAddressing() const;
+
+    //! peak memory clock frequency in kilohertz
+    CV_WRAP int memoryClockRate() const;
+
+    //! global memory bus width in bits
+    CV_WRAP int memoryBusWidth() const;
+
+    //! size of L2 cache in bytes
+    CV_WRAP int l2CacheSize() const;
+
+    //! maximum resident threads per multiprocessor
+    CV_WRAP int maxThreadsPerMultiProcessor() const;
+
+    //! gets free and total device memory
+    CV_WRAP void queryMemory(size_t& totalMemory, size_t& freeMemory) const;
+    CV_WRAP size_t freeMemory() const;
+    CV_WRAP size_t totalMemory() const;
+
+    /** @brief Provides information on CUDA feature support.
+
+    @param feature_set Features to be checked. See cuda::FeatureSet.
+
+    This function returns true if the device has the specified CUDA feature. Otherwise, it returns false
+     */
+    bool supports(FeatureSet feature_set) const;
+
+    /** @brief Checks the CUDA module and device compatibility.
+
+    This function returns true if the CUDA module can be run on the specified device. Otherwise, it
+    returns false .
+     */
+    CV_WRAP bool isCompatible() const;
+
+private:
+    int device_id_;
+};
+
+CV_EXPORTS_W void printCudaDeviceInfo(int device);
+CV_EXPORTS_W void printShortCudaDeviceInfo(int device);
+
+/** @brief Converts an array to half precision floating number.
+
+@param _src input array.
+@param _dst output array.
+@param stream Stream for the asynchronous version.
+@sa convertFp16
+*/
+CV_EXPORTS void convertFp16(InputArray _src, OutputArray _dst, Stream& stream = Stream::Null());
+
+//! @} cudacore_init
+
+}} // namespace cv { namespace cuda {
+
+
+#include "opencv2/core/cuda.inl.hpp"
+
+#endif /* OPENCV_CORE_CUDA_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda.inl.hpp b/include/opencv2/core/cuda.inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..35ae2e4
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda.inl.hpp
@@ -0,0 +1,631 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CUDAINL_HPP
+#define OPENCV_CORE_CUDAINL_HPP
+
+#include "opencv2/core/cuda.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda {
+
+//===================================================================================
+// GpuMat
+//===================================================================================
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(Allocator* allocator_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), allocator(allocator_)
+{}
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(int rows_, int cols_, int type_, Allocator* allocator_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), allocator(allocator_)
+{
+    if (rows_ > 0 && cols_ > 0)
+        create(rows_, cols_, type_);
+}
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(Size size_, int type_, Allocator* allocator_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), allocator(allocator_)
+{
+    if (size_.height > 0 && size_.width > 0)
+        create(size_.height, size_.width, type_);
+}
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(int rows_, int cols_, int type_, Scalar s_, Allocator* allocator_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), allocator(allocator_)
+{
+    if (rows_ > 0 && cols_ > 0)
+    {
+        create(rows_, cols_, type_);
+        setTo(s_);
+    }
+}
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(Size size_, int type_, Scalar s_, Allocator* allocator_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), allocator(allocator_)
+{
+    if (size_.height > 0 && size_.width > 0)
+    {
+        create(size_.height, size_.width, type_);
+        setTo(s_);
+    }
+}
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(const GpuMat& m)
+    : flags(m.flags), rows(m.rows), cols(m.cols), step(m.step), data(m.data), refcount(m.refcount), datastart(m.datastart), dataend(m.dataend), allocator(m.allocator)
+{
+    if (refcount)
+        CV_XADD(refcount, 1);
+}
+
+inline
+GpuMat::GpuMat(InputArray arr, Allocator* allocator_) :
+    flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), allocator(allocator_)
+{
+    upload(arr);
+}
+
+inline
+GpuMat::~GpuMat()
+{
+    release();
+}
+
+inline
+GpuMat& GpuMat::operator =(const GpuMat& m)
+{
+    if (this != &m)
+    {
+        GpuMat temp(m);
+        swap(temp);
+    }
+
+    return *this;
+}
+
+inline
+void GpuMat::create(Size size_, int type_)
+{
+    create(size_.height, size_.width, type_);
+}
+
+inline
+void GpuMat::swap(GpuMat& b)
+{
+    std::swap(flags, b.flags);
+    std::swap(rows, b.rows);
+    std::swap(cols, b.cols);
+    std::swap(step, b.step);
+    std::swap(data, b.data);
+    std::swap(datastart, b.datastart);
+    std::swap(dataend, b.dataend);
+    std::swap(refcount, b.refcount);
+    std::swap(allocator, b.allocator);
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::clone() const
+{
+    GpuMat m;
+    copyTo(m);
+    return m;
+}
+
+inline
+void GpuMat::copyTo(OutputArray dst, InputArray mask) const
+{
+    copyTo(dst, mask, Stream::Null());
+}
+
+inline
+GpuMat& GpuMat::setTo(Scalar s)
+{
+    return setTo(s, Stream::Null());
+}
+
+inline
+GpuMat& GpuMat::setTo(Scalar s, InputArray mask)
+{
+    return setTo(s, mask, Stream::Null());
+}
+
+inline
+void GpuMat::convertTo(OutputArray dst, int rtype) const
+{
+    convertTo(dst, rtype, Stream::Null());
+}
+
+inline
+void GpuMat::convertTo(OutputArray dst, int rtype, double alpha, double beta) const
+{
+    convertTo(dst, rtype, alpha, beta, Stream::Null());
+}
+
+inline
+void GpuMat::convertTo(OutputArray dst, int rtype, double alpha, Stream& stream) const
+{
+    convertTo(dst, rtype, alpha, 0.0, stream);
+}
+
+inline
+void GpuMat::assignTo(GpuMat& m, int _type) const
+{
+    if (_type < 0)
+        m = *this;
+    else
+        convertTo(m, _type);
+}
+
+inline
+uchar* GpuMat::ptr(int y)
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)y < (unsigned)rows );
+    return data + step * y;
+}
+
+inline
+const uchar* GpuMat::ptr(int y) const
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)y < (unsigned)rows );
+    return data + step * y;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp* GpuMat::ptr(int y)
+{
+    return (_Tp*)ptr(y);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* GpuMat::ptr(int y) const
+{
+    return (const _Tp*)ptr(y);
+}
+
+template <class T> inline
+GpuMat::operator PtrStepSz<T>() const
+{
+    return PtrStepSz<T>(rows, cols, (T*)data, step);
+}
+
+template <class T> inline
+GpuMat::operator PtrStep<T>() const
+{
+    return PtrStep<T>((T*)data, step);
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::row(int y) const
+{
+    return GpuMat(*this, Range(y, y+1), Range::all());
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::col(int x) const
+{
+    return GpuMat(*this, Range::all(), Range(x, x+1));
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::rowRange(int startrow, int endrow) const
+{
+    return GpuMat(*this, Range(startrow, endrow), Range::all());
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::rowRange(Range r) const
+{
+    return GpuMat(*this, r, Range::all());
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::colRange(int startcol, int endcol) const
+{
+    return GpuMat(*this, Range::all(), Range(startcol, endcol));
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::colRange(Range r) const
+{
+    return GpuMat(*this, Range::all(), r);
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::operator ()(Range rowRange_, Range colRange_) const
+{
+    return GpuMat(*this, rowRange_, colRange_);
+}
+
+inline
+GpuMat GpuMat::operator ()(Rect roi) const
+{
+    return GpuMat(*this, roi);
+}
+
+inline
+bool GpuMat::isContinuous() const
+{
+    return (flags & Mat::CONTINUOUS_FLAG) != 0;
+}
+
+inline
+size_t GpuMat::elemSize() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE(flags);
+}
+
+inline
+size_t GpuMat::elemSize1() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE1(flags);
+}
+
+inline
+int GpuMat::type() const
+{
+    return CV_MAT_TYPE(flags);
+}
+
+inline
+int GpuMat::depth() const
+{
+    return CV_MAT_DEPTH(flags);
+}
+
+inline
+int GpuMat::channels() const
+{
+    return CV_MAT_CN(flags);
+}
+
+inline
+size_t GpuMat::step1() const
+{
+    return step / elemSize1();
+}
+
+inline
+Size GpuMat::size() const
+{
+    return Size(cols, rows);
+}
+
+inline
+bool GpuMat::empty() const
+{
+    return data == 0;
+}
+
+static inline
+GpuMat createContinuous(int rows, int cols, int type)
+{
+    GpuMat m;
+    createContinuous(rows, cols, type, m);
+    return m;
+}
+
+static inline
+void createContinuous(Size size, int type, OutputArray arr)
+{
+    createContinuous(size.height, size.width, type, arr);
+}
+
+static inline
+GpuMat createContinuous(Size size, int type)
+{
+    GpuMat m;
+    createContinuous(size, type, m);
+    return m;
+}
+
+static inline
+void ensureSizeIsEnough(Size size, int type, OutputArray arr)
+{
+    ensureSizeIsEnough(size.height, size.width, type, arr);
+}
+
+static inline
+void swap(GpuMat& a, GpuMat& b)
+{
+    a.swap(b);
+}
+
+//===================================================================================
+// HostMem
+//===================================================================================
+
+inline
+HostMem::HostMem(AllocType alloc_type_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), alloc_type(alloc_type_)
+{
+}
+
+inline
+HostMem::HostMem(const HostMem& m)
+    : flags(m.flags), rows(m.rows), cols(m.cols), step(m.step), data(m.data), refcount(m.refcount), datastart(m.datastart), dataend(m.dataend), alloc_type(m.alloc_type)
+{
+    if( refcount )
+        CV_XADD(refcount, 1);
+}
+
+inline
+HostMem::HostMem(int rows_, int cols_, int type_, AllocType alloc_type_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), alloc_type(alloc_type_)
+{
+    if (rows_ > 0 && cols_ > 0)
+        create(rows_, cols_, type_);
+}
+
+inline
+HostMem::HostMem(Size size_, int type_, AllocType alloc_type_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), alloc_type(alloc_type_)
+{
+    if (size_.height > 0 && size_.width > 0)
+        create(size_.height, size_.width, type_);
+}
+
+inline
+HostMem::HostMem(InputArray arr, AllocType alloc_type_)
+    : flags(0), rows(0), cols(0), step(0), data(0), refcount(0), datastart(0), dataend(0), alloc_type(alloc_type_)
+{
+    arr.getMat().copyTo(*this);
+}
+
+inline
+HostMem::~HostMem()
+{
+    release();
+}
+
+inline
+HostMem& HostMem::operator =(const HostMem& m)
+{
+    if (this != &m)
+    {
+        HostMem temp(m);
+        swap(temp);
+    }
+
+    return *this;
+}
+
+inline
+void HostMem::swap(HostMem& b)
+{
+    std::swap(flags, b.flags);
+    std::swap(rows, b.rows);
+    std::swap(cols, b.cols);
+    std::swap(step, b.step);
+    std::swap(data, b.data);
+    std::swap(datastart, b.datastart);
+    std::swap(dataend, b.dataend);
+    std::swap(refcount, b.refcount);
+    std::swap(alloc_type, b.alloc_type);
+}
+
+inline
+HostMem HostMem::clone() const
+{
+    HostMem m(size(), type(), alloc_type);
+    createMatHeader().copyTo(m);
+    return m;
+}
+
+inline
+void HostMem::create(Size size_, int type_)
+{
+    create(size_.height, size_.width, type_);
+}
+
+inline
+Mat HostMem::createMatHeader() const
+{
+    return Mat(size(), type(), data, step);
+}
+
+inline
+bool HostMem::isContinuous() const
+{
+    return (flags & Mat::CONTINUOUS_FLAG) != 0;
+}
+
+inline
+size_t HostMem::elemSize() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE(flags);
+}
+
+inline
+size_t HostMem::elemSize1() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE1(flags);
+}
+
+inline
+int HostMem::type() const
+{
+    return CV_MAT_TYPE(flags);
+}
+
+inline
+int HostMem::depth() const
+{
+    return CV_MAT_DEPTH(flags);
+}
+
+inline
+int HostMem::channels() const
+{
+    return CV_MAT_CN(flags);
+}
+
+inline
+size_t HostMem::step1() const
+{
+    return step / elemSize1();
+}
+
+inline
+Size HostMem::size() const
+{
+    return Size(cols, rows);
+}
+
+inline
+bool HostMem::empty() const
+{
+    return data == 0;
+}
+
+static inline
+void swap(HostMem& a, HostMem& b)
+{
+    a.swap(b);
+}
+
+//===================================================================================
+// Stream
+//===================================================================================
+
+inline
+Stream::Stream(const Ptr<Impl>& impl)
+    : impl_(impl)
+{
+}
+
+//===================================================================================
+// Event
+//===================================================================================
+
+inline
+Event::Event(const Ptr<Impl>& impl)
+    : impl_(impl)
+{
+}
+
+//===================================================================================
+// Initialization & Info
+//===================================================================================
+
+inline
+bool TargetArchs::has(int major, int minor)
+{
+    return hasPtx(major, minor) || hasBin(major, minor);
+}
+
+inline
+bool TargetArchs::hasEqualOrGreater(int major, int minor)
+{
+    return hasEqualOrGreaterPtx(major, minor) || hasEqualOrGreaterBin(major, minor);
+}
+
+inline
+DeviceInfo::DeviceInfo()
+{
+    device_id_ = getDevice();
+}
+
+inline
+DeviceInfo::DeviceInfo(int device_id)
+{
+    CV_Assert( device_id >= 0 && device_id < getCudaEnabledDeviceCount() );
+    device_id_ = device_id;
+}
+
+inline
+int DeviceInfo::deviceID() const
+{
+    return device_id_;
+}
+
+inline
+size_t DeviceInfo::freeMemory() const
+{
+    size_t _totalMemory = 0, _freeMemory = 0;
+    queryMemory(_totalMemory, _freeMemory);
+    return _freeMemory;
+}
+
+inline
+size_t DeviceInfo::totalMemory() const
+{
+    size_t _totalMemory = 0, _freeMemory = 0;
+    queryMemory(_totalMemory, _freeMemory);
+    return _totalMemory;
+}
+
+inline
+bool DeviceInfo::supports(FeatureSet feature_set) const
+{
+    int version = majorVersion() * 10 + minorVersion();
+    return version >= feature_set;
+}
+
+
+}} // namespace cv { namespace cuda {
+
+//===================================================================================
+// Mat
+//===================================================================================
+
+namespace cv {
+
+inline
+Mat::Mat(const cuda::GpuMat& m)
+    : flags(0), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows)
+{
+    m.download(*this);
+}
+
+}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CORE_CUDAINL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/block.hpp b/include/opencv2/core/cuda/block.hpp
new file mode 100644
index 0000000..c277f0e
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/block.hpp
@@ -0,0 +1,211 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
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+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_DEVICE_BLOCK_HPP
+#define OPENCV_CUDA_DEVICE_BLOCK_HPP
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    struct Block
+    {
+        static __device__ __forceinline__ unsigned int id()
+        {
+            return blockIdx.x;
+        }
+
+        static __device__ __forceinline__ unsigned int stride()
+        {
+            return blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z;
+        }
+
+        static __device__ __forceinline__ void sync()
+        {
+            __syncthreads();
+        }
+
+        static __device__ __forceinline__ int flattenedThreadId()
+        {
+            return threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;
+        }
+
+        template<typename It, typename T>
+        static __device__ __forceinline__ void fill(It beg, It end, const T& value)
+        {
+            int STRIDE = stride();
+            It t = beg + flattenedThreadId();
+
+            for(; t < end; t += STRIDE)
+                *t = value;
+        }
+
+        template<typename OutIt, typename T>
+        static __device__ __forceinline__ void yota(OutIt beg, OutIt end, T value)
+        {
+            int STRIDE = stride();
+            int tid = flattenedThreadId();
+            value += tid;
+
+            for(OutIt t = beg + tid; t < end; t += STRIDE, value += STRIDE)
+                *t = value;
+        }
+
+        template<typename InIt, typename OutIt>
+        static __device__ __forceinline__ void copy(InIt beg, InIt end, OutIt out)
+        {
+            int STRIDE = stride();
+            InIt  t = beg + flattenedThreadId();
+            OutIt o = out + (t - beg);
+
+            for(; t < end; t += STRIDE, o += STRIDE)
+                *o = *t;
+        }
+
+        template<typename InIt, typename OutIt, class UnOp>
+        static __device__ __forceinline__ void transform(InIt beg, InIt end, OutIt out, UnOp op)
+        {
+            int STRIDE = stride();
+            InIt  t = beg + flattenedThreadId();
+            OutIt o = out + (t - beg);
+
+            for(; t < end; t += STRIDE, o += STRIDE)
+                *o = op(*t);
+        }
+
+        template<typename InIt1, typename InIt2, typename OutIt, class BinOp>
+        static __device__ __forceinline__ void transform(InIt1 beg1, InIt1 end1, InIt2 beg2, OutIt out, BinOp op)
+        {
+            int STRIDE = stride();
+            InIt1 t1 = beg1 + flattenedThreadId();
+            InIt2 t2 = beg2 + flattenedThreadId();
+            OutIt o  = out + (t1 - beg1);
+
+            for(; t1 < end1; t1 += STRIDE, t2 += STRIDE, o += STRIDE)
+                *o = op(*t1, *t2);
+        }
+
+        template<int CTA_SIZE, typename T, class BinOp>
+        static __device__ __forceinline__ void reduce(volatile T* buffer, BinOp op)
+        {
+            int tid = flattenedThreadId();
+            T val =  buffer[tid];
+
+            if (CTA_SIZE >= 1024) { if (tid < 512) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid + 512]); __syncthreads(); }
+            if (CTA_SIZE >=  512) { if (tid < 256) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid + 256]); __syncthreads(); }
+            if (CTA_SIZE >=  256) { if (tid < 128) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid + 128]); __syncthreads(); }
+            if (CTA_SIZE >=  128) { if (tid <  64) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +  64]); __syncthreads(); }
+
+            if (tid < 32)
+            {
+                if (CTA_SIZE >=   64) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +  32]); }
+                if (CTA_SIZE >=   32) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +  16]); }
+                if (CTA_SIZE >=   16) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   8]); }
+                if (CTA_SIZE >=    8) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   4]); }
+                if (CTA_SIZE >=    4) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   2]); }
+                if (CTA_SIZE >=    2) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   1]); }
+            }
+        }
+
+        template<int CTA_SIZE, typename T, class BinOp>
+        static __device__ __forceinline__ T reduce(volatile T* buffer, T init, BinOp op)
+        {
+            int tid = flattenedThreadId();
+            T val =  buffer[tid] = init;
+            __syncthreads();
+
+            if (CTA_SIZE >= 1024) { if (tid < 512) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid + 512]); __syncthreads(); }
+            if (CTA_SIZE >=  512) { if (tid < 256) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid + 256]); __syncthreads(); }
+            if (CTA_SIZE >=  256) { if (tid < 128) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid + 128]); __syncthreads(); }
+            if (CTA_SIZE >=  128) { if (tid <  64) buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +  64]); __syncthreads(); }
+
+            if (tid < 32)
+            {
+                if (CTA_SIZE >=   64) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +  32]); }
+                if (CTA_SIZE >=   32) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +  16]); }
+                if (CTA_SIZE >=   16) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   8]); }
+                if (CTA_SIZE >=    8) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   4]); }
+                if (CTA_SIZE >=    4) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   2]); }
+                if (CTA_SIZE >=    2) { buffer[tid] = val = op(val, buffer[tid +   1]); }
+            }
+            __syncthreads();
+            return buffer[0];
+        }
+
+        template <typename T, class BinOp>
+        static __device__ __forceinline__ void reduce_n(T* data, unsigned int n, BinOp op)
+        {
+            int ftid = flattenedThreadId();
+            int sft = stride();
+
+            if (sft < n)
+            {
+                for (unsigned int i = sft + ftid; i < n; i += sft)
+                    data[ftid] = op(data[ftid], data[i]);
+
+                __syncthreads();
+
+                n = sft;
+            }
+
+            while (n > 1)
+            {
+                unsigned int half = n/2;
+
+                if (ftid < half)
+                    data[ftid] = op(data[ftid], data[n - ftid - 1]);
+
+                __syncthreads();
+
+                n = n - half;
+            }
+        }
+    };
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CUDA_DEVICE_BLOCK_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/border_interpolate.hpp b/include/opencv2/core/cuda/border_interpolate.hpp
new file mode 100644
index 0000000..874f705
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/border_interpolate.hpp
@@ -0,0 +1,722 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+//
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_BORDER_INTERPOLATE_HPP
+#define OPENCV_CUDA_BORDER_INTERPOLATE_HPP
+
+#include "saturate_cast.hpp"
+#include "vec_traits.hpp"
+#include "vec_math.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    //////////////////////////////////////////////////////////////
+    // BrdConstant
+
+    template <typename D> struct BrdRowConstant
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowConstant(int width_, const D& val_ = VecTraits<D>::all(0)) : width(width_), val(val_) {}
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int x, const T* data) const
+        {
+            return x >= 0 ? saturate_cast<D>(data[x]) : val;
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int x, const T* data) const
+        {
+            return x < width ? saturate_cast<D>(data[x]) : val;
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int x, const T* data) const
+        {
+            return (x >= 0 && x < width) ? saturate_cast<D>(data[x]) : val;
+        }
+
+        int width;
+        D val;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdColConstant
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdColConstant(int height_, const D& val_ = VecTraits<D>::all(0)) : height(height_), val(val_) {}
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return y >= 0 ? saturate_cast<D>(*(const T*)((const char*)data + y * step)) : val;
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return y < height ? saturate_cast<D>(*(const T*)((const char*)data + y * step)) : val;
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return (y >= 0 && y < height) ? saturate_cast<D>(*(const T*)((const char*)data + y * step)) : val;
+        }
+
+        int height;
+        D val;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdConstant
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BrdConstant(int height_, int width_, const D& val_ = VecTraits<D>::all(0)) : height(height_), width(width_), val(val_)
+        {
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, int x, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height) ? saturate_cast<D>(((const T*)((const uchar*)data + y * step))[x]) : val;
+        }
+
+        template <typename Ptr2D> __device__ __forceinline__ D at(typename Ptr2D::index_type y, typename Ptr2D::index_type x, const Ptr2D& src) const
+        {
+            return (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height) ? saturate_cast<D>(src(y, x)) : val;
+        }
+
+        int height;
+        int width;
+        D val;
+    };
+
+    //////////////////////////////////////////////////////////////
+    // BrdReplicate
+
+    template <typename D> struct BrdRowReplicate
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowReplicate(int width) : last_col(width - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowReplicate(int width, U) : last_col(width - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return ::max(x, 0);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return ::min(x, last_col);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_low(idx_col_high(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_low(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_high(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col(x)]);
+        }
+
+        int last_col;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdColReplicate
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdColReplicate(int height) : last_row(height - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdColReplicate(int height, U) : last_row(height - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return ::max(y, 0);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return ::min(y, last_row);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_low(idx_row_high(y));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const T*)((const char*)data + idx_row_low(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const T*)((const char*)data + idx_row_high(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const T*)((const char*)data + idx_row(y) * step));
+        }
+
+        int last_row;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdReplicate
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BrdReplicate(int height, int width) : last_row(height - 1), last_col(width - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdReplicate(int height, int width, U) : last_row(height - 1), last_col(width - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return ::max(y, 0);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return ::min(y, last_row);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_low(idx_row_high(y));
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return ::max(x, 0);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return ::min(x, last_col);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_low(idx_col_high(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, int x, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(((const T*)((const char*)data + idx_row(y) * step))[idx_col(x)]);
+        }
+
+        template <typename Ptr2D> __device__ __forceinline__ D at(typename Ptr2D::index_type y, typename Ptr2D::index_type x, const Ptr2D& src) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(src(idx_row(y), idx_col(x)));
+        }
+
+        int last_row;
+        int last_col;
+    };
+
+    //////////////////////////////////////////////////////////////
+    // BrdReflect101
+
+    template <typename D> struct BrdRowReflect101
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowReflect101(int width) : last_col(width - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowReflect101(int width, U) : last_col(width - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return ::abs(x) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return ::abs(last_col - ::abs(last_col - x)) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_low(idx_col_high(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_low(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_high(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col(x)]);
+        }
+
+        int last_col;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdColReflect101
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdColReflect101(int height) : last_row(height - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdColReflect101(int height, U) : last_row(height - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return ::abs(y) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return ::abs(last_row - ::abs(last_row - y)) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_low(idx_row_high(y));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row_low(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row_high(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row(y) * step));
+        }
+
+        int last_row;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdReflect101
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BrdReflect101(int height, int width) : last_row(height - 1), last_col(width - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdReflect101(int height, int width, U) : last_row(height - 1), last_col(width - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return ::abs(y) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return ::abs(last_row - ::abs(last_row - y)) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_low(idx_row_high(y));
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return ::abs(x) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return ::abs(last_col - ::abs(last_col - x)) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_low(idx_col_high(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, int x, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(((const T*)((const char*)data + idx_row(y) * step))[idx_col(x)]);
+        }
+
+        template <typename Ptr2D> __device__ __forceinline__ D at(typename Ptr2D::index_type y, typename Ptr2D::index_type x, const Ptr2D& src) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(src(idx_row(y), idx_col(x)));
+        }
+
+        int last_row;
+        int last_col;
+    };
+
+    //////////////////////////////////////////////////////////////
+    // BrdReflect
+
+    template <typename D> struct BrdRowReflect
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowReflect(int width) : last_col(width - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowReflect(int width, U) : last_col(width - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return (::abs(x) - (x < 0)) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return ::abs(last_col - ::abs(last_col - x) + (x > last_col)) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_high(::abs(x) - (x < 0));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_low(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_high(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col(x)]);
+        }
+
+        int last_col;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdColReflect
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdColReflect(int height) : last_row(height - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdColReflect(int height, U) : last_row(height - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return (::abs(y) - (y < 0)) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return ::abs(last_row - ::abs(last_row - y) + (y > last_row)) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_high(::abs(y) - (y < 0));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row_low(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row_high(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row(y) * step));
+        }
+
+        int last_row;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdReflect
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BrdReflect(int height, int width) : last_row(height - 1), last_col(width - 1) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdReflect(int height, int width, U) : last_row(height - 1), last_col(width - 1) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return (::abs(y) - (y < 0)) % (last_row + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return /*::abs*/(last_row - ::abs(last_row - y) + (y > last_row)) /*% (last_row + 1)*/;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_low(idx_row_high(y));
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return (::abs(x) - (x < 0)) % (last_col + 1);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return (last_col - ::abs(last_col - x) + (x > last_col));
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_low(idx_col_high(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, int x, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(((const T*)((const char*)data + idx_row(y) * step))[idx_col(x)]);
+        }
+
+        template <typename Ptr2D> __device__ __forceinline__ D at(typename Ptr2D::index_type y, typename Ptr2D::index_type x, const Ptr2D& src) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(src(idx_row(y), idx_col(x)));
+        }
+
+        int last_row;
+        int last_col;
+    };
+
+    //////////////////////////////////////////////////////////////
+    // BrdWrap
+
+    template <typename D> struct BrdRowWrap
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowWrap(int width_) : width(width_) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdRowWrap(int width_, U) : width(width_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return (x >= 0) * x + (x < 0) * (x - ((x - width + 1) / width) * width);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return (x < width) * x + (x >= width) * (x % width);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_high(idx_col_low(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_low(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col_high(x)]);
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int x, const T* data) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(data[idx_col(x)]);
+        }
+
+        int width;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdColWrap
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ BrdColWrap(int height_) : height(height_) {}
+        template <typename U> __host__ __device__ __forceinline__ BrdColWrap(int height_, U) : height(height_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return (y >= 0) * y + (y < 0) * (y - ((y - height + 1) / height) * height);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return (y < height) * y + (y >= height) * (y % height);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_high(idx_row_low(y));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_low(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row_low(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at_high(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row_high(y) * step));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(*(const D*)((const char*)data + idx_row(y) * step));
+        }
+
+        int height;
+    };
+
+    template <typename D> struct BrdWrap
+    {
+        typedef D result_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BrdWrap(int height_, int width_) :
+            height(height_), width(width_)
+        {
+        }
+        template <typename U>
+        __host__ __device__ __forceinline__ BrdWrap(int height_, int width_, U) :
+            height(height_), width(width_)
+        {
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_low(int y) const
+        {
+            return (y >= 0) ? y : (y - ((y - height + 1) / height) * height);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row_high(int y) const
+        {
+            return (y < height) ? y : (y % height);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_row(int y) const
+        {
+            return idx_row_high(idx_row_low(y));
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_low(int x) const
+        {
+            return (x >= 0) ? x : (x - ((x - width + 1) / width) * width);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col_high(int x) const
+        {
+            return (x < width) ? x : (x % width);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ int idx_col(int x) const
+        {
+            return idx_col_high(idx_col_low(x));
+        }
+
+        template <typename T> __device__ __forceinline__ D at(int y, int x, const T* data, size_t step) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(((const T*)((const char*)data + idx_row(y) * step))[idx_col(x)]);
+        }
+
+        template <typename Ptr2D> __device__ __forceinline__ D at(typename Ptr2D::index_type y, typename Ptr2D::index_type x, const Ptr2D& src) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(src(idx_row(y), idx_col(x)));
+        }
+
+        int height;
+        int width;
+    };
+
+    //////////////////////////////////////////////////////////////
+    // BorderReader
+
+    template <typename Ptr2D, typename B> struct BorderReader
+    {
+        typedef typename B::result_type elem_type;
+        typedef typename Ptr2D::index_type index_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BorderReader(const Ptr2D& ptr_, const B& b_) : ptr(ptr_), b(b_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ elem_type operator ()(index_type y, index_type x) const
+        {
+            return b.at(y, x, ptr);
+        }
+
+        Ptr2D ptr;
+        B b;
+    };
+
+    // under win32 there is some bug with templated types that passed as kernel parameters
+    // with this specialization all works fine
+    template <typename Ptr2D, typename D> struct BorderReader< Ptr2D, BrdConstant<D> >
+    {
+        typedef typename BrdConstant<D>::result_type elem_type;
+        typedef typename Ptr2D::index_type index_type;
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ BorderReader(const Ptr2D& src_, const BrdConstant<D>& b) :
+            src(src_), height(b.height), width(b.width), val(b.val)
+        {
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ D operator ()(index_type y, index_type x) const
+        {
+            return (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height) ? saturate_cast<D>(src(y, x)) : val;
+        }
+
+        Ptr2D src;
+        int height;
+        int width;
+        D val;
+    };
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_BORDER_INTERPOLATE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/color.hpp b/include/opencv2/core/cuda/color.hpp
new file mode 100644
index 0000000..dcce280
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/color.hpp
@@ -0,0 +1,309 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+//
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_COLOR_HPP
+#define OPENCV_CUDA_COLOR_HPP
+
+#include "detail/color_detail.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    // All OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_*_TRAITS(ColorSpace1_to_ColorSpace2, ...) macros implements
+    // template <typename T> class ColorSpace1_to_ColorSpace2_traits
+    // {
+    //     typedef ... functor_type;
+    //     static __host__ __device__ functor_type create_functor();
+    // };
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(bgr_to_rgb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(bgr_to_bgra, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(bgr_to_rgba, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(bgra_to_bgr, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(bgra_to_rgb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(bgra_to_rgba, 4, 4, 2)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(bgr_to_bgr555, 3, 0, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(bgr_to_bgr565, 3, 0, 6)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(rgb_to_bgr555, 3, 2, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(rgb_to_bgr565, 3, 2, 6)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(bgra_to_bgr555, 4, 0, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(bgra_to_bgr565, 4, 0, 6)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(rgba_to_bgr555, 4, 2, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(rgba_to_bgr565, 4, 2, 6)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr555_to_rgb, 3, 2, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr565_to_rgb, 3, 2, 6)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr555_to_bgr, 3, 0, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr565_to_bgr, 3, 0, 6)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr555_to_rgba, 4, 2, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr565_to_rgba, 4, 2, 6)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr555_to_bgra, 4, 0, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(bgr565_to_bgra, 4, 0, 6)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB_TRAITS(gray_to_bgr, 3)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB_TRAITS(gray_to_bgra, 4)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB5x5_TRAITS(gray_to_bgr555, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB5x5_TRAITS(gray_to_bgr565, 6)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB5x5_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52GRAY_TRAITS(bgr555_to_gray, 5)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52GRAY_TRAITS(bgr565_to_gray, 6)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52GRAY_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2GRAY_TRAITS(rgb_to_gray, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2GRAY_TRAITS(bgr_to_gray, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2GRAY_TRAITS(rgba_to_gray, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2GRAY_TRAITS(bgra_to_gray, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2GRAY_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(rgb_to_yuv, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(rgba_to_yuv, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(rgb_to_yuv4, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(rgba_to_yuv4, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(bgr_to_yuv, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(bgra_to_yuv, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(bgr_to_yuv4, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(bgra_to_yuv4, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv_to_rgb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv_to_rgba, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv4_to_rgb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv4_to_rgba, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv_to_bgr, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv_to_bgra, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv4_to_bgr, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(yuv4_to_bgra, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(rgb_to_YCrCb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(rgba_to_YCrCb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(rgb_to_YCrCb4, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(rgba_to_YCrCb4, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(bgr_to_YCrCb, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(bgra_to_YCrCb, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(bgr_to_YCrCb4, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(bgra_to_YCrCb4, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb_to_rgb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb_to_rgba, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb4_to_rgb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb4_to_rgba, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb_to_bgr, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb_to_bgra, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb4_to_bgr, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(YCrCb4_to_bgra, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(rgb_to_xyz, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(rgba_to_xyz, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(rgb_to_xyz4, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(rgba_to_xyz4, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(bgr_to_xyz, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(bgra_to_xyz, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(bgr_to_xyz4, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(bgra_to_xyz4, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz_to_rgb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz4_to_rgb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz_to_rgba, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz4_to_rgba, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz_to_bgr, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz4_to_bgr, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz_to_bgra, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(xyz4_to_bgra, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(rgb_to_hsv, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(rgba_to_hsv, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(rgb_to_hsv4, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(rgba_to_hsv4, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(bgr_to_hsv, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(bgra_to_hsv, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(bgr_to_hsv4, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(bgra_to_hsv4, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv_to_rgb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv_to_rgba, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv4_to_rgb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv4_to_rgba, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv_to_bgr, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv_to_bgra, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv4_to_bgr, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(hsv4_to_bgra, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(rgb_to_hls, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(rgba_to_hls, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(rgb_to_hls4, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(rgba_to_hls4, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(bgr_to_hls, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(bgra_to_hls, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(bgr_to_hls4, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(bgra_to_hls4, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls_to_rgb, 3, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls_to_rgba, 3, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls4_to_rgb, 4, 3, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls4_to_rgba, 4, 4, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls_to_bgr, 3, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls_to_bgra, 3, 4, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls4_to_bgr, 4, 3, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(hls4_to_bgra, 4, 4, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(rgb_to_lab, 3, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(rgba_to_lab, 4, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(rgb_to_lab4, 3, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(rgba_to_lab4, 4, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(bgr_to_lab, 3, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(bgra_to_lab, 4, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(bgr_to_lab4, 3, 4, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(bgra_to_lab4, 4, 4, true, 0)
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lrgb_to_lab, 3, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lrgba_to_lab, 4, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lrgb_to_lab4, 3, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lrgba_to_lab4, 4, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lbgr_to_lab, 3, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lbgra_to_lab, 4, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lbgr_to_lab4, 3, 4, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(lbgra_to_lab4, 4, 4, false, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_rgb, 3, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_rgb, 4, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_rgba, 3, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_rgba, 4, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_bgr, 3, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_bgr, 4, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_bgra, 3, 4, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_bgra, 4, 4, true, 0)
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_lrgb, 3, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_lrgb, 4, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_lrgba, 3, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_lrgba, 4, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_lbgr, 3, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_lbgr, 4, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab_to_lbgra, 3, 4, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(lab4_to_lbgra, 4, 4, false, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(rgb_to_luv, 3, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(rgba_to_luv, 4, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(rgb_to_luv4, 3, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(rgba_to_luv4, 4, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(bgr_to_luv, 3, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(bgra_to_luv, 4, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(bgr_to_luv4, 3, 4, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(bgra_to_luv4, 4, 4, true, 0)
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lrgb_to_luv, 3, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lrgba_to_luv, 4, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lrgb_to_luv4, 3, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lrgba_to_luv4, 4, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lbgr_to_luv, 3, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lbgra_to_luv, 4, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lbgr_to_luv4, 3, 4, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(lbgra_to_luv4, 4, 4, false, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_rgb, 3, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_rgb, 4, 3, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_rgba, 3, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_rgba, 4, 4, true, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_bgr, 3, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_bgr, 4, 3, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_bgra, 3, 4, true, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_bgra, 4, 4, true, 0)
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_lrgb, 3, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_lrgb, 4, 3, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_lrgba, 3, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_lrgba, 4, 4, false, 2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_lbgr, 3, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_lbgr, 4, 3, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv_to_lbgra, 3, 4, false, 0)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(luv4_to_lbgra, 4, 4, false, 0)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_COLOR_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/common.hpp b/include/opencv2/core/cuda/common.hpp
new file mode 100644
index 0000000..14b1f3f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/common.hpp
@@ -0,0 +1,109 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_COMMON_HPP
+#define OPENCV_CUDA_COMMON_HPP
+
+#include <cuda_runtime.h>
+#include "opencv2/core/cuda_types.hpp"
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/base.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+#ifndef CV_PI_F
+    #ifndef CV_PI
+        #define CV_PI_F 3.14159265f
+    #else
+        #define CV_PI_F ((float)CV_PI)
+    #endif
+#endif
+
+namespace cv { namespace cuda {
+    static inline void checkCudaError(cudaError_t err, const char* file, const int line, const char* func)
+    {
+        if (cudaSuccess != err)
+            cv::error(cv::Error::GpuApiCallError, cudaGetErrorString(err), func, file, line);
+    }
+}}
+
+#ifndef cudaSafeCall
+    #define cudaSafeCall(expr)  cv::cuda::checkCudaError(expr, __FILE__, __LINE__, CV_Func)
+#endif
+
+namespace cv { namespace cuda
+{
+    template <typename T> static inline bool isAligned(const T* ptr, size_t size)
+    {
+        return reinterpret_cast<size_t>(ptr) % size == 0;
+    }
+
+    static inline bool isAligned(size_t step, size_t size)
+    {
+        return step % size == 0;
+    }
+}}
+
+namespace cv { namespace cuda
+{
+    namespace device
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ int divUp(int total, int grain)
+        {
+            return (total + grain - 1) / grain;
+        }
+
+        template<class T> inline void bindTexture(const textureReference* tex, const PtrStepSz<T>& img)
+        {
+            cudaChannelFormatDesc desc = cudaCreateChannelDesc<T>();
+            cudaSafeCall( cudaBindTexture2D(0, tex, img.ptr(), &desc, img.cols, img.rows, img.step) );
+        }
+    }
+}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_COMMON_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/datamov_utils.hpp b/include/opencv2/core/cuda/datamov_utils.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6820d0f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/datamov_utils.hpp
@@ -0,0 +1,113 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_DATAMOV_UTILS_HPP
+#define OPENCV_CUDA_DATAMOV_UTILS_HPP
+
+#include "common.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 200
+
+        // for Fermi memory space is detected automatically
+        template <typename T> struct ForceGlob
+        {
+            __device__ __forceinline__ static void Load(const T* ptr, int offset, T& val)  { val = ptr[offset];  }
+        };
+
+    #else // __CUDA_ARCH__ >= 200
+
+        #if defined(_WIN64) || defined(__LP64__)
+            // 64-bit register modifier for inlined asm
+            #define OPENCV_CUDA_ASM_PTR "l"
+        #else
+            // 32-bit register modifier for inlined asm
+            #define OPENCV_CUDA_ASM_PTR "r"
+        #endif
+
+        template<class T> struct ForceGlob;
+
+        #define OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB(base_type, ptx_type, reg_mod) \
+            template <> struct ForceGlob<base_type> \
+            { \
+                __device__ __forceinline__ static void Load(const base_type* ptr, int offset, base_type& val) \
+                { \
+                    asm("ld.global."#ptx_type" %0, [%1];" : "="#reg_mod(val) : OPENCV_CUDA_ASM_PTR(ptr + offset)); \
+                } \
+            };
+
+        #define OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB_B(base_type, ptx_type) \
+            template <> struct ForceGlob<base_type> \
+            { \
+                __device__ __forceinline__ static void Load(const base_type* ptr, int offset, base_type& val) \
+                { \
+                    asm("ld.global."#ptx_type" %0, [%1];" : "=r"(*reinterpret_cast<uint*>(&val)) : OPENCV_CUDA_ASM_PTR(ptr + offset)); \
+                } \
+            };
+
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB_B(uchar,  u8)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB_B(schar,  s8)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB_B(char,   b8)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB  (ushort, u16, h)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB  (short,  s16, h)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB  (uint,   u32, r)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB  (int,    s32, r)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB  (float,  f32, f)
+            OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB  (double, f64, d)
+
+        #undef OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB
+        #undef OPENCV_CUDA_DEFINE_FORCE_GLOB_B
+        #undef OPENCV_CUDA_ASM_PTR
+
+    #endif // __CUDA_ARCH__ >= 200
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_DATAMOV_UTILS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/detail/color_detail.hpp b/include/opencv2/core/cuda/detail/color_detail.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f4b4796
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/detail/color_detail.hpp
@@ -0,0 +1,2018 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+//
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+//
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+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_COLOR_DETAIL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_COLOR_DETAIL_HPP
+
+#include "../common.hpp"
+#include "../vec_traits.hpp"
+#include "../saturate_cast.hpp"
+#include "../limits.hpp"
+#include "../functional.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    #ifndef CV_DESCALE
+        #define CV_DESCALE(x, n) (((x) + (1 << ((n)-1))) >> (n))
+    #endif
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template<typename T> struct ColorChannel
+        {
+            typedef float worktype_f;
+            static __device__ __forceinline__ T max() { return numeric_limits<T>::max(); }
+            static __device__ __forceinline__ T half() { return (T)(max()/2 + 1); }
+        };
+
+        template<> struct ColorChannel<float>
+        {
+            typedef float worktype_f;
+            static __device__ __forceinline__ float max() { return 1.f; }
+            static __device__ __forceinline__ float half() { return 0.5f; }
+        };
+
+        template <typename T> static __device__ __forceinline__ void setAlpha(typename TypeVec<T, 3>::vec_type& vec, T val)
+        {
+        }
+
+        template <typename T> static __device__ __forceinline__ void setAlpha(typename TypeVec<T, 4>::vec_type& vec, T val)
+        {
+            vec.w = val;
+        }
+
+        template <typename T> static __device__ __forceinline__ T getAlpha(const typename TypeVec<T, 3>::vec_type& vec)
+        {
+            return ColorChannel<T>::max();
+        }
+
+        template <typename T> static __device__ __forceinline__ T getAlpha(const typename TypeVec<T, 4>::vec_type& vec)
+        {
+            return vec.w;
+        }
+
+        //constants for conversion from/to RGB and Gray, YUV, YCrCb according to BT.601
+        constexpr float B2YF = 0.114f;
+        constexpr float G2YF = 0.587f;
+        constexpr float R2YF = 0.299f;
+
+        //to YCbCr
+        constexpr float YCBF = 0.564f; // == 1/2/(1-B2YF)
+        constexpr float YCRF = 0.713f; // == 1/2/(1-R2YF)
+        const     int   YCBI = 9241;  // == YCBF*16384
+        const     int   YCRI = 11682; // == YCRF*16384
+        //to YUV
+        constexpr float B2UF = 0.492f;
+        constexpr float R2VF = 0.877f;
+        const     int   B2UI = 8061;  // == B2UF*16384
+        const     int   R2VI = 14369; // == R2VF*16384
+        //from YUV
+        constexpr float U2BF = 2.032f;
+        constexpr float U2GF = -0.395f;
+        constexpr float V2GF = -0.581f;
+        constexpr float V2RF = 1.140f;
+        const     int   U2BI = 33292;
+        const     int   U2GI = -6472;
+        const     int   V2GI = -9519;
+        const     int   V2RI = 18678;
+        //from YCrCb
+        constexpr float CB2BF = 1.773f;
+        constexpr float CB2GF = -0.344f;
+        constexpr float CR2GF = -0.714f;
+        constexpr float CR2RF = 1.403f;
+        const     int   CB2BI = 29049;
+        const     int   CB2GI = -5636;
+        const     int   CR2GI = -11698;
+        const     int   CR2RI = 22987;
+
+        enum
+        {
+            yuv_shift  = 14,
+            xyz_shift  = 12,
+            gray_shift = 15,
+            R2Y        = 4899,
+            G2Y        = 9617,
+            B2Y        = 1868,
+            RY15 =  9798, // == R2YF*32768 + 0.5
+            GY15 = 19235, // == G2YF*32768 + 0.5
+            BY15 =  3735, // == B2YF*32768 + 0.5
+            BLOCK_SIZE = 256
+        };
+    }
+
+////////////////// Various 3/4-channel to 3/4-channel RGB transformations /////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct RGB2RGB
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                dst.x = (&src.x)[bidx];
+                dst.y = src.y;
+                dst.z = (&src.x)[bidx^2];
+                setAlpha(dst, getAlpha<T>(src));
+
+                return dst;
+            }
+
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB(const RGB2RGB&) {}
+        };
+
+        template <> struct RGB2RGB<uchar, 4, 4, 2> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                uint dst = 0;
+
+                dst |= (0xffu & (src >> 16));
+                dst |= (0xffu & (src >> 8)) << 8;
+                dst |= (0xffu & (src)) << 16;
+                dst |= (0xffu & (src >> 24)) << 24;
+
+                return dst;
+            }
+
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB(const RGB2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2RGB<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+/////////// Transforming 16-bit (565 or 555) RGB to/from 24/32-bit (888[8]) RGB //////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <int green_bits, int bidx> struct RGB2RGB5x5Converter;
+        template<int bidx> struct RGB2RGB5x5Converter<6, bidx>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ ushort cvt(const uchar3& src)
+            {
+                return (ushort)(((&src.x)[bidx] >> 3) | ((src.y & ~3) << 3) | (((&src.x)[bidx^2] & ~7) << 8));
+            }
+
+            static __device__ __forceinline__ ushort cvt(uint src)
+            {
+                uint b = 0xffu & (src >> (bidx * 8));
+                uint g = 0xffu & (src >> 8);
+                uint r = 0xffu & (src >> ((bidx ^ 2) * 8));
+                return (ushort)((b >> 3) | ((g & ~3) << 3) | ((r & ~7) << 8));
+            }
+        };
+
+        template<int bidx> struct RGB2RGB5x5Converter<5, bidx>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ ushort cvt(const uchar3& src)
+            {
+                return (ushort)(((&src.x)[bidx] >> 3) | ((src.y & ~7) << 2) | (((&src.x)[bidx^2] & ~7) << 7));
+            }
+
+            static __device__ __forceinline__ ushort cvt(uint src)
+            {
+                uint b = 0xffu & (src >> (bidx * 8));
+                uint g = 0xffu & (src >> 8);
+                uint r = 0xffu & (src >> ((bidx ^ 2) * 8));
+                uint a = 0xffu & (src >> 24);
+                return (ushort)((b >> 3) | ((g & ~7) << 2) | ((r & ~7) << 7) | (a * 0x8000));
+            }
+        };
+
+        template<int scn, int bidx, int green_bits> struct RGB2RGB5x5;
+
+        template<int bidx, int green_bits> struct RGB2RGB5x5<3, bidx,green_bits> : unary_function<uchar3, ushort>
+        {
+            __device__ __forceinline__ ushort operator()(const uchar3& src) const
+            {
+                return RGB2RGB5x5Converter<green_bits, bidx>::cvt(src);
+            }
+
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB5x5() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB5x5(const RGB2RGB5x5&) {}
+        };
+
+        template<int bidx, int green_bits> struct RGB2RGB5x5<4, bidx,green_bits> : unary_function<uint, ushort>
+        {
+            __device__ __forceinline__ ushort operator()(uint src) const
+            {
+                return RGB2RGB5x5Converter<green_bits, bidx>::cvt(src);
+            }
+
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB5x5() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2RGB5x5(const RGB2RGB5x5&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2RGB5x5_TRAITS(name, scn, bidx, green_bits) \
+    struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2RGB5x5<scn, bidx, green_bits> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <int green_bits, int bidx> struct RGB5x52RGBConverter;
+
+        template <int bidx> struct RGB5x52RGBConverter<5, bidx>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ void cvt(uint src, uchar3& dst)
+            {
+                (&dst.x)[bidx] = src << 3;
+                dst.y = (src >> 2) & ~7;
+                (&dst.x)[bidx ^ 2] = (src >> 7) & ~7;
+            }
+
+            static __device__ __forceinline__ void cvt(uint src, uint& dst)
+            {
+                dst = 0;
+
+                dst |= (0xffu & (src << 3)) << (bidx * 8);
+                dst |= (0xffu & ((src >> 2) & ~7)) << 8;
+                dst |= (0xffu & ((src >> 7) & ~7)) << ((bidx ^ 2) * 8);
+                dst |= ((src & 0x8000) * 0xffu) << 24;
+            }
+        };
+
+        template <int bidx> struct RGB5x52RGBConverter<6, bidx>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ void cvt(uint src, uchar3& dst)
+            {
+                (&dst.x)[bidx] = src << 3;
+                dst.y = (src >> 3) & ~3;
+                (&dst.x)[bidx ^ 2] = (src >> 8) & ~7;
+            }
+
+            static __device__ __forceinline__ void cvt(uint src, uint& dst)
+            {
+                dst = 0xffu << 24;
+
+                dst |= (0xffu & (src << 3)) << (bidx * 8);
+                dst |= (0xffu &((src >> 3) & ~3)) << 8;
+                dst |= (0xffu & ((src >> 8) & ~7)) << ((bidx ^ 2) * 8);
+            }
+        };
+
+        template <int dcn, int bidx, int green_bits> struct RGB5x52RGB;
+
+        template <int bidx, int green_bits> struct RGB5x52RGB<3, bidx, green_bits> : unary_function<ushort, uchar3>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uchar3 operator()(ushort src) const
+            {
+                uchar3 dst;
+                RGB5x52RGBConverter<green_bits, bidx>::cvt(src, dst);
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB5x52RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB5x52RGB(const RGB5x52RGB&) {}
+
+        };
+
+        template <int bidx, int green_bits> struct RGB5x52RGB<4, bidx, green_bits> : unary_function<ushort, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(ushort src) const
+            {
+                uint dst;
+                RGB5x52RGBConverter<green_bits, bidx>::cvt(src, dst);
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB5x52RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB5x52RGB(const RGB5x52RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52RGB_TRAITS(name, dcn, bidx, green_bits) \
+    struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB5x52RGB<dcn, bidx, green_bits> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+///////////////////////////////// Grayscale to Color ////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <typename T, int dcn> struct Gray2RGB : unary_function<T, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(T src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                dst.z = dst.y = dst.x = src;
+                setAlpha(dst, ColorChannel<T>::max());
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ Gray2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Gray2RGB(const Gray2RGB&) {}
+        };
+
+        template <> struct Gray2RGB<uchar, 4> : unary_function<uchar, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                uint dst = 0xffu << 24;
+
+                dst |= src;
+                dst |= src << 8;
+                dst |= src << 16;
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ Gray2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Gray2RGB(const Gray2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB_TRAITS(name, dcn) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::Gray2RGB<T, dcn> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <int green_bits> struct Gray2RGB5x5Converter;
+        template<> struct Gray2RGB5x5Converter<6>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ ushort cvt(uint t)
+            {
+                return (ushort)((t >> 3) | ((t & ~3) << 3) | ((t & ~7) << 8));
+            }
+        };
+
+        template<> struct Gray2RGB5x5Converter<5>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ ushort cvt(uint t)
+            {
+                t >>= 3;
+                return (ushort)(t | (t << 5) | (t << 10));
+            }
+        };
+
+        template<int green_bits> struct Gray2RGB5x5 : unary_function<uchar, ushort>
+        {
+            __device__ __forceinline__ ushort operator()(uint src) const
+            {
+                return Gray2RGB5x5Converter<green_bits>::cvt(src);
+            }
+
+            __host__ __device__ __forceinline__ Gray2RGB5x5() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Gray2RGB5x5(const Gray2RGB5x5&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_GRAY2RGB5x5_TRAITS(name, green_bits) \
+    struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::Gray2RGB5x5<green_bits> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+///////////////////////////////// Color to Grayscale ////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <int green_bits> struct RGB5x52GrayConverter;
+        template <> struct RGB5x52GrayConverter<6>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ uchar cvt(uint t)
+            {
+                return (uchar)CV_DESCALE(((t << 3) & 0xf8) * BY15 + ((t >> 3) & 0xfc) * GY15 + ((t >> 8) & 0xf8) * RY15, gray_shift);
+            }
+        };
+
+        template <> struct RGB5x52GrayConverter<5>
+        {
+            static __device__ __forceinline__ uchar cvt(uint t)
+            {
+                return (uchar)CV_DESCALE(((t << 3) & 0xf8) * BY15 + ((t >> 2) & 0xf8) * GY15 + ((t >> 7) & 0xf8) * RY15, gray_shift);
+            }
+        };
+
+        template<int green_bits> struct RGB5x52Gray : unary_function<ushort, uchar>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uchar operator()(uint src) const
+            {
+                return RGB5x52GrayConverter<green_bits>::cvt(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB5x52Gray() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB5x52Gray(const RGB5x52Gray&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB5x52GRAY_TRAITS(name, green_bits) \
+    struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB5x52Gray<green_bits> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <int bidx, typename T> static __device__ __forceinline__ T RGB2GrayConvert(const T* src)
+        {
+            return (T)CV_DESCALE((unsigned)(src[bidx] * BY15 + src[1] * GY15 + src[bidx^2] * RY15), gray_shift);
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ __forceinline__ uchar RGB2GrayConvert(uint src)
+        {
+            uint b = 0xffu & (src >> (bidx * 8));
+            uint g = 0xffu & (src >> 8);
+            uint r = 0xffu & (src >> ((bidx ^ 2) * 8));
+            return CV_DESCALE((uint)(b * BY15 + g * GY15 + r * RY15), gray_shift);
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ __forceinline__ float RGB2GrayConvert(const float* src)
+        {
+            return src[bidx] * B2YF + src[1] * G2YF + src[bidx^2] * R2YF;
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int bidx> struct RGB2Gray : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, T>
+        {
+            __device__ __forceinline__ T operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                return RGB2GrayConvert<bidx>(&src.x);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Gray() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Gray(const RGB2Gray&) {}
+        };
+
+        template <int bidx> struct RGB2Gray<uchar, 4, bidx> : unary_function<uint, uchar>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uchar operator()(uint src) const
+            {
+                return RGB2GrayConvert<bidx>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Gray() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Gray(const RGB2Gray&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2GRAY_TRAITS(name, scn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2Gray<T, scn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+///////////////////////////////////// RGB <-> YUV //////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_RGB2YUVCoeffs_f[5] = { B2YF, G2YF, R2YF, B2UF, R2VF };
+        __constant__ int   c_RGB2YUVCoeffs_i[5] = { B2Y, G2Y, R2Y, B2UI, R2VI };
+
+        template <int bidx, typename T, typename D> static __device__ void RGB2YUVConvert(const T* src, D& dst)
+        {
+            const int delta = ColorChannel<T>::half() * (1 << yuv_shift);
+
+            const int Y = CV_DESCALE(src[0] * c_RGB2YUVCoeffs_i[bidx^2] + src[1] * c_RGB2YUVCoeffs_i[1] + src[2] * c_RGB2YUVCoeffs_i[bidx], yuv_shift);
+            const int Cr = CV_DESCALE((src[bidx^2] - Y) * c_RGB2YUVCoeffs_i[3] + delta, yuv_shift);
+            const int Cb = CV_DESCALE((src[bidx] - Y) * c_RGB2YUVCoeffs_i[4] + delta, yuv_shift);
+
+            dst.x = saturate_cast<T>(Y);
+            dst.y = saturate_cast<T>(Cr);
+            dst.z = saturate_cast<T>(Cb);
+        }
+
+        template <int bidx, typename D> static __device__ __forceinline__ void RGB2YUVConvert(const float* src, D& dst)
+        {
+            dst.x = src[0] * c_RGB2YUVCoeffs_f[bidx^2] + src[1] * c_RGB2YUVCoeffs_f[1] + src[2] * c_RGB2YUVCoeffs_f[bidx];
+            dst.y = (src[bidx^2] - dst.x) * c_RGB2YUVCoeffs_f[3] + ColorChannel<float>::half();
+            dst.z = (src[bidx] - dst.x) * c_RGB2YUVCoeffs_f[4] + ColorChannel<float>::half();
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct RGB2YUV
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+                RGB2YUVConvert<bidx>(&src.x, dst);
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2YUV() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2YUV(const RGB2YUV&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YUV_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2YUV<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_YUV2RGBCoeffs_f[5] = { U2BF, U2GF, V2GF, V2RF };
+        __constant__ int   c_YUV2RGBCoeffs_i[5] = { U2BI, U2GI, V2GI, V2RI };
+
+        template <int bidx, typename T, typename D> static __device__ void YUV2RGBConvert(const T& src, D* dst)
+        {
+            const int b = src.x + CV_DESCALE((src.z - ColorChannel<D>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[3], yuv_shift);
+
+            const int g = src.x + CV_DESCALE((src.z - ColorChannel<D>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[2]
+                                             + (src.y - ColorChannel<D>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[1], yuv_shift);
+
+            const int r = src.x + CV_DESCALE((src.y - ColorChannel<D>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[0], yuv_shift);
+
+            dst[bidx] = saturate_cast<D>(b);
+            dst[1] = saturate_cast<D>(g);
+            dst[bidx^2] = saturate_cast<D>(r);
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ uint YUV2RGBConvert(uint src)
+        {
+            const int x = 0xff & (src);
+            const int y = 0xff & (src >> 8);
+            const int z = 0xff & (src >> 16);
+
+            const int b = x + CV_DESCALE((z - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[3], yuv_shift);
+
+            const int g = x + CV_DESCALE((z - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[2]
+                                         + (y - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[1], yuv_shift);
+
+            const int r = x + CV_DESCALE((y - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_i[0], yuv_shift);
+
+            uint dst = 0xffu << 24;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(b) << (bidx * 8);
+            dst |= saturate_cast<uchar>(g) << 8;
+            dst |= saturate_cast<uchar>(r) << ((bidx ^ 2) * 8);
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <int bidx, typename T> static __device__ __forceinline__ void YUV2RGBConvert(const T& src, float* dst)
+        {
+            dst[bidx] = src.x + (src.z - ColorChannel<float>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_f[3];
+
+            dst[1] = src.x + (src.z - ColorChannel<float>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_f[2]
+                     + (src.y - ColorChannel<float>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_f[1];
+
+            dst[bidx^2] = src.x + (src.y - ColorChannel<float>::half()) * c_YUV2RGBCoeffs_f[0];
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct YUV2RGB
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                YUV2RGBConvert<bidx>(src, &dst.x);
+                setAlpha(dst, ColorChannel<T>::max());
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ YUV2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ YUV2RGB(const YUV2RGB&) {}
+        };
+
+        template <int bidx> struct YUV2RGB<uchar, 4, 4, bidx> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator ()(uint src) const
+            {
+                return YUV2RGBConvert<bidx>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ YUV2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ YUV2RGB(const YUV2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YUV2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::YUV2RGB<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+///////////////////////////////////// RGB <-> YCrCb //////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_RGB2YCrCbCoeffs_f[5] = {R2YF, G2YF, B2YF, YCRF, YCBF};
+        __constant__ int   c_RGB2YCrCbCoeffs_i[5] = {R2Y, G2Y, B2Y, YCRI, YCBI};
+
+        template <int bidx, typename T, typename D> static __device__ void RGB2YCrCbConvert(const T* src, D& dst)
+        {
+            const int delta = ColorChannel<T>::half() * (1 << yuv_shift);
+
+            const int Y = CV_DESCALE(src[0] * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[bidx^2] + src[1] * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[1] + src[2] * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[bidx], yuv_shift);
+            const int Cr = CV_DESCALE((src[bidx^2] - Y) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[3] + delta, yuv_shift);
+            const int Cb = CV_DESCALE((src[bidx] - Y) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[4] + delta, yuv_shift);
+
+            dst.x = saturate_cast<T>(Y);
+            dst.y = saturate_cast<T>(Cr);
+            dst.z = saturate_cast<T>(Cb);
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ uint RGB2YCrCbConvert(uint src)
+        {
+            const int delta = ColorChannel<uchar>::half() * (1 << yuv_shift);
+
+            const int Y = CV_DESCALE((0xffu & src) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[bidx^2] + (0xffu & (src >> 8)) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[1] + (0xffu & (src >> 16)) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[bidx], yuv_shift);
+            const int Cr = CV_DESCALE(((0xffu & (src >> ((bidx ^ 2) * 8))) - Y) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[3] + delta, yuv_shift);
+            const int Cb = CV_DESCALE(((0xffu & (src >> (bidx * 8))) - Y) * c_RGB2YCrCbCoeffs_i[4] + delta, yuv_shift);
+
+            uint dst = 0;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(Y);
+            dst |= saturate_cast<uchar>(Cr) << 8;
+            dst |= saturate_cast<uchar>(Cb) << 16;
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <int bidx, typename D> static __device__ __forceinline__ void RGB2YCrCbConvert(const float* src, D& dst)
+        {
+            dst.x = src[0] * c_RGB2YCrCbCoeffs_f[bidx^2] + src[1] * c_RGB2YCrCbCoeffs_f[1] + src[2] * c_RGB2YCrCbCoeffs_f[bidx];
+            dst.y = (src[bidx^2] - dst.x) * c_RGB2YCrCbCoeffs_f[3] + ColorChannel<float>::half();
+            dst.z = (src[bidx] - dst.x) * c_RGB2YCrCbCoeffs_f[4] + ColorChannel<float>::half();
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct RGB2YCrCb
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+                RGB2YCrCbConvert<bidx>(&src.x, dst);
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2YCrCb() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2YCrCb(const RGB2YCrCb&) {}
+        };
+
+        template <int bidx> struct RGB2YCrCb<uchar, 4, 4, bidx> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator ()(uint src) const
+            {
+                return RGB2YCrCbConvert<bidx>(src);
+            }
+
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2YCrCb() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2YCrCb(const RGB2YCrCb&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2YCrCb_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2YCrCb<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_YCrCb2RGBCoeffs_f[5] = {CR2RF, CR2GF, CB2GF, CB2BF};
+        __constant__ int   c_YCrCb2RGBCoeffs_i[5] = {CR2RI, CR2GI, CB2GI, CB2BI};
+
+        template <int bidx, typename T, typename D> static __device__ void YCrCb2RGBConvert(const T& src, D* dst)
+        {
+            const int b = src.x + CV_DESCALE((src.z - ColorChannel<D>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[3], yuv_shift);
+            const int g = src.x + CV_DESCALE((src.z - ColorChannel<D>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[2] + (src.y - ColorChannel<D>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[1], yuv_shift);
+            const int r = src.x + CV_DESCALE((src.y - ColorChannel<D>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[0], yuv_shift);
+
+            dst[bidx] = saturate_cast<D>(b);
+            dst[1] = saturate_cast<D>(g);
+            dst[bidx^2] = saturate_cast<D>(r);
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ uint YCrCb2RGBConvert(uint src)
+        {
+            const int x = 0xff & (src);
+            const int y = 0xff & (src >> 8);
+            const int z = 0xff & (src >> 16);
+
+            const int b = x + CV_DESCALE((z - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[3], yuv_shift);
+            const int g = x + CV_DESCALE((z - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[2] + (y - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[1], yuv_shift);
+            const int r = x + CV_DESCALE((y - ColorChannel<uchar>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_i[0], yuv_shift);
+
+            uint dst = 0xffu << 24;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(b) << (bidx * 8);
+            dst |= saturate_cast<uchar>(g) << 8;
+            dst |= saturate_cast<uchar>(r) << ((bidx ^ 2) * 8);
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <int bidx, typename T> __device__ __forceinline__ void YCrCb2RGBConvert(const T& src, float* dst)
+        {
+            dst[bidx] = src.x + (src.z - ColorChannel<float>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_f[3];
+            dst[1] = src.x + (src.z - ColorChannel<float>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_f[2] + (src.y - ColorChannel<float>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_f[1];
+            dst[bidx^2] = src.x + (src.y - ColorChannel<float>::half()) * c_YCrCb2RGBCoeffs_f[0];
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct YCrCb2RGB
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                YCrCb2RGBConvert<bidx>(src, &dst.x);
+                setAlpha(dst, ColorChannel<T>::max());
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ YCrCb2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ YCrCb2RGB(const YCrCb2RGB&) {}
+        };
+
+        template <int bidx> struct YCrCb2RGB<uchar, 4, 4, bidx> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator ()(uint src) const
+            {
+                return YCrCb2RGBConvert<bidx>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ YCrCb2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ YCrCb2RGB(const YCrCb2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_YCrCb2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::YCrCb2RGB<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+////////////////////////////////////// RGB <-> XYZ ///////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_RGB2XYZ_D65f[9] = { 0.412453f, 0.357580f, 0.180423f, 0.212671f, 0.715160f, 0.072169f, 0.019334f, 0.119193f, 0.950227f };
+        __constant__ int   c_RGB2XYZ_D65i[9] = { 1689, 1465, 739, 871, 2929, 296, 79, 488, 3892 };
+
+        template <int bidx, typename T, typename D> static __device__ __forceinline__ void RGB2XYZConvert(const T* src, D& dst)
+        {
+            dst.z = saturate_cast<T>(CV_DESCALE(src[bidx^2] * c_RGB2XYZ_D65i[6] + src[1] * c_RGB2XYZ_D65i[7] + src[bidx] * c_RGB2XYZ_D65i[8], xyz_shift));
+            dst.x = saturate_cast<T>(CV_DESCALE(src[bidx^2] * c_RGB2XYZ_D65i[0] + src[1] * c_RGB2XYZ_D65i[1] + src[bidx] * c_RGB2XYZ_D65i[2], xyz_shift));
+            dst.y = saturate_cast<T>(CV_DESCALE(src[bidx^2] * c_RGB2XYZ_D65i[3] + src[1] * c_RGB2XYZ_D65i[4] + src[bidx] * c_RGB2XYZ_D65i[5], xyz_shift));
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ __forceinline__ uint RGB2XYZConvert(uint src)
+        {
+            const uint b = 0xffu & (src >> (bidx * 8));
+            const uint g = 0xffu & (src >> 8);
+            const uint r = 0xffu & (src >> ((bidx ^ 2) * 8));
+
+            const uint x = saturate_cast<uchar>(CV_DESCALE(r * c_RGB2XYZ_D65i[0] + g * c_RGB2XYZ_D65i[1] + b * c_RGB2XYZ_D65i[2], xyz_shift));
+            const uint y = saturate_cast<uchar>(CV_DESCALE(r * c_RGB2XYZ_D65i[3] + g * c_RGB2XYZ_D65i[4] + b * c_RGB2XYZ_D65i[5], xyz_shift));
+            const uint z = saturate_cast<uchar>(CV_DESCALE(r * c_RGB2XYZ_D65i[6] + g * c_RGB2XYZ_D65i[7] + b * c_RGB2XYZ_D65i[8], xyz_shift));
+
+            uint dst = 0;
+
+            dst |= x;
+            dst |= y << 8;
+            dst |= z << 16;
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <int bidx, typename D> static __device__ __forceinline__ void RGB2XYZConvert(const float* src, D& dst)
+        {
+            dst.x = src[bidx^2] * c_RGB2XYZ_D65f[0] + src[1] * c_RGB2XYZ_D65f[1] + src[bidx] * c_RGB2XYZ_D65f[2];
+            dst.y = src[bidx^2] * c_RGB2XYZ_D65f[3] + src[1] * c_RGB2XYZ_D65f[4] + src[bidx] * c_RGB2XYZ_D65f[5];
+            dst.z = src[bidx^2] * c_RGB2XYZ_D65f[6] + src[1] * c_RGB2XYZ_D65f[7] + src[bidx] * c_RGB2XYZ_D65f[8];
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct RGB2XYZ
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2XYZConvert<bidx>(&src.x, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2XYZ() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2XYZ(const RGB2XYZ&) {}
+        };
+
+        template <int bidx> struct RGB2XYZ<uchar, 4, 4, bidx> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                return RGB2XYZConvert<bidx>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2XYZ() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2XYZ(const RGB2XYZ&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2XYZ_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2XYZ<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_XYZ2sRGB_D65f[9] = { 3.240479f, -1.53715f, -0.498535f, -0.969256f, 1.875991f, 0.041556f, 0.055648f, -0.204043f, 1.057311f };
+        __constant__ int   c_XYZ2sRGB_D65i[9] = { 13273, -6296, -2042, -3970, 7684, 170, 228, -836, 4331 };
+
+        template <int bidx, typename T, typename D> static __device__ __forceinline__ void XYZ2RGBConvert(const T& src, D* dst)
+        {
+            dst[bidx^2] = saturate_cast<D>(CV_DESCALE(src.x * c_XYZ2sRGB_D65i[0] + src.y * c_XYZ2sRGB_D65i[1] + src.z * c_XYZ2sRGB_D65i[2], xyz_shift));
+            dst[1]      = saturate_cast<D>(CV_DESCALE(src.x * c_XYZ2sRGB_D65i[3] + src.y * c_XYZ2sRGB_D65i[4] + src.z * c_XYZ2sRGB_D65i[5], xyz_shift));
+            dst[bidx]   = saturate_cast<D>(CV_DESCALE(src.x * c_XYZ2sRGB_D65i[6] + src.y * c_XYZ2sRGB_D65i[7] + src.z * c_XYZ2sRGB_D65i[8], xyz_shift));
+        }
+
+        template <int bidx> static __device__ __forceinline__ uint XYZ2RGBConvert(uint src)
+        {
+            const int x = 0xff & src;
+            const int y = 0xff & (src >> 8);
+            const int z = 0xff & (src >> 16);
+
+            const uint r = saturate_cast<uchar>(CV_DESCALE(x * c_XYZ2sRGB_D65i[0] + y * c_XYZ2sRGB_D65i[1] + z * c_XYZ2sRGB_D65i[2], xyz_shift));
+            const uint g = saturate_cast<uchar>(CV_DESCALE(x * c_XYZ2sRGB_D65i[3] + y * c_XYZ2sRGB_D65i[4] + z * c_XYZ2sRGB_D65i[5], xyz_shift));
+            const uint b = saturate_cast<uchar>(CV_DESCALE(x * c_XYZ2sRGB_D65i[6] + y * c_XYZ2sRGB_D65i[7] + z * c_XYZ2sRGB_D65i[8], xyz_shift));
+
+            uint dst = 0xffu << 24;
+
+            dst |= b << (bidx * 8);
+            dst |= g << 8;
+            dst |= r << ((bidx ^ 2) * 8);
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <int bidx, typename T> static __device__ __forceinline__ void XYZ2RGBConvert(const T& src, float* dst)
+        {
+            dst[bidx^2] = src.x * c_XYZ2sRGB_D65f[0] + src.y * c_XYZ2sRGB_D65f[1] + src.z * c_XYZ2sRGB_D65f[2];
+            dst[1]      = src.x * c_XYZ2sRGB_D65f[3] + src.y * c_XYZ2sRGB_D65f[4] + src.z * c_XYZ2sRGB_D65f[5];
+            dst[bidx]   = src.x * c_XYZ2sRGB_D65f[6] + src.y * c_XYZ2sRGB_D65f[7] + src.z * c_XYZ2sRGB_D65f[8];
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx> struct XYZ2RGB
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                XYZ2RGBConvert<bidx>(src, &dst.x);
+                setAlpha(dst, ColorChannel<T>::max());
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ XYZ2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ XYZ2RGB(const XYZ2RGB&) {}
+        };
+
+        template <int bidx> struct XYZ2RGB<uchar, 4, 4, bidx> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                return XYZ2RGBConvert<bidx>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ XYZ2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ XYZ2RGB(const XYZ2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_XYZ2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::XYZ2RGB<T, scn, dcn, bidx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+////////////////////////////////////// RGB <-> HSV ///////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ int c_HsvDivTable   [256] = {0, 1044480, 522240, 348160, 261120, 208896, 174080, 149211, 130560, 116053, 104448, 94953, 87040, 80345, 74606, 69632, 65280, 61440, 58027, 54973, 52224, 49737, 47476, 45412, 43520, 41779, 40172, 38684, 37303, 36017, 34816, 33693, 32640, 31651, 30720, 29842, 29013, 28229, 27486, 26782, 26112, 25475, 24869, 24290, 23738, 23211, 22706, 22223, 21760, 21316, 20890, 20480, 20086, 19707, 19342, 18991, 18651, 18324, 18008, 17703, 17408, 17123, 16846, 16579, 16320, 16069, 15825, 15589, 15360, 15137, 14921, 14711, 14507, 14308, 14115, 13926, 13743, 13565, 13391, 13221, 13056, 12895, 12738, 12584, 12434, 12288, 12145, 12006, 11869, 11736, 11605, 11478, 11353, 11231, 11111, 10995, 10880, 10768, 10658, 10550, 10445, 10341, 10240, 10141, 10043, 9947, 9854, 9761, 9671, 9582, 9495, 9410, 9326, 9243, 9162, 9082, 9004, 8927, 8852, 8777, 8704, 8632, 8561, 8492, 8423, 8356, 8290, 8224, 8160, 8097, 8034, 7973, 7913, 7853, 7795, 7737, 7680, 7624, 7569, 7514, 7461, 7408, 7355, 7304, 7253, 7203, 7154, 7105, 7057, 7010, 6963, 6917, 6872, 6827, 6782, 6739, 6695, 6653, 6611, 6569, 6528, 6487, 6447, 6408, 6369, 6330, 6292, 6254, 6217, 6180, 6144, 6108, 6073, 6037, 6003, 5968, 5935, 5901, 5868, 5835, 5803, 5771, 5739, 5708, 5677, 5646, 5615, 5585, 5556, 5526, 5497, 5468, 5440, 5412, 5384, 5356, 5329, 5302, 5275, 5249, 5222, 5196, 5171, 5145, 5120, 5095, 5070, 5046, 5022, 4998, 4974, 4950, 4927, 4904, 4881, 4858, 4836, 4813, 4791, 4769, 4748, 4726, 4705, 4684, 4663, 4642, 4622, 4601, 4581, 4561, 4541, 4522, 4502, 4483, 4464, 4445, 4426, 4407, 4389, 4370, 4352, 4334, 4316, 4298, 4281, 4263, 4246, 4229, 4212, 4195, 4178, 4161, 4145, 4128, 4112, 4096};
+        __constant__ int c_HsvDivTable180[256] = {0, 122880, 61440, 40960, 30720, 24576, 20480, 17554, 15360, 13653, 12288, 11171, 10240, 9452, 8777, 8192, 7680, 7228, 6827, 6467, 6144, 5851, 5585, 5343, 5120, 4915, 4726, 4551, 4389, 4237, 4096, 3964, 3840, 3724, 3614, 3511, 3413, 3321, 3234, 3151, 3072, 2997, 2926, 2858, 2793, 2731, 2671, 2614, 2560, 2508, 2458, 2409, 2363, 2318, 2276, 2234, 2194, 2156, 2119, 2083, 2048, 2014, 1982, 1950, 1920, 1890, 1862, 1834, 1807, 1781, 1755, 1731, 1707, 1683, 1661, 1638, 1617, 1596, 1575, 1555, 1536, 1517, 1499, 1480, 1463, 1446, 1429, 1412, 1396, 1381, 1365, 1350, 1336, 1321, 1307, 1293, 1280, 1267, 1254, 1241, 1229, 1217, 1205, 1193, 1182, 1170, 1159, 1148, 1138, 1127, 1117, 1107, 1097, 1087, 1078, 1069, 1059, 1050, 1041, 1033, 1024, 1016, 1007, 999, 991, 983, 975, 968, 960, 953, 945, 938, 931, 924, 917, 910, 904, 897, 890, 884, 878, 871, 865, 859, 853, 847, 842, 836, 830, 825, 819, 814, 808, 803, 798, 793, 788, 783, 778, 773, 768, 763, 759, 754, 749, 745, 740, 736, 731, 727, 723, 719, 714, 710, 706, 702, 698, 694, 690, 686, 683, 679, 675, 671, 668, 664, 661, 657, 654, 650, 647, 643, 640, 637, 633, 630, 627, 624, 621, 617, 614, 611, 608, 605, 602, 599, 597, 594, 591, 588, 585, 582, 580, 577, 574, 572, 569, 566, 564, 561, 559, 556, 554, 551, 549, 546, 544, 541, 539, 537, 534, 532, 530, 527, 525, 523, 521, 518, 516, 514, 512, 510, 508, 506, 504, 502, 500, 497, 495, 493, 492, 490, 488, 486, 484, 482};
+        __constant__ int c_HsvDivTable256[256] = {0, 174763, 87381, 58254, 43691, 34953, 29127, 24966, 21845, 19418, 17476, 15888, 14564, 13443, 12483, 11651, 10923, 10280, 9709, 9198, 8738, 8322, 7944, 7598, 7282, 6991, 6722, 6473, 6242, 6026, 5825, 5638, 5461, 5296, 5140, 4993, 4855, 4723, 4599, 4481, 4369, 4263, 4161, 4064, 3972, 3884, 3799, 3718, 3641, 3567, 3495, 3427, 3361, 3297, 3236, 3178, 3121, 3066, 3013, 2962, 2913, 2865, 2819, 2774, 2731, 2689, 2648, 2608, 2570, 2533, 2497, 2461, 2427, 2394, 2362, 2330, 2300, 2270, 2241, 2212, 2185, 2158, 2131, 2106, 2081, 2056, 2032, 2009, 1986, 1964, 1942, 1920, 1900, 1879, 1859, 1840, 1820, 1802, 1783, 1765, 1748, 1730, 1713, 1697, 1680, 1664, 1649, 1633, 1618, 1603, 1589, 1574, 1560, 1547, 1533, 1520, 1507, 1494, 1481, 1469, 1456, 1444, 1432, 1421, 1409, 1398, 1387, 1376, 1365, 1355, 1344, 1334, 1324, 1314, 1304, 1295, 1285, 1276, 1266, 1257, 1248, 1239, 1231, 1222, 1214, 1205, 1197, 1189, 1181, 1173, 1165, 1157, 1150, 1142, 1135, 1128, 1120, 1113, 1106, 1099, 1092, 1085, 1079, 1072, 1066, 1059, 1053, 1046, 1040, 1034, 1028, 1022, 1016, 1010, 1004, 999, 993, 987, 982, 976, 971, 966, 960, 955, 950, 945, 940, 935, 930, 925, 920, 915, 910, 906, 901, 896, 892, 887, 883, 878, 874, 869, 865, 861, 857, 853, 848, 844, 840, 836, 832, 828, 824, 820, 817, 813, 809, 805, 802, 798, 794, 791, 787, 784, 780, 777, 773, 770, 767, 763, 760, 757, 753, 750, 747, 744, 741, 737, 734, 731, 728, 725, 722, 719, 716, 713, 710, 708, 705, 702, 699, 696, 694, 691, 688, 685};
+
+        template <int bidx, int hr, typename D> static __device__ void RGB2HSVConvert(const uchar* src, D& dst)
+        {
+            const int hsv_shift = 12;
+            const int* hdiv_table = hr == 180 ? c_HsvDivTable180 : c_HsvDivTable256;
+
+            int b = src[bidx], g = src[1], r = src[bidx^2];
+            int h, s, v = b;
+            int vmin = b, diff;
+            int vr, vg;
+
+            v = ::max(v, g);
+            v = ::max(v, r);
+            vmin = ::min(vmin, g);
+            vmin = ::min(vmin, r);
+
+            diff = v - vmin;
+            vr = (v == r) * -1;
+            vg = (v == g) * -1;
+
+            s = (diff * c_HsvDivTable[v] + (1 << (hsv_shift-1))) >> hsv_shift;
+            h = (vr & (g - b)) + (~vr & ((vg & (b - r + 2 * diff)) + ((~vg) & (r - g + 4 * diff))));
+            h = (h * hdiv_table[diff] + (1 << (hsv_shift-1))) >> hsv_shift;
+            h += (h < 0) * hr;
+
+            dst.x = saturate_cast<uchar>(h);
+            dst.y = (uchar)s;
+            dst.z = (uchar)v;
+        }
+
+        template <int bidx, int hr> static __device__ uint RGB2HSVConvert(uint src)
+        {
+            const int hsv_shift = 12;
+            const int* hdiv_table = hr == 180 ? c_HsvDivTable180 : c_HsvDivTable256;
+
+            const int b = 0xff & (src >> (bidx * 8));
+            const int g = 0xff & (src >> 8);
+            const int r = 0xff & (src >> ((bidx ^ 2) * 8));
+
+            int h, s, v = b;
+            int vmin = b, diff;
+            int vr, vg;
+
+            v = ::max(v, g);
+            v = ::max(v, r);
+            vmin = ::min(vmin, g);
+            vmin = ::min(vmin, r);
+
+            diff = v - vmin;
+            vr = (v == r) * -1;
+            vg = (v == g) * -1;
+
+            s = (diff * c_HsvDivTable[v] + (1 << (hsv_shift-1))) >> hsv_shift;
+            h = (vr & (g - b)) + (~vr & ((vg & (b - r + 2 * diff)) + ((~vg) & (r - g + 4 * diff))));
+            h = (h * hdiv_table[diff] + (1 << (hsv_shift-1))) >> hsv_shift;
+            h += (h < 0) * hr;
+
+            uint dst = 0;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(h);
+            dst |= (0xffu & s) << 8;
+            dst |= (0xffu & v) << 16;
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <int bidx, int hr, typename D> static __device__ void RGB2HSVConvert(const float* src, D& dst)
+        {
+            const float hscale = hr * (1.f / 360.f);
+
+            float b = src[bidx], g = src[1], r = src[bidx^2];
+            float h, s, v;
+
+            float vmin, diff;
+
+            v = vmin = r;
+            v = fmax(v, g);
+            v = fmax(v, b);
+            vmin = fmin(vmin, g);
+            vmin = fmin(vmin, b);
+
+            diff = v - vmin;
+            s = diff / (float)(::fabs(v) + numeric_limits<float>::epsilon());
+            diff = (float)(60. / (diff + numeric_limits<float>::epsilon()));
+
+            h  = (v == r) * (g - b) * diff;
+            h += (v != r && v == g) * ((b - r) * diff + 120.f);
+            h += (v != r && v != g) * ((r - g) * diff + 240.f);
+            h += (h < 0) * 360.f;
+
+            dst.x = h * hscale;
+            dst.y = s;
+            dst.z = v;
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx, int hr> struct RGB2HSV
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2HSVConvert<bidx, hr>(&src.x, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HSV() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HSV(const RGB2HSV&) {}
+        };
+
+        template <int bidx, int hr> struct RGB2HSV<uchar, 4, 4, bidx, hr> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                return RGB2HSVConvert<bidx, hr>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HSV() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HSV(const RGB2HSV&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HSV_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HSV<T, scn, dcn, bidx, 180> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <typename T> struct name ## _full_traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HSV<T, scn, dcn, bidx, 256> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HSV<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _full_traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HSV<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ int c_HsvSectorData[6][3] = { {1,3,0}, {1,0,2}, {3,0,1}, {0,2,1}, {0,1,3}, {2,1,0} };
+
+        template <int bidx, int hr, typename T> static __device__ void HSV2RGBConvert(const T& src, float* dst)
+        {
+            const float hscale = 6.f / hr;
+
+            float h = src.x, s = src.y, v = src.z;
+            float b = v, g = v, r = v;
+
+            if (s != 0)
+            {
+                h *= hscale;
+
+                if( h < 0 )
+                    do h += 6; while( h < 0 );
+                else if( h >= 6 )
+                    do h -= 6; while( h >= 6 );
+
+                int sector = __float2int_rd(h);
+                h -= sector;
+
+                if ( (unsigned)sector >= 6u )
+                {
+                    sector = 0;
+                    h = 0.f;
+                }
+
+                float tab[4];
+                tab[0] = v;
+                tab[1] = v * (1.f - s);
+                tab[2] = v * (1.f - s * h);
+                tab[3] = v * (1.f - s * (1.f - h));
+
+                b = tab[c_HsvSectorData[sector][0]];
+                g = tab[c_HsvSectorData[sector][1]];
+                r = tab[c_HsvSectorData[sector][2]];
+            }
+
+            dst[bidx] = b;
+            dst[1] = g;
+            dst[bidx^2] = r;
+        }
+
+        template <int bidx, int HR, typename T> static __device__ void HSV2RGBConvert(const T& src, uchar* dst)
+        {
+            float3 buf;
+
+            buf.x = src.x;
+            buf.y = src.y * (1.f / 255.f);
+            buf.z = src.z * (1.f / 255.f);
+
+            HSV2RGBConvert<bidx, HR>(buf, &buf.x);
+
+            dst[0] = saturate_cast<uchar>(buf.x * 255.f);
+            dst[1] = saturate_cast<uchar>(buf.y * 255.f);
+            dst[2] = saturate_cast<uchar>(buf.z * 255.f);
+        }
+
+        template <int bidx, int hr> static __device__ uint HSV2RGBConvert(uint src)
+        {
+            float3 buf;
+
+            buf.x = src & 0xff;
+            buf.y = ((src >> 8) & 0xff) * (1.f/255.f);
+            buf.z = ((src >> 16) & 0xff) * (1.f/255.f);
+
+            HSV2RGBConvert<bidx, hr>(buf, &buf.x);
+
+            uint dst = 0xffu << 24;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.x * 255.f);
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.y * 255.f) << 8;
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.z * 255.f) << 16;
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx, int hr> struct HSV2RGB
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                HSV2RGBConvert<bidx, hr>(src, &dst.x);
+                setAlpha(dst, ColorChannel<T>::max());
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ HSV2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ HSV2RGB(const HSV2RGB&) {}
+        };
+
+        template <int bidx, int hr> struct HSV2RGB<uchar, 4, 4, bidx, hr> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                return HSV2RGBConvert<bidx, hr>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ HSV2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ HSV2RGB(const HSV2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HSV2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HSV2RGB<T, scn, dcn, bidx, 180> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <typename T> struct name ## _full_traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HSV2RGB<T, scn, dcn, bidx, 255> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HSV2RGB<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _full_traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HSV2RGB<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+/////////////////////////////////////// RGB <-> HLS ////////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <int bidx, int hr, typename D> static __device__ void RGB2HLSConvert(const float* src, D& dst)
+        {
+            const float hscale = hr * (1.f / 360.f);
+
+            float b = src[bidx], g = src[1], r = src[bidx^2];
+            float h = 0.f, s = 0.f, l;
+            float vmin, vmax, diff;
+
+            vmax = vmin = r;
+            vmax = fmax(vmax, g);
+            vmax = fmax(vmax, b);
+            vmin = fmin(vmin, g);
+            vmin = fmin(vmin, b);
+
+            diff = vmax - vmin;
+            l = (vmax + vmin) * 0.5f;
+
+            if (diff > numeric_limits<float>::epsilon())
+            {
+                s = (l < 0.5f) * diff / (vmax + vmin);
+                s += (l >= 0.5f) * diff / (2.0f - vmax - vmin);
+
+                diff = 60.f / diff;
+
+                h  = (vmax == r) * (g - b) * diff;
+                h += (vmax != r && vmax == g) * ((b - r) * diff + 120.f);
+                h += (vmax != r && vmax != g) * ((r - g) * diff + 240.f);
+                h += (h < 0.f) * 360.f;
+            }
+
+            dst.x = h * hscale;
+            dst.y = l;
+            dst.z = s;
+        }
+
+        template <int bidx, int hr, typename D> static __device__ void RGB2HLSConvert(const uchar* src, D& dst)
+        {
+            float3 buf;
+
+            buf.x = src[0] * (1.f / 255.f);
+            buf.y = src[1] * (1.f / 255.f);
+            buf.z = src[2] * (1.f / 255.f);
+
+            RGB2HLSConvert<bidx, hr>(&buf.x, buf);
+
+            dst.x = saturate_cast<uchar>(buf.x);
+            dst.y = saturate_cast<uchar>(buf.y*255.f);
+            dst.z = saturate_cast<uchar>(buf.z*255.f);
+        }
+
+        template <int bidx, int hr> static __device__ uint RGB2HLSConvert(uint src)
+        {
+            float3 buf;
+
+            buf.x = (0xff & src) * (1.f / 255.f);
+            buf.y = (0xff & (src >> 8)) * (1.f / 255.f);
+            buf.z = (0xff & (src >> 16)) * (1.f / 255.f);
+
+            RGB2HLSConvert<bidx, hr>(&buf.x, buf);
+
+            uint dst = 0xffu << 24;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.x);
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.y * 255.f) << 8;
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.z * 255.f) << 16;
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx, int hr> struct RGB2HLS
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2HLSConvert<bidx, hr>(&src.x, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HLS() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HLS(const RGB2HLS&) {}
+        };
+
+        template <int bidx, int hr> struct RGB2HLS<uchar, 4, 4, bidx, hr> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                return RGB2HLSConvert<bidx, hr>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HLS() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2HLS(const RGB2HLS&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2HLS_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HLS<T, scn, dcn, bidx, 180> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <typename T> struct name ## _full_traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HLS<T, scn, dcn, bidx, 256> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HLS<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _full_traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2HLS<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ int c_HlsSectorData[6][3] = { {1,3,0}, {1,0,2}, {3,0,1}, {0,2,1}, {0,1,3}, {2,1,0} };
+
+        template <int bidx, int hr, typename T> static __device__ void HLS2RGBConvert(const T& src, float* dst)
+        {
+            const float hscale = 6.0f / hr;
+
+            float h = src.x, l = src.y, s = src.z;
+            float b = l, g = l, r = l;
+
+            if (s != 0)
+            {
+                float p2  = (l <= 0.5f) * l * (1 + s);
+                      p2 += (l > 0.5f) * (l + s - l * s);
+                float p1 = 2 * l - p2;
+
+                h *= hscale;
+
+                if( h < 0 )
+                    do h += 6; while( h < 0 );
+                else if( h >= 6 )
+                    do h -= 6; while( h >= 6 );
+
+                int sector;
+                sector = __float2int_rd(h);
+
+                h -= sector;
+
+                float tab[4];
+                tab[0] = p2;
+                tab[1] = p1;
+                tab[2] = p1 + (p2 - p1) * (1 - h);
+                tab[3] = p1 + (p2 - p1) * h;
+
+                b = tab[c_HlsSectorData[sector][0]];
+                g = tab[c_HlsSectorData[sector][1]];
+                r = tab[c_HlsSectorData[sector][2]];
+            }
+
+            dst[bidx] = b;
+            dst[1] = g;
+            dst[bidx^2] = r;
+        }
+
+        template <int bidx, int hr, typename T> static __device__ void HLS2RGBConvert(const T& src, uchar* dst)
+        {
+            float3 buf;
+
+            buf.x = src.x;
+            buf.y = src.y * (1.f / 255.f);
+            buf.z = src.z * (1.f / 255.f);
+
+            HLS2RGBConvert<bidx, hr>(buf, &buf.x);
+
+            dst[0] = saturate_cast<uchar>(buf.x * 255.f);
+            dst[1] = saturate_cast<uchar>(buf.y * 255.f);
+            dst[2] = saturate_cast<uchar>(buf.z * 255.f);
+        }
+
+        template <int bidx, int hr> static __device__ uint HLS2RGBConvert(uint src)
+        {
+            float3 buf;
+
+            buf.x = 0xff & src;
+            buf.y = (0xff & (src >> 8)) * (1.f / 255.f);
+            buf.z = (0xff & (src >> 16)) * (1.f / 255.f);
+
+            HLS2RGBConvert<bidx, hr>(buf, &buf.x);
+
+            uint dst = 0xffu << 24;
+
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.x * 255.f);
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.y * 255.f) << 8;
+            dst |= saturate_cast<uchar>(buf.z * 255.f) << 16;
+
+            return dst;
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, int bidx, int hr> struct HLS2RGB
+            : unary_function<typename TypeVec<T, scn>::vec_type, typename TypeVec<T, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<T, dcn>::vec_type operator()(const typename TypeVec<T, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<T, dcn>::vec_type dst;
+
+                HLS2RGBConvert<bidx, hr>(src, &dst.x);
+                setAlpha(dst, ColorChannel<T>::max());
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ HLS2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ HLS2RGB(const HLS2RGB&) {}
+        };
+
+        template <int bidx, int hr> struct HLS2RGB<uchar, 4, 4, bidx, hr> : unary_function<uint, uint>
+        {
+            __device__ __forceinline__ uint operator()(uint src) const
+            {
+                return HLS2RGBConvert<bidx, hr>(src);
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ HLS2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ HLS2RGB(const HLS2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_HLS2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, bidx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HLS2RGB<T, scn, dcn, bidx, 180> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <typename T> struct name ## _full_traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HLS2RGB<T, scn, dcn, bidx, 255> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HLS2RGB<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    }; \
+    template <> struct name ## _full_traits<float> \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::HLS2RGB<float, scn, dcn, bidx, 360> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+///////////////////////////////////// RGB <-> Lab /////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        enum
+        {
+            LAB_CBRT_TAB_SIZE = 1024,
+            GAMMA_TAB_SIZE = 1024,
+            lab_shift = xyz_shift,
+            gamma_shift = 3,
+            lab_shift2 = (lab_shift + gamma_shift),
+            LAB_CBRT_TAB_SIZE_B = (256 * 3 / 2 * (1 << gamma_shift))
+        };
+
+        __constant__ ushort c_sRGBGammaTab_b[] = {0,1,1,2,2,3,4,4,5,6,6,7,8,8,9,10,11,11,12,13,14,15,16,17,19,20,21,22,24,25,26,28,29,31,33,34,36,38,40,41,43,45,47,49,51,54,56,58,60,63,65,68,70,73,75,78,81,83,86,89,92,95,98,101,105,108,111,115,118,121,125,129,132,136,140,144,147,151,155,160,164,168,172,176,181,185,190,194,199,204,209,213,218,223,228,233,239,244,249,255,260,265,271,277,282,288,294,300,306,312,318,324,331,337,343,350,356,363,370,376,383,390,397,404,411,418,426,433,440,448,455,463,471,478,486,494,502,510,518,527,535,543,552,560,569,578,586,595,604,613,622,631,641,650,659,669,678,688,698,707,717,727,737,747,757,768,778,788,799,809,820,831,842,852,863,875,886,897,908,920,931,943,954,966,978,990,1002,1014,1026,1038,1050,1063,1075,1088,1101,1113,1126,1139,1152,1165,1178,1192,1205,1218,1232,1245,1259,1273,1287,1301,1315,1329,1343,1357,1372,1386,1401,1415,1430,1445,1460,1475,1490,1505,1521,1536,1551,1567,1583,1598,1614,1630,1646,1662,1678,1695,1711,1728,1744,1761,1778,1794,1811,1828,1846,1863,1880,1897,1915,1933,1950,1968,1986,2004,2022,2040};
+
+        __device__ __forceinline__ int LabCbrt_b(int i)
+        {
+            float x = i * (1.f / (255.f * (1 << gamma_shift)));
+            return (1 << lab_shift2) * (x < 0.008856f ? x * 7.787f + 0.13793103448275862f : ::cbrtf(x));
+        }
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void RGB2LabConvert_b(const T& src, D& dst)
+        {
+            const int Lscale = (116 * 255 + 50) / 100;
+            const int Lshift = -((16 * 255 * (1 << lab_shift2) + 50) / 100);
+
+            int B = blueIdx == 0 ? src.x : src.z;
+            int G = src.y;
+            int R = blueIdx == 0 ? src.z : src.x;
+
+            if (srgb)
+            {
+                B = c_sRGBGammaTab_b[B];
+                G = c_sRGBGammaTab_b[G];
+                R = c_sRGBGammaTab_b[R];
+            }
+            else
+            {
+                B <<= 3;
+                G <<= 3;
+                R <<= 3;
+            }
+
+            int fX = LabCbrt_b(CV_DESCALE(B * 778 + G * 1541 + R * 1777, lab_shift));
+            int fY = LabCbrt_b(CV_DESCALE(B * 296 + G * 2929 + R * 871, lab_shift));
+            int fZ = LabCbrt_b(CV_DESCALE(B * 3575 + G * 448 + R * 73, lab_shift));
+
+            int L = CV_DESCALE(Lscale * fY + Lshift, lab_shift2);
+            int a = CV_DESCALE(500 * (fX - fY) + 128 * (1 << lab_shift2), lab_shift2);
+            int b = CV_DESCALE(200 * (fY - fZ) + 128 * (1 << lab_shift2), lab_shift2);
+
+            dst.x = saturate_cast<uchar>(L);
+            dst.y = saturate_cast<uchar>(a);
+            dst.z = saturate_cast<uchar>(b);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ float splineInterpolate(float x, const float* tab, int n)
+        {
+            int ix = ::min(::max(int(x), 0), n-1);
+            x -= ix;
+            tab += ix * 4;
+            return ((tab[3] * x + tab[2]) * x + tab[1]) * x + tab[0];
+        }
+
+        __constant__ float c_sRGBGammaTab[] = 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.945358,0.0021499,1.36143e-06,5.09106e-08,0.947509,0.00215277,1.51416e-06,-5.67784e-08,0.949663,0.00215563,1.34382e-06,5.69935e-08,0.95182,0.00215849,1.5148e-06,-5.19861e-08,0.95398,0.00216136,1.35885e-06,3.17417e-08,0.956143,0.00216418,1.45407e-06,-1.53758e-08,0.958309,0.00216704,1.40794e-06,2.97615e-08,0.960477,0.00216994,1.49723e-06,-4.40657e-08,0.962649,0.00217281,1.36503e-06,2.72919e-08,0.964823,0.00217562,1.44691e-06,-5.49729e-09,0.967,0.0021785,1.43041e-06,-5.30273e-09,0.96918,0.00218134,1.41451e-06,2.67084e-08,0.971363,0.00218425,1.49463e-06,-4.19265e-08,0.973548,0.00218711,1.36885e-06,2.17881e-08,0.975737,0.00218992,1.43422e-06,1.43789e-08,0.977928,0.00219283,1.47735e-06,-1.96989e-08,0.980122,0.00219572,1.41826e-06,4.81221e-09,0.98232,0.00219857,1.43269e-06,4.50048e-10,0.98452,0.00220144,1.43404e-06,-6.61237e-09,0.986722,0.00220429,1.41421e-06,2.59993e-08,0.988928,0.0022072,1.4922e-06,-3.77803e-08,0.991137,0.00221007,1.37886e-06,5.9127e-09,0.993348,0.00221284,1.3966e-06,1.33339e-07,0.995563,0.00221604,1.79662e-06,-5.98872e-07,0.99778,0.00222015,0.,0.};
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void RGB2LabConvert_f(const T& src, D& dst)
+        {
+            const float _1_3 = 1.0f / 3.0f;
+            const float _a = 16.0f / 116.0f;
+
+            float B = blueIdx == 0 ? src.x : src.z;
+            float G = src.y;
+            float R = blueIdx == 0 ? src.z : src.x;
+
+            if (srgb)
+            {
+                B = splineInterpolate(B * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                G = splineInterpolate(G * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                R = splineInterpolate(R * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+            }
+
+            float X = B * 0.189828f + G * 0.376219f + R * 0.433953f;
+            float Y = B * 0.072169f + G * 0.715160f + R * 0.212671f;
+            float Z = B * 0.872766f + G * 0.109477f + R * 0.017758f;
+
+            float FX = X > 0.008856f ? ::powf(X, _1_3) : (7.787f * X + _a);
+            float FY = Y > 0.008856f ? ::powf(Y, _1_3) : (7.787f * Y + _a);
+            float FZ = Z > 0.008856f ? ::powf(Z, _1_3) : (7.787f * Z + _a);
+
+            float L = Y > 0.008856f ? (116.f * FY - 16.f) : (903.3f * Y);
+            float a = 500.f * (FX - FY);
+            float b = 200.f * (FY - FZ);
+
+            dst.x = L;
+            dst.y = a;
+            dst.z = b;
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx> struct RGB2Lab;
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct RGB2Lab<uchar, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type, typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2LabConvert_b<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Lab() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Lab(const RGB2Lab&) {}
+        };
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct RGB2Lab<float, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<float, scn>::vec_type, typename TypeVec<float, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<float, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<float, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<float, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2LabConvert_f<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Lab() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Lab(const RGB2Lab&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Lab_TRAITS(name, scn, dcn, srgb, blueIdx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2Lab<T, scn, dcn, srgb, blueIdx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
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,5.09414e-08,0.933092,0.000470518,-6.89976e-08,-4.94821e-08,0.933563,0.000470232,-2.17444e-07,2.77775e-08,0.934033,0.00046988,-1.34111e-07,-2.02351e-09,0.934502,0.000469606,-1.40182e-07,-1.96835e-08,0.934972,0.000469267,-1.99232e-07,2.11529e-08,0.935441,0.000468932,-1.35774e-07,-5.32332e-09,0.93591,0.000468644,-1.51743e-07,1.40413e-10,0.936378,0.000468341,-1.51322e-07,4.76166e-09,0.936846,0.000468053,-1.37037e-07,-1.9187e-08,0.937314,0.000467721,-1.94598e-07,1.23819e-08,0.937782,0.000467369,-1.57453e-07,2.92642e-08,0.938249,0.000467142,-6.96601e-08,-6.98342e-08,0.938716,0.000466793,-2.79163e-07,7.12586e-08,0.939183,0.000466449,-6.53869e-08,-3.63863e-08,0.939649,0.000466209,-1.74546e-07,1.46818e-08,0.940115,0.000465904,-1.305e-07,-2.2341e-08,0.940581,0.000465576,-1.97523e-07,1.50774e-08,0.941046,0.000465226,-1.52291e-07,2.16359e-08,0.941511,0.000464986,-8.73832e-08,-4.20162e-08,0.941976,0.000464685,-2.13432e-07,2.72198e-08,0.942441,0.00046434,-1.31773e-07,-7.2581e-09,0.942905,0.000464055,-1.53547e-07,1.81263e-09,0.943369,0.000463753,-1.48109e-07,7.58386e-12,0.943832,0.000463457,-1.48086e-07,-1.84298e-09,0.944296,0.000463155,-1.53615e-07,7.36433e-09,0.944759,0.00046287,-1.31522e-07,-2.76143e-08,0.945221,0.000462524,-2.14365e-07,4.34883e-08,0.945684,0.000462226,-8.39003e-08,-2.71297e-08,0.946146,0.000461977,-1.65289e-07,5.42595e-09,0.946608,0.000461662,-1.49012e-07,5.42593e-09,0.947069,0.000461381,-1.32734e-07,-2.71297e-08,0.94753,0.000461034,-2.14123e-07,4.34881e-08,0.947991,0.000460736,-8.36585e-08,-2.76134e-08,0.948452,0.000460486,-1.66499e-07,7.36083e-09,0.948912,0.000460175,-1.44416e-07,-1.82993e-09,0.949372,0.000459881,-1.49906e-07,-4.11073e-11,0.949832,0.000459581,-1.50029e-07,1.99434e-09,0.950291,0.000459287,-1.44046e-07,-7.93627e-09,0.950751,0.000458975,-1.67855e-07,2.97507e-08,0.951209,0.000458728,-7.86029e-08,-5.1462e-08,0.951668,0.000458417,-2.32989e-07,5.6888e-08,0.952126,0.000458121,-6.2325e-08,-5.68806e-08,0.952584,0.000457826,-2.32967e-07,5.14251e-08,0.953042,0.000457514,-7.86914e-08,-2.96107e-08,0.953499,0.000457268,-1.67523e-07,7.41296e-09,0.953956,0.000456955,-1.45285e-07,-4.11262e-11,0.954413,0.000456665,-1.45408e-07,-7.24847e-09,0.95487,0.000456352,-1.67153e-07,2.9035e-08,0.955326,0.000456105,-8.00484e-08,-4.92869e-08,0.955782,0.000455797,-2.27909e-07,4.89032e-08,0.956238,0.000455488,-8.11994e-08,-2.71166e-08,0.956693,0.000455244,-1.62549e-07,-4.13678e-11,0.957148,0.000454919,-1.62673e-07,2.72821e-08,0.957603,0.000454675,-8.0827e-08,-4.94824e-08,0.958057,0.000454365,-2.29274e-07,5.14382e-08,0.958512,0.000454061,-7.49597e-08,-3.7061e-08,0.958965,0.0004538,-1.86143e-07,3.72013e-08,0.959419,0.000453539,-7.45389e-08,-5.21396e-08,0.959873,0.000453234,-2.30958e-07,5.21476e-08,0.960326,0.000452928,-7.45146e-08,-3.72416e-08,0.960778,0.000452667,-1.8624e-07,3.72143e-08,0.961231,0.000452407,-7.45967e-08,-5.20109e-08,0.961683,0.000452101,-2.30629e-07,5.16199e-08,0.962135,0.000451795,-7.57696e-08,-3.52595e-08,0.962587,0.000451538,-1.81548e-07,2.98133e-08,0.963038,0.000451264,-9.2108e-08,-2.43892e-08,0.963489,0.000451007,-1.65276e-07,8.13892e-09,0.96394,0.000450701,-1.40859e-07,-8.16647e-09,0.964391,0.000450394,-1.65358e-07,2.45269e-08,0.964841,0.000450137,-9.17775e-08,-3.03367e-08,0.965291,0.000449863,-1.82787e-07,3.7215e-08,0.965741,0.000449609,-7.11424e-08,-5.89188e-08,0.96619,0.00044929,-2.47899e-07,7.92509e-08,0.966639,0.000449032,-1.01462e-08,-7.92707e-08,0.967088,0.000448773,-2.47958e-07,5.90181e-08,0.967537,0.000448455,-7.0904e-08,-3.75925e-08,0.967985,0.0004482,-1.83681e-07,3.17471e-08,0.968433,0.000447928,-8.84401e-08,-2.97913e-08,0.968881,0.000447662,-1.77814e-07,2.78133e-08,0.969329,0.000447389,-9.4374e-08,-2.18572e-08,0.969776,0.000447135,-1.59946e-07,1.10134e-11,0.970223,0.000446815,-1.59913e-07,2.18132e-08,0.97067,0.000446561,-9.44732e-08,-2.76591e-08,0.971116,0.000446289,-1.7745e-07,2.92185e-08,0.971562,0.000446022,-8.97948e-08,-2.96104e-08,0.972008,0.000445753,-1.78626e-07,2.96185e-08,0.972454,0.000445485,-8.97706e-08,-2.92588e-08,0.972899,0.000445218,-1.77547e-07,2.78123e-08,0.973344,0.000444946,-9.41103e-08,-2.23856e-08,0.973789,0.000444691,-1.61267e-07,2.12559e-09,0.974233,0.000444374,-1.5489e-07,1.38833e-08,0.974678,0.000444106,-1.13241e-07,1.94591e-09,0.975122,0.000443886,-1.07403e-07,-2.16669e-08,0.975565,0.000443606,-1.72404e-07,2.5117e-08,0.976009,0.000443336,-9.70526e-08,-1.91963e-08,0.976452,0.000443085,-1.54642e-07,-7.93627e-09,0.976895,0.000442752,-1.7845e-07,5.09414e-08,0.977338,0.000442548,-2.56262e-08,-7.66201e-08,0.97778,0.000442266,-2.55486e-07,7.67249e-08,0.978222,0.000441986,-2.53118e-08,-5.14655e-08,0.978664,0.000441781,-1.79708e-07,9.92773e-09,0.979106,0.000441451,-1.49925e-07,1.17546e-08,0.979547,0.000441186,-1.14661e-07,2.65868e-09,0.979988,0.000440965,-1.06685e-07,-2.23893e-08,0.980429,0.000440684,-1.73853e-07,2.72939e-08,0.980869,0.000440419,-9.19716e-08,-2.71816e-08,0.98131,0.000440153,-1.73516e-07,2.18278e-08,0.98175,0.000439872,-1.08033e-07,-5.24833e-10,0.982189,0.000439654,-1.09607e-07,-1.97284e-08,0.982629,0.000439376,-1.68793e-07,1.98339e-08,0.983068,0.000439097,-1.09291e-07,-2.62901e-12,0.983507,0.000438879,-1.09299e-07,-1.98234e-08,0.983946,0.000438601,-1.68769e-07,1.96916e-08,0.984384,0.000438322,-1.09694e-07,6.6157e-10,0.984823,0.000438105,-1.0771e-07,-2.23379e-08,0.985261,0.000437823,-1.74723e-07,2.90855e-08,0.985698,0.00043756,-8.74669e-08,-3.43992e-08,0.986136,0.000437282,-1.90665e-07,4.89068e-08,0.986573,0.000437048,-4.39442e-08,-4.20188e-08,0.98701,0.000436834,-1.7e-07,-4.11073e-11,0.987446,0.000436494,-1.70124e-07,4.21832e-08,0.987883,0.00043628,-4.35742e-08,-4.94824e-08,0.988319,0.000436044,-1.92021e-07,3.6537e-08,0.988755,0.00043577,-8.24102e-08,-3.70611e-08,0.989191,0.000435494,-1.93593e-07,5.21026e-08,0.989626,0.000435263,-3.72855e-08,-5.21402e-08,0.990061,0.000435032,-1.93706e-07,3.7249e-08,0.990496,0.000434756,-8.19592e-08,-3.72512e-08,0.990931,0.000434481,-1.93713e-07,5.21511e-08,0.991365,0.00043425,-3.72595e-08,-5.21439e-08,0.991799,0.000434019,-1.93691e-07,3.72152e-08,0.992233,0.000433743,-8.20456e-08,-3.71123e-08,0.992667,0.000433468,-1.93382e-07,5.16292e-08,0.9931,0.000433236,-3.84947e-08,-5.01953e-08,0.993533,0.000433008,-1.89081e-07,2.99427e-08,0.993966,0.00043272,-9.92525e-08,-9.9708e-09,0.994399,0.000432491,-1.29165e-07,9.94051e-09,0.994831,0.000432263,-9.93434e-08,-2.97912e-08,0.995263,0.000431975,-1.88717e-07,4.96198e-08,0.995695,0.000431746,-3.98578e-08,-4.94785e-08,0.996127,0.000431518,-1.88293e-07,2.9085e-08,0.996558,0.000431229,-1.01038e-07,-7.25675e-09,0.996989,0.000431005,-1.22809e-07,-5.79945e-11,0.99742,0.000430759,-1.22983e-07,7.48873e-09,0.997851,0.000430536,-1.00516e-07,-2.98969e-08,0.998281,0.000430245,-1.90207e-07,5.24942e-08,0.998711,0.000430022,-3.27246e-08,-6.08706e-08,0.999141,0.000429774,-2.15336e-07,7.17788e-08,0.999571,0.000429392,0.,0.};
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void Lab2RGBConvert_f(const T& src, D& dst)
+        {
+            const float lThresh = 0.008856f * 903.3f;
+            const float fThresh = 7.787f * 0.008856f + 16.0f / 116.0f;
+
+            float Y, fy;
+
+            if (src.x <= lThresh)
+            {
+                Y = src.x / 903.3f;
+                fy = 7.787f * Y + 16.0f / 116.0f;
+            }
+            else
+            {
+                fy = (src.x + 16.0f) / 116.0f;
+                Y = fy * fy * fy;
+            }
+
+            float X = src.y / 500.0f + fy;
+            float Z = fy - src.z / 200.0f;
+
+            if (X <= fThresh)
+                X = (X - 16.0f / 116.0f) / 7.787f;
+            else
+                X = X * X * X;
+
+            if (Z <= fThresh)
+                Z = (Z - 16.0f / 116.0f) / 7.787f;
+            else
+                Z = Z * Z * Z;
+
+            float B = 0.052891f * X - 0.204043f * Y + 1.151152f * Z;
+            float G = -0.921235f * X + 1.875991f * Y + 0.045244f * Z;
+            float R = 3.079933f * X - 1.537150f * Y - 0.542782f * Z;
+
+            if (srgb)
+            {
+                B = splineInterpolate(B * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBInvGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                G = splineInterpolate(G * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBInvGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                R = splineInterpolate(R * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBInvGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+            }
+
+            dst.x = blueIdx == 0 ? B : R;
+            dst.y = G;
+            dst.z = blueIdx == 0 ? R : B;
+            setAlpha(dst, ColorChannel<float>::max());
+        }
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void Lab2RGBConvert_b(const T& src, D& dst)
+        {
+            float3 srcf, dstf;
+
+            srcf.x = src.x * (100.f / 255.f);
+            srcf.y = src.y - 128;
+            srcf.z = src.z - 128;
+
+            Lab2RGBConvert_f<srgb, blueIdx>(srcf, dstf);
+
+            dst.x = saturate_cast<uchar>(dstf.x * 255.f);
+            dst.y = saturate_cast<uchar>(dstf.y * 255.f);
+            dst.z = saturate_cast<uchar>(dstf.z * 255.f);
+            setAlpha(dst, ColorChannel<uchar>::max());
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx> struct Lab2RGB;
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct Lab2RGB<uchar, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type, typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type dst;
+
+                Lab2RGBConvert_b<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ Lab2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Lab2RGB(const Lab2RGB&) {}
+        };
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct Lab2RGB<float, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<float, scn>::vec_type, typename TypeVec<float, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<float, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<float, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<float, dcn>::vec_type dst;
+
+                Lab2RGBConvert_f<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ Lab2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Lab2RGB(const Lab2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Lab2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, srgb, blueIdx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::Lab2RGB<T, scn, dcn, srgb, blueIdx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+///////////////////////////////////// RGB <-> Luv /////////////////////////////////////
+
+    namespace color_detail
+    {
+        __constant__ float c_LabCbrtTab[] = 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08832,0.000412231,-7.02648e-08,-5.42608e-08,1.08874,0.000411928,-2.33047e-07,5.42057e-08,1.08915,0.000411624,-7.04301e-08,-4.33527e-08,1.08956,0.000411353,-2.00488e-07,-4.07378e-12,1.08997,0.000410952,-2.005e-07,4.3369e-08,1.09038,0.000410681,-7.03934e-08,-5.42627e-08,1.09079,0.000410378,-2.33182e-07,5.44726e-08,1.0912,0.000410075,-6.97637e-08,-4.44186e-08,1.09161,0.000409802,-2.03019e-07,3.99235e-09,1.09202,0.000409408,-1.91042e-07,2.84491e-08,1.09243,0.000409111,-1.05695e-07,1.42043e-09,1.09284,0.000408904,-1.01434e-07,-3.41308e-08,1.09325,0.000408599,-2.03826e-07,1.58937e-08,1.09366,0.000408239,-1.56145e-07,-2.94438e-08,1.09406,0.000407838,-2.44476e-07,1.01881e-07,1.09447,0.000407655,6.11676e-08,-1.39663e-07,1.09488,0.000407358,-3.57822e-07,9.91432e-08,1.09529,0.00040694,-6.03921e-08,-1.84912e-08,1.09569,0.000406764,-1.15866e-07,-2.51785e-08,1.0961,0.000406457,-1.91401e-07,-4.03115e-12,1.09651,0.000406074,-1.91413e-07,2.51947e-08,1.09691,0.000405767,-1.15829e-07,1.84346e-08,1.09732,0.00040559,-6.05254e-08,-9.89332e-08,1.09772,0.000405172,-3.57325e-07,1.3888e-07,1.09813,0.000404874,5.93136e-08,-9.8957e-08,1.09853,0.000404696,-2.37557e-07,1.853e-08,1.09894,0.000404277,-1.81968e-07,2.48372e-08,1.09934,0.000403987,-1.07456e-07,1.33047e-09,1.09975,0.000403776,-1.03465e-07,-3.01591e-08,1.10015,0.000403479,-1.93942e-07,9.66054e-11,1.10055,0.000403091,-1.93652e-07,2.97727e-08,1.10096,0.000402793,-1.04334e-07,2.19273e-11,1.10136,0.000402585,-1.04268e-07,-2.98604e-08,1.10176,0.000402287,-1.93849e-07,2.10325e-10,1.10216,0.0004019,-1.93218e-07,2.90191e-08,1.10256,0.0004016,-1.06161e-07,2.92264e-09,1.10297,0.000401397,-9.73931e-08,-4.07096e-08,1.10337,0.00040108,-2.19522e-07,4.07067e-08,1.10377,0.000400763,-9.7402e-08,-2.90783e-09,1.10417,0.000400559,-1.06126e-07,-2.90754e-08,1.10457,0.00040026,-1.93352e-07,9.00021e-14,1.10497,0.000399873,-1.93351e-07,2.9075e-08,1.10537,0.000399574,-1.06126e-07,2.90902e-09,1.10577,0.00039937,-9.73992e-08,-4.07111e-08,1.10617,0.000399053,-2.19533e-07,4.07262e-08,1.10657,0.000398736,-9.73541e-08,-2.98424e-09,1.10697,0.000398533,-1.06307e-07,-2.87892e-08,1.10736,0.000398234,-1.92674e-07,-1.06824e-09,1.10776,0.000397845,-1.95879e-07,3.30622e-08,1.10816,0.000397552,-9.66926e-08,-1.19712e-08,1.10856,0.000397323,-1.32606e-07,1.48225e-08,1.10895,0.000397102,-8.81387e-08,-4.73187e-08,1.10935,0.000396784,-2.30095e-07,5.52429e-08,1.10975,0.00039649,-6.4366e-08,-5.44437e-08,1.11014,0.000396198,-2.27697e-07,4.33226e-08,1.11054,0.000395872,-9.77293e-08,3.62656e-10,1.11094,0.000395678,-9.66414e-08,-4.47732e-08,1.11133,0.00039535,-2.30961e-07,5.95208e-08,1.11173,0.000395067,-5.23985e-08,-7.41008e-08,1.11212,0.00039474,-2.74701e-07,1.17673e-07,1.11252,0.000394543,7.83181e-08,-1.58172e-07,1.11291,0.000394225,-3.96199e-07,1.57389e-07,1.1133,0.000393905,7.59679e-08,-1.13756e-07,1.1137,0.000393716,-2.653e-07,5.92165e-08,1.11409,0.000393363,-8.76507e-08,-3.90074e-09,1.11449,0.000393176,-9.93529e-08,-4.36136e-08,1.11488,0.000392846,-2.30194e-07,5.91457e-08,1.11527,0.000392563,-5.27564e-08,-7.376e-08,1.11566,0.000392237,-2.74037e-07,1.16685e-07,1.11606,0.000392039,7.60189e-08,-1.54562e-07,1.11645,0.000391727,-3.87667e-07,1.43935e-07,1.11684,0.000391384,4.4137e-08,-6.35487e-08,1.11723,0.000391281,-1.46509e-07,-8.94896e-09,1.11762,0.000390961,-1.73356e-07,-1.98647e-08,1.11801,0.000390555,-2.3295e-07,8.8408e-08,1.1184,0.000390354,3.22736e-08,-9.53486e-08,1.11879,0.000390133,-2.53772e-07,5.45677e-08,1.11918,0.000389789,-9.0069e-08,-3.71296e-09,1.11957,0.000389598,-1.01208e-07,-3.97159e-08,1.11996,0.000389276,-2.20355e-07,4.33671e-08,1.12035,0.000388966,-9.02542e-08,-1.45431e-08,1.12074,0.000388741,-1.33883e-07,1.48052e-08,1.12113,0.000388518,-8.94678e-08,-4.46778e-08,1.12152,0.000388205,-2.23501e-07,4.46966e-08,1.12191,0.000387892,-8.94114e-08,-1.48992e-08,1.12229,0.000387669,-1.34109e-07,1.49003e-08,1.12268,0.000387445,-8.94082e-08,-4.47019e-08,1.12307,0.000387132,-2.23514e-07,4.4698e-08,1.12345,0.000386819,-8.942e-08,-1.48806e-08,1.12384,0.000386596,-1.34062e-07,1.48245e-08,1.12423,0.000386372,-8.95885e-08,-4.44172e-08,1.12461,0.00038606,-2.2284e-07,4.36351e-08,1.125,0.000385745,-9.19348e-08,-1.09139e-08,1.12539,0.000385528,-1.24677e-07,2.05584e-11,1.12577,0.000385279,-1.24615e-07,1.08317e-08,1.12616,0.000385062,-9.21198e-08,-4.33473e-08,1.12654,0.000384748,-2.22162e-07,4.33481e-08,1.12693,0.000384434,-9.21174e-08,-1.08356e-08,1.12731,0.000384217,-1.24624e-07,-5.50907e-12,1.12769,0.000383968,-1.24641e-07,1.08577e-08,1.12808,0.000383751,-9.20679e-08,-4.34252e-08,1.12846,0.000383437,-2.22343e-07,4.36337e-08,1.12884,0.000383123,-9.14422e-08,-1.19005e-08,1.12923,0.000382904,-1.27144e-07,3.96813e-09,1.12961,0.000382662,-1.15239e-07,-3.97207e-09,1.12999,0.000382419,-1.27155e-07,1.19201e-08,1.13038,0.000382201,-9.1395e-08,-4.37085e-08,1.13076,0.000381887,-2.2252e-07,4.37046e-08,1.13114,0.000381573,-9.14068e-08,-1.19005e-08,1.13152,0.000381355,-1.27108e-07,3.89734e-09,1.1319,0.000381112,-1.15416e-07,-3.68887e-09,1.13228,0.00038087,-1.26483e-07,1.08582e-08,1.13266,0.00038065,-9.39083e-08,-3.97438e-08,1.13304,0.000380343,-2.1314e-07,2.89076e-08,1.13342,0.000380003,-1.26417e-07,4.33225e-08,1.1338,0.00037988,3.55072e-09,-8.29883e-08,1.13418,0.000379638,-2.45414e-07,5.0212e-08,1.13456,0.000379298,-9.47781e-08,1.34964e-09,1.13494,0.000379113,-9.07292e-08,-5.56105e-08,1.13532,0.000378764,-2.57561e-07,1.01883e-07,1.1357,0.000378555,4.80889e-08,-1.13504e-07,1.13608,0.000378311,-2.92423e-07,1.13713e-07,1.13646,0.000378067,4.87176e-08,-1.02931e-07,1.13683,0.000377856,-2.60076e-07,5.95923e-08,1.13721,0.000377514,-8.12988e-08,-1.62288e-08,1.13759,0.000377303,-1.29985e-07,5.32278e-09,1.13797,0.000377059,-1.14017e-07,-5.06237e-09,1.13834,0.000376816,-1.29204e-07,1.49267e-08,1.13872,0.000376602,-8.44237e-08,-5.46444e-08,1.1391,0.000376269,-2.48357e-07,8.44417e-08,1.13947,0.000376026,4.96815e-09,-4.47039e-08,1.13985,0.000375902,-1.29143e-07,-2.48355e-08,1.14023,0.000375569,-2.0365e-07,2.48368e-08,1.1406,0.000375236,-1.2914e-07,4.46977e-08,1.14098,0.000375112,4.95341e-09,-8.44184e-08,1.14135,0.000374869,-2.48302e-07,5.45572e-08,1.14173,0.000374536,-8.463e-08,-1.46013e-08,1.1421,0.000374323,-1.28434e-07,3.8478e-09,1.14247,0.000374077,-1.1689e-07,-7.89941e-10,1.14285,0.000373841,-1.1926e-07,-6.88042e-10,1.14322,0.0003736,-1.21324e-07,3.54213e-09,1.1436,0.000373368,-1.10698e-07,-1.34805e-08,1.14397,0.000373107,-1.51139e-07,5.03798e-08,1.14434,0.000372767,0.,0.};
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void RGB2LuvConvert_f(const T& src, D& dst)
+        {
+            const float _d = 1.f / (0.950456f + 15 + 1.088754f * 3);
+            const float _un = 13 * (4 * 0.950456f * _d);
+            const float _vn = 13 * (9 * _d);
+
+            float B = blueIdx == 0 ? src.x : src.z;
+            float G = src.y;
+            float R = blueIdx == 0 ? src.z : src.x;
+
+            if (srgb)
+            {
+                B = splineInterpolate(B * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                G = splineInterpolate(G * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                R = splineInterpolate(R * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+            }
+
+            float X = R * 0.412453f + G * 0.357580f + B * 0.180423f;
+            float Y = R * 0.212671f + G * 0.715160f + B * 0.072169f;
+            float Z = R * 0.019334f + G * 0.119193f + B * 0.950227f;
+
+            float L = splineInterpolate(Y * (LAB_CBRT_TAB_SIZE / 1.5f), c_LabCbrtTab, LAB_CBRT_TAB_SIZE);
+            L = 116.f * L - 16.f;
+
+            const float d = (4 * 13) / ::fmaxf(X + 15 * Y + 3 * Z, numeric_limits<float>::epsilon());
+            float u = L * (X * d - _un);
+            float v = L * ((9 * 0.25f) * Y * d - _vn);
+
+            dst.x = L;
+            dst.y = u;
+            dst.z = v;
+        }
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void RGB2LuvConvert_b(const T& src, D& dst)
+        {
+            float3 srcf, dstf;
+
+            srcf.x = src.x * (1.f / 255.f);
+            srcf.y = src.y * (1.f / 255.f);
+            srcf.z = src.z * (1.f / 255.f);
+
+            RGB2LuvConvert_f<srgb, blueIdx>(srcf, dstf);
+
+            dst.x = saturate_cast<uchar>(dstf.x * 2.55f);
+            dst.y = saturate_cast<uchar>(dstf.y * 0.72033898305084743f + 96.525423728813564f);
+            dst.z = saturate_cast<uchar>(dstf.z * 0.9732824427480916f + 136.259541984732824f);
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx> struct RGB2Luv;
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct RGB2Luv<uchar, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type, typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2LuvConvert_b<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Luv() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Luv(const RGB2Luv&) {}
+        };
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct RGB2Luv<float, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<float, scn>::vec_type, typename TypeVec<float, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<float, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<float, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<float, dcn>::vec_type dst;
+
+                RGB2LuvConvert_f<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Luv() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ RGB2Luv(const RGB2Luv&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_RGB2Luv_TRAITS(name, scn, dcn, srgb, blueIdx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::RGB2Luv<T, scn, dcn, srgb, blueIdx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    namespace color_detail
+    {
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void Luv2RGBConvert_f(const T& src, D& dst)
+        {
+            const float _d = 1.f / (0.950456f + 15 + 1.088754f * 3);
+            const float _un = 4 * 0.950456f * _d;
+            const float _vn = 9 * _d;
+
+            float L = src.x;
+            float u = src.y;
+            float v = src.z;
+
+            float Y = (L + 16.f) * (1.f / 116.f);
+            Y = Y * Y * Y;
+
+            float d = (1.f / 13.f) / L;
+            u = u * d + _un;
+            v = v * d + _vn;
+
+            float iv = 1.f / v;
+            float X = 2.25f * u * Y * iv;
+            float Z = (12 - 3 * u - 20 * v) * Y * 0.25f * iv;
+
+            float B = 0.055648f * X - 0.204043f * Y + 1.057311f * Z;
+            float G = -0.969256f * X + 1.875991f * Y + 0.041556f * Z;
+            float R = 3.240479f * X - 1.537150f * Y - 0.498535f * Z;
+
+            if (srgb)
+            {
+                B = splineInterpolate(B * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBInvGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                G = splineInterpolate(G * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBInvGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+                R = splineInterpolate(R * GAMMA_TAB_SIZE, c_sRGBInvGammaTab, GAMMA_TAB_SIZE);
+            }
+
+            dst.x = blueIdx == 0 ? B : R;
+            dst.y = G;
+            dst.z = blueIdx == 0 ? R : B;
+            setAlpha(dst, ColorChannel<float>::max());
+        }
+
+        template <bool srgb, int blueIdx, typename T, typename D>
+        __device__ __forceinline__ void Luv2RGBConvert_b(const T& src, D& dst)
+        {
+            float3 srcf, dstf;
+
+            srcf.x = src.x * (100.f / 255.f);
+            srcf.y = src.y * 1.388235294117647f - 134.f;
+            srcf.z = src.z * 1.027450980392157f - 140.f;
+
+            Luv2RGBConvert_f<srgb, blueIdx>(srcf, dstf);
+
+            dst.x = saturate_cast<uchar>(dstf.x * 255.f);
+            dst.y = saturate_cast<uchar>(dstf.y * 255.f);
+            dst.z = saturate_cast<uchar>(dstf.z * 255.f);
+            setAlpha(dst, ColorChannel<uchar>::max());
+        }
+
+        template <typename T, int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx> struct Luv2RGB;
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct Luv2RGB<uchar, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type, typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<uchar, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<uchar, dcn>::vec_type dst;
+
+                Luv2RGBConvert_b<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ Luv2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Luv2RGB(const Luv2RGB&) {}
+        };
+        template <int scn, int dcn, bool srgb, int blueIdx>
+        struct Luv2RGB<float, scn, dcn, srgb, blueIdx>
+            : unary_function<typename TypeVec<float, scn>::vec_type, typename TypeVec<float, dcn>::vec_type>
+        {
+            __device__ __forceinline__ typename TypeVec<float, dcn>::vec_type operator ()(const typename TypeVec<float, scn>::vec_type& src) const
+            {
+                typename TypeVec<float, dcn>::vec_type dst;
+
+                Luv2RGBConvert_f<srgb, blueIdx>(src, dst);
+
+                return dst;
+            }
+            __host__ __device__ __forceinline__ Luv2RGB() {}
+            __host__ __device__ __forceinline__ Luv2RGB(const Luv2RGB&) {}
+        };
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_Luv2RGB_TRAITS(name, scn, dcn, srgb, blueIdx) \
+    template <typename T> struct name ## _traits \
+    { \
+        typedef ::cv::cuda::device::color_detail::Luv2RGB<T, scn, dcn, srgb, blueIdx> functor_type; \
+        static __host__ __device__ __forceinline__ functor_type create_functor() \
+        { \
+            return functor_type(); \
+        } \
+    };
+
+    #undef CV_DESCALE
+
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_COLOR_DETAIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/detail/reduce.hpp b/include/opencv2/core/cuda/detail/reduce.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8af20b0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/detail/reduce.hpp
@@ -0,0 +1,365 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+//
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+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+//
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_REDUCE_DETAIL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_REDUCE_DETAIL_HPP
+
+#include <thrust/tuple.h>
+#include "../warp.hpp"
+#include "../warp_shuffle.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    namespace reduce_detail
+    {
+        template <typename T> struct GetType;
+        template <typename T> struct GetType<T*>
+        {
+            typedef T type;
+        };
+        template <typename T> struct GetType<volatile T*>
+        {
+            typedef T type;
+        };
+        template <typename T> struct GetType<T&>
+        {
+            typedef T type;
+        };
+
+        template <unsigned int I, unsigned int N>
+        struct For
+        {
+            template <class PointerTuple, class ValTuple>
+            static __device__ void loadToSmem(const PointerTuple& smem, const ValTuple& val, unsigned int tid)
+            {
+                thrust::get<I>(smem)[tid] = thrust::get<I>(val);
+
+                For<I + 1, N>::loadToSmem(smem, val, tid);
+            }
+            template <class PointerTuple, class ValTuple>
+            static __device__ void loadFromSmem(const PointerTuple& smem, const ValTuple& val, unsigned int tid)
+            {
+                thrust::get<I>(val) = thrust::get<I>(smem)[tid];
+
+                For<I + 1, N>::loadFromSmem(smem, val, tid);
+            }
+
+            template <class PointerTuple, class ValTuple, class OpTuple>
+            static __device__ void merge(const PointerTuple& smem, const ValTuple& val, unsigned int tid, unsigned int delta, const OpTuple& op)
+            {
+                typename GetType<typename thrust::tuple_element<I, PointerTuple>::type>::type reg = thrust::get<I>(smem)[tid + delta];
+                thrust::get<I>(smem)[tid] = thrust::get<I>(val) = thrust::get<I>(op)(thrust::get<I>(val), reg);
+
+                For<I + 1, N>::merge(smem, val, tid, delta, op);
+            }
+            template <class ValTuple, class OpTuple>
+            static __device__ void mergeShfl(const ValTuple& val, unsigned int delta, unsigned int width, const OpTuple& op)
+            {
+                typename GetType<typename thrust::tuple_element<I, ValTuple>::type>::type reg = shfl_down(thrust::get<I>(val), delta, width);
+                thrust::get<I>(val) = thrust::get<I>(op)(thrust::get<I>(val), reg);
+
+                For<I + 1, N>::mergeShfl(val, delta, width, op);
+            }
+        };
+        template <unsigned int N>
+        struct For<N, N>
+        {
+            template <class PointerTuple, class ValTuple>
+            static __device__ void loadToSmem(const PointerTuple&, const ValTuple&, unsigned int)
+            {
+            }
+            template <class PointerTuple, class ValTuple>
+            static __device__ void loadFromSmem(const PointerTuple&, const ValTuple&, unsigned int)
+            {
+            }
+
+            template <class PointerTuple, class ValTuple, class OpTuple>
+            static __device__ void merge(const PointerTuple&, const ValTuple&, unsigned int, unsigned int, const OpTuple&)
+            {
+            }
+            template <class ValTuple, class OpTuple>
+            static __device__ void mergeShfl(const ValTuple&, unsigned int, unsigned int, const OpTuple&)
+            {
+            }
+        };
+
+        template <typename T>
+        __device__ __forceinline__ void loadToSmem(volatile T* smem, T& val, unsigned int tid)
+        {
+            smem[tid] = val;
+        }
+        template <typename T>
+        __device__ __forceinline__ void loadFromSmem(volatile T* smem, T& val, unsigned int tid)
+        {
+            val = smem[tid];
+        }
+        template <typename P0, typename P1, typename P2, typename P3, typename P4, typename P5, typename P6, typename P7, typename P8, typename P9,
+                  typename R0, typename R1, typename R2, typename R3, typename R4, typename R5, typename R6, typename R7, typename R8, typename R9>
+        __device__ __forceinline__ void loadToSmem(const thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9>& smem,
+                                                       const thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9>& val,
+                                                       unsigned int tid)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9> >::value>::loadToSmem(smem, val, tid);
+        }
+        template <typename P0, typename P1, typename P2, typename P3, typename P4, typename P5, typename P6, typename P7, typename P8, typename P9,
+                  typename R0, typename R1, typename R2, typename R3, typename R4, typename R5, typename R6, typename R7, typename R8, typename R9>
+        __device__ __forceinline__ void loadFromSmem(const thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9>& smem,
+                                                         const thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9>& val,
+                                                         unsigned int tid)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9> >::value>::loadFromSmem(smem, val, tid);
+        }
+
+        template <typename T, class Op>
+        __device__ __forceinline__ void merge(volatile T* smem, T& val, unsigned int tid, unsigned int delta, const Op& op)
+        {
+            T reg = smem[tid + delta];
+            smem[tid] = val = op(val, reg);
+        }
+        template <typename T, class Op>
+        __device__ __forceinline__ void mergeShfl(T& val, unsigned int delta, unsigned int width, const Op& op)
+        {
+            T reg = shfl_down(val, delta, width);
+            val = op(val, reg);
+        }
+        template <typename P0, typename P1, typename P2, typename P3, typename P4, typename P5, typename P6, typename P7, typename P8, typename P9,
+                  typename R0, typename R1, typename R2, typename R3, typename R4, typename R5, typename R6, typename R7, typename R8, typename R9,
+                  class Op0, class Op1, class Op2, class Op3, class Op4, class Op5, class Op6, class Op7, class Op8, class Op9>
+        __device__ __forceinline__ void merge(const thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9>& smem,
+                                              const thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9>& val,
+                                              unsigned int tid,
+                                              unsigned int delta,
+                                              const thrust::tuple<Op0, Op1, Op2, Op3, Op4, Op5, Op6, Op7, Op8, Op9>& op)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9> >::value>::merge(smem, val, tid, delta, op);
+        }
+        template <typename R0, typename R1, typename R2, typename R3, typename R4, typename R5, typename R6, typename R7, typename R8, typename R9,
+                  class Op0, class Op1, class Op2, class Op3, class Op4, class Op5, class Op6, class Op7, class Op8, class Op9>
+        __device__ __forceinline__ void mergeShfl(const thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9>& val,
+                                                  unsigned int delta,
+                                                  unsigned int width,
+                                                  const thrust::tuple<Op0, Op1, Op2, Op3, Op4, Op5, Op6, Op7, Op8, Op9>& op)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9> >::value>::mergeShfl(val, delta, width, op);
+        }
+
+        template <unsigned int N> struct Generic
+        {
+            template <typename Pointer, typename Reference, class Op>
+            static __device__ void reduce(Pointer smem, Reference val, unsigned int tid, Op op)
+            {
+                loadToSmem(smem, val, tid);
+                if (N >= 32)
+                    __syncthreads();
+
+                if (N >= 2048)
+                {
+                    if (tid < 1024)
+                        merge(smem, val, tid, 1024, op);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 1024)
+                {
+                    if (tid < 512)
+                        merge(smem, val, tid, 512, op);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 512)
+                {
+                    if (tid < 256)
+                        merge(smem, val, tid, 256, op);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 256)
+                {
+                    if (tid < 128)
+                        merge(smem, val, tid, 128, op);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 128)
+                {
+                    if (tid < 64)
+                        merge(smem, val, tid, 64, op);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 64)
+                {
+                    if (tid < 32)
+                        merge(smem, val, tid, 32, op);
+                }
+
+                if (tid < 16)
+                {
+                    merge(smem, val, tid, 16, op);
+                    merge(smem, val, tid, 8, op);
+                    merge(smem, val, tid, 4, op);
+                    merge(smem, val, tid, 2, op);
+                    merge(smem, val, tid, 1, op);
+                }
+            }
+        };
+
+        template <unsigned int I, typename Pointer, typename Reference, class Op>
+        struct Unroll
+        {
+            static __device__ void loopShfl(Reference val, Op op, unsigned int N)
+            {
+                mergeShfl(val, I, N, op);
+                Unroll<I / 2, Pointer, Reference, Op>::loopShfl(val, op, N);
+            }
+            static __device__ void loop(Pointer smem, Reference val, unsigned int tid, Op op)
+            {
+                merge(smem, val, tid, I, op);
+                Unroll<I / 2, Pointer, Reference, Op>::loop(smem, val, tid, op);
+            }
+        };
+        template <typename Pointer, typename Reference, class Op>
+        struct Unroll<0, Pointer, Reference, Op>
+        {
+            static __device__ void loopShfl(Reference, Op, unsigned int)
+            {
+            }
+            static __device__ void loop(Pointer, Reference, unsigned int, Op)
+            {
+            }
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct WarpOptimized
+        {
+            template <typename Pointer, typename Reference, class Op>
+            static __device__ void reduce(Pointer smem, Reference val, unsigned int tid, Op op)
+            {
+            #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+                CV_UNUSED(smem);
+                CV_UNUSED(tid);
+
+                Unroll<N / 2, Pointer, Reference, Op>::loopShfl(val, op, N);
+            #else
+                loadToSmem(smem, val, tid);
+
+                if (tid < N / 2)
+                    Unroll<N / 2, Pointer, Reference, Op>::loop(smem, val, tid, op);
+            #endif
+            }
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct GenericOptimized32
+        {
+            enum { M = N / 32 };
+
+            template <typename Pointer, typename Reference, class Op>
+            static __device__ void reduce(Pointer smem, Reference val, unsigned int tid, Op op)
+            {
+                const unsigned int laneId = Warp::laneId();
+
+            #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+                Unroll<16, Pointer, Reference, Op>::loopShfl(val, op, warpSize);
+
+                if (laneId == 0)
+                    loadToSmem(smem, val, tid / 32);
+            #else
+                loadToSmem(smem, val, tid);
+
+                if (laneId < 16)
+                    Unroll<16, Pointer, Reference, Op>::loop(smem, val, tid, op);
+
+                __syncthreads();
+
+                if (laneId == 0)
+                    loadToSmem(smem, val, tid / 32);
+            #endif
+
+                __syncthreads();
+
+                loadFromSmem(smem, val, tid);
+
+                if (tid < 32)
+                {
+                #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+                    Unroll<M / 2, Pointer, Reference, Op>::loopShfl(val, op, M);
+                #else
+                    Unroll<M / 2, Pointer, Reference, Op>::loop(smem, val, tid, op);
+                #endif
+                }
+            }
+        };
+
+        template <bool val, class T1, class T2> struct StaticIf;
+        template <class T1, class T2> struct StaticIf<true, T1, T2>
+        {
+            typedef T1 type;
+        };
+        template <class T1, class T2> struct StaticIf<false, T1, T2>
+        {
+            typedef T2 type;
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct IsPowerOf2
+        {
+            enum { value = ((N != 0) && !(N & (N - 1))) };
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct Dispatcher
+        {
+            typedef typename StaticIf<
+                (N <= 32) && IsPowerOf2<N>::value,
+                WarpOptimized<N>,
+                typename StaticIf<
+                    (N <= 1024) && IsPowerOf2<N>::value,
+                    GenericOptimized32<N>,
+                    Generic<N>
+                >::type
+            >::type reductor;
+        };
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_REDUCE_DETAIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/detail/reduce_key_val.hpp b/include/opencv2/core/cuda/detail/reduce_key_val.hpp
new file mode 100644
index 0000000..df37c17
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/detail/reduce_key_val.hpp
@@ -0,0 +1,502 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+//
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_PRED_VAL_REDUCE_DETAIL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_PRED_VAL_REDUCE_DETAIL_HPP
+
+#include <thrust/tuple.h>
+#include "../warp.hpp"
+#include "../warp_shuffle.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    namespace reduce_key_val_detail
+    {
+        template <typename T> struct GetType;
+        template <typename T> struct GetType<T*>
+        {
+            typedef T type;
+        };
+        template <typename T> struct GetType<volatile T*>
+        {
+            typedef T type;
+        };
+        template <typename T> struct GetType<T&>
+        {
+            typedef T type;
+        };
+
+        template <unsigned int I, unsigned int N>
+        struct For
+        {
+            template <class PointerTuple, class ReferenceTuple>
+            static __device__ void loadToSmem(const PointerTuple& smem, const ReferenceTuple& data, unsigned int tid)
+            {
+                thrust::get<I>(smem)[tid] = thrust::get<I>(data);
+
+                For<I + 1, N>::loadToSmem(smem, data, tid);
+            }
+            template <class PointerTuple, class ReferenceTuple>
+            static __device__ void loadFromSmem(const PointerTuple& smem, const ReferenceTuple& data, unsigned int tid)
+            {
+                thrust::get<I>(data) = thrust::get<I>(smem)[tid];
+
+                For<I + 1, N>::loadFromSmem(smem, data, tid);
+            }
+
+            template <class ReferenceTuple>
+            static __device__ void copyShfl(const ReferenceTuple& val, unsigned int delta, int width)
+            {
+                thrust::get<I>(val) = shfl_down(thrust::get<I>(val), delta, width);
+
+                For<I + 1, N>::copyShfl(val, delta, width);
+            }
+            template <class PointerTuple, class ReferenceTuple>
+            static __device__ void copy(const PointerTuple& svals, const ReferenceTuple& val, unsigned int tid, unsigned int delta)
+            {
+                thrust::get<I>(svals)[tid] = thrust::get<I>(val) = thrust::get<I>(svals)[tid + delta];
+
+                For<I + 1, N>::copy(svals, val, tid, delta);
+            }
+
+            template <class KeyReferenceTuple, class ValReferenceTuple, class CmpTuple>
+            static __device__ void mergeShfl(const KeyReferenceTuple& key, const ValReferenceTuple& val, const CmpTuple& cmp, unsigned int delta, int width)
+            {
+                typename GetType<typename thrust::tuple_element<I, KeyReferenceTuple>::type>::type reg = shfl_down(thrust::get<I>(key), delta, width);
+
+                if (thrust::get<I>(cmp)(reg, thrust::get<I>(key)))
+                {
+                    thrust::get<I>(key) = reg;
+                    thrust::get<I>(val) = shfl_down(thrust::get<I>(val), delta, width);
+                }
+
+                For<I + 1, N>::mergeShfl(key, val, cmp, delta, width);
+            }
+            template <class KeyPointerTuple, class KeyReferenceTuple, class ValPointerTuple, class ValReferenceTuple, class CmpTuple>
+            static __device__ void merge(const KeyPointerTuple& skeys, const KeyReferenceTuple& key,
+                                         const ValPointerTuple& svals, const ValReferenceTuple& val,
+                                         const CmpTuple& cmp,
+                                         unsigned int tid, unsigned int delta)
+            {
+                typename GetType<typename thrust::tuple_element<I, KeyPointerTuple>::type>::type reg = thrust::get<I>(skeys)[tid + delta];
+
+                if (thrust::get<I>(cmp)(reg, thrust::get<I>(key)))
+                {
+                    thrust::get<I>(skeys)[tid] = thrust::get<I>(key) = reg;
+                    thrust::get<I>(svals)[tid] = thrust::get<I>(val) = thrust::get<I>(svals)[tid + delta];
+                }
+
+                For<I + 1, N>::merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, delta);
+            }
+        };
+        template <unsigned int N>
+        struct For<N, N>
+        {
+            template <class PointerTuple, class ReferenceTuple>
+            static __device__ void loadToSmem(const PointerTuple&, const ReferenceTuple&, unsigned int)
+            {
+            }
+            template <class PointerTuple, class ReferenceTuple>
+            static __device__ void loadFromSmem(const PointerTuple&, const ReferenceTuple&, unsigned int)
+            {
+            }
+
+            template <class ReferenceTuple>
+            static __device__ void copyShfl(const ReferenceTuple&, unsigned int, int)
+            {
+            }
+            template <class PointerTuple, class ReferenceTuple>
+            static __device__ void copy(const PointerTuple&, const ReferenceTuple&, unsigned int, unsigned int)
+            {
+            }
+
+            template <class KeyReferenceTuple, class ValReferenceTuple, class CmpTuple>
+            static __device__ void mergeShfl(const KeyReferenceTuple&, const ValReferenceTuple&, const CmpTuple&, unsigned int, int)
+            {
+            }
+            template <class KeyPointerTuple, class KeyReferenceTuple, class ValPointerTuple, class ValReferenceTuple, class CmpTuple>
+            static __device__ void merge(const KeyPointerTuple&, const KeyReferenceTuple&,
+                                         const ValPointerTuple&, const ValReferenceTuple&,
+                                         const CmpTuple&,
+                                         unsigned int, unsigned int)
+            {
+            }
+        };
+
+        //////////////////////////////////////////////////////
+        // loadToSmem
+
+        template <typename T>
+        __device__ __forceinline__ void loadToSmem(volatile T* smem, T& data, unsigned int tid)
+        {
+            smem[tid] = data;
+        }
+        template <typename T>
+        __device__ __forceinline__ void loadFromSmem(volatile T* smem, T& data, unsigned int tid)
+        {
+            data = smem[tid];
+        }
+        template <typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9>
+        __device__ __forceinline__ void loadToSmem(const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& smem,
+                                                   const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& data,
+                                                   unsigned int tid)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9> >::value>::loadToSmem(smem, data, tid);
+        }
+        template <typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9>
+        __device__ __forceinline__ void loadFromSmem(const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& smem,
+                                                     const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& data,
+                                                     unsigned int tid)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9> >::value>::loadFromSmem(smem, data, tid);
+        }
+
+        //////////////////////////////////////////////////////
+        // copyVals
+
+        template <typename V>
+        __device__ __forceinline__ void copyValsShfl(V& val, unsigned int delta, int width)
+        {
+            val = shfl_down(val, delta, width);
+        }
+        template <typename V>
+        __device__ __forceinline__ void copyVals(volatile V* svals, V& val, unsigned int tid, unsigned int delta)
+        {
+            svals[tid] = val = svals[tid + delta];
+        }
+        template <typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9>
+        __device__ __forceinline__ void copyValsShfl(const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                                     unsigned int delta,
+                                                     int width)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9> >::value>::copyShfl(val, delta, width);
+        }
+        template <typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9>
+        __device__ __forceinline__ void copyVals(const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& svals,
+                                                 const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                                 unsigned int tid, unsigned int delta)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9> >::value>::copy(svals, val, tid, delta);
+        }
+
+        //////////////////////////////////////////////////////
+        // merge
+
+        template <typename K, typename V, class Cmp>
+        __device__ __forceinline__ void mergeShfl(K& key, V& val, const Cmp& cmp, unsigned int delta, int width)
+        {
+            K reg = shfl_down(key, delta, width);
+
+            if (cmp(reg, key))
+            {
+                key = reg;
+                copyValsShfl(val, delta, width);
+            }
+        }
+        template <typename K, typename V, class Cmp>
+        __device__ __forceinline__ void merge(volatile K* skeys, K& key, volatile V* svals, V& val, const Cmp& cmp, unsigned int tid, unsigned int delta)
+        {
+            K reg = skeys[tid + delta];
+
+            if (cmp(reg, key))
+            {
+                skeys[tid] = key = reg;
+                copyVals(svals, val, tid, delta);
+            }
+        }
+        template <typename K,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9,
+                  class Cmp>
+        __device__ __forceinline__ void mergeShfl(K& key,
+                                                  const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                                  const Cmp& cmp,
+                                                  unsigned int delta, int width)
+        {
+            K reg = shfl_down(key, delta, width);
+
+            if (cmp(reg, key))
+            {
+                key = reg;
+                copyValsShfl(val, delta, width);
+            }
+        }
+        template <typename K,
+                  typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9,
+                  class Cmp>
+        __device__ __forceinline__ void merge(volatile K* skeys, K& key,
+                                              const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& svals,
+                                              const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                              const Cmp& cmp, unsigned int tid, unsigned int delta)
+        {
+            K reg = skeys[tid + delta];
+
+            if (cmp(reg, key))
+            {
+                skeys[tid] = key = reg;
+                copyVals(svals, val, tid, delta);
+            }
+        }
+        template <typename KR0, typename KR1, typename KR2, typename KR3, typename KR4, typename KR5, typename KR6, typename KR7, typename KR8, typename KR9,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9,
+                  class Cmp0, class Cmp1, class Cmp2, class Cmp3, class Cmp4, class Cmp5, class Cmp6, class Cmp7, class Cmp8, class Cmp9>
+        __device__ __forceinline__ void mergeShfl(const thrust::tuple<KR0, KR1, KR2, KR3, KR4, KR5, KR6, KR7, KR8, KR9>& key,
+                                                  const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                                  const thrust::tuple<Cmp0, Cmp1, Cmp2, Cmp3, Cmp4, Cmp5, Cmp6, Cmp7, Cmp8, Cmp9>& cmp,
+                                                  unsigned int delta, int width)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<KR0, KR1, KR2, KR3, KR4, KR5, KR6, KR7, KR8, KR9> >::value>::mergeShfl(key, val, cmp, delta, width);
+        }
+        template <typename KP0, typename KP1, typename KP2, typename KP3, typename KP4, typename KP5, typename KP6, typename KP7, typename KP8, typename KP9,
+                  typename KR0, typename KR1, typename KR2, typename KR3, typename KR4, typename KR5, typename KR6, typename KR7, typename KR8, typename KR9,
+                  typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+                  typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9,
+                  class Cmp0, class Cmp1, class Cmp2, class Cmp3, class Cmp4, class Cmp5, class Cmp6, class Cmp7, class Cmp8, class Cmp9>
+        __device__ __forceinline__ void merge(const thrust::tuple<KP0, KP1, KP2, KP3, KP4, KP5, KP6, KP7, KP8, KP9>& skeys,
+                                              const thrust::tuple<KR0, KR1, KR2, KR3, KR4, KR5, KR6, KR7, KR8, KR9>& key,
+                                              const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& svals,
+                                              const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                              const thrust::tuple<Cmp0, Cmp1, Cmp2, Cmp3, Cmp4, Cmp5, Cmp6, Cmp7, Cmp8, Cmp9>& cmp,
+                                              unsigned int tid, unsigned int delta)
+        {
+            For<0, thrust::tuple_size<thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9> >::value>::merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, delta);
+        }
+
+        //////////////////////////////////////////////////////
+        // Generic
+
+        template <unsigned int N> struct Generic
+        {
+            template <class KP, class KR, class VP, class VR, class Cmp>
+            static __device__ void reduce(KP skeys, KR key, VP svals, VR val, unsigned int tid, Cmp cmp)
+            {
+                loadToSmem(skeys, key, tid);
+                loadValsToSmem(svals, val, tid);
+                if (N >= 32)
+                    __syncthreads();
+
+                if (N >= 2048)
+                {
+                    if (tid < 1024)
+                        merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 1024);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 1024)
+                {
+                    if (tid < 512)
+                        merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 512);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 512)
+                {
+                    if (tid < 256)
+                        merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 256);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 256)
+                {
+                    if (tid < 128)
+                        merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 128);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 128)
+                {
+                    if (tid < 64)
+                        merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 64);
+
+                    __syncthreads();
+                }
+                if (N >= 64)
+                {
+                    if (tid < 32)
+                        merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 32);
+                }
+
+                if (tid < 16)
+                {
+                    merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 16);
+                    merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 8);
+                    merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 4);
+                    merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 2);
+                    merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, 1);
+                }
+            }
+        };
+
+        template <unsigned int I, class KP, class KR, class VP, class VR, class Cmp>
+        struct Unroll
+        {
+            static __device__ void loopShfl(KR key, VR val, Cmp cmp, unsigned int N)
+            {
+                mergeShfl(key, val, cmp, I, N);
+                Unroll<I / 2, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loopShfl(key, val, cmp, N);
+            }
+            static __device__ void loop(KP skeys, KR key, VP svals, VR val, unsigned int tid, Cmp cmp)
+            {
+                merge(skeys, key, svals, val, cmp, tid, I);
+                Unroll<I / 2, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loop(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+            }
+        };
+        template <class KP, class KR, class VP, class VR, class Cmp>
+        struct Unroll<0, KP, KR, VP, VR, Cmp>
+        {
+            static __device__ void loopShfl(KR, VR, Cmp, unsigned int)
+            {
+            }
+            static __device__ void loop(KP, KR, VP, VR, unsigned int, Cmp)
+            {
+            }
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct WarpOptimized
+        {
+            template <class KP, class KR, class VP, class VR, class Cmp>
+            static __device__ void reduce(KP skeys, KR key, VP svals, VR val, unsigned int tid, Cmp cmp)
+            {
+            #if 0 // __CUDA_ARCH__ >= 300
+                CV_UNUSED(skeys);
+                CV_UNUSED(svals);
+                CV_UNUSED(tid);
+
+                Unroll<N / 2, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loopShfl(key, val, cmp, N);
+            #else
+                loadToSmem(skeys, key, tid);
+                loadToSmem(svals, val, tid);
+
+                if (tid < N / 2)
+                    Unroll<N / 2, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loop(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+            #endif
+            }
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct GenericOptimized32
+        {
+            enum { M = N / 32 };
+
+            template <class KP, class KR, class VP, class VR, class Cmp>
+            static __device__ void reduce(KP skeys, KR key, VP svals, VR val, unsigned int tid, Cmp cmp)
+            {
+                const unsigned int laneId = Warp::laneId();
+
+            #if 0 // __CUDA_ARCH__ >= 300
+                Unroll<16, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loopShfl(key, val, cmp, warpSize);
+
+                if (laneId == 0)
+                {
+                    loadToSmem(skeys, key, tid / 32);
+                    loadToSmem(svals, val, tid / 32);
+                }
+            #else
+                loadToSmem(skeys, key, tid);
+                loadToSmem(svals, val, tid);
+
+                if (laneId < 16)
+                    Unroll<16, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loop(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+
+                __syncthreads();
+
+                if (laneId == 0)
+                {
+                    loadToSmem(skeys, key, tid / 32);
+                    loadToSmem(svals, val, tid / 32);
+                }
+            #endif
+
+                __syncthreads();
+
+                loadFromSmem(skeys, key, tid);
+
+                if (tid < 32)
+                {
+                #if 0 // __CUDA_ARCH__ >= 300
+                    loadFromSmem(svals, val, tid);
+
+                    Unroll<M / 2, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loopShfl(key, val, cmp, M);
+                #else
+                    Unroll<M / 2, KP, KR, VP, VR, Cmp>::loop(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+                #endif
+                }
+            }
+        };
+
+        template <bool val, class T1, class T2> struct StaticIf;
+        template <class T1, class T2> struct StaticIf<true, T1, T2>
+        {
+            typedef T1 type;
+        };
+        template <class T1, class T2> struct StaticIf<false, T1, T2>
+        {
+            typedef T2 type;
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct IsPowerOf2
+        {
+            enum { value = ((N != 0) && !(N & (N - 1))) };
+        };
+
+        template <unsigned int N> struct Dispatcher
+        {
+            typedef typename StaticIf<
+                (N <= 32) && IsPowerOf2<N>::value,
+                WarpOptimized<N>,
+                typename StaticIf<
+                    (N <= 1024) && IsPowerOf2<N>::value,
+                    GenericOptimized32<N>,
+                    Generic<N>
+                >::type
+            >::type reductor;
+        };
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_PRED_VAL_REDUCE_DETAIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/detail/transform_detail.hpp b/include/opencv2/core/cuda/detail/transform_detail.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1919848
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/detail/transform_detail.hpp
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+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_TRANSFORM_DETAIL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_TRANSFORM_DETAIL_HPP
+
+#include "../common.hpp"
+#include "../vec_traits.hpp"
+#include "../functional.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    namespace transform_detail
+    {
+        //! Read Write Traits
+
+        template <typename T, typename D, int shift> struct UnaryReadWriteTraits
+        {
+            typedef typename TypeVec<T, shift>::vec_type read_type;
+            typedef typename TypeVec<D, shift>::vec_type write_type;
+        };
+
+        template <typename T1, typename T2, typename D, int shift> struct BinaryReadWriteTraits
+        {
+            typedef typename TypeVec<T1, shift>::vec_type read_type1;
+            typedef typename TypeVec<T2, shift>::vec_type read_type2;
+            typedef typename TypeVec<D, shift>::vec_type write_type;
+        };
+
+        //! Transform kernels
+
+        template <int shift> struct OpUnroller;
+        template <> struct OpUnroller<1>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T& src, D& dst, const Mask& mask, UnOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src.x);
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T1& src1, const T2& src2, D& dst, const Mask& mask, BinOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src1.x, src2.x);
+            }
+        };
+        template <> struct OpUnroller<2>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T& src, D& dst, const Mask& mask, UnOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src.x);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.y = op(src.y);
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T1& src1, const T2& src2, D& dst, const Mask& mask, BinOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src1.x, src2.x);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.y = op(src1.y, src2.y);
+            }
+        };
+        template <> struct OpUnroller<3>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T& src, D& dst, const Mask& mask, const UnOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src.x);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.y = op(src.y);
+                if (mask(y, x_shifted + 2))
+                    dst.z = op(src.z);
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T1& src1, const T2& src2, D& dst, const Mask& mask, const BinOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src1.x, src2.x);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.y = op(src1.y, src2.y);
+                if (mask(y, x_shifted + 2))
+                    dst.z = op(src1.z, src2.z);
+            }
+        };
+        template <> struct OpUnroller<4>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T& src, D& dst, const Mask& mask, const UnOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src.x);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.y = op(src.y);
+                if (mask(y, x_shifted + 2))
+                    dst.z = op(src.z);
+                if (mask(y, x_shifted + 3))
+                    dst.w = op(src.w);
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T1& src1, const T2& src2, D& dst, const Mask& mask, const BinOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.x = op(src1.x, src2.x);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.y = op(src1.y, src2.y);
+                if (mask(y, x_shifted + 2))
+                    dst.z = op(src1.z, src2.z);
+                if (mask(y, x_shifted + 3))
+                    dst.w = op(src1.w, src2.w);
+            }
+        };
+        template <> struct OpUnroller<8>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T& src, D& dst, const Mask& mask, const UnOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.a0 = op(src.a0);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.a1 = op(src.a1);
+                if (mask(y, x_shifted + 2))
+                    dst.a2 = op(src.a2);
+                if (mask(y, x_shifted + 3))
+                    dst.a3 = op(src.a3);
+                if (mask(y, x_shifted + 4))
+                    dst.a4 = op(src.a4);
+                if (mask(y, x_shifted + 5))
+                    dst.a5 = op(src.a5);
+                if (mask(y, x_shifted + 6))
+                    dst.a6 = op(src.a6);
+                if (mask(y, x_shifted + 7))
+                    dst.a7 = op(src.a7);
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static __device__ __forceinline__ void unroll(const T1& src1, const T2& src2, D& dst, const Mask& mask, const BinOp& op, int x_shifted, int y)
+            {
+                if (mask(y, x_shifted))
+                    dst.a0 = op(src1.a0, src2.a0);
+                if (mask(y, x_shifted + 1))
+                    dst.a1 = op(src1.a1, src2.a1);
+                if (mask(y, x_shifted + 2))
+                    dst.a2 = op(src1.a2, src2.a2);
+                if (mask(y, x_shifted + 3))
+                    dst.a3 = op(src1.a3, src2.a3);
+                if (mask(y, x_shifted + 4))
+                    dst.a4 = op(src1.a4, src2.a4);
+                if (mask(y, x_shifted + 5))
+                    dst.a5 = op(src1.a5, src2.a5);
+                if (mask(y, x_shifted + 6))
+                    dst.a6 = op(src1.a6, src2.a6);
+                if (mask(y, x_shifted + 7))
+                    dst.a7 = op(src1.a7, src2.a7);
+            }
+        };
+
+        template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+        static __global__ void transformSmart(const PtrStepSz<T> src_, PtrStep<D> dst_, const Mask mask, const UnOp op)
+        {
+            typedef TransformFunctorTraits<UnOp> ft;
+            typedef typename UnaryReadWriteTraits<T, D, ft::smart_shift>::read_type read_type;
+            typedef typename UnaryReadWriteTraits<T, D, ft::smart_shift>::write_type write_type;
+
+            const int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
+            const int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
+            const int x_shifted = x * ft::smart_shift;
+
+            if (y < src_.rows)
+            {
+                const T* src = src_.ptr(y);
+                D* dst = dst_.ptr(y);
+
+                if (x_shifted + ft::smart_shift - 1 < src_.cols)
+                {
+                    const read_type src_n_el = ((const read_type*)src)[x];
+                    OpUnroller<ft::smart_shift>::unroll(src_n_el, ((write_type*)dst)[x], mask, op, x_shifted, y);
+                }
+                else
+                {
+                    for (int real_x = x_shifted; real_x < src_.cols; ++real_x)
+                    {
+                        if (mask(y, real_x))
+                            dst[real_x] = op(src[real_x]);
+                    }
+                }
+            }
+        }
+
+        template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+        __global__ static void transformSimple(const PtrStepSz<T> src, PtrStep<D> dst, const Mask mask, const UnOp op)
+        {
+            const int x = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
+            const int y = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y;
+
+            if (x < src.cols && y < src.rows && mask(y, x))
+            {
+                dst.ptr(y)[x] = op(src.ptr(y)[x]);
+            }
+        }
+
+        template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+        static __global__ void transformSmart(const PtrStepSz<T1> src1_, const PtrStep<T2> src2_, PtrStep<D> dst_,
+            const Mask mask, const BinOp op)
+        {
+            typedef TransformFunctorTraits<BinOp> ft;
+            typedef typename BinaryReadWriteTraits<T1, T2, D, ft::smart_shift>::read_type1 read_type1;
+            typedef typename BinaryReadWriteTraits<T1, T2, D, ft::smart_shift>::read_type2 read_type2;
+            typedef typename BinaryReadWriteTraits<T1, T2, D, ft::smart_shift>::write_type write_type;
+
+            const int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
+            const int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
+            const int x_shifted = x * ft::smart_shift;
+
+            if (y < src1_.rows)
+            {
+                const T1* src1 = src1_.ptr(y);
+                const T2* src2 = src2_.ptr(y);
+                D* dst = dst_.ptr(y);
+
+                if (x_shifted + ft::smart_shift - 1 < src1_.cols)
+                {
+                    const read_type1 src1_n_el = ((const read_type1*)src1)[x];
+                    const read_type2 src2_n_el = ((const read_type2*)src2)[x];
+
+                    OpUnroller<ft::smart_shift>::unroll(src1_n_el, src2_n_el, ((write_type*)dst)[x], mask, op, x_shifted, y);
+                }
+                else
+                {
+                    for (int real_x = x_shifted; real_x < src1_.cols; ++real_x)
+                    {
+                        if (mask(y, real_x))
+                            dst[real_x] = op(src1[real_x], src2[real_x]);
+                    }
+                }
+            }
+        }
+
+        template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+        static __global__ void transformSimple(const PtrStepSz<T1> src1, const PtrStep<T2> src2, PtrStep<D> dst,
+            const Mask mask, const BinOp op)
+        {
+            const int x = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
+            const int y = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y;
+
+            if (x < src1.cols && y < src1.rows && mask(y, x))
+            {
+                const T1 src1_data = src1.ptr(y)[x];
+                const T2 src2_data = src2.ptr(y)[x];
+                dst.ptr(y)[x] = op(src1_data, src2_data);
+            }
+        }
+
+        template <bool UseSmart> struct TransformDispatcher;
+        template<> struct TransformDispatcher<false>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static void call(PtrStepSz<T> src, PtrStepSz<D> dst, UnOp op, Mask mask, cudaStream_t stream)
+            {
+                typedef TransformFunctorTraits<UnOp> ft;
+
+                const dim3 threads(ft::simple_block_dim_x, ft::simple_block_dim_y, 1);
+                const dim3 grid(divUp(src.cols, threads.x), divUp(src.rows, threads.y), 1);
+
+                transformSimple<T, D><<<grid, threads, 0, stream>>>(src, dst, mask, op);
+                cudaSafeCall( cudaGetLastError() );
+
+                if (stream == 0)
+                    cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static void call(PtrStepSz<T1> src1, PtrStepSz<T2> src2, PtrStepSz<D> dst, BinOp op, Mask mask, cudaStream_t stream)
+            {
+                typedef TransformFunctorTraits<BinOp> ft;
+
+                const dim3 threads(ft::simple_block_dim_x, ft::simple_block_dim_y, 1);
+                const dim3 grid(divUp(src1.cols, threads.x), divUp(src1.rows, threads.y), 1);
+
+                transformSimple<T1, T2, D><<<grid, threads, 0, stream>>>(src1, src2, dst, mask, op);
+                cudaSafeCall( cudaGetLastError() );
+
+                if (stream == 0)
+                    cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
+            }
+        };
+        template<> struct TransformDispatcher<true>
+        {
+            template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+            static void call(PtrStepSz<T> src, PtrStepSz<D> dst, UnOp op, Mask mask, cudaStream_t stream)
+            {
+                typedef TransformFunctorTraits<UnOp> ft;
+
+                CV_StaticAssert(ft::smart_shift != 1, "");
+
+                if (!isAligned(src.data, ft::smart_shift * sizeof(T)) || !isAligned(src.step, ft::smart_shift * sizeof(T)) ||
+                    !isAligned(dst.data, ft::smart_shift * sizeof(D)) || !isAligned(dst.step, ft::smart_shift * sizeof(D)))
+                {
+                    TransformDispatcher<false>::call(src, dst, op, mask, stream);
+                    return;
+                }
+
+                const dim3 threads(ft::smart_block_dim_x, ft::smart_block_dim_y, 1);
+                const dim3 grid(divUp(src.cols, threads.x * ft::smart_shift), divUp(src.rows, threads.y), 1);
+
+                transformSmart<T, D><<<grid, threads, 0, stream>>>(src, dst, mask, op);
+                cudaSafeCall( cudaGetLastError() );
+
+                if (stream == 0)
+                    cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
+            }
+
+            template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+            static void call(PtrStepSz<T1> src1, PtrStepSz<T2> src2, PtrStepSz<D> dst, BinOp op, Mask mask, cudaStream_t stream)
+            {
+                typedef TransformFunctorTraits<BinOp> ft;
+
+                CV_StaticAssert(ft::smart_shift != 1, "");
+
+                if (!isAligned(src1.data, ft::smart_shift * sizeof(T1)) || !isAligned(src1.step, ft::smart_shift * sizeof(T1)) ||
+                    !isAligned(src2.data, ft::smart_shift * sizeof(T2)) || !isAligned(src2.step, ft::smart_shift * sizeof(T2)) ||
+                    !isAligned(dst.data, ft::smart_shift * sizeof(D)) || !isAligned(dst.step, ft::smart_shift * sizeof(D)))
+                {
+                    TransformDispatcher<false>::call(src1, src2, dst, op, mask, stream);
+                    return;
+                }
+
+                const dim3 threads(ft::smart_block_dim_x, ft::smart_block_dim_y, 1);
+                const dim3 grid(divUp(src1.cols, threads.x * ft::smart_shift), divUp(src1.rows, threads.y), 1);
+
+                transformSmart<T1, T2, D><<<grid, threads, 0, stream>>>(src1, src2, dst, mask, op);
+                cudaSafeCall( cudaGetLastError() );
+
+                if (stream == 0)
+                    cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
+            }
+        };
+    } // namespace transform_detail
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_TRANSFORM_DETAIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/detail/type_traits_detail.hpp b/include/opencv2/core/cuda/detail/type_traits_detail.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a78bd2c
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/detail/type_traits_detail.hpp
@@ -0,0 +1,191 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
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+//
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+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_TYPE_TRAITS_DETAIL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_TYPE_TRAITS_DETAIL_HPP
+
+#include "../common.hpp"
+#include "../vec_traits.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    namespace type_traits_detail
+    {
+        template <bool, typename T1, typename T2> struct Select { typedef T1 type; };
+        template <typename T1, typename T2> struct Select<false, T1, T2> { typedef T2 type; };
+
+        template <typename T> struct IsSignedIntergral { enum {value = 0}; };
+        template <> struct IsSignedIntergral<schar> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsSignedIntergral<char1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsSignedIntergral<short> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsSignedIntergral<short1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsSignedIntergral<int> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsSignedIntergral<int1> { enum {value = 1}; };
+
+        template <typename T> struct IsUnsignedIntegral { enum {value = 0}; };
+        template <> struct IsUnsignedIntegral<uchar> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsUnsignedIntegral<uchar1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsUnsignedIntegral<ushort> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsUnsignedIntegral<ushort1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsUnsignedIntegral<uint> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsUnsignedIntegral<uint1> { enum {value = 1}; };
+
+        template <typename T> struct IsIntegral { enum {value = IsSignedIntergral<T>::value || IsUnsignedIntegral<T>::value}; };
+        template <> struct IsIntegral<char> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsIntegral<bool> { enum {value = 1}; };
+
+        template <typename T> struct IsFloat { enum {value = 0}; };
+        template <> struct IsFloat<float> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsFloat<double> { enum {value = 1}; };
+
+        template <typename T> struct IsVec { enum {value = 0}; };
+        template <> struct IsVec<uchar1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uchar2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uchar3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uchar4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uchar8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<char1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<char2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<char3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<char4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<char8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<ushort1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<ushort2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<ushort3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<ushort4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<ushort8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<short1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<short2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<short3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<short4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<short8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uint1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uint2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uint3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uint4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<uint8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<int1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<int2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<int3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<int4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<int8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<float1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<float2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<float3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<float4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<float8> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<double1> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<double2> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<double3> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<double4> { enum {value = 1}; };
+        template <> struct IsVec<double8> { enum {value = 1}; };
+
+        template <class U> struct AddParameterType { typedef const U& type; };
+        template <class U> struct AddParameterType<U&> { typedef U& type; };
+        template <> struct AddParameterType<void> { typedef void type; };
+
+        template <class U> struct ReferenceTraits
+        {
+            enum { value = false };
+            typedef U type;
+        };
+        template <class U> struct ReferenceTraits<U&>
+        {
+            enum { value = true };
+            typedef U type;
+        };
+
+        template <class U> struct PointerTraits
+        {
+            enum { value = false };
+            typedef void type;
+        };
+        template <class U> struct PointerTraits<U*>
+        {
+            enum { value = true };
+            typedef U type;
+        };
+        template <class U> struct PointerTraits<U*&>
+        {
+            enum { value = true };
+            typedef U type;
+        };
+
+        template <class U> struct UnConst
+        {
+            typedef U type;
+            enum { value = 0 };
+        };
+        template <class U> struct UnConst<const U>
+        {
+            typedef U type;
+            enum { value = 1 };
+        };
+        template <class U> struct UnConst<const U&>
+        {
+            typedef U& type;
+            enum { value = 1 };
+        };
+
+        template <class U> struct UnVolatile
+        {
+            typedef U type;
+            enum { value = 0 };
+        };
+        template <class U> struct UnVolatile<volatile U>
+        {
+            typedef U type;
+            enum { value = 1 };
+        };
+        template <class U> struct UnVolatile<volatile U&>
+        {
+            typedef U& type;
+            enum { value = 1 };
+        };
+    } // namespace type_traits_detail
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_TYPE_TRAITS_DETAIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/detail/vec_distance_detail.hpp b/include/opencv2/core/cuda/detail/vec_distance_detail.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8283a99
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/detail/vec_distance_detail.hpp
@@ -0,0 +1,121 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+//
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+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
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+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_VEC_DISTANCE_DETAIL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_VEC_DISTANCE_DETAIL_HPP
+
+#include "../datamov_utils.hpp"
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    namespace vec_distance_detail
+    {
+        template <int THREAD_DIM, int N> struct UnrollVecDiffCached
+        {
+            template <typename Dist, typename T1, typename T2>
+            static __device__ void calcCheck(const T1* vecCached, const T2* vecGlob, int len, Dist& dist, int ind)
+            {
+                if (ind < len)
+                {
+                    T1 val1 = *vecCached++;
+
+                    T2 val2;
+                    ForceGlob<T2>::Load(vecGlob, ind, val2);
+
+                    dist.reduceIter(val1, val2);
+
+                    UnrollVecDiffCached<THREAD_DIM, N - 1>::calcCheck(vecCached, vecGlob, len, dist, ind + THREAD_DIM);
+                }
+            }
+
+            template <typename Dist, typename T1, typename T2>
+            static __device__ void calcWithoutCheck(const T1* vecCached, const T2* vecGlob, Dist& dist)
+            {
+                T1 val1 = *vecCached++;
+
+                T2 val2;
+                ForceGlob<T2>::Load(vecGlob, 0, val2);
+                vecGlob += THREAD_DIM;
+
+                dist.reduceIter(val1, val2);
+
+                UnrollVecDiffCached<THREAD_DIM, N - 1>::calcWithoutCheck(vecCached, vecGlob, dist);
+            }
+        };
+        template <int THREAD_DIM> struct UnrollVecDiffCached<THREAD_DIM, 0>
+        {
+            template <typename Dist, typename T1, typename T2>
+            static __device__ __forceinline__ void calcCheck(const T1*, const T2*, int, Dist&, int)
+            {
+            }
+
+            template <typename Dist, typename T1, typename T2>
+            static __device__ __forceinline__ void calcWithoutCheck(const T1*, const T2*, Dist&)
+            {
+            }
+        };
+
+        template <int THREAD_DIM, int MAX_LEN, bool LEN_EQ_MAX_LEN> struct VecDiffCachedCalculator;
+        template <int THREAD_DIM, int MAX_LEN> struct VecDiffCachedCalculator<THREAD_DIM, MAX_LEN, false>
+        {
+            template <typename Dist, typename T1, typename T2>
+            static __device__ __forceinline__ void calc(const T1* vecCached, const T2* vecGlob, int len, Dist& dist, int tid)
+            {
+                UnrollVecDiffCached<THREAD_DIM, MAX_LEN / THREAD_DIM>::calcCheck(vecCached, vecGlob, len, dist, tid);
+            }
+        };
+        template <int THREAD_DIM, int MAX_LEN> struct VecDiffCachedCalculator<THREAD_DIM, MAX_LEN, true>
+        {
+            template <typename Dist, typename T1, typename T2>
+            static __device__ __forceinline__ void calc(const T1* vecCached, const T2* vecGlob, int len, Dist& dist, int tid)
+            {
+                UnrollVecDiffCached<THREAD_DIM, MAX_LEN / THREAD_DIM>::calcWithoutCheck(vecCached, vecGlob + tid, dist);
+            }
+        };
+    } // namespace vec_distance_detail
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_VEC_DISTANCE_DETAIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/dynamic_smem.hpp b/include/opencv2/core/cuda/dynamic_smem.hpp
new file mode 100644
index 0000000..42570c6
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/dynamic_smem.hpp
@@ -0,0 +1,88 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
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+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_DYNAMIC_SMEM_HPP
+#define OPENCV_CUDA_DYNAMIC_SMEM_HPP
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template<class T> struct DynamicSharedMem
+    {
+        __device__ __forceinline__ operator T*()
+        {
+            extern __shared__ int __smem[];
+            return (T*)__smem;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ operator const T*() const
+        {
+            extern __shared__ int __smem[];
+            return (T*)__smem;
+        }
+    };
+
+    // specialize for double to avoid unaligned memory access compile errors
+    template<> struct DynamicSharedMem<double>
+    {
+        __device__ __forceinline__ operator double*()
+        {
+            extern __shared__ double __smem_d[];
+            return (double*)__smem_d;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ operator const double*() const
+        {
+            extern __shared__ double __smem_d[];
+            return (double*)__smem_d;
+        }
+    };
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_DYNAMIC_SMEM_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/emulation.hpp b/include/opencv2/core/cuda/emulation.hpp
new file mode 100644
index 0000000..17dc117
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/emulation.hpp
@@ -0,0 +1,269 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_EMULATION_HPP_
+#define OPENCV_CUDA_EMULATION_HPP_
+
+#include "common.hpp"
+#include "warp_reduce.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    struct Emulation
+    {
+
+        static __device__ __forceinline__ int syncthreadsOr(int pred)
+        {
+#if defined (__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ < 200)
+                // just campilation stab
+                return 0;
+#else
+                return __syncthreads_or(pred);
+#endif
+        }
+
+        template<int CTA_SIZE>
+        static __forceinline__ __device__ int Ballot(int predicate)
+        {
+#if defined (__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ >= 200)
+            return __ballot(predicate);
+#else
+            __shared__ volatile int cta_buffer[CTA_SIZE];
+
+            int tid = threadIdx.x;
+            cta_buffer[tid] = predicate ? (1 << (tid & 31)) : 0;
+            return warp_reduce(cta_buffer);
+#endif
+        }
+
+        struct smem
+        {
+            enum { TAG_MASK = (1U << ( (sizeof(unsigned int) << 3) - 5U)) - 1U };
+
+            template<typename T>
+            static __device__ __forceinline__ T atomicInc(T* address, T val)
+            {
+#if defined (__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ < 120)
+                T count;
+                unsigned int tag = threadIdx.x << ( (sizeof(unsigned int) << 3) - 5U);
+                do
+                {
+                    count = *address & TAG_MASK;
+                    count = tag | (count + 1);
+                    *address = count;
+                } while (*address != count);
+
+                return (count & TAG_MASK) - 1;
+#else
+                return ::atomicInc(address, val);
+#endif
+            }
+
+            template<typename T>
+            static __device__ __forceinline__ T atomicAdd(T* address, T val)
+            {
+#if defined (__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ < 120)
+                T count;
+                unsigned int tag = threadIdx.x << ( (sizeof(unsigned int) << 3) - 5U);
+                do
+                {
+                    count = *address & TAG_MASK;
+                    count = tag | (count + val);
+                    *address = count;
+                } while (*address != count);
+
+                return (count & TAG_MASK) - val;
+#else
+                return ::atomicAdd(address, val);
+#endif
+            }
+
+            template<typename T>
+            static __device__ __forceinline__ T atomicMin(T* address, T val)
+            {
+#if defined (__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ < 120)
+                T count = ::min(*address, val);
+                do
+                {
+                    *address = count;
+                } while (*address > count);
+
+                return count;
+#else
+                return ::atomicMin(address, val);
+#endif
+            }
+        }; // struct cmem
+
+        struct glob
+        {
+            static __device__ __forceinline__ int atomicAdd(int* address, int val)
+            {
+                return ::atomicAdd(address, val);
+            }
+            static __device__ __forceinline__ unsigned int atomicAdd(unsigned int* address, unsigned int val)
+            {
+                return ::atomicAdd(address, val);
+            }
+            static __device__ __forceinline__ float atomicAdd(float* address, float val)
+            {
+            #if __CUDA_ARCH__ >= 200
+                return ::atomicAdd(address, val);
+            #else
+                int* address_as_i = (int*) address;
+                int old = *address_as_i, assumed;
+                do {
+                    assumed = old;
+                    old = ::atomicCAS(address_as_i, assumed,
+                        __float_as_int(val + __int_as_float(assumed)));
+                } while (assumed != old);
+                return __int_as_float(old);
+            #endif
+            }
+            static __device__ __forceinline__ double atomicAdd(double* address, double val)
+            {
+            #if __CUDA_ARCH__ >= 130
+                unsigned long long int* address_as_ull = (unsigned long long int*) address;
+                unsigned long long int old = *address_as_ull, assumed;
+                do {
+                    assumed = old;
+                    old = ::atomicCAS(address_as_ull, assumed,
+                        __double_as_longlong(val + __longlong_as_double(assumed)));
+                } while (assumed != old);
+                return __longlong_as_double(old);
+            #else
+                CV_UNUSED(address);
+                CV_UNUSED(val);
+                return 0.0;
+            #endif
+            }
+
+            static __device__ __forceinline__ int atomicMin(int* address, int val)
+            {
+                return ::atomicMin(address, val);
+            }
+            static __device__ __forceinline__ float atomicMin(float* address, float val)
+            {
+            #if __CUDA_ARCH__ >= 120
+                int* address_as_i = (int*) address;
+                int old = *address_as_i, assumed;
+                do {
+                    assumed = old;
+                    old = ::atomicCAS(address_as_i, assumed,
+                        __float_as_int(::fminf(val, __int_as_float(assumed))));
+                } while (assumed != old);
+                return __int_as_float(old);
+            #else
+                CV_UNUSED(address);
+                CV_UNUSED(val);
+                return 0.0f;
+            #endif
+            }
+            static __device__ __forceinline__ double atomicMin(double* address, double val)
+            {
+            #if __CUDA_ARCH__ >= 130
+                unsigned long long int* address_as_ull = (unsigned long long int*) address;
+                unsigned long long int old = *address_as_ull, assumed;
+                do {
+                    assumed = old;
+                    old = ::atomicCAS(address_as_ull, assumed,
+                        __double_as_longlong(::fmin(val, __longlong_as_double(assumed))));
+                } while (assumed != old);
+                return __longlong_as_double(old);
+            #else
+                CV_UNUSED(address);
+                CV_UNUSED(val);
+                return 0.0;
+            #endif
+            }
+
+            static __device__ __forceinline__ int atomicMax(int* address, int val)
+            {
+                return ::atomicMax(address, val);
+            }
+            static __device__ __forceinline__ float atomicMax(float* address, float val)
+            {
+            #if __CUDA_ARCH__ >= 120
+                int* address_as_i = (int*) address;
+                int old = *address_as_i, assumed;
+                do {
+                    assumed = old;
+                    old = ::atomicCAS(address_as_i, assumed,
+                        __float_as_int(::fmaxf(val, __int_as_float(assumed))));
+                } while (assumed != old);
+                return __int_as_float(old);
+            #else
+                CV_UNUSED(address);
+                CV_UNUSED(val);
+                return 0.0f;
+            #endif
+            }
+            static __device__ __forceinline__ double atomicMax(double* address, double val)
+            {
+            #if __CUDA_ARCH__ >= 130
+                unsigned long long int* address_as_ull = (unsigned long long int*) address;
+                unsigned long long int old = *address_as_ull, assumed;
+                do {
+                    assumed = old;
+                    old = ::atomicCAS(address_as_ull, assumed,
+                        __double_as_longlong(::fmax(val, __longlong_as_double(assumed))));
+                } while (assumed != old);
+                return __longlong_as_double(old);
+            #else
+                CV_UNUSED(address);
+                CV_UNUSED(val);
+                return 0.0;
+            #endif
+            }
+        };
+    }; //struct Emulation
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CUDA_EMULATION_HPP_ */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/filters.hpp b/include/opencv2/core/cuda/filters.hpp
new file mode 100644
index 0000000..bb94212
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/filters.hpp
@@ -0,0 +1,286 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_FILTERS_HPP
+#define OPENCV_CUDA_FILTERS_HPP
+
+#include "saturate_cast.hpp"
+#include "vec_traits.hpp"
+#include "vec_math.hpp"
+#include "type_traits.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template <typename Ptr2D> struct PointFilter
+    {
+        typedef typename Ptr2D::elem_type elem_type;
+        typedef float index_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ PointFilter(const Ptr2D& src_, float fx = 0.f, float fy = 0.f)
+        : src(src_)
+        {
+            CV_UNUSED(fx);
+            CV_UNUSED(fy);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ elem_type operator ()(float y, float x) const
+        {
+            return src(__float2int_rz(y), __float2int_rz(x));
+        }
+
+        Ptr2D src;
+    };
+
+    template <typename Ptr2D> struct LinearFilter
+    {
+        typedef typename Ptr2D::elem_type elem_type;
+        typedef float index_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ LinearFilter(const Ptr2D& src_, float fx = 0.f, float fy = 0.f)
+        : src(src_)
+        {
+            CV_UNUSED(fx);
+            CV_UNUSED(fy);
+        }
+        __device__ __forceinline__ elem_type operator ()(float y, float x) const
+        {
+            typedef typename TypeVec<float, VecTraits<elem_type>::cn>::vec_type work_type;
+
+            work_type out = VecTraits<work_type>::all(0);
+
+            const int x1 = __float2int_rd(x);
+            const int y1 = __float2int_rd(y);
+            const int x2 = x1 + 1;
+            const int y2 = y1 + 1;
+
+            elem_type src_reg = src(y1, x1);
+            out = out + src_reg * ((x2 - x) * (y2 - y));
+
+            src_reg = src(y1, x2);
+            out = out + src_reg * ((x - x1) * (y2 - y));
+
+            src_reg = src(y2, x1);
+            out = out + src_reg * ((x2 - x) * (y - y1));
+
+            src_reg = src(y2, x2);
+            out = out + src_reg * ((x - x1) * (y - y1));
+
+            return saturate_cast<elem_type>(out);
+        }
+
+        Ptr2D src;
+    };
+
+    template <typename Ptr2D> struct CubicFilter
+    {
+        typedef typename Ptr2D::elem_type elem_type;
+        typedef float index_type;
+        typedef typename TypeVec<float, VecTraits<elem_type>::cn>::vec_type work_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ CubicFilter(const Ptr2D& src_, float fx = 0.f, float fy = 0.f)
+        : src(src_)
+        {
+            CV_UNUSED(fx);
+            CV_UNUSED(fy);
+        }
+
+        static __device__ __forceinline__ float bicubicCoeff(float x_)
+        {
+            float x = fabsf(x_);
+            if (x <= 1.0f)
+            {
+                return x * x * (1.5f * x - 2.5f) + 1.0f;
+            }
+            else if (x < 2.0f)
+            {
+                return x * (x * (-0.5f * x + 2.5f) - 4.0f) + 2.0f;
+            }
+            else
+            {
+                return 0.0f;
+            }
+        }
+
+        __device__ elem_type operator ()(float y, float x) const
+        {
+            const float xmin = ::ceilf(x - 2.0f);
+            const float xmax = ::floorf(x + 2.0f);
+
+            const float ymin = ::ceilf(y - 2.0f);
+            const float ymax = ::floorf(y + 2.0f);
+
+            work_type sum = VecTraits<work_type>::all(0);
+            float wsum = 0.0f;
+
+            for (float cy = ymin; cy <= ymax; cy += 1.0f)
+            {
+                for (float cx = xmin; cx <= xmax; cx += 1.0f)
+                {
+                    const float w = bicubicCoeff(x - cx) * bicubicCoeff(y - cy);
+                    sum = sum + w * src(__float2int_rd(cy), __float2int_rd(cx));
+                    wsum += w;
+                }
+            }
+
+            work_type res = (!wsum)? VecTraits<work_type>::all(0) : sum / wsum;
+
+            return saturate_cast<elem_type>(res);
+        }
+
+        Ptr2D src;
+    };
+    // for integer scaling
+    template <typename Ptr2D> struct IntegerAreaFilter
+    {
+        typedef typename Ptr2D::elem_type elem_type;
+        typedef float index_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ IntegerAreaFilter(const Ptr2D& src_, float scale_x_, float scale_y_)
+            : src(src_), scale_x(scale_x_), scale_y(scale_y_), scale(1.f / (scale_x * scale_y)) {}
+
+        __device__ __forceinline__ elem_type operator ()(float y, float x) const
+        {
+            float fsx1 = x * scale_x;
+            float fsx2 = fsx1 + scale_x;
+
+            int sx1 = __float2int_ru(fsx1);
+            int sx2 = __float2int_rd(fsx2);
+
+            float fsy1 = y * scale_y;
+            float fsy2 = fsy1 + scale_y;
+
+            int sy1 = __float2int_ru(fsy1);
+            int sy2 = __float2int_rd(fsy2);
+
+            typedef typename TypeVec<float, VecTraits<elem_type>::cn>::vec_type work_type;
+            work_type out = VecTraits<work_type>::all(0.f);
+
+            for(int dy = sy1; dy < sy2; ++dy)
+                for(int dx = sx1; dx < sx2; ++dx)
+                {
+                    out = out + src(dy, dx) * scale;
+                }
+
+            return saturate_cast<elem_type>(out);
+        }
+
+        Ptr2D src;
+        float scale_x, scale_y ,scale;
+    };
+
+    template <typename Ptr2D> struct AreaFilter
+    {
+        typedef typename Ptr2D::elem_type elem_type;
+        typedef float index_type;
+
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ AreaFilter(const Ptr2D& src_, float scale_x_, float scale_y_)
+            : src(src_), scale_x(scale_x_), scale_y(scale_y_){}
+
+        __device__ __forceinline__ elem_type operator ()(float y, float x) const
+        {
+            float fsx1 = x * scale_x;
+            float fsx2 = fsx1 + scale_x;
+
+            int sx1 = __float2int_ru(fsx1);
+            int sx2 = __float2int_rd(fsx2);
+
+            float fsy1 = y * scale_y;
+            float fsy2 = fsy1 + scale_y;
+
+            int sy1 = __float2int_ru(fsy1);
+            int sy2 = __float2int_rd(fsy2);
+
+            float scale = 1.f / (fminf(scale_x, src.width - fsx1) * fminf(scale_y, src.height - fsy1));
+
+            typedef typename TypeVec<float, VecTraits<elem_type>::cn>::vec_type work_type;
+            work_type out = VecTraits<work_type>::all(0.f);
+
+            for (int dy = sy1; dy < sy2; ++dy)
+            {
+                for (int dx = sx1; dx < sx2; ++dx)
+                    out = out + src(dy, dx) * scale;
+
+                if (sx1 > fsx1)
+                    out = out + src(dy, (sx1 -1) ) * ((sx1 - fsx1) * scale);
+
+                if (sx2 < fsx2)
+                    out = out + src(dy, sx2) * ((fsx2 -sx2) * scale);
+            }
+
+            if (sy1 > fsy1)
+                for (int dx = sx1; dx < sx2; ++dx)
+                    out = out + src( (sy1 - 1) , dx) * ((sy1 -fsy1) * scale);
+
+            if (sy2 < fsy2)
+                for (int dx = sx1; dx < sx2; ++dx)
+                    out = out + src(sy2, dx) * ((fsy2 -sy2) * scale);
+
+            if ((sy1 > fsy1) &&  (sx1 > fsx1))
+                out = out + src( (sy1 - 1) , (sx1 - 1)) * ((sy1 -fsy1) * (sx1 -fsx1) * scale);
+
+            if ((sy1 > fsy1) &&  (sx2 < fsx2))
+                out = out + src( (sy1 - 1) , sx2) * ((sy1 -fsy1) * (fsx2 -sx2) * scale);
+
+            if ((sy2 < fsy2) &&  (sx2 < fsx2))
+                out = out + src(sy2, sx2) * ((fsy2 -sy2) * (fsx2 -sx2) * scale);
+
+            if ((sy2 < fsy2) &&  (sx1 > fsx1))
+                out = out + src(sy2, (sx1 - 1)) * ((fsy2 -sy2) * (sx1 -fsx1) * scale);
+
+            return saturate_cast<elem_type>(out);
+        }
+
+        Ptr2D src;
+        float scale_x, scale_y;
+        int width, haight;
+    };
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_FILTERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/funcattrib.hpp b/include/opencv2/core/cuda/funcattrib.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f582080
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/funcattrib.hpp
@@ -0,0 +1,79 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_DEVICE_FUNCATTRIB_HPP
+#define OPENCV_CUDA_DEVICE_FUNCATTRIB_HPP
+
+#include <cstdio>
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template<class Func>
+    void printFuncAttrib(Func& func)
+    {
+
+        cudaFuncAttributes attrs;
+        cudaFuncGetAttributes(&attrs, func);
+
+        printf("=== Function stats ===\n");
+        printf("Name: \n");
+        printf("sharedSizeBytes    = %d\n", attrs.sharedSizeBytes);
+        printf("constSizeBytes     = %d\n", attrs.constSizeBytes);
+        printf("localSizeBytes     = %d\n", attrs.localSizeBytes);
+        printf("maxThreadsPerBlock = %d\n", attrs.maxThreadsPerBlock);
+        printf("numRegs            = %d\n", attrs.numRegs);
+        printf("ptxVersion         = %d\n", attrs.ptxVersion);
+        printf("binaryVersion      = %d\n", attrs.binaryVersion);
+        printf("\n");
+        fflush(stdout);
+    }
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif  /* OPENCV_CUDA_DEVICE_FUNCATTRIB_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/functional.hpp b/include/opencv2/core/cuda/functional.hpp
new file mode 100644
index 0000000..9f53d87
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/functional.hpp
@@ -0,0 +1,805 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
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+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_FUNCTIONAL_HPP
+#define OPENCV_CUDA_FUNCTIONAL_HPP
+
+#include <functional>
+#include "saturate_cast.hpp"
+#include "vec_traits.hpp"
+#include "type_traits.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    // Function Objects
+    template<typename Argument, typename Result> struct unary_function
+    {
+        typedef Argument argument_type;
+        typedef Result result_type;
+    };
+    template<typename Argument1, typename Argument2, typename Result> struct binary_function
+    {
+        typedef Argument1 first_argument_type;
+        typedef Argument2 second_argument_type;
+        typedef Result result_type;
+    };
+
+    // Arithmetic Operations
+    template <typename T> struct plus : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a + b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ plus() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ plus(const plus&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct minus : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a - b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ minus() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ minus(const minus&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct multiplies : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a * b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ multiplies() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ multiplies(const multiplies&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct divides : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a / b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ divides() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ divides(const divides&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct modulus : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a % b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ modulus() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ modulus(const modulus&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct negate : unary_function<T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a) const
+        {
+            return -a;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ negate() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ negate(const negate&) {}
+    };
+
+    // Comparison Operations
+    template <typename T> struct equal_to : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a == b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ equal_to() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ equal_to(const equal_to&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct not_equal_to : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a != b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ not_equal_to() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ not_equal_to(const not_equal_to&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct greater : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a > b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ greater() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ greater(const greater&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct less : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a < b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ less() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ less(const less&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct greater_equal : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a >= b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ greater_equal() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ greater_equal(const greater_equal&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct less_equal : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a <= b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ less_equal() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ less_equal(const less_equal&) {}
+    };
+
+    // Logical Operations
+    template <typename T> struct logical_and : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a && b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ logical_and() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ logical_and(const logical_and&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct logical_or : binary_function<T, T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                    typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a || b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ logical_or() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ logical_or(const logical_or&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct logical_not : unary_function<T, bool>
+    {
+        __device__ __forceinline__ bool operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a) const
+        {
+            return !a;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ logical_not() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ logical_not(const logical_not&) {}
+    };
+
+    // Bitwise Operations
+    template <typename T> struct bit_and : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a & b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_and() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_and(const bit_and&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct bit_or : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a | b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_or() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_or(const bit_or&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct bit_xor : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType a,
+                                                 typename TypeTraits<T>::ParameterType b) const
+        {
+            return a ^ b;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_xor() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_xor(const bit_xor&) {}
+    };
+
+    template <typename T> struct bit_not : unary_function<T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType v) const
+        {
+            return ~v;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_not() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ bit_not(const bit_not&) {}
+    };
+
+    // Generalized Identity Operations
+    template <typename T> struct identity : unary_function<T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ typename TypeTraits<T>::ParameterType operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType x) const
+        {
+            return x;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ identity() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ identity(const identity&) {}
+    };
+
+    template <typename T1, typename T2> struct project1st : binary_function<T1, T2, T1>
+    {
+        __device__ __forceinline__ typename TypeTraits<T1>::ParameterType operator()(typename TypeTraits<T1>::ParameterType lhs, typename TypeTraits<T2>::ParameterType rhs) const
+        {
+            return lhs;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ project1st() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ project1st(const project1st&) {}
+    };
+
+    template <typename T1, typename T2> struct project2nd : binary_function<T1, T2, T2>
+    {
+        __device__ __forceinline__ typename TypeTraits<T2>::ParameterType operator()(typename TypeTraits<T1>::ParameterType lhs, typename TypeTraits<T2>::ParameterType rhs) const
+        {
+            return rhs;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ project2nd() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ project2nd(const project2nd&) {}
+    };
+
+    // Min/Max Operations
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(name, type, op) \
+    template <> struct name<type> : binary_function<type, type, type> \
+    { \
+        __device__ __forceinline__ type operator()(type lhs, type rhs) const {return op(lhs, rhs);} \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name() {}\
+        __host__ __device__ __forceinline__ name(const name&) {}\
+    };
+
+    template <typename T> struct maximum : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType lhs, typename TypeTraits<T>::ParameterType rhs) const
+        {
+            return max(lhs, rhs);
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ maximum() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ maximum(const maximum&) {}
+    };
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, uchar, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, schar, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, char, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, ushort, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, short, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, int, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, uint, ::max)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, float, ::fmax)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(maximum, double, ::fmax)
+
+    template <typename T> struct minimum : binary_function<T, T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType lhs, typename TypeTraits<T>::ParameterType rhs) const
+        {
+            return min(lhs, rhs);
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ minimum() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ minimum(const minimum&) {}
+    };
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, uchar, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, schar, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, char, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, ushort, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, short, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, int, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, uint, ::min)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, float, ::fmin)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX(minimum, double, ::fmin)
+
+#undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_MINMAX
+
+    // Math functions
+
+    template <typename T> struct abs_func : unary_function<T, T>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType x) const
+        {
+            return abs(x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<unsigned char> : unary_function<unsigned char, unsigned char>
+    {
+        __device__ __forceinline__ unsigned char operator ()(unsigned char x) const
+        {
+            return x;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<signed char> : unary_function<signed char, signed char>
+    {
+        __device__ __forceinline__ signed char operator ()(signed char x) const
+        {
+            return ::abs((int)x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<char> : unary_function<char, char>
+    {
+        __device__ __forceinline__ char operator ()(char x) const
+        {
+            return ::abs((int)x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<unsigned short> : unary_function<unsigned short, unsigned short>
+    {
+        __device__ __forceinline__ unsigned short operator ()(unsigned short x) const
+        {
+            return x;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<short> : unary_function<short, short>
+    {
+        __device__ __forceinline__ short operator ()(short x) const
+        {
+            return ::abs((int)x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<unsigned int> : unary_function<unsigned int, unsigned int>
+    {
+        __device__ __forceinline__ unsigned int operator ()(unsigned int x) const
+        {
+            return x;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<int> : unary_function<int, int>
+    {
+        __device__ __forceinline__ int operator ()(int x) const
+        {
+            return ::abs(x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<float> : unary_function<float, float>
+    {
+        __device__ __forceinline__ float operator ()(float x) const
+        {
+            return ::fabsf(x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+    template <> struct abs_func<double> : unary_function<double, double>
+    {
+        __device__ __forceinline__ double operator ()(double x) const
+        {
+            return ::fabs(x);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ abs_func(const abs_func&) {}
+    };
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(name, func) \
+    template <typename T> struct name ## _func : unary_function<T, float> \
+    { \
+        __device__ __forceinline__ float operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType v) const \
+        { \
+            return func ## f(v); \
+        } \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func() {} \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func(const name ## _func&) {} \
+    }; \
+    template <> struct name ## _func<double> : unary_function<double, double> \
+    { \
+        __device__ __forceinline__ double operator ()(double v) const \
+        { \
+            return func(v); \
+        } \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func() {} \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func(const name ## _func&) {} \
+    };
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_BIN_FUNCTOR(name, func) \
+    template <typename T> struct name ## _func : binary_function<T, T, float> \
+    { \
+        __device__ __forceinline__ float operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType v1, typename TypeTraits<T>::ParameterType v2) const \
+        { \
+            return func ## f(v1, v2); \
+        } \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func() {} \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func(const name ## _func&) {} \
+    }; \
+    template <> struct name ## _func<double> : binary_function<double, double, double> \
+    { \
+        __device__ __forceinline__ double operator ()(double v1, double v2) const \
+        { \
+            return func(v1, v2); \
+        } \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func() {} \
+        __host__ __device__ __forceinline__ name ## _func(const name ## _func&) {} \
+    };
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(sqrt, ::sqrt)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(exp, ::exp)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(exp2, ::exp2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(exp10, ::exp10)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(log, ::log)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(log2, ::log2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(log10, ::log10)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(sin, ::sin)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(cos, ::cos)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(tan, ::tan)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(asin, ::asin)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(acos, ::acos)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(atan, ::atan)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(sinh, ::sinh)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(cosh, ::cosh)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(tanh, ::tanh)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(asinh, ::asinh)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(acosh, ::acosh)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR(atanh, ::atanh)
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_BIN_FUNCTOR(hypot, ::hypot)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_BIN_FUNCTOR(atan2, ::atan2)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_BIN_FUNCTOR(pow, ::pow)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_UN_FUNCTOR_NO_DOUBLE
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_BIN_FUNCTOR
+
+    template<typename T> struct hypot_sqr_func : binary_function<T, T, float>
+    {
+        __device__ __forceinline__ T operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType src1, typename TypeTraits<T>::ParameterType src2) const
+        {
+            return src1 * src1 + src2 * src2;
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ hypot_sqr_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ hypot_sqr_func(const hypot_sqr_func&) {}
+    };
+
+    // Saturate Cast Functor
+    template <typename T, typename D> struct saturate_cast_func : unary_function<T, D>
+    {
+        __device__ __forceinline__ D operator ()(typename TypeTraits<T>::ParameterType v) const
+        {
+            return saturate_cast<D>(v);
+        }
+        __host__ __device__ __forceinline__ saturate_cast_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ saturate_cast_func(const saturate_cast_func&) {}
+    };
+
+    // Threshold Functors
+    template <typename T> struct thresh_binary_func : unary_function<T, T>
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_binary_func(T thresh_, T maxVal_) : thresh(thresh_), maxVal(maxVal_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType src) const
+        {
+            return (src > thresh) * maxVal;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_binary_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_binary_func(const thresh_binary_func& other)
+            : thresh(other.thresh), maxVal(other.maxVal) {}
+
+        T thresh;
+        T maxVal;
+    };
+
+    template <typename T> struct thresh_binary_inv_func : unary_function<T, T>
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_binary_inv_func(T thresh_, T maxVal_) : thresh(thresh_), maxVal(maxVal_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType src) const
+        {
+            return (src <= thresh) * maxVal;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_binary_inv_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_binary_inv_func(const thresh_binary_inv_func& other)
+            : thresh(other.thresh), maxVal(other.maxVal) {}
+
+        T thresh;
+        T maxVal;
+    };
+
+    template <typename T> struct thresh_trunc_func : unary_function<T, T>
+    {
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ thresh_trunc_func(T thresh_, T maxVal_ = 0) : thresh(thresh_) {CV_UNUSED(maxVal_);}
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType src) const
+        {
+            return minimum<T>()(src, thresh);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_trunc_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_trunc_func(const thresh_trunc_func& other)
+            : thresh(other.thresh) {}
+
+        T thresh;
+    };
+
+    template <typename T> struct thresh_to_zero_func : unary_function<T, T>
+    {
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ thresh_to_zero_func(T thresh_, T maxVal_ = 0) : thresh(thresh_) {CV_UNUSED(maxVal_);}
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType src) const
+        {
+            return (src > thresh) * src;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_to_zero_func() {}
+       __host__  __device__ __forceinline__ thresh_to_zero_func(const thresh_to_zero_func& other)
+            : thresh(other.thresh) {}
+
+        T thresh;
+    };
+
+    template <typename T> struct thresh_to_zero_inv_func : unary_function<T, T>
+    {
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ thresh_to_zero_inv_func(T thresh_, T maxVal_ = 0) : thresh(thresh_) {CV_UNUSED(maxVal_);}
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()(typename TypeTraits<T>::ParameterType src) const
+        {
+            return (src <= thresh) * src;
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_to_zero_inv_func() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ thresh_to_zero_inv_func(const thresh_to_zero_inv_func& other)
+            : thresh(other.thresh) {}
+
+        T thresh;
+    };
+
+    // Function Object Adaptors
+    template <typename Predicate> struct unary_negate : unary_function<typename Predicate::argument_type, bool>
+    {
+      explicit __host__ __device__ __forceinline__ unary_negate(const Predicate& p) : pred(p) {}
+
+      __device__ __forceinline__ bool operator()(typename TypeTraits<typename Predicate::argument_type>::ParameterType x) const
+      {
+          return !pred(x);
+      }
+
+      __host__ __device__ __forceinline__ unary_negate() {}
+      __host__ __device__ __forceinline__ unary_negate(const unary_negate& other) : pred(other.pred) {}
+
+      Predicate pred;
+    };
+
+    template <typename Predicate> __host__ __device__ __forceinline__ unary_negate<Predicate> not1(const Predicate& pred)
+    {
+        return unary_negate<Predicate>(pred);
+    }
+
+    template <typename Predicate> struct binary_negate : binary_function<typename Predicate::first_argument_type, typename Predicate::second_argument_type, bool>
+    {
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ binary_negate(const Predicate& p) : pred(p) {}
+
+        __device__ __forceinline__ bool operator()(typename TypeTraits<typename Predicate::first_argument_type>::ParameterType x,
+                                                   typename TypeTraits<typename Predicate::second_argument_type>::ParameterType y) const
+        {
+            return !pred(x,y);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ binary_negate() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ binary_negate(const binary_negate& other) : pred(other.pred) {}
+
+        Predicate pred;
+    };
+
+    template <typename BinaryPredicate> __host__ __device__ __forceinline__ binary_negate<BinaryPredicate> not2(const BinaryPredicate& pred)
+    {
+        return binary_negate<BinaryPredicate>(pred);
+    }
+
+    template <typename Op> struct binder1st : unary_function<typename Op::second_argument_type, typename Op::result_type>
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ binder1st(const Op& op_, const typename Op::first_argument_type& arg1_) : op(op_), arg1(arg1_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ typename Op::result_type operator ()(typename TypeTraits<typename Op::second_argument_type>::ParameterType a) const
+        {
+            return op(arg1, a);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ binder1st() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ binder1st(const binder1st& other) : op(other.op), arg1(other.arg1) {}
+
+        Op op;
+        typename Op::first_argument_type arg1;
+    };
+
+    template <typename Op, typename T> __host__ __device__ __forceinline__ binder1st<Op> bind1st(const Op& op, const T& x)
+    {
+        return binder1st<Op>(op, typename Op::first_argument_type(x));
+    }
+
+    template <typename Op> struct binder2nd : unary_function<typename Op::first_argument_type, typename Op::result_type>
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ binder2nd(const Op& op_, const typename Op::second_argument_type& arg2_) : op(op_), arg2(arg2_) {}
+
+        __forceinline__ __device__ typename Op::result_type operator ()(typename TypeTraits<typename Op::first_argument_type>::ParameterType a) const
+        {
+            return op(a, arg2);
+        }
+
+        __host__ __device__ __forceinline__ binder2nd() {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ binder2nd(const binder2nd& other) : op(other.op), arg2(other.arg2) {}
+
+        Op op;
+        typename Op::second_argument_type arg2;
+    };
+
+    template <typename Op, typename T> __host__ __device__ __forceinline__ binder2nd<Op> bind2nd(const Op& op, const T& x)
+    {
+        return binder2nd<Op>(op, typename Op::second_argument_type(x));
+    }
+
+    // Functor Traits
+    template <typename F> struct IsUnaryFunction
+    {
+        typedef char Yes;
+        struct No {Yes a[2];};
+
+        template <typename T, typename D> static Yes check(unary_function<T, D>);
+        static No check(...);
+
+        static F makeF();
+
+        enum { value = (sizeof(check(makeF())) == sizeof(Yes)) };
+    };
+
+    template <typename F> struct IsBinaryFunction
+    {
+        typedef char Yes;
+        struct No {Yes a[2];};
+
+        template <typename T1, typename T2, typename D> static Yes check(binary_function<T1, T2, D>);
+        static No check(...);
+
+        static F makeF();
+
+        enum { value = (sizeof(check(makeF())) == sizeof(Yes)) };
+    };
+
+    namespace functional_detail
+    {
+        template <size_t src_elem_size, size_t dst_elem_size> struct UnOpShift { enum { shift = 1 }; };
+        template <size_t src_elem_size> struct UnOpShift<src_elem_size, 1> { enum { shift = 4 }; };
+        template <size_t src_elem_size> struct UnOpShift<src_elem_size, 2> { enum { shift = 2 }; };
+
+        template <typename T, typename D> struct DefaultUnaryShift
+        {
+            enum { shift = UnOpShift<sizeof(T), sizeof(D)>::shift };
+        };
+
+        template <size_t src_elem_size1, size_t src_elem_size2, size_t dst_elem_size> struct BinOpShift { enum { shift = 1 }; };
+        template <size_t src_elem_size1, size_t src_elem_size2> struct BinOpShift<src_elem_size1, src_elem_size2, 1> { enum { shift = 4 }; };
+        template <size_t src_elem_size1, size_t src_elem_size2> struct BinOpShift<src_elem_size1, src_elem_size2, 2> { enum { shift = 2 }; };
+
+        template <typename T1, typename T2, typename D> struct DefaultBinaryShift
+        {
+            enum { shift = BinOpShift<sizeof(T1), sizeof(T2), sizeof(D)>::shift };
+        };
+
+        template <typename Func, bool unary = IsUnaryFunction<Func>::value> struct ShiftDispatcher;
+        template <typename Func> struct ShiftDispatcher<Func, true>
+        {
+            enum { shift = DefaultUnaryShift<typename Func::argument_type, typename Func::result_type>::shift };
+        };
+        template <typename Func> struct ShiftDispatcher<Func, false>
+        {
+            enum { shift = DefaultBinaryShift<typename Func::first_argument_type, typename Func::second_argument_type, typename Func::result_type>::shift };
+        };
+    }
+
+    template <typename Func> struct DefaultTransformShift
+    {
+        enum { shift = functional_detail::ShiftDispatcher<Func>::shift };
+    };
+
+    template <typename Func> struct DefaultTransformFunctorTraits
+    {
+        enum { simple_block_dim_x = 16 };
+        enum { simple_block_dim_y = 16 };
+
+        enum { smart_block_dim_x = 16 };
+        enum { smart_block_dim_y = 16 };
+        enum { smart_shift = DefaultTransformShift<Func>::shift };
+    };
+
+    template <typename Func> struct TransformFunctorTraits : DefaultTransformFunctorTraits<Func> {};
+
+#define OPENCV_CUDA_TRANSFORM_FUNCTOR_TRAITS(type) \
+    template <> struct TransformFunctorTraits< type > : DefaultTransformFunctorTraits< type >
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_FUNCTIONAL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/limits.hpp b/include/opencv2/core/cuda/limits.hpp
new file mode 100644
index 0000000..7e15ed6
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/limits.hpp
@@ -0,0 +1,128 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_LIMITS_HPP
+#define OPENCV_CUDA_LIMITS_HPP
+
+#include <limits.h>
+#include <float.h>
+#include "common.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+template <class T> struct numeric_limits;
+
+template <> struct numeric_limits<bool>
+{
+    __device__ __forceinline__ static bool min() { return false; }
+    __device__ __forceinline__ static bool max() { return true;  }
+    static const bool is_signed = false;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<signed char>
+{
+    __device__ __forceinline__ static signed char min() { return SCHAR_MIN; }
+    __device__ __forceinline__ static signed char max() { return SCHAR_MAX; }
+    static const bool is_signed = true;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<unsigned char>
+{
+    __device__ __forceinline__ static unsigned char min() { return 0; }
+    __device__ __forceinline__ static unsigned char max() { return UCHAR_MAX; }
+    static const bool is_signed = false;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<short>
+{
+    __device__ __forceinline__ static short min() { return SHRT_MIN; }
+    __device__ __forceinline__ static short max() { return SHRT_MAX; }
+    static const bool is_signed = true;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<unsigned short>
+{
+    __device__ __forceinline__ static unsigned short min() { return 0; }
+    __device__ __forceinline__ static unsigned short max() { return USHRT_MAX; }
+    static const bool is_signed = false;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<int>
+{
+    __device__ __forceinline__ static int min() { return INT_MIN; }
+    __device__ __forceinline__ static int max() { return INT_MAX; }
+    static const bool is_signed = true;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<unsigned int>
+{
+    __device__ __forceinline__ static unsigned int min() { return 0; }
+    __device__ __forceinline__ static unsigned int max() { return UINT_MAX; }
+    static const bool is_signed = false;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<float>
+{
+    __device__ __forceinline__ static float min() { return FLT_MIN; }
+    __device__ __forceinline__ static float max() { return FLT_MAX; }
+    __device__ __forceinline__ static float epsilon() { return FLT_EPSILON; }
+    static const bool is_signed = true;
+};
+
+template <> struct numeric_limits<double>
+{
+    __device__ __forceinline__ static double min() { return DBL_MIN; }
+    __device__ __forceinline__ static double max() { return DBL_MAX; }
+    __device__ __forceinline__ static double epsilon() { return DBL_EPSILON; }
+    static const bool is_signed = true;
+};
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev {
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_LIMITS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/reduce.hpp b/include/opencv2/core/cuda/reduce.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5de3650
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/reduce.hpp
@@ -0,0 +1,209 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
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+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
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+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_REDUCE_HPP
+#define OPENCV_CUDA_REDUCE_HPP
+
+#ifndef THRUST_DEBUG // eliminate -Wundef warning
+#define THRUST_DEBUG 0
+#endif
+
+#include <thrust/tuple.h>
+#include "detail/reduce.hpp"
+#include "detail/reduce_key_val.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template <int N, typename T, class Op>
+    __device__ __forceinline__ void reduce(volatile T* smem, T& val, unsigned int tid, const Op& op)
+    {
+        reduce_detail::Dispatcher<N>::reductor::template reduce<volatile T*, T&, const Op&>(smem, val, tid, op);
+    }
+    template <int N,
+              typename P0, typename P1, typename P2, typename P3, typename P4, typename P5, typename P6, typename P7, typename P8, typename P9,
+              typename R0, typename R1, typename R2, typename R3, typename R4, typename R5, typename R6, typename R7, typename R8, typename R9,
+              class Op0, class Op1, class Op2, class Op3, class Op4, class Op5, class Op6, class Op7, class Op8, class Op9>
+    __device__ __forceinline__ void reduce(const thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9>& smem,
+                                           const thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9>& val,
+                                           unsigned int tid,
+                                           const thrust::tuple<Op0, Op1, Op2, Op3, Op4, Op5, Op6, Op7, Op8, Op9>& op)
+    {
+        reduce_detail::Dispatcher<N>::reductor::template reduce<
+                const thrust::tuple<P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9>&,
+                const thrust::tuple<R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9>&,
+                const thrust::tuple<Op0, Op1, Op2, Op3, Op4, Op5, Op6, Op7, Op8, Op9>&>(smem, val, tid, op);
+    }
+
+    template <unsigned int N, typename K, typename V, class Cmp>
+    __device__ __forceinline__ void reduceKeyVal(volatile K* skeys, K& key, volatile V* svals, V& val, unsigned int tid, const Cmp& cmp)
+    {
+        reduce_key_val_detail::Dispatcher<N>::reductor::template reduce<volatile K*, K&, volatile V*, V&, const Cmp&>(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+    }
+    template <unsigned int N,
+              typename K,
+              typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+              typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9,
+              class Cmp>
+    __device__ __forceinline__ void reduceKeyVal(volatile K* skeys, K& key,
+                                                 const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& svals,
+                                                 const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                                 unsigned int tid, const Cmp& cmp)
+    {
+        reduce_key_val_detail::Dispatcher<N>::reductor::template reduce<volatile K*, K&,
+                const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>&,
+                const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>&,
+                const Cmp&>(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+    }
+    template <unsigned int N,
+              typename KP0, typename KP1, typename KP2, typename KP3, typename KP4, typename KP5, typename KP6, typename KP7, typename KP8, typename KP9,
+              typename KR0, typename KR1, typename KR2, typename KR3, typename KR4, typename KR5, typename KR6, typename KR7, typename KR8, typename KR9,
+              typename VP0, typename VP1, typename VP2, typename VP3, typename VP4, typename VP5, typename VP6, typename VP7, typename VP8, typename VP9,
+              typename VR0, typename VR1, typename VR2, typename VR3, typename VR4, typename VR5, typename VR6, typename VR7, typename VR8, typename VR9,
+              class Cmp0, class Cmp1, class Cmp2, class Cmp3, class Cmp4, class Cmp5, class Cmp6, class Cmp7, class Cmp8, class Cmp9>
+    __device__ __forceinline__ void reduceKeyVal(const thrust::tuple<KP0, KP1, KP2, KP3, KP4, KP5, KP6, KP7, KP8, KP9>& skeys,
+                                                 const thrust::tuple<KR0, KR1, KR2, KR3, KR4, KR5, KR6, KR7, KR8, KR9>& key,
+                                                 const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>& svals,
+                                                 const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>& val,
+                                                 unsigned int tid,
+                                                 const thrust::tuple<Cmp0, Cmp1, Cmp2, Cmp3, Cmp4, Cmp5, Cmp6, Cmp7, Cmp8, Cmp9>& cmp)
+    {
+        reduce_key_val_detail::Dispatcher<N>::reductor::template reduce<
+                const thrust::tuple<KP0, KP1, KP2, KP3, KP4, KP5, KP6, KP7, KP8, KP9>&,
+                const thrust::tuple<KR0, KR1, KR2, KR3, KR4, KR5, KR6, KR7, KR8, KR9>&,
+                const thrust::tuple<VP0, VP1, VP2, VP3, VP4, VP5, VP6, VP7, VP8, VP9>&,
+                const thrust::tuple<VR0, VR1, VR2, VR3, VR4, VR5, VR6, VR7, VR8, VR9>&,
+                const thrust::tuple<Cmp0, Cmp1, Cmp2, Cmp3, Cmp4, Cmp5, Cmp6, Cmp7, Cmp8, Cmp9>&
+                >(skeys, key, svals, val, tid, cmp);
+    }
+
+    // smem_tuple
+
+    template <typename T0>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*>
+    smem_tuple(T0* t0)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3, typename T4>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*, volatile T4*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3, T4* t4)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3, (volatile T4*) t4);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3, typename T4, typename T5>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*, volatile T4*, volatile T5*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3, T4* t4, T5* t5)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3, (volatile T4*) t4, (volatile T5*) t5);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3, typename T4, typename T5, typename T6>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*, volatile T4*, volatile T5*, volatile T6*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3, T4* t4, T5* t5, T6* t6)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3, (volatile T4*) t4, (volatile T5*) t5, (volatile T6*) t6);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3, typename T4, typename T5, typename T6, typename T7>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*, volatile T4*, volatile T5*, volatile T6*, volatile T7*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3, T4* t4, T5* t5, T6* t6, T7* t7)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3, (volatile T4*) t4, (volatile T5*) t5, (volatile T6*) t6, (volatile T7*) t7);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3, typename T4, typename T5, typename T6, typename T7, typename T8>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*, volatile T4*, volatile T5*, volatile T6*, volatile T7*, volatile T8*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3, T4* t4, T5* t5, T6* t6, T7* t7, T8* t8)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3, (volatile T4*) t4, (volatile T5*) t5, (volatile T6*) t6, (volatile T7*) t7, (volatile T8*) t8);
+    }
+
+    template <typename T0, typename T1, typename T2, typename T3, typename T4, typename T5, typename T6, typename T7, typename T8, typename T9>
+    __device__ __forceinline__
+    thrust::tuple<volatile T0*, volatile T1*, volatile T2*, volatile T3*, volatile T4*, volatile T5*, volatile T6*, volatile T7*, volatile T8*, volatile T9*>
+    smem_tuple(T0* t0, T1* t1, T2* t2, T3* t3, T4* t4, T5* t5, T6* t6, T7* t7, T8* t8, T9* t9)
+    {
+        return thrust::make_tuple((volatile T0*) t0, (volatile T1*) t1, (volatile T2*) t2, (volatile T3*) t3, (volatile T4*) t4, (volatile T5*) t5, (volatile T6*) t6, (volatile T7*) t7, (volatile T8*) t8, (volatile T9*) t9);
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_REDUCE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/saturate_cast.hpp b/include/opencv2/core/cuda/saturate_cast.hpp
new file mode 100644
index 0000000..c3a3d1c
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/saturate_cast.hpp
@@ -0,0 +1,292 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_SATURATE_CAST_HPP
+#define OPENCV_CUDA_SATURATE_CAST_HPP
+
+#include "common.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(uchar v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(schar v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(ushort v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(short v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(uint v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(int v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(float v) { return _Tp(v); }
+    template<typename _Tp> __device__ __forceinline__ _Tp saturate_cast(double v) { return _Tp(v); }
+
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(schar v)
+    {
+        uint res = 0;
+        int vi = v;
+        asm("cvt.sat.u8.s8 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(vi));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(short v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.u8.s16 %0, %1;" : "=r"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(ushort v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.u8.u16 %0, %1;" : "=r"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(int v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.u8.s32 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(uint v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.u8.u32 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(float v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.u8.f32 %0, %1;" : "=r"(res) : "f"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uchar saturate_cast<uchar>(double v)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 130
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.u8.f64 %0, %1;" : "=r"(res) : "d"(v));
+        return res;
+    #else
+        return saturate_cast<uchar>((float)v);
+    #endif
+    }
+
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(uchar v)
+    {
+        uint res = 0;
+        uint vi = v;
+        asm("cvt.sat.s8.u8 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(vi));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(short v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.s8.s16 %0, %1;" : "=r"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(ushort v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.s8.u16 %0, %1;" : "=r"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(int v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.s8.s32 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(uint v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.s8.u32 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(float v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.s8.f32 %0, %1;" : "=r"(res) : "f"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ schar saturate_cast<schar>(double v)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 130
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.s8.f64 %0, %1;" : "=r"(res) : "d"(v));
+        return res;
+    #else
+        return saturate_cast<schar>((float)v);
+    #endif
+    }
+
+    template<> __device__ __forceinline__ ushort saturate_cast<ushort>(schar v)
+    {
+        ushort res = 0;
+        int vi = v;
+        asm("cvt.sat.u16.s8 %0, %1;" : "=h"(res) : "r"(vi));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ ushort saturate_cast<ushort>(short v)
+    {
+        ushort res = 0;
+        asm("cvt.sat.u16.s16 %0, %1;" : "=h"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ ushort saturate_cast<ushort>(int v)
+    {
+        ushort res = 0;
+        asm("cvt.sat.u16.s32 %0, %1;" : "=h"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ ushort saturate_cast<ushort>(uint v)
+    {
+        ushort res = 0;
+        asm("cvt.sat.u16.u32 %0, %1;" : "=h"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ ushort saturate_cast<ushort>(float v)
+    {
+        ushort res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.u16.f32 %0, %1;" : "=h"(res) : "f"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ ushort saturate_cast<ushort>(double v)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 130
+        ushort res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.u16.f64 %0, %1;" : "=h"(res) : "d"(v));
+        return res;
+    #else
+        return saturate_cast<ushort>((float)v);
+    #endif
+    }
+
+    template<> __device__ __forceinline__ short saturate_cast<short>(ushort v)
+    {
+        short res = 0;
+        asm("cvt.sat.s16.u16 %0, %1;" : "=h"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ short saturate_cast<short>(int v)
+    {
+        short res = 0;
+        asm("cvt.sat.s16.s32 %0, %1;" : "=h"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ short saturate_cast<short>(uint v)
+    {
+        short res = 0;
+        asm("cvt.sat.s16.u32 %0, %1;" : "=h"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ short saturate_cast<short>(float v)
+    {
+        short res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.s16.f32 %0, %1;" : "=h"(res) : "f"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ short saturate_cast<short>(double v)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 130
+        short res = 0;
+        asm("cvt.rni.sat.s16.f64 %0, %1;" : "=h"(res) : "d"(v));
+        return res;
+    #else
+        return saturate_cast<short>((float)v);
+    #endif
+    }
+
+    template<> __device__ __forceinline__ int saturate_cast<int>(uint v)
+    {
+        int res = 0;
+        asm("cvt.sat.s32.u32 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ int saturate_cast<int>(float v)
+    {
+        return __float2int_rn(v);
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ int saturate_cast<int>(double v)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 130
+        return __double2int_rn(v);
+    #else
+        return saturate_cast<int>((float)v);
+    #endif
+    }
+
+    template<> __device__ __forceinline__ uint saturate_cast<uint>(schar v)
+    {
+        uint res = 0;
+        int vi = v;
+        asm("cvt.sat.u32.s8 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(vi));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uint saturate_cast<uint>(short v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.u32.s16 %0, %1;" : "=r"(res) : "h"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uint saturate_cast<uint>(int v)
+    {
+        uint res = 0;
+        asm("cvt.sat.u32.s32 %0, %1;" : "=r"(res) : "r"(v));
+        return res;
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uint saturate_cast<uint>(float v)
+    {
+        return __float2uint_rn(v);
+    }
+    template<> __device__ __forceinline__ uint saturate_cast<uint>(double v)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 130
+        return __double2uint_rn(v);
+    #else
+        return saturate_cast<uint>((float)v);
+    #endif
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CUDA_SATURATE_CAST_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/scan.hpp b/include/opencv2/core/cuda/scan.hpp
new file mode 100644
index 0000000..e128fb0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/scan.hpp
@@ -0,0 +1,258 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_SCAN_HPP
+#define OPENCV_CUDA_SCAN_HPP
+
+#include "opencv2/core/cuda/common.hpp"
+#include "opencv2/core/cuda/utility.hpp"
+#include "opencv2/core/cuda/warp.hpp"
+#include "opencv2/core/cuda/warp_shuffle.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    enum ScanKind { EXCLUSIVE = 0,  INCLUSIVE = 1 };
+
+    template <ScanKind Kind, typename T, typename F> struct WarpScan
+    {
+        __device__ __forceinline__ WarpScan() {}
+        __device__ __forceinline__ WarpScan(const WarpScan& other) { CV_UNUSED(other); }
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()( volatile T *ptr , const unsigned int idx)
+        {
+            const unsigned int lane = idx & 31;
+            F op;
+
+            if ( lane >=  1) ptr [idx ] = op(ptr [idx -  1], ptr [idx]);
+            if ( lane >=  2) ptr [idx ] = op(ptr [idx -  2], ptr [idx]);
+            if ( lane >=  4) ptr [idx ] = op(ptr [idx -  4], ptr [idx]);
+            if ( lane >=  8) ptr [idx ] = op(ptr [idx -  8], ptr [idx]);
+            if ( lane >= 16) ptr [idx ] = op(ptr [idx - 16], ptr [idx]);
+
+            if( Kind == INCLUSIVE )
+                return ptr [idx];
+            else
+                return (lane > 0) ? ptr [idx - 1] : 0;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ unsigned int index(const unsigned int tid)
+        {
+            return tid;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ void init(volatile T *ptr){}
+
+        static const int warp_offset      = 0;
+
+        typedef WarpScan<INCLUSIVE, T, F>  merge;
+    };
+
+    template <ScanKind Kind , typename T, typename F> struct WarpScanNoComp
+    {
+        __device__ __forceinline__ WarpScanNoComp() {}
+        __device__ __forceinline__ WarpScanNoComp(const WarpScanNoComp& other) { CV_UNUSED(other); }
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()( volatile T *ptr , const unsigned int idx)
+        {
+            const unsigned int lane = threadIdx.x & 31;
+            F op;
+
+            ptr [idx ] = op(ptr [idx -  1], ptr [idx]);
+            ptr [idx ] = op(ptr [idx -  2], ptr [idx]);
+            ptr [idx ] = op(ptr [idx -  4], ptr [idx]);
+            ptr [idx ] = op(ptr [idx -  8], ptr [idx]);
+            ptr [idx ] = op(ptr [idx - 16], ptr [idx]);
+
+            if( Kind == INCLUSIVE )
+                return ptr [idx];
+            else
+                return (lane > 0) ? ptr [idx - 1] : 0;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ unsigned int index(const unsigned int tid)
+        {
+            return (tid >> warp_log) * warp_smem_stride + 16 + (tid & warp_mask);
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ void init(volatile T *ptr)
+        {
+            ptr[threadIdx.x] = 0;
+        }
+
+        static const int warp_smem_stride = 32 + 16 + 1;
+        static const int warp_offset      = 16;
+        static const int warp_log         = 5;
+        static const int warp_mask        = 31;
+
+        typedef WarpScanNoComp<INCLUSIVE, T, F> merge;
+    };
+
+    template <ScanKind Kind , typename T, typename Sc, typename F> struct BlockScan
+    {
+        __device__ __forceinline__ BlockScan() {}
+        __device__ __forceinline__ BlockScan(const BlockScan& other) { CV_UNUSED(other); }
+
+        __device__ __forceinline__ T operator()(volatile T *ptr)
+        {
+            const unsigned int tid  = threadIdx.x;
+            const unsigned int lane = tid & warp_mask;
+            const unsigned int warp = tid >> warp_log;
+
+            Sc scan;
+            typename Sc::merge merge_scan;
+            const unsigned int idx = scan.index(tid);
+
+            T val = scan(ptr, idx);
+            __syncthreads ();
+
+            if( warp == 0)
+                scan.init(ptr);
+            __syncthreads ();
+
+            if( lane == 31 )
+                ptr [scan.warp_offset + warp ] = (Kind == INCLUSIVE) ? val : ptr [idx];
+            __syncthreads ();
+
+            if( warp == 0 )
+                merge_scan(ptr, idx);
+            __syncthreads();
+
+            if ( warp > 0)
+                val = ptr [scan.warp_offset + warp - 1] + val;
+            __syncthreads ();
+
+            ptr[idx] = val;
+            __syncthreads ();
+
+            return val ;
+        }
+
+        static const int warp_log  = 5;
+        static const int warp_mask = 31;
+    };
+
+    template <typename T>
+    __device__ T warpScanInclusive(T idata, volatile T* s_Data, unsigned int tid)
+    {
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        const unsigned int laneId = cv::cuda::device::Warp::laneId();
+
+        // scan on shuffl functions
+        #pragma unroll
+        for (int i = 1; i <= (OPENCV_CUDA_WARP_SIZE / 2); i *= 2)
+        {
+            const T n = cv::cuda::device::shfl_up(idata, i);
+            if (laneId >= i)
+                  idata += n;
+        }
+
+        return idata;
+    #else
+        unsigned int pos = 2 * tid - (tid & (OPENCV_CUDA_WARP_SIZE - 1));
+        s_Data[pos] = 0;
+        pos += OPENCV_CUDA_WARP_SIZE;
+        s_Data[pos] = idata;
+
+        s_Data[pos] += s_Data[pos - 1];
+        s_Data[pos] += s_Data[pos - 2];
+        s_Data[pos] += s_Data[pos - 4];
+        s_Data[pos] += s_Data[pos - 8];
+        s_Data[pos] += s_Data[pos - 16];
+
+        return s_Data[pos];
+    #endif
+    }
+
+    template <typename T>
+    __device__ __forceinline__ T warpScanExclusive(T idata, volatile T* s_Data, unsigned int tid)
+    {
+        return warpScanInclusive(idata, s_Data, tid) - idata;
+    }
+
+    template <int tiNumScanThreads, typename T>
+    __device__ T blockScanInclusive(T idata, volatile T* s_Data, unsigned int tid)
+    {
+        if (tiNumScanThreads > OPENCV_CUDA_WARP_SIZE)
+        {
+            //Bottom-level inclusive warp scan
+            T warpResult = warpScanInclusive(idata, s_Data, tid);
+
+            //Save top elements of each warp for exclusive warp scan
+            //sync to wait for warp scans to complete (because s_Data is being overwritten)
+            __syncthreads();
+            if ((tid & (OPENCV_CUDA_WARP_SIZE - 1)) == (OPENCV_CUDA_WARP_SIZE - 1))
+            {
+                s_Data[tid >> OPENCV_CUDA_LOG_WARP_SIZE] = warpResult;
+            }
+
+            //wait for warp scans to complete
+            __syncthreads();
+
+            if (tid < (tiNumScanThreads / OPENCV_CUDA_WARP_SIZE) )
+            {
+                //grab top warp elements
+                T val = s_Data[tid];
+                //calculate exclusive scan and write back to shared memory
+                s_Data[tid] = warpScanExclusive(val, s_Data, tid);
+            }
+
+            //return updated warp scans with exclusive scan results
+            __syncthreads();
+
+            return warpResult + s_Data[tid >> OPENCV_CUDA_LOG_WARP_SIZE];
+        }
+        else
+        {
+            return warpScanInclusive(idata, s_Data, tid);
+        }
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_SCAN_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/simd_functions.hpp b/include/opencv2/core/cuda/simd_functions.hpp
new file mode 100644
index 0000000..3d8c2e0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/simd_functions.hpp
@@ -0,0 +1,869 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+//
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+//
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+//
+//M*/
+
+/*
+ * Copyright (c) 2013 NVIDIA Corporation. All rights reserved.
+ *
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+ * IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
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+ * CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
+ * SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
+ * INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
+ * CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
+ * ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
+ * POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ */
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_SIMD_FUNCTIONS_HPP
+#define OPENCV_CUDA_SIMD_FUNCTIONS_HPP
+
+#include "common.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    // 2
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vadd2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vadd2.u32.u32.u32.sat %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vadd.u32.u32.u32.sat %0.h0, %1.h0, %2.h0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vadd.u32.u32.u32.sat %0.h1, %1.h1, %2.h1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s;
+        s = a ^ b;          // sum bits
+        r = a + b;          // actual sum
+        s = s ^ r;          // determine carry-ins for each bit position
+        s = s & 0x00010000; // carry-in to high word (= carry-out from low word)
+        r = r - s;          // subtract out carry-out from low word
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsub2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vsub2.u32.u32.u32.sat %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vsub.u32.u32.u32.sat %0.h0, %1.h0, %2.h0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vsub.u32.u32.u32.sat %0.h1, %1.h1, %2.h1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s;
+        s = a ^ b;          // sum bits
+        r = a - b;          // actual sum
+        s = s ^ r;          // determine carry-ins for each bit position
+        s = s & 0x00010000; // borrow to high word
+        r = r + s;          // compensate for borrow from low word
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vabsdiff2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vabsdiff2.u32.u32.u32.sat %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vabsdiff.u32.u32.u32.sat %0.h0, %1.h0, %2.h0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vabsdiff.u32.u32.u32.sat %0.h1, %1.h1, %2.h1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s, t, u, v;
+        s = a & 0x0000ffff; // extract low halfword
+        r = b & 0x0000ffff; // extract low halfword
+        u = ::max(r, s);    // maximum of low halfwords
+        v = ::min(r, s);    // minimum of low halfwords
+        s = a & 0xffff0000; // extract high halfword
+        r = b & 0xffff0000; // extract high halfword
+        t = ::max(r, s);    // maximum of high halfwords
+        s = ::min(r, s);    // minimum of high halfwords
+        r = u | t;          // maximum of both halfwords
+        s = v | s;          // minimum of both halfwords
+        r = r - s;          // |a - b| = max(a,b) - min(a,b);
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vavg2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, s;
+
+        // HAKMEM #23: a + b = 2 * (a & b) + (a ^ b) ==>
+        // (a + b) / 2 = (a & b) + ((a ^ b) >> 1)
+        s = a ^ b;
+        r = a & b;
+        s = s & 0xfffefffe; // ensure shift doesn't cross halfword boundaries
+        s = s >> 1;
+        s = r + s;
+
+        return s;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vavrg2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vavrg2.u32.u32.u32 %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        // HAKMEM #23: a + b = 2 * (a | b) - (a ^ b) ==>
+        // (a + b + 1) / 2 = (a | b) - ((a ^ b) >> 1)
+        unsigned int s;
+        s = a ^ b;
+        r = a | b;
+        s = s & 0xfffefffe; // ensure shift doesn't cross half-word boundaries
+        s = s >> 1;
+        r = r - s;
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vseteq2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset2.u32.u32.eq %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        unsigned int c;
+        r = a ^ b;          // 0x0000 if a == b
+        c = r | 0x80008000; // set msbs, to catch carry out
+        r = r ^ c;          // extract msbs, msb = 1 if r < 0x8000
+        c = c - 0x00010001; // msb = 0, if r was 0x0000 or 0x8000
+        c = r & ~c;         // msb = 1, if r was 0x0000
+        r = c >> 15;        // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpeq2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vseteq2(a, b);
+        c = r << 16;        // convert bool
+        r = c - r;          //  into mask
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        r = a ^ b;          // 0x0000 if a == b
+        c = r | 0x80008000; // set msbs, to catch carry out
+        r = r ^ c;          // extract msbs, msb = 1 if r < 0x8000
+        c = c - 0x00010001; // msb = 0, if r was 0x0000 or 0x8000
+        c = r & ~c;         // msb = 1, if r was 0x0000
+        r = c >> 15;        // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetge2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset2.u32.u32.ge %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavrg2(a, b);   // (a + ~b + 1) / 2 = (a - b) / 2
+        c = c & 0x80008000; // msb = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpge2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetge2(a, b);
+        c = r << 16;        // convert bool
+        r = c - r;          //  into mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavrg2(a, b);   // (a + ~b + 1) / 2 = (a - b) / 2
+        c = c & 0x80008000; // msb = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetgt2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset2.u32.u32.gt %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavg2(a, b);    // (a + ~b) / 2 = (a - b) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80008000; // msbs = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpgt2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetgt2(a, b);
+        c = r << 16;        // convert bool
+        r = c - r;          //  into mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavg2(a, b);    // (a + ~b) / 2 = (a - b) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80008000; // msbs = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetle2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset2.u32.u32.le %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavrg2(a, b);   // (b + ~a + 1) / 2 = (b - a) / 2
+        c = c & 0x80008000; // msb = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmple2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetle2(a, b);
+        c = r << 16;        // convert bool
+        r = c - r;          //  into mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavrg2(a, b);   // (b + ~a + 1) / 2 = (b - a) / 2
+        c = c & 0x80008000; // msb = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetlt2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset2.u32.u32.lt %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavg2(a, b);    // (b + ~a) / 2 = (b - a) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80008000; // msb = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmplt2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetlt2(a, b);
+        c = r << 16;        // convert bool
+        r = c - r;          //  into mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavg2(a, b);    // (b + ~a) / 2 = (b - a) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80008000; // msb = carry-outs
+        r = c >> 15;        // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetne2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm ("vset2.u32.u32.ne %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        unsigned int c;
+        r = a ^ b;          // 0x0000 if a == b
+        c = r | 0x80008000; // set msbs, to catch carry out
+        c = c - 0x00010001; // msb = 0, if r was 0x0000 or 0x8000
+        c = r | c;          // msb = 1, if r was not 0x0000
+        c = c & 0x80008000; // extract msbs
+        r = c >> 15;        // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpne2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetne2(a, b);
+        c = r << 16;        // convert bool
+        r = c - r;          //  into mask
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        r = a ^ b;          // 0x0000 if a == b
+        c = r | 0x80008000; // set msbs, to catch carry out
+        c = c - 0x00010001; // msb = 0, if r was 0x0000 or 0x8000
+        c = r | c;          // msb = 1, if r was not 0x0000
+        c = c & 0x80008000; // extract msbs
+        r = c >> 15;        // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vmax2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vmax2.u32.u32.u32 %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vmax.u32.u32.u32 %0.h0, %1.h0, %2.h0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmax.u32.u32.u32 %0.h1, %1.h1, %2.h1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s, t, u;
+        r = a & 0x0000ffff; // extract low halfword
+        s = b & 0x0000ffff; // extract low halfword
+        t = ::max(r, s);    // maximum of low halfwords
+        r = a & 0xffff0000; // extract high halfword
+        s = b & 0xffff0000; // extract high halfword
+        u = ::max(r, s);    // maximum of high halfwords
+        r = t | u;          // combine halfword maximums
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vmin2(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vmin2.u32.u32.u32 %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vmin.u32.u32.u32 %0.h0, %1.h0, %2.h0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmin.u32.u32.u32 %0.h1, %1.h1, %2.h1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s, t, u;
+        r = a & 0x0000ffff; // extract low halfword
+        s = b & 0x0000ffff; // extract low halfword
+        t = ::min(r, s);    // minimum of low halfwords
+        r = a & 0xffff0000; // extract high halfword
+        s = b & 0xffff0000; // extract high halfword
+        u = ::min(r, s);    // minimum of high halfwords
+        r = t | u;          // combine halfword minimums
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    // 4
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vadd4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vadd4.u32.u32.u32.sat %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vadd.u32.u32.u32.sat %0.b0, %1.b0, %2.b0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vadd.u32.u32.u32.sat %0.b1, %1.b1, %2.b1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vadd.u32.u32.u32.sat %0.b2, %1.b2, %2.b2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vadd.u32.u32.u32.sat %0.b3, %1.b3, %2.b3, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s, t;
+        s = a ^ b;          // sum bits
+        r = a & 0x7f7f7f7f; // clear msbs
+        t = b & 0x7f7f7f7f; // clear msbs
+        s = s & 0x80808080; // msb sum bits
+        r = r + t;          // add without msbs, record carry-out in msbs
+        r = r ^ s;          // sum of msb sum and carry-in bits, w/o carry-out
+    #endif /* __CUDA_ARCH__ >= 300 */
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsub4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vsub4.u32.u32.u32.sat %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vsub.u32.u32.u32.sat %0.b0, %1.b0, %2.b0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vsub.u32.u32.u32.sat %0.b1, %1.b1, %2.b1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vsub.u32.u32.u32.sat %0.b2, %1.b2, %2.b2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vsub.u32.u32.u32.sat %0.b3, %1.b3, %2.b3, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s, t;
+        s = a ^ ~b;         // inverted sum bits
+        r = a | 0x80808080; // set msbs
+        t = b & 0x7f7f7f7f; // clear msbs
+        s = s & 0x80808080; // inverted msb sum bits
+        r = r - t;          // subtract w/o msbs, record inverted borrows in msb
+        r = r ^ s;          // combine inverted msb sum bits and borrows
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vavg4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, s;
+
+        // HAKMEM #23: a + b = 2 * (a & b) + (a ^ b) ==>
+        // (a + b) / 2 = (a & b) + ((a ^ b) >> 1)
+        s = a ^ b;
+        r = a & b;
+        s = s & 0xfefefefe; // ensure following shift doesn't cross byte boundaries
+        s = s >> 1;
+        s = r + s;
+
+        return s;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vavrg4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vavrg4.u32.u32.u32 %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        // HAKMEM #23: a + b = 2 * (a | b) - (a ^ b) ==>
+        // (a + b + 1) / 2 = (a | b) - ((a ^ b) >> 1)
+        unsigned int c;
+        c = a ^ b;
+        r = a | b;
+        c = c & 0xfefefefe; // ensure following shift doesn't cross byte boundaries
+        c = c >> 1;
+        r = r - c;
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vseteq4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset4.u32.u32.eq %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        unsigned int c;
+        r = a ^ b;          // 0x00 if a == b
+        c = r | 0x80808080; // set msbs, to catch carry out
+        r = r ^ c;          // extract msbs, msb = 1 if r < 0x80
+        c = c - 0x01010101; // msb = 0, if r was 0x00 or 0x80
+        c = r & ~c;         // msb = 1, if r was 0x00
+        r = c >> 7;         // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpeq4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, t;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vseteq4(a, b);
+        t = r << 8;         // convert bool
+        r = t - r;          //  to mask
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        t = a ^ b;          // 0x00 if a == b
+        r = t | 0x80808080; // set msbs, to catch carry out
+        t = t ^ r;          // extract msbs, msb = 1 if t < 0x80
+        r = r - 0x01010101; // msb = 0, if t was 0x00 or 0x80
+        r = t & ~r;         // msb = 1, if t was 0x00
+        t = r >> 7;         // build mask
+        t = r - t;          //  from
+        r = t | r;          //   msbs
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetle4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset4.u32.u32.le %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavrg4(a, b);   // (b + ~a + 1) / 2 = (b - a) / 2
+        c = c & 0x80808080; // msb = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmple4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetle4(a, b);
+        c = r << 8;         // convert bool
+        r = c - r;          //  to mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavrg4(a, b);   // (b + ~a + 1) / 2 = (b - a) / 2
+        c = c & 0x80808080; // msbs = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetlt4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset4.u32.u32.lt %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavg4(a, b);    // (b + ~a) / 2 = (b - a) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80808080; // msb = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmplt4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetlt4(a, b);
+        c = r << 8;         // convert bool
+        r = c - r;          //  to mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(a));
+        c = vavg4(a, b);    // (b + ~a) / 2 = (b - a) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80808080; // msbs = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetge4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset4.u32.u32.ge %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavrg4(a, b);   // (a + ~b + 1) / 2 = (a - b) / 2
+        c = c & 0x80808080; // msb = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpge4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, s;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetge4(a, b);
+        s = r << 8;         // convert bool
+        r = s - r;          //  to mask
+    #else
+        asm ("not.b32 %0,%0;" : "+r"(b));
+        r = vavrg4 (a, b);  // (a + ~b + 1) / 2 = (a - b) / 2
+        r = r & 0x80808080; // msb = carry-outs
+        s = r >> 7;         // build mask
+        s = r - s;          //  from
+        r = s | r;          //   msbs
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetgt4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset4.u32.u32.gt %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int c;
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavg4(a, b);    // (a + ~b) / 2 = (a - b) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80808080; // msb = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpgt4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetgt4(a, b);
+        c = r << 8;         // convert bool
+        r = c - r;          //  to mask
+    #else
+        asm("not.b32 %0, %0;" : "+r"(b));
+        c = vavg4(a, b);    // (a + ~b) / 2 = (a - b) / 2 [rounded down]
+        c = c & 0x80808080; // msb = carry-outs
+        r = c >> 7;         // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vsetne4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vset4.u32.u32.ne %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        unsigned int c;
+        r = a ^ b;          // 0x00 if a == b
+        c = r | 0x80808080; // set msbs, to catch carry out
+        c = c - 0x01010101; // msb = 0, if r was 0x00 or 0x80
+        c = r | c;          // msb = 1, if r was not 0x00
+        c = c & 0x80808080; // extract msbs
+        r = c >> 7;         // convert to bool
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vcmpne4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r, c;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        r = vsetne4(a, b);
+        c = r << 8;         // convert bool
+        r = c - r;          //  to mask
+    #else
+        // inspired by Alan Mycroft's null-byte detection algorithm:
+        // null_byte(x) = ((x - 0x01010101) & (~x & 0x80808080))
+        r = a ^ b;          // 0x00 if a == b
+        c = r | 0x80808080; // set msbs, to catch carry out
+        c = c - 0x01010101; // msb = 0, if r was 0x00 or 0x80
+        c = r | c;          // msb = 1, if r was not 0x00
+        c = c & 0x80808080; // extract msbs
+        r = c >> 7;         // convert
+        r = c - r;          //  msbs to
+        r = c | r;          //   mask
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vabsdiff4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vabsdiff4.u32.u32.u32.sat %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vabsdiff.u32.u32.u32.sat %0.b0, %1.b0, %2.b0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vabsdiff.u32.u32.u32.sat %0.b1, %1.b1, %2.b1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vabsdiff.u32.u32.u32.sat %0.b2, %1.b2, %2.b2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vabsdiff.u32.u32.u32.sat %0.b3, %1.b3, %2.b3, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s;
+        s = vcmpge4(a, b);  // mask = 0xff if a >= b
+        r = a ^ b;          //
+        s = (r &  s) ^ b;   // select a when a >= b, else select b => max(a,b)
+        r = s ^ r;          // select a when b >= a, else select b => min(a,b)
+        r = s - r;          // |a - b| = max(a,b) - min(a,b);
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vmax4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vmax4.u32.u32.u32 %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vmax.u32.u32.u32 %0.b0, %1.b0, %2.b0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmax.u32.u32.u32 %0.b1, %1.b1, %2.b1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmax.u32.u32.u32 %0.b2, %1.b2, %2.b2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmax.u32.u32.u32 %0.b3, %1.b3, %2.b3, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s;
+        s = vcmpge4(a, b);  // mask = 0xff if a >= b
+        r = a & s;          // select a when b >= a
+        s = b & ~s;         // select b when b < a
+        r = r | s;          // combine byte selections
+    #endif
+
+        return r;           // byte-wise unsigned maximum
+    }
+
+    static __device__ __forceinline__ unsigned int vmin4(unsigned int a, unsigned int b)
+    {
+        unsigned int r = 0;
+
+    #if __CUDA_ARCH__ >= 300
+        asm("vmin4.u32.u32.u32 %0, %1, %2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #elif __CUDA_ARCH__ >= 200
+        asm("vmin.u32.u32.u32 %0.b0, %1.b0, %2.b0, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmin.u32.u32.u32 %0.b1, %1.b1, %2.b1, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmin.u32.u32.u32 %0.b2, %1.b2, %2.b2, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+        asm("vmin.u32.u32.u32 %0.b3, %1.b3, %2.b3, %3;" : "=r"(r) : "r"(a), "r"(b), "r"(r));
+    #else
+        unsigned int s;
+        s = vcmpge4(b, a);  // mask = 0xff if a >= b
+        r = a & s;          // select a when b >= a
+        s = b & ~s;         // select b when b < a
+        r = r | s;          // combine byte selections
+    #endif
+
+        return r;
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_SIMD_FUNCTIONS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/transform.hpp b/include/opencv2/core/cuda/transform.hpp
new file mode 100644
index 0000000..42aa6ea
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/transform.hpp
@@ -0,0 +1,75 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
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+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_TRANSFORM_HPP
+#define OPENCV_CUDA_TRANSFORM_HPP
+
+#include "common.hpp"
+#include "utility.hpp"
+#include "detail/transform_detail.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template <typename T, typename D, typename UnOp, typename Mask>
+    static inline void transform(PtrStepSz<T> src, PtrStepSz<D> dst, UnOp op, const Mask& mask, cudaStream_t stream)
+    {
+        typedef TransformFunctorTraits<UnOp> ft;
+        transform_detail::TransformDispatcher<VecTraits<T>::cn == 1 && VecTraits<D>::cn == 1 && ft::smart_shift != 1>::call(src, dst, op, mask, stream);
+    }
+
+    template <typename T1, typename T2, typename D, typename BinOp, typename Mask>
+    static inline void transform(PtrStepSz<T1> src1, PtrStepSz<T2> src2, PtrStepSz<D> dst, BinOp op, const Mask& mask, cudaStream_t stream)
+    {
+        typedef TransformFunctorTraits<BinOp> ft;
+        transform_detail::TransformDispatcher<VecTraits<T1>::cn == 1 && VecTraits<T2>::cn == 1 && VecTraits<D>::cn == 1 && ft::smart_shift != 1>::call(src1, src2, dst, op, mask, stream);
+    }
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_TRANSFORM_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/type_traits.hpp b/include/opencv2/core/cuda/type_traits.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8b7a3fd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/type_traits.hpp
@@ -0,0 +1,90 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_TYPE_TRAITS_HPP
+#define OPENCV_CUDA_TYPE_TRAITS_HPP
+
+#include "detail/type_traits_detail.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template <typename T> struct IsSimpleParameter
+    {
+        enum {value = type_traits_detail::IsIntegral<T>::value || type_traits_detail::IsFloat<T>::value ||
+            type_traits_detail::PointerTraits<typename type_traits_detail::ReferenceTraits<T>::type>::value};
+    };
+
+    template <typename T> struct TypeTraits
+    {
+        typedef typename type_traits_detail::UnConst<T>::type                                                NonConstType;
+        typedef typename type_traits_detail::UnVolatile<T>::type                                             NonVolatileType;
+        typedef typename type_traits_detail::UnVolatile<typename type_traits_detail::UnConst<T>::type>::type UnqualifiedType;
+        typedef typename type_traits_detail::PointerTraits<UnqualifiedType>::type                            PointeeType;
+        typedef typename type_traits_detail::ReferenceTraits<T>::type                                        ReferredType;
+
+        enum { isConst          = type_traits_detail::UnConst<T>::value };
+        enum { isVolatile       = type_traits_detail::UnVolatile<T>::value };
+
+        enum { isReference      = type_traits_detail::ReferenceTraits<UnqualifiedType>::value };
+        enum { isPointer        = type_traits_detail::PointerTraits<typename type_traits_detail::ReferenceTraits<UnqualifiedType>::type>::value };
+
+        enum { isUnsignedInt    = type_traits_detail::IsUnsignedIntegral<UnqualifiedType>::value };
+        enum { isSignedInt      = type_traits_detail::IsSignedIntergral<UnqualifiedType>::value };
+        enum { isIntegral       = type_traits_detail::IsIntegral<UnqualifiedType>::value };
+        enum { isFloat          = type_traits_detail::IsFloat<UnqualifiedType>::value };
+        enum { isArith          = isIntegral || isFloat };
+        enum { isVec            = type_traits_detail::IsVec<UnqualifiedType>::value };
+
+        typedef typename type_traits_detail::Select<IsSimpleParameter<UnqualifiedType>::value,
+            T, typename type_traits_detail::AddParameterType<T>::type>::type ParameterType;
+    };
+}}}
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_TYPE_TRAITS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/utility.hpp b/include/opencv2/core/cuda/utility.hpp
new file mode 100644
index 0000000..7f5db48
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/utility.hpp
@@ -0,0 +1,230 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_UTILITY_HPP
+#define OPENCV_CUDA_UTILITY_HPP
+
+#include "saturate_cast.hpp"
+#include "datamov_utils.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    struct CV_EXPORTS ThrustAllocator
+    {
+        typedef uchar value_type;
+        virtual ~ThrustAllocator();
+        virtual __device__ __host__ uchar* allocate(size_t numBytes) = 0;
+        virtual __device__ __host__ void deallocate(uchar* ptr, size_t numBytes) = 0;
+        static ThrustAllocator& getAllocator();
+        static void setAllocator(ThrustAllocator* allocator);
+    };
+    #define OPENCV_CUDA_LOG_WARP_SIZE        (5)
+    #define OPENCV_CUDA_WARP_SIZE            (1 << OPENCV_CUDA_LOG_WARP_SIZE)
+    #define OPENCV_CUDA_LOG_MEM_BANKS        ((__CUDA_ARCH__ >= 200) ? 5 : 4) // 32 banks on fermi, 16 on tesla
+    #define OPENCV_CUDA_MEM_BANKS            (1 << OPENCV_CUDA_LOG_MEM_BANKS)
+
+    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+    // swap
+
+    template <typename T> void __device__ __host__ __forceinline__ swap(T& a, T& b)
+    {
+        const T temp = a;
+        a = b;
+        b = temp;
+    }
+
+    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+    // Mask Reader
+
+    struct SingleMask
+    {
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ SingleMask(PtrStepb mask_) : mask(mask_) {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ SingleMask(const SingleMask& mask_): mask(mask_.mask){}
+
+        __device__ __forceinline__ bool operator()(int y, int x) const
+        {
+            return mask.ptr(y)[x] != 0;
+        }
+
+        PtrStepb mask;
+    };
+
+    struct SingleMaskChannels
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ SingleMaskChannels(PtrStepb mask_, int channels_)
+        : mask(mask_), channels(channels_) {}
+        __host__ __device__ __forceinline__ SingleMaskChannels(const SingleMaskChannels& mask_)
+            :mask(mask_.mask), channels(mask_.channels){}
+
+        __device__ __forceinline__ bool operator()(int y, int x) const
+        {
+            return mask.ptr(y)[x / channels] != 0;
+        }
+
+        PtrStepb mask;
+        int channels;
+    };
+
+    struct MaskCollection
+    {
+        explicit __host__ __device__ __forceinline__ MaskCollection(PtrStepb* maskCollection_)
+            : maskCollection(maskCollection_) {}
+
+        __device__ __forceinline__ MaskCollection(const MaskCollection& masks_)
+            : maskCollection(masks_.maskCollection), curMask(masks_.curMask){}
+
+        __device__ __forceinline__ void next()
+        {
+            curMask = *maskCollection++;
+        }
+        __device__ __forceinline__ void setMask(int z)
+        {
+            curMask = maskCollection[z];
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ bool operator()(int y, int x) const
+        {
+            uchar val;
+            return curMask.data == 0 || (ForceGlob<uchar>::Load(curMask.ptr(y), x, val), (val != 0));
+        }
+
+        const PtrStepb* maskCollection;
+        PtrStepb curMask;
+    };
+
+    struct WithOutMask
+    {
+        __host__ __device__ __forceinline__ WithOutMask(){}
+        __host__ __device__ __forceinline__ WithOutMask(const WithOutMask&){}
+
+        __device__ __forceinline__ void next() const
+        {
+        }
+        __device__ __forceinline__ void setMask(int) const
+        {
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ bool operator()(int, int) const
+        {
+            return true;
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ bool operator()(int, int, int) const
+        {
+            return true;
+        }
+
+        static __device__ __forceinline__ bool check(int, int)
+        {
+            return true;
+        }
+
+        static __device__ __forceinline__ bool check(int, int, int)
+        {
+            return true;
+        }
+    };
+
+    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+    // Solve linear system
+
+    // solve 2x2 linear system Ax=b
+    template <typename T> __device__ __forceinline__ bool solve2x2(const T A[2][2], const T b[2], T x[2])
+    {
+        T det = A[0][0] * A[1][1] - A[1][0] * A[0][1];
+
+        if (det != 0)
+        {
+            double invdet = 1.0 / det;
+
+            x[0] = saturate_cast<T>(invdet * (b[0] * A[1][1] - b[1] * A[0][1]));
+
+            x[1] = saturate_cast<T>(invdet * (A[0][0] * b[1] - A[1][0] * b[0]));
+
+            return true;
+        }
+
+        return false;
+    }
+
+    // solve 3x3 linear system Ax=b
+    template <typename T> __device__ __forceinline__ bool solve3x3(const T A[3][3], const T b[3], T x[3])
+    {
+        T det = A[0][0] * (A[1][1] * A[2][2] - A[1][2] * A[2][1])
+              - A[0][1] * (A[1][0] * A[2][2] - A[1][2] * A[2][0])
+              + A[0][2] * (A[1][0] * A[2][1] - A[1][1] * A[2][0]);
+
+        if (det != 0)
+        {
+            double invdet = 1.0 / det;
+
+            x[0] = saturate_cast<T>(invdet *
+                (b[0]    * (A[1][1] * A[2][2] - A[1][2] * A[2][1]) -
+                 A[0][1] * (b[1]    * A[2][2] - A[1][2] * b[2]   ) +
+                 A[0][2] * (b[1]    * A[2][1] - A[1][1] * b[2]   )));
+
+            x[1] = saturate_cast<T>(invdet *
+                (A[0][0] * (b[1]    * A[2][2] - A[1][2] * b[2]   ) -
+                 b[0]    * (A[1][0] * A[2][2] - A[1][2] * A[2][0]) +
+                 A[0][2] * (A[1][0] * b[2]    - b[1]    * A[2][0])));
+
+            x[2] = saturate_cast<T>(invdet *
+                (A[0][0] * (A[1][1] * b[2]    - b[1]    * A[2][1]) -
+                 A[0][1] * (A[1][0] * b[2]    - b[1]    * A[2][0]) +
+                 b[0]    * (A[1][0] * A[2][1] - A[1][1] * A[2][0])));
+
+            return true;
+        }
+
+        return false;
+    }
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_UTILITY_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/vec_distance.hpp b/include/opencv2/core/cuda/vec_distance.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ef6e510
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/vec_distance.hpp
@@ -0,0 +1,232 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_VEC_DISTANCE_HPP
+#define OPENCV_CUDA_VEC_DISTANCE_HPP
+
+#include "reduce.hpp"
+#include "functional.hpp"
+#include "detail/vec_distance_detail.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template <typename T> struct L1Dist
+    {
+        typedef int value_type;
+        typedef int result_type;
+
+        __device__ __forceinline__ L1Dist() : mySum(0) {}
+
+        __device__ __forceinline__ void reduceIter(int val1, int val2)
+        {
+            mySum = __sad(val1, val2, mySum);
+        }
+
+        template <int THREAD_DIM> __device__ __forceinline__ void reduceAll(int* smem, int tid)
+        {
+            reduce<THREAD_DIM>(smem, mySum, tid, plus<int>());
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ operator int() const
+        {
+            return mySum;
+        }
+
+        int mySum;
+    };
+    template <> struct L1Dist<float>
+    {
+        typedef float value_type;
+        typedef float result_type;
+
+        __device__ __forceinline__ L1Dist() : mySum(0.0f) {}
+
+        __device__ __forceinline__ void reduceIter(float val1, float val2)
+        {
+            mySum += ::fabs(val1 - val2);
+        }
+
+        template <int THREAD_DIM> __device__ __forceinline__ void reduceAll(float* smem, int tid)
+        {
+            reduce<THREAD_DIM>(smem, mySum, tid, plus<float>());
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ operator float() const
+        {
+            return mySum;
+        }
+
+        float mySum;
+    };
+
+    struct L2Dist
+    {
+        typedef float value_type;
+        typedef float result_type;
+
+        __device__ __forceinline__ L2Dist() : mySum(0.0f) {}
+
+        __device__ __forceinline__ void reduceIter(float val1, float val2)
+        {
+            float reg = val1 - val2;
+            mySum += reg * reg;
+        }
+
+        template <int THREAD_DIM> __device__ __forceinline__ void reduceAll(float* smem, int tid)
+        {
+            reduce<THREAD_DIM>(smem, mySum, tid, plus<float>());
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ operator float() const
+        {
+            return sqrtf(mySum);
+        }
+
+        float mySum;
+    };
+
+    struct HammingDist
+    {
+        typedef int value_type;
+        typedef int result_type;
+
+        __device__ __forceinline__ HammingDist() : mySum(0) {}
+
+        __device__ __forceinline__ void reduceIter(int val1, int val2)
+        {
+            mySum += __popc(val1 ^ val2);
+        }
+
+        template <int THREAD_DIM> __device__ __forceinline__ void reduceAll(int* smem, int tid)
+        {
+            reduce<THREAD_DIM>(smem, mySum, tid, plus<int>());
+        }
+
+        __device__ __forceinline__ operator int() const
+        {
+            return mySum;
+        }
+
+        int mySum;
+    };
+
+    // calc distance between two vectors in global memory
+    template <int THREAD_DIM, typename Dist, typename T1, typename T2>
+    __device__ void calcVecDiffGlobal(const T1* vec1, const T2* vec2, int len, Dist& dist, typename Dist::result_type* smem, int tid)
+    {
+        for (int i = tid; i < len; i += THREAD_DIM)
+        {
+            T1 val1;
+            ForceGlob<T1>::Load(vec1, i, val1);
+
+            T2 val2;
+            ForceGlob<T2>::Load(vec2, i, val2);
+
+            dist.reduceIter(val1, val2);
+        }
+
+        dist.reduceAll<THREAD_DIM>(smem, tid);
+    }
+
+    // calc distance between two vectors, first vector is cached in register or shared memory, second vector is in global memory
+    template <int THREAD_DIM, int MAX_LEN, bool LEN_EQ_MAX_LEN, typename Dist, typename T1, typename T2>
+    __device__ __forceinline__ void calcVecDiffCached(const T1* vecCached, const T2* vecGlob, int len, Dist& dist, typename Dist::result_type* smem, int tid)
+    {
+        vec_distance_detail::VecDiffCachedCalculator<THREAD_DIM, MAX_LEN, LEN_EQ_MAX_LEN>::calc(vecCached, vecGlob, len, dist, tid);
+
+        dist.reduceAll<THREAD_DIM>(smem, tid);
+    }
+
+    // calc distance between two vectors in global memory
+    template <int THREAD_DIM, typename T1> struct VecDiffGlobal
+    {
+        explicit __device__ __forceinline__ VecDiffGlobal(const T1* vec1_, int = 0, void* = 0, int = 0, int = 0)
+        {
+            vec1 = vec1_;
+        }
+
+        template <typename T2, typename Dist>
+        __device__ __forceinline__ void calc(const T2* vec2, int len, Dist& dist, typename Dist::result_type* smem, int tid) const
+        {
+            calcVecDiffGlobal<THREAD_DIM>(vec1, vec2, len, dist, smem, tid);
+        }
+
+        const T1* vec1;
+    };
+
+    // calc distance between two vectors, first vector is cached in register memory, second vector is in global memory
+    template <int THREAD_DIM, int MAX_LEN, bool LEN_EQ_MAX_LEN, typename U> struct VecDiffCachedRegister
+    {
+        template <typename T1> __device__ __forceinline__ VecDiffCachedRegister(const T1* vec1, int len, U* smem, int glob_tid, int tid)
+        {
+            if (glob_tid < len)
+                smem[glob_tid] = vec1[glob_tid];
+            __syncthreads();
+
+            U* vec1ValsPtr = vec1Vals;
+
+            #pragma unroll
+            for (int i = tid; i < MAX_LEN; i += THREAD_DIM)
+                *vec1ValsPtr++ = smem[i];
+
+            __syncthreads();
+        }
+
+        template <typename T2, typename Dist>
+        __device__ __forceinline__ void calc(const T2* vec2, int len, Dist& dist, typename Dist::result_type* smem, int tid) const
+        {
+            calcVecDiffCached<THREAD_DIM, MAX_LEN, LEN_EQ_MAX_LEN>(vec1Vals, vec2, len, dist, smem, tid);
+        }
+
+        U vec1Vals[MAX_LEN / THREAD_DIM];
+    };
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_VEC_DISTANCE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/vec_math.hpp b/include/opencv2/core/cuda/vec_math.hpp
new file mode 100644
index 0000000..80b1303
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/vec_math.hpp
@@ -0,0 +1,923 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_VECMATH_HPP
+#define OPENCV_CUDA_VECMATH_HPP
+
+#include "vec_traits.hpp"
+#include "saturate_cast.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+
+// saturate_cast
+
+namespace vec_math_detail
+{
+    template <int cn, typename VecD> struct SatCastHelper;
+    template <typename VecD> struct SatCastHelper<1, VecD>
+    {
+        template <typename VecS> static __device__ __forceinline__ VecD cast(const VecS& v)
+        {
+            typedef typename VecTraits<VecD>::elem_type D;
+            return VecTraits<VecD>::make(saturate_cast<D>(v.x));
+        }
+    };
+    template <typename VecD> struct SatCastHelper<2, VecD>
+    {
+        template <typename VecS> static __device__ __forceinline__ VecD cast(const VecS& v)
+        {
+            typedef typename VecTraits<VecD>::elem_type D;
+            return VecTraits<VecD>::make(saturate_cast<D>(v.x), saturate_cast<D>(v.y));
+        }
+    };
+    template <typename VecD> struct SatCastHelper<3, VecD>
+    {
+        template <typename VecS> static __device__ __forceinline__ VecD cast(const VecS& v)
+        {
+            typedef typename VecTraits<VecD>::elem_type D;
+            return VecTraits<VecD>::make(saturate_cast<D>(v.x), saturate_cast<D>(v.y), saturate_cast<D>(v.z));
+        }
+    };
+    template <typename VecD> struct SatCastHelper<4, VecD>
+    {
+        template <typename VecS> static __device__ __forceinline__ VecD cast(const VecS& v)
+        {
+            typedef typename VecTraits<VecD>::elem_type D;
+            return VecTraits<VecD>::make(saturate_cast<D>(v.x), saturate_cast<D>(v.y), saturate_cast<D>(v.z), saturate_cast<D>(v.w));
+        }
+    };
+
+    template <typename VecD, typename VecS> static __device__ __forceinline__ VecD saturate_cast_helper(const VecS& v)
+    {
+        return SatCastHelper<VecTraits<VecD>::cn, VecD>::cast(v);
+    }
+}
+
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uchar1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const char1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const ushort1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const short1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uint1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const int1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const float1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const double1& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uchar2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const char2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const ushort2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const short2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uint2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const int2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const float2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const double2& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uchar3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const char3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const ushort3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const short3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uint3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const int3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const float3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const double3& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uchar4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const char4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const ushort4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const short4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const uint4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const int4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const float4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+template<typename T> static __device__ __forceinline__ T saturate_cast(const double4& v) {return vec_math_detail::saturate_cast_helper<T>(v);}
+
+// unary operators
+
+#define CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(op, input_type, output_type) \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 operator op(const input_type ## 1 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(op (a.x)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 operator op(const input_type ## 2 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(op (a.x), op (a.y)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 operator op(const input_type ## 3 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(op (a.x), op (a.y), op (a.z)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 operator op(const input_type ## 4 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(op (a.x), op (a.y), op (a.z), op (a.w)); \
+    }
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(-, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(-, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(-, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(-, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(-, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, ushort, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, short, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, int, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, uint, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, float, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(!, double, uchar)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(~, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(~, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(~, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(~, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(~, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP(~, uint, uint)
+
+#undef CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_OP
+
+// unary functions
+
+#define CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(func_name, func, input_type, output_type) \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 func_name(const input_type ## 1 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(func (a.x)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 func_name(const input_type ## 2 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(func (a.x), func (a.y)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 func_name(const input_type ## 3 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(func (a.x), func (a.y), func (a.z)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 func_name(const input_type ## 4 & a) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(func (a.x), func (a.y), func (a.z), func (a.w)); \
+    }
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::fabsf, float, float)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrtf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sqrt, ::sqrt, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::expf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp, ::exp, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2f, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp2, ::exp2, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10f, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(exp10, ::exp10, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::logf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::logf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::logf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::logf, short, float)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::logf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::logf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log, ::log, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2f, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log2, ::log2, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10f, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(log10, ::log10, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sinf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sin, ::sin, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cosf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cos, ::cos, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tanf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tan, ::tan, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asinf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asin, ::asin, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acosf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acos, ::acos, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atan, ::atanf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atan, ::atanf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atan, ::atanf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atan, ::atanf, short, float)
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+
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sinh, ::sinhf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sinh, ::sinhf, uint, float)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(sinh, ::sinh, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::coshf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(cosh, ::cosh, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanhf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(tanh, ::tanh, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinhf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(asinh, ::asinh, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acoshf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(acosh, ::acosh, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanhf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(atanh, ::atanh, double, double)
+
+#undef CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC
+
+// binary operators (vec & vec)
+
+#define CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(op, input_type, output_type) \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 operator op(const input_type ## 1 & a, const input_type ## 1 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(a.x op b.x); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 operator op(const input_type ## 2 & a, const input_type ## 2 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(a.x op b.x, a.y op b.y); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 operator op(const input_type ## 3 & a, const input_type ## 3 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(a.x op b.x, a.y op b.y, a.z op b.z); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 operator op(const input_type ## 4 & a, const input_type ## 4 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(a.x op b.x, a.y op b.y, a.z op b.z, a.w op b.w); \
+    }
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, uchar, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, char, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, ushort, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, short, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(+, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, uchar, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, char, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, ushort, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, short, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(-, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, uchar, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, char, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, ushort, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, short, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(*, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, uchar, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, char, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, ushort, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, short, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, int, int)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(/, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(==, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(==, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(==, ushort, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(!=, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(!=, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(!=, ushort, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(>, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(>, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(>, ushort, uchar)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(>, float, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(>, double, uchar)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(<, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(<, char, uchar)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(<, short, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(>=, uchar, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(<=, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(<=, char, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, ushort, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, short, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, int, uchar)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, float, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&&, double, uchar)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(||, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(||, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(||, ushort, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(&, short, short)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(|, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(|, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(|, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(|, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(|, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(|, uint, uint)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(^, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(^, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(^, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(^, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(^, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP(^, uint, uint)
+
+#undef CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_OP
+
+// binary operators (vec & scalar)
+
+#define CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(op, input_type, scalar_type, output_type) \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 operator op(const input_type ## 1 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(a.x op s); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 operator op(scalar_type s, const input_type ## 1 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(s op b.x); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 operator op(const input_type ## 2 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(a.x op s, a.y op s); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 operator op(scalar_type s, const input_type ## 2 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(s op b.x, s op b.y); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 operator op(const input_type ## 3 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(a.x op s, a.y op s, a.z op s); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 operator op(scalar_type s, const input_type ## 3 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(s op b.x, s op b.y, s op b.z); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 operator op(const input_type ## 4 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(a.x op s, a.y op s, a.z op s, a.w op s); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 operator op(scalar_type s, const input_type ## 4 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(s op b.x, s op b.y, s op b.z, s op b.w); \
+    }
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, uchar, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, uchar, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, uchar, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, char, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, char, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, char, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, ushort, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, ushort, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, ushort, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, short, int, int)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, short, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, int, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, int, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, uint, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, uint, float, float)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(+, double, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(-, uchar, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(-, uchar, float, float)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(-, float, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(-, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(-, double, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, uchar, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, uchar, float, float)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, char, double, double)
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, ushort, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, ushort, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, short, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, short, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, short, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, int, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, int, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, uint, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, uint, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, uint, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, float, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(*, double, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(/, uchar, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(/, uchar, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(/, uchar, double, double)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(==, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(==, char, char, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(==, ushort, ushort, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(!=, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(!=, char, char, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(>, uchar, uchar, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(<, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(<, char, char, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(>=, uchar, uchar, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(<=, uchar, uchar, uchar)
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+
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+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&&, char, char, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(||, uchar, uchar, uchar)
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+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&, char, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&, ushort, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&, short, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(&, uint, uint, uint)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(|, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(|, char, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(|, ushort, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(|, short, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(|, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(|, uint, uint, uint)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(^, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(^, char, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(^, ushort, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(^, short, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(^, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP(^, uint, uint, uint)
+
+#undef CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_OP
+
+// binary function (vec & vec)
+
+#define CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(func_name, func, input_type, output_type) \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 func_name(const input_type ## 1 & a, const input_type ## 1 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(func (a.x, b.x)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 func_name(const input_type ## 2 & a, const input_type ## 2 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(func (a.x, b.x), func (a.y, b.y)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 func_name(const input_type ## 3 & a, const input_type ## 3 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(func (a.x, b.x), func (a.y, b.y), func (a.z, b.z)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 func_name(const input_type ## 4 & a, const input_type ## 4 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(func (a.x, b.x), func (a.y, b.y), func (a.z, b.z), func (a.w, b.w)); \
+    }
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::max, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::max, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::max, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::max, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::max, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::max, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(max, ::fmax, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::min, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::min, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::min, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::min, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::min, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::min, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::fminf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(min, ::fmin, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, uchar, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, char, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, ushort, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, short, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, uint, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, int, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, double, double)
+
+#undef CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_BINARY_FUNC
+
+// binary function (vec & scalar)
+
+#define CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(func_name, func, input_type, scalar_type, output_type) \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 func_name(const input_type ## 1 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(func ((output_type) a.x, (output_type) s)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 1 func_name(scalar_type s, const input_type ## 1 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 1>::make(func ((output_type) s, (output_type) b.x)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 func_name(const input_type ## 2 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(func ((output_type) a.x, (output_type) s), func ((output_type) a.y, (output_type) s)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 2 func_name(scalar_type s, const input_type ## 2 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 2>::make(func ((output_type) s, (output_type) b.x), func ((output_type) s, (output_type) b.y)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 func_name(const input_type ## 3 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(func ((output_type) a.x, (output_type) s), func ((output_type) a.y, (output_type) s), func ((output_type) a.z, (output_type) s)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 3 func_name(scalar_type s, const input_type ## 3 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 3>::make(func ((output_type) s, (output_type) b.x), func ((output_type) s, (output_type) b.y), func ((output_type) s, (output_type) b.z)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 func_name(const input_type ## 4 & a, scalar_type s) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(func ((output_type) a.x, (output_type) s), func ((output_type) a.y, (output_type) s), func ((output_type) a.z, (output_type) s), func ((output_type) a.w, (output_type) s)); \
+    } \
+    __device__ __forceinline__ output_type ## 4 func_name(scalar_type s, const input_type ## 4 & b) \
+    { \
+        return VecTraits<output_type ## 4>::make(func ((output_type) s, (output_type) b.x), func ((output_type) s, (output_type) b.y), func ((output_type) s, (output_type) b.z), func ((output_type) s, (output_type) b.w)); \
+    }
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::max, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, uchar, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, uchar, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::max, char, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, char, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, char, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::max, ushort, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, ushort, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, ushort, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::max, short, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, short, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, short, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::max, uint, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, uint, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, uint, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::max, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, int, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, int, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmaxf, float, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(max, ::fmax, double, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::min, uchar, uchar, uchar)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, uchar, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, uchar, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::min, char, char, char)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, char, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, char, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::min, ushort, ushort, ushort)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, ushort, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, ushort, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::min, short, short, short)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, short, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, short, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::min, uint, uint, uint)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, uint, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, uint, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::min, int, int, int)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, int, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, int, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fminf, float, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(min, ::fmin, double, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, uchar, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, uchar, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, char, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, char, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, ushort, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, ushort, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, short, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, short, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, uint, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, uint, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, int, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, int, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypotf, float, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(hypot, ::hypot, double, double, double)
+
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, uchar, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, uchar, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, char, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, char, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, ushort, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, ushort, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, short, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, short, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, uint, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, uint, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, int, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, int, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2f, float, float, float)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, float, double, double)
+CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC(atan2, ::atan2, double, double, double)
+
+#undef CV_CUDEV_IMPLEMENT_SCALAR_BINARY_FUNC
+
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace device
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_VECMATH_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/vec_traits.hpp b/include/opencv2/core/cuda/vec_traits.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b5ff281
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/vec_traits.hpp
@@ -0,0 +1,288 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
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+//
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+//
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_VEC_TRAITS_HPP
+#define OPENCV_CUDA_VEC_TRAITS_HPP
+
+#include "common.hpp"
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template<typename T, int N> struct TypeVec;
+
+    struct __align__(8) uchar8
+    {
+        uchar a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ uchar8 make_uchar8(uchar a0, uchar a1, uchar a2, uchar a3, uchar a4, uchar a5, uchar a6, uchar a7)
+    {
+        uchar8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct __align__(8) char8
+    {
+        schar a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ char8 make_char8(schar a0, schar a1, schar a2, schar a3, schar a4, schar a5, schar a6, schar a7)
+    {
+        char8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct __align__(16) ushort8
+    {
+        ushort a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ ushort8 make_ushort8(ushort a0, ushort a1, ushort a2, ushort a3, ushort a4, ushort a5, ushort a6, ushort a7)
+    {
+        ushort8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct __align__(16) short8
+    {
+        short a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ short8 make_short8(short a0, short a1, short a2, short a3, short a4, short a5, short a6, short a7)
+    {
+        short8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct __align__(32) uint8
+    {
+        uint a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ uint8 make_uint8(uint a0, uint a1, uint a2, uint a3, uint a4, uint a5, uint a6, uint a7)
+    {
+        uint8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct __align__(32) int8
+    {
+        int a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ int8 make_int8(int a0, int a1, int a2, int a3, int a4, int a5, int a6, int a7)
+    {
+        int8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct __align__(32) float8
+    {
+        float a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ float8 make_float8(float a0, float a1, float a2, float a3, float a4, float a5, float a6, float a7)
+    {
+        float8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+    struct double8
+    {
+        double a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7;
+    };
+    static __host__ __device__ __forceinline__ double8 make_double8(double a0, double a1, double a2, double a3, double a4, double a5, double a6, double a7)
+    {
+        double8 val = {a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7};
+        return val;
+    }
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(type) \
+    template<> struct TypeVec<type, 1> { typedef type vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type ## 1, 1> { typedef type ## 1 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type, 2> { typedef type ## 2 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type ## 2, 2> { typedef type ## 2 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type, 3> { typedef type ## 3 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type ## 3, 3> { typedef type ## 3 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type, 4> { typedef type ## 4 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type ## 4, 4> { typedef type ## 4 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type, 8> { typedef type ## 8 vec_type; }; \
+    template<> struct TypeVec<type ## 8, 8> { typedef type ## 8 vec_type; };
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(uchar)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(char)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(ushort)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(short)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(int)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(uint)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(float)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC(double)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_TYPE_VEC
+
+    template<> struct TypeVec<schar, 1> { typedef schar vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<schar, 2> { typedef char2 vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<schar, 3> { typedef char3 vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<schar, 4> { typedef char4 vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<schar, 8> { typedef char8 vec_type; };
+
+    template<> struct TypeVec<bool, 1> { typedef uchar vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<bool, 2> { typedef uchar2 vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<bool, 3> { typedef uchar3 vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<bool, 4> { typedef uchar4 vec_type; };
+    template<> struct TypeVec<bool, 8> { typedef uchar8 vec_type; };
+
+    template<typename T> struct VecTraits;
+
+#define OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(type) \
+    template<> struct VecTraits<type> \
+    { \
+        typedef type elem_type; \
+        enum {cn=1}; \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type all(type v) {return v;} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type make(type x) {return x;} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type make(const type* v) {return *v;} \
+    }; \
+    template<> struct VecTraits<type ## 1> \
+    { \
+        typedef type elem_type; \
+        enum {cn=1}; \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 1 all(type v) {return make_ ## type ## 1(v);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 1 make(type x) {return make_ ## type ## 1(x);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 1 make(const type* v) {return make_ ## type ## 1(*v);} \
+    }; \
+    template<> struct VecTraits<type ## 2> \
+    { \
+        typedef type elem_type; \
+        enum {cn=2}; \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 2 all(type v) {return make_ ## type ## 2(v, v);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 2 make(type x, type y) {return make_ ## type ## 2(x, y);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 2 make(const type* v) {return make_ ## type ## 2(v[0], v[1]);} \
+    }; \
+    template<> struct VecTraits<type ## 3> \
+    { \
+        typedef type elem_type; \
+        enum {cn=3}; \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 3 all(type v) {return make_ ## type ## 3(v, v, v);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 3 make(type x, type y, type z) {return make_ ## type ## 3(x, y, z);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 3 make(const type* v) {return make_ ## type ## 3(v[0], v[1], v[2]);} \
+    }; \
+    template<> struct VecTraits<type ## 4> \
+    { \
+        typedef type elem_type; \
+        enum {cn=4}; \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 4 all(type v) {return make_ ## type ## 4(v, v, v, v);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 4 make(type x, type y, type z, type w) {return make_ ## type ## 4(x, y, z, w);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 4 make(const type* v) {return make_ ## type ## 4(v[0], v[1], v[2], v[3]);} \
+    }; \
+    template<> struct VecTraits<type ## 8> \
+    { \
+        typedef type elem_type; \
+        enum {cn=8}; \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 8 all(type v) {return make_ ## type ## 8(v, v, v, v, v, v, v, v);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 8 make(type a0, type a1, type a2, type a3, type a4, type a5, type a6, type a7) {return make_ ## type ## 8(a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7);} \
+        static __device__ __host__ __forceinline__ type ## 8 make(const type* v) {return make_ ## type ## 8(v[0], v[1], v[2], v[3], v[4], v[5], v[6], v[7]);} \
+    };
+
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(uchar)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(ushort)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(short)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(int)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(uint)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(float)
+    OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS(double)
+
+    #undef OPENCV_CUDA_IMPLEMENT_VEC_TRAITS
+
+    template<> struct VecTraits<char>
+    {
+        typedef char elem_type;
+        enum {cn=1};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char all(char v) {return v;}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char make(char x) {return x;}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char make(const char* x) {return *x;}
+    };
+    template<> struct VecTraits<schar>
+    {
+        typedef schar elem_type;
+        enum {cn=1};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ schar all(schar v) {return v;}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ schar make(schar x) {return x;}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ schar make(const schar* x) {return *x;}
+    };
+    template<> struct VecTraits<char1>
+    {
+        typedef schar elem_type;
+        enum {cn=1};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char1 all(schar v) {return make_char1(v);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char1 make(schar x) {return make_char1(x);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char1 make(const schar* v) {return make_char1(v[0]);}
+    };
+    template<> struct VecTraits<char2>
+    {
+        typedef schar elem_type;
+        enum {cn=2};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char2 all(schar v) {return make_char2(v, v);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char2 make(schar x, schar y) {return make_char2(x, y);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char2 make(const schar* v) {return make_char2(v[0], v[1]);}
+    };
+    template<> struct VecTraits<char3>
+    {
+        typedef schar elem_type;
+        enum {cn=3};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char3 all(schar v) {return make_char3(v, v, v);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char3 make(schar x, schar y, schar z) {return make_char3(x, y, z);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char3 make(const schar* v) {return make_char3(v[0], v[1], v[2]);}
+    };
+    template<> struct VecTraits<char4>
+    {
+        typedef schar elem_type;
+        enum {cn=4};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char4 all(schar v) {return make_char4(v, v, v, v);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char4 make(schar x, schar y, schar z, schar w) {return make_char4(x, y, z, w);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char4 make(const schar* v) {return make_char4(v[0], v[1], v[2], v[3]);}
+    };
+    template<> struct VecTraits<char8>
+    {
+        typedef schar elem_type;
+        enum {cn=8};
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char8 all(schar v) {return make_char8(v, v, v, v, v, v, v, v);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char8 make(schar a0, schar a1, schar a2, schar a3, schar a4, schar a5, schar a6, schar a7) {return make_char8(a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7);}
+        static __device__ __host__ __forceinline__ char8 make(const schar* v) {return make_char8(v[0], v[1], v[2], v[3], v[4], v[5], v[6], v[7]);}
+    };
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_VEC_TRAITS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/warp.hpp b/include/opencv2/core/cuda/warp.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8af7e6a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/warp.hpp
@@ -0,0 +1,139 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
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+//
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+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_DEVICE_WARP_HPP
+#define OPENCV_CUDA_DEVICE_WARP_HPP
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    struct Warp
+    {
+        enum
+        {
+            LOG_WARP_SIZE = 5,
+            WARP_SIZE     = 1 << LOG_WARP_SIZE,
+            STRIDE        = WARP_SIZE
+        };
+
+        /** \brief Returns the warp lane ID of the calling thread. */
+        static __device__ __forceinline__ unsigned int laneId()
+        {
+            unsigned int ret;
+            asm("mov.u32 %0, %%laneid;" : "=r"(ret) );
+            return ret;
+        }
+
+        template<typename It, typename T>
+        static __device__ __forceinline__ void fill(It beg, It end, const T& value)
+        {
+            for(It t = beg + laneId(); t < end; t += STRIDE)
+                *t = value;
+        }
+
+        template<typename InIt, typename OutIt>
+        static __device__ __forceinline__ OutIt copy(InIt beg, InIt end, OutIt out)
+        {
+            for(InIt t = beg + laneId(); t < end; t += STRIDE, out += STRIDE)
+                *out = *t;
+            return out;
+        }
+
+        template<typename InIt, typename OutIt, class UnOp>
+        static __device__ __forceinline__ OutIt transform(InIt beg, InIt end, OutIt out, UnOp op)
+        {
+            for(InIt t = beg + laneId(); t < end; t += STRIDE, out += STRIDE)
+                *out = op(*t);
+            return out;
+        }
+
+        template<typename InIt1, typename InIt2, typename OutIt, class BinOp>
+        static __device__ __forceinline__ OutIt transform(InIt1 beg1, InIt1 end1, InIt2 beg2, OutIt out, BinOp op)
+        {
+            unsigned int lane = laneId();
+
+            InIt1 t1 = beg1 + lane;
+            InIt2 t2 = beg2 + lane;
+            for(; t1 < end1; t1 += STRIDE, t2 += STRIDE, out += STRIDE)
+                *out = op(*t1, *t2);
+            return out;
+        }
+
+        template <class T, class BinOp>
+        static __device__ __forceinline__ T reduce(volatile T *ptr, BinOp op)
+        {
+            const unsigned int lane = laneId();
+
+            if (lane < 16)
+            {
+                T partial = ptr[lane];
+
+                ptr[lane] = partial = op(partial, ptr[lane + 16]);
+                ptr[lane] = partial = op(partial, ptr[lane + 8]);
+                ptr[lane] = partial = op(partial, ptr[lane + 4]);
+                ptr[lane] = partial = op(partial, ptr[lane + 2]);
+                ptr[lane] = partial = op(partial, ptr[lane + 1]);
+            }
+
+            return *ptr;
+        }
+
+        template<typename OutIt, typename T>
+        static __device__ __forceinline__ void yota(OutIt beg, OutIt end, T value)
+        {
+            unsigned int lane = laneId();
+            value += lane;
+
+            for(OutIt t = beg + lane; t < end; t += STRIDE, value += STRIDE)
+                *t = value;
+        }
+    };
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CUDA_DEVICE_WARP_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/warp_reduce.hpp b/include/opencv2/core/cuda/warp_reduce.hpp
new file mode 100644
index 0000000..530303d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/warp_reduce.hpp
@@ -0,0 +1,76 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_WARP_REDUCE_HPP__
+#define OPENCV_CUDA_WARP_REDUCE_HPP__
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+    template <class T>
+    __device__ __forceinline__ T warp_reduce(volatile T *ptr , const unsigned int tid = threadIdx.x)
+    {
+        const unsigned int lane = tid & 31; // index of thread in warp (0..31)
+
+        if (lane < 16)
+        {
+            T partial = ptr[tid];
+
+            ptr[tid] = partial = partial + ptr[tid + 16];
+            ptr[tid] = partial = partial + ptr[tid + 8];
+            ptr[tid] = partial = partial + ptr[tid + 4];
+            ptr[tid] = partial = partial + ptr[tid + 2];
+            ptr[tid] = partial = partial + ptr[tid + 1];
+        }
+
+        return ptr[tid - lane];
+    }
+}}} // namespace cv { namespace cuda { namespace cudev {
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CUDA_WARP_REDUCE_HPP__ */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda/warp_shuffle.hpp b/include/opencv2/core/cuda/warp_shuffle.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0da54ae
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda/warp_shuffle.hpp
@@ -0,0 +1,162 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
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+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CUDA_WARP_SHUFFLE_HPP
+#define OPENCV_CUDA_WARP_SHUFFLE_HPP
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace cuda { namespace device
+{
+#if __CUDACC_VER_MAJOR__ >= 9
+#  define __shfl(x, y, z) __shfl_sync(0xFFFFFFFFU, x, y, z)
+#  define __shfl_up(x, y, z) __shfl_up_sync(0xFFFFFFFFU, x, y, z)
+#  define __shfl_down(x, y, z) __shfl_down_sync(0xFFFFFFFFU, x, y, z)
+#endif
+    template <typename T>
+    __device__ __forceinline__ T shfl(T val, int srcLane, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        return __shfl(val, srcLane, width);
+    #else
+        return T();
+    #endif
+    }
+    __device__ __forceinline__ unsigned int shfl(unsigned int val, int srcLane, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        return (unsigned int) __shfl((int) val, srcLane, width);
+    #else
+        return 0;
+    #endif
+    }
+    __device__ __forceinline__ double shfl(double val, int srcLane, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        int lo = __double2loint(val);
+        int hi = __double2hiint(val);
+
+        lo = __shfl(lo, srcLane, width);
+        hi = __shfl(hi, srcLane, width);
+
+        return __hiloint2double(hi, lo);
+    #else
+        return 0.0;
+    #endif
+    }
+
+    template <typename T>
+    __device__ __forceinline__ T shfl_down(T val, unsigned int delta, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        return __shfl_down(val, delta, width);
+    #else
+        return T();
+    #endif
+    }
+    __device__ __forceinline__ unsigned int shfl_down(unsigned int val, unsigned int delta, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        return (unsigned int) __shfl_down((int) val, delta, width);
+    #else
+        return 0;
+    #endif
+    }
+    __device__ __forceinline__ double shfl_down(double val, unsigned int delta, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        int lo = __double2loint(val);
+        int hi = __double2hiint(val);
+
+        lo = __shfl_down(lo, delta, width);
+        hi = __shfl_down(hi, delta, width);
+
+        return __hiloint2double(hi, lo);
+    #else
+        return 0.0;
+    #endif
+    }
+
+    template <typename T>
+    __device__ __forceinline__ T shfl_up(T val, unsigned int delta, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        return __shfl_up(val, delta, width);
+    #else
+        return T();
+    #endif
+    }
+    __device__ __forceinline__ unsigned int shfl_up(unsigned int val, unsigned int delta, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        return (unsigned int) __shfl_up((int) val, delta, width);
+    #else
+        return 0;
+    #endif
+    }
+    __device__ __forceinline__ double shfl_up(double val, unsigned int delta, int width = warpSize)
+    {
+    #if defined __CUDA_ARCH__ && __CUDA_ARCH__ >= 300
+        int lo = __double2loint(val);
+        int hi = __double2hiint(val);
+
+        lo = __shfl_up(lo, delta, width);
+        hi = __shfl_up(hi, delta, width);
+
+        return __hiloint2double(hi, lo);
+    #else
+        return 0.0;
+    #endif
+    }
+}}}
+
+#  undef __shfl
+#  undef __shfl_up
+#  undef __shfl_down
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CUDA_WARP_SHUFFLE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cuda_stream_accessor.hpp b/include/opencv2/core/cuda_stream_accessor.hpp
new file mode 100644
index 0000000..deaf356
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda_stream_accessor.hpp
@@ -0,0 +1,86 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CUDA_STREAM_ACCESSOR_HPP
+#define OPENCV_CORE_CUDA_STREAM_ACCESSOR_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error cuda_stream_accessor.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+/** @file cuda_stream_accessor.hpp
+ * This is only header file that depends on CUDA Runtime API. All other headers are independent.
+ */
+
+#include <cuda_runtime.h>
+#include "opencv2/core/cuda.hpp"
+
+namespace cv
+{
+    namespace cuda
+    {
+
+//! @addtogroup cudacore_struct
+//! @{
+
+        /** @brief Class that enables getting cudaStream_t from cuda::Stream
+         */
+        struct StreamAccessor
+        {
+            CV_EXPORTS static cudaStream_t getStream(const Stream& stream);
+            CV_EXPORTS static Stream wrapStream(cudaStream_t stream);
+        };
+
+        /** @brief Class that enables getting cudaEvent_t from cuda::Event
+         */
+        struct EventAccessor
+        {
+            CV_EXPORTS static cudaEvent_t getEvent(const Event& event);
+            CV_EXPORTS static Event wrapEvent(cudaEvent_t event);
+        };
+
+//! @}
+
+    }
+}
+
+#endif /* OPENCV_CORE_CUDA_STREAM_ACCESSOR_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cuda_types.hpp b/include/opencv2/core/cuda_types.hpp
new file mode 100644
index 0000000..45dc2ca
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cuda_types.hpp
@@ -0,0 +1,144 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
+//
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+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CUDA_TYPES_HPP
+#define OPENCV_CORE_CUDA_TYPES_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error cuda_types.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#if defined(__OPENCV_BUILD) && defined(__clang__)
+#pragma clang diagnostic ignored "-Winconsistent-missing-override"
+#endif
+#if defined(__OPENCV_BUILD) && defined(__GNUC__) && __GNUC__ >= 5
+#pragma GCC diagnostic ignored "-Wsuggest-override"
+#endif
+
+/** @file
+ * @deprecated Use @ref cudev instead.
+ */
+
+//! @cond IGNORED
+
+#ifdef __CUDACC__
+    #define __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ __host__ __device__ __forceinline__
+#else
+    #define __CV_CUDA_HOST_DEVICE__
+#endif
+
+namespace cv
+{
+    namespace cuda
+    {
+
+        // Simple lightweight structures that encapsulates information about an image on device.
+        // It is intended to pass to nvcc-compiled code. GpuMat depends on headers that nvcc can't compile
+
+        template <typename T> struct DevPtr
+        {
+            typedef T elem_type;
+            typedef int index_type;
+
+            enum { elem_size = sizeof(elem_type) };
+
+            T* data;
+
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ DevPtr() : data(0) {}
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ DevPtr(T* data_) : data(data_) {}
+
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ size_t elemSize() const { return elem_size; }
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ operator       T*()       { return data; }
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ operator const T*() const { return data; }
+        };
+
+        template <typename T> struct PtrSz : public DevPtr<T>
+        {
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ PtrSz() : size(0) {}
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ PtrSz(T* data_, size_t size_) : DevPtr<T>(data_), size(size_) {}
+
+            size_t size;
+        };
+
+        template <typename T> struct PtrStep : public DevPtr<T>
+        {
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ PtrStep() : step(0) {}
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ PtrStep(T* data_, size_t step_) : DevPtr<T>(data_), step(step_) {}
+
+            size_t step;
+
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__       T* ptr(int y = 0)       { return (      T*)( (      char*)DevPtr<T>::data + y * step); }
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ const T* ptr(int y = 0) const { return (const T*)( (const char*)DevPtr<T>::data + y * step); }
+
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__       T& operator ()(int y, int x)       { return ptr(y)[x]; }
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ const T& operator ()(int y, int x) const { return ptr(y)[x]; }
+        };
+
+        template <typename T> struct PtrStepSz : public PtrStep<T>
+        {
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ PtrStepSz() : cols(0), rows(0) {}
+            __CV_CUDA_HOST_DEVICE__ PtrStepSz(int rows_, int cols_, T* data_, size_t step_)
+                : PtrStep<T>(data_, step_), cols(cols_), rows(rows_) {}
+
+            template <typename U>
+            explicit PtrStepSz(const PtrStepSz<U>& d) : PtrStep<T>((T*)d.data, d.step), cols(d.cols), rows(d.rows){}
+
+            int cols;
+            int rows;
+        };
+
+        typedef PtrStepSz<unsigned char> PtrStepSzb;
+        typedef PtrStepSz<unsigned short> PtrStepSzus;
+        typedef PtrStepSz<float> PtrStepSzf;
+        typedef PtrStepSz<int> PtrStepSzi;
+
+        typedef PtrStep<unsigned char> PtrStepb;
+        typedef PtrStep<unsigned short> PtrStepus;
+        typedef PtrStep<float> PtrStepf;
+        typedef PtrStep<int> PtrStepi;
+
+    }
+}
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CORE_CUDA_TYPES_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/cv_cpu_dispatch.h b/include/opencv2/core/cv_cpu_dispatch.h
new file mode 100644
index 0000000..483cc8f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cv_cpu_dispatch.h
@@ -0,0 +1,321 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#if defined __OPENCV_BUILD \
+
+#include "cv_cpu_config.h"
+#include "cv_cpu_helper.h"
+
+#ifdef CV_CPU_DISPATCH_MODE
+#define CV_CPU_OPTIMIZATION_NAMESPACE __CV_CAT(opt_, CV_CPU_DISPATCH_MODE)
+#define CV_CPU_OPTIMIZATION_NAMESPACE_BEGIN namespace __CV_CAT(opt_, CV_CPU_DISPATCH_MODE) {
+#define CV_CPU_OPTIMIZATION_NAMESPACE_END }
+#else
+#define CV_CPU_OPTIMIZATION_NAMESPACE cpu_baseline
+#define CV_CPU_OPTIMIZATION_NAMESPACE_BEGIN namespace cpu_baseline {
+#define CV_CPU_OPTIMIZATION_NAMESPACE_END }
+#define CV_CPU_BASELINE_MODE 1
+#endif
+
+
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_END(fn, args, mode, ...)  /* done */
+#define __CV_CPU_DISPATCH(fn, args, mode, ...) __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+#define __CV_CPU_DISPATCH_EXPAND(fn, args, ...) __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH(fn, args, __VA_ARGS__))
+#define CV_CPU_DISPATCH(fn, args, ...) __CV_CPU_DISPATCH_EXPAND(fn, args, __VA_ARGS__, END) // expand macros
+
+
+#if defined CV_ENABLE_INTRINSICS \
+    && !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION \
+    && !defined __CUDACC__ /* do not include SSE/AVX/NEON headers for NVCC compiler */ \
+
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_SSE2
+#  include <emmintrin.h>
+#  define CV_MMX 1
+#  define CV_SSE 1
+#  define CV_SSE2 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_SSE3
+#  include <pmmintrin.h>
+#  define CV_SSE3 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_SSSE3
+#  include <tmmintrin.h>
+#  define CV_SSSE3 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_SSE4_1
+#  include <smmintrin.h>
+#  define CV_SSE4_1 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_SSE4_2
+#  include <nmmintrin.h>
+#  define CV_SSE4_2 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_POPCNT
+#  ifdef _MSC_VER
+#    include <nmmintrin.h>
+#    if defined(_M_X64)
+#      define CV_POPCNT_U64 _mm_popcnt_u64
+#    endif
+#    define CV_POPCNT_U32 _mm_popcnt_u32
+#  else
+#    include <popcntintrin.h>
+#    if defined(__x86_64__)
+#      define CV_POPCNT_U64 __builtin_popcountll
+#    endif
+#    define CV_POPCNT_U32 __builtin_popcount
+#  endif
+#  define CV_POPCNT 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX
+#  include <immintrin.h>
+#  define CV_AVX 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_FP16
+#  if defined(__arm__) || defined(__aarch64__) || defined(_M_ARM)
+#    include <arm_neon.h>
+#  else
+#    include <immintrin.h>
+#  endif
+#  define CV_FP16 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX2
+#  include <immintrin.h>
+#  define CV_AVX2 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX_512F
+#  include <immintrin.h>
+#  define CV_AVX_512F 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_COMMON
+#  define CV_AVX512_COMMON 1
+#  define CV_AVX_512CD 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_KNL
+#  define CV_AVX512_KNL 1
+#  define CV_AVX_512ER 1
+#  define CV_AVX_512PF 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_KNM
+#  define CV_AVX512_KNM 1
+#  define CV_AVX_5124FMAPS 1
+#  define CV_AVX_5124VNNIW 1
+#  define CV_AVX_512VPOPCNTDQ 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_SKX
+#  define CV_AVX512_SKX 1
+#  define CV_AVX_512VL 1
+#  define CV_AVX_512BW 1
+#  define CV_AVX_512DQ 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_CNL
+#  define CV_AVX512_CNL 1
+#  define CV_AVX_512IFMA 1
+#  define CV_AVX_512VBMI 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_CEL
+#  define CV_AVX512_CEL 1
+#  define CV_AVX_512VNNI 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_AVX512_ICL
+#  define CV_AVX512_ICL 1
+#  define CV_AVX_512VBMI2 1
+#  define CV_AVX_512BITALG 1
+#  define CV_AVX_512VPOPCNTDQ 1
+#endif
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_FMA3
+#  define CV_FMA3 1
+#endif
+
+#if defined _WIN32 && defined(_M_ARM)
+# include <Intrin.h>
+# include <arm_neon.h>
+# define CV_NEON 1
+#elif defined(__ARM_NEON__) || (defined (__ARM_NEON) && defined(__aarch64__))
+#  include <arm_neon.h>
+#  define CV_NEON 1
+#endif
+
+#if defined(__ARM_NEON__) || defined(__aarch64__)
+#  include <arm_neon.h>
+#endif
+
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_VSX
+#  include <altivec.h>
+#  undef vector
+#  undef pixel
+#  undef bool
+#  define CV_VSX 1
+#endif
+
+#ifdef CV_CPU_COMPILE_VSX3
+#  define CV_VSX3 1
+#endif
+
+#endif // CV_ENABLE_INTRINSICS && !CV_DISABLE_OPTIMIZATION && !__CUDACC__
+
+#if defined CV_CPU_COMPILE_AVX && !defined CV_CPU_BASELINE_COMPILE_AVX
+struct VZeroUpperGuard {
+#ifdef __GNUC__
+    __attribute__((always_inline))
+#endif
+    inline VZeroUpperGuard() { _mm256_zeroupper(); }
+#ifdef __GNUC__
+    __attribute__((always_inline))
+#endif
+    inline ~VZeroUpperGuard() { _mm256_zeroupper(); }
+};
+#define __CV_AVX_GUARD VZeroUpperGuard __vzeroupper_guard; CV_UNUSED(__vzeroupper_guard);
+#endif
+
+#ifdef __CV_AVX_GUARD
+#define CV_AVX_GUARD __CV_AVX_GUARD
+#else
+#define CV_AVX_GUARD
+#endif
+
+#endif // __OPENCV_BUILD
+
+
+
+#if !defined __OPENCV_BUILD /* Compatibility code */ \
+    && !defined __CUDACC__ /* do not include SSE/AVX/NEON headers for NVCC compiler */
+#if defined __SSE2__ || defined _M_X64 || (defined _M_IX86_FP && _M_IX86_FP >= 2)
+#  include <emmintrin.h>
+#  define CV_MMX 1
+#  define CV_SSE 1
+#  define CV_SSE2 1
+#elif defined _WIN32 && defined(_M_ARM)
+# include <Intrin.h>
+# include <arm_neon.h>
+# define CV_NEON 1
+#elif defined(__ARM_NEON__) || (defined (__ARM_NEON) && defined(__aarch64__))
+#  include <arm_neon.h>
+#  define CV_NEON 1
+#elif defined(__VSX__) && defined(__PPC64__) && defined(__LITTLE_ENDIAN__)
+#  include <altivec.h>
+#  undef vector
+#  undef pixel
+#  undef bool
+#  define CV_VSX 1
+#endif
+
+#endif // !__OPENCV_BUILD && !__CUDACC (Compatibility code)
+
+
+
+#ifndef CV_MMX
+#  define CV_MMX 0
+#endif
+#ifndef CV_SSE
+#  define CV_SSE 0
+#endif
+#ifndef CV_SSE2
+#  define CV_SSE2 0
+#endif
+#ifndef CV_SSE3
+#  define CV_SSE3 0
+#endif
+#ifndef CV_SSSE3
+#  define CV_SSSE3 0
+#endif
+#ifndef CV_SSE4_1
+#  define CV_SSE4_1 0
+#endif
+#ifndef CV_SSE4_2
+#  define CV_SSE4_2 0
+#endif
+#ifndef CV_POPCNT
+#  define CV_POPCNT 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX
+#  define CV_AVX 0
+#endif
+#ifndef CV_FP16
+#  define CV_FP16 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX2
+#  define CV_AVX2 0
+#endif
+#ifndef CV_FMA3
+#  define CV_FMA3 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512F
+#  define CV_AVX_512F 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512BW
+#  define CV_AVX_512BW 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512CD
+#  define CV_AVX_512CD 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512DQ
+#  define CV_AVX_512DQ 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512ER
+#  define CV_AVX_512ER 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512IFMA
+#  define CV_AVX_512IFMA 0
+#endif
+#define CV_AVX_512IFMA512 CV_AVX_512IFMA // deprecated
+#ifndef CV_AVX_512PF
+#  define CV_AVX_512PF 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512VBMI
+#  define CV_AVX_512VBMI 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512VL
+#  define CV_AVX_512VL 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_5124FMAPS
+#  define CV_AVX_5124FMAPS 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_5124VNNIW
+#  define CV_AVX_5124VNNIW 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512VPOPCNTDQ
+#  define CV_AVX_512VPOPCNTDQ 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512VNNI
+#  define CV_AVX_512VNNI 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512VBMI2
+#  define CV_AVX_512VBMI2 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX_512BITALG
+#  define CV_AVX_512BITALG 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_COMMON
+#  define CV_AVX512_COMMON 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_KNL
+#  define CV_AVX512_KNL 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_KNM
+#  define CV_AVX512_KNM 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_SKX
+#  define CV_AVX512_SKX 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_CNL
+#  define CV_AVX512_CNL 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_CEL
+#  define CV_AVX512_CEL 0
+#endif
+#ifndef CV_AVX512_ICL
+#  define CV_AVX512_ICL 0
+#endif
+
+#ifndef CV_NEON
+#  define CV_NEON 0
+#endif
+
+#ifndef CV_VSX
+#  define CV_VSX 0
+#endif
+
+#ifndef CV_VSX3
+#  define CV_VSX3 0
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/cv_cpu_helper.h b/include/opencv2/core/cv_cpu_helper.h
new file mode 100644
index 0000000..90e0e9b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cv_cpu_helper.h
@@ -0,0 +1,466 @@
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_SSE
+#  define CV_TRY_SSE 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE 1
+#  define CV_CPU_CALL_SSE(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE_(fn, args) return (opt_SSE::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_SSE
+#  define CV_TRY_SSE 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE))
+#  define CV_CPU_CALL_SSE(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE) return (opt_SSE::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE) return (opt_SSE::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_SSE 0
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE 0
+#  define CV_CPU_CALL_SSE(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_SSE(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_SSE(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_SSE2
+#  define CV_TRY_SSE2 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE2 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE2 1
+#  define CV_CPU_CALL_SSE2(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE2_(fn, args) return (opt_SSE2::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_SSE2
+#  define CV_TRY_SSE2 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE2 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE2 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE2))
+#  define CV_CPU_CALL_SSE2(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE2) return (opt_SSE2::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE2_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE2) return (opt_SSE2::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_SSE2 0
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE2 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE2 0
+#  define CV_CPU_CALL_SSE2(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE2_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_SSE2(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_SSE2(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_SSE3
+#  define CV_TRY_SSE3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE3 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE3 1
+#  define CV_CPU_CALL_SSE3(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE3_(fn, args) return (opt_SSE3::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_SSE3
+#  define CV_TRY_SSE3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE3 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE3))
+#  define CV_CPU_CALL_SSE3(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE3) return (opt_SSE3::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE3_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE3) return (opt_SSE3::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_SSE3 0
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE3 0
+#  define CV_CPU_CALL_SSE3(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE3_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_SSE3(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_SSE3(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_SSSE3
+#  define CV_TRY_SSSE3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSSE3 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSSE3 1
+#  define CV_CPU_CALL_SSSE3(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSSE3_(fn, args) return (opt_SSSE3::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_SSSE3
+#  define CV_TRY_SSSE3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSSE3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSSE3 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSSE3))
+#  define CV_CPU_CALL_SSSE3(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSSE3) return (opt_SSSE3::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSSE3_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSSE3) return (opt_SSSE3::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_SSSE3 0
+#  define CV_CPU_FORCE_SSSE3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSSE3 0
+#  define CV_CPU_CALL_SSSE3(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSSE3_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_SSSE3(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_SSSE3(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_SSE4_1
+#  define CV_TRY_SSE4_1 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE4_1 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_1 1
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_1(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_1_(fn, args) return (opt_SSE4_1::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_SSE4_1
+#  define CV_TRY_SSE4_1 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE4_1 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_1 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE4_1))
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_1(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_1) return (opt_SSE4_1::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_1_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_1) return (opt_SSE4_1::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_SSE4_1 0
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE4_1 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_1 0
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_1(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_1_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_SSE4_1(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_SSE4_1(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_SSE4_2
+#  define CV_TRY_SSE4_2 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE4_2 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_2 1
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_2(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_2_(fn, args) return (opt_SSE4_2::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_SSE4_2
+#  define CV_TRY_SSE4_2 1
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE4_2 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_2 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE4_2))
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_2(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_2) return (opt_SSE4_2::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_2_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_2) return (opt_SSE4_2::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_SSE4_2 0
+#  define CV_CPU_FORCE_SSE4_2 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_SSE4_2 0
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_2(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_SSE4_2_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_SSE4_2(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_SSE4_2(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_POPCNT
+#  define CV_TRY_POPCNT 1
+#  define CV_CPU_FORCE_POPCNT 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_POPCNT 1
+#  define CV_CPU_CALL_POPCNT(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_POPCNT_(fn, args) return (opt_POPCNT::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_POPCNT
+#  define CV_TRY_POPCNT 1
+#  define CV_CPU_FORCE_POPCNT 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_POPCNT (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_POPCNT))
+#  define CV_CPU_CALL_POPCNT(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_POPCNT) return (opt_POPCNT::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_POPCNT_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_POPCNT) return (opt_POPCNT::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_POPCNT 0
+#  define CV_CPU_FORCE_POPCNT 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_POPCNT 0
+#  define CV_CPU_CALL_POPCNT(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_POPCNT_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_POPCNT(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_POPCNT(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX
+#  define CV_TRY_AVX 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_(fn, args) return (opt_AVX::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX
+#  define CV_TRY_AVX 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX) return (opt_AVX::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX) return (opt_AVX::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_FP16
+#  define CV_TRY_FP16 1
+#  define CV_CPU_FORCE_FP16 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_FP16 1
+#  define CV_CPU_CALL_FP16(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_FP16_(fn, args) return (opt_FP16::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_FP16
+#  define CV_TRY_FP16 1
+#  define CV_CPU_FORCE_FP16 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_FP16 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_FP16))
+#  define CV_CPU_CALL_FP16(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_FP16) return (opt_FP16::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_FP16_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_FP16) return (opt_FP16::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_FP16 0
+#  define CV_CPU_FORCE_FP16 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_FP16 0
+#  define CV_CPU_CALL_FP16(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_FP16_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_FP16(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_FP16(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX2
+#  define CV_TRY_AVX2 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX2 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX2 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX2(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX2_(fn, args) return (opt_AVX2::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX2
+#  define CV_TRY_AVX2 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX2 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX2 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX2))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX2(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX2) return (opt_AVX2::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX2_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX2) return (opt_AVX2::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX2 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX2 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX2 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX2(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX2_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX2(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX2(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_FMA3
+#  define CV_TRY_FMA3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_FMA3 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_FMA3 1
+#  define CV_CPU_CALL_FMA3(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_FMA3_(fn, args) return (opt_FMA3::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_FMA3
+#  define CV_TRY_FMA3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_FMA3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_FMA3 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_FMA3))
+#  define CV_CPU_CALL_FMA3(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_FMA3) return (opt_FMA3::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_FMA3_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_FMA3) return (opt_FMA3::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_FMA3 0
+#  define CV_CPU_FORCE_FMA3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_FMA3 0
+#  define CV_CPU_CALL_FMA3(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_FMA3_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_FMA3(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_FMA3(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX_512F
+#  define CV_TRY_AVX_512F 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX_512F 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX_512F 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_512F(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_512F_(fn, args) return (opt_AVX_512F::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX_512F
+#  define CV_TRY_AVX_512F 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX_512F 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX_512F (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX_512F))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_512F(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX_512F) return (opt_AVX_512F::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_512F_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX_512F) return (opt_AVX_512F::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX_512F 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX_512F 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX_512F 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_512F(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX_512F_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX_512F(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX_512F(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_COMMON
+#  define CV_TRY_AVX512_COMMON 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_COMMON 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_COMMON 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON_(fn, args) return (opt_AVX512_COMMON::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_COMMON
+#  define CV_TRY_AVX512_COMMON 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_COMMON 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_COMMON (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_COMMON))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_COMMON) return (opt_AVX512_COMMON::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_COMMON) return (opt_AVX512_COMMON::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_COMMON 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_COMMON 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_COMMON 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_COMMON(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_COMMON(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_KNL
+#  define CV_TRY_AVX512_KNL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_KNL 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNL 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNL(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNL_(fn, args) return (opt_AVX512_KNL::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_KNL
+#  define CV_TRY_AVX512_KNL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_KNL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNL (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_KNL))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNL(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNL) return (opt_AVX512_KNL::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNL_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNL) return (opt_AVX512_KNL::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_KNL 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_KNL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNL 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNL(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNL_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_KNL(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_KNL(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_KNM
+#  define CV_TRY_AVX512_KNM 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_KNM 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNM 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNM(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNM_(fn, args) return (opt_AVX512_KNM::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_KNM
+#  define CV_TRY_AVX512_KNM 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_KNM 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNM (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_KNM))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNM(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNM) return (opt_AVX512_KNM::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNM_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNM) return (opt_AVX512_KNM::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_KNM 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_KNM 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_KNM 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNM(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_KNM_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_KNM(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_KNM(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_SKX
+#  define CV_TRY_AVX512_SKX 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_SKX 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_SKX 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_SKX(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_SKX_(fn, args) return (opt_AVX512_SKX::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_SKX
+#  define CV_TRY_AVX512_SKX 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_SKX 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_SKX (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_SKX))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_SKX(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_SKX) return (opt_AVX512_SKX::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_SKX_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_SKX) return (opt_AVX512_SKX::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_SKX 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_SKX 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_SKX 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_SKX(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_SKX_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_SKX(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_SKX(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_CNL
+#  define CV_TRY_AVX512_CNL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_CNL 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CNL 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CNL(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CNL_(fn, args) return (opt_AVX512_CNL::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_CNL
+#  define CV_TRY_AVX512_CNL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_CNL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CNL (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_CNL))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CNL(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CNL) return (opt_AVX512_CNL::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CNL_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CNL) return (opt_AVX512_CNL::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_CNL 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_CNL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CNL 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CNL(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CNL_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_CNL(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_CNL(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_CEL
+#  define CV_TRY_AVX512_CEL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_CEL 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CEL 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CEL(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CEL_(fn, args) return (opt_AVX512_CEL::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_CEL
+#  define CV_TRY_AVX512_CEL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_CEL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CEL (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_CEL))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CEL(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CEL) return (opt_AVX512_CEL::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CEL_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CEL) return (opt_AVX512_CEL::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_CEL 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_CEL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_CEL 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CEL(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_CEL_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_CEL(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_CEL(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_AVX512_ICL
+#  define CV_TRY_AVX512_ICL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_ICL 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_ICL 1
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_ICL(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_ICL_(fn, args) return (opt_AVX512_ICL::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_AVX512_ICL
+#  define CV_TRY_AVX512_ICL 1
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_ICL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_ICL (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX512_ICL))
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_ICL(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_ICL) return (opt_AVX512_ICL::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_ICL_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_ICL) return (opt_AVX512_ICL::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_AVX512_ICL 0
+#  define CV_CPU_FORCE_AVX512_ICL 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_AVX512_ICL 0
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_ICL(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_AVX512_ICL_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_AVX512_ICL(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_AVX512_ICL(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_NEON
+#  define CV_TRY_NEON 1
+#  define CV_CPU_FORCE_NEON 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_NEON 1
+#  define CV_CPU_CALL_NEON(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_NEON_(fn, args) return (opt_NEON::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_NEON
+#  define CV_TRY_NEON 1
+#  define CV_CPU_FORCE_NEON 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_NEON (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_NEON))
+#  define CV_CPU_CALL_NEON(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_NEON) return (opt_NEON::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_NEON_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_NEON) return (opt_NEON::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_NEON 0
+#  define CV_CPU_FORCE_NEON 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_NEON 0
+#  define CV_CPU_CALL_NEON(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_NEON_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_NEON(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_NEON(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_VSX
+#  define CV_TRY_VSX 1
+#  define CV_CPU_FORCE_VSX 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX 1
+#  define CV_CPU_CALL_VSX(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_VSX_(fn, args) return (opt_VSX::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_VSX
+#  define CV_TRY_VSX 1
+#  define CV_CPU_FORCE_VSX 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_VSX))
+#  define CV_CPU_CALL_VSX(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX) return (opt_VSX::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_VSX_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX) return (opt_VSX::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_VSX 0
+#  define CV_CPU_FORCE_VSX 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX 0
+#  define CV_CPU_CALL_VSX(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_VSX_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_VSX(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_VSX(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#if !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_COMPILE_VSX3
+#  define CV_TRY_VSX3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_VSX3 1
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX3 1
+#  define CV_CPU_CALL_VSX3(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_VSX3_(fn, args) return (opt_VSX3::fn args)
+#elif !defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION && defined CV_ENABLE_INTRINSICS && defined CV_CPU_DISPATCH_COMPILE_VSX3
+#  define CV_TRY_VSX3 1
+#  define CV_CPU_FORCE_VSX3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX3 (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_VSX3))
+#  define CV_CPU_CALL_VSX3(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX3) return (opt_VSX3::fn args)
+#  define CV_CPU_CALL_VSX3_(fn, args) if (CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX3) return (opt_VSX3::fn args)
+#else
+#  define CV_TRY_VSX3 0
+#  define CV_CPU_FORCE_VSX3 0
+#  define CV_CPU_HAS_SUPPORT_VSX3 0
+#  define CV_CPU_CALL_VSX3(fn, args)
+#  define CV_CPU_CALL_VSX3_(fn, args)
+#endif
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_VSX3(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_VSX3(fn, args); __CV_EXPAND(__CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_ ## mode(fn, args, __VA_ARGS__))
+
+#define CV_CPU_CALL_BASELINE(fn, args) return (cpu_baseline::fn args)
+#define __CV_CPU_DISPATCH_CHAIN_BASELINE(fn, args, mode, ...)  CV_CPU_CALL_BASELINE(fn, args) /* last in sequence */
diff --git a/include/opencv2/core/cvdef.h b/include/opencv2/core/cvdef.h
new file mode 100644
index 0000000..ae5b096
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cvdef.h
@@ -0,0 +1,881 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CVDEF_H
+#define OPENCV_CORE_CVDEF_H
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+#if !defined CV_DOXYGEN && !defined CV_IGNORE_DEBUG_BUILD_GUARD
+#if (defined(_MSC_VER) && (defined(DEBUG) || defined(_DEBUG))) || \
+    (defined(_GLIBCXX_DEBUG) || defined(_GLIBCXX_DEBUG_PEDANTIC))
+// Guard to prevent using of binary incompatible binaries / runtimes
+// https://github.com/opencv/opencv/pull/9161
+#define CV__DEBUG_NS_BEGIN namespace debug_build_guard {
+#define CV__DEBUG_NS_END }
+namespace cv { namespace debug_build_guard { } using namespace debug_build_guard; }
+#endif
+#endif
+
+#ifndef CV__DEBUG_NS_BEGIN
+#define CV__DEBUG_NS_BEGIN
+#define CV__DEBUG_NS_END
+#endif
+
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#include "cvconfig.h"
+#endif
+
+#ifndef __CV_EXPAND
+#define __CV_EXPAND(x) x
+#endif
+
+#ifndef __CV_CAT
+#define __CV_CAT__(x, y) x ## y
+#define __CV_CAT_(x, y) __CV_CAT__(x, y)
+#define __CV_CAT(x, y) __CV_CAT_(x, y)
+#endif
+
+#define __CV_VA_NUM_ARGS_HELPER(_1, _2, _3, _4, _5, _6, _7, _8, _9, _10, N, ...) N
+#define __CV_VA_NUM_ARGS(...) __CV_EXPAND(__CV_VA_NUM_ARGS_HELPER(__VA_ARGS__, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0))
+
+#if defined __GNUC__
+#define CV_Func __func__
+#elif defined _MSC_VER
+#define CV_Func __FUNCTION__
+#else
+#define CV_Func ""
+#endif
+
+//! @cond IGNORED
+
+//////////////// static assert /////////////////
+#define CVAUX_CONCAT_EXP(a, b) a##b
+#define CVAUX_CONCAT(a, b) CVAUX_CONCAT_EXP(a,b)
+
+#if defined(__clang__)
+#  ifndef __has_extension
+#    define __has_extension __has_feature /* compatibility, for older versions of clang */
+#  endif
+#  if __has_extension(cxx_static_assert)
+#    define CV_StaticAssert(condition, reason)    static_assert((condition), reason " " #condition)
+#  elif __has_extension(c_static_assert)
+#    define CV_StaticAssert(condition, reason)    _Static_assert((condition), reason " " #condition)
+#  endif
+#elif defined(__GNUC__)
+#  if (defined(__GXX_EXPERIMENTAL_CXX0X__) || __cplusplus >= 201103L)
+#    define CV_StaticAssert(condition, reason)    static_assert((condition), reason " " #condition)
+#  endif
+#elif defined(_MSC_VER)
+#  if _MSC_VER >= 1600 /* MSVC 10 */
+#    define CV_StaticAssert(condition, reason)    static_assert((condition), reason " " #condition)
+#  endif
+#endif
+#ifndef CV_StaticAssert
+#  if !defined(__clang__) && defined(__GNUC__) && (__GNUC__*100 + __GNUC_MINOR__ > 302)
+#    define CV_StaticAssert(condition, reason) ({ extern int __attribute__((error("CV_StaticAssert: " reason " " #condition))) CV_StaticAssert(); ((condition) ? 0 : CV_StaticAssert()); })
+#  else
+     template <bool x> struct CV_StaticAssert_failed;
+     template <> struct CV_StaticAssert_failed<true> { enum { val = 1 }; };
+     template<int x> struct CV_StaticAssert_test {};
+#    define CV_StaticAssert(condition, reason)\
+       typedef cv::CV_StaticAssert_test< sizeof(cv::CV_StaticAssert_failed< static_cast<bool>(condition) >) > CVAUX_CONCAT(CV_StaticAssert_failed_at_, __LINE__)
+#  endif
+#endif
+
+// Suppress warning "-Wdeprecated-declarations" / C4996
+#if defined(_MSC_VER)
+    #define CV_DO_PRAGMA(x) __pragma(x)
+#elif defined(__GNUC__)
+    #define CV_DO_PRAGMA(x) _Pragma (#x)
+#else
+    #define CV_DO_PRAGMA(x)
+#endif
+
+#ifdef _MSC_VER
+#define CV_SUPPRESS_DEPRECATED_START \
+    CV_DO_PRAGMA(warning(push)) \
+    CV_DO_PRAGMA(warning(disable: 4996))
+#define CV_SUPPRESS_DEPRECATED_END CV_DO_PRAGMA(warning(pop))
+#elif defined (__clang__) || ((__GNUC__)  && (__GNUC__*100 + __GNUC_MINOR__ > 405))
+#define CV_SUPPRESS_DEPRECATED_START \
+    CV_DO_PRAGMA(GCC diagnostic push) \
+    CV_DO_PRAGMA(GCC diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations")
+#define CV_SUPPRESS_DEPRECATED_END CV_DO_PRAGMA(GCC diagnostic pop)
+#else
+#define CV_SUPPRESS_DEPRECATED_START
+#define CV_SUPPRESS_DEPRECATED_END
+#endif
+
+#define CV_UNUSED(name) (void)name
+
+//! @endcond
+
+// undef problematic defines sometimes defined by system headers (windows.h in particular)
+#undef small
+#undef min
+#undef max
+#undef abs
+#undef Complex
+
+#include <limits.h>
+#include "opencv2/core/hal/interface.h"
+
+#if defined __ICL
+#  define CV_ICC   __ICL
+#elif defined __ICC
+#  define CV_ICC   __ICC
+#elif defined __ECL
+#  define CV_ICC   __ECL
+#elif defined __ECC
+#  define CV_ICC   __ECC
+#elif defined __INTEL_COMPILER
+#  define CV_ICC   __INTEL_COMPILER
+#endif
+
+#ifndef CV_INLINE
+#  if defined __cplusplus
+#    define CV_INLINE static inline
+#  elif defined _MSC_VER
+#    define CV_INLINE __inline
+#  else
+#    define CV_INLINE static
+#  endif
+#endif
+
+#ifndef CV_ALWAYS_INLINE
+#if defined(__GNUC__) && (__GNUC__ > 3 || (__GNUC__ == 3 && __GNUC_MINOR__ >= 1))
+#define CV_ALWAYS_INLINE inline __attribute__((always_inline))
+#elif defined(_MSC_VER)
+#define CV_ALWAYS_INLINE __forceinline
+#else
+#define CV_ALWAYS_INLINE inline
+#endif
+#endif
+
+#if defined CV_DISABLE_OPTIMIZATION || (defined CV_ICC && !defined CV_ENABLE_UNROLLED)
+#  define CV_ENABLE_UNROLLED 0
+#else
+#  define CV_ENABLE_UNROLLED 1
+#endif
+
+#ifdef __GNUC__
+#  define CV_DECL_ALIGNED(x) __attribute__ ((aligned (x)))
+#elif defined _MSC_VER
+#  define CV_DECL_ALIGNED(x) __declspec(align(x))
+#else
+#  define CV_DECL_ALIGNED(x)
+#endif
+
+/* CPU features and intrinsics support */
+#define CV_CPU_NONE             0
+#define CV_CPU_MMX              1
+#define CV_CPU_SSE              2
+#define CV_CPU_SSE2             3
+#define CV_CPU_SSE3             4
+#define CV_CPU_SSSE3            5
+#define CV_CPU_SSE4_1           6
+#define CV_CPU_SSE4_2           7
+#define CV_CPU_POPCNT           8
+#define CV_CPU_FP16             9
+#define CV_CPU_AVX              10
+#define CV_CPU_AVX2             11
+#define CV_CPU_FMA3             12
+
+#define CV_CPU_AVX_512F         13
+#define CV_CPU_AVX_512BW        14
+#define CV_CPU_AVX_512CD        15
+#define CV_CPU_AVX_512DQ        16
+#define CV_CPU_AVX_512ER        17
+#define CV_CPU_AVX_512IFMA512   18 // deprecated
+#define CV_CPU_AVX_512IFMA      18
+#define CV_CPU_AVX_512PF        19
+#define CV_CPU_AVX_512VBMI      20
+#define CV_CPU_AVX_512VL        21
+#define CV_CPU_AVX_512VBMI2     22
+#define CV_CPU_AVX_512VNNI      23
+#define CV_CPU_AVX_512BITALG    24
+#define CV_CPU_AVX_512VPOPCNTDQ 25
+#define CV_CPU_AVX_5124VNNIW    26
+#define CV_CPU_AVX_5124FMAPS    27
+
+#define CV_CPU_NEON             100
+
+#define CV_CPU_VSX              200
+#define CV_CPU_VSX3             201
+
+// CPU features groups
+#define CV_CPU_AVX512_SKX       256
+#define CV_CPU_AVX512_COMMON    257
+#define CV_CPU_AVX512_KNL       258
+#define CV_CPU_AVX512_KNM       259
+#define CV_CPU_AVX512_CNL       260
+#define CV_CPU_AVX512_CEL       261
+#define CV_CPU_AVX512_ICL       262
+
+// when adding to this list remember to update the following enum
+#define CV_HARDWARE_MAX_FEATURE 512
+
+/** @brief Available CPU features.
+*/
+enum CpuFeatures {
+    CPU_MMX             = 1,
+    CPU_SSE             = 2,
+    CPU_SSE2            = 3,
+    CPU_SSE3            = 4,
+    CPU_SSSE3           = 5,
+    CPU_SSE4_1          = 6,
+    CPU_SSE4_2          = 7,
+    CPU_POPCNT          = 8,
+    CPU_FP16            = 9,
+    CPU_AVX             = 10,
+    CPU_AVX2            = 11,
+    CPU_FMA3            = 12,
+
+    CPU_AVX_512F        = 13,
+    CPU_AVX_512BW       = 14,
+    CPU_AVX_512CD       = 15,
+    CPU_AVX_512DQ       = 16,
+    CPU_AVX_512ER       = 17,
+    CPU_AVX_512IFMA512  = 18, // deprecated
+    CPU_AVX_512IFMA     = 18,
+    CPU_AVX_512PF       = 19,
+    CPU_AVX_512VBMI     = 20,
+    CPU_AVX_512VL       = 21,
+    CPU_AVX_512VBMI2    = 22,
+    CPU_AVX_512VNNI     = 23,
+    CPU_AVX_512BITALG   = 24,
+    CPU_AVX_512VPOPCNTDQ= 25,
+    CPU_AVX_5124VNNIW   = 26,
+    CPU_AVX_5124FMAPS   = 27,
+
+    CPU_NEON            = 100,
+
+    CPU_VSX             = 200,
+    CPU_VSX3            = 201,
+
+    CPU_AVX512_SKX      = 256, //!< Skylake-X with AVX-512F/CD/BW/DQ/VL
+    CPU_AVX512_COMMON   = 257, //!< Common instructions AVX-512F/CD for all CPUs that support AVX-512
+    CPU_AVX512_KNL      = 258, //!< Knights Landing with AVX-512F/CD/ER/PF
+    CPU_AVX512_KNM      = 259, //!< Knights Mill with AVX-512F/CD/ER/PF/4FMAPS/4VNNIW/VPOPCNTDQ
+    CPU_AVX512_CNL      = 260, //!< Cannon Lake with AVX-512F/CD/BW/DQ/VL/IFMA/VBMI
+    CPU_AVX512_CEL      = 261, //!< Cascade Lake with AVX-512F/CD/BW/DQ/VL/IFMA/VBMI/VNNI
+    CPU_AVX512_ICL      = 262, //!< Ice Lake with AVX-512F/CD/BW/DQ/VL/IFMA/VBMI/VNNI/VBMI2/BITALG/VPOPCNTDQ
+
+    CPU_MAX_FEATURE     = 512  // see CV_HARDWARE_MAX_FEATURE
+};
+
+
+#include "cv_cpu_dispatch.h"
+
+
+/* fundamental constants */
+#define CV_PI   3.1415926535897932384626433832795
+#define CV_2PI  6.283185307179586476925286766559
+#define CV_LOG2 0.69314718055994530941723212145818
+
+#if defined __ARM_FP16_FORMAT_IEEE \
+    && !defined __CUDACC__
+#  define CV_FP16_TYPE 1
+#else
+#  define CV_FP16_TYPE 0
+#endif
+
+typedef union Cv16suf
+{
+    short i;
+    ushort u;
+#if CV_FP16_TYPE
+    __fp16 h;
+#endif
+}
+Cv16suf;
+
+typedef union Cv32suf
+{
+    int i;
+    unsigned u;
+    float f;
+}
+Cv32suf;
+
+typedef union Cv64suf
+{
+    int64 i;
+    uint64 u;
+    double f;
+}
+Cv64suf;
+
+#define OPENCV_ABI_COMPATIBILITY 400
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#  define DISABLE_OPENCV_3_COMPATIBILITY
+#  define OPENCV_DISABLE_DEPRECATED_COMPATIBILITY
+#endif
+
+#ifndef CV_EXPORTS
+# if (defined _WIN32 || defined WINCE || defined __CYGWIN__) && defined(CVAPI_EXPORTS)
+#   define CV_EXPORTS __declspec(dllexport)
+# elif defined __GNUC__ && __GNUC__ >= 4 && (defined(CVAPI_EXPORTS) || defined(__APPLE__))
+#   define CV_EXPORTS __attribute__ ((visibility ("default")))
+# endif
+#endif
+
+#ifndef CV_EXPORTS
+# define CV_EXPORTS
+#endif
+
+#ifdef _MSC_VER
+#   define CV_EXPORTS_TEMPLATE
+#else
+#   define CV_EXPORTS_TEMPLATE CV_EXPORTS
+#endif
+
+#ifndef CV_DEPRECATED
+#  if defined(__GNUC__)
+#    define CV_DEPRECATED __attribute__ ((deprecated))
+#  elif defined(_MSC_VER)
+#    define CV_DEPRECATED __declspec(deprecated)
+#  else
+#    define CV_DEPRECATED
+#  endif
+#endif
+
+#ifndef CV_DEPRECATED_EXTERNAL
+#  if defined(__OPENCV_BUILD)
+#    define CV_DEPRECATED_EXTERNAL /* nothing */
+#  else
+#    define CV_DEPRECATED_EXTERNAL CV_DEPRECATED
+#  endif
+#endif
+
+
+#ifndef CV_EXTERN_C
+#  ifdef __cplusplus
+#    define CV_EXTERN_C extern "C"
+#  else
+#    define CV_EXTERN_C
+#  endif
+#endif
+
+/* special informative macros for wrapper generators */
+#define CV_EXPORTS_W CV_EXPORTS
+#define CV_EXPORTS_W_SIMPLE CV_EXPORTS
+#define CV_EXPORTS_AS(synonym) CV_EXPORTS
+#define CV_EXPORTS_W_MAP CV_EXPORTS
+#define CV_IN_OUT
+#define CV_OUT
+#define CV_PROP
+#define CV_PROP_RW
+#define CV_WRAP
+#define CV_WRAP_AS(synonym)
+#define CV_WRAP_MAPPABLE(mappable)
+#define CV_WRAP_PHANTOM(phantom_header)
+#define CV_WRAP_DEFAULT(val)
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Matrix type (Mat)                                     *
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_MAT_CN_MASK          ((CV_CN_MAX - 1) << CV_CN_SHIFT)
+#define CV_MAT_CN(flags)        ((((flags) & CV_MAT_CN_MASK) >> CV_CN_SHIFT) + 1)
+#define CV_MAT_TYPE_MASK        (CV_DEPTH_MAX*CV_CN_MAX - 1)
+#define CV_MAT_TYPE(flags)      ((flags) & CV_MAT_TYPE_MASK)
+#define CV_MAT_CONT_FLAG_SHIFT  14
+#define CV_MAT_CONT_FLAG        (1 << CV_MAT_CONT_FLAG_SHIFT)
+#define CV_IS_MAT_CONT(flags)   ((flags) & CV_MAT_CONT_FLAG)
+#define CV_IS_CONT_MAT          CV_IS_MAT_CONT
+#define CV_SUBMAT_FLAG_SHIFT    15
+#define CV_SUBMAT_FLAG          (1 << CV_SUBMAT_FLAG_SHIFT)
+#define CV_IS_SUBMAT(flags)     ((flags) & CV_MAT_SUBMAT_FLAG)
+
+/** Size of each channel item,
+   0x28442211 = 0010 1000 0100 0100 0010 0010 0001 0001 ~ array of sizeof(arr_type_elem) */
+#define CV_ELEM_SIZE1(type) ((0x28442211 >> CV_MAT_DEPTH(type)*4) & 15)
+
+#define CV_ELEM_SIZE(type) (CV_MAT_CN(type)*CV_ELEM_SIZE1(type))
+
+#ifndef MIN
+#  define MIN(a,b)  ((a) > (b) ? (b) : (a))
+#endif
+
+#ifndef MAX
+#  define MAX(a,b)  ((a) < (b) ? (b) : (a))
+#endif
+
+///////////////////////////////////////// Enum operators ///////////////////////////////////////
+
+/**
+
+Provides compatibility operators for both classical and C++11 enum classes,
+as well as exposing the C++11 enum class members for backwards compatibility
+
+@code
+    // Provides operators required for flag enums
+    CV_ENUM_FLAGS(AccessFlag)
+
+    // Exposes the listed members of the enum class AccessFlag to the current namespace
+    CV_ENUM_CLASS_EXPOSE(AccessFlag, ACCESS_READ [, ACCESS_WRITE [, ...] ]);
+@endcode
+*/
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST)                                              \
+static const EnumType MEMBER_CONST = EnumType::MEMBER_CONST;                                          \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_2(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_3(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_2(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_4(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_3(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_5(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_4(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_6(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_5(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_7(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_6(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_8(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_7(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_9(EnumType, MEMBER_CONST, ...)                                         \
+__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_1(EnumType, MEMBER_CONST);                                                     \
+__CV_EXPAND(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_8(EnumType, __VA_ARGS__));                                         \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_LOGICAL_NOT(EnumType)                                                         \
+static inline bool operator!(const EnumType& val)                                                     \
+{                                                                                                     \
+    typedef std::underlying_type<EnumType>::type UnderlyingType;                                      \
+    return !static_cast<UnderlyingType>(val);                                                         \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_LOGICAL_NOT_EQ(Arg1Type, Arg2Type)                                            \
+static inline bool operator!=(const Arg1Type& a, const Arg2Type& b)                                   \
+{                                                                                                     \
+    return static_cast<int>(a) != static_cast<int>(b);                                                \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_LOGICAL_EQ(Arg1Type, Arg2Type)                                                \
+static inline bool operator==(const Arg1Type& a, const Arg2Type& b)                                   \
+{                                                                                                     \
+    return static_cast<int>(a) == static_cast<int>(b);                                                \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_NOT(EnumType)                                                         \
+static inline EnumType operator~(const EnumType& val)                                                 \
+{                                                                                                     \
+    typedef std::underlying_type<EnumType>::type UnderlyingType;                                      \
+    return static_cast<EnumType>(~static_cast<UnderlyingType>(val));                                  \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_OR(EnumType, Arg1Type, Arg2Type)                                      \
+static inline EnumType operator|(const Arg1Type& a, const Arg2Type& b)                                \
+{                                                                                                     \
+    typedef std::underlying_type<EnumType>::type UnderlyingType;                                      \
+    return static_cast<EnumType>(static_cast<UnderlyingType>(a) | static_cast<UnderlyingType>(b));    \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_AND(EnumType, Arg1Type, Arg2Type)                                     \
+static inline EnumType operator&(const Arg1Type& a, const Arg2Type& b)                                \
+{                                                                                                     \
+    typedef std::underlying_type<EnumType>::type UnderlyingType;                                      \
+    return static_cast<EnumType>(static_cast<UnderlyingType>(a) & static_cast<UnderlyingType>(b));    \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_XOR(EnumType, Arg1Type, Arg2Type)                                     \
+static inline EnumType operator^(const Arg1Type& a, const Arg2Type& b)                                \
+{                                                                                                     \
+    typedef std::underlying_type<EnumType>::type UnderlyingType;                                      \
+    return static_cast<EnumType>(static_cast<UnderlyingType>(a) ^ static_cast<UnderlyingType>(b));    \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_OR_EQ(EnumType, Arg1Type)                                             \
+static inline EnumType& operator|=(EnumType& _this, const Arg1Type& val)                              \
+{                                                                                                     \
+    _this = static_cast<EnumType>(static_cast<int>(_this) | static_cast<int>(val));                   \
+    return _this;                                                                                     \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_AND_EQ(EnumType, Arg1Type)                                            \
+static inline EnumType& operator&=(EnumType& _this, const Arg1Type& val)                              \
+{                                                                                                     \
+    _this = static_cast<EnumType>(static_cast<int>(_this) & static_cast<int>(val));                   \
+    return _this;                                                                                     \
+}                                                                                                     \
+
+#define __CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_XOR_EQ(EnumType, Arg1Type)                                            \
+static inline EnumType& operator^=(EnumType& _this, const Arg1Type& val)                              \
+{                                                                                                     \
+    _this = static_cast<EnumType>(static_cast<int>(_this) ^ static_cast<int>(val));                   \
+    return _this;                                                                                     \
+}                                                                                                     \
+
+#define CV_ENUM_CLASS_EXPOSE(EnumType, ...)                                                           \
+__CV_EXPAND(__CV_CAT(__CV_ENUM_CLASS_EXPOSE_, __CV_VA_NUM_ARGS(__VA_ARGS__))(EnumType, __VA_ARGS__)); \
+
+#define CV_ENUM_FLAGS(EnumType)                                                                       \
+__CV_ENUM_FLAGS_LOGICAL_NOT      (EnumType)                                                           \
+__CV_ENUM_FLAGS_LOGICAL_EQ       (EnumType, int)                                                      \
+__CV_ENUM_FLAGS_LOGICAL_NOT_EQ   (EnumType, int)                                                      \
+                                                                                                      \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_NOT      (EnumType)                                                           \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_OR       (EnumType, EnumType, EnumType)                                       \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_AND      (EnumType, EnumType, EnumType)                                       \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_XOR      (EnumType, EnumType, EnumType)                                       \
+                                                                                                      \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_OR_EQ    (EnumType, EnumType)                                                 \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_AND_EQ   (EnumType, EnumType)                                                 \
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_XOR_EQ   (EnumType, EnumType)                                                 \
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    static analysys                                     *
+\****************************************************************************************/
+
+// In practice, some macro are not processed correctly (noreturn is not detected).
+// We need to use simplified definition for them.
+#ifndef CV_STATIC_ANALYSIS
+# if defined(__KLOCWORK__) || defined(__clang_analyzer__) || defined(__COVERITY__)
+#   define CV_STATIC_ANALYSIS 1
+# endif
+#else
+# if defined(CV_STATIC_ANALYSIS) && !(__CV_CAT(1, CV_STATIC_ANALYSIS) == 1)  // defined and not empty
+#   if 0 == CV_STATIC_ANALYSIS
+#     undef CV_STATIC_ANALYSIS
+#   endif
+# endif
+#endif
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    Thread sanitizer                                    *
+\****************************************************************************************/
+#ifndef CV_THREAD_SANITIZER
+# if defined(__has_feature)
+#   if __has_feature(thread_sanitizer)
+#     define CV_THREAD_SANITIZER
+#   endif
+# endif
+#endif
+
+/****************************************************************************************\
+*          exchange-add operation for atomic operations on reference counters            *
+\****************************************************************************************/
+
+#ifdef CV_XADD
+  // allow to use user-defined macro
+#elif defined __GNUC__ || defined __clang__
+#  if defined __clang__ && __clang_major__ >= 3 && !defined __ANDROID__ && !defined __EMSCRIPTEN__ && !defined(__CUDACC__)  && !defined __INTEL_COMPILER
+#    ifdef __ATOMIC_ACQ_REL
+#      define CV_XADD(addr, delta) __c11_atomic_fetch_add((_Atomic(int)*)(addr), delta, __ATOMIC_ACQ_REL)
+#    else
+#      define CV_XADD(addr, delta) __atomic_fetch_add((_Atomic(int)*)(addr), delta, 4)
+#    endif
+#  else
+#    if defined __ATOMIC_ACQ_REL && !defined __clang__
+       // version for gcc >= 4.7
+#      define CV_XADD(addr, delta) (int)__atomic_fetch_add((unsigned*)(addr), (unsigned)(delta), __ATOMIC_ACQ_REL)
+#    else
+#      define CV_XADD(addr, delta) (int)__sync_fetch_and_add((unsigned*)(addr), (unsigned)(delta))
+#    endif
+#  endif
+#elif defined _MSC_VER && !defined RC_INVOKED
+#  include <intrin.h>
+#  define CV_XADD(addr, delta) (int)_InterlockedExchangeAdd((long volatile*)addr, delta)
+#else
+   CV_INLINE CV_XADD(int* addr, int delta) { int tmp = *addr; *addr += delta; return tmp; }
+#endif
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  CV_NORETURN attribute                                 *
+\****************************************************************************************/
+
+#ifndef CV_NORETURN
+#  if defined(__GNUC__)
+#    define CV_NORETURN __attribute__((__noreturn__))
+#  elif defined(_MSC_VER) && (_MSC_VER >= 1300)
+#    define CV_NORETURN __declspec(noreturn)
+#  else
+#    define CV_NORETURN /* nothing by default */
+#  endif
+#endif
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  CV_NODISCARD attribute                                *
+* encourages the compiler to issue a warning if the return value is discarded (C++17)    *
+\****************************************************************************************/
+#ifndef CV_NODISCARD
+#  if defined(__GNUC__)
+#    define CV_NODISCARD __attribute__((__warn_unused_result__)) // at least available with GCC 3.4
+#  elif defined(__clang__) && defined(__has_attribute)
+#    if __has_attribute(__warn_unused_result__)
+#      define CV_NODISCARD __attribute__((__warn_unused_result__))
+#    endif
+#  endif
+#endif
+#ifndef CV_NODISCARD
+#  define CV_NODISCARD /* nothing by default */
+#endif
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    C++ 11                                              *
+\****************************************************************************************/
+#ifndef CV_CXX11
+#  if __cplusplus >= 201103L || (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER >= 1800)
+#    define CV_CXX11 1
+#  endif
+#else
+#  if CV_CXX11 == 0
+#    undef CV_CXX11
+#  endif
+#endif
+#ifndef CV_CXX11
+#  error "OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support"
+#endif
+
+#define CV_CXX_MOVE_SEMANTICS 1
+#define CV_CXX_STD_ARRAY 1
+#include <array>
+#ifndef CV_OVERRIDE
+#  define CV_OVERRIDE override
+#endif
+#ifndef CV_FINAL
+#  define CV_FINAL final
+#endif
+
+#ifndef CV_NOEXCEPT
+#  if __cplusplus >= 201103L || (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER >= 1900/*MSVS 2015*/)
+#    define CV_NOEXCEPT noexcept
+#  endif
+#endif
+#ifndef CV_NOEXCEPT
+#  define CV_NOEXCEPT
+#endif
+
+#ifndef CV_CONSTEXPR
+#  if __cplusplus >= 201103L || (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER >= 1900/*MSVS 2015*/)
+#    define CV_CONSTEXPR constexpr
+#  endif
+#endif
+#ifndef CV_CONSTEXPR
+#  define CV_CONSTEXPR
+#endif
+
+// Integer types portatibility
+#ifdef OPENCV_STDINT_HEADER
+#include OPENCV_STDINT_HEADER
+#elif defined(__cplusplus)
+#if defined(_MSC_VER) && _MSC_VER < 1600 /* MSVS 2010 */
+namespace cv {
+typedef signed char int8_t;
+typedef unsigned char uint8_t;
+typedef signed short int16_t;
+typedef unsigned short uint16_t;
+typedef signed int int32_t;
+typedef unsigned int uint32_t;
+typedef signed __int64 int64_t;
+typedef unsigned __int64 uint64_t;
+}
+#elif defined(_MSC_VER) || __cplusplus >= 201103L
+#include <cstdint>
+namespace cv {
+using std::int8_t;
+using std::uint8_t;
+using std::int16_t;
+using std::uint16_t;
+using std::int32_t;
+using std::uint32_t;
+using std::int64_t;
+using std::uint64_t;
+}
+#else
+#include <stdint.h>
+namespace cv {
+typedef ::int8_t int8_t;
+typedef ::uint8_t uint8_t;
+typedef ::int16_t int16_t;
+typedef ::uint16_t uint16_t;
+typedef ::int32_t int32_t;
+typedef ::uint32_t uint32_t;
+typedef ::int64_t int64_t;
+typedef ::uint64_t uint64_t;
+}
+#endif
+#else // pure C
+#include <stdint.h>
+#endif
+
+#ifdef __cplusplus
+namespace cv
+{
+
+class float16_t
+{
+public:
+#if CV_FP16_TYPE
+
+    float16_t() : h(0) {}
+    explicit float16_t(float x) { h = (__fp16)x; }
+    operator float() const { return (float)h; }
+    static float16_t fromBits(ushort w)
+    {
+        Cv16suf u;
+        u.u = w;
+        float16_t result;
+        result.h = u.h;
+        return result;
+    }
+    static float16_t zero()
+    {
+        float16_t result;
+        result.h = (__fp16)0;
+        return result;
+    }
+    ushort bits() const
+    {
+        Cv16suf u;
+        u.h = h;
+        return u.u;
+    }
+protected:
+    __fp16 h;
+
+#else
+    float16_t() : w(0) {}
+    explicit float16_t(float x)
+    {
+    #if CV_AVX2
+        __m128 v = _mm_load_ss(&x);
+        w = (ushort)_mm_cvtsi128_si32(_mm_cvtps_ph(v, 0));
+    #else
+        Cv32suf in;
+        in.f = x;
+        unsigned sign = in.u & 0x80000000;
+        in.u ^= sign;
+
+        if( in.u >= 0x47800000 )
+            w = (ushort)(in.u > 0x7f800000 ? 0x7e00 : 0x7c00);
+        else
+        {
+            if (in.u < 0x38800000)
+            {
+                in.f += 0.5f;
+                w = (ushort)(in.u - 0x3f000000);
+            }
+            else
+            {
+                unsigned t = in.u + 0xc8000fff;
+                w = (ushort)((t + ((in.u >> 13) & 1)) >> 13);
+            }
+        }
+
+        w = (ushort)(w | (sign >> 16));
+    #endif
+    }
+
+    operator float() const
+    {
+    #if CV_AVX2
+        float f;
+        _mm_store_ss(&f, _mm_cvtph_ps(_mm_cvtsi32_si128(w)));
+        return f;
+    #else
+        Cv32suf out;
+
+        unsigned t = ((w & 0x7fff) << 13) + 0x38000000;
+        unsigned sign = (w & 0x8000) << 16;
+        unsigned e = w & 0x7c00;
+
+        out.u = t + (1 << 23);
+        out.u = (e >= 0x7c00 ? t + 0x38000000 :
+                 e == 0 ? (static_cast<void>(out.f -= 6.103515625e-05f), out.u) : t) | sign;
+        return out.f;
+    #endif
+    }
+
+    static float16_t fromBits(ushort b)
+    {
+        float16_t result;
+        result.w = b;
+        return result;
+    }
+    static float16_t zero()
+    {
+        float16_t result;
+        result.w = (ushort)0;
+        return result;
+    }
+    ushort bits() const { return w; }
+protected:
+    ushort w;
+
+#endif
+};
+
+}
+#endif
+
+//! @}
+
+#ifndef __cplusplus
+#include "opencv2/core/fast_math.hpp" // define cvRound(double)
+#endif
+
+#endif // OPENCV_CORE_CVDEF_H
diff --git a/include/opencv2/core/cvstd.hpp b/include/opencv2/core/cvstd.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6ce9e4b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cvstd.hpp
@@ -0,0 +1,190 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
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+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CVSTD_HPP
+#define OPENCV_CORE_CVSTD_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error cvstd.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include <cstddef>
+#include <cstring>
+#include <cctype>
+
+#include <string>
+
+// import useful primitives from stl
+#  include <algorithm>
+#  include <utility>
+#  include <cstdlib> //for abs(int)
+#  include <cmath>
+
+namespace cv
+{
+    static inline uchar abs(uchar a) { return a; }
+    static inline ushort abs(ushort a) { return a; }
+    static inline unsigned abs(unsigned a) { return a; }
+    static inline uint64 abs(uint64 a) { return a; }
+
+    using std::min;
+    using std::max;
+    using std::abs;
+    using std::swap;
+    using std::sqrt;
+    using std::exp;
+    using std::pow;
+    using std::log;
+}
+
+#include "cvstd_wrapper.hpp"
+
+namespace cv {
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+//////////////////////////// memory management functions ////////////////////////////
+
+/** @brief Allocates an aligned memory buffer.
+
+The function allocates the buffer of the specified size and returns it. When the buffer size is 16
+bytes or more, the returned buffer is aligned to 16 bytes.
+@param bufSize Allocated buffer size.
+ */
+CV_EXPORTS void* fastMalloc(size_t bufSize);
+
+/** @brief Deallocates a memory buffer.
+
+The function deallocates the buffer allocated with fastMalloc . If NULL pointer is passed, the
+function does nothing. C version of the function clears the pointer *pptr* to avoid problems with
+double memory deallocation.
+@param ptr Pointer to the allocated buffer.
+ */
+CV_EXPORTS void fastFree(void* ptr);
+
+/*!
+  The STL-compliant memory Allocator based on cv::fastMalloc() and cv::fastFree()
+*/
+template<typename _Tp> class Allocator
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+    typedef value_type* pointer;
+    typedef const value_type* const_pointer;
+    typedef value_type& reference;
+    typedef const value_type& const_reference;
+    typedef size_t size_type;
+    typedef ptrdiff_t difference_type;
+    template<typename U> class rebind { typedef Allocator<U> other; };
+
+    explicit Allocator() {}
+    ~Allocator() {}
+    explicit Allocator(Allocator const&) {}
+    template<typename U>
+    explicit Allocator(Allocator<U> const&) {}
+
+    // address
+    pointer address(reference r) { return &r; }
+    const_pointer address(const_reference r) { return &r; }
+
+    pointer allocate(size_type count, const void* =0) { return reinterpret_cast<pointer>(fastMalloc(count * sizeof (_Tp))); }
+    void deallocate(pointer p, size_type) { fastFree(p); }
+
+    void construct(pointer p, const _Tp& v) { new(static_cast<void*>(p)) _Tp(v); }
+    void destroy(pointer p) { p->~_Tp(); }
+
+    size_type max_size() const { return cv::max(static_cast<_Tp>(-1)/sizeof(_Tp), 1); }
+};
+
+//! @} core_utils
+
+//! @endcond
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+//////////////////////////////// string class ////////////////////////////////
+
+class CV_EXPORTS FileNode; //for string constructor from FileNode
+
+typedef std::string String;
+
+#ifndef OPENCV_DISABLE_STRING_LOWER_UPPER_CONVERSIONS
+
+//! @cond IGNORED
+namespace details {
+// std::tolower is int->int
+static inline char char_tolower(char ch)
+{
+    return (char)std::tolower((int)ch);
+}
+// std::toupper is int->int
+static inline char char_toupper(char ch)
+{
+    return (char)std::toupper((int)ch);
+}
+} // namespace details
+//! @endcond
+
+static inline std::string toLowerCase(const std::string& str)
+{
+    std::string result(str);
+    std::transform(result.begin(), result.end(), result.begin(), details::char_tolower);
+    return result;
+}
+
+static inline std::string toUpperCase(const std::string& str)
+{
+    std::string result(str);
+    std::transform(result.begin(), result.end(), result.begin(), details::char_toupper);
+    return result;
+}
+
+#endif // OPENCV_DISABLE_STRING_LOWER_UPPER_CONVERSIONS
+
+//! @} core_basic
+} // cv
+
+#endif //OPENCV_CORE_CVSTD_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cvstd.inl.hpp b/include/opencv2/core/cvstd.inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4a85bfd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cvstd.inl.hpp
@@ -0,0 +1,196 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CVSTDINL_HPP
+#define OPENCV_CORE_CVSTDINL_HPP
+
+#include <complex>
+#include <ostream>
+
+//! @cond IGNORED
+
+#ifdef _MSC_VER
+#pragma warning( push )
+#pragma warning( disable: 4127 )
+#endif
+
+namespace cv
+{
+
+template<typename _Tp> class DataType< std::complex<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef std::complex<_Tp>  value_type;
+    typedef value_type         work_type;
+    typedef _Tp                channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = DataType<channel_type>::depth,
+           channels     = 2,
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8),
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels) };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, Ptr<Formatted> fmtd)
+{
+    fmtd->reset();
+    for(const char* str = fmtd->next(); str; str = fmtd->next())
+        out << str;
+    return out;
+}
+
+static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Mat& mtx)
+{
+    return out << Formatter::get()->format(mtx);
+}
+
+static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const UMat& m)
+{
+    return out << m.getMat(ACCESS_READ);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Complex<_Tp>& c)
+{
+    return out << "(" << c.re << "," << c.im << ")";
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const std::vector<Point_<_Tp> >& vec)
+{
+    return out << Formatter::get()->format(Mat(vec));
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const std::vector<Point3_<_Tp> >& vec)
+{
+    return out << Formatter::get()->format(Mat(vec));
+}
+
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Matx<_Tp, m, n>& matx)
+{
+    return out << Formatter::get()->format(Mat(matx));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Point_<_Tp>& p)
+{
+    out << "[" << p.x << ", " << p.y << "]";
+    return out;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Point3_<_Tp>& p)
+{
+    out << "[" << p.x << ", " << p.y << ", " << p.z << "]";
+    return out;
+}
+
+template<typename _Tp, int n> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Vec<_Tp, n>& vec)
+{
+    out << "[";
+    if (cv::traits::Depth<_Tp>::value <= CV_32S)
+    {
+        for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
+            out << (int)vec[i] << ", ";
+        }
+        out << (int)vec[n-1] << "]";
+    }
+    else
+    {
+        for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
+            out << vec[i] << ", ";
+        }
+        out << vec[n-1] << "]";
+    }
+
+    return out;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Size_<_Tp>& size)
+{
+    return out << "[" << size.width << " x " << size.height << "]";
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Rect_<_Tp>& rect)
+{
+    return out << "[" << rect.width << " x " << rect.height << " from (" << rect.x << ", " << rect.y << ")]";
+}
+
+static inline std::ostream& operator << (std::ostream& out, const MatSize& msize)
+{
+    int i, dims = msize.dims();
+    for( i = 0; i < dims; i++ )
+    {
+        out << msize[i];
+        if( i < dims-1 )
+            out << " x ";
+    }
+    return out;
+}
+
+static inline std::ostream &operator<< (std::ostream &s, cv::Range &r)
+{
+    return s << "[" << r.start << " : " << r.end << ")";
+}
+
+} // cv
+
+#ifdef _MSC_VER
+#pragma warning( pop )
+#endif
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_CORE_CVSTDINL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/cvstd_wrapper.hpp b/include/opencv2/core/cvstd_wrapper.hpp
new file mode 100644
index 0000000..e2c2ea5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/cvstd_wrapper.hpp
@@ -0,0 +1,154 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_CVSTD_WRAPPER_HPP
+#define OPENCV_CORE_CVSTD_WRAPPER_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+#include <string>
+#include <memory>  // std::shared_ptr
+#include <type_traits>  // std::enable_if
+
+namespace cv {
+
+using std::nullptr_t;
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+#ifdef CV_DOXYGEN
+
+template <typename _Tp> using Ptr = std::shared_ptr<_Tp>;  // In ideal world it should look like this, but we need some compatibility workarounds below
+
+template<typename _Tp, typename ... A1> static inline
+Ptr<_Tp> makePtr(const A1&... a1) { return std::make_shared<_Tp>(a1...); }
+
+#else  // cv::Ptr with compatibility workarounds
+
+// It should be defined for C-API types only.
+// C++ types should use regular "delete" operator.
+template<typename Y> struct DefaultDeleter;
+#if 0
+{
+    void operator()(Y* p) const;
+};
+#endif
+
+namespace sfinae {
+template<typename C, typename Ret, typename... Args>
+struct has_parenthesis_operator
+{
+private:
+    template<typename T>
+    static CV_CONSTEXPR std::true_type check(typename std::is_same<typename std::decay<decltype(std::declval<T>().operator()(std::declval<Args>()...))>::type, Ret>::type*);
+
+    template<typename> static CV_CONSTEXPR std::false_type check(...);
+
+    typedef decltype(check<C>(0)) type;
+
+public:
+#if __cplusplus >= 201103L || (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER >= 1900/*MSVS 2015*/)
+    static CV_CONSTEXPR bool value = type::value;
+#else
+    // support MSVS 2013
+    static const int value = type::value;
+#endif
+};
+} // namespace sfinae
+
+template <typename T, typename = void>
+struct has_custom_delete
+        : public std::false_type {};
+
+// Force has_custom_delete to std::false_type when NVCC is compiling CUDA source files
+#ifndef __CUDACC__
+template <typename T>
+struct has_custom_delete<T, typename std::enable_if< sfinae::has_parenthesis_operator<DefaultDeleter<T>, void, T*>::value >::type >
+        : public std::true_type {};
+#endif
+
+template<typename T>
+struct Ptr : public std::shared_ptr<T>
+{
+#if 0
+    using std::shared_ptr<T>::shared_ptr;  // GCC 5.x can't handle this
+#else
+    inline Ptr() CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>() {}
+    inline Ptr(nullptr_t) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(nullptr) {}
+    template<typename Y, typename D> inline Ptr(Y* p, D d) : std::shared_ptr<T>(p, d) {}
+    template<typename D> inline Ptr(nullptr_t, D d) : std::shared_ptr<T>(nullptr, d) {}
+
+    template<typename Y> inline Ptr(const Ptr<Y>& r, T* ptr) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(r, ptr) {}
+
+    inline Ptr(const Ptr<T>& o) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(o) {}
+    inline Ptr(Ptr<T>&& o) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(std::move(o)) {}
+
+    template<typename Y> inline Ptr(const Ptr<Y>& o) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(o) {}
+    template<typename Y> inline Ptr(Ptr<Y>&& o) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(std::move(o)) {}
+#endif
+    inline Ptr(const std::shared_ptr<T>& o) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(o) {}
+    inline Ptr(std::shared_ptr<T>&& o) CV_NOEXCEPT : std::shared_ptr<T>(std::move(o)) {}
+
+    // Overload with custom DefaultDeleter: Ptr<IplImage>(...)
+    template<typename Y>
+    inline Ptr(const std::true_type&, Y* ptr) : std::shared_ptr<T>(ptr, DefaultDeleter<Y>()) {}
+
+    // Overload without custom deleter: Ptr<std::string>(...);
+    template<typename Y>
+    inline Ptr(const std::false_type&, Y* ptr) : std::shared_ptr<T>(ptr) {}
+
+    template<typename Y = T>
+    inline Ptr(Y* ptr) : Ptr(has_custom_delete<Y>(), ptr) {}
+
+    // Overload with custom DefaultDeleter: Ptr<IplImage>(...)
+    template<typename Y>
+    inline void reset(const std::true_type&, Y* ptr) { std::shared_ptr<T>::reset(ptr, DefaultDeleter<Y>()); }
+
+    // Overload without custom deleter: Ptr<std::string>(...);
+    template<typename Y>
+    inline void reset(const std::false_type&, Y* ptr) { std::shared_ptr<T>::reset(ptr); }
+
+    template<typename Y>
+    inline void reset(Y* ptr) { Ptr<T>::reset(has_custom_delete<Y>(), ptr); }
+
+    template<class Y, class Deleter>
+    void reset(Y* ptr, Deleter d) { std::shared_ptr<T>::reset(ptr, d); }
+
+    void reset() CV_NOEXCEPT { std::shared_ptr<T>::reset(); }
+
+    Ptr& operator=(const Ptr& o) { std::shared_ptr<T>::operator =(o); return *this; }
+    template<typename Y> inline Ptr& operator=(const Ptr<Y>& o) { std::shared_ptr<T>::operator =(o); return *this; }
+
+    T* operator->() const CV_NOEXCEPT { return std::shared_ptr<T>::get();}
+    typename std::add_lvalue_reference<T>::type operator*() const CV_NOEXCEPT { return *std::shared_ptr<T>::get(); }
+
+    // OpenCV 3.x methods (not a part of standard C++ library)
+    inline void release() { std::shared_ptr<T>::reset(); }
+    inline operator T* () const { return std::shared_ptr<T>::get(); }
+    inline bool empty() const { return std::shared_ptr<T>::get() == nullptr; }
+
+    template<typename Y> inline
+    Ptr<Y> staticCast() const CV_NOEXCEPT { return std::static_pointer_cast<Y>(*this); }
+
+    template<typename Y> inline
+    Ptr<Y> constCast() const CV_NOEXCEPT { return std::const_pointer_cast<Y>(*this); }
+
+    template<typename Y> inline
+    Ptr<Y> dynamicCast() const CV_NOEXCEPT { return std::dynamic_pointer_cast<Y>(*this); }
+};
+
+template<typename _Tp, typename ... A1> static inline
+Ptr<_Tp> makePtr(const A1&... a1)
+{
+    static_assert( !has_custom_delete<_Tp>::value, "Can't use this makePtr with custom DefaultDeleter");
+    return (Ptr<_Tp>)std::make_shared<_Tp>(a1...);
+}
+
+#endif // CV_DOXYGEN
+
+//! @} core_basic
+} // cv
+
+#endif //OPENCV_CORE_CVSTD_WRAPPER_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/detail/async_promise.hpp b/include/opencv2/core/detail/async_promise.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6eb3fb5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/detail/async_promise.hpp
@@ -0,0 +1,71 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_ASYNC_PROMISE_HPP
+#define OPENCV_CORE_ASYNC_PROMISE_HPP
+
+#include "../async.hpp"
+
+#include "exception_ptr.hpp"
+
+namespace cv {
+
+/** @addtogroup core_async
+@{
+*/
+
+
+/** @brief Provides result of asynchronous operations
+
+*/
+class CV_EXPORTS AsyncPromise
+{
+public:
+    ~AsyncPromise() CV_NOEXCEPT;
+    AsyncPromise() CV_NOEXCEPT;
+    explicit AsyncPromise(const AsyncPromise& o) CV_NOEXCEPT;
+    AsyncPromise& operator=(const AsyncPromise& o) CV_NOEXCEPT;
+    void release() CV_NOEXCEPT;
+
+    /** Returns associated AsyncArray
+    @note Can be called once
+    */
+    AsyncArray getArrayResult();
+
+    /** Stores asynchronous result.
+    @param[in] value result
+    */
+    void setValue(InputArray value);
+
+    // TODO "move" setters
+
+#if CV__EXCEPTION_PTR
+    /** Stores exception.
+    @param[in] exception exception to be raised in AsyncArray
+    */
+    void setException(std::exception_ptr exception);
+#endif
+
+    /** Stores exception.
+    @param[in] exception exception to be raised in AsyncArray
+    */
+    void setException(const cv::Exception& exception);
+
+#ifdef CV_CXX11
+    explicit AsyncPromise(AsyncPromise&& o) { p = o.p; o.p = NULL; }
+    AsyncPromise& operator=(AsyncPromise&& o) CV_NOEXCEPT { std::swap(p, o.p); return *this; }
+#endif
+
+
+    // PImpl
+    typedef struct AsyncArray::Impl Impl; friend struct AsyncArray::Impl;
+    inline void* _getImpl() const CV_NOEXCEPT { return p; }
+protected:
+    Impl* p;
+};
+
+
+//! @}
+} // namespace
+#endif // OPENCV_CORE_ASYNC_PROMISE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/detail/exception_ptr.hpp b/include/opencv2/core/detail/exception_ptr.hpp
new file mode 100644
index 0000000..d98ffc4
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/detail/exception_ptr.hpp
@@ -0,0 +1,27 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_DETAILS_EXCEPTION_PTR_H
+#define OPENCV_CORE_DETAILS_EXCEPTION_PTR_H
+
+#ifndef CV__EXCEPTION_PTR
+#  if defined(__ANDROID__) && defined(ATOMIC_INT_LOCK_FREE) && ATOMIC_INT_LOCK_FREE < 2
+#    define CV__EXCEPTION_PTR 0  // Not supported, details: https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=58938
+#  elif defined(CV_CXX11)
+#    define CV__EXCEPTION_PTR 1
+#  elif defined(_MSC_VER)
+#    define CV__EXCEPTION_PTR (_MSC_VER >= 1600)
+#  elif defined(__clang__)
+#    define CV__EXCEPTION_PTR 0  // C++11 only (see above)
+#  elif defined(__GNUC__) && defined(__GXX_EXPERIMENTAL_CXX0X__)
+#    define CV__EXCEPTION_PTR (__GXX_EXPERIMENTAL_CXX0X__ > 0)
+#  endif
+#endif
+#ifndef CV__EXCEPTION_PTR
+#  define CV__EXCEPTION_PTR 0
+#elif CV__EXCEPTION_PTR
+#  include <exception>  // std::exception_ptr
+#endif
+
+#endif // OPENCV_CORE_DETAILS_EXCEPTION_PTR_H
diff --git a/include/opencv2/core/directx.hpp b/include/opencv2/core/directx.hpp
new file mode 100644
index 0000000..056a85a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/directx.hpp
@@ -0,0 +1,184 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
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+//
+//
+//                           License Agreement
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+//
+// Copyright (C) 2010-2013, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_DIRECTX_HPP
+#define OPENCV_CORE_DIRECTX_HPP
+
+#include "mat.hpp"
+#include "ocl.hpp"
+
+#if !defined(__d3d11_h__)
+struct ID3D11Device;
+struct ID3D11Texture2D;
+#endif
+
+#if !defined(__d3d10_h__)
+struct ID3D10Device;
+struct ID3D10Texture2D;
+#endif
+
+#if !defined(_D3D9_H_)
+struct IDirect3DDevice9;
+struct IDirect3DDevice9Ex;
+struct IDirect3DSurface9;
+#endif
+
+
+namespace cv { namespace directx {
+
+namespace ocl {
+using namespace cv::ocl;
+
+//! @addtogroup core_directx
+// This section describes OpenCL and DirectX interoperability.
+//
+// To enable DirectX support, configure OpenCV using CMake with WITH_DIRECTX=ON . Note, DirectX is
+// supported only on Windows.
+//
+// To use OpenCL functionality you should first initialize OpenCL context from DirectX resource.
+//
+//! @{
+
+// TODO static functions in the Context class
+//! @brief Creates OpenCL context from D3D11 device
+//
+//! @param pD3D11Device - pointer to D3D11 device
+//! @return Returns reference to OpenCL Context
+CV_EXPORTS Context& initializeContextFromD3D11Device(ID3D11Device* pD3D11Device);
+
+//! @brief Creates OpenCL context from D3D10 device
+//
+//! @param pD3D10Device - pointer to D3D10 device
+//! @return Returns reference to OpenCL Context
+CV_EXPORTS Context& initializeContextFromD3D10Device(ID3D10Device* pD3D10Device);
+
+//! @brief Creates OpenCL context from Direct3DDevice9Ex device
+//
+//! @param pDirect3DDevice9Ex - pointer to Direct3DDevice9Ex device
+//! @return Returns reference to OpenCL Context
+CV_EXPORTS Context& initializeContextFromDirect3DDevice9Ex(IDirect3DDevice9Ex* pDirect3DDevice9Ex);
+
+//! @brief Creates OpenCL context from Direct3DDevice9 device
+//
+//! @param pDirect3DDevice9 - pointer to Direct3Device9 device
+//! @return Returns reference to OpenCL Context
+CV_EXPORTS Context& initializeContextFromDirect3DDevice9(IDirect3DDevice9* pDirect3DDevice9);
+
+//! @}
+
+} // namespace cv::directx::ocl
+
+//! @addtogroup core_directx
+//! @{
+
+//! @brief Converts InputArray to ID3D11Texture2D. If destination texture format is DXGI_FORMAT_NV12 then
+//!        input UMat expected to be in BGR format and data will be downsampled and color-converted to NV12.
+//
+//! @note Note: Destination texture must be allocated by application. Function does memory copy from src to
+//!             pD3D11Texture2D
+//
+//! @param src - source InputArray
+//! @param pD3D11Texture2D - destination D3D11 texture
+CV_EXPORTS void convertToD3D11Texture2D(InputArray src, ID3D11Texture2D* pD3D11Texture2D);
+
+//! @brief Converts ID3D11Texture2D to OutputArray. If input texture format is DXGI_FORMAT_NV12 then
+//!        data will be upsampled and color-converted to BGR format.
+//
+//! @note Note: Destination matrix will be re-allocated if it has not enough memory to match texture size.
+//!             function does memory copy from pD3D11Texture2D to dst
+//
+//! @param pD3D11Texture2D - source D3D11 texture
+//! @param dst             - destination OutputArray
+CV_EXPORTS void convertFromD3D11Texture2D(ID3D11Texture2D* pD3D11Texture2D, OutputArray dst);
+
+//! @brief Converts InputArray to ID3D10Texture2D
+//
+//! @note Note: function does memory copy from src to
+//!             pD3D10Texture2D
+//
+//! @param src             - source InputArray
+//! @param pD3D10Texture2D - destination D3D10 texture
+CV_EXPORTS void convertToD3D10Texture2D(InputArray src, ID3D10Texture2D* pD3D10Texture2D);
+
+//! @brief Converts ID3D10Texture2D to OutputArray
+//
+//! @note Note: function does memory copy from pD3D10Texture2D
+//!             to dst
+//
+//! @param pD3D10Texture2D - source D3D10 texture
+//! @param dst             - destination OutputArray
+CV_EXPORTS void convertFromD3D10Texture2D(ID3D10Texture2D* pD3D10Texture2D, OutputArray dst);
+
+//! @brief Converts InputArray to IDirect3DSurface9
+//
+//! @note Note: function does memory copy from src to
+//!             pDirect3DSurface9
+//
+//! @param src                 - source InputArray
+//! @param pDirect3DSurface9   - destination D3D10 texture
+//! @param surfaceSharedHandle - shared handle
+CV_EXPORTS void convertToDirect3DSurface9(InputArray src, IDirect3DSurface9* pDirect3DSurface9, void* surfaceSharedHandle = NULL);
+
+//! @brief Converts IDirect3DSurface9 to OutputArray
+//
+//! @note Note: function does memory copy from pDirect3DSurface9
+//!             to dst
+//
+//! @param pDirect3DSurface9   - source D3D10 texture
+//! @param dst                 - destination OutputArray
+//! @param surfaceSharedHandle - shared handle
+CV_EXPORTS void convertFromDirect3DSurface9(IDirect3DSurface9* pDirect3DSurface9, OutputArray dst, void* surfaceSharedHandle = NULL);
+
+//! @brief Get OpenCV type from DirectX type
+//! @param iDXGI_FORMAT - enum DXGI_FORMAT for D3D10/D3D11
+//! @return OpenCV type or -1 if there is no equivalent
+CV_EXPORTS int getTypeFromDXGI_FORMAT(const int iDXGI_FORMAT); // enum DXGI_FORMAT for D3D10/D3D11
+
+//! @brief Get OpenCV type from DirectX type
+//! @param iD3DFORMAT - enum D3DTYPE for D3D9
+//! @return OpenCV type or -1 if there is no equivalent
+CV_EXPORTS int getTypeFromD3DFORMAT(const int iD3DFORMAT); // enum D3DTYPE for D3D9
+
+//! @}
+
+} } // namespace cv::directx
+
+#endif // OPENCV_CORE_DIRECTX_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/eigen.hpp b/include/opencv2/core/eigen.hpp
new file mode 100644
index 0000000..741648e
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/eigen.hpp
@@ -0,0 +1,280 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+
+#ifndef OPENCV_CORE_EIGEN_HPP
+#define OPENCV_CORE_EIGEN_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+#if defined _MSC_VER && _MSC_VER >= 1200
+#pragma warning( disable: 4714 ) //__forceinline is not inlined
+#pragma warning( disable: 4127 ) //conditional expression is constant
+#pragma warning( disable: 4244 ) //conversion from '__int64' to 'int', possible loss of data
+#endif
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_eigen
+//! @{
+
+template<typename _Tp, int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols> static inline
+void eigen2cv( const Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& src, OutputArray dst )
+{
+    if( !(src.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        Mat _src(src.cols(), src.rows(), traits::Type<_Tp>::value,
+              (void*)src.data(), src.outerStride()*sizeof(_Tp));
+        transpose(_src, dst);
+    }
+    else
+    {
+        Mat _src(src.rows(), src.cols(), traits::Type<_Tp>::value,
+                 (void*)src.data(), src.outerStride()*sizeof(_Tp));
+        _src.copyTo(dst);
+    }
+}
+
+// Matx case
+template<typename _Tp, int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols> static inline
+void eigen2cv( const Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& src,
+               Matx<_Tp, _rows, _cols>& dst )
+{
+    if( !(src.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        dst = Matx<_Tp, _cols, _rows>(static_cast<const _Tp*>(src.data())).t();
+    }
+    else
+    {
+        dst = Matx<_Tp, _rows, _cols>(static_cast<const _Tp*>(src.data()));
+    }
+}
+
+template<typename _Tp, int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols> static inline
+void cv2eigen( const Mat& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& dst )
+{
+    CV_DbgAssert(src.rows == _rows && src.cols == _cols);
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(src.cols, src.rows, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        if( src.type() == _dst.type() )
+            transpose(src, _dst);
+        else if( src.cols == src.rows )
+        {
+            src.convertTo(_dst, _dst.type());
+            transpose(_dst, _dst);
+        }
+        else
+            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(src.rows, src.cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        src.convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+}
+
+// Matx case
+template<typename _Tp, int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols> static inline
+void cv2eigen( const Matx<_Tp, _rows, _cols>& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& dst )
+{
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(_cols, _rows, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        transpose(src, _dst);
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        Mat(src).copyTo(_dst);
+    }
+}
+
+template<typename _Tp>  static inline
+void cv2eigen( const Mat& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& dst )
+{
+    dst.resize(src.rows, src.cols);
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(src.cols, src.rows, traits::Type<_Tp>::value,
+             dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        if( src.type() == _dst.type() )
+            transpose(src, _dst);
+        else if( src.cols == src.rows )
+        {
+            src.convertTo(_dst, _dst.type());
+            transpose(_dst, _dst);
+        }
+        else
+            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(src.rows, src.cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        src.convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+}
+
+// Matx case
+template<typename _Tp, int _rows, int _cols> static inline
+void cv2eigen( const Matx<_Tp, _rows, _cols>& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& dst )
+{
+    dst.resize(_rows, _cols);
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(_cols, _rows, traits::Type<_Tp>::value,
+             dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        transpose(src, _dst);
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        Mat(src).copyTo(_dst);
+    }
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void cv2eigen( const Mat& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, Eigen::Dynamic, 1>& dst )
+{
+    CV_Assert(src.cols == 1);
+    dst.resize(src.rows);
+
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(src.cols, src.rows, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        if( src.type() == _dst.type() )
+            transpose(src, _dst);
+        else
+            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(src.rows, src.cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        src.convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+}
+
+// Matx case
+template<typename _Tp, int _rows> static inline
+void cv2eigen( const Matx<_Tp, _rows, 1>& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, Eigen::Dynamic, 1>& dst )
+{
+    dst.resize(_rows);
+
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(1, _rows, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        transpose(src, _dst);
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(_rows, 1, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        src.copyTo(_dst);
+    }
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+void cv2eigen( const Mat& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, 1, Eigen::Dynamic>& dst )
+{
+    CV_Assert(src.rows == 1);
+    dst.resize(src.cols);
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(src.cols, src.rows, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        if( src.type() == _dst.type() )
+            transpose(src, _dst);
+        else
+            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(src.rows, src.cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        src.convertTo(_dst, _dst.type());
+    }
+}
+
+//Matx
+template<typename _Tp, int _cols> static inline
+void cv2eigen( const Matx<_Tp, 1, _cols>& src,
+               Eigen::Matrix<_Tp, 1, Eigen::Dynamic>& dst )
+{
+    dst.resize(_cols);
+    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
+    {
+        const Mat _dst(_cols, 1, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        transpose(src, _dst);
+    }
+    else
+    {
+        const Mat _dst(1, _cols, traits::Type<_Tp>::value,
+                 dst.data(), (size_t)(dst.outerStride()*sizeof(_Tp)));
+        Mat(src).copyTo(_dst);
+    }
+}
+
+//! @}
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/fast_math.hpp b/include/opencv2/core/fast_math.hpp
new file mode 100644
index 0000000..065879b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/fast_math.hpp
@@ -0,0 +1,261 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_FAST_MATH_HPP
+#define OPENCV_CORE_FAST_MATH_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+#if ((defined _MSC_VER && defined _M_X64) || (defined __GNUC__ && defined __x86_64__ \
+    && defined __SSE2__ && !defined __APPLE__)) && !defined(__CUDACC__)
+#include <emmintrin.h>
+#endif
+
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+/****************************************************************************************\
+*                                      fast math                                         *
+\****************************************************************************************/
+
+#ifdef __cplusplus
+#  include <cmath>
+#else
+#  ifdef __BORLANDC__
+#    include <fastmath.h>
+#  else
+#    include <math.h>
+#  endif
+#endif
+
+#if defined __GNUC__ && defined __arm__ && (defined __ARM_PCS_VFP || defined __ARM_VFPV3__ || defined __ARM_NEON__) && !defined __SOFTFP__ && !defined(__CUDACC__)
+    // 1. general scheme
+    #define ARM_ROUND(_value, _asm_string) \
+        int res; \
+        float temp; \
+        CV_UNUSED(temp); \
+        __asm__(_asm_string : [res] "=r" (res), [temp] "=w" (temp) : [value] "w" (_value)); \
+        return res
+    // 2. version for double
+    #ifdef __clang__
+        #define ARM_ROUND_DBL(value) ARM_ROUND(value, "vcvtr.s32.f64 %[temp], %[value] \n vmov %[res], %[temp]")
+    #else
+        #define ARM_ROUND_DBL(value) ARM_ROUND(value, "vcvtr.s32.f64 %[temp], %P[value] \n vmov %[res], %[temp]")
+    #endif
+    // 3. version for float
+    #define ARM_ROUND_FLT(value) ARM_ROUND(value, "vcvtr.s32.f32 %[temp], %[value]\n vmov %[res], %[temp]")
+#endif
+
+/** @brief Rounds floating-point number to the nearest integer
+
+ @param value floating-point number. If the value is outside of INT_MIN ... INT_MAX range, the
+ result is not defined.
+ */
+CV_INLINE int
+cvRound( double value )
+{
+#if ((defined _MSC_VER && defined _M_X64) || (defined __GNUC__ && defined __x86_64__ \
+    && defined __SSE2__ && !defined __APPLE__) || CV_SSE2) && !defined(__CUDACC__)
+    __m128d t = _mm_set_sd( value );
+    return _mm_cvtsd_si32(t);
+#elif defined _MSC_VER && defined _M_IX86
+    int t;
+    __asm
+    {
+        fld value;
+        fistp t;
+    }
+    return t;
+#elif defined CV_ICC || defined __GNUC__
+# if defined ARM_ROUND_DBL
+    ARM_ROUND_DBL(value);
+# else
+    return (int)lrint(value);
+# endif
+#else
+    /* it's ok if round does not comply with IEEE754 standard;
+       the tests should allow +/-1 difference when the tested functions use round */
+    return (int)(value + (value >= 0 ? 0.5 : -0.5));
+#endif
+}
+
+
+/** @brief Rounds floating-point number to the nearest integer not larger than the original.
+
+ The function computes an integer i such that:
+ \f[i \le \texttt{value} < i+1\f]
+ @param value floating-point number. If the value is outside of INT_MIN ... INT_MAX range, the
+ result is not defined.
+ */
+CV_INLINE int cvFloor( double value )
+{
+    int i = (int)value;
+    return i - (i > value);
+}
+
+/** @brief Rounds floating-point number to the nearest integer not smaller than the original.
+
+ The function computes an integer i such that:
+ \f[i \le \texttt{value} < i+1\f]
+ @param value floating-point number. If the value is outside of INT_MIN ... INT_MAX range, the
+ result is not defined.
+ */
+CV_INLINE int cvCeil( double value )
+{
+    int i = (int)value;
+    return i + (i < value);
+}
+
+/** @brief Determines if the argument is Not A Number.
+
+ @param value The input floating-point value
+
+ The function returns 1 if the argument is Not A Number (as defined by IEEE754 standard), 0
+ otherwise. */
+CV_INLINE int cvIsNaN( double value )
+{
+    Cv64suf ieee754;
+    ieee754.f = value;
+    return ((unsigned)(ieee754.u >> 32) & 0x7fffffff) +
+           ((unsigned)ieee754.u != 0) > 0x7ff00000;
+}
+
+/** @brief Determines if the argument is Infinity.
+
+ @param value The input floating-point value
+
+ The function returns 1 if the argument is a plus or minus infinity (as defined by IEEE754 standard)
+ and 0 otherwise. */
+CV_INLINE int cvIsInf( double value )
+{
+    Cv64suf ieee754;
+    ieee754.f = value;
+    return ((unsigned)(ieee754.u >> 32) & 0x7fffffff) == 0x7ff00000 &&
+            (unsigned)ieee754.u == 0;
+}
+
+#ifdef __cplusplus
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvRound(float value)
+{
+#if ((defined _MSC_VER && defined _M_X64) || (defined __GNUC__ && defined __x86_64__ \
+    && defined __SSE2__ && !defined __APPLE__) || CV_SSE2) && !defined(__CUDACC__)
+    __m128 t = _mm_set_ss( value );
+    return _mm_cvtss_si32(t);
+#elif defined _MSC_VER && defined _M_IX86
+    int t;
+    __asm
+    {
+        fld value;
+        fistp t;
+    }
+    return t;
+#elif defined CV_ICC || defined __GNUC__
+# if defined ARM_ROUND_FLT
+    ARM_ROUND_FLT(value);
+# else
+    return (int)lrintf(value);
+# endif
+#else
+    /* it's ok if round does not comply with IEEE754 standard;
+     the tests should allow +/-1 difference when the tested functions use round */
+    return (int)(value + (value >= 0 ? 0.5f : -0.5f));
+#endif
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvRound( int value )
+{
+    return value;
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvFloor( float value )
+{
+    int i = (int)value;
+    return i - (i > value);
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvFloor( int value )
+{
+    return value;
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvCeil( float value )
+{
+    int i = (int)value;
+    return i + (i < value);
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvCeil( int value )
+{
+    return value;
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvIsNaN( float value )
+{
+    Cv32suf ieee754;
+    ieee754.f = value;
+    return (ieee754.u & 0x7fffffff) > 0x7f800000;
+}
+
+/** @overload */
+CV_INLINE int cvIsInf( float value )
+{
+    Cv32suf ieee754;
+    ieee754.f = value;
+    return (ieee754.u & 0x7fffffff) == 0x7f800000;
+}
+
+#endif // __cplusplus
+
+//! @} core_utils
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/hal/hal.hpp b/include/opencv2/core/hal/hal.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0d68078
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/hal.hpp
@@ -0,0 +1,256 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
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+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HAL_HPP
+#define OPENCV_HAL_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
+#include "opencv2/core/hal/interface.h"
+
+namespace cv { namespace hal {
+
+//! @addtogroup core_hal_functions
+//! @{
+
+CV_EXPORTS int normHamming(const uchar* a, int n);
+CV_EXPORTS int normHamming(const uchar* a, const uchar* b, int n);
+
+CV_EXPORTS int normHamming(const uchar* a, int n, int cellSize);
+CV_EXPORTS int normHamming(const uchar* a, const uchar* b, int n, int cellSize);
+
+CV_EXPORTS int LU32f(float* A, size_t astep, int m, float* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS int LU64f(double* A, size_t astep, int m, double* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS bool Cholesky32f(float* A, size_t astep, int m, float* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS bool Cholesky64f(double* A, size_t astep, int m, double* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS void SVD32f(float* At, size_t astep, float* W, float* U, size_t ustep, float* Vt, size_t vstep, int m, int n, int flags);
+CV_EXPORTS void SVD64f(double* At, size_t astep, double* W, double* U, size_t ustep, double* Vt, size_t vstep, int m, int n, int flags);
+CV_EXPORTS int QR32f(float* A, size_t astep, int m, int n, int k, float* b, size_t bstep, float* hFactors);
+CV_EXPORTS int QR64f(double* A, size_t astep, int m, int n, int k, double* b, size_t bstep, double* hFactors);
+
+CV_EXPORTS void gemm32f(const float* src1, size_t src1_step, const float* src2, size_t src2_step,
+                        float alpha, const float* src3, size_t src3_step, float beta, float* dst, size_t dst_step,
+                        int m_a, int n_a, int n_d, int flags);
+CV_EXPORTS void gemm64f(const double* src1, size_t src1_step, const double* src2, size_t src2_step,
+                        double alpha, const double* src3, size_t src3_step, double beta, double* dst, size_t dst_step,
+                        int m_a, int n_a, int n_d, int flags);
+CV_EXPORTS void gemm32fc(const float* src1, size_t src1_step, const float* src2, size_t src2_step,
+                        float alpha, const float* src3, size_t src3_step, float beta, float* dst, size_t dst_step,
+                        int m_a, int n_a, int n_d, int flags);
+CV_EXPORTS void gemm64fc(const double* src1, size_t src1_step, const double* src2, size_t src2_step,
+                        double alpha, const double* src3, size_t src3_step, double beta, double* dst, size_t dst_step,
+                        int m_a, int n_a, int n_d, int flags);
+
+CV_EXPORTS int normL1_(const uchar* a, const uchar* b, int n);
+CV_EXPORTS float normL1_(const float* a, const float* b, int n);
+CV_EXPORTS float normL2Sqr_(const float* a, const float* b, int n);
+
+CV_EXPORTS void exp32f(const float* src, float* dst, int n);
+CV_EXPORTS void exp64f(const double* src, double* dst, int n);
+CV_EXPORTS void log32f(const float* src, float* dst, int n);
+CV_EXPORTS void log64f(const double* src, double* dst, int n);
+
+CV_EXPORTS void fastAtan32f(const float* y, const float* x, float* dst, int n, bool angleInDegrees);
+CV_EXPORTS void fastAtan64f(const double* y, const double* x, double* dst, int n, bool angleInDegrees);
+CV_EXPORTS void magnitude32f(const float* x, const float* y, float* dst, int n);
+CV_EXPORTS void magnitude64f(const double* x, const double* y, double* dst, int n);
+CV_EXPORTS void sqrt32f(const float* src, float* dst, int len);
+CV_EXPORTS void sqrt64f(const double* src, double* dst, int len);
+CV_EXPORTS void invSqrt32f(const float* src, float* dst, int len);
+CV_EXPORTS void invSqrt64f(const double* src, double* dst, int len);
+
+CV_EXPORTS void split8u(const uchar* src, uchar** dst, int len, int cn );
+CV_EXPORTS void split16u(const ushort* src, ushort** dst, int len, int cn );
+CV_EXPORTS void split32s(const int* src, int** dst, int len, int cn );
+CV_EXPORTS void split64s(const int64* src, int64** dst, int len, int cn );
+
+CV_EXPORTS void merge8u(const uchar** src, uchar* dst, int len, int cn );
+CV_EXPORTS void merge16u(const ushort** src, ushort* dst, int len, int cn );
+CV_EXPORTS void merge32s(const int** src, int* dst, int len, int cn );
+CV_EXPORTS void merge64s(const int64** src, int64* dst, int len, int cn );
+
+CV_EXPORTS void add8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void add8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void add16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void add16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void add32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void add32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void add64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+
+CV_EXPORTS void sub8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void sub8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void sub16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void sub16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void sub32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void sub32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void sub64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+
+CV_EXPORTS void max8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void max8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void max16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void max16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void max32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void max32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void max64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+
+CV_EXPORTS void min8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void min8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void min16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void min16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void min32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void min32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void min64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+
+CV_EXPORTS void absdiff8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void absdiff8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void absdiff16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void absdiff16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void absdiff32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void absdiff32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void absdiff64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+
+CV_EXPORTS void and8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void or8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void xor8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+CV_EXPORTS void not8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* );
+
+CV_EXPORTS void cmp8u(const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+CV_EXPORTS void cmp8s(const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+CV_EXPORTS void cmp16u(const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+CV_EXPORTS void cmp16s(const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+CV_EXPORTS void cmp32s(const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+CV_EXPORTS void cmp32f(const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+CV_EXPORTS void cmp64f(const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _cmpop);
+
+CV_EXPORTS void mul8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void mul8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void mul16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void mul16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void mul32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void mul32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void mul64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+
+CV_EXPORTS void div8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void div8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void div16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void div16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void div32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void div32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void div64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+
+CV_EXPORTS void recip8u( const uchar *, size_t, const uchar * src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void recip8s( const schar *, size_t, const schar * src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void recip16u( const ushort *, size_t, const ushort * src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void recip16s( const short *, size_t, const short * src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void recip32s( const int *, size_t, const int * src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void recip32f( const float *, size_t, const float * src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+CV_EXPORTS void recip64f( const double *, size_t, const double * src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* scale);
+
+CV_EXPORTS void addWeighted8u( const uchar* src1, size_t step1, const uchar* src2, size_t step2, uchar* dst, size_t step, int width, int height, void* _scalars );
+CV_EXPORTS void addWeighted8s( const schar* src1, size_t step1, const schar* src2, size_t step2, schar* dst, size_t step, int width, int height, void* scalars );
+CV_EXPORTS void addWeighted16u( const ushort* src1, size_t step1, const ushort* src2, size_t step2, ushort* dst, size_t step, int width, int height, void* scalars );
+CV_EXPORTS void addWeighted16s( const short* src1, size_t step1, const short* src2, size_t step2, short* dst, size_t step, int width, int height, void* scalars );
+CV_EXPORTS void addWeighted32s( const int* src1, size_t step1, const int* src2, size_t step2, int* dst, size_t step, int width, int height, void* scalars );
+CV_EXPORTS void addWeighted32f( const float* src1, size_t step1, const float* src2, size_t step2, float* dst, size_t step, int width, int height, void* scalars );
+CV_EXPORTS void addWeighted64f( const double* src1, size_t step1, const double* src2, size_t step2, double* dst, size_t step, int width, int height, void* scalars );
+
+CV_EXPORTS void cvt16f32f( const float16_t* src, float* dst, int len );
+CV_EXPORTS void cvt32f16f( const float* src, float16_t* dst, int len );
+
+CV_EXPORTS void addRNGBias32f( float* arr, const float* scaleBiasPairs, int len );
+CV_EXPORTS void addRNGBias64f( double* arr, const double* scaleBiasPairs, int len );
+
+struct CV_EXPORTS DFT1D
+{
+    static Ptr<DFT1D> create(int len, int count, int depth, int flags, bool * useBuffer = 0);
+    virtual void apply(const uchar *src, uchar *dst) = 0;
+    virtual ~DFT1D() {}
+};
+
+struct CV_EXPORTS DFT2D
+{
+    static Ptr<DFT2D> create(int width, int height, int depth,
+                             int src_channels, int dst_channels,
+                             int flags, int nonzero_rows = 0);
+    virtual void apply(const uchar *src_data, size_t src_step, uchar *dst_data, size_t dst_step) = 0;
+    virtual ~DFT2D() {}
+};
+
+struct CV_EXPORTS DCT2D
+{
+    static Ptr<DCT2D> create(int width, int height, int depth, int flags);
+    virtual void apply(const uchar *src_data, size_t src_step, uchar *dst_data, size_t dst_step) = 0;
+    virtual ~DCT2D() {}
+};
+
+//! @} core_hal
+
+//=============================================================================
+// for binary compatibility with 3.0
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_EXPORTS int LU(float* A, size_t astep, int m, float* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS int LU(double* A, size_t astep, int m, double* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS bool Cholesky(float* A, size_t astep, int m, float* b, size_t bstep, int n);
+CV_EXPORTS bool Cholesky(double* A, size_t astep, int m, double* b, size_t bstep, int n);
+
+CV_EXPORTS void exp(const float* src, float* dst, int n);
+CV_EXPORTS void exp(const double* src, double* dst, int n);
+CV_EXPORTS void log(const float* src, float* dst, int n);
+CV_EXPORTS void log(const double* src, double* dst, int n);
+
+CV_EXPORTS void fastAtan2(const float* y, const float* x, float* dst, int n, bool angleInDegrees);
+CV_EXPORTS void magnitude(const float* x, const float* y, float* dst, int n);
+CV_EXPORTS void magnitude(const double* x, const double* y, double* dst, int n);
+CV_EXPORTS void sqrt(const float* src, float* dst, int len);
+CV_EXPORTS void sqrt(const double* src, double* dst, int len);
+CV_EXPORTS void invSqrt(const float* src, float* dst, int len);
+CV_EXPORTS void invSqrt(const double* src, double* dst, int len);
+
+//! @endcond
+
+}} //cv::hal
+
+#endif //OPENCV_HAL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/hal/interface.h b/include/opencv2/core/hal/interface.h
new file mode 100644
index 0000000..6f0a83d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/interface.h
@@ -0,0 +1,190 @@
+#ifndef OPENCV_CORE_HAL_INTERFACE_H
+#define OPENCV_CORE_HAL_INTERFACE_H
+
+//! @addtogroup core_hal_interface
+//! @{
+
+//! @name Return codes
+//! @{
+#define CV_HAL_ERROR_OK 0
+#define CV_HAL_ERROR_NOT_IMPLEMENTED 1
+#define CV_HAL_ERROR_UNKNOWN -1
+//! @}
+
+#ifdef __cplusplus
+#include <cstddef>
+#else
+#include <stddef.h>
+#include <stdbool.h>
+#endif
+
+//! @name Data types
+//! primitive types
+//! - schar  - signed 1 byte integer
+//! - uchar  - unsigned 1 byte integer
+//! - short  - signed 2 byte integer
+//! - ushort - unsigned 2 byte integer
+//! - int    - signed 4 byte integer
+//! - uint   - unsigned 4 byte integer
+//! - int64  - signed 8 byte integer
+//! - uint64 - unsigned 8 byte integer
+//! @{
+#if !defined _MSC_VER && !defined __BORLANDC__
+#  if defined __cplusplus && __cplusplus >= 201103L && !defined __APPLE__
+#    include <cstdint>
+#    ifdef __NEWLIB__
+        typedef unsigned int uint;
+#    else
+        typedef std::uint32_t uint;
+#    endif
+#  else
+#    include <stdint.h>
+     typedef uint32_t uint;
+#  endif
+#else
+   typedef unsigned uint;
+#endif
+
+typedef signed char schar;
+
+#ifndef __IPL_H__
+   typedef unsigned char uchar;
+   typedef unsigned short ushort;
+#endif
+
+#if defined _MSC_VER || defined __BORLANDC__
+   typedef __int64 int64;
+   typedef unsigned __int64 uint64;
+#  define CV_BIG_INT(n)   n##I64
+#  define CV_BIG_UINT(n)  n##UI64
+#else
+   typedef int64_t int64;
+   typedef uint64_t uint64;
+#  define CV_BIG_INT(n)   n##LL
+#  define CV_BIG_UINT(n)  n##ULL
+#endif
+
+#define CV_USRTYPE1 (void)"CV_USRTYPE1 support has been dropped in OpenCV 4.0"
+
+#define CV_CN_MAX     512
+#define CV_CN_SHIFT   3
+#define CV_DEPTH_MAX  (1 << CV_CN_SHIFT)
+
+#define CV_8U   0
+#define CV_8S   1
+#define CV_16U  2
+#define CV_16S  3
+#define CV_32S  4
+#define CV_32F  5
+#define CV_64F  6
+#define CV_16F  7
+
+#define CV_MAT_DEPTH_MASK       (CV_DEPTH_MAX - 1)
+#define CV_MAT_DEPTH(flags)     ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)
+
+#define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
+#define CV_MAKE_TYPE CV_MAKETYPE
+
+#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
+#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
+#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
+#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
+#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))
+
+#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
+#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
+#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
+#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
+#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))
+
+#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
+#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
+#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
+#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
+#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))
+
+#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
+#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
+#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
+#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
+#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))
+
+#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
+#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
+#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
+#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
+#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))
+
+#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
+#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
+#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
+#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
+#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))
+
+#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
+#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
+#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
+#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
+#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))
+
+#define CV_16FC1 CV_MAKETYPE(CV_16F,1)
+#define CV_16FC2 CV_MAKETYPE(CV_16F,2)
+#define CV_16FC3 CV_MAKETYPE(CV_16F,3)
+#define CV_16FC4 CV_MAKETYPE(CV_16F,4)
+#define CV_16FC(n) CV_MAKETYPE(CV_16F,(n))
+//! @}
+
+//! @name Comparison operation
+//! @sa cv::CmpTypes
+//! @{
+#define CV_HAL_CMP_EQ 0
+#define CV_HAL_CMP_GT 1
+#define CV_HAL_CMP_GE 2
+#define CV_HAL_CMP_LT 3
+#define CV_HAL_CMP_LE 4
+#define CV_HAL_CMP_NE 5
+//! @}
+
+//! @name Border processing modes
+//! @sa cv::BorderTypes
+//! @{
+#define CV_HAL_BORDER_CONSTANT 0
+#define CV_HAL_BORDER_REPLICATE 1
+#define CV_HAL_BORDER_REFLECT 2
+#define CV_HAL_BORDER_WRAP 3
+#define CV_HAL_BORDER_REFLECT_101 4
+#define CV_HAL_BORDER_TRANSPARENT 5
+#define CV_HAL_BORDER_ISOLATED 16
+//! @}
+
+//! @name DFT flags
+//! @{
+#define CV_HAL_DFT_INVERSE        1
+#define CV_HAL_DFT_SCALE          2
+#define CV_HAL_DFT_ROWS           4
+#define CV_HAL_DFT_COMPLEX_OUTPUT 16
+#define CV_HAL_DFT_REAL_OUTPUT    32
+#define CV_HAL_DFT_TWO_STAGE      64
+#define CV_HAL_DFT_STAGE_COLS    128
+#define CV_HAL_DFT_IS_CONTINUOUS 512
+#define CV_HAL_DFT_IS_INPLACE 1024
+//! @}
+
+//! @name SVD flags
+//! @{
+#define CV_HAL_SVD_NO_UV    1
+#define CV_HAL_SVD_SHORT_UV 2
+#define CV_HAL_SVD_MODIFY_A 4
+#define CV_HAL_SVD_FULL_UV  8
+//! @}
+
+//! @name Gemm flags
+//! @{
+#define CV_HAL_GEMM_1_T 1
+#define CV_HAL_GEMM_2_T 2
+#define CV_HAL_GEMM_3_T 4
+//! @}
+
+//! @}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a96cfbd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin.hpp
@@ -0,0 +1,471 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
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+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HAL_INTRIN_HPP
+#define OPENCV_HAL_INTRIN_HPP
+
+#include <cmath>
+#include <float.h>
+#include <stdlib.h>
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+#define OPENCV_HAL_ADD(a, b) ((a) + (b))
+#define OPENCV_HAL_AND(a, b) ((a) & (b))
+#define OPENCV_HAL_NOP(a) (a)
+#define OPENCV_HAL_1ST(a, b) (a)
+
+namespace {
+inline unsigned int trailingZeros32(unsigned int value) {
+#if defined(_MSC_VER)
+#if (_MSC_VER < 1700) || defined(_M_ARM)
+    unsigned long index = 0;
+    _BitScanForward(&index, value);
+    return (unsigned int)index;
+#elif defined(__clang__)
+    // clang-cl doesn't export _tzcnt_u32 for non BMI systems
+    return value ? __builtin_ctz(value) : 32;
+#else
+    return _tzcnt_u32(value);
+#endif
+#elif defined(__GNUC__) || defined(__GNUG__)
+    return __builtin_ctz(value);
+#elif defined(__ICC) || defined(__INTEL_COMPILER)
+    return _bit_scan_forward(value);
+#elif defined(__clang__)
+    return llvm.cttz.i32(value, true);
+#else
+    static const int MultiplyDeBruijnBitPosition[32] = {
+        0, 1, 28, 2, 29, 14, 24, 3, 30, 22, 20, 15, 25, 17, 4, 8,
+        31, 27, 13, 23, 21, 19, 16, 7, 26, 12, 18, 6, 11, 5, 10, 9 };
+    return MultiplyDeBruijnBitPosition[((uint32_t)((value & -value) * 0x077CB531U)) >> 27];
+#endif
+}
+}
+
+// unlike HAL API, which is in cv::hal,
+// we put intrinsics into cv namespace to make its
+// access from within opencv code more accessible
+namespace cv {
+
+namespace hal {
+
+enum StoreMode
+{
+    STORE_UNALIGNED = 0,
+    STORE_ALIGNED = 1,
+    STORE_ALIGNED_NOCACHE = 2
+};
+
+}
+
+template<typename _Tp> struct V_TypeTraits
+{
+};
+
+#define CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(type, int_type_, uint_type_, abs_type_, w_type_, q_type_, sum_type_, nlanes128_) \
+    template<> struct V_TypeTraits<type> \
+    { \
+        typedef type value_type; \
+        typedef int_type_ int_type; \
+        typedef abs_type_ abs_type; \
+        typedef uint_type_ uint_type; \
+        typedef w_type_ w_type; \
+        typedef q_type_ q_type; \
+        typedef sum_type_ sum_type; \
+        enum { nlanes128 = nlanes128_ }; \
+    \
+        static inline int_type reinterpret_int(type x) \
+        { \
+            union { type l; int_type i; } v; \
+            v.l = x; \
+            return v.i; \
+        } \
+    \
+        static inline type reinterpret_from_int(int_type x) \
+        { \
+            union { type l; int_type i; } v; \
+            v.i = x; \
+            return v.l; \
+        } \
+    }
+
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(uchar, schar, uchar, uchar, ushort, unsigned, unsigned, 16);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(schar, schar, uchar, uchar, short, int, int, 16);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(ushort, short, ushort, ushort, unsigned, uint64, unsigned, 8);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(short, short, ushort, ushort, int, int64, int, 8);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(unsigned, int, unsigned, unsigned, uint64, void, unsigned, 4);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(int, int, unsigned, unsigned, int64, void, int, 4);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(float, int, unsigned, float, double, void, float, 4);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(uint64, int64, uint64, uint64, void, void, uint64, 2);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(int64, int64, uint64, uint64, void, void, int64, 2);
+CV_INTRIN_DEF_TYPE_TRAITS(double, int64, uint64, double, void, void, double, 2);
+
+#ifndef CV_DOXYGEN
+
+#ifdef CV_CPU_DISPATCH_MODE
+    #define CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE __CV_CAT(hal_, CV_CPU_DISPATCH_MODE)
+    #define CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN namespace __CV_CAT(hal_, CV_CPU_DISPATCH_MODE) {
+    #define CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END }
+#else
+    #define CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE hal_baseline
+    #define CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN namespace hal_baseline {
+    #define CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END }
+#endif
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+using namespace CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE;
+#endif
+}
+
+#ifdef CV_DOXYGEN
+#   undef CV_AVX2
+#   undef CV_SSE2
+#   undef CV_NEON
+#   undef CV_VSX
+#   undef CV_FP16
+#endif
+
+#if CV_SSE2 || CV_NEON || CV_VSX
+#define CV__SIMD_FORWARD 128
+#include "opencv2/core/hal/intrin_forward.hpp"
+#endif
+
+#if CV_SSE2
+
+#include "opencv2/core/hal/intrin_sse_em.hpp"
+#include "opencv2/core/hal/intrin_sse.hpp"
+
+#elif CV_NEON
+
+#include "opencv2/core/hal/intrin_neon.hpp"
+
+#elif CV_VSX
+
+#include "opencv2/core/hal/intrin_vsx.hpp"
+
+#else
+
+#define CV_SIMD128_CPP 1
+#include "opencv2/core/hal/intrin_cpp.hpp"
+
+#endif
+
+// AVX2 can be used together with SSE2, so
+// we define those two sets of intrinsics at once.
+// Most of the intrinsics do not conflict (the proper overloaded variant is
+// resolved by the argument types, e.g. v_float32x4 ~ SSE2, v_float32x8 ~ AVX2),
+// but some of AVX2 intrinsics get v256_ prefix instead of v_, e.g. v256_load() vs v_load().
+// Correspondingly, the wide intrinsics (which are mapped to the "widest"
+// available instruction set) will get vx_ prefix
+// (and will be mapped to v256_ counterparts) (e.g. vx_load() => v256_load())
+#if CV_AVX2
+
+#define CV__SIMD_FORWARD 256
+#include "opencv2/core/hal/intrin_forward.hpp"
+#include "opencv2/core/hal/intrin_avx.hpp"
+
+#endif
+
+// AVX512 can be used together with SSE2 and AVX2, so
+// we define those sets of intrinsics at once.
+// For some of AVX512 intrinsics get v512_ prefix instead of v_, e.g. v512_load() vs v_load().
+// Wide intrinsics will be mapped to v512_ counterparts in this case(e.g. vx_load() => v512_load())
+#if CV_AVX512_SKX
+
+#define CV__SIMD_FORWARD 512
+#include "opencv2/core/hal/intrin_forward.hpp"
+#include "opencv2/core/hal/intrin_avx512.hpp"
+
+#endif
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv {
+
+#ifndef CV_DOXYGEN
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD128
+#define CV_SIMD128 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD128_64F
+#define CV_SIMD128_64F 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD256
+#define CV_SIMD256 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD256_64F
+#define CV_SIMD256_64F 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD512
+#define CV_SIMD512 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD512_64F
+#define CV_SIMD512_64F 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD128_FP16
+#define CV_SIMD128_FP16 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD256_FP16
+#define CV_SIMD256_FP16 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD512_FP16
+#define CV_SIMD512_FP16 0
+#endif
+
+//==================================================================================================
+
+#define CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(typ, vtyp, short_typ, prefix, loadsfx) \
+    inline vtyp vx_setall_##short_typ(typ v) { return prefix##_setall_##short_typ(v); } \
+    inline vtyp vx_setzero_##short_typ() { return prefix##_setzero_##short_typ(); } \
+    inline vtyp vx_##loadsfx(const typ* ptr) { return prefix##_##loadsfx(ptr); } \
+    inline vtyp vx_##loadsfx##_aligned(const typ* ptr) { return prefix##_##loadsfx##_aligned(ptr); } \
+    inline vtyp vx_##loadsfx##_low(const typ* ptr) { return prefix##_##loadsfx##_low(ptr); } \
+    inline vtyp vx_##loadsfx##_halves(const typ* ptr0, const typ* ptr1) { return prefix##_##loadsfx##_halves(ptr0, ptr1); } \
+    inline void vx_store(typ* ptr, const vtyp& v) { return v_store(ptr, v); } \
+    inline void vx_store_aligned(typ* ptr, const vtyp& v) { return v_store_aligned(ptr, v); } \
+    inline vtyp vx_lut(const typ* ptr, const int* idx) { return prefix##_lut(ptr, idx); } \
+    inline vtyp vx_lut_pairs(const typ* ptr, const int* idx) { return prefix##_lut_pairs(ptr, idx); }
+
+#define CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(typ, vtyp, prefix) \
+    inline vtyp vx_lut_quads(const typ* ptr, const int* idx) { return prefix##_lut_quads(ptr, idx); }
+
+#define CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(typ, wtyp, prefix) \
+    inline wtyp vx_load_expand(const typ* ptr) { return prefix##_load_expand(ptr); }
+
+#define CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND_Q(typ, qtyp, prefix) \
+    inline qtyp vx_load_expand_q(const typ* ptr) { return prefix##_load_expand_q(ptr); }
+
+#define CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_WITH_EXPAND(typ, vtyp, short_typ, wtyp, qtyp, prefix, loadsfx) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(typ, vtyp, short_typ, prefix, loadsfx) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(typ, vtyp, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(typ, wtyp, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND_Q(typ, qtyp, prefix)
+
+#define CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_ALL_TYPES(prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_WITH_EXPAND(uchar, v_uint8, u8, v_uint16, v_uint32, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_WITH_EXPAND(schar, v_int8, s8, v_int16, v_int32, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(ushort, v_uint16, u16, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(ushort, v_uint16, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(ushort, v_uint32, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(short, v_int16, s16, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(short, v_int16, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(short, v_int32, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(int, v_int32, s32, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(int, v_int32, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(int, v_int64, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(unsigned, v_uint32, u32, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(unsigned, v_uint32, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(unsigned, v_uint64, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(float, v_float32, f32, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LUT_QUAD(float, v_float32, prefix) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(int64, v_int64, s64, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(uint64, v_uint64, u64, prefix, load) \
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_LOAD_EXPAND(float16_t, v_float32, prefix)
+
+template<typename _Tp> struct V_RegTraits
+{
+};
+
+#define CV_DEF_REG_TRAITS(prefix, _reg, lane_type, suffix, _u_reg, _w_reg, _q_reg, _int_reg, _round_reg) \
+    template<> struct V_RegTraits<_reg> \
+    { \
+        typedef _reg reg; \
+        typedef _u_reg u_reg; \
+        typedef _w_reg w_reg; \
+        typedef _q_reg q_reg; \
+        typedef _int_reg int_reg; \
+        typedef _round_reg round_reg; \
+    }
+
+#if CV_SIMD128 || CV_SIMD128_CPP
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_uint8x16, uchar, u8, v_uint8x16, v_uint16x8, v_uint32x4, v_int8x16, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_int8x16, schar, s8, v_uint8x16, v_int16x8, v_int32x4, v_int8x16, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_uint16x8, ushort, u16, v_uint16x8, v_uint32x4, v_uint64x2, v_int16x8, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_int16x8, short, s16, v_uint16x8, v_int32x4, v_int64x2, v_int16x8, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_uint32x4, unsigned, u32, v_uint32x4, v_uint64x2, void, v_int32x4, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_int32x4, int, s32, v_uint32x4, v_int64x2, void, v_int32x4, void);
+#if CV_SIMD128_64F
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_float32x4, float, f32, v_float32x4, v_float64x2, void, v_int32x4, v_int32x4);
+#else
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_float32x4, float, f32, v_float32x4, void, void, v_int32x4, v_int32x4);
+#endif
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_uint64x2, uint64, u64, v_uint64x2, void, void, v_int64x2, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_int64x2, int64, s64, v_uint64x2, void, void, v_int64x2, void);
+#if CV_SIMD128_64F
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v, v_float64x2, double, f64, v_float64x2, void, void, v_int64x2, v_int32x4);
+#endif
+#endif
+
+#if CV_SIMD256
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_uint8x32, uchar, u8, v_uint8x32, v_uint16x16, v_uint32x8, v_int8x32, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_int8x32, schar, s8, v_uint8x32, v_int16x16, v_int32x8, v_int8x32, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_uint16x16, ushort, u16, v_uint16x16, v_uint32x8, v_uint64x4, v_int16x16, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_int16x16, short, s16, v_uint16x16, v_int32x8, v_int64x4, v_int16x16, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_uint32x8, unsigned, u32, v_uint32x8, v_uint64x4, void, v_int32x8, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_int32x8, int, s32, v_uint32x8, v_int64x4, void, v_int32x8, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_float32x8, float, f32, v_float32x8, v_float64x4, void, v_int32x8, v_int32x8);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_uint64x4, uint64, u64, v_uint64x4, void, void, v_int64x4, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_int64x4, int64, s64, v_uint64x4, void, void, v_int64x4, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v256, v_float64x4, double, f64, v_float64x4, void, void, v_int64x4, v_int32x8);
+#endif
+
+#if CV_SIMD512
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_uint8x64, uchar, u8, v_uint8x64, v_uint16x32, v_uint32x16, v_int8x64, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_int8x64, schar, s8, v_uint8x64, v_int16x32, v_int32x16, v_int8x64, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_uint16x32, ushort, u16, v_uint16x32, v_uint32x16, v_uint64x8, v_int16x32, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_int16x32, short, s16, v_uint16x32, v_int32x16, v_int64x8, v_int16x32, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_uint32x16, unsigned, u32, v_uint32x16, v_uint64x8, void, v_int32x16, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_int32x16, int, s32, v_uint32x16, v_int64x8, void, v_int32x16, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_float32x16, float, f32, v_float32x16, v_float64x8, void, v_int32x16, v_int32x16);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_uint64x8, uint64, u64, v_uint64x8, void, void, v_int64x8, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_int64x8, int64, s64, v_uint64x8, void, void, v_int64x8, void);
+    CV_DEF_REG_TRAITS(v512, v_float64x8, double, f64, v_float64x8, void, void, v_int64x8, v_int32x16);
+#endif
+
+#if CV_SIMD512 && (!defined(CV__SIMD_FORCE_WIDTH) || CV__SIMD_FORCE_WIDTH == 512)
+#define CV__SIMD_NAMESPACE simd512
+namespace CV__SIMD_NAMESPACE {
+    #define CV_SIMD 1
+    #define CV_SIMD_64F CV_SIMD512_64F
+    #define CV_SIMD_FP16 CV_SIMD512_FP16
+    #define CV_SIMD_WIDTH 64
+    typedef v_uint8x64    v_uint8;
+    typedef v_int8x64     v_int8;
+    typedef v_uint16x32   v_uint16;
+    typedef v_int16x32    v_int16;
+    typedef v_uint32x16   v_uint32;
+    typedef v_int32x16    v_int32;
+    typedef v_uint64x8    v_uint64;
+    typedef v_int64x8     v_int64;
+    typedef v_float32x16  v_float32;
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_ALL_TYPES(v512)
+#if CV_SIMD512_64F
+    typedef v_float64x8   v_float64;
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(double, v_float64, f64, v512, load)
+#endif
+        inline void vx_cleanup() { v512_cleanup(); }
+} // namespace
+using namespace CV__SIMD_NAMESPACE;
+#elif CV_SIMD256 && (!defined(CV__SIMD_FORCE_WIDTH) || CV__SIMD_FORCE_WIDTH == 256)
+#define CV__SIMD_NAMESPACE simd256
+namespace CV__SIMD_NAMESPACE {
+    #define CV_SIMD 1
+    #define CV_SIMD_64F CV_SIMD256_64F
+    #define CV_SIMD_FP16 CV_SIMD256_FP16
+    #define CV_SIMD_WIDTH 32
+    typedef v_uint8x32   v_uint8;
+    typedef v_int8x32    v_int8;
+    typedef v_uint16x16  v_uint16;
+    typedef v_int16x16   v_int16;
+    typedef v_uint32x8   v_uint32;
+    typedef v_int32x8    v_int32;
+    typedef v_uint64x4   v_uint64;
+    typedef v_int64x4    v_int64;
+    typedef v_float32x8  v_float32;
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_ALL_TYPES(v256)
+    #if CV_SIMD256_64F
+    typedef v_float64x4  v_float64;
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(double, v_float64, f64, v256, load)
+    #endif
+    inline void vx_cleanup() { v256_cleanup(); }
+} // namespace
+using namespace CV__SIMD_NAMESPACE;
+#elif (CV_SIMD128 || CV_SIMD128_CPP) && (!defined(CV__SIMD_FORCE_WIDTH) || CV__SIMD_FORCE_WIDTH == 128)
+#define CV__SIMD_NAMESPACE simd128
+namespace CV__SIMD_NAMESPACE {
+    #define CV_SIMD CV_SIMD128
+    #define CV_SIMD_64F CV_SIMD128_64F
+    #define CV_SIMD_WIDTH 16
+    typedef v_uint8x16  v_uint8;
+    typedef v_int8x16   v_int8;
+    typedef v_uint16x8  v_uint16;
+    typedef v_int16x8   v_int16;
+    typedef v_uint32x4  v_uint32;
+    typedef v_int32x4   v_int32;
+    typedef v_uint64x2  v_uint64;
+    typedef v_int64x2   v_int64;
+    typedef v_float32x4 v_float32;
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN_ALL_TYPES(v)
+    #if CV_SIMD128_64F
+    typedef v_float64x2 v_float64;
+    CV_INTRIN_DEFINE_WIDE_INTRIN(double, v_float64, f64, v, load)
+    #endif
+    inline void vx_cleanup() { v_cleanup(); }
+} // namespace
+using namespace CV__SIMD_NAMESPACE;
+#endif
+
+#ifndef CV_DOXYGEN
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD_64F
+#define CV_SIMD_64F 0
+#endif
+
+#ifndef CV_SIMD_FP16
+#define CV_SIMD_FP16 0  //!< Defined to 1 on native support of operations with float16x8_t / float16x16_t (SIMD256) types
+#endif
+
+
+#ifndef CV_SIMD
+#define CV_SIMD 0
+#endif
+
+} // cv::
+
+//! @endcond
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_avx.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_avx.hpp
new file mode 100644
index 0000000..24e2a52
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_avx.hpp
@@ -0,0 +1,2794 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+#ifndef OPENCV_HAL_INTRIN_AVX_HPP
+#define OPENCV_HAL_INTRIN_AVX_HPP
+
+#define CV_SIMD256 1
+#define CV_SIMD256_64F 1
+#define CV_SIMD256_FP16 0  // no native operations with FP16 type. Only load/store from float32x8 are available (if CV_FP16 == 1)
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+///////// Utils ////////////
+
+inline __m256i _v256_combine(const __m128i& lo, const __m128i& hi)
+{ return _mm256_inserti128_si256(_mm256_castsi128_si256(lo), hi, 1); }
+
+inline __m256 _v256_combine(const __m128& lo, const __m128& hi)
+{ return _mm256_insertf128_ps(_mm256_castps128_ps256(lo), hi, 1); }
+
+inline __m256d _v256_combine(const __m128d& lo, const __m128d& hi)
+{ return _mm256_insertf128_pd(_mm256_castpd128_pd256(lo), hi, 1); }
+
+inline int _v_cvtsi256_si32(const __m256i& a)
+{ return _mm_cvtsi128_si32(_mm256_castsi256_si128(a)); }
+
+inline __m256i _v256_shuffle_odd_64(const __m256i& v)
+{ return _mm256_permute4x64_epi64(v, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0)); }
+
+inline __m256d _v256_shuffle_odd_64(const __m256d& v)
+{ return _mm256_permute4x64_pd(v, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0)); }
+
+template<int imm>
+inline __m256i _v256_permute2x128(const __m256i& a, const __m256i& b)
+{ return _mm256_permute2x128_si256(a, b, imm); }
+
+template<int imm>
+inline __m256 _v256_permute2x128(const __m256& a, const __m256& b)
+{ return _mm256_permute2f128_ps(a, b, imm); }
+
+template<int imm>
+inline __m256d _v256_permute2x128(const __m256d& a, const __m256d& b)
+{ return _mm256_permute2f128_pd(a, b, imm); }
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_permute2x128(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return _Tpvec(_v256_permute2x128<imm>(a.val, b.val)); }
+
+template<int imm>
+inline __m256i _v256_permute4x64(const __m256i& a)
+{ return _mm256_permute4x64_epi64(a, imm); }
+
+template<int imm>
+inline __m256d _v256_permute4x64(const __m256d& a)
+{ return _mm256_permute4x64_pd(a, imm); }
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_permute4x64(const _Tpvec& a)
+{ return _Tpvec(_v256_permute4x64<imm>(a.val)); }
+
+inline __m128i _v256_extract_high(const __m256i& v)
+{ return _mm256_extracti128_si256(v, 1); }
+
+inline __m128  _v256_extract_high(const __m256& v)
+{ return _mm256_extractf128_ps(v, 1); }
+
+inline __m128d _v256_extract_high(const __m256d& v)
+{ return _mm256_extractf128_pd(v, 1); }
+
+inline __m128i _v256_extract_low(const __m256i& v)
+{ return _mm256_castsi256_si128(v); }
+
+inline __m128  _v256_extract_low(const __m256& v)
+{ return _mm256_castps256_ps128(v); }
+
+inline __m128d _v256_extract_low(const __m256d& v)
+{ return _mm256_castpd256_pd128(v); }
+
+inline __m256i _v256_packs_epu32(const __m256i& a, const __m256i& b)
+{
+    const __m256i m = _mm256_set1_epi32(65535);
+    __m256i am = _mm256_min_epu32(a, m);
+    __m256i bm = _mm256_min_epu32(b, m);
+    return _mm256_packus_epi32(am, bm);
+}
+
+///////// Types ////////////
+
+struct v_uint8x32
+{
+    typedef uchar lane_type;
+    enum { nlanes = 32 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_uint8x32(__m256i v) : val(v) {}
+    v_uint8x32(uchar v0,  uchar v1,  uchar v2,  uchar v3,
+               uchar v4,  uchar v5,  uchar v6,  uchar v7,
+               uchar v8,  uchar v9,  uchar v10, uchar v11,
+               uchar v12, uchar v13, uchar v14, uchar v15,
+               uchar v16, uchar v17, uchar v18, uchar v19,
+               uchar v20, uchar v21, uchar v22, uchar v23,
+               uchar v24, uchar v25, uchar v26, uchar v27,
+               uchar v28, uchar v29, uchar v30, uchar v31)
+    {
+        val = _mm256_setr_epi8((char)v0, (char)v1, (char)v2, (char)v3,
+            (char)v4,  (char)v5,  (char)v6 , (char)v7,  (char)v8,  (char)v9,
+            (char)v10, (char)v11, (char)v12, (char)v13, (char)v14, (char)v15,
+            (char)v16, (char)v17, (char)v18, (char)v19, (char)v20, (char)v21,
+            (char)v22, (char)v23, (char)v24, (char)v25, (char)v26, (char)v27,
+            (char)v28, (char)v29, (char)v30, (char)v31);
+    }
+    v_uint8x32() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    uchar get0() const { return (uchar)_v_cvtsi256_si32(val); }
+};
+
+struct v_int8x32
+{
+    typedef schar lane_type;
+    enum { nlanes = 32 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_int8x32(__m256i v) : val(v) {}
+    v_int8x32(schar v0,  schar v1,  schar v2,  schar v3,
+              schar v4,  schar v5,  schar v6,  schar v7,
+              schar v8,  schar v9,  schar v10, schar v11,
+              schar v12, schar v13, schar v14, schar v15,
+              schar v16, schar v17, schar v18, schar v19,
+              schar v20, schar v21, schar v22, schar v23,
+              schar v24, schar v25, schar v26, schar v27,
+              schar v28, schar v29, schar v30, schar v31)
+    {
+        val = _mm256_setr_epi8(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9,
+            v10, v11, v12, v13, v14, v15, v16, v17, v18, v19, v20,
+            v21, v22, v23, v24, v25, v26, v27, v28, v29, v30, v31);
+    }
+    v_int8x32() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    schar get0() const { return (schar)_v_cvtsi256_si32(val); }
+};
+
+struct v_uint16x16
+{
+    typedef ushort lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_uint16x16(__m256i v) : val(v) {}
+    v_uint16x16(ushort v0,  ushort v1,  ushort v2,  ushort v3,
+                ushort v4,  ushort v5,  ushort v6,  ushort v7,
+                ushort v8,  ushort v9,  ushort v10, ushort v11,
+                ushort v12, ushort v13, ushort v14, ushort v15)
+    {
+        val = _mm256_setr_epi16((short)v0, (short)v1, (short)v2, (short)v3,
+            (short)v4,  (short)v5,  (short)v6,  (short)v7,  (short)v8,  (short)v9,
+            (short)v10, (short)v11, (short)v12, (short)v13, (short)v14, (short)v15);
+    }
+    v_uint16x16() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    ushort get0() const { return (ushort)_v_cvtsi256_si32(val); }
+};
+
+struct v_int16x16
+{
+    typedef short lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_int16x16(__m256i v) : val(v) {}
+    v_int16x16(short v0,  short v1,  short v2,  short v3,
+               short v4,  short v5,  short v6,  short v7,
+               short v8,  short v9,  short v10, short v11,
+               short v12, short v13, short v14, short v15)
+    {
+        val = _mm256_setr_epi16(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7,
+            v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15);
+    }
+    v_int16x16() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    short get0() const { return (short)_v_cvtsi256_si32(val); }
+};
+
+struct v_uint32x8
+{
+    typedef unsigned lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_uint32x8(__m256i v) : val(v) {}
+    v_uint32x8(unsigned v0, unsigned v1, unsigned v2, unsigned v3,
+               unsigned v4, unsigned v5, unsigned v6, unsigned v7)
+    {
+        val = _mm256_setr_epi32((unsigned)v0, (unsigned)v1, (unsigned)v2,
+            (unsigned)v3, (unsigned)v4, (unsigned)v5, (unsigned)v6, (unsigned)v7);
+    }
+    v_uint32x8() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    unsigned get0() const { return (unsigned)_v_cvtsi256_si32(val); }
+};
+
+struct v_int32x8
+{
+    typedef int lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_int32x8(__m256i v) : val(v) {}
+    v_int32x8(int v0, int v1, int v2, int v3,
+              int v4, int v5, int v6, int v7)
+    {
+        val = _mm256_setr_epi32(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7);
+    }
+    v_int32x8() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    int get0() const { return _v_cvtsi256_si32(val); }
+};
+
+struct v_float32x8
+{
+    typedef float lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    __m256 val;
+
+    explicit v_float32x8(__m256 v) : val(v) {}
+    v_float32x8(float v0, float v1, float v2, float v3,
+                float v4, float v5, float v6, float v7)
+    {
+        val = _mm256_setr_ps(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7);
+    }
+    v_float32x8() : val(_mm256_setzero_ps()) {}
+    float get0() const { return _mm_cvtss_f32(_mm256_castps256_ps128(val)); }
+};
+
+struct v_uint64x4
+{
+    typedef uint64 lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_uint64x4(__m256i v) : val(v) {}
+    v_uint64x4(uint64 v0, uint64 v1, uint64 v2, uint64 v3)
+    { val = _mm256_setr_epi64x((int64)v0, (int64)v1, (int64)v2, (int64)v3); }
+    v_uint64x4() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+    uint64 get0() const
+    {
+    #if defined __x86_64__ || defined _M_X64
+        return (uint64)_mm_cvtsi128_si64(_mm256_castsi256_si128(val));
+    #else
+        int a = _mm_cvtsi128_si32(_mm256_castsi256_si128(val));
+        int b = _mm_cvtsi128_si32(_mm256_castsi256_si128(_mm256_srli_epi64(val, 32)));
+        return (unsigned)a | ((uint64)(unsigned)b << 32);
+    #endif
+    }
+};
+
+struct v_int64x4
+{
+    typedef int64 lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+    __m256i val;
+
+    explicit v_int64x4(__m256i v) : val(v) {}
+    v_int64x4(int64 v0, int64 v1, int64 v2, int64 v3)
+    { val = _mm256_setr_epi64x(v0, v1, v2, v3); }
+    v_int64x4() : val(_mm256_setzero_si256()) {}
+
+    int64 get0() const
+    {
+    #if defined __x86_64__ || defined _M_X64
+        return (int64)_mm_cvtsi128_si64(_mm256_castsi256_si128(val));
+    #else
+        int a = _mm_cvtsi128_si32(_mm256_castsi256_si128(val));
+        int b = _mm_cvtsi128_si32(_mm256_castsi256_si128(_mm256_srli_epi64(val, 32)));
+        return (int64)((unsigned)a | ((uint64)(unsigned)b << 32));
+    #endif
+    }
+};
+
+struct v_float64x4
+{
+    typedef double lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+    __m256d val;
+
+    explicit v_float64x4(__m256d v) : val(v) {}
+    v_float64x4(double v0, double v1, double v2, double v3)
+    { val = _mm256_setr_pd(v0, v1, v2, v3); }
+    v_float64x4() : val(_mm256_setzero_pd()) {}
+    double get0() const { return _mm_cvtsd_f64(_mm256_castpd256_pd128(val)); }
+};
+
+//////////////// Load and store operations ///////////////
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(_Tpvec, _Tp)                    \
+    inline _Tpvec v256_load(const _Tp* ptr)                           \
+    { return _Tpvec(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr)); }       \
+    inline _Tpvec v256_load_aligned(const _Tp* ptr)                   \
+    { return _Tpvec(_mm256_load_si256((const __m256i*)ptr)); }        \
+    inline _Tpvec v256_load_low(const _Tp* ptr)                       \
+    {                                                                 \
+        __m128i v128 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);          \
+        return _Tpvec(_mm256_castsi128_si256(v128));                  \
+    }                                                                 \
+    inline _Tpvec v256_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1)  \
+    {                                                                 \
+        __m128i vlo = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr0);          \
+        __m128i vhi = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr1);          \
+        return _Tpvec(_v256_combine(vlo, vhi));                       \
+    }                                                                 \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                    \
+    { _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, a.val); }                    \
+    inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)            \
+    { _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, a.val); }                     \
+    inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)    \
+    { _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, a.val); }                    \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode) \
+    { \
+        if( mode == hal::STORE_UNALIGNED ) \
+            _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, a.val); \
+        else if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )  \
+            _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, a.val); \
+        else \
+            _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, a.val); \
+    } \
+    inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                \
+    { _mm_storeu_si128((__m128i*)ptr, _v256_extract_low(a.val)); }    \
+    inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)               \
+    { _mm_storeu_si128((__m128i*)ptr, _v256_extract_high(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_uint8x32,  uchar)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_int8x32,   schar)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_uint16x16, ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_int16x16,  short)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_uint32x8,  unsigned)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_int32x8,   int)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_uint64x4,  uint64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE(v_int64x4,   int64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_FLT(_Tpvec, _Tp, suffix, halfreg)   \
+    inline _Tpvec v256_load(const _Tp* ptr)                               \
+    { return _Tpvec(_mm256_loadu_##suffix(ptr)); }                        \
+    inline _Tpvec v256_load_aligned(const _Tp* ptr)                       \
+    { return _Tpvec(_mm256_load_##suffix(ptr)); }                         \
+    inline _Tpvec v256_load_low(const _Tp* ptr)                           \
+    {                                                                     \
+        return _Tpvec(_mm256_cast##suffix##128_##suffix##256              \
+                     (_mm_loadu_##suffix(ptr)));                          \
+    }                                                                     \
+    inline _Tpvec v256_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1)      \
+    {                                                                     \
+        halfreg vlo = _mm_loadu_##suffix(ptr0);                           \
+        halfreg vhi = _mm_loadu_##suffix(ptr1);                           \
+        return _Tpvec(_v256_combine(vlo, vhi));                           \
+    }                                                                     \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                        \
+    { _mm256_storeu_##suffix(ptr, a.val); }                               \
+    inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                \
+    { _mm256_store_##suffix(ptr, a.val); }                                \
+    inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)        \
+    { _mm256_stream_##suffix(ptr, a.val); }                               \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode) \
+    { \
+        if( mode == hal::STORE_UNALIGNED ) \
+            _mm256_storeu_##suffix(ptr, a.val); \
+        else if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )  \
+            _mm256_stream_##suffix(ptr, a.val); \
+        else \
+            _mm256_store_##suffix(ptr, a.val); \
+    } \
+    inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                    \
+    { _mm_storeu_##suffix(ptr, _v256_extract_low(a.val)); }               \
+    inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                   \
+    { _mm_storeu_##suffix(ptr, _v256_extract_high(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_FLT(v_float32x8, float,  ps, __m128)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_FLT(v_float64x4, double, pd, __m128d)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, _Tpvecf, suffix, cast) \
+    inline _Tpvec v_reinterpret_as_##suffix(const _Tpvecf& a)   \
+    { return _Tpvec(cast(a.val)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(_Tpvec, _Tp, suffix, ssuffix, ctype_s)          \
+    inline _Tpvec v256_setzero_##suffix()                                        \
+    { return _Tpvec(_mm256_setzero_si256()); }                                   \
+    inline _Tpvec v256_setall_##suffix(_Tp v)                                    \
+    { return _Tpvec(_mm256_set1_##ssuffix((ctype_s)v)); }                        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint8x32,  suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int8x32,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint16x16, suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int16x16,  suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint32x8,  suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int32x8,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint64x4,  suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int64x4,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)        \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_float32x8, suffix, _mm256_castps_si256)   \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_float64x4, suffix, _mm256_castpd_si256)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_uint8x32,  uchar,    u8,  epi8,   char)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_int8x32,   schar,    s8,  epi8,   char)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_uint16x16, ushort,   u16, epi16,  short)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_int16x16,  short,    s16, epi16,  short)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_uint32x8,  unsigned, u32, epi32,  int)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_int32x8,   int,      s32, epi32,  int)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_uint64x4,  uint64,   u64, epi64x, int64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT(v_int64x4,   int64,    s64, epi64x, int64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT_FLT(_Tpvec, _Tp, suffix, zsuffix, cast) \
+    inline _Tpvec v256_setzero_##suffix()                                \
+    { return _Tpvec(_mm256_setzero_##zsuffix()); }                       \
+    inline _Tpvec v256_setall_##suffix(_Tp v)                            \
+    { return _Tpvec(_mm256_set1_##zsuffix(v)); }                         \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint8x32,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int8x32,   suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint16x16, suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int16x16,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint32x8,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int32x8,   suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_uint64x4,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CAST(_Tpvec, v_int64x4,   suffix, cast)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT_FLT(v_float32x8, float,  f32, ps, _mm256_castsi256_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_INIT_FLT(v_float64x4, double, f64, pd, _mm256_castsi256_pd)
+
+inline v_float32x8 v_reinterpret_as_f32(const v_float32x8& a)
+{ return a; }
+inline v_float32x8 v_reinterpret_as_f32(const v_float64x4& a)
+{ return v_float32x8(_mm256_castpd_ps(a.val)); }
+
+inline v_float64x4 v_reinterpret_as_f64(const v_float64x4& a)
+{ return a; }
+inline v_float64x4 v_reinterpret_as_f64(const v_float32x8& a)
+{ return v_float64x4(_mm256_castps_pd(a.val)); }
+
+/* Recombine */
+/*#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_COMBINE(_Tpvec, perm)                    \
+    inline _Tpvec v_combine_low(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)    \
+    { return _Tpvec(perm(a.val, b.val, 0x20)); }                     \
+    inline _Tpvec v_combine_high(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+    { return _Tpvec(perm(a.val, b.val, 0x31)); }                     \
+    inline void v_recombine(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b,        \
+                             _Tpvec& c, _Tpvec& d)                   \
+    { c = v_combine_low(a, b); d = v_combine_high(a, b); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(_Tpvec, suffix)                  \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_COMBINE(_Tpvec, _mm256_permute2x128_si256)   \
+    inline void v_zip(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1,            \
+                             _Tpvec& b0, _Tpvec& b1)                 \
+    {                                                                \
+        __m256i v0 = _v256_shuffle_odd_64(a0.val);                   \
+        __m256i v1 = _v256_shuffle_odd_64(a1.val);                   \
+        b0.val = _mm256_unpacklo_##suffix(v0, v1);                   \
+        b1.val = _mm256_unpackhi_##suffix(v0, v1);                   \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_uint8x32,  epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_int8x32,   epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_uint16x16, epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_int16x16,  epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_uint32x8,  epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_int32x8,   epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_uint64x4,  epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACKS(v_int64x4,   epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_COMBINE(v_float32x8, _mm256_permute2f128_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_COMBINE(v_float64x4, _mm256_permute2f128_pd)
+
+inline void v_zip(const v_float32x8& a0, const v_float32x8& a1, v_float32x8& b0, v_float32x8& b1)
+{
+    __m256 v0 = _mm256_unpacklo_ps(a0.val, a1.val);
+    __m256 v1 = _mm256_unpackhi_ps(a0.val, a1.val);
+    v_recombine(v_float32x8(v0), v_float32x8(v1), b0, b1);
+}
+
+inline void v_zip(const v_float64x4& a0, const v_float64x4& a1, v_float64x4& b0, v_float64x4& b1)
+{
+    __m256d v0 = _v_shuffle_odd_64(a0.val);
+    __m256d v1 = _v_shuffle_odd_64(a1.val);
+    b0.val = _mm256_unpacklo_pd(v0, v1);
+    b1.val = _mm256_unpackhi_pd(v0, v1);
+}*/
+
+//////////////// Variant Value reordering ///////////////
+
+// unpacks
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(_Tpvec, suffix)                 \
+    inline _Tpvec v256_unpacklo(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return _Tpvec(_mm256_unpacklo_##suffix(a.val, b.val)); }     \
+    inline _Tpvec v256_unpackhi(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return _Tpvec(_mm256_unpackhi_##suffix(a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_uint8x32,  epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_int8x32,   epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_uint16x16, epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_int16x16,  epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_uint32x8,  epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_int32x8,   epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_uint64x4,  epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_int64x4,   epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_float32x8, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_UNPACK(v_float64x4, pd)
+
+// blend
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(_Tpvec, suffix)               \
+    template<int m>                                             \
+    inline _Tpvec v256_blend(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return _Tpvec(_mm256_blend_##suffix(a.val, b.val, m)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(v_uint16x16, epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(v_int16x16,  epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(v_uint32x8,  epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(v_int32x8,   epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(v_float32x8, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BLEND(v_float64x4, pd)
+
+template<int m>
+inline v_uint64x4 v256_blend(const v_uint64x4& a, const v_uint64x4& b)
+{
+    enum {M0 = m};
+    enum {M1 = (M0 | (M0 << 2)) & 0x33};
+    enum {M2 = (M1 | (M1 << 1)) & 0x55};
+    enum {MM =  M2 | (M2 << 1)};
+    return v_uint64x4(_mm256_blend_epi32(a.val, b.val, MM));
+}
+template<int m>
+inline v_int64x4 v256_blend(const v_int64x4& a, const v_int64x4& b)
+{ return v_int64x4(v256_blend<m>(v_uint64x4(a.val), v_uint64x4(b.val)).val); }
+
+// shuffle
+// todo: emluate 64bit
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHUFFLE(_Tpvec, intrin)  \
+    template<int m>                                  \
+    inline _Tpvec v256_shuffle(const _Tpvec& a)      \
+    { return _Tpvec(_mm256_##intrin(a.val, m)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHUFFLE(v_uint32x8,  shuffle_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHUFFLE(v_int32x8,   shuffle_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHUFFLE(v_float32x8, permute_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHUFFLE(v_float64x4, permute_pd)
+
+template<typename _Tpvec>
+inline void v256_zip(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, _Tpvec& ab0, _Tpvec& ab1)
+{
+    ab0 = v256_unpacklo(a, b);
+    ab1 = v256_unpackhi(a, b);
+}
+
+template<typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_combine_diagonal(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return _Tpvec(_mm256_blend_epi32(a.val, b.val, 0xf0)); }
+
+inline v_float32x8 v256_combine_diagonal(const v_float32x8& a, const v_float32x8& b)
+{ return v256_blend<0xf0>(a, b); }
+
+inline v_float64x4 v256_combine_diagonal(const v_float64x4& a, const v_float64x4& b)
+{ return v256_blend<0xc>(a, b); }
+
+template<typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_alignr_128(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return v256_permute2x128<0x21>(a, b); }
+
+template<typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_alignr_64(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return _Tpvec(_mm256_alignr_epi8(a.val, b.val, 8)); }
+inline v_float64x4 v256_alignr_64(const v_float64x4& a, const v_float64x4& b)
+{ return v_float64x4(_mm256_shuffle_pd(b.val, a.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 1, 1))); }
+// todo: emulate float32
+
+template<typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_swap_halves(const _Tpvec& a)
+{ return v256_permute2x128<1>(a, a); }
+
+template<typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v256_reverse_64(const _Tpvec& a)
+{ return v256_permute4x64<_MM_SHUFFLE(0, 1, 2, 3)>(a); }
+
+// ZIP
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(_Tpvec)                              \
+    inline _Tpvec v_combine_low(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)    \
+    { return v256_permute2x128<0x20>(a, b); }                        \
+    inline _Tpvec v_combine_high(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+    { return v256_permute2x128<0x31>(a, b); }                        \
+    inline void v_recombine(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b,        \
+                             _Tpvec& c, _Tpvec& d)                   \
+    {                                                                \
+        _Tpvec a1b0 = v256_alignr_128(a, b);                         \
+        c = v256_combine_diagonal(a, a1b0);                          \
+        d = v256_combine_diagonal(a1b0, b);                          \
+    }                                                                \
+    inline void v_zip(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b,              \
+                      _Tpvec& ab0, _Tpvec& ab1)                      \
+    {                                                                \
+        _Tpvec ab0ab2, ab1ab3;                                       \
+        v256_zip(a, b, ab0ab2, ab1ab3);                              \
+        v_recombine(ab0ab2, ab1ab3, ab0, ab1);                       \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_uint8x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_int8x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_uint16x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_int16x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_uint32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_int32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_uint64x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_int64x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_float32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ZIP(v_float64x4)
+
+////////// Arithmetic, bitwise and comparison operations /////////
+
+/* Element-wise binary and unary operations */
+
+/** Arithmetics **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(bin_op, _Tpvec, intrin)            \
+    inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); }                          \
+    inline _Tpvec& operator bin_op##= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b)    \
+    { a.val = intrin(a.val, b.val); return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_uint8x32,  _mm256_adds_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_uint8x32,  _mm256_subs_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_int8x32,   _mm256_adds_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_int8x32,   _mm256_subs_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_uint16x16, _mm256_adds_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_uint16x16, _mm256_subs_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_int16x16,  _mm256_adds_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_int16x16,  _mm256_subs_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_uint32x8,  _mm256_add_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_uint32x8,  _mm256_sub_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(*, v_uint32x8,  _mm256_mullo_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_int32x8,   _mm256_add_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_int32x8,   _mm256_sub_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(*, v_int32x8,   _mm256_mullo_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_uint64x4,  _mm256_add_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_uint64x4,  _mm256_sub_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_int64x4,   _mm256_add_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_int64x4,   _mm256_sub_epi64)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_float32x8, _mm256_add_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_float32x8, _mm256_sub_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(*, v_float32x8, _mm256_mul_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(/, v_float32x8, _mm256_div_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(+, v_float64x4, _mm256_add_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(-, v_float64x4, _mm256_sub_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(*, v_float64x4, _mm256_mul_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(/, v_float64x4, _mm256_div_pd)
+
+// saturating multiply 8-bit, 16-bit
+inline v_uint8x32 operator * (const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{
+    v_uint16x16 c, d;
+    v_mul_expand(a, b, c, d);
+    return v_pack(c, d);
+}
+inline v_int8x32 operator * (const v_int8x32& a, const v_int8x32& b)
+{
+    v_int16x16 c, d;
+    v_mul_expand(a, b, c, d);
+    return v_pack(c, d);
+}
+inline v_uint16x16 operator * (const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{
+    __m256i pl = _mm256_mullo_epi16(a.val, b.val);
+    __m256i ph = _mm256_mulhi_epu16(a.val, b.val);
+    __m256i p0 = _mm256_unpacklo_epi16(pl, ph);
+    __m256i p1 = _mm256_unpackhi_epi16(pl, ph);
+    return v_uint16x16(_v256_packs_epu32(p0, p1));
+}
+inline v_int16x16 operator * (const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{
+    __m256i pl = _mm256_mullo_epi16(a.val, b.val);
+    __m256i ph = _mm256_mulhi_epi16(a.val, b.val);
+    __m256i p0 = _mm256_unpacklo_epi16(pl, ph);
+    __m256i p1 = _mm256_unpackhi_epi16(pl, ph);
+    return v_int16x16(_mm256_packs_epi32(p0, p1));
+}
+inline v_uint8x32& operator *= (v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{ a = a * b; return a; }
+inline v_int8x32& operator *= (v_int8x32& a, const v_int8x32& b)
+{ a = a * b; return a; }
+inline v_uint16x16& operator *= (v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{ a = a * b; return a; }
+inline v_int16x16& operator *= (v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{ a = a * b; return a; }
+
+/** Non-saturating arithmetics **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(func, _Tpvec, intrin) \
+    inline _Tpvec func(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+    { return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_uint8x32,  _mm256_add_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_int8x32,   _mm256_add_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_uint16x16, _mm256_add_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_int16x16,  _mm256_add_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_uint8x32,  _mm256_sub_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_int8x32,   _mm256_sub_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_uint16x16, _mm256_sub_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_int16x16,  _mm256_sub_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_mul_wrap, v_uint16x16, _mm256_mullo_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_mul_wrap, v_int16x16,  _mm256_mullo_epi16)
+
+inline v_uint8x32 v_mul_wrap(const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{
+    __m256i ad = _mm256_srai_epi16(a.val, 8);
+    __m256i bd = _mm256_srai_epi16(b.val, 8);
+    __m256i p0 = _mm256_mullo_epi16(a.val, b.val); // even
+    __m256i p1 = _mm256_slli_epi16(_mm256_mullo_epi16(ad, bd), 8); // odd
+
+    const __m256i b01 = _mm256_set1_epi32(0xFF00FF00);
+    return v_uint8x32(_mm256_blendv_epi8(p0, p1, b01));
+}
+inline v_int8x32 v_mul_wrap(const v_int8x32& a, const v_int8x32& b)
+{
+    return v_reinterpret_as_s8(v_mul_wrap(v_reinterpret_as_u8(a), v_reinterpret_as_u8(b)));
+}
+
+//  Multiply and expand
+inline void v_mul_expand(const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b,
+                         v_uint16x16& c, v_uint16x16& d)
+{
+    v_uint16x16 a0, a1, b0, b1;
+    v_expand(a, a0, a1);
+    v_expand(b, b0, b1);
+    c = v_mul_wrap(a0, b0);
+    d = v_mul_wrap(a1, b1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int8x32& a, const v_int8x32& b,
+                         v_int16x16& c, v_int16x16& d)
+{
+    v_int16x16 a0, a1, b0, b1;
+    v_expand(a, a0, a1);
+    v_expand(b, b0, b1);
+    c = v_mul_wrap(a0, b0);
+    d = v_mul_wrap(a1, b1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b,
+                         v_int32x8& c, v_int32x8& d)
+{
+    v_int16x16 vhi = v_int16x16(_mm256_mulhi_epi16(a.val, b.val));
+
+    v_int16x16 v0, v1;
+    v_zip(v_mul_wrap(a, b), vhi, v0, v1);
+
+    c = v_reinterpret_as_s32(v0);
+    d = v_reinterpret_as_s32(v1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b,
+                         v_uint32x8& c, v_uint32x8& d)
+{
+    v_uint16x16 vhi = v_uint16x16(_mm256_mulhi_epu16(a.val, b.val));
+
+    v_uint16x16 v0, v1;
+    v_zip(v_mul_wrap(a, b), vhi, v0, v1);
+
+    c = v_reinterpret_as_u32(v0);
+    d = v_reinterpret_as_u32(v1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b,
+                         v_uint64x4& c, v_uint64x4& d)
+{
+    __m256i v0 = _mm256_mul_epu32(a.val, b.val);
+    __m256i v1 = _mm256_mul_epu32(_mm256_srli_epi64(a.val, 32), _mm256_srli_epi64(b.val, 32));
+    v_zip(v_uint64x4(v0), v_uint64x4(v1), c, d);
+}
+
+inline v_int16x16 v_mul_hi(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b) { return v_int16x16(_mm256_mulhi_epi16(a.val, b.val)); }
+inline v_uint16x16 v_mul_hi(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b) { return v_uint16x16(_mm256_mulhi_epu16(a.val, b.val)); }
+
+/** Bitwise shifts **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHIFT_OP(_Tpuvec, _Tpsvec, suffix, srai)  \
+    inline _Tpuvec operator << (const _Tpuvec& a, int imm)            \
+    { return _Tpuvec(_mm256_slli_##suffix(a.val, imm)); }             \
+    inline _Tpsvec operator << (const _Tpsvec& a, int imm)            \
+    { return _Tpsvec(_mm256_slli_##suffix(a.val, imm)); }             \
+    inline _Tpuvec operator >> (const _Tpuvec& a, int imm)            \
+    { return _Tpuvec(_mm256_srli_##suffix(a.val, imm)); }             \
+    inline _Tpsvec operator >> (const _Tpsvec& a, int imm)            \
+    { return _Tpsvec(srai(a.val, imm)); }                             \
+    template<int imm>                                                 \
+    inline _Tpuvec v_shl(const _Tpuvec& a)                            \
+    { return _Tpuvec(_mm256_slli_##suffix(a.val, imm)); }             \
+    template<int imm>                                                 \
+    inline _Tpsvec v_shl(const _Tpsvec& a)                            \
+    { return _Tpsvec(_mm256_slli_##suffix(a.val, imm)); }             \
+    template<int imm>                                                 \
+    inline _Tpuvec v_shr(const _Tpuvec& a)                            \
+    { return _Tpuvec(_mm256_srli_##suffix(a.val, imm)); }             \
+    template<int imm>                                                 \
+    inline _Tpsvec v_shr(const _Tpsvec& a)                            \
+    { return _Tpsvec(srai(a.val, imm)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHIFT_OP(v_uint16x16, v_int16x16, epi16, _mm256_srai_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHIFT_OP(v_uint32x8,  v_int32x8,  epi32, _mm256_srai_epi32)
+
+inline __m256i _mm256_srai_epi64xx(const __m256i a, int imm)
+{
+    __m256i d = _mm256_set1_epi64x((int64)1 << 63);
+    __m256i r = _mm256_srli_epi64(_mm256_add_epi64(a, d), imm);
+    return _mm256_sub_epi64(r, _mm256_srli_epi64(d, imm));
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SHIFT_OP(v_uint64x4,  v_int64x4,  epi64, _mm256_srai_epi64xx)
+
+
+/** Bitwise logic **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(_Tpvec, suffix, not_const)  \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(&, _Tpvec, _mm256_and_##suffix)   \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(|, _Tpvec, _mm256_or_##suffix)    \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_OP(^, _Tpvec, _mm256_xor_##suffix)   \
+    inline _Tpvec operator ~ (const _Tpvec& a)                   \
+    { return _Tpvec(_mm256_xor_##suffix(a.val, not_const)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_uint8x32,   si256, _mm256_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_int8x32,    si256, _mm256_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_uint16x16,  si256, _mm256_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_int16x16,   si256, _mm256_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_uint32x8,   si256, _mm256_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_int32x8,    si256, _mm256_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_uint64x4,   si256, _mm256_set1_epi64x(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_int64x4,    si256, _mm256_set1_epi64x(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_float32x8,  ps,    _mm256_castsi256_ps(_mm256_set1_epi32(-1)))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOGIC_OP(v_float64x4,  pd,    _mm256_castsi256_pd(_mm256_set1_epi32(-1)))
+
+/** Select **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(_Tpvec, suffix)                               \
+    inline _Tpvec v_select(const _Tpvec& mask, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { return _Tpvec(_mm256_blendv_##suffix(b.val, a.val, mask.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_uint8x32,  epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_int8x32,   epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_uint16x16, epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_int16x16,  epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_uint32x8,  epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_int32x8,   epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_float32x8, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_SELECT(v_float64x4, pd)
+
+/** Comparison **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_OV(_Tpvec)                     \
+    inline _Tpvec operator != (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return ~(a == b); }                                         \
+    inline _Tpvec operator <  (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return b > a; }                                             \
+    inline _Tpvec operator >= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return ~(a < b); }                                          \
+    inline _Tpvec operator <= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return b >= a; }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_INT(_Tpuvec, _Tpsvec, suffix, sbit)   \
+    inline _Tpuvec operator == (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b)      \
+    { return _Tpuvec(_mm256_cmpeq_##suffix(a.val, b.val)); }             \
+    inline _Tpuvec operator > (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b)       \
+    {                                                                    \
+        __m256i smask = _mm256_set1_##suffix(sbit);                      \
+        return _Tpuvec(_mm256_cmpgt_##suffix(                            \
+                       _mm256_xor_si256(a.val, smask),                   \
+                       _mm256_xor_si256(b.val, smask)));                 \
+    }                                                                    \
+    inline _Tpsvec operator == (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b)      \
+    { return _Tpsvec(_mm256_cmpeq_##suffix(a.val, b.val)); }             \
+    inline _Tpsvec operator > (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b)       \
+    { return _Tpsvec(_mm256_cmpgt_##suffix(a.val, b.val)); }             \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_OV(_Tpuvec)                               \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_OV(_Tpsvec)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_INT(v_uint8x32,  v_int8x32,  epi8,  (char)-128)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_INT(v_uint16x16, v_int16x16, epi16, (short)-32768)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_INT(v_uint32x8,  v_int32x8,  epi32, (int)0x80000000)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_64BIT(_Tpvec)                 \
+    inline _Tpvec operator == (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { return _Tpvec(_mm256_cmpeq_epi64(a.val, b.val)); }         \
+    inline _Tpvec operator != (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { return ~(a == b); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_64BIT(v_uint64x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_64BIT(v_int64x4)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(bin_op, imm8, _Tpvec, suffix)    \
+    inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { return _Tpvec(_mm256_cmp_##suffix(a.val, b.val, imm8)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_FLT(_Tpvec, suffix)               \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(==, _CMP_EQ_OQ,  _Tpvec, suffix)     \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(!=, _CMP_NEQ_OQ, _Tpvec, suffix)     \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(<,  _CMP_LT_OQ,  _Tpvec, suffix)     \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(>,  _CMP_GT_OQ,  _Tpvec, suffix)     \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(<=, _CMP_LE_OQ,  _Tpvec, suffix)     \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_FLT(>=, _CMP_GE_OQ,  _Tpvec, suffix)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_FLT(v_float32x8, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CMP_OP_FLT(v_float64x4, pd)
+
+inline v_float32x8 v_not_nan(const v_float32x8& a)
+{ return v_float32x8(_mm256_cmp_ps(a.val, a.val, _CMP_ORD_Q)); }
+inline v_float64x4 v_not_nan(const v_float64x4& a)
+{ return v_float64x4(_mm256_cmp_pd(a.val, a.val, _CMP_ORD_Q)); }
+
+/** min/max **/
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_uint8x32,  _mm256_min_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_uint8x32,  _mm256_max_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_int8x32,   _mm256_min_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_int8x32,   _mm256_max_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_uint16x16, _mm256_min_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_uint16x16, _mm256_max_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_int16x16,  _mm256_min_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_int16x16,  _mm256_max_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_uint32x8,  _mm256_min_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_uint32x8,  _mm256_max_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_int32x8,   _mm256_min_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_int32x8,   _mm256_max_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_float32x8, _mm256_min_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_float32x8, _mm256_max_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_min, v_float64x4, _mm256_min_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_BIN_FUNC(v_max, v_float64x4, _mm256_max_pd)
+
+/** Rotate **/
+template<int imm>
+inline v_uint8x32 v_rotate_left(const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{
+    enum {IMM_R = (16 - imm) & 0xFF};
+    enum {IMM_R2 = (32 - imm) & 0xFF};
+
+    if (imm == 0)  return a;
+    if (imm == 32) return b;
+    if (imm > 32)  return v_uint8x32();
+
+    __m256i swap = _mm256_permute2x128_si256(a.val, b.val, 0x03);
+    if (imm == 16) return v_uint8x32(swap);
+    if (imm < 16)  return v_uint8x32(_mm256_alignr_epi8(a.val, swap, IMM_R));
+    return v_uint8x32(_mm256_alignr_epi8(swap, b.val, IMM_R2)); // imm < 32
+}
+
+template<int imm>
+inline v_uint8x32 v_rotate_right(const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{
+    enum {IMM_L = (imm - 16) & 0xFF};
+
+    if (imm == 0)  return a;
+    if (imm == 32) return b;
+    if (imm > 32)  return v_uint8x32();
+
+    __m256i swap = _mm256_permute2x128_si256(a.val, b.val, 0x21);
+    if (imm == 16) return v_uint8x32(swap);
+    if (imm < 16)  return v_uint8x32(_mm256_alignr_epi8(swap, a.val, imm));
+    return v_uint8x32(_mm256_alignr_epi8(b.val, swap, IMM_L));
+}
+
+template<int imm>
+inline v_uint8x32 v_rotate_left(const v_uint8x32& a)
+{
+    enum {IMM_L = (imm - 16) & 0xFF};
+    enum {IMM_R = (16 - imm) & 0xFF};
+
+    if (imm == 0) return a;
+    if (imm > 32) return v_uint8x32();
+
+    // ESAC control[3] ? [127:0] = 0
+    __m256i swapz = _mm256_permute2x128_si256(a.val, a.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 2, 0));
+    if (imm == 16) return v_uint8x32(swapz);
+    if (imm < 16)  return v_uint8x32(_mm256_alignr_epi8(a.val, swapz, IMM_R));
+    return v_uint8x32(_mm256_slli_si256(swapz, IMM_L));
+}
+
+template<int imm>
+inline v_uint8x32 v_rotate_right(const v_uint8x32& a)
+{
+    enum {IMM_L = (imm - 16) & 0xFF};
+
+    if (imm == 0) return a;
+    if (imm > 32) return v_uint8x32();
+
+    // ESAC control[3] ? [127:0] = 0
+    __m256i swapz = _mm256_permute2x128_si256(a.val, a.val, _MM_SHUFFLE(2, 0, 0, 1));
+    if (imm == 16) return v_uint8x32(swapz);
+    if (imm < 16)  return v_uint8x32(_mm256_alignr_epi8(swapz, a.val, imm));
+    return v_uint8x32(_mm256_srli_si256(swapz, IMM_L));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(intrin, _Tpvec, cast)     \
+    template<int imm>                                             \
+    inline _Tpvec intrin(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)        \
+    {                                                             \
+        enum {IMMxW = imm * sizeof(typename _Tpvec::lane_type)};  \
+        v_uint8x32 ret = intrin<IMMxW>(v_reinterpret_as_u8(a),    \
+                                       v_reinterpret_as_u8(b));   \
+        return _Tpvec(cast(ret.val));                             \
+    }                                                             \
+    template<int imm>                                             \
+    inline _Tpvec intrin(const _Tpvec& a)                         \
+    {                                                             \
+        enum {IMMxW = imm * sizeof(typename _Tpvec::lane_type)};  \
+        v_uint8x32 ret = intrin<IMMxW>(v_reinterpret_as_u8(a));   \
+        return _Tpvec(cast(ret.val));                             \
+    }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(_Tpvec)                                  \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(v_rotate_left,  _Tpvec, OPENCV_HAL_NOP) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(v_rotate_right, _Tpvec, OPENCV_HAL_NOP)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_int8x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_uint16x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_int16x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_uint32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_int32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_uint64x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE(v_int64x4)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(v_rotate_left,  v_float32x8, _mm256_castsi256_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(v_rotate_right, v_float32x8, _mm256_castsi256_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(v_rotate_left,  v_float64x4, _mm256_castsi256_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ROTATE_CAST(v_rotate_right, v_float64x4, _mm256_castsi256_pd)
+
+////////// Reduce and mask /////////
+
+/** Reduce **/
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint8x32& a)
+{
+    __m256i half = _mm256_sad_epu8(a.val, _mm256_setzero_si256());
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_v256_extract_low(half), _v256_extract_high(half));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(quarter, _mm_unpackhi_epi64(quarter, quarter)));
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int8x32& a)
+{
+    __m256i half = _mm256_sad_epu8(_mm256_xor_si256(a.val, _mm256_set1_epi8((schar)-128)), _mm256_setzero_si256());
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_v256_extract_low(half), _v256_extract_high(half));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(quarter, _mm_unpackhi_epi64(quarter, quarter))) - 4096;
+}
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_32(_Tpvec, sctype, func, intrin) \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a) \
+    { \
+        __m128i val = intrin(_v256_extract_low(a.val), _v256_extract_high(a.val)); \
+        val = intrin(val, _mm_srli_si128(val,8)); \
+        val = intrin(val, _mm_srli_si128(val,4)); \
+        val = intrin(val, _mm_srli_si128(val,2)); \
+        val = intrin(val, _mm_srli_si128(val,1)); \
+        return (sctype)_mm_cvtsi128_si32(val); \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_32(v_uint8x32, uchar, min, _mm_min_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_32(v_int8x32,  schar, min, _mm_min_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_32(v_uint8x32, uchar, max, _mm_max_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_32(v_int8x32,  schar, max, _mm_max_epi8)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_16(_Tpvec, sctype, func, intrin) \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a)                  \
+    {                                                               \
+        __m128i v0 = _v256_extract_low(a.val);                      \
+        __m128i v1 = _v256_extract_high(a.val);                     \
+        v0 = intrin(v0, v1);                                        \
+        v0 = intrin(v0, _mm_srli_si128(v0, 8));                     \
+        v0 = intrin(v0, _mm_srli_si128(v0, 4));                     \
+        v0 = intrin(v0, _mm_srli_si128(v0, 2));                     \
+        return (sctype) _mm_cvtsi128_si32(v0);                      \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_16(v_uint16x16, ushort, min, _mm_min_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_16(v_int16x16,  short,  min, _mm_min_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_16(v_uint16x16, ushort, max, _mm_max_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_16(v_int16x16,  short,  max, _mm_max_epi16)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_8(_Tpvec, sctype, func, intrin) \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a)                 \
+    {                                                              \
+        __m128i v0 = _v256_extract_low(a.val);                     \
+        __m128i v1 = _v256_extract_high(a.val);                    \
+        v0 = intrin(v0, v1);                                       \
+        v0 = intrin(v0, _mm_srli_si128(v0, 8));                    \
+        v0 = intrin(v0, _mm_srli_si128(v0, 4));                    \
+        return (sctype) _mm_cvtsi128_si32(v0);                     \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_8(v_uint32x8, unsigned, min, _mm_min_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_8(v_int32x8,  int,      min, _mm_min_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_8(v_uint32x8, unsigned, max, _mm_max_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_8(v_int32x8,  int,      max, _mm_max_epi32)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_FLT(func, intrin)                  \
+    inline float v_reduce_##func(const v_float32x8& a)                \
+    {                                                                 \
+        __m128 v0 = _v256_extract_low(a.val);                         \
+        __m128 v1 = _v256_extract_high(a.val);                        \
+        v0 = intrin(v0, v1);                                          \
+        v0 = intrin(v0, _mm_permute_ps(v0, _MM_SHUFFLE(0, 0, 3, 2))); \
+        v0 = intrin(v0, _mm_permute_ps(v0, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 1))); \
+        return _mm_cvtss_f32(v0);                                     \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_FLT(min, _mm_min_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_REDUCE_FLT(max, _mm_max_ps)
+
+inline int v_reduce_sum(const v_int32x8& a)
+{
+    __m256i s0 = _mm256_hadd_epi32(a.val, a.val);
+            s0 = _mm256_hadd_epi32(s0, s0);
+
+    __m128i s1 = _v256_extract_high(s0);
+            s1 = _mm_add_epi32(_v256_extract_low(s0), s1);
+
+    return _mm_cvtsi128_si32(s1);
+}
+
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint32x8& a)
+{ return v_reduce_sum(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+
+inline int v_reduce_sum(const v_int16x16& a)
+{ return v_reduce_sum(v_expand_low(a) + v_expand_high(a)); }
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint16x16& a)
+{ return v_reduce_sum(v_expand_low(a) + v_expand_high(a)); }
+
+inline float v_reduce_sum(const v_float32x8& a)
+{
+    __m256 s0 = _mm256_hadd_ps(a.val, a.val);
+           s0 = _mm256_hadd_ps(s0, s0);
+
+    __m128 s1 = _v256_extract_high(s0);
+           s1 = _mm_add_ps(_v256_extract_low(s0), s1);
+
+    return _mm_cvtss_f32(s1);
+}
+
+inline uint64 v_reduce_sum(const v_uint64x4& a)
+{
+    uint64 CV_DECL_ALIGNED(32) idx[2];
+    _mm_store_si128((__m128i*)idx, _mm_add_epi64(_v256_extract_low(a.val), _v256_extract_high(a.val)));
+    return idx[0] + idx[1];
+}
+inline int64 v_reduce_sum(const v_int64x4& a)
+{
+    int64 CV_DECL_ALIGNED(32) idx[2];
+    _mm_store_si128((__m128i*)idx, _mm_add_epi64(_v256_extract_low(a.val), _v256_extract_high(a.val)));
+    return idx[0] + idx[1];
+}
+inline double v_reduce_sum(const v_float64x4& a)
+{
+    __m256d s0 = _mm256_hadd_pd(a.val, a.val);
+    return _mm_cvtsd_f64(_mm_add_pd(_v256_extract_low(s0), _v256_extract_high(s0)));
+}
+
+inline v_float32x8 v_reduce_sum4(const v_float32x8& a, const v_float32x8& b,
+                                 const v_float32x8& c, const v_float32x8& d)
+{
+    __m256 ab = _mm256_hadd_ps(a.val, b.val);
+    __m256 cd = _mm256_hadd_ps(c.val, d.val);
+    return v_float32x8(_mm256_hadd_ps(ab, cd));
+}
+
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{
+    __m256i half = _mm256_sad_epu8(a.val, b.val);
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_v256_extract_low(half), _v256_extract_high(half));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(quarter, _mm_unpackhi_epi64(quarter, quarter)));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int8x32& a, const v_int8x32& b)
+{
+    __m256i half = _mm256_set1_epi8(0x7f);
+    half = _mm256_sad_epu8(_mm256_add_epi8(a.val, half), _mm256_add_epi8(b.val, half));
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_v256_extract_low(half), _v256_extract_high(half));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(quarter, _mm_unpackhi_epi64(quarter, quarter)));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{
+    v_uint32x8 l, h;
+    v_expand(v_add_wrap(a - b, b - a), l, h);
+    return v_reduce_sum(l + h);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{
+    v_uint32x8 l, h;
+    v_expand(v_reinterpret_as_u16(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b))), l, h);
+    return v_reduce_sum(l + h);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b)
+{
+    return v_reduce_sum(v_max(a, b) - v_min(a, b));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b)
+{
+    v_int32x8 m = a < b;
+    return v_reduce_sum(v_reinterpret_as_u32(((a - b) ^ m) - m));
+}
+inline float v_reduce_sad(const v_float32x8& a, const v_float32x8& b)
+{
+    return v_reduce_sum((a - b) & v_float32x8(_mm256_castsi256_ps(_mm256_set1_epi32(0x7fffffff))));
+}
+
+/** Popcount **/
+inline v_uint8x32 v_popcount(const v_uint8x32& a)
+{
+    __m256i _popcnt_table = _mm256_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,
+                                             0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);
+    __m256i _popcnt_mask = _mm256_set1_epi8(0x0F);
+    return v_uint8x32(_mm256_add_epi8(_mm256_shuffle_epi8(_popcnt_table, _mm256_and_si256(                  a.val    , _popcnt_mask)),
+                                      _mm256_shuffle_epi8(_popcnt_table, _mm256_and_si256(_mm256_srli_epi16(a.val, 4), _popcnt_mask))));
+}
+inline v_uint16x16 v_popcount(const v_uint16x16& a)
+{
+    v_uint8x32 p = v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a));
+    p += v_rotate_right<1>(p);
+    return v_reinterpret_as_u16(p) & v256_setall_u16(0x00ff);
+}
+inline v_uint32x8 v_popcount(const v_uint32x8& a)
+{
+    v_uint8x32 p = v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a));
+    p += v_rotate_right<1>(p);
+    p += v_rotate_right<2>(p);
+    return v_reinterpret_as_u32(p) & v256_setall_u32(0x000000ff);
+}
+inline v_uint64x4 v_popcount(const v_uint64x4& a)
+{
+    return v_uint64x4(_mm256_sad_epu8(v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a)).val, _mm256_setzero_si256()));
+}
+inline v_uint8x32 v_popcount(const v_int8x32& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a)); }
+inline v_uint16x16 v_popcount(const v_int16x16& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u16(a)); }
+inline v_uint32x8 v_popcount(const v_int32x8& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+inline v_uint64x4 v_popcount(const v_int64x4& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+
+/** Mask **/
+inline int v_signmask(const v_int8x32& a)
+{ return _mm256_movemask_epi8(a.val); }
+inline int v_signmask(const v_uint8x32& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_int16x16& a)
+{ return v_signmask(v_pack(a, a)) & 0xFFFF; }
+inline int v_signmask(const v_uint16x16& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_int32x8& a)
+{
+    v_int16x16 a16 = v_pack(a, a);
+    return v_signmask(v_pack(a16, a16)) & 0xFF;
+}
+inline int v_signmask(const v_uint32x8& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_float32x8& a)
+{ return _mm256_movemask_ps(a.val); }
+inline int v_signmask(const v_float64x4& a)
+{ return _mm256_movemask_pd(a.val); }
+
+inline int v_scan_forward(const v_int8x32& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint8x32& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))); }
+inline int v_scan_forward(const v_int16x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint16x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_int32x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint32x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_float32x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_int64x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 8; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint64x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 8; }
+inline int v_scan_forward(const v_float64x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 8; }
+
+/** Checks **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(_Tpvec, and_op, allmask)  \
+    inline bool v_check_all(const _Tpvec& a)                \
+    {                                                       \
+        int mask = v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a));      \
+        return and_op(mask, allmask) == allmask;            \
+    }                                                       \
+    inline bool v_check_any(const _Tpvec& a)                \
+    {                                                       \
+        int mask = v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a));      \
+        return and_op(mask, allmask) != 0;                  \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(v_uint8x32,  OPENCV_HAL_1ST, -1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(v_int8x32,   OPENCV_HAL_1ST, -1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(v_uint16x16, OPENCV_HAL_AND, (int)0xaaaa)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(v_int16x16,  OPENCV_HAL_AND, (int)0xaaaa)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(v_uint32x8,  OPENCV_HAL_AND, (int)0x8888)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK(v_int32x8,   OPENCV_HAL_AND, (int)0x8888)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK_FLT(_Tpvec, allmask) \
+    inline bool v_check_all(const _Tpvec& a)           \
+    {                                                  \
+        int mask = v_signmask(a);                      \
+        return mask == allmask;                        \
+    }                                                  \
+    inline bool v_check_any(const _Tpvec& a)           \
+    {                                                  \
+        int mask = v_signmask(a);                      \
+        return mask != 0;                              \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK_FLT(v_float32x8, 255)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_CHECK_FLT(v_float64x4, 15)
+
+
+////////// Other math /////////
+
+/** Some frequent operations **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_MULADD(_Tpvec, suffix)                            \
+    inline _Tpvec v_fma(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c)    \
+    { return _Tpvec(_mm256_fmadd_##suffix(a.val, b.val, c.val)); }            \
+    inline _Tpvec v_muladd(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c) \
+    { return _Tpvec(_mm256_fmadd_##suffix(a.val, b.val, c.val)); }            \
+    inline _Tpvec v_sqrt(const _Tpvec& x)                                     \
+    { return _Tpvec(_mm256_sqrt_##suffix(x.val)); }                           \
+    inline _Tpvec v_sqr_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)           \
+    { return v_fma(a, a, b * b); }                                            \
+    inline _Tpvec v_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)               \
+    { return v_sqrt(v_fma(a, a, b*b)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_MULADD(v_float32x8, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_MULADD(v_float64x4, pd)
+
+inline v_int32x8 v_fma(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b, const v_int32x8& c)
+{
+    return a * b + c;
+}
+
+inline v_int32x8 v_muladd(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b, const v_int32x8& c)
+{
+    return v_fma(a, b, c);
+}
+
+inline v_float32x8 v_invsqrt(const v_float32x8& x)
+{
+    v_float32x8 half = x * v256_setall_f32(0.5);
+    v_float32x8 t  = v_float32x8(_mm256_rsqrt_ps(x.val));
+    // todo: _mm256_fnmsub_ps
+    t *= v256_setall_f32(1.5) - ((t * t) * half);
+    return t;
+}
+
+inline v_float64x4 v_invsqrt(const v_float64x4& x)
+{
+    return v256_setall_f64(1.) / v_sqrt(x);
+}
+
+/** Absolute values **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ABS(_Tpvec, suffix)         \
+    inline v_u##_Tpvec v_abs(const v_##_Tpvec& x)       \
+    { return v_u##_Tpvec(_mm256_abs_##suffix(x.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ABS(int8x32,  epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ABS(int16x16, epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_ABS(int32x8,  epi32)
+
+inline v_float32x8 v_abs(const v_float32x8& x)
+{ return x & v_float32x8(_mm256_castsi256_ps(_mm256_set1_epi32(0x7fffffff))); }
+inline v_float64x4 v_abs(const v_float64x4& x)
+{ return x & v_float64x4(_mm256_castsi256_pd(_mm256_srli_epi64(_mm256_set1_epi64x(-1), 1))); }
+
+/** Absolute difference **/
+inline v_uint8x32 v_absdiff(const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b)
+{ return v_add_wrap(a - b,  b - a); }
+inline v_uint16x16 v_absdiff(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{ return v_add_wrap(a - b,  b - a); }
+inline v_uint32x8 v_absdiff(const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b)
+{ return v_max(a, b) - v_min(a, b); }
+
+inline v_uint8x32 v_absdiff(const v_int8x32& a, const v_int8x32& b)
+{
+    v_int8x32 d = v_sub_wrap(a, b);
+    v_int8x32 m = a < b;
+    return v_reinterpret_as_u8(v_sub_wrap(d ^ m, m));
+}
+
+inline v_uint16x16 v_absdiff(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{ return v_reinterpret_as_u16(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b))); }
+
+inline v_uint32x8 v_absdiff(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b)
+{
+    v_int32x8 d = a - b;
+    v_int32x8 m = a < b;
+    return v_reinterpret_as_u32((d ^ m) - m);
+}
+
+inline v_float32x8 v_absdiff(const v_float32x8& a, const v_float32x8& b)
+{ return v_abs(a - b); }
+
+inline v_float64x4 v_absdiff(const v_float64x4& a, const v_float64x4& b)
+{ return v_abs(a - b); }
+
+/** Saturating absolute difference **/
+inline v_int8x32 v_absdiffs(const v_int8x32& a, const v_int8x32& b)
+{
+    v_int8x32 d = a - b;
+    v_int8x32 m = a < b;
+    return (d ^ m) - m;
+}
+inline v_int16x16 v_absdiffs(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{ return v_max(a, b) - v_min(a, b); }
+
+////////// Conversions /////////
+
+/** Rounding **/
+inline v_int32x8 v_round(const v_float32x8& a)
+{ return v_int32x8(_mm256_cvtps_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x8 v_round(const v_float64x4& a)
+{ return v_int32x8(_mm256_castsi128_si256(_mm256_cvtpd_epi32(a.val))); }
+
+inline v_int32x8 v_round(const v_float64x4& a, const v_float64x4& b)
+{
+    __m128i ai = _mm256_cvtpd_epi32(a.val), bi = _mm256_cvtpd_epi32(b.val);
+    return v_int32x8(_v256_combine(ai, bi));
+}
+
+inline v_int32x8 v_trunc(const v_float32x8& a)
+{ return v_int32x8(_mm256_cvttps_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x8 v_trunc(const v_float64x4& a)
+{ return v_int32x8(_mm256_castsi128_si256(_mm256_cvttpd_epi32(a.val))); }
+
+inline v_int32x8 v_floor(const v_float32x8& a)
+{ return v_int32x8(_mm256_cvttps_epi32(_mm256_floor_ps(a.val))); }
+
+inline v_int32x8 v_floor(const v_float64x4& a)
+{ return v_trunc(v_float64x4(_mm256_floor_pd(a.val))); }
+
+inline v_int32x8 v_ceil(const v_float32x8& a)
+{ return v_int32x8(_mm256_cvttps_epi32(_mm256_ceil_ps(a.val))); }
+
+inline v_int32x8 v_ceil(const v_float64x4& a)
+{ return v_trunc(v_float64x4(_mm256_ceil_pd(a.val))); }
+
+/** To float **/
+inline v_float32x8 v_cvt_f32(const v_int32x8& a)
+{ return v_float32x8(_mm256_cvtepi32_ps(a.val)); }
+
+inline v_float32x8 v_cvt_f32(const v_float64x4& a)
+{ return v_float32x8(_mm256_castps128_ps256(_mm256_cvtpd_ps(a.val))); }
+
+inline v_float32x8 v_cvt_f32(const v_float64x4& a, const v_float64x4& b)
+{
+    __m128 af = _mm256_cvtpd_ps(a.val), bf = _mm256_cvtpd_ps(b.val);
+    return v_float32x8(_v256_combine(af, bf));
+}
+
+inline v_float64x4 v_cvt_f64(const v_int32x8& a)
+{ return v_float64x4(_mm256_cvtepi32_pd(_v256_extract_low(a.val))); }
+
+inline v_float64x4 v_cvt_f64_high(const v_int32x8& a)
+{ return v_float64x4(_mm256_cvtepi32_pd(_v256_extract_high(a.val))); }
+
+inline v_float64x4 v_cvt_f64(const v_float32x8& a)
+{ return v_float64x4(_mm256_cvtps_pd(_v256_extract_low(a.val))); }
+
+inline v_float64x4 v_cvt_f64_high(const v_float32x8& a)
+{ return v_float64x4(_mm256_cvtps_pd(_v256_extract_high(a.val))); }
+
+////////////// Lookup table access ////////////////////
+
+inline v_int8x32 v256_lut(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int8x32(_mm256_setr_epi8(tab[idx[ 0]], tab[idx[ 1]], tab[idx[ 2]], tab[idx[ 3]], tab[idx[ 4]], tab[idx[ 5]], tab[idx[ 6]], tab[idx[ 7]],
+                                      tab[idx[ 8]], tab[idx[ 9]], tab[idx[10]], tab[idx[11]], tab[idx[12]], tab[idx[13]], tab[idx[14]], tab[idx[15]],
+                                      tab[idx[16]], tab[idx[17]], tab[idx[18]], tab[idx[19]], tab[idx[20]], tab[idx[21]], tab[idx[22]], tab[idx[23]],
+                                      tab[idx[24]], tab[idx[25]], tab[idx[26]], tab[idx[27]], tab[idx[28]], tab[idx[29]], tab[idx[30]], tab[idx[31]]));
+}
+inline v_int8x32 v256_lut_pairs(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int8x32(_mm256_setr_epi16(*(const short*)(tab + idx[ 0]), *(const short*)(tab + idx[ 1]), *(const short*)(tab + idx[ 2]), *(const short*)(tab + idx[ 3]),
+                                       *(const short*)(tab + idx[ 4]), *(const short*)(tab + idx[ 5]), *(const short*)(tab + idx[ 6]), *(const short*)(tab + idx[ 7]),
+                                       *(const short*)(tab + idx[ 8]), *(const short*)(tab + idx[ 9]), *(const short*)(tab + idx[10]), *(const short*)(tab + idx[11]),
+                                       *(const short*)(tab + idx[12]), *(const short*)(tab + idx[13]), *(const short*)(tab + idx[14]), *(const short*)(tab + idx[15])));
+}
+inline v_int8x32 v256_lut_quads(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int8x32(_mm256_i32gather_epi32((const int*)tab, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), 1));
+}
+inline v_uint8x32 v256_lut(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v256_lut((const schar *)tab, idx)); }
+inline v_uint8x32 v256_lut_pairs(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v256_lut_pairs((const schar *)tab, idx)); }
+inline v_uint8x32 v256_lut_quads(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v256_lut_quads((const schar *)tab, idx)); }
+
+inline v_int16x16 v256_lut(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int16x16(_mm256_setr_epi16(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[ 2]], tab[idx[ 3]], tab[idx[ 4]], tab[idx[ 5]], tab[idx[ 6]], tab[idx[ 7]],
+                                        tab[idx[8]], tab[idx[9]], tab[idx[10]], tab[idx[11]], tab[idx[12]], tab[idx[13]], tab[idx[14]], tab[idx[15]]));
+}
+inline v_int16x16 v256_lut_pairs(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int16x16(_mm256_i32gather_epi32((const int*)tab, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), 2));
+}
+inline v_int16x16 v256_lut_quads(const short* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(__GNUC__)
+    return v_int16x16(_mm256_i32gather_epi64((const long long int*)tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 2));//Looks like intrinsic has wrong definition
+#else
+    return v_int16x16(_mm256_i32gather_epi64((const int64*)tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 2));
+#endif
+}
+inline v_uint16x16 v256_lut(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v256_lut((const short *)tab, idx)); }
+inline v_uint16x16 v256_lut_pairs(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v256_lut_pairs((const short *)tab, idx)); }
+inline v_uint16x16 v256_lut_quads(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v256_lut_quads((const short *)tab, idx)); }
+
+inline v_int32x8 v256_lut(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x8(_mm256_i32gather_epi32(tab, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), 4));
+}
+inline v_int32x8 v256_lut_pairs(const int* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(__GNUC__)
+    return v_int32x8(_mm256_i32gather_epi64((const long long int*)tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 4));
+#else
+    return v_int32x8(_mm256_i32gather_epi64((const int64*)tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 4));
+#endif
+}
+inline v_int32x8 v256_lut_quads(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x8(_v256_combine(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0])), _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[1]))));
+}
+inline v_uint32x8 v256_lut(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v256_lut((const int *)tab, idx)); }
+inline v_uint32x8 v256_lut_pairs(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v256_lut_pairs((const int *)tab, idx)); }
+inline v_uint32x8 v256_lut_quads(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v256_lut_quads((const int *)tab, idx)); }
+
+inline v_int64x4 v256_lut(const int64* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(__GNUC__)
+    return v_int64x4(_mm256_i32gather_epi64((const long long int*)tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 8));
+#else
+    return v_int64x4(_mm256_i32gather_epi64(tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 8));
+#endif
+}
+inline v_int64x4 v256_lut_pairs(const int64* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x4(_v256_combine(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0])), _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[1]))));
+}
+inline v_uint64x4 v256_lut(const uint64* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v256_lut((const int64 *)tab, idx)); }
+inline v_uint64x4 v256_lut_pairs(const uint64* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v256_lut_pairs((const int64 *)tab, idx)); }
+
+inline v_float32x8 v256_lut(const float* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float32x8(_mm256_i32gather_ps(tab, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), 4));
+}
+inline v_float32x8 v256_lut_pairs(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v256_lut_pairs((const int *)tab, idx)); }
+inline v_float32x8 v256_lut_quads(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v256_lut_quads((const int *)tab, idx)); }
+
+inline v_float64x4 v256_lut(const double* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float64x4(_mm256_i32gather_pd(tab, _mm_loadu_si128((const __m128i*)idx), 8));
+}
+inline v_float64x4 v256_lut_pairs(const double* tab, const int* idx) { return v_float64x4(_v256_combine(_mm_loadu_pd(tab + idx[0]), _mm_loadu_pd(tab + idx[1]))); }
+
+inline v_int32x8 v_lut(const int* tab, const v_int32x8& idxvec)
+{
+    return v_int32x8(_mm256_i32gather_epi32(tab, idxvec.val, 4));
+}
+
+inline v_uint32x8 v_lut(const unsigned* tab, const v_int32x8& idxvec)
+{
+    return v_reinterpret_as_u32(v_lut((const int *)tab, idxvec));
+}
+
+inline v_float32x8 v_lut(const float* tab, const v_int32x8& idxvec)
+{
+    return v_float32x8(_mm256_i32gather_ps(tab, idxvec.val, 4));
+}
+
+inline v_float64x4 v_lut(const double* tab, const v_int32x8& idxvec)
+{
+    return v_float64x4(_mm256_i32gather_pd(tab, _mm256_castsi256_si128(idxvec.val), 8));
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const float* tab, const v_int32x8& idxvec, v_float32x8& x, v_float32x8& y)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[8];
+    v_store_aligned(idx, idxvec);
+    __m128 z = _mm_setzero_ps();
+    __m128 xy01, xy45, xy23, xy67;
+    xy01 = _mm_loadl_pi(z, (const __m64*)(tab + idx[0]));
+    xy01 = _mm_loadh_pi(xy01, (const __m64*)(tab + idx[1]));
+    xy45 = _mm_loadl_pi(z, (const __m64*)(tab + idx[4]));
+    xy45 = _mm_loadh_pi(xy45, (const __m64*)(tab + idx[5]));
+    __m256 xy0145 = _v256_combine(xy01, xy45);
+    xy23 = _mm_loadl_pi(z, (const __m64*)(tab + idx[2]));
+    xy23 = _mm_loadh_pi(xy23, (const __m64*)(tab + idx[3]));
+    xy67 = _mm_loadl_pi(z, (const __m64*)(tab + idx[6]));
+    xy67 = _mm_loadh_pi(xy67, (const __m64*)(tab + idx[7]));
+    __m256 xy2367 = _v256_combine(xy23, xy67);
+
+    __m256 xxyy0145 = _mm256_unpacklo_ps(xy0145, xy2367);
+    __m256 xxyy2367 = _mm256_unpackhi_ps(xy0145, xy2367);
+
+    x = v_float32x8(_mm256_unpacklo_ps(xxyy0145, xxyy2367));
+    y = v_float32x8(_mm256_unpackhi_ps(xxyy0145, xxyy2367));
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const double* tab, const v_int32x8& idxvec, v_float64x4& x, v_float64x4& y)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store_low(idx, idxvec);
+    __m128d xy0 = _mm_loadu_pd(tab + idx[0]);
+    __m128d xy2 = _mm_loadu_pd(tab + idx[2]);
+    __m128d xy1 = _mm_loadu_pd(tab + idx[1]);
+    __m128d xy3 = _mm_loadu_pd(tab + idx[3]);
+    __m256d xy02 = _v256_combine(xy0, xy2);
+    __m256d xy13 = _v256_combine(xy1, xy3);
+
+    x = v_float64x4(_mm256_unpacklo_pd(xy02, xy13));
+    y = v_float64x4(_mm256_unpackhi_pd(xy02, xy13));
+}
+
+inline v_int8x32 v_interleave_pairs(const v_int8x32& vec)
+{
+    return v_int8x32(_mm256_shuffle_epi8(vec.val, _mm256_set_epi64x(0x0f0d0e0c0b090a08, 0x0705060403010200, 0x0f0d0e0c0b090a08, 0x0705060403010200)));
+}
+inline v_uint8x32 v_interleave_pairs(const v_uint8x32& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+inline v_int8x32 v_interleave_quads(const v_int8x32& vec)
+{
+    return v_int8x32(_mm256_shuffle_epi8(vec.val, _mm256_set_epi64x(0x0f0b0e0a0d090c08, 0x0703060205010400, 0x0f0b0e0a0d090c08, 0x0703060205010400)));
+}
+inline v_uint8x32 v_interleave_quads(const v_uint8x32& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x16 v_interleave_pairs(const v_int16x16& vec)
+{
+    return v_int16x16(_mm256_shuffle_epi8(vec.val, _mm256_set_epi64x(0x0f0e0b0a0d0c0908, 0x0706030205040100, 0x0f0e0b0a0d0c0908, 0x0706030205040100)));
+}
+inline v_uint16x16 v_interleave_pairs(const v_uint16x16& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+inline v_int16x16 v_interleave_quads(const v_int16x16& vec)
+{
+    return v_int16x16(_mm256_shuffle_epi8(vec.val, _mm256_set_epi64x(0x0f0e07060d0c0504, 0x0b0a030209080100, 0x0f0e07060d0c0504, 0x0b0a030209080100)));
+}
+inline v_uint16x16 v_interleave_quads(const v_uint16x16& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x8 v_interleave_pairs(const v_int32x8& vec)
+{
+    return v_int32x8(_mm256_shuffle_epi32(vec.val, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0)));
+}
+inline v_uint32x8 v_interleave_pairs(const v_uint32x8& vec) { return v_reinterpret_as_u32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x8 v_interleave_pairs(const v_float32x8& vec) { return v_reinterpret_as_f32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+
+inline v_int8x32 v_pack_triplets(const v_int8x32& vec)
+{
+    return v_int8x32(_mm256_permutevar8x32_epi32(_mm256_shuffle_epi8(vec.val, _mm256_broadcastsi128_si256(_mm_set_epi64x(0xffffff0f0e0d0c0a, 0x0908060504020100))),
+                                                 _mm256_set_epi64x(0x0000000700000007, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000)));
+}
+inline v_uint8x32 v_pack_triplets(const v_uint8x32& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x16 v_pack_triplets(const v_int16x16& vec)
+{
+    return v_int16x16(_mm256_permutevar8x32_epi32(_mm256_shuffle_epi8(vec.val, _mm256_broadcastsi128_si256(_mm_set_epi64x(0xffff0f0e0d0c0b0a, 0x0908050403020100))),
+                                                  _mm256_set_epi64x(0x0000000700000007, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000)));
+}
+inline v_uint16x16 v_pack_triplets(const v_uint16x16& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x8 v_pack_triplets(const v_int32x8& vec)
+{
+    return v_int32x8(_mm256_permutevar8x32_epi32(vec.val, _mm256_set_epi64x(0x0000000700000007, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000)));
+}
+inline v_uint32x8 v_pack_triplets(const v_uint32x8& vec) { return v_reinterpret_as_u32(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x8 v_pack_triplets(const v_float32x8& vec)
+{
+    return v_float32x8(_mm256_permutevar8x32_ps(vec.val, _mm256_set_epi64x(0x0000000700000007, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000)));
+}
+
+////////// Matrix operations /////////
+
+inline v_int32x8 v_dotprod(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{ return v_int32x8(_mm256_madd_epi16(a.val, b.val)); }
+
+inline v_int32x8 v_dotprod(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b, const v_int32x8& c)
+{ return v_dotprod(a, b) + c; }
+
+#define OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(a, im) \
+    v_float32x8(_mm256_permute_ps(a.val, _MM_SHUFFLE(im, im, im, im)))
+
+inline v_float32x8 v_matmul(const v_float32x8& v, const v_float32x8& m0,
+                            const v_float32x8& m1, const v_float32x8& m2,
+                            const v_float32x8& m3)
+{
+    v_float32x8 v04 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 0);
+    v_float32x8 v15 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 1);
+    v_float32x8 v26 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 2);
+    v_float32x8 v37 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 3);
+    return v_fma(v04, m0, v_fma(v15, m1, v_fma(v26, m2, v37 * m3)));
+}
+
+inline v_float32x8 v_matmuladd(const v_float32x8& v, const v_float32x8& m0,
+                               const v_float32x8& m1, const v_float32x8& m2,
+                               const v_float32x8& a)
+{
+    v_float32x8 v04 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 0);
+    v_float32x8 v15 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 1);
+    v_float32x8 v26 = OPENCV_HAL_AVX_SPLAT2_PS(v, 2);
+    return v_fma(v04, m0, v_fma(v15, m1, v_fma(v26, m2, a)));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_TRANSPOSE4x4(_Tpvec, suffix, cast_from, cast_to)    \
+    inline void v_transpose4x4(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1,              \
+                               const _Tpvec& a2, const _Tpvec& a3,              \
+                               _Tpvec& b0, _Tpvec& b1, _Tpvec& b2, _Tpvec& b3)  \
+    {                                                                           \
+        __m256i t0 = cast_from(_mm256_unpacklo_##suffix(a0.val, a1.val));       \
+        __m256i t1 = cast_from(_mm256_unpacklo_##suffix(a2.val, a3.val));       \
+        __m256i t2 = cast_from(_mm256_unpackhi_##suffix(a0.val, a1.val));       \
+        __m256i t3 = cast_from(_mm256_unpackhi_##suffix(a2.val, a3.val));       \
+        b0.val = cast_to(_mm256_unpacklo_epi64(t0, t1));                        \
+        b1.val = cast_to(_mm256_unpackhi_epi64(t0, t1));                        \
+        b2.val = cast_to(_mm256_unpacklo_epi64(t2, t3));                        \
+        b3.val = cast_to(_mm256_unpackhi_epi64(t2, t3));                        \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_TRANSPOSE4x4(v_uint32x8,  epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_TRANSPOSE4x4(v_int32x8,   epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_TRANSPOSE4x4(v_float32x8, ps, _mm256_castps_si256, _mm256_castsi256_ps)
+
+//////////////// Value reordering ///////////////
+
+/* Expand */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(_Tpvec, _Tpwvec, _Tp, intrin)    \
+    inline void v_expand(const _Tpvec& a, _Tpwvec& b0, _Tpwvec& b1) \
+    {                                                               \
+        b0.val = intrin(_v256_extract_low(a.val));                  \
+        b1.val = intrin(_v256_extract_high(a.val));                 \
+    }                                                               \
+    inline _Tpwvec v_expand_low(const _Tpvec& a)                    \
+    { return _Tpwvec(intrin(_v256_extract_low(a.val))); }           \
+    inline _Tpwvec v_expand_high(const _Tpvec& a)                   \
+    { return _Tpwvec(intrin(_v256_extract_high(a.val))); }          \
+    inline _Tpwvec v256_load_expand(const _Tp* ptr)                 \
+    {                                                               \
+        __m128i a = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);           \
+        return _Tpwvec(intrin(a));                                  \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(v_uint8x32,  v_uint16x16, uchar,    _mm256_cvtepu8_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(v_int8x32,   v_int16x16,  schar,    _mm256_cvtepi8_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(v_uint16x16, v_uint32x8,  ushort,   _mm256_cvtepu16_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(v_int16x16,  v_int32x8,   short,    _mm256_cvtepi16_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(v_uint32x8,  v_uint64x4,  unsigned, _mm256_cvtepu32_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND(v_int32x8,   v_int64x4,   int,      _mm256_cvtepi32_epi64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND_Q(_Tpvec, _Tp, intrin)   \
+    inline _Tpvec v256_load_expand_q(const _Tp* ptr)        \
+    {                                                       \
+        __m128i a = _mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr);   \
+        return _Tpvec(intrin(a));                           \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND_Q(v_uint32x8, uchar, _mm256_cvtepu8_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXPAND_Q(v_int32x8,  schar, _mm256_cvtepi8_epi32)
+
+/* pack */
+// 16
+inline v_int8x32 v_pack(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{ return v_int8x32(_v256_shuffle_odd_64(_mm256_packs_epi16(a.val, b.val))); }
+
+inline v_uint8x32 v_pack(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{
+    __m256i t = _mm256_set1_epi16(255);
+    __m256i a1 = _mm256_min_epu16(a.val, t);
+    __m256i b1 = _mm256_min_epu16(b.val, t);
+    return v_uint8x32(_v256_shuffle_odd_64(_mm256_packus_epi16(a1, b1)));
+}
+
+inline v_uint8x32 v_pack_u(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{
+    return v_uint8x32(_v256_shuffle_odd_64(_mm256_packus_epi16(a.val, b.val)));
+}
+
+inline void v_pack_store(schar* ptr, const v_int16x16& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack(a, a)); }
+
+inline void v_pack_store(uchar* ptr, const v_uint16x16& a)
+{
+    const __m256i m = _mm256_set1_epi16(255);
+    __m256i am = _mm256_min_epu16(a.val, m);
+            am =  _v256_shuffle_odd_64(_mm256_packus_epi16(am, am));
+    v_store_low(ptr, v_uint8x32(am));
+}
+
+inline void v_pack_u_store(uchar* ptr, const v_int16x16& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack_u(a, a)); }
+
+template<int n> inline
+v_uint8x32 v_rshr_pack(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{
+    // we assume that n > 0, and so the shifted 16-bit values can be treated as signed numbers.
+    v_uint16x16 delta = v256_setall_u16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_pack_u(v_reinterpret_as_s16((a + delta) >> n),
+                    v_reinterpret_as_s16((b + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(uchar* ptr, const v_uint16x16& a)
+{
+    v_uint16x16 delta = v256_setall_u16((short)(1 << (n-1)));
+    v_pack_u_store(ptr, v_reinterpret_as_s16((a + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint8x32 v_rshr_pack_u(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{
+    v_int16x16 delta = v256_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_pack_u((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_u_store(uchar* ptr, const v_int16x16& a)
+{
+    v_int16x16 delta = v256_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    v_pack_u_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int8x32 v_rshr_pack(const v_int16x16& a, const v_int16x16& b)
+{
+    v_int16x16 delta = v256_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(schar* ptr, const v_int16x16& a)
+{
+    v_int16x16 delta = v256_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+// 32
+inline v_int16x16 v_pack(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b)
+{ return v_int16x16(_v256_shuffle_odd_64(_mm256_packs_epi32(a.val, b.val))); }
+
+inline v_uint16x16 v_pack(const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b)
+{ return v_uint16x16(_v256_shuffle_odd_64(_v256_packs_epu32(a.val, b.val))); }
+
+inline v_uint16x16 v_pack_u(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b)
+{ return v_uint16x16(_v256_shuffle_odd_64(_mm256_packus_epi32(a.val, b.val))); }
+
+inline void v_pack_store(short* ptr, const v_int32x8& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack(a, a)); }
+
+inline void v_pack_store(ushort* ptr, const v_uint32x8& a)
+{
+    const __m256i m = _mm256_set1_epi32(65535);
+    __m256i am = _mm256_min_epu32(a.val, m);
+            am = _v256_shuffle_odd_64(_mm256_packus_epi32(am, am));
+    v_store_low(ptr, v_uint16x16(am));
+}
+
+inline void v_pack_u_store(ushort* ptr, const v_int32x8& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack_u(a, a)); }
+
+
+template<int n> inline
+v_uint16x16 v_rshr_pack(const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b)
+{
+    // we assume that n > 0, and so the shifted 32-bit values can be treated as signed numbers.
+    v_uint32x8 delta = v256_setall_u32(1 << (n-1));
+    return v_pack_u(v_reinterpret_as_s32((a + delta) >> n),
+                    v_reinterpret_as_s32((b + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(ushort* ptr, const v_uint32x8& a)
+{
+    v_uint32x8 delta = v256_setall_u32(1 << (n-1));
+    v_pack_u_store(ptr, v_reinterpret_as_s32((a + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint16x16 v_rshr_pack_u(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b)
+{
+    v_int32x8 delta = v256_setall_s32(1 << (n-1));
+    return v_pack_u((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_u_store(ushort* ptr, const v_int32x8& a)
+{
+    v_int32x8 delta = v256_setall_s32(1 << (n-1));
+    v_pack_u_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int16x16 v_rshr_pack(const v_int32x8& a, const v_int32x8& b)
+{
+    v_int32x8 delta = v256_setall_s32(1 << (n-1));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(short* ptr, const v_int32x8& a)
+{
+    v_int32x8 delta = v256_setall_s32(1 << (n-1));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+// 64
+// Non-saturating pack
+inline v_uint32x8 v_pack(const v_uint64x4& a, const v_uint64x4& b)
+{
+    __m256i a0 = _mm256_shuffle_epi32(a.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 2, 0));
+    __m256i b0 = _mm256_shuffle_epi32(b.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 2, 0));
+    __m256i ab = _mm256_unpacklo_epi64(a0, b0); // a0, a1, b0, b1, a2, a3, b2, b3
+    return v_uint32x8(_v256_shuffle_odd_64(ab));
+}
+
+inline v_int32x8 v_pack(const v_int64x4& a, const v_int64x4& b)
+{ return v_reinterpret_as_s32(v_pack(v_reinterpret_as_u64(a), v_reinterpret_as_u64(b))); }
+
+inline void v_pack_store(unsigned* ptr, const v_uint64x4& a)
+{
+    __m256i a0 = _mm256_shuffle_epi32(a.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 2, 0));
+    v_store_low(ptr, v_uint32x8(_v256_shuffle_odd_64(a0)));
+}
+
+inline void v_pack_store(int* ptr, const v_int64x4& b)
+{ v_pack_store((unsigned*)ptr, v_reinterpret_as_u64(b)); }
+
+template<int n> inline
+v_uint32x8 v_rshr_pack(const v_uint64x4& a, const v_uint64x4& b)
+{
+    v_uint64x4 delta = v256_setall_u64((uint64)1 << (n-1));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(unsigned* ptr, const v_uint64x4& a)
+{
+    v_uint64x4 delta = v256_setall_u64((uint64)1 << (n-1));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int32x8 v_rshr_pack(const v_int64x4& a, const v_int64x4& b)
+{
+    v_int64x4 delta = v256_setall_s64((int64)1 << (n-1));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(int* ptr, const v_int64x4& a)
+{
+    v_int64x4 delta = v256_setall_s64((int64)1 << (n-1));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+// pack boolean
+inline v_uint8x32 v_pack_b(const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b)
+{
+    __m256i ab = _mm256_packs_epi16(a.val, b.val);
+    return v_uint8x32(_v256_shuffle_odd_64(ab));
+}
+
+inline v_uint8x32 v_pack_b(const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b,
+                           const v_uint32x8& c, const v_uint32x8& d)
+{
+    __m256i ab = _mm256_packs_epi32(a.val, b.val);
+    __m256i cd = _mm256_packs_epi32(c.val, d.val);
+
+    __m256i abcd = _v256_shuffle_odd_64(_mm256_packs_epi16(ab, cd));
+    return v_uint8x32(_mm256_shuffle_epi32(abcd, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0)));
+}
+
+inline v_uint8x32 v_pack_b(const v_uint64x4& a, const v_uint64x4& b, const v_uint64x4& c,
+                           const v_uint64x4& d, const v_uint64x4& e, const v_uint64x4& f,
+                           const v_uint64x4& g, const v_uint64x4& h)
+{
+    __m256i ab = _mm256_packs_epi32(a.val, b.val);
+    __m256i cd = _mm256_packs_epi32(c.val, d.val);
+    __m256i ef = _mm256_packs_epi32(e.val, f.val);
+    __m256i gh = _mm256_packs_epi32(g.val, h.val);
+
+    __m256i abcd = _mm256_packs_epi32(ab, cd);
+    __m256i efgh = _mm256_packs_epi32(ef, gh);
+    __m256i pkall = _v256_shuffle_odd_64(_mm256_packs_epi16(abcd, efgh));
+
+    __m256i rev = _mm256_alignr_epi8(pkall, pkall, 8);
+    return v_uint8x32(_mm256_unpacklo_epi16(pkall, rev));
+}
+
+/* Recombine */
+// its up there with load and store operations
+
+/* Extract */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(_Tpvec)                    \
+    template<int s>                                            \
+    inline _Tpvec v_extract(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    { return v_rotate_right<s>(a, b); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_uint8x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_int8x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_uint16x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_int16x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_uint32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_int32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_uint64x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_int64x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_float32x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_EXTRACT(v_float64x4)
+
+
+///////////////////// load deinterleave /////////////////////////////
+
+inline void v_load_deinterleave( const uchar* ptr, v_uint8x32& a, v_uint8x32& b )
+{
+    __m256i ab0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i ab1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 32));
+
+    const __m256i sh = _mm256_setr_epi8(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15,
+                                               0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15);
+    __m256i p0 = _mm256_shuffle_epi8(ab0, sh);
+    __m256i p1 = _mm256_shuffle_epi8(ab1, sh);
+    __m256i pl = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 0 + 2*16);
+    __m256i ph = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 1 + 3*16);
+    __m256i a0 = _mm256_unpacklo_epi64(pl, ph);
+    __m256i b0 = _mm256_unpackhi_epi64(pl, ph);
+    a = v_uint8x32(a0);
+    b = v_uint8x32(b0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const ushort* ptr, v_uint16x16& a, v_uint16x16& b )
+{
+    __m256i ab0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i ab1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 16));
+
+    const __m256i sh = _mm256_setr_epi8(0, 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15,
+                                               0, 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15);
+    __m256i p0 = _mm256_shuffle_epi8(ab0, sh);
+    __m256i p1 = _mm256_shuffle_epi8(ab1, sh);
+    __m256i pl = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 0 + 2*16);
+    __m256i ph = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 1 + 3*16);
+    __m256i a0 = _mm256_unpacklo_epi64(pl, ph);
+    __m256i b0 = _mm256_unpackhi_epi64(pl, ph);
+    a = v_uint16x16(a0);
+    b = v_uint16x16(b0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const unsigned* ptr, v_uint32x8& a, v_uint32x8& b )
+{
+    __m256i ab0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i ab1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 8));
+
+    const int sh = 0+2*4+1*16+3*64;
+    __m256i p0 = _mm256_shuffle_epi32(ab0, sh);
+    __m256i p1 = _mm256_shuffle_epi32(ab1, sh);
+    __m256i pl = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 0 + 2*16);
+    __m256i ph = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 1 + 3*16);
+    __m256i a0 = _mm256_unpacklo_epi64(pl, ph);
+    __m256i b0 = _mm256_unpackhi_epi64(pl, ph);
+    a = v_uint32x8(a0);
+    b = v_uint32x8(b0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uint64* ptr, v_uint64x4& a, v_uint64x4& b )
+{
+    __m256i ab0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i ab1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 4));
+
+    __m256i pl = _mm256_permute2x128_si256(ab0, ab1, 0 + 2*16);
+    __m256i ph = _mm256_permute2x128_si256(ab0, ab1, 1 + 3*16);
+    __m256i a0 = _mm256_unpacklo_epi64(pl, ph);
+    __m256i b0 = _mm256_unpackhi_epi64(pl, ph);
+    a = v_uint64x4(a0);
+    b = v_uint64x4(b0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uchar* ptr, v_uint8x32& a, v_uint8x32& b, v_uint8x32& c )
+{
+    __m256i bgr0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgr1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 32));
+    __m256i bgr2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 64));
+
+    __m256i s02_low = _mm256_permute2x128_si256(bgr0, bgr2, 0 + 2*16);
+    __m256i s02_high = _mm256_permute2x128_si256(bgr0, bgr2, 1 + 3*16);
+
+    const __m256i m0 = _mm256_setr_epi8(0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0,
+                                               0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0);
+    const __m256i m1 = _mm256_setr_epi8(0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0,
+                                               -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1);
+
+    __m256i b0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(s02_low, s02_high, m0), bgr1, m1);
+    __m256i g0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(s02_high, s02_low, m1), bgr1, m0);
+    __m256i r0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(bgr1, s02_low, m0), s02_high, m1);
+
+    const __m256i
+    sh_b = _mm256_setr_epi8(0, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 5, 8, 11, 14, 1, 4, 7, 10, 13,
+                            0, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 5, 8, 11, 14, 1, 4, 7, 10, 13),
+    sh_g = _mm256_setr_epi8(1, 4, 7, 10, 13, 0, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 5, 8, 11, 14,
+                            1, 4, 7, 10, 13, 0, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 5, 8, 11, 14),
+    sh_r = _mm256_setr_epi8(2, 5, 8, 11, 14, 1, 4, 7, 10, 13, 0, 3, 6, 9, 12, 15,
+                            2, 5, 8, 11, 14, 1, 4, 7, 10, 13, 0, 3, 6, 9, 12, 15);
+    b0 = _mm256_shuffle_epi8(b0, sh_b);
+    g0 = _mm256_shuffle_epi8(g0, sh_g);
+    r0 = _mm256_shuffle_epi8(r0, sh_r);
+
+    a = v_uint8x32(b0);
+    b = v_uint8x32(g0);
+    c = v_uint8x32(r0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const ushort* ptr, v_uint16x16& a, v_uint16x16& b, v_uint16x16& c )
+{
+    __m256i bgr0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgr1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 16));
+    __m256i bgr2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 32));
+
+    __m256i s02_low = _mm256_permute2x128_si256(bgr0, bgr2, 0 + 2*16);
+    __m256i s02_high = _mm256_permute2x128_si256(bgr0, bgr2, 1 + 3*16);
+
+    const __m256i m0 = _mm256_setr_epi8(0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1,
+                                               0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0);
+    const __m256i m1 = _mm256_setr_epi8(0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0,
+                                               -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0);
+    __m256i b0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(s02_low, s02_high, m0), bgr1, m1);
+    __m256i g0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(bgr1, s02_low, m0), s02_high, m1);
+    __m256i r0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(s02_high, s02_low, m1), bgr1, m0);
+    const __m256i sh_b = _mm256_setr_epi8(0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11,
+                                                 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11);
+    const __m256i sh_g = _mm256_setr_epi8(2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13,
+                                                 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13);
+    const __m256i sh_r = _mm256_setr_epi8(4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15,
+                                                 4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15);
+    b0 = _mm256_shuffle_epi8(b0, sh_b);
+    g0 = _mm256_shuffle_epi8(g0, sh_g);
+    r0 = _mm256_shuffle_epi8(r0, sh_r);
+
+    a = v_uint16x16(b0);
+    b = v_uint16x16(g0);
+    c = v_uint16x16(r0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const unsigned* ptr, v_uint32x8& a, v_uint32x8& b, v_uint32x8& c )
+{
+    __m256i bgr0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgr1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 8));
+    __m256i bgr2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 16));
+
+    __m256i s02_low = _mm256_permute2x128_si256(bgr0, bgr2, 0 + 2*16);
+    __m256i s02_high = _mm256_permute2x128_si256(bgr0, bgr2, 1 + 3*16);
+
+    __m256i b0 = _mm256_blend_epi32(_mm256_blend_epi32(s02_low, s02_high, 0x24), bgr1, 0x92);
+    __m256i g0 = _mm256_blend_epi32(_mm256_blend_epi32(s02_high, s02_low, 0x92), bgr1, 0x24);
+    __m256i r0 = _mm256_blend_epi32(_mm256_blend_epi32(bgr1, s02_low, 0x24), s02_high, 0x92);
+
+    b0 = _mm256_shuffle_epi32(b0, 0x6c);
+    g0 = _mm256_shuffle_epi32(g0, 0xb1);
+    r0 = _mm256_shuffle_epi32(r0, 0xc6);
+
+    a = v_uint32x8(b0);
+    b = v_uint32x8(g0);
+    c = v_uint32x8(r0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uint64* ptr, v_uint64x4& a, v_uint64x4& b, v_uint64x4& c )
+{
+    __m256i bgr0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgr1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 4));
+    __m256i bgr2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 8));
+
+    __m256i s01 = _mm256_blend_epi32(bgr0, bgr1, 0xf0);
+    __m256i s12 = _mm256_blend_epi32(bgr1, bgr2, 0xf0);
+    __m256i s20r = _mm256_permute4x64_epi64(_mm256_blend_epi32(bgr2, bgr0, 0xf0), 0x1b);
+    __m256i b0 = _mm256_unpacklo_epi64(s01, s20r);
+    __m256i g0 = _mm256_alignr_epi8(s12, s01, 8);
+    __m256i r0 = _mm256_unpackhi_epi64(s20r, s12);
+
+    a = v_uint64x4(b0);
+    b = v_uint64x4(g0);
+    c = v_uint64x4(r0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uchar* ptr, v_uint8x32& a, v_uint8x32& b, v_uint8x32& c, v_uint8x32& d )
+{
+    __m256i bgr0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgr1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 32));
+    __m256i bgr2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 64));
+    __m256i bgr3 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 96));
+    const __m256i sh = _mm256_setr_epi8(0, 4, 8, 12, 1, 5, 9, 13, 2, 6, 10, 14, 3, 7, 11, 15,
+                                               0, 4, 8, 12, 1, 5, 9, 13, 2, 6, 10, 14, 3, 7, 11, 15);
+
+    __m256i p0 = _mm256_shuffle_epi8(bgr0, sh);
+    __m256i p1 = _mm256_shuffle_epi8(bgr1, sh);
+    __m256i p2 = _mm256_shuffle_epi8(bgr2, sh);
+    __m256i p3 = _mm256_shuffle_epi8(bgr3, sh);
+
+    __m256i p01l = _mm256_unpacklo_epi32(p0, p1);
+    __m256i p01h = _mm256_unpackhi_epi32(p0, p1);
+    __m256i p23l = _mm256_unpacklo_epi32(p2, p3);
+    __m256i p23h = _mm256_unpackhi_epi32(p2, p3);
+
+    __m256i pll = _mm256_permute2x128_si256(p01l, p23l, 0 + 2*16);
+    __m256i plh = _mm256_permute2x128_si256(p01l, p23l, 1 + 3*16);
+    __m256i phl = _mm256_permute2x128_si256(p01h, p23h, 0 + 2*16);
+    __m256i phh = _mm256_permute2x128_si256(p01h, p23h, 1 + 3*16);
+
+    __m256i b0 = _mm256_unpacklo_epi32(pll, plh);
+    __m256i g0 = _mm256_unpackhi_epi32(pll, plh);
+    __m256i r0 = _mm256_unpacklo_epi32(phl, phh);
+    __m256i a0 = _mm256_unpackhi_epi32(phl, phh);
+
+    a = v_uint8x32(b0);
+    b = v_uint8x32(g0);
+    c = v_uint8x32(r0);
+    d = v_uint8x32(a0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const ushort* ptr, v_uint16x16& a, v_uint16x16& b, v_uint16x16& c, v_uint16x16& d )
+{
+    __m256i bgr0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgr1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 16));
+    __m256i bgr2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 32));
+    __m256i bgr3 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 48));
+    const __m256i sh = _mm256_setr_epi8(0, 1, 8, 9, 2, 3, 10, 11, 4, 5, 12, 13, 6, 7, 14, 15,
+                                               0, 1, 8, 9, 2, 3, 10, 11, 4, 5, 12, 13, 6, 7, 14, 15);
+    __m256i p0 = _mm256_shuffle_epi8(bgr0, sh);
+    __m256i p1 = _mm256_shuffle_epi8(bgr1, sh);
+    __m256i p2 = _mm256_shuffle_epi8(bgr2, sh);
+    __m256i p3 = _mm256_shuffle_epi8(bgr3, sh);
+
+    __m256i p01l = _mm256_unpacklo_epi32(p0, p1);
+    __m256i p01h = _mm256_unpackhi_epi32(p0, p1);
+    __m256i p23l = _mm256_unpacklo_epi32(p2, p3);
+    __m256i p23h = _mm256_unpackhi_epi32(p2, p3);
+
+    __m256i pll = _mm256_permute2x128_si256(p01l, p23l, 0 + 2*16);
+    __m256i plh = _mm256_permute2x128_si256(p01l, p23l, 1 + 3*16);
+    __m256i phl = _mm256_permute2x128_si256(p01h, p23h, 0 + 2*16);
+    __m256i phh = _mm256_permute2x128_si256(p01h, p23h, 1 + 3*16);
+
+    __m256i b0 = _mm256_unpacklo_epi32(pll, plh);
+    __m256i g0 = _mm256_unpackhi_epi32(pll, plh);
+    __m256i r0 = _mm256_unpacklo_epi32(phl, phh);
+    __m256i a0 = _mm256_unpackhi_epi32(phl, phh);
+
+    a = v_uint16x16(b0);
+    b = v_uint16x16(g0);
+    c = v_uint16x16(r0);
+    d = v_uint16x16(a0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const unsigned* ptr, v_uint32x8& a, v_uint32x8& b, v_uint32x8& c, v_uint32x8& d )
+{
+    __m256i p0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i p1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 8));
+    __m256i p2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 16));
+    __m256i p3 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 24));
+
+    __m256i p01l = _mm256_unpacklo_epi32(p0, p1);
+    __m256i p01h = _mm256_unpackhi_epi32(p0, p1);
+    __m256i p23l = _mm256_unpacklo_epi32(p2, p3);
+    __m256i p23h = _mm256_unpackhi_epi32(p2, p3);
+
+    __m256i pll = _mm256_permute2x128_si256(p01l, p23l, 0 + 2*16);
+    __m256i plh = _mm256_permute2x128_si256(p01l, p23l, 1 + 3*16);
+    __m256i phl = _mm256_permute2x128_si256(p01h, p23h, 0 + 2*16);
+    __m256i phh = _mm256_permute2x128_si256(p01h, p23h, 1 + 3*16);
+
+    __m256i b0 = _mm256_unpacklo_epi32(pll, plh);
+    __m256i g0 = _mm256_unpackhi_epi32(pll, plh);
+    __m256i r0 = _mm256_unpacklo_epi32(phl, phh);
+    __m256i a0 = _mm256_unpackhi_epi32(phl, phh);
+
+    a = v_uint32x8(b0);
+    b = v_uint32x8(g0);
+    c = v_uint32x8(r0);
+    d = v_uint32x8(a0);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uint64* ptr, v_uint64x4& a, v_uint64x4& b, v_uint64x4& c, v_uint64x4& d )
+{
+    __m256i bgra0 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);
+    __m256i bgra1 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 4));
+    __m256i bgra2 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 8));
+    __m256i bgra3 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(ptr + 12));
+
+    __m256i l02 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0, bgra2, 0 + 2*16);
+    __m256i h02 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0, bgra2, 1 + 3*16);
+    __m256i l13 = _mm256_permute2x128_si256(bgra1, bgra3, 0 + 2*16);
+    __m256i h13 = _mm256_permute2x128_si256(bgra1, bgra3, 1 + 3*16);
+
+    __m256i b0 = _mm256_unpacklo_epi64(l02, l13);
+    __m256i g0 = _mm256_unpackhi_epi64(l02, l13);
+    __m256i r0 = _mm256_unpacklo_epi64(h02, h13);
+    __m256i a0 = _mm256_unpackhi_epi64(h02, h13);
+
+    a = v_uint64x4(b0);
+    b = v_uint64x4(g0);
+    c = v_uint64x4(r0);
+    d = v_uint64x4(a0);
+}
+
+///////////////////////////// store interleave /////////////////////////////////////
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x32& x, const v_uint8x32& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i xy_l = _mm256_unpacklo_epi8(x.val, y.val);
+    __m256i xy_h = _mm256_unpackhi_epi8(x.val, y.val);
+
+    __m256i xy0 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 0 + 2*16);
+    __m256i xy1 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 32), xy1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 32), xy1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 32), xy1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x16& x, const v_uint16x16& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i xy_l = _mm256_unpacklo_epi16(x.val, y.val);
+    __m256i xy_h = _mm256_unpackhi_epi16(x.val, y.val);
+
+    __m256i xy0 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 0 + 2*16);
+    __m256i xy1 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 16), xy1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 16), xy1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 16), xy1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x8& x, const v_uint32x8& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i xy_l = _mm256_unpacklo_epi32(x.val, y.val);
+    __m256i xy_h = _mm256_unpackhi_epi32(x.val, y.val);
+
+    __m256i xy0 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 0 + 2*16);
+    __m256i xy1 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 8), xy1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 8), xy1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 8), xy1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uint64* ptr, const v_uint64x4& x, const v_uint64x4& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i xy_l = _mm256_unpacklo_epi64(x.val, y.val);
+    __m256i xy_h = _mm256_unpackhi_epi64(x.val, y.val);
+
+    __m256i xy0 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 0 + 2*16);
+    __m256i xy1 = _mm256_permute2x128_si256(xy_l, xy_h, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 4), xy1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 4), xy1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, xy0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 4), xy1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b, const v_uint8x32& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    const __m256i sh_b = _mm256_setr_epi8(
+            0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15, 10, 5,
+            0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15, 10, 5);
+    const __m256i sh_g = _mm256_setr_epi8(
+            5, 0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15, 10,
+            5, 0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15, 10);
+    const __m256i sh_r = _mm256_setr_epi8(
+            10, 5, 0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15,
+            10, 5, 0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15);
+
+    __m256i b0 = _mm256_shuffle_epi8(a.val, sh_b);
+    __m256i g0 = _mm256_shuffle_epi8(b.val, sh_g);
+    __m256i r0 = _mm256_shuffle_epi8(c.val, sh_r);
+
+    const __m256i m0 = _mm256_setr_epi8(0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0,
+                                               0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0);
+    const __m256i m1 = _mm256_setr_epi8(0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0,
+                                               0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0);
+
+    __m256i p0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(b0, g0, m0), r0, m1);
+    __m256i p1 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(g0, r0, m0), b0, m1);
+    __m256i p2 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(r0, b0, m0), g0, m1);
+
+    __m256i bgr0 = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 0 + 2*16);
+    __m256i bgr1 = _mm256_permute2x128_si256(p2, p0, 0 + 3*16);
+    __m256i bgr2 = _mm256_permute2x128_si256(p1, p2, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgr1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 64), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgr1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 64), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgr1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 64), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b, const v_uint16x16& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    const __m256i sh_b = _mm256_setr_epi8(
+         0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11,
+         0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11);
+    const __m256i sh_g = _mm256_setr_epi8(
+         10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5,
+         10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5);
+    const __m256i sh_r = _mm256_setr_epi8(
+         4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15,
+         4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15);
+
+    __m256i b0 = _mm256_shuffle_epi8(a.val, sh_b);
+    __m256i g0 = _mm256_shuffle_epi8(b.val, sh_g);
+    __m256i r0 = _mm256_shuffle_epi8(c.val, sh_r);
+
+    const __m256i m0 = _mm256_setr_epi8(0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1,
+                                               0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0);
+    const __m256i m1 = _mm256_setr_epi8(0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0,
+                                               -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0, 0, 0, -1, -1, 0, 0);
+
+    __m256i p0 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(b0, g0, m0), r0, m1);
+    __m256i p1 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(g0, r0, m0), b0, m1);
+    __m256i p2 = _mm256_blendv_epi8(_mm256_blendv_epi8(r0, b0, m0), g0, m1);
+
+    __m256i bgr0 = _mm256_permute2x128_si256(p0, p2, 0 + 2*16);
+    //__m256i bgr1 = p1;
+    __m256i bgr2 = _mm256_permute2x128_si256(p0, p2, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 16), p1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 16), p1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 16), p1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b, const v_uint32x8& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i b0 = _mm256_shuffle_epi32(a.val, 0x6c);
+    __m256i g0 = _mm256_shuffle_epi32(b.val, 0xb1);
+    __m256i r0 = _mm256_shuffle_epi32(c.val, 0xc6);
+
+    __m256i p0 = _mm256_blend_epi32(_mm256_blend_epi32(b0, g0, 0x92), r0, 0x24);
+    __m256i p1 = _mm256_blend_epi32(_mm256_blend_epi32(g0, r0, 0x92), b0, 0x24);
+    __m256i p2 = _mm256_blend_epi32(_mm256_blend_epi32(r0, b0, 0x92), g0, 0x24);
+
+    __m256i bgr0 = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 0 + 2*16);
+    //__m256i bgr1 = p2;
+    __m256i bgr2 = _mm256_permute2x128_si256(p0, p1, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 8), p2);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 8), p2);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 8), p2);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uint64* ptr, const v_uint64x4& a, const v_uint64x4& b, const v_uint64x4& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i s01 = _mm256_unpacklo_epi64(a.val, b.val);
+    __m256i s12 = _mm256_unpackhi_epi64(b.val, c.val);
+    __m256i s20 = _mm256_blend_epi32(c.val, a.val, 0xcc);
+
+    __m256i bgr0 = _mm256_permute2x128_si256(s01, s20, 0 + 2*16);
+    __m256i bgr1 = _mm256_blend_epi32(s01, s12, 0x0f);
+    __m256i bgr2 = _mm256_permute2x128_si256(s20, s12, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 4), bgr1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 4), bgr1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgr0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 4), bgr1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x32& a, const v_uint8x32& b,
+                                const v_uint8x32& c, const v_uint8x32& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i bg0 = _mm256_unpacklo_epi8(a.val, b.val);
+    __m256i bg1 = _mm256_unpackhi_epi8(a.val, b.val);
+    __m256i ra0 = _mm256_unpacklo_epi8(c.val, d.val);
+    __m256i ra1 = _mm256_unpackhi_epi8(c.val, d.val);
+
+    __m256i bgra0_ = _mm256_unpacklo_epi16(bg0, ra0);
+    __m256i bgra1_ = _mm256_unpackhi_epi16(bg0, ra0);
+    __m256i bgra2_ = _mm256_unpacklo_epi16(bg1, ra1);
+    __m256i bgra3_ = _mm256_unpackhi_epi16(bg1, ra1);
+
+    __m256i bgra0 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0_, bgra1_, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra2 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0_, bgra1_, 1 + 3*16);
+    __m256i bgra1 = _mm256_permute2x128_si256(bgra2_, bgra3_, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra3 = _mm256_permute2x128_si256(bgra2_, bgra3_, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgra1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 64), bgra2);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 96), bgra3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgra1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 64), bgra2);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 96), bgra3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgra1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 64), bgra2);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 96), bgra3);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x16& a, const v_uint16x16& b,
+                                const v_uint16x16& c, const v_uint16x16& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i bg0 = _mm256_unpacklo_epi16(a.val, b.val);
+    __m256i bg1 = _mm256_unpackhi_epi16(a.val, b.val);
+    __m256i ra0 = _mm256_unpacklo_epi16(c.val, d.val);
+    __m256i ra1 = _mm256_unpackhi_epi16(c.val, d.val);
+
+    __m256i bgra0_ = _mm256_unpacklo_epi32(bg0, ra0);
+    __m256i bgra1_ = _mm256_unpackhi_epi32(bg0, ra0);
+    __m256i bgra2_ = _mm256_unpacklo_epi32(bg1, ra1);
+    __m256i bgra3_ = _mm256_unpackhi_epi32(bg1, ra1);
+
+    __m256i bgra0 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0_, bgra1_, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra2 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0_, bgra1_, 1 + 3*16);
+    __m256i bgra1 = _mm256_permute2x128_si256(bgra2_, bgra3_, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra3 = _mm256_permute2x128_si256(bgra2_, bgra3_, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgra1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgra2);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 48), bgra3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgra1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgra2);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 48), bgra3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgra1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 32), bgra2);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 48), bgra3);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x8& a, const v_uint32x8& b,
+                                const v_uint32x8& c, const v_uint32x8& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i bg0 = _mm256_unpacklo_epi32(a.val, b.val);
+    __m256i bg1 = _mm256_unpackhi_epi32(a.val, b.val);
+    __m256i ra0 = _mm256_unpacklo_epi32(c.val, d.val);
+    __m256i ra1 = _mm256_unpackhi_epi32(c.val, d.val);
+
+    __m256i bgra0_ = _mm256_unpacklo_epi64(bg0, ra0);
+    __m256i bgra1_ = _mm256_unpackhi_epi64(bg0, ra0);
+    __m256i bgra2_ = _mm256_unpacklo_epi64(bg1, ra1);
+    __m256i bgra3_ = _mm256_unpackhi_epi64(bg1, ra1);
+
+    __m256i bgra0 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0_, bgra1_, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra2 = _mm256_permute2x128_si256(bgra0_, bgra1_, 1 + 3*16);
+    __m256i bgra1 = _mm256_permute2x128_si256(bgra2_, bgra3_, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra3 = _mm256_permute2x128_si256(bgra2_, bgra3_, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgra1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgra2);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 24), bgra3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgra1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgra2);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 24), bgra3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgra1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 16), bgra2);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 24), bgra3);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uint64* ptr, const v_uint64x4& a, const v_uint64x4& b,
+                                const v_uint64x4& c, const v_uint64x4& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m256i bg0 = _mm256_unpacklo_epi64(a.val, b.val);
+    __m256i bg1 = _mm256_unpackhi_epi64(a.val, b.val);
+    __m256i ra0 = _mm256_unpacklo_epi64(c.val, d.val);
+    __m256i ra1 = _mm256_unpackhi_epi64(c.val, d.val);
+
+    __m256i bgra0 = _mm256_permute2x128_si256(bg0, ra0, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra1 = _mm256_permute2x128_si256(bg1, ra1, 0 + 2*16);
+    __m256i bgra2 = _mm256_permute2x128_si256(bg0, ra0, 1 + 3*16);
+    __m256i bgra3 = _mm256_permute2x128_si256(bg1, ra1, 1 + 3*16);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 4), bgra1);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgra2);
+        _mm256_stream_si256((__m256i*)(ptr + 12), bgra3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm256_store_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 4), bgra1);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgra2);
+        _mm256_store_si256((__m256i*)(ptr + 12), bgra3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, bgra0);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 4), bgra1);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 8), bgra2);
+        _mm256_storeu_si256((__m256i*)(ptr + 12), bgra3);
+    }
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(_Tpvec0, _Tp0, suffix0, _Tpvec1, _Tp1, suffix1) \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+} \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0, _Tpvec0& c0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1, c1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1, c1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+    c0 = v_reinterpret_as_##suffix0(c1); \
+} \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0, _Tpvec0& c0, _Tpvec0& d0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1, c1, d1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1, c1, d1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+    c0 = v_reinterpret_as_##suffix0(c1); \
+    d0 = v_reinterpret_as_##suffix0(d1); \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, mode);      \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, const _Tpvec0& c0, \
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    _Tpvec1 c1 = v_reinterpret_as_##suffix1(c0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, c1, mode);  \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                const _Tpvec0& c0, const _Tpvec0& d0, \
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    _Tpvec1 c1 = v_reinterpret_as_##suffix1(c0); \
+    _Tpvec1 d1 = v_reinterpret_as_##suffix1(d0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, c1, d1, mode); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int8x32, schar, s8, v_uint8x32, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int16x16, short, s16, v_uint16x16, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int32x8, int, s32, v_uint32x8, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_float32x8, float, f32, v_uint32x8, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int64x4, int64, s64, v_uint64x4, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_float64x4, double, f64, v_uint64x4, uint64, u64)
+
+// FP16
+inline v_float32x8 v256_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+    return v_float32x8(_mm256_cvtph_ps(_mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr)));
+}
+
+inline void v_pack_store(float16_t* ptr, const v_float32x8& a)
+{
+    __m128i ah = _mm256_cvtps_ph(a.val, 0);
+    _mm_storeu_si128((__m128i*)ptr, ah);
+}
+
+inline void v256_cleanup() { _mm256_zeroall(); }
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+} // cv::
+
+#endif // OPENCV_HAL_INTRIN_AVX_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_avx512.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_avx512.hpp
new file mode 100644
index 0000000..d4edf0c
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_avx512.hpp
@@ -0,0 +1,2781 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+#ifndef OPENCV_HAL_INTRIN_AVX512_HPP
+#define OPENCV_HAL_INTRIN_AVX512_HPP
+
+#if defined(_MSC_VER) && (_MSC_VER < 1920/*MSVS2019*/)
+# pragma warning(disable:4146)  // unary minus operator applied to unsigned type, result still unsigned
+# pragma warning(disable:4309)  // 'argument': truncation of constant value
+# pragma warning(disable:4310)  // cast truncates constant value
+#endif
+
+#define CVT_ROUND_MODES_IMPLEMENTED 0
+
+#define CV_SIMD512 1
+#define CV_SIMD512_64F 1
+#define CV_SIMD512_FP16 0  // no native operations with FP16 type. Only load/store from float32x8 are available (if CV_FP16 == 1)
+
+#define _v512_set_epu64(a7, a6, a5, a4, a3, a2, a1, a0) _mm512_set_epi64((int64)(a7),(int64)(a6),(int64)(a5),(int64)(a4),(int64)(a3),(int64)(a2),(int64)(a1),(int64)(a0))
+#define _v512_set_epu32(a15, a14, a13, a12, a11, a10,  a9,  a8,  a7,  a6,  a5,  a4,  a3,  a2,  a1,  a0) \
+        _mm512_set_epi64(((int64)(a15)<<32)|(int64)(a14), ((int64)(a13)<<32)|(int64)(a12), ((int64)(a11)<<32)|(int64)(a10), ((int64)( a9)<<32)|(int64)( a8), \
+                         ((int64)( a7)<<32)|(int64)( a6), ((int64)( a5)<<32)|(int64)( a4), ((int64)( a3)<<32)|(int64)( a2), ((int64)( a1)<<32)|(int64)( a0))
+#define _v512_set_epu16(a31, a30, a29, a28, a27, a26, a25, a24, a23, a22, a21, a20, a19, a18, a17, a16, \
+                        a15, a14, a13, a12, a11, a10,  a9,  a8,  a7,  a6,  a5,  a4,  a3,  a2,  a1,  a0) \
+        _v512_set_epu32(((unsigned)(a31)<<16)|(unsigned)(a30), ((unsigned)(a29)<<16)|(unsigned)(a28), ((unsigned)(a27)<<16)|(unsigned)(a26), ((unsigned)(a25)<<16)|(unsigned)(a24), \
+                        ((unsigned)(a23)<<16)|(unsigned)(a22), ((unsigned)(a21)<<16)|(unsigned)(a20), ((unsigned)(a19)<<16)|(unsigned)(a18), ((unsigned)(a17)<<16)|(unsigned)(a16), \
+                        ((unsigned)(a15)<<16)|(unsigned)(a14), ((unsigned)(a13)<<16)|(unsigned)(a12), ((unsigned)(a11)<<16)|(unsigned)(a10), ((unsigned)( a9)<<16)|(unsigned)( a8), \
+                        ((unsigned)( a7)<<16)|(unsigned)( a6), ((unsigned)( a5)<<16)|(unsigned)( a4), ((unsigned)( a3)<<16)|(unsigned)( a2), ((unsigned)( a1)<<16)|(unsigned)( a0))
+#define _v512_set_epu8(a63, a62, a61, a60, a59, a58, a57, a56, a55, a54, a53, a52, a51, a50, a49, a48, \
+                       a47, a46, a45, a44, a43, a42, a41, a40, a39, a38, a37, a36, a35, a34, a33, a32, \
+                       a31, a30, a29, a28, a27, a26, a25, a24, a23, a22, a21, a20, a19, a18, a17, a16, \
+                       a15, a14, a13, a12, a11, a10,  a9,  a8,  a7,  a6,  a5,  a4,  a3,  a2,  a1,  a0) \
+        _v512_set_epu32(((unsigned)(a63)<<24)|((unsigned)(a62)<<16)|((unsigned)(a61)<<8)|(unsigned)(a60),((unsigned)(a59)<<24)|((unsigned)(a58)<<16)|((unsigned)(a57)<<8)|(unsigned)(a56), \
+                        ((unsigned)(a55)<<24)|((unsigned)(a54)<<16)|((unsigned)(a53)<<8)|(unsigned)(a52),((unsigned)(a51)<<24)|((unsigned)(a50)<<16)|((unsigned)(a49)<<8)|(unsigned)(a48), \
+                        ((unsigned)(a47)<<24)|((unsigned)(a46)<<16)|((unsigned)(a45)<<8)|(unsigned)(a44),((unsigned)(a43)<<24)|((unsigned)(a42)<<16)|((unsigned)(a41)<<8)|(unsigned)(a40), \
+                        ((unsigned)(a39)<<24)|((unsigned)(a38)<<16)|((unsigned)(a37)<<8)|(unsigned)(a36),((unsigned)(a35)<<24)|((unsigned)(a34)<<16)|((unsigned)(a33)<<8)|(unsigned)(a32), \
+                        ((unsigned)(a31)<<24)|((unsigned)(a30)<<16)|((unsigned)(a29)<<8)|(unsigned)(a28),((unsigned)(a27)<<24)|((unsigned)(a26)<<16)|((unsigned)(a25)<<8)|(unsigned)(a24), \
+                        ((unsigned)(a23)<<24)|((unsigned)(a22)<<16)|((unsigned)(a21)<<8)|(unsigned)(a20),((unsigned)(a19)<<24)|((unsigned)(a18)<<16)|((unsigned)(a17)<<8)|(unsigned)(a16), \
+                        ((unsigned)(a15)<<24)|((unsigned)(a14)<<16)|((unsigned)(a13)<<8)|(unsigned)(a12),((unsigned)(a11)<<24)|((unsigned)(a10)<<16)|((unsigned)( a9)<<8)|(unsigned)( a8), \
+                        ((unsigned)( a7)<<24)|((unsigned)( a6)<<16)|((unsigned)( a5)<<8)|(unsigned)( a4),((unsigned)( a3)<<24)|((unsigned)( a2)<<16)|((unsigned)( a1)<<8)|(unsigned)( a0))
+#define _v512_set_epi8(a63, a62, a61, a60, a59, a58, a57, a56, a55, a54, a53, a52, a51, a50, a49, a48, \
+                       a47, a46, a45, a44, a43, a42, a41, a40, a39, a38, a37, a36, a35, a34, a33, a32, \
+                       a31, a30, a29, a28, a27, a26, a25, a24, a23, a22, a21, a20, a19, a18, a17, a16, \
+                       a15, a14, a13, a12, a11, a10,  a9,  a8,  a7,  a6,  a5,  a4,  a3,  a2,  a1,  a0) \
+        _v512_set_epu8((uchar)(a63), (uchar)(a62), (uchar)(a61), (uchar)(a60), (uchar)(a59), (uchar)(a58), (uchar)(a57), (uchar)(a56), \
+                       (uchar)(a55), (uchar)(a54), (uchar)(a53), (uchar)(a52), (uchar)(a51), (uchar)(a50), (uchar)(a49), (uchar)(a48), \
+                       (uchar)(a47), (uchar)(a46), (uchar)(a45), (uchar)(a44), (uchar)(a43), (uchar)(a42), (uchar)(a41), (uchar)(a40), \
+                       (uchar)(a39), (uchar)(a38), (uchar)(a37), (uchar)(a36), (uchar)(a35), (uchar)(a34), (uchar)(a33), (uchar)(a32), \
+                       (uchar)(a31), (uchar)(a30), (uchar)(a29), (uchar)(a28), (uchar)(a27), (uchar)(a26), (uchar)(a25), (uchar)(a24), \
+                       (uchar)(a23), (uchar)(a22), (uchar)(a21), (uchar)(a20), (uchar)(a19), (uchar)(a18), (uchar)(a17), (uchar)(a16), \
+                       (uchar)(a15), (uchar)(a14), (uchar)(a13), (uchar)(a12), (uchar)(a11), (uchar)(a10), (uchar)( a9), (uchar)( a8), \
+                       (uchar)( a7), (uchar)( a6), (uchar)( a5), (uchar)( a4), (uchar)( a3), (uchar)( a2), (uchar)( a1), (uchar)( a0))
+
+#ifndef _mm512_cvtpd_pslo
+#ifdef _mm512_zextsi256_si512
+#define _mm512_cvtpd_pslo(a) _mm512_zextps256_ps512(_mm512_cvtpd_ps(a))
+#else
+//if preferred way to extend with zeros is unavailable
+#define _mm512_cvtpd_pslo(a) _mm512_castps256_ps512(_mm512_cvtpd_ps(a))
+#endif
+#endif
+///////// Utils ////////////
+
+namespace
+{
+
+inline __m512i _v512_combine(const __m256i& lo, const __m256i& hi)
+{ return _mm512_inserti32x8(_mm512_castsi256_si512(lo), hi, 1); }
+
+inline __m512 _v512_combine(const __m256& lo, const __m256& hi)
+{ return _mm512_insertf32x8(_mm512_castps256_ps512(lo), hi, 1); }
+
+inline __m512d _v512_combine(const __m256d& lo, const __m256d& hi)
+{ return _mm512_insertf64x4(_mm512_castpd256_pd512(lo), hi, 1); }
+
+inline int _v_cvtsi512_si32(const __m512i& a)
+{ return _mm_cvtsi128_si32(_mm512_castsi512_si128(a)); }
+
+inline __m256i _v512_extract_high(const __m512i& v)
+{ return _mm512_extracti32x8_epi32(v, 1); }
+
+inline __m256  _v512_extract_high(const __m512& v)
+{ return _mm512_extractf32x8_ps(v, 1); }
+
+inline __m256d _v512_extract_high(const __m512d& v)
+{ return _mm512_extractf64x4_pd(v, 1); }
+
+inline __m256i _v512_extract_low(const __m512i& v)
+{ return _mm512_castsi512_si256(v); }
+
+inline __m256  _v512_extract_low(const __m512& v)
+{ return _mm512_castps512_ps256(v); }
+
+inline __m256d _v512_extract_low(const __m512d& v)
+{ return _mm512_castpd512_pd256(v); }
+
+inline __m512i _v512_insert(const __m512i& a, const __m256i& b)
+{ return _mm512_inserti32x8(a, b, 0); }
+
+inline __m512 _v512_insert(const __m512& a, const __m256& b)
+{ return _mm512_insertf32x8(a, b, 0); }
+
+inline __m512d _v512_insert(const __m512d& a, const __m256d& b)
+{ return _mm512_insertf64x4(a, b, 0); }
+
+}
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+///////// Types ////////////
+
+struct v_uint8x64
+{
+    typedef uchar lane_type;
+    enum { nlanes = 64 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_uint8x64(__m512i v) : val(v) {}
+    v_uint8x64(uchar v0,  uchar v1,  uchar v2,  uchar v3,
+               uchar v4,  uchar v5,  uchar v6,  uchar v7,
+               uchar v8,  uchar v9,  uchar v10, uchar v11,
+               uchar v12, uchar v13, uchar v14, uchar v15,
+               uchar v16, uchar v17, uchar v18, uchar v19,
+               uchar v20, uchar v21, uchar v22, uchar v23,
+               uchar v24, uchar v25, uchar v26, uchar v27,
+               uchar v28, uchar v29, uchar v30, uchar v31,
+               uchar v32, uchar v33, uchar v34, uchar v35,
+               uchar v36, uchar v37, uchar v38, uchar v39,
+               uchar v40, uchar v41, uchar v42, uchar v43,
+               uchar v44, uchar v45, uchar v46, uchar v47,
+               uchar v48, uchar v49, uchar v50, uchar v51,
+               uchar v52, uchar v53, uchar v54, uchar v55,
+               uchar v56, uchar v57, uchar v58, uchar v59,
+               uchar v60, uchar v61, uchar v62, uchar v63)
+    {
+        val = _v512_set_epu8(v63, v62, v61, v60, v59, v58, v57, v56, v55, v54, v53, v52, v51, v50, v49, v48,
+                             v47, v46, v45, v44, v43, v42, v41, v40, v39, v38, v37, v36, v35, v34, v33, v32,
+                             v31, v30, v29, v28, v27, v26, v25, v24, v23, v22, v21, v20, v19, v18, v17, v16,
+                             v15, v14, v13, v12, v11, v10, v9,  v8,  v7,  v6,  v5,  v4,  v3,  v2,  v1,  v0);
+    }
+    v_uint8x64() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    uchar get0() const { return (uchar)_v_cvtsi512_si32(val); }
+};
+
+struct v_int8x64
+{
+    typedef schar lane_type;
+    enum { nlanes = 64 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_int8x64(__m512i v) : val(v) {}
+    v_int8x64(schar v0,  schar v1,  schar v2,  schar v3,
+              schar v4,  schar v5,  schar v6,  schar v7,
+              schar v8,  schar v9,  schar v10, schar v11,
+              schar v12, schar v13, schar v14, schar v15,
+              schar v16, schar v17, schar v18, schar v19,
+              schar v20, schar v21, schar v22, schar v23,
+              schar v24, schar v25, schar v26, schar v27,
+              schar v28, schar v29, schar v30, schar v31,
+              schar v32, schar v33, schar v34, schar v35,
+              schar v36, schar v37, schar v38, schar v39,
+              schar v40, schar v41, schar v42, schar v43,
+              schar v44, schar v45, schar v46, schar v47,
+              schar v48, schar v49, schar v50, schar v51,
+              schar v52, schar v53, schar v54, schar v55,
+              schar v56, schar v57, schar v58, schar v59,
+              schar v60, schar v61, schar v62, schar v63)
+    {
+        val = _v512_set_epi8(v63, v62, v61, v60, v59, v58, v57, v56, v55, v54, v53, v52, v51, v50, v49, v48,
+                             v47, v46, v45, v44, v43, v42, v41, v40, v39, v38, v37, v36, v35, v34, v33, v32,
+                             v31, v30, v29, v28, v27, v26, v25, v24, v23, v22, v21, v20, v19, v18, v17, v16,
+                             v15, v14, v13, v12, v11, v10, v9,  v8,  v7,  v6,  v5,  v4,  v3,  v2,  v1,  v0);
+    }
+    v_int8x64() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    schar get0() const { return (schar)_v_cvtsi512_si32(val); }
+};
+
+struct v_uint16x32
+{
+    typedef ushort lane_type;
+    enum { nlanes = 32 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_uint16x32(__m512i v) : val(v) {}
+    v_uint16x32(ushort v0,  ushort v1,  ushort v2,  ushort v3,
+                ushort v4,  ushort v5,  ushort v6,  ushort v7,
+                ushort v8,  ushort v9,  ushort v10, ushort v11,
+                ushort v12, ushort v13, ushort v14, ushort v15,
+                ushort v16, ushort v17, ushort v18, ushort v19,
+                ushort v20, ushort v21, ushort v22, ushort v23,
+                ushort v24, ushort v25, ushort v26, ushort v27,
+                ushort v28, ushort v29, ushort v30, ushort v31)
+    {
+        val = _v512_set_epu16(v31, v30, v29, v28, v27, v26, v25, v24, v23, v22, v21, v20, v19, v18, v17, v16,
+                              v15, v14, v13, v12, v11, v10, v9,  v8,  v7,  v6,  v5,  v4,  v3,  v2,  v1,  v0);
+    }
+    v_uint16x32() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    ushort get0() const { return (ushort)_v_cvtsi512_si32(val); }
+};
+
+struct v_int16x32
+{
+    typedef short lane_type;
+    enum { nlanes = 32 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_int16x32(__m512i v) : val(v) {}
+    v_int16x32(short v0,  short v1,  short v2,  short v3,  short v4,  short v5,  short v6,  short v7,
+               short v8,  short v9,  short v10, short v11, short v12, short v13, short v14, short v15,
+               short v16, short v17, short v18, short v19, short v20, short v21, short v22, short v23,
+               short v24, short v25, short v26, short v27, short v28, short v29, short v30, short v31)
+    {
+        val = _v512_set_epu16((ushort)v31, (ushort)v30, (ushort)v29, (ushort)v28, (ushort)v27, (ushort)v26, (ushort)v25, (ushort)v24,
+                              (ushort)v23, (ushort)v22, (ushort)v21, (ushort)v20, (ushort)v19, (ushort)v18, (ushort)v17, (ushort)v16,
+                              (ushort)v15, (ushort)v14, (ushort)v13, (ushort)v12, (ushort)v11, (ushort)v10, (ushort)v9 , (ushort)v8,
+                              (ushort)v7 , (ushort)v6 , (ushort)v5 , (ushort)v4 , (ushort)v3 , (ushort)v2 , (ushort)v1 , (ushort)v0);
+    }
+    v_int16x32() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    short get0() const { return (short)_v_cvtsi512_si32(val); }
+};
+
+struct v_uint32x16
+{
+    typedef unsigned lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_uint32x16(__m512i v) : val(v) {}
+    v_uint32x16(unsigned v0,  unsigned v1,  unsigned v2,  unsigned v3,
+                unsigned v4,  unsigned v5,  unsigned v6,  unsigned v7,
+                unsigned v8,  unsigned v9,  unsigned v10, unsigned v11,
+                unsigned v12, unsigned v13, unsigned v14, unsigned v15)
+    {
+        val = _mm512_setr_epi32((int)v0,  (int)v1,  (int)v2,  (int)v3, (int)v4,  (int)v5,  (int)v6,  (int)v7,
+                                (int)v8,  (int)v9,  (int)v10, (int)v11, (int)v12, (int)v13, (int)v14, (int)v15);
+    }
+    v_uint32x16() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    unsigned get0() const { return (unsigned)_v_cvtsi512_si32(val); }
+};
+
+struct v_int32x16
+{
+    typedef int lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_int32x16(__m512i v) : val(v) {}
+    v_int32x16(int v0, int v1, int v2,  int v3,  int v4,  int v5,  int v6,  int v7,
+               int v8, int v9, int v10, int v11, int v12, int v13, int v14, int v15)
+    {
+        val = _mm512_setr_epi32(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15);
+    }
+    v_int32x16() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    int get0() const { return _v_cvtsi512_si32(val); }
+};
+
+struct v_float32x16
+{
+    typedef float lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    __m512 val;
+
+    explicit v_float32x16(__m512 v) : val(v) {}
+    v_float32x16(float v0, float v1, float v2,  float v3,  float v4,  float v5,  float v6,  float v7,
+                 float v8, float v9, float v10, float v11, float v12, float v13, float v14, float v15)
+    {
+        val = _mm512_setr_ps(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15);
+    }
+    v_float32x16() : val(_mm512_setzero_ps()) {}
+    float get0() const { return _mm_cvtss_f32(_mm512_castps512_ps128(val)); }
+};
+
+struct v_uint64x8
+{
+    typedef uint64 lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_uint64x8(__m512i v) : val(v) {}
+    v_uint64x8(uint64 v0, uint64 v1, uint64 v2, uint64 v3, uint64 v4, uint64 v5, uint64 v6, uint64 v7)
+    { val = _mm512_setr_epi64((int64)v0, (int64)v1, (int64)v2, (int64)v3, (int64)v4, (int64)v5, (int64)v6, (int64)v7); }
+    v_uint64x8() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+    uint64 get0() const
+    {
+    #if defined __x86_64__ || defined _M_X64
+        return (uint64)_mm_cvtsi128_si64(_mm512_castsi512_si128(val));
+    #else
+        int a = _mm_cvtsi128_si32(_mm512_castsi512_si128(val));
+        int b = _mm_cvtsi128_si32(_mm512_castsi512_si128(_mm512_srli_epi64(val, 32)));
+        return (unsigned)a | ((uint64)(unsigned)b << 32);
+    #endif
+    }
+};
+
+struct v_int64x8
+{
+    typedef int64 lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    __m512i val;
+
+    explicit v_int64x8(__m512i v) : val(v) {}
+    v_int64x8(int64 v0, int64 v1, int64 v2, int64 v3, int64 v4, int64 v5, int64 v6, int64 v7)
+    { val = _mm512_setr_epi64(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7); }
+    v_int64x8() : val(_mm512_setzero_si512()) {}
+
+    int64 get0() const
+    {
+    #if defined __x86_64__ || defined _M_X64
+        return (int64)_mm_cvtsi128_si64(_mm512_castsi512_si128(val));
+    #else
+        int a = _mm_cvtsi128_si32(_mm512_castsi512_si128(val));
+        int b = _mm_cvtsi128_si32(_mm512_castsi512_si128(_mm512_srli_epi64(val, 32)));
+        return (int64)((unsigned)a | ((uint64)(unsigned)b << 32));
+    #endif
+    }
+};
+
+struct v_float64x8
+{
+    typedef double lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    __m512d val;
+
+    explicit v_float64x8(__m512d v) : val(v) {}
+    v_float64x8(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4, double v5, double v6, double v7)
+    { val = _mm512_setr_pd(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7); }
+    v_float64x8() : val(_mm512_setzero_pd()) {}
+    double get0() const { return _mm_cvtsd_f64(_mm512_castpd512_pd128(val)); }
+};
+
+//////////////// Load and store operations ///////////////
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(_Tpvec, _Tp)                    \
+    inline _Tpvec v512_load(const _Tp* ptr)                           \
+    { return _Tpvec(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr)); }       \
+    inline _Tpvec v512_load_aligned(const _Tp* ptr)                   \
+    { return _Tpvec(_mm512_load_si512((const __m512i*)ptr)); }        \
+    inline _Tpvec v512_load_low(const _Tp* ptr)                       \
+    {                                                                 \
+        __m256i v256 = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);       \
+        return _Tpvec(_mm512_castsi256_si512(v256));                  \
+    }                                                                 \
+    inline _Tpvec v512_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1)  \
+    {                                                                 \
+        __m256i vlo = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr0);       \
+        __m256i vhi = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr1);       \
+        return _Tpvec(_v512_combine(vlo, vhi));                       \
+    }                                                                 \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                    \
+    { _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, a.val); }                    \
+    inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)            \
+    { _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, a.val); }                     \
+    inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)    \
+    { _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, a.val); }                    \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode) \
+    { \
+        if( mode == hal::STORE_UNALIGNED ) \
+            _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, a.val); \
+        else if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )  \
+            _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, a.val); \
+        else \
+            _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, a.val); \
+    } \
+    inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                \
+    { _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, _v512_extract_low(a.val)); }    \
+    inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)               \
+    { _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, _v512_extract_high(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_uint8x64,  uchar)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_int8x64,   schar)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_uint16x32, ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_int16x32,  short)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_uint32x16,  unsigned)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_int32x16,   int)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_uint64x8,  uint64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE(v_int64x8,   int64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_FLT(_Tpvec, _Tp, suffix, halfreg)   \
+    inline _Tpvec v512_load(const _Tp* ptr)                               \
+    { return _Tpvec(_mm512_loadu_##suffix(ptr)); }                        \
+    inline _Tpvec v512_load_aligned(const _Tp* ptr)                       \
+    { return _Tpvec(_mm512_load_##suffix(ptr)); }                         \
+    inline _Tpvec v512_load_low(const _Tp* ptr)                           \
+    {                                                                     \
+        return _Tpvec(_mm512_cast##suffix##256_##suffix##512              \
+                     (_mm256_loadu_##suffix(ptr)));                       \
+    }                                                                     \
+    inline _Tpvec v512_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1)      \
+    {                                                                     \
+        halfreg vlo = _mm256_loadu_##suffix(ptr0);                        \
+        halfreg vhi = _mm256_loadu_##suffix(ptr1);                        \
+        return _Tpvec(_v512_combine(vlo, vhi));                           \
+    }                                                                     \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                        \
+    { _mm512_storeu_##suffix(ptr, a.val); }                               \
+    inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                \
+    { _mm512_store_##suffix(ptr, a.val); }                                \
+    inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)        \
+    { _mm512_stream_##suffix(ptr, a.val); }                               \
+    inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode) \
+    { \
+        if( mode == hal::STORE_UNALIGNED ) \
+            _mm512_storeu_##suffix(ptr, a.val); \
+        else if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )  \
+            _mm512_stream_##suffix(ptr, a.val); \
+        else \
+            _mm512_store_##suffix(ptr, a.val); \
+    } \
+    inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                    \
+    { _mm256_storeu_##suffix(ptr, _v512_extract_low(a.val)); }            \
+    inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                   \
+    { _mm256_storeu_##suffix(ptr, _v512_extract_high(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_FLT(v_float32x16, float,  ps, __m256)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_FLT(v_float64x8, double, pd, __m256d)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, _Tpvecf, suffix, cast) \
+    inline _Tpvec v_reinterpret_as_##suffix(const _Tpvecf& a)   \
+    { return _Tpvec(cast(a.val)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(_Tpvec, _Tp, suffix, ssuffix, ctype_s)         \
+    inline _Tpvec v512_setzero_##suffix()                                          \
+    { return _Tpvec(_mm512_setzero_si512()); }                                     \
+    inline _Tpvec v512_setall_##suffix(_Tp v)                                      \
+    { return _Tpvec(_mm512_set1_##ssuffix((ctype_s)v)); }                          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint8x64,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int8x64,    suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint16x32,  suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int16x32,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint32x16,  suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int32x16,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint64x8,   suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int64x8,    suffix, OPENCV_HAL_NOP)      \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_float32x16, suffix, _mm512_castps_si512) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_float64x8,  suffix, _mm512_castpd_si512)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_uint8x64,  uchar,    u8,  epi8,   char)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_int8x64,   schar,    s8,  epi8,   char)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_uint16x32, ushort,   u16, epi16,  short)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_int16x32,  short,    s16, epi16,  short)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_uint32x16, unsigned, u32, epi32,  int)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_int32x16,  int,      s32, epi32,  int)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_uint64x8,  uint64,   u64, epi64,  int64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT(v_int64x8,   int64,    s64, epi64,  int64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT_FLT(_Tpvec, _Tp, suffix, zsuffix, cast) \
+    inline _Tpvec v512_setzero_##suffix()                                   \
+    { return _Tpvec(_mm512_setzero_##zsuffix()); }                          \
+    inline _Tpvec v512_setall_##suffix(_Tp v)                               \
+    { return _Tpvec(_mm512_set1_##zsuffix(v)); }                            \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint8x64,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int8x64,   suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint16x32, suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int16x32,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint32x16, suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int32x16,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_uint64x8,  suffix, cast)          \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CAST(_Tpvec, v_int64x8,   suffix, cast)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT_FLT(v_float32x16, float,  f32, ps, _mm512_castsi512_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_INIT_FLT(v_float64x8,  double, f64, pd, _mm512_castsi512_pd)
+
+inline v_float32x16 v_reinterpret_as_f32(const v_float32x16& a)
+{ return a; }
+inline v_float32x16 v_reinterpret_as_f32(const v_float64x8& a)
+{ return v_float32x16(_mm512_castpd_ps(a.val)); }
+
+inline v_float64x8 v_reinterpret_as_f64(const v_float64x8& a)
+{ return a; }
+inline v_float64x8 v_reinterpret_as_f64(const v_float32x16& a)
+{ return v_float64x8(_mm512_castps_pd(a.val)); }
+
+// FP16
+inline v_float32x16 v512_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+    return v_float32x16(_mm512_cvtph_ps(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr)));
+}
+
+inline void v_pack_store(float16_t* ptr, const v_float32x16& a)
+{
+    __m256i ah = _mm512_cvtps_ph(a.val, 0);
+    _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, ah);
+}
+
+/* Recombine & ZIP */
+inline void v_zip(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b, v_int8x64& ab0, v_int8x64& ab1)
+{
+#if CV_AVX_512VBMI
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu8( 95,  31,  94,  30,  93,  29,  92,  28,  91,  27,  90,  26,  89,  25,  88,  24,
+                                    87,  23,  86,  22,  85,  21,  84,  20,  83,  19,  82,  18,  81,  17,  80,  16,
+                                    79,  15,  78,  14,  77,  13,  76,  12,  75,  11,  74,  10,  73,   9,  72,   8,
+                                    71,   7,  70,   6,  69,   5,  68,   4,  67,   3,  66,   2,  65,   1,  64,   0);
+    ab0 = v_int8x64(_mm512_permutex2var_epi8(a.val, mask0, b.val));
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu8(127,  63, 126,  62, 125,  61, 124,  60, 123,  59, 122,  58, 121,  57, 120,  56,
+                                   119,  55, 118,  54, 117,  53, 116,  52, 115,  51, 114,  50, 113,  49, 112,  48,
+                                   111,  47, 110,  46, 109,  45, 108,  44, 107,  43, 106,  42, 105,  41, 104,  40,
+                                   103,  39, 102,  38, 101,  37, 100,  36,  99,  35,  98,  34,  97,  33,  96,  32);
+    ab1 = v_int8x64(_mm512_permutex2var_epi8(a.val, mask1, b.val));
+#else
+    __m512i low  = _mm512_unpacklo_epi8(a.val, b.val);
+    __m512i high = _mm512_unpackhi_epi8(a.val, b.val);
+    ab0 = v_int8x64(_mm512_permutex2var_epi64(low, _v512_set_epu64(11, 10, 3, 2,  9,  8, 1, 0), high));
+    ab1 = v_int8x64(_mm512_permutex2var_epi64(low, _v512_set_epu64(15, 14, 7, 6, 13, 12, 5, 4), high));
+#endif
+}
+inline void v_zip(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b, v_int16x32& ab0, v_int16x32& ab1)
+{
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(47, 15, 46, 14, 45, 13, 44, 12, 43, 11, 42, 10, 41,  9, 40,  8,
+                                    39,  7, 38,  6, 37,  5, 36,  4, 35,  3, 34,  2, 33,  1, 32,  0);
+    ab0 = v_int16x32(_mm512_permutex2var_epi16(a.val, mask0, b.val));
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu16(63, 31, 62, 30, 61, 29, 60, 28, 59, 27, 58, 26, 57, 25, 56, 24,
+                                    55, 23, 54, 22, 53, 21, 52, 20, 51, 19, 50, 18, 49, 17, 48, 16);
+    ab1 = v_int16x32(_mm512_permutex2var_epi16(a.val, mask1, b.val));
+}
+inline void v_zip(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b, v_int32x16& ab0, v_int32x16& ab1)
+{
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu32(23,  7, 22,  6, 21,  5, 20,  4, 19,  3, 18,  2, 17, 1, 16, 0);
+    ab0 = v_int32x16(_mm512_permutex2var_epi32(a.val, mask0, b.val));
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu32(31, 15, 30, 14, 29, 13, 28, 12, 27, 11, 26, 10, 25, 9, 24, 8);
+    ab1 = v_int32x16(_mm512_permutex2var_epi32(a.val, mask1, b.val));
+}
+inline void v_zip(const v_int64x8& a, const v_int64x8& b, v_int64x8& ab0, v_int64x8& ab1)
+{
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu64(11, 3, 10, 2,  9, 1,  8, 0);
+    ab0 = v_int64x8(_mm512_permutex2var_epi64(a.val, mask0, b.val));
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu64(15, 7, 14, 6, 13, 5, 12, 4);
+    ab1 = v_int64x8(_mm512_permutex2var_epi64(a.val, mask1, b.val));
+}
+
+inline void v_zip(const v_uint8x64&  a, const v_uint8x64&  b, v_uint8x64& ab0, v_uint8x64& ab1)
+{
+    v_int8x64 i0, i1;
+    v_zip(v_reinterpret_as_s8(a), v_reinterpret_as_s8(b), i0, i1);
+    ab0 = v_reinterpret_as_u8(i0);
+    ab1 = v_reinterpret_as_u8(i1);
+}
+inline void v_zip(const v_uint16x32&  a, const v_uint16x32&  b, v_uint16x32& ab0, v_uint16x32& ab1)
+{
+    v_int16x32 i0, i1;
+    v_zip(v_reinterpret_as_s16(a), v_reinterpret_as_s16(b), i0, i1);
+    ab0 = v_reinterpret_as_u16(i0);
+    ab1 = v_reinterpret_as_u16(i1);
+}
+inline void v_zip(const v_uint32x16&  a, const v_uint32x16&  b, v_uint32x16& ab0, v_uint32x16& ab1)
+{
+    v_int32x16 i0, i1;
+    v_zip(v_reinterpret_as_s32(a), v_reinterpret_as_s32(b), i0, i1);
+    ab0 = v_reinterpret_as_u32(i0);
+    ab1 = v_reinterpret_as_u32(i1);
+}
+inline void v_zip(const v_uint64x8&  a, const v_uint64x8&  b, v_uint64x8& ab0, v_uint64x8& ab1)
+{
+    v_int64x8 i0, i1;
+    v_zip(v_reinterpret_as_s64(a), v_reinterpret_as_s64(b), i0, i1);
+    ab0 = v_reinterpret_as_u64(i0);
+    ab1 = v_reinterpret_as_u64(i1);
+}
+inline void v_zip(const v_float32x16&  a, const v_float32x16&  b, v_float32x16& ab0, v_float32x16& ab1)
+{
+    v_int32x16 i0, i1;
+    v_zip(v_reinterpret_as_s32(a), v_reinterpret_as_s32(b), i0, i1);
+    ab0 = v_reinterpret_as_f32(i0);
+    ab1 = v_reinterpret_as_f32(i1);
+}
+inline void v_zip(const v_float64x8&  a, const v_float64x8&  b, v_float64x8& ab0, v_float64x8& ab1)
+{
+    v_int64x8 i0, i1;
+    v_zip(v_reinterpret_as_s64(a), v_reinterpret_as_s64(b), i0, i1);
+    ab0 = v_reinterpret_as_f64(i0);
+    ab1 = v_reinterpret_as_f64(i1);
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(_Tpvec, suffix)                                    \
+    inline _Tpvec v_combine_low(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                         \
+    { return _Tpvec(_v512_combine(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_low(b.val))); } \
+    inline _Tpvec v_combine_high(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                        \
+    { return _Tpvec(_v512_insert(b.val, _v512_extract_high(a.val))); }                    \
+    inline void v_recombine(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b,                             \
+                                  _Tpvec& c, _Tpvec& d)                                   \
+    {                                                                                     \
+        c.val = _v512_combine(_v512_extract_low(a.val),_v512_extract_low(b.val));         \
+        d.val = _v512_insert(b.val,_v512_extract_high(a.val));                            \
+    }
+
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_uint8x64,   epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_int8x64,    epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_uint16x32,  epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_int16x32,   epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_uint32x16,  epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_int32x16,   epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_uint64x8,   epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_int64x8,    epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_float32x16, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_COMBINE(v_float64x8,  pd)
+
+////////// Arithmetic, bitwise and comparison operations /////////
+
+/* Element-wise binary and unary operations */
+
+/** Non-saturating arithmetics **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(func, _Tpvec, intrin) \
+    inline _Tpvec func(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)      \
+    { return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_uint8x64, _mm512_add_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_int8x64, _mm512_add_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_uint16x32, _mm512_add_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_add_wrap, v_int16x32, _mm512_add_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_uint8x64, _mm512_sub_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_int8x64, _mm512_sub_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_uint16x32, _mm512_sub_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_sub_wrap, v_int16x32, _mm512_sub_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_mul_wrap, v_uint16x32, _mm512_mullo_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_mul_wrap, v_int16x32, _mm512_mullo_epi16)
+
+inline v_uint8x64 v_mul_wrap(const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b)
+{
+    __m512i ad = _mm512_srai_epi16(a.val, 8);
+    __m512i bd = _mm512_srai_epi16(b.val, 8);
+    __m512i p0 = _mm512_mullo_epi16(a.val, b.val); // even
+    __m512i p1 = _mm512_slli_epi16(_mm512_mullo_epi16(ad, bd), 8); // odd
+    return v_uint8x64(_mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, p0, p1));
+}
+inline v_int8x64 v_mul_wrap(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    return v_reinterpret_as_s8(v_mul_wrap(v_reinterpret_as_u8(a), v_reinterpret_as_u8(b)));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(bin_op, _Tpvec, intrin)            \
+    inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)     \
+    { return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); }                             \
+    inline _Tpvec& operator bin_op##= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b)       \
+    { a.val = intrin(a.val, b.val); return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_uint32x16, _mm512_add_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_uint32x16, _mm512_sub_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_int32x16, _mm512_add_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_int32x16, _mm512_sub_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_uint64x8, _mm512_add_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_uint64x8, _mm512_sub_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_int64x8, _mm512_add_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_int64x8, _mm512_sub_epi64)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(*, v_uint32x16, _mm512_mullo_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(*, v_int32x16, _mm512_mullo_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(*, v_uint64x8, _mm512_mullo_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(*, v_int64x8, _mm512_mullo_epi64)
+
+/** Saturating arithmetics **/
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_uint8x64,  _mm512_adds_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_uint8x64,  _mm512_subs_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_int8x64,   _mm512_adds_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_int8x64,   _mm512_subs_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_uint16x32, _mm512_adds_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_uint16x32, _mm512_subs_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_int16x32,  _mm512_adds_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_int16x32,  _mm512_subs_epi16)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_float32x16, _mm512_add_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_float32x16, _mm512_sub_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(*, v_float32x16, _mm512_mul_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(/, v_float32x16, _mm512_div_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(+, v_float64x8, _mm512_add_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(-, v_float64x8, _mm512_sub_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(*, v_float64x8, _mm512_mul_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(/, v_float64x8, _mm512_div_pd)
+
+// saturating multiply
+inline v_uint8x64 operator * (const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b)
+{
+    v_uint16x32 c, d;
+    v_mul_expand(a, b, c, d);
+    return v_pack(c, d);
+}
+inline v_int8x64 operator * (const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    v_int16x32 c, d;
+    v_mul_expand(a, b, c, d);
+    return v_pack(c, d);
+}
+inline v_uint16x32 operator * (const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{
+    __m512i pl = _mm512_mullo_epi16(a.val, b.val);
+    __m512i ph = _mm512_mulhi_epu16(a.val, b.val);
+    __m512i p0 = _mm512_unpacklo_epi16(pl, ph);
+    __m512i p1 = _mm512_unpackhi_epi16(pl, ph);
+
+    const __m512i m = _mm512_set1_epi32(65535);
+    return v_uint16x32(_mm512_packus_epi32(_mm512_min_epu32(p0, m), _mm512_min_epu32(p1, m)));
+}
+inline v_int16x32 operator * (const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{
+    __m512i pl = _mm512_mullo_epi16(a.val, b.val);
+    __m512i ph = _mm512_mulhi_epi16(a.val, b.val);
+    __m512i p0 = _mm512_unpacklo_epi16(pl, ph);
+    __m512i p1 = _mm512_unpackhi_epi16(pl, ph);
+    return v_int16x32(_mm512_packs_epi32(p0, p1));
+}
+
+inline v_uint8x64& operator *= (v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b)
+{ a = a * b; return a; }
+inline v_int8x64& operator *= (v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{ a = a * b; return a; }
+inline v_uint16x32& operator *= (v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{ a = a * b; return a; }
+inline v_int16x32& operator *= (v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{ a = a * b; return a; }
+
+inline v_int16x32 v_mul_hi(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b) { return v_int16x32(_mm512_mulhi_epi16(a.val, b.val)); }
+inline v_uint16x32 v_mul_hi(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b) { return v_uint16x32(_mm512_mulhi_epu16(a.val, b.val)); }
+
+//  Multiply and expand
+inline void v_mul_expand(const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b,
+                         v_uint16x32& c, v_uint16x32& d)
+{
+    v_uint16x32 a0, a1, b0, b1;
+    v_expand(a, a0, a1);
+    v_expand(b, b0, b1);
+    c = v_mul_wrap(a0, b0);
+    d = v_mul_wrap(a1, b1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b,
+                         v_int16x32& c, v_int16x32& d)
+{
+    v_int16x32 a0, a1, b0, b1;
+    v_expand(a, a0, a1);
+    v_expand(b, b0, b1);
+    c = v_mul_wrap(a0, b0);
+    d = v_mul_wrap(a1, b1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b,
+                         v_int32x16& c, v_int32x16& d)
+{
+    v_int16x32 v0, v1;
+    v_zip(v_mul_wrap(a, b), v_mul_hi(a, b), v0, v1);
+
+    c = v_reinterpret_as_s32(v0);
+    d = v_reinterpret_as_s32(v1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b,
+                         v_uint32x16& c, v_uint32x16& d)
+{
+    v_uint16x32 v0, v1;
+    v_zip(v_mul_wrap(a, b), v_mul_hi(a, b), v0, v1);
+
+    c = v_reinterpret_as_u32(v0);
+    d = v_reinterpret_as_u32(v1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b,
+                         v_uint64x8& c, v_uint64x8& d)
+{
+    v_zip(v_uint64x8(_mm512_mul_epu32(a.val, b.val)),
+          v_uint64x8(_mm512_mul_epu32(_mm512_srli_epi64(a.val, 32), _mm512_srli_epi64(b.val, 32))), c, d);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b,
+    v_int64x8& c, v_int64x8& d)
+{
+    v_zip(v_int64x8(_mm512_mul_epi32(a.val, b.val)),
+          v_int64x8(_mm512_mul_epi32(_mm512_srli_epi64(a.val, 32), _mm512_srli_epi64(b.val, 32))), c, d);
+}
+
+/** Bitwise shifts **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SHIFT_OP(_Tpuvec, _Tpsvec, suffix) \
+    inline _Tpuvec operator << (const _Tpuvec& a, int imm)        \
+    { return _Tpuvec(_mm512_slli_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    inline _Tpsvec operator << (const _Tpsvec& a, int imm)        \
+    { return _Tpsvec(_mm512_slli_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    inline _Tpuvec operator >> (const _Tpuvec& a, int imm)        \
+    { return _Tpuvec(_mm512_srli_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    inline _Tpsvec operator >> (const _Tpsvec& a, int imm)        \
+    { return _Tpsvec(_mm512_srai_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    template<int imm>                                             \
+    inline _Tpuvec v_shl(const _Tpuvec& a)                        \
+    { return _Tpuvec(_mm512_slli_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    template<int imm>                                             \
+    inline _Tpsvec v_shl(const _Tpsvec& a)                        \
+    { return _Tpsvec(_mm512_slli_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    template<int imm>                                             \
+    inline _Tpuvec v_shr(const _Tpuvec& a)                        \
+    { return _Tpuvec(_mm512_srli_##suffix(a.val, imm)); }         \
+    template<int imm>                                             \
+    inline _Tpsvec v_shr(const _Tpsvec& a)                        \
+    { return _Tpsvec(_mm512_srai_##suffix(a.val, imm)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SHIFT_OP(v_uint16x32, v_int16x32, epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SHIFT_OP(v_uint32x16, v_int32x16, epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SHIFT_OP(v_uint64x8,  v_int64x8,  epi64)
+
+
+/** Bitwise logic **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(_Tpvec, suffix, not_const) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(&, _Tpvec, _mm512_and_##suffix)  \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(|, _Tpvec, _mm512_or_##suffix)   \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_OP(^, _Tpvec, _mm512_xor_##suffix)  \
+    inline _Tpvec operator ~ (const _Tpvec& a)                     \
+    { return _Tpvec(_mm512_xor_##suffix(a.val, not_const)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_uint8x64,   si512, _mm512_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_int8x64,    si512, _mm512_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_uint16x32,  si512, _mm512_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_int16x32,   si512, _mm512_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_uint32x16,  si512, _mm512_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_int32x16,   si512, _mm512_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_uint64x8,   si512, _mm512_set1_epi64(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_int64x8,    si512, _mm512_set1_epi64(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_float32x16, ps,    _mm512_castsi512_ps(_mm512_set1_epi32(-1)))
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOGIC_OP(v_float64x8,  pd,    _mm512_castsi512_pd(_mm512_set1_epi32(-1)))
+
+/** Select **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(_Tpvec, suffix, zsuf)                      \
+    inline _Tpvec v_select(const _Tpvec& mask, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { return _Tpvec(_mm512_mask_blend_##suffix(_mm512_cmp_##suffix##_mask(mask.val, _mm512_setzero_##zsuf(), _MM_CMPINT_EQ), a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_uint8x64,   epi8, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_int8x64,    epi8, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_uint16x32, epi16, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_int16x32,  epi16, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_uint32x16, epi32, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_int32x16,  epi32, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_uint64x8,  epi64, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_int64x8,   epi64, si512)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_float32x16,   ps,    ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_SELECT(v_float64x8,    pd,    pd)
+
+/** Comparison **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(bin_op, imm8, _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)               \
+    { return _Tpvec(_mm512_maskz_set1_##sufset(_mm512_cmp_##sufcmp##_mask(a.val, b.val, imm8), tval)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(_Tpvec, sufcmp, sufset, tval)              \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(==, _MM_CMPINT_EQ,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(!=, _MM_CMPINT_NE,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(<,  _MM_CMPINT_LT,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(>,  _MM_CMPINT_NLE, _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(<=, _MM_CMPINT_LE,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_INT(>=, _MM_CMPINT_NLT, _Tpvec, sufcmp, sufset, tval)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_uint8x64,   epu8,  epi8, (char)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_int8x64,    epi8,  epi8, (char)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_uint16x32, epu16, epi16, (short)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_int16x32,  epi16, epi16, (short)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_uint32x16, epu32, epi32, (int)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_int32x16,  epi32, epi32, (int)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_uint64x8,  epu64, epi64, (int64)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_INT(v_int64x8,   epi64, epi64, (int64)-1)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(bin_op, imm8, _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)               \
+    { return _Tpvec(_mm512_castsi512_##sufcmp(_mm512_maskz_set1_##sufset(_mm512_cmp_##sufcmp##_mask(a.val, b.val, imm8), tval))); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_FLT(_Tpvec, sufcmp, sufset, tval)           \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(==, _CMP_EQ_OQ,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(!=, _CMP_NEQ_OQ, _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(<,  _CMP_LT_OQ,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(>,  _CMP_GT_OQ,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(<=, _CMP_LE_OQ,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_FLT(>=, _CMP_GE_OQ,  _Tpvec, sufcmp, sufset, tval)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_FLT(v_float32x16, ps, epi32, (int)-1)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_CMP_OP_FLT(v_float64x8,  pd, epi64, (int64)-1)
+
+inline v_float32x16 v_not_nan(const v_float32x16& a)
+{ return v_float32x16(_mm512_castsi512_ps(_mm512_maskz_set1_epi32(_mm512_cmp_ps_mask(a.val, a.val, _CMP_ORD_Q), (int)-1))); }
+inline v_float64x8 v_not_nan(const v_float64x8& a)
+{ return v_float64x8(_mm512_castsi512_pd(_mm512_maskz_set1_epi64(_mm512_cmp_pd_mask(a.val, a.val, _CMP_ORD_Q), (int64)-1))); }
+
+/** min/max **/
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_uint8x64,   _mm512_min_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_uint8x64,   _mm512_max_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_int8x64,    _mm512_min_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_int8x64,    _mm512_max_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_uint16x32,  _mm512_min_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_uint16x32,  _mm512_max_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_int16x32,   _mm512_min_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_int16x32,   _mm512_max_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_uint32x16,  _mm512_min_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_uint32x16,  _mm512_max_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_int32x16,   _mm512_min_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_int32x16,   _mm512_max_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_uint64x8,   _mm512_min_epu64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_uint64x8,   _mm512_max_epu64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_int64x8,    _mm512_min_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_int64x8,    _mm512_max_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_float32x16, _mm512_min_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_float32x16, _mm512_max_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_min, v_float64x8,  _mm512_min_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_BIN_FUNC(v_max, v_float64x8,  _mm512_max_pd)
+
+/** Rotate **/
+namespace {
+    template<bool prec, int imm4, bool part, int imm32>
+    struct _v_rotate_right { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64&, const v_int8x64&) { return v_int8x64(); }};
+    template<int imm4, int imm32>
+    struct _v_rotate_right<true, imm4, false, imm32> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+    {
+        return v_int8x64(_mm512_or_si512(_mm512_srli_epi32(_mm512_alignr_epi32(b.val, a.val, imm32    ),    imm4 *8),
+                                         _mm512_slli_epi32(_mm512_alignr_epi32(b.val, a.val, imm32 + 1), (4-imm4)*8)));
+    }};
+    template<int imm4>
+    struct _v_rotate_right<true, imm4, false, 15> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+    {
+        return v_int8x64(_mm512_or_si512(_mm512_srli_epi32(_mm512_alignr_epi32(b.val, a.val, 15),    imm4 *8),
+                                         _mm512_slli_epi32(                                b.val, (4-imm4)*8)));
+    }};
+    template<int imm4, int imm32>
+    struct _v_rotate_right<true, imm4, true, imm32> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64&, const v_int8x64& b)
+    {
+        return v_int8x64(_mm512_or_si512(_mm512_srli_epi32(_mm512_alignr_epi32(_mm512_setzero_si512(), b.val, imm32 - 16),    imm4 *8),
+                                         _mm512_slli_epi32(_mm512_alignr_epi32(_mm512_setzero_si512(), b.val, imm32 - 15), (4-imm4)*8)));
+    }};
+    template<int imm4>
+    struct _v_rotate_right<true, imm4, true, 31> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64&, const v_int8x64& b)
+    { return v_int8x64(_mm512_srli_epi32(_mm512_alignr_epi32(_mm512_setzero_si512(), b.val, 15), imm4*8)); }};
+    template<int imm32>
+    struct _v_rotate_right<false, 0, false, imm32> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+    { return v_int8x64(_mm512_alignr_epi32(b.val, a.val, imm32)); }};
+    template<>
+    struct _v_rotate_right<false, 0, false, 0> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64& a, const v_int8x64&) { return a; }};
+    template<int imm32>
+    struct _v_rotate_right<false, 0, true, imm32> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64&, const v_int8x64& b)
+    { return v_int8x64(_mm512_alignr_epi32(_mm512_setzero_si512(), b.val, imm32 - 16)); }};
+    template<>
+    struct _v_rotate_right<false, 0, true, 16> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64&, const v_int8x64& b) { return b; }};
+    template<>
+    struct _v_rotate_right<false, 0, true, 32> { static inline v_int8x64 eval(const v_int8x64&, const v_int8x64&) { return v_int8x64(); }};
+}
+template<int imm> inline v_int8x64 v_rotate_right(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    return imm >= 128 ? v_int8x64() :
+#if CV_AVX_512VBMI
+    v_int8x64(_mm512_permutex2var_epi8(a.val,
+    _v512_set_epu8(0x3f + imm, 0x3e + imm, 0x3d + imm, 0x3c + imm, 0x3b + imm, 0x3a + imm, 0x39 + imm, 0x38 + imm,
+                   0x37 + imm, 0x36 + imm, 0x35 + imm, 0x34 + imm, 0x33 + imm, 0x32 + imm, 0x31 + imm, 0x30 + imm,
+                   0x2f + imm, 0x2e + imm, 0x2d + imm, 0x2c + imm, 0x2b + imm, 0x2a + imm, 0x29 + imm, 0x28 + imm,
+                   0x27 + imm, 0x26 + imm, 0x25 + imm, 0x24 + imm, 0x23 + imm, 0x22 + imm, 0x21 + imm, 0x20 + imm,
+                   0x1f + imm, 0x1e + imm, 0x1d + imm, 0x1c + imm, 0x1b + imm, 0x1a + imm, 0x19 + imm, 0x18 + imm,
+                   0x17 + imm, 0x16 + imm, 0x15 + imm, 0x14 + imm, 0x13 + imm, 0x12 + imm, 0x11 + imm, 0x10 + imm,
+                   0x0f + imm, 0x0e + imm, 0x0d + imm, 0x0c + imm, 0x0b + imm, 0x0a + imm, 0x09 + imm, 0x08 + imm,
+                   0x07 + imm, 0x06 + imm, 0x05 + imm, 0x04 + imm, 0x03 + imm, 0x02 + imm, 0x01 + imm, 0x00 + imm), b.val));
+#else
+    _v_rotate_right<imm%4!=0, imm%4, (imm/4 > 15), imm/4>::eval(a, b);
+#endif
+}
+template<int imm>
+inline v_int8x64 v_rotate_left(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    if (imm == 0) return a;
+    if (imm == 64) return b;
+    if (imm >= 128) return v_int8x64();
+#if CV_AVX_512VBMI
+    return v_int8x64(_mm512_permutex2var_epi8(b.val,
+           _v512_set_epi8(0x7f - imm,0x7e - imm,0x7d - imm,0x7c - imm,0x7b - imm,0x7a - imm,0x79 - imm,0x78 - imm,
+                          0x77 - imm,0x76 - imm,0x75 - imm,0x74 - imm,0x73 - imm,0x72 - imm,0x71 - imm,0x70 - imm,
+                          0x6f - imm,0x6e - imm,0x6d - imm,0x6c - imm,0x6b - imm,0x6a - imm,0x69 - imm,0x68 - imm,
+                          0x67 - imm,0x66 - imm,0x65 - imm,0x64 - imm,0x63 - imm,0x62 - imm,0x61 - imm,0x60 - imm,
+                          0x5f - imm,0x5e - imm,0x5d - imm,0x5c - imm,0x5b - imm,0x5a - imm,0x59 - imm,0x58 - imm,
+                          0x57 - imm,0x56 - imm,0x55 - imm,0x54 - imm,0x53 - imm,0x52 - imm,0x51 - imm,0x50 - imm,
+                          0x4f - imm,0x4e - imm,0x4d - imm,0x4c - imm,0x4b - imm,0x4a - imm,0x49 - imm,0x48 - imm,
+                          0x47 - imm,0x46 - imm,0x45 - imm,0x44 - imm,0x43 - imm,0x42 - imm,0x41 - imm,0x40 - imm), a.val));
+#else
+    return imm < 64 ? v_rotate_right<64 - imm>(b, a) : v_rotate_right<128 - imm>(v512_setzero_s8(), b);
+#endif
+}
+template<int imm>
+inline v_int8x64 v_rotate_right(const v_int8x64& a)
+{
+    if (imm == 0) return a;
+    if (imm >= 64) return v_int8x64();
+#if CV_AVX_512VBMI
+    return v_int8x64(_mm512_maskz_permutexvar_epi8(0xFFFFFFFFFFFFFFFF >> imm,
+           _v512_set_epu8(0x3f + imm,0x3e + imm,0x3d + imm,0x3c + imm,0x3b + imm,0x3a + imm,0x39 + imm,0x38 + imm,
+                          0x37 + imm,0x36 + imm,0x35 + imm,0x34 + imm,0x33 + imm,0x32 + imm,0x31 + imm,0x30 + imm,
+                          0x2f + imm,0x2e + imm,0x2d + imm,0x2c + imm,0x2b + imm,0x2a + imm,0x29 + imm,0x28 + imm,
+                          0x27 + imm,0x26 + imm,0x25 + imm,0x24 + imm,0x23 + imm,0x22 + imm,0x21 + imm,0x20 + imm,
+                          0x1f + imm,0x1e + imm,0x1d + imm,0x1c + imm,0x1b + imm,0x1a + imm,0x19 + imm,0x18 + imm,
+                          0x17 + imm,0x16 + imm,0x15 + imm,0x14 + imm,0x13 + imm,0x12 + imm,0x11 + imm,0x10 + imm,
+                          0x0f + imm,0x0e + imm,0x0d + imm,0x0c + imm,0x0b + imm,0x0a + imm,0x09 + imm,0x08 + imm,
+                          0x07 + imm,0x06 + imm,0x05 + imm,0x04 + imm,0x03 + imm,0x02 + imm,0x01 + imm,0x00 + imm), a.val));
+#else
+    return v_rotate_right<imm>(a, v512_setzero_s8());
+#endif
+}
+template<int imm>
+inline v_int8x64 v_rotate_left(const v_int8x64& a)
+{
+    if (imm == 0) return a;
+    if (imm >= 64) return v_int8x64();
+#if CV_AVX_512VBMI
+    return v_int8x64(_mm512_maskz_permutexvar_epi8(0xFFFFFFFFFFFFFFFF << imm,
+           _v512_set_epi8(0x3f - imm,0x3e - imm,0x3d - imm,0x3c - imm,0x3b - imm,0x3a - imm,0x39 - imm,0x38 - imm,
+                          0x37 - imm,0x36 - imm,0x35 - imm,0x34 - imm,0x33 - imm,0x32 - imm,0x31 - imm,0x30 - imm,
+                          0x2f - imm,0x2e - imm,0x2d - imm,0x2c - imm,0x2b - imm,0x2a - imm,0x29 - imm,0x28 - imm,
+                          0x27 - imm,0x26 - imm,0x25 - imm,0x24 - imm,0x23 - imm,0x22 - imm,0x21 - imm,0x20 - imm,
+                          0x1f - imm,0x1e - imm,0x1d - imm,0x1c - imm,0x1b - imm,0x1a - imm,0x19 - imm,0x18 - imm,
+                          0x17 - imm,0x16 - imm,0x15 - imm,0x14 - imm,0x13 - imm,0x12 - imm,0x11 - imm,0x10 - imm,
+                          0x0f - imm,0x0e - imm,0x0d - imm,0x0c - imm,0x0b - imm,0x0a - imm,0x09 - imm,0x08 - imm,
+                          0x07 - imm,0x06 - imm,0x05 - imm,0x04 - imm,0x03 - imm,0x02 - imm,0x01 - imm,0x00 - imm), a.val));
+#else
+    return v_rotate_right<64 - imm>(v512_setzero_s8(), a);
+#endif
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_PM(_Tpvec, suffix)                                                                                   \
+template<int imm> inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                                                            \
+{ return v_reinterpret_as_##suffix(v_rotate_left<imm * sizeof(_Tpvec::lane_type)>(v_reinterpret_as_s8(a), v_reinterpret_as_s8(b))); }      \
+template<int imm> inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                                                           \
+{ return v_reinterpret_as_##suffix(v_rotate_right<imm * sizeof(_Tpvec::lane_type)>(v_reinterpret_as_s8(a), v_reinterpret_as_s8(b))); }     \
+template<int imm> inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a)                                                                             \
+{ return v_reinterpret_as_##suffix(v_rotate_left<imm * sizeof(_Tpvec::lane_type)>(v_reinterpret_as_s8(a))); }                              \
+template<int imm> inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a)                                                                            \
+{ return v_reinterpret_as_##suffix(v_rotate_right<imm * sizeof(_Tpvec::lane_type)>(v_reinterpret_as_s8(a))); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(_Tpvec, suffix)                                                                                   \
+template<int imm>                                                                                                                          \
+inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                                                                              \
+{                                                                                                                                          \
+    enum { SHIFT2 = (_Tpvec::nlanes - imm) };                                                                                              \
+    enum { MASK = ((1 << _Tpvec::nlanes) - 1) };                                                                                           \
+    if (imm == 0) return a;                                                                                                                \
+    if (imm == _Tpvec::nlanes) return b;                                                                                                   \
+    if (imm >= 2*_Tpvec::nlanes) return _Tpvec();                                                                                          \
+    return _Tpvec(_mm512_mask_expand_##suffix(_mm512_maskz_compress_##suffix((MASK << SHIFT2)&MASK, b.val), (MASK << (imm))&MASK, a.val)); \
+}                                                                                                                                          \
+template<int imm>                                                                                                                          \
+inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                                                                             \
+{                                                                                                                                          \
+    enum { SHIFT2 = (_Tpvec::nlanes - imm) };                                                                                              \
+    enum { MASK = ((1 << _Tpvec::nlanes) - 1) };                                                                                           \
+    if (imm == 0) return a;                                                                                                                \
+    if (imm == _Tpvec::nlanes) return b;                                                                                                   \
+    if (imm >= 2*_Tpvec::nlanes) return _Tpvec();                                                                                          \
+    return _Tpvec(_mm512_mask_expand_##suffix(_mm512_maskz_compress_##suffix((MASK << (imm))&MASK, a.val), (MASK << SHIFT2)&MASK, b.val)); \
+}                                                                                                                                          \
+template<int imm>                                                                                                                          \
+inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a)                                                                                               \
+{                                                                                                                                          \
+    if (imm == 0) return a;                                                                                                                \
+    if (imm >= _Tpvec::nlanes) return _Tpvec();                                                                                            \
+    return _Tpvec(_mm512_maskz_expand_##suffix((1 << _Tpvec::nlanes) - (1 << (imm)), a.val));                                              \
+}                                                                                                                                          \
+template<int imm>                                                                                                                          \
+inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a)                                                                                              \
+{                                                                                                                                          \
+    if (imm == 0) return a;                                                                                                                \
+    if (imm >= _Tpvec::nlanes) return _Tpvec();                                                                                            \
+    return _Tpvec(_mm512_maskz_compress_##suffix((1 << _Tpvec::nlanes) - (1 << (imm)), a.val));                                            \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_PM(v_uint8x64,   u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_PM(v_uint16x32,  u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_PM(v_int16x32,   s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(v_uint32x16,  epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(v_int32x16,   epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(v_uint64x8,   epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(v_int64x8,    epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(v_float32x16, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ROTATE_EC(v_float64x8,  pd)
+
+////////// Reduce /////////
+
+/** Reduce **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_ADD64(a, b) a + b
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(sctype, func, _Tpvec, ifunc, scop)                                          \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a)                                                                  \
+    { __m256i half = _mm256_##ifunc(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));                           \
+      sctype CV_DECL_ALIGNED(64) idx[2];                                                                            \
+      _mm_store_si128((__m128i*)idx, _mm_##ifunc(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1))); \
+      return scop(idx[0], idx[1]); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(uint64, min, v_uint64x8, min_epu64, min)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(uint64, max, v_uint64x8, max_epu64, max)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(uint64, sum, v_uint64x8, add_epi64, OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_ADD64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(int64,  min, v_int64x8,  min_epi64, min)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(int64,  max, v_int64x8,  max_epi64, max)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8(int64,  sum, v_int64x8,  add_epi64, OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_ADD64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8F(func, ifunc, scop)                                         \
+    inline double v_reduce_##func(const v_float64x8& a)                                             \
+    { __m256d half = _mm256_##ifunc(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));           \
+      double CV_DECL_ALIGNED(64) idx[2];                                                            \
+      _mm_store_pd(idx, _mm_##ifunc(_mm256_castpd256_pd128(half), _mm256_extractf128_pd(half, 1))); \
+      return scop(idx[0], idx[1]); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8F(min, min_pd, min)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8F(max, max_pd, max)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_8F(sum, add_pd, OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_ADD64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16(sctype, func, _Tpvec, ifunc)                                 \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a)                                                    \
+    { __m256i half = _mm256_##ifunc(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));             \
+      __m128i quarter = _mm_##ifunc(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1)); \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 8));                                     \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 4));                                     \
+      return (sctype)_mm_cvtsi128_si32(quarter); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16(uint, min, v_uint32x16, min_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16(uint, max, v_uint32x16, max_epu32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16(int,  min, v_int32x16,  min_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16(int,  max, v_int32x16,  max_epi32)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16F(func, ifunc)                                            \
+    inline float v_reduce_##func(const v_float32x16& a)                                           \
+    { __m256 half = _mm256_##ifunc(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));          \
+      __m128 quarter = _mm_##ifunc(_mm256_castps256_ps128(half), _mm256_extractf128_ps(half, 1)); \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_permute_ps(quarter, _MM_SHUFFLE(0, 0, 3, 2)));           \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_permute_ps(quarter, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 1)));           \
+      return _mm_cvtss_f32(quarter); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16F(min, min_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_16F(max, max_ps)
+
+inline float v_reduce_sum(const v_float32x16& a)
+{
+    __m256 half = _mm256_add_ps(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));
+    __m128 quarter = _mm_add_ps(_mm256_castps256_ps128(half), _mm256_extractf128_ps(half, 1));
+    quarter = _mm_hadd_ps(quarter, quarter);
+    return _mm_cvtss_f32(_mm_hadd_ps(quarter, quarter));
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int32x16& a)
+{
+    __m256i half = _mm256_add_epi32(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1));
+    quarter = _mm_hadd_epi32(quarter, quarter);
+    return _mm_cvtsi128_si32(_mm_hadd_epi32(quarter, quarter));
+}
+inline uint v_reduce_sum(const v_uint32x16& a)
+{ return (uint)v_reduce_sum(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_32(sctype, func, _Tpvec, ifunc)                                 \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a)                                                    \
+    { __m256i half = _mm256_##ifunc(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));             \
+      __m128i quarter = _mm_##ifunc(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1)); \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 8));                                     \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 4));                                     \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 2));                                     \
+      return (sctype)_mm_cvtsi128_si32(quarter); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_32(ushort, min, v_uint16x32, min_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_32(ushort, max, v_uint16x32, max_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_32(short,  min, v_int16x32,  min_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_32(short,  max, v_int16x32,  max_epi16)
+
+inline int v_reduce_sum(const v_int16x32& a)
+{ return v_reduce_sum(v_expand_low(a) + v_expand_high(a)); }
+inline uint v_reduce_sum(const v_uint16x32& a)
+{ return v_reduce_sum(v_expand_low(a) + v_expand_high(a)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64(sctype, func, _Tpvec, ifunc)                                 \
+    inline sctype v_reduce_##func(const _Tpvec& a)                                                    \
+    { __m256i half = _mm256_##ifunc(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_high(a.val));             \
+      __m128i quarter = _mm_##ifunc(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1)); \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 8));                                     \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 4));                                     \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 2));                                     \
+      quarter = _mm_##ifunc(quarter, _mm_srli_si128(quarter, 1));                                     \
+      return (sctype)_mm_cvtsi128_si32(quarter); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64(uchar, min, v_uint8x64, min_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64(uchar, max, v_uint8x64, max_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64(schar, min, v_int8x64,  min_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64(schar, max, v_int8x64,  max_epi8)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64_SUM(sctype, _Tpvec, suffix)                                    \
+    inline sctype v_reduce_sum(const _Tpvec& a)                                                         \
+    {   __m512i a16 = _mm512_add_epi16(_mm512_cvt##suffix##_epi16(_v512_extract_low(a.val)),            \
+                                       _mm512_cvt##suffix##_epi16(_v512_extract_high(a.val)));          \
+        a16 = _mm512_cvtepi16_epi32(_mm256_add_epi16(_v512_extract_low(a16), _v512_extract_high(a16))); \
+        __m256i a8 = _mm256_add_epi32(_v512_extract_low(a16), _v512_extract_high(a16));                 \
+        __m128i a4 = _mm_add_epi32(_mm256_castsi256_si128(a8), _mm256_extracti128_si256(a8, 1));        \
+        a4 = _mm_hadd_epi32(a4, a4);                                                                    \
+        return (sctype)_mm_cvtsi128_si32(_mm_hadd_epi32(a4, a4)); }
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64_SUM(uint, v_uint8x64, epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_REDUCE_64_SUM(int,  v_int8x64,  epi8)
+
+inline v_float32x16 v_reduce_sum4(const v_float32x16& a, const v_float32x16& b,
+                                  const v_float32x16& c, const v_float32x16& d)
+{
+    __m256 abl = _mm256_hadd_ps(_v512_extract_low(a.val), _v512_extract_low(b.val));
+    __m256 abh = _mm256_hadd_ps(_v512_extract_high(a.val), _v512_extract_high(b.val));
+    __m256 cdl = _mm256_hadd_ps(_v512_extract_low(c.val), _v512_extract_low(d.val));
+    __m256 cdh = _mm256_hadd_ps(_v512_extract_high(c.val), _v512_extract_high(d.val));
+    return v_float32x16(_v512_combine(_mm256_hadd_ps(abl, cdl), _mm256_hadd_ps(abh, cdh)));
+}
+
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b)
+{
+    __m512i val = _mm512_sad_epu8(a.val, b.val);
+    __m256i half = _mm256_add_epi32(_v512_extract_low(val), _v512_extract_high(val));
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(quarter, _mm_unpackhi_epi64(quarter, quarter)));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    __m512i val = _mm512_set1_epi8(-128);
+    val = _mm512_sad_epu8(_mm512_add_epi8(a.val, val), _mm512_add_epi8(b.val, val));
+    __m256i half = _mm256_add_epi32(_v512_extract_low(val), _v512_extract_high(val));
+    __m128i quarter = _mm_add_epi32(_mm256_castsi256_si128(half), _mm256_extracti128_si256(half, 1));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(quarter, _mm_unpackhi_epi64(quarter, quarter)));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{ return v_reduce_sum(v_add_wrap(a - b, b - a)); }
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{ return v_reduce_sum(v_reinterpret_as_u16(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b)))); }
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b)
+{ return v_reduce_sum(v_max(a, b) - v_min(a, b)); }
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b)
+{ return v_reduce_sum(v_reinterpret_as_u32(v_max(a, b) - v_min(a, b))); }
+inline float v_reduce_sad(const v_float32x16& a, const v_float32x16& b)
+{ return v_reduce_sum((a - b) & v_float32x16(_mm512_castsi512_ps(_mm512_set1_epi32(0x7fffffff)))); }
+inline double v_reduce_sad(const v_float64x8& a, const v_float64x8& b)
+{ return v_reduce_sum((a - b) & v_float64x8(_mm512_castsi512_pd(_mm512_set1_epi64(0x7fffffffffffffff)))); }
+
+/** Popcount **/
+inline v_uint8x64 v_popcount(const v_int8x64& a)
+{
+#if CV_AVX_512BITALG
+    return v_uint8x64(_mm512_popcnt_epi8(a.val));
+#elif CV_AVX_512VBMI
+    __m512i _popcnt_table0 = _v512_set_epu8(7, 6, 6, 5, 6, 5, 5, 4, 6, 5, 5, 4, 5, 4, 4, 3,
+                                            5, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 1,
+                                            5, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 1,
+                                            4, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 0);
+    __m512i _popcnt_table1 = _v512_set_epu8(7, 6, 6, 5, 6, 5, 5, 4, 6, 5, 5, 4, 5, 4, 4, 3,
+                                            6, 5, 5, 4, 5, 4, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 2,
+                                            6, 5, 5, 4, 5, 4, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 2,
+                                            5, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 1);
+    return v_uint8x64(_mm512_sub_epi8(_mm512_permutex2var_epi8(_popcnt_table0, a.val, _popcnt_table1), _mm512_movm_epi8(_mm512_movepi8_mask(a.val))));
+#else
+    __m512i _popcnt_table = _mm512_set4_epi32(0x04030302, 0x03020201, 0x03020201, 0x02010100);
+    __m512i _popcnt_mask = _mm512_set1_epi8(0x0F);
+
+    return v_uint8x64(_mm512_add_epi8(_mm512_shuffle_epi8(_popcnt_table, _mm512_and_si512(                  a.val,     _popcnt_mask)),
+                                      _mm512_shuffle_epi8(_popcnt_table, _mm512_and_si512(_mm512_srli_epi16(a.val, 4), _popcnt_mask))));
+#endif
+}
+inline v_uint16x32 v_popcount(const v_int16x32& a)
+{
+#if CV_AVX_512BITALG
+    return v_uint16x32(_mm512_popcnt_epi16(a.val));
+#elif CV_AVX_512VPOPCNTDQ
+    __m512i zero = _mm512_setzero_si512();
+    return v_uint16x32(_mm512_packs_epi32(_mm512_popcnt_epi32(_mm512_unpacklo_epi16(a.val, zero)),
+                                          _mm512_popcnt_epi32(_mm512_unpackhi_epi16(a.val, zero))));
+#else
+    v_uint8x64 p = v_popcount(v_reinterpret_as_s8(a));
+    p += v_rotate_right<1>(p);
+    return v_reinterpret_as_u16(p) & v512_setall_u16(0x00ff);
+#endif
+}
+inline v_uint32x16 v_popcount(const v_int32x16& a)
+{
+#if CV_AVX_512VPOPCNTDQ
+    return v_uint32x16(_mm512_popcnt_epi32(a.val));
+#else
+    v_uint8x64 p = v_popcount(v_reinterpret_as_s8(a));
+    p += v_rotate_right<1>(p);
+    p += v_rotate_right<2>(p);
+    return v_reinterpret_as_u32(p) & v512_setall_u32(0x000000ff);
+#endif
+}
+inline v_uint64x8 v_popcount(const v_int64x8& a)
+{
+#if CV_AVX_512VPOPCNTDQ
+    return v_uint64x8(_mm512_popcnt_epi64(a.val));
+#else
+    return v_uint64x8(_mm512_sad_epu8(v_popcount(v_reinterpret_as_s8(a)).val, _mm512_setzero_si512()));
+#endif
+}
+
+
+inline v_uint8x64  v_popcount(const v_uint8x64&  a) { return v_popcount(v_reinterpret_as_s8 (a)); }
+inline v_uint16x32 v_popcount(const v_uint16x32& a) { return v_popcount(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+inline v_uint32x16 v_popcount(const v_uint32x16& a) { return v_popcount(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline v_uint64x8  v_popcount(const v_uint64x8&  a) { return v_popcount(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+
+
+////////// Other math /////////
+
+/** Some frequent operations **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_MULADD(_Tpvec, suffix)                         \
+    inline _Tpvec v_fma(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c)    \
+    { return _Tpvec(_mm512_fmadd_##suffix(a.val, b.val, c.val)); }            \
+    inline _Tpvec v_muladd(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c) \
+    { return _Tpvec(_mm512_fmadd_##suffix(a.val, b.val, c.val)); }            \
+    inline _Tpvec v_sqrt(const _Tpvec& x)                                     \
+    { return _Tpvec(_mm512_sqrt_##suffix(x.val)); }                           \
+    inline _Tpvec v_sqr_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)           \
+    { return v_fma(a, a, b * b); }                                            \
+    inline _Tpvec v_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)               \
+    { return v_sqrt(v_fma(a, a, b * b)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_MULADD(v_float32x16, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_MULADD(v_float64x8,  pd)
+
+inline v_int32x16 v_fma(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b, const v_int32x16& c)
+{ return a * b + c; }
+inline v_int32x16 v_muladd(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b, const v_int32x16& c)
+{ return v_fma(a, b, c); }
+
+inline v_float32x16 v_invsqrt(const v_float32x16& x)
+{
+#if CV_AVX_512ER
+    return v_float32x16(_mm512_rsqrt28_ps(x.val));
+#else
+    v_float32x16 half = x * v512_setall_f32(0.5);
+    v_float32x16 t  = v_float32x16(_mm512_rsqrt14_ps(x.val));
+    t *= v512_setall_f32(1.5) - ((t * t) * half);
+    return t;
+#endif
+}
+
+inline v_float64x8 v_invsqrt(const v_float64x8& x)
+{
+#if CV_AVX_512ER
+    return v_float64x8(_mm512_rsqrt28_pd(x.val));
+#else
+    return v512_setall_f64(1.) / v_sqrt(x);
+//    v_float64x8 half = x * v512_setall_f64(0.5);
+//    v_float64x8 t = v_float64x8(_mm512_rsqrt14_pd(x.val));
+//    t *= v512_setall_f64(1.5) - ((t * t) * half);
+//    t *= v512_setall_f64(1.5) - ((t * t) * half);
+//    return t;
+#endif
+}
+
+/** Absolute values **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ABS(_Tpvec, _Tpuvec, suffix) \
+    inline _Tpuvec v_abs(const _Tpvec& x)                   \
+    { return _Tpuvec(_mm512_abs_##suffix(x.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ABS(v_int8x64,    v_uint8x64,    epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ABS(v_int16x32,   v_uint16x32,  epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ABS(v_int32x16,   v_uint32x16,  epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_ABS(v_int64x8,    v_uint64x8,   epi64)
+
+inline v_float32x16 v_abs(const v_float32x16& x)
+{
+#ifdef _mm512_abs_pd
+    return v_float32x16(_mm512_abs_ps(x.val));
+#else
+    return v_float32x16(_mm512_castsi512_ps(_mm512_and_si512(_mm512_castps_si512(x.val),
+                        _v512_set_epu64(0x7FFFFFFF7FFFFFFF, 0x7FFFFFFF7FFFFFFF, 0x7FFFFFFF7FFFFFFF, 0x7FFFFFFF7FFFFFFF,
+                                        0x7FFFFFFF7FFFFFFF, 0x7FFFFFFF7FFFFFFF, 0x7FFFFFFF7FFFFFFF, 0x7FFFFFFF7FFFFFFF))));
+#endif
+}
+
+inline v_float64x8 v_abs(const v_float64x8& x)
+{
+#ifdef _mm512_abs_pd
+    #if defined __GNUC__ && (__GNUC__ < 7 || (__GNUC__ == 7 && __GNUC_MINOR__ <= 3) || (__GNUC__ == 8 && __GNUC_MINOR__ <= 2))
+        // Workaround for https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=87476
+        return v_float64x8(_mm512_abs_pd(_mm512_castpd_ps(x.val)));
+    #else
+        return v_float64x8(_mm512_abs_pd(x.val));
+    #endif
+#else
+    return v_float64x8(_mm512_castsi512_pd(_mm512_and_si512(_mm512_castpd_si512(x.val),
+                       _v512_set_epu64(0x7FFFFFFFFFFFFFFF, 0x7FFFFFFFFFFFFFFF, 0x7FFFFFFFFFFFFFFF, 0x7FFFFFFFFFFFFFFF,
+                                       0x7FFFFFFFFFFFFFFF, 0x7FFFFFFFFFFFFFFF, 0x7FFFFFFFFFFFFFFF, 0x7FFFFFFFFFFFFFFF))));
+#endif
+}
+
+/** Absolute difference **/
+inline v_uint8x64 v_absdiff(const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b)
+{ return v_add_wrap(a - b,  b - a); }
+inline v_uint16x32 v_absdiff(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{ return v_add_wrap(a - b,  b - a); }
+inline v_uint32x16 v_absdiff(const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b)
+{ return v_max(a, b) - v_min(a, b); }
+
+inline v_uint8x64 v_absdiff(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    v_int8x64 d = v_sub_wrap(a, b);
+    v_int8x64 m = a < b;
+    return v_reinterpret_as_u8(v_sub_wrap(d ^ m, m));
+}
+
+inline v_uint16x32 v_absdiff(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{ return v_reinterpret_as_u16(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b))); }
+
+inline v_uint32x16 v_absdiff(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b)
+{
+    v_int32x16 d = a - b;
+    v_int32x16 m = a < b;
+    return v_reinterpret_as_u32((d ^ m) - m);
+}
+
+inline v_float32x16 v_absdiff(const v_float32x16& a, const v_float32x16& b)
+{ return v_abs(a - b); }
+
+inline v_float64x8 v_absdiff(const v_float64x8& a, const v_float64x8& b)
+{ return v_abs(a - b); }
+
+/** Saturating absolute difference **/
+inline v_int8x64 v_absdiffs(const v_int8x64& a, const v_int8x64& b)
+{
+    v_int8x64 d = a - b;
+    v_int8x64 m = a < b;
+    return (d ^ m) - m;
+}
+inline v_int16x32 v_absdiffs(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{ return v_max(a, b) - v_min(a, b); }
+
+////////// Conversions /////////
+
+/** Rounding **/
+inline v_int32x16 v_round(const v_float32x16& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_cvtps_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x16 v_round(const v_float64x8& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_castsi256_si512(_mm512_cvtpd_epi32(a.val))); }
+
+inline v_int32x16 v_round(const v_float64x8& a, const v_float64x8& b)
+{ return v_int32x16(_v512_combine(_mm512_cvtpd_epi32(a.val), _mm512_cvtpd_epi32(b.val))); }
+
+inline v_int32x16 v_trunc(const v_float32x16& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_cvttps_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x16 v_trunc(const v_float64x8& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_castsi256_si512(_mm512_cvttpd_epi32(a.val))); }
+
+#if CVT_ROUND_MODES_IMPLEMENTED
+inline v_int32x16 v_floor(const v_float32x16& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_cvt_roundps_epi32(a.val, _MM_FROUND_TO_NEG_INF | _MM_FROUND_NO_EXC)); }
+
+inline v_int32x16 v_floor(const v_float64x8& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_castsi256_si512(_mm512_cvt_roundpd_epi32(a.val, _MM_FROUND_TO_NEG_INF | _MM_FROUND_NO_EXC))); }
+
+inline v_int32x16 v_ceil(const v_float32x16& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_cvt_roundps_epi32(a.val, _MM_FROUND_TO_POS_INF | _MM_FROUND_NO_EXC)); }
+
+inline v_int32x16 v_ceil(const v_float64x8& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_castsi256_si512(_mm512_cvt_roundpd_epi32(a.val, _MM_FROUND_TO_POS_INF | _MM_FROUND_NO_EXC))); }
+#else
+inline v_int32x16 v_floor(const v_float32x16& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_cvtps_epi32(_mm512_roundscale_ps(a.val, 1))); }
+
+inline v_int32x16 v_floor(const v_float64x8& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_castsi256_si512(_mm512_cvtpd_epi32(_mm512_roundscale_pd(a.val, 1)))); }
+
+inline v_int32x16 v_ceil(const v_float32x16& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_cvtps_epi32(_mm512_roundscale_ps(a.val, 2))); }
+
+inline v_int32x16 v_ceil(const v_float64x8& a)
+{ return v_int32x16(_mm512_castsi256_si512(_mm512_cvtpd_epi32(_mm512_roundscale_pd(a.val, 2)))); }
+#endif
+
+/** To float **/
+inline v_float32x16 v_cvt_f32(const v_int32x16& a)
+{ return v_float32x16(_mm512_cvtepi32_ps(a.val)); }
+
+inline v_float32x16 v_cvt_f32(const v_float64x8& a)
+{ return v_float32x16(_mm512_cvtpd_pslo(a.val)); }
+
+inline v_float32x16 v_cvt_f32(const v_float64x8& a, const v_float64x8& b)
+{ return v_float32x16(_v512_combine(_mm512_cvtpd_ps(a.val), _mm512_cvtpd_ps(b.val))); }
+
+inline v_float64x8 v_cvt_f64(const v_int32x16& a)
+{ return v_float64x8(_mm512_cvtepi32_pd(_v512_extract_low(a.val))); }
+
+inline v_float64x8 v_cvt_f64_high(const v_int32x16& a)
+{ return v_float64x8(_mm512_cvtepi32_pd(_v512_extract_high(a.val))); }
+
+inline v_float64x8 v_cvt_f64(const v_float32x16& a)
+{ return v_float64x8(_mm512_cvtps_pd(_v512_extract_low(a.val))); }
+
+inline v_float64x8 v_cvt_f64_high(const v_float32x16& a)
+{ return v_float64x8(_mm512_cvtps_pd(_v512_extract_high(a.val))); }
+
+////////////// Lookup table access ////////////////////
+
+inline v_int8x64 v512_lut(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    __m128i p0 = _mm512_cvtepi32_epi8(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx    ), (const int *)tab, 1));
+    __m128i p1 = _mm512_cvtepi32_epi8(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx + 1), (const int *)tab, 1));
+    __m128i p2 = _mm512_cvtepi32_epi8(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx + 2), (const int *)tab, 1));
+    __m128i p3 = _mm512_cvtepi32_epi8(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx + 3), (const int *)tab, 1));
+    return v_int8x64(_mm512_inserti32x4(_mm512_inserti32x4(_mm512_inserti32x4(_mm512_castsi128_si512(p0), p1, 1), p2, 2), p3, 3));
+}
+inline v_int8x64 v512_lut_pairs(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    __m256i p0 = _mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx    ), (const int *)tab, 1));
+    __m256i p1 = _mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx + 1), (const int *)tab, 1));
+    return v_int8x64(_v512_combine(p0, p1));
+}
+inline v_int8x64 v512_lut_quads(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int8x64(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx), (const int *)tab, 1));
+}
+inline v_uint8x64 v512_lut(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v512_lut((const schar *)tab, idx)); }
+inline v_uint8x64 v512_lut_pairs(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v512_lut_pairs((const schar *)tab, idx)); }
+inline v_uint8x64 v512_lut_quads(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v512_lut_quads((const schar *)tab, idx)); }
+
+inline v_int16x32 v512_lut(const short* tab, const int* idx)
+{
+    __m256i p0 = _mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx    ), (const int *)tab, 2));
+    __m256i p1 = _mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx + 1), (const int *)tab, 2));
+    return v_int16x32(_v512_combine(p0, p1));
+}
+inline v_int16x32 v512_lut_pairs(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int16x32(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx), (const int *)tab, 2));
+}
+inline v_int16x32 v512_lut_quads(const short* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(__GNUC__)
+    return v_int16x32(_mm512_i32gather_epi64(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), (const long long int*)tab, 2));
+#else
+    return v_int16x32(_mm512_i32gather_epi64(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), (const int64*)tab, 2));
+#endif
+}
+inline v_uint16x32 v512_lut(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v512_lut((const short *)tab, idx)); }
+inline v_uint16x32 v512_lut_pairs(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v512_lut_pairs((const short *)tab, idx)); }
+inline v_uint16x32 v512_lut_quads(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v512_lut_quads((const short *)tab, idx)); }
+
+inline v_int32x16 v512_lut(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x16(_mm512_i32gather_epi32(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx), tab, 4));
+}
+inline v_int32x16 v512_lut_pairs(const int* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(__GNUC__)
+    return v_int32x16(_mm512_i32gather_epi64(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), (const long long int*)tab, 4));
+#else
+    return v_int32x16(_mm512_i32gather_epi64(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), (const int64*)tab, 4));
+#endif
+}
+inline v_int32x16 v512_lut_quads(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x16(_mm512_inserti32x4(_mm512_inserti32x4(_mm512_inserti32x4(_mm512_castsi128_si512(
+                          _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0]))),
+                          _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[1])), 1),
+                          _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[2])), 2),
+                          _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[3])), 3));
+}
+inline v_uint32x16 v512_lut(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v512_lut((const int *)tab, idx)); }
+inline v_uint32x16 v512_lut_pairs(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v512_lut_pairs((const int *)tab, idx)); }
+inline v_uint32x16 v512_lut_quads(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v512_lut_quads((const int *)tab, idx)); }
+
+inline v_int64x8 v512_lut(const int64* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(__GNUC__)
+    return v_int64x8(_mm512_i32gather_epi64(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), (const long long int*)tab, 8));
+#else
+    return v_int64x8(_mm512_i32gather_epi64(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), tab , 8));
+#endif
+}
+inline v_int64x8 v512_lut_pairs(const int64* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x8(_mm512_inserti32x4(_mm512_inserti32x4(_mm512_inserti32x4(_mm512_castsi128_si512(
+                         _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0]))),
+                         _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[1])), 1),
+                         _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[2])), 2),
+                         _mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[3])), 3));
+}
+inline v_uint64x8 v512_lut(const uint64* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v512_lut((const int64 *)tab, idx)); }
+inline v_uint64x8 v512_lut_pairs(const uint64* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v512_lut_pairs((const int64 *)tab, idx)); }
+
+inline v_float32x16 v512_lut(const float* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float32x16(_mm512_i32gather_ps(_mm512_loadu_si512((const __m512i*)idx), tab, 4));
+}
+inline v_float32x16 v512_lut_pairs(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v512_lut_pairs((const int *)tab, idx)); }
+inline v_float32x16 v512_lut_quads(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v512_lut_quads((const int *)tab, idx)); }
+
+inline v_float64x8 v512_lut(const double* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float64x8(_mm512_i32gather_pd(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)idx), tab, 8));
+}
+inline v_float64x8 v512_lut_pairs(const double* tab, const int* idx)
+{
+        return v_float64x8(_mm512_insertf64x2(_mm512_insertf64x2(_mm512_insertf64x2(_mm512_castpd128_pd512(
+                               _mm_loadu_pd(tab + idx[0])),
+                               _mm_loadu_pd(tab + idx[1]), 1),
+                               _mm_loadu_pd(tab + idx[2]), 2),
+                               _mm_loadu_pd(tab + idx[3]), 3));
+}
+
+inline v_int32x16 v_lut(const int* tab, const v_int32x16& idxvec)
+{
+    return v_int32x16(_mm512_i32gather_epi32(idxvec.val, tab, 4));
+}
+
+inline v_uint32x16 v_lut(const unsigned* tab, const v_int32x16& idxvec)
+{
+    return v_reinterpret_as_u32(v_lut((const int *)tab, idxvec));
+}
+
+inline v_float32x16 v_lut(const float* tab, const v_int32x16& idxvec)
+{
+    return v_float32x16(_mm512_i32gather_ps(idxvec.val, tab, 4));
+}
+
+inline v_float64x8 v_lut(const double* tab, const v_int32x16& idxvec)
+{
+    return v_float64x8(_mm512_i32gather_pd(_v512_extract_low(idxvec.val), tab, 8));
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const float* tab, const v_int32x16& idxvec, v_float32x16& x, v_float32x16& y)
+{
+    x.val = _mm512_i32gather_ps(idxvec.val, tab, 4);
+    y.val = _mm512_i32gather_ps(idxvec.val, &tab[1], 4);
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const double* tab, const v_int32x16& idxvec, v_float64x8& x, v_float64x8& y)
+{
+    x.val = _mm512_i32gather_pd(_v512_extract_low(idxvec.val), tab, 8);
+    y.val = _mm512_i32gather_pd(_v512_extract_low(idxvec.val), &tab[1], 8);
+}
+
+inline v_int8x64 v_interleave_pairs(const v_int8x64& vec)
+{
+    return v_int8x64(_mm512_shuffle_epi8(vec.val, _mm512_set4_epi32(0x0f0d0e0c, 0x0b090a08, 0x07050604, 0x03010200)));
+}
+inline v_uint8x64 v_interleave_pairs(const v_uint8x64& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+inline v_int8x64 v_interleave_quads(const v_int8x64& vec)
+{
+    return v_int8x64(_mm512_shuffle_epi8(vec.val, _mm512_set4_epi32(0x0f0b0e0a, 0x0d090c08, 0x07030602, 0x05010400)));
+}
+inline v_uint8x64 v_interleave_quads(const v_uint8x64& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x32 v_interleave_pairs(const v_int16x32& vec)
+{
+    return v_int16x32(_mm512_shuffle_epi8(vec.val, _mm512_set4_epi32(0x0f0e0b0a, 0x0d0c0908, 0x07060302, 0x05040100)));
+}
+inline v_uint16x32 v_interleave_pairs(const v_uint16x32& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+inline v_int16x32 v_interleave_quads(const v_int16x32& vec)
+{
+    return v_int16x32(_mm512_shuffle_epi8(vec.val, _mm512_set4_epi32(0x0f0e0706, 0x0d0c0504, 0x0b0a0302, 0x09080100)));
+}
+inline v_uint16x32 v_interleave_quads(const v_uint16x32& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x16 v_interleave_pairs(const v_int32x16& vec)
+{
+    return v_int32x16(_mm512_shuffle_epi32(vec.val, _MM_PERM_ACBD));
+}
+inline v_uint32x16 v_interleave_pairs(const v_uint32x16& vec) { return v_reinterpret_as_u32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x16 v_interleave_pairs(const v_float32x16& vec) { return v_reinterpret_as_f32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+
+inline v_int8x64 v_pack_triplets(const v_int8x64& vec)
+{
+    return v_int8x64(_mm512_permutexvar_epi32(_v512_set_epu64(0x0000000f0000000f, 0x0000000f0000000f, 0x0000000e0000000d, 0x0000000c0000000a,
+                                                              0x0000000900000008, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000),
+                                              _mm512_shuffle_epi8(vec.val, _mm512_set4_epi32(0xffffff0f, 0x0e0d0c0a, 0x09080605, 0x04020100))));
+}
+inline v_uint8x64 v_pack_triplets(const v_uint8x64& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x32 v_pack_triplets(const v_int16x32& vec)
+{
+    return v_int16x32(_mm512_permutexvar_epi16(_v512_set_epu64(0x001f001f001f001f, 0x001f001f001f001f, 0x001e001d001c001a, 0x0019001800160015,
+                                                               0x0014001200110010, 0x000e000d000c000a, 0x0009000800060005, 0x0004000200010000), vec.val));
+}
+inline v_uint16x32 v_pack_triplets(const v_uint16x32& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x16 v_pack_triplets(const v_int32x16& vec)
+{
+    return v_int32x16(_mm512_permutexvar_epi32(_v512_set_epu64(0x0000000f0000000f, 0x0000000f0000000f, 0x0000000e0000000d, 0x0000000c0000000a,
+                                                               0x0000000900000008, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000), vec.val));
+}
+inline v_uint32x16 v_pack_triplets(const v_uint32x16& vec) { return v_reinterpret_as_u32(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x16 v_pack_triplets(const v_float32x16& vec)
+{
+    return v_float32x16(_mm512_permutexvar_ps(_v512_set_epu64(0x0000000f0000000f, 0x0000000f0000000f, 0x0000000e0000000d, 0x0000000c0000000a,
+                                                              0x0000000900000008, 0x0000000600000005, 0x0000000400000002, 0x0000000100000000), vec.val));
+}
+
+////////// Matrix operations /////////
+
+inline v_int32x16 v_dotprod(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{ return v_int32x16(_mm512_madd_epi16(a.val, b.val)); }
+
+inline v_int32x16 v_dotprod(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b, const v_int32x16& c)
+{ return v_dotprod(a, b) + c; }
+
+#define OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(a, im) \
+    v_float32x16(_mm512_permute_ps(a.val, _MM_SHUFFLE(im, im, im, im)))
+
+inline v_float32x16 v_matmul(const v_float32x16& v,
+                             const v_float32x16& m0, const v_float32x16& m1,
+                             const v_float32x16& m2, const v_float32x16& m3)
+{
+    v_float32x16 v04 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 0);
+    v_float32x16 v15 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 1);
+    v_float32x16 v26 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 2);
+    v_float32x16 v37 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 3);
+    return v_fma(v04, m0, v_fma(v15, m1, v_fma(v26, m2, v37 * m3)));
+}
+
+inline v_float32x16 v_matmuladd(const v_float32x16& v,
+                                const v_float32x16& m0, const v_float32x16& m1,
+                                const v_float32x16& m2, const v_float32x16& a)
+{
+    v_float32x16 v04 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 0);
+    v_float32x16 v15 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 1);
+    v_float32x16 v26 = OPENCV_HAL_AVX512_SPLAT2_PS(v, 2);
+    return v_fma(v04, m0, v_fma(v15, m1, v_fma(v26, m2, a)));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_TRANSPOSE4x4(_Tpvec, suffix, cast_from, cast_to) \
+    inline void v_transpose4x4(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1,              \
+                               const _Tpvec& a2, const _Tpvec& a3,              \
+                               _Tpvec& b0, _Tpvec& b1, _Tpvec& b2, _Tpvec& b3)  \
+    {                                                                           \
+        __m512i t0 = cast_from(_mm512_unpacklo_##suffix(a0.val, a1.val));       \
+        __m512i t1 = cast_from(_mm512_unpacklo_##suffix(a2.val, a3.val));       \
+        __m512i t2 = cast_from(_mm512_unpackhi_##suffix(a0.val, a1.val));       \
+        __m512i t3 = cast_from(_mm512_unpackhi_##suffix(a2.val, a3.val));       \
+        b0.val = cast_to(_mm512_unpacklo_epi64(t0, t1));                        \
+        b1.val = cast_to(_mm512_unpackhi_epi64(t0, t1));                        \
+        b2.val = cast_to(_mm512_unpacklo_epi64(t2, t3));                        \
+        b3.val = cast_to(_mm512_unpackhi_epi64(t2, t3));                        \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_TRANSPOSE4x4(v_uint32x16,  epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_TRANSPOSE4x4(v_int32x16,   epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_TRANSPOSE4x4(v_float32x16, ps, _mm512_castps_si512, _mm512_castsi512_ps)
+
+//////////////// Value reordering ///////////////
+
+/* Expand */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(_Tpvec, _Tpwvec, _Tp, intrin) \
+    inline void v_expand(const _Tpvec& a, _Tpwvec& b0, _Tpwvec& b1) \
+    {                                                               \
+        b0.val = intrin(_v512_extract_low(a.val));                  \
+        b1.val = intrin(_v512_extract_high(a.val));                 \
+    }                                                               \
+    inline _Tpwvec v_expand_low(const _Tpvec& a)                    \
+    { return _Tpwvec(intrin(_v512_extract_low(a.val))); }           \
+    inline _Tpwvec v_expand_high(const _Tpvec& a)                   \
+    { return _Tpwvec(intrin(_v512_extract_high(a.val))); }          \
+    inline _Tpwvec v512_load_expand(const _Tp* ptr)                 \
+    {                                                               \
+        __m256i a = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)ptr);        \
+        return _Tpwvec(intrin(a));                                  \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(v_uint8x64,  v_uint16x32, uchar,    _mm512_cvtepu8_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(v_int8x64,   v_int16x32,  schar,    _mm512_cvtepi8_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(v_uint16x32, v_uint32x16, ushort,   _mm512_cvtepu16_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(v_int16x32,  v_int32x16,  short,    _mm512_cvtepi16_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(v_uint32x16, v_uint64x8,  unsigned, _mm512_cvtepu32_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND(v_int32x16,  v_int64x8,   int,      _mm512_cvtepi32_epi64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND_Q(_Tpvec, _Tp, intrin) \
+    inline _Tpvec v512_load_expand_q(const _Tp* ptr)         \
+    {                                                        \
+        __m128i a = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);    \
+        return _Tpvec(intrin(a));                            \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND_Q(v_uint32x16, uchar, _mm512_cvtepu8_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXPAND_Q(v_int32x16,  schar, _mm512_cvtepi8_epi32)
+
+/* pack */
+// 16
+inline v_int8x64 v_pack(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{ return v_int8x64(_mm512_permutexvar_epi64(_v512_set_epu64(7, 5, 3, 1, 6, 4, 2, 0), _mm512_packs_epi16(a.val, b.val))); }
+
+inline v_uint8x64 v_pack(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{
+    const __m512i t = _mm512_set1_epi16(255);
+    return v_uint8x64(_v512_combine(_mm512_cvtepi16_epi8(_mm512_min_epu16(a.val, t)), _mm512_cvtepi16_epi8(_mm512_min_epu16(b.val, t))));
+}
+
+inline v_uint8x64 v_pack_u(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{
+    return v_uint8x64(_mm512_permutexvar_epi64(_v512_set_epu64(7, 5, 3, 1, 6, 4, 2, 0), _mm512_packus_epi16(a.val, b.val)));
+}
+
+inline void v_pack_store(schar* ptr, const v_int16x32& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack(a, a)); }
+
+inline void v_pack_store(uchar* ptr, const v_uint16x32& a)
+{
+    const __m512i m = _mm512_set1_epi16(255);
+    _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, _mm512_cvtepi16_epi8(_mm512_min_epu16(a.val, m)));
+}
+
+inline void v_pack_u_store(uchar* ptr, const v_int16x32& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack_u(a, a)); }
+
+template<int n> inline
+v_uint8x64 v_rshr_pack(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{
+    // we assume that n > 0, and so the shifted 16-bit values can be treated as signed numbers.
+    v_uint16x32 delta = v512_setall_u16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_pack_u(v_reinterpret_as_s16((a + delta) >> n),
+                    v_reinterpret_as_s16((b + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(uchar* ptr, const v_uint16x32& a)
+{
+    v_uint16x32 delta = v512_setall_u16((short)(1 << (n-1)));
+    v_pack_u_store(ptr, v_reinterpret_as_s16((a + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint8x64 v_rshr_pack_u(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{
+    v_int16x32 delta = v512_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_pack_u((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_u_store(uchar* ptr, const v_int16x32& a)
+{
+    v_int16x32 delta = v512_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    v_pack_u_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int8x64 v_rshr_pack(const v_int16x32& a, const v_int16x32& b)
+{
+    v_int16x32 delta = v512_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(schar* ptr, const v_int16x32& a)
+{
+    v_int16x32 delta = v512_setall_s16((short)(1 << (n-1)));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+// 32
+inline v_int16x32 v_pack(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b)
+{ return v_int16x32(_mm512_permutexvar_epi64(_v512_set_epu64(7, 5, 3, 1, 6, 4, 2, 0), _mm512_packs_epi32(a.val, b.val))); }
+
+inline v_uint16x32 v_pack(const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b)
+{
+    const __m512i m = _mm512_set1_epi32(65535);
+    return v_uint16x32(_v512_combine(_mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_min_epu32(a.val, m)), _mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_min_epu32(b.val, m))));
+}
+
+inline v_uint16x32 v_pack_u(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b)
+{ return v_uint16x32(_mm512_permutexvar_epi64(_v512_set_epu64(7, 5, 3, 1, 6, 4, 2, 0), _mm512_packus_epi32(a.val, b.val))); }
+
+inline void v_pack_store(short* ptr, const v_int32x16& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack(a, a)); }
+
+inline void v_pack_store(ushort* ptr, const v_uint32x16& a)
+{
+    const __m512i m = _mm512_set1_epi32(65535);
+    _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, _mm512_cvtepi32_epi16(_mm512_min_epu32(a.val, m)));
+}
+
+inline void v_pack_u_store(ushort* ptr, const v_int32x16& a)
+{ v_store_low(ptr, v_pack_u(a, a)); }
+
+
+template<int n> inline
+v_uint16x32 v_rshr_pack(const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b)
+{
+    v_uint32x16 delta = v512_setall_u32(1 << (n-1));
+    return v_pack_u(v_reinterpret_as_s32((a + delta) >> n),
+                    v_reinterpret_as_s32((b + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(ushort* ptr, const v_uint32x16& a)
+{
+    v_uint32x16 delta = v512_setall_u32(1 << (n-1));
+    v_pack_u_store(ptr, v_reinterpret_as_s32((a + delta) >> n));
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint16x32 v_rshr_pack_u(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b)
+{
+    v_int32x16 delta = v512_setall_s32(1 << (n-1));
+    return v_pack_u((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_u_store(ushort* ptr, const v_int32x16& a)
+{
+    v_int32x16 delta = v512_setall_s32(1 << (n-1));
+    v_pack_u_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int16x32 v_rshr_pack(const v_int32x16& a, const v_int32x16& b)
+{
+    v_int32x16 delta = v512_setall_s32(1 << (n-1));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(short* ptr, const v_int32x16& a)
+{
+    v_int32x16 delta = v512_setall_s32(1 << (n-1));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+// 64
+// Non-saturating pack
+inline v_uint32x16 v_pack(const v_uint64x8& a, const v_uint64x8& b)
+{ return v_uint32x16(_v512_combine(_mm512_cvtepi64_epi32(a.val), _mm512_cvtepi64_epi32(b.val))); }
+
+inline v_int32x16 v_pack(const v_int64x8& a, const v_int64x8& b)
+{ return v_reinterpret_as_s32(v_pack(v_reinterpret_as_u64(a), v_reinterpret_as_u64(b))); }
+
+inline void v_pack_store(unsigned* ptr, const v_uint64x8& a)
+{ _mm256_storeu_si256((__m256i*)ptr, _mm512_cvtepi64_epi32(a.val)); }
+
+inline void v_pack_store(int* ptr, const v_int64x8& b)
+{ v_pack_store((unsigned*)ptr, v_reinterpret_as_u64(b)); }
+
+template<int n> inline
+v_uint32x16 v_rshr_pack(const v_uint64x8& a, const v_uint64x8& b)
+{
+    v_uint64x8 delta = v512_setall_u64((uint64)1 << (n-1));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(unsigned* ptr, const v_uint64x8& a)
+{
+    v_uint64x8 delta = v512_setall_u64((uint64)1 << (n-1));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int32x16 v_rshr_pack(const v_int64x8& a, const v_int64x8& b)
+{
+    v_int64x8 delta = v512_setall_s64((int64)1 << (n-1));
+    return v_pack((a + delta) >> n, (b + delta) >> n);
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(int* ptr, const v_int64x8& a)
+{
+    v_int64x8 delta = v512_setall_s64((int64)1 << (n-1));
+    v_pack_store(ptr, (a + delta) >> n);
+}
+
+// pack boolean
+inline v_uint8x64 v_pack_b(const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b)
+{ return v_uint8x64(_mm512_permutexvar_epi64(_v512_set_epu64(7, 5, 3, 1, 6, 4, 2, 0), _mm512_packs_epi16(a.val, b.val))); }
+
+inline v_uint8x64 v_pack_b(const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b,
+                           const v_uint32x16& c, const v_uint32x16& d)
+{
+    __m512i ab = _mm512_packs_epi32(a.val, b.val);
+    __m512i cd = _mm512_packs_epi32(c.val, d.val);
+
+    return v_uint8x64(_mm512_permutexvar_epi32(_v512_set_epu32(15, 11, 7, 3, 14, 10, 6, 2, 13, 9, 5, 1, 12, 8, 4, 0), _mm512_packs_epi16(ab, cd)));
+}
+
+inline v_uint8x64 v_pack_b(const v_uint64x8& a, const v_uint64x8& b, const v_uint64x8& c,
+                           const v_uint64x8& d, const v_uint64x8& e, const v_uint64x8& f,
+                           const v_uint64x8& g, const v_uint64x8& h)
+{
+    __m512i ab = _mm512_packs_epi32(a.val, b.val);
+    __m512i cd = _mm512_packs_epi32(c.val, d.val);
+    __m512i ef = _mm512_packs_epi32(e.val, f.val);
+    __m512i gh = _mm512_packs_epi32(g.val, h.val);
+
+    __m512i abcd = _mm512_packs_epi32(ab, cd);
+    __m512i efgh = _mm512_packs_epi32(ef, gh);
+
+    return v_uint8x64(_mm512_permutexvar_epi16(_v512_set_epu16(31, 23, 15, 7, 30, 22, 14, 6, 29, 21, 13, 5, 28, 20, 12, 4,
+                                                               27, 19, 11, 3, 26, 18, 10, 2, 25, 17,  9, 1, 24, 16,  8, 0), _mm512_packs_epi16(abcd, efgh)));
+}
+
+/* Recombine */
+// its up there with load and store operations
+
+/* Extract */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(_Tpvec)                \
+    template<int s>                                           \
+    inline _Tpvec v_extract(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { return v_rotate_right<s>(a, b); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_uint8x64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_int8x64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_uint16x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_int16x32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_uint32x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_int32x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_uint64x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_int64x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_float32x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_EXTRACT(v_float64x8)
+
+
+///////////////////// load deinterleave /////////////////////////////
+
+inline void v_load_deinterleave( const uchar* ptr, v_uint8x64& a, v_uint8x64& b )
+{
+    __m512i ab0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i ab1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 64));
+#if CV_AVX_512VBMI
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu8(126, 124, 122, 120, 118, 116, 114, 112, 110, 108, 106, 104, 102, 100, 98, 96,
+                                    94,  92,  90,  88,  86,  84,  82,  80,  78,  76,  74,  72,  70,  68, 66, 64,
+                                    62,  60,  58,  56,  54,  52,  50,  48,  46,  44,  42,  40,  38,  36, 34, 32,
+                                    30,  28,  26,  24,  22,  20,  18,  16,  14,  12,  10,   8,   6,   4,  2,  0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu8(127, 125, 123, 121, 119, 117, 115, 113, 111, 109, 107, 105, 103, 101, 99, 97,
+                                    95,  93,  91,  89,  87,  85,  83,  81,  79,  77,  75,  73,  71,  69, 67, 65,
+                                    63,  61,  59,  57,  55,  53,  51,  49,  47,  45,  43,  41,  39,  37, 35, 33,
+                                    31,  29,  27,  25,  23,  21,  19,  17,  15,  13,  11,   9,   7,   5,  3,  1);
+    a = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(ab0, mask0, ab1));
+    b = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(ab0, mask1, ab1));
+#else
+    __m512i mask0 = _mm512_set4_epi32(0x0f0d0b09, 0x07050301, 0x0e0c0a08, 0x06040200);
+    __m512i a0b0 = _mm512_shuffle_epi8(ab0, mask0);
+    __m512i a1b1 = _mm512_shuffle_epi8(ab1, mask0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu64(14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0);
+    __m512i mask2 = _v512_set_epu64(15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1);
+    a = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi64(a0b0, mask1, a1b1));
+    b = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi64(a0b0, mask2, a1b1));
+#endif
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const ushort* ptr, v_uint16x32& a, v_uint16x32& b )
+{
+    __m512i ab0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i ab1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 32));
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(62, 60, 58, 56, 54, 52, 50, 48, 46, 44, 42, 40, 38, 36, 34, 32,
+                                    30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10,  8,  6,  4,  2,  0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu16(63, 61, 59, 57, 55, 53, 51, 49, 47, 45, 43, 41, 39, 37, 35, 33,
+                                    31, 29, 27, 25, 23, 21, 19, 17, 15, 13, 11,  9,  7,  5,  3,  1);
+    a = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(ab0, mask0, ab1));
+    b = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(ab0, mask1, ab1));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const unsigned* ptr, v_uint32x16& a, v_uint32x16& b )
+{
+    __m512i ab0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i ab1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 16));
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu32(30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu32(31, 29, 27, 25, 23, 21, 19, 17, 15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1);
+    a = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(ab0, mask0, ab1));
+    b = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(ab0, mask1, ab1));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uint64* ptr, v_uint64x8& a, v_uint64x8& b )
+{
+    __m512i ab0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i ab1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 8));
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu64(14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu64(15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1);
+    a = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(ab0, mask0, ab1));
+    b = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(ab0, mask1, ab1));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uchar* ptr, v_uint8x64& a, v_uint8x64& b, v_uint8x64& c )
+{
+    __m512i bgr0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgr1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 64));
+    __m512i bgr2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 128));
+
+#if CV_AVX_512VBMI2
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu8(126, 123, 120, 117, 114, 111, 108, 105, 102,  99,  96,  93,  90,  87,  84, 81,
+                                    78,  75,  72,  69,  66,  63,  60,  57,  54,  51,  48,  45,  42,  39,  36, 33,
+                                    30,  27,  24,  21,  18,  15,  12,   9,   6,   3,   0,  62,  59,  56,  53, 50,
+                                    47,  44,  41,  38,  35,  32,  29,  26,  23,  20,  17,  14,  11,   8,   5,  2);
+    __m512i r0b01 = _mm512_permutex2var_epi8(bgr0, mask0, bgr1);
+    __m512i b1g12 = _mm512_permutex2var_epi8(bgr1, mask0, bgr2);
+    __m512i r12b2 = _mm512_permutex2var_epi8(bgr1,
+                    _v512_set_epu8(125, 122, 119, 116, 113, 110, 107, 104, 101,  98,  95,  92,  89,  86,  83, 80,
+                                    77,  74,  71,  68,  65, 127, 124, 121, 118, 115, 112, 109, 106, 103, 100, 97,
+                                    94,  91,  88,  85,  82,  79,  76,  73,  70,  67,  64,  61,  58,  55,  52, 49,
+                                    46,  43,  40,  37,  34,  31,  28,  25,  22,  19,  16,  13,  10,   7,   4,  1), bgr2);
+    a = v_uint8x64(_mm512_mask_compress_epi8(r12b2, 0xffffffffffe00000, r0b01));
+    b = v_uint8x64(_mm512_mask_compress_epi8(b1g12, 0x2492492492492492, bgr0));
+    c = v_uint8x64(_mm512_mask_expand_epi8(r0b01, 0xffffffffffe00000, r12b2));
+#elif CV_AVX_512VBMI
+    __m512i b0g0b1 = _mm512_mask_blend_epi8(0xb6db6db6db6db6db, bgr1, bgr0);
+    __m512i g1r1g2 = _mm512_mask_blend_epi8(0xb6db6db6db6db6db, bgr2, bgr1);
+    __m512i r2b2r0 = _mm512_mask_blend_epi8(0xb6db6db6db6db6db, bgr0, bgr2);
+    a = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(b0g0b1, _v512_set_epu8(125, 122, 119, 116, 113, 110, 107, 104, 101,  98,  95,  92,  89,  86,  83,  80,
+                                                                    77,  74,  71,  68,  65,  63,  61,  60,  58,  57,  55,  54,  52,  51,  49,  48,
+                                                                    46,  45,  43,  42,  40,  39,  37,  36,  34,  33,  31,  30,  28,  27,  25,  24,
+                                                                    23,  21,  20,  18,  17,  15,  14,  12,  11,   9,   8,   6,   5,   3,   2,   0), bgr2));
+    b = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(g1r1g2, _v512_set_epu8( 63,  61,  60,  58,  57,  55,  54,  52,  51,  49,  48,  46,  45,  43,  42,  40,
+                                                                    39,  37,  36,  34,  33,  31,  30,  28,  27,  25,  24,  23,  21,  20,  18,  17,
+                                                                    15,  14,  12,  11,   9,   8,   6,   5,   3,   2,   0, 126, 123, 120, 117, 114,
+                                                                   111, 108, 105, 102,  99,  96,  93,  90,  87,  84,  81,  78,  75,  72,  69,  66), bgr0));
+    c = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(r2b2r0, _v512_set_epu8( 63,  60,  57,  54,  51,  48,  45,  42,  39,  36,  33,  30,  27,  24,  21,  18,
+                                                                    15,  12,   9,   6,   3,   0, 125, 122, 119, 116, 113, 110, 107, 104, 101,  98,
+                                                                    95,  92,  89,  86,  83,  80,  77,  74,  71,  68,  65,  62,  59,  56,  53,  50,
+                                                                    47,  44,  41,  38,  35,  32,  29,  26,  23,  20,  17,  14,  11,   8,   5,   2), bgr1));
+#else
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(61, 58, 55, 52, 49, 46, 43, 40, 37, 34, 63, 60, 57, 54, 51, 48,
+                                    45, 42, 39, 36, 33, 30, 27, 24, 21, 18, 15, 12,  9,  6,  3,  0);
+    __m512i b01g1 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr0, mask0, bgr1);
+    __m512i r12b2 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr1, mask0, bgr2);
+    __m512i g20r0 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr2, mask0, bgr0);
+
+    __m512i b0g0 = _mm512_mask_blend_epi32(0xf800, b01g1, r12b2);
+    __m512i r0b1 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr1, _v512_set_epu16(42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 35, 34, 33, 32, 29, 26, 23, 20, 17,
+                                                                   14, 11,  8,  5,  2, 53, 52, 51, 50, 49, 48, 47, 46, 45, 44, 43), g20r0);
+    __m512i g1r1 = _mm512_alignr_epi32(r12b2, g20r0, 11);
+    a = v_uint8x64(_mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, b0g0, r0b1));
+    c = v_uint8x64(_mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, r0b1, g1r1));
+    b = v_uint8x64(_mm512_shuffle_epi8(_mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, g1r1, b0g0), _mm512_set4_epi32(0x0e0f0c0d, 0x0a0b0809, 0x06070405, 0x02030001)));
+#endif
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const ushort* ptr, v_uint16x32& a, v_uint16x32& b, v_uint16x32& c )
+{
+    __m512i bgr0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgr1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 32));
+    __m512i bgr2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 64));
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(61, 58, 55, 52, 49, 46, 43, 40, 37, 34, 63, 60, 57, 54, 51, 48,
+                                    45, 42, 39, 36, 33, 30, 27, 24, 21, 18, 15, 12,  9,  6,  3,  0);
+    __m512i b01g1 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr0, mask0, bgr1);
+    __m512i r12b2 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr1, mask0, bgr2);
+    __m512i g20r0 = _mm512_permutex2var_epi16(bgr2, mask0, bgr0);
+
+    a = v_uint16x32(_mm512_mask_blend_epi32(0xf800, b01g1, r12b2));
+    b = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(bgr1, _v512_set_epu16(42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 35, 34, 33, 32, 29, 26, 23, 20, 17,
+                                                                    14, 11,  8,  5,  2, 53, 52, 51, 50, 49, 48, 47, 46, 45, 44, 43), g20r0));
+    c = v_uint16x32(_mm512_alignr_epi32(r12b2, g20r0, 11));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const unsigned* ptr, v_uint32x16& a, v_uint32x16& b, v_uint32x16& c )
+{
+    __m512i bgr0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgr1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 16));
+    __m512i bgr2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 32));
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu32(29, 26, 23, 20, 17, 30, 27, 24, 21, 18, 15, 12, 9, 6, 3, 0);
+    __m512i b01r1 = _mm512_permutex2var_epi32(bgr0, mask0, bgr1);
+    __m512i g12b2 = _mm512_permutex2var_epi32(bgr1, mask0, bgr2);
+    __m512i r20g0 = _mm512_permutex2var_epi32(bgr2, mask0, bgr0);
+
+    a = v_uint32x16(_mm512_mask_blend_epi32(0xf800, b01r1, g12b2));
+    b = v_uint32x16(_mm512_alignr_epi32(g12b2, r20g0, 11));
+    c = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(bgr1, _v512_set_epu32(21, 20, 19, 18, 17, 16, 13, 10, 7, 4, 1, 26, 25, 24, 23, 22), r20g0));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uint64* ptr, v_uint64x8& a, v_uint64x8& b, v_uint64x8& c )
+{
+    __m512i bgr0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgr1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 8));
+    __m512i bgr2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 16));
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu64(13, 10, 15, 12, 9, 6, 3, 0);
+    __m512i b01g1 = _mm512_permutex2var_epi64(bgr0, mask0, bgr1);
+    __m512i r12b2 = _mm512_permutex2var_epi64(bgr1, mask0, bgr2);
+    __m512i g20r0 = _mm512_permutex2var_epi64(bgr2, mask0, bgr0);
+
+    a = v_uint64x8(_mm512_mask_blend_epi64(0xc0, b01g1, r12b2));
+    c = v_uint64x8(_mm512_alignr_epi64(r12b2, g20r0, 6));
+    b = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(bgr1, _v512_set_epu64(10, 9, 8, 5, 2, 13, 12, 11), g20r0));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uchar* ptr, v_uint8x64& a, v_uint8x64& b, v_uint8x64& c, v_uint8x64& d )
+{
+    __m512i bgra0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgra1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 64));
+    __m512i bgra2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 128));
+    __m512i bgra3 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 192));
+
+#if CV_AVX_512VBMI
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu8(126, 124, 122, 120, 118, 116, 114, 112, 110, 108, 106, 104, 102, 100, 98, 96,
+                                    94,  92,  90,  88,  86,  84,  82,  80,  78,  76,  74,  72,  70,  68, 66, 64,
+                                    62,  60,  58,  56,  54,  52,  50,  48,  46,  44,  42,  40,  38,  36, 34, 32,
+                                    30,  28,  26,  24,  22,  20,  18,  16,  14,  12,  10,   8,   6,   4,  2,  0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu8(127, 125, 123, 121, 119, 117, 115, 113, 111, 109, 107, 105, 103, 101, 99, 97,
+                                    95,  93,  91,  89,  87,  85,  83,  81,  79,  77,  75,  73,  71,  69, 67, 65,
+                                    63,  61,  59,  57,  55,  53,  51,  49,  47,  45,  43,  41,  39,  37, 35, 33,
+                                    31,  29,  27,  25,  23,  21,  19,  17,  15,  13,  11,   9,   7,   5,  3,  1);
+
+    __m512i br01 = _mm512_permutex2var_epi8(bgra0, mask0, bgra1);
+    __m512i ga01 = _mm512_permutex2var_epi8(bgra0, mask1, bgra1);
+    __m512i br23 = _mm512_permutex2var_epi8(bgra2, mask0, bgra3);
+    __m512i ga23 = _mm512_permutex2var_epi8(bgra2, mask1, bgra3);
+
+    a = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(br01, mask0, br23));
+    c = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(br01, mask1, br23));
+    b = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(ga01, mask0, ga23));
+    d = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi8(ga01, mask1, ga23));
+#else
+    __m512i mask = _mm512_set4_epi32(0x0f0b0703, 0x0e0a0602, 0x0d090501, 0x0c080400);
+    __m512i b0g0r0a0 = _mm512_shuffle_epi8(bgra0, mask);
+    __m512i b1g1r1a1 = _mm512_shuffle_epi8(bgra1, mask);
+    __m512i b2g2r2a2 = _mm512_shuffle_epi8(bgra2, mask);
+    __m512i b3g3r3a3 = _mm512_shuffle_epi8(bgra3, mask);
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu32(30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu32(31, 29, 27, 25, 23, 21, 19, 17, 15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1);
+
+    __m512i br01 = _mm512_permutex2var_epi32(b0g0r0a0, mask0, b1g1r1a1);
+    __m512i ga01 = _mm512_permutex2var_epi32(b0g0r0a0, mask1, b1g1r1a1);
+    __m512i br23 = _mm512_permutex2var_epi32(b2g2r2a2, mask0, b3g3r3a3);
+    __m512i ga23 = _mm512_permutex2var_epi32(b2g2r2a2, mask1, b3g3r3a3);
+
+    a = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi32(br01, mask0, br23));
+    c = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi32(br01, mask1, br23));
+    b = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi32(ga01, mask0, ga23));
+    d = v_uint8x64(_mm512_permutex2var_epi32(ga01, mask1, ga23));
+#endif
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const ushort* ptr, v_uint16x32& a, v_uint16x32& b, v_uint16x32& c, v_uint16x32& d )
+{
+    __m512i bgra0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgra1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 32));
+    __m512i bgra2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 64));
+    __m512i bgra3 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 96));
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(62, 60, 58, 56, 54, 52, 50, 48, 46, 44, 42, 40, 38, 36, 34, 32,
+                                    30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10,  8,  6,  4,  2,  0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu16(63, 61, 59, 57, 55, 53, 51, 49, 47, 45, 43, 41, 39, 37, 35, 33,
+                                    31, 29, 27, 25, 23, 21, 19, 17, 15, 13, 11,  9,  7,  5,  3,  1);
+
+    __m512i br01 = _mm512_permutex2var_epi16(bgra0, mask0, bgra1);
+    __m512i ga01 = _mm512_permutex2var_epi16(bgra0, mask1, bgra1);
+    __m512i br23 = _mm512_permutex2var_epi16(bgra2, mask0, bgra3);
+    __m512i ga23 = _mm512_permutex2var_epi16(bgra2, mask1, bgra3);
+
+    a = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(br01, mask0, br23));
+    c = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(br01, mask1, br23));
+    b = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(ga01, mask0, ga23));
+    d = v_uint16x32(_mm512_permutex2var_epi16(ga01, mask1, ga23));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const unsigned* ptr, v_uint32x16& a, v_uint32x16& b, v_uint32x16& c, v_uint32x16& d )
+{
+    __m512i bgra0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgra1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 16));
+    __m512i bgra2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 32));
+    __m512i bgra3 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 48));
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu32(30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu32(31, 29, 27, 25, 23, 21, 19, 17, 15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1);
+
+    __m512i br01 = _mm512_permutex2var_epi32(bgra0, mask0, bgra1);
+    __m512i ga01 = _mm512_permutex2var_epi32(bgra0, mask1, bgra1);
+    __m512i br23 = _mm512_permutex2var_epi32(bgra2, mask0, bgra3);
+    __m512i ga23 = _mm512_permutex2var_epi32(bgra2, mask1, bgra3);
+
+    a = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(br01, mask0, br23));
+    c = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(br01, mask1, br23));
+    b = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(ga01, mask0, ga23));
+    d = v_uint32x16(_mm512_permutex2var_epi32(ga01, mask1, ga23));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave( const uint64* ptr, v_uint64x8& a, v_uint64x8& b, v_uint64x8& c, v_uint64x8& d )
+{
+    __m512i bgra0 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
+    __m512i bgra1 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 8));
+    __m512i bgra2 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 16));
+    __m512i bgra3 = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)(ptr + 24));
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu64(14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu64(15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1);
+
+    __m512i br01 = _mm512_permutex2var_epi64(bgra0, mask0, bgra1);
+    __m512i ga01 = _mm512_permutex2var_epi64(bgra0, mask1, bgra1);
+    __m512i br23 = _mm512_permutex2var_epi64(bgra2, mask0, bgra3);
+    __m512i ga23 = _mm512_permutex2var_epi64(bgra2, mask1, bgra3);
+
+    a = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(br01, mask0, br23));
+    c = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(br01, mask1, br23));
+    b = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(ga01, mask0, ga23));
+    d = v_uint64x8(_mm512_permutex2var_epi64(ga01, mask1, ga23));
+}
+
+///////////////////////////// store interleave /////////////////////////////////////
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x64& x, const v_uint8x64& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint8x64 low, high;
+    v_zip(x, y, low, high);
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 64), high.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 64), high.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 64), high.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x32& x, const v_uint16x32& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint16x32 low, high;
+    v_zip(x, y, low, high);
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 32), high.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 32), high.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 32), high.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x16& x, const v_uint32x16& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint32x16 low, high;
+    v_zip(x, y, low, high);
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 16), high.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 16), high.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 16), high.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uint64* ptr, const v_uint64x8& x, const v_uint64x8& y,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint64x8 low, high;
+    v_zip(x, y, low, high);
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 8), high.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 8), high.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, low.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 8), high.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b, const v_uint8x64& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+#if CV_AVX_512VBMI
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu8(127,  84,  20, 126,  83,  19, 125,  82,  18, 124,  81,  17, 123,  80,  16, 122,
+                                    79,  15, 121,  78,  14, 120,  77,  13, 119,  76,  12, 118,  75,  11, 117,  74,
+                                    10, 116,  73,   9, 115,  72,   8, 114,  71,   7, 113,  70,   6, 112,  69,   5,
+                                   111,  68,   4, 110,  67,   3, 109,  66,   2, 108,  65,   1, 107,  64,   0, 106);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu8( 21,  42, 105,  20,  41, 104,  19,  40, 103,  18,  39, 102,  17,  38, 101,  16,
+                                    37, 100,  15,  36,  99,  14,  35,  98,  13,  34,  97,  12,  33,  96,  11,  32,
+                                    95,  10,  31,  94,   9,  30,  93,   8,  29,  92,   7,  28,  91,   6,  27,  90,
+                                     5,  26,  89,   4,  25,  88,   3,  24,  87,   2,  23,  86,   1,  22,  85,   0);
+    __m512i mask2 = _v512_set_epu8(106, 127,  63, 105, 126,  62, 104, 125,  61, 103, 124,  60, 102, 123,  59, 101,
+                                   122,  58, 100, 121,  57,  99, 120,  56,  98, 119,  55,  97, 118,  54,  96, 117,
+                                    53,  95, 116,  52,  94, 115,  51,  93, 114,  50,  92, 113,  49,  91, 112,  48,
+                                    90, 111,  47,  89, 110,  46,  88, 109,  45,  87, 108,  44,  86, 107,  43,  85);
+    __m512i r2g0r0 = _mm512_permutex2var_epi8(b.val, mask0, c.val);
+    __m512i b0r1b1 = _mm512_permutex2var_epi8(a.val, mask1, c.val);
+    __m512i g1b2g2 = _mm512_permutex2var_epi8(a.val, mask2, b.val);
+
+    __m512i bgr0 = _mm512_mask_blend_epi8(0x9249249249249249, r2g0r0, b0r1b1);
+    __m512i bgr1 = _mm512_mask_blend_epi8(0x9249249249249249, b0r1b1, g1b2g2);
+    __m512i bgr2 = _mm512_mask_blend_epi8(0x9249249249249249, g1b2g2, r2g0r0);
+#else
+    __m512i g1g0 = _mm512_shuffle_epi8(b.val, _mm512_set4_epi32(0x0e0f0c0d, 0x0a0b0809, 0x06070405, 0x02030001));
+    __m512i b0g0 = _mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, a.val, g1g0);
+    __m512i r0b1 = _mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, c.val, a.val);
+    __m512i g1r1 = _mm512_mask_blend_epi8(0xAAAAAAAAAAAAAAAA, g1g0, c.val);
+
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(42, 10, 31, 41,  9, 30, 40,  8, 29, 39,  7, 28, 38,  6, 27, 37,
+                                     5, 26, 36,  4, 25, 35,  3, 24, 34,  2, 23, 33,  1, 22, 32,  0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu16(21, 52, 41, 20, 51, 40, 19, 50, 39, 18, 49, 38, 17, 48, 37, 16,
+                                    47, 36, 15, 46, 35, 14, 45, 34, 13, 44, 33, 12, 43, 32, 11, 42);
+    __m512i mask2 = _v512_set_epu16(63, 31, 20, 62, 30, 19, 61, 29, 18, 60, 28, 17, 59, 27, 16, 58,
+                                    26, 15, 57, 25, 14, 56, 24, 13, 55, 23, 12, 54, 22, 11, 53, 21);
+    __m512i b0g0b2 = _mm512_permutex2var_epi16(b0g0, mask0, r0b1);
+    __m512i r1b1r0 = _mm512_permutex2var_epi16(b0g0, mask1, g1r1);
+    __m512i g2r2g1 = _mm512_permutex2var_epi16(r0b1, mask2, g1r1);
+
+    __m512i bgr0 = _mm512_mask_blend_epi16(0x24924924, b0g0b2, r1b1r0);
+    __m512i bgr1 = _mm512_mask_blend_epi16(0x24924924, r1b1r0, g2r2g1);
+    __m512i bgr2 = _mm512_mask_blend_epi16(0x24924924, g2r2g1, b0g0b2);
+#endif
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgr1);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 128), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgr1);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 128), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgr1);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 128), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b, const v_uint16x32& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu16(42, 10, 31, 41,  9, 30, 40,  8, 29, 39,  7, 28, 38,  6, 27, 37,
+                                     5, 26, 36,  4, 25, 35,  3, 24, 34,  2, 23, 33,  1, 22, 32,  0);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu16(21, 52, 41, 20, 51, 40, 19, 50, 39, 18, 49, 38, 17, 48, 37, 16,
+                                    47, 36, 15, 46, 35, 14, 45, 34, 13, 44, 33, 12, 43, 32, 11, 42);
+    __m512i mask2 = _v512_set_epu16(63, 31, 20, 62, 30, 19, 61, 29, 18, 60, 28, 17, 59, 27, 16, 58,
+                                    26, 15, 57, 25, 14, 56, 24, 13, 55, 23, 12, 54, 22, 11, 53, 21);
+    __m512i b0g0b2 = _mm512_permutex2var_epi16(a.val, mask0, b.val);
+    __m512i r1b1r0 = _mm512_permutex2var_epi16(a.val, mask1, c.val);
+    __m512i g2r2g1 = _mm512_permutex2var_epi16(b.val, mask2, c.val);
+
+    __m512i bgr0 = _mm512_mask_blend_epi16(0x24924924, b0g0b2, r1b1r0);
+    __m512i bgr1 = _mm512_mask_blend_epi16(0x24924924, r1b1r0, g2r2g1);
+    __m512i bgr2 = _mm512_mask_blend_epi16(0x24924924, g2r2g1, b0g0b2);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgr1);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgr1);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgr1);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b, const v_uint32x16& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu32(26, 31, 15, 25, 30, 14, 24, 29, 13, 23, 28, 12, 22, 27, 11, 21);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu32(31, 10, 25, 30,  9, 24, 29,  8, 23, 28,  7, 22, 27,  6, 21, 26);
+    __m512i g1b2g2 = _mm512_permutex2var_epi32(a.val, mask0, b.val);
+    __m512i r2r1b1 = _mm512_permutex2var_epi32(a.val, mask1, c.val);
+
+    __m512i bgr0 = _mm512_mask_expand_epi32(_mm512_mask_expand_epi32(_mm512_maskz_expand_epi32(0x9249, a.val), 0x2492, b.val), 0x4924, c.val);
+    __m512i bgr1 = _mm512_mask_blend_epi32(0x9249, r2r1b1, g1b2g2);
+    __m512i bgr2 = _mm512_mask_blend_epi32(0x9249, g1b2g2, r2r1b1);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgr1);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgr1);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgr1);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uint64* ptr, const v_uint64x8& a, const v_uint64x8& b, const v_uint64x8& c,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    __m512i mask0 = _v512_set_epu64( 5, 12,  7,  4, 11,  6,  3, 10);
+    __m512i mask1 = _v512_set_epu64(15,  7,  4, 14,  6,  3, 13,  5);
+    __m512i r1b1b2 = _mm512_permutex2var_epi64(a.val, mask0, c.val);
+    __m512i g2r2g1 = _mm512_permutex2var_epi64(b.val, mask1, c.val);
+
+    __m512i bgr0 = _mm512_mask_expand_epi64(_mm512_mask_expand_epi64(_mm512_maskz_expand_epi64(0x49, a.val), 0x92, b.val), 0x24, c.val);
+    __m512i bgr1 = _mm512_mask_blend_epi64(0xdb, g2r2g1, r1b1b2);
+    __m512i bgr2 = _mm512_mask_blend_epi64(0xdb, r1b1b2, g2r2g1);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 8), bgr1);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgr2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 8), bgr1);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgr2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgr0);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 8), bgr1);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgr2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x64& a, const v_uint8x64& b,
+                                const v_uint8x64& c, const v_uint8x64& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint8x64 br01, br23, ga01, ga23;
+    v_zip(a, c, br01, br23);
+    v_zip(b, d, ga01, ga23);
+    v_uint8x64 bgra0, bgra1, bgra2, bgra3;
+    v_zip(br01, ga01, bgra0, bgra1);
+    v_zip(br23, ga23, bgra2, bgra3);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgra1.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 128), bgra2.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 192), bgra3.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgra1.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 128), bgra2.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 192), bgra3.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgra1.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 128), bgra2.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 192), bgra3.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x32& a, const v_uint16x32& b,
+                                const v_uint16x32& c, const v_uint16x32& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint16x32 br01, br23, ga01, ga23;
+    v_zip(a, c, br01, br23);
+    v_zip(b, d, ga01, ga23);
+    v_uint16x32 bgra0, bgra1, bgra2, bgra3;
+    v_zip(br01, ga01, bgra0, bgra1);
+    v_zip(br23, ga23, bgra2, bgra3);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgra1.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgra2.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 96), bgra3.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgra1.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgra2.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 96), bgra3.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgra1.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 64), bgra2.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 96), bgra3.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x16& a, const v_uint32x16& b,
+                                const v_uint32x16& c, const v_uint32x16& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint32x16 br01, br23, ga01, ga23;
+    v_zip(a, c, br01, br23);
+    v_zip(b, d, ga01, ga23);
+    v_uint32x16 bgra0, bgra1, bgra2, bgra3;
+    v_zip(br01, ga01, bgra0, bgra1);
+    v_zip(br23, ga23, bgra2, bgra3);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgra1.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgra2.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 48), bgra3.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgra1.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgra2.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 48), bgra3.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgra1.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 32), bgra2.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 48), bgra3.val);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uint64* ptr, const v_uint64x8& a, const v_uint64x8& b,
+                                const v_uint64x8& c, const v_uint64x8& d,
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED )
+{
+    v_uint64x8 br01, br23, ga01, ga23;
+    v_zip(a, c, br01, br23);
+    v_zip(b, d, ga01, ga23);
+    v_uint64x8 bgra0, bgra1, bgra2, bgra3;
+    v_zip(br01, ga01, bgra0, bgra1);
+    v_zip(br23, ga23, bgra2, bgra3);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 8), bgra1.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgra2.val);
+        _mm512_stream_si512((__m512i*)(ptr + 24), bgra3.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm512_store_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 8), bgra1.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgra2.val);
+        _mm512_store_si512((__m512i*)(ptr + 24), bgra3.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)ptr, bgra0.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 8), bgra1.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 16), bgra2.val);
+        _mm512_storeu_si512((__m512i*)(ptr + 24), bgra3.val);
+    }
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(_Tpvec0, _Tp0, suffix0, _Tpvec1, _Tp1, suffix1) \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+} \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0, _Tpvec0& c0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1, c1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1, c1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+    c0 = v_reinterpret_as_##suffix0(c1); \
+} \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0, _Tpvec0& c0, _Tpvec0& d0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1, c1, d1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1, c1, d1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+    c0 = v_reinterpret_as_##suffix0(c1); \
+    d0 = v_reinterpret_as_##suffix0(d1); \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, mode);      \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, const _Tpvec0& c0, \
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    _Tpvec1 c1 = v_reinterpret_as_##suffix1(c0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, c1, mode);  \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                const _Tpvec0& c0, const _Tpvec0& d0, \
+                                hal::StoreMode mode=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    _Tpvec1 c1 = v_reinterpret_as_##suffix1(c0); \
+    _Tpvec1 d1 = v_reinterpret_as_##suffix1(d0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, c1, d1, mode); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int8x64, schar, s8, v_uint8x64, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int16x32, short, s16, v_uint16x32, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int32x16, int, s32, v_uint32x16, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_float32x16, float, f32, v_uint32x16, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int64x8, int64, s64, v_uint64x8, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_AVX512_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_float64x8, double, f64, v_uint64x8, uint64, u64)
+
+////////// Mask and checks /////////
+
+/** Mask **/
+inline int64 v_signmask(const v_int8x64& a) { return (int64)_mm512_movepi8_mask(a.val); }
+inline int v_signmask(const v_int16x32& a) { return (int)_mm512_cmp_epi16_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_LT); }
+inline int v_signmask(const v_int32x16& a) { return (int)_mm512_cmp_epi32_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_LT); }
+inline int v_signmask(const v_int64x8& a) { return (int)_mm512_cmp_epi64_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_LT); }
+
+inline int64 v_signmask(const v_uint8x64& a) { return v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+inline int v_signmask(const v_uint16x32& a) { return v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+inline int v_signmask(const v_uint32x16& a) { return v_signmask(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline int v_signmask(const v_uint64x8& a) { return v_signmask(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+inline int v_signmask(const v_float32x16& a) { return v_signmask(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline int v_signmask(const v_float64x8& a) { return v_signmask(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+
+/** Checks **/
+inline bool v_check_all(const v_int8x64& a) { return !(bool)_mm512_cmp_epi8_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_NLT); }
+inline bool v_check_any(const v_int8x64& a) { return (bool)_mm512_movepi8_mask(a.val); }
+inline bool v_check_all(const v_int16x32& a) { return !(bool)_mm512_cmp_epi16_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_NLT); }
+inline bool v_check_any(const v_int16x32& a) { return (bool)_mm512_cmp_epi16_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_LT); }
+inline bool v_check_all(const v_int32x16& a) { return !(bool)_mm512_cmp_epi32_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_NLT); }
+inline bool v_check_any(const v_int32x16& a) { return (bool)_mm512_cmp_epi32_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_LT); }
+inline bool v_check_all(const v_int64x8& a) { return !(bool)_mm512_cmp_epi64_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_NLT); }
+inline bool v_check_any(const v_int64x8& a) { return (bool)_mm512_cmp_epi64_mask(a.val, _mm512_setzero_si512(), _MM_CMPINT_LT); }
+
+inline bool v_check_all(const v_float32x16& a) { return v_check_all(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_float32x16& a) { return v_check_any(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_float64x8& a) { return v_check_all(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_float64x8& a) { return v_check_any(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_uint8x64& a) { return v_check_all(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_uint16x32& a) { return v_check_all(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_uint32x16& a) { return v_check_all(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_uint64x8& a) { return v_check_all(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_uint8x64& a) { return v_check_any(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_uint16x32& a) { return v_check_any(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_uint32x16& a) { return v_check_any(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_uint64x8& a) { return v_check_any(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+
+inline int v_scan_forward(const v_int8x64& a)
+{
+    int64 mask = _mm512_movepi8_mask(a.val);
+    int mask32 = (int)mask;
+    return mask != 0 ? mask32 != 0 ? trailingZeros32(mask32) : 32 + trailingZeros32((int)(mask >> 32)) : 0;
+}
+inline int v_scan_forward(const v_uint8x64& a) { return v_scan_forward(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int16x32& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint16x32& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))); }
+inline int v_scan_forward(const v_int32x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint32x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_float32x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_int64x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint64x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_float64x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a))) / 4; }
+
+inline void v512_cleanup() { _mm256_zeroall(); }
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+} // cv::
+
+#endif // OPENCV_HAL_INTRIN_AVX_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_cpp.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_cpp.hpp
new file mode 100644
index 0000000..884de80
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_cpp.hpp
@@ -0,0 +1,2383 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HAL_INTRIN_CPP_HPP
+#define OPENCV_HAL_INTRIN_CPP_HPP
+
+#include <limits>
+#include <cstring>
+#include <algorithm>
+#include "opencv2/core/saturate.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+#ifndef CV_DOXYGEN
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+#endif
+
+/** @addtogroup core_hal_intrin
+
+"Universal intrinsics" is a types and functions set intended to simplify vectorization of code on
+different platforms. Currently there are two supported SIMD extensions: __SSE/SSE2__ on x86
+architectures and __NEON__ on ARM architectures, both allow working with 128 bit registers
+containing packed values of different types. In case when there is no SIMD extension available
+during compilation, fallback C++ implementation of intrinsics will be chosen and code will work as
+expected although it could be slower.
+
+### Types
+
+There are several types representing 128-bit register as a vector of packed values, each type is
+implemented as a structure based on a one SIMD register.
+
+- cv::v_uint8x16 and cv::v_int8x16: sixteen 8-bit integer values (unsigned/signed) - char
+- cv::v_uint16x8 and cv::v_int16x8: eight 16-bit integer values (unsigned/signed) - short
+- cv::v_uint32x4 and cv::v_int32x4: four 32-bit integer values (unsgined/signed) - int
+- cv::v_uint64x2 and cv::v_int64x2: two 64-bit integer values (unsigned/signed) - int64
+- cv::v_float32x4: four 32-bit floating point values (signed) - float
+- cv::v_float64x2: two 64-bit floating point valies (signed) - double
+
+@note
+cv::v_float64x2 is not implemented in NEON variant, if you want to use this type, don't forget to
+check the CV_SIMD128_64F preprocessor definition:
+@code
+#if CV_SIMD128_64F
+//...
+#endif
+@endcode
+
+### Load and store operations
+
+These operations allow to set contents of the register explicitly or by loading it from some memory
+block and to save contents of the register to memory block.
+
+- Constructors:
+@ref v_reg::v_reg(const _Tp *ptr) "from memory",
+@ref v_reg::v_reg(_Tp s0, _Tp s1) "from two values", ...
+- Other create methods:
+@ref v_setall_s8, @ref v_setall_u8, ...,
+@ref v_setzero_u8, @ref v_setzero_s8, ...
+- Memory operations:
+@ref v_load, @ref v_load_aligned, @ref v_load_low, @ref v_load_halves,
+@ref v_store, @ref v_store_aligned,
+@ref v_store_high, @ref v_store_low
+
+### Value reordering
+
+These operations allow to reorder or recombine elements in one or multiple vectors.
+
+- Interleave, deinterleave (2, 3 and 4 channels): @ref v_load_deinterleave, @ref v_store_interleave
+- Expand: @ref v_load_expand, @ref v_load_expand_q, @ref v_expand, @ref v_expand_low, @ref v_expand_high
+- Pack: @ref v_pack, @ref v_pack_u, @ref v_pack_b, @ref v_rshr_pack, @ref v_rshr_pack_u,
+@ref v_pack_store, @ref v_pack_u_store, @ref v_rshr_pack_store, @ref v_rshr_pack_u_store
+- Recombine: @ref v_zip, @ref v_recombine, @ref v_combine_low, @ref v_combine_high
+- Extract: @ref v_extract
+
+
+### Arithmetic, bitwise and comparison operations
+
+Element-wise binary and unary operations.
+
+- Arithmetics:
+@ref operator +(const v_reg &a, const v_reg &b) "+",
+@ref operator -(const v_reg &a, const v_reg &b) "-",
+@ref operator *(const v_reg &a, const v_reg &b) "*",
+@ref operator /(const v_reg &a, const v_reg &b) "/",
+@ref v_mul_expand
+
+- Non-saturating arithmetics: @ref v_add_wrap, @ref v_sub_wrap
+
+- Bitwise shifts:
+@ref operator <<(const v_reg &a, int s) "<<",
+@ref operator >>(const v_reg &a, int s) ">>",
+@ref v_shl, @ref v_shr
+
+- Bitwise logic:
+@ref operator&(const v_reg &a, const v_reg &b) "&",
+@ref operator |(const v_reg &a, const v_reg &b) "|",
+@ref operator ^(const v_reg &a, const v_reg &b) "^",
+@ref operator ~(const v_reg &a) "~"
+
+- Comparison:
+@ref operator >(const v_reg &a, const v_reg &b) ">",
+@ref operator >=(const v_reg &a, const v_reg &b) ">=",
+@ref operator <(const v_reg &a, const v_reg &b) "<",
+@ref operator <=(const v_reg &a, const v_reg &b) "<=",
+@ref operator==(const v_reg &a, const v_reg &b) "==",
+@ref operator !=(const v_reg &a, const v_reg &b) "!="
+
+- min/max: @ref v_min, @ref v_max
+
+### Reduce and mask
+
+Most of these operations return only one value.
+
+- Reduce: @ref v_reduce_min, @ref v_reduce_max, @ref v_reduce_sum, @ref v_popcount
+- Mask: @ref v_signmask, @ref v_check_all, @ref v_check_any, @ref v_select
+
+### Other math
+
+- Some frequent operations: @ref v_sqrt, @ref v_invsqrt, @ref v_magnitude, @ref v_sqr_magnitude
+- Absolute values: @ref v_abs, @ref v_absdiff, @ref v_absdiffs
+
+### Conversions
+
+Different type conversions and casts:
+
+- Rounding: @ref v_round, @ref v_floor, @ref v_ceil, @ref v_trunc,
+- To float: @ref v_cvt_f32, @ref v_cvt_f64
+- Reinterpret: @ref v_reinterpret_as_u8, @ref v_reinterpret_as_s8, ...
+
+### Matrix operations
+
+In these operations vectors represent matrix rows/columns: @ref v_dotprod, @ref v_matmul, @ref v_transpose4x4
+
+### Usability
+
+Most operations are implemented only for some subset of the available types, following matrices
+shows the applicability of different operations to the types.
+
+Regular integers:
+
+| Operations\\Types | uint 8x16 | int 8x16 | uint 16x8 | int 16x8 | uint 32x4 | int 32x4 |
+|-------------------|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|load, store        | x | x | x | x | x | x |
+|interleave         | x | x | x | x | x | x |
+|expand             | x | x | x | x | x | x |
+|expand_low         | x | x | x | x | x | x |
+|expand_high        | x | x | x | x | x | x |
+|expand_q           | x | x |   |   |   |   |
+|add, sub           | x | x | x | x | x | x |
+|add_wrap, sub_wrap | x | x | x | x |   |   |
+|mul_wrap           | x | x | x | x |   |   |
+|mul                | x | x | x | x | x | x |
+|mul_expand         | x | x | x | x | x |   |
+|compare            | x | x | x | x | x | x |
+|shift              |   |   | x | x | x | x |
+|dotprod            |   |   |   | x |   |   |
+|logical            | x | x | x | x | x | x |
+|min, max           | x | x | x | x | x | x |
+|absdiff            | x | x | x | x | x | x |
+|absdiffs           |   | x |   | x |   |   |
+|reduce             |   |   |   |   | x | x |
+|mask               | x | x | x | x | x | x |
+|pack               | x | x | x | x | x | x |
+|pack_u             | x |   | x |   |   |   |
+|pack_b             | x |   |   |   |   |   |
+|unpack             | x | x | x | x | x | x |
+|extract            | x | x | x | x | x | x |
+|rotate (lanes)     | x | x | x | x | x | x |
+|cvt_flt32          |   |   |   |   |   | x |
+|cvt_flt64          |   |   |   |   |   | x |
+|transpose4x4       |   |   |   |   | x | x |
+
+Big integers:
+
+| Operations\\Types | uint 64x2 | int 64x2 |
+|-------------------|:-:|:-:|
+|load, store        | x | x |
+|add, sub           | x | x |
+|shift              | x | x |
+|logical            | x | x |
+|extract            | x | x |
+|rotate (lanes)     | x | x |
+
+Floating point:
+
+| Operations\\Types | float 32x4 | float 64x2 |
+|-------------------|:-:|:-:|
+|load, store        | x | x |
+|interleave         | x |   |
+|add, sub           | x | x |
+|mul                | x | x |
+|div                | x | x |
+|compare            | x | x |
+|min, max           | x | x |
+|absdiff            | x | x |
+|reduce             | x |   |
+|mask               | x | x |
+|unpack             | x | x |
+|cvt_flt32          |   | x |
+|cvt_flt64          | x |   |
+|sqrt, abs          | x | x |
+|float math         | x | x |
+|transpose4x4       | x |   |
+|extract            | x | x |
+|rotate (lanes)     | x | x |
+
+ @{ */
+
+template<typename _Tp, int n> struct v_reg
+{
+//! @cond IGNORED
+    typedef _Tp lane_type;
+    enum { nlanes = n };
+// !@endcond
+
+    /** @brief Constructor
+
+    Initializes register with data from memory
+    @param ptr pointer to memory block with data for register */
+    explicit v_reg(const _Tp* ptr) { for( int i = 0; i < n; i++ ) s[i] = ptr[i]; }
+
+    /** @brief Constructor
+
+    Initializes register with two 64-bit values */
+    v_reg(_Tp s0, _Tp s1) { s[0] = s0; s[1] = s1; }
+
+    /** @brief Constructor
+
+    Initializes register with four 32-bit values */
+    v_reg(_Tp s0, _Tp s1, _Tp s2, _Tp s3) { s[0] = s0; s[1] = s1; s[2] = s2; s[3] = s3; }
+
+    /** @brief Constructor
+
+    Initializes register with eight 16-bit values */
+    v_reg(_Tp s0, _Tp s1, _Tp s2, _Tp s3,
+           _Tp s4, _Tp s5, _Tp s6, _Tp s7)
+    {
+        s[0] = s0; s[1] = s1; s[2] = s2; s[3] = s3;
+        s[4] = s4; s[5] = s5; s[6] = s6; s[7] = s7;
+    }
+
+    /** @brief Constructor
+
+    Initializes register with sixteen 8-bit values */
+    v_reg(_Tp s0, _Tp s1, _Tp s2, _Tp s3,
+           _Tp s4, _Tp s5, _Tp s6, _Tp s7,
+           _Tp s8, _Tp s9, _Tp s10, _Tp s11,
+           _Tp s12, _Tp s13, _Tp s14, _Tp s15)
+    {
+        s[0] = s0; s[1] = s1; s[2] = s2; s[3] = s3;
+        s[4] = s4; s[5] = s5; s[6] = s6; s[7] = s7;
+        s[8] = s8; s[9] = s9; s[10] = s10; s[11] = s11;
+        s[12] = s12; s[13] = s13; s[14] = s14; s[15] = s15;
+    }
+
+    /** @brief Default constructor
+
+    Does not initialize anything*/
+    v_reg() {}
+
+    /** @brief Copy constructor */
+    v_reg(const v_reg<_Tp, n> & r)
+    {
+        for( int i = 0; i < n; i++ )
+            s[i] = r.s[i];
+    }
+    /** @brief Access first value
+
+    Returns value of the first lane according to register type, for example:
+    @code{.cpp}
+    v_int32x4 r(1, 2, 3, 4);
+    int v = r.get0(); // returns 1
+    v_uint64x2 r(1, 2);
+    uint64_t v = r.get0(); // returns 1
+    @endcode
+    */
+    _Tp get0() const { return s[0]; }
+
+//! @cond IGNORED
+    _Tp get(const int i) const { return s[i]; }
+    v_reg<_Tp, n> high() const
+    {
+        v_reg<_Tp, n> c;
+        int i;
+        for( i = 0; i < n/2; i++ )
+        {
+            c.s[i] = s[i+(n/2)];
+            c.s[i+(n/2)] = 0;
+        }
+        return c;
+    }
+
+    static v_reg<_Tp, n> zero()
+    {
+        v_reg<_Tp, n> c;
+        for( int i = 0; i < n; i++ )
+            c.s[i] = (_Tp)0;
+        return c;
+    }
+
+    static v_reg<_Tp, n> all(_Tp s)
+    {
+        v_reg<_Tp, n> c;
+        for( int i = 0; i < n; i++ )
+            c.s[i] = s;
+        return c;
+    }
+
+    template<typename _Tp2, int n2> v_reg<_Tp2, n2> reinterpret_as() const
+    {
+        size_t bytes = std::min(sizeof(_Tp2)*n2, sizeof(_Tp)*n);
+        v_reg<_Tp2, n2> c;
+        std::memcpy(&c.s[0], &s[0], bytes);
+        return c;
+    }
+
+    _Tp s[n];
+//! @endcond
+};
+
+/** @brief Sixteen 8-bit unsigned integer values */
+typedef v_reg<uchar, 16> v_uint8x16;
+/** @brief Sixteen 8-bit signed integer values */
+typedef v_reg<schar, 16> v_int8x16;
+/** @brief Eight 16-bit unsigned integer values */
+typedef v_reg<ushort, 8> v_uint16x8;
+/** @brief Eight 16-bit signed integer values */
+typedef v_reg<short, 8> v_int16x8;
+/** @brief Four 32-bit unsigned integer values */
+typedef v_reg<unsigned, 4> v_uint32x4;
+/** @brief Four 32-bit signed integer values */
+typedef v_reg<int, 4> v_int32x4;
+/** @brief Four 32-bit floating point values (single precision) */
+typedef v_reg<float, 4> v_float32x4;
+/** @brief Two 64-bit floating point values (double precision) */
+typedef v_reg<double, 2> v_float64x2;
+/** @brief Two 64-bit unsigned integer values */
+typedef v_reg<uint64, 2> v_uint64x2;
+/** @brief Two 64-bit signed integer values */
+typedef v_reg<int64, 2> v_int64x2;
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_BIN_OP(bin_op) \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> \
+    operator bin_op (const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    v_reg<_Tp, n> c; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = saturate_cast<_Tp>(a.s[i] bin_op b.s[i]); \
+    return c; \
+} \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n>& \
+    operator bin_op##= (v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        a.s[i] = saturate_cast<_Tp>(a.s[i] bin_op b.s[i]); \
+    return a; \
+}
+
+/** @brief Add values
+
+For all types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_BIN_OP(+)
+
+/** @brief Subtract values
+
+For all types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_BIN_OP(-)
+
+/** @brief Multiply values
+
+For 16- and 32-bit integer types and floating types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_BIN_OP(*)
+
+/** @brief Divide values
+
+For floating types only. */
+OPENCV_HAL_IMPL_BIN_OP(/)
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_BIT_OP(bit_op) \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> operator bit_op \
+    (const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    v_reg<_Tp, n> c; \
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::int_type itype; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_from_int((itype)(V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]) bit_op \
+                                                        V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(b.s[i]))); \
+    return c; \
+} \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n>& operator \
+    bit_op##= (v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::int_type itype; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        a.s[i] = V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_from_int((itype)(V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]) bit_op \
+                                                        V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(b.s[i]))); \
+    return a; \
+}
+
+/** @brief Bitwise AND
+
+Only for integer types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_BIT_OP(&)
+
+/** @brief Bitwise OR
+
+Only for integer types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_BIT_OP(|)
+
+/** @brief Bitwise XOR
+
+Only for integer types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_BIT_OP(^)
+
+/** @brief Bitwise NOT
+
+Only for integer types.*/
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> operator ~ (const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_from_int(~V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]));
+    }
+    return c;
+}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(func, cfunc, _Tp2) \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp2, n> func(const v_reg<_Tp, n>& a) \
+{ \
+    v_reg<_Tp2, n> c; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = cfunc(a.s[i]); \
+    return c; \
+}
+
+/** @brief Square root of elements
+
+Only for floating point types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_sqrt, std::sqrt, _Tp)
+
+//! @cond IGNORED
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_sin, std::sin, _Tp)
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_cos, std::cos, _Tp)
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_exp, std::exp, _Tp)
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_log, std::log, _Tp)
+//! @endcond
+
+/** @brief Absolute value of elements
+
+Only for floating point types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_abs, (typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type)std::abs,
+                          typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type)
+
+/** @brief Round elements
+
+Only for floating point types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_round, cvRound, int)
+
+/** @brief Floor elements
+
+Only for floating point types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_floor, cvFloor, int)
+
+/** @brief Ceil elements
+
+Only for floating point types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_ceil, cvCeil, int)
+
+/** @brief Truncate elements
+
+Only for floating point types.*/
+OPENCV_HAL_IMPL_MATH_FUNC(v_trunc, int, int)
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_MINMAX_FUNC(func, cfunc) \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> func(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    v_reg<_Tp, n> c; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = cfunc(a.s[i], b.s[i]); \
+    return c; \
+}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_REDUCE_MINMAX_FUNC(func, cfunc) \
+template<typename _Tp, int n> inline _Tp func(const v_reg<_Tp, n>& a) \
+{ \
+    _Tp c = a.s[0]; \
+    for( int i = 1; i < n; i++ ) \
+        c = cfunc(c, a.s[i]); \
+    return c; \
+}
+
+/** @brief Choose min values for each pair
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 ...}
+{B1 B2 ...}
+--------------
+{min(A1,B1) min(A2,B2) ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit integer. */
+OPENCV_HAL_IMPL_MINMAX_FUNC(v_min, std::min)
+
+/** @brief Choose max values for each pair
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 ...}
+{B1 B2 ...}
+--------------
+{max(A1,B1) max(A2,B2) ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit integer. */
+OPENCV_HAL_IMPL_MINMAX_FUNC(v_max, std::max)
+
+/** @brief Find one min value
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 A3 ...} => min(A1,A2,A3,...)
+@endcode
+For 32-bit integer and 32-bit floating point types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_REDUCE_MINMAX_FUNC(v_reduce_min, std::min)
+
+/** @brief Find one max value
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 A3 ...} => max(A1,A2,A3,...)
+@endcode
+For 32-bit integer and 32-bit floating point types. */
+OPENCV_HAL_IMPL_REDUCE_MINMAX_FUNC(v_reduce_max, std::max)
+
+static const unsigned char popCountTable[] =
+{
+    0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,
+    1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
+    1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
+    2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+    1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
+    2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+    2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+    3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+    1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
+    2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+    2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+    3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+    2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+    3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+    3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+    4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8,
+};
+/** @brief Count the 1 bits in the vector lanes and return result as corresponding unsigned type
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 A3 ...} => {popcount(A1), popcount(A2), popcount(A3), ...}
+@endcode
+For all integer types. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type, n> v_popcount(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type, n> b = v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type, n>::zero();
+    for (int i = 0; i < (int)(n*sizeof(_Tp)); i++)
+        b.s[i/sizeof(_Tp)] += popCountTable[v_reinterpret_as_u8(a).s[i]];
+    return b;
+}
+
+
+//! @cond IGNORED
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_minmax( const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b,
+                      v_reg<_Tp, n>& minval, v_reg<_Tp, n>& maxval )
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        minval.s[i] = std::min(a.s[i], b.s[i]);
+        maxval.s[i] = std::max(a.s[i], b.s[i]);
+    }
+}
+//! @endcond
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(cmp_op) \
+template<typename _Tp, int n> \
+inline v_reg<_Tp, n> operator cmp_op(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::int_type itype; \
+    v_reg<_Tp, n> c; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_from_int((itype)-(int)(a.s[i] cmp_op b.s[i])); \
+    return c; \
+}
+
+/** @brief Less-than comparison
+
+For all types except 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(<)
+
+/** @brief Greater-than comparison
+
+For all types except 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(>)
+
+/** @brief Less-than or equal comparison
+
+For all types except 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(<=)
+
+/** @brief Greater-than or equal comparison
+
+For all types except 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(>=)
+
+/** @brief Equal comparison
+
+For all types except 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(==)
+
+/** @brief Not equal comparison
+
+For all types except 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_CMP_OP(!=)
+
+template<int n>
+inline v_reg<float, n> v_not_nan(const v_reg<float, n>& a)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<float>::int_type itype;
+    v_reg<float, n> c;
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+        c.s[i] = V_TypeTraits<float>::reinterpret_from_int((itype)-(int)(a.s[i] == a.s[i]));
+    return c;
+}
+template<int n>
+inline v_reg<double, n> v_not_nan(const v_reg<double, n>& a)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<double>::int_type itype;
+    v_reg<double, n> c;
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+        c.s[i] = V_TypeTraits<double>::reinterpret_from_int((itype)-(int)(a.s[i] == a.s[i]));
+    return c;
+}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_ARITHM_OP(func, bin_op, cast_op, _Tp2) \
+template<typename _Tp, int n> \
+inline v_reg<_Tp2, n> func(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    typedef _Tp2 rtype; \
+    v_reg<rtype, n> c; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = cast_op(a.s[i] bin_op b.s[i]); \
+    return c; \
+}
+
+/** @brief Add values without saturation
+
+For 8- and 16-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_ARITHM_OP(v_add_wrap, +, (_Tp), _Tp)
+
+/** @brief Subtract values without saturation
+
+For 8- and 16-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_ARITHM_OP(v_sub_wrap, -, (_Tp), _Tp)
+
+/** @brief Multiply values without saturation
+
+For 8- and 16-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_ARITHM_OP(v_mul_wrap, *, (_Tp), _Tp)
+
+//! @cond IGNORED
+template<typename T> inline T _absdiff(T a, T b)
+{
+    return a > b ? a - b : b - a;
+}
+//! @endcond
+
+/** @brief Absolute difference
+
+Returns \f$ |a - b| \f$ converted to corresponding unsigned type.
+Example:
+@code{.cpp}
+v_int32x4 a, b; // {1, 2, 3, 4} and {4, 3, 2, 1}
+v_uint32x4 c = v_absdiff(a, b); // result is {3, 1, 1, 3}
+@endcode
+For 8-, 16-, 32-bit integer source types. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type, n> v_absdiff(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n> & b)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type rtype;
+    v_reg<rtype, n> c;
+    const rtype mask = (rtype)(std::numeric_limits<_Tp>::is_signed ? (1 << (sizeof(rtype)*8 - 1)) : 0);
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        rtype ua = a.s[i] ^ mask;
+        rtype ub = b.s[i] ^ mask;
+        c.s[i] = _absdiff(ua, ub);
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @overload
+
+For 32-bit floating point values */
+inline v_float32x4 v_absdiff(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    v_float32x4 c;
+    for( int i = 0; i < c.nlanes; i++ )
+        c.s[i] = _absdiff(a.s[i], b.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @overload
+
+For 64-bit floating point values */
+inline v_float64x2 v_absdiff(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    v_float64x2 c;
+    for( int i = 0; i < c.nlanes; i++ )
+        c.s[i] = _absdiff(a.s[i], b.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @brief Saturating absolute difference
+
+Returns \f$ saturate(|a - b|) \f$ .
+For 8-, 16-bit signed integer source types. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_absdiffs(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++)
+        c.s[i] = saturate_cast<_Tp>(std::abs(a.s[i] - b.s[i]));
+    return c;
+}
+
+/** @brief Inversed square root
+
+Returns \f$ 1/sqrt(a) \f$
+For floating point types only. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_invsqrt(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = 1.f/std::sqrt(a.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @brief Magnitude
+
+Returns \f$ sqrt(a^2 + b^2) \f$
+For floating point types only. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_magnitude(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = std::sqrt(a.s[i]*a.s[i] + b.s[i]*b.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @brief Square of the magnitude
+
+Returns \f$ a^2 + b^2 \f$
+For floating point types only. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_sqr_magnitude(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = a.s[i]*a.s[i] + b.s[i]*b.s[i];
+    return c;
+}
+
+/** @brief Multiply and add
+
+ Returns \f$ a*b + c \f$
+ For floating point types and signed 32bit int only. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_fma(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b,
+                           const v_reg<_Tp, n>& c)
+{
+    v_reg<_Tp, n> d;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        d.s[i] = a.s[i]*b.s[i] + c.s[i];
+    return d;
+}
+
+/** @brief A synonym for v_fma */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_muladd(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b,
+                              const v_reg<_Tp, n>& c)
+{
+    return v_fma(a, b, c);
+}
+
+/** @brief Dot product of elements
+
+Multiply values in two registers and sum adjacent result pairs.
+Scheme:
+@code
+  {A1 A2 ...} // 16-bit
+x {B1 B2 ...} // 16-bit
+-------------
+{A1B1+A2B2 ...} // 32-bit
+@endcode
+Implemented only for 16-bit signed source type (v_int16x8).
+*/
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>
+    v_dotprod(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type w_type;
+    v_reg<w_type, n/2> c;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+        c.s[i] = (w_type)a.s[i*2]*b.s[i*2] + (w_type)a.s[i*2+1]*b.s[i*2+1];
+    return c;
+}
+
+/** @brief Dot product of elements
+
+Same as cv::v_dotprod, but add a third element to the sum of adjacent pairs.
+Scheme:
+@code
+  {A1 A2 ...} // 16-bit
+x {B1 B2 ...} // 16-bit
+-------------
+  {A1B1+A2B2+C1 ...} // 32-bit
+
+@endcode
+Implemented only for 16-bit signed source type (v_int16x8).
+*/
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>
+    v_dotprod(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b, const v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n / 2>& c)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type w_type;
+    v_reg<w_type, n/2> s;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+        s.s[i] = (w_type)a.s[i*2]*b.s[i*2] + (w_type)a.s[i*2+1]*b.s[i*2+1] + c.s[i];
+    return s;
+}
+
+/** @brief Multiply and expand
+
+Multiply values two registers and store results in two registers with wider pack type.
+Scheme:
+@code
+  {A B C D} // 32-bit
+x {E F G H} // 32-bit
+---------------
+{AE BF}         // 64-bit
+        {CG DH} // 64-bit
+@endcode
+Example:
+@code{.cpp}
+v_uint32x4 a, b; // {1,2,3,4} and {2,2,2,2}
+v_uint64x2 c, d; // results
+v_mul_expand(a, b, c, d); // c, d = {2,4}, {6, 8}
+@endcode
+Implemented only for 16- and unsigned 32-bit source types (v_int16x8, v_uint16x8, v_uint32x4).
+*/
+template<typename _Tp, int n> inline void v_mul_expand(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b,
+                                                       v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>& c,
+                                                       v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>& d)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type w_type;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+    {
+        c.s[i] = (w_type)a.s[i]*b.s[i];
+        d.s[i] = (w_type)a.s[i+(n/2)]*b.s[i+(n/2)];
+    }
+}
+
+/** @brief Multiply and extract high part
+
+Multiply values two registers and store high part of the results.
+Implemented only for 16-bit source types (v_int16x8, v_uint16x8). Returns \f$ a*b >> 16 \f$
+*/
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_mul_hi(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type w_type;
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+        c.s[i] = (_Tp)(((w_type)a.s[i] * b.s[i]) >> sizeof(_Tp)*8);
+    return c;
+}
+
+//! @cond IGNORED
+template<typename _Tp, int n> inline void v_hsum(const v_reg<_Tp, n>& a,
+                                                 v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>& c)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type w_type;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+    {
+        c.s[i] = (w_type)a.s[i*2] + a.s[i*2+1];
+    }
+}
+//! @endcond
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SHIFT_OP(shift_op) \
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> operator shift_op(const v_reg<_Tp, n>& a, int imm) \
+{ \
+    v_reg<_Tp, n> c; \
+    for( int i = 0; i < n; i++ ) \
+        c.s[i] = (_Tp)(a.s[i] shift_op imm); \
+    return c; \
+}
+
+/** @brief Bitwise shift left
+
+For 16-, 32- and 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_SHIFT_OP(<< )
+
+/** @brief Bitwise shift right
+
+For 16-, 32- and 64-bit integer values. */
+OPENCV_HAL_IMPL_SHIFT_OP(>> )
+
+/** @brief Element shift left among vector
+
+For all type */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_ROTATE_SHIFT_OP(suffix,opA,opB) \
+template<int imm, typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_rotate_##suffix(const v_reg<_Tp, n>& a) \
+{ \
+    v_reg<_Tp, n> b; \
+    for (int i = 0; i < n; i++) \
+    { \
+        int sIndex = i opA imm; \
+        if (0 <= sIndex && sIndex < n) \
+        { \
+            b.s[i] = a.s[sIndex]; \
+        } \
+        else \
+        { \
+            b.s[i] = 0; \
+        } \
+    } \
+    return b; \
+} \
+template<int imm, typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_rotate_##suffix(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b) \
+{ \
+    v_reg<_Tp, n> c; \
+    for (int i = 0; i < n; i++) \
+    { \
+        int aIndex = i opA imm; \
+        int bIndex = i opA imm opB n; \
+        if (0 <= bIndex && bIndex < n) \
+        { \
+            c.s[i] = b.s[bIndex]; \
+        } \
+        else if (0 <= aIndex && aIndex < n) \
+        { \
+            c.s[i] = a.s[aIndex]; \
+        } \
+        else \
+        { \
+            c.s[i] = 0; \
+        } \
+    } \
+    return c; \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_ROTATE_SHIFT_OP(left,  -, +)
+OPENCV_HAL_IMPL_ROTATE_SHIFT_OP(right, +, -)
+
+/** @brief Sum packed values
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 A3 ...} => sum{A1,A2,A3,...}
+@endcode
+For 32-bit integer and 32-bit floating point types.*/
+template<typename _Tp, int n> inline typename V_TypeTraits<_Tp>::sum_type v_reduce_sum(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    typename V_TypeTraits<_Tp>::sum_type c = a.s[0];
+    for( int i = 1; i < n; i++ )
+        c += a.s[i];
+    return c;
+}
+
+/** @brief Sums all elements of each input vector, returns the vector of sums
+
+ Scheme:
+ @code
+ result[0] = a[0] + a[1] + a[2] + a[3]
+ result[1] = b[0] + b[1] + b[2] + b[3]
+ result[2] = c[0] + c[1] + c[2] + c[3]
+ result[3] = d[0] + d[1] + d[2] + d[3]
+ @endcode
+*/
+inline v_float32x4 v_reduce_sum4(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                                 const v_float32x4& c, const v_float32x4& d)
+{
+    v_float32x4 r;
+    r.s[0] = a.s[0] + a.s[1] + a.s[2] + a.s[3];
+    r.s[1] = b.s[0] + b.s[1] + b.s[2] + b.s[3];
+    r.s[2] = c.s[0] + c.s[1] + c.s[2] + c.s[3];
+    r.s[3] = d.s[0] + d.s[1] + d.s[2] + d.s[3];
+    return r;
+}
+
+/** @brief Sum absolute differences of values
+
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 A3 ...} {B1 B2 B3 ...} => sum{ABS(A1-B1),abs(A2-B2),abs(A3-B3),...}
+@endcode
+For all types except 64-bit types.*/
+template<typename _Tp, int n> inline typename V_TypeTraits< typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type >::sum_type v_reduce_sad(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    typename V_TypeTraits< typename V_TypeTraits<_Tp>::abs_type >::sum_type c = _absdiff(a.s[0], b.s[0]);
+    for (int i = 1; i < n; i++)
+        c += _absdiff(a.s[i], b.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @brief Get negative values mask
+@deprecated v_signmask depends on a lane count heavily and therefore isn't universal enough
+
+Returned value is a bit mask with bits set to 1 on places corresponding to negative packed values indexes.
+Example:
+@code{.cpp}
+v_int32x4 r; // set to {-1, -1, 1, 1}
+int mask = v_signmask(r); // mask = 3 <== 00000000 00000000 00000000 00000011
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n> inline int v_signmask(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    int mask = 0;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        mask |= (V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]) < 0) << i;
+    return mask;
+}
+
+/** @brief Get first negative lane index
+
+Returned value is an index of first negative lane (undefined for input of all positive values)
+Example:
+@code{.cpp}
+v_int32x4 r; // set to {0, 0, -1, -1}
+int idx = v_heading_zeros(r); // idx = 2
+@endcode
+*/
+template <typename _Tp, int n> inline int v_scan_forward(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+        if(V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]) < 0)
+            return i;
+    return 0;
+}
+
+/** @brief Check if all packed values are less than zero
+
+Unsigned values will be casted to signed: `uchar 254 => char -2`.
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n> inline bool v_check_all(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        if( V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]) >= 0 )
+            return false;
+    return true;
+}
+
+/** @brief Check if any of packed values is less than zero
+
+Unsigned values will be casted to signed: `uchar 254 => char -2`.
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n> inline bool v_check_any(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        if( V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]) < 0 )
+            return true;
+    return false;
+}
+
+/** @brief Per-element select (blend operation)
+
+Return value will be built by combining values _a_ and _b_ using the following scheme:
+    result[i] = mask[i] ? a[i] : b[i];
+
+@note: _mask_ element values are restricted to these values:
+- 0: select element from _b_
+- 0xff/0xffff/etc: select element from _a_
+(fully compatible with bitwise-based operator)
+*/
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_select(const v_reg<_Tp, n>& mask,
+                                                           const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    typedef V_TypeTraits<_Tp> Traits;
+    typedef typename Traits::int_type int_type;
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        int_type m = Traits::reinterpret_int(mask.s[i]);
+        CV_DbgAssert(m == 0 || m == (~(int_type)0));  // restrict mask values: 0 or 0xff/0xffff/etc
+        c.s[i] = m ? a.s[i] : b.s[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Expand values to the wider pack type
+
+Copy contents of register to two registers with 2x wider pack type.
+Scheme:
+@code
+ int32x4     int64x2 int64x2
+{A B C D} ==> {A B} , {C D}
+@endcode */
+template<typename _Tp, int n> inline void v_expand(const v_reg<_Tp, n>& a,
+                            v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>& b0,
+                            v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>& b1)
+{
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+    {
+        b0.s[i] = a.s[i];
+        b1.s[i] = a.s[i+(n/2)];
+    }
+}
+
+/** @brief Expand lower values to the wider pack type
+
+Same as cv::v_expand, but return lower half of the vector.
+
+Scheme:
+@code
+ int32x4     int64x2
+{A B C D} ==> {A B}
+@endcode */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>
+v_expand_low(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2> b;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+        b.s[i] = a.s[i];
+    return b;
+}
+
+/** @brief Expand higher values to the wider pack type
+
+Same as cv::v_expand_low, but expand higher half of the vector instead.
+
+Scheme:
+@code
+ int32x4     int64x2
+{A B C D} ==> {C D}
+@endcode */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2>
+v_expand_high(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, n/2> b;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+        b.s[i] = a.s[i+(n/2)];
+    return b;
+}
+
+//! @cond IGNORED
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::int_type, n>
+    v_reinterpret_as_int(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::int_type, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_int(a.s[i]);
+    return c;
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::uint_type, n>
+    v_reinterpret_as_uint(const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::uint_type, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = V_TypeTraits<_Tp>::reinterpret_uint(a.s[i]);
+    return c;
+}
+//! @endcond
+
+/** @brief Interleave two vectors
+
+Scheme:
+@code
+  {A1 A2 A3 A4}
+  {B1 B2 B3 B4}
+---------------
+  {A1 B1 A2 B2} and {A3 B3 A4 B4}
+@endcode
+For all types except 64-bit.
+*/
+template<typename _Tp, int n> inline void v_zip( const v_reg<_Tp, n>& a0, const v_reg<_Tp, n>& a1,
+                                               v_reg<_Tp, n>& b0, v_reg<_Tp, n>& b1 )
+{
+    int i;
+    for( i = 0; i < n/2; i++ )
+    {
+        b0.s[i*2] = a0.s[i];
+        b0.s[i*2+1] = a1.s[i];
+    }
+    for( ; i < n; i++ )
+    {
+        b1.s[i*2-n] = a0.s[i];
+        b1.s[i*2-n+1] = a1.s[i];
+    }
+}
+
+/** @brief Load register contents from memory
+
+@param ptr pointer to memory block with data
+@return register object
+
+@note Returned type will be detected from passed pointer type, for example uchar ==> cv::v_uint8x16, int ==> cv::v_int32x4, etc.
+ */
+template<typename _Tp>
+inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_load(const _Tp* ptr)
+{
+    return v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128>(ptr);
+}
+
+/** @brief Load register contents from memory (aligned)
+
+similar to cv::v_load, but source memory block should be aligned (to 16-byte boundary)
+ */
+template<typename _Tp>
+inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_load_aligned(const _Tp* ptr)
+{
+    return v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128>(ptr);
+}
+
+/** @brief Load 64-bits of data to lower part (high part is undefined).
+
+@param ptr memory block containing data for first half (0..n/2)
+
+@code{.cpp}
+int lo[2] = { 1, 2 };
+v_int32x4 r = v_load_low(lo);
+@endcode
+ */
+template<typename _Tp>
+inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_load_low(const _Tp* ptr)
+{
+    v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> c;
+    for( int i = 0; i < c.nlanes/2; i++ )
+    {
+        c.s[i] = ptr[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Load register contents from two memory blocks
+
+@param loptr memory block containing data for first half (0..n/2)
+@param hiptr memory block containing data for second half (n/2..n)
+
+@code{.cpp}
+int lo[2] = { 1, 2 }, hi[2] = { 3, 4 };
+v_int32x4 r = v_load_halves(lo, hi);
+@endcode
+ */
+template<typename _Tp>
+inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_load_halves(const _Tp* loptr, const _Tp* hiptr)
+{
+    v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> c;
+    for( int i = 0; i < c.nlanes/2; i++ )
+    {
+        c.s[i] = loptr[i];
+        c.s[i+c.nlanes/2] = hiptr[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Load register contents from memory with double expand
+
+Same as cv::v_load, but result pack type will be 2x wider than memory type.
+
+@code{.cpp}
+short buf[4] = {1, 2, 3, 4}; // type is int16
+v_int32x4 r = v_load_expand(buf); // r = {1, 2, 3, 4} - type is int32
+@endcode
+For 8-, 16-, 32-bit integer source types. */
+template<typename _Tp>
+inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128 / 2>
+v_load_expand(const _Tp* ptr)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::w_type w_type;
+    v_reg<w_type, V_TypeTraits<w_type>::nlanes128> c;
+    for( int i = 0; i < c.nlanes; i++ )
+    {
+        c.s[i] = ptr[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Load register contents from memory with quad expand
+
+Same as cv::v_load_expand, but result type is 4 times wider than source.
+@code{.cpp}
+char buf[4] = {1, 2, 3, 4}; // type is int8
+v_int32x4 r = v_load_q(buf); // r = {1, 2, 3, 4} - type is int32
+@endcode
+For 8-bit integer source types. */
+template<typename _Tp>
+inline v_reg<typename V_TypeTraits<_Tp>::q_type, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128 / 4>
+v_load_expand_q(const _Tp* ptr)
+{
+    typedef typename V_TypeTraits<_Tp>::q_type q_type;
+    v_reg<q_type, V_TypeTraits<q_type>::nlanes128> c;
+    for( int i = 0; i < c.nlanes; i++ )
+    {
+        c.s[i] = ptr[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Load and deinterleave (2 channels)
+
+Load data from memory deinterleave and store to 2 registers.
+Scheme:
+@code
+{A1 B1 A2 B2 ...} ==> {A1 A2 ...}, {B1 B2 ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n> inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, v_reg<_Tp, n>& a,
+                                                            v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    int i, i2;
+    for( i = i2 = 0; i < n; i++, i2 += 2 )
+    {
+        a.s[i] = ptr[i2];
+        b.s[i] = ptr[i2+1];
+    }
+}
+
+/** @brief Load and deinterleave (3 channels)
+
+Load data from memory deinterleave and store to 3 registers.
+Scheme:
+@code
+{A1 B1 C1 A2 B2 C2 ...} ==> {A1 A2 ...}, {B1 B2 ...}, {C1 C2 ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n> inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, v_reg<_Tp, n>& a,
+                                                            v_reg<_Tp, n>& b, v_reg<_Tp, n>& c)
+{
+    int i, i3;
+    for( i = i3 = 0; i < n; i++, i3 += 3 )
+    {
+        a.s[i] = ptr[i3];
+        b.s[i] = ptr[i3+1];
+        c.s[i] = ptr[i3+2];
+    }
+}
+
+/** @brief Load and deinterleave (4 channels)
+
+Load data from memory deinterleave and store to 4 registers.
+Scheme:
+@code
+{A1 B1 C1 D1 A2 B2 C2 D2 ...} ==> {A1 A2 ...}, {B1 B2 ...}, {C1 C2 ...}, {D1 D2 ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, v_reg<_Tp, n>& a,
+                                v_reg<_Tp, n>& b, v_reg<_Tp, n>& c,
+                                v_reg<_Tp, n>& d)
+{
+    int i, i4;
+    for( i = i4 = 0; i < n; i++, i4 += 4 )
+    {
+        a.s[i] = ptr[i4];
+        b.s[i] = ptr[i4+1];
+        c.s[i] = ptr[i4+2];
+        d.s[i] = ptr[i4+3];
+    }
+}
+
+/** @brief Interleave and store (2 channels)
+
+Interleave and store data from 2 registers to memory.
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 ...}, {B1 B2 ...} ==> {A1 B1 A2 B2 ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_interleave( _Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a,
+                               const v_reg<_Tp, n>& b,
+                               hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    int i, i2;
+    for( i = i2 = 0; i < n; i++, i2 += 2 )
+    {
+        ptr[i2] = a.s[i];
+        ptr[i2+1] = b.s[i];
+    }
+}
+
+/** @brief Interleave and store (3 channels)
+
+Interleave and store data from 3 registers to memory.
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 ...}, {B1 B2 ...}, {C1 C2 ...} ==> {A1 B1 C1 A2 B2 C2 ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_interleave( _Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a,
+                                const v_reg<_Tp, n>& b, const v_reg<_Tp, n>& c,
+                                hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    int i, i3;
+    for( i = i3 = 0; i < n; i++, i3 += 3 )
+    {
+        ptr[i3] = a.s[i];
+        ptr[i3+1] = b.s[i];
+        ptr[i3+2] = c.s[i];
+    }
+}
+
+/** @brief Interleave and store (4 channels)
+
+Interleave and store data from 4 registers to memory.
+Scheme:
+@code
+{A1 A2 ...}, {B1 B2 ...}, {C1 C2 ...}, {D1 D2 ...} ==> {A1 B1 C1 D1 A2 B2 C2 D2 ...}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n> inline void v_store_interleave( _Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a,
+                                                            const v_reg<_Tp, n>& b, const v_reg<_Tp, n>& c,
+                                                            const v_reg<_Tp, n>& d,
+                                                            hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    int i, i4;
+    for( i = i4 = 0; i < n; i++, i4 += 4 )
+    {
+        ptr[i4] = a.s[i];
+        ptr[i4+1] = b.s[i];
+        ptr[i4+2] = c.s[i];
+        ptr[i4+3] = d.s[i];
+    }
+}
+
+/** @brief Store data to memory
+
+Store register contents to memory.
+Scheme:
+@code
+  REG {A B C D} ==> MEM {A B C D}
+@endcode
+Pointer can be unaligned. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store(_Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        ptr[i] = a.s[i];
+}
+
+/** @brief Store data to memory (lower half)
+
+Store lower half of register contents to memory.
+Scheme:
+@code
+  REG {A B C D} ==> MEM {A B}
+@endcode */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_low(_Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+        ptr[i] = a.s[i];
+}
+
+/** @brief Store data to memory (higher half)
+
+Store higher half of register contents to memory.
+Scheme:
+@code
+  REG {A B C D} ==> MEM {C D}
+@endcode */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_high(_Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+        ptr[i] = a.s[i+(n/2)];
+}
+
+/** @brief Store data to memory (aligned)
+
+Store register contents to memory.
+Scheme:
+@code
+  REG {A B C D} ==> MEM {A B C D}
+@endcode
+Pointer __should__ be aligned by 16-byte boundary. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        ptr[i] = a.s[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        ptr[i] = a.s[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const v_reg<_Tp, n>& a, hal::StoreMode /*mode*/)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        ptr[i] = a.s[i];
+}
+
+/** @brief Combine vector from first elements of two vectors
+
+Scheme:
+@code
+  {A1 A2 A3 A4}
+  {B1 B2 B3 B4}
+---------------
+  {A1 A2 B1 B2}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_combine_low(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+    {
+        c.s[i] = a.s[i];
+        c.s[i+(n/2)] = b.s[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Combine vector from last elements of two vectors
+
+Scheme:
+@code
+  {A1 A2 A3 A4}
+  {B1 B2 B3 B4}
+---------------
+  {A3 A4 B3 B4}
+@endcode
+For all types except 64-bit. */
+template<typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_combine_high(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    v_reg<_Tp, n> c;
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+    {
+        c.s[i] = a.s[i+(n/2)];
+        c.s[i+(n/2)] = b.s[i+(n/2)];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Combine two vectors from lower and higher parts of two other vectors
+
+@code{.cpp}
+low = cv::v_combine_low(a, b);
+high = cv::v_combine_high(a, b);
+@endcode */
+template<typename _Tp, int n>
+inline void v_recombine(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b,
+                        v_reg<_Tp, n>& low, v_reg<_Tp, n>& high)
+{
+    for( int i = 0; i < (n/2); i++ )
+    {
+        low.s[i] = a.s[i];
+        low.s[i+(n/2)] = b.s[i];
+        high.s[i] = a.s[i+(n/2)];
+        high.s[i+(n/2)] = b.s[i+(n/2)];
+    }
+}
+
+/** @brief Vector extract
+
+Scheme:
+@code
+  {A1 A2 A3 A4}
+  {B1 B2 B3 B4}
+========================
+shift = 1  {A2 A3 A4 B1}
+shift = 2  {A3 A4 B1 B2}
+shift = 3  {A4 B1 B2 B3}
+@endcode
+Restriction: 0 <= shift < nlanes
+
+Usage:
+@code
+v_int32x4 a, b, c;
+c = v_extract<2>(a, b);
+@endcode
+For all types. */
+template<int s, typename _Tp, int n>
+inline v_reg<_Tp, n> v_extract(const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    v_reg<_Tp, n> r;
+    const int shift = n - s;
+    int i = 0;
+    for (; i < shift; ++i)
+        r.s[i] = a.s[i+s];
+    for (; i < n; ++i)
+        r.s[i] = b.s[i-shift];
+    return r;
+}
+
+/** @brief Round
+
+Rounds each value. Input type is float vector ==> output type is int vector.*/
+template<int n> inline v_reg<int, n> v_round(const v_reg<float, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = cvRound(a.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @overload */
+template<int n> inline v_reg<int, n*2> v_round(const v_reg<double, n>& a, const v_reg<double, n>& b)
+{
+    v_reg<int, n*2> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = cvRound(a.s[i]);
+        c.s[i+n] = cvRound(b.s[i]);
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Floor
+
+Floor each value. Input type is float vector ==> output type is int vector.*/
+template<int n> inline v_reg<int, n> v_floor(const v_reg<float, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = cvFloor(a.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @brief Ceil
+
+Ceil each value. Input type is float vector ==> output type is int vector.*/
+template<int n> inline v_reg<int, n> v_ceil(const v_reg<float, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = cvCeil(a.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @brief Trunc
+
+Truncate each value. Input type is float vector ==> output type is int vector.*/
+template<int n> inline v_reg<int, n> v_trunc(const v_reg<float, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = (int)(a.s[i]);
+    return c;
+}
+
+/** @overload */
+template<int n> inline v_reg<int, n*2> v_round(const v_reg<double, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n*2> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = cvRound(a.s[i]);
+        c.s[i+n] = 0;
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @overload */
+template<int n> inline v_reg<int, n*2> v_floor(const v_reg<double, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = cvFloor(a.s[i]);
+        c.s[i+n] = 0;
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @overload */
+template<int n> inline v_reg<int, n*2> v_ceil(const v_reg<double, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = cvCeil(a.s[i]);
+        c.s[i+n] = 0;
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @overload */
+template<int n> inline v_reg<int, n*2> v_trunc(const v_reg<double, n>& a)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = cvCeil(a.s[i]);
+        c.s[i+n] = 0;
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Convert to float
+
+Supported input type is cv::v_int32x4. */
+template<int n> inline v_reg<float, n> v_cvt_f32(const v_reg<int, n>& a)
+{
+    v_reg<float, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = (float)a.s[i];
+    return c;
+}
+
+template<int n> inline v_reg<float, n*2> v_cvt_f32(const v_reg<double, n>& a, const v_reg<double, n>& b)
+{
+    v_reg<float, n*2> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        c.s[i] = (float)a.s[i];
+        c.s[i+n] = (float)b.s[i];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Convert to double
+
+Supported input type is cv::v_int32x4. */
+template<int n> inline v_reg<double, n> v_cvt_f64(const v_reg<int, n*2>& a)
+{
+    v_reg<double, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = (double)a.s[i];
+    return c;
+}
+
+/** @brief Convert to double
+
+Supported input type is cv::v_float32x4. */
+template<int n> inline v_reg<double, n> v_cvt_f64(const v_reg<float, n*2>& a)
+{
+    v_reg<double, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = (double)a.s[i];
+    return c;
+}
+
+template<typename _Tp> inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_lut(const _Tp* tab, const int* idx)
+{
+    v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> c;
+    for (int i = 0; i < V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128; i++)
+        c.s[i] = tab[idx[i]];
+    return c;
+}
+template<typename _Tp> inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_lut_pairs(const _Tp* tab, const int* idx)
+{
+    v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> c;
+    for (int i = 0; i < V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128; i++)
+        c.s[i] = tab[idx[i / 2] + i % 2];
+    return c;
+}
+template<typename _Tp> inline v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> v_lut_quads(const _Tp* tab, const int* idx)
+{
+    v_reg<_Tp, V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128> c;
+    for (int i = 0; i < V_TypeTraits<_Tp>::nlanes128; i++)
+        c.s[i] = tab[idx[i / 4] + i % 4];
+    return c;
+}
+
+template<int n> inline v_reg<int, n> v_lut(const int* tab, const v_reg<int, n>& idx)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = tab[idx.s[i]];
+    return c;
+}
+
+template<int n> inline v_reg<unsigned, n> v_lut(const unsigned* tab, const v_reg<int, n>& idx)
+{
+    v_reg<int, n> c;
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+        c.s[i] = tab[idx.s[i]];
+    return c;
+}
+
+template<int n> inline v_reg<float, n> v_lut(const float* tab, const v_reg<int, n>& idx)
+{
+    v_reg<float, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = tab[idx.s[i]];
+    return c;
+}
+
+template<int n> inline v_reg<double, n> v_lut(const double* tab, const v_reg<int, n*2>& idx)
+{
+    v_reg<double, n> c;
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+        c.s[i] = tab[idx.s[i]];
+    return c;
+}
+
+template<int n> inline void v_lut_deinterleave(const float* tab, const v_reg<int, n>& idx,
+                                               v_reg<float, n>& x, v_reg<float, n>& y)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        int j = idx.s[i];
+        x.s[i] = tab[j];
+        y.s[i] = tab[j+1];
+    }
+}
+
+template<int n> inline void v_lut_deinterleave(const double* tab, const v_reg<int, n*2>& idx,
+                                               v_reg<double, n>& x, v_reg<double, n>& y)
+{
+    for( int i = 0; i < n; i++ )
+    {
+        int j = idx.s[i];
+        x.s[i] = tab[j];
+        y.s[i] = tab[j+1];
+    }
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_interleave_pairs(const v_reg<_Tp, n>& vec)
+{
+    v_reg<float, n> c;
+    for (int i = 0; i < n/4; i++)
+    {
+        c.s[4*i  ] = vec.s[4*i  ];
+        c.s[4*i+1] = vec.s[4*i+2];
+        c.s[4*i+2] = vec.s[4*i+1];
+        c.s[4*i+3] = vec.s[4*i+3];
+    }
+    return c;
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_interleave_quads(const v_reg<_Tp, n>& vec)
+{
+    v_reg<float, n> c;
+    for (int i = 0; i < n/8; i++)
+    {
+        c.s[8*i  ] = vec.s[8*i  ];
+        c.s[8*i+1] = vec.s[8*i+4];
+        c.s[8*i+2] = vec.s[8*i+1];
+        c.s[8*i+3] = vec.s[8*i+5];
+        c.s[8*i+4] = vec.s[8*i+2];
+        c.s[8*i+5] = vec.s[8*i+6];
+        c.s[8*i+6] = vec.s[8*i+3];
+        c.s[8*i+7] = vec.s[8*i+7];
+    }
+    return c;
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline v_reg<_Tp, n> v_pack_triplets(const v_reg<_Tp, n>& vec)
+{
+    v_reg<float, n> c;
+    for (int i = 0; i < n/4; i++)
+    {
+        c.s[3*i  ] = vec.s[4*i  ];
+        c.s[3*i+1] = vec.s[4*i+1];
+        c.s[3*i+2] = vec.s[4*i+2];
+    }
+    return c;
+}
+
+/** @brief Transpose 4x4 matrix
+
+Scheme:
+@code
+a0  {A1 A2 A3 A4}
+a1  {B1 B2 B3 B4}
+a2  {C1 C2 C3 C4}
+a3  {D1 D2 D3 D4}
+===============
+b0  {A1 B1 C1 D1}
+b1  {A2 B2 C2 D2}
+b2  {A3 B3 C3 D3}
+b3  {A4 B4 C4 D4}
+@endcode
+*/
+template<typename _Tp>
+inline void v_transpose4x4( v_reg<_Tp, 4>& a0, const v_reg<_Tp, 4>& a1,
+                            const v_reg<_Tp, 4>& a2, const v_reg<_Tp, 4>& a3,
+                            v_reg<_Tp, 4>& b0, v_reg<_Tp, 4>& b1,
+                            v_reg<_Tp, 4>& b2, v_reg<_Tp, 4>& b3 )
+{
+    b0 = v_reg<_Tp, 4>(a0.s[0], a1.s[0], a2.s[0], a3.s[0]);
+    b1 = v_reg<_Tp, 4>(a0.s[1], a1.s[1], a2.s[1], a3.s[1]);
+    b2 = v_reg<_Tp, 4>(a0.s[2], a1.s[2], a2.s[2], a3.s[2]);
+    b3 = v_reg<_Tp, 4>(a0.s[3], a1.s[3], a2.s[3], a3.s[3]);
+}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_setzero_##suffix() { return _Tpvec::zero(); }
+
+//! @name Init with zero
+//! @{
+//! @brief Create new vector with zero elements
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_int8x16, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_int16x8, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_int32x4, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_float32x4, float, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_float64x2, double, f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_uint64x2, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_ZERO(v_int64x2, int64, s64)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_setall_##suffix(_Tp val) { return _Tpvec::all(val); }
+
+//! @name Init with value
+//! @{
+//! @brief Create new vector with elements set to a specific value
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_int8x16, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_int16x8, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_int32x4, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_float32x4, float, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_float64x2, double, f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_uint64x2, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_INIT_VAL(v_int64x2, int64, s64)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+template<typename _Tp0, int n0> inline _Tpvec \
+    v_reinterpret_as_##suffix(const v_reg<_Tp0, n0>& a) \
+{ return a.template reinterpret_as<_Tp, _Tpvec::nlanes>(); }
+
+//! @name Reinterpret
+//! @{
+//! @brief Convert vector to different type without modifying underlying data.
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_int8x16, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_int16x8, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_int32x4, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_float32x4, float, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_float64x2, double, f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_uint64x2, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_REINTERPRET(v_int64x2, int64, s64)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(_Tpvec, _Tp) \
+template<int n> inline _Tpvec v_shl(const _Tpvec& a) \
+{ return a << n; }
+
+//! @name Left shift
+//! @{
+//! @brief Shift left
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(v_uint16x8, ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(v_int16x8, short)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(v_uint32x4, unsigned)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(v_int32x4, int)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(v_uint64x2, uint64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTL(v_int64x2, int64)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(_Tpvec, _Tp) \
+template<int n> inline _Tpvec v_shr(const _Tpvec& a) \
+{ return a >> n; }
+
+//! @name Right shift
+//! @{
+//! @brief Shift right
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(v_uint16x8, ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(v_int16x8, short)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(v_uint32x4, unsigned)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(v_int32x4, int)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(v_uint64x2, uint64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_SHIFTR(v_int64x2, int64)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(_Tpvec, _Tp) \
+template<int n> inline _Tpvec v_rshr(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    _Tpvec c; \
+    for( int i = 0; i < _Tpvec::nlanes; i++ ) \
+        c.s[i] = (_Tp)((a.s[i] + ((_Tp)1 << (n - 1))) >> n); \
+    return c; \
+}
+
+//! @name Rounding shift
+//! @{
+//! @brief Rounding shift right
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(v_uint16x8, ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(v_int16x8, short)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(v_uint32x4, unsigned)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(v_int32x4, int)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(v_uint64x2, uint64)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHIFTR(v_int64x2, int64)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(_Tpvec, _Tpnvec, _Tpn, pack_suffix, cast) \
+inline _Tpnvec v_##pack_suffix(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    _Tpnvec c; \
+    for( int i = 0; i < _Tpvec::nlanes; i++ ) \
+    { \
+        c.s[i] = cast<_Tpn>(a.s[i]); \
+        c.s[i+_Tpvec::nlanes] = cast<_Tpn>(b.s[i]); \
+    } \
+    return c; \
+}
+
+//! @name Pack
+//! @{
+//! @brief Pack values from two vectors to one
+//!
+//! Return vector type have twice more elements than input vector types. Variant with _u_ suffix also
+//! converts to corresponding unsigned type.
+//!
+//! - pack: for 16-, 32- and 64-bit integer input types
+//! - pack_u: for 16- and 32-bit signed integer input types
+//!
+//! @note All variants except 64-bit use saturation.
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_uint16x8, v_uint8x16, uchar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_int16x8, v_int8x16, schar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_uint32x4, v_uint16x8, ushort, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_int32x4, v_int16x8, short, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_uint64x2, v_uint32x4, unsigned, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_int64x2, v_int32x4, int, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_int16x8, v_uint8x16, uchar, pack_u, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK(v_int32x4, v_uint16x8, ushort, pack_u, saturate_cast)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(_Tpvec, _Tp, _Tpnvec, _Tpn, pack_suffix, cast) \
+template<int n> inline _Tpnvec v_rshr_##pack_suffix(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    _Tpnvec c; \
+    for( int i = 0; i < _Tpvec::nlanes; i++ ) \
+    { \
+        c.s[i] = cast<_Tpn>((a.s[i] + ((_Tp)1 << (n - 1))) >> n); \
+        c.s[i+_Tpvec::nlanes] = cast<_Tpn>((b.s[i] + ((_Tp)1 << (n - 1))) >> n); \
+    } \
+    return c; \
+}
+
+//! @name Pack with rounding shift
+//! @{
+//! @brief Pack values from two vectors to one with rounding shift
+//!
+//! Values from the input vectors will be shifted right by _n_ bits with rounding, converted to narrower
+//! type and returned in the result vector. Variant with _u_ suffix converts to unsigned type.
+//!
+//! - pack: for 16-, 32- and 64-bit integer input types
+//! - pack_u: for 16- and 32-bit signed integer input types
+//!
+//! @note All variants except 64-bit use saturation.
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_uint16x8, ushort, v_uint8x16, uchar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_int16x8, short, v_int8x16, schar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_uint32x4, unsigned, v_uint16x8, ushort, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_int32x4, int, v_int16x8, short, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_uint64x2, uint64, v_uint32x4, unsigned, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_int64x2, int64, v_int32x4, int, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_int16x8, short, v_uint8x16, uchar, pack_u, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK(v_int32x4, int, v_uint16x8, ushort, pack_u, saturate_cast)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(_Tpvec, _Tp, _Tpnvec, _Tpn, pack_suffix, cast) \
+inline void v_##pack_suffix##_store(_Tpn* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ \
+    for( int i = 0; i < _Tpvec::nlanes; i++ ) \
+        ptr[i] = cast<_Tpn>(a.s[i]); \
+}
+
+//! @name Pack and store
+//! @{
+//! @brief Store values from the input vector into memory with pack
+//!
+//! Values will be stored into memory with conversion to narrower type.
+//! Variant with _u_ suffix converts to corresponding unsigned type.
+//!
+//! - pack: for 16-, 32- and 64-bit integer input types
+//! - pack_u: for 16- and 32-bit signed integer input types
+//!
+//! @note All variants except 64-bit use saturation.
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_uint16x8, ushort, v_uint8x16, uchar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_int16x8, short, v_int8x16, schar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_uint32x4, unsigned, v_uint16x8, ushort, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_int32x4, int, v_int16x8, short, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_uint64x2, uint64, v_uint32x4, unsigned, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_int64x2, int64, v_int32x4, int, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_int16x8, short, v_uint8x16, uchar, pack_u, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_PACK_STORE(v_int32x4, int, v_uint16x8, ushort, pack_u, saturate_cast)
+//! @}
+
+//! @brief Helper macro
+//! @ingroup core_hal_intrin_impl
+#define OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(_Tpvec, _Tp, _Tpnvec, _Tpn, pack_suffix, cast) \
+template<int n> inline void v_rshr_##pack_suffix##_store(_Tpn* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ \
+    for( int i = 0; i < _Tpvec::nlanes; i++ ) \
+        ptr[i] = cast<_Tpn>((a.s[i] + ((_Tp)1 << (n - 1))) >> n); \
+}
+
+//! @name Pack and store with rounding shift
+//! @{
+//! @brief Store values from the input vector into memory with pack
+//!
+//! Values will be shifted _n_ bits right with rounding, converted to narrower type and stored into
+//! memory. Variant with _u_ suffix converts to unsigned type.
+//!
+//! - pack: for 16-, 32- and 64-bit integer input types
+//! - pack_u: for 16- and 32-bit signed integer input types
+//!
+//! @note All variants except 64-bit use saturation.
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_uint16x8, ushort, v_uint8x16, uchar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_int16x8, short, v_int8x16, schar, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_uint32x4, unsigned, v_uint16x8, ushort, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_int32x4, int, v_int16x8, short, pack, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_uint64x2, uint64, v_uint32x4, unsigned, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_int64x2, int64, v_int32x4, int, pack, static_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_int16x8, short, v_uint8x16, uchar, pack_u, saturate_cast)
+OPENCV_HAL_IMPL_C_RSHR_PACK_STORE(v_int32x4, int, v_uint16x8, ushort, pack_u, saturate_cast)
+//! @}
+
+//! @cond IGNORED
+template<typename _Tpm, typename _Tp, int n>
+inline void _pack_b(_Tpm* mptr, const v_reg<_Tp, n>& a, const v_reg<_Tp, n>& b)
+{
+    for (int i = 0; i < n; ++i)
+    {
+        mptr[i] = (_Tpm)a.s[i];
+        mptr[i + n] = (_Tpm)b.s[i];
+    }
+}
+//! @endcond
+
+//! @name Pack boolean values
+//! @{
+//! @brief Pack boolean values from multiple vectors to one unsigned 8-bit integer vector
+//!
+//! @note Must provide valid boolean values to guarantee same result for all architectures.
+
+/** @brief
+//! For 16-bit boolean values
+
+Scheme:
+@code
+a  {0xFFFF 0 0 0xFFFF 0 0xFFFF 0xFFFF 0}
+b  {0xFFFF 0 0xFFFF 0 0 0xFFFF 0 0xFFFF}
+===============
+{
+   0xFF 0 0 0xFF 0 0xFF 0xFF 0
+   0xFF 0 0xFF 0 0 0xFF 0 0xFF
+}
+@endcode */
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    v_uint8x16 mask;
+    _pack_b(mask.s, a, b);
+    return mask;
+}
+
+/** @overload
+For 32-bit boolean values
+
+Scheme:
+@code
+a  {0xFFFF.. 0 0 0xFFFF..}
+b  {0 0xFFFF.. 0xFFFF.. 0}
+c  {0xFFFF.. 0 0xFFFF.. 0}
+d  {0 0xFFFF.. 0 0xFFFF..}
+===============
+{
+   0xFF 0 0 0xFF 0 0xFF 0xFF 0
+   0xFF 0 0xFF 0 0 0xFF 0 0xFF
+}
+@endcode */
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                           const v_uint32x4& c, const v_uint32x4& d)
+{
+    v_uint8x16 mask;
+    _pack_b(mask.s, a, b);
+    _pack_b(mask.s + 8, c, d);
+    return mask;
+}
+
+/** @overload
+For 64-bit boolean values
+
+Scheme:
+@code
+a  {0xFFFF.. 0}
+b  {0 0xFFFF..}
+c  {0xFFFF.. 0}
+d  {0 0xFFFF..}
+
+e  {0xFFFF.. 0}
+f  {0xFFFF.. 0}
+g  {0 0xFFFF..}
+h  {0 0xFFFF..}
+===============
+{
+   0xFF 0 0 0xFF 0xFF 0 0 0xFF
+   0xFF 0 0xFF 0 0 0xFF 0 0xFF
+}
+@endcode */
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b, const v_uint64x2& c,
+                           const v_uint64x2& d, const v_uint64x2& e, const v_uint64x2& f,
+                           const v_uint64x2& g, const v_uint64x2& h)
+{
+    v_uint8x16 mask;
+    _pack_b(mask.s, a, b);
+    _pack_b(mask.s + 4, c, d);
+    _pack_b(mask.s + 8, e, f);
+    _pack_b(mask.s + 12, g, h);
+    return mask;
+}
+//! @}
+
+/** @brief Matrix multiplication
+
+Scheme:
+@code
+{A0 A1 A2 A3}   |V0|
+{B0 B1 B2 B3}   |V1|
+{C0 C1 C2 C3}   |V2|
+{D0 D1 D2 D3} x |V3|
+====================
+{R0 R1 R2 R3}, where:
+R0 = A0V0 + A1V1 + A2V2 + A3V3,
+R1 = B0V0 + B1V1 + B2V2 + B3V3
+...
+@endcode
+*/
+inline v_float32x4 v_matmul(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                            const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                            const v_float32x4& m3)
+{
+    return v_float32x4(v.s[0]*m0.s[0] + v.s[1]*m1.s[0] + v.s[2]*m2.s[0] + v.s[3]*m3.s[0],
+                       v.s[0]*m0.s[1] + v.s[1]*m1.s[1] + v.s[2]*m2.s[1] + v.s[3]*m3.s[1],
+                       v.s[0]*m0.s[2] + v.s[1]*m1.s[2] + v.s[2]*m2.s[2] + v.s[3]*m3.s[2],
+                       v.s[0]*m0.s[3] + v.s[1]*m1.s[3] + v.s[2]*m2.s[3] + v.s[3]*m3.s[3]);
+}
+
+/** @brief Matrix multiplication and add
+
+Scheme:
+@code
+{A0 A1 A2   }   |V0|   |D0|
+{B0 B1 B2   }   |V1|   |D1|
+{C0 C1 C2   } x |V2| + |D2|
+====================
+{R0 R1 R2 R3}, where:
+R0 = A0V0 + A1V1 + A2V2 + D0,
+R1 = B0V0 + B1V1 + B2V2 + D1
+...
+@endcode
+*/
+inline v_float32x4 v_matmuladd(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                               const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                               const v_float32x4& m3)
+{
+    return v_float32x4(v.s[0]*m0.s[0] + v.s[1]*m1.s[0] + v.s[2]*m2.s[0] + m3.s[0],
+                       v.s[0]*m0.s[1] + v.s[1]*m1.s[1] + v.s[2]*m2.s[1] + m3.s[1],
+                       v.s[0]*m0.s[2] + v.s[1]*m1.s[2] + v.s[2]*m2.s[2] + m3.s[2],
+                       v.s[0]*m0.s[3] + v.s[1]*m1.s[3] + v.s[2]*m2.s[3] + m3.s[3]);
+}
+
+////// FP16 support ///////
+
+inline v_reg<float, V_TypeTraits<float>::nlanes128>
+v_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+    v_reg<float, V_TypeTraits<float>::nlanes128> v;
+    for( int i = 0; i < v.nlanes; i++ )
+    {
+        v.s[i] = ptr[i];
+    }
+    return v;
+}
+
+inline void
+v_pack_store(float16_t* ptr, v_reg<float, V_TypeTraits<float>::nlanes128>& v)
+{
+    for( int i = 0; i < v.nlanes; i++ )
+    {
+        ptr[i] = float16_t(v.s[i]);
+    }
+}
+
+inline void v_cleanup() {}
+
+//! @}
+
+#ifndef CV_DOXYGEN
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+#endif
+}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_forward.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_forward.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6873633
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_forward.hpp
@@ -0,0 +1,181 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+#ifndef CV__SIMD_FORWARD
+#error "Need to pre-define forward width"
+#endif
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+/** Types **/
+#if CV__SIMD_FORWARD == 1024
+// [todo] 1024
+#error "1024-long ops not implemented yet"
+#elif CV__SIMD_FORWARD == 512
+// 512
+#define __CV_VX(fun)   v512_##fun
+#define __CV_V_UINT8   v_uint8x64
+#define __CV_V_INT8    v_int8x64
+#define __CV_V_UINT16  v_uint16x32
+#define __CV_V_INT16   v_int16x32
+#define __CV_V_UINT32  v_uint32x16
+#define __CV_V_INT32   v_int32x16
+#define __CV_V_UINT64  v_uint64x8
+#define __CV_V_INT64   v_int64x8
+#define __CV_V_FLOAT32 v_float32x16
+#define __CV_V_FLOAT64 v_float64x8
+struct v_uint8x64;
+struct v_int8x64;
+struct v_uint16x32;
+struct v_int16x32;
+struct v_uint32x16;
+struct v_int32x16;
+struct v_uint64x8;
+struct v_int64x8;
+struct v_float32x16;
+struct v_float64x8;
+#elif CV__SIMD_FORWARD == 256
+// 256
+#define __CV_VX(fun)   v256_##fun
+#define __CV_V_UINT8   v_uint8x32
+#define __CV_V_INT8    v_int8x32
+#define __CV_V_UINT16  v_uint16x16
+#define __CV_V_INT16   v_int16x16
+#define __CV_V_UINT32  v_uint32x8
+#define __CV_V_INT32   v_int32x8
+#define __CV_V_UINT64  v_uint64x4
+#define __CV_V_INT64   v_int64x4
+#define __CV_V_FLOAT32 v_float32x8
+#define __CV_V_FLOAT64 v_float64x4
+struct v_uint8x32;
+struct v_int8x32;
+struct v_uint16x16;
+struct v_int16x16;
+struct v_uint32x8;
+struct v_int32x8;
+struct v_uint64x4;
+struct v_int64x4;
+struct v_float32x8;
+struct v_float64x4;
+#else
+// 128
+#define __CV_VX(fun)   v_##fun
+#define __CV_V_UINT8   v_uint8x16
+#define __CV_V_INT8    v_int8x16
+#define __CV_V_UINT16  v_uint16x8
+#define __CV_V_INT16   v_int16x8
+#define __CV_V_UINT32  v_uint32x4
+#define __CV_V_INT32   v_int32x4
+#define __CV_V_UINT64  v_uint64x2
+#define __CV_V_INT64   v_int64x2
+#define __CV_V_FLOAT32 v_float32x4
+#define __CV_V_FLOAT64 v_float64x2
+struct v_uint8x16;
+struct v_int8x16;
+struct v_uint16x8;
+struct v_int16x8;
+struct v_uint32x4;
+struct v_int32x4;
+struct v_uint64x2;
+struct v_int64x2;
+struct v_float32x4;
+struct v_float64x2;
+#endif
+
+/** Value reordering **/
+
+// Expansion
+void v_expand(const __CV_V_UINT8&,  __CV_V_UINT16&, __CV_V_UINT16&);
+void v_expand(const __CV_V_INT8&,   __CV_V_INT16&,  __CV_V_INT16&);
+void v_expand(const __CV_V_UINT16&, __CV_V_UINT32&, __CV_V_UINT32&);
+void v_expand(const __CV_V_INT16&,  __CV_V_INT32&,  __CV_V_INT32&);
+void v_expand(const __CV_V_UINT32&, __CV_V_UINT64&, __CV_V_UINT64&);
+void v_expand(const __CV_V_INT32&,  __CV_V_INT64&,  __CV_V_INT64&);
+// Low Expansion
+__CV_V_UINT16 v_expand_low(const __CV_V_UINT8&);
+__CV_V_INT16  v_expand_low(const __CV_V_INT8&);
+__CV_V_UINT32 v_expand_low(const __CV_V_UINT16&);
+__CV_V_INT32  v_expand_low(const __CV_V_INT16&);
+__CV_V_UINT64 v_expand_low(const __CV_V_UINT32&);
+__CV_V_INT64  v_expand_low(const __CV_V_INT32&);
+// High Expansion
+__CV_V_UINT16 v_expand_high(const __CV_V_UINT8&);
+__CV_V_INT16  v_expand_high(const __CV_V_INT8&);
+__CV_V_UINT32 v_expand_high(const __CV_V_UINT16&);
+__CV_V_INT32  v_expand_high(const __CV_V_INT16&);
+__CV_V_UINT64 v_expand_high(const __CV_V_UINT32&);
+__CV_V_INT64  v_expand_high(const __CV_V_INT32&);
+// Load & Low Expansion
+__CV_V_UINT16 __CV_VX(load_expand)(const uchar*);
+__CV_V_INT16  __CV_VX(load_expand)(const schar*);
+__CV_V_UINT32 __CV_VX(load_expand)(const ushort*);
+__CV_V_INT32  __CV_VX(load_expand)(const short*);
+__CV_V_UINT64 __CV_VX(load_expand)(const uint*);
+__CV_V_INT64  __CV_VX(load_expand)(const int*);
+// Load lower 8-bit and expand into 32-bit
+__CV_V_UINT32 __CV_VX(load_expand_q)(const uchar*);
+__CV_V_INT32  __CV_VX(load_expand_q)(const schar*);
+
+// Saturating Pack
+__CV_V_UINT8  v_pack(const __CV_V_UINT16&, const __CV_V_UINT16&);
+__CV_V_INT8   v_pack(const __CV_V_INT16&,  const __CV_V_INT16&);
+__CV_V_UINT16 v_pack(const __CV_V_UINT32&, const __CV_V_UINT32&);
+__CV_V_INT16  v_pack(const __CV_V_INT32&,  const __CV_V_INT32&);
+// Non-saturating Pack
+__CV_V_UINT32 v_pack(const __CV_V_UINT64&, const __CV_V_UINT64&);
+__CV_V_INT32  v_pack(const __CV_V_INT64&,  const __CV_V_INT64&);
+// Pack signed integers with unsigned saturation
+__CV_V_UINT8  v_pack_u(const __CV_V_INT16&, const __CV_V_INT16&);
+__CV_V_UINT16 v_pack_u(const __CV_V_INT32&, const __CV_V_INT32&);
+
+/** Arithmetic, bitwise and comparison operations **/
+
+// Non-saturating multiply
+#if CV_VSX
+template<typename Tvec>
+Tvec v_mul_wrap(const Tvec& a, const Tvec& b);
+#else
+__CV_V_UINT8  v_mul_wrap(const __CV_V_UINT8&,  const __CV_V_UINT8&);
+__CV_V_INT8   v_mul_wrap(const __CV_V_INT8&,   const __CV_V_INT8&);
+__CV_V_UINT16 v_mul_wrap(const __CV_V_UINT16&, const __CV_V_UINT16&);
+__CV_V_INT16  v_mul_wrap(const __CV_V_INT16&,  const __CV_V_INT16&);
+#endif
+
+//  Multiply and expand
+#if CV_VSX
+template<typename Tvec, typename Twvec>
+void v_mul_expand(const Tvec& a, const Tvec& b, Twvec& c, Twvec& d);
+#else
+void v_mul_expand(const __CV_V_UINT8&,  const __CV_V_UINT8&,  __CV_V_UINT16&, __CV_V_UINT16&);
+void v_mul_expand(const __CV_V_INT8&,   const __CV_V_INT8&,   __CV_V_INT16&,  __CV_V_INT16&);
+void v_mul_expand(const __CV_V_UINT16&, const __CV_V_UINT16&, __CV_V_UINT32&, __CV_V_UINT32&);
+void v_mul_expand(const __CV_V_INT16&,  const __CV_V_INT16&,  __CV_V_INT32&,  __CV_V_INT32&);
+void v_mul_expand(const __CV_V_UINT32&, const __CV_V_UINT32&, __CV_V_UINT64&, __CV_V_UINT64&);
+void v_mul_expand(const __CV_V_INT32&,  const __CV_V_INT32&,  __CV_V_INT64&,  __CV_V_INT64&);
+#endif
+
+/** Cleanup **/
+#undef CV__SIMD_FORWARD
+#undef __CV_VX
+#undef __CV_V_UINT8
+#undef __CV_V_INT8
+#undef __CV_V_UINT16
+#undef __CV_V_INT16
+#undef __CV_V_UINT32
+#undef __CV_V_INT32
+#undef __CV_V_UINT64
+#undef __CV_V_INT64
+#undef __CV_V_FLOAT32
+#undef __CV_V_FLOAT64
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+} // cv::
\ No newline at end of file
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_neon.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_neon.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5617bc2
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_neon.hpp
@@ -0,0 +1,1948 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HAL_INTRIN_NEON_HPP
+#define OPENCV_HAL_INTRIN_NEON_HPP
+
+#include <algorithm>
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+#define CV_SIMD128 1
+#if defined(__aarch64__)
+#define CV_SIMD128_64F 1
+#else
+#define CV_SIMD128_64F 0
+#endif
+
+#if CV_SIMD128_64F
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(_Tpv, suffix) \
+template <typename T> static inline \
+_Tpv vreinterpretq_##suffix##_f64(T a) { return (_Tpv) a; } \
+template <typename T> static inline \
+float64x2_t vreinterpretq_f64_##suffix(T a) { return (float64x2_t) a; }
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(uint8x16_t, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(int8x16_t, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(uint16x8_t, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(int16x8_t, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(uint32x4_t, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(int32x4_t, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(uint64x2_t, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(int64x2_t, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REINTERPRET(float32x4_t, f32)
+#endif
+
+struct v_uint8x16
+{
+    typedef uchar lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+
+    v_uint8x16() {}
+    explicit v_uint8x16(uint8x16_t v) : val(v) {}
+    v_uint8x16(uchar v0, uchar v1, uchar v2, uchar v3, uchar v4, uchar v5, uchar v6, uchar v7,
+               uchar v8, uchar v9, uchar v10, uchar v11, uchar v12, uchar v13, uchar v14, uchar v15)
+    {
+        uchar v[] = {v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15};
+        val = vld1q_u8(v);
+    }
+    uchar get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_u8(val, 0);
+    }
+
+    uint8x16_t val;
+};
+
+struct v_int8x16
+{
+    typedef schar lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+
+    v_int8x16() {}
+    explicit v_int8x16(int8x16_t v) : val(v) {}
+    v_int8x16(schar v0, schar v1, schar v2, schar v3, schar v4, schar v5, schar v6, schar v7,
+               schar v8, schar v9, schar v10, schar v11, schar v12, schar v13, schar v14, schar v15)
+    {
+        schar v[] = {v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15};
+        val = vld1q_s8(v);
+    }
+    schar get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_s8(val, 0);
+    }
+
+    int8x16_t val;
+};
+
+struct v_uint16x8
+{
+    typedef ushort lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+
+    v_uint16x8() {}
+    explicit v_uint16x8(uint16x8_t v) : val(v) {}
+    v_uint16x8(ushort v0, ushort v1, ushort v2, ushort v3, ushort v4, ushort v5, ushort v6, ushort v7)
+    {
+        ushort v[] = {v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7};
+        val = vld1q_u16(v);
+    }
+    ushort get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_u16(val, 0);
+    }
+
+    uint16x8_t val;
+};
+
+struct v_int16x8
+{
+    typedef short lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+
+    v_int16x8() {}
+    explicit v_int16x8(int16x8_t v) : val(v) {}
+    v_int16x8(short v0, short v1, short v2, short v3, short v4, short v5, short v6, short v7)
+    {
+        short v[] = {v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7};
+        val = vld1q_s16(v);
+    }
+    short get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_s16(val, 0);
+    }
+
+    int16x8_t val;
+};
+
+struct v_uint32x4
+{
+    typedef unsigned lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+
+    v_uint32x4() {}
+    explicit v_uint32x4(uint32x4_t v) : val(v) {}
+    v_uint32x4(unsigned v0, unsigned v1, unsigned v2, unsigned v3)
+    {
+        unsigned v[] = {v0, v1, v2, v3};
+        val = vld1q_u32(v);
+    }
+    unsigned get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_u32(val, 0);
+    }
+
+    uint32x4_t val;
+};
+
+struct v_int32x4
+{
+    typedef int lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+
+    v_int32x4() {}
+    explicit v_int32x4(int32x4_t v) : val(v) {}
+    v_int32x4(int v0, int v1, int v2, int v3)
+    {
+        int v[] = {v0, v1, v2, v3};
+        val = vld1q_s32(v);
+    }
+    int get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_s32(val, 0);
+    }
+    int32x4_t val;
+};
+
+struct v_float32x4
+{
+    typedef float lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+
+    v_float32x4() {}
+    explicit v_float32x4(float32x4_t v) : val(v) {}
+    v_float32x4(float v0, float v1, float v2, float v3)
+    {
+        float v[] = {v0, v1, v2, v3};
+        val = vld1q_f32(v);
+    }
+    float get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_f32(val, 0);
+    }
+    float32x4_t val;
+};
+
+struct v_uint64x2
+{
+    typedef uint64 lane_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+
+    v_uint64x2() {}
+    explicit v_uint64x2(uint64x2_t v) : val(v) {}
+    v_uint64x2(uint64 v0, uint64 v1)
+    {
+        uint64 v[] = {v0, v1};
+        val = vld1q_u64(v);
+    }
+    uint64 get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_u64(val, 0);
+    }
+    uint64x2_t val;
+};
+
+struct v_int64x2
+{
+    typedef int64 lane_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+
+    v_int64x2() {}
+    explicit v_int64x2(int64x2_t v) : val(v) {}
+    v_int64x2(int64 v0, int64 v1)
+    {
+        int64 v[] = {v0, v1};
+        val = vld1q_s64(v);
+    }
+    int64 get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_s64(val, 0);
+    }
+    int64x2_t val;
+};
+
+#if CV_SIMD128_64F
+struct v_float64x2
+{
+    typedef double lane_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+
+    v_float64x2() {}
+    explicit v_float64x2(float64x2_t v) : val(v) {}
+    v_float64x2(double v0, double v1)
+    {
+        double v[] = {v0, v1};
+        val = vld1q_f64(v);
+    }
+    double get0() const
+    {
+        return vgetq_lane_f64(val, 0);
+    }
+    float64x2_t val;
+};
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(_Tpv, _Tp, suffix) \
+inline v_##_Tpv v_setzero_##suffix() { return v_##_Tpv(vdupq_n_##suffix((_Tp)0)); } \
+inline v_##_Tpv v_setall_##suffix(_Tp v) { return v_##_Tpv(vdupq_n_##suffix(v)); } \
+inline _Tpv##_t vreinterpretq_##suffix##_##suffix(_Tpv##_t v) { return v; } \
+inline v_uint8x16 v_reinterpret_as_u8(const v_##_Tpv& v) { return v_uint8x16(vreinterpretq_u8_##suffix(v.val)); } \
+inline v_int8x16 v_reinterpret_as_s8(const v_##_Tpv& v) { return v_int8x16(vreinterpretq_s8_##suffix(v.val)); } \
+inline v_uint16x8 v_reinterpret_as_u16(const v_##_Tpv& v) { return v_uint16x8(vreinterpretq_u16_##suffix(v.val)); } \
+inline v_int16x8 v_reinterpret_as_s16(const v_##_Tpv& v) { return v_int16x8(vreinterpretq_s16_##suffix(v.val)); } \
+inline v_uint32x4 v_reinterpret_as_u32(const v_##_Tpv& v) { return v_uint32x4(vreinterpretq_u32_##suffix(v.val)); } \
+inline v_int32x4 v_reinterpret_as_s32(const v_##_Tpv& v) { return v_int32x4(vreinterpretq_s32_##suffix(v.val)); } \
+inline v_uint64x2 v_reinterpret_as_u64(const v_##_Tpv& v) { return v_uint64x2(vreinterpretq_u64_##suffix(v.val)); } \
+inline v_int64x2 v_reinterpret_as_s64(const v_##_Tpv& v) { return v_int64x2(vreinterpretq_s64_##suffix(v.val)); } \
+inline v_float32x4 v_reinterpret_as_f32(const v_##_Tpv& v) { return v_float32x4(vreinterpretq_f32_##suffix(v.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(int8x16, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(int16x8, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(int32x4, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(uint64x2, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(int64x2, int64, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(float32x4, float, f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(_Tpv, suffix) \
+inline v_float64x2 v_reinterpret_as_f64(const v_##_Tpv& v) { return v_float64x2(vreinterpretq_f64_##suffix(v.val)); }
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT(float64x2, double, f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(uint8x16, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(int8x16, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(uint16x8, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(int16x8, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(uint64x2, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(int64x2, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(float32x4, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INIT_64(float64x2, f64)
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(_Tpvec, _Tp, hreg, suffix, _Tpwvec, pack, mov, rshr) \
+inline _Tpvec v_##pack(const _Tpwvec& a, const _Tpwvec& b) \
+{ \
+    hreg a1 = mov(a.val), b1 = mov(b.val); \
+    return _Tpvec(vcombine_##suffix(a1, b1)); \
+} \
+inline void v_##pack##_store(_Tp* ptr, const _Tpwvec& a) \
+{ \
+    hreg a1 = mov(a.val); \
+    vst1_##suffix(ptr, a1); \
+} \
+template<int n> inline \
+_Tpvec v_rshr_##pack(const _Tpwvec& a, const _Tpwvec& b) \
+{ \
+    hreg a1 = rshr(a.val, n); \
+    hreg b1 = rshr(b.val, n); \
+    return _Tpvec(vcombine_##suffix(a1, b1)); \
+} \
+template<int n> inline \
+void v_rshr_##pack##_store(_Tp* ptr, const _Tpwvec& a) \
+{ \
+    hreg a1 = rshr(a.val, n); \
+    vst1_##suffix(ptr, a1); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_uint8x16, uchar, uint8x8_t, u8, v_uint16x8, pack, vqmovn_u16, vqrshrn_n_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_int8x16, schar, int8x8_t, s8, v_int16x8, pack, vqmovn_s16, vqrshrn_n_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_uint16x8, ushort, uint16x4_t, u16, v_uint32x4, pack, vqmovn_u32, vqrshrn_n_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_int16x8, short, int16x4_t, s16, v_int32x4, pack, vqmovn_s32, vqrshrn_n_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_uint32x4, unsigned, uint32x2_t, u32, v_uint64x2, pack, vmovn_u64, vrshrn_n_u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_int32x4, int, int32x2_t, s32, v_int64x2, pack, vmovn_s64, vrshrn_n_s64)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_uint8x16, uchar, uint8x8_t, u8, v_int16x8, pack_u, vqmovun_s16, vqrshrun_n_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_PACK(v_uint16x8, ushort, uint16x4_t, u16, v_int32x4, pack_u, vqmovun_s32, vqrshrun_n_s32)
+
+// pack boolean
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    uint8x16_t ab = vcombine_u8(vmovn_u16(a.val), vmovn_u16(b.val));
+    return v_uint8x16(ab);
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                           const v_uint32x4& c, const v_uint32x4& d)
+{
+    uint16x8_t nab = vcombine_u16(vmovn_u32(a.val), vmovn_u32(b.val));
+    uint16x8_t ncd = vcombine_u16(vmovn_u32(c.val), vmovn_u32(d.val));
+    return v_uint8x16(vcombine_u8(vmovn_u16(nab), vmovn_u16(ncd)));
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b, const v_uint64x2& c,
+                           const v_uint64x2& d, const v_uint64x2& e, const v_uint64x2& f,
+                           const v_uint64x2& g, const v_uint64x2& h)
+{
+    uint32x4_t ab = vcombine_u32(vmovn_u64(a.val), vmovn_u64(b.val));
+    uint32x4_t cd = vcombine_u32(vmovn_u64(c.val), vmovn_u64(d.val));
+    uint32x4_t ef = vcombine_u32(vmovn_u64(e.val), vmovn_u64(f.val));
+    uint32x4_t gh = vcombine_u32(vmovn_u64(g.val), vmovn_u64(h.val));
+
+    uint16x8_t abcd = vcombine_u16(vmovn_u32(ab), vmovn_u32(cd));
+    uint16x8_t efgh = vcombine_u16(vmovn_u32(ef), vmovn_u32(gh));
+    return v_uint8x16(vcombine_u8(vmovn_u16(abcd), vmovn_u16(efgh)));
+}
+
+inline v_float32x4 v_matmul(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                            const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                            const v_float32x4& m3)
+{
+    float32x2_t vl = vget_low_f32(v.val), vh = vget_high_f32(v.val);
+    float32x4_t res = vmulq_lane_f32(m0.val, vl, 0);
+    res = vmlaq_lane_f32(res, m1.val, vl, 1);
+    res = vmlaq_lane_f32(res, m2.val, vh, 0);
+    res = vmlaq_lane_f32(res, m3.val, vh, 1);
+    return v_float32x4(res);
+}
+
+inline v_float32x4 v_matmuladd(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                               const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                               const v_float32x4& a)
+{
+    float32x2_t vl = vget_low_f32(v.val), vh = vget_high_f32(v.val);
+    float32x4_t res = vmulq_lane_f32(m0.val, vl, 0);
+    res = vmlaq_lane_f32(res, m1.val, vl, 1);
+    res = vmlaq_lane_f32(res, m2.val, vh, 0);
+    res = vaddq_f32(res, a.val);
+    return v_float32x4(res);
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(bin_op, _Tpvec, intrin) \
+inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); \
+} \
+inline _Tpvec& operator bin_op##= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    a.val = intrin(a.val, b.val); \
+    return a; \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_uint8x16, vqaddq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_uint8x16, vqsubq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_int8x16, vqaddq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_int8x16, vqsubq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_uint16x8, vqaddq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_uint16x8, vqsubq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_int16x8, vqaddq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_int16x8, vqsubq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_int32x4, vaddq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_int32x4, vsubq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(*, v_int32x4, vmulq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_uint32x4, vaddq_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_uint32x4, vsubq_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(*, v_uint32x4, vmulq_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_float32x4, vaddq_f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_float32x4, vsubq_f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(*, v_float32x4, vmulq_f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_int64x2, vaddq_s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_int64x2, vsubq_s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_uint64x2, vaddq_u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_uint64x2, vsubq_u64)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(/, v_float32x4, vdivq_f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(+, v_float64x2, vaddq_f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(-, v_float64x2, vsubq_f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(*, v_float64x2, vmulq_f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(/, v_float64x2, vdivq_f64)
+#else
+inline v_float32x4 operator / (const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    float32x4_t reciprocal = vrecpeq_f32(b.val);
+    reciprocal = vmulq_f32(vrecpsq_f32(b.val, reciprocal), reciprocal);
+    reciprocal = vmulq_f32(vrecpsq_f32(b.val, reciprocal), reciprocal);
+    return v_float32x4(vmulq_f32(a.val, reciprocal));
+}
+inline v_float32x4& operator /= (v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    float32x4_t reciprocal = vrecpeq_f32(b.val);
+    reciprocal = vmulq_f32(vrecpsq_f32(b.val, reciprocal), reciprocal);
+    reciprocal = vmulq_f32(vrecpsq_f32(b.val, reciprocal), reciprocal);
+    a.val = vmulq_f32(a.val, reciprocal);
+    return a;
+}
+#endif
+
+// saturating multiply 8-bit, 16-bit
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_MUL_SAT(_Tpvec, _Tpwvec)            \
+    inline _Tpvec operator * (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    {                                                            \
+        _Tpwvec c, d;                                            \
+        v_mul_expand(a, b, c, d);                                \
+        return v_pack(c, d);                                     \
+    }                                                            \
+    inline _Tpvec& operator *= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b)      \
+    { a = a * b; return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_MUL_SAT(v_int8x16,  v_int16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_MUL_SAT(v_uint8x16, v_uint16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_MUL_SAT(v_int16x8,  v_int32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_MUL_SAT(v_uint16x8, v_uint32x4)
+
+//  Multiply and expand
+inline void v_mul_expand(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b,
+                         v_int16x8& c, v_int16x8& d)
+{
+    c.val = vmull_s8(vget_low_s8(a.val), vget_low_s8(b.val));
+    d.val = vmull_s8(vget_high_s8(a.val), vget_high_s8(b.val));
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b,
+                         v_uint16x8& c, v_uint16x8& d)
+{
+    c.val = vmull_u8(vget_low_u8(a.val), vget_low_u8(b.val));
+    d.val = vmull_u8(vget_high_u8(a.val), vget_high_u8(b.val));
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b,
+                         v_int32x4& c, v_int32x4& d)
+{
+    c.val = vmull_s16(vget_low_s16(a.val), vget_low_s16(b.val));
+    d.val = vmull_s16(vget_high_s16(a.val), vget_high_s16(b.val));
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b,
+                         v_uint32x4& c, v_uint32x4& d)
+{
+    c.val = vmull_u16(vget_low_u16(a.val), vget_low_u16(b.val));
+    d.val = vmull_u16(vget_high_u16(a.val), vget_high_u16(b.val));
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                         v_uint64x2& c, v_uint64x2& d)
+{
+    c.val = vmull_u32(vget_low_u32(a.val), vget_low_u32(b.val));
+    d.val = vmull_u32(vget_high_u32(a.val), vget_high_u32(b.val));
+}
+
+inline v_int16x8 v_mul_hi(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    return v_int16x8(vcombine_s16(
+                                  vshrn_n_s32(vmull_s16( vget_low_s16(a.val),  vget_low_s16(b.val)), 16),
+                                  vshrn_n_s32(vmull_s16(vget_high_s16(a.val), vget_high_s16(b.val)), 16)
+                                 ));
+}
+inline v_uint16x8 v_mul_hi(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    return v_uint16x8(vcombine_u16(
+                                   vshrn_n_u32(vmull_u16( vget_low_u16(a.val),  vget_low_u16(b.val)), 16),
+                                   vshrn_n_u32(vmull_u16(vget_high_u16(a.val), vget_high_u16(b.val)), 16)
+                                  ));
+}
+
+inline v_int32x4 v_dotprod(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    int32x4_t c = vmull_s16(vget_low_s16(a.val), vget_low_s16(b.val));
+    int32x4_t d = vmull_s16(vget_high_s16(a.val), vget_high_s16(b.val));
+    int32x4x2_t cd = vuzpq_s32(c, d);
+    return v_int32x4(vaddq_s32(cd.val[0], cd.val[1]));
+}
+
+inline v_int32x4 v_dotprod(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b, const v_int32x4& c)
+{
+    v_int32x4 s = v_dotprod(a, b);
+    return v_int32x4(vaddq_s32(s.val , c.val));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(_Tpvec, suffix) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(&, _Tpvec, vandq_##suffix) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(|, _Tpvec, vorrq_##suffix) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_OP(^, _Tpvec, veorq_##suffix) \
+    inline _Tpvec operator ~ (const _Tpvec& a) \
+    { \
+        return _Tpvec(vreinterpretq_##suffix##_u8(vmvnq_u8(vreinterpretq_u8_##suffix(a.val)))); \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_uint8x16, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_int8x16, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_uint16x8, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_int16x8, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_uint64x2, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOGIC_OP(v_int64x2, s64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_FLT_BIT_OP(bin_op, intrin) \
+inline v_float32x4 operator bin_op (const v_float32x4& a, const v_float32x4& b) \
+{ \
+    return v_float32x4(vreinterpretq_f32_s32(intrin(vreinterpretq_s32_f32(a.val), vreinterpretq_s32_f32(b.val)))); \
+} \
+inline v_float32x4& operator bin_op##= (v_float32x4& a, const v_float32x4& b) \
+{ \
+    a.val = vreinterpretq_f32_s32(intrin(vreinterpretq_s32_f32(a.val), vreinterpretq_s32_f32(b.val))); \
+    return a; \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_FLT_BIT_OP(&, vandq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_FLT_BIT_OP(|, vorrq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_FLT_BIT_OP(^, veorq_s32)
+
+inline v_float32x4 operator ~ (const v_float32x4& a)
+{
+    return v_float32x4(vreinterpretq_f32_s32(vmvnq_s32(vreinterpretq_s32_f32(a.val))));
+}
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_float32x4 v_sqrt(const v_float32x4& x)
+{
+    return v_float32x4(vsqrtq_f32(x.val));
+}
+
+inline v_float32x4 v_invsqrt(const v_float32x4& x)
+{
+    v_float32x4 one = v_setall_f32(1.0f);
+    return one / v_sqrt(x);
+}
+#else
+inline v_float32x4 v_sqrt(const v_float32x4& x)
+{
+    float32x4_t x1 = vmaxq_f32(x.val, vdupq_n_f32(FLT_MIN));
+    float32x4_t e = vrsqrteq_f32(x1);
+    e = vmulq_f32(vrsqrtsq_f32(vmulq_f32(x1, e), e), e);
+    e = vmulq_f32(vrsqrtsq_f32(vmulq_f32(x1, e), e), e);
+    return v_float32x4(vmulq_f32(x.val, e));
+}
+
+inline v_float32x4 v_invsqrt(const v_float32x4& x)
+{
+    float32x4_t e = vrsqrteq_f32(x.val);
+    e = vmulq_f32(vrsqrtsq_f32(vmulq_f32(x.val, e), e), e);
+    e = vmulq_f32(vrsqrtsq_f32(vmulq_f32(x.val, e), e), e);
+    return v_float32x4(e);
+}
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ABS(_Tpuvec, _Tpsvec, usuffix, ssuffix) \
+inline _Tpuvec v_abs(const _Tpsvec& a) { return v_reinterpret_as_##usuffix(_Tpsvec(vabsq_##ssuffix(a.val))); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ABS(v_uint8x16, v_int8x16, u8, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ABS(v_uint16x8, v_int16x8, u16, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ABS(v_uint32x4, v_int32x4, u32, s32)
+
+inline v_float32x4 v_abs(v_float32x4 x)
+{ return v_float32x4(vabsq_f32(x.val)); }
+
+#if CV_SIMD128_64F
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_DBL_BIT_OP(bin_op, intrin) \
+inline v_float64x2 operator bin_op (const v_float64x2& a, const v_float64x2& b) \
+{ \
+    return v_float64x2(vreinterpretq_f64_s64(intrin(vreinterpretq_s64_f64(a.val), vreinterpretq_s64_f64(b.val)))); \
+} \
+inline v_float64x2& operator bin_op##= (v_float64x2& a, const v_float64x2& b) \
+{ \
+    a.val = vreinterpretq_f64_s64(intrin(vreinterpretq_s64_f64(a.val), vreinterpretq_s64_f64(b.val))); \
+    return a; \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_DBL_BIT_OP(&, vandq_s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_DBL_BIT_OP(|, vorrq_s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_DBL_BIT_OP(^, veorq_s64)
+
+inline v_float64x2 operator ~ (const v_float64x2& a)
+{
+    return v_float64x2(vreinterpretq_f64_s32(vmvnq_s32(vreinterpretq_s32_f64(a.val))));
+}
+
+inline v_float64x2 v_sqrt(const v_float64x2& x)
+{
+    return v_float64x2(vsqrtq_f64(x.val));
+}
+
+inline v_float64x2 v_invsqrt(const v_float64x2& x)
+{
+    v_float64x2 one = v_setall_f64(1.0f);
+    return one / v_sqrt(x);
+}
+
+inline v_float64x2 v_abs(v_float64x2 x)
+{ return v_float64x2(vabsq_f64(x.val)); }
+#endif
+
+// TODO: exp, log, sin, cos
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(_Tpvec, func, intrin) \
+inline _Tpvec func(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_min, vminq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_max, vmaxq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int8x16, v_min, vminq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int8x16, v_max, vmaxq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_min, vminq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_max, vmaxq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int16x8, v_min, vminq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int16x8, v_max, vmaxq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint32x4, v_min, vminq_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint32x4, v_max, vmaxq_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int32x4, v_min, vminq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int32x4, v_max, vmaxq_s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_float32x4, v_min, vminq_f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_float32x4, v_max, vmaxq_f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_float64x2, v_min, vminq_f64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_float64x2, v_max, vmaxq_f64)
+#endif
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline int64x2_t vmvnq_s64(int64x2_t a)
+{
+    int64x2_t vx = vreinterpretq_s64_u32(vdupq_n_u32(0xFFFFFFFF));
+    return veorq_s64(a, vx);
+}
+inline uint64x2_t vmvnq_u64(uint64x2_t a)
+{
+    uint64x2_t vx = vreinterpretq_u64_u32(vdupq_n_u32(0xFFFFFFFF));
+    return veorq_u64(a, vx);
+}
+#endif
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(_Tpvec, cast, suffix, not_suffix) \
+inline _Tpvec operator == (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(cast(vceqq_##suffix(a.val, b.val))); } \
+inline _Tpvec operator != (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(cast(vmvnq_##not_suffix(vceqq_##suffix(a.val, b.val)))); } \
+inline _Tpvec operator < (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(cast(vcltq_##suffix(a.val, b.val))); } \
+inline _Tpvec operator > (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(cast(vcgtq_##suffix(a.val, b.val))); } \
+inline _Tpvec operator <= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(cast(vcleq_##suffix(a.val, b.val))); } \
+inline _Tpvec operator >= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(cast(vcgeq_##suffix(a.val, b.val))); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_uint8x16, OPENCV_HAL_NOP, u8, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_int8x16, vreinterpretq_s8_u8, s8, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_uint16x8, OPENCV_HAL_NOP, u16, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_int16x8, vreinterpretq_s16_u16, s16, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_uint32x4, OPENCV_HAL_NOP, u32, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_int32x4, vreinterpretq_s32_u32, s32, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_float32x4, vreinterpretq_f32_u32, f32, u32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_uint64x2, OPENCV_HAL_NOP, u64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_int64x2, vreinterpretq_s64_u64, s64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INT_CMP_OP(v_float64x2, vreinterpretq_f64_u64, f64, u64)
+#endif
+
+inline v_float32x4 v_not_nan(const v_float32x4& a)
+{ return v_float32x4(vreinterpretq_f32_u32(vceqq_f32(a.val, a.val))); }
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_float64x2 v_not_nan(const v_float64x2& a)
+{ return v_float64x2(vreinterpretq_f64_u64(vceqq_f64(a.val, a.val))); }
+#endif
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_add_wrap, vaddq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int8x16, v_add_wrap, vaddq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_add_wrap, vaddq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int16x8, v_add_wrap, vaddq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_sub_wrap, vsubq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int8x16, v_sub_wrap, vsubq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_sub_wrap, vsubq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int16x8, v_sub_wrap, vsubq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_mul_wrap, vmulq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int8x16, v_mul_wrap, vmulq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_mul_wrap, vmulq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_int16x8, v_mul_wrap, vmulq_s16)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_absdiff, vabdq_u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_absdiff, vabdq_u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_uint32x4, v_absdiff, vabdq_u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_float32x4, v_absdiff, vabdq_f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC(v_float64x2, v_absdiff, vabdq_f64)
+#endif
+
+/** Saturating absolute difference **/
+inline v_int8x16 v_absdiffs(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{ return v_int8x16(vqabsq_s8(vqsubq_s8(a.val, b.val))); }
+inline v_int16x8 v_absdiffs(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_int16x8(vqabsq_s16(vqsubq_s16(a.val, b.val))); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC2(_Tpvec, _Tpvec2, cast, func, intrin) \
+inline _Tpvec2 func(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec2(cast(intrin(a.val, b.val))); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC2(v_int8x16, v_uint8x16, vreinterpretq_u8_s8, v_absdiff, vabdq_s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC2(v_int16x8, v_uint16x8, vreinterpretq_u16_s16, v_absdiff, vabdq_s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_BIN_FUNC2(v_int32x4, v_uint32x4, vreinterpretq_u32_s32, v_absdiff, vabdq_s32)
+
+inline v_float32x4 v_magnitude(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    v_float32x4 x(vmlaq_f32(vmulq_f32(a.val, a.val), b.val, b.val));
+    return v_sqrt(x);
+}
+
+inline v_float32x4 v_sqr_magnitude(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    return v_float32x4(vmlaq_f32(vmulq_f32(a.val, a.val), b.val, b.val));
+}
+
+inline v_float32x4 v_fma(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b, const v_float32x4& c)
+{
+#if CV_SIMD128_64F
+    // ARMv8, which adds support for 64-bit floating-point (so CV_SIMD128_64F is defined),
+    // also adds FMA support both for single- and double-precision floating-point vectors
+    return v_float32x4(vfmaq_f32(c.val, a.val, b.val));
+#else
+    return v_float32x4(vmlaq_f32(c.val, a.val, b.val));
+#endif
+}
+
+inline v_int32x4 v_fma(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b, const v_int32x4& c)
+{
+    return v_int32x4(vmlaq_s32(c.val, a.val, b.val));
+}
+
+inline v_float32x4 v_muladd(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b, const v_float32x4& c)
+{
+    return v_fma(a, b, c);
+}
+
+inline v_int32x4 v_muladd(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b, const v_int32x4& c)
+{
+    return v_fma(a, b, c);
+}
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_float64x2 v_magnitude(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    v_float64x2 x(vaddq_f64(vmulq_f64(a.val, a.val), vmulq_f64(b.val, b.val)));
+    return v_sqrt(x);
+}
+
+inline v_float64x2 v_sqr_magnitude(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    return v_float64x2(vaddq_f64(vmulq_f64(a.val, a.val), vmulq_f64(b.val, b.val)));
+}
+
+inline v_float64x2 v_fma(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b, const v_float64x2& c)
+{
+    return v_float64x2(vfmaq_f64(c.val, a.val, b.val));
+}
+
+inline v_float64x2 v_muladd(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b, const v_float64x2& c)
+{
+    return v_fma(a, b, c);
+}
+#endif
+
+// trade efficiency for convenience
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(_Tpvec, suffix, _Tps, ssuffix) \
+inline _Tpvec operator << (const _Tpvec& a, int n) \
+{ return _Tpvec(vshlq_##suffix(a.val, vdupq_n_##ssuffix((_Tps)n))); } \
+inline _Tpvec operator >> (const _Tpvec& a, int n) \
+{ return _Tpvec(vshlq_##suffix(a.val, vdupq_n_##ssuffix((_Tps)-n))); } \
+template<int n> inline _Tpvec v_shl(const _Tpvec& a) \
+{ return _Tpvec(vshlq_n_##suffix(a.val, n)); } \
+template<int n> inline _Tpvec v_shr(const _Tpvec& a) \
+{ return _Tpvec(vshrq_n_##suffix(a.val, n)); } \
+template<int n> inline _Tpvec v_rshr(const _Tpvec& a) \
+{ return _Tpvec(vrshrq_n_##suffix(a.val, n)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_uint8x16, u8, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_int8x16, s8, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_uint16x8, u16, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_int16x8, s16, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_uint32x4, u32, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_int32x4, s32, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_uint64x2, u64, int64, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SHIFT_OP(v_int64x2, s64, int64, s64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(_Tpvec, suffix) \
+template<int n> inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a) \
+{ return _Tpvec(vextq_##suffix(a.val, vdupq_n_##suffix(0), n)); } \
+template<int n> inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a) \
+{ return _Tpvec(vextq_##suffix(vdupq_n_##suffix(0), a.val, _Tpvec::nlanes - n)); } \
+template<> inline _Tpvec v_rotate_left<0>(const _Tpvec& a) \
+{ return a; } \
+template<int n> inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(vextq_##suffix(a.val, b.val, n)); } \
+template<int n> inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(vextq_##suffix(b.val, a.val, _Tpvec::nlanes - n)); } \
+template<> inline _Tpvec v_rotate_left<0>(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ CV_UNUSED(b); return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_uint8x16, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_int8x16, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_uint16x8, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_int16x8, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_float32x4, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_uint64x2, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_int64x2, s64)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_ROTATE_OP(v_float64x2, f64)
+#endif
+
+#if defined(__clang__) && defined(__aarch64__)
+// avoid LD2 instruction. details: https://github.com/opencv/opencv/issues/14863
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOAD_LOW_OP(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_load_low(const _Tp* ptr) \
+{ \
+typedef uint64 CV_DECL_ALIGNED(1) unaligned_uint64; \
+uint64 v = *(unaligned_uint64*)ptr; \
+return _Tpvec(v_reinterpret_as_##suffix(v_uint64x2(v, (uint64)123456))); \
+}
+#else
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOAD_LOW_OP(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_load_low(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(vcombine_##suffix(vld1_##suffix(ptr), vdup_n_##suffix((_Tp)0))); }
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_load(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(vld1q_##suffix(ptr)); } \
+inline _Tpvec v_load_aligned(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(vld1q_##suffix(ptr)); } \
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOAD_LOW_OP(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1) \
+{ return _Tpvec(vcombine_##suffix(vld1_##suffix(ptr0), vld1_##suffix(ptr1))); } \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ vst1q_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ vst1q_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ vst1q_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode /*mode*/) \
+{ vst1q_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ vst1_##suffix(ptr, vget_low_##suffix(a.val)); } \
+inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ vst1_##suffix(ptr, vget_high_##suffix(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_int8x16, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_int16x8, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_int32x4, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_uint64x2, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_int64x2, int64, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_float32x4, float, f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_LOADSTORE_OP(v_float64x2, double, f64)
+#endif
+
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint8x16& a)
+{
+    uint32x4_t t0 = vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(a.val));
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int8x16& a)
+{
+    int32x4_t t0 = vpaddlq_s16(vpaddlq_s8(a.val));
+    int32x2_t t1 = vpadd_s32(vget_low_s32(t0), vget_high_s32(t0));
+    return vget_lane_s32(vpadd_s32(t1, t1), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint16x8& a)
+{
+    uint32x4_t t0 = vpaddlq_u16(a.val);
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int16x8& a)
+{
+    int32x4_t t0 = vpaddlq_s16(a.val);
+    int32x2_t t1 = vpadd_s32(vget_low_s32(t0), vget_high_s32(t0));
+    return vget_lane_s32(vpadd_s32(t1, t1), 0);
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_8(_Tpvec, _Tpnvec, scalartype, func, vectorfunc, suffix) \
+inline scalartype v_reduce_##func(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    _Tpnvec##_t a0 = vp##vectorfunc##_##suffix(vget_low_##suffix(a.val), vget_high_##suffix(a.val)); \
+    a0 = vp##vectorfunc##_##suffix(a0, a0); \
+    return (scalartype)vget_lane_##suffix(vp##vectorfunc##_##suffix(a0, a0),0); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_8(v_uint16x8, uint16x4, unsigned int, max, max, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_8(v_uint16x8, uint16x4, unsigned int, min, min, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_8(v_int16x8, int16x4, int, max, max, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_8(v_int16x8, int16x4, int, min, min, s16)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(_Tpvec, _Tpnvec, scalartype, func, vectorfunc, suffix) \
+inline scalartype v_reduce_##func(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    _Tpnvec##_t a0 = vp##vectorfunc##_##suffix(vget_low_##suffix(a.val), vget_high_##suffix(a.val)); \
+    return (scalartype)vget_lane_##suffix(vp##vectorfunc##_##suffix(a0, vget_high_##suffix(a.val)),0); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, uint32x2, unsigned, sum, add, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, uint32x2, unsigned, max, max, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, uint32x2, unsigned, min, min, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_int32x4, int32x2, int, sum, add, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_int32x4, int32x2, int, max, max, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_int32x4, int32x2, int, min, min, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_float32x4, float32x2, float, sum, add, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_float32x4, float32x2, float, max, max, f32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_REDUCE_OP_4(v_float32x4, float32x2, float, min, min, f32)
+
+inline uint64 v_reduce_sum(const v_uint64x2& a)
+{ return vget_lane_u64(vadd_u64(vget_low_u64(a.val), vget_high_u64(a.val)),0); }
+inline int64 v_reduce_sum(const v_int64x2& a)
+{ return vget_lane_s64(vadd_s64(vget_low_s64(a.val), vget_high_s64(a.val)),0); }
+#if CV_SIMD128_64F
+inline double v_reduce_sum(const v_float64x2& a)
+{
+    return vgetq_lane_f64(a.val, 0) + vgetq_lane_f64(a.val, 1);
+}
+#endif
+
+inline v_float32x4 v_reduce_sum4(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                                 const v_float32x4& c, const v_float32x4& d)
+{
+    float32x4x2_t ab = vtrnq_f32(a.val, b.val);
+    float32x4x2_t cd = vtrnq_f32(c.val, d.val);
+
+    float32x4_t u0 = vaddq_f32(ab.val[0], ab.val[1]); // a0+a1 b0+b1 a2+a3 b2+b3
+    float32x4_t u1 = vaddq_f32(cd.val[0], cd.val[1]); // c0+c1 d0+d1 c2+c3 d2+d3
+
+    float32x4_t v0 = vcombine_f32(vget_low_f32(u0), vget_low_f32(u1));
+    float32x4_t v1 = vcombine_f32(vget_high_f32(u0), vget_high_f32(u1));
+
+    return v_float32x4(vaddq_f32(v0, v1));
+}
+
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b)
+{
+    uint32x4_t t0 = vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(vabdq_u8(a.val, b.val)));
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+    uint32x4_t t0 = vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(vreinterpretq_u8_s8(vabdq_s8(a.val, b.val))));
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    uint32x4_t t0 = vpaddlq_u16(vabdq_u16(a.val, b.val));
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    uint32x4_t t0 = vpaddlq_u16(vreinterpretq_u16_s16(vabdq_s16(a.val, b.val)));
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{
+    uint32x4_t t0 = vabdq_u32(a.val, b.val);
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+    uint32x4_t t0 = vreinterpretq_u32_s32(vabdq_s32(a.val, b.val));
+    uint32x2_t t1 = vpadd_u32(vget_low_u32(t0), vget_high_u32(t0));
+    return vget_lane_u32(vpadd_u32(t1, t1), 0);
+}
+inline float v_reduce_sad(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    float32x4_t t0 = vabdq_f32(a.val, b.val);
+    float32x2_t t1 = vpadd_f32(vget_low_f32(t0), vget_high_f32(t0));
+    return vget_lane_f32(vpadd_f32(t1, t1), 0);
+}
+
+inline v_uint8x16 v_popcount(const v_uint8x16& a)
+{ return v_uint8x16(vcntq_u8(a.val)); }
+inline v_uint8x16 v_popcount(const v_int8x16& a)
+{ return v_uint8x16(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_s8(a.val))); }
+inline v_uint16x8 v_popcount(const v_uint16x8& a)
+{ return v_uint16x8(vpaddlq_u8(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_u16(a.val)))); }
+inline v_uint16x8 v_popcount(const v_int16x8& a)
+{ return v_uint16x8(vpaddlq_u8(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_s16(a.val)))); }
+inline v_uint32x4 v_popcount(const v_uint32x4& a)
+{ return v_uint32x4(vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_u32(a.val))))); }
+inline v_uint32x4 v_popcount(const v_int32x4& a)
+{ return v_uint32x4(vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_s32(a.val))))); }
+inline v_uint64x2 v_popcount(const v_uint64x2& a)
+{ return v_uint64x2(vpaddlq_u32(vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_u64(a.val)))))); }
+inline v_uint64x2 v_popcount(const v_int64x2& a)
+{ return v_uint64x2(vpaddlq_u32(vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(vcntq_u8(vreinterpretq_u8_s64(a.val)))))); }
+
+inline int v_signmask(const v_uint8x16& a)
+{
+    int8x8_t m0 = vcreate_s8(CV_BIG_UINT(0x0706050403020100));
+    uint8x16_t v0 = vshlq_u8(vshrq_n_u8(a.val, 7), vcombine_s8(m0, m0));
+    uint64x2_t v1 = vpaddlq_u32(vpaddlq_u16(vpaddlq_u8(v0)));
+    return (int)vgetq_lane_u64(v1, 0) + ((int)vgetq_lane_u64(v1, 1) << 8);
+}
+inline int v_signmask(const v_int8x16& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u8(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_uint16x8& a)
+{
+    int16x4_t m0 = vcreate_s16(CV_BIG_UINT(0x0003000200010000));
+    uint16x8_t v0 = vshlq_u16(vshrq_n_u16(a.val, 15), vcombine_s16(m0, m0));
+    uint64x2_t v1 = vpaddlq_u32(vpaddlq_u16(v0));
+    return (int)vgetq_lane_u64(v1, 0) + ((int)vgetq_lane_u64(v1, 1) << 4);
+}
+inline int v_signmask(const v_int16x8& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u16(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_uint32x4& a)
+{
+    int32x2_t m0 = vcreate_s32(CV_BIG_UINT(0x0000000100000000));
+    uint32x4_t v0 = vshlq_u32(vshrq_n_u32(a.val, 31), vcombine_s32(m0, m0));
+    uint64x2_t v1 = vpaddlq_u32(v0);
+    return (int)vgetq_lane_u64(v1, 0) + ((int)vgetq_lane_u64(v1, 1) << 2);
+}
+inline int v_signmask(const v_int32x4& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+inline int v_signmask(const v_float32x4& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+inline int v_signmask(const v_uint64x2& a)
+{
+    int64x1_t m0 = vdup_n_s64(0);
+    uint64x2_t v0 = vshlq_u64(vshrq_n_u64(a.val, 63), vcombine_s64(m0, m0));
+    return (int)vgetq_lane_u64(v0, 0) + ((int)vgetq_lane_u64(v0, 1) << 1);
+}
+inline int v_signmask(const v_int64x2& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+#if CV_SIMD128_64F
+inline int v_signmask(const v_float64x2& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+#endif
+
+inline int v_scan_forward(const v_int8x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint8x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int16x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint16x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_float32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+#if CV_SIMD128_64F
+inline int v_scan_forward(const v_float64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_CHECK_ALLANY(_Tpvec, suffix, shift) \
+inline bool v_check_all(const v_##_Tpvec& a) \
+{ \
+    _Tpvec##_t v0 = vshrq_n_##suffix(vmvnq_##suffix(a.val), shift); \
+    uint64x2_t v1 = vreinterpretq_u64_##suffix(v0); \
+    return (vgetq_lane_u64(v1, 0) | vgetq_lane_u64(v1, 1)) == 0; \
+} \
+inline bool v_check_any(const v_##_Tpvec& a) \
+{ \
+    _Tpvec##_t v0 = vshrq_n_##suffix(a.val, shift); \
+    uint64x2_t v1 = vreinterpretq_u64_##suffix(v0); \
+    return (vgetq_lane_u64(v1, 0) | vgetq_lane_u64(v1, 1)) != 0; \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_CHECK_ALLANY(uint8x16, u8, 7)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_CHECK_ALLANY(uint16x8, u16, 15)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_CHECK_ALLANY(uint32x4, u32, 31)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_CHECK_ALLANY(uint64x2, u64, 63)
+#endif
+
+inline bool v_check_all(const v_int8x16& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_u8(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_int16x8& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_u16(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_int32x4& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_float32x4& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+
+inline bool v_check_any(const v_int8x16& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_u8(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_int16x8& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_u16(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_int32x4& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_float32x4& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline bool v_check_all(const v_int64x2& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_float64x2& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_int64x2& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_float64x2& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(_Tpvec, suffix, usuffix) \
+inline _Tpvec v_select(const _Tpvec& mask, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec(vbslq_##suffix(vreinterpretq_##usuffix##_##suffix(mask.val), a.val, b.val)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_uint8x16, u8, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_int8x16, s8, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_uint16x8, u16, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_int16x8, s16, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_uint32x4, u32, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_int32x4, s32, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_float32x4, f32, u32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_SELECT(v_float64x2, f64, u64)
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(_Tpvec, _Tpwvec, _Tp, suffix) \
+inline void v_expand(const _Tpvec& a, _Tpwvec& b0, _Tpwvec& b1) \
+{ \
+    b0.val = vmovl_##suffix(vget_low_##suffix(a.val)); \
+    b1.val = vmovl_##suffix(vget_high_##suffix(a.val)); \
+} \
+inline _Tpwvec v_expand_low(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    return _Tpwvec(vmovl_##suffix(vget_low_##suffix(a.val))); \
+} \
+inline _Tpwvec v_expand_high(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    return _Tpwvec(vmovl_##suffix(vget_high_##suffix(a.val))); \
+} \
+inline _Tpwvec v_load_expand(const _Tp* ptr) \
+{ \
+    return _Tpwvec(vmovl_##suffix(vld1_##suffix(ptr))); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(v_uint8x16, v_uint16x8, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(v_int8x16, v_int16x8, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(v_uint16x8, v_uint32x4, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(v_int16x8, v_int32x4, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(v_uint32x4, v_uint64x2, uint, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXPAND(v_int32x4, v_int64x2, int, s32)
+
+inline v_uint32x4 v_load_expand_q(const uchar* ptr)
+{
+    typedef unsigned int CV_DECL_ALIGNED(1) unaligned_uint;
+    uint8x8_t v0 = vcreate_u8(*(unaligned_uint*)ptr);
+    uint16x4_t v1 = vget_low_u16(vmovl_u8(v0));
+    return v_uint32x4(vmovl_u16(v1));
+}
+
+inline v_int32x4 v_load_expand_q(const schar* ptr)
+{
+    typedef unsigned int CV_DECL_ALIGNED(1) unaligned_uint;
+    int8x8_t v0 = vcreate_s8(*(unaligned_uint*)ptr);
+    int16x4_t v1 = vget_low_s16(vmovl_s8(v0));
+    return v_int32x4(vmovl_s16(v1));
+}
+
+#if defined(__aarch64__)
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(_Tpvec, suffix) \
+inline void v_zip(const v_##_Tpvec& a0, const v_##_Tpvec& a1, v_##_Tpvec& b0, v_##_Tpvec& b1) \
+{ \
+    b0.val = vzip1q_##suffix(a0.val, a1.val); \
+    b1.val = vzip2q_##suffix(a0.val, a1.val); \
+} \
+inline v_##_Tpvec v_combine_low(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b) \
+{ \
+    return v_##_Tpvec(vcombine_##suffix(vget_low_##suffix(a.val), vget_low_##suffix(b.val))); \
+} \
+inline v_##_Tpvec v_combine_high(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b) \
+{ \
+    return v_##_Tpvec(vcombine_##suffix(vget_high_##suffix(a.val), vget_high_##suffix(b.val))); \
+} \
+inline void v_recombine(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b, v_##_Tpvec& c, v_##_Tpvec& d) \
+{ \
+    c.val = vcombine_##suffix(vget_low_##suffix(a.val), vget_low_##suffix(b.val)); \
+    d.val = vcombine_##suffix(vget_high_##suffix(a.val), vget_high_##suffix(b.val)); \
+}
+#else
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(_Tpvec, suffix) \
+inline void v_zip(const v_##_Tpvec& a0, const v_##_Tpvec& a1, v_##_Tpvec& b0, v_##_Tpvec& b1) \
+{ \
+    _Tpvec##x2_t p = vzipq_##suffix(a0.val, a1.val); \
+    b0.val = p.val[0]; \
+    b1.val = p.val[1]; \
+} \
+inline v_##_Tpvec v_combine_low(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b) \
+{ \
+    return v_##_Tpvec(vcombine_##suffix(vget_low_##suffix(a.val), vget_low_##suffix(b.val))); \
+} \
+inline v_##_Tpvec v_combine_high(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b) \
+{ \
+    return v_##_Tpvec(vcombine_##suffix(vget_high_##suffix(a.val), vget_high_##suffix(b.val))); \
+} \
+inline void v_recombine(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b, v_##_Tpvec& c, v_##_Tpvec& d) \
+{ \
+    c.val = vcombine_##suffix(vget_low_##suffix(a.val), vget_low_##suffix(b.val)); \
+    d.val = vcombine_##suffix(vget_high_##suffix(a.val), vget_high_##suffix(b.val)); \
+}
+#endif
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(uint8x16, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(int8x16, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(uint16x8, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(int16x8, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(float32x4, f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_UNPACKS(float64x2, f64)
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(_Tpvec, suffix) \
+template <int s> \
+inline v_##_Tpvec v_extract(const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b) \
+{ \
+    return v_##_Tpvec(vextq_##suffix(a.val, b.val, s)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(uint8x16, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(int8x16, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(uint16x8, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(int16x8, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(uint64x2, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(int64x2, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(float32x4, f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_EXTRACT(float64x2, f64)
+#endif
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_int32x4 v_round(const v_float32x4& a)
+{
+    float32x4_t a_ = a.val;
+    int32x4_t result;
+    __asm__ ("fcvtns %0.4s, %1.4s"
+             : "=w"(result)
+             : "w"(a_)
+             : /* No clobbers */);
+    return v_int32x4(result);
+}
+#else
+inline v_int32x4 v_round(const v_float32x4& a)
+{
+    static const int32x4_t v_sign = vdupq_n_s32(1 << 31),
+        v_05 = vreinterpretq_s32_f32(vdupq_n_f32(0.5f));
+
+    int32x4_t v_addition = vorrq_s32(v_05, vandq_s32(v_sign, vreinterpretq_s32_f32(a.val)));
+    return v_int32x4(vcvtq_s32_f32(vaddq_f32(a.val, vreinterpretq_f32_s32(v_addition))));
+}
+#endif
+inline v_int32x4 v_floor(const v_float32x4& a)
+{
+    int32x4_t a1 = vcvtq_s32_f32(a.val);
+    uint32x4_t mask = vcgtq_f32(vcvtq_f32_s32(a1), a.val);
+    return v_int32x4(vaddq_s32(a1, vreinterpretq_s32_u32(mask)));
+}
+
+inline v_int32x4 v_ceil(const v_float32x4& a)
+{
+    int32x4_t a1 = vcvtq_s32_f32(a.val);
+    uint32x4_t mask = vcgtq_f32(a.val, vcvtq_f32_s32(a1));
+    return v_int32x4(vsubq_s32(a1, vreinterpretq_s32_u32(mask)));
+}
+
+inline v_int32x4 v_trunc(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(vcvtq_s32_f32(a.val)); }
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_int32x4 v_round(const v_float64x2& a)
+{
+    static const int32x2_t zero = vdup_n_s32(0);
+    return v_int32x4(vcombine_s32(vmovn_s64(vcvtaq_s64_f64(a.val)), zero));
+}
+
+inline v_int32x4 v_round(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    return v_int32x4(vcombine_s32(vmovn_s64(vcvtaq_s64_f64(a.val)), vmovn_s64(vcvtaq_s64_f64(b.val))));
+}
+
+inline v_int32x4 v_floor(const v_float64x2& a)
+{
+    static const int32x2_t zero = vdup_n_s32(0);
+    int64x2_t a1 = vcvtq_s64_f64(a.val);
+    uint64x2_t mask = vcgtq_f64(vcvtq_f64_s64(a1), a.val);
+    a1 = vaddq_s64(a1, vreinterpretq_s64_u64(mask));
+    return v_int32x4(vcombine_s32(vmovn_s64(a1), zero));
+}
+
+inline v_int32x4 v_ceil(const v_float64x2& a)
+{
+    static const int32x2_t zero = vdup_n_s32(0);
+    int64x2_t a1 = vcvtq_s64_f64(a.val);
+    uint64x2_t mask = vcgtq_f64(a.val, vcvtq_f64_s64(a1));
+    a1 = vsubq_s64(a1, vreinterpretq_s64_u64(mask));
+    return v_int32x4(vcombine_s32(vmovn_s64(a1), zero));
+}
+
+inline v_int32x4 v_trunc(const v_float64x2& a)
+{
+    static const int32x2_t zero = vdup_n_s32(0);
+    return v_int32x4(vcombine_s32(vmovn_s64(vcvtaq_s64_f64(a.val)), zero));
+}
+#endif
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_TRANSPOSE4x4(_Tpvec, suffix) \
+inline void v_transpose4x4(const v_##_Tpvec& a0, const v_##_Tpvec& a1, \
+                         const v_##_Tpvec& a2, const v_##_Tpvec& a3, \
+                         v_##_Tpvec& b0, v_##_Tpvec& b1, \
+                         v_##_Tpvec& b2, v_##_Tpvec& b3) \
+{ \
+    /* m00 m01 m02 m03 */ \
+    /* m10 m11 m12 m13 */ \
+    /* m20 m21 m22 m23 */ \
+    /* m30 m31 m32 m33 */ \
+    _Tpvec##x2_t t0 = vtrnq_##suffix(a0.val, a1.val); \
+    _Tpvec##x2_t t1 = vtrnq_##suffix(a2.val, a3.val); \
+    /* m00 m10 m02 m12 */ \
+    /* m01 m11 m03 m13 */ \
+    /* m20 m30 m22 m32 */ \
+    /* m21 m31 m23 m33 */ \
+    b0.val = vcombine_##suffix(vget_low_##suffix(t0.val[0]), vget_low_##suffix(t1.val[0])); \
+    b1.val = vcombine_##suffix(vget_low_##suffix(t0.val[1]), vget_low_##suffix(t1.val[1])); \
+    b2.val = vcombine_##suffix(vget_high_##suffix(t0.val[0]), vget_high_##suffix(t1.val[0])); \
+    b3.val = vcombine_##suffix(vget_high_##suffix(t0.val[1]), vget_high_##suffix(t1.val[1])); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_TRANSPOSE4x4(uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_TRANSPOSE4x4(int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_TRANSPOSE4x4(float32x4, f32)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, v_##_Tpvec& a, v_##_Tpvec& b) \
+{ \
+    _Tpvec##x2_t v = vld2q_##suffix(ptr); \
+    a.val = v.val[0]; \
+    b.val = v.val[1]; \
+} \
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, v_##_Tpvec& a, v_##_Tpvec& b, v_##_Tpvec& c) \
+{ \
+    _Tpvec##x3_t v = vld3q_##suffix(ptr); \
+    a.val = v.val[0]; \
+    b.val = v.val[1]; \
+    c.val = v.val[2]; \
+} \
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, v_##_Tpvec& a, v_##_Tpvec& b, \
+                                v_##_Tpvec& c, v_##_Tpvec& d) \
+{ \
+    _Tpvec##x4_t v = vld4q_##suffix(ptr); \
+    a.val = v.val[0]; \
+    b.val = v.val[1]; \
+    c.val = v.val[2]; \
+    d.val = v.val[3]; \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp* ptr, const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b, \
+                                hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ \
+    _Tpvec##x2_t v; \
+    v.val[0] = a.val; \
+    v.val[1] = b.val; \
+    vst2q_##suffix(ptr, v); \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp* ptr, const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b, \
+                                const v_##_Tpvec& c, hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ \
+    _Tpvec##x3_t v; \
+    v.val[0] = a.val; \
+    v.val[1] = b.val; \
+    v.val[2] = c.val; \
+    vst3q_##suffix(ptr, v); \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp* ptr, const v_##_Tpvec& a, const v_##_Tpvec& b, \
+                                const v_##_Tpvec& c, const v_##_Tpvec& d, \
+                                hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec##x4_t v; \
+    v.val[0] = a.val; \
+    v.val[1] = b.val; \
+    v.val[2] = c.val; \
+    v.val[3] = d.val; \
+    vst4q_##suffix(ptr, v); \
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED_INT64(tp, suffix) \
+inline void v_load_deinterleave( const tp* ptr, v_##tp##x2& a, v_##tp##x2& b ) \
+{ \
+    tp##x1_t a0 = vld1_##suffix(ptr); \
+    tp##x1_t b0 = vld1_##suffix(ptr + 1); \
+    tp##x1_t a1 = vld1_##suffix(ptr + 2); \
+    tp##x1_t b1 = vld1_##suffix(ptr + 3); \
+    a = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(a0, a1)); \
+    b = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(b0, b1)); \
+} \
+ \
+inline void v_load_deinterleave( const tp* ptr, v_##tp##x2& a, \
+                                 v_##tp##x2& b, v_##tp##x2& c ) \
+{ \
+    tp##x1_t a0 = vld1_##suffix(ptr); \
+    tp##x1_t b0 = vld1_##suffix(ptr + 1); \
+    tp##x1_t c0 = vld1_##suffix(ptr + 2); \
+    tp##x1_t a1 = vld1_##suffix(ptr + 3); \
+    tp##x1_t b1 = vld1_##suffix(ptr + 4); \
+    tp##x1_t c1 = vld1_##suffix(ptr + 5); \
+    a = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(a0, a1)); \
+    b = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(b0, b1)); \
+    c = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(c0, c1)); \
+} \
+ \
+inline void v_load_deinterleave( const tp* ptr, v_##tp##x2& a, v_##tp##x2& b, \
+                                 v_##tp##x2& c, v_##tp##x2& d ) \
+{ \
+    tp##x1_t a0 = vld1_##suffix(ptr); \
+    tp##x1_t b0 = vld1_##suffix(ptr + 1); \
+    tp##x1_t c0 = vld1_##suffix(ptr + 2); \
+    tp##x1_t d0 = vld1_##suffix(ptr + 3); \
+    tp##x1_t a1 = vld1_##suffix(ptr + 4); \
+    tp##x1_t b1 = vld1_##suffix(ptr + 5); \
+    tp##x1_t c1 = vld1_##suffix(ptr + 6); \
+    tp##x1_t d1 = vld1_##suffix(ptr + 7); \
+    a = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(a0, a1)); \
+    b = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(b0, b1)); \
+    c = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(c0, c1)); \
+    d = v_##tp##x2(vcombine_##suffix(d0, d1)); \
+} \
+ \
+inline void v_store_interleave( tp* ptr, const v_##tp##x2& a, const v_##tp##x2& b, \
+                                hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ \
+    vst1_##suffix(ptr, vget_low_##suffix(a.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 1, vget_low_##suffix(b.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 2, vget_high_##suffix(a.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 3, vget_high_##suffix(b.val)); \
+} \
+ \
+inline void v_store_interleave( tp* ptr, const v_##tp##x2& a, \
+                                const v_##tp##x2& b, const v_##tp##x2& c, \
+                                hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ \
+    vst1_##suffix(ptr, vget_low_##suffix(a.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 1, vget_low_##suffix(b.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 2, vget_low_##suffix(c.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 3, vget_high_##suffix(a.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 4, vget_high_##suffix(b.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 5, vget_high_##suffix(c.val)); \
+} \
+ \
+inline void v_store_interleave( tp* ptr, const v_##tp##x2& a, const v_##tp##x2& b, \
+                                const v_##tp##x2& c, const v_##tp##x2& d, \
+                                hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ \
+    vst1_##suffix(ptr, vget_low_##suffix(a.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 1, vget_low_##suffix(b.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 2, vget_low_##suffix(c.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 3, vget_low_##suffix(d.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 4, vget_high_##suffix(a.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 5, vget_high_##suffix(b.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 6, vget_high_##suffix(c.val)); \
+    vst1_##suffix(ptr + 7, vget_high_##suffix(d.val)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(int8x16, schar, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(int16x8, short, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(int32x4, int, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(float32x4, float, f32)
+#if CV_SIMD128_64F
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED(float64x2, double, f64)
+#endif
+
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED_INT64(int64, s64)
+OPENCV_HAL_IMPL_NEON_INTERLEAVED_INT64(uint64, u64)
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_int32x4& a)
+{
+    return v_float32x4(vcvtq_f32_s32(a.val));
+}
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_float64x2& a)
+{
+    float32x2_t zero = vdup_n_f32(0.0f);
+    return v_float32x4(vcombine_f32(vcvt_f32_f64(a.val), zero));
+}
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    return v_float32x4(vcombine_f32(vcvt_f32_f64(a.val), vcvt_f32_f64(b.val)));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64(const v_int32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(vcvt_f64_f32(vcvt_f32_s32(vget_low_s32(a.val))));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64_high(const v_int32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(vcvt_f64_f32(vcvt_f32_s32(vget_high_s32(a.val))));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64(const v_float32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(vcvt_f64_f32(vget_low_f32(a.val)));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64_high(const v_float32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(vcvt_f64_f32(vget_high_f32(a.val)));
+}
+#endif
+
+////////////// Lookup table access ////////////////////
+
+inline v_int8x16 v_lut(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    schar CV_DECL_ALIGNED(32) elems[16] =
+    {
+        tab[idx[ 0]],
+        tab[idx[ 1]],
+        tab[idx[ 2]],
+        tab[idx[ 3]],
+        tab[idx[ 4]],
+        tab[idx[ 5]],
+        tab[idx[ 6]],
+        tab[idx[ 7]],
+        tab[idx[ 8]],
+        tab[idx[ 9]],
+        tab[idx[10]],
+        tab[idx[11]],
+        tab[idx[12]],
+        tab[idx[13]],
+        tab[idx[14]],
+        tab[idx[15]]
+    };
+    return v_int8x16(vld1q_s8(elems));
+}
+inline v_int8x16 v_lut_pairs(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    schar CV_DECL_ALIGNED(32) elems[16] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[0] + 1],
+        tab[idx[1]],
+        tab[idx[1] + 1],
+        tab[idx[2]],
+        tab[idx[2] + 1],
+        tab[idx[3]],
+        tab[idx[3] + 1],
+        tab[idx[4]],
+        tab[idx[4] + 1],
+        tab[idx[5]],
+        tab[idx[5] + 1],
+        tab[idx[6]],
+        tab[idx[6] + 1],
+        tab[idx[7]],
+        tab[idx[7] + 1]
+    };
+    return v_int8x16(vld1q_s8(elems));
+}
+inline v_int8x16 v_lut_quads(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    schar CV_DECL_ALIGNED(32) elems[16] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[0] + 1],
+        tab[idx[0] + 2],
+        tab[idx[0] + 3],
+        tab[idx[1]],
+        tab[idx[1] + 1],
+        tab[idx[1] + 2],
+        tab[idx[1] + 3],
+        tab[idx[2]],
+        tab[idx[2] + 1],
+        tab[idx[2] + 2],
+        tab[idx[2] + 3],
+        tab[idx[3]],
+        tab[idx[3] + 1],
+        tab[idx[3] + 2],
+        tab[idx[3] + 3]
+    };
+    return v_int8x16(vld1q_s8(elems));
+}
+inline v_uint8x16 v_lut(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut((schar*)tab, idx)); }
+inline v_uint8x16 v_lut_pairs(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut_pairs((schar*)tab, idx)); }
+inline v_uint8x16 v_lut_quads(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut_quads((schar*)tab, idx)); }
+
+inline v_int16x8 v_lut(const short* tab, const int* idx)
+{
+    short CV_DECL_ALIGNED(32) elems[8] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[1]],
+        tab[idx[2]],
+        tab[idx[3]],
+        tab[idx[4]],
+        tab[idx[5]],
+        tab[idx[6]],
+        tab[idx[7]]
+    };
+    return v_int16x8(vld1q_s16(elems));
+}
+inline v_int16x8 v_lut_pairs(const short* tab, const int* idx)
+{
+    short CV_DECL_ALIGNED(32) elems[8] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[0] + 1],
+        tab[idx[1]],
+        tab[idx[1] + 1],
+        tab[idx[2]],
+        tab[idx[2] + 1],
+        tab[idx[3]],
+        tab[idx[3] + 1]
+    };
+    return v_int16x8(vld1q_s16(elems));
+}
+inline v_int16x8 v_lut_quads(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int16x8(vcombine_s16(vld1_s16(tab + idx[0]), vld1_s16(tab + idx[1])));
+}
+inline v_uint16x8 v_lut(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut((short*)tab, idx)); }
+inline v_uint16x8 v_lut_pairs(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut_pairs((short*)tab, idx)); }
+inline v_uint16x8 v_lut_quads(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut_quads((short*)tab, idx)); }
+
+inline v_int32x4 v_lut(const int* tab, const int* idx)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) elems[4] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[1]],
+        tab[idx[2]],
+        tab[idx[3]]
+    };
+    return v_int32x4(vld1q_s32(elems));
+}
+inline v_int32x4 v_lut_pairs(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x4(vcombine_s32(vld1_s32(tab + idx[0]), vld1_s32(tab + idx[1])));
+}
+inline v_int32x4 v_lut_quads(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x4(vld1q_s32(tab + idx[0]));
+}
+inline v_uint32x4 v_lut(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut((int*)tab, idx)); }
+inline v_uint32x4 v_lut_pairs(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut_pairs((int*)tab, idx)); }
+inline v_uint32x4 v_lut_quads(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut_quads((int*)tab, idx)); }
+
+inline v_int64x2 v_lut(const int64_t* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x2(vcombine_s64(vcreate_s64(tab[idx[0]]), vcreate_s64(tab[idx[1]])));
+}
+inline v_int64x2 v_lut_pairs(const int64_t* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x2(vld1q_s64(tab + idx[0]));
+}
+inline v_uint64x2 v_lut(const uint64_t* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v_lut((const int64_t *)tab, idx)); }
+inline v_uint64x2 v_lut_pairs(const uint64_t* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v_lut_pairs((const int64_t *)tab, idx)); }
+
+inline v_float32x4 v_lut(const float* tab, const int* idx)
+{
+    float CV_DECL_ALIGNED(32) elems[4] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[1]],
+        tab[idx[2]],
+        tab[idx[3]]
+    };
+    return v_float32x4(vld1q_f32(elems));
+}
+inline v_float32x4 v_lut_pairs(const float* tab, const int* idx)
+{
+    uint64 CV_DECL_ALIGNED(32) elems[2] =
+    {
+        *(uint64*)(tab + idx[0]),
+        *(uint64*)(tab + idx[1])
+    };
+    return v_float32x4(vreinterpretq_f32_u64(vld1q_u64(elems)));
+}
+inline v_float32x4 v_lut_quads(const float* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float32x4(vld1q_f32(tab + idx[0]));
+}
+
+inline v_int32x4 v_lut(const int* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) elems[4] =
+    {
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 0)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 1)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 2)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 3)]
+    };
+    return v_int32x4(vld1q_s32(elems));
+}
+
+inline v_uint32x4 v_lut(const unsigned* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    unsigned CV_DECL_ALIGNED(32) elems[4] =
+    {
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 0)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 1)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 2)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 3)]
+    };
+    return v_uint32x4(vld1q_u32(elems));
+}
+
+inline v_float32x4 v_lut(const float* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    float CV_DECL_ALIGNED(32) elems[4] =
+    {
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 0)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 1)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 2)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 3)]
+    };
+    return v_float32x4(vld1q_f32(elems));
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const float* tab, const v_int32x4& idxvec, v_float32x4& x, v_float32x4& y)
+{
+    /*int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store(idx, idxvec);
+
+    float32x4_t xy02 = vcombine_f32(vld1_f32(tab + idx[0]), vld1_f32(tab + idx[2]));
+    float32x4_t xy13 = vcombine_f32(vld1_f32(tab + idx[1]), vld1_f32(tab + idx[3]));
+
+    float32x4x2_t xxyy = vuzpq_f32(xy02, xy13);
+    x = v_float32x4(xxyy.val[0]);
+    y = v_float32x4(xxyy.val[1]);*/
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store_aligned(idx, idxvec);
+
+    x = v_float32x4(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]);
+    y = v_float32x4(tab[idx[0]+1], tab[idx[1]+1], tab[idx[2]+1], tab[idx[3]+1]);
+}
+
+inline v_int8x16 v_interleave_pairs(const v_int8x16& vec)
+{
+    return v_int8x16(vcombine_s8(vtbl1_s8(vget_low_s8(vec.val), vcreate_s8(0x0705060403010200)), vtbl1_s8(vget_high_s8(vec.val), vcreate_s8(0x0705060403010200))));
+}
+inline v_uint8x16 v_interleave_pairs(const v_uint8x16& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+inline v_int8x16 v_interleave_quads(const v_int8x16& vec)
+{
+    return v_int8x16(vcombine_s8(vtbl1_s8(vget_low_s8(vec.val), vcreate_s8(0x0703060205010400)), vtbl1_s8(vget_high_s8(vec.val), vcreate_s8(0x0703060205010400))));
+}
+inline v_uint8x16 v_interleave_quads(const v_uint8x16& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_interleave_pairs(const v_int16x8& vec)
+{
+    return v_int16x8(vreinterpretq_s16_s8(vcombine_s8(vtbl1_s8(vget_low_s8(vreinterpretq_s8_s16(vec.val)), vcreate_s8(0x0706030205040100)), vtbl1_s8(vget_high_s8(vreinterpretq_s8_s16(vec.val)), vcreate_s8(0x0706030205040100)))));
+}
+inline v_uint16x8 v_interleave_pairs(const v_uint16x8& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+inline v_int16x8 v_interleave_quads(const v_int16x8& vec)
+{
+    int16x4x2_t res = vzip_s16(vget_low_s16(vec.val), vget_high_s16(vec.val));
+    return v_int16x8(vcombine_s16(res.val[0], res.val[1]));
+}
+inline v_uint16x8 v_interleave_quads(const v_uint16x8& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x4 v_interleave_pairs(const v_int32x4& vec)
+{
+    int32x2x2_t res = vzip_s32(vget_low_s32(vec.val), vget_high_s32(vec.val));
+    return v_int32x4(vcombine_s32(res.val[0], res.val[1]));
+}
+inline v_uint32x4 v_interleave_pairs(const v_uint32x4& vec) { return v_reinterpret_as_u32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x4 v_interleave_pairs(const v_float32x4& vec) { return v_reinterpret_as_f32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+
+inline v_int8x16 v_pack_triplets(const v_int8x16& vec)
+{
+    return v_int8x16(vextq_s8(vcombine_s8(vtbl1_s8(vget_low_s8(vec.val), vcreate_s8(0x0605040201000000)), vtbl1_s8(vget_high_s8(vec.val), vcreate_s8(0x0807060504020100))), vdupq_n_s8(0), 2));
+}
+inline v_uint8x16 v_pack_triplets(const v_uint8x16& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_pack_triplets(const v_int16x8& vec)
+{
+    return v_int16x8(vreinterpretq_s16_s8(vextq_s8(vcombine_s8(vtbl1_s8(vget_low_s8(vreinterpretq_s8_s16(vec.val)), vcreate_s8(0x0504030201000000)), vget_high_s8(vreinterpretq_s8_s16(vec.val))), vdupq_n_s8(0), 2)));
+}
+inline v_uint16x8 v_pack_triplets(const v_uint16x8& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x4 v_pack_triplets(const v_int32x4& vec) { return vec; }
+inline v_uint32x4 v_pack_triplets(const v_uint32x4& vec) { return vec; }
+inline v_float32x4 v_pack_triplets(const v_float32x4& vec) { return vec; }
+
+#if CV_SIMD128_64F
+inline v_float64x2 v_lut(const double* tab, const int* idx)
+{
+    double CV_DECL_ALIGNED(32) elems[2] =
+    {
+        tab[idx[0]],
+        tab[idx[1]]
+    };
+    return v_float64x2(vld1q_f64(elems));
+}
+
+inline v_float64x2 v_lut_pairs(const double* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float64x2(vld1q_f64(tab + idx[0]));
+}
+
+inline v_float64x2 v_lut(const double* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    double CV_DECL_ALIGNED(32) elems[2] =
+    {
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 0)],
+        tab[vgetq_lane_s32(idxvec.val, 1)],
+    };
+    return v_float64x2(vld1q_f64(elems));
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const double* tab, const v_int32x4& idxvec, v_float64x2& x, v_float64x2& y)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store_aligned(idx, idxvec);
+
+    x = v_float64x2(tab[idx[0]], tab[idx[1]]);
+    y = v_float64x2(tab[idx[0]+1], tab[idx[1]+1]);
+}
+#endif
+
+////// FP16 support ///////
+#if CV_FP16
+inline v_float32x4 v_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+    float16x4_t v =
+    #ifndef vld1_f16 // APPLE compiler defines vld1_f16 as macro
+        (float16x4_t)vld1_s16((const short*)ptr);
+    #else
+        vld1_f16((const __fp16*)ptr);
+    #endif
+    return v_float32x4(vcvt_f32_f16(v));
+}
+
+inline void v_pack_store(float16_t* ptr, const v_float32x4& v)
+{
+    float16x4_t hv = vcvt_f16_f32(v.val);
+
+    #ifndef vst1_f16 // APPLE compiler defines vst1_f16 as macro
+        vst1_s16((short*)ptr, (int16x4_t)hv);
+    #else
+        vst1_f16((__fp16*)ptr, hv);
+    #endif
+}
+#else
+inline v_float32x4 v_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+    const int N = 4;
+    float buf[N];
+    for( int i = 0; i < N; i++ ) buf[i] = (float)ptr[i];
+    return v_load(buf);
+}
+
+inline void v_pack_store(float16_t* ptr, const v_float32x4& v)
+{
+    const int N = 4;
+    float buf[N];
+    v_store(buf, v);
+    for( int i = 0; i < N; i++ ) ptr[i] = float16_t(buf[i]);
+}
+#endif
+
+inline void v_cleanup() {}
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_sse.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_sse.hpp
new file mode 100644
index 0000000..e172d45
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_sse.hpp
@@ -0,0 +1,3063 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HAL_SSE_HPP
+#define OPENCV_HAL_SSE_HPP
+
+#include <algorithm>
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+
+#define CV_SIMD128 1
+#define CV_SIMD128_64F 1
+#define CV_SIMD128_FP16 0  // no native operations with FP16 type.
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+///////// Types ////////////
+
+struct v_uint8x16
+{
+    typedef uchar lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+
+    v_uint8x16() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_uint8x16(__m128i v) : val(v) {}
+    v_uint8x16(uchar v0, uchar v1, uchar v2, uchar v3, uchar v4, uchar v5, uchar v6, uchar v7,
+               uchar v8, uchar v9, uchar v10, uchar v11, uchar v12, uchar v13, uchar v14, uchar v15)
+    {
+        val = _mm_setr_epi8((char)v0, (char)v1, (char)v2, (char)v3,
+                            (char)v4, (char)v5, (char)v6, (char)v7,
+                            (char)v8, (char)v9, (char)v10, (char)v11,
+                            (char)v12, (char)v13, (char)v14, (char)v15);
+    }
+    uchar get0() const
+    {
+        return (uchar)_mm_cvtsi128_si32(val);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_int8x16
+{
+    typedef schar lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+
+    v_int8x16() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_int8x16(__m128i v) : val(v) {}
+    v_int8x16(schar v0, schar v1, schar v2, schar v3, schar v4, schar v5, schar v6, schar v7,
+              schar v8, schar v9, schar v10, schar v11, schar v12, schar v13, schar v14, schar v15)
+    {
+        val = _mm_setr_epi8((char)v0, (char)v1, (char)v2, (char)v3,
+                            (char)v4, (char)v5, (char)v6, (char)v7,
+                            (char)v8, (char)v9, (char)v10, (char)v11,
+                            (char)v12, (char)v13, (char)v14, (char)v15);
+    }
+    schar get0() const
+    {
+        return (schar)_mm_cvtsi128_si32(val);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_uint16x8
+{
+    typedef ushort lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+
+    v_uint16x8() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_uint16x8(__m128i v) : val(v) {}
+    v_uint16x8(ushort v0, ushort v1, ushort v2, ushort v3, ushort v4, ushort v5, ushort v6, ushort v7)
+    {
+        val = _mm_setr_epi16((short)v0, (short)v1, (short)v2, (short)v3,
+                             (short)v4, (short)v5, (short)v6, (short)v7);
+    }
+    ushort get0() const
+    {
+        return (ushort)_mm_cvtsi128_si32(val);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_int16x8
+{
+    typedef short lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+
+    v_int16x8() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_int16x8(__m128i v) : val(v) {}
+    v_int16x8(short v0, short v1, short v2, short v3, short v4, short v5, short v6, short v7)
+    {
+        val = _mm_setr_epi16((short)v0, (short)v1, (short)v2, (short)v3,
+                             (short)v4, (short)v5, (short)v6, (short)v7);
+    }
+    short get0() const
+    {
+        return (short)_mm_cvtsi128_si32(val);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_uint32x4
+{
+    typedef unsigned lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+
+    v_uint32x4() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_uint32x4(__m128i v) : val(v) {}
+    v_uint32x4(unsigned v0, unsigned v1, unsigned v2, unsigned v3)
+    {
+        val = _mm_setr_epi32((int)v0, (int)v1, (int)v2, (int)v3);
+    }
+    unsigned get0() const
+    {
+        return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(val);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_int32x4
+{
+    typedef int lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+
+    v_int32x4() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_int32x4(__m128i v) : val(v) {}
+    v_int32x4(int v0, int v1, int v2, int v3)
+    {
+        val = _mm_setr_epi32(v0, v1, v2, v3);
+    }
+    int get0() const
+    {
+        return _mm_cvtsi128_si32(val);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_float32x4
+{
+    typedef float lane_type;
+    typedef __m128 vector_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+
+    v_float32x4() : val(_mm_setzero_ps()) {}
+    explicit v_float32x4(__m128 v) : val(v) {}
+    v_float32x4(float v0, float v1, float v2, float v3)
+    {
+        val = _mm_setr_ps(v0, v1, v2, v3);
+    }
+    float get0() const
+    {
+        return _mm_cvtss_f32(val);
+    }
+
+    __m128 val;
+};
+
+struct v_uint64x2
+{
+    typedef uint64 lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+
+    v_uint64x2() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_uint64x2(__m128i v) : val(v) {}
+    v_uint64x2(uint64 v0, uint64 v1)
+    {
+        val = _mm_setr_epi32((int)v0, (int)(v0 >> 32), (int)v1, (int)(v1 >> 32));
+    }
+    uint64 get0() const
+    {
+        int a = _mm_cvtsi128_si32(val);
+        int b = _mm_cvtsi128_si32(_mm_srli_epi64(val, 32));
+        return (unsigned)a | ((uint64)(unsigned)b << 32);
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_int64x2
+{
+    typedef int64 lane_type;
+    typedef __m128i vector_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+
+    v_int64x2() : val(_mm_setzero_si128()) {}
+    explicit v_int64x2(__m128i v) : val(v) {}
+    v_int64x2(int64 v0, int64 v1)
+    {
+        val = _mm_setr_epi32((int)v0, (int)(v0 >> 32), (int)v1, (int)(v1 >> 32));
+    }
+    int64 get0() const
+    {
+        int a = _mm_cvtsi128_si32(val);
+        int b = _mm_cvtsi128_si32(_mm_srli_epi64(val, 32));
+        return (int64)((unsigned)a | ((uint64)(unsigned)b << 32));
+    }
+
+    __m128i val;
+};
+
+struct v_float64x2
+{
+    typedef double lane_type;
+    typedef __m128d vector_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+
+    v_float64x2() : val(_mm_setzero_pd()) {}
+    explicit v_float64x2(__m128d v) : val(v) {}
+    v_float64x2(double v0, double v1)
+    {
+        val = _mm_setr_pd(v0, v1);
+    }
+    double get0() const
+    {
+        return _mm_cvtsd_f64(val);
+    }
+
+    __m128d val;
+};
+
+namespace hal_sse_internal
+{
+    template <typename to_sse_type, typename from_sse_type>
+    to_sse_type v_sse_reinterpret_as(const from_sse_type& val);
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(to_sse_type, from_sse_type, sse_cast_intrin) \
+    template<> inline \
+    to_sse_type v_sse_reinterpret_as(const from_sse_type& a) \
+    { return sse_cast_intrin(a); }
+
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128i, __m128i, OPENCV_HAL_NOP)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128i, __m128, _mm_castps_si128)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128i, __m128d, _mm_castpd_si128)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128, __m128i, _mm_castsi128_ps)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128, __m128, OPENCV_HAL_NOP)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128, __m128d, _mm_castpd_ps)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128d, __m128i, _mm_castsi128_pd)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128d, __m128, _mm_castps_pd)
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REINTERPRET_RAW(__m128d, __m128d, OPENCV_HAL_NOP)
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(_Tpvec, _Tp, suffix, zsuffix, ssuffix, _Tps, cast) \
+inline _Tpvec v_setzero_##suffix() { return _Tpvec(_mm_setzero_##zsuffix()); } \
+inline _Tpvec v_setall_##suffix(_Tp v) { return _Tpvec(_mm_set1_##ssuffix((_Tps)v)); } \
+template<typename _Tpvec0> inline _Tpvec v_reinterpret_as_##suffix(const _Tpvec0& a) \
+{ return _Tpvec(cast(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_uint8x16, uchar, u8, si128, epi8, schar, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_int8x16, schar, s8, si128, epi8, schar, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_uint16x8, ushort, u16, si128, epi16, short, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_int16x8, short, s16, si128, epi16, short, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_uint32x4, unsigned, u32, si128, epi32, int, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_int32x4, int, s32, si128, epi32, int, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_float32x4, float, f32, ps, ps, float, _mm_castsi128_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INITVEC(v_float64x2, double, f64, pd, pd, double, _mm_castsi128_pd)
+
+inline v_uint64x2 v_setzero_u64() { return v_uint64x2(_mm_setzero_si128()); }
+inline v_int64x2 v_setzero_s64() { return v_int64x2(_mm_setzero_si128()); }
+inline v_uint64x2 v_setall_u64(uint64 val) { return v_uint64x2(val, val); }
+inline v_int64x2 v_setall_s64(int64 val) { return v_int64x2(val, val); }
+
+template<typename _Tpvec> inline
+v_uint64x2 v_reinterpret_as_u64(const _Tpvec& a) { return v_uint64x2(a.val); }
+template<typename _Tpvec> inline
+v_int64x2 v_reinterpret_as_s64(const _Tpvec& a) { return v_int64x2(a.val); }
+inline v_float32x4 v_reinterpret_as_f32(const v_uint64x2& a)
+{ return v_float32x4(_mm_castsi128_ps(a.val)); }
+inline v_float32x4 v_reinterpret_as_f32(const v_int64x2& a)
+{ return v_float32x4(_mm_castsi128_ps(a.val)); }
+inline v_float64x2 v_reinterpret_as_f64(const v_uint64x2& a)
+{ return v_float64x2(_mm_castsi128_pd(a.val)); }
+inline v_float64x2 v_reinterpret_as_f64(const v_int64x2& a)
+{ return v_float64x2(_mm_castsi128_pd(a.val)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(_Tpvec, suffix) \
+inline _Tpvec v_reinterpret_as_##suffix(const v_float32x4& a) \
+{ return _Tpvec(_mm_castps_si128(a.val)); } \
+inline _Tpvec v_reinterpret_as_##suffix(const v_float64x2& a) \
+{ return _Tpvec(_mm_castpd_si128(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_uint8x16, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_int8x16, s8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_uint16x8, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_int16x8, s16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_uint32x4, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_int32x4, s32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_uint64x2, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INIT_FROM_FLT(v_int64x2, s64)
+
+inline v_float32x4 v_reinterpret_as_f32(const v_float32x4& a) {return a; }
+inline v_float64x2 v_reinterpret_as_f64(const v_float64x2& a) {return a; }
+inline v_float32x4 v_reinterpret_as_f32(const v_float64x2& a) {return v_float32x4(_mm_castpd_ps(a.val)); }
+inline v_float64x2 v_reinterpret_as_f64(const v_float32x4& a) {return v_float64x2(_mm_castps_pd(a.val)); }
+
+//////////////// PACK ///////////////
+inline v_uint8x16 v_pack(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16(255);
+    return v_uint8x16(_mm_packus_epi16(_mm_subs_epu16(a.val, _mm_subs_epu16(a.val, delta)),
+                                       _mm_subs_epu16(b.val, _mm_subs_epu16(b.val, delta))));
+}
+
+inline void v_pack_store(uchar* ptr, const v_uint16x8& a)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16(255);
+    __m128i a1 = _mm_subs_epu16(a.val, _mm_subs_epu16(a.val, delta));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packus_epi16(a1, a1));
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_u(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_uint8x16(_mm_packus_epi16(a.val, b.val)); }
+
+inline void v_pack_u_store(uchar* ptr, const v_int16x8& a)
+{ _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packus_epi16(a.val, a.val)); }
+
+template<int n> inline
+v_uint8x16 v_rshr_pack(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    // we assume that n > 0, and so the shifted 16-bit values can be treated as signed numbers.
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_uint8x16(_mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(_mm_adds_epu16(a.val, delta), n),
+                                       _mm_srli_epi16(_mm_adds_epu16(b.val, delta), n)));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(uchar* ptr, const v_uint16x8& a)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16((short)(1 << (n-1)));
+    __m128i a1 = _mm_srli_epi16(_mm_adds_epu16(a.val, delta), n);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packus_epi16(a1, a1));
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint8x16 v_rshr_pack_u(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_uint8x16(_mm_packus_epi16(_mm_srai_epi16(_mm_adds_epi16(a.val, delta), n),
+                                       _mm_srai_epi16(_mm_adds_epi16(b.val, delta), n)));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_u_store(uchar* ptr, const v_int16x8& a)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16((short)(1 << (n-1)));
+    __m128i a1 = _mm_srai_epi16(_mm_adds_epi16(a.val, delta), n);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packus_epi16(a1, a1));
+}
+
+inline v_int8x16 v_pack(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_int8x16(_mm_packs_epi16(a.val, b.val)); }
+
+inline void v_pack_store(schar* ptr, const v_int16x8& a)
+{ _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packs_epi16(a.val, a.val)); }
+
+template<int n> inline
+v_int8x16 v_rshr_pack(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    // we assume that n > 0, and so the shifted 16-bit values can be treated as signed numbers.
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16((short)(1 << (n-1)));
+    return v_int8x16(_mm_packs_epi16(_mm_srai_epi16(_mm_adds_epi16(a.val, delta), n),
+                                     _mm_srai_epi16(_mm_adds_epi16(b.val, delta), n)));
+}
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(schar* ptr, const v_int16x8& a)
+{
+    // we assume that n > 0, and so the shifted 16-bit values can be treated as signed numbers.
+    __m128i delta = _mm_set1_epi16((short)(1 << (n-1)));
+    __m128i a1 = _mm_srai_epi16(_mm_adds_epi16(a.val, delta), n);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packs_epi16(a1, a1));
+}
+
+
+// byte-wise "mask ? a : b"
+inline __m128i v_select_si128(__m128i mask, __m128i a, __m128i b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return _mm_blendv_epi8(b, a, mask);
+#else
+    return _mm_xor_si128(b, _mm_and_si128(_mm_xor_si128(a, b), mask));
+#endif
+}
+
+inline v_uint16x8 v_pack(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{ return v_uint16x8(_v128_packs_epu32(a.val, b.val)); }
+
+inline void v_pack_store(ushort* ptr, const v_uint32x4& a)
+{
+    __m128i z = _mm_setzero_si128(), maxval32 = _mm_set1_epi32(65535), delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+    __m128i a1 = _mm_sub_epi32(v_select_si128(_mm_cmpgt_epi32(z, a.val), maxval32, a.val), delta32);
+    __m128i r = _mm_packs_epi32(a1, a1);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_sub_epi16(r, _mm_set1_epi16(-32768)));
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint16x8 v_rshr_pack(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n-1)), delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+    __m128i a1 = _mm_sub_epi32(_mm_srli_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n), delta32);
+    __m128i b1 = _mm_sub_epi32(_mm_srli_epi32(_mm_add_epi32(b.val, delta), n), delta32);
+    return v_uint16x8(_mm_sub_epi16(_mm_packs_epi32(a1, b1), _mm_set1_epi16(-32768)));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(ushort* ptr, const v_uint32x4& a)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n-1)), delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+    __m128i a1 = _mm_sub_epi32(_mm_srli_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n), delta32);
+    __m128i a2 = _mm_sub_epi16(_mm_packs_epi32(a1, a1), _mm_set1_epi16(-32768));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a2);
+}
+
+inline v_uint16x8 v_pack_u(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_uint16x8(_mm_packus_epi32(a.val, b.val));
+#else
+    __m128i delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+
+    // preliminary saturate negative values to zero
+    __m128i a1 = _mm_and_si128(a.val, _mm_cmpgt_epi32(a.val, _mm_set1_epi32(0)));
+    __m128i b1 = _mm_and_si128(b.val, _mm_cmpgt_epi32(b.val, _mm_set1_epi32(0)));
+
+    __m128i r = _mm_packs_epi32(_mm_sub_epi32(a1, delta32), _mm_sub_epi32(b1, delta32));
+    return v_uint16x8(_mm_sub_epi16(r, _mm_set1_epi16(-32768)));
+#endif
+}
+
+inline void v_pack_u_store(ushort* ptr, const v_int32x4& a)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packus_epi32(a.val, a.val));
+#else
+    __m128i delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+    __m128i a1 = _mm_sub_epi32(a.val, delta32);
+    __m128i r = _mm_sub_epi16(_mm_packs_epi32(a1, a1), _mm_set1_epi16(-32768));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, r);
+#endif
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint16x8 v_rshr_pack_u(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n - 1));
+    return v_uint16x8(_mm_packus_epi32(_mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n),
+                                       _mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(b.val, delta), n)));
+#else
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n-1)), delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+    __m128i a1 = _mm_sub_epi32(_mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n), delta32);
+    __m128i a2 = _mm_sub_epi16(_mm_packs_epi32(a1, a1), _mm_set1_epi16(-32768));
+    __m128i b1 = _mm_sub_epi32(_mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(b.val, delta), n), delta32);
+    __m128i b2 = _mm_sub_epi16(_mm_packs_epi32(b1, b1), _mm_set1_epi16(-32768));
+    return v_uint16x8(_mm_unpacklo_epi64(a2, b2));
+#endif
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_u_store(ushort* ptr, const v_int32x4& a)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n - 1));
+    __m128i a1 = _mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packus_epi32(a1, a1));
+#else
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n-1)), delta32 = _mm_set1_epi32(32768);
+    __m128i a1 = _mm_sub_epi32(_mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n), delta32);
+    __m128i a2 = _mm_sub_epi16(_mm_packs_epi32(a1, a1), _mm_set1_epi16(-32768));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a2);
+#endif
+}
+
+inline v_int16x8 v_pack(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{ return v_int16x8(_mm_packs_epi32(a.val, b.val)); }
+
+inline void v_pack_store(short* ptr, const v_int32x4& a)
+{
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packs_epi32(a.val, a.val));
+}
+
+template<int n> inline
+v_int16x8 v_rshr_pack(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n-1));
+    return v_int16x8(_mm_packs_epi32(_mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n),
+                                     _mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(b.val, delta), n)));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(short* ptr, const v_int32x4& a)
+{
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32(1 << (n-1));
+    __m128i a1 = _mm_srai_epi32(_mm_add_epi32(a.val, delta), n);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_packs_epi32(a1, a1));
+}
+
+
+// [a0 0 | b0 0]  [a1 0 | b1 0]
+inline v_uint32x4 v_pack(const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi32(a.val, b.val); // a0 a1 0 0
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi32(a.val, b.val); // b0 b1 0 0
+    return v_uint32x4(_mm_unpacklo_epi32(v0, v1));
+}
+
+inline void v_pack_store(unsigned* ptr, const v_uint64x2& a)
+{
+    __m128i a1 = _mm_shuffle_epi32(a.val, _MM_SHUFFLE(0, 2, 2, 0));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a1);
+}
+
+// [a0 0 | b0 0]  [a1 0 | b1 0]
+inline v_int32x4 v_pack(const v_int64x2& a, const v_int64x2& b)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi32(a.val, b.val); // a0 a1 0 0
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi32(a.val, b.val); // b0 b1 0 0
+    return v_int32x4(_mm_unpacklo_epi32(v0, v1));
+}
+
+inline void v_pack_store(int* ptr, const v_int64x2& a)
+{
+    __m128i a1 = _mm_shuffle_epi32(a.val, _MM_SHUFFLE(0, 2, 2, 0));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a1);
+}
+
+template<int n> inline
+v_uint32x4 v_rshr_pack(const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b)
+{
+    uint64 delta = (uint64)1 << (n-1);
+    v_uint64x2 delta2(delta, delta);
+    __m128i a1 = _mm_srli_epi64(_mm_add_epi64(a.val, delta2.val), n);
+    __m128i b1 = _mm_srli_epi64(_mm_add_epi64(b.val, delta2.val), n);
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi32(a1, b1); // a0 a1 0 0
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi32(a1, b1); // b0 b1 0 0
+    return v_uint32x4(_mm_unpacklo_epi32(v0, v1));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(unsigned* ptr, const v_uint64x2& a)
+{
+    uint64 delta = (uint64)1 << (n-1);
+    v_uint64x2 delta2(delta, delta);
+    __m128i a1 = _mm_srli_epi64(_mm_add_epi64(a.val, delta2.val), n);
+    __m128i a2 = _mm_shuffle_epi32(a1, _MM_SHUFFLE(0, 2, 2, 0));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a2);
+}
+
+inline __m128i v_sign_epi64(__m128i a)
+{
+    return _mm_shuffle_epi32(_mm_srai_epi32(a, 31), _MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1)); // x m0 | x m1
+}
+
+inline __m128i v_srai_epi64(__m128i a, int imm)
+{
+    __m128i smask = v_sign_epi64(a);
+    return _mm_xor_si128(_mm_srli_epi64(_mm_xor_si128(a, smask), imm), smask);
+}
+
+template<int n> inline
+v_int32x4 v_rshr_pack(const v_int64x2& a, const v_int64x2& b)
+{
+    int64 delta = (int64)1 << (n-1);
+    v_int64x2 delta2(delta, delta);
+    __m128i a1 = v_srai_epi64(_mm_add_epi64(a.val, delta2.val), n);
+    __m128i b1 = v_srai_epi64(_mm_add_epi64(b.val, delta2.val), n);
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi32(a1, b1); // a0 a1 0 0
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi32(a1, b1); // b0 b1 0 0
+    return v_int32x4(_mm_unpacklo_epi32(v0, v1));
+}
+
+template<int n> inline
+void v_rshr_pack_store(int* ptr, const v_int64x2& a)
+{
+    int64 delta = (int64)1 << (n-1);
+    v_int64x2 delta2(delta, delta);
+    __m128i a1 = v_srai_epi64(_mm_add_epi64(a.val, delta2.val), n);
+    __m128i a2 = _mm_shuffle_epi32(a1, _MM_SHUFFLE(0, 2, 2, 0));
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a2);
+}
+
+// pack boolean
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    __m128i ab = _mm_packs_epi16(a.val, b.val);
+    return v_uint8x16(ab);
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                           const v_uint32x4& c, const v_uint32x4& d)
+{
+    __m128i ab = _mm_packs_epi32(a.val, b.val);
+    __m128i cd = _mm_packs_epi32(c.val, d.val);
+    return v_uint8x16(_mm_packs_epi16(ab, cd));
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b, const v_uint64x2& c,
+                           const v_uint64x2& d, const v_uint64x2& e, const v_uint64x2& f,
+                           const v_uint64x2& g, const v_uint64x2& h)
+{
+    __m128i ab = _mm_packs_epi32(a.val, b.val);
+    __m128i cd = _mm_packs_epi32(c.val, d.val);
+    __m128i ef = _mm_packs_epi32(e.val, f.val);
+    __m128i gh = _mm_packs_epi32(g.val, h.val);
+
+    __m128i abcd = _mm_packs_epi32(ab, cd);
+    __m128i efgh = _mm_packs_epi32(ef, gh);
+    return v_uint8x16(_mm_packs_epi16(abcd, efgh));
+}
+
+inline v_float32x4 v_matmul(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                            const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                            const v_float32x4& m3)
+{
+    __m128 v0 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 0)), m0.val);
+    __m128 v1 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(1, 1, 1, 1)), m1.val);
+    __m128 v2 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(2, 2, 2, 2)), m2.val);
+    __m128 v3 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(3, 3, 3, 3)), m3.val);
+
+    return v_float32x4(_mm_add_ps(_mm_add_ps(v0, v1), _mm_add_ps(v2, v3)));
+}
+
+inline v_float32x4 v_matmuladd(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                               const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                               const v_float32x4& a)
+{
+    __m128 v0 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 0)), m0.val);
+    __m128 v1 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(1, 1, 1, 1)), m1.val);
+    __m128 v2 = _mm_mul_ps(_mm_shuffle_ps(v.val, v.val, _MM_SHUFFLE(2, 2, 2, 2)), m2.val);
+
+    return v_float32x4(_mm_add_ps(_mm_add_ps(v0, v1), _mm_add_ps(v2, a.val)));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(bin_op, _Tpvec, intrin) \
+    inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { \
+        return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); \
+    } \
+    inline _Tpvec& operator bin_op##= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+    { \
+        a.val = intrin(a.val, b.val); \
+        return a; \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_uint8x16, _mm_adds_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_uint8x16, _mm_subs_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_int8x16, _mm_adds_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_int8x16, _mm_subs_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_uint16x8, _mm_adds_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_uint16x8, _mm_subs_epu16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_int16x8, _mm_adds_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_int16x8, _mm_subs_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_uint32x4, _mm_add_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_uint32x4, _mm_sub_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(*, v_uint32x4, _v128_mullo_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_int32x4, _mm_add_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_int32x4, _mm_sub_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(*, v_int32x4, _v128_mullo_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_float32x4, _mm_add_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_float32x4, _mm_sub_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(*, v_float32x4, _mm_mul_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(/, v_float32x4, _mm_div_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_float64x2, _mm_add_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_float64x2, _mm_sub_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(*, v_float64x2, _mm_mul_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(/, v_float64x2, _mm_div_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_uint64x2, _mm_add_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_uint64x2, _mm_sub_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(+, v_int64x2, _mm_add_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(-, v_int64x2, _mm_sub_epi64)
+
+// saturating multiply 8-bit, 16-bit
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MUL_SAT(_Tpvec, _Tpwvec)             \
+    inline _Tpvec operator * (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    {                                                            \
+        _Tpwvec c, d;                                            \
+        v_mul_expand(a, b, c, d);                                \
+        return v_pack(c, d);                                     \
+    }                                                            \
+    inline _Tpvec& operator *= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b)      \
+    { a = a * b; return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MUL_SAT(v_uint8x16, v_uint16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MUL_SAT(v_int8x16,  v_int16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MUL_SAT(v_uint16x8, v_uint32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MUL_SAT(v_int16x8,  v_int32x4)
+
+//  Multiply and expand
+inline void v_mul_expand(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b,
+                         v_uint16x8& c, v_uint16x8& d)
+{
+    v_uint16x8 a0, a1, b0, b1;
+    v_expand(a, a0, a1);
+    v_expand(b, b0, b1);
+    c = v_mul_wrap(a0, b0);
+    d = v_mul_wrap(a1, b1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b,
+                         v_int16x8& c, v_int16x8& d)
+{
+    v_int16x8 a0, a1, b0, b1;
+    v_expand(a, a0, a1);
+    v_expand(b, b0, b1);
+    c = v_mul_wrap(a0, b0);
+    d = v_mul_wrap(a1, b1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b,
+                         v_int32x4& c, v_int32x4& d)
+{
+    __m128i v0 = _mm_mullo_epi16(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_mulhi_epi16(a.val, b.val);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi16(v0, v1);
+    d.val = _mm_unpackhi_epi16(v0, v1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b,
+                         v_uint32x4& c, v_uint32x4& d)
+{
+    __m128i v0 = _mm_mullo_epi16(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_mulhi_epu16(a.val, b.val);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi16(v0, v1);
+    d.val = _mm_unpackhi_epi16(v0, v1);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                         v_uint64x2& c, v_uint64x2& d)
+{
+    __m128i c0 = _mm_mul_epu32(a.val, b.val);
+    __m128i c1 = _mm_mul_epu32(_mm_srli_epi64(a.val, 32), _mm_srli_epi64(b.val, 32));
+    c.val = _mm_unpacklo_epi64(c0, c1);
+    d.val = _mm_unpackhi_epi64(c0, c1);
+}
+
+inline v_int16x8 v_mul_hi(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b) { return v_int16x8(_mm_mulhi_epi16(a.val, b.val)); }
+inline v_uint16x8 v_mul_hi(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b) { return v_uint16x8(_mm_mulhi_epu16(a.val, b.val)); }
+
+inline v_int32x4 v_dotprod(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    return v_int32x4(_mm_madd_epi16(a.val, b.val));
+}
+
+inline v_int32x4 v_dotprod(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b, const v_int32x4& c)
+{
+    return v_int32x4(_mm_add_epi32(_mm_madd_epi16(a.val, b.val), c.val));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(_Tpvec, suffix, not_const) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(&, _Tpvec, _mm_and_##suffix) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(|, _Tpvec, _mm_or_##suffix) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_OP(^, _Tpvec, _mm_xor_##suffix) \
+    inline _Tpvec operator ~ (const _Tpvec& a) \
+    { \
+        return _Tpvec(_mm_xor_##suffix(a.val, not_const)); \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_uint8x16, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_int8x16, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_uint16x8, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_int16x8, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_uint32x4, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_int32x4, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_uint64x2, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_int64x2, si128, _mm_set1_epi32(-1))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_float32x4, ps, _mm_castsi128_ps(_mm_set1_epi32(-1)))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOGIC_OP(v_float64x2, pd, _mm_castsi128_pd(_mm_set1_epi32(-1)))
+
+inline v_float32x4 v_sqrt(const v_float32x4& x)
+{ return v_float32x4(_mm_sqrt_ps(x.val)); }
+
+inline v_float32x4 v_invsqrt(const v_float32x4& x)
+{
+    const __m128 _0_5 = _mm_set1_ps(0.5f), _1_5 = _mm_set1_ps(1.5f);
+    __m128 t = x.val;
+    __m128 h = _mm_mul_ps(t, _0_5);
+    t = _mm_rsqrt_ps(t);
+    t = _mm_mul_ps(t, _mm_sub_ps(_1_5, _mm_mul_ps(_mm_mul_ps(t, t), h)));
+    return v_float32x4(t);
+}
+
+inline v_float64x2 v_sqrt(const v_float64x2& x)
+{ return v_float64x2(_mm_sqrt_pd(x.val)); }
+
+inline v_float64x2 v_invsqrt(const v_float64x2& x)
+{
+    const __m128d v_1 = _mm_set1_pd(1.);
+    return v_float64x2(_mm_div_pd(v_1, _mm_sqrt_pd(x.val)));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_ABS_INT_FUNC(_Tpuvec, _Tpsvec, func, suffix, subWidth) \
+inline _Tpuvec v_abs(const _Tpsvec& x) \
+{ return _Tpuvec(_mm_##func##_ep##suffix(x.val, _mm_sub_ep##subWidth(_mm_setzero_si128(), x.val))); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_ABS_INT_FUNC(v_uint8x16, v_int8x16, min, u8, i8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_ABS_INT_FUNC(v_uint16x8, v_int16x8, max, i16, i16)
+inline v_uint32x4 v_abs(const v_int32x4& x)
+{
+    __m128i s = _mm_srli_epi32(x.val, 31);
+    __m128i f = _mm_srai_epi32(x.val, 31);
+    return v_uint32x4(_mm_add_epi32(_mm_xor_si128(x.val, f), s));
+}
+inline v_float32x4 v_abs(const v_float32x4& x)
+{ return v_float32x4(_mm_and_ps(x.val, _mm_castsi128_ps(_mm_set1_epi32(0x7fffffff)))); }
+inline v_float64x2 v_abs(const v_float64x2& x)
+{
+    return v_float64x2(_mm_and_pd(x.val,
+        _mm_castsi128_pd(_mm_srli_epi64(_mm_set1_epi32(-1), 1))));
+}
+
+// TODO: exp, log, sin, cos
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(_Tpvec, func, intrin) \
+inline _Tpvec func(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_min, _mm_min_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_max, _mm_max_epu8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int16x8, v_min, _mm_min_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int16x8, v_max, _mm_max_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_float32x4, v_min, _mm_min_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_float32x4, v_max, _mm_max_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_float64x2, v_min, _mm_min_pd)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_float64x2, v_max, _mm_max_pd)
+
+inline v_int8x16 v_min(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_int8x16(_mm_min_epi8(a.val, b.val));
+#else
+    __m128i delta = _mm_set1_epi8((char)-128);
+    return v_int8x16(_mm_xor_si128(delta, _mm_min_epu8(_mm_xor_si128(a.val, delta),
+                                                       _mm_xor_si128(b.val, delta))));
+#endif
+}
+inline v_int8x16 v_max(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_int8x16(_mm_max_epi8(a.val, b.val));
+#else
+    __m128i delta = _mm_set1_epi8((char)-128);
+    return v_int8x16(_mm_xor_si128(delta, _mm_max_epu8(_mm_xor_si128(a.val, delta),
+                                                       _mm_xor_si128(b.val, delta))));
+#endif
+}
+inline v_uint16x8 v_min(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_uint16x8(_mm_min_epu16(a.val, b.val));
+#else
+    return v_uint16x8(_mm_subs_epu16(a.val, _mm_subs_epu16(a.val, b.val)));
+#endif
+}
+inline v_uint16x8 v_max(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_uint16x8(_mm_max_epu16(a.val, b.val));
+#else
+    return v_uint16x8(_mm_adds_epu16(_mm_subs_epu16(a.val, b.val), b.val));
+#endif
+}
+inline v_uint32x4 v_min(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_uint32x4(_mm_min_epu32(a.val, b.val));
+#else
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32((int)0x80000000);
+    __m128i mask = _mm_cmpgt_epi32(_mm_xor_si128(a.val, delta), _mm_xor_si128(b.val, delta));
+    return v_uint32x4(v_select_si128(mask, b.val, a.val));
+#endif
+}
+inline v_uint32x4 v_max(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_uint32x4(_mm_max_epu32(a.val, b.val));
+#else
+    __m128i delta = _mm_set1_epi32((int)0x80000000);
+    __m128i mask = _mm_cmpgt_epi32(_mm_xor_si128(a.val, delta), _mm_xor_si128(b.val, delta));
+    return v_uint32x4(v_select_si128(mask, a.val, b.val));
+#endif
+}
+inline v_int32x4 v_min(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_int32x4(_mm_min_epi32(a.val, b.val));
+#else
+    return v_int32x4(v_select_si128(_mm_cmpgt_epi32(a.val, b.val), b.val, a.val));
+#endif
+}
+inline v_int32x4 v_max(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    return v_int32x4(_mm_max_epi32(a.val, b.val));
+#else
+    return v_int32x4(v_select_si128(_mm_cmpgt_epi32(a.val, b.val), a.val, b.val));
+#endif
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INT_CMP_OP(_Tpuvec, _Tpsvec, suffix, sbit) \
+inline _Tpuvec operator == (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b) \
+{ return _Tpuvec(_mm_cmpeq_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpuvec operator != (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b) \
+{ \
+    __m128i not_mask = _mm_set1_epi32(-1); \
+    return _Tpuvec(_mm_xor_si128(_mm_cmpeq_##suffix(a.val, b.val), not_mask)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator == (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b) \
+{ return _Tpsvec(_mm_cmpeq_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpsvec operator != (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b) \
+{ \
+    __m128i not_mask = _mm_set1_epi32(-1); \
+    return _Tpsvec(_mm_xor_si128(_mm_cmpeq_##suffix(a.val, b.val), not_mask)); \
+} \
+inline _Tpuvec operator < (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b) \
+{ \
+    __m128i smask = _mm_set1_##suffix(sbit); \
+    return _Tpuvec(_mm_cmpgt_##suffix(_mm_xor_si128(b.val, smask), _mm_xor_si128(a.val, smask))); \
+} \
+inline _Tpuvec operator > (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b) \
+{ \
+    __m128i smask = _mm_set1_##suffix(sbit); \
+    return _Tpuvec(_mm_cmpgt_##suffix(_mm_xor_si128(a.val, smask), _mm_xor_si128(b.val, smask))); \
+} \
+inline _Tpuvec operator <= (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b) \
+{ \
+    __m128i smask = _mm_set1_##suffix(sbit); \
+    __m128i not_mask = _mm_set1_epi32(-1); \
+    __m128i res = _mm_cmpgt_##suffix(_mm_xor_si128(a.val, smask), _mm_xor_si128(b.val, smask)); \
+    return _Tpuvec(_mm_xor_si128(res, not_mask)); \
+} \
+inline _Tpuvec operator >= (const _Tpuvec& a, const _Tpuvec& b) \
+{ \
+    __m128i smask = _mm_set1_##suffix(sbit); \
+    __m128i not_mask = _mm_set1_epi32(-1); \
+    __m128i res = _mm_cmpgt_##suffix(_mm_xor_si128(b.val, smask), _mm_xor_si128(a.val, smask)); \
+    return _Tpuvec(_mm_xor_si128(res, not_mask)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator < (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b) \
+{ \
+    return _Tpsvec(_mm_cmpgt_##suffix(b.val, a.val)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator > (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b) \
+{ \
+    return _Tpsvec(_mm_cmpgt_##suffix(a.val, b.val)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator <= (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b) \
+{ \
+    __m128i not_mask = _mm_set1_epi32(-1); \
+    return _Tpsvec(_mm_xor_si128(_mm_cmpgt_##suffix(a.val, b.val), not_mask)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator >= (const _Tpsvec& a, const _Tpsvec& b) \
+{ \
+    __m128i not_mask = _mm_set1_epi32(-1); \
+    return _Tpsvec(_mm_xor_si128(_mm_cmpgt_##suffix(b.val, a.val), not_mask)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INT_CMP_OP(v_uint8x16, v_int8x16, epi8, (char)-128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INT_CMP_OP(v_uint16x8, v_int16x8, epi16, (short)-32768)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_INT_CMP_OP(v_uint32x4, v_int32x4, epi32, (int)0x80000000)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_FLT_CMP_OP(_Tpvec, suffix) \
+inline _Tpvec operator == (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(_mm_cmpeq_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpvec operator != (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(_mm_cmpneq_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpvec operator < (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(_mm_cmplt_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpvec operator > (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(_mm_cmpgt_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpvec operator <= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(_mm_cmple_##suffix(a.val, b.val)); } \
+inline _Tpvec operator >= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(_mm_cmpge_##suffix(a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_FLT_CMP_OP(v_float32x4, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_FLT_CMP_OP(v_float64x2, pd)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_64BIT_CMP_OP(_Tpvec, cast) \
+inline _Tpvec operator == (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return cast(v_reinterpret_as_f64(a) == v_reinterpret_as_f64(b)); } \
+inline _Tpvec operator != (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return cast(v_reinterpret_as_f64(a) != v_reinterpret_as_f64(b)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_64BIT_CMP_OP(v_uint64x2, v_reinterpret_as_u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_64BIT_CMP_OP(v_int64x2, v_reinterpret_as_s64)
+
+inline v_float32x4 v_not_nan(const v_float32x4& a)
+{ return v_float32x4(_mm_cmpord_ps(a.val, a.val)); }
+inline v_float64x2 v_not_nan(const v_float64x2& a)
+{ return v_float64x2(_mm_cmpord_pd(a.val, a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_add_wrap, _mm_add_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int8x16, v_add_wrap, _mm_add_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_add_wrap, _mm_add_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int16x8, v_add_wrap, _mm_add_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint8x16, v_sub_wrap, _mm_sub_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int8x16, v_sub_wrap, _mm_sub_epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_sub_wrap, _mm_sub_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int16x8, v_sub_wrap, _mm_sub_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_uint16x8, v_mul_wrap, _mm_mullo_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_BIN_FUNC(v_int16x8, v_mul_wrap, _mm_mullo_epi16)
+
+inline v_uint8x16 v_mul_wrap(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b)
+{
+    __m128i ad = _mm_srai_epi16(a.val, 8);
+    __m128i bd = _mm_srai_epi16(b.val, 8);
+    __m128i p0 = _mm_mullo_epi16(a.val, b.val); // even
+    __m128i p1 = _mm_slli_epi16(_mm_mullo_epi16(ad, bd), 8); // odd
+    const __m128i b01 = _mm_set1_epi32(0xFF00FF00);
+    return v_uint8x16(_v128_blendv_epi8(p0, p1, b01));
+}
+inline v_int8x16 v_mul_wrap(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+    return v_reinterpret_as_s8(v_mul_wrap(v_reinterpret_as_u8(a), v_reinterpret_as_u8(b)));
+}
+
+/** Absolute difference **/
+
+inline v_uint8x16 v_absdiff(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b)
+{ return v_add_wrap(a - b,  b - a); }
+inline v_uint16x8 v_absdiff(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{ return v_add_wrap(a - b,  b - a); }
+inline v_uint32x4 v_absdiff(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{ return v_max(a, b) - v_min(a, b); }
+
+inline v_uint8x16 v_absdiff(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+    v_int8x16 d = v_sub_wrap(a, b);
+    v_int8x16 m = a < b;
+    return v_reinterpret_as_u8(v_sub_wrap(d ^ m, m));
+}
+inline v_uint16x8 v_absdiff(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    return v_reinterpret_as_u16(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b)));
+}
+inline v_uint32x4 v_absdiff(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+    v_int32x4 d = a - b;
+    v_int32x4 m = a < b;
+    return v_reinterpret_as_u32((d ^ m) - m);
+}
+
+/** Saturating absolute difference **/
+inline v_int8x16 v_absdiffs(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+    v_int8x16 d = a - b;
+    v_int8x16 m = a < b;
+    return (d ^ m) - m;
+ }
+inline v_int16x8 v_absdiffs(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_max(a, b) - v_min(a, b); }
+
+
+inline v_int32x4 v_fma(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b, const v_int32x4& c)
+{
+    return a * b + c;
+}
+
+inline v_int32x4 v_muladd(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b, const v_int32x4& c)
+{
+    return v_fma(a, b, c);
+}
+
+inline v_float32x4 v_fma(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b, const v_float32x4& c)
+{
+#if CV_FMA3
+    return v_float32x4(_mm_fmadd_ps(a.val, b.val, c.val));
+#else
+    return v_float32x4(_mm_add_ps(_mm_mul_ps(a.val, b.val), c.val));
+#endif
+}
+
+inline v_float64x2 v_fma(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b, const v_float64x2& c)
+{
+#if CV_FMA3
+    return v_float64x2(_mm_fmadd_pd(a.val, b.val, c.val));
+#else
+    return v_float64x2(_mm_add_pd(_mm_mul_pd(a.val, b.val), c.val));
+#endif
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MISC_FLT_OP(_Tpvec, _Tp, _Tpreg, suffix, absmask_vec) \
+inline _Tpvec v_absdiff(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    _Tpreg absmask = _mm_castsi128_##suffix(absmask_vec); \
+    return _Tpvec(_mm_and_##suffix(_mm_sub_##suffix(a.val, b.val), absmask)); \
+} \
+inline _Tpvec v_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    _Tpvec res = v_fma(a, a, b*b); \
+    return _Tpvec(_mm_sqrt_##suffix(res.val)); \
+} \
+inline _Tpvec v_sqr_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return v_fma(a, a, b*b); \
+} \
+inline _Tpvec v_muladd(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c) \
+{ \
+    return v_fma(a, b, c); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MISC_FLT_OP(v_float32x4, float, __m128, ps, _mm_set1_epi32((int)0x7fffffff))
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_MISC_FLT_OP(v_float64x2, double, __m128d, pd, _mm_srli_epi64(_mm_set1_epi32(-1), 1))
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SHIFT_OP(_Tpuvec, _Tpsvec, suffix, srai) \
+inline _Tpuvec operator << (const _Tpuvec& a, int imm) \
+{ \
+    return _Tpuvec(_mm_slli_##suffix(a.val, imm)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator << (const _Tpsvec& a, int imm) \
+{ \
+    return _Tpsvec(_mm_slli_##suffix(a.val, imm)); \
+} \
+inline _Tpuvec operator >> (const _Tpuvec& a, int imm) \
+{ \
+    return _Tpuvec(_mm_srli_##suffix(a.val, imm)); \
+} \
+inline _Tpsvec operator >> (const _Tpsvec& a, int imm) \
+{ \
+    return _Tpsvec(srai(a.val, imm)); \
+} \
+template<int imm> \
+inline _Tpuvec v_shl(const _Tpuvec& a) \
+{ \
+    return _Tpuvec(_mm_slli_##suffix(a.val, imm)); \
+} \
+template<int imm> \
+inline _Tpsvec v_shl(const _Tpsvec& a) \
+{ \
+    return _Tpsvec(_mm_slli_##suffix(a.val, imm)); \
+} \
+template<int imm> \
+inline _Tpuvec v_shr(const _Tpuvec& a) \
+{ \
+    return _Tpuvec(_mm_srli_##suffix(a.val, imm)); \
+} \
+template<int imm> \
+inline _Tpsvec v_shr(const _Tpsvec& a) \
+{ \
+    return _Tpsvec(srai(a.val, imm)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SHIFT_OP(v_uint16x8, v_int16x8, epi16, _mm_srai_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SHIFT_OP(v_uint32x4, v_int32x4, epi32, _mm_srai_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SHIFT_OP(v_uint64x2, v_int64x2, epi64, v_srai_epi64)
+
+namespace hal_sse_internal
+{
+    template <int imm,
+        bool is_invalid = ((imm < 0) || (imm > 16)),
+        bool is_first = (imm == 0),
+        bool is_half = (imm == 8),
+        bool is_second = (imm == 16),
+        bool is_other = (((imm > 0) && (imm < 8)) || ((imm > 8) && (imm < 16)))>
+    class v_sse_palignr_u8_class;
+
+    template <int imm>
+    class v_sse_palignr_u8_class<imm, true, false, false, false, false>;
+
+    template <int imm>
+    class v_sse_palignr_u8_class<imm, false, true, false, false, false>
+    {
+    public:
+        inline __m128i operator()(const __m128i& a, const __m128i&) const
+        {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    template <int imm>
+    class v_sse_palignr_u8_class<imm, false, false, true, false, false>
+    {
+    public:
+        inline __m128i operator()(const __m128i& a, const __m128i& b) const
+        {
+            return _mm_unpacklo_epi64(_mm_unpackhi_epi64(a, a), b);
+        }
+    };
+
+    template <int imm>
+    class v_sse_palignr_u8_class<imm, false, false, false, true, false>
+    {
+    public:
+        inline __m128i operator()(const __m128i&, const __m128i& b) const
+        {
+            return b;
+        }
+    };
+
+    template <int imm>
+    class v_sse_palignr_u8_class<imm, false, false, false, false, true>
+    {
+#if CV_SSSE3
+    public:
+        inline __m128i operator()(const __m128i& a, const __m128i& b) const
+        {
+            return _mm_alignr_epi8(b, a, imm);
+        }
+#else
+    public:
+        inline __m128i operator()(const __m128i& a, const __m128i& b) const
+        {
+            enum { imm2 = (sizeof(__m128i) - imm) };
+            return _mm_or_si128(_mm_srli_si128(a, imm), _mm_slli_si128(b, imm2));
+        }
+#endif
+    };
+
+    template <int imm>
+    inline __m128i v_sse_palignr_u8(const __m128i& a, const __m128i& b)
+    {
+        CV_StaticAssert((imm >= 0) && (imm <= 16), "Invalid imm for v_sse_palignr_u8.");
+        return v_sse_palignr_u8_class<imm>()(a, b);
+    }
+}
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec &a)
+{
+    using namespace hal_sse_internal;
+    enum { imm2 = (imm * sizeof(typename _Tpvec::lane_type)) };
+    return _Tpvec(v_sse_reinterpret_as<typename _Tpvec::vector_type>(
+        _mm_srli_si128(
+            v_sse_reinterpret_as<__m128i>(a.val), imm2)));
+}
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec &a)
+{
+    using namespace hal_sse_internal;
+    enum { imm2 = (imm * sizeof(typename _Tpvec::lane_type)) };
+    return _Tpvec(v_sse_reinterpret_as<typename _Tpvec::vector_type>(
+        _mm_slli_si128(
+            v_sse_reinterpret_as<__m128i>(a.val), imm2)));
+}
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec &a, const _Tpvec &b)
+{
+    using namespace hal_sse_internal;
+    enum { imm2 = (imm * sizeof(typename _Tpvec::lane_type)) };
+    return _Tpvec(v_sse_reinterpret_as<typename _Tpvec::vector_type>(
+        v_sse_palignr_u8<imm2>(
+            v_sse_reinterpret_as<__m128i>(a.val),
+            v_sse_reinterpret_as<__m128i>(b.val))));
+}
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec &a, const _Tpvec &b)
+{
+    using namespace hal_sse_internal;
+    enum { imm2 = ((_Tpvec::nlanes - imm) * sizeof(typename _Tpvec::lane_type)) };
+    return _Tpvec(v_sse_reinterpret_as<typename _Tpvec::vector_type>(
+        v_sse_palignr_u8<imm2>(
+            v_sse_reinterpret_as<__m128i>(b.val),
+            v_sse_reinterpret_as<__m128i>(a.val))));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(_Tpvec, _Tp) \
+inline _Tpvec v_load(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(_mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr)); } \
+inline _Tpvec v_load_aligned(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(_mm_load_si128((const __m128i*)ptr)); } \
+inline _Tpvec v_load_low(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(_mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr)); } \
+inline _Tpvec v_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1) \
+{ \
+    return _Tpvec(_mm_unpacklo_epi64(_mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr0), \
+                                     _mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr1))); \
+} \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_storeu_si128((__m128i*)ptr, a.val); } \
+inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_store_si128((__m128i*)ptr, a.val); } \
+inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_stream_si128((__m128i*)ptr, a.val); } \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode) \
+{ \
+    if( mode == hal::STORE_UNALIGNED ) \
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)ptr, a.val); \
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )  \
+        _mm_stream_si128((__m128i*)ptr, a.val); \
+    else \
+        _mm_store_si128((__m128i*)ptr, a.val); \
+} \
+inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, a.val); } \
+inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_unpackhi_epi64(a.val, a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_uint8x16, uchar)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_int8x16, schar)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_uint16x8, ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_int16x8, short)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_uint32x4, unsigned)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_int32x4, int)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_uint64x2, uint64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INT_OP(v_int64x2, int64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_FLT_OP(_Tpvec, _Tp, suffix) \
+inline _Tpvec v_load(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(_mm_loadu_##suffix(ptr)); } \
+inline _Tpvec v_load_aligned(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(_mm_load_##suffix(ptr)); } \
+inline _Tpvec v_load_low(const _Tp* ptr) \
+{ return _Tpvec(_mm_castsi128_##suffix(_mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr))); } \
+inline _Tpvec v_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1) \
+{ \
+    return _Tpvec(_mm_castsi128_##suffix( \
+        _mm_unpacklo_epi64(_mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr0), \
+                           _mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr1)))); \
+} \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_storeu_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store_aligned(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_store_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store_aligned_nocache(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_stream_##suffix(ptr, a.val); } \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode) \
+{ \
+    if( mode == hal::STORE_UNALIGNED ) \
+        _mm_storeu_##suffix(ptr, a.val); \
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )  \
+        _mm_stream_##suffix(ptr, a.val); \
+    else \
+        _mm_store_##suffix(ptr, a.val); \
+} \
+inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_cast##suffix##_si128(a.val)); } \
+inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a) \
+{ \
+    __m128i a1 = _mm_cast##suffix##_si128(a.val); \
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, _mm_unpackhi_epi64(a1, a1)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_FLT_OP(v_float32x4, float, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_FLT_OP(v_float64x2, double, pd)
+
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint8x16& a)
+{
+    __m128i half = _mm_sad_epu8(a.val, _mm_setzero_si128());
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(half, _mm_unpackhi_epi64(half, half)));
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int8x16& a)
+{
+    __m128i half = _mm_set1_epi8((schar)-128);
+    half = _mm_sad_epu8(_mm_xor_si128(a.val, half), _mm_setzero_si128());
+    return _mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(half, _mm_unpackhi_epi64(half, half))) - 2048;
+}
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_16(func) \
+inline schar v_reduce_##func(const v_int8x16& a) \
+{ \
+    __m128i val = a.val; \
+    __m128i smask = _mm_set1_epi8((schar)-128); \
+    val = _mm_xor_si128(val, smask); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,8)); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,4)); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,2)); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,1)); \
+    return (schar)_mm_cvtsi128_si32(val) ^ (schar)-128; \
+} \
+inline uchar v_reduce_##func(const v_uint8x16& a) \
+{ \
+    __m128i val = a.val; \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,8)); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,4)); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,2)); \
+    val = _mm_##func##_epu8(val, _mm_srli_si128(val,1)); \
+    return (uchar)_mm_cvtsi128_si32(val); \
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_16(max)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_16(min)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_8(_Tpvec, scalartype, func, suffix, sbit) \
+inline scalartype v_reduce_##func(const v_##_Tpvec& a) \
+{ \
+    __m128i val = a.val; \
+    val = _mm_##func##_##suffix(val, _mm_srli_si128(val,8)); \
+    val = _mm_##func##_##suffix(val, _mm_srli_si128(val,4)); \
+    val = _mm_##func##_##suffix(val, _mm_srli_si128(val,2)); \
+    return (scalartype)_mm_cvtsi128_si32(val); \
+} \
+inline unsigned scalartype v_reduce_##func(const v_u##_Tpvec& a) \
+{ \
+    __m128i val = a.val; \
+    __m128i smask = _mm_set1_epi16(sbit); \
+    val = _mm_xor_si128(val, smask); \
+    val = _mm_##func##_##suffix(val, _mm_srli_si128(val,8)); \
+    val = _mm_##func##_##suffix(val, _mm_srli_si128(val,4)); \
+    val = _mm_##func##_##suffix(val, _mm_srli_si128(val,2)); \
+    return (unsigned scalartype)(_mm_cvtsi128_si32(val) ^  sbit); \
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_8(int16x8, short, max, epi16, (short)-32768)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_8(int16x8, short, min, epi16, (short)-32768)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4_SUM(_Tpvec, scalartype, regtype, suffix, cast_from, cast_to, extract) \
+inline scalartype v_reduce_sum(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    regtype val = a.val; \
+    val = _mm_add_##suffix(val, cast_to(_mm_srli_si128(cast_from(val), 8))); \
+    val = _mm_add_##suffix(val, cast_to(_mm_srli_si128(cast_from(val), 4))); \
+    return (scalartype)_mm_cvt##extract(val); \
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(_Tpvec, scalartype, func, scalar_func) \
+inline scalartype v_reduce_##func(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    scalartype CV_DECL_ALIGNED(16) buf[4]; \
+    v_store_aligned(buf, a); \
+    scalartype s0 = scalar_func(buf[0], buf[1]); \
+    scalartype s1 = scalar_func(buf[2], buf[3]); \
+    return scalar_func(s0, s1); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4_SUM(v_uint32x4, unsigned, __m128i, epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, si128_si32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4_SUM(v_int32x4, int, __m128i, epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, si128_si32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4_SUM(v_float32x4, float, __m128, ps, _mm_castps_si128, _mm_castsi128_ps, ss_f32)
+
+inline int v_reduce_sum(const v_int16x8& a)
+{ return v_reduce_sum(v_expand_low(a) + v_expand_high(a)); }
+inline unsigned v_reduce_sum(const v_uint16x8& a)
+{ return v_reduce_sum(v_expand_low(a) + v_expand_high(a)); }
+
+inline uint64 v_reduce_sum(const v_uint64x2& a)
+{
+    uint64 CV_DECL_ALIGNED(32) idx[2];
+    v_store_aligned(idx, a);
+    return idx[0] + idx[1];
+}
+inline int64 v_reduce_sum(const v_int64x2& a)
+{
+    int64 CV_DECL_ALIGNED(32) idx[2];
+    v_store_aligned(idx, a);
+    return idx[0] + idx[1];
+}
+inline double v_reduce_sum(const v_float64x2& a)
+{
+    double CV_DECL_ALIGNED(32) idx[2];
+    v_store_aligned(idx, a);
+    return idx[0] + idx[1];
+}
+
+inline v_float32x4 v_reduce_sum4(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                                 const v_float32x4& c, const v_float32x4& d)
+{
+#if CV_SSE3
+    __m128 ab = _mm_hadd_ps(a.val, b.val);
+    __m128 cd = _mm_hadd_ps(c.val, d.val);
+    return v_float32x4(_mm_hadd_ps(ab, cd));
+#else
+    __m128 ac = _mm_add_ps(_mm_unpacklo_ps(a.val, c.val), _mm_unpackhi_ps(a.val, c.val));
+    __m128 bd = _mm_add_ps(_mm_unpacklo_ps(b.val, d.val), _mm_unpackhi_ps(b.val, d.val));
+    return v_float32x4(_mm_add_ps(_mm_unpacklo_ps(ac, bd), _mm_unpackhi_ps(ac, bd)));
+#endif
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, unsigned, max, std::max)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, unsigned, min, std::min)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(v_int32x4, int, max, std::max)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(v_int32x4, int, min, std::min)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(v_float32x4, float, max, std::max)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_REDUCE_OP_4(v_float32x4, float, min, std::min)
+
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b)
+{
+    __m128i half = _mm_sad_epu8(a.val, b.val);
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(half, _mm_unpackhi_epi64(half, half)));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+    __m128i half = _mm_set1_epi8(0x7f);
+    half = _mm_sad_epu8(_mm_add_epi8(a.val, half), _mm_add_epi8(b.val, half));
+    return (unsigned)_mm_cvtsi128_si32(_mm_add_epi32(half, _mm_unpackhi_epi64(half, half)));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    v_uint32x4 l, h;
+    v_expand(v_absdiff(a, b), l, h);
+    return v_reduce_sum(l + h);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    v_uint32x4 l, h;
+    v_expand(v_absdiff(a, b), l, h);
+    return v_reduce_sum(l + h);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{
+    return v_reduce_sum(v_absdiff(a, b));
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+    return v_reduce_sum(v_absdiff(a, b));
+}
+inline float v_reduce_sad(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    return v_reduce_sum(v_absdiff(a, b));
+}
+
+inline v_uint8x16 v_popcount(const v_uint8x16& a)
+{
+    __m128i m1 = _mm_set1_epi32(0x55555555);
+    __m128i m2 = _mm_set1_epi32(0x33333333);
+    __m128i m4 = _mm_set1_epi32(0x0f0f0f0f);
+    __m128i p = a.val;
+    p = _mm_add_epi32(_mm_and_si128(_mm_srli_epi32(p, 1), m1), _mm_and_si128(p, m1));
+    p = _mm_add_epi32(_mm_and_si128(_mm_srli_epi32(p, 2), m2), _mm_and_si128(p, m2));
+    p = _mm_add_epi32(_mm_and_si128(_mm_srli_epi32(p, 4), m4), _mm_and_si128(p, m4));
+    return v_uint8x16(p);
+}
+inline v_uint16x8 v_popcount(const v_uint16x8& a)
+{
+    v_uint8x16 p = v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a));
+    p += v_rotate_right<1>(p);
+    return v_reinterpret_as_u16(p) & v_setall_u16(0x00ff);
+}
+inline v_uint32x4 v_popcount(const v_uint32x4& a)
+{
+    v_uint8x16 p = v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a));
+    p += v_rotate_right<1>(p);
+    p += v_rotate_right<2>(p);
+    return v_reinterpret_as_u32(p) & v_setall_u32(0x000000ff);
+}
+inline v_uint64x2 v_popcount(const v_uint64x2& a)
+{
+    return v_uint64x2(_mm_sad_epu8(v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a)).val, _mm_setzero_si128()));
+}
+inline v_uint8x16 v_popcount(const v_int8x16& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u8(a)); }
+inline v_uint16x8 v_popcount(const v_int16x8& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u16(a)); }
+inline v_uint32x4 v_popcount(const v_int32x4& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u32(a)); }
+inline v_uint64x2 v_popcount(const v_int64x2& a)
+{ return v_popcount(v_reinterpret_as_u64(a)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(_Tpvec, suffix, pack_op, and_op, signmask, allmask) \
+inline int v_signmask(const _Tpvec& a) \
+{ \
+    return and_op(_mm_movemask_##suffix(pack_op(a.val)), signmask); \
+} \
+inline bool v_check_all(const _Tpvec& a) \
+{ return and_op(_mm_movemask_##suffix(a.val), allmask) == allmask; } \
+inline bool v_check_any(const _Tpvec& a) \
+{ return and_op(_mm_movemask_##suffix(a.val), allmask) != 0; }
+
+#define OPENCV_HAL_PACKS(a) _mm_packs_epi16(a, a)
+inline __m128i v_packq_epi32(__m128i a)
+{
+    __m128i b = _mm_packs_epi32(a, a);
+    return _mm_packs_epi16(b, b);
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_uint8x16, epi8, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_1ST, 65535, 65535)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_int8x16, epi8, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_1ST, 65535, 65535)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_uint16x8, epi8, OPENCV_HAL_PACKS, OPENCV_HAL_AND, 255, (int)0xaaaa)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_int16x8, epi8, OPENCV_HAL_PACKS, OPENCV_HAL_AND, 255, (int)0xaaaa)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_uint32x4, epi8, v_packq_epi32, OPENCV_HAL_AND, 15, (int)0x8888)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_int32x4, epi8, v_packq_epi32, OPENCV_HAL_AND, 15, (int)0x8888)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_float32x4, ps, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_1ST, 15, 15)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_CHECK_SIGNS(v_float64x2, pd, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_1ST, 3, 3)
+
+inline int v_scan_forward(const v_int8x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint8x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))); }
+inline int v_scan_forward(const v_int16x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint16x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 2; }
+inline int v_scan_forward(const v_int32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_float32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 4; }
+inline int v_scan_forward(const v_int64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 8; }
+inline int v_scan_forward(const v_uint64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 8; }
+inline int v_scan_forward(const v_float64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(v_reinterpret_as_s8(a))) / 8; }
+
+#if CV_SSE4_1
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(_Tpvec, cast_ret, cast, suffix) \
+inline _Tpvec v_select(const _Tpvec& mask, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec(cast_ret(_mm_blendv_##suffix(cast(b.val), cast(a.val), cast(mask.val)))); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint8x16, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int8x16, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint16x8, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int16x8, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, epi8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint32x4, _mm_castps_si128, _mm_castsi128_ps, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int32x4, _mm_castps_si128, _mm_castsi128_ps, ps)
+// OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint64x2, TBD, TBD, pd)
+// OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int64x2, TBD, TBD, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_float32x4, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_float64x2, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP, pd)
+
+#else // CV_SSE4_1
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(_Tpvec, suffix) \
+inline _Tpvec v_select(const _Tpvec& mask, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    return _Tpvec(_mm_xor_##suffix(b.val, _mm_and_##suffix(_mm_xor_##suffix(b.val, a.val), mask.val))); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint8x16, si128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int8x16, si128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint16x8, si128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int16x8, si128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint32x4, si128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int32x4, si128)
+// OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_uint64x2, si128)
+// OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_int64x2, si128)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_float32x4, ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_SELECT(v_float64x2, pd)
+#endif
+
+/* Expand */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(_Tpvec, _Tpwvec, _Tp, intrin)    \
+    inline void v_expand(const _Tpvec& a, _Tpwvec& b0, _Tpwvec& b1) \
+    {                                                               \
+        b0.val = intrin(a.val);                                     \
+        b1.val = __CV_CAT(intrin, _high)(a.val);                    \
+    }                                                               \
+    inline _Tpwvec v_expand_low(const _Tpvec& a)                    \
+    { return _Tpwvec(intrin(a.val)); }                              \
+    inline _Tpwvec v_expand_high(const _Tpvec& a)                   \
+    { return _Tpwvec(__CV_CAT(intrin, _high)(a.val)); }             \
+    inline _Tpwvec v_load_expand(const _Tp* ptr)                    \
+    {                                                               \
+        __m128i a = _mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr);           \
+        return _Tpwvec(intrin(a));                                  \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(v_uint8x16, v_uint16x8,  uchar,    _v128_cvtepu8_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(v_int8x16,  v_int16x8,   schar,    _v128_cvtepi8_epi16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(v_uint16x8, v_uint32x4,  ushort,   _v128_cvtepu16_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(v_int16x8,  v_int32x4,   short,    _v128_cvtepi16_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(v_uint32x4, v_uint64x2,  unsigned, _v128_cvtepu32_epi64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND(v_int32x4,  v_int64x2,   int,      _v128_cvtepi32_epi64)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND_Q(_Tpvec, _Tp, intrin)  \
+    inline _Tpvec v_load_expand_q(const _Tp* ptr)          \
+    {                                                      \
+        __m128i a = _mm_cvtsi32_si128(*(const int*)ptr);   \
+        return _Tpvec(intrin(a));                          \
+    }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND_Q(v_uint32x4, uchar, _v128_cvtepu8_epi32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_EXPAND_Q(v_int32x4,  schar, _v128_cvtepi8_epi32)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(_Tpvec, suffix, cast_from, cast_to) \
+inline void v_zip(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1, _Tpvec& b0, _Tpvec& b1) \
+{ \
+    b0.val = _mm_unpacklo_##suffix(a0.val, a1.val); \
+    b1.val = _mm_unpackhi_##suffix(a0.val, a1.val); \
+} \
+inline _Tpvec v_combine_low(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    __m128i a1 = cast_from(a.val), b1 = cast_from(b.val); \
+    return _Tpvec(cast_to(_mm_unpacklo_epi64(a1, b1))); \
+} \
+inline _Tpvec v_combine_high(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ \
+    __m128i a1 = cast_from(a.val), b1 = cast_from(b.val); \
+    return _Tpvec(cast_to(_mm_unpackhi_epi64(a1, b1))); \
+} \
+inline void v_recombine(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, _Tpvec& c, _Tpvec& d) \
+{ \
+    __m128i a1 = cast_from(a.val), b1 = cast_from(b.val); \
+    c.val = cast_to(_mm_unpacklo_epi64(a1, b1)); \
+    d.val = cast_to(_mm_unpackhi_epi64(a1, b1)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_uint8x16, epi8, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_int8x16, epi8, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_uint16x8, epi16, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_int16x8, epi16, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_uint32x4, epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_int32x4, epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_float32x4, ps, _mm_castps_si128, _mm_castsi128_ps)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_UNPACKS(v_float64x2, pd, _mm_castpd_si128, _mm_castsi128_pd)
+
+template<int s, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_extract(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{
+    return v_rotate_right<s>(a, b);
+}
+
+inline v_int32x4 v_round(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(_mm_cvtps_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x4 v_floor(const v_float32x4& a)
+{
+    __m128i a1 = _mm_cvtps_epi32(a.val);
+    __m128i mask = _mm_castps_si128(_mm_cmpgt_ps(_mm_cvtepi32_ps(a1), a.val));
+    return v_int32x4(_mm_add_epi32(a1, mask));
+}
+
+inline v_int32x4 v_ceil(const v_float32x4& a)
+{
+    __m128i a1 = _mm_cvtps_epi32(a.val);
+    __m128i mask = _mm_castps_si128(_mm_cmpgt_ps(a.val, _mm_cvtepi32_ps(a1)));
+    return v_int32x4(_mm_sub_epi32(a1, mask));
+}
+
+inline v_int32x4 v_trunc(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(_mm_cvttps_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x4 v_round(const v_float64x2& a)
+{ return v_int32x4(_mm_cvtpd_epi32(a.val)); }
+
+inline v_int32x4 v_round(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    __m128i ai = _mm_cvtpd_epi32(a.val), bi = _mm_cvtpd_epi32(b.val);
+    return v_int32x4(_mm_unpacklo_epi64(ai, bi));
+}
+
+inline v_int32x4 v_floor(const v_float64x2& a)
+{
+    __m128i a1 = _mm_cvtpd_epi32(a.val);
+    __m128i mask = _mm_castpd_si128(_mm_cmpgt_pd(_mm_cvtepi32_pd(a1), a.val));
+    mask = _mm_srli_si128(_mm_slli_si128(mask, 4), 8); // m0 m0 m1 m1 => m0 m1 0 0
+    return v_int32x4(_mm_add_epi32(a1, mask));
+}
+
+inline v_int32x4 v_ceil(const v_float64x2& a)
+{
+    __m128i a1 = _mm_cvtpd_epi32(a.val);
+    __m128i mask = _mm_castpd_si128(_mm_cmpgt_pd(a.val, _mm_cvtepi32_pd(a1)));
+    mask = _mm_srli_si128(_mm_slli_si128(mask, 4), 8); // m0 m0 m1 m1 => m0 m1 0 0
+    return v_int32x4(_mm_sub_epi32(a1, mask));
+}
+
+inline v_int32x4 v_trunc(const v_float64x2& a)
+{ return v_int32x4(_mm_cvttpd_epi32(a.val)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_TRANSPOSE4x4(_Tpvec, suffix, cast_from, cast_to) \
+inline void v_transpose4x4(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1, \
+                           const _Tpvec& a2, const _Tpvec& a3, \
+                           _Tpvec& b0, _Tpvec& b1, \
+                           _Tpvec& b2, _Tpvec& b3) \
+{ \
+    __m128i t0 = cast_from(_mm_unpacklo_##suffix(a0.val, a1.val)); \
+    __m128i t1 = cast_from(_mm_unpacklo_##suffix(a2.val, a3.val)); \
+    __m128i t2 = cast_from(_mm_unpackhi_##suffix(a0.val, a1.val)); \
+    __m128i t3 = cast_from(_mm_unpackhi_##suffix(a2.val, a3.val)); \
+\
+    b0.val = cast_to(_mm_unpacklo_epi64(t0, t1)); \
+    b1.val = cast_to(_mm_unpackhi_epi64(t0, t1)); \
+    b2.val = cast_to(_mm_unpacklo_epi64(t2, t3)); \
+    b3.val = cast_to(_mm_unpackhi_epi64(t2, t3)); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_TRANSPOSE4x4(v_uint32x4, epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_TRANSPOSE4x4(v_int32x4, epi32, OPENCV_HAL_NOP, OPENCV_HAL_NOP)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_TRANSPOSE4x4(v_float32x4, ps, _mm_castps_si128, _mm_castsi128_ps)
+
+// load deinterleave
+inline void v_load_deinterleave(const uchar* ptr, v_uint8x16& a, v_uint8x16& b)
+{
+    __m128i t00 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i t01 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16));
+
+    __m128i t10 = _mm_unpacklo_epi8(t00, t01);
+    __m128i t11 = _mm_unpackhi_epi8(t00, t01);
+
+    __m128i t20 = _mm_unpacklo_epi8(t10, t11);
+    __m128i t21 = _mm_unpackhi_epi8(t10, t11);
+
+    __m128i t30 = _mm_unpacklo_epi8(t20, t21);
+    __m128i t31 = _mm_unpackhi_epi8(t20, t21);
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi8(t30, t31);
+    b.val = _mm_unpackhi_epi8(t30, t31);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const uchar* ptr, v_uint8x16& a, v_uint8x16& b, v_uint8x16& c)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    const __m128i m0 = _mm_setr_epi8(0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0);
+    const __m128i m1 = _mm_setr_epi8(0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0);
+    __m128i s0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i s1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16));
+    __m128i s2 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 32));
+    __m128i a0 = _mm_blendv_epi8(_mm_blendv_epi8(s0, s1, m0), s2, m1);
+    __m128i b0 = _mm_blendv_epi8(_mm_blendv_epi8(s1, s2, m0), s0, m1);
+    __m128i c0 = _mm_blendv_epi8(_mm_blendv_epi8(s2, s0, m0), s1, m1);
+    const __m128i sh_b = _mm_setr_epi8(0, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 5, 8, 11, 14, 1, 4, 7, 10, 13);
+    const __m128i sh_g = _mm_setr_epi8(1, 4, 7, 10, 13, 0, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 5, 8, 11, 14);
+    const __m128i sh_r = _mm_setr_epi8(2, 5, 8, 11, 14, 1, 4, 7, 10, 13, 0, 3, 6, 9, 12, 15);
+    a0 = _mm_shuffle_epi8(a0, sh_b);
+    b0 = _mm_shuffle_epi8(b0, sh_g);
+    c0 = _mm_shuffle_epi8(c0, sh_r);
+    a.val = a0;
+    b.val = b0;
+    c.val = c0;
+#elif CV_SSSE3
+    const __m128i m0 = _mm_setr_epi8(0, 3, 6, 9, 12, 15, 1, 4, 7, 10, 13, 2, 5, 8, 11, 14);
+    const __m128i m1 = _mm_alignr_epi8(m0, m0, 11);
+    const __m128i m2 = _mm_alignr_epi8(m0, m0, 6);
+
+    __m128i t0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i t1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16));
+    __m128i t2 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 32));
+
+    __m128i s0 = _mm_shuffle_epi8(t0, m0);
+    __m128i s1 = _mm_shuffle_epi8(t1, m1);
+    __m128i s2 = _mm_shuffle_epi8(t2, m2);
+
+    t0 = _mm_alignr_epi8(s1, _mm_slli_si128(s0, 10), 5);
+    a.val = _mm_alignr_epi8(s2, t0, 5);
+
+    t1 = _mm_alignr_epi8(_mm_srli_si128(s1, 5), _mm_slli_si128(s0, 5), 6);
+    b.val = _mm_alignr_epi8(_mm_srli_si128(s2, 5), t1, 5);
+
+    t2 = _mm_alignr_epi8(_mm_srli_si128(s2, 10), s1, 11);
+    c.val = _mm_alignr_epi8(t2, s0, 11);
+#else
+    __m128i t00 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i t01 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16));
+    __m128i t02 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 32));
+
+    __m128i t10 = _mm_unpacklo_epi8(t00, _mm_unpackhi_epi64(t01, t01));
+    __m128i t11 = _mm_unpacklo_epi8(_mm_unpackhi_epi64(t00, t00), t02);
+    __m128i t12 = _mm_unpacklo_epi8(t01, _mm_unpackhi_epi64(t02, t02));
+
+    __m128i t20 = _mm_unpacklo_epi8(t10, _mm_unpackhi_epi64(t11, t11));
+    __m128i t21 = _mm_unpacklo_epi8(_mm_unpackhi_epi64(t10, t10), t12);
+    __m128i t22 = _mm_unpacklo_epi8(t11, _mm_unpackhi_epi64(t12, t12));
+
+    __m128i t30 = _mm_unpacklo_epi8(t20, _mm_unpackhi_epi64(t21, t21));
+    __m128i t31 = _mm_unpacklo_epi8(_mm_unpackhi_epi64(t20, t20), t22);
+    __m128i t32 = _mm_unpacklo_epi8(t21, _mm_unpackhi_epi64(t22, t22));
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi8(t30, _mm_unpackhi_epi64(t31, t31));
+    b.val = _mm_unpacklo_epi8(_mm_unpackhi_epi64(t30, t30), t32);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi8(t31, _mm_unpackhi_epi64(t32, t32));
+#endif
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const uchar* ptr, v_uint8x16& a, v_uint8x16& b, v_uint8x16& c, v_uint8x16& d)
+{
+    __m128i u0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr); // a0 b0 c0 d0 a1 b1 c1 d1 ...
+    __m128i u1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16)); // a4 b4 c4 d4 ...
+    __m128i u2 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 32)); // a8 b8 c8 d8 ...
+    __m128i u3 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 48)); // a12 b12 c12 d12 ...
+
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi8(u0, u2); // a0 a8 b0 b8 ...
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi8(u0, u2); // a2 a10 b2 b10 ...
+    __m128i v2 = _mm_unpacklo_epi8(u1, u3); // a4 a12 b4 b12 ...
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi8(u1, u3); // a6 a14 b6 b14 ...
+
+    u0 = _mm_unpacklo_epi8(v0, v2); // a0 a4 a8 a12 ...
+    u1 = _mm_unpacklo_epi8(v1, v3); // a2 a6 a10 a14 ...
+    u2 = _mm_unpackhi_epi8(v0, v2); // a1 a5 a9 a13 ...
+    u3 = _mm_unpackhi_epi8(v1, v3); // a3 a7 a11 a15 ...
+
+    v0 = _mm_unpacklo_epi8(u0, u1); // a0 a2 a4 a6 ...
+    v1 = _mm_unpacklo_epi8(u2, u3); // a1 a3 a5 a7 ...
+    v2 = _mm_unpackhi_epi8(u0, u1); // c0 c2 c4 c6 ...
+    v3 = _mm_unpackhi_epi8(u2, u3); // c1 c3 c5 c7 ...
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi8(v0, v1);
+    b.val = _mm_unpackhi_epi8(v0, v1);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi8(v2, v3);
+    d.val = _mm_unpackhi_epi8(v2, v3);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const ushort* ptr, v_uint16x8& a, v_uint16x8& b)
+{
+    __m128i v0 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr));     // a0 b0 a1 b1 a2 b2 a3 b3
+    __m128i v1 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr + 8)); // a4 b4 a5 b5 a6 b6 a7 b7
+
+    __m128i v2 = _mm_unpacklo_epi16(v0, v1); // a0 a4 b0 b4 a1 a5 b1 b5
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi16(v0, v1); // a2 a6 b2 b6 a3 a7 b3 b7
+    __m128i v4 = _mm_unpacklo_epi16(v2, v3); // a0 a2 a4 a6 b0 b2 b4 b6
+    __m128i v5 = _mm_unpackhi_epi16(v2, v3); // a1 a3 a5 a7 b1 b3 b5 b7
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi16(v4, v5); // a0 a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
+    b.val = _mm_unpackhi_epi16(v4, v5); // b0 b1 ab b3 b4 b5 b6 b7
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const ushort* ptr, v_uint16x8& a, v_uint16x8& b, v_uint16x8& c)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    __m128i v0 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr));
+    __m128i v1 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr + 8));
+    __m128i v2 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr + 16));
+    __m128i a0 = _mm_blend_epi16(_mm_blend_epi16(v0, v1, 0x92), v2, 0x24);
+    __m128i b0 = _mm_blend_epi16(_mm_blend_epi16(v2, v0, 0x92), v1, 0x24);
+    __m128i c0 = _mm_blend_epi16(_mm_blend_epi16(v1, v2, 0x92), v0, 0x24);
+
+    const __m128i sh_a = _mm_setr_epi8(0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11);
+    const __m128i sh_b = _mm_setr_epi8(2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13);
+    const __m128i sh_c = _mm_setr_epi8(4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15);
+    a0 = _mm_shuffle_epi8(a0, sh_a);
+    b0 = _mm_shuffle_epi8(b0, sh_b);
+    c0 = _mm_shuffle_epi8(c0, sh_c);
+
+    a.val = a0;
+    b.val = b0;
+    c.val = c0;
+#else
+    __m128i t00 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i t01 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 8));
+    __m128i t02 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16));
+
+    __m128i t10 = _mm_unpacklo_epi16(t00, _mm_unpackhi_epi64(t01, t01));
+    __m128i t11 = _mm_unpacklo_epi16(_mm_unpackhi_epi64(t00, t00), t02);
+    __m128i t12 = _mm_unpacklo_epi16(t01, _mm_unpackhi_epi64(t02, t02));
+
+    __m128i t20 = _mm_unpacklo_epi16(t10, _mm_unpackhi_epi64(t11, t11));
+    __m128i t21 = _mm_unpacklo_epi16(_mm_unpackhi_epi64(t10, t10), t12);
+    __m128i t22 = _mm_unpacklo_epi16(t11, _mm_unpackhi_epi64(t12, t12));
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi16(t20, _mm_unpackhi_epi64(t21, t21));
+    b.val = _mm_unpacklo_epi16(_mm_unpackhi_epi64(t20, t20), t22);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi16(t21, _mm_unpackhi_epi64(t22, t22));
+#endif
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const ushort* ptr, v_uint16x8& a, v_uint16x8& b, v_uint16x8& c, v_uint16x8& d)
+{
+    __m128i u0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr); // a0 b0 c0 d0 a1 b1 c1 d1
+    __m128i u1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 8)); // a2 b2 c2 d2 ...
+    __m128i u2 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 16)); // a4 b4 c4 d4 ...
+    __m128i u3 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 24)); // a6 b6 c6 d6 ...
+
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi16(u0, u2); // a0 a4 b0 b4 ...
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi16(u0, u2); // a1 a5 b1 b5 ...
+    __m128i v2 = _mm_unpacklo_epi16(u1, u3); // a2 a6 b2 b6 ...
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi16(u1, u3); // a3 a7 b3 b7 ...
+
+    u0 = _mm_unpacklo_epi16(v0, v2); // a0 a2 a4 a6 ...
+    u1 = _mm_unpacklo_epi16(v1, v3); // a1 a3 a5 a7 ...
+    u2 = _mm_unpackhi_epi16(v0, v2); // c0 c2 c4 c6 ...
+    u3 = _mm_unpackhi_epi16(v1, v3); // c1 c3 c5 c7 ...
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi16(u0, u1);
+    b.val = _mm_unpackhi_epi16(u0, u1);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi16(u2, u3);
+    d.val = _mm_unpackhi_epi16(u2, u3);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const unsigned* ptr, v_uint32x4& a, v_uint32x4& b)
+{
+    __m128i v0 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr));     // a0 b0 a1 b1
+    __m128i v1 = _mm_loadu_si128((__m128i*)(ptr + 4)); // a2 b2 a3 b3
+
+    __m128i v2 = _mm_unpacklo_epi32(v0, v1); // a0 a2 b0 b2
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi32(v0, v1); // a1 a3 b1 b3
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi32(v2, v3); // a0 a1 a2 a3
+    b.val = _mm_unpackhi_epi32(v2, v3); // b0 b1 ab b3
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const unsigned* ptr, v_uint32x4& a, v_uint32x4& b, v_uint32x4& c)
+{
+    __m128i t00 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i t01 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 4));
+    __m128i t02 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 8));
+
+    __m128i t10 = _mm_unpacklo_epi32(t00, _mm_unpackhi_epi64(t01, t01));
+    __m128i t11 = _mm_unpacklo_epi32(_mm_unpackhi_epi64(t00, t00), t02);
+    __m128i t12 = _mm_unpacklo_epi32(t01, _mm_unpackhi_epi64(t02, t02));
+
+    a.val = _mm_unpacklo_epi32(t10, _mm_unpackhi_epi64(t11, t11));
+    b.val = _mm_unpacklo_epi32(_mm_unpackhi_epi64(t10, t10), t12);
+    c.val = _mm_unpacklo_epi32(t11, _mm_unpackhi_epi64(t12, t12));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const unsigned* ptr, v_uint32x4& a, v_uint32x4& b, v_uint32x4& c, v_uint32x4& d)
+{
+    v_uint32x4 s0(_mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr));        // a0 b0 c0 d0
+    v_uint32x4 s1(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 4)));  // a1 b1 c1 d1
+    v_uint32x4 s2(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 8)));  // a2 b2 c2 d2
+    v_uint32x4 s3(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 12))); // a3 b3 c3 d3
+
+    v_transpose4x4(s0, s1, s2, s3, a, b, c, d);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const float* ptr, v_float32x4& a, v_float32x4& b)
+{
+    __m128 u0 = _mm_loadu_ps(ptr);       // a0 b0 a1 b1
+    __m128 u1 = _mm_loadu_ps((ptr + 4)); // a2 b2 a3 b3
+
+    a.val = _mm_shuffle_ps(u0, u1, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0)); // a0 a1 a2 a3
+    b.val = _mm_shuffle_ps(u0, u1, _MM_SHUFFLE(3, 1, 3, 1)); // b0 b1 ab b3
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const float* ptr, v_float32x4& a, v_float32x4& b, v_float32x4& c)
+{
+    __m128 t0 = _mm_loadu_ps(ptr + 0);
+    __m128 t1 = _mm_loadu_ps(ptr + 4);
+    __m128 t2 = _mm_loadu_ps(ptr + 8);
+
+    __m128 at12 = _mm_shuffle_ps(t1, t2, _MM_SHUFFLE(0, 1, 0, 2));
+    a.val = _mm_shuffle_ps(t0, at12, _MM_SHUFFLE(2, 0, 3, 0));
+
+    __m128 bt01 = _mm_shuffle_ps(t0, t1, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 1));
+    __m128 bt12 = _mm_shuffle_ps(t1, t2, _MM_SHUFFLE(0, 2, 0, 3));
+    b.val = _mm_shuffle_ps(bt01, bt12, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0));
+
+    __m128 ct01 = _mm_shuffle_ps(t0, t1, _MM_SHUFFLE(0, 1, 0, 2));
+    c.val = _mm_shuffle_ps(ct01, t2, _MM_SHUFFLE(3, 0, 2, 0));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const float* ptr, v_float32x4& a, v_float32x4& b, v_float32x4& c, v_float32x4& d)
+{
+    __m128 t0 = _mm_loadu_ps(ptr +  0);
+    __m128 t1 = _mm_loadu_ps(ptr +  4);
+    __m128 t2 = _mm_loadu_ps(ptr +  8);
+    __m128 t3 = _mm_loadu_ps(ptr + 12);
+    __m128 t02lo = _mm_unpacklo_ps(t0, t2);
+    __m128 t13lo = _mm_unpacklo_ps(t1, t3);
+    __m128 t02hi = _mm_unpackhi_ps(t0, t2);
+    __m128 t13hi = _mm_unpackhi_ps(t1, t3);
+    a.val = _mm_unpacklo_ps(t02lo, t13lo);
+    b.val = _mm_unpackhi_ps(t02lo, t13lo);
+    c.val = _mm_unpacklo_ps(t02hi, t13hi);
+    d.val = _mm_unpackhi_ps(t02hi, t13hi);
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const uint64 *ptr, v_uint64x2& a, v_uint64x2& b)
+{
+    __m128i t0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr);
+    __m128i t1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 2));
+
+    a = v_uint64x2(_mm_unpacklo_epi64(t0, t1));
+    b = v_uint64x2(_mm_unpackhi_epi64(t0, t1));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const uint64 *ptr, v_uint64x2& a, v_uint64x2& b, v_uint64x2& c)
+{
+    __m128i t0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr); // a0, b0
+    __m128i t1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 2)); // c0, a1
+    __m128i t2 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 4)); // b1, c1
+
+    t1 = _mm_shuffle_epi32(t1, 0x4e); // a1, c0
+
+    a = v_uint64x2(_mm_unpacklo_epi64(t0, t1));
+    b = v_uint64x2(_mm_unpacklo_epi64(_mm_unpackhi_epi64(t0, t0), t2));
+    c = v_uint64x2(_mm_unpackhi_epi64(t1, t2));
+}
+
+inline void v_load_deinterleave(const uint64 *ptr, v_uint64x2& a,
+                                v_uint64x2& b, v_uint64x2& c, v_uint64x2& d)
+{
+    __m128i t0 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr); // a0 b0
+    __m128i t1 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 2)); // c0 d0
+    __m128i t2 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 4)); // a1 b1
+    __m128i t3 = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(ptr + 6)); // c1 d1
+
+    a = v_uint64x2(_mm_unpacklo_epi64(t0, t2));
+    b = v_uint64x2(_mm_unpackhi_epi64(t0, t2));
+    c = v_uint64x2(_mm_unpacklo_epi64(t1, t3));
+    d = v_uint64x2(_mm_unpackhi_epi64(t1, t3));
+}
+
+// store interleave
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b,
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi8(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi8(a.val, b.val);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b,
+                                const v_uint8x16& c, hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    const __m128i sh_a = _mm_setr_epi8(0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15, 10, 5);
+    const __m128i sh_b = _mm_setr_epi8(5, 0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15, 10);
+    const __m128i sh_c = _mm_setr_epi8(10, 5, 0, 11, 6, 1, 12, 7, 2, 13, 8, 3, 14, 9, 4, 15);
+    __m128i a0 = _mm_shuffle_epi8(a.val, sh_a);
+    __m128i b0 = _mm_shuffle_epi8(b.val, sh_b);
+    __m128i c0 = _mm_shuffle_epi8(c.val, sh_c);
+
+    const __m128i m0 = _mm_setr_epi8(0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0);
+    const __m128i m1 = _mm_setr_epi8(0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 0);
+    __m128i v0 = _mm_blendv_epi8(_mm_blendv_epi8(a0, b0, m1), c0, m0);
+    __m128i v1 = _mm_blendv_epi8(_mm_blendv_epi8(b0, c0, m1), a0, m0);
+    __m128i v2 = _mm_blendv_epi8(_mm_blendv_epi8(c0, a0, m1), b0, m0);
+#elif CV_SSSE3
+    const __m128i m0 = _mm_setr_epi8(0, 6, 11, 1, 7, 12, 2, 8, 13, 3, 9, 14, 4, 10, 15, 5);
+    const __m128i m1 = _mm_setr_epi8(5, 11, 0, 6, 12, 1, 7, 13, 2, 8, 14, 3, 9, 15, 4, 10);
+    const __m128i m2 = _mm_setr_epi8(10, 0, 5, 11, 1, 6, 12, 2, 7, 13, 3, 8, 14, 4, 9, 15);
+
+    __m128i t0 = _mm_alignr_epi8(b.val, _mm_slli_si128(a.val, 10), 5);
+    t0 = _mm_alignr_epi8(c.val, t0, 5);
+    __m128i v0 = _mm_shuffle_epi8(t0, m0);
+
+    __m128i t1 = _mm_alignr_epi8(_mm_srli_si128(b.val, 5), _mm_slli_si128(a.val, 5), 6);
+    t1 = _mm_alignr_epi8(_mm_srli_si128(c.val, 5), t1, 5);
+    __m128i v1 = _mm_shuffle_epi8(t1, m1);
+
+    __m128i t2 = _mm_alignr_epi8(_mm_srli_si128(c.val, 10), b.val, 11);
+    t2 = _mm_alignr_epi8(t2, a.val, 11);
+    __m128i v2 = _mm_shuffle_epi8(t2, m2);
+#else
+    __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    __m128i ab0 = _mm_unpacklo_epi8(a.val, b.val);
+    __m128i ab1 = _mm_unpackhi_epi8(a.val, b.val);
+    __m128i c0 = _mm_unpacklo_epi8(c.val, z);
+    __m128i c1 = _mm_unpackhi_epi8(c.val, z);
+
+    __m128i p00 = _mm_unpacklo_epi16(ab0, c0);
+    __m128i p01 = _mm_unpackhi_epi16(ab0, c0);
+    __m128i p02 = _mm_unpacklo_epi16(ab1, c1);
+    __m128i p03 = _mm_unpackhi_epi16(ab1, c1);
+
+    __m128i p10 = _mm_unpacklo_epi32(p00, p01);
+    __m128i p11 = _mm_unpackhi_epi32(p00, p01);
+    __m128i p12 = _mm_unpacklo_epi32(p02, p03);
+    __m128i p13 = _mm_unpackhi_epi32(p02, p03);
+
+    __m128i p20 = _mm_unpacklo_epi64(p10, p11);
+    __m128i p21 = _mm_unpackhi_epi64(p10, p11);
+    __m128i p22 = _mm_unpacklo_epi64(p12, p13);
+    __m128i p23 = _mm_unpackhi_epi64(p12, p13);
+
+    p20 = _mm_slli_si128(p20, 1);
+    p22 = _mm_slli_si128(p22, 1);
+
+    __m128i p30 = _mm_slli_epi64(_mm_unpacklo_epi32(p20, p21), 8);
+    __m128i p31 = _mm_srli_epi64(_mm_unpackhi_epi32(p20, p21), 8);
+    __m128i p32 = _mm_slli_epi64(_mm_unpacklo_epi32(p22, p23), 8);
+    __m128i p33 = _mm_srli_epi64(_mm_unpackhi_epi32(p22, p23), 8);
+
+    __m128i p40 = _mm_unpacklo_epi64(p30, p31);
+    __m128i p41 = _mm_unpackhi_epi64(p30, p31);
+    __m128i p42 = _mm_unpacklo_epi64(p32, p33);
+    __m128i p43 = _mm_unpackhi_epi64(p32, p33);
+
+    __m128i v0 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(p40, 2), _mm_slli_si128(p41, 10));
+    __m128i v1 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(p41, 6), _mm_slli_si128(p42, 6));
+    __m128i v2 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(p42, 10), _mm_slli_si128(p43, 2));
+#endif
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 32), v2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 32), v2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 32), v2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( uchar* ptr, const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b,
+                                const v_uint8x16& c, const v_uint8x16& d,
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    // a0 a1 a2 a3 ....
+    // b0 b1 b2 b3 ....
+    // c0 c1 c2 c3 ....
+    // d0 d1 d2 d3 ....
+    __m128i u0 = _mm_unpacklo_epi8(a.val, c.val); // a0 c0 a1 c1 ...
+    __m128i u1 = _mm_unpackhi_epi8(a.val, c.val); // a8 c8 a9 c9 ...
+    __m128i u2 = _mm_unpacklo_epi8(b.val, d.val); // b0 d0 b1 d1 ...
+    __m128i u3 = _mm_unpackhi_epi8(b.val, d.val); // b8 d8 b9 d9 ...
+
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi8(u0, u2); // a0 b0 c0 d0 ...
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi8(u0, u2); // a4 b4 c4 d4 ...
+    __m128i v2 = _mm_unpacklo_epi8(u1, u3); // a8 b8 c8 d8 ...
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi8(u1, u3); // a12 b12 c12 d12 ...
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 32), v2);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 48), v3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 32), v2);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 48), v3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 16), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 32), v2);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 48), v3);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b,
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi16(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi16(a.val, b.val);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x8& a,
+                                const v_uint16x8& b, const v_uint16x8& c,
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+#if CV_SSE4_1
+    const __m128i sh_a = _mm_setr_epi8(0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5, 10, 11);
+    const __m128i sh_b = _mm_setr_epi8(10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15, 4, 5);
+    const __m128i sh_c = _mm_setr_epi8(4, 5, 10, 11, 0, 1, 6, 7, 12, 13, 2, 3, 8, 9, 14, 15);
+    __m128i a0 = _mm_shuffle_epi8(a.val, sh_a);
+    __m128i b0 = _mm_shuffle_epi8(b.val, sh_b);
+    __m128i c0 = _mm_shuffle_epi8(c.val, sh_c);
+
+    __m128i v0 = _mm_blend_epi16(_mm_blend_epi16(a0, b0, 0x92), c0, 0x24);
+    __m128i v1 = _mm_blend_epi16(_mm_blend_epi16(c0, a0, 0x92), b0, 0x24);
+    __m128i v2 = _mm_blend_epi16(_mm_blend_epi16(b0, c0, 0x92), a0, 0x24);
+#else
+    __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    __m128i ab0 = _mm_unpacklo_epi16(a.val, b.val);
+    __m128i ab1 = _mm_unpackhi_epi16(a.val, b.val);
+    __m128i c0 = _mm_unpacklo_epi16(c.val, z);
+    __m128i c1 = _mm_unpackhi_epi16(c.val, z);
+
+    __m128i p10 = _mm_unpacklo_epi32(ab0, c0);
+    __m128i p11 = _mm_unpackhi_epi32(ab0, c0);
+    __m128i p12 = _mm_unpacklo_epi32(ab1, c1);
+    __m128i p13 = _mm_unpackhi_epi32(ab1, c1);
+
+    __m128i p20 = _mm_unpacklo_epi64(p10, p11);
+    __m128i p21 = _mm_unpackhi_epi64(p10, p11);
+    __m128i p22 = _mm_unpacklo_epi64(p12, p13);
+    __m128i p23 = _mm_unpackhi_epi64(p12, p13);
+
+    p20 = _mm_slli_si128(p20, 2);
+    p22 = _mm_slli_si128(p22, 2);
+
+    __m128i p30 = _mm_unpacklo_epi64(p20, p21);
+    __m128i p31 = _mm_unpackhi_epi64(p20, p21);
+    __m128i p32 = _mm_unpacklo_epi64(p22, p23);
+    __m128i p33 = _mm_unpackhi_epi64(p22, p23);
+
+    __m128i v0 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(p30, 2), _mm_slli_si128(p31, 10));
+    __m128i v1 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(p31, 6), _mm_slli_si128(p32, 6));
+    __m128i v2 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(p32, 10), _mm_slli_si128(p33, 2));
+#endif
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 16), v2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 16), v2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 16), v2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( ushort* ptr, const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b,
+                                const v_uint16x8& c, const v_uint16x8& d,
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    // a0 a1 a2 a3 ....
+    // b0 b1 b2 b3 ....
+    // c0 c1 c2 c3 ....
+    // d0 d1 d2 d3 ....
+    __m128i u0 = _mm_unpacklo_epi16(a.val, c.val); // a0 c0 a1 c1 ...
+    __m128i u1 = _mm_unpackhi_epi16(a.val, c.val); // a4 c4 a5 c5 ...
+    __m128i u2 = _mm_unpacklo_epi16(b.val, d.val); // b0 d0 b1 d1 ...
+    __m128i u3 = _mm_unpackhi_epi16(b.val, d.val); // b4 d4 b5 d5 ...
+
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi16(u0, u2); // a0 b0 c0 d0 ...
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi16(u0, u2); // a2 b2 c2 d2 ...
+    __m128i v2 = _mm_unpacklo_epi16(u1, u3); // a4 b4 c4 d4 ...
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi16(u1, u3); // a6 b6 c6 d6 ...
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 16), v2);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 24), v3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 16), v2);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 24), v3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 8), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 16), v2);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 24), v3);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi32(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi32(a.val, b.val);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave( unsigned* ptr, const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                                const v_uint32x4& c, hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    v_uint32x4 z = v_setzero_u32(), u0, u1, u2, u3;
+    v_transpose4x4(a, b, c, z, u0, u1, u2, u3);
+
+    __m128i v0 = _mm_or_si128(u0.val, _mm_slli_si128(u1.val, 12));
+    __m128i v1 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(u1.val, 4), _mm_slli_si128(u2.val, 8));
+    __m128i v2 = _mm_or_si128(_mm_srli_si128(u2.val, 8), _mm_slli_si128(u3.val, 4));
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 8), v2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 8), v2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 8), v2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave(unsigned* ptr, const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                               const v_uint32x4& c, const v_uint32x4& d,
+                               hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    v_uint32x4 v0, v1, v2, v3;
+    v_transpose4x4(a, b, c, d, v0, v1, v2, v3);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0.val);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1.val);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 8), v2.val);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 12), v3.val);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0.val);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1.val);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 8), v2.val);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 12), v3.val);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0.val);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 4), v1.val);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 8), v2.val);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 12), v3.val);
+    }
+}
+
+// 2-channel, float only
+inline void v_store_interleave(float* ptr, const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                               hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128 v0 = _mm_unpacklo_ps(a.val, b.val); // a0 b0 a1 b1
+    __m128 v1 = _mm_unpackhi_ps(a.val, b.val); // a2 b2 a3 b3
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_ps(ptr, v0);
+        _mm_stream_ps(ptr + 4, v1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_ps(ptr, v0);
+        _mm_store_ps(ptr + 4, v1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_ps(ptr, v0);
+        _mm_storeu_ps(ptr + 4, v1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave(float* ptr, const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                               const v_float32x4& c, hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128 u0 = _mm_shuffle_ps(a.val, b.val, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 0));
+    __m128 u1 = _mm_shuffle_ps(c.val, a.val, _MM_SHUFFLE(1, 1, 0, 0));
+    __m128 v0 = _mm_shuffle_ps(u0, u1, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0));
+    __m128 u2 = _mm_shuffle_ps(b.val, c.val, _MM_SHUFFLE(1, 1, 1, 1));
+    __m128 u3 = _mm_shuffle_ps(a.val, b.val, _MM_SHUFFLE(2, 2, 2, 2));
+    __m128 v1 = _mm_shuffle_ps(u2, u3, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0));
+    __m128 u4 = _mm_shuffle_ps(c.val, a.val, _MM_SHUFFLE(3, 3, 2, 2));
+    __m128 u5 = _mm_shuffle_ps(b.val, c.val, _MM_SHUFFLE(3, 3, 3, 3));
+    __m128 v2 = _mm_shuffle_ps(u4, u5, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0));
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_ps(ptr, v0);
+        _mm_stream_ps(ptr + 4, v1);
+        _mm_stream_ps(ptr + 8, v2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_ps(ptr, v0);
+        _mm_store_ps(ptr + 4, v1);
+        _mm_store_ps(ptr + 8, v2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_ps(ptr, v0);
+        _mm_storeu_ps(ptr + 4, v1);
+        _mm_storeu_ps(ptr + 8, v2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave(float* ptr, const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                               const v_float32x4& c, const v_float32x4& d,
+                               hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128 u0 = _mm_unpacklo_ps(a.val, c.val);
+    __m128 u1 = _mm_unpacklo_ps(b.val, d.val);
+    __m128 u2 = _mm_unpackhi_ps(a.val, c.val);
+    __m128 u3 = _mm_unpackhi_ps(b.val, d.val);
+    __m128 v0 = _mm_unpacklo_ps(u0, u1);
+    __m128 v2 = _mm_unpacklo_ps(u2, u3);
+    __m128 v1 = _mm_unpackhi_ps(u0, u1);
+    __m128 v3 = _mm_unpackhi_ps(u2, u3);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_ps(ptr, v0);
+        _mm_stream_ps(ptr + 4, v1);
+        _mm_stream_ps(ptr + 8, v2);
+        _mm_stream_ps(ptr + 12, v3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_ps(ptr, v0);
+        _mm_store_ps(ptr + 4, v1);
+        _mm_store_ps(ptr + 8, v2);
+        _mm_store_ps(ptr + 12, v3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_ps(ptr, v0);
+        _mm_storeu_ps(ptr + 4, v1);
+        _mm_storeu_ps(ptr + 8, v2);
+        _mm_storeu_ps(ptr + 12, v3);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave(uint64 *ptr, const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b,
+                               hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi64(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_unpackhi_epi64(a.val, b.val);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave(uint64 *ptr, const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b,
+                               const v_uint64x2& c, hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi64(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_unpacklo_epi64(c.val, _mm_unpackhi_epi64(a.val, a.val));
+    __m128i v2 = _mm_unpackhi_epi64(b.val, c.val);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 4), v2);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 4), v2);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 4), v2);
+    }
+}
+
+inline void v_store_interleave(uint64 *ptr, const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b,
+                               const v_uint64x2& c, const v_uint64x2& d,
+                               hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED)
+{
+    __m128i v0 = _mm_unpacklo_epi64(a.val, b.val);
+    __m128i v1 = _mm_unpacklo_epi64(c.val, d.val);
+    __m128i v2 = _mm_unpackhi_epi64(a.val, b.val);
+    __m128i v3 = _mm_unpackhi_epi64(c.val, d.val);
+
+    if( mode == hal::STORE_ALIGNED_NOCACHE )
+    {
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 4), v2);
+        _mm_stream_si128((__m128i*)(ptr + 6), v3);
+    }
+    else if( mode == hal::STORE_ALIGNED )
+    {
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 4), v2);
+        _mm_store_si128((__m128i*)(ptr + 6), v3);
+    }
+    else
+    {
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr), v0);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 2), v1);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 4), v2);
+        _mm_storeu_si128((__m128i*)(ptr + 6), v3);
+    }
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INTERLEAVE(_Tpvec0, _Tp0, suffix0, _Tpvec1, _Tp1, suffix1) \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+} \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0, _Tpvec0& c0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1, c1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1, c1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+    c0 = v_reinterpret_as_##suffix0(c1); \
+} \
+inline void v_load_deinterleave( const _Tp0* ptr, _Tpvec0& a0, _Tpvec0& b0, _Tpvec0& c0, _Tpvec0& d0 ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1, b1, c1, d1; \
+    v_load_deinterleave((const _Tp1*)ptr, a1, b1, c1, d1); \
+    a0 = v_reinterpret_as_##suffix0(a1); \
+    b0 = v_reinterpret_as_##suffix0(b1); \
+    c0 = v_reinterpret_as_##suffix0(c1); \
+    d0 = v_reinterpret_as_##suffix0(d1); \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, mode);      \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                const _Tpvec0& c0, hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    _Tpvec1 c1 = v_reinterpret_as_##suffix1(c0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, c1, mode);  \
+} \
+inline void v_store_interleave( _Tp0* ptr, const _Tpvec0& a0, const _Tpvec0& b0, \
+                                const _Tpvec0& c0, const _Tpvec0& d0, \
+                                hal::StoreMode mode = hal::STORE_UNALIGNED ) \
+{ \
+    _Tpvec1 a1 = v_reinterpret_as_##suffix1(a0); \
+    _Tpvec1 b1 = v_reinterpret_as_##suffix1(b0); \
+    _Tpvec1 c1 = v_reinterpret_as_##suffix1(c0); \
+    _Tpvec1 d1 = v_reinterpret_as_##suffix1(d0); \
+    v_store_interleave((_Tp1*)ptr, a1, b1, c1, d1, mode); \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int8x16, schar, s8, v_uint8x16, uchar, u8)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int16x8, short, s16, v_uint16x8, ushort, u16)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int32x4, int, s32, v_uint32x4, unsigned, u32)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_int64x2, int64, s64, v_uint64x2, uint64, u64)
+OPENCV_HAL_IMPL_SSE_LOADSTORE_INTERLEAVE(v_float64x2, double, f64, v_uint64x2, uint64, u64)
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_int32x4& a)
+{
+    return v_float32x4(_mm_cvtepi32_ps(a.val));
+}
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_float64x2& a)
+{
+    return v_float32x4(_mm_cvtpd_ps(a.val));
+}
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{
+    return v_float32x4(_mm_movelh_ps(_mm_cvtpd_ps(a.val), _mm_cvtpd_ps(b.val)));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64(const v_int32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(_mm_cvtepi32_pd(a.val));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64_high(const v_int32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(_mm_cvtepi32_pd(_mm_srli_si128(a.val,8)));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64(const v_float32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(_mm_cvtps_pd(a.val));
+}
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64_high(const v_float32x4& a)
+{
+    return v_float64x2(_mm_cvtps_pd(_mm_movehl_ps(a.val, a.val)));
+}
+
+////////////// Lookup table access ////////////////////
+
+inline v_int8x16 v_lut(const schar* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(_MSC_VER)
+    return v_int8x16(_mm_setr_epi8(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[ 2]], tab[idx[ 3]], tab[idx[ 4]], tab[idx[ 5]], tab[idx[ 6]], tab[idx[ 7]],
+                                   tab[idx[8]], tab[idx[9]], tab[idx[10]], tab[idx[11]], tab[idx[12]], tab[idx[13]], tab[idx[14]], tab[idx[15]]));
+#else
+    return v_int8x16(_mm_setr_epi64(
+                        _mm_setr_pi8(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[ 2]], tab[idx[ 3]], tab[idx[ 4]], tab[idx[ 5]], tab[idx[ 6]], tab[idx[ 7]]),
+                        _mm_setr_pi8(tab[idx[8]], tab[idx[9]], tab[idx[10]], tab[idx[11]], tab[idx[12]], tab[idx[13]], tab[idx[14]], tab[idx[15]])
+                    ));
+#endif
+}
+inline v_int8x16 v_lut_pairs(const schar* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(_MSC_VER)
+    return v_int8x16(_mm_setr_epi16(*(const short*)(tab + idx[0]), *(const short*)(tab + idx[1]), *(const short*)(tab + idx[2]), *(const short*)(tab + idx[3]),
+                                    *(const short*)(tab + idx[4]), *(const short*)(tab + idx[5]), *(const short*)(tab + idx[6]), *(const short*)(tab + idx[7])));
+#else
+    return v_int8x16(_mm_setr_epi64(
+                        _mm_setr_pi16(*(const short*)(tab + idx[0]), *(const short*)(tab + idx[1]), *(const short*)(tab + idx[2]), *(const short*)(tab + idx[3])),
+                        _mm_setr_pi16(*(const short*)(tab + idx[4]), *(const short*)(tab + idx[5]), *(const short*)(tab + idx[6]), *(const short*)(tab + idx[7]))
+                    ));
+#endif
+}
+inline v_int8x16 v_lut_quads(const schar* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(_MSC_VER)
+    return v_int8x16(_mm_setr_epi32(*(const int*)(tab + idx[0]), *(const int*)(tab + idx[1]),
+                                    *(const int*)(tab + idx[2]), *(const int*)(tab + idx[3])));
+#else
+    return v_int8x16(_mm_setr_epi64(
+                        _mm_setr_pi32(*(const int*)(tab + idx[0]), *(const int*)(tab + idx[1])),
+                        _mm_setr_pi32(*(const int*)(tab + idx[2]), *(const int*)(tab + idx[3]))
+                    ));
+#endif
+}
+inline v_uint8x16 v_lut(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut((const schar *)tab, idx)); }
+inline v_uint8x16 v_lut_pairs(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut_pairs((const schar *)tab, idx)); }
+inline v_uint8x16 v_lut_quads(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut_quads((const schar *)tab, idx)); }
+
+inline v_int16x8 v_lut(const short* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(_MSC_VER)
+    return v_int16x8(_mm_setr_epi16(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]],
+                                    tab[idx[4]], tab[idx[5]], tab[idx[6]], tab[idx[7]]));
+#else
+    return v_int16x8(_mm_setr_epi64(
+                        _mm_setr_pi16(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]),
+                        _mm_setr_pi16(tab[idx[4]], tab[idx[5]], tab[idx[6]], tab[idx[7]])
+                    ));
+#endif
+}
+inline v_int16x8 v_lut_pairs(const short* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(_MSC_VER)
+    return v_int16x8(_mm_setr_epi32(*(const int*)(tab + idx[0]), *(const int*)(tab + idx[1]),
+                                    *(const int*)(tab + idx[2]), *(const int*)(tab + idx[3])));
+#else
+    return v_int16x8(_mm_setr_epi64(
+                        _mm_setr_pi32(*(const int*)(tab + idx[0]), *(const int*)(tab + idx[1])),
+                        _mm_setr_pi32(*(const int*)(tab + idx[2]), *(const int*)(tab + idx[3]))
+                    ));
+#endif
+}
+inline v_int16x8 v_lut_quads(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int16x8(_mm_set_epi64x(*(const int64_t*)(tab + idx[1]), *(const int64_t*)(tab + idx[0])));
+}
+inline v_uint16x8 v_lut(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut((const short *)tab, idx)); }
+inline v_uint16x8 v_lut_pairs(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut_pairs((const short *)tab, idx)); }
+inline v_uint16x8 v_lut_quads(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut_quads((const short *)tab, idx)); }
+
+inline v_int32x4 v_lut(const int* tab, const int* idx)
+{
+#if defined(_MSC_VER)
+    return v_int32x4(_mm_setr_epi32(tab[idx[0]], tab[idx[1]],
+                                    tab[idx[2]], tab[idx[3]]));
+#else
+    return v_int32x4(_mm_setr_epi64(
+                        _mm_setr_pi32(tab[idx[0]], tab[idx[1]]),
+                        _mm_setr_pi32(tab[idx[2]], tab[idx[3]])
+                    ));
+#endif
+}
+inline v_int32x4 v_lut_pairs(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x4(_mm_set_epi64x(*(const int64_t*)(tab + idx[1]), *(const int64_t*)(tab + idx[0])));
+}
+inline v_int32x4 v_lut_quads(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x4(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0])));
+}
+inline v_uint32x4 v_lut(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut((const int *)tab, idx)); }
+inline v_uint32x4 v_lut_pairs(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut_pairs((const int *)tab, idx)); }
+inline v_uint32x4 v_lut_quads(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut_quads((const int *)tab, idx)); }
+
+inline v_int64x2 v_lut(const int64_t* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x2(_mm_set_epi64x(tab[idx[1]], tab[idx[0]]));
+}
+inline v_int64x2 v_lut_pairs(const int64_t* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x2(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0])));
+}
+inline v_uint64x2 v_lut(const uint64_t* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v_lut((const int64_t *)tab, idx)); }
+inline v_uint64x2 v_lut_pairs(const uint64_t* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v_lut_pairs((const int64_t *)tab, idx)); }
+
+inline v_float32x4 v_lut(const float* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float32x4(_mm_setr_ps(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]));
+}
+inline v_float32x4 v_lut_pairs(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v_lut_pairs((const int *)tab, idx)); }
+inline v_float32x4 v_lut_quads(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v_lut_quads((const int *)tab, idx)); }
+
+inline v_float64x2 v_lut(const double* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float64x2(_mm_setr_pd(tab[idx[0]], tab[idx[1]]));
+}
+inline v_float64x2 v_lut_pairs(const double* tab, const int* idx) { return v_float64x2(_mm_castsi128_pd(_mm_loadu_si128((const __m128i*)(tab + idx[0])))); }
+
+inline v_int32x4 v_lut(const int* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store_aligned(idx, idxvec);
+    return v_int32x4(_mm_setr_epi32(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]));
+}
+
+inline v_uint32x4 v_lut(const unsigned* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    return v_reinterpret_as_u32(v_lut((const int *)tab, idxvec));
+}
+
+inline v_float32x4 v_lut(const float* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store_aligned(idx, idxvec);
+    return v_float32x4(_mm_setr_ps(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]));
+}
+
+inline v_float64x2 v_lut(const double* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    int idx[2];
+    v_store_low(idx, idxvec);
+    return v_float64x2(_mm_setr_pd(tab[idx[0]], tab[idx[1]]));
+}
+
+// loads pairs from the table and deinterleaves them, e.g. returns:
+//   x = (tab[idxvec[0], tab[idxvec[1]], tab[idxvec[2]], tab[idxvec[3]]),
+//   y = (tab[idxvec[0]+1], tab[idxvec[1]+1], tab[idxvec[2]+1], tab[idxvec[3]+1])
+// note that the indices are float's indices, not the float-pair indices.
+// in theory, this function can be used to implement bilinear interpolation,
+// when idxvec are the offsets within the image.
+inline void v_lut_deinterleave(const float* tab, const v_int32x4& idxvec, v_float32x4& x, v_float32x4& y)
+{
+    int CV_DECL_ALIGNED(32) idx[4];
+    v_store_aligned(idx, idxvec);
+    __m128 z = _mm_setzero_ps();
+    __m128 xy01 = _mm_loadl_pi(z, (__m64*)(tab + idx[0]));
+    __m128 xy23 = _mm_loadl_pi(z, (__m64*)(tab + idx[2]));
+    xy01 = _mm_loadh_pi(xy01, (__m64*)(tab + idx[1]));
+    xy23 = _mm_loadh_pi(xy23, (__m64*)(tab + idx[3]));
+    __m128 xxyy02 = _mm_unpacklo_ps(xy01, xy23);
+    __m128 xxyy13 = _mm_unpackhi_ps(xy01, xy23);
+    x = v_float32x4(_mm_unpacklo_ps(xxyy02, xxyy13));
+    y = v_float32x4(_mm_unpackhi_ps(xxyy02, xxyy13));
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const double* tab, const v_int32x4& idxvec, v_float64x2& x, v_float64x2& y)
+{
+    int idx[2];
+    v_store_low(idx, idxvec);
+    __m128d xy0 = _mm_loadu_pd(tab + idx[0]);
+    __m128d xy1 = _mm_loadu_pd(tab + idx[1]);
+    x = v_float64x2(_mm_unpacklo_pd(xy0, xy1));
+    y = v_float64x2(_mm_unpackhi_pd(xy0, xy1));
+}
+
+inline v_int8x16 v_interleave_pairs(const v_int8x16& vec)
+{
+#if CV_SSSE3
+    return v_int8x16(_mm_shuffle_epi8(vec.val, _mm_set_epi64x(0x0f0d0e0c0b090a08, 0x0705060403010200)));
+#else
+    __m128i a = _mm_shufflelo_epi16(vec.val, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0));
+    a = _mm_shufflehi_epi16(a, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0));
+    a = _mm_shuffle_epi32(a, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0));
+    return v_int8x16(_mm_unpacklo_epi8(a, _mm_unpackhi_epi64(a, a)));
+#endif
+}
+inline v_uint8x16 v_interleave_pairs(const v_uint8x16& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+inline v_int8x16 v_interleave_quads(const v_int8x16& vec)
+{
+#if CV_SSSE3
+    return v_int8x16(_mm_shuffle_epi8(vec.val, _mm_set_epi64x(0x0f0b0e0a0d090c08, 0x0703060205010400)));
+#else
+    __m128i a = _mm_shuffle_epi32(vec.val, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0));
+    return v_int8x16(_mm_unpacklo_epi8(a, _mm_unpackhi_epi64(a, a)));
+#endif
+}
+inline v_uint8x16 v_interleave_quads(const v_uint8x16& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_interleave_pairs(const v_int16x8& vec)
+{
+#if CV_SSSE3
+    return v_int16x8(_mm_shuffle_epi8(vec.val, _mm_set_epi64x(0x0f0e0b0a0d0c0908, 0x0706030205040100)));
+#else
+    __m128i a = _mm_shufflelo_epi16(vec.val, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0));
+    return v_int16x8(_mm_shufflehi_epi16(a, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0)));
+#endif
+}
+inline v_uint16x8 v_interleave_pairs(const v_uint16x8& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+inline v_int16x8 v_interleave_quads(const v_int16x8& vec)
+{
+#if CV_SSSE3
+    return v_int16x8(_mm_shuffle_epi8(vec.val, _mm_set_epi64x(0x0f0e07060d0c0504, 0x0b0a030209080100)));
+#else
+    return v_int16x8(_mm_unpacklo_epi16(vec.val, _mm_unpackhi_epi64(vec.val, vec.val)));
+#endif
+}
+inline v_uint16x8 v_interleave_quads(const v_uint16x8& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x4 v_interleave_pairs(const v_int32x4& vec)
+{
+    return v_int32x4(_mm_shuffle_epi32(vec.val, _MM_SHUFFLE(3, 1, 2, 0)));
+}
+inline v_uint32x4 v_interleave_pairs(const v_uint32x4& vec) { return v_reinterpret_as_u32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x4 v_interleave_pairs(const v_float32x4& vec) { return v_reinterpret_as_f32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+
+inline v_int8x16 v_pack_triplets(const v_int8x16& vec)
+{
+#if CV_SSSE3
+    return v_int8x16(_mm_shuffle_epi8(vec.val, _mm_set_epi64x(0xffffff0f0e0d0c0a, 0x0908060504020100)));
+#else
+    __m128i mask = _mm_set1_epi64x(0x00000000FFFFFFFF);
+    __m128i a = _mm_srli_si128(_mm_or_si128(_mm_andnot_si128(mask, vec.val), _mm_and_si128(mask, _mm_sll_epi32(vec.val, _mm_set_epi64x(0, 8)))), 1);
+    return v_int8x16(_mm_srli_si128(_mm_shufflelo_epi16(a, _MM_SHUFFLE(2, 1, 0, 3)), 2));
+#endif
+}
+inline v_uint8x16 v_pack_triplets(const v_uint8x16& vec) { return v_reinterpret_as_u8(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_pack_triplets(const v_int16x8& vec)
+{
+#if CV_SSSE3
+    return v_int16x8(_mm_shuffle_epi8(vec.val, _mm_set_epi64x(0xffff0f0e0d0c0b0a, 0x0908050403020100)));
+#else
+    return v_int16x8(_mm_srli_si128(_mm_shufflelo_epi16(vec.val, _MM_SHUFFLE(2, 1, 0, 3)), 2));
+#endif
+}
+inline v_uint16x8 v_pack_triplets(const v_uint16x8& vec) { return v_reinterpret_as_u16(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x4 v_pack_triplets(const v_int32x4& vec) { return vec; }
+inline v_uint32x4 v_pack_triplets(const v_uint32x4& vec) { return vec; }
+inline v_float32x4 v_pack_triplets(const v_float32x4& vec) { return vec; }
+
+////////////// FP16 support ///////////////////////////
+
+inline v_float32x4 v_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+#if CV_FP16
+    return v_float32x4(_mm_cvtph_ps(_mm_loadu_si128((const __m128i*)ptr)));
+#else
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128(), delta = _mm_set1_epi32(0x38000000);
+    const __m128i signmask = _mm_set1_epi32(0x80000000), maxexp = _mm_set1_epi32(0x7c000000);
+    const __m128 deltaf = _mm_castsi128_ps(_mm_set1_epi32(0x38800000));
+    __m128i bits = _mm_unpacklo_epi16(z, _mm_loadl_epi64((const __m128i*)ptr)); // h << 16
+    __m128i e = _mm_and_si128(bits, maxexp), sign = _mm_and_si128(bits, signmask);
+    __m128i t = _mm_add_epi32(_mm_srli_epi32(_mm_xor_si128(bits, sign), 3), delta); // ((h & 0x7fff) << 13) + delta
+    __m128i zt = _mm_castps_si128(_mm_sub_ps(_mm_castsi128_ps(_mm_add_epi32(t, _mm_set1_epi32(1 << 23))), deltaf));
+
+    t = _mm_add_epi32(t, _mm_and_si128(delta, _mm_cmpeq_epi32(maxexp, e)));
+    __m128i zmask = _mm_cmpeq_epi32(e, z);
+    __m128i ft = v_select_si128(zmask, zt, t);
+    return v_float32x4(_mm_castsi128_ps(_mm_or_si128(ft, sign)));
+#endif
+}
+
+inline void v_pack_store(float16_t* ptr, const v_float32x4& v)
+{
+#if CV_FP16
+    __m128i fp16_value = _mm_cvtps_ph(v.val, 0);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, fp16_value);
+#else
+    const __m128i signmask = _mm_set1_epi32(0x80000000);
+    const __m128i rval = _mm_set1_epi32(0x3f000000);
+
+    __m128i t = _mm_castps_si128(v.val);
+    __m128i sign = _mm_srai_epi32(_mm_and_si128(t, signmask), 16);
+    t = _mm_andnot_si128(signmask, t);
+
+    __m128i finitemask = _mm_cmpgt_epi32(_mm_set1_epi32(0x47800000), t);
+    __m128i isnan = _mm_cmpgt_epi32(t, _mm_set1_epi32(0x7f800000));
+    __m128i naninf = v_select_si128(isnan, _mm_set1_epi32(0x7e00), _mm_set1_epi32(0x7c00));
+    __m128i tinymask = _mm_cmpgt_epi32(_mm_set1_epi32(0x38800000), t);
+    __m128i tt = _mm_castps_si128(_mm_add_ps(_mm_castsi128_ps(t), _mm_castsi128_ps(rval)));
+    tt = _mm_sub_epi32(tt, rval);
+    __m128i odd = _mm_and_si128(_mm_srli_epi32(t, 13), _mm_set1_epi32(1));
+    __m128i nt = _mm_add_epi32(t, _mm_set1_epi32(0xc8000fff));
+    nt = _mm_srli_epi32(_mm_add_epi32(nt, odd), 13);
+    t = v_select_si128(tinymask, tt, nt);
+    t = v_select_si128(finitemask, t, naninf);
+    t = _mm_or_si128(t, sign);
+    t = _mm_packs_epi32(t, t);
+    _mm_storel_epi64((__m128i*)ptr, t);
+#endif
+}
+
+inline void v_cleanup() {}
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_sse_em.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_sse_em.hpp
new file mode 100644
index 0000000..be27668
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_sse_em.hpp
@@ -0,0 +1,167 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+#ifndef OPENCV_HAL_INTRIN_SSE_EM_HPP
+#define OPENCV_HAL_INTRIN_SSE_EM_HPP
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+#define OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(fun, tp) \
+    inline tp _v128_##fun(const tp& a) \
+    { return _mm_##fun(a); }
+
+#define OPENCV_HAL_SSE_WRAP_2(fun, tp) \
+    inline tp _v128_##fun(const tp& a, const tp& b) \
+    { return _mm_##fun(a, b); }
+
+#define OPENCV_HAL_SSE_WRAP_3(fun, tp) \
+    inline tp _v128_##fun(const tp& a, const tp& b, const tp& c) \
+    { return _mm_##fun(a, b, c); }
+
+///////////////////////////// XOP /////////////////////////////
+
+// [todo] define CV_XOP
+#if 1 // CV_XOP
+inline __m128i _v128_comgt_epu32(const __m128i& a, const __m128i& b)
+{
+    const __m128i delta = _mm_set1_epi32((int)0x80000000);
+    return _mm_cmpgt_epi32(_mm_xor_si128(a, delta), _mm_xor_si128(b, delta));
+}
+// wrapping XOP
+#else
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_2(_v128_comgt_epu32, __m128i)
+#endif // !CV_XOP
+
+///////////////////////////// SSE4.1 /////////////////////////////
+
+#if !CV_SSE4_1
+
+/** Swizzle **/
+inline __m128i _v128_blendv_epi8(const __m128i& a, const __m128i& b, const __m128i& mask)
+{ return _mm_xor_si128(a, _mm_and_si128(_mm_xor_si128(b, a), mask)); }
+
+/** Convert **/
+// 8 >> 16
+inline __m128i _v128_cvtepu8_epi16(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpacklo_epi8(a, z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi8_epi16(const __m128i& a)
+{ return _mm_srai_epi16(_mm_unpacklo_epi8(a, a), 8); }
+// 8 >> 32
+inline __m128i _v128_cvtepu8_epi32(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpacklo_epi16(_mm_unpacklo_epi8(a, z), z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi8_epi32(const __m128i& a)
+{
+    __m128i r = _mm_unpacklo_epi8(a, a);
+    r = _mm_unpacklo_epi8(r, r);
+    return _mm_srai_epi32(r, 24);
+}
+// 16 >> 32
+inline __m128i _v128_cvtepu16_epi32(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpacklo_epi16(a, z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi16_epi32(const __m128i& a)
+{ return _mm_srai_epi32(_mm_unpacklo_epi16(a, a), 16); }
+// 32 >> 64
+inline __m128i _v128_cvtepu32_epi64(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpacklo_epi32(a, z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi32_epi64(const __m128i& a)
+{ return _mm_unpacklo_epi32(a, _mm_srai_epi32(a, 31)); }
+
+/** Arithmetic **/
+inline __m128i _v128_mullo_epi32(const __m128i& a, const __m128i& b)
+{
+    __m128i c0 = _mm_mul_epu32(a, b);
+    __m128i c1 = _mm_mul_epu32(_mm_srli_epi64(a, 32), _mm_srli_epi64(b, 32));
+    __m128i d0 = _mm_unpacklo_epi32(c0, c1);
+    __m128i d1 = _mm_unpackhi_epi32(c0, c1);
+    return _mm_unpacklo_epi64(d0, d1);
+}
+
+/** Math **/
+inline __m128i _v128_min_epu32(const __m128i& a, const __m128i& b)
+{ return _v128_blendv_epi8(a, b, _v128_comgt_epu32(a, b)); }
+
+// wrapping SSE4.1
+#else
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepu8_epi16, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepi8_epi16, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepu8_epi32, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepi8_epi32, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepu16_epi32, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepi16_epi32, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepu32_epi64, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_1(cvtepi32_epi64, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_2(min_epu32, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_2(mullo_epi32, __m128i)
+OPENCV_HAL_SSE_WRAP_3(blendv_epi8, __m128i)
+#endif // !CV_SSE4_1
+
+///////////////////////////// Revolutionary /////////////////////////////
+
+/** Convert **/
+// 16 << 8
+inline __m128i _v128_cvtepu8_epi16_high(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpackhi_epi8(a, z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi8_epi16_high(const __m128i& a)
+{ return _mm_srai_epi16(_mm_unpackhi_epi8(a, a), 8); }
+// 32 << 16
+inline __m128i _v128_cvtepu16_epi32_high(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpackhi_epi16(a, z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi16_epi32_high(const __m128i& a)
+{ return _mm_srai_epi32(_mm_unpackhi_epi16(a, a), 16); }
+// 64 << 32
+inline __m128i _v128_cvtepu32_epi64_high(const __m128i& a)
+{
+    const __m128i z = _mm_setzero_si128();
+    return _mm_unpackhi_epi32(a, z);
+}
+inline __m128i _v128_cvtepi32_epi64_high(const __m128i& a)
+{ return _mm_unpackhi_epi32(a, _mm_srai_epi32(a, 31)); }
+
+/** Miscellaneous **/
+inline __m128i _v128_packs_epu32(const __m128i& a, const __m128i& b)
+{
+    const __m128i m = _mm_set1_epi32(65535);
+    __m128i am = _v128_min_epu32(a, m);
+    __m128i bm = _v128_min_epu32(b, m);
+#if CV_SSE4_1
+    return _mm_packus_epi32(am, bm);
+#else
+    const __m128i d = _mm_set1_epi32(32768), nd = _mm_set1_epi16(-32768);
+    am = _mm_sub_epi32(am, d);
+    bm = _mm_sub_epi32(bm, d);
+    am = _mm_packs_epi32(am, bm);
+    return _mm_sub_epi16(am, nd);
+#endif
+}
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+} // cv::
+
+#endif // OPENCV_HAL_INTRIN_SSE_EM_HPP
\ No newline at end of file
diff --git a/include/opencv2/core/hal/intrin_vsx.hpp b/include/opencv2/core/hal/intrin_vsx.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a4d2c29
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/hal/intrin_vsx.hpp
@@ -0,0 +1,1375 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+#ifndef OPENCV_HAL_VSX_HPP
+#define OPENCV_HAL_VSX_HPP
+
+#include <algorithm>
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+
+#define CV_SIMD128 1
+#define CV_SIMD128_64F 1
+
+namespace cv
+{
+
+//! @cond IGNORED
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_BEGIN
+
+///////// Types ////////////
+
+struct v_uint8x16
+{
+    typedef uchar lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    vec_uchar16 val;
+
+    explicit v_uint8x16(const vec_uchar16& v) : val(v)
+    {}
+    v_uint8x16() : val(vec_uchar16_z)
+    {}
+    v_uint8x16(vec_bchar16 v) : val(vec_uchar16_c(v))
+    {}
+    v_uint8x16(uchar v0, uchar v1, uchar v2, uchar v3, uchar v4, uchar v5, uchar v6, uchar v7,
+               uchar v8, uchar v9, uchar v10, uchar v11, uchar v12, uchar v13, uchar v14, uchar v15)
+        : val(vec_uchar16_set(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15))
+    {}
+    uchar get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_int8x16
+{
+    typedef schar lane_type;
+    enum { nlanes = 16 };
+    vec_char16 val;
+
+    explicit v_int8x16(const vec_char16& v) : val(v)
+    {}
+    v_int8x16() : val(vec_char16_z)
+    {}
+    v_int8x16(vec_bchar16 v) : val(vec_char16_c(v))
+    {}
+    v_int8x16(schar v0, schar v1, schar v2, schar v3, schar v4, schar v5, schar v6, schar v7,
+              schar v8, schar v9, schar v10, schar v11, schar v12, schar v13, schar v14, schar v15)
+        : val(vec_char16_set(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13, v14, v15))
+    {}
+    schar get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_uint16x8
+{
+    typedef ushort lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    vec_ushort8 val;
+
+    explicit v_uint16x8(const vec_ushort8& v) : val(v)
+    {}
+    v_uint16x8() : val(vec_ushort8_z)
+    {}
+    v_uint16x8(vec_bshort8 v) : val(vec_ushort8_c(v))
+    {}
+    v_uint16x8(ushort v0, ushort v1, ushort v2, ushort v3, ushort v4, ushort v5, ushort v6, ushort v7)
+        : val(vec_ushort8_set(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7))
+    {}
+    ushort get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_int16x8
+{
+    typedef short lane_type;
+    enum { nlanes = 8 };
+    vec_short8 val;
+
+    explicit v_int16x8(const vec_short8& v) : val(v)
+    {}
+    v_int16x8() : val(vec_short8_z)
+    {}
+    v_int16x8(vec_bshort8 v) : val(vec_short8_c(v))
+    {}
+    v_int16x8(short v0, short v1, short v2, short v3, short v4, short v5, short v6, short v7)
+        : val(vec_short8_set(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7))
+    {}
+    short get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_uint32x4
+{
+    typedef unsigned lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+    vec_uint4 val;
+
+    explicit v_uint32x4(const vec_uint4& v) : val(v)
+    {}
+    v_uint32x4() : val(vec_uint4_z)
+    {}
+    v_uint32x4(vec_bint4 v) : val(vec_uint4_c(v))
+    {}
+    v_uint32x4(unsigned v0, unsigned v1, unsigned v2, unsigned v3) : val(vec_uint4_set(v0, v1, v2, v3))
+    {}
+    uint get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_int32x4
+{
+    typedef int lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+    vec_int4 val;
+
+    explicit v_int32x4(const vec_int4& v) : val(v)
+    {}
+    v_int32x4() : val(vec_int4_z)
+    {}
+    v_int32x4(vec_bint4 v) : val(vec_int4_c(v))
+    {}
+    v_int32x4(int v0, int v1, int v2, int v3) : val(vec_int4_set(v0, v1, v2, v3))
+    {}
+    int get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_float32x4
+{
+    typedef float lane_type;
+    enum { nlanes = 4 };
+    vec_float4 val;
+
+    explicit v_float32x4(const vec_float4& v) : val(v)
+    {}
+    v_float32x4() : val(vec_float4_z)
+    {}
+    v_float32x4(vec_bint4 v) : val(vec_float4_c(v))
+    {}
+    v_float32x4(float v0, float v1, float v2, float v3) : val(vec_float4_set(v0, v1, v2, v3))
+    {}
+    float get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_uint64x2
+{
+    typedef uint64 lane_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+    vec_udword2 val;
+
+    explicit v_uint64x2(const vec_udword2& v) : val(v)
+    {}
+    v_uint64x2() : val(vec_udword2_z)
+    {}
+    v_uint64x2(vec_bdword2 v) : val(vec_udword2_c(v))
+    {}
+    v_uint64x2(uint64 v0, uint64 v1) : val(vec_udword2_set(v0, v1))
+    {}
+    uint64 get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_int64x2
+{
+    typedef int64 lane_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+    vec_dword2 val;
+
+    explicit v_int64x2(const vec_dword2& v) : val(v)
+    {}
+    v_int64x2() : val(vec_dword2_z)
+    {}
+    v_int64x2(vec_bdword2 v) : val(vec_dword2_c(v))
+    {}
+    v_int64x2(int64 v0, int64 v1) : val(vec_dword2_set(v0, v1))
+    {}
+    int64 get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+struct v_float64x2
+{
+    typedef double lane_type;
+    enum { nlanes = 2 };
+    vec_double2 val;
+
+    explicit v_float64x2(const vec_double2& v) : val(v)
+    {}
+    v_float64x2() : val(vec_double2_z)
+    {}
+    v_float64x2(vec_bdword2 v) : val(vec_double2_c(v))
+    {}
+    v_float64x2(double v0, double v1) : val(vec_double2_set(v0, v1))
+    {}
+    double get0() const
+    { return vec_extract(val, 0); }
+};
+
+//////////////// Load and store operations ///////////////
+
+/*
+ * clang-5 aborted during parse "vec_xxx_c" only if it's
+ * inside a function template which is defined by preprocessor macro.
+ *
+ * if vec_xxx_c defined as C++ cast, clang-5 will pass it
+*/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(_Tpvec, _Tp, suffix, cast)                        \
+inline _Tpvec v_setzero_##suffix() { return _Tpvec(); }                               \
+inline _Tpvec v_setall_##suffix(_Tp v) { return _Tpvec(vec_splats((_Tp)v));}          \
+template<typename _Tpvec0> inline _Tpvec v_reinterpret_as_##suffix(const _Tpvec0 &a)  \
+{ return _Tpvec((cast)a.val); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_uint8x16, uchar, u8, vec_uchar16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_int8x16, schar, s8, vec_char16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_uint16x8, ushort, u16, vec_ushort8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_int16x8, short, s16, vec_short8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_uint32x4, uint, u32, vec_uint4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_int32x4, int, s32, vec_int4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_uint64x2, uint64, u64, vec_udword2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_int64x2, int64, s64, vec_dword2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_float32x4, float, f32, vec_float4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INITVEC(v_float64x2, double, f64, vec_double2)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE_C(_Tpvec, _Tp, ld, ld_a, st, st_a)    \
+inline _Tpvec v_load(const _Tp* ptr)                                        \
+{ return _Tpvec(ld(0, ptr)); }                                              \
+inline _Tpvec v_load_aligned(VSX_UNUSED(const _Tp* ptr))                    \
+{ return _Tpvec(ld_a(0, ptr)); }                                            \
+inline _Tpvec v_load_low(const _Tp* ptr)                                    \
+{ return _Tpvec(vec_ld_l8(ptr)); }                                          \
+inline _Tpvec v_load_halves(const _Tp* ptr0, const _Tp* ptr1)               \
+{ return _Tpvec(vec_mergesqh(vec_ld_l8(ptr0), vec_ld_l8(ptr1))); }          \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                              \
+{ st(a.val, 0, ptr); }                                                      \
+inline void v_store_aligned(VSX_UNUSED(_Tp* ptr), const _Tpvec& a)          \
+{ st_a(a.val, 0, ptr); }                                                    \
+inline void v_store_aligned_nocache(VSX_UNUSED(_Tp* ptr), const _Tpvec& a)  \
+{ st_a(a.val, 0, ptr); }                                                    \
+inline void v_store(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, hal::StoreMode mode)         \
+{ if(mode == hal::STORE_UNALIGNED) st(a.val, 0, ptr); else st_a(a.val, 0, ptr); } \
+inline void v_store_low(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                          \
+{ vec_st_l8(a.val, ptr); }                                                  \
+inline void v_store_high(_Tp* ptr, const _Tpvec& a)                         \
+{ vec_st_h8(a.val, ptr); }
+
+// working around gcc bug for aligned ld/st
+// if runtime check for vec_ld/st fail we failback to unaligned ld/st
+// https://github.com/opencv/opencv/issues/13211
+#ifdef CV_COMPILER_VSX_BROKEN_ALIGNED
+    #define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(_Tpvec, _Tp) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE_C(_Tpvec, _Tp, vsx_ld, vsx_ld, vsx_st, vsx_st)
+#else
+    #define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(_Tpvec, _Tp) \
+    OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE_C(_Tpvec, _Tp, vsx_ld, vec_ld, vsx_st, vec_st)
+#endif
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_uint8x16,  uchar)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_int8x16,   schar)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_uint16x8,  ushort)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_int16x8,   short)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_uint32x4,  uint)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_int32x4,   int)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE(v_float32x4, float)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE_C(v_float64x2, double, vsx_ld,  vsx_ld,  vsx_st,  vsx_st)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE_C(v_uint64x2,  uint64, vsx_ld2, vsx_ld2, vsx_st2, vsx_st2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOADSTORE_C(v_int64x2,    int64, vsx_ld2, vsx_ld2, vsx_st2, vsx_st2)
+
+//////////////// Value reordering ///////////////
+
+/* de&interleave */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(_Tp, _Tpvec)                          \
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, _Tpvec& a, _Tpvec& b)        \
+{ vec_ld_deinterleave(ptr, a.val, b.val);}                                   \
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, _Tpvec& a,                   \
+                                _Tpvec& b, _Tpvec& c)                        \
+{ vec_ld_deinterleave(ptr, a.val, b.val, c.val); }                           \
+inline void v_load_deinterleave(const _Tp* ptr, _Tpvec& a, _Tpvec& b,        \
+                                                _Tpvec& c, _Tpvec& d)        \
+{ vec_ld_deinterleave(ptr, a.val, b.val, c.val, d.val); }                    \
+inline void v_store_interleave(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b,   \
+                               hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ vec_st_interleave(a.val, b.val, ptr); }                                    \
+inline void v_store_interleave(_Tp* ptr, const _Tpvec& a,                    \
+                               const _Tpvec& b, const _Tpvec& c,             \
+                               hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ vec_st_interleave(a.val, b.val, c.val, ptr); }                             \
+inline void v_store_interleave(_Tp* ptr, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b,   \
+                                         const _Tpvec& c, const _Tpvec& d,   \
+                               hal::StoreMode /*mode*/=hal::STORE_UNALIGNED) \
+{ vec_st_interleave(a.val, b.val, c.val, d.val, ptr); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(uchar, v_uint8x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(schar, v_int8x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(ushort, v_uint16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(short, v_int16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(uint, v_uint32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(int, v_int32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(float, v_float32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(double, v_float64x2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(int64, v_int64x2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INTERLEAVE(uint64, v_uint64x2)
+
+/* Expand */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(_Tpvec, _Tpwvec, _Tp, fl, fh)  \
+inline void v_expand(const _Tpvec& a, _Tpwvec& b0, _Tpwvec& b1)   \
+{                                                                 \
+    b0.val = fh(a.val);                                           \
+    b1.val = fl(a.val);                                           \
+}                                                                 \
+inline _Tpwvec v_expand_low(const _Tpvec& a)                      \
+{ return _Tpwvec(fh(a.val)); }                                    \
+inline _Tpwvec v_expand_high(const _Tpvec& a)                     \
+{ return _Tpwvec(fl(a.val)); }                                    \
+inline _Tpwvec v_load_expand(const _Tp* ptr)                      \
+{ return _Tpwvec(fh(vec_ld_l8(ptr))); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(v_uint8x16, v_uint16x8, uchar, vec_unpacklu, vec_unpackhu)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(v_int8x16, v_int16x8, schar, vec_unpackl, vec_unpackh)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(v_uint16x8, v_uint32x4, ushort, vec_unpacklu, vec_unpackhu)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(v_int16x8, v_int32x4, short, vec_unpackl, vec_unpackh)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(v_uint32x4, v_uint64x2, uint, vec_unpacklu, vec_unpackhu)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_EXPAND(v_int32x4, v_int64x2, int, vec_unpackl, vec_unpackh)
+
+inline v_uint32x4 v_load_expand_q(const uchar* ptr)
+{ return v_uint32x4(vec_uint4_set(ptr[0], ptr[1], ptr[2], ptr[3])); }
+
+inline v_int32x4 v_load_expand_q(const schar* ptr)
+{ return v_int32x4(vec_int4_set(ptr[0], ptr[1], ptr[2], ptr[3])); }
+
+/* pack */
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(_Tpvec, _Tp, _Tpwvec, _Tpvn, _Tpdel, sfnc, pkfnc, addfnc, pack)    \
+inline _Tpvec v_##pack(const _Tpwvec& a, const _Tpwvec& b)                                          \
+{                                                                                                   \
+    return _Tpvec(pkfnc(a.val, b.val));                                                             \
+}                                                                                                   \
+inline void v_##pack##_store(_Tp* ptr, const _Tpwvec& a)                                            \
+{                                                                                                   \
+    vec_st_l8(pkfnc(a.val, a.val), ptr);                                                            \
+}                                                                                                   \
+template<int n>                                                                                     \
+inline _Tpvec v_rshr_##pack(const _Tpwvec& a, const _Tpwvec& b)                                     \
+{                                                                                                   \
+    const __vector _Tpvn vn = vec_splats((_Tpvn)n);                                                 \
+    const __vector _Tpdel delta = vec_splats((_Tpdel)((_Tpdel)1 << (n-1)));                         \
+    return _Tpvec(pkfnc(sfnc(addfnc(a.val, delta), vn), sfnc(addfnc(b.val, delta), vn)));           \
+}                                                                                                   \
+template<int n>                                                                                     \
+inline void v_rshr_##pack##_store(_Tp* ptr, const _Tpwvec& a)                                       \
+{                                                                                                   \
+    const __vector _Tpvn vn = vec_splats((_Tpvn)n);                                                 \
+    const __vector _Tpdel delta = vec_splats((_Tpdel)((_Tpdel)1 << (n-1)));                         \
+    vec_st_l8(pkfnc(sfnc(addfnc(a.val, delta), vn), delta), ptr);                                   \
+}
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_uint8x16, uchar, v_uint16x8, unsigned short, unsigned short,
+                         vec_sr, vec_packs, vec_adds, pack)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_int8x16, schar, v_int16x8, unsigned short, short,
+                         vec_sra, vec_packs, vec_adds, pack)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_uint16x8, ushort, v_uint32x4, unsigned int, unsigned int,
+                         vec_sr, vec_packs, vec_add, pack)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_int16x8, short, v_int32x4, unsigned int, int,
+                         vec_sra, vec_packs, vec_add, pack)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_uint32x4, uint, v_uint64x2, unsigned long long, unsigned long long,
+                         vec_sr, vec_pack, vec_add, pack)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_int32x4, int, v_int64x2, unsigned long long, long long,
+                         vec_sra, vec_pack, vec_add, pack)
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_uint8x16, uchar, v_int16x8, unsigned short, short,
+                         vec_sra, vec_packsu, vec_adds, pack_u)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_uint16x8, ushort, v_int32x4, unsigned int, int,
+                         vec_sra, vec_packsu, vec_add, pack_u)
+// Following variant is not implemented on other platforms:
+//OPENCV_HAL_IMPL_VSX_PACK(v_uint32x4, uint, v_int64x2, unsigned long long, long long,
+//                         vec_sra, vec_packsu, vec_add, pack_u)
+
+// pack boolean
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    vec_uchar16 ab = vec_pack(a.val, b.val);
+    return v_uint8x16(ab);
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b,
+                           const v_uint32x4& c, const v_uint32x4& d)
+{
+    vec_ushort8 ab = vec_pack(a.val, b.val);
+    vec_ushort8 cd = vec_pack(c.val, d.val);
+    return v_uint8x16(vec_pack(ab, cd));
+}
+
+inline v_uint8x16 v_pack_b(const v_uint64x2& a, const v_uint64x2& b, const v_uint64x2& c,
+                           const v_uint64x2& d, const v_uint64x2& e, const v_uint64x2& f,
+                           const v_uint64x2& g, const v_uint64x2& h)
+{
+    vec_uint4 ab = vec_pack(a.val, b.val);
+    vec_uint4 cd = vec_pack(c.val, d.val);
+    vec_uint4 ef = vec_pack(e.val, f.val);
+    vec_uint4 gh = vec_pack(g.val, h.val);
+
+    vec_ushort8 abcd = vec_pack(ab, cd);
+    vec_ushort8 efgh = vec_pack(ef, gh);
+    return v_uint8x16(vec_pack(abcd, efgh));
+}
+
+/* Recombine */
+template <typename _Tpvec>
+inline void v_zip(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1, _Tpvec& b0, _Tpvec& b1)
+{
+    b0.val = vec_mergeh(a0.val, a1.val);
+    b1.val = vec_mergel(a0.val, a1.val);
+}
+
+template <typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_combine_high(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return _Tpvec(vec_mergesql(a.val, b.val)); }
+
+template <typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_combine_low(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return _Tpvec(vec_mergesqh(a.val, b.val)); }
+
+template <typename _Tpvec>
+inline void v_recombine(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, _Tpvec& c, _Tpvec& d)
+{
+    c.val = vec_mergesqh(a.val, b.val);
+    d.val = vec_mergesql(a.val, b.val);
+}
+
+////////// Arithmetic, bitwise and comparison operations /////////
+
+/* Element-wise binary and unary operations */
+/** Arithmetics **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(bin_op, _Tpvec, intrin)       \
+inline _Tpvec operator bin_op (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); }                         \
+inline _Tpvec& operator bin_op##= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+{ a.val = intrin(a.val, b.val); return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_uint8x16, vec_adds)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_uint8x16, vec_subs)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_int8x16,  vec_adds)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_int8x16, vec_subs)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_uint16x8, vec_adds)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_uint16x8, vec_subs)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_int16x8, vec_adds)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_int16x8, vec_subs)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_uint32x4, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_uint32x4, vec_sub)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(*, v_uint32x4, vec_mul)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_int32x4, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_int32x4, vec_sub)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(*, v_int32x4, vec_mul)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_float32x4, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_float32x4, vec_sub)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(*, v_float32x4, vec_mul)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(/, v_float32x4, vec_div)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_float64x2, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_float64x2, vec_sub)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(*, v_float64x2, vec_mul)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(/, v_float64x2, vec_div)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_uint64x2, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_uint64x2, vec_sub)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(+, v_int64x2, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(-, v_int64x2, vec_sub)
+
+// saturating multiply
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MUL_SAT(_Tpvec, _Tpwvec)             \
+    inline _Tpvec operator * (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+    {                                                            \
+        _Tpwvec c, d;                                            \
+        v_mul_expand(a, b, c, d);                                \
+        return v_pack(c, d);                                     \
+    }                                                            \
+    inline _Tpvec& operator *= (_Tpvec& a, const _Tpvec& b)      \
+    { a = a * b; return a; }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MUL_SAT(v_int8x16,  v_int16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MUL_SAT(v_uint8x16, v_uint16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MUL_SAT(v_int16x8,  v_int32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MUL_SAT(v_uint16x8, v_uint32x4)
+
+template<typename Tvec, typename Twvec>
+inline void v_mul_expand(const Tvec& a, const Tvec& b, Twvec& c, Twvec& d)
+{
+    Twvec p0 = Twvec(vec_mule(a.val, b.val));
+    Twvec p1 = Twvec(vec_mulo(a.val, b.val));
+    v_zip(p0, p1, c, d);
+}
+
+inline void v_mul_expand(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b, v_uint64x2& c, v_uint64x2& d)
+{
+    c.val = vec_mul(vec_unpackhu(a.val), vec_unpackhu(b.val));
+    d.val = vec_mul(vec_unpacklu(a.val), vec_unpacklu(b.val));
+}
+
+inline v_int16x8 v_mul_hi(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    vec_int4 p0 = vec_mule(a.val, b.val);
+    vec_int4 p1 = vec_mulo(a.val, b.val);
+    static const vec_uchar16 perm = {2, 3, 18, 19, 6, 7, 22, 23, 10, 11, 26, 27, 14, 15, 30, 31};
+    return v_int16x8(vec_perm(vec_short8_c(p0), vec_short8_c(p1), perm));
+}
+inline v_uint16x8 v_mul_hi(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    vec_uint4 p0 = vec_mule(a.val, b.val);
+    vec_uint4 p1 = vec_mulo(a.val, b.val);
+    static const vec_uchar16 perm = {2, 3, 18, 19, 6, 7, 22, 23, 10, 11, 26, 27, 14, 15, 30, 31};
+    return v_uint16x8(vec_perm(vec_ushort8_c(p0), vec_ushort8_c(p1), perm));
+}
+
+/** Non-saturating arithmetics **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(func, intrin)    \
+template<typename _Tpvec>                             \
+inline _Tpvec func(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)  \
+{ return _Tpvec(intrin(a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(v_add_wrap, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(v_sub_wrap, vec_sub)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(v_mul_wrap, vec_mul)
+
+/** Bitwise shifts **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(_Tpvec, shr, splfunc)   \
+inline _Tpvec operator << (const _Tpvec& a, int imm)         \
+{ return _Tpvec(vec_sl(a.val, splfunc(imm))); }              \
+inline _Tpvec operator >> (const _Tpvec& a, int imm)         \
+{ return _Tpvec(shr(a.val, splfunc(imm))); }                 \
+template<int imm> inline _Tpvec v_shl(const _Tpvec& a)       \
+{ return _Tpvec(vec_sl(a.val, splfunc(imm))); }              \
+template<int imm> inline _Tpvec v_shr(const _Tpvec& a)       \
+{ return _Tpvec(shr(a.val, splfunc(imm))); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_uint8x16, vec_sr, vec_uchar16_sp)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_uint16x8, vec_sr, vec_ushort8_sp)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_uint32x4, vec_sr, vec_uint4_sp)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_uint64x2, vec_sr, vec_udword2_sp)
+// algebraic right shift
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_int8x16, vec_sra, vec_uchar16_sp)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_int16x8, vec_sra, vec_ushort8_sp)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_int32x4, vec_sra, vec_uint4_sp)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SHIFT_OP(v_int64x2, vec_sra, vec_udword2_sp)
+
+/** Bitwise logic **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(_Tpvec)    \
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(&, _Tpvec, vec_and)  \
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(|, _Tpvec, vec_or)   \
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_OP(^, _Tpvec, vec_xor)  \
+inline _Tpvec operator ~ (const _Tpvec& a)      \
+{ return _Tpvec(vec_not(a.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_uint8x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_int8x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_uint16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_int16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_uint32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_int32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_uint64x2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_int64x2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_float32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_LOGIC_OP(v_float64x2)
+
+/** Bitwise select **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(_Tpvec, cast)                             \
+inline _Tpvec v_select(const _Tpvec& mask, const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{ return _Tpvec(vec_sel(b.val, a.val, cast(mask.val))); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_uint8x16, vec_bchar16_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_int8x16, vec_bchar16_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_uint16x8, vec_bshort8_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_int16x8, vec_bshort8_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_uint32x4, vec_bint4_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_int32x4, vec_bint4_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_float32x4, vec_bint4_c)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_SELECT(v_float64x2, vec_bdword2_c)
+
+/** Comparison **/
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(_Tpvec)                 \
+inline _Tpvec operator == (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+{ return _Tpvec(vec_cmpeq(a.val, b.val)); }                    \
+inline _Tpvec operator != (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+{ return _Tpvec(vec_cmpne(a.val, b.val)); }                    \
+inline _Tpvec operator < (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)    \
+{ return _Tpvec(vec_cmplt(a.val, b.val)); }                    \
+inline _Tpvec operator > (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)    \
+{ return _Tpvec(vec_cmpgt(a.val, b.val)); }                    \
+inline _Tpvec operator <= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+{ return _Tpvec(vec_cmple(a.val, b.val)); }                    \
+inline _Tpvec operator >= (const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)   \
+{ return _Tpvec(vec_cmpge(a.val, b.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_uint8x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_int8x16)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_uint16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_int16x8)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_uint32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_int32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_float32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_float64x2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_uint64x2)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_INT_CMP_OP(v_int64x2)
+
+inline v_float32x4 v_not_nan(const v_float32x4& a)
+{ return v_float32x4(vec_cmpeq(a.val, a.val)); }
+inline v_float64x2 v_not_nan(const v_float64x2& a)
+{ return v_float64x2(vec_cmpeq(a.val, a.val)); }
+
+/** min/max **/
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(v_min, vec_min)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(v_max, vec_max)
+
+/** Rotate **/
+#define OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE(_Tpvec, suffix, shf, cast)                       \
+template<int imm>                                                               \
+inline _Tpvec v_rotate_##suffix(const _Tpvec& a)                                \
+{                                                                               \
+    const int wd = imm * sizeof(typename _Tpvec::lane_type);                    \
+    if (wd > 15)                                                                \
+        return _Tpvec();                                                        \
+    return _Tpvec((cast)shf(vec_uchar16_c(a.val), vec_uchar16_sp(wd << 3)));    \
+}
+
+#define OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(_Tpvec, cast)     \
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE(_Tpvec, left, vec_slo, cast) \
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE(_Tpvec, right, vec_sro, cast)
+
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_uint8x16, vec_uchar16)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_int8x16,  vec_char16)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_uint16x8, vec_ushort8)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_int16x8,  vec_short8)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_uint32x4, vec_uint4)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_int32x4,  vec_int4)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_float32x4, vec_float4)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_uint64x2, vec_udword2)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_int64x2,  vec_dword2)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_LR(v_float64x2, vec_double2)
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_rotate_right(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{
+    enum { CV_SHIFT = 16 - imm * (sizeof(typename _Tpvec::lane_type)) };
+    if (CV_SHIFT == 16)
+        return a;
+#ifdef __IBMCPP__
+    return _Tpvec(vec_sld(b.val, a.val, CV_SHIFT & 15));
+#else
+    return _Tpvec(vec_sld(b.val, a.val, CV_SHIFT));
+#endif
+}
+
+template<int imm, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_rotate_left(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{
+    enum { CV_SHIFT = imm * (sizeof(typename _Tpvec::lane_type)) };
+    if (CV_SHIFT == 16)
+        return b;
+    return _Tpvec(vec_sld(a.val, b.val, CV_SHIFT));
+}
+
+#define OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG(_Tpvec, suffix, rg1, rg2)   \
+template<int imm>                                                 \
+inline _Tpvec v_rotate_##suffix(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b) \
+{                                                                 \
+    if (imm == 1)                                                 \
+        return _Tpvec(vec_permi(rg1.val, rg2.val, 2));            \
+    return imm ? b : a;                                           \
+}
+
+#define OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG_LR(_Tpvec)    \
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG(_Tpvec, left,  b, a)  \
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG(_Tpvec, right, a, b)
+
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG_LR(v_float64x2)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG_LR(v_uint64x2)
+OPENCV_IMPL_VSX_ROTATE_64_2RG_LR(v_int64x2)
+
+/* Extract */
+template<int s, typename _Tpvec>
+inline _Tpvec v_extract(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)
+{ return v_rotate_right<s>(a, b); }
+
+////////// Reduce and mask /////////
+
+/** Reduce **/
+inline uint v_reduce_sum(const v_uint8x16& a)
+{
+    const vec_uint4 zero4 = vec_uint4_z;
+    vec_uint4 sum4 = vec_sum4s(a.val, zero4);
+    return (uint)vec_extract(vec_sums(vec_int4_c(sum4), vec_int4_c(zero4)), 3);
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int8x16& a)
+{
+    const vec_int4 zero4 = vec_int4_z;
+    vec_int4 sum4 = vec_sum4s(a.val, zero4);
+    return (int)vec_extract(vec_sums(sum4, zero4), 3);
+}
+inline int v_reduce_sum(const v_int16x8& a)
+{
+    const vec_int4 zero = vec_int4_z;
+    return saturate_cast<int>(vec_extract(vec_sums(vec_sum4s(a.val, zero), zero), 3));
+}
+inline uint v_reduce_sum(const v_uint16x8& a)
+{
+    const vec_int4 v4 = vec_int4_c(vec_unpackhu(vec_adds(a.val, vec_sld(a.val, a.val, 8))));
+    return saturate_cast<uint>(vec_extract(vec_sums(v4, vec_int4_z), 3));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(_Tpvec, _Tpvec2, scalartype, suffix, func) \
+inline scalartype v_reduce_##suffix(const _Tpvec& a)                               \
+{                                                                                  \
+    const _Tpvec2 rs = func(a.val, vec_sld(a.val, a.val, 8));                      \
+    return vec_extract(func(rs, vec_sld(rs, rs, 4)), 0);                           \
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, vec_uint4, uint, sum, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, vec_uint4, uint, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_uint32x4, vec_uint4, uint, min, vec_min)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_int32x4, vec_int4, int, sum, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_int32x4, vec_int4, int, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_int32x4, vec_int4, int, min, vec_min)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_float32x4, vec_float4, float, sum, vec_add)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_float32x4, vec_float4, float, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_4(v_float32x4, vec_float4, float, min, vec_min)
+
+inline uint64 v_reduce_sum(const v_uint64x2& a)
+{
+    return vec_extract(vec_add(a.val, vec_permi(a.val, a.val, 3)), 0);
+}
+inline int64 v_reduce_sum(const v_int64x2& a)
+{
+    return vec_extract(vec_add(a.val, vec_permi(a.val, a.val, 3)), 0);
+}
+inline double v_reduce_sum(const v_float64x2& a)
+{
+    return vec_extract(vec_add(a.val, vec_permi(a.val, a.val, 3)), 0);
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(_Tpvec, _Tpvec2, scalartype, suffix, func) \
+inline scalartype v_reduce_##suffix(const _Tpvec& a)                               \
+{                                                                                  \
+    _Tpvec2 rs = func(a.val, vec_sld(a.val, a.val, 8));                            \
+    rs = func(rs, vec_sld(rs, rs, 4));                                             \
+    return vec_extract(func(rs, vec_sld(rs, rs, 2)), 0);                           \
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_uint16x8, vec_ushort8, ushort, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_uint16x8, vec_ushort8, ushort, min, vec_min)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_int16x8, vec_short8, short, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_int16x8, vec_short8, short, min, vec_min)
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_16(_Tpvec, _Tpvec2, scalartype, suffix, func) \
+inline scalartype v_reduce_##suffix(const _Tpvec& a)                               \
+{                                                                                  \
+    _Tpvec2 rs = func(a.val, vec_sld(a.val, a.val, 8));                            \
+    rs = func(rs, vec_sld(rs, rs, 4));                                             \
+    rs = func(rs, vec_sld(rs, rs, 2));                                             \
+    return vec_extract(func(rs, vec_sld(rs, rs, 1)), 0);                           \
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_uint8x16, vec_uchar16, uchar, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_uint8x16, vec_uchar16, uchar, min, vec_min)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_int8x16, vec_char16, schar, max, vec_max)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_REDUCE_OP_8(v_int8x16, vec_char16, schar, min, vec_min)
+
+inline v_float32x4 v_reduce_sum4(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b,
+                                 const v_float32x4& c, const v_float32x4& d)
+{
+    vec_float4 ac = vec_add(vec_mergel(a.val, c.val), vec_mergeh(a.val, c.val));
+    ac = vec_add(ac, vec_sld(ac, ac, 8));
+
+    vec_float4 bd = vec_add(vec_mergel(b.val, d.val), vec_mergeh(b.val, d.val));
+    bd = vec_add(bd, vec_sld(bd, bd, 8));
+    return v_float32x4(vec_mergeh(ac, bd));
+}
+
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint8x16& a, const v_uint8x16& b)
+{
+    const vec_uint4 zero4 = vec_uint4_z;
+    vec_uint4 sum4 = vec_sum4s(vec_absd(a.val, b.val), zero4);
+    return (unsigned)vec_extract(vec_sums(vec_int4_c(sum4), vec_int4_c(zero4)), 3);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{
+    const vec_int4 zero4 = vec_int4_z;
+    vec_char16 ad = vec_abss(vec_subs(a.val, b.val));
+    vec_int4 sum4 = vec_sum4s(ad, zero4);
+    return (unsigned)vec_extract(vec_sums(sum4, zero4), 3);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint16x8& a, const v_uint16x8& b)
+{
+    vec_ushort8 ad = vec_absd(a.val, b.val);
+    VSX_UNUSED(vec_int4) sum = vec_sums(vec_int4_c(vec_unpackhu(ad)) + vec_int4_c(vec_unpacklu(ad)), vec_int4_z);
+    return (unsigned)vec_extract(sum, 3);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{
+    const vec_int4 zero4 = vec_int4_z;
+    vec_short8 ad = vec_abss(vec_subs(a.val, b.val));
+    vec_int4 sum4 = vec_sum4s(ad, zero4);
+    return (unsigned)vec_extract(vec_sums(sum4, zero4), 3);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_uint32x4& a, const v_uint32x4& b)
+{
+    const vec_uint4 ad = vec_absd(a.val, b.val);
+    const vec_uint4 rd = vec_add(ad, vec_sld(ad, ad, 8));
+    return vec_extract(vec_add(rd, vec_sld(rd, rd, 4)), 0);
+}
+inline unsigned v_reduce_sad(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{
+    vec_int4 ad = vec_abss(vec_sub(a.val, b.val));
+    return (unsigned)vec_extract(vec_sums(ad, vec_int4_z), 3);
+}
+inline float v_reduce_sad(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{
+    const vec_float4 ad = vec_abs(vec_sub(a.val, b.val));
+    const vec_float4 rd = vec_add(ad, vec_sld(ad, ad, 8));
+    return vec_extract(vec_add(rd, vec_sld(rd, rd, 4)), 0);
+}
+
+/** Popcount **/
+inline v_uint8x16 v_popcount(const v_uint8x16& a)
+{ return v_uint8x16(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint8x16 v_popcount(const v_int8x16& a)
+{ return v_uint8x16(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint16x8 v_popcount(const v_uint16x8& a)
+{ return v_uint16x8(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint16x8 v_popcount(const v_int16x8& a)
+{ return v_uint16x8(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint32x4 v_popcount(const v_uint32x4& a)
+{ return v_uint32x4(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint32x4 v_popcount(const v_int32x4& a)
+{ return v_uint32x4(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint64x2 v_popcount(const v_uint64x2& a)
+{ return v_uint64x2(vec_popcntu(a.val)); }
+inline v_uint64x2 v_popcount(const v_int64x2& a)
+{ return v_uint64x2(vec_popcntu(a.val)); }
+
+/** Mask **/
+inline int v_signmask(const v_uint8x16& a)
+{
+    vec_uchar16 sv  = vec_sr(a.val, vec_uchar16_sp(7));
+    static const vec_uchar16 slm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
+    sv = vec_sl(sv, slm);
+    vec_uint4 sv4 = vec_sum4s(sv, vec_uint4_z);
+    static const vec_uint4 slm4 = {0, 0, 8, 8};
+    sv4 = vec_sl(sv4, slm4);
+    return vec_extract(vec_sums((vec_int4) sv4, vec_int4_z), 3);
+}
+inline int v_signmask(const v_int8x16& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_u8(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_int16x8& a)
+{
+    static const vec_ushort8 slm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
+    vec_short8 sv = vec_sr(a.val, vec_ushort8_sp(15));
+    sv = vec_sl(sv, slm);
+    vec_int4 svi = vec_int4_z;
+    svi = vec_sums(vec_sum4s(sv, svi), svi);
+    return vec_extract(svi, 3);
+}
+inline int v_signmask(const v_uint16x8& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_int32x4& a)
+{
+    static const vec_uint4 slm = {0, 1, 2, 3};
+    vec_int4 sv = vec_sr(a.val, vec_uint4_sp(31));
+    sv = vec_sl(sv, slm);
+    sv = vec_sums(sv, vec_int4_z);
+    return vec_extract(sv, 3);
+}
+inline int v_signmask(const v_uint32x4& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline int v_signmask(const v_float32x4& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+
+inline int v_signmask(const v_int64x2& a)
+{
+    VSX_UNUSED(const vec_dword2) sv = vec_sr(a.val, vec_udword2_sp(63));
+    return (int)vec_extract(sv, 0) | (int)vec_extract(sv, 1) << 1;
+}
+inline int v_signmask(const v_uint64x2& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+inline int v_signmask(const v_float64x2& a)
+{ return v_signmask(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+
+inline int v_scan_forward(const v_int8x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint8x16& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int16x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint16x8& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_float32x4& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_int64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_uint64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+inline int v_scan_forward(const v_float64x2& a) { return trailingZeros32(v_signmask(a)); }
+
+template<typename _Tpvec>
+inline bool v_check_all(const _Tpvec& a)
+{ return vec_all_lt(a.val, _Tpvec().val); }
+inline bool v_check_all(const v_uint8x16& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_uint16x8& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_uint32x4& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_float32x4& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_all(const v_float64x2& a)
+{ return v_check_all(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+
+template<typename _Tpvec>
+inline bool v_check_any(const _Tpvec& a)
+{ return vec_any_lt(a.val, _Tpvec().val); }
+inline bool v_check_any(const v_uint8x16& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_s8(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_uint16x8& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_s16(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_uint32x4& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_float32x4& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_s32(a)); }
+inline bool v_check_any(const v_float64x2& a)
+{ return v_check_any(v_reinterpret_as_s64(a)); }
+
+////////// Other math /////////
+
+/** Some frequent operations **/
+inline v_float32x4 v_sqrt(const v_float32x4& x)
+{ return v_float32x4(vec_sqrt(x.val)); }
+inline v_float64x2 v_sqrt(const v_float64x2& x)
+{ return v_float64x2(vec_sqrt(x.val)); }
+
+inline v_float32x4 v_invsqrt(const v_float32x4& x)
+{ return v_float32x4(vec_rsqrt(x.val)); }
+inline v_float64x2 v_invsqrt(const v_float64x2& x)
+{ return v_float64x2(vec_rsqrt(x.val)); }
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MULADD(_Tpvec)                                  \
+inline _Tpvec v_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)                 \
+{ return _Tpvec(vec_sqrt(vec_madd(a.val, a.val, vec_mul(b.val, b.val)))); } \
+inline _Tpvec v_sqr_magnitude(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b)             \
+{ return _Tpvec(vec_madd(a.val, a.val, vec_mul(b.val, b.val))); }           \
+inline _Tpvec v_fma(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c)      \
+{ return _Tpvec(vec_madd(a.val, b.val, c.val)); }                           \
+inline _Tpvec v_muladd(const _Tpvec& a, const _Tpvec& b, const _Tpvec& c)   \
+{ return _Tpvec(vec_madd(a.val, b.val, c.val)); }
+
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MULADD(v_float32x4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_MULADD(v_float64x2)
+
+inline v_int32x4 v_muladd(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b, const v_int32x4& c)
+{ return a * b + c; }
+
+// TODO: exp, log, sin, cos
+
+/** Absolute values **/
+inline v_uint8x16 v_abs(const v_int8x16& x)
+{ return v_uint8x16(vec_uchar16_c(vec_abs(x.val))); }
+
+inline v_uint16x8 v_abs(const v_int16x8& x)
+{ return v_uint16x8(vec_ushort8_c(vec_abs(x.val))); }
+
+inline v_uint32x4 v_abs(const v_int32x4& x)
+{ return v_uint32x4(vec_uint4_c(vec_abs(x.val))); }
+
+inline v_float32x4 v_abs(const v_float32x4& x)
+{ return v_float32x4(vec_abs(x.val)); }
+
+inline v_float64x2 v_abs(const v_float64x2& x)
+{ return v_float64x2(vec_abs(x.val)); }
+
+/** Absolute difference **/
+// unsigned
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_BIN_FUNC(v_absdiff, vec_absd)
+
+inline v_uint8x16 v_absdiff(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{ return v_reinterpret_as_u8(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b))); }
+inline v_uint16x8 v_absdiff(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_reinterpret_as_u16(v_sub_wrap(v_max(a, b), v_min(a, b))); }
+inline v_uint32x4 v_absdiff(const v_int32x4& a, const v_int32x4& b)
+{ return v_reinterpret_as_u32(v_max(a, b) - v_min(a, b)); }
+
+inline v_float32x4 v_absdiff(const v_float32x4& a, const v_float32x4& b)
+{ return v_abs(a - b); }
+inline v_float64x2 v_absdiff(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{ return v_abs(a - b); }
+
+/** Absolute difference for signed integers **/
+inline v_int8x16 v_absdiffs(const v_int8x16& a, const v_int8x16& b)
+{ return v_int8x16(vec_abss(vec_subs(a.val, b.val))); }
+inline v_int16x8 v_absdiffs(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_int16x8(vec_abss(vec_subs(a.val, b.val))); }
+
+////////// Conversions /////////
+
+/** Rounding **/
+inline v_int32x4 v_round(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(vec_cts(vec_rint(a.val))); }
+
+inline v_int32x4 v_round(const v_float64x2& a)
+{ return v_int32x4(vec_mergesqo(vec_ctso(vec_rint(a.val)), vec_int4_z)); }
+
+inline v_int32x4 v_round(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{ return v_int32x4(vec_mergesqo(vec_ctso(vec_rint(a.val)), vec_ctso(vec_rint(b.val)))); }
+
+inline v_int32x4 v_floor(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(vec_cts(vec_floor(a.val))); }
+
+inline v_int32x4 v_floor(const v_float64x2& a)
+{ return v_int32x4(vec_mergesqo(vec_ctso(vec_floor(a.val)), vec_int4_z)); }
+
+inline v_int32x4 v_ceil(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(vec_cts(vec_ceil(a.val))); }
+
+inline v_int32x4 v_ceil(const v_float64x2& a)
+{ return v_int32x4(vec_mergesqo(vec_ctso(vec_ceil(a.val)), vec_int4_z)); }
+
+inline v_int32x4 v_trunc(const v_float32x4& a)
+{ return v_int32x4(vec_cts(a.val)); }
+
+inline v_int32x4 v_trunc(const v_float64x2& a)
+{ return v_int32x4(vec_mergesqo(vec_ctso(a.val), vec_int4_z)); }
+
+/** To float **/
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_int32x4& a)
+{ return v_float32x4(vec_ctf(a.val)); }
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_float64x2& a)
+{ return v_float32x4(vec_mergesqo(vec_cvfo(a.val), vec_float4_z)); }
+
+inline v_float32x4 v_cvt_f32(const v_float64x2& a, const v_float64x2& b)
+{ return v_float32x4(vec_mergesqo(vec_cvfo(a.val), vec_cvfo(b.val))); }
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64(const v_int32x4& a)
+{ return v_float64x2(vec_ctdo(vec_mergeh(a.val, a.val))); }
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64_high(const v_int32x4& a)
+{ return v_float64x2(vec_ctdo(vec_mergel(a.val, a.val))); }
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64(const v_float32x4& a)
+{ return v_float64x2(vec_cvfo(vec_mergeh(a.val, a.val))); }
+
+inline v_float64x2 v_cvt_f64_high(const v_float32x4& a)
+{ return v_float64x2(vec_cvfo(vec_mergel(a.val, a.val))); }
+
+////////////// Lookup table access ////////////////////
+
+inline v_int8x16 v_lut(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int8x16(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]], tab[idx[4]], tab[idx[5]], tab[idx[6]], tab[idx[7]],
+                     tab[idx[8]], tab[idx[9]], tab[idx[10]], tab[idx[11]], tab[idx[12]], tab[idx[13]], tab[idx[14]], tab[idx[15]]);
+}
+inline v_int8x16 v_lut_pairs(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_reinterpret_as_s8(v_int16x8(*(const short*)(tab+idx[0]), *(const short*)(tab+idx[1]), *(const short*)(tab+idx[2]), *(const short*)(tab+idx[3]),
+                                       *(const short*)(tab+idx[4]), *(const short*)(tab+idx[5]), *(const short*)(tab+idx[6]), *(const short*)(tab+idx[7])));
+}
+inline v_int8x16 v_lut_quads(const schar* tab, const int* idx)
+{
+    return v_reinterpret_as_s8(v_int32x4(*(const int*)(tab+idx[0]), *(const int*)(tab+idx[1]), *(const int*)(tab+idx[2]), *(const int*)(tab+idx[3])));
+}
+inline v_uint8x16 v_lut(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut((const schar*)tab, idx)); }
+inline v_uint8x16 v_lut_pairs(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut_pairs((const schar*)tab, idx)); }
+inline v_uint8x16 v_lut_quads(const uchar* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u8(v_lut_quads((const schar*)tab, idx)); }
+
+inline v_int16x8 v_lut(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int16x8(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]], tab[idx[4]], tab[idx[5]], tab[idx[6]], tab[idx[7]]);
+}
+inline v_int16x8 v_lut_pairs(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_reinterpret_as_s16(v_int32x4(*(const int*)(tab + idx[0]), *(const int*)(tab + idx[1]), *(const int*)(tab + idx[2]), *(const int*)(tab + idx[3])));
+}
+inline v_int16x8 v_lut_quads(const short* tab, const int* idx)
+{
+    return v_reinterpret_as_s16(v_int64x2(*(const int64*)(tab + idx[0]), *(const int64*)(tab + idx[1])));
+}
+inline v_uint16x8 v_lut(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut((const short*)tab, idx)); }
+inline v_uint16x8 v_lut_pairs(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut_pairs((const short*)tab, idx)); }
+inline v_uint16x8 v_lut_quads(const ushort* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u16(v_lut_quads((const short*)tab, idx)); }
+
+inline v_int32x4 v_lut(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x4(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]);
+}
+inline v_int32x4 v_lut_pairs(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_reinterpret_as_s32(v_int64x2(*(const int64*)(tab + idx[0]), *(const int64*)(tab + idx[1])));
+}
+inline v_int32x4 v_lut_quads(const int* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int32x4(vsx_ld(0, tab + idx[0]));
+}
+inline v_uint32x4 v_lut(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut((const int*)tab, idx)); }
+inline v_uint32x4 v_lut_pairs(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut_pairs((const int*)tab, idx)); }
+inline v_uint32x4 v_lut_quads(const unsigned* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u32(v_lut_quads((const int*)tab, idx)); }
+
+inline v_int64x2 v_lut(const int64_t* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x2(tab[idx[0]], tab[idx[1]]);
+}
+inline v_int64x2 v_lut_pairs(const int64_t* tab, const int* idx)
+{
+    return v_int64x2(vsx_ld2(0, tab + idx[0]));
+}
+inline v_uint64x2 v_lut(const uint64_t* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v_lut((const int64_t *)tab, idx)); }
+inline v_uint64x2 v_lut_pairs(const uint64_t* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_u64(v_lut_pairs((const int64_t *)tab, idx)); }
+
+inline v_float32x4 v_lut(const float* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float32x4(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]);
+}
+inline v_float32x4 v_lut_pairs(const float* tab, const int* idx) { return v_reinterpret_as_f32(v_lut_pairs((const int*)tab, idx)); }
+inline v_float32x4 v_lut_quads(const float* tab, const int* idx) { return v_load(tab + *idx); }
+
+inline v_float64x2 v_lut(const double* tab, const int* idx)
+{
+    return v_float64x2(tab[idx[0]], tab[idx[1]]);
+}
+inline v_float64x2 v_lut_pairs(const double* tab, const int* idx) { return v_load(tab + *idx); }
+
+inline v_int32x4 v_lut(const int* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    const int idx[4] = {
+        vec_extract(idxvec.val, 0),
+        vec_extract(idxvec.val, 1),
+        vec_extract(idxvec.val, 2),
+        vec_extract(idxvec.val, 3)
+    };
+    return v_int32x4(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]);
+}
+
+inline v_uint32x4 v_lut(const unsigned* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    const int idx[4] = {
+        vec_extract(idxvec.val, 0),
+        vec_extract(idxvec.val, 1),
+        vec_extract(idxvec.val, 2),
+        vec_extract(idxvec.val, 3)
+    };
+    return v_uint32x4(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]);
+}
+
+inline v_float32x4 v_lut(const float* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    const int idx[4] = {
+        vec_extract(idxvec.val, 0),
+        vec_extract(idxvec.val, 1),
+        vec_extract(idxvec.val, 2),
+        vec_extract(idxvec.val, 3)
+    };
+    return v_float32x4(tab[idx[0]], tab[idx[1]], tab[idx[2]], tab[idx[3]]);
+}
+
+inline v_float64x2 v_lut(const double* tab, const v_int32x4& idxvec)
+{
+    const int idx[2] = {
+        vec_extract(idxvec.val, 0),
+        vec_extract(idxvec.val, 1)
+    };
+    return v_float64x2(tab[idx[0]], tab[idx[1]]);
+}
+
+inline void v_lut_deinterleave(const float* tab, const v_int32x4& idxvec, v_float32x4& x, v_float32x4& y)
+{
+    vec_float4 xy0 = vec_ld_l8(tab + vec_extract(idxvec.val, 0));
+    vec_float4 xy1 = vec_ld_l8(tab + vec_extract(idxvec.val, 1));
+    vec_float4 xy2 = vec_ld_l8(tab + vec_extract(idxvec.val, 2));
+    vec_float4 xy3 = vec_ld_l8(tab + vec_extract(idxvec.val, 3));
+    vec_float4 xy02 = vec_mergeh(xy0, xy2); // x0, x2, y0, y2
+    vec_float4 xy13 = vec_mergeh(xy1, xy3); // x1, x3, y1, y3
+    x.val = vec_mergeh(xy02, xy13);
+    y.val = vec_mergel(xy02, xy13);
+}
+inline void v_lut_deinterleave(const double* tab, const v_int32x4& idxvec, v_float64x2& x, v_float64x2& y)
+{
+    vec_double2 xy0 = vsx_ld(vec_extract(idxvec.val, 0), tab);
+    vec_double2 xy1 = vsx_ld(vec_extract(idxvec.val, 1), tab);
+    x.val = vec_mergeh(xy0, xy1);
+    y.val = vec_mergel(xy0, xy1);
+}
+
+inline v_int8x16 v_interleave_pairs(const v_int8x16& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0, 2, 1, 3, 4, 6, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 12, 14, 13, 15};
+    return v_int8x16(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint8x16 v_interleave_pairs(const v_uint8x16& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int8x16 v_interleave_quads(const v_int8x16& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0, 4, 1, 5, 2, 6, 3, 7, 8, 12, 9, 13, 10, 14, 11, 15};
+    return v_int8x16(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint8x16 v_interleave_quads(const v_uint8x16& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u8(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_interleave_pairs(const v_int16x8& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0,1, 4,5, 2,3, 6,7, 8,9, 12,13, 10,11, 14,15};
+    return v_int16x8(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint16x8 v_interleave_pairs(const v_uint16x8& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_interleave_quads(const v_int16x8& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0,1, 8,9, 2,3, 10,11, 4,5, 12,13, 6,7, 14,15};
+    return v_int16x8(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint16x8 v_interleave_quads(const v_uint16x8& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u16(v_interleave_quads(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x4 v_interleave_pairs(const v_int32x4& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0,1,2,3, 8,9,10,11, 4,5,6,7, 12,13,14,15};
+    return v_int32x4(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint32x4 v_interleave_pairs(const v_uint32x4& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+inline v_float32x4 v_interleave_pairs(const v_float32x4& vec)
+{ return v_reinterpret_as_f32(v_interleave_pairs(v_reinterpret_as_s32(vec))); }
+
+inline v_int8x16 v_pack_triplets(const v_int8x16& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0, 1, 2, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 15, 15, 15};
+    return v_int8x16(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint8x16 v_pack_triplets(const v_uint8x16& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u8(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s8(vec))); }
+
+inline v_int16x8 v_pack_triplets(const v_int16x8& vec)
+{
+    static const vec_uchar16 perm = {0,1, 2,3, 4,5, 8,9, 10,11, 12,13, 14,15, 14,15};
+    return v_int16x8(vec_perm(vec.val, vec.val, perm));
+}
+inline v_uint16x8 v_pack_triplets(const v_uint16x8& vec)
+{ return v_reinterpret_as_u16(v_pack_triplets(v_reinterpret_as_s16(vec))); }
+
+inline v_int32x4 v_pack_triplets(const v_int32x4& vec)
+{ return vec; }
+inline v_uint32x4 v_pack_triplets(const v_uint32x4& vec)
+{ return vec; }
+inline v_float32x4 v_pack_triplets(const v_float32x4& vec)
+{ return vec; }
+
+/////// FP16 support ////////
+
+inline v_float32x4 v_load_expand(const float16_t* ptr)
+{
+    vec_ushort8 vf16 = vec_ld_l8((const ushort*)ptr);
+#if CV_VSX3 && defined(vec_extract_fp_from_shorth)
+    return v_float32x4(vec_extract_fp_from_shorth(vf16));
+#elif CV_VSX3 && !defined(CV_COMPILER_VSX_BROKEN_ASM)
+    vec_float4 vf32;
+    __asm__ __volatile__ ("xvcvhpsp %x0,%x1" : "=wf" (vf32) : "wa" (vec_mergeh(vf16, vf16)));
+    return v_float32x4(vf32);
+#else
+    const vec_int4 z = vec_int4_z, delta = vec_int4_sp(0x38000000);
+    const vec_int4 signmask = vec_int4_sp(0x80000000);
+    const vec_int4 maxexp = vec_int4_sp(0x7c000000);
+    const vec_float4 deltaf = vec_float4_c(vec_int4_sp(0x38800000));
+
+    vec_int4 bits = vec_int4_c(vec_mergeh(vec_short8_c(z), vec_short8_c(vf16)));
+    vec_int4 e = vec_and(bits, maxexp), sign = vec_and(bits, signmask);
+    vec_int4 t = vec_add(vec_sr(vec_xor(bits, sign), vec_uint4_sp(3)), delta); // ((h & 0x7fff) << 13) + delta
+    vec_int4 zt = vec_int4_c(vec_sub(vec_float4_c(vec_add(t, vec_int4_sp(1 << 23))), deltaf));
+
+    t = vec_add(t, vec_and(delta, vec_cmpeq(maxexp, e)));
+    vec_bint4 zmask = vec_cmpeq(e, z);
+    vec_int4 ft = vec_sel(t, zt, zmask);
+    return v_float32x4(vec_float4_c(vec_or(ft, sign)));
+#endif
+}
+
+inline void v_pack_store(float16_t* ptr, const v_float32x4& v)
+{
+// fixme: Is there any buitin op or intrinsic that cover "xvcvsphp"?
+#if CV_VSX3 && !defined(CV_COMPILER_VSX_BROKEN_ASM)
+    vec_ushort8 vf16;
+    __asm__ __volatile__ ("xvcvsphp %x0,%x1" : "=wa" (vf16) : "wf" (v.val));
+    vec_st_l8(vec_mergesqe(vf16, vf16), ptr);
+#else
+    const vec_int4 signmask = vec_int4_sp(0x80000000);
+    const vec_int4 rval = vec_int4_sp(0x3f000000);
+
+    vec_int4 t = vec_int4_c(v.val);
+    vec_int4 sign = vec_sra(vec_and(t, signmask), vec_uint4_sp(16));
+    t = vec_and(vec_nor(signmask, signmask), t);
+
+    vec_bint4 finitemask = vec_cmpgt(vec_int4_sp(0x47800000), t);
+    vec_bint4 isnan = vec_cmpgt(t, vec_int4_sp(0x7f800000));
+    vec_int4 naninf = vec_sel(vec_int4_sp(0x7c00), vec_int4_sp(0x7e00), isnan);
+    vec_bint4 tinymask = vec_cmpgt(vec_int4_sp(0x38800000), t);
+    vec_int4 tt = vec_int4_c(vec_add(vec_float4_c(t), vec_float4_c(rval)));
+    tt = vec_sub(tt, rval);
+    vec_int4 odd = vec_and(vec_sr(t, vec_uint4_sp(13)), vec_int4_sp(1));
+    vec_int4 nt = vec_add(t, vec_int4_sp(0xc8000fff));
+    nt = vec_sr(vec_add(nt, odd), vec_uint4_sp(13));
+    t = vec_sel(nt, tt, tinymask);
+    t = vec_sel(naninf, t, finitemask);
+    t = vec_or(t, sign);
+    vec_st_l8(vec_packs(t, t), ptr);
+#endif
+}
+
+inline void v_cleanup() {}
+
+
+/** Reinterpret **/
+/** its up there with load and store operations **/
+
+////////// Matrix operations /////////
+
+inline v_int32x4 v_dotprod(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b)
+{ return v_int32x4(vec_msum(a.val, b.val, vec_int4_z)); }
+
+inline v_int32x4 v_dotprod(const v_int16x8& a, const v_int16x8& b, const v_int32x4& c)
+{ return v_int32x4(vec_msum(a.val, b.val, c.val)); }
+
+inline v_float32x4 v_matmul(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                            const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                            const v_float32x4& m3)
+{
+    const vec_float4 v0 = vec_splat(v.val, 0);
+    const vec_float4 v1 = vec_splat(v.val, 1);
+    const vec_float4 v2 = vec_splat(v.val, 2);
+    VSX_UNUSED(const vec_float4) v3 = vec_splat(v.val, 3);
+    return v_float32x4(vec_madd(v0, m0.val, vec_madd(v1, m1.val, vec_madd(v2, m2.val, vec_mul(v3, m3.val)))));
+}
+
+inline v_float32x4 v_matmuladd(const v_float32x4& v, const v_float32x4& m0,
+                               const v_float32x4& m1, const v_float32x4& m2,
+                               const v_float32x4& a)
+{
+    const vec_float4 v0 = vec_splat(v.val, 0);
+    const vec_float4 v1 = vec_splat(v.val, 1);
+    const vec_float4 v2 = vec_splat(v.val, 2);
+    return v_float32x4(vec_madd(v0, m0.val, vec_madd(v1, m1.val, vec_madd(v2, m2.val, a.val))));
+}
+
+#define OPENCV_HAL_IMPL_VSX_TRANSPOSE4x4(_Tpvec, _Tpvec2)                        \
+inline void v_transpose4x4(const _Tpvec& a0, const _Tpvec& a1,                   \
+                           const _Tpvec& a2, const _Tpvec& a3,                   \
+                           _Tpvec& b0, _Tpvec& b1, _Tpvec& b2, _Tpvec& b3)       \
+{                                                                                \
+    _Tpvec2 a02 = vec_mergeh(a0.val, a2.val);                                    \
+    _Tpvec2 a13 = vec_mergeh(a1.val, a3.val);                                    \
+    b0.val = vec_mergeh(a02, a13);                                               \
+    b1.val = vec_mergel(a02, a13);                                               \
+    a02 = vec_mergel(a0.val, a2.val);                                            \
+    a13 = vec_mergel(a1.val, a3.val);                                            \
+    b2.val  = vec_mergeh(a02, a13);                                              \
+    b3.val  = vec_mergel(a02, a13);                                              \
+}
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_TRANSPOSE4x4(v_uint32x4, vec_uint4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_TRANSPOSE4x4(v_int32x4, vec_int4)
+OPENCV_HAL_IMPL_VSX_TRANSPOSE4x4(v_float32x4, vec_float4)
+
+CV_CPU_OPTIMIZATION_HAL_NAMESPACE_END
+
+//! @endcond
+
+}
+
+#endif // OPENCV_HAL_VSX_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/mat.hpp b/include/opencv2/core/mat.hpp
new file mode 100644
index 0000000..cba324a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/mat.hpp
@@ -0,0 +1,3726 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_MAT_HPP
+#define OPENCV_CORE_MAT_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error mat.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core/matx.hpp"
+#include "opencv2/core/types.hpp"
+
+#include "opencv2/core/bufferpool.hpp"
+
+#include <type_traits>
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+enum AccessFlag { ACCESS_READ=1<<24, ACCESS_WRITE=1<<25,
+    ACCESS_RW=3<<24, ACCESS_MASK=ACCESS_RW, ACCESS_FAST=1<<26 };
+CV_ENUM_FLAGS(AccessFlag)
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_AND(AccessFlag, int, AccessFlag)
+
+CV__DEBUG_NS_BEGIN
+
+class CV_EXPORTS _OutputArray;
+
+//////////////////////// Input/Output Array Arguments /////////////////////////////////
+
+/** @brief This is the proxy class for passing read-only input arrays into OpenCV functions.
+
+It is defined as:
+@code
+    typedef const _InputArray& InputArray;
+@endcode
+where _InputArray is a class that can be constructed from `Mat`, `Mat_<T>`, `Matx<T, m, n>`,
+`std::vector<T>`, `std::vector<std::vector<T> >`, `std::vector<Mat>`, `std::vector<Mat_<T> >`,
+`UMat`, `std::vector<UMat>` or `double`. It can also be constructed from a matrix expression.
+
+Since this is mostly implementation-level class, and its interface may change in future versions, we
+do not describe it in details. There are a few key things, though, that should be kept in mind:
+
+-   When you see in the reference manual or in OpenCV source code a function that takes
+    InputArray, it means that you can actually pass `Mat`, `Matx`, `vector<T>` etc. (see above the
+    complete list).
+-   Optional input arguments: If some of the input arrays may be empty, pass cv::noArray() (or
+    simply cv::Mat() as you probably did before).
+-   The class is designed solely for passing parameters. That is, normally you *should not*
+    declare class members, local and global variables of this type.
+-   If you want to design your own function or a class method that can operate of arrays of
+    multiple types, you can use InputArray (or OutputArray) for the respective parameters. Inside
+    a function you should use _InputArray::getMat() method to construct a matrix header for the
+    array (without copying data). _InputArray::kind() can be used to distinguish Mat from
+    `vector<>` etc., but normally it is not needed.
+
+Here is how you can use a function that takes InputArray :
+@code
+    std::vector<Point2f> vec;
+    // points or a circle
+    for( int i = 0; i < 30; i++ )
+        vec.push_back(Point2f((float)(100 + 30*cos(i*CV_PI*2/5)),
+                              (float)(100 - 30*sin(i*CV_PI*2/5))));
+    cv::transform(vec, vec, cv::Matx23f(0.707, -0.707, 10, 0.707, 0.707, 20));
+@endcode
+That is, we form an STL vector containing points, and apply in-place affine transformation to the
+vector using the 2x3 matrix created inline as `Matx<float, 2, 3>` instance.
+
+Here is how such a function can be implemented (for simplicity, we implement a very specific case of
+it, according to the assertion statement inside) :
+@code
+    void myAffineTransform(InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _m)
+    {
+        // get Mat headers for input arrays. This is O(1) operation,
+        // unless _src and/or _m are matrix expressions.
+        Mat src = _src.getMat(), m = _m.getMat();
+        CV_Assert( src.type() == CV_32FC2 && m.type() == CV_32F && m.size() == Size(3, 2) );
+
+        // [re]create the output array so that it has the proper size and type.
+        // In case of Mat it calls Mat::create, in case of STL vector it calls vector::resize.
+        _dst.create(src.size(), src.type());
+        Mat dst = _dst.getMat();
+
+        for( int i = 0; i < src.rows; i++ )
+            for( int j = 0; j < src.cols; j++ )
+            {
+                Point2f pt = src.at<Point2f>(i, j);
+                dst.at<Point2f>(i, j) = Point2f(m.at<float>(0, 0)*pt.x +
+                                                m.at<float>(0, 1)*pt.y +
+                                                m.at<float>(0, 2),
+                                                m.at<float>(1, 0)*pt.x +
+                                                m.at<float>(1, 1)*pt.y +
+                                                m.at<float>(1, 2));
+            }
+    }
+@endcode
+There is another related type, InputArrayOfArrays, which is currently defined as a synonym for
+InputArray:
+@code
+    typedef InputArray InputArrayOfArrays;
+@endcode
+It denotes function arguments that are either vectors of vectors or vectors of matrices. A separate
+synonym is needed to generate Python/Java etc. wrappers properly. At the function implementation
+level their use is similar, but _InputArray::getMat(idx) should be used to get header for the
+idx-th component of the outer vector and _InputArray::size().area() should be used to find the
+number of components (vectors/matrices) of the outer vector.
+
+In general, type support is limited to cv::Mat types. Other types are forbidden.
+But in some cases we need to support passing of custom non-general Mat types, like arrays of cv::KeyPoint, cv::DMatch, etc.
+This data is not intented to be interpreted as an image data, or processed somehow like regular cv::Mat.
+To pass such custom type use rawIn() / rawOut() / rawInOut() wrappers.
+Custom type is wrapped as Mat-compatible `CV_8UC<N>` values (N = sizeof(T), N <= CV_CN_MAX).
+ */
+class CV_EXPORTS _InputArray
+{
+public:
+    enum KindFlag {
+        KIND_SHIFT = 16,
+        FIXED_TYPE = 0x8000 << KIND_SHIFT,
+        FIXED_SIZE = 0x4000 << KIND_SHIFT,
+        KIND_MASK = 31 << KIND_SHIFT,
+
+        NONE              = 0 << KIND_SHIFT,
+        MAT               = 1 << KIND_SHIFT,
+        MATX              = 2 << KIND_SHIFT,
+        STD_VECTOR        = 3 << KIND_SHIFT,
+        STD_VECTOR_VECTOR = 4 << KIND_SHIFT,
+        STD_VECTOR_MAT    = 5 << KIND_SHIFT,
+        EXPR              = 6 << KIND_SHIFT,
+        OPENGL_BUFFER     = 7 << KIND_SHIFT,
+        CUDA_HOST_MEM     = 8 << KIND_SHIFT,
+        CUDA_GPU_MAT      = 9 << KIND_SHIFT,
+        UMAT              =10 << KIND_SHIFT,
+        STD_VECTOR_UMAT   =11 << KIND_SHIFT,
+        STD_BOOL_VECTOR   =12 << KIND_SHIFT,
+        STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT = 13 << KIND_SHIFT,
+        STD_ARRAY         =14 << KIND_SHIFT,
+        STD_ARRAY_MAT     =15 << KIND_SHIFT
+    };
+
+    _InputArray();
+    _InputArray(int _flags, void* _obj);
+    _InputArray(const Mat& m);
+    _InputArray(const MatExpr& expr);
+    _InputArray(const std::vector<Mat>& vec);
+    template<typename _Tp> _InputArray(const Mat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _InputArray(const std::vector<_Tp>& vec);
+    _InputArray(const std::vector<bool>& vec);
+    template<typename _Tp> _InputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec);
+    _InputArray(const std::vector<std::vector<bool> >&) = delete;  // not supported
+    template<typename _Tp> _InputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _InputArray(const _Tp* vec, int n);
+    template<typename _Tp, int m, int n> _InputArray(const Matx<_Tp, m, n>& matx);
+    _InputArray(const double& val);
+    _InputArray(const cuda::GpuMat& d_mat);
+    _InputArray(const std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat_array);
+    _InputArray(const ogl::Buffer& buf);
+    _InputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem);
+    template<typename _Tp> _InputArray(const cudev::GpuMat_<_Tp>& m);
+    _InputArray(const UMat& um);
+    _InputArray(const std::vector<UMat>& umv);
+
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _InputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+    template<std::size_t _Nm> _InputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr);
+
+    template<typename _Tp> static _InputArray rawIn(const std::vector<_Tp>& vec);
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> static _InputArray rawIn(const std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+
+    Mat getMat(int idx=-1) const;
+    Mat getMat_(int idx=-1) const;
+    UMat getUMat(int idx=-1) const;
+    void getMatVector(std::vector<Mat>& mv) const;
+    void getUMatVector(std::vector<UMat>& umv) const;
+    void getGpuMatVector(std::vector<cuda::GpuMat>& gpumv) const;
+    cuda::GpuMat getGpuMat() const;
+    ogl::Buffer getOGlBuffer() const;
+
+    int getFlags() const;
+    void* getObj() const;
+    Size getSz() const;
+
+    _InputArray::KindFlag kind() const;
+    int dims(int i=-1) const;
+    int cols(int i=-1) const;
+    int rows(int i=-1) const;
+    Size size(int i=-1) const;
+    int sizend(int* sz, int i=-1) const;
+    bool sameSize(const _InputArray& arr) const;
+    size_t total(int i=-1) const;
+    int type(int i=-1) const;
+    int depth(int i=-1) const;
+    int channels(int i=-1) const;
+    bool isContinuous(int i=-1) const;
+    bool isSubmatrix(int i=-1) const;
+    bool empty() const;
+    void copyTo(const _OutputArray& arr) const;
+    void copyTo(const _OutputArray& arr, const _InputArray & mask) const;
+    size_t offset(int i=-1) const;
+    size_t step(int i=-1) const;
+    bool isMat() const;
+    bool isUMat() const;
+    bool isMatVector() const;
+    bool isUMatVector() const;
+    bool isMatx() const;
+    bool isVector() const;
+    bool isGpuMat() const;
+    bool isGpuMatVector() const;
+    ~_InputArray();
+
+protected:
+    int flags;
+    void* obj;
+    Size sz;
+
+    void init(int _flags, const void* _obj);
+    void init(int _flags, const void* _obj, Size _sz);
+};
+CV_ENUM_FLAGS(_InputArray::KindFlag)
+__CV_ENUM_FLAGS_BITWISE_AND(_InputArray::KindFlag, int, _InputArray::KindFlag)
+
+/** @brief This type is very similar to InputArray except that it is used for input/output and output function
+parameters.
+
+Just like with InputArray, OpenCV users should not care about OutputArray, they just pass `Mat`,
+`vector<T>` etc. to the functions. The same limitation as for `InputArray`: *Do not explicitly
+create OutputArray instances* applies here too.
+
+If you want to make your function polymorphic (i.e. accept different arrays as output parameters),
+it is also not very difficult. Take the sample above as the reference. Note that
+_OutputArray::create() needs to be called before _OutputArray::getMat(). This way you guarantee
+that the output array is properly allocated.
+
+Optional output parameters. If you do not need certain output array to be computed and returned to
+you, pass cv::noArray(), just like you would in the case of optional input array. At the
+implementation level, use _OutputArray::needed() to check if certain output array needs to be
+computed or not.
+
+There are several synonyms for OutputArray that are used to assist automatic Python/Java/... wrapper
+generators:
+@code
+    typedef OutputArray OutputArrayOfArrays;
+    typedef OutputArray InputOutputArray;
+    typedef OutputArray InputOutputArrayOfArrays;
+@endcode
+ */
+class CV_EXPORTS _OutputArray : public _InputArray
+{
+public:
+    enum DepthMask
+    {
+        DEPTH_MASK_8U = 1 << CV_8U,
+        DEPTH_MASK_8S = 1 << CV_8S,
+        DEPTH_MASK_16U = 1 << CV_16U,
+        DEPTH_MASK_16S = 1 << CV_16S,
+        DEPTH_MASK_32S = 1 << CV_32S,
+        DEPTH_MASK_32F = 1 << CV_32F,
+        DEPTH_MASK_64F = 1 << CV_64F,
+        DEPTH_MASK_16F = 1 << CV_16F,
+        DEPTH_MASK_ALL = (DEPTH_MASK_64F<<1)-1,
+        DEPTH_MASK_ALL_BUT_8S = DEPTH_MASK_ALL & ~DEPTH_MASK_8S,
+        DEPTH_MASK_ALL_16F = (DEPTH_MASK_16F<<1)-1,
+        DEPTH_MASK_FLT = DEPTH_MASK_32F + DEPTH_MASK_64F
+    };
+
+    _OutputArray();
+    _OutputArray(int _flags, void* _obj);
+    _OutputArray(Mat& m);
+    _OutputArray(std::vector<Mat>& vec);
+    _OutputArray(cuda::GpuMat& d_mat);
+    _OutputArray(std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat);
+    _OutputArray(ogl::Buffer& buf);
+    _OutputArray(cuda::HostMem& cuda_mem);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(cudev::GpuMat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(std::vector<_Tp>& vec);
+    _OutputArray(std::vector<bool>& vec) = delete;  // not supported
+    template<typename _Tp> _OutputArray(std::vector<std::vector<_Tp> >& vec);
+    _OutputArray(std::vector<std::vector<bool> >&) = delete;  // not supported
+    template<typename _Tp> _OutputArray(std::vector<Mat_<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(Mat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(_Tp* vec, int n);
+    template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(Matx<_Tp, m, n>& matx);
+    _OutputArray(UMat& m);
+    _OutputArray(std::vector<UMat>& vec);
+
+    _OutputArray(const Mat& m);
+    _OutputArray(const std::vector<Mat>& vec);
+    _OutputArray(const cuda::GpuMat& d_mat);
+    _OutputArray(const std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat);
+    _OutputArray(const ogl::Buffer& buf);
+    _OutputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(const cudev::GpuMat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(const std::vector<_Tp>& vec);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(const Mat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _OutputArray(const _Tp* vec, int n);
+    template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& matx);
+    _OutputArray(const UMat& m);
+    _OutputArray(const std::vector<UMat>& vec);
+
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _OutputArray(std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _OutputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+    template<std::size_t _Nm> _OutputArray(std::array<Mat, _Nm>& arr);
+    template<std::size_t _Nm> _OutputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr);
+
+    template<typename _Tp> static _OutputArray rawOut(std::vector<_Tp>& vec);
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> static _OutputArray rawOut(std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+
+    bool fixedSize() const;
+    bool fixedType() const;
+    bool needed() const;
+    Mat& getMatRef(int i=-1) const;
+    UMat& getUMatRef(int i=-1) const;
+    cuda::GpuMat& getGpuMatRef() const;
+    std::vector<cuda::GpuMat>& getGpuMatVecRef() const;
+    ogl::Buffer& getOGlBufferRef() const;
+    cuda::HostMem& getHostMemRef() const;
+    void create(Size sz, int type, int i=-1, bool allowTransposed=false, _OutputArray::DepthMask fixedDepthMask=static_cast<_OutputArray::DepthMask>(0)) const;
+    void create(int rows, int cols, int type, int i=-1, bool allowTransposed=false, _OutputArray::DepthMask fixedDepthMask=static_cast<_OutputArray::DepthMask>(0)) const;
+    void create(int dims, const int* size, int type, int i=-1, bool allowTransposed=false, _OutputArray::DepthMask fixedDepthMask=static_cast<_OutputArray::DepthMask>(0)) const;
+    void createSameSize(const _InputArray& arr, int mtype) const;
+    void release() const;
+    void clear() const;
+    void setTo(const _InputArray& value, const _InputArray & mask = _InputArray()) const;
+
+    void assign(const UMat& u) const;
+    void assign(const Mat& m) const;
+
+    void assign(const std::vector<UMat>& v) const;
+    void assign(const std::vector<Mat>& v) const;
+
+    void move(UMat& u) const;
+    void move(Mat& m) const;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS _InputOutputArray : public _OutputArray
+{
+public:
+    _InputOutputArray();
+    _InputOutputArray(int _flags, void* _obj);
+    _InputOutputArray(Mat& m);
+    _InputOutputArray(std::vector<Mat>& vec);
+    _InputOutputArray(cuda::GpuMat& d_mat);
+    _InputOutputArray(ogl::Buffer& buf);
+    _InputOutputArray(cuda::HostMem& cuda_mem);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(cudev::GpuMat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(std::vector<_Tp>& vec);
+    _InputOutputArray(std::vector<bool>& vec) = delete;  // not supported
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(std::vector<std::vector<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(std::vector<Mat_<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(Mat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(_Tp* vec, int n);
+    template<typename _Tp, int m, int n> _InputOutputArray(Matx<_Tp, m, n>& matx);
+    _InputOutputArray(UMat& m);
+    _InputOutputArray(std::vector<UMat>& vec);
+
+    _InputOutputArray(const Mat& m);
+    _InputOutputArray(const std::vector<Mat>& vec);
+    _InputOutputArray(const cuda::GpuMat& d_mat);
+    _InputOutputArray(const std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat);
+    _InputOutputArray(const ogl::Buffer& buf);
+    _InputOutputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(const cudev::GpuMat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(const std::vector<_Tp>& vec);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(const Mat_<_Tp>& m);
+    template<typename _Tp> _InputOutputArray(const _Tp* vec, int n);
+    template<typename _Tp, int m, int n> _InputOutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& matx);
+    _InputOutputArray(const UMat& m);
+    _InputOutputArray(const std::vector<UMat>& vec);
+
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _InputOutputArray(std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _InputOutputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+    template<std::size_t _Nm> _InputOutputArray(std::array<Mat, _Nm>& arr);
+    template<std::size_t _Nm> _InputOutputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr);
+
+    template<typename _Tp> static _InputOutputArray rawInOut(std::vector<_Tp>& vec);
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _InputOutputArray rawInOut(std::array<_Tp, _Nm>& arr);
+
+};
+
+/** Helper to wrap custom types. @see InputArray */
+template<typename _Tp> static inline _InputArray rawIn(_Tp& v);
+/** Helper to wrap custom types. @see InputArray */
+template<typename _Tp> static inline _OutputArray rawOut(_Tp& v);
+/** Helper to wrap custom types. @see InputArray */
+template<typename _Tp> static inline _InputOutputArray rawInOut(_Tp& v);
+
+CV__DEBUG_NS_END
+
+typedef const _InputArray& InputArray;
+typedef InputArray InputArrayOfArrays;
+typedef const _OutputArray& OutputArray;
+typedef OutputArray OutputArrayOfArrays;
+typedef const _InputOutputArray& InputOutputArray;
+typedef InputOutputArray InputOutputArrayOfArrays;
+
+CV_EXPORTS InputOutputArray noArray();
+
+/////////////////////////////////// MatAllocator //////////////////////////////////////
+
+//! Usage flags for allocator
+enum UMatUsageFlags
+{
+    USAGE_DEFAULT = 0,
+
+    // buffer allocation policy is platform and usage specific
+    USAGE_ALLOCATE_HOST_MEMORY = 1 << 0,
+    USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY = 1 << 1,
+    USAGE_ALLOCATE_SHARED_MEMORY = 1 << 2, // It is not equal to: USAGE_ALLOCATE_HOST_MEMORY | USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY
+
+    __UMAT_USAGE_FLAGS_32BIT = 0x7fffffff // Binary compatibility hint
+};
+
+struct CV_EXPORTS UMatData;
+
+/** @brief  Custom array allocator
+*/
+class CV_EXPORTS MatAllocator
+{
+public:
+    MatAllocator() {}
+    virtual ~MatAllocator() {}
+
+    // let's comment it off for now to detect and fix all the uses of allocator
+    //virtual void allocate(int dims, const int* sizes, int type, int*& refcount,
+    //                      uchar*& datastart, uchar*& data, size_t* step) = 0;
+    //virtual void deallocate(int* refcount, uchar* datastart, uchar* data) = 0;
+    virtual UMatData* allocate(int dims, const int* sizes, int type,
+                               void* data, size_t* step, AccessFlag flags, UMatUsageFlags usageFlags) const = 0;
+    virtual bool allocate(UMatData* data, AccessFlag accessflags, UMatUsageFlags usageFlags) const = 0;
+    virtual void deallocate(UMatData* data) const = 0;
+    virtual void map(UMatData* data, AccessFlag accessflags) const;
+    virtual void unmap(UMatData* data) const;
+    virtual void download(UMatData* data, void* dst, int dims, const size_t sz[],
+                          const size_t srcofs[], const size_t srcstep[],
+                          const size_t dststep[]) const;
+    virtual void upload(UMatData* data, const void* src, int dims, const size_t sz[],
+                        const size_t dstofs[], const size_t dststep[],
+                        const size_t srcstep[]) const;
+    virtual void copy(UMatData* srcdata, UMatData* dstdata, int dims, const size_t sz[],
+                      const size_t srcofs[], const size_t srcstep[],
+                      const size_t dstofs[], const size_t dststep[], bool sync) const;
+
+    // default implementation returns DummyBufferPoolController
+    virtual BufferPoolController* getBufferPoolController(const char* id = NULL) const;
+};
+
+
+//////////////////////////////// MatCommaInitializer //////////////////////////////////
+
+/** @brief  Comma-separated Matrix Initializer
+
+ The class instances are usually not created explicitly.
+ Instead, they are created on "matrix << firstValue" operator.
+
+ The sample below initializes 2x2 rotation matrix:
+
+ \code
+ double angle = 30, a = cos(angle*CV_PI/180), b = sin(angle*CV_PI/180);
+ Mat R = (Mat_<double>(2,2) << a, -b, b, a);
+ \endcode
+*/
+template<typename _Tp> class MatCommaInitializer_
+{
+public:
+    //! the constructor, created by "matrix << firstValue" operator, where matrix is cv::Mat
+    MatCommaInitializer_(Mat_<_Tp>* _m);
+    //! the operator that takes the next value and put it to the matrix
+    template<typename T2> MatCommaInitializer_<_Tp>& operator , (T2 v);
+    //! another form of conversion operator
+    operator Mat_<_Tp>() const;
+protected:
+    MatIterator_<_Tp> it;
+};
+
+
+/////////////////////////////////////// Mat ///////////////////////////////////////////
+
+// note that umatdata might be allocated together
+// with the matrix data, not as a separate object.
+// therefore, it does not have constructor or destructor;
+// it should be explicitly initialized using init().
+struct CV_EXPORTS UMatData
+{
+    enum MemoryFlag { COPY_ON_MAP=1, HOST_COPY_OBSOLETE=2,
+        DEVICE_COPY_OBSOLETE=4, TEMP_UMAT=8, TEMP_COPIED_UMAT=24,
+        USER_ALLOCATED=32, DEVICE_MEM_MAPPED=64,
+        ASYNC_CLEANUP=128
+    };
+    UMatData(const MatAllocator* allocator);
+    ~UMatData();
+
+    // provide atomic access to the structure
+    void lock();
+    void unlock();
+
+    bool hostCopyObsolete() const;
+    bool deviceCopyObsolete() const;
+    bool deviceMemMapped() const;
+    bool copyOnMap() const;
+    bool tempUMat() const;
+    bool tempCopiedUMat() const;
+    void markHostCopyObsolete(bool flag);
+    void markDeviceCopyObsolete(bool flag);
+    void markDeviceMemMapped(bool flag);
+
+    const MatAllocator* prevAllocator;
+    const MatAllocator* currAllocator;
+    int urefcount;
+    int refcount;
+    uchar* data;
+    uchar* origdata;
+    size_t size;
+
+    UMatData::MemoryFlag flags;
+    void* handle;
+    void* userdata;
+    int allocatorFlags_;
+    int mapcount;
+    UMatData* originalUMatData;
+};
+CV_ENUM_FLAGS(UMatData::MemoryFlag)
+
+
+struct CV_EXPORTS MatSize
+{
+    explicit MatSize(int* _p);
+    int dims() const;
+    Size operator()() const;
+    const int& operator[](int i) const;
+    int& operator[](int i);
+    operator const int*() const;  // TODO OpenCV 4.0: drop this
+    bool operator == (const MatSize& sz) const;
+    bool operator != (const MatSize& sz) const;
+
+    int* p;
+};
+
+struct CV_EXPORTS MatStep
+{
+    MatStep();
+    explicit MatStep(size_t s);
+    const size_t& operator[](int i) const;
+    size_t& operator[](int i);
+    operator size_t() const;
+    MatStep& operator = (size_t s);
+
+    size_t* p;
+    size_t buf[2];
+protected:
+    MatStep& operator = (const MatStep&);
+};
+
+/** @example samples/cpp/cout_mat.cpp
+An example demonstrating the serial out capabilities of cv::Mat
+*/
+
+ /** @brief n-dimensional dense array class \anchor CVMat_Details
+
+The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It
+can be used to store real or complex-valued vectors and matrices, grayscale or color images, voxel
+volumes, vector fields, point clouds, tensors, histograms (though, very high-dimensional histograms
+may be better stored in a SparseMat ). The data layout of the array `M` is defined by the array
+`M.step[]`, so that the address of element \f$(i_0,...,i_{M.dims-1})\f$, where \f$0\leq i_k<M.size[k]\f$, is
+computed as:
+\f[addr(M_{i_0,...,i_{M.dims-1}}) = M.data + M.step[0]*i_0 + M.step[1]*i_1 + ... + M.step[M.dims-1]*i_{M.dims-1}\f]
+In case of a 2-dimensional array, the above formula is reduced to:
+\f[addr(M_{i,j}) = M.data + M.step[0]*i + M.step[1]*j\f]
+Note that `M.step[i] >= M.step[i+1]` (in fact, `M.step[i] >= M.step[i+1]*M.size[i+1]` ). This means
+that 2-dimensional matrices are stored row-by-row, 3-dimensional matrices are stored plane-by-plane,
+and so on. M.step[M.dims-1] is minimal and always equal to the element size M.elemSize() .
+
+So, the data layout in Mat is compatible with the majority of dense array types from the standard
+toolkits and SDKs, such as Numpy (ndarray), Win32 (independent device bitmaps), and others,
+that is, with any array that uses *steps* (or *strides*) to compute the position of a pixel.
+Due to this compatibility, it is possible to make a Mat header for user-allocated data and process
+it in-place using OpenCV functions.
+
+There are many different ways to create a Mat object. The most popular options are listed below:
+
+- Use the create(nrows, ncols, type) method or the similar Mat(nrows, ncols, type[, fillValue])
+constructor. A new array of the specified size and type is allocated. type has the same meaning as
+in the cvCreateMat method. For example, CV_8UC1 means a 8-bit single-channel array, CV_32FC2
+means a 2-channel (complex) floating-point array, and so on.
+@code
+    // make a 7x7 complex matrix filled with 1+3j.
+    Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));
+    // and now turn M to a 100x60 15-channel 8-bit matrix.
+    // The old content will be deallocated
+    M.create(100,60,CV_8UC(15));
+@endcode
+As noted in the introduction to this chapter, create() allocates only a new array when the shape
+or type of the current array are different from the specified ones.
+
+- Create a multi-dimensional array:
+@code
+    // create a 100x100x100 8-bit array
+    int sz[] = {100, 100, 100};
+    Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0));
+@endcode
+It passes the number of dimensions =1 to the Mat constructor but the created array will be
+2-dimensional with the number of columns set to 1. So, Mat::dims is always \>= 2 (can also be 0
+when the array is empty).
+
+- Use a copy constructor or assignment operator where there can be an array or expression on the
+right side (see below). As noted in the introduction, the array assignment is an O(1) operation
+because it only copies the header and increases the reference counter. The Mat::clone() method can
+be used to get a full (deep) copy of the array when you need it.
+
+- Construct a header for a part of another array. It can be a single row, single column, several
+rows, several columns, rectangular region in the array (called a *minor* in algebra) or a
+diagonal. Such operations are also O(1) because the new header references the same data. You can
+actually modify a part of the array using this feature, for example:
+@code
+    // add the 5-th row, multiplied by 3 to the 3rd row
+    M.row(3) = M.row(3) + M.row(5)*3;
+    // now copy the 7-th column to the 1-st column
+    // M.col(1) = M.col(7); // this will not work
+    Mat M1 = M.col(1);
+    M.col(7).copyTo(M1);
+    // create a new 320x240 image
+    Mat img(Size(320,240),CV_8UC3);
+    // select a ROI
+    Mat roi(img, Rect(10,10,100,100));
+    // fill the ROI with (0,255,0) (which is green in RGB space);
+    // the original 320x240 image will be modified
+    roi = Scalar(0,255,0);
+@endcode
+Due to the additional datastart and dataend members, it is possible to compute a relative
+sub-array position in the main *container* array using locateROI():
+@code
+    Mat A = Mat::eye(10, 10, CV_32S);
+    // extracts A columns, 1 (inclusive) to 3 (exclusive).
+    Mat B = A(Range::all(), Range(1, 3));
+    // extracts B rows, 5 (inclusive) to 9 (exclusive).
+    // that is, C \~ A(Range(5, 9), Range(1, 3))
+    Mat C = B(Range(5, 9), Range::all());
+    Size size; Point ofs;
+    C.locateROI(size, ofs);
+    // size will be (width=10,height=10) and the ofs will be (x=1, y=5)
+@endcode
+As in case of whole matrices, if you need a deep copy, use the `clone()` method of the extracted
+sub-matrices.
+
+- Make a header for user-allocated data. It can be useful to do the following:
+    -# Process "foreign" data using OpenCV (for example, when you implement a DirectShow\* filter or
+    a processing module for gstreamer, and so on). For example:
+    @code
+        void process_video_frame(const unsigned char* pixels,
+                                 int width, int height, int step)
+        {
+            Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step);
+            GaussianBlur(img, img, Size(7,7), 1.5, 1.5);
+        }
+    @endcode
+    -# Quickly initialize small matrices and/or get a super-fast element access.
+    @code
+        double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}};
+        Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();
+    @endcode
+    .
+
+- Use MATLAB-style array initializers, zeros(), ones(), eye(), for example:
+@code
+    // create a double-precision identity matrix and add it to M.
+    M += Mat::eye(M.rows, M.cols, CV_64F);
+@endcode
+
+- Use a comma-separated initializer:
+@code
+    // create a 3x3 double-precision identity matrix
+    Mat M = (Mat_<double>(3,3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1);
+@endcode
+With this approach, you first call a constructor of the Mat class with the proper parameters, and
+then you just put `<< operator` followed by comma-separated values that can be constants,
+variables, expressions, and so on. Also, note the extra parentheses required to avoid compilation
+errors.
+
+Once the array is created, it is automatically managed via a reference-counting mechanism. If the
+array header is built on top of user-allocated data, you should handle the data by yourself. The
+array data is deallocated when no one points to it. If you want to release the data pointed by a
+array header before the array destructor is called, use Mat::release().
+
+The next important thing to learn about the array class is element access. This manual already
+described how to compute an address of each array element. Normally, you are not required to use the
+formula directly in the code. If you know the array element type (which can be retrieved using the
+method Mat::type() ), you can access the element \f$M_{ij}\f$ of a 2-dimensional array as:
+@code
+    M.at<double>(i,j) += 1.f;
+@endcode
+assuming that `M` is a double-precision floating-point array. There are several variants of the method
+at for a different number of dimensions.
+
+If you need to process a whole row of a 2D array, the most efficient way is to get the pointer to
+the row first, and then just use the plain C operator [] :
+@code
+    // compute sum of positive matrix elements
+    // (assuming that M is a double-precision matrix)
+    double sum=0;
+    for(int i = 0; i < M.rows; i++)
+    {
+        const double* Mi = M.ptr<double>(i);
+        for(int j = 0; j < M.cols; j++)
+            sum += std::max(Mi[j], 0.);
+    }
+@endcode
+Some operations, like the one above, do not actually depend on the array shape. They just process
+elements of an array one by one (or elements from multiple arrays that have the same coordinates,
+for example, array addition). Such operations are called *element-wise*. It makes sense to check
+whether all the input/output arrays are continuous, namely, have no gaps at the end of each row. If
+yes, process them as a long single row:
+@code
+    // compute the sum of positive matrix elements, optimized variant
+    double sum=0;
+    int cols = M.cols, rows = M.rows;
+    if(M.isContinuous())
+    {
+        cols *= rows;
+        rows = 1;
+    }
+    for(int i = 0; i < rows; i++)
+    {
+        const double* Mi = M.ptr<double>(i);
+        for(int j = 0; j < cols; j++)
+            sum += std::max(Mi[j], 0.);
+    }
+@endcode
+In case of the continuous matrix, the outer loop body is executed just once. So, the overhead is
+smaller, which is especially noticeable in case of small matrices.
+
+Finally, there are STL-style iterators that are smart enough to skip gaps between successive rows:
+@code
+    // compute sum of positive matrix elements, iterator-based variant
+    double sum=0;
+    MatConstIterator_<double> it = M.begin<double>(), it_end = M.end<double>();
+    for(; it != it_end; ++it)
+        sum += std::max(*it, 0.);
+@endcode
+The matrix iterators are random-access iterators, so they can be passed to any STL algorithm,
+including std::sort().
+
+@note Matrix Expressions and arithmetic see MatExpr
+*/
+class CV_EXPORTS Mat
+{
+public:
+    /**
+    These are various constructors that form a matrix. As noted in the AutomaticAllocation, often
+    the default constructor is enough, and the proper matrix will be allocated by an OpenCV function.
+    The constructed matrix can further be assigned to another matrix or matrix expression or can be
+    allocated with Mat::create . In the former case, the old content is de-referenced.
+     */
+    Mat();
+
+    /** @overload
+    @param rows Number of rows in a 2D array.
+    @param cols Number of columns in a 2D array.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    */
+    Mat(int rows, int cols, int type);
+
+    /** @overload
+    @param size 2D array size: Size(cols, rows) . In the Size() constructor, the number of rows and the
+    number of columns go in the reverse order.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+      */
+    Mat(Size size, int type);
+
+    /** @overload
+    @param rows Number of rows in a 2D array.
+    @param cols Number of columns in a 2D array.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param s An optional value to initialize each matrix element with. To set all the matrix elements to
+    the particular value after the construction, use the assignment operator
+    Mat::operator=(const Scalar& value) .
+    */
+    Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
+
+    /** @overload
+    @param size 2D array size: Size(cols, rows) . In the Size() constructor, the number of rows and the
+    number of columns go in the reverse order.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param s An optional value to initialize each matrix element with. To set all the matrix elements to
+    the particular value after the construction, use the assignment operator
+    Mat::operator=(const Scalar& value) .
+      */
+    Mat(Size size, int type, const Scalar& s);
+
+    /** @overload
+    @param ndims Array dimensionality.
+    @param sizes Array of integers specifying an n-dimensional array shape.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    */
+    Mat(int ndims, const int* sizes, int type);
+
+    /** @overload
+    @param sizes Array of integers specifying an n-dimensional array shape.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    */
+    Mat(const std::vector<int>& sizes, int type);
+
+    /** @overload
+    @param ndims Array dimensionality.
+    @param sizes Array of integers specifying an n-dimensional array shape.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param s An optional value to initialize each matrix element with. To set all the matrix elements to
+    the particular value after the construction, use the assignment operator
+    Mat::operator=(const Scalar& value) .
+    */
+    Mat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s);
+
+    /** @overload
+    @param sizes Array of integers specifying an n-dimensional array shape.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param s An optional value to initialize each matrix element with. To set all the matrix elements to
+    the particular value after the construction, use the assignment operator
+    Mat::operator=(const Scalar& value) .
+    */
+    Mat(const std::vector<int>& sizes, int type, const Scalar& s);
+
+
+    /** @overload
+    @param m Array that (as a whole or partly) is assigned to the constructed matrix. No data is copied
+    by these constructors. Instead, the header pointing to m data or its sub-array is constructed and
+    associated with it. The reference counter, if any, is incremented. So, when you modify the matrix
+    formed using such a constructor, you also modify the corresponding elements of m . If you want to
+    have an independent copy of the sub-array, use Mat::clone() .
+    */
+    Mat(const Mat& m);
+
+    /** @overload
+    @param rows Number of rows in a 2D array.
+    @param cols Number of columns in a 2D array.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param data Pointer to the user data. Matrix constructors that take data and step parameters do not
+    allocate matrix data. Instead, they just initialize the matrix header that points to the specified
+    data, which means that no data is copied. This operation is very efficient and can be used to
+    process external data using OpenCV functions. The external data is not automatically deallocated, so
+    you should take care of it.
+    @param step Number of bytes each matrix row occupies. The value should include the padding bytes at
+    the end of each row, if any. If the parameter is missing (set to AUTO_STEP ), no padding is assumed
+    and the actual step is calculated as cols*elemSize(). See Mat::elemSize.
+    */
+    Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP);
+
+    /** @overload
+    @param size 2D array size: Size(cols, rows) . In the Size() constructor, the number of rows and the
+    number of columns go in the reverse order.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param data Pointer to the user data. Matrix constructors that take data and step parameters do not
+    allocate matrix data. Instead, they just initialize the matrix header that points to the specified
+    data, which means that no data is copied. This operation is very efficient and can be used to
+    process external data using OpenCV functions. The external data is not automatically deallocated, so
+    you should take care of it.
+    @param step Number of bytes each matrix row occupies. The value should include the padding bytes at
+    the end of each row, if any. If the parameter is missing (set to AUTO_STEP ), no padding is assumed
+    and the actual step is calculated as cols*elemSize(). See Mat::elemSize.
+    */
+    Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP);
+
+    /** @overload
+    @param ndims Array dimensionality.
+    @param sizes Array of integers specifying an n-dimensional array shape.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param data Pointer to the user data. Matrix constructors that take data and step parameters do not
+    allocate matrix data. Instead, they just initialize the matrix header that points to the specified
+    data, which means that no data is copied. This operation is very efficient and can be used to
+    process external data using OpenCV functions. The external data is not automatically deallocated, so
+    you should take care of it.
+    @param steps Array of ndims-1 steps in case of a multi-dimensional array (the last step is always
+    set to the element size). If not specified, the matrix is assumed to be continuous.
+    */
+    Mat(int ndims, const int* sizes, int type, void* data, const size_t* steps=0);
+
+    /** @overload
+    @param sizes Array of integers specifying an n-dimensional array shape.
+    @param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+    CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+    @param data Pointer to the user data. Matrix constructors that take data and step parameters do not
+    allocate matrix data. Instead, they just initialize the matrix header that points to the specified
+    data, which means that no data is copied. This operation is very efficient and can be used to
+    process external data using OpenCV functions. The external data is not automatically deallocated, so
+    you should take care of it.
+    @param steps Array of ndims-1 steps in case of a multi-dimensional array (the last step is always
+    set to the element size). If not specified, the matrix is assumed to be continuous.
+    */
+    Mat(const std::vector<int>& sizes, int type, void* data, const size_t* steps=0);
+
+    /** @overload
+    @param m Array that (as a whole or partly) is assigned to the constructed matrix. No data is copied
+    by these constructors. Instead, the header pointing to m data or its sub-array is constructed and
+    associated with it. The reference counter, if any, is incremented. So, when you modify the matrix
+    formed using such a constructor, you also modify the corresponding elements of m . If you want to
+    have an independent copy of the sub-array, use Mat::clone() .
+    @param rowRange Range of the m rows to take. As usual, the range start is inclusive and the range
+    end is exclusive. Use Range::all() to take all the rows.
+    @param colRange Range of the m columns to take. Use Range::all() to take all the columns.
+    */
+    Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all());
+
+    /** @overload
+    @param m Array that (as a whole or partly) is assigned to the constructed matrix. No data is copied
+    by these constructors. Instead, the header pointing to m data or its sub-array is constructed and
+    associated with it. The reference counter, if any, is incremented. So, when you modify the matrix
+    formed using such a constructor, you also modify the corresponding elements of m . If you want to
+    have an independent copy of the sub-array, use Mat::clone() .
+    @param roi Region of interest.
+    */
+    Mat(const Mat& m, const Rect& roi);
+
+    /** @overload
+    @param m Array that (as a whole or partly) is assigned to the constructed matrix. No data is copied
+    by these constructors. Instead, the header pointing to m data or its sub-array is constructed and
+    associated with it. The reference counter, if any, is incremented. So, when you modify the matrix
+    formed using such a constructor, you also modify the corresponding elements of m . If you want to
+    have an independent copy of the sub-array, use Mat::clone() .
+    @param ranges Array of selected ranges of m along each dimensionality.
+    */
+    Mat(const Mat& m, const Range* ranges);
+
+    /** @overload
+    @param m Array that (as a whole or partly) is assigned to the constructed matrix. No data is copied
+    by these constructors. Instead, the header pointing to m data or its sub-array is constructed and
+    associated with it. The reference counter, if any, is incremented. So, when you modify the matrix
+    formed using such a constructor, you also modify the corresponding elements of m . If you want to
+    have an independent copy of the sub-array, use Mat::clone() .
+    @param ranges Array of selected ranges of m along each dimensionality.
+    */
+    Mat(const Mat& m, const std::vector<Range>& ranges);
+
+    /** @overload
+    @param vec STL vector whose elements form the matrix. The matrix has a single column and the number
+    of rows equal to the number of vector elements. Type of the matrix matches the type of vector
+    elements. The constructor can handle arbitrary types, for which there is a properly declared
+    DataType . This means that the vector elements must be primitive numbers or uni-type numerical
+    tuples of numbers. Mixed-type structures are not supported. The corresponding constructor is
+    explicit. Since STL vectors are not automatically converted to Mat instances, you should write
+    Mat(vec) explicitly. Unless you copy the data into the matrix ( copyData=true ), no new elements
+    will be added to the vector because it can potentially yield vector data reallocation, and, thus,
+    the matrix data pointer will be invalid.
+    @param copyData Flag to specify whether the underlying data of the STL vector should be copied
+    to (true) or shared with (false) the newly constructed matrix. When the data is copied, the
+    allocated buffer is managed using Mat reference counting mechanism. While the data is shared,
+    the reference counter is NULL, and you should not deallocate the data until the matrix is not
+    destructed.
+    */
+    template<typename _Tp> explicit Mat(const std::vector<_Tp>& vec, bool copyData=false);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp, typename = typename std::enable_if<std::is_arithmetic<_Tp>::value>::type>
+    explicit Mat(const std::initializer_list<_Tp> list);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp> explicit Mat(const std::initializer_list<int> sizes, const std::initializer_list<_Tp> list);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp, size_t _Nm> explicit Mat(const std::array<_Tp, _Nm>& arr, bool copyData=false);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp, int n> explicit Mat(const Vec<_Tp, n>& vec, bool copyData=true);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp, int m, int n> explicit Mat(const Matx<_Tp, m, n>& mtx, bool copyData=true);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp> explicit Mat(const Point_<_Tp>& pt, bool copyData=true);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp> explicit Mat(const Point3_<_Tp>& pt, bool copyData=true);
+
+    /** @overload
+    */
+    template<typename _Tp> explicit Mat(const MatCommaInitializer_<_Tp>& commaInitializer);
+
+    //! download data from GpuMat
+    explicit Mat(const cuda::GpuMat& m);
+
+    //! destructor - calls release()
+    ~Mat();
+
+    /** @brief assignment operators
+
+    These are available assignment operators. Since they all are very different, make sure to read the
+    operator parameters description.
+    @param m Assigned, right-hand-side matrix. Matrix assignment is an O(1) operation. This means that
+    no data is copied but the data is shared and the reference counter, if any, is incremented. Before
+    assigning new data, the old data is de-referenced via Mat::release .
+     */
+    Mat& operator = (const Mat& m);
+
+    /** @overload
+    @param expr Assigned matrix expression object. As opposite to the first form of the assignment
+    operation, the second form can reuse already allocated matrix if it has the right size and type to
+    fit the matrix expression result. It is automatically handled by the real function that the matrix
+    expressions is expanded to. For example, C=A+B is expanded to add(A, B, C), and add takes care of
+    automatic C reallocation.
+    */
+    Mat& operator = (const MatExpr& expr);
+
+    //! retrieve UMat from Mat
+    UMat getUMat(AccessFlag accessFlags, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT) const;
+
+    /** @brief Creates a matrix header for the specified matrix row.
+
+    The method makes a new header for the specified matrix row and returns it. This is an O(1)
+    operation, regardless of the matrix size. The underlying data of the new matrix is shared with the
+    original matrix. Here is the example of one of the classical basic matrix processing operations,
+    axpy, used by LU and many other algorithms:
+    @code
+        inline void matrix_axpy(Mat& A, int i, int j, double alpha)
+        {
+            A.row(i) += A.row(j)*alpha;
+        }
+    @endcode
+    @note In the current implementation, the following code does not work as expected:
+    @code
+        Mat A;
+        ...
+        A.row(i) = A.row(j); // will not work
+    @endcode
+    This happens because A.row(i) forms a temporary header that is further assigned to another header.
+    Remember that each of these operations is O(1), that is, no data is copied. Thus, the above
+    assignment is not true if you may have expected the j-th row to be copied to the i-th row. To
+    achieve that, you should either turn this simple assignment into an expression or use the
+    Mat::copyTo method:
+    @code
+        Mat A;
+        ...
+        // works, but looks a bit obscure.
+        A.row(i) = A.row(j) + 0;
+        // this is a bit longer, but the recommended method.
+        A.row(j).copyTo(A.row(i));
+    @endcode
+    @param y A 0-based row index.
+     */
+    Mat row(int y) const;
+
+    /** @brief Creates a matrix header for the specified matrix column.
+
+    The method makes a new header for the specified matrix column and returns it. This is an O(1)
+    operation, regardless of the matrix size. The underlying data of the new matrix is shared with the
+    original matrix. See also the Mat::row description.
+    @param x A 0-based column index.
+     */
+    Mat col(int x) const;
+
+    /** @brief Creates a matrix header for the specified row span.
+
+    The method makes a new header for the specified row span of the matrix. Similarly to Mat::row and
+    Mat::col , this is an O(1) operation.
+    @param startrow An inclusive 0-based start index of the row span.
+    @param endrow An exclusive 0-based ending index of the row span.
+     */
+    Mat rowRange(int startrow, int endrow) const;
+
+    /** @overload
+    @param r Range structure containing both the start and the end indices.
+    */
+    Mat rowRange(const Range& r) const;
+
+    /** @brief Creates a matrix header for the specified column span.
+
+    The method makes a new header for the specified column span of the matrix. Similarly to Mat::row and
+    Mat::col , this is an O(1) operation.
+    @param startcol An inclusive 0-based start index of the column span.
+    @param endcol An exclusive 0-based ending index of the column span.
+     */
+    Mat colRange(int startcol, int endcol) const;
+
+    /** @overload
+    @param r Range structure containing both the start and the end indices.
+    */
+    Mat colRange(const Range& r) const;
+
+    /** @brief Extracts a diagonal from a matrix
+
+    The method makes a new header for the specified matrix diagonal. The new matrix is represented as a
+    single-column matrix. Similarly to Mat::row and Mat::col, this is an O(1) operation.
+    @param d index of the diagonal, with the following values:
+    - `d=0` is the main diagonal.
+    - `d<0` is a diagonal from the lower half. For example, d=-1 means the diagonal is set
+      immediately below the main one.
+    - `d>0` is a diagonal from the upper half. For example, d=1 means the diagonal is set
+      immediately above the main one.
+    For example:
+    @code
+        Mat m = (Mat_<int>(3,3) <<
+                    1,2,3,
+                    4,5,6,
+                    7,8,9);
+        Mat d0 = m.diag(0);
+        Mat d1 = m.diag(1);
+        Mat d_1 = m.diag(-1);
+    @endcode
+    The resulting matrices are
+    @code
+     d0 =
+       [1;
+        5;
+        9]
+     d1 =
+       [2;
+        6]
+     d_1 =
+       [4;
+        8]
+    @endcode
+     */
+    Mat diag(int d=0) const;
+
+    /** @brief creates a diagonal matrix
+
+    The method creates a square diagonal matrix from specified main diagonal.
+    @param d One-dimensional matrix that represents the main diagonal.
+     */
+    static Mat diag(const Mat& d);
+
+    /** @brief Creates a full copy of the array and the underlying data.
+
+    The method creates a full copy of the array. The original step[] is not taken into account. So, the
+    array copy is a continuous array occupying total()*elemSize() bytes.
+     */
+    Mat clone() const CV_NODISCARD;
+
+    /** @brief Copies the matrix to another one.
+
+    The method copies the matrix data to another matrix. Before copying the data, the method invokes :
+    @code
+        m.create(this->size(), this->type());
+    @endcode
+    so that the destination matrix is reallocated if needed. While m.copyTo(m); works flawlessly, the
+    function does not handle the case of a partial overlap between the source and the destination
+    matrices.
+
+    When the operation mask is specified, if the Mat::create call shown above reallocates the matrix,
+    the newly allocated matrix is initialized with all zeros before copying the data.
+    @param m Destination matrix. If it does not have a proper size or type before the operation, it is
+    reallocated.
+     */
+    void copyTo( OutputArray m ) const;
+
+    /** @overload
+    @param m Destination matrix. If it does not have a proper size or type before the operation, it is
+    reallocated.
+    @param mask Operation mask of the same size as \*this. Its non-zero elements indicate which matrix
+    elements need to be copied. The mask has to be of type CV_8U and can have 1 or multiple channels.
+    */
+    void copyTo( OutputArray m, InputArray mask ) const;
+
+    /** @brief Converts an array to another data type with optional scaling.
+
+    The method converts source pixel values to the target data type. saturate_cast\<\> is applied at
+    the end to avoid possible overflows:
+
+    \f[m(x,y) = saturate \_ cast<rType>( \alpha (*this)(x,y) +  \beta )\f]
+    @param m output matrix; if it does not have a proper size or type before the operation, it is
+    reallocated.
+    @param rtype desired output matrix type or, rather, the depth since the number of channels are the
+    same as the input has; if rtype is negative, the output matrix will have the same type as the input.
+    @param alpha optional scale factor.
+    @param beta optional delta added to the scaled values.
+     */
+    void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;
+
+    /** @brief Provides a functional form of convertTo.
+
+    This is an internally used method called by the @ref MatrixExpressions engine.
+    @param m Destination array.
+    @param type Desired destination array depth (or -1 if it should be the same as the source type).
+     */
+    void assignTo( Mat& m, int type=-1 ) const;
+
+    /** @brief Sets all or some of the array elements to the specified value.
+    @param s Assigned scalar converted to the actual array type.
+    */
+    Mat& operator = (const Scalar& s);
+
+    /** @brief Sets all or some of the array elements to the specified value.
+
+    This is an advanced variant of the Mat::operator=(const Scalar& s) operator.
+    @param value Assigned scalar converted to the actual array type.
+    @param mask Operation mask of the same size as \*this. Its non-zero elements indicate which matrix
+    elements need to be copied. The mask has to be of type CV_8U and can have 1 or multiple channels
+     */
+    Mat& setTo(InputArray value, InputArray mask=noArray());
+
+    /** @brief Changes the shape and/or the number of channels of a 2D matrix without copying the data.
+
+    The method makes a new matrix header for \*this elements. The new matrix may have a different size
+    and/or different number of channels. Any combination is possible if:
+    -   No extra elements are included into the new matrix and no elements are excluded. Consequently,
+        the product rows\*cols\*channels() must stay the same after the transformation.
+    -   No data is copied. That is, this is an O(1) operation. Consequently, if you change the number of
+        rows, or the operation changes the indices of elements row in some other way, the matrix must be
+        continuous. See Mat::isContinuous .
+
+    For example, if there is a set of 3D points stored as an STL vector, and you want to represent the
+    points as a 3xN matrix, do the following:
+    @code
+        std::vector<Point3f> vec;
+        ...
+        Mat pointMat = Mat(vec). // convert vector to Mat, O(1) operation
+                          reshape(1). // make Nx3 1-channel matrix out of Nx1 3-channel.
+                                      // Also, an O(1) operation
+                             t(); // finally, transpose the Nx3 matrix.
+                                  // This involves copying all the elements
+    @endcode
+    @param cn New number of channels. If the parameter is 0, the number of channels remains the same.
+    @param rows New number of rows. If the parameter is 0, the number of rows remains the same.
+     */
+    Mat reshape(int cn, int rows=0) const;
+
+    /** @overload */
+    Mat reshape(int cn, int newndims, const int* newsz) const;
+
+    /** @overload */
+    Mat reshape(int cn, const std::vector<int>& newshape) const;
+
+    /** @brief Transposes a matrix.
+
+    The method performs matrix transposition by means of matrix expressions. It does not perform the
+    actual transposition but returns a temporary matrix transposition object that can be further used as
+    a part of more complex matrix expressions or can be assigned to a matrix:
+    @code
+        Mat A1 = A + Mat::eye(A.size(), A.type())*lambda;
+        Mat C = A1.t()*A1; // compute (A + lambda*I)^t * (A + lamda*I)
+    @endcode
+     */
+    MatExpr t() const;
+
+    /** @brief Inverses a matrix.
+
+    The method performs a matrix inversion by means of matrix expressions. This means that a temporary
+    matrix inversion object is returned by the method and can be used further as a part of more complex
+    matrix expressions or can be assigned to a matrix.
+    @param method Matrix inversion method. One of cv::DecompTypes
+     */
+    MatExpr inv(int method=DECOMP_LU) const;
+
+    /** @brief Performs an element-wise multiplication or division of the two matrices.
+
+    The method returns a temporary object encoding per-element array multiplication, with optional
+    scale. Note that this is not a matrix multiplication that corresponds to a simpler "\*" operator.
+
+    Example:
+    @code
+        Mat C = A.mul(5/B); // equivalent to divide(A, B, C, 5)
+    @endcode
+    @param m Another array of the same type and the same size as \*this, or a matrix expression.
+    @param scale Optional scale factor.
+     */
+    MatExpr mul(InputArray m, double scale=1) const;
+
+    /** @brief Computes a cross-product of two 3-element vectors.
+
+    The method computes a cross-product of two 3-element vectors. The vectors must be 3-element
+    floating-point vectors of the same shape and size. The result is another 3-element vector of the
+    same shape and type as operands.
+    @param m Another cross-product operand.
+     */
+    Mat cross(InputArray m) const;
+
+    /** @brief Computes a dot-product of two vectors.
+
+    The method computes a dot-product of two matrices. If the matrices are not single-column or
+    single-row vectors, the top-to-bottom left-to-right scan ordering is used to treat them as 1D
+    vectors. The vectors must have the same size and type. If the matrices have more than one channel,
+    the dot products from all the channels are summed together.
+    @param m another dot-product operand.
+     */
+    double dot(InputArray m) const;
+
+    /** @brief Returns a zero array of the specified size and type.
+
+    The method returns a Matlab-style zero array initializer. It can be used to quickly form a constant
+    array as a function parameter, part of a matrix expression, or as a matrix initializer:
+    @code
+        Mat A;
+        A = Mat::zeros(3, 3, CV_32F);
+    @endcode
+    In the example above, a new matrix is allocated only if A is not a 3x3 floating-point matrix.
+    Otherwise, the existing matrix A is filled with zeros.
+    @param rows Number of rows.
+    @param cols Number of columns.
+    @param type Created matrix type.
+     */
+    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);
+
+    /** @overload
+    @param size Alternative to the matrix size specification Size(cols, rows) .
+    @param type Created matrix type.
+    */
+    static MatExpr zeros(Size size, int type);
+
+    /** @overload
+    @param ndims Array dimensionality.
+    @param sz Array of integers specifying the array shape.
+    @param type Created matrix type.
+    */
+    static MatExpr zeros(int ndims, const int* sz, int type);
+
+    /** @brief Returns an array of all 1's of the specified size and type.
+
+    The method returns a Matlab-style 1's array initializer, similarly to Mat::zeros. Note that using
+    this method you can initialize an array with an arbitrary value, using the following Matlab idiom:
+    @code
+        Mat A = Mat::ones(100, 100, CV_8U)*3; // make 100x100 matrix filled with 3.
+    @endcode
+    The above operation does not form a 100x100 matrix of 1's and then multiply it by 3. Instead, it
+    just remembers the scale factor (3 in this case) and use it when actually invoking the matrix
+    initializer.
+    @note In case of multi-channels type, only the first channel will be initialized with 1's, the
+    others will be set to 0's.
+    @param rows Number of rows.
+    @param cols Number of columns.
+    @param type Created matrix type.
+     */
+    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);
+
+    /** @overload
+    @param size Alternative to the matrix size specification Size(cols, rows) .
+    @param type Created matrix type.
+    */
+    static MatExpr ones(Size size, int type);
+
+    /** @overload
+    @param ndims Array dimensionality.
+    @param sz Array of integers specifying the array shape.
+    @param type Created matrix type.
+    */
+    static MatExpr ones(int ndims, const int* sz, int type);
+
+    /** @brief Returns an identity matrix of the specified size and type.
+
+    The method returns a Matlab-style identity matrix initializer, similarly to Mat::zeros. Similarly to
+    Mat::ones, you can use a scale operation to create a scaled identity matrix efficiently:
+    @code
+        // make a 4x4 diagonal matrix with 0.1's on the diagonal.
+        Mat A = Mat::eye(4, 4, CV_32F)*0.1;
+    @endcode
+    @note In case of multi-channels type, identity matrix will be initialized only for the first channel,
+    the others will be set to 0's
+    @param rows Number of rows.
+    @param cols Number of columns.
+    @param type Created matrix type.
+     */
+    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);
+
+    /** @overload
+    @param size Alternative matrix size specification as Size(cols, rows) .
+    @param type Created matrix type.
+    */
+    static MatExpr eye(Size size, int type);
+
+    /** @brief Allocates new array data if needed.
+
+    This is one of the key Mat methods. Most new-style OpenCV functions and methods that produce arrays
+    call this method for each output array. The method uses the following algorithm:
+
+    -# If the current array shape and the type match the new ones, return immediately. Otherwise,
+       de-reference the previous data by calling Mat::release.
+    -# Initialize the new header.
+    -# Allocate the new data of total()\*elemSize() bytes.
+    -# Allocate the new, associated with the data, reference counter and set it to 1.
+
+    Such a scheme makes the memory management robust and efficient at the same time and helps avoid
+    extra typing for you. This means that usually there is no need to explicitly allocate output arrays.
+    That is, instead of writing:
+    @code
+        Mat color;
+        ...
+        Mat gray(color.rows, color.cols, color.depth());
+        cvtColor(color, gray, COLOR_BGR2GRAY);
+    @endcode
+    you can simply write:
+    @code
+        Mat color;
+        ...
+        Mat gray;
+        cvtColor(color, gray, COLOR_BGR2GRAY);
+    @endcode
+    because cvtColor, as well as the most of OpenCV functions, calls Mat::create() for the output array
+    internally.
+    @param rows New number of rows.
+    @param cols New number of columns.
+    @param type New matrix type.
+     */
+    void create(int rows, int cols, int type);
+
+    /** @overload
+    @param size Alternative new matrix size specification: Size(cols, rows)
+    @param type New matrix type.
+    */
+    void create(Size size, int type);
+
+    /** @overload
+    @param ndims New array dimensionality.
+    @param sizes Array of integers specifying a new array shape.
+    @param type New matrix type.
+    */
+    void create(int ndims, const int* sizes, int type);
+
+    /** @overload
+    @param sizes Array of integers specifying a new array shape.
+    @param type New matrix type.
+    */
+    void create(const std::vector<int>& sizes, int type);
+
+    /** @brief Increments the reference counter.
+
+    The method increments the reference counter associated with the matrix data. If the matrix header
+    points to an external data set (see Mat::Mat ), the reference counter is NULL, and the method has no
+    effect in this case. Normally, to avoid memory leaks, the method should not be called explicitly. It
+    is called implicitly by the matrix assignment operator. The reference counter increment is an atomic
+    operation on the platforms that support it. Thus, it is safe to operate on the same matrices
+    asynchronously in different threads.
+     */
+    void addref();
+
+    /** @brief Decrements the reference counter and deallocates the matrix if needed.
+
+    The method decrements the reference counter associated with the matrix data. When the reference
+    counter reaches 0, the matrix data is deallocated and the data and the reference counter pointers
+    are set to NULL's. If the matrix header points to an external data set (see Mat::Mat ), the
+    reference counter is NULL, and the method has no effect in this case.
+
+    This method can be called manually to force the matrix data deallocation. But since this method is
+    automatically called in the destructor, or by any other method that changes the data pointer, it is
+    usually not needed. The reference counter decrement and check for 0 is an atomic operation on the
+    platforms that support it. Thus, it is safe to operate on the same matrices asynchronously in
+    different threads.
+     */
+    void release();
+
+    //! internal use function, consider to use 'release' method instead; deallocates the matrix data
+    void deallocate();
+    //! internal use function; properly re-allocates _size, _step arrays
+    void copySize(const Mat& m);
+
+    /** @brief Reserves space for the certain number of rows.
+
+    The method reserves space for sz rows. If the matrix already has enough space to store sz rows,
+    nothing happens. If the matrix is reallocated, the first Mat::rows rows are preserved. The method
+    emulates the corresponding method of the STL vector class.
+    @param sz Number of rows.
+     */
+    void reserve(size_t sz);
+
+    /** @brief Reserves space for the certain number of bytes.
+
+    The method reserves space for sz bytes. If the matrix already has enough space to store sz bytes,
+    nothing happens. If matrix has to be reallocated its previous content could be lost.
+    @param sz Number of bytes.
+    */
+    void reserveBuffer(size_t sz);
+
+    /** @brief Changes the number of matrix rows.
+
+    The methods change the number of matrix rows. If the matrix is reallocated, the first
+    min(Mat::rows, sz) rows are preserved. The methods emulate the corresponding methods of the STL
+    vector class.
+    @param sz New number of rows.
+     */
+    void resize(size_t sz);
+
+    /** @overload
+    @param sz New number of rows.
+    @param s Value assigned to the newly added elements.
+     */
+    void resize(size_t sz, const Scalar& s);
+
+    //! internal function
+    void push_back_(const void* elem);
+
+    /** @brief Adds elements to the bottom of the matrix.
+
+    The methods add one or more elements to the bottom of the matrix. They emulate the corresponding
+    method of the STL vector class. When elem is Mat , its type and the number of columns must be the
+    same as in the container matrix.
+    @param elem Added element(s).
+     */
+    template<typename _Tp> void push_back(const _Tp& elem);
+
+    /** @overload
+    @param elem Added element(s).
+    */
+    template<typename _Tp> void push_back(const Mat_<_Tp>& elem);
+
+    /** @overload
+    @param elem Added element(s).
+    */
+    template<typename _Tp> void push_back(const std::vector<_Tp>& elem);
+
+    /** @overload
+    @param m Added line(s).
+    */
+    void push_back(const Mat& m);
+
+    /** @brief Removes elements from the bottom of the matrix.
+
+    The method removes one or more rows from the bottom of the matrix.
+    @param nelems Number of removed rows. If it is greater than the total number of rows, an exception
+    is thrown.
+     */
+    void pop_back(size_t nelems=1);
+
+    /** @brief Locates the matrix header within a parent matrix.
+
+    After you extracted a submatrix from a matrix using Mat::row, Mat::col, Mat::rowRange,
+    Mat::colRange, and others, the resultant submatrix points just to the part of the original big
+    matrix. However, each submatrix contains information (represented by datastart and dataend
+    fields) that helps reconstruct the original matrix size and the position of the extracted
+    submatrix within the original matrix. The method locateROI does exactly that.
+    @param wholeSize Output parameter that contains the size of the whole matrix containing *this*
+    as a part.
+    @param ofs Output parameter that contains an offset of *this* inside the whole matrix.
+     */
+    void locateROI( Size& wholeSize, Point& ofs ) const;
+
+    /** @brief Adjusts a submatrix size and position within the parent matrix.
+
+    The method is complimentary to Mat::locateROI . The typical use of these functions is to determine
+    the submatrix position within the parent matrix and then shift the position somehow. Typically, it
+    can be required for filtering operations when pixels outside of the ROI should be taken into
+    account. When all the method parameters are positive, the ROI needs to grow in all directions by the
+    specified amount, for example:
+    @code
+        A.adjustROI(2, 2, 2, 2);
+    @endcode
+    In this example, the matrix size is increased by 4 elements in each direction. The matrix is shifted
+    by 2 elements to the left and 2 elements up, which brings in all the necessary pixels for the
+    filtering with the 5x5 kernel.
+
+    adjustROI forces the adjusted ROI to be inside of the parent matrix that is boundaries of the
+    adjusted ROI are constrained by boundaries of the parent matrix. For example, if the submatrix A is
+    located in the first row of a parent matrix and you called A.adjustROI(2, 2, 2, 2) then A will not
+    be increased in the upward direction.
+
+    The function is used internally by the OpenCV filtering functions, like filter2D , morphological
+    operations, and so on.
+    @param dtop Shift of the top submatrix boundary upwards.
+    @param dbottom Shift of the bottom submatrix boundary downwards.
+    @param dleft Shift of the left submatrix boundary to the left.
+    @param dright Shift of the right submatrix boundary to the right.
+    @sa copyMakeBorder
+     */
+    Mat& adjustROI( int dtop, int dbottom, int dleft, int dright );
+
+    /** @brief Extracts a rectangular submatrix.
+
+    The operators make a new header for the specified sub-array of \*this . They are the most
+    generalized forms of Mat::row, Mat::col, Mat::rowRange, and Mat::colRange . For example,
+    `A(Range(0, 10), Range::all())` is equivalent to `A.rowRange(0, 10)`. Similarly to all of the above,
+    the operators are O(1) operations, that is, no matrix data is copied.
+    @param rowRange Start and end row of the extracted submatrix. The upper boundary is not included. To
+    select all the rows, use Range::all().
+    @param colRange Start and end column of the extracted submatrix. The upper boundary is not included.
+    To select all the columns, use Range::all().
+     */
+    Mat operator()( Range rowRange, Range colRange ) const;
+
+    /** @overload
+    @param roi Extracted submatrix specified as a rectangle.
+    */
+    Mat operator()( const Rect& roi ) const;
+
+    /** @overload
+    @param ranges Array of selected ranges along each array dimension.
+    */
+    Mat operator()( const Range* ranges ) const;
+
+    /** @overload
+    @param ranges Array of selected ranges along each array dimension.
+    */
+    Mat operator()(const std::vector<Range>& ranges) const;
+
+    template<typename _Tp> operator std::vector<_Tp>() const;
+    template<typename _Tp, int n> operator Vec<_Tp, n>() const;
+    template<typename _Tp, int m, int n> operator Matx<_Tp, m, n>() const;
+
+    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> operator std::array<_Tp, _Nm>() const;
+
+    /** @brief Reports whether the matrix is continuous or not.
+
+    The method returns true if the matrix elements are stored continuously without gaps at the end of
+    each row. Otherwise, it returns false. Obviously, 1x1 or 1xN matrices are always continuous.
+    Matrices created with Mat::create are always continuous. But if you extract a part of the matrix
+    using Mat::col, Mat::diag, and so on, or constructed a matrix header for externally allocated data,
+    such matrices may no longer have this property.
+
+    The continuity flag is stored as a bit in the Mat::flags field and is computed automatically when
+    you construct a matrix header. Thus, the continuity check is a very fast operation, though
+    theoretically it could be done as follows:
+    @code
+        // alternative implementation of Mat::isContinuous()
+        bool myCheckMatContinuity(const Mat& m)
+        {
+            //return (m.flags & Mat::CONTINUOUS_FLAG) != 0;
+            return m.rows == 1 || m.step == m.cols*m.elemSize();
+        }
+    @endcode
+    The method is used in quite a few of OpenCV functions. The point is that element-wise operations
+    (such as arithmetic and logical operations, math functions, alpha blending, color space
+    transformations, and others) do not depend on the image geometry. Thus, if all the input and output
+    arrays are continuous, the functions can process them as very long single-row vectors. The example
+    below illustrates how an alpha-blending function can be implemented:
+    @code
+        template<typename T>
+        void alphaBlendRGBA(const Mat& src1, const Mat& src2, Mat& dst)
+        {
+            const float alpha_scale = (float)std::numeric_limits<T>::max(),
+                        inv_scale = 1.f/alpha_scale;
+
+            CV_Assert( src1.type() == src2.type() &&
+                       src1.type() == CV_MAKETYPE(traits::Depth<T>::value, 4) &&
+                       src1.size() == src2.size());
+            Size size = src1.size();
+            dst.create(size, src1.type());
+
+            // here is the idiom: check the arrays for continuity and,
+            // if this is the case,
+            // treat the arrays as 1D vectors
+            if( src1.isContinuous() && src2.isContinuous() && dst.isContinuous() )
+            {
+                size.width *= size.height;
+                size.height = 1;
+            }
+            size.width *= 4;
+
+            for( int i = 0; i < size.height; i++ )
+            {
+                // when the arrays are continuous,
+                // the outer loop is executed only once
+                const T* ptr1 = src1.ptr<T>(i);
+                const T* ptr2 = src2.ptr<T>(i);
+                T* dptr = dst.ptr<T>(i);
+
+                for( int j = 0; j < size.width; j += 4 )
+                {
+                    float alpha = ptr1[j+3]*inv_scale, beta = ptr2[j+3]*inv_scale;
+                    dptr[j] = saturate_cast<T>(ptr1[j]*alpha + ptr2[j]*beta);
+                    dptr[j+1] = saturate_cast<T>(ptr1[j+1]*alpha + ptr2[j+1]*beta);
+                    dptr[j+2] = saturate_cast<T>(ptr1[j+2]*alpha + ptr2[j+2]*beta);
+                    dptr[j+3] = saturate_cast<T>((1 - (1-alpha)*(1-beta))*alpha_scale);
+                }
+            }
+        }
+    @endcode
+    This approach, while being very simple, can boost the performance of a simple element-operation by
+    10-20 percents, especially if the image is rather small and the operation is quite simple.
+
+    Another OpenCV idiom in this function, a call of Mat::create for the destination array, that
+    allocates the destination array unless it already has the proper size and type. And while the newly
+    allocated arrays are always continuous, you still need to check the destination array because
+    Mat::create does not always allocate a new matrix.
+     */
+    bool isContinuous() const;
+
+    //! returns true if the matrix is a submatrix of another matrix
+    bool isSubmatrix() const;
+
+    /** @brief Returns the matrix element size in bytes.
+
+    The method returns the matrix element size in bytes. For example, if the matrix type is CV_16SC3 ,
+    the method returns 3\*sizeof(short) or 6.
+     */
+    size_t elemSize() const;
+
+    /** @brief Returns the size of each matrix element channel in bytes.
+
+    The method returns the matrix element channel size in bytes, that is, it ignores the number of
+    channels. For example, if the matrix type is CV_16SC3 , the method returns sizeof(short) or 2.
+     */
+    size_t elemSize1() const;
+
+    /** @brief Returns the type of a matrix element.
+
+    The method returns a matrix element type. This is an identifier compatible with the CvMat type
+    system, like CV_16SC3 or 16-bit signed 3-channel array, and so on.
+     */
+    int type() const;
+
+    /** @brief Returns the depth of a matrix element.
+
+    The method returns the identifier of the matrix element depth (the type of each individual channel).
+    For example, for a 16-bit signed element array, the method returns CV_16S . A complete list of
+    matrix types contains the following values:
+    -   CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )
+    -   CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
+    -   CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
+    -   CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
+    -   CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
+    -   CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
+    -   CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )
+     */
+    int depth() const;
+
+    /** @brief Returns the number of matrix channels.
+
+    The method returns the number of matrix channels.
+     */
+    int channels() const;
+
+    /** @brief Returns a normalized step.
+
+    The method returns a matrix step divided by Mat::elemSize1() . It can be useful to quickly access an
+    arbitrary matrix element.
+     */
+    size_t step1(int i=0) const;
+
+    /** @brief Returns true if the array has no elements.
+
+    The method returns true if Mat::total() is 0 or if Mat::data is NULL. Because of pop_back() and
+    resize() methods `M.total() == 0` does not imply that `M.data == NULL`.
+     */
+    bool empty() const;
+
+    /** @brief Returns the total number of array elements.
+
+    The method returns the number of array elements (a number of pixels if the array represents an
+    image).
+     */
+    size_t total() const;
+
+    /** @brief Returns the total number of array elements.
+
+     The method returns the number of elements within a certain sub-array slice with startDim <= dim < endDim
+     */
+    size_t total(int startDim, int endDim=INT_MAX) const;
+
+    /**
+     * @param elemChannels Number of channels or number of columns the matrix should have.
+     *                     For a 2-D matrix, when the matrix has only 1 column, then it should have
+     *                     elemChannels channels; When the matrix has only 1 channel,
+     *                     then it should have elemChannels columns.
+     *                     For a 3-D matrix, it should have only one channel. Furthermore,
+     *                     if the number of planes is not one, then the number of rows
+     *                     within every plane has to be 1; if the number of rows within
+     *                     every plane is not 1, then the number of planes has to be 1.
+     * @param depth The depth the matrix should have. Set it to -1 when any depth is fine.
+     * @param requireContinuous Set it to true to require the matrix to be continuous
+     * @return -1 if the requirement is not satisfied.
+     *         Otherwise, it returns the number of elements in the matrix. Note
+     *         that an element may have multiple channels.
+     *
+     * The following code demonstrates its usage for a 2-d matrix:
+     * @snippet snippets/core_mat_checkVector.cpp example-2d
+     *
+     * The following code demonstrates its usage for a 3-d matrix:
+     * @snippet snippets/core_mat_checkVector.cpp example-3d
+     */
+    int checkVector(int elemChannels, int depth=-1, bool requireContinuous=true) const;
+
+    /** @brief Returns a pointer to the specified matrix row.
+
+    The methods return `uchar*` or typed pointer to the specified matrix row. See the sample in
+    Mat::isContinuous to know how to use these methods.
+    @param i0 A 0-based row index.
+     */
+    uchar* ptr(int i0=0);
+    /** @overload */
+    const uchar* ptr(int i0=0) const;
+
+    /** @overload
+    @param row Index along the dimension 0
+    @param col Index along the dimension 1
+    */
+    uchar* ptr(int row, int col);
+    /** @overload
+    @param row Index along the dimension 0
+    @param col Index along the dimension 1
+    */
+    const uchar* ptr(int row, int col) const;
+
+    /** @overload */
+    uchar* ptr(int i0, int i1, int i2);
+    /** @overload */
+    const uchar* ptr(int i0, int i1, int i2) const;
+
+    /** @overload */
+    uchar* ptr(const int* idx);
+    /** @overload */
+    const uchar* ptr(const int* idx) const;
+    /** @overload */
+    template<int n> uchar* ptr(const Vec<int, n>& idx);
+    /** @overload */
+    template<int n> const uchar* ptr(const Vec<int, n>& idx) const;
+
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0=0);
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int i0=0) const;
+    /** @overload
+    @param row Index along the dimension 0
+    @param col Index along the dimension 1
+    */
+    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int row, int col);
+    /** @overload
+    @param row Index along the dimension 0
+    @param col Index along the dimension 1
+    */
+    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int row, int col) const;
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0, int i1, int i2);
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int i0, int i1, int i2) const;
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp> _Tp* ptr(const int* idx);
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(const int* idx) const;
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp, int n> _Tp* ptr(const Vec<int, n>& idx);
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp, int n> const _Tp* ptr(const Vec<int, n>& idx) const;
+
+    /** @brief Returns a reference to the specified array element.
+
+    The template methods return a reference to the specified array element. For the sake of higher
+    performance, the index range checks are only performed in the Debug configuration.
+
+    Note that the variants with a single index (i) can be used to access elements of single-row or
+    single-column 2-dimensional arrays. That is, if, for example, A is a 1 x N floating-point matrix and
+    B is an M x 1 integer matrix, you can simply write `A.at<float>(k+4)` and `B.at<int>(2*i+1)`
+    instead of `A.at<float>(0,k+4)` and `B.at<int>(2*i+1,0)`, respectively.
+
+    The example below initializes a Hilbert matrix:
+    @code
+        Mat H(100, 100, CV_64F);
+        for(int i = 0; i < H.rows; i++)
+            for(int j = 0; j < H.cols; j++)
+                H.at<double>(i,j)=1./(i+j+1);
+    @endcode
+
+    Keep in mind that the size identifier used in the at operator cannot be chosen at random. It depends
+    on the image from which you are trying to retrieve the data. The table below gives a better insight in this:
+     - If matrix is of type `CV_8U` then use `Mat.at<uchar>(y,x)`.
+     - If matrix is of type `CV_8S` then use `Mat.at<schar>(y,x)`.
+     - If matrix is of type `CV_16U` then use `Mat.at<ushort>(y,x)`.
+     - If matrix is of type `CV_16S` then use `Mat.at<short>(y,x)`.
+     - If matrix is of type `CV_32S`  then use `Mat.at<int>(y,x)`.
+     - If matrix is of type `CV_32F`  then use `Mat.at<float>(y,x)`.
+     - If matrix is of type `CV_64F` then use `Mat.at<double>(y,x)`.
+
+    @param i0 Index along the dimension 0
+     */
+    template<typename _Tp> _Tp& at(int i0=0);
+    /** @overload
+    @param i0 Index along the dimension 0
+    */
+    template<typename _Tp> const _Tp& at(int i0=0) const;
+    /** @overload
+    @param row Index along the dimension 0
+    @param col Index along the dimension 1
+    */
+    template<typename _Tp> _Tp& at(int row, int col);
+    /** @overload
+    @param row Index along the dimension 0
+    @param col Index along the dimension 1
+    */
+    template<typename _Tp> const _Tp& at(int row, int col) const;
+
+    /** @overload
+    @param i0 Index along the dimension 0
+    @param i1 Index along the dimension 1
+    @param i2 Index along the dimension 2
+    */
+    template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1, int i2);
+    /** @overload
+    @param i0 Index along the dimension 0
+    @param i1 Index along the dimension 1
+    @param i2 Index along the dimension 2
+    */
+    template<typename _Tp> const _Tp& at(int i0, int i1, int i2) const;
+
+    /** @overload
+    @param idx Array of Mat::dims indices.
+    */
+    template<typename _Tp> _Tp& at(const int* idx);
+    /** @overload
+    @param idx Array of Mat::dims indices.
+    */
+    template<typename _Tp> const _Tp& at(const int* idx) const;
+
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp, int n> _Tp& at(const Vec<int, n>& idx);
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp, int n> const _Tp& at(const Vec<int, n>& idx) const;
+
+    /** @overload
+    special versions for 2D arrays (especially convenient for referencing image pixels)
+    @param pt Element position specified as Point(j,i) .
+    */
+    template<typename _Tp> _Tp& at(Point pt);
+    /** @overload
+    special versions for 2D arrays (especially convenient for referencing image pixels)
+    @param pt Element position specified as Point(j,i) .
+    */
+    template<typename _Tp> const _Tp& at(Point pt) const;
+
+    /** @brief Returns the matrix iterator and sets it to the first matrix element.
+
+    The methods return the matrix read-only or read-write iterators. The use of matrix iterators is very
+    similar to the use of bi-directional STL iterators. In the example below, the alpha blending
+    function is rewritten using the matrix iterators:
+    @code
+        template<typename T>
+        void alphaBlendRGBA(const Mat& src1, const Mat& src2, Mat& dst)
+        {
+            typedef Vec<T, 4> VT;
+
+            const float alpha_scale = (float)std::numeric_limits<T>::max(),
+                        inv_scale = 1.f/alpha_scale;
+
+            CV_Assert( src1.type() == src2.type() &&
+                       src1.type() == traits::Type<VT>::value &&
+                       src1.size() == src2.size());
+            Size size = src1.size();
+            dst.create(size, src1.type());
+
+            MatConstIterator_<VT> it1 = src1.begin<VT>(), it1_end = src1.end<VT>();
+            MatConstIterator_<VT> it2 = src2.begin<VT>();
+            MatIterator_<VT> dst_it = dst.begin<VT>();
+
+            for( ; it1 != it1_end; ++it1, ++it2, ++dst_it )
+            {
+                VT pix1 = *it1, pix2 = *it2;
+                float alpha = pix1[3]*inv_scale, beta = pix2[3]*inv_scale;
+                *dst_it = VT(saturate_cast<T>(pix1[0]*alpha + pix2[0]*beta),
+                             saturate_cast<T>(pix1[1]*alpha + pix2[1]*beta),
+                             saturate_cast<T>(pix1[2]*alpha + pix2[2]*beta),
+                             saturate_cast<T>((1 - (1-alpha)*(1-beta))*alpha_scale));
+            }
+        }
+    @endcode
+     */
+    template<typename _Tp> MatIterator_<_Tp> begin();
+    template<typename _Tp> MatConstIterator_<_Tp> begin() const;
+
+    /** @brief Returns the matrix iterator and sets it to the after-last matrix element.
+
+    The methods return the matrix read-only or read-write iterators, set to the point following the last
+    matrix element.
+     */
+    template<typename _Tp> MatIterator_<_Tp> end();
+    template<typename _Tp> MatConstIterator_<_Tp> end() const;
+
+    /** @brief Runs the given functor over all matrix elements in parallel.
+
+    The operation passed as argument has to be a function pointer, a function object or a lambda(C++11).
+
+    Example 1. All of the operations below put 0xFF the first channel of all matrix elements:
+    @code
+        Mat image(1920, 1080, CV_8UC3);
+        typedef cv::Point3_<uint8_t> Pixel;
+
+        // first. raw pointer access.
+        for (int r = 0; r < image.rows; ++r) {
+            Pixel* ptr = image.ptr<Pixel>(r, 0);
+            const Pixel* ptr_end = ptr + image.cols;
+            for (; ptr != ptr_end; ++ptr) {
+                ptr->x = 255;
+            }
+        }
+
+        // Using MatIterator. (Simple but there are a Iterator's overhead)
+        for (Pixel &p : cv::Mat_<Pixel>(image)) {
+            p.x = 255;
+        }
+
+        // Parallel execution with function object.
+        struct Operator {
+            void operator ()(Pixel &pixel, const int * position) {
+                pixel.x = 255;
+            }
+        };
+        image.forEach<Pixel>(Operator());
+
+        // Parallel execution using C++11 lambda.
+        image.forEach<Pixel>([](Pixel &p, const int * position) -> void {
+            p.x = 255;
+        });
+    @endcode
+    Example 2. Using the pixel's position:
+    @code
+        // Creating 3D matrix (255 x 255 x 255) typed uint8_t
+        // and initialize all elements by the value which equals elements position.
+        // i.e. pixels (x,y,z) = (1,2,3) is (b,g,r) = (1,2,3).
+
+        int sizes[] = { 255, 255, 255 };
+        typedef cv::Point3_<uint8_t> Pixel;
+
+        Mat_<Pixel> image = Mat::zeros(3, sizes, CV_8UC3);
+
+        image.forEach<Pixel>([&](Pixel& pixel, const int position[]) -> void {
+            pixel.x = position[0];
+            pixel.y = position[1];
+            pixel.z = position[2];
+        });
+    @endcode
+     */
+    template<typename _Tp, typename Functor> void forEach(const Functor& operation);
+    /** @overload */
+    template<typename _Tp, typename Functor> void forEach(const Functor& operation) const;
+
+    Mat(Mat&& m);
+    Mat& operator = (Mat&& m);
+
+    enum { MAGIC_VAL  = 0x42FF0000, AUTO_STEP = 0, CONTINUOUS_FLAG = CV_MAT_CONT_FLAG, SUBMATRIX_FLAG = CV_SUBMAT_FLAG };
+    enum { MAGIC_MASK = 0xFFFF0000, TYPE_MASK = 0x00000FFF, DEPTH_MASK = 7 };
+
+    /*! includes several bit-fields:
+         - the magic signature
+         - continuity flag
+         - depth
+         - number of channels
+     */
+    int flags;
+    //! the matrix dimensionality, >= 2
+    int dims;
+    //! the number of rows and columns or (-1, -1) when the matrix has more than 2 dimensions
+    int rows, cols;
+    //! pointer to the data
+    uchar* data;
+
+    //! helper fields used in locateROI and adjustROI
+    const uchar* datastart;
+    const uchar* dataend;
+    const uchar* datalimit;
+
+    //! custom allocator
+    MatAllocator* allocator;
+    //! and the standard allocator
+    static MatAllocator* getStdAllocator();
+    static MatAllocator* getDefaultAllocator();
+    static void setDefaultAllocator(MatAllocator* allocator);
+
+    //! internal use method: updates the continuity flag
+    void updateContinuityFlag();
+
+    //! interaction with UMat
+    UMatData* u;
+
+    MatSize size;
+    MatStep step;
+
+protected:
+    template<typename _Tp, typename Functor> void forEach_impl(const Functor& operation);
+};
+
+
+///////////////////////////////// Mat_<_Tp> ////////////////////////////////////
+
+/** @brief Template matrix class derived from Mat
+
+@code{.cpp}
+    template<typename _Tp> class Mat_ : public Mat
+    {
+    public:
+        // ... some specific methods
+        //         and
+        // no new extra fields
+    };
+@endcode
+The class `Mat_<_Tp>` is a *thin* template wrapper on top of the Mat class. It does not have any
+extra data fields. Nor this class nor Mat has any virtual methods. Thus, references or pointers to
+these two classes can be freely but carefully converted one to another. For example:
+@code{.cpp}
+    // create a 100x100 8-bit matrix
+    Mat M(100,100,CV_8U);
+    // this will be compiled fine. no any data conversion will be done.
+    Mat_<float>& M1 = (Mat_<float>&)M;
+    // the program is likely to crash at the statement below
+    M1(99,99) = 1.f;
+@endcode
+While Mat is sufficient in most cases, Mat_ can be more convenient if you use a lot of element
+access operations and if you know matrix type at the compilation time. Note that
+`Mat::at(int y,int x)` and `Mat_::operator()(int y,int x)` do absolutely the same
+and run at the same speed, but the latter is certainly shorter:
+@code{.cpp}
+    Mat_<double> M(20,20);
+    for(int i = 0; i < M.rows; i++)
+        for(int j = 0; j < M.cols; j++)
+            M(i,j) = 1./(i+j+1);
+    Mat E, V;
+    eigen(M,E,V);
+    cout << E.at<double>(0,0)/E.at<double>(M.rows-1,0);
+@endcode
+To use Mat_ for multi-channel images/matrices, pass Vec as a Mat_ parameter:
+@code{.cpp}
+    // allocate a 320x240 color image and fill it with green (in RGB space)
+    Mat_<Vec3b> img(240, 320, Vec3b(0,255,0));
+    // now draw a diagonal white line
+    for(int i = 0; i < 100; i++)
+        img(i,i)=Vec3b(255,255,255);
+    // and now scramble the 2nd (red) channel of each pixel
+    for(int i = 0; i < img.rows; i++)
+        for(int j = 0; j < img.cols; j++)
+            img(i,j)[2] ^= (uchar)(i ^ j);
+@endcode
+Mat_ is fully compatible with C++11 range-based for loop. For example such loop
+can be used to safely apply look-up table:
+@code{.cpp}
+void applyTable(Mat_<uchar>& I, const uchar* const table)
+{
+    for(auto& pixel : I)
+    {
+        pixel = table[pixel];
+    }
+}
+@endcode
+ */
+template<typename _Tp> class Mat_ : public Mat
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+    typedef typename DataType<_Tp>::channel_type channel_type;
+    typedef MatIterator_<_Tp> iterator;
+    typedef MatConstIterator_<_Tp> const_iterator;
+
+    //! default constructor
+    Mat_();
+    //! equivalent to Mat(_rows, _cols, DataType<_Tp>::type)
+    Mat_(int _rows, int _cols);
+    //! constructor that sets each matrix element to specified value
+    Mat_(int _rows, int _cols, const _Tp& value);
+    //! equivalent to Mat(_size, DataType<_Tp>::type)
+    explicit Mat_(Size _size);
+    //! constructor that sets each matrix element to specified value
+    Mat_(Size _size, const _Tp& value);
+    //! n-dim array constructor
+    Mat_(int _ndims, const int* _sizes);
+    //! n-dim array constructor that sets each matrix element to specified value
+    Mat_(int _ndims, const int* _sizes, const _Tp& value);
+    //! copy/conversion constructor. If m is of different type, it's converted
+    Mat_(const Mat& m);
+    //! copy constructor
+    Mat_(const Mat_& m);
+    //! constructs a matrix on top of user-allocated data. step is in bytes(!!!), regardless of the type
+    Mat_(int _rows, int _cols, _Tp* _data, size_t _step=AUTO_STEP);
+    //! constructs n-dim matrix on top of user-allocated data. steps are in bytes(!!!), regardless of the type
+    Mat_(int _ndims, const int* _sizes, _Tp* _data, const size_t* _steps=0);
+    //! selects a submatrix
+    Mat_(const Mat_& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all());
+    //! selects a submatrix
+    Mat_(const Mat_& m, const Rect& roi);
+    //! selects a submatrix, n-dim version
+    Mat_(const Mat_& m, const Range* ranges);
+    //! selects a submatrix, n-dim version
+    Mat_(const Mat_& m, const std::vector<Range>& ranges);
+    //! from a matrix expression
+    explicit Mat_(const MatExpr& e);
+    //! makes a matrix out of Vec, std::vector, Point_ or Point3_. The matrix will have a single column
+    explicit Mat_(const std::vector<_Tp>& vec, bool copyData=false);
+    template<int n> explicit Mat_(const Vec<typename DataType<_Tp>::channel_type, n>& vec, bool copyData=true);
+    template<int m, int n> explicit Mat_(const Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n>& mtx, bool copyData=true);
+    explicit Mat_(const Point_<typename DataType<_Tp>::channel_type>& pt, bool copyData=true);
+    explicit Mat_(const Point3_<typename DataType<_Tp>::channel_type>& pt, bool copyData=true);
+    explicit Mat_(const MatCommaInitializer_<_Tp>& commaInitializer);
+
+    Mat_(std::initializer_list<_Tp> values);
+    explicit Mat_(const std::initializer_list<int> sizes, const std::initializer_list<_Tp> values);
+
+    template <std::size_t _Nm> explicit Mat_(const std::array<_Tp, _Nm>& arr, bool copyData=false);
+
+    Mat_& operator = (const Mat& m);
+    Mat_& operator = (const Mat_& m);
+    //! set all the elements to s.
+    Mat_& operator = (const _Tp& s);
+    //! assign a matrix expression
+    Mat_& operator = (const MatExpr& e);
+
+    //! iterators; they are smart enough to skip gaps in the end of rows
+    iterator begin();
+    iterator end();
+    const_iterator begin() const;
+    const_iterator end() const;
+
+    //! template methods for for operation over all matrix elements.
+    // the operations take care of skipping gaps in the end of rows (if any)
+    template<typename Functor> void forEach(const Functor& operation);
+    template<typename Functor> void forEach(const Functor& operation) const;
+
+    //! equivalent to Mat::create(_rows, _cols, DataType<_Tp>::type)
+    void create(int _rows, int _cols);
+    //! equivalent to Mat::create(_size, DataType<_Tp>::type)
+    void create(Size _size);
+    //! equivalent to Mat::create(_ndims, _sizes, DatType<_Tp>::type)
+    void create(int _ndims, const int* _sizes);
+    //! equivalent to Mat::release()
+    void release();
+    //! cross-product
+    Mat_ cross(const Mat_& m) const;
+    //! data type conversion
+    template<typename T2> operator Mat_<T2>() const;
+    //! overridden forms of Mat::row() etc.
+    Mat_ row(int y) const;
+    Mat_ col(int x) const;
+    Mat_ diag(int d=0) const;
+    Mat_ clone() const CV_NODISCARD;
+
+    //! overridden forms of Mat::elemSize() etc.
+    size_t elemSize() const;
+    size_t elemSize1() const;
+    int type() const;
+    int depth() const;
+    int channels() const;
+    size_t step1(int i=0) const;
+    //! returns step()/sizeof(_Tp)
+    size_t stepT(int i=0) const;
+
+    //! overridden forms of Mat::zeros() etc. Data type is omitted, of course
+    static MatExpr zeros(int rows, int cols);
+    static MatExpr zeros(Size size);
+    static MatExpr zeros(int _ndims, const int* _sizes);
+    static MatExpr ones(int rows, int cols);
+    static MatExpr ones(Size size);
+    static MatExpr ones(int _ndims, const int* _sizes);
+    static MatExpr eye(int rows, int cols);
+    static MatExpr eye(Size size);
+
+    //! some more overridden methods
+    Mat_& adjustROI( int dtop, int dbottom, int dleft, int dright );
+    Mat_ operator()( const Range& rowRange, const Range& colRange ) const;
+    Mat_ operator()( const Rect& roi ) const;
+    Mat_ operator()( const Range* ranges ) const;
+    Mat_ operator()(const std::vector<Range>& ranges) const;
+
+    //! more convenient forms of row and element access operators
+    _Tp* operator [](int y);
+    const _Tp* operator [](int y) const;
+
+    //! returns reference to the specified element
+    _Tp& operator ()(const int* idx);
+    //! returns read-only reference to the specified element
+    const _Tp& operator ()(const int* idx) const;
+
+    //! returns reference to the specified element
+    template<int n> _Tp& operator ()(const Vec<int, n>& idx);
+    //! returns read-only reference to the specified element
+    template<int n> const _Tp& operator ()(const Vec<int, n>& idx) const;
+
+    //! returns reference to the specified element (1D case)
+    _Tp& operator ()(int idx0);
+    //! returns read-only reference to the specified element (1D case)
+    const _Tp& operator ()(int idx0) const;
+    //! returns reference to the specified element (2D case)
+    _Tp& operator ()(int row, int col);
+    //! returns read-only reference to the specified element (2D case)
+    const _Tp& operator ()(int row, int col) const;
+    //! returns reference to the specified element (3D case)
+    _Tp& operator ()(int idx0, int idx1, int idx2);
+    //! returns read-only reference to the specified element (3D case)
+    const _Tp& operator ()(int idx0, int idx1, int idx2) const;
+
+    _Tp& operator ()(Point pt);
+    const _Tp& operator ()(Point pt) const;
+
+    //! conversion to vector.
+    operator std::vector<_Tp>() const;
+
+    //! conversion to array.
+    template<std::size_t _Nm> operator std::array<_Tp, _Nm>() const;
+
+    //! conversion to Vec
+    template<int n> operator Vec<typename DataType<_Tp>::channel_type, n>() const;
+    //! conversion to Matx
+    template<int m, int n> operator Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n>() const;
+
+    Mat_(Mat_&& m);
+    Mat_& operator = (Mat_&& m);
+
+    Mat_(Mat&& m);
+    Mat_& operator = (Mat&& m);
+
+    Mat_(MatExpr&& e);
+};
+
+typedef Mat_<uchar> Mat1b;
+typedef Mat_<Vec2b> Mat2b;
+typedef Mat_<Vec3b> Mat3b;
+typedef Mat_<Vec4b> Mat4b;
+
+typedef Mat_<short> Mat1s;
+typedef Mat_<Vec2s> Mat2s;
+typedef Mat_<Vec3s> Mat3s;
+typedef Mat_<Vec4s> Mat4s;
+
+typedef Mat_<ushort> Mat1w;
+typedef Mat_<Vec2w> Mat2w;
+typedef Mat_<Vec3w> Mat3w;
+typedef Mat_<Vec4w> Mat4w;
+
+typedef Mat_<int>   Mat1i;
+typedef Mat_<Vec2i> Mat2i;
+typedef Mat_<Vec3i> Mat3i;
+typedef Mat_<Vec4i> Mat4i;
+
+typedef Mat_<float> Mat1f;
+typedef Mat_<Vec2f> Mat2f;
+typedef Mat_<Vec3f> Mat3f;
+typedef Mat_<Vec4f> Mat4f;
+
+typedef Mat_<double> Mat1d;
+typedef Mat_<Vec2d> Mat2d;
+typedef Mat_<Vec3d> Mat3d;
+typedef Mat_<Vec4d> Mat4d;
+
+/** @todo document */
+class CV_EXPORTS UMat
+{
+public:
+    //! default constructor
+    UMat(UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    //! constructs 2D matrix of the specified size and type
+    // (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
+    UMat(int rows, int cols, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    UMat(Size size, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    //! constucts 2D matrix and fills it with the specified value _s.
+    UMat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    UMat(Size size, int type, const Scalar& s, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+
+    //! constructs n-dimensional matrix
+    UMat(int ndims, const int* sizes, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    UMat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+
+    //! copy constructor
+    UMat(const UMat& m);
+
+    //! creates a matrix header for a part of the bigger matrix
+    UMat(const UMat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all());
+    UMat(const UMat& m, const Rect& roi);
+    UMat(const UMat& m, const Range* ranges);
+    UMat(const UMat& m, const std::vector<Range>& ranges);
+    //! builds matrix from std::vector with or without copying the data
+    template<typename _Tp> explicit UMat(const std::vector<_Tp>& vec, bool copyData=false);
+
+    //! builds matrix from cv::Vec; the data is copied by default
+    template<typename _Tp, int n> explicit UMat(const Vec<_Tp, n>& vec, bool copyData=true);
+    //! builds matrix from cv::Matx; the data is copied by default
+    template<typename _Tp, int m, int n> explicit UMat(const Matx<_Tp, m, n>& mtx, bool copyData=true);
+    //! builds matrix from a 2D point
+    template<typename _Tp> explicit UMat(const Point_<_Tp>& pt, bool copyData=true);
+    //! builds matrix from a 3D point
+    template<typename _Tp> explicit UMat(const Point3_<_Tp>& pt, bool copyData=true);
+    //! builds matrix from comma initializer
+    template<typename _Tp> explicit UMat(const MatCommaInitializer_<_Tp>& commaInitializer);
+
+    //! destructor - calls release()
+    ~UMat();
+    //! assignment operators
+    UMat& operator = (const UMat& m);
+
+    Mat getMat(AccessFlag flags) const;
+
+    //! returns a new matrix header for the specified row
+    UMat row(int y) const;
+    //! returns a new matrix header for the specified column
+    UMat col(int x) const;
+    //! ... for the specified row span
+    UMat rowRange(int startrow, int endrow) const;
+    UMat rowRange(const Range& r) const;
+    //! ... for the specified column span
+    UMat colRange(int startcol, int endcol) const;
+    UMat colRange(const Range& r) const;
+    //! ... for the specified diagonal
+    //! (d=0 - the main diagonal,
+    //!  >0 - a diagonal from the upper half,
+    //!  <0 - a diagonal from the lower half)
+    UMat diag(int d=0) const;
+    //! constructs a square diagonal matrix which main diagonal is vector "d"
+    static UMat diag(const UMat& d);
+
+    //! returns deep copy of the matrix, i.e. the data is copied
+    UMat clone() const CV_NODISCARD;
+    //! copies the matrix content to "m".
+    // It calls m.create(this->size(), this->type()).
+    void copyTo( OutputArray m ) const;
+    //! copies those matrix elements to "m" that are marked with non-zero mask elements.
+    void copyTo( OutputArray m, InputArray mask ) const;
+    //! converts matrix to another datatype with optional scaling. See cvConvertScale.
+    void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;
+
+    void assignTo( UMat& m, int type=-1 ) const;
+
+    //! sets every matrix element to s
+    UMat& operator = (const Scalar& s);
+    //! sets some of the matrix elements to s, according to the mask
+    UMat& setTo(InputArray value, InputArray mask=noArray());
+    //! creates alternative matrix header for the same data, with different
+    // number of channels and/or different number of rows. see cvReshape.
+    UMat reshape(int cn, int rows=0) const;
+    UMat reshape(int cn, int newndims, const int* newsz) const;
+
+    //! matrix transposition by means of matrix expressions
+    UMat t() const;
+    //! matrix inversion by means of matrix expressions
+    UMat inv(int method=DECOMP_LU) const;
+    //! per-element matrix multiplication by means of matrix expressions
+    UMat mul(InputArray m, double scale=1) const;
+
+    //! computes dot-product
+    double dot(InputArray m) const;
+
+    //! Matlab-style matrix initialization
+    static UMat zeros(int rows, int cols, int type);
+    static UMat zeros(Size size, int type);
+    static UMat zeros(int ndims, const int* sz, int type);
+    static UMat ones(int rows, int cols, int type);
+    static UMat ones(Size size, int type);
+    static UMat ones(int ndims, const int* sz, int type);
+    static UMat eye(int rows, int cols, int type);
+    static UMat eye(Size size, int type);
+
+    //! allocates new matrix data unless the matrix already has specified size and type.
+    // previous data is unreferenced if needed.
+    void create(int rows, int cols, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    void create(Size size, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    void create(int ndims, const int* sizes, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+    void create(const std::vector<int>& sizes, int type, UMatUsageFlags usageFlags = USAGE_DEFAULT);
+
+    //! increases the reference counter; use with care to avoid memleaks
+    void addref();
+    //! decreases reference counter;
+    // deallocates the data when reference counter reaches 0.
+    void release();
+
+    //! deallocates the matrix data
+    void deallocate();
+    //! internal use function; properly re-allocates _size, _step arrays
+    void copySize(const UMat& m);
+
+    //! locates matrix header within a parent matrix. See below
+    void locateROI( Size& wholeSize, Point& ofs ) const;
+    //! moves/resizes the current matrix ROI inside the parent matrix.
+    UMat& adjustROI( int dtop, int dbottom, int dleft, int dright );
+    //! extracts a rectangular sub-matrix
+    // (this is a generalized form of row, rowRange etc.)
+    UMat operator()( Range rowRange, Range colRange ) const;
+    UMat operator()( const Rect& roi ) const;
+    UMat operator()( const Range* ranges ) const;
+    UMat operator()(const std::vector<Range>& ranges) const;
+
+    //! returns true iff the matrix data is continuous
+    // (i.e. when there are no gaps between successive rows).
+    // similar to CV_IS_MAT_CONT(cvmat->type)
+    bool isContinuous() const;
+
+    //! returns true if the matrix is a submatrix of another matrix
+    bool isSubmatrix() const;
+
+    //! returns element size in bytes,
+    // similar to CV_ELEM_SIZE(cvmat->type)
+    size_t elemSize() const;
+    //! returns the size of element channel in bytes.
+    size_t elemSize1() const;
+    //! returns element type, similar to CV_MAT_TYPE(cvmat->type)
+    int type() const;
+    //! returns element type, similar to CV_MAT_DEPTH(cvmat->type)
+    int depth() const;
+    //! returns element type, similar to CV_MAT_CN(cvmat->type)
+    int channels() const;
+    //! returns step/elemSize1()
+    size_t step1(int i=0) const;
+    //! returns true if matrix data is NULL
+    bool empty() const;
+    //! returns the total number of matrix elements
+    size_t total() const;
+
+    //! returns N if the matrix is 1-channel (N x ptdim) or ptdim-channel (1 x N) or (N x 1); negative number otherwise
+    int checkVector(int elemChannels, int depth=-1, bool requireContinuous=true) const;
+
+    UMat(UMat&& m);
+    UMat& operator = (UMat&& m);
+
+    /*! Returns the OpenCL buffer handle on which UMat operates on.
+        The UMat instance should be kept alive during the use of the handle to prevent the buffer to be
+        returned to the OpenCV buffer pool.
+     */
+    void* handle(AccessFlag accessFlags) const;
+    void ndoffset(size_t* ofs) const;
+
+    enum { MAGIC_VAL  = 0x42FF0000, AUTO_STEP = 0, CONTINUOUS_FLAG = CV_MAT_CONT_FLAG, SUBMATRIX_FLAG = CV_SUBMAT_FLAG };
+    enum { MAGIC_MASK = 0xFFFF0000, TYPE_MASK = 0x00000FFF, DEPTH_MASK = 7 };
+
+    /*! includes several bit-fields:
+         - the magic signature
+         - continuity flag
+         - depth
+         - number of channels
+     */
+    int flags;
+    //! the matrix dimensionality, >= 2
+    int dims;
+    //! the number of rows and columns or (-1, -1) when the matrix has more than 2 dimensions
+    int rows, cols;
+
+    //! custom allocator
+    MatAllocator* allocator;
+    UMatUsageFlags usageFlags; // usage flags for allocator
+    //! and the standard allocator
+    static MatAllocator* getStdAllocator();
+
+    //! internal use method: updates the continuity flag
+    void updateContinuityFlag();
+
+    // black-box container of UMat data
+    UMatData* u;
+
+    // offset of the submatrix (or 0)
+    size_t offset;
+
+    MatSize size;
+    MatStep step;
+
+protected:
+};
+
+
+/////////////////////////// multi-dimensional sparse matrix //////////////////////////
+
+/** @brief The class SparseMat represents multi-dimensional sparse numerical arrays.
+
+Such a sparse array can store elements of any type that Mat can store. *Sparse* means that only
+non-zero elements are stored (though, as a result of operations on a sparse matrix, some of its
+stored elements can actually become 0. It is up to you to detect such elements and delete them
+using SparseMat::erase ). The non-zero elements are stored in a hash table that grows when it is
+filled so that the search time is O(1) in average (regardless of whether element is there or not).
+Elements can be accessed using the following methods:
+-   Query operations (SparseMat::ptr and the higher-level SparseMat::ref, SparseMat::value and
+    SparseMat::find), for example:
+    @code
+        const int dims = 5;
+        int size[5] = {10, 10, 10, 10, 10};
+        SparseMat sparse_mat(dims, size, CV_32F);
+        for(int i = 0; i < 1000; i++)
+        {
+            int idx[dims];
+            for(int k = 0; k < dims; k++)
+                idx[k] = rand() % size[k];
+            sparse_mat.ref<float>(idx) += 1.f;
+        }
+        cout << "nnz = " << sparse_mat.nzcount() << endl;
+    @endcode
+-   Sparse matrix iterators. They are similar to MatIterator but different from NAryMatIterator.
+    That is, the iteration loop is familiar to STL users:
+    @code
+        // prints elements of a sparse floating-point matrix
+        // and the sum of elements.
+        SparseMatConstIterator_<float>
+            it = sparse_mat.begin<float>(),
+            it_end = sparse_mat.end<float>();
+        double s = 0;
+        int dims = sparse_mat.dims();
+        for(; it != it_end; ++it)
+        {
+            // print element indices and the element value
+            const SparseMat::Node* n = it.node();
+            printf("(");
+            for(int i = 0; i < dims; i++)
+                printf("%d%s", n->idx[i], i < dims-1 ? ", " : ")");
+            printf(": %g\n", it.value<float>());
+            s += *it;
+        }
+        printf("Element sum is %g\n", s);
+    @endcode
+    If you run this loop, you will notice that elements are not enumerated in a logical order
+    (lexicographical, and so on). They come in the same order as they are stored in the hash table
+    (semi-randomly). You may collect pointers to the nodes and sort them to get the proper ordering.
+    Note, however, that pointers to the nodes may become invalid when you add more elements to the
+    matrix. This may happen due to possible buffer reallocation.
+-   Combination of the above 2 methods when you need to process 2 or more sparse matrices
+    simultaneously. For example, this is how you can compute unnormalized cross-correlation of the 2
+    floating-point sparse matrices:
+    @code
+        double cross_corr(const SparseMat& a, const SparseMat& b)
+        {
+            const SparseMat *_a = &a, *_b = &b;
+            // if b contains less elements than a,
+            // it is faster to iterate through b
+            if(_a->nzcount() > _b->nzcount())
+                std::swap(_a, _b);
+            SparseMatConstIterator_<float> it = _a->begin<float>(),
+                                           it_end = _a->end<float>();
+            double ccorr = 0;
+            for(; it != it_end; ++it)
+            {
+                // take the next element from the first matrix
+                float avalue = *it;
+                const Node* anode = it.node();
+                // and try to find an element with the same index in the second matrix.
+                // since the hash value depends only on the element index,
+                // reuse the hash value stored in the node
+                float bvalue = _b->value<float>(anode->idx,&anode->hashval);
+                ccorr += avalue*bvalue;
+            }
+            return ccorr;
+        }
+    @endcode
+ */
+class CV_EXPORTS SparseMat
+{
+public:
+    typedef SparseMatIterator iterator;
+    typedef SparseMatConstIterator const_iterator;
+
+    enum { MAGIC_VAL=0x42FD0000, MAX_DIM=32, HASH_SCALE=0x5bd1e995, HASH_BIT=0x80000000 };
+
+    //! the sparse matrix header
+    struct CV_EXPORTS Hdr
+    {
+        Hdr(int _dims, const int* _sizes, int _type);
+        void clear();
+        int refcount;
+        int dims;
+        int valueOffset;
+        size_t nodeSize;
+        size_t nodeCount;
+        size_t freeList;
+        std::vector<uchar> pool;
+        std::vector<size_t> hashtab;
+        int size[MAX_DIM];
+    };
+
+    //! sparse matrix node - element of a hash table
+    struct CV_EXPORTS Node
+    {
+        //! hash value
+        size_t hashval;
+        //! index of the next node in the same hash table entry
+        size_t next;
+        //! index of the matrix element
+        int idx[MAX_DIM];
+    };
+
+    /** @brief Various SparseMat constructors.
+     */
+    SparseMat();
+
+    /** @overload
+    @param dims Array dimensionality.
+    @param _sizes Sparce matrix size on all dementions.
+    @param _type Sparse matrix data type.
+    */
+    SparseMat(int dims, const int* _sizes, int _type);
+
+    /** @overload
+    @param m Source matrix for copy constructor. If m is dense matrix (ocvMat) then it will be converted
+    to sparse representation.
+    */
+    SparseMat(const SparseMat& m);
+
+    /** @overload
+    @param m Source matrix for copy constructor. If m is dense matrix (ocvMat) then it will be converted
+    to sparse representation.
+    */
+    explicit SparseMat(const Mat& m);
+
+    //! the destructor
+    ~SparseMat();
+
+    //! assignment operator. This is O(1) operation, i.e. no data is copied
+    SparseMat& operator = (const SparseMat& m);
+    //! equivalent to the corresponding constructor
+    SparseMat& operator = (const Mat& m);
+
+    //! creates full copy of the matrix
+    SparseMat clone() const CV_NODISCARD;
+
+    //! copies all the data to the destination matrix. All the previous content of m is erased
+    void copyTo( SparseMat& m ) const;
+    //! converts sparse matrix to dense matrix.
+    void copyTo( Mat& m ) const;
+    //! multiplies all the matrix elements by the specified scale factor alpha and converts the results to the specified data type
+    void convertTo( SparseMat& m, int rtype, double alpha=1 ) const;
+    //! converts sparse matrix to dense n-dim matrix with optional type conversion and scaling.
+    /*!
+        @param [out] m - output matrix; if it does not have a proper size or type before the operation,
+            it is reallocated
+        @param [in] rtype - desired output matrix type or, rather, the depth since the number of channels
+            are the same as the input has; if rtype is negative, the output matrix will have the
+            same type as the input.
+        @param [in] alpha - optional scale factor
+        @param [in] beta - optional delta added to the scaled values
+    */
+    void convertTo( Mat& m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;
+
+    // not used now
+    void assignTo( SparseMat& m, int type=-1 ) const;
+
+    //! reallocates sparse matrix.
+    /*!
+        If the matrix already had the proper size and type,
+        it is simply cleared with clear(), otherwise,
+        the old matrix is released (using release()) and the new one is allocated.
+    */
+    void create(int dims, const int* _sizes, int _type);
+    //! sets all the sparse matrix elements to 0, which means clearing the hash table.
+    void clear();
+    //! manually increments the reference counter to the header.
+    void addref();
+    // decrements the header reference counter. When the counter reaches 0, the header and all the underlying data are deallocated.
+    void release();
+
+    //! converts sparse matrix to the old-style representation; all the elements are copied.
+    //operator CvSparseMat*() const;
+    //! returns the size of each element in bytes (not including the overhead - the space occupied by SparseMat::Node elements)
+    size_t elemSize() const;
+    //! returns elemSize()/channels()
+    size_t elemSize1() const;
+
+    //! returns type of sparse matrix elements
+    int type() const;
+    //! returns the depth of sparse matrix elements
+    int depth() const;
+    //! returns the number of channels
+    int channels() const;
+
+    //! returns the array of sizes, or NULL if the matrix is not allocated
+    const int* size() const;
+    //! returns the size of i-th matrix dimension (or 0)
+    int size(int i) const;
+    //! returns the matrix dimensionality
+    int dims() const;
+    //! returns the number of non-zero elements (=the number of hash table nodes)
+    size_t nzcount() const;
+
+    //! computes the element hash value (1D case)
+    size_t hash(int i0) const;
+    //! computes the element hash value (2D case)
+    size_t hash(int i0, int i1) const;
+    //! computes the element hash value (3D case)
+    size_t hash(int i0, int i1, int i2) const;
+    //! computes the element hash value (nD case)
+    size_t hash(const int* idx) const;
+
+    //!@{
+    /*!
+     specialized variants for 1D, 2D, 3D cases and the generic_type one for n-D case.
+     return pointer to the matrix element.
+      - if the element is there (it's non-zero), the pointer to it is returned
+      - if it's not there and createMissing=false, NULL pointer is returned
+      - if it's not there and createMissing=true, then the new element
+        is created and initialized with 0. Pointer to it is returned
+      - if the optional hashval pointer is not NULL, the element hash value is
+        not computed, but *hashval is taken instead.
+    */
+    //! returns pointer to the specified element (1D case)
+    uchar* ptr(int i0, bool createMissing, size_t* hashval=0);
+    //! returns pointer to the specified element (2D case)
+    uchar* ptr(int i0, int i1, bool createMissing, size_t* hashval=0);
+    //! returns pointer to the specified element (3D case)
+    uchar* ptr(int i0, int i1, int i2, bool createMissing, size_t* hashval=0);
+    //! returns pointer to the specified element (nD case)
+    uchar* ptr(const int* idx, bool createMissing, size_t* hashval=0);
+    //!@}
+
+    //!@{
+    /*!
+     return read-write reference to the specified sparse matrix element.
+
+     `ref<_Tp>(i0,...[,hashval])` is equivalent to `*(_Tp*)ptr(i0,...,true[,hashval])`.
+     The methods always return a valid reference.
+     If the element did not exist, it is created and initialiazed with 0.
+    */
+    //! returns reference to the specified element (1D case)
+    template<typename _Tp> _Tp& ref(int i0, size_t* hashval=0);
+    //! returns reference to the specified element (2D case)
+    template<typename _Tp> _Tp& ref(int i0, int i1, size_t* hashval=0);
+    //! returns reference to the specified element (3D case)
+    template<typename _Tp> _Tp& ref(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval=0);
+    //! returns reference to the specified element (nD case)
+    template<typename _Tp> _Tp& ref(const int* idx, size_t* hashval=0);
+    //!@}
+
+    //!@{
+    /*!
+     return value of the specified sparse matrix element.
+
+     `value<_Tp>(i0,...[,hashval])` is equivalent to
+     @code
+     { const _Tp* p = find<_Tp>(i0,...[,hashval]); return p ? *p : _Tp(); }
+     @endcode
+
+     That is, if the element did not exist, the methods return 0.
+     */
+    //! returns value of the specified element (1D case)
+    template<typename _Tp> _Tp value(int i0, size_t* hashval=0) const;
+    //! returns value of the specified element (2D case)
+    template<typename _Tp> _Tp value(int i0, int i1, size_t* hashval=0) const;
+    //! returns value of the specified element (3D case)
+    template<typename _Tp> _Tp value(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval=0) const;
+    //! returns value of the specified element (nD case)
+    template<typename _Tp> _Tp value(const int* idx, size_t* hashval=0) const;
+    //!@}
+
+    //!@{
+    /*!
+     Return pointer to the specified sparse matrix element if it exists
+
+     `find<_Tp>(i0,...[,hashval])` is equivalent to `(_const Tp*)ptr(i0,...false[,hashval])`.
+
+     If the specified element does not exist, the methods return NULL.
+    */
+    //! returns pointer to the specified element (1D case)
+    template<typename _Tp> const _Tp* find(int i0, size_t* hashval=0) const;
+    //! returns pointer to the specified element (2D case)
+    template<typename _Tp> const _Tp* find(int i0, int i1, size_t* hashval=0) const;
+    //! returns pointer to the specified element (3D case)
+    template<typename _Tp> const _Tp* find(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval=0) const;
+    //! returns pointer to the specified element (nD case)
+    template<typename _Tp> const _Tp* find(const int* idx, size_t* hashval=0) const;
+    //!@}
+
+    //! erases the specified element (2D case)
+    void erase(int i0, int i1, size_t* hashval=0);
+    //! erases the specified element (3D case)
+    void erase(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval=0);
+    //! erases the specified element (nD case)
+    void erase(const int* idx, size_t* hashval=0);
+
+    //!@{
+    /*!
+       return the sparse matrix iterator pointing to the first sparse matrix element
+    */
+    //! returns the sparse matrix iterator at the matrix beginning
+    SparseMatIterator begin();
+    //! returns the sparse matrix iterator at the matrix beginning
+    template<typename _Tp> SparseMatIterator_<_Tp> begin();
+    //! returns the read-only sparse matrix iterator at the matrix beginning
+    SparseMatConstIterator begin() const;
+    //! returns the read-only sparse matrix iterator at the matrix beginning
+    template<typename _Tp> SparseMatConstIterator_<_Tp> begin() const;
+    //!@}
+    /*!
+       return the sparse matrix iterator pointing to the element following the last sparse matrix element
+    */
+    //! returns the sparse matrix iterator at the matrix end
+    SparseMatIterator end();
+    //! returns the read-only sparse matrix iterator at the matrix end
+    SparseMatConstIterator end() const;
+    //! returns the typed sparse matrix iterator at the matrix end
+    template<typename _Tp> SparseMatIterator_<_Tp> end();
+    //! returns the typed read-only sparse matrix iterator at the matrix end
+    template<typename _Tp> SparseMatConstIterator_<_Tp> end() const;
+
+    //! returns the value stored in the sparse martix node
+    template<typename _Tp> _Tp& value(Node* n);
+    //! returns the value stored in the sparse martix node
+    template<typename _Tp> const _Tp& value(const Node* n) const;
+
+    ////////////// some internal-use methods ///////////////
+    Node* node(size_t nidx);
+    const Node* node(size_t nidx) const;
+
+    uchar* newNode(const int* idx, size_t hashval);
+    void removeNode(size_t hidx, size_t nidx, size_t previdx);
+    void resizeHashTab(size_t newsize);
+
+    int flags;
+    Hdr* hdr;
+};
+
+
+
+///////////////////////////////// SparseMat_<_Tp> ////////////////////////////////////
+
+/** @brief Template sparse n-dimensional array class derived from SparseMat
+
+SparseMat_ is a thin wrapper on top of SparseMat created in the same way as Mat_ . It simplifies
+notation of some operations:
+@code
+    int sz[] = {10, 20, 30};
+    SparseMat_<double> M(3, sz);
+    ...
+    M.ref(1, 2, 3) = M(4, 5, 6) + M(7, 8, 9);
+@endcode
+ */
+template<typename _Tp> class SparseMat_ : public SparseMat
+{
+public:
+    typedef SparseMatIterator_<_Tp> iterator;
+    typedef SparseMatConstIterator_<_Tp> const_iterator;
+
+    //! the default constructor
+    SparseMat_();
+    //! the full constructor equivalent to SparseMat(dims, _sizes, DataType<_Tp>::type)
+    SparseMat_(int dims, const int* _sizes);
+    //! the copy constructor. If DataType<_Tp>.type != m.type(), the m elements are converted
+    SparseMat_(const SparseMat& m);
+    //! the copy constructor. This is O(1) operation - no data is copied
+    SparseMat_(const SparseMat_& m);
+    //! converts dense matrix to the sparse form
+    SparseMat_(const Mat& m);
+    //! converts the old-style sparse matrix to the C++ class. All the elements are copied
+    //SparseMat_(const CvSparseMat* m);
+    //! the assignment operator. If DataType<_Tp>.type != m.type(), the m elements are converted
+    SparseMat_& operator = (const SparseMat& m);
+    //! the assignment operator. This is O(1) operation - no data is copied
+    SparseMat_& operator = (const SparseMat_& m);
+    //! converts dense matrix to the sparse form
+    SparseMat_& operator = (const Mat& m);
+
+    //! makes full copy of the matrix. All the elements are duplicated
+    SparseMat_ clone() const CV_NODISCARD;
+    //! equivalent to cv::SparseMat::create(dims, _sizes, DataType<_Tp>::type)
+    void create(int dims, const int* _sizes);
+    //! converts sparse matrix to the old-style CvSparseMat. All the elements are copied
+    //operator CvSparseMat*() const;
+
+    //! returns type of the matrix elements
+    int type() const;
+    //! returns depth of the matrix elements
+    int depth() const;
+    //! returns the number of channels in each matrix element
+    int channels() const;
+
+    //! equivalent to SparseMat::ref<_Tp>(i0, hashval)
+    _Tp& ref(int i0, size_t* hashval=0);
+    //! equivalent to SparseMat::ref<_Tp>(i0, i1, hashval)
+    _Tp& ref(int i0, int i1, size_t* hashval=0);
+    //! equivalent to SparseMat::ref<_Tp>(i0, i1, i2, hashval)
+    _Tp& ref(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval=0);
+    //! equivalent to SparseMat::ref<_Tp>(idx, hashval)
+    _Tp& ref(const int* idx, size_t* hashval=0);
+
+    //! equivalent to SparseMat::value<_Tp>(i0, hashval)
+    _Tp operator()(int i0, size_t* hashval=0) const;
+    //! equivalent to SparseMat::value<_Tp>(i0, i1, hashval)
+    _Tp operator()(int i0, int i1, size_t* hashval=0) const;
+    //! equivalent to SparseMat::value<_Tp>(i0, i1, i2, hashval)
+    _Tp operator()(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval=0) const;
+    //! equivalent to SparseMat::value<_Tp>(idx, hashval)
+    _Tp operator()(const int* idx, size_t* hashval=0) const;
+
+    //! returns sparse matrix iterator pointing to the first sparse matrix element
+    SparseMatIterator_<_Tp> begin();
+    //! returns read-only sparse matrix iterator pointing to the first sparse matrix element
+    SparseMatConstIterator_<_Tp> begin() const;
+    //! returns sparse matrix iterator pointing to the element following the last sparse matrix element
+    SparseMatIterator_<_Tp> end();
+    //! returns read-only sparse matrix iterator pointing to the element following the last sparse matrix element
+    SparseMatConstIterator_<_Tp> end() const;
+};
+
+
+
+////////////////////////////////// MatConstIterator //////////////////////////////////
+
+class CV_EXPORTS MatConstIterator
+{
+public:
+    typedef uchar* value_type;
+    typedef ptrdiff_t difference_type;
+    typedef const uchar** pointer;
+    typedef uchar* reference;
+
+    typedef std::random_access_iterator_tag iterator_category;
+
+    //! default constructor
+    MatConstIterator();
+    //! constructor that sets the iterator to the beginning of the matrix
+    MatConstIterator(const Mat* _m);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatConstIterator(const Mat* _m, int _row, int _col=0);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatConstIterator(const Mat* _m, Point _pt);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatConstIterator(const Mat* _m, const int* _idx);
+    //! copy constructor
+    MatConstIterator(const MatConstIterator& it);
+
+    //! copy operator
+    MatConstIterator& operator = (const MatConstIterator& it);
+    //! returns the current matrix element
+    const uchar* operator *() const;
+    //! returns the i-th matrix element, relative to the current
+    const uchar* operator [](ptrdiff_t i) const;
+
+    //! shifts the iterator forward by the specified number of elements
+    MatConstIterator& operator += (ptrdiff_t ofs);
+    //! shifts the iterator backward by the specified number of elements
+    MatConstIterator& operator -= (ptrdiff_t ofs);
+    //! decrements the iterator
+    MatConstIterator& operator --();
+    //! decrements the iterator
+    MatConstIterator operator --(int);
+    //! increments the iterator
+    MatConstIterator& operator ++();
+    //! increments the iterator
+    MatConstIterator operator ++(int);
+    //! returns the current iterator position
+    Point pos() const;
+    //! returns the current iterator position
+    void pos(int* _idx) const;
+
+    ptrdiff_t lpos() const;
+    void seek(ptrdiff_t ofs, bool relative = false);
+    void seek(const int* _idx, bool relative = false);
+
+    const Mat* m;
+    size_t elemSize;
+    const uchar* ptr;
+    const uchar* sliceStart;
+    const uchar* sliceEnd;
+};
+
+
+
+////////////////////////////////// MatConstIterator_ /////////////////////////////////
+
+/** @brief Matrix read-only iterator
+ */
+template<typename _Tp>
+class MatConstIterator_ : public MatConstIterator
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+    typedef ptrdiff_t difference_type;
+    typedef const _Tp* pointer;
+    typedef const _Tp& reference;
+
+    typedef std::random_access_iterator_tag iterator_category;
+
+    //! default constructor
+    MatConstIterator_();
+    //! constructor that sets the iterator to the beginning of the matrix
+    MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m, int _row, int _col=0);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m, Point _pt);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m, const int* _idx);
+    //! copy constructor
+    MatConstIterator_(const MatConstIterator_& it);
+
+    //! copy operator
+    MatConstIterator_& operator = (const MatConstIterator_& it);
+    //! returns the current matrix element
+    const _Tp& operator *() const;
+    //! returns the i-th matrix element, relative to the current
+    const _Tp& operator [](ptrdiff_t i) const;
+
+    //! shifts the iterator forward by the specified number of elements
+    MatConstIterator_& operator += (ptrdiff_t ofs);
+    //! shifts the iterator backward by the specified number of elements
+    MatConstIterator_& operator -= (ptrdiff_t ofs);
+    //! decrements the iterator
+    MatConstIterator_& operator --();
+    //! decrements the iterator
+    MatConstIterator_ operator --(int);
+    //! increments the iterator
+    MatConstIterator_& operator ++();
+    //! increments the iterator
+    MatConstIterator_ operator ++(int);
+    //! returns the current iterator position
+    Point pos() const;
+};
+
+
+
+//////////////////////////////////// MatIterator_ ////////////////////////////////////
+
+/** @brief Matrix read-write iterator
+*/
+template<typename _Tp>
+class MatIterator_ : public MatConstIterator_<_Tp>
+{
+public:
+    typedef _Tp* pointer;
+    typedef _Tp& reference;
+
+    typedef std::random_access_iterator_tag iterator_category;
+
+    //! the default constructor
+    MatIterator_();
+    //! constructor that sets the iterator to the beginning of the matrix
+    MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m, int _row, int _col=0);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m, Point _pt);
+    //! constructor that sets the iterator to the specified element of the matrix
+    MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m, const int* _idx);
+    //! copy constructor
+    MatIterator_(const MatIterator_& it);
+    //! copy operator
+    MatIterator_& operator = (const MatIterator_<_Tp>& it );
+
+    //! returns the current matrix element
+    _Tp& operator *() const;
+    //! returns the i-th matrix element, relative to the current
+    _Tp& operator [](ptrdiff_t i) const;
+
+    //! shifts the iterator forward by the specified number of elements
+    MatIterator_& operator += (ptrdiff_t ofs);
+    //! shifts the iterator backward by the specified number of elements
+    MatIterator_& operator -= (ptrdiff_t ofs);
+    //! decrements the iterator
+    MatIterator_& operator --();
+    //! decrements the iterator
+    MatIterator_ operator --(int);
+    //! increments the iterator
+    MatIterator_& operator ++();
+    //! increments the iterator
+    MatIterator_ operator ++(int);
+};
+
+
+
+/////////////////////////////// SparseMatConstIterator ///////////////////////////////
+
+/**  @brief Read-Only Sparse Matrix Iterator.
+
+ Here is how to use the iterator to compute the sum of floating-point sparse matrix elements:
+
+ \code
+ SparseMatConstIterator it = m.begin(), it_end = m.end();
+ double s = 0;
+ CV_Assert( m.type() == CV_32F );
+ for( ; it != it_end; ++it )
+    s += it.value<float>();
+ \endcode
+*/
+class CV_EXPORTS SparseMatConstIterator
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    SparseMatConstIterator();
+    //! the full constructor setting the iterator to the first sparse matrix element
+    SparseMatConstIterator(const SparseMat* _m);
+    //! the copy constructor
+    SparseMatConstIterator(const SparseMatConstIterator& it);
+
+    //! the assignment operator
+    SparseMatConstIterator& operator = (const SparseMatConstIterator& it);
+
+    //! template method returning the current matrix element
+    template<typename _Tp> const _Tp& value() const;
+    //! returns the current node of the sparse matrix. it.node->idx is the current element index
+    const SparseMat::Node* node() const;
+
+    //! moves iterator to the previous element
+    SparseMatConstIterator& operator --();
+    //! moves iterator to the previous element
+    SparseMatConstIterator operator --(int);
+    //! moves iterator to the next element
+    SparseMatConstIterator& operator ++();
+    //! moves iterator to the next element
+    SparseMatConstIterator operator ++(int);
+
+    //! moves iterator to the element after the last element
+    void seekEnd();
+
+    const SparseMat* m;
+    size_t hashidx;
+    uchar* ptr;
+};
+
+
+
+////////////////////////////////// SparseMatIterator /////////////////////////////////
+
+/** @brief  Read-write Sparse Matrix Iterator
+
+ The class is similar to cv::SparseMatConstIterator,
+ but can be used for in-place modification of the matrix elements.
+*/
+class CV_EXPORTS SparseMatIterator : public SparseMatConstIterator
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    SparseMatIterator();
+    //! the full constructor setting the iterator to the first sparse matrix element
+    SparseMatIterator(SparseMat* _m);
+    //! the full constructor setting the iterator to the specified sparse matrix element
+    SparseMatIterator(SparseMat* _m, const int* idx);
+    //! the copy constructor
+    SparseMatIterator(const SparseMatIterator& it);
+
+    //! the assignment operator
+    SparseMatIterator& operator = (const SparseMatIterator& it);
+    //! returns read-write reference to the current sparse matrix element
+    template<typename _Tp> _Tp& value() const;
+    //! returns pointer to the current sparse matrix node. it.node->idx is the index of the current element (do not modify it!)
+    SparseMat::Node* node() const;
+
+    //! moves iterator to the next element
+    SparseMatIterator& operator ++();
+    //! moves iterator to the next element
+    SparseMatIterator operator ++(int);
+};
+
+
+
+/////////////////////////////// SparseMatConstIterator_ //////////////////////////////
+
+/** @brief  Template Read-Only Sparse Matrix Iterator Class.
+
+ This is the derived from SparseMatConstIterator class that
+ introduces more convenient operator *() for accessing the current element.
+*/
+template<typename _Tp> class SparseMatConstIterator_ : public SparseMatConstIterator
+{
+public:
+
+    typedef std::forward_iterator_tag iterator_category;
+
+    //! the default constructor
+    SparseMatConstIterator_();
+    //! the full constructor setting the iterator to the first sparse matrix element
+    SparseMatConstIterator_(const SparseMat_<_Tp>* _m);
+    SparseMatConstIterator_(const SparseMat* _m);
+    //! the copy constructor
+    SparseMatConstIterator_(const SparseMatConstIterator_& it);
+
+    //! the assignment operator
+    SparseMatConstIterator_& operator = (const SparseMatConstIterator_& it);
+    //! the element access operator
+    const _Tp& operator *() const;
+
+    //! moves iterator to the next element
+    SparseMatConstIterator_& operator ++();
+    //! moves iterator to the next element
+    SparseMatConstIterator_ operator ++(int);
+};
+
+
+
+///////////////////////////////// SparseMatIterator_ /////////////////////////////////
+
+/** @brief  Template Read-Write Sparse Matrix Iterator Class.
+
+ This is the derived from cv::SparseMatConstIterator_ class that
+ introduces more convenient operator *() for accessing the current element.
+*/
+template<typename _Tp> class SparseMatIterator_ : public SparseMatConstIterator_<_Tp>
+{
+public:
+
+    typedef std::forward_iterator_tag iterator_category;
+
+    //! the default constructor
+    SparseMatIterator_();
+    //! the full constructor setting the iterator to the first sparse matrix element
+    SparseMatIterator_(SparseMat_<_Tp>* _m);
+    SparseMatIterator_(SparseMat* _m);
+    //! the copy constructor
+    SparseMatIterator_(const SparseMatIterator_& it);
+
+    //! the assignment operator
+    SparseMatIterator_& operator = (const SparseMatIterator_& it);
+    //! returns the reference to the current element
+    _Tp& operator *() const;
+
+    //! moves the iterator to the next element
+    SparseMatIterator_& operator ++();
+    //! moves the iterator to the next element
+    SparseMatIterator_ operator ++(int);
+};
+
+
+
+/////////////////////////////////// NAryMatIterator //////////////////////////////////
+
+/** @brief n-ary multi-dimensional array iterator.
+
+Use the class to implement unary, binary, and, generally, n-ary element-wise operations on
+multi-dimensional arrays. Some of the arguments of an n-ary function may be continuous arrays, some
+may be not. It is possible to use conventional MatIterator 's for each array but incrementing all of
+the iterators after each small operations may be a big overhead. In this case consider using
+NAryMatIterator to iterate through several matrices simultaneously as long as they have the same
+geometry (dimensionality and all the dimension sizes are the same). On each iteration `it.planes[0]`,
+`it.planes[1]`,... will be the slices of the corresponding matrices.
+
+The example below illustrates how you can compute a normalized and threshold 3D color histogram:
+@code
+    void computeNormalizedColorHist(const Mat& image, Mat& hist, int N, double minProb)
+    {
+        const int histSize[] = {N, N, N};
+
+        // make sure that the histogram has a proper size and type
+        hist.create(3, histSize, CV_32F);
+
+        // and clear it
+        hist = Scalar(0);
+
+        // the loop below assumes that the image
+        // is a 8-bit 3-channel. check it.
+        CV_Assert(image.type() == CV_8UC3);
+        MatConstIterator_<Vec3b> it = image.begin<Vec3b>(),
+                                 it_end = image.end<Vec3b>();
+        for( ; it != it_end; ++it )
+        {
+            const Vec3b& pix = *it;
+            hist.at<float>(pix[0]*N/256, pix[1]*N/256, pix[2]*N/256) += 1.f;
+        }
+
+        minProb *= image.rows*image.cols;
+
+        // initialize iterator (the style is different from STL).
+        // after initialization the iterator will contain
+        // the number of slices or planes the iterator will go through.
+        // it simultaneously increments iterators for several matrices
+        // supplied as a null terminated list of pointers
+        const Mat* arrays[] = {&hist, 0};
+        Mat planes[1];
+        NAryMatIterator itNAry(arrays, planes, 1);
+        double s = 0;
+        // iterate through the matrix. on each iteration
+        // itNAry.planes[i] (of type Mat) will be set to the current plane
+        // of the i-th n-dim matrix passed to the iterator constructor.
+        for(int p = 0; p < itNAry.nplanes; p++, ++itNAry)
+        {
+            threshold(itNAry.planes[0], itNAry.planes[0], minProb, 0, THRESH_TOZERO);
+            s += sum(itNAry.planes[0])[0];
+        }
+
+        s = 1./s;
+        itNAry = NAryMatIterator(arrays, planes, 1);
+        for(int p = 0; p < itNAry.nplanes; p++, ++itNAry)
+            itNAry.planes[0] *= s;
+    }
+@endcode
+ */
+class CV_EXPORTS NAryMatIterator
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    NAryMatIterator();
+    //! the full constructor taking arbitrary number of n-dim matrices
+    NAryMatIterator(const Mat** arrays, uchar** ptrs, int narrays=-1);
+    //! the full constructor taking arbitrary number of n-dim matrices
+    NAryMatIterator(const Mat** arrays, Mat* planes, int narrays=-1);
+    //! the separate iterator initialization method
+    void init(const Mat** arrays, Mat* planes, uchar** ptrs, int narrays=-1);
+
+    //! proceeds to the next plane of every iterated matrix
+    NAryMatIterator& operator ++();
+    //! proceeds to the next plane of every iterated matrix (postfix increment operator)
+    NAryMatIterator operator ++(int);
+
+    //! the iterated arrays
+    const Mat** arrays;
+    //! the current planes
+    Mat* planes;
+    //! data pointers
+    uchar** ptrs;
+    //! the number of arrays
+    int narrays;
+    //! the number of hyper-planes that the iterator steps through
+    size_t nplanes;
+    //! the size of each segment (in elements)
+    size_t size;
+protected:
+    int iterdepth;
+    size_t idx;
+};
+
+
+
+///////////////////////////////// Matrix Expressions /////////////////////////////////
+
+class CV_EXPORTS MatOp
+{
+public:
+    MatOp();
+    virtual ~MatOp();
+
+    virtual bool elementWise(const MatExpr& expr) const;
+    virtual void assign(const MatExpr& expr, Mat& m, int type=-1) const = 0;
+    virtual void roi(const MatExpr& expr, const Range& rowRange,
+                     const Range& colRange, MatExpr& res) const;
+    virtual void diag(const MatExpr& expr, int d, MatExpr& res) const;
+    virtual void augAssignAdd(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+    virtual void augAssignSubtract(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+    virtual void augAssignMultiply(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+    virtual void augAssignDivide(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+    virtual void augAssignAnd(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+    virtual void augAssignOr(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+    virtual void augAssignXor(const MatExpr& expr, Mat& m) const;
+
+    virtual void add(const MatExpr& expr1, const MatExpr& expr2, MatExpr& res) const;
+    virtual void add(const MatExpr& expr1, const Scalar& s, MatExpr& res) const;
+
+    virtual void subtract(const MatExpr& expr1, const MatExpr& expr2, MatExpr& res) const;
+    virtual void subtract(const Scalar& s, const MatExpr& expr, MatExpr& res) const;
+
+    virtual void multiply(const MatExpr& expr1, const MatExpr& expr2, MatExpr& res, double scale=1) const;
+    virtual void multiply(const MatExpr& expr1, double s, MatExpr& res) const;
+
+    virtual void divide(const MatExpr& expr1, const MatExpr& expr2, MatExpr& res, double scale=1) const;
+    virtual void divide(double s, const MatExpr& expr, MatExpr& res) const;
+
+    virtual void abs(const MatExpr& expr, MatExpr& res) const;
+
+    virtual void transpose(const MatExpr& expr, MatExpr& res) const;
+    virtual void matmul(const MatExpr& expr1, const MatExpr& expr2, MatExpr& res) const;
+    virtual void invert(const MatExpr& expr, int method, MatExpr& res) const;
+
+    virtual Size size(const MatExpr& expr) const;
+    virtual int type(const MatExpr& expr) const;
+};
+
+/** @brief Matrix expression representation
+@anchor MatrixExpressions
+This is a list of implemented matrix operations that can be combined in arbitrary complex
+expressions (here A, B stand for matrices ( Mat ), s for a scalar ( Scalar ), alpha for a
+real-valued scalar ( double )):
+-   Addition, subtraction, negation: `A+B`, `A-B`, `A+s`, `A-s`, `s+A`, `s-A`, `-A`
+-   Scaling: `A*alpha`
+-   Per-element multiplication and division: `A.mul(B)`, `A/B`, `alpha/A`
+-   Matrix multiplication: `A*B`
+-   Transposition: `A.t()` (means A<sup>T</sup>)
+-   Matrix inversion and pseudo-inversion, solving linear systems and least-squares problems:
+    `A.inv([method]) (~ A<sup>-1</sup>)`,   `A.inv([method])*B (~ X: AX=B)`
+-   Comparison: `A cmpop B`, `A cmpop alpha`, `alpha cmpop A`, where *cmpop* is one of
+  `>`, `>=`, `==`, `!=`, `<=`, `<`. The result of comparison is an 8-bit single channel mask whose
+    elements are set to 255 (if the particular element or pair of elements satisfy the condition) or
+    0.
+-   Bitwise logical operations: `A logicop B`, `A logicop s`, `s logicop A`, `~A`, where *logicop* is one of
+  `&`, `|`, `^`.
+-   Element-wise minimum and maximum: `min(A, B)`, `min(A, alpha)`, `max(A, B)`, `max(A, alpha)`
+-   Element-wise absolute value: `abs(A)`
+-   Cross-product, dot-product: `A.cross(B)`, `A.dot(B)`
+-   Any function of matrix or matrices and scalars that returns a matrix or a scalar, such as norm,
+    mean, sum, countNonZero, trace, determinant, repeat, and others.
+-   Matrix initializers ( Mat::eye(), Mat::zeros(), Mat::ones() ), matrix comma-separated
+    initializers, matrix constructors and operators that extract sub-matrices (see Mat description).
+-   Mat_<destination_type>() constructors to cast the result to the proper type.
+@note Comma-separated initializers and probably some other operations may require additional
+explicit Mat() or Mat_<T>() constructor calls to resolve a possible ambiguity.
+
+Here are examples of matrix expressions:
+@code
+    // compute pseudo-inverse of A, equivalent to A.inv(DECOMP_SVD)
+    SVD svd(A);
+    Mat pinvA = svd.vt.t()*Mat::diag(1./svd.w)*svd.u.t();
+
+    // compute the new vector of parameters in the Levenberg-Marquardt algorithm
+    x -= (A.t()*A + lambda*Mat::eye(A.cols,A.cols,A.type())).inv(DECOMP_CHOLESKY)*(A.t()*err);
+
+    // sharpen image using "unsharp mask" algorithm
+    Mat blurred; double sigma = 1, threshold = 5, amount = 1;
+    GaussianBlur(img, blurred, Size(), sigma, sigma);
+    Mat lowContrastMask = abs(img - blurred) < threshold;
+    Mat sharpened = img*(1+amount) + blurred*(-amount);
+    img.copyTo(sharpened, lowContrastMask);
+@endcode
+*/
+class CV_EXPORTS MatExpr
+{
+public:
+    MatExpr();
+    explicit MatExpr(const Mat& m);
+
+    MatExpr(const MatOp* _op, int _flags, const Mat& _a = Mat(), const Mat& _b = Mat(),
+            const Mat& _c = Mat(), double _alpha = 1, double _beta = 1, const Scalar& _s = Scalar());
+
+    operator Mat() const;
+    template<typename _Tp> operator Mat_<_Tp>() const;
+
+    Size size() const;
+    int type() const;
+
+    MatExpr row(int y) const;
+    MatExpr col(int x) const;
+    MatExpr diag(int d = 0) const;
+    MatExpr operator()( const Range& rowRange, const Range& colRange ) const;
+    MatExpr operator()( const Rect& roi ) const;
+
+    MatExpr t() const;
+    MatExpr inv(int method = DECOMP_LU) const;
+    MatExpr mul(const MatExpr& e, double scale=1) const;
+    MatExpr mul(const Mat& m, double scale=1) const;
+
+    Mat cross(const Mat& m) const;
+    double dot(const Mat& m) const;
+
+    const MatOp* op;
+    int flags;
+
+    Mat a, b, c;
+    double alpha, beta;
+    Scalar s;
+};
+
+//! @} core_basic
+
+//! @relates cv::MatExpr
+//! @{
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const Mat& a, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const Scalar& s, const Mat& a);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const MatExpr& e, const Mat& m);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const Mat& m, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const MatExpr& e, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const Scalar& s, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator + (const MatExpr& e1, const MatExpr& e2);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator + (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a + Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator + (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) + b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const Mat& a, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const Scalar& s, const Mat& a);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const MatExpr& e, const Mat& m);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const Mat& m, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const MatExpr& e, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const Scalar& s, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const MatExpr& e1, const MatExpr& e2);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator - (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a - Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator - (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) - b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const Mat& m);
+CV_EXPORTS MatExpr operator - (const MatExpr& e);
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (double s, const Mat& a);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (const MatExpr& e, const Mat& m);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& m, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (const MatExpr& e, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (double s, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator * (const MatExpr& e1, const MatExpr& e2);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator * (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a * Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) * b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (double s, const Mat& a);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (const MatExpr& e, const Mat& m);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (const Mat& m, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (const MatExpr& e, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (double s, const MatExpr& e);
+CV_EXPORTS MatExpr operator / (const MatExpr& e1, const MatExpr& e2);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator / (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a / Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator / (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) / b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator < (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator < (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator < (double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator < (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a < Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator < (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) < b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator <= (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator <= (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator <= (double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator <= (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a <= Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator <= (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) <= b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator == (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator == (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator == (double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator == (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a == Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator == (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) == b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator != (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator != (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator != (double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator != (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a != Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator != (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) != b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator >= (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator >= (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator >= (double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator >= (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a >= Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator >= (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) >= b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator > (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator > (const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator > (double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator > (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a > Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator > (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) > b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator & (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator & (const Mat& a, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator & (const Scalar& s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator & (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a & Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator & (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) & b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator | (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator | (const Mat& a, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator | (const Scalar& s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator | (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a | Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator | (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) | b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator ^ (const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr operator ^ (const Mat& a, const Scalar& s);
+CV_EXPORTS MatExpr operator ^ (const Scalar& s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator ^ (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return a ^ Mat(b); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr operator ^ (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return Mat(a) ^ b; }
+
+CV_EXPORTS MatExpr operator ~(const Mat& m);
+
+CV_EXPORTS MatExpr min(const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr min(const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr min(double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr min (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return min(a, Mat(b)); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr min (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return min(Mat(a), b); }
+
+CV_EXPORTS MatExpr max(const Mat& a, const Mat& b);
+CV_EXPORTS MatExpr max(const Mat& a, double s);
+CV_EXPORTS MatExpr max(double s, const Mat& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr max (const Mat& a, const Matx<_Tp, m, n>& b) { return max(a, Mat(b)); }
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+MatExpr max (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Mat& b) { return max(Mat(a), b); }
+
+/** @brief Calculates an absolute value of each matrix element.
+
+abs is a meta-function that is expanded to one of absdiff or convertScaleAbs forms:
+- C = abs(A-B) is equivalent to `absdiff(A, B, C)`
+- C = abs(A) is equivalent to `absdiff(A, Scalar::all(0), C)`
+- C = `Mat_<Vec<uchar,n> >(abs(A*alpha + beta))` is equivalent to `convertScaleAbs(A, C, alpha,
+beta)`
+
+The output matrix has the same size and the same type as the input one except for the last case,
+where C is depth=CV_8U .
+@param m matrix.
+@sa @ref MatrixExpressions, absdiff, convertScaleAbs
+ */
+CV_EXPORTS MatExpr abs(const Mat& m);
+/** @overload
+@param e matrix expression.
+*/
+CV_EXPORTS MatExpr abs(const MatExpr& e);
+//! @} relates cv::MatExpr
+
+} // cv
+
+#include "opencv2/core/mat.inl.hpp"
+
+#endif // OPENCV_CORE_MAT_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/mat.inl.hpp b/include/opencv2/core/mat.inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0ef6405
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/mat.inl.hpp
@@ -0,0 +1,3973 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_MATRIX_OPERATIONS_HPP
+#define OPENCV_CORE_MATRIX_OPERATIONS_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error mat.inl.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#ifdef _MSC_VER
+#pragma warning( push )
+#pragma warning( disable: 4127 )
+#endif
+
+namespace cv
+{
+CV__DEBUG_NS_BEGIN
+
+
+//! @cond IGNORED
+
+////////////////////////// Custom (raw) type wrapper //////////////////////////
+
+template<typename _Tp> static inline
+int rawType()
+{
+    CV_StaticAssert(sizeof(_Tp) <= CV_CN_MAX, "sizeof(_Tp) is too large");
+    const int elemSize = sizeof(_Tp);
+    return (int)CV_MAKETYPE(CV_8U, elemSize);
+}
+
+//////////////////////// Input/Output Arrays ////////////////////////
+
+inline void _InputArray::init(int _flags, const void* _obj)
+{ flags = _flags; obj = (void*)_obj; }
+
+inline void _InputArray::init(int _flags, const void* _obj, Size _sz)
+{ flags = _flags; obj = (void*)_obj; sz = _sz; }
+
+inline void* _InputArray::getObj() const { return obj; }
+inline int _InputArray::getFlags() const { return flags; }
+inline Size _InputArray::getSz() const { return sz; }
+
+inline _InputArray::_InputArray() { init(0 + NONE, 0); }
+inline _InputArray::_InputArray(int _flags, void* _obj) { init(_flags, _obj); }
+inline _InputArray::_InputArray(const Mat& m) { init(MAT+ACCESS_READ, &m); }
+inline _InputArray::_InputArray(const std::vector<Mat>& vec) { init(STD_VECTOR_MAT+ACCESS_READ, &vec); }
+inline _InputArray::_InputArray(const UMat& m) { init(UMAT+ACCESS_READ, &m); }
+inline _InputArray::_InputArray(const std::vector<UMat>& vec) { init(STD_VECTOR_UMAT+ACCESS_READ, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputArray::_InputArray(const std::vector<_Tp>& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, &vec); }
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_InputArray::_InputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<std::size_t _Nm> inline
+_InputArray::_InputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr)
+{ init(STD_ARRAY_MAT + ACCESS_READ, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+inline
+_InputArray::_InputArray(const std::vector<bool>& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_BOOL_VECTOR + traits::Type<bool>::value + ACCESS_READ, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputArray::_InputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputArray::_InputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, &vec); }
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_InputArray::_InputArray(const Matx<_Tp, m, n>& mtx)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, &mtx, Size(n, m)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputArray::_InputArray(const _Tp* vec, int n)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, vec, Size(n, 1)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputArray::_InputArray(const Mat_<_Tp>& m)
+{ init(FIXED_TYPE + MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ, &m); }
+
+inline _InputArray::_InputArray(const double& val)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + CV_64F + ACCESS_READ, &val, Size(1,1)); }
+
+inline _InputArray::_InputArray(const MatExpr& expr)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + EXPR + ACCESS_READ, &expr); }
+
+inline _InputArray::_InputArray(const cuda::GpuMat& d_mat)
+{ init(CUDA_GPU_MAT + ACCESS_READ, &d_mat); }
+
+inline _InputArray::_InputArray(const std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat)
+{	init(STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT + ACCESS_READ, &d_mat);}
+
+inline _InputArray::_InputArray(const ogl::Buffer& buf)
+{ init(OPENGL_BUFFER + ACCESS_READ, &buf); }
+
+inline _InputArray::_InputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem)
+{ init(CUDA_HOST_MEM + ACCESS_READ, &cuda_mem); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputArray _InputArray::rawIn(const std::vector<_Tp>& vec)
+{
+    _InputArray v;
+    v.flags = _InputArray::FIXED_TYPE + _InputArray::STD_VECTOR + rawType<_Tp>() + ACCESS_READ;
+    v.obj = (void*)&vec;
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_InputArray _InputArray::rawIn(const std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{
+    _InputArray v;
+    v.flags = FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_READ;
+    v.obj = (void*)arr.data();
+    v.sz = Size(1, _Nm);
+    return v;
+}
+
+inline _InputArray::~_InputArray() {}
+
+inline Mat _InputArray::getMat(int i) const
+{
+    if( kind() == MAT && i < 0 )
+        return *(const Mat*)obj;
+    return getMat_(i);
+}
+
+inline bool _InputArray::isMat() const { return kind() == _InputArray::MAT; }
+inline bool _InputArray::isUMat() const  { return kind() == _InputArray::UMAT; }
+inline bool _InputArray::isMatVector() const { return kind() == _InputArray::STD_VECTOR_MAT; }
+inline bool _InputArray::isUMatVector() const  { return kind() == _InputArray::STD_VECTOR_UMAT; }
+inline bool _InputArray::isMatx() const { return kind() == _InputArray::MATX; }
+inline bool _InputArray::isVector() const { return kind() == _InputArray::STD_VECTOR ||
+                                                   kind() == _InputArray::STD_BOOL_VECTOR ||
+                                                   kind() == _InputArray::STD_ARRAY; }
+inline bool _InputArray::isGpuMat() const { return kind() == _InputArray::CUDA_GPU_MAT; }
+inline bool _InputArray::isGpuMatVector() const { return kind() == _InputArray::STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT; }
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+inline _OutputArray::_OutputArray() { init(NONE + ACCESS_WRITE, 0); }
+inline _OutputArray::_OutputArray(int _flags, void* _obj) { init(_flags + ACCESS_WRITE, _obj); }
+inline _OutputArray::_OutputArray(Mat& m) { init(MAT+ACCESS_WRITE, &m); }
+inline _OutputArray::_OutputArray(std::vector<Mat>& vec) { init(STD_VECTOR_MAT + ACCESS_WRITE, &vec); }
+inline _OutputArray::_OutputArray(UMat& m) { init(UMAT + ACCESS_WRITE, &m); }
+inline _OutputArray::_OutputArray(std::vector<UMat>& vec) { init(STD_VECTOR_UMAT + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(std::vector<_Tp>& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_OutputArray::_OutputArray(std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<std::size_t _Nm> inline
+_OutputArray::_OutputArray(std::array<Mat, _Nm>& arr)
+{ init(STD_ARRAY_MAT + ACCESS_WRITE, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(std::vector<std::vector<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(std::vector<Mat_<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(Mat_<_Tp>& m)
+{ init(FIXED_TYPE + MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &m); }
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_OutputArray::_OutputArray(Matx<_Tp, m, n>& mtx)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &mtx, Size(n, m)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(_Tp* vec, int n)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, vec, Size(n, 1)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const std::vector<_Tp>& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<std::size_t _Nm> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_SIZE + STD_ARRAY_MAT + ACCESS_WRITE, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR_MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const Mat_<_Tp>& m)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &m); }
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& mtx)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, &mtx, Size(n, m)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray::_OutputArray(const _Tp* vec, int n)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE, vec, Size(n, 1)); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(cuda::GpuMat& d_mat)
+{ init(CUDA_GPU_MAT + ACCESS_WRITE, &d_mat); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat)
+{	init(STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT + ACCESS_WRITE, &d_mat);}
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(ogl::Buffer& buf)
+{ init(OPENGL_BUFFER + ACCESS_WRITE, &buf); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(cuda::HostMem& cuda_mem)
+{ init(CUDA_HOST_MEM + ACCESS_WRITE, &cuda_mem); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const Mat& m)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MAT + ACCESS_WRITE, &m); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const std::vector<Mat>& vec)
+{ init(FIXED_SIZE + STD_VECTOR_MAT + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const UMat& m)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + UMAT + ACCESS_WRITE, &m); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const std::vector<UMat>& vec)
+{ init(FIXED_SIZE + STD_VECTOR_UMAT + ACCESS_WRITE, &vec); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const cuda::GpuMat& d_mat)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + CUDA_GPU_MAT + ACCESS_WRITE, &d_mat); }
+
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const ogl::Buffer& buf)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + OPENGL_BUFFER + ACCESS_WRITE, &buf); }
+
+inline _OutputArray::_OutputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + CUDA_HOST_MEM + ACCESS_WRITE, &cuda_mem); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_OutputArray _OutputArray::rawOut(std::vector<_Tp>& vec)
+{
+    _OutputArray v;
+    v.flags = _InputArray::FIXED_TYPE + _InputArray::STD_VECTOR + rawType<_Tp>() + ACCESS_WRITE;
+    v.obj = (void*)&vec;
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_OutputArray _OutputArray::rawOut(std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{
+    _OutputArray v;
+    v.flags = FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_WRITE;
+    v.obj = (void*)arr.data();
+    v.sz = Size(1, _Nm);
+    return v;
+}
+
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray() { init(0+ACCESS_RW, 0); }
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(int _flags, void* _obj) { init(_flags+ACCESS_RW, _obj); }
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(Mat& m) { init(MAT+ACCESS_RW, &m); }
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(std::vector<Mat>& vec) { init(STD_VECTOR_MAT+ACCESS_RW, &vec); }
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(UMat& m) { init(UMAT+ACCESS_RW, &m); }
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(std::vector<UMat>& vec) { init(STD_VECTOR_UMAT+ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(std::vector<_Tp>& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<std::size_t _Nm> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(std::array<Mat, _Nm>& arr)
+{ init(STD_ARRAY_MAT + ACCESS_RW, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(std::vector<std::vector<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(std::vector<Mat_<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(Mat_<_Tp>& m)
+{ init(FIXED_TYPE + MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &m); }
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(Matx<_Tp, m, n>& mtx)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &mtx, Size(n, m)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(_Tp* vec, int n)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, vec, Size(n, 1)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::vector<_Tp>& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<std::size_t _Nm> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr)
+{ init(FIXED_SIZE + STD_ARRAY_MAT + ACCESS_RW, arr.data(), Size(1, _Nm)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR_VECTOR + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR_MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &vec); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const Mat_<_Tp>& m)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MAT + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &m); }
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& mtx)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, &mtx, Size(n, m)); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray::_InputOutputArray(const _Tp* vec, int n)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW, vec, Size(n, 1)); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(cuda::GpuMat& d_mat)
+{ init(CUDA_GPU_MAT + ACCESS_RW, &d_mat); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(ogl::Buffer& buf)
+{ init(OPENGL_BUFFER + ACCESS_RW, &buf); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(cuda::HostMem& cuda_mem)
+{ init(CUDA_HOST_MEM + ACCESS_RW, &cuda_mem); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const Mat& m)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MAT + ACCESS_RW, &m); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::vector<Mat>& vec)
+{ init(FIXED_SIZE + STD_VECTOR_MAT + ACCESS_RW, &vec); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const UMat& m)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + UMAT + ACCESS_RW, &m); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::vector<UMat>& vec)
+{ init(FIXED_SIZE + STD_VECTOR_UMAT + ACCESS_RW, &vec); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const cuda::GpuMat& d_mat)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + CUDA_GPU_MAT + ACCESS_RW, &d_mat); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT + ACCESS_RW, &d_mat);}
+
+template<> inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT + ACCESS_RW, &d_mat);}
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const ogl::Buffer& buf)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + OPENGL_BUFFER + ACCESS_RW, &buf); }
+
+inline _InputOutputArray::_InputOutputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem)
+{ init(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + CUDA_HOST_MEM + ACCESS_RW, &cuda_mem); }
+
+template<typename _Tp> inline
+_InputOutputArray _InputOutputArray::rawInOut(std::vector<_Tp>& vec)
+{
+    _InputOutputArray v;
+    v.flags = _InputArray::FIXED_TYPE + _InputArray::STD_VECTOR + rawType<_Tp>() + ACCESS_RW;
+    v.obj = (void*)&vec;
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+_InputOutputArray _InputOutputArray::rawInOut(std::array<_Tp, _Nm>& arr)
+{
+    _InputOutputArray v;
+    v.flags = FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + STD_ARRAY + traits::Type<_Tp>::value + ACCESS_RW;
+    v.obj = (void*)arr.data();
+    v.sz = Size(1, _Nm);
+    return v;
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline _InputArray rawIn(_Tp& v) { return _InputArray::rawIn(v); }
+template<typename _Tp> static inline _OutputArray rawOut(_Tp& v) { return _OutputArray::rawOut(v); }
+template<typename _Tp> static inline _InputOutputArray rawInOut(_Tp& v) { return _InputOutputArray::rawInOut(v); }
+
+CV__DEBUG_NS_END
+
+//////////////////////////////////////////// Mat //////////////////////////////////////////
+
+inline
+Mat::Mat()
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{}
+
+inline
+Mat::Mat(int _rows, int _cols, int _type)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_rows, _cols, _type);
+}
+
+inline
+Mat::Mat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_rows, _cols, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+Mat::Mat(Size _sz, int _type)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create( _sz.height, _sz.width, _type );
+}
+
+inline
+Mat::Mat(Size _sz, int _type, const Scalar& _s)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_sz.height, _sz.width, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+Mat::Mat(int _dims, const int* _sz, int _type)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_dims, _sz, _type);
+}
+
+inline
+Mat::Mat(int _dims, const int* _sz, int _type, const Scalar& _s)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_dims, _sz, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+Mat::Mat(const std::vector<int>& _sz, int _type)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_sz, _type);
+}
+
+inline
+Mat::Mat(const std::vector<int>& _sz, int _type, const Scalar& _s)
+    : flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), data(0), datastart(0), dataend(0),
+      datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    create(_sz, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+Mat::Mat(const Mat& m)
+    : flags(m.flags), dims(m.dims), rows(m.rows), cols(m.cols), data(m.data),
+      datastart(m.datastart), dataend(m.dataend), datalimit(m.datalimit), allocator(m.allocator),
+      u(m.u), size(&rows), step(0)
+{
+    if( u )
+        CV_XADD(&u->refcount, 1);
+    if( m.dims <= 2 )
+    {
+        step[0] = m.step[0]; step[1] = m.step[1];
+    }
+    else
+    {
+        dims = 0;
+        copySize(m);
+    }
+}
+
+inline
+Mat::Mat(int _rows, int _cols, int _type, void* _data, size_t _step)
+    : flags(MAGIC_VAL + (_type & TYPE_MASK)), dims(2), rows(_rows), cols(_cols),
+      data((uchar*)_data), datastart((uchar*)_data), dataend(0), datalimit(0),
+      allocator(0), u(0), size(&rows)
+{
+    CV_Assert(total() == 0 || data != NULL);
+
+    size_t esz = CV_ELEM_SIZE(_type), esz1 = CV_ELEM_SIZE1(_type);
+    size_t minstep = cols * esz;
+    if( _step == AUTO_STEP )
+    {
+        _step = minstep;
+    }
+    else
+    {
+        CV_DbgAssert( _step >= minstep );
+        if (_step % esz1 != 0)
+        {
+            CV_Error(Error::BadStep, "Step must be a multiple of esz1");
+        }
+    }
+    step[0] = _step;
+    step[1] = esz;
+    datalimit = datastart + _step * rows;
+    dataend = datalimit - _step + minstep;
+    updateContinuityFlag();
+}
+
+inline
+Mat::Mat(Size _sz, int _type, void* _data, size_t _step)
+    : flags(MAGIC_VAL + (_type & TYPE_MASK)), dims(2), rows(_sz.height), cols(_sz.width),
+      data((uchar*)_data), datastart((uchar*)_data), dataend(0), datalimit(0),
+      allocator(0), u(0), size(&rows)
+{
+    CV_Assert(total() == 0 || data != NULL);
+
+    size_t esz = CV_ELEM_SIZE(_type), esz1 = CV_ELEM_SIZE1(_type);
+    size_t minstep = cols*esz;
+    if( _step == AUTO_STEP )
+    {
+        _step = minstep;
+    }
+    else
+    {
+        CV_DbgAssert( _step >= minstep );
+
+        if (_step % esz1 != 0)
+        {
+            CV_Error(Error::BadStep, "Step must be a multiple of esz1");
+        }
+    }
+    step[0] = _step;
+    step[1] = esz;
+    datalimit = datastart + _step*rows;
+    dataend = datalimit - _step + minstep;
+    updateContinuityFlag();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat::Mat(const std::vector<_Tp>& vec, bool copyData)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows((int)vec.size()),
+      cols(1), data(0), datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    if(vec.empty())
+        return;
+    if( !copyData )
+    {
+        step[0] = step[1] = sizeof(_Tp);
+        datastart = data = (uchar*)&vec[0];
+        datalimit = dataend = datastart + rows * step[0];
+    }
+    else
+        Mat((int)vec.size(), 1, traits::Type<_Tp>::value, (uchar*)&vec[0]).copyTo(*this);
+}
+
+template<typename _Tp, typename> inline
+Mat::Mat(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    : Mat()
+{
+    CV_Assert(list.size() != 0);
+    Mat((int)list.size(), 1, traits::Type<_Tp>::value, (uchar*)list.begin()).copyTo(*this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat::Mat(const std::initializer_list<int> sizes, const std::initializer_list<_Tp> list)
+    : Mat()
+{
+    size_t size_total = 1;
+    for(auto s : sizes)
+        size_total *= s;
+    CV_Assert(list.size() != 0);
+    CV_Assert(size_total == list.size());
+    Mat((int)sizes.size(), (int*)sizes.begin(), traits::Type<_Tp>::value, (uchar*)list.begin()).copyTo(*this);
+}
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+Mat::Mat(const std::array<_Tp, _Nm>& arr, bool copyData)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows((int)arr.size()),
+      cols(1), data(0), datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    if(arr.empty())
+        return;
+    if( !copyData )
+    {
+        step[0] = step[1] = sizeof(_Tp);
+        datastart = data = (uchar*)arr.data();
+        datalimit = dataend = datastart + rows * step[0];
+    }
+    else
+        Mat((int)arr.size(), 1, traits::Type<_Tp>::value, (uchar*)arr.data()).copyTo(*this);
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline
+Mat::Mat(const Vec<_Tp, n>& vec, bool copyData)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows(n), cols(1), data(0),
+      datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    if( !copyData )
+    {
+        step[0] = step[1] = sizeof(_Tp);
+        datastart = data = (uchar*)vec.val;
+        datalimit = dataend = datastart + rows * step[0];
+    }
+    else
+        Mat(n, 1, traits::Type<_Tp>::value, (void*)vec.val).copyTo(*this);
+}
+
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Mat::Mat(const Matx<_Tp,m,n>& M, bool copyData)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows(m), cols(n), data(0),
+      datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    if( !copyData )
+    {
+        step[0] = cols * sizeof(_Tp);
+        step[1] = sizeof(_Tp);
+        datastart = data = (uchar*)M.val;
+        datalimit = dataend = datastart + rows * step[0];
+    }
+    else
+        Mat(m, n, traits::Type<_Tp>::value, (uchar*)M.val).copyTo(*this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat::Mat(const Point_<_Tp>& pt, bool copyData)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows(2), cols(1), data(0),
+      datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    if( !copyData )
+    {
+        step[0] = step[1] = sizeof(_Tp);
+        datastart = data = (uchar*)&pt.x;
+        datalimit = dataend = datastart + rows * step[0];
+    }
+    else
+    {
+        create(2, 1, traits::Type<_Tp>::value);
+        ((_Tp*)data)[0] = pt.x;
+        ((_Tp*)data)[1] = pt.y;
+    }
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat::Mat(const Point3_<_Tp>& pt, bool copyData)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows(3), cols(1), data(0),
+      datastart(0), dataend(0), datalimit(0), allocator(0), u(0), size(&rows), step(0)
+{
+    if( !copyData )
+    {
+        step[0] = step[1] = sizeof(_Tp);
+        datastart = data = (uchar*)&pt.x;
+        datalimit = dataend = datastart + rows * step[0];
+    }
+    else
+    {
+        create(3, 1, traits::Type<_Tp>::value);
+        ((_Tp*)data)[0] = pt.x;
+        ((_Tp*)data)[1] = pt.y;
+        ((_Tp*)data)[2] = pt.z;
+    }
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat::Mat(const MatCommaInitializer_<_Tp>& commaInitializer)
+    : flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(0), rows(0), cols(0), data(0),
+      datastart(0), dataend(0), allocator(0), u(0), size(&rows)
+{
+    *this = commaInitializer.operator Mat_<_Tp>();
+}
+
+inline
+Mat::~Mat()
+{
+    release();
+    if( step.p != step.buf )
+        fastFree(step.p);
+}
+
+inline
+Mat& Mat::operator = (const Mat& m)
+{
+    if( this != &m )
+    {
+        if( m.u )
+            CV_XADD(&m.u->refcount, 1);
+        release();
+        flags = m.flags;
+        if( dims <= 2 && m.dims <= 2 )
+        {
+            dims = m.dims;
+            rows = m.rows;
+            cols = m.cols;
+            step[0] = m.step[0];
+            step[1] = m.step[1];
+        }
+        else
+            copySize(m);
+        data = m.data;
+        datastart = m.datastart;
+        dataend = m.dataend;
+        datalimit = m.datalimit;
+        allocator = m.allocator;
+        u = m.u;
+    }
+    return *this;
+}
+
+inline
+Mat Mat::row(int y) const
+{
+    return Mat(*this, Range(y, y + 1), Range::all());
+}
+
+inline
+Mat Mat::col(int x) const
+{
+    return Mat(*this, Range::all(), Range(x, x + 1));
+}
+
+inline
+Mat Mat::rowRange(int startrow, int endrow) const
+{
+    return Mat(*this, Range(startrow, endrow), Range::all());
+}
+
+inline
+Mat Mat::rowRange(const Range& r) const
+{
+    return Mat(*this, r, Range::all());
+}
+
+inline
+Mat Mat::colRange(int startcol, int endcol) const
+{
+    return Mat(*this, Range::all(), Range(startcol, endcol));
+}
+
+inline
+Mat Mat::colRange(const Range& r) const
+{
+    return Mat(*this, Range::all(), r);
+}
+
+inline
+Mat Mat::clone() const
+{
+    Mat m;
+    copyTo(m);
+    return m;
+}
+
+inline
+void Mat::assignTo( Mat& m, int _type ) const
+{
+    if( _type < 0 )
+        m = *this;
+    else
+        convertTo(m, _type);
+}
+
+inline
+void Mat::create(int _rows, int _cols, int _type)
+{
+    _type &= TYPE_MASK;
+    if( dims <= 2 && rows == _rows && cols == _cols && type() == _type && data )
+        return;
+    int sz[] = {_rows, _cols};
+    create(2, sz, _type);
+}
+
+inline
+void Mat::create(Size _sz, int _type)
+{
+    create(_sz.height, _sz.width, _type);
+}
+
+inline
+void Mat::addref()
+{
+    if( u )
+        CV_XADD(&u->refcount, 1);
+}
+
+inline
+void Mat::release()
+{
+    if( u && CV_XADD(&u->refcount, -1) == 1 )
+        deallocate();
+    u = NULL;
+    datastart = dataend = datalimit = data = 0;
+    for(int i = 0; i < dims; i++)
+        size.p[i] = 0;
+#ifdef _DEBUG
+    flags = MAGIC_VAL;
+    dims = rows = cols = 0;
+    if(step.p != step.buf)
+    {
+        fastFree(step.p);
+        step.p = step.buf;
+        size.p = &rows;
+    }
+#endif
+}
+
+inline
+Mat Mat::operator()( Range _rowRange, Range _colRange ) const
+{
+    return Mat(*this, _rowRange, _colRange);
+}
+
+inline
+Mat Mat::operator()( const Rect& roi ) const
+{
+    return Mat(*this, roi);
+}
+
+inline
+Mat Mat::operator()(const Range* ranges) const
+{
+    return Mat(*this, ranges);
+}
+
+inline
+Mat Mat::operator()(const std::vector<Range>& ranges) const
+{
+    return Mat(*this, ranges);
+}
+
+inline
+bool Mat::isContinuous() const
+{
+    return (flags & CONTINUOUS_FLAG) != 0;
+}
+
+inline
+bool Mat::isSubmatrix() const
+{
+    return (flags & SUBMATRIX_FLAG) != 0;
+}
+
+inline
+size_t Mat::elemSize() const
+{
+    size_t res = dims > 0 ? step.p[dims - 1] : 0;
+    CV_DbgAssert(res != 0);
+    return res;
+}
+
+inline
+size_t Mat::elemSize1() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE1(flags);
+}
+
+inline
+int Mat::type() const
+{
+    return CV_MAT_TYPE(flags);
+}
+
+inline
+int Mat::depth() const
+{
+    return CV_MAT_DEPTH(flags);
+}
+
+inline
+int Mat::channels() const
+{
+    return CV_MAT_CN(flags);
+}
+
+inline
+size_t Mat::step1(int i) const
+{
+    return step.p[i] / elemSize1();
+}
+
+inline
+bool Mat::empty() const
+{
+    return data == 0 || total() == 0 || dims == 0;
+}
+
+inline
+size_t Mat::total() const
+{
+    if( dims <= 2 )
+        return (size_t)rows * cols;
+    size_t p = 1;
+    for( int i = 0; i < dims; i++ )
+        p *= size[i];
+    return p;
+}
+
+inline
+size_t Mat::total(int startDim, int endDim) const
+{
+    CV_Assert( 0 <= startDim && startDim <= endDim);
+    size_t p = 1;
+    int endDim_ = endDim <= dims ? endDim : dims;
+    for( int i = startDim; i < endDim_; i++ )
+        p *= size[i];
+    return p;
+}
+
+inline
+uchar* Mat::ptr(int y)
+{
+    CV_DbgAssert( y == 0 || (data && dims >= 1 && (unsigned)y < (unsigned)size.p[0]) );
+    return data + step.p[0] * y;
+}
+
+inline
+const uchar* Mat::ptr(int y) const
+{
+    CV_DbgAssert( y == 0 || (data && dims >= 1 && (unsigned)y < (unsigned)size.p[0]) );
+    return data + step.p[0] * y;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp* Mat::ptr(int y)
+{
+    CV_DbgAssert( y == 0 || (data && dims >= 1 && (unsigned)y < (unsigned)size.p[0]) );
+    return (_Tp*)(data + step.p[0] * y);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* Mat::ptr(int y) const
+{
+    CV_DbgAssert( y == 0 || (data && dims >= 1 && (unsigned)y < (unsigned)size.p[0]) );
+    return (const _Tp*)(data + step.p[0] * y);
+}
+
+inline
+uchar* Mat::ptr(int i0, int i1)
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    return data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1];
+}
+
+inline
+const uchar* Mat::ptr(int i0, int i1) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    return data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp* Mat::ptr(int i0, int i1)
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    return (_Tp*)(data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1]);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* Mat::ptr(int i0, int i1) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    return (const _Tp*)(data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1]);
+}
+
+inline
+uchar* Mat::ptr(int i0, int i1, int i2)
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 3);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i2 < (unsigned)size.p[2]);
+    return data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1] + i2 * step.p[2];
+}
+
+inline
+const uchar* Mat::ptr(int i0, int i1, int i2) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 3);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i2 < (unsigned)size.p[2]);
+    return data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1] + i2 * step.p[2];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp* Mat::ptr(int i0, int i1, int i2)
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 3);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i2 < (unsigned)size.p[2]);
+    return (_Tp*)(data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1] + i2 * step.p[2]);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* Mat::ptr(int i0, int i1, int i2) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims >= 3);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i2 < (unsigned)size.p[2]);
+    return (const _Tp*)(data + i0 * step.p[0] + i1 * step.p[1] + i2 * step.p[2]);
+}
+
+inline
+uchar* Mat::ptr(const int* idx)
+{
+    int i, d = dims;
+    uchar* p = data;
+    CV_DbgAssert( d >= 1 && p );
+    for( i = 0; i < d; i++ )
+    {
+        CV_DbgAssert( (unsigned)idx[i] < (unsigned)size.p[i] );
+        p += idx[i] * step.p[i];
+    }
+    return p;
+}
+
+inline
+const uchar* Mat::ptr(const int* idx) const
+{
+    int i, d = dims;
+    uchar* p = data;
+    CV_DbgAssert( d >= 1 && p );
+    for( i = 0; i < d; i++ )
+    {
+        CV_DbgAssert( (unsigned)idx[i] < (unsigned)size.p[i] );
+        p += idx[i] * step.p[i];
+    }
+    return p;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp* Mat::ptr(const int* idx)
+{
+    int i, d = dims;
+    uchar* p = data;
+    CV_DbgAssert( d >= 1 && p );
+    for( i = 0; i < d; i++ )
+    {
+        CV_DbgAssert( (unsigned)idx[i] < (unsigned)size.p[i] );
+        p += idx[i] * step.p[i];
+    }
+    return (_Tp*)p;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* Mat::ptr(const int* idx) const
+{
+    int i, d = dims;
+    uchar* p = data;
+    CV_DbgAssert( d >= 1 && p );
+    for( i = 0; i < d; i++ )
+    {
+        CV_DbgAssert( (unsigned)idx[i] < (unsigned)size.p[i] );
+        p += idx[i] * step.p[i];
+    }
+    return (const _Tp*)p;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat::at(int i0, int i1)
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));
+    CV_DbgAssert(CV_ELEM_SIZE1(traits::Depth<_Tp>::value) == elemSize1());
+    return ((_Tp*)(data + step.p[0] * i0))[i1];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat::at(int i0, int i1) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));
+    CV_DbgAssert(CV_ELEM_SIZE1(traits::Depth<_Tp>::value) == elemSize1());
+    return ((const _Tp*)(data + step.p[0] * i0))[i1];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat::at(Point pt)
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)pt.y < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)(pt.x * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));
+    CV_DbgAssert(CV_ELEM_SIZE1(traits::Depth<_Tp>::value) == elemSize1());
+    return ((_Tp*)(data + step.p[0] * pt.y))[pt.x];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat::at(Point pt) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)pt.y < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)(pt.x * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));
+    CV_DbgAssert(CV_ELEM_SIZE1(traits::Depth<_Tp>::value) == elemSize1());
+    return ((const _Tp*)(data + step.p[0] * pt.y))[pt.x];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat::at(int i0)
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)(size.p[0] * size.p[1]));
+    CV_DbgAssert(elemSize() == sizeof(_Tp));
+    if( isContinuous() || size.p[0] == 1 )
+        return ((_Tp*)data)[i0];
+    if( size.p[1] == 1 )
+        return *(_Tp*)(data + step.p[0] * i0);
+    int i = i0 / cols, j = i0 - i * cols;
+    return ((_Tp*)(data + step.p[0] * i))[j];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat::at(int i0) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)(size.p[0] * size.p[1]));
+    CV_DbgAssert(elemSize() == sizeof(_Tp));
+    if( isContinuous() || size.p[0] == 1 )
+        return ((const _Tp*)data)[i0];
+    if( size.p[1] == 1 )
+        return *(const _Tp*)(data + step.p[0] * i0);
+    int i = i0 / cols, j = i0 - i * cols;
+    return ((const _Tp*)(data + step.p[0] * i))[j];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat::at(int i0, int i1, int i2)
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return *(_Tp*)ptr(i0, i1, i2);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat::at(int i0, int i1, int i2) const
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return *(const _Tp*)ptr(i0, i1, i2);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat::at(const int* idx)
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return *(_Tp*)ptr(idx);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat::at(const int* idx) const
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return *(const _Tp*)ptr(idx);
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline
+_Tp& Mat::at(const Vec<int, n>& idx)
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return *(_Tp*)ptr(idx.val);
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline
+const _Tp& Mat::at(const Vec<int, n>& idx) const
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return *(const _Tp*)ptr(idx.val);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp> Mat::begin() const
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return MatConstIterator_<_Tp>((const Mat_<_Tp>*)this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp> Mat::end() const
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    MatConstIterator_<_Tp> it((const Mat_<_Tp>*)this);
+    it += total();
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp> Mat::begin()
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return MatIterator_<_Tp>((Mat_<_Tp>*)this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp> Mat::end()
+{
+    CV_DbgAssert( elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    MatIterator_<_Tp> it((Mat_<_Tp>*)this);
+    it += total();
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp, typename Functor> inline
+void Mat::forEach(const Functor& operation) {
+    this->forEach_impl<_Tp>(operation);
+}
+
+template<typename _Tp, typename Functor> inline
+void Mat::forEach(const Functor& operation) const {
+    // call as not const
+    (const_cast<Mat*>(this))->forEach<_Tp>(operation);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat::operator std::vector<_Tp>() const
+{
+    std::vector<_Tp> v;
+    copyTo(v);
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, std::size_t _Nm> inline
+Mat::operator std::array<_Tp, _Nm>() const
+{
+    std::array<_Tp, _Nm> v;
+    copyTo(v);
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, int n> inline
+Mat::operator Vec<_Tp, n>() const
+{
+    CV_Assert( data && dims <= 2 && (rows == 1 || cols == 1) &&
+               rows + cols - 1 == n && channels() == 1 );
+
+    if( isContinuous() && type() == traits::Type<_Tp>::value )
+        return Vec<_Tp, n>((_Tp*)data);
+    Vec<_Tp, n> v;
+    Mat tmp(rows, cols, traits::Type<_Tp>::value, v.val);
+    convertTo(tmp, tmp.type());
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Mat::operator Matx<_Tp, m, n>() const
+{
+    CV_Assert( data && dims <= 2 && rows == m && cols == n && channels() == 1 );
+
+    if( isContinuous() && type() == traits::Type<_Tp>::value )
+        return Matx<_Tp, m, n>((_Tp*)data);
+    Matx<_Tp, m, n> mtx;
+    Mat tmp(rows, cols, traits::Type<_Tp>::value, mtx.val);
+    convertTo(tmp, tmp.type());
+    return mtx;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat::push_back(const _Tp& elem)
+{
+    if( !data )
+    {
+        *this = Mat(1, 1, traits::Type<_Tp>::value, (void*)&elem).clone();
+        return;
+    }
+    CV_Assert(traits::Type<_Tp>::value == type() && cols == 1
+              /* && dims == 2 (cols == 1 implies dims == 2) */);
+    const uchar* tmp = dataend + step[0];
+    if( !isSubmatrix() && isContinuous() && tmp <= datalimit )
+    {
+        *(_Tp*)(data + (size.p[0]++) * step.p[0]) = elem;
+        dataend = tmp;
+    }
+    else
+        push_back_(&elem);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat::push_back(const Mat_<_Tp>& m)
+{
+    push_back((const Mat&)m);
+}
+
+template<> inline
+void Mat::push_back(const MatExpr& expr)
+{
+    push_back(static_cast<Mat>(expr));
+}
+
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat::push_back(const std::vector<_Tp>& v)
+{
+    push_back(Mat(v));
+}
+
+inline
+Mat::Mat(Mat&& m)
+    : flags(m.flags), dims(m.dims), rows(m.rows), cols(m.cols), data(m.data),
+      datastart(m.datastart), dataend(m.dataend), datalimit(m.datalimit), allocator(m.allocator),
+      u(m.u), size(&rows)
+{
+    if (m.dims <= 2)  // move new step/size info
+    {
+        step[0] = m.step[0];
+        step[1] = m.step[1];
+    }
+    else
+    {
+        CV_DbgAssert(m.step.p != m.step.buf);
+        step.p = m.step.p;
+        size.p = m.size.p;
+        m.step.p = m.step.buf;
+        m.size.p = &m.rows;
+    }
+    m.flags = MAGIC_VAL; m.dims = m.rows = m.cols = 0;
+    m.data = NULL; m.datastart = NULL; m.dataend = NULL; m.datalimit = NULL;
+    m.allocator = NULL;
+    m.u = NULL;
+}
+
+inline
+Mat& Mat::operator = (Mat&& m)
+{
+    if (this == &m)
+      return *this;
+
+    release();
+    flags = m.flags; dims = m.dims; rows = m.rows; cols = m.cols; data = m.data;
+    datastart = m.datastart; dataend = m.dataend; datalimit = m.datalimit; allocator = m.allocator;
+    u = m.u;
+    if (step.p != step.buf) // release self step/size
+    {
+        fastFree(step.p);
+        step.p = step.buf;
+        size.p = &rows;
+    }
+    if (m.dims <= 2) // move new step/size info
+    {
+        step[0] = m.step[0];
+        step[1] = m.step[1];
+    }
+    else
+    {
+        CV_DbgAssert(m.step.p != m.step.buf);
+        step.p = m.step.p;
+        size.p = m.size.p;
+        m.step.p = m.step.buf;
+        m.size.p = &m.rows;
+    }
+    m.flags = MAGIC_VAL; m.dims = m.rows = m.cols = 0;
+    m.data = NULL; m.datastart = NULL; m.dataend = NULL; m.datalimit = NULL;
+    m.allocator = NULL;
+    m.u = NULL;
+    return *this;
+}
+
+
+///////////////////////////// MatSize ////////////////////////////
+
+inline
+MatSize::MatSize(int* _p)
+    : p(_p) {}
+
+inline
+int MatSize::dims() const
+{
+    return (p - 1)[0];
+}
+
+inline
+Size MatSize::operator()() const
+{
+    CV_DbgAssert(dims() <= 2);
+    return Size(p[1], p[0]);
+}
+
+inline
+const int& MatSize::operator[](int i) const
+{
+    CV_DbgAssert(i < dims());
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+    CV_DbgAssert(i >= 0);
+#endif
+    return p[i];
+}
+
+inline
+int& MatSize::operator[](int i)
+{
+    CV_DbgAssert(i < dims());
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+    CV_DbgAssert(i >= 0);
+#endif
+    return p[i];
+}
+
+inline
+MatSize::operator const int*() const
+{
+    return p;
+}
+
+inline
+bool MatSize::operator == (const MatSize& sz) const
+{
+    int d = dims();
+    int dsz = sz.dims();
+    if( d != dsz )
+        return false;
+    if( d == 2 )
+        return p[0] == sz.p[0] && p[1] == sz.p[1];
+
+    for( int i = 0; i < d; i++ )
+        if( p[i] != sz.p[i] )
+            return false;
+    return true;
+}
+
+inline
+bool MatSize::operator != (const MatSize& sz) const
+{
+    return !(*this == sz);
+}
+
+
+
+///////////////////////////// MatStep ////////////////////////////
+
+inline
+MatStep::MatStep()
+{
+    p = buf; p[0] = p[1] = 0;
+}
+
+inline
+MatStep::MatStep(size_t s)
+{
+    p = buf; p[0] = s; p[1] = 0;
+}
+
+inline
+const size_t& MatStep::operator[](int i) const
+{
+    return p[i];
+}
+
+inline
+size_t& MatStep::operator[](int i)
+{
+    return p[i];
+}
+
+inline MatStep::operator size_t() const
+{
+    CV_DbgAssert( p == buf );
+    return buf[0];
+}
+
+inline MatStep& MatStep::operator = (size_t s)
+{
+    CV_DbgAssert( p == buf );
+    buf[0] = s;
+    return *this;
+}
+
+
+
+////////////////////////////// Mat_<_Tp> ////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_()
+    : Mat()
+{
+    flags = (flags & ~CV_MAT_TYPE_MASK) + traits::Type<_Tp>::value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols)
+    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value)
+{
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols, const _Tp& value)
+    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value)
+{
+    *this = value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(Size _sz)
+    : Mat(_sz.height, _sz.width, traits::Type<_Tp>::value)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(Size _sz, const _Tp& value)
+    : Mat(_sz.height, _sz.width, traits::Type<_Tp>::value)
+{
+    *this = value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(int _dims, const int* _sz)
+    : Mat(_dims, _sz, traits::Type<_Tp>::value)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(int _dims, const int* _sz, const _Tp& _s)
+    : Mat(_dims, _sz, traits::Type<_Tp>::value, Scalar(_s))
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(int _dims, const int* _sz, _Tp* _data, const size_t* _steps)
+    : Mat(_dims, _sz, traits::Type<_Tp>::value, _data, _steps)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Mat_<_Tp>& m, const Range* ranges)
+    : Mat(m, ranges)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Mat_<_Tp>& m, const std::vector<Range>& ranges)
+    : Mat(m, ranges)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Mat& m)
+    : Mat()
+{
+    flags = (flags & ~CV_MAT_TYPE_MASK) + traits::Type<_Tp>::value;
+    *this = m;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Mat_& m)
+    : Mat(m)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols, _Tp* _data, size_t steps)
+    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value, _data, steps)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Mat_& m, const Range& _rowRange, const Range& _colRange)
+    : Mat(m, _rowRange, _colRange)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Mat_& m, const Rect& roi)
+    : Mat(m, roi)
+{}
+
+template<typename _Tp> template<int n> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Vec<typename DataType<_Tp>::channel_type, n>& vec, bool copyData)
+    : Mat(n / DataType<_Tp>::channels, 1, traits::Type<_Tp>::value, (void*)&vec)
+{
+    CV_Assert(n%DataType<_Tp>::channels == 0);
+    if( copyData )
+        *this = clone();
+}
+
+template<typename _Tp> template<int m, int n> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n>& M, bool copyData)
+    : Mat(m, n / DataType<_Tp>::channels, traits::Type<_Tp>::value, (void*)&M)
+{
+    CV_Assert(n % DataType<_Tp>::channels == 0);
+    if( copyData )
+        *this = clone();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Point_<typename DataType<_Tp>::channel_type>& pt, bool copyData)
+    : Mat(2 / DataType<_Tp>::channels, 1, traits::Type<_Tp>::value, (void*)&pt)
+{
+    CV_Assert(2 % DataType<_Tp>::channels == 0);
+    if( copyData )
+        *this = clone();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const Point3_<typename DataType<_Tp>::channel_type>& pt, bool copyData)
+    : Mat(3 / DataType<_Tp>::channels, 1, traits::Type<_Tp>::value, (void*)&pt)
+{
+    CV_Assert(3 % DataType<_Tp>::channels == 0);
+    if( copyData )
+        *this = clone();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const MatCommaInitializer_<_Tp>& commaInitializer)
+    : Mat(commaInitializer)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const std::vector<_Tp>& vec, bool copyData)
+    : Mat(vec, copyData)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(std::initializer_list<_Tp> list)
+    : Mat(list)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const std::initializer_list<int> sizes, std::initializer_list<_Tp> list)
+    : Mat(sizes, list)
+{}
+
+template<typename _Tp> template<std::size_t _Nm> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const std::array<_Tp, _Nm>& arr, bool copyData)
+    : Mat(arr, copyData)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::operator = (const Mat& m)
+{
+    if( traits::Type<_Tp>::value == m.type() )
+    {
+        Mat::operator = (m);
+        return *this;
+    }
+    if( traits::Depth<_Tp>::value == m.depth() )
+    {
+        return (*this = m.reshape(DataType<_Tp>::channels, m.dims, 0));
+    }
+    CV_Assert(DataType<_Tp>::channels == m.channels() || m.empty());
+    m.convertTo(*this, type());
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::operator = (const Mat_& m)
+{
+    Mat::operator=(m);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::operator = (const _Tp& s)
+{
+    typedef typename DataType<_Tp>::vec_type VT;
+    Mat::operator=(Scalar((const VT&)s));
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat_<_Tp>::create(int _rows, int _cols)
+{
+    Mat::create(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat_<_Tp>::create(Size _sz)
+{
+    Mat::create(_sz, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat_<_Tp>::create(int _dims, const int* _sz)
+{
+    Mat::create(_dims, _sz, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void Mat_<_Tp>::release()
+{
+    Mat::release();
+#ifdef _DEBUG
+    flags = (flags & ~CV_MAT_TYPE_MASK) + traits::Type<_Tp>::value;
+#endif
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::cross(const Mat_& m) const
+{
+    return Mat_<_Tp>(Mat::cross(m));
+}
+
+template<typename _Tp> template<typename T2> inline
+Mat_<_Tp>::operator Mat_<T2>() const
+{
+    return Mat_<T2>(*this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::row(int y) const
+{
+    return Mat_(*this, Range(y, y+1), Range::all());
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::col(int x) const
+{
+    return Mat_(*this, Range::all(), Range(x, x+1));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::diag(int d) const
+{
+    return Mat_(Mat::diag(d));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::clone() const
+{
+    return Mat_(Mat::clone());
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+size_t Mat_<_Tp>::elemSize() const
+{
+    CV_DbgAssert( Mat::elemSize() == sizeof(_Tp) );
+    return sizeof(_Tp);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+size_t Mat_<_Tp>::elemSize1() const
+{
+    CV_DbgAssert( Mat::elemSize1() == sizeof(_Tp) / DataType<_Tp>::channels );
+    return sizeof(_Tp) / DataType<_Tp>::channels;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+int Mat_<_Tp>::type() const
+{
+    CV_DbgAssert( Mat::type() == traits::Type<_Tp>::value );
+    return traits::Type<_Tp>::value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+int Mat_<_Tp>::depth() const
+{
+    CV_DbgAssert( Mat::depth() == traits::Depth<_Tp>::value );
+    return traits::Depth<_Tp>::value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+int Mat_<_Tp>::channels() const
+{
+    CV_DbgAssert( Mat::channels() == DataType<_Tp>::channels );
+    return DataType<_Tp>::channels;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+size_t Mat_<_Tp>::stepT(int i) const
+{
+    return step.p[i] / elemSize();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+size_t Mat_<_Tp>::step1(int i) const
+{
+    return step.p[i] / elemSize1();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::adjustROI( int dtop, int dbottom, int dleft, int dright )
+{
+    return (Mat_<_Tp>&)(Mat::adjustROI(dtop, dbottom, dleft, dright));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::operator()( const Range& _rowRange, const Range& _colRange ) const
+{
+    return Mat_<_Tp>(*this, _rowRange, _colRange);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::operator()( const Rect& roi ) const
+{
+    return Mat_<_Tp>(*this, roi);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::operator()( const Range* ranges ) const
+{
+    return Mat_<_Tp>(*this, ranges);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp> Mat_<_Tp>::operator()(const std::vector<Range>& ranges) const
+{
+    return Mat_<_Tp>(*this, ranges);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp* Mat_<_Tp>::operator [](int y)
+{
+    CV_DbgAssert( 0 <= y && y < size.p[0] );
+    return (_Tp*)(data + y*step.p[0]);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* Mat_<_Tp>::operator [](int y) const
+{
+    CV_DbgAssert( 0 <= y && y < size.p[0] );
+    return (const _Tp*)(data + y*step.p[0]);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(int i0, int i1)
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert(type() == traits::Type<_Tp>::value);
+    return ((_Tp*)(data + step.p[0] * i0))[i1];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(int i0, int i1) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)i1 < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert(type() == traits::Type<_Tp>::value);
+    return ((const _Tp*)(data + step.p[0] * i0))[i1];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(Point pt)
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)pt.y < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)pt.x < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert(type() == traits::Type<_Tp>::value);
+    return ((_Tp*)(data + step.p[0] * pt.y))[pt.x];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(Point pt) const
+{
+    CV_DbgAssert(dims <= 2);
+    CV_DbgAssert(data);
+    CV_DbgAssert((unsigned)pt.y < (unsigned)size.p[0]);
+    CV_DbgAssert((unsigned)pt.x < (unsigned)size.p[1]);
+    CV_DbgAssert(type() == traits::Type<_Tp>::value);
+    return ((const _Tp*)(data + step.p[0] * pt.y))[pt.x];
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(const int* idx)
+{
+    return Mat::at<_Tp>(idx);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(const int* idx) const
+{
+    return Mat::at<_Tp>(idx);
+}
+
+template<typename _Tp> template<int n> inline
+_Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(const Vec<int, n>& idx)
+{
+    return Mat::at<_Tp>(idx);
+}
+
+template<typename _Tp> template<int n> inline
+const _Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(const Vec<int, n>& idx) const
+{
+    return Mat::at<_Tp>(idx);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(int i0)
+{
+    return this->at<_Tp>(i0);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(int i0) const
+{
+    return this->at<_Tp>(i0);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(int i0, int i1, int i2)
+{
+    return this->at<_Tp>(i0, i1, i2);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& Mat_<_Tp>::operator ()(int i0, int i1, int i2) const
+{
+    return this->at<_Tp>(i0, i1, i2);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::operator std::vector<_Tp>() const
+{
+    std::vector<_Tp> v;
+    copyTo(v);
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp> template<std::size_t _Nm> inline
+Mat_<_Tp>::operator std::array<_Tp, _Nm>() const
+{
+    std::array<_Tp, _Nm> a;
+    copyTo(a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> template<int n> inline
+Mat_<_Tp>::operator Vec<typename DataType<_Tp>::channel_type, n>() const
+{
+    CV_Assert(n % DataType<_Tp>::channels == 0);
+
+#if defined _MSC_VER
+    const Mat* pMat = (const Mat*)this; // workaround for MSVS <= 2012 compiler bugs (but GCC 4.6 dislikes this workaround)
+    return pMat->operator Vec<typename DataType<_Tp>::channel_type, n>();
+#else
+    return this->Mat::operator Vec<typename DataType<_Tp>::channel_type, n>();
+#endif
+}
+
+template<typename _Tp> template<int m, int n> inline
+Mat_<_Tp>::operator Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n>() const
+{
+    CV_Assert(n % DataType<_Tp>::channels == 0);
+
+#if defined _MSC_VER
+    const Mat* pMat = (const Mat*)this; // workaround for MSVS <= 2012 compiler bugs (but GCC 4.6 dislikes this workaround)
+    Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n> res = pMat->operator Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n>();
+    return res;
+#else
+    Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n> res = this->Mat::operator Matx<typename DataType<_Tp>::channel_type, m, n>();
+    return res;
+#endif
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp> Mat_<_Tp>::begin() const
+{
+    return Mat::begin<_Tp>();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp> Mat_<_Tp>::end() const
+{
+    return Mat::end<_Tp>();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp> Mat_<_Tp>::begin()
+{
+    return Mat::begin<_Tp>();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp> Mat_<_Tp>::end()
+{
+    return Mat::end<_Tp>();
+}
+
+template<typename _Tp> template<typename Functor> inline
+void Mat_<_Tp>::forEach(const Functor& operation) {
+    Mat::forEach<_Tp, Functor>(operation);
+}
+
+template<typename _Tp> template<typename Functor> inline
+void Mat_<_Tp>::forEach(const Functor& operation) const {
+    Mat::forEach<_Tp, Functor>(operation);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(Mat_&& m)
+    : Mat(m)
+{
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::operator = (Mat_&& m)
+{
+    Mat::operator = (std::move(m));
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(Mat&& m)
+    : Mat()
+{
+    flags = (flags & ~CV_MAT_TYPE_MASK) + traits::Type<_Tp>::value;
+    *this = m;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::operator = (Mat&& m)
+{
+    if( traits::Type<_Tp>::value == m.type() )
+    {
+        Mat::operator = ((Mat&&)m);
+        return *this;
+    }
+    if( traits::Depth<_Tp>::value == m.depth() )
+    {
+        Mat::operator = ((Mat&&)m.reshape(DataType<_Tp>::channels, m.dims, 0));
+        return *this;
+    }
+    CV_DbgAssert(DataType<_Tp>::channels == m.channels());
+    m.convertTo(*this, type());
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(MatExpr&& e)
+    : Mat()
+{
+    flags = (flags & ~CV_MAT_TYPE_MASK) + traits::Type<_Tp>::value;
+    *this = Mat(e);
+}
+
+
+///////////////////////////// SparseMat /////////////////////////////
+
+inline
+SparseMat::SparseMat()
+    : flags(MAGIC_VAL), hdr(0)
+{}
+
+inline
+SparseMat::SparseMat(int _dims, const int* _sizes, int _type)
+    : flags(MAGIC_VAL), hdr(0)
+{
+    create(_dims, _sizes, _type);
+}
+
+inline
+SparseMat::SparseMat(const SparseMat& m)
+    : flags(m.flags), hdr(m.hdr)
+{
+    addref();
+}
+
+inline
+SparseMat::~SparseMat()
+{
+    release();
+}
+
+inline
+SparseMat& SparseMat::operator = (const SparseMat& m)
+{
+    if( this != &m )
+    {
+        if( m.hdr )
+            CV_XADD(&m.hdr->refcount, 1);
+        release();
+        flags = m.flags;
+        hdr = m.hdr;
+    }
+    return *this;
+}
+
+inline
+SparseMat& SparseMat::operator = (const Mat& m)
+{
+    return (*this = SparseMat(m));
+}
+
+inline
+SparseMat SparseMat::clone() const
+{
+    SparseMat temp;
+    this->copyTo(temp);
+    return temp;
+}
+
+inline
+void SparseMat::assignTo( SparseMat& m, int _type ) const
+{
+    if( _type < 0 )
+        m = *this;
+    else
+        convertTo(m, _type);
+}
+
+inline
+void SparseMat::addref()
+{
+    if( hdr )
+        CV_XADD(&hdr->refcount, 1);
+}
+
+inline
+void SparseMat::release()
+{
+    if( hdr && CV_XADD(&hdr->refcount, -1) == 1 )
+        delete hdr;
+    hdr = 0;
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::elemSize() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE(flags);
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::elemSize1() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE1(flags);
+}
+
+inline
+int SparseMat::type() const
+{
+    return CV_MAT_TYPE(flags);
+}
+
+inline
+int SparseMat::depth() const
+{
+    return CV_MAT_DEPTH(flags);
+}
+
+inline
+int SparseMat::channels() const
+{
+    return CV_MAT_CN(flags);
+}
+
+inline
+const int* SparseMat::size() const
+{
+    return hdr ? hdr->size : 0;
+}
+
+inline
+int SparseMat::size(int i) const
+{
+    if( hdr )
+    {
+        CV_DbgAssert((unsigned)i < (unsigned)hdr->dims);
+        return hdr->size[i];
+    }
+    return 0;
+}
+
+inline
+int SparseMat::dims() const
+{
+    return hdr ? hdr->dims : 0;
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::nzcount() const
+{
+    return hdr ? hdr->nodeCount : 0;
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::hash(int i0) const
+{
+    return (size_t)i0;
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::hash(int i0, int i1) const
+{
+    return (size_t)(unsigned)i0 * HASH_SCALE + (unsigned)i1;
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::hash(int i0, int i1, int i2) const
+{
+    return ((size_t)(unsigned)i0 * HASH_SCALE + (unsigned)i1) * HASH_SCALE + (unsigned)i2;
+}
+
+inline
+size_t SparseMat::hash(const int* idx) const
+{
+    size_t h = (unsigned)idx[0];
+    if( !hdr )
+        return 0;
+    int d = hdr->dims;
+    for(int i = 1; i < d; i++ )
+        h = h * HASH_SCALE + (unsigned)idx[i];
+    return h;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat::ref(int i0, size_t* hashval)
+{
+    return *(_Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, true, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat::ref(int i0, int i1, size_t* hashval)
+{
+    return *(_Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, i1, true, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat::ref(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval)
+{
+    return *(_Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, i1, i2, true, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat::ref(const int* idx, size_t* hashval)
+{
+    return *(_Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(idx, true, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat::value(int i0, size_t* hashval) const
+{
+    const _Tp* p = (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, false, hashval);
+    return p ? *p : _Tp();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat::value(int i0, int i1, size_t* hashval) const
+{
+    const _Tp* p = (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, i1, false, hashval);
+    return p ? *p : _Tp();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat::value(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval) const
+{
+    const _Tp* p = (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, i1, i2, false, hashval);
+    return p ? *p : _Tp();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat::value(const int* idx, size_t* hashval) const
+{
+    const _Tp* p = (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(idx, false, hashval);
+    return p ? *p : _Tp();
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* SparseMat::find(int i0, size_t* hashval) const
+{
+    return (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, false, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* SparseMat::find(int i0, int i1, size_t* hashval) const
+{
+    return (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, i1, false, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* SparseMat::find(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval) const
+{
+    return (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(i0, i1, i2, false, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp* SparseMat::find(const int* idx, size_t* hashval) const
+{
+    return (const _Tp*)((SparseMat*)this)->ptr(idx, false, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat::value(Node* n)
+{
+    return *(_Tp*)((uchar*)n + hdr->valueOffset);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& SparseMat::value(const Node* n) const
+{
+    return *(const _Tp*)((const uchar*)n + hdr->valueOffset);
+}
+
+inline
+SparseMat::Node* SparseMat::node(size_t nidx)
+{
+    return (Node*)(void*)&hdr->pool[nidx];
+}
+
+inline
+const SparseMat::Node* SparseMat::node(size_t nidx) const
+{
+    return (const Node*)(const void*)&hdr->pool[nidx];
+}
+
+inline
+SparseMatIterator SparseMat::begin()
+{
+    return SparseMatIterator(this);
+}
+
+inline
+SparseMatConstIterator SparseMat::begin() const
+{
+    return SparseMatConstIterator(this);
+}
+
+inline
+SparseMatIterator SparseMat::end()
+{
+    SparseMatIterator it(this);
+    it.seekEnd();
+    return it;
+}
+
+inline
+SparseMatConstIterator SparseMat::end() const
+{
+    SparseMatConstIterator it(this);
+    it.seekEnd();
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp> SparseMat::begin()
+{
+    return SparseMatIterator_<_Tp>(this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp> SparseMat::begin() const
+{
+    return SparseMatConstIterator_<_Tp>(this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp> SparseMat::end()
+{
+    SparseMatIterator_<_Tp> it(this);
+    it.seekEnd();
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp> SparseMat::end() const
+{
+    SparseMatConstIterator_<_Tp> it(this);
+    it.seekEnd();
+    return it;
+}
+
+
+
+///////////////////////////// SparseMat_ ////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>::SparseMat_()
+{
+    flags = MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>::SparseMat_(int _dims, const int* _sizes)
+    : SparseMat(_dims, _sizes, traits::Type<_Tp>::value)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>::SparseMat_(const SparseMat& m)
+{
+    if( m.type() == traits::Type<_Tp>::value )
+        *this = (const SparseMat_<_Tp>&)m;
+    else
+        m.convertTo(*this, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>::SparseMat_(const SparseMat_<_Tp>& m)
+{
+    this->flags = m.flags;
+    this->hdr = m.hdr;
+    if( this->hdr )
+        CV_XADD(&this->hdr->refcount, 1);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>::SparseMat_(const Mat& m)
+{
+    SparseMat sm(m);
+    *this = sm;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>& SparseMat_<_Tp>::operator = (const SparseMat_<_Tp>& m)
+{
+    if( this != &m )
+    {
+        if( m.hdr ) CV_XADD(&m.hdr->refcount, 1);
+        release();
+        flags = m.flags;
+        hdr = m.hdr;
+    }
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>& SparseMat_<_Tp>::operator = (const SparseMat& m)
+{
+    if( m.type() == traits::Type<_Tp>::value )
+        return (*this = (const SparseMat_<_Tp>&)m);
+    m.convertTo(*this, traits::Type<_Tp>::value);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp>& SparseMat_<_Tp>::operator = (const Mat& m)
+{
+    return (*this = SparseMat(m));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMat_<_Tp> SparseMat_<_Tp>::clone() const
+{
+    SparseMat_<_Tp> m;
+    this->copyTo(m);
+    return m;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+void SparseMat_<_Tp>::create(int _dims, const int* _sizes)
+{
+    SparseMat::create(_dims, _sizes, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+int SparseMat_<_Tp>::type() const
+{
+    return traits::Type<_Tp>::value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+int SparseMat_<_Tp>::depth() const
+{
+    return traits::Depth<_Tp>::value;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+int SparseMat_<_Tp>::channels() const
+{
+    return DataType<_Tp>::channels;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat_<_Tp>::ref(int i0, size_t* hashval)
+{
+    return SparseMat::ref<_Tp>(i0, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat_<_Tp>::operator()(int i0, size_t* hashval) const
+{
+    return SparseMat::value<_Tp>(i0, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat_<_Tp>::ref(int i0, int i1, size_t* hashval)
+{
+    return SparseMat::ref<_Tp>(i0, i1, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat_<_Tp>::operator()(int i0, int i1, size_t* hashval) const
+{
+    return SparseMat::value<_Tp>(i0, i1, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat_<_Tp>::ref(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval)
+{
+    return SparseMat::ref<_Tp>(i0, i1, i2, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat_<_Tp>::operator()(int i0, int i1, int i2, size_t* hashval) const
+{
+    return SparseMat::value<_Tp>(i0, i1, i2, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMat_<_Tp>::ref(const int* idx, size_t* hashval)
+{
+    return SparseMat::ref<_Tp>(idx, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp SparseMat_<_Tp>::operator()(const int* idx, size_t* hashval) const
+{
+    return SparseMat::value<_Tp>(idx, hashval);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp> SparseMat_<_Tp>::begin()
+{
+    return SparseMatIterator_<_Tp>(this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp> SparseMat_<_Tp>::begin() const
+{
+    return SparseMatConstIterator_<_Tp>(this);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp> SparseMat_<_Tp>::end()
+{
+    SparseMatIterator_<_Tp> it(this);
+    it.seekEnd();
+    return it;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp> SparseMat_<_Tp>::end() const
+{
+    SparseMatConstIterator_<_Tp> it(this);
+    it.seekEnd();
+    return it;
+}
+
+
+
+////////////////////////// MatConstIterator /////////////////////////
+
+inline
+MatConstIterator::MatConstIterator()
+    : m(0), elemSize(0), ptr(0), sliceStart(0), sliceEnd(0)
+{}
+
+inline
+MatConstIterator::MatConstIterator(const Mat* _m)
+    : m(_m), elemSize(_m->elemSize()), ptr(0), sliceStart(0), sliceEnd(0)
+{
+    if( m && m->isContinuous() )
+    {
+        sliceStart = m->ptr();
+        sliceEnd = sliceStart + m->total()*elemSize;
+    }
+    seek((const int*)0);
+}
+
+inline
+MatConstIterator::MatConstIterator(const Mat* _m, int _row, int _col)
+    : m(_m), elemSize(_m->elemSize()), ptr(0), sliceStart(0), sliceEnd(0)
+{
+    CV_Assert(m && m->dims <= 2);
+    if( m->isContinuous() )
+    {
+        sliceStart = m->ptr();
+        sliceEnd = sliceStart + m->total()*elemSize;
+    }
+    int idx[] = {_row, _col};
+    seek(idx);
+}
+
+inline
+MatConstIterator::MatConstIterator(const Mat* _m, Point _pt)
+    : m(_m), elemSize(_m->elemSize()), ptr(0), sliceStart(0), sliceEnd(0)
+{
+    CV_Assert(m && m->dims <= 2);
+    if( m->isContinuous() )
+    {
+        sliceStart = m->ptr();
+        sliceEnd = sliceStart + m->total()*elemSize;
+    }
+    int idx[] = {_pt.y, _pt.x};
+    seek(idx);
+}
+
+inline
+MatConstIterator::MatConstIterator(const MatConstIterator& it)
+    : m(it.m), elemSize(it.elemSize), ptr(it.ptr), sliceStart(it.sliceStart), sliceEnd(it.sliceEnd)
+{}
+
+inline
+MatConstIterator& MatConstIterator::operator = (const MatConstIterator& it )
+{
+    m = it.m; elemSize = it.elemSize; ptr = it.ptr;
+    sliceStart = it.sliceStart; sliceEnd = it.sliceEnd;
+    return *this;
+}
+
+inline
+const uchar* MatConstIterator::operator *() const
+{
+    return ptr;
+}
+
+inline MatConstIterator& MatConstIterator::operator += (ptrdiff_t ofs)
+{
+    if( !m || ofs == 0 )
+        return *this;
+    ptrdiff_t ofsb = ofs*elemSize;
+    ptr += ofsb;
+    if( ptr < sliceStart || sliceEnd <= ptr )
+    {
+        ptr -= ofsb;
+        seek(ofs, true);
+    }
+    return *this;
+}
+
+inline
+MatConstIterator& MatConstIterator::operator -= (ptrdiff_t ofs)
+{
+    return (*this += -ofs);
+}
+
+inline
+MatConstIterator& MatConstIterator::operator --()
+{
+    if( m && (ptr -= elemSize) < sliceStart )
+    {
+        ptr += elemSize;
+        seek(-1, true);
+    }
+    return *this;
+}
+
+inline
+MatConstIterator MatConstIterator::operator --(int)
+{
+    MatConstIterator b = *this;
+    *this += -1;
+    return b;
+}
+
+inline
+MatConstIterator& MatConstIterator::operator ++()
+{
+    if( m && (ptr += elemSize) >= sliceEnd )
+    {
+        ptr -= elemSize;
+        seek(1, true);
+    }
+    return *this;
+}
+
+inline MatConstIterator MatConstIterator::operator ++(int)
+{
+    MatConstIterator b = *this;
+    *this += 1;
+    return b;
+}
+
+
+static inline
+bool operator == (const MatConstIterator& a, const MatConstIterator& b)
+{
+    return a.m == b.m && a.ptr == b.ptr;
+}
+
+static inline
+bool operator != (const MatConstIterator& a, const MatConstIterator& b)
+{
+    return !(a == b);
+}
+
+static inline
+bool operator < (const MatConstIterator& a, const MatConstIterator& b)
+{
+    return a.ptr < b.ptr;
+}
+
+static inline
+bool operator > (const MatConstIterator& a, const MatConstIterator& b)
+{
+    return a.ptr > b.ptr;
+}
+
+static inline
+bool operator <= (const MatConstIterator& a, const MatConstIterator& b)
+{
+    return a.ptr <= b.ptr;
+}
+
+static inline
+bool operator >= (const MatConstIterator& a, const MatConstIterator& b)
+{
+    return a.ptr >= b.ptr;
+}
+
+static inline
+ptrdiff_t operator - (const MatConstIterator& b, const MatConstIterator& a)
+{
+    if( a.m != b.m )
+        return ((size_t)(-1) >> 1);
+    if( a.sliceEnd == b.sliceEnd )
+        return (b.ptr - a.ptr)/static_cast<ptrdiff_t>(b.elemSize);
+
+    return b.lpos() - a.lpos();
+}
+
+static inline
+MatConstIterator operator + (const MatConstIterator& a, ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator b = a;
+    return b += ofs;
+}
+
+static inline
+MatConstIterator operator + (ptrdiff_t ofs, const MatConstIterator& a)
+{
+    MatConstIterator b = a;
+    return b += ofs;
+}
+
+static inline
+MatConstIterator operator - (const MatConstIterator& a, ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator b = a;
+    return b += -ofs;
+}
+
+
+inline
+const uchar* MatConstIterator::operator [](ptrdiff_t i) const
+{
+    return *(*this + i);
+}
+
+
+
+///////////////////////// MatConstIterator_ /////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>::MatConstIterator_()
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>::MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m)
+    : MatConstIterator(_m)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>::MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m, int _row, int _col)
+    : MatConstIterator(_m, _row, _col)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>::MatConstIterator_(const Mat_<_Tp>* _m, Point _pt)
+    : MatConstIterator(_m, _pt)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>::MatConstIterator_(const MatConstIterator_& it)
+    : MatConstIterator(it)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>& MatConstIterator_<_Tp>::operator = (const MatConstIterator_& it )
+{
+    MatConstIterator::operator = (it);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& MatConstIterator_<_Tp>::operator *() const
+{
+    return *(_Tp*)(this->ptr);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>& MatConstIterator_<_Tp>::operator += (ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator::operator += (ofs);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>& MatConstIterator_<_Tp>::operator -= (ptrdiff_t ofs)
+{
+    return (*this += -ofs);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>& MatConstIterator_<_Tp>::operator --()
+{
+    MatConstIterator::operator --();
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp> MatConstIterator_<_Tp>::operator --(int)
+{
+    MatConstIterator_ b = *this;
+    MatConstIterator::operator --();
+    return b;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp>& MatConstIterator_<_Tp>::operator ++()
+{
+    MatConstIterator::operator ++();
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatConstIterator_<_Tp> MatConstIterator_<_Tp>::operator ++(int)
+{
+    MatConstIterator_ b = *this;
+    MatConstIterator::operator ++();
+    return b;
+}
+
+
+template<typename _Tp> inline
+Point MatConstIterator_<_Tp>::pos() const
+{
+    if( !m )
+        return Point();
+    CV_DbgAssert( m->dims <= 2 );
+    if( m->isContinuous() )
+    {
+        ptrdiff_t ofs = (const _Tp*)ptr - (const _Tp*)m->data;
+        int y = (int)(ofs / m->cols);
+        int x = (int)(ofs - (ptrdiff_t)y * m->cols);
+        return Point(x, y);
+    }
+    else
+    {
+        ptrdiff_t ofs = (uchar*)ptr - m->data;
+        int y = (int)(ofs / m->step);
+        int x = (int)((ofs - y * m->step)/sizeof(_Tp));
+        return Point(x, y);
+    }
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const MatConstIterator_<_Tp>& a, const MatConstIterator_<_Tp>& b)
+{
+    return a.m == b.m && a.ptr == b.ptr;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const MatConstIterator_<_Tp>& a, const MatConstIterator_<_Tp>& b)
+{
+    return a.m != b.m || a.ptr != b.ptr;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatConstIterator_<_Tp> operator + (const MatConstIterator_<_Tp>& a, ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator t = (const MatConstIterator&)a + ofs;
+    return (MatConstIterator_<_Tp>&)t;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatConstIterator_<_Tp> operator + (ptrdiff_t ofs, const MatConstIterator_<_Tp>& a)
+{
+    MatConstIterator t = (const MatConstIterator&)a + ofs;
+    return (MatConstIterator_<_Tp>&)t;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatConstIterator_<_Tp> operator - (const MatConstIterator_<_Tp>& a, ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator t = (const MatConstIterator&)a - ofs;
+    return (MatConstIterator_<_Tp>&)t;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& MatConstIterator_<_Tp>::operator [](ptrdiff_t i) const
+{
+    return *(_Tp*)MatConstIterator::operator [](i);
+}
+
+
+
+//////////////////////////// MatIterator_ ///////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>::MatIterator_()
+    : MatConstIterator_<_Tp>()
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>::MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m)
+    : MatConstIterator_<_Tp>(_m)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>::MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m, int _row, int _col)
+    : MatConstIterator_<_Tp>(_m, _row, _col)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>::MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m, Point _pt)
+    : MatConstIterator_<_Tp>(_m, _pt)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>::MatIterator_(Mat_<_Tp>* _m, const int* _idx)
+    : MatConstIterator_<_Tp>(_m, _idx)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>::MatIterator_(const MatIterator_& it)
+    : MatConstIterator_<_Tp>(it)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>& MatIterator_<_Tp>::operator = (const MatIterator_<_Tp>& it )
+{
+    MatConstIterator::operator = (it);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& MatIterator_<_Tp>::operator *() const
+{
+    return *(_Tp*)(this->ptr);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>& MatIterator_<_Tp>::operator += (ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator::operator += (ofs);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>& MatIterator_<_Tp>::operator -= (ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator::operator += (-ofs);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>& MatIterator_<_Tp>::operator --()
+{
+    MatConstIterator::operator --();
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp> MatIterator_<_Tp>::operator --(int)
+{
+    MatIterator_ b = *this;
+    MatConstIterator::operator --();
+    return b;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp>& MatIterator_<_Tp>::operator ++()
+{
+    MatConstIterator::operator ++();
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatIterator_<_Tp> MatIterator_<_Tp>::operator ++(int)
+{
+    MatIterator_ b = *this;
+    MatConstIterator::operator ++();
+    return b;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& MatIterator_<_Tp>::operator [](ptrdiff_t i) const
+{
+    return *(*this + i);
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const MatIterator_<_Tp>& a, const MatIterator_<_Tp>& b)
+{
+    return a.m == b.m && a.ptr == b.ptr;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const MatIterator_<_Tp>& a, const MatIterator_<_Tp>& b)
+{
+    return a.m != b.m || a.ptr != b.ptr;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatIterator_<_Tp> operator + (const MatIterator_<_Tp>& a, ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator t = (const MatConstIterator&)a + ofs;
+    return (MatIterator_<_Tp>&)t;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatIterator_<_Tp> operator + (ptrdiff_t ofs, const MatIterator_<_Tp>& a)
+{
+    MatConstIterator t = (const MatConstIterator&)a + ofs;
+    return (MatIterator_<_Tp>&)t;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatIterator_<_Tp> operator - (const MatIterator_<_Tp>& a, ptrdiff_t ofs)
+{
+    MatConstIterator t = (const MatConstIterator&)a - ofs;
+    return (MatIterator_<_Tp>&)t;
+}
+
+
+
+/////////////////////// SparseMatConstIterator //////////////////////
+
+inline
+SparseMatConstIterator::SparseMatConstIterator()
+    : m(0), hashidx(0), ptr(0)
+{}
+
+inline
+SparseMatConstIterator::SparseMatConstIterator(const SparseMatConstIterator& it)
+    : m(it.m), hashidx(it.hashidx), ptr(it.ptr)
+{}
+
+inline SparseMatConstIterator& SparseMatConstIterator::operator = (const SparseMatConstIterator& it)
+{
+    if( this != &it )
+    {
+        m = it.m;
+        hashidx = it.hashidx;
+        ptr = it.ptr;
+    }
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& SparseMatConstIterator::value() const
+{
+    return *(const _Tp*)ptr;
+}
+
+inline
+const SparseMat::Node* SparseMatConstIterator::node() const
+{
+    return (ptr && m && m->hdr) ? (const SparseMat::Node*)(const void*)(ptr - m->hdr->valueOffset) : 0;
+}
+
+inline
+SparseMatConstIterator SparseMatConstIterator::operator ++(int)
+{
+    SparseMatConstIterator it = *this;
+    ++*this;
+    return it;
+}
+
+inline
+void SparseMatConstIterator::seekEnd()
+{
+    if( m && m->hdr )
+    {
+        hashidx = m->hdr->hashtab.size();
+        ptr = 0;
+    }
+}
+
+
+static inline
+bool operator == (const SparseMatConstIterator& it1, const SparseMatConstIterator& it2)
+{
+    return it1.m == it2.m && it1.ptr == it2.ptr;
+}
+
+static inline
+bool operator != (const SparseMatConstIterator& it1, const SparseMatConstIterator& it2)
+{
+    return !(it1 == it2);
+}
+
+
+
+///////////////////////// SparseMatIterator /////////////////////////
+
+inline
+SparseMatIterator::SparseMatIterator()
+{}
+
+inline
+SparseMatIterator::SparseMatIterator(SparseMat* _m)
+    : SparseMatConstIterator(_m)
+{}
+
+inline
+SparseMatIterator::SparseMatIterator(const SparseMatIterator& it)
+    : SparseMatConstIterator(it)
+{}
+
+inline
+SparseMatIterator& SparseMatIterator::operator = (const SparseMatIterator& it)
+{
+    (SparseMatConstIterator&)*this = it;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMatIterator::value() const
+{
+    return *(_Tp*)ptr;
+}
+
+inline
+SparseMat::Node* SparseMatIterator::node() const
+{
+    return (SparseMat::Node*)SparseMatConstIterator::node();
+}
+
+inline
+SparseMatIterator& SparseMatIterator::operator ++()
+{
+    SparseMatConstIterator::operator ++();
+    return *this;
+}
+
+inline
+SparseMatIterator SparseMatIterator::operator ++(int)
+{
+    SparseMatIterator it = *this;
+    ++*this;
+    return it;
+}
+
+
+
+////////////////////// SparseMatConstIterator_ //////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp>::SparseMatConstIterator_()
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp>::SparseMatConstIterator_(const SparseMat_<_Tp>* _m)
+    : SparseMatConstIterator(_m)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp>::SparseMatConstIterator_(const SparseMat* _m)
+    : SparseMatConstIterator(_m)
+{
+    CV_Assert( _m->type() == traits::Type<_Tp>::value );
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp>::SparseMatConstIterator_(const SparseMatConstIterator_<_Tp>& it)
+    : SparseMatConstIterator(it)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp>& SparseMatConstIterator_<_Tp>::operator = (const SparseMatConstIterator_<_Tp>& it)
+{
+    return reinterpret_cast<SparseMatConstIterator_<_Tp>&>
+         (*reinterpret_cast<SparseMatConstIterator*>(this) =
+           reinterpret_cast<const SparseMatConstIterator&>(it));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+const _Tp& SparseMatConstIterator_<_Tp>::operator *() const
+{
+    return *(const _Tp*)this->ptr;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp>& SparseMatConstIterator_<_Tp>::operator ++()
+{
+    SparseMatConstIterator::operator ++();
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatConstIterator_<_Tp> SparseMatConstIterator_<_Tp>::operator ++(int)
+{
+    SparseMatConstIterator_<_Tp> it = *this;
+    SparseMatConstIterator::operator ++();
+    return it;
+}
+
+
+
+///////////////////////// SparseMatIterator_ ////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp>::SparseMatIterator_()
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp>::SparseMatIterator_(SparseMat_<_Tp>* _m)
+    : SparseMatConstIterator_<_Tp>(_m)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp>::SparseMatIterator_(SparseMat* _m)
+    : SparseMatConstIterator_<_Tp>(_m)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp>::SparseMatIterator_(const SparseMatIterator_<_Tp>& it)
+    : SparseMatConstIterator_<_Tp>(it)
+{}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp>& SparseMatIterator_<_Tp>::operator = (const SparseMatIterator_<_Tp>& it)
+{
+    return reinterpret_cast<SparseMatIterator_<_Tp>&>
+         (*reinterpret_cast<SparseMatConstIterator*>(this) =
+           reinterpret_cast<const SparseMatConstIterator&>(it));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp& SparseMatIterator_<_Tp>::operator *() const
+{
+    return *(_Tp*)this->ptr;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp>& SparseMatIterator_<_Tp>::operator ++()
+{
+    SparseMatConstIterator::operator ++();
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+SparseMatIterator_<_Tp> SparseMatIterator_<_Tp>::operator ++(int)
+{
+    SparseMatIterator_<_Tp> it = *this;
+    SparseMatConstIterator::operator ++();
+    return it;
+}
+
+
+
+//////////////////////// MatCommaInitializer_ ///////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+MatCommaInitializer_<_Tp>::MatCommaInitializer_(Mat_<_Tp>* _m)
+    : it(_m)
+{}
+
+template<typename _Tp> template<typename T2> inline
+MatCommaInitializer_<_Tp>& MatCommaInitializer_<_Tp>::operator , (T2 v)
+{
+    CV_DbgAssert( this->it < ((const Mat_<_Tp>*)this->it.m)->end() );
+    *this->it = _Tp(v);
+    ++this->it;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatCommaInitializer_<_Tp>::operator Mat_<_Tp>() const
+{
+    CV_DbgAssert( this->it == ((const Mat_<_Tp>*)this->it.m)->end() );
+    return Mat_<_Tp>(*this->it.m);
+}
+
+
+template<typename _Tp, typename T2> static inline
+MatCommaInitializer_<_Tp> operator << (const Mat_<_Tp>& m, T2 val)
+{
+    MatCommaInitializer_<_Tp> commaInitializer((Mat_<_Tp>*)&m);
+    return (commaInitializer, val);
+}
+
+
+
+///////////////////////// Matrix Expressions ////////////////////////
+
+inline
+Mat& Mat::operator = (const MatExpr& e)
+{
+    e.op->assign(e, *this);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>::Mat_(const MatExpr& e)
+{
+    e.op->assign(e, *this, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Mat_<_Tp>& Mat_<_Tp>::operator = (const MatExpr& e)
+{
+    e.op->assign(e, *this, traits::Type<_Tp>::value);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr Mat_<_Tp>::zeros(int rows, int cols)
+{
+    return Mat::zeros(rows, cols, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr Mat_<_Tp>::zeros(Size sz)
+{
+    return Mat::zeros(sz, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr Mat_<_Tp>::ones(int rows, int cols)
+{
+    return Mat::ones(rows, cols, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr Mat_<_Tp>::ones(Size sz)
+{
+    return Mat::ones(sz, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr Mat_<_Tp>::eye(int rows, int cols)
+{
+    return Mat::eye(rows, cols, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr Mat_<_Tp>::eye(Size sz)
+{
+    return Mat::eye(sz, traits::Type<_Tp>::value);
+}
+
+inline
+MatExpr::MatExpr()
+    : op(0), flags(0), a(Mat()), b(Mat()), c(Mat()), alpha(0), beta(0), s()
+{}
+
+inline
+MatExpr::MatExpr(const MatOp* _op, int _flags, const Mat& _a, const Mat& _b,
+                 const Mat& _c, double _alpha, double _beta, const Scalar& _s)
+    : op(_op), flags(_flags), a(_a), b(_b), c(_c), alpha(_alpha), beta(_beta), s(_s)
+{}
+
+inline
+MatExpr::operator Mat() const
+{
+    Mat m;
+    op->assign(*this, m);
+    return m;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+MatExpr::operator Mat_<_Tp>() const
+{
+    Mat_<_Tp> m;
+    op->assign(*this, m, traits::Type<_Tp>::value);
+    return m;
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr min(const Mat_<_Tp>& a, const Mat_<_Tp>& b)
+{
+    return cv::min((const Mat&)a, (const Mat&)b);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr min(const Mat_<_Tp>& a, double s)
+{
+    return cv::min((const Mat&)a, s);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr min(double s, const Mat_<_Tp>& a)
+{
+    return cv::min((const Mat&)a, s);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr max(const Mat_<_Tp>& a, const Mat_<_Tp>& b)
+{
+    return cv::max((const Mat&)a, (const Mat&)b);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr max(const Mat_<_Tp>& a, double s)
+{
+    return cv::max((const Mat&)a, s);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr max(double s, const Mat_<_Tp>& a)
+{
+    return cv::max((const Mat&)a, s);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+MatExpr abs(const Mat_<_Tp>& m)
+{
+    return cv::abs((const Mat&)m);
+}
+
+
+static inline
+Mat& operator += (Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignAdd(b, a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+const Mat& operator += (const Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignAdd(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Mat_<_Tp>& operator += (Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignAdd(b, a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+const Mat_<_Tp>& operator += (const Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignAdd(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+Mat& operator -= (Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignSubtract(b, a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+const Mat& operator -= (const Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignSubtract(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Mat_<_Tp>& operator -= (Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignSubtract(b, a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+const Mat_<_Tp>& operator -= (const Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignSubtract(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+Mat& operator *= (Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignMultiply(b, a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+const Mat& operator *= (const Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignMultiply(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Mat_<_Tp>& operator *= (Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignMultiply(b, a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+const Mat_<_Tp>& operator *= (const Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignMultiply(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+Mat& operator /= (Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignDivide(b, a);
+    return a;
+}
+
+static inline
+const Mat& operator /= (const Mat& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignDivide(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Mat_<_Tp>& operator /= (Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignDivide(b, a);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+const Mat_<_Tp>& operator /= (const Mat_<_Tp>& a, const MatExpr& b)
+{
+    b.op->augAssignDivide(b, (Mat&)a);
+    return a;
+}
+
+
+//////////////////////////////// UMat ////////////////////////////////
+
+inline
+UMat::UMat(UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{}
+
+inline
+UMat::UMat(int _rows, int _cols, int _type, UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    create(_rows, _cols, _type);
+}
+
+inline
+UMat::UMat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s, UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    create(_rows, _cols, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+UMat::UMat(Size _sz, int _type, UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    create( _sz.height, _sz.width, _type );
+}
+
+inline
+UMat::UMat(Size _sz, int _type, const Scalar& _s, UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    create(_sz.height, _sz.width, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+UMat::UMat(int _dims, const int* _sz, int _type, UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    create(_dims, _sz, _type);
+}
+
+inline
+UMat::UMat(int _dims, const int* _sz, int _type, const Scalar& _s, UMatUsageFlags _usageFlags)
+: flags(MAGIC_VAL), dims(0), rows(0), cols(0), allocator(0), usageFlags(_usageFlags), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    create(_dims, _sz, _type);
+    *this = _s;
+}
+
+inline
+UMat::UMat(const UMat& m)
+: flags(m.flags), dims(m.dims), rows(m.rows), cols(m.cols), allocator(m.allocator),
+  usageFlags(m.usageFlags), u(m.u), offset(m.offset), size(&rows)
+{
+    addref();
+    if( m.dims <= 2 )
+    {
+        step[0] = m.step[0]; step[1] = m.step[1];
+    }
+    else
+    {
+        dims = 0;
+        copySize(m);
+    }
+}
+
+
+template<typename _Tp> inline
+UMat::UMat(const std::vector<_Tp>& vec, bool copyData)
+: flags(MAGIC_VAL + traits::Type<_Tp>::value + CV_MAT_CONT_FLAG), dims(2), rows((int)vec.size()),
+cols(1), allocator(0), usageFlags(USAGE_DEFAULT), u(0), offset(0), size(&rows)
+{
+    if(vec.empty())
+        return;
+    if( !copyData )
+    {
+        // !!!TODO!!!
+        CV_Error(Error::StsNotImplemented, "");
+    }
+    else
+        Mat((int)vec.size(), 1, traits::Type<_Tp>::value, (uchar*)&vec[0]).copyTo(*this);
+}
+
+inline
+UMat& UMat::operator = (const UMat& m)
+{
+    if( this != &m )
+    {
+        const_cast<UMat&>(m).addref();
+        release();
+        flags = m.flags;
+        if( dims <= 2 && m.dims <= 2 )
+        {
+            dims = m.dims;
+            rows = m.rows;
+            cols = m.cols;
+            step[0] = m.step[0];
+            step[1] = m.step[1];
+        }
+        else
+            copySize(m);
+        allocator = m.allocator;
+        if (usageFlags == USAGE_DEFAULT)
+            usageFlags = m.usageFlags;
+        u = m.u;
+        offset = m.offset;
+    }
+    return *this;
+}
+
+inline
+UMat UMat::row(int y) const
+{
+    return UMat(*this, Range(y, y + 1), Range::all());
+}
+
+inline
+UMat UMat::col(int x) const
+{
+    return UMat(*this, Range::all(), Range(x, x + 1));
+}
+
+inline
+UMat UMat::rowRange(int startrow, int endrow) const
+{
+    return UMat(*this, Range(startrow, endrow), Range::all());
+}
+
+inline
+UMat UMat::rowRange(const Range& r) const
+{
+    return UMat(*this, r, Range::all());
+}
+
+inline
+UMat UMat::colRange(int startcol, int endcol) const
+{
+    return UMat(*this, Range::all(), Range(startcol, endcol));
+}
+
+inline
+UMat UMat::colRange(const Range& r) const
+{
+    return UMat(*this, Range::all(), r);
+}
+
+inline
+UMat UMat::clone() const
+{
+    UMat m;
+    copyTo(m);
+    return m;
+}
+
+inline
+void UMat::assignTo( UMat& m, int _type ) const
+{
+    if( _type < 0 )
+        m = *this;
+    else
+        convertTo(m, _type);
+}
+
+inline
+void UMat::create(int _rows, int _cols, int _type, UMatUsageFlags _usageFlags)
+{
+    _type &= TYPE_MASK;
+    if( dims <= 2 && rows == _rows && cols == _cols && type() == _type && u )
+        return;
+    int sz[] = {_rows, _cols};
+    create(2, sz, _type, _usageFlags);
+}
+
+inline
+void UMat::create(Size _sz, int _type, UMatUsageFlags _usageFlags)
+{
+    create(_sz.height, _sz.width, _type, _usageFlags);
+}
+
+inline
+void UMat::addref()
+{
+    if( u )
+        CV_XADD(&(u->urefcount), 1);
+}
+
+inline void UMat::release()
+{
+    if( u && CV_XADD(&(u->urefcount), -1) == 1 )
+        deallocate();
+    for(int i = 0; i < dims; i++)
+        size.p[i] = 0;
+    u = 0;
+}
+
+inline
+UMat UMat::operator()( Range _rowRange, Range _colRange ) const
+{
+    return UMat(*this, _rowRange, _colRange);
+}
+
+inline
+UMat UMat::operator()( const Rect& roi ) const
+{
+    return UMat(*this, roi);
+}
+
+inline
+UMat UMat::operator()(const Range* ranges) const
+{
+    return UMat(*this, ranges);
+}
+
+inline
+UMat UMat::operator()(const std::vector<Range>& ranges) const
+{
+    return UMat(*this, ranges);
+}
+
+inline
+bool UMat::isContinuous() const
+{
+    return (flags & CONTINUOUS_FLAG) != 0;
+}
+
+inline
+bool UMat::isSubmatrix() const
+{
+    return (flags & SUBMATRIX_FLAG) != 0;
+}
+
+inline
+size_t UMat::elemSize() const
+{
+    size_t res = dims > 0 ? step.p[dims - 1] : 0;
+    CV_DbgAssert(res != 0);
+    return res;
+}
+
+inline
+size_t UMat::elemSize1() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE1(flags);
+}
+
+inline
+int UMat::type() const
+{
+    return CV_MAT_TYPE(flags);
+}
+
+inline
+int UMat::depth() const
+{
+    return CV_MAT_DEPTH(flags);
+}
+
+inline
+int UMat::channels() const
+{
+    return CV_MAT_CN(flags);
+}
+
+inline
+size_t UMat::step1(int i) const
+{
+    return step.p[i] / elemSize1();
+}
+
+inline
+bool UMat::empty() const
+{
+    return u == 0 || total() == 0 || dims == 0;
+}
+
+inline
+size_t UMat::total() const
+{
+    if( dims <= 2 )
+        return (size_t)rows * cols;
+    size_t p = 1;
+    for( int i = 0; i < dims; i++ )
+        p *= size[i];
+    return p;
+}
+
+inline
+UMat::UMat(UMat&& m)
+: flags(m.flags), dims(m.dims), rows(m.rows), cols(m.cols), allocator(m.allocator),
+  usageFlags(m.usageFlags), u(m.u), offset(m.offset), size(&rows)
+{
+    if (m.dims <= 2)  // move new step/size info
+    {
+        step[0] = m.step[0];
+        step[1] = m.step[1];
+    }
+    else
+    {
+        CV_DbgAssert(m.step.p != m.step.buf);
+        step.p = m.step.p;
+        size.p = m.size.p;
+        m.step.p = m.step.buf;
+        m.size.p = &m.rows;
+    }
+    m.flags = MAGIC_VAL; m.dims = m.rows = m.cols = 0;
+    m.allocator = NULL;
+    m.u = NULL;
+    m.offset = 0;
+}
+
+inline
+UMat& UMat::operator = (UMat&& m)
+{
+    if (this == &m)
+      return *this;
+    release();
+    flags = m.flags; dims = m.dims; rows = m.rows; cols = m.cols;
+    allocator = m.allocator; usageFlags = m.usageFlags;
+    u = m.u;
+    offset = m.offset;
+    if (step.p != step.buf) // release self step/size
+    {
+        fastFree(step.p);
+        step.p = step.buf;
+        size.p = &rows;
+    }
+    if (m.dims <= 2) // move new step/size info
+    {
+        step[0] = m.step[0];
+        step[1] = m.step[1];
+    }
+    else
+    {
+        CV_DbgAssert(m.step.p != m.step.buf);
+        step.p = m.step.p;
+        size.p = m.size.p;
+        m.step.p = m.step.buf;
+        m.size.p = &m.rows;
+    }
+    m.flags = MAGIC_VAL; m.dims = m.rows = m.cols = 0;
+    m.allocator = NULL;
+    m.u = NULL;
+    m.offset = 0;
+    return *this;
+}
+
+
+inline bool UMatData::hostCopyObsolete() const { return (flags & HOST_COPY_OBSOLETE) != 0; }
+inline bool UMatData::deviceCopyObsolete() const { return (flags & DEVICE_COPY_OBSOLETE) != 0; }
+inline bool UMatData::deviceMemMapped() const { return (flags & DEVICE_MEM_MAPPED) != 0; }
+inline bool UMatData::copyOnMap() const { return (flags & COPY_ON_MAP) != 0; }
+inline bool UMatData::tempUMat() const { return (flags & TEMP_UMAT) != 0; }
+inline bool UMatData::tempCopiedUMat() const { return (flags & TEMP_COPIED_UMAT) == TEMP_COPIED_UMAT; }
+
+inline void UMatData::markDeviceMemMapped(bool flag)
+{
+  if(flag)
+    flags |= DEVICE_MEM_MAPPED;
+  else
+    flags &= ~DEVICE_MEM_MAPPED;
+}
+
+inline void UMatData::markHostCopyObsolete(bool flag)
+{
+    if(flag)
+        flags |= HOST_COPY_OBSOLETE;
+    else
+        flags &= ~HOST_COPY_OBSOLETE;
+}
+inline void UMatData::markDeviceCopyObsolete(bool flag)
+{
+    if(flag)
+        flags |= DEVICE_COPY_OBSOLETE;
+    else
+        flags &= ~DEVICE_COPY_OBSOLETE;
+}
+
+//! @endcond
+
+} //cv
+
+#ifdef _MSC_VER
+#pragma warning( pop )
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/matx.hpp b/include/opencv2/core/matx.hpp
new file mode 100644
index 0000000..de34da4
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/matx.hpp
@@ -0,0 +1,1471 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_MATX_HPP
+#define OPENCV_CORE_MATX_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error matx.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/base.hpp"
+#include "opencv2/core/traits.hpp"
+#include "opencv2/core/saturate.hpp"
+
+#include <initializer_list>
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+////////////////////////////// Small Matrix ///////////////////////////
+
+//! @cond IGNORED
+// FIXIT Remove this (especially CV_EXPORTS modifier)
+struct CV_EXPORTS Matx_AddOp { Matx_AddOp() {} Matx_AddOp(const Matx_AddOp&) {} };
+struct CV_EXPORTS Matx_SubOp { Matx_SubOp() {} Matx_SubOp(const Matx_SubOp&) {} };
+struct CV_EXPORTS Matx_ScaleOp { Matx_ScaleOp() {} Matx_ScaleOp(const Matx_ScaleOp&) {} };
+struct CV_EXPORTS Matx_MulOp { Matx_MulOp() {} Matx_MulOp(const Matx_MulOp&) {} };
+struct CV_EXPORTS Matx_DivOp { Matx_DivOp() {} Matx_DivOp(const Matx_DivOp&) {} };
+struct CV_EXPORTS Matx_MatMulOp { Matx_MatMulOp() {} Matx_MatMulOp(const Matx_MatMulOp&) {} };
+struct CV_EXPORTS Matx_TOp { Matx_TOp() {} Matx_TOp(const Matx_TOp&) {} };
+//! @endcond
+
+/** @brief Template class for small matrices whose type and size are known at compilation time
+
+If you need a more flexible type, use Mat . The elements of the matrix M are accessible using the
+M(i,j) notation. Most of the common matrix operations (see also @ref MatrixExpressions ) are
+available. To do an operation on Matx that is not implemented, you can easily convert the matrix to
+Mat and backwards:
+@code{.cpp}
+    Matx33f m(1, 2, 3,
+              4, 5, 6,
+              7, 8, 9);
+    cout << sum(Mat(m*m.t())) << endl;
+@endcode
+Except of the plain constructor which takes a list of elements, Matx can be initialized from a C-array:
+@code{.cpp}
+    float values[] = { 1, 2, 3};
+    Matx31f m(values);
+@endcode
+In case if C++11 features are available, std::initializer_list can be also used to initialize Matx:
+@code{.cpp}
+    Matx31f m = { 1, 2, 3};
+@endcode
+ */
+template<typename _Tp, int m, int n> class Matx
+{
+public:
+    enum {
+           rows     = m,
+           cols     = n,
+           channels = rows*cols,
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           depth    = traits::Type<_Tp>::value,
+           type     = CV_MAKETYPE(depth, channels),
+#endif
+           shortdim = (m < n ? m : n)
+         };
+
+    typedef _Tp                           value_type;
+    typedef Matx<_Tp, m, n>               mat_type;
+    typedef Matx<_Tp, shortdim, 1> diag_type;
+
+    //! default constructor
+    Matx();
+
+    explicit Matx(_Tp v0); //!< 1x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1); //!< 1x2 or 2x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 1x3 or 3x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 1x4, 2x2 or 4x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 1x5 or 5x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 1x6, 2x3, 3x2 or 6x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 1x7 or 7x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 1x8, 2x4, 4x2 or 8x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 1x9, 3x3 or 9x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 1x10, 2x5 or 5x2 or 10x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
+         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
+         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11); //!< 1x12, 2x6, 3x4, 4x3, 6x2 or 12x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
+         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
+         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11,
+         _Tp v12, _Tp v13); //!< 1x14, 2x7, 7x2 or 14x1 matrix
+    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
+         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
+         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11,
+         _Tp v12, _Tp v13, _Tp v14, _Tp v15); //!< 1x16, 4x4 or 16x1 matrix
+    explicit Matx(const _Tp* vals); //!< initialize from a plain array
+
+    Matx(std::initializer_list<_Tp>); //!< initialize from an initializer list
+
+    static Matx all(_Tp alpha);
+    static Matx zeros();
+    static Matx ones();
+    static Matx eye();
+    static Matx diag(const diag_type& d);
+    static Matx randu(_Tp a, _Tp b);
+    static Matx randn(_Tp a, _Tp b);
+
+    //! dot product computed with the default precision
+    _Tp dot(const Matx<_Tp, m, n>& v) const;
+
+    //! dot product computed in double-precision arithmetics
+    double ddot(const Matx<_Tp, m, n>& v) const;
+
+    //! conversion to another data type
+    template<typename T2> operator Matx<T2, m, n>() const;
+
+    //! change the matrix shape
+    template<int m1, int n1> Matx<_Tp, m1, n1> reshape() const;
+
+    //! extract part of the matrix
+    template<int m1, int n1> Matx<_Tp, m1, n1> get_minor(int base_row, int base_col) const;
+
+    //! extract the matrix row
+    Matx<_Tp, 1, n> row(int i) const;
+
+    //! extract the matrix column
+    Matx<_Tp, m, 1> col(int i) const;
+
+    //! extract the matrix diagonal
+    diag_type diag() const;
+
+    //! transpose the matrix
+    Matx<_Tp, n, m> t() const;
+
+    //! invert the matrix
+    Matx<_Tp, n, m> inv(int method=DECOMP_LU, bool *p_is_ok = NULL) const;
+
+    //! solve linear system
+    template<int l> Matx<_Tp, n, l> solve(const Matx<_Tp, m, l>& rhs, int flags=DECOMP_LU) const;
+    Vec<_Tp, n> solve(const Vec<_Tp, m>& rhs, int method) const;
+
+    //! multiply two matrices element-wise
+    Matx<_Tp, m, n> mul(const Matx<_Tp, m, n>& a) const;
+
+    //! divide two matrices element-wise
+    Matx<_Tp, m, n> div(const Matx<_Tp, m, n>& a) const;
+
+    //! element access
+    const _Tp& operator ()(int row, int col) const;
+    _Tp& operator ()(int row, int col);
+
+    //! 1D element access
+    const _Tp& operator ()(int i) const;
+    _Tp& operator ()(int i);
+
+    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_AddOp);
+    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_SubOp);
+    template<typename _T2> Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp);
+    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_MulOp);
+    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_DivOp);
+    template<int l> Matx(const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b, Matx_MatMulOp);
+    Matx(const Matx<_Tp, n, m>& a, Matx_TOp);
+
+    _Tp val[m*n]; //< matrix elements
+};
+
+typedef Matx<float, 1, 2> Matx12f;
+typedef Matx<double, 1, 2> Matx12d;
+typedef Matx<float, 1, 3> Matx13f;
+typedef Matx<double, 1, 3> Matx13d;
+typedef Matx<float, 1, 4> Matx14f;
+typedef Matx<double, 1, 4> Matx14d;
+typedef Matx<float, 1, 6> Matx16f;
+typedef Matx<double, 1, 6> Matx16d;
+
+typedef Matx<float, 2, 1> Matx21f;
+typedef Matx<double, 2, 1> Matx21d;
+typedef Matx<float, 3, 1> Matx31f;
+typedef Matx<double, 3, 1> Matx31d;
+typedef Matx<float, 4, 1> Matx41f;
+typedef Matx<double, 4, 1> Matx41d;
+typedef Matx<float, 6, 1> Matx61f;
+typedef Matx<double, 6, 1> Matx61d;
+
+typedef Matx<float, 2, 2> Matx22f;
+typedef Matx<double, 2, 2> Matx22d;
+typedef Matx<float, 2, 3> Matx23f;
+typedef Matx<double, 2, 3> Matx23d;
+typedef Matx<float, 3, 2> Matx32f;
+typedef Matx<double, 3, 2> Matx32d;
+
+typedef Matx<float, 3, 3> Matx33f;
+typedef Matx<double, 3, 3> Matx33d;
+
+typedef Matx<float, 3, 4> Matx34f;
+typedef Matx<double, 3, 4> Matx34d;
+typedef Matx<float, 4, 3> Matx43f;
+typedef Matx<double, 4, 3> Matx43d;
+
+typedef Matx<float, 4, 4> Matx44f;
+typedef Matx<double, 4, 4> Matx44d;
+typedef Matx<float, 6, 6> Matx66f;
+typedef Matx<double, 6, 6> Matx66d;
+
+/*!
+  traits
+*/
+template<typename _Tp, int m, int n> class DataType< Matx<_Tp, m, n> >
+{
+public:
+    typedef Matx<_Tp, m, n>                               value_type;
+    typedef Matx<typename DataType<_Tp>::work_type, m, n> work_type;
+    typedef _Tp                                           channel_type;
+    typedef value_type                                    vec_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = m * n,
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp, int m, int n>
+struct Depth< Matx<_Tp, m, n> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp, int m, int n>
+struct Type< Matx<_Tp, m, n> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, n*m) }; };
+} // namespace
+
+
+/** @brief  Comma-separated Matrix Initializer
+*/
+template<typename _Tp, int m, int n> class MatxCommaInitializer
+{
+public:
+    MatxCommaInitializer(Matx<_Tp, m, n>* _mtx);
+    template<typename T2> MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>& operator , (T2 val);
+    Matx<_Tp, m, n> operator *() const;
+
+    Matx<_Tp, m, n>* dst;
+    int idx;
+};
+
+/*
+ Utility methods
+*/
+template<typename _Tp, int m> static double determinant(const Matx<_Tp, m, m>& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static double trace(const Matx<_Tp, m, n>& a);
+template<typename _Tp, int m, int n> static double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M);
+template<typename _Tp, int m, int n> static double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M, int normType);
+
+
+
+/////////////////////// Vec (used as element of multi-channel images /////////////////////
+
+/** @brief Template class for short numerical vectors, a partial case of Matx
+
+This template class represents short numerical vectors (of 1, 2, 3, 4 ... elements) on which you
+can perform basic arithmetical operations, access individual elements using [] operator etc. The
+vectors are allocated on stack, as opposite to std::valarray, std::vector, cv::Mat etc., which
+elements are dynamically allocated in the heap.
+
+The template takes 2 parameters:
+@tparam _Tp element type
+@tparam cn the number of elements
+
+In addition to the universal notation like Vec<float, 3>, you can use shorter aliases
+for the most popular specialized variants of Vec, e.g. Vec3f ~ Vec<float, 3>.
+
+It is possible to convert Vec\<T,2\> to/from Point_, Vec\<T,3\> to/from Point3_ , and Vec\<T,4\>
+to CvScalar or Scalar_. Use operator[] to access the elements of Vec.
+
+All the expected vector operations are also implemented:
+-   v1 = v2 + v3
+-   v1 = v2 - v3
+-   v1 = v2 \* scale
+-   v1 = scale \* v2
+-   v1 = -v2
+-   v1 += v2 and other augmenting operations
+-   v1 == v2, v1 != v2
+-   norm(v1) (euclidean norm)
+The Vec class is commonly used to describe pixel types of multi-channel arrays. See Mat for details.
+*/
+template<typename _Tp, int cn> class Vec : public Matx<_Tp, cn, 1>
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+    enum {
+           channels = cn,
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           depth    = Matx<_Tp, cn, 1>::depth,
+           type     = CV_MAKETYPE(depth, channels),
+#endif
+           _dummy_enum_finalizer = 0
+         };
+
+    //! default constructor
+    Vec();
+
+    Vec(_Tp v0); //!< 1-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1); //!< 2-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 3-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 4-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 5-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 6-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 7-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 8-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 9-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 10-element vector constructor
+    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13); //!< 14-element vector constructor
+    explicit Vec(const _Tp* values);
+
+    Vec(std::initializer_list<_Tp>);
+
+    Vec(const Vec<_Tp, cn>& v);
+
+    static Vec all(_Tp alpha);
+
+    //! per-element multiplication
+    Vec mul(const Vec<_Tp, cn>& v) const;
+
+    //! conjugation (makes sense for complex numbers and quaternions)
+    Vec conj() const;
+
+    /*!
+      cross product of the two 3D vectors.
+
+      For other dimensionalities the exception is raised
+    */
+    Vec cross(const Vec& v) const;
+    //! conversion to another data type
+    template<typename T2> operator Vec<T2, cn>() const;
+
+    /*! element access */
+    const _Tp& operator [](int i) const;
+    _Tp& operator[](int i);
+    const _Tp& operator ()(int i) const;
+    _Tp& operator ()(int i);
+
+#ifdef CV_CXX11
+    Vec<_Tp, cn>& operator=(const Vec<_Tp, cn>& rhs) = default;
+#endif
+
+    Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_AddOp);
+    Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_SubOp);
+    template<typename _T2> Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp);
+};
+
+/** @name Shorter aliases for the most popular specializations of Vec<T,n>
+  @{
+*/
+typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
+typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
+typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
+
+typedef Vec<short, 2> Vec2s;
+typedef Vec<short, 3> Vec3s;
+typedef Vec<short, 4> Vec4s;
+
+typedef Vec<ushort, 2> Vec2w;
+typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
+typedef Vec<ushort, 4> Vec4w;
+
+typedef Vec<int, 2> Vec2i;
+typedef Vec<int, 3> Vec3i;
+typedef Vec<int, 4> Vec4i;
+typedef Vec<int, 6> Vec6i;
+typedef Vec<int, 8> Vec8i;
+
+typedef Vec<float, 2> Vec2f;
+typedef Vec<float, 3> Vec3f;
+typedef Vec<float, 4> Vec4f;
+typedef Vec<float, 6> Vec6f;
+
+typedef Vec<double, 2> Vec2d;
+typedef Vec<double, 3> Vec3d;
+typedef Vec<double, 4> Vec4d;
+typedef Vec<double, 6> Vec6d;
+/** @} */
+
+/*!
+  traits
+*/
+template<typename _Tp, int cn> class DataType< Vec<_Tp, cn> >
+{
+public:
+    typedef Vec<_Tp, cn>                               value_type;
+    typedef Vec<typename DataType<_Tp>::work_type, cn> work_type;
+    typedef _Tp                                        channel_type;
+    typedef value_type                                 vec_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = cn,
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8),
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           depth        = DataType<channel_type>::depth,
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels),
+#endif
+           _dummy_enum_finalizer = 0
+         };
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp, int cn>
+struct Depth< Vec<_Tp, cn> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp, int cn>
+struct Type< Vec<_Tp, cn> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, cn) }; };
+} // namespace
+
+
+/** @brief  Comma-separated Vec Initializer
+*/
+template<typename _Tp, int m> class VecCommaInitializer : public MatxCommaInitializer<_Tp, m, 1>
+{
+public:
+    VecCommaInitializer(Vec<_Tp, m>* _vec);
+    template<typename T2> VecCommaInitializer<_Tp, m>& operator , (T2 val);
+    Vec<_Tp, m> operator *() const;
+};
+
+template<typename _Tp, int cn> static Vec<_Tp, cn> normalize(const Vec<_Tp, cn>& v);
+
+//! @} core_basic
+
+//! @cond IGNORED
+
+///////////////////////////////////// helper classes /////////////////////////////////////
+namespace internal
+{
+
+template<typename _Tp, int m> struct Matx_DetOp
+{
+    double operator ()(const Matx<_Tp, m, m>& a) const
+    {
+        Matx<_Tp, m, m> temp = a;
+        double p = LU(temp.val, m*sizeof(_Tp), m, 0, 0, 0);
+        if( p == 0 )
+            return p;
+        for( int i = 0; i < m; i++ )
+            p *= temp(i, i);
+        return p;
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_DetOp<_Tp, 1>
+{
+    double operator ()(const Matx<_Tp, 1, 1>& a) const
+    {
+        return a(0,0);
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_DetOp<_Tp, 2>
+{
+    double operator ()(const Matx<_Tp, 2, 2>& a) const
+    {
+        return a(0,0)*a(1,1) - a(0,1)*a(1,0);
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_DetOp<_Tp, 3>
+{
+    double operator ()(const Matx<_Tp, 3, 3>& a) const
+    {
+        return a(0,0)*(a(1,1)*a(2,2) - a(2,1)*a(1,2)) -
+            a(0,1)*(a(1,0)*a(2,2) - a(2,0)*a(1,2)) +
+            a(0,2)*(a(1,0)*a(2,1) - a(2,0)*a(1,1));
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> Vec<_Tp, 2> inline conjugate(const Vec<_Tp, 2>& v)
+{
+    return Vec<_Tp, 2>(v[0], -v[1]);
+}
+
+template<typename _Tp> Vec<_Tp, 4> inline conjugate(const Vec<_Tp, 4>& v)
+{
+    return Vec<_Tp, 4>(v[0], -v[1], -v[2], -v[3]);
+}
+
+} // internal
+
+
+
+////////////////////////////////// Matx Implementation ///////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx()
+{
+    for(int i = 0; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0)
+{
+    val[0] = v0;
+    for(int i = 1; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 2, "Matx should have at least 2 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1;
+    for(int i = 2; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 3, "Matx should have at least 3 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2;
+    for(int i = 3; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 4, "Matx should have at least 4 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    for(int i = 4; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 5, "Matx should have at least 5 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3; val[4] = v4;
+    for(int i = 5; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 6, "Matx should have at least 6 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5;
+    for(int i = 6; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 7, "Matx should have at least 7 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6;
+    for(int i = 7; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 8, "Matx should have at least 8 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
+    for(int i = 8; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 9, "Matx should have at least 9 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
+    val[8] = v8;
+    for(int i = 9; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 10, "Matx should have at least 10 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
+    val[8] = v8; val[9] = v9;
+    for(int i = 10; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 12, "Matx should have at least 12 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
+    val[8] = v8; val[9] = v9; val[10] = v10; val[11] = v11;
+    for(int i = 12; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 14, "Matx should have at least 14 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
+    val[8] = v8; val[9] = v9; val[10] = v10; val[11] = v11;
+    val[12] = v12; val[13] = v13;
+    for (int i = 14; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13, _Tp v14, _Tp v15)
+{
+    CV_StaticAssert(channels >= 16, "Matx should have at least 16 elements.");
+    val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
+    val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
+    val[8] = v8; val[9] = v9; val[10] = v10; val[11] = v11;
+    val[12] = v12; val[13] = v13; val[14] = v14; val[15] = v15;
+    for(int i = 16; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(const _Tp* values)
+{
+    for( int i = 0; i < channels; i++ ) val[i] = values[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n>::Matx(std::initializer_list<_Tp> list)
+{
+    CV_DbgAssert(list.size() == channels);
+    int i = 0;
+    for(const auto& elem : list)
+    {
+        val[i++] = elem;
+    }
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n> Matx<_Tp, m, n>::all(_Tp alpha)
+{
+    Matx<_Tp, m, n> M;
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ ) M.val[i] = alpha;
+    return M;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::zeros()
+{
+    return all(0);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::ones()
+{
+    return all(1);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::eye()
+{
+    Matx<_Tp,m,n> M;
+    for(int i = 0; i < shortdim; i++)
+        M(i,i) = 1;
+    return M;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_Tp Matx<_Tp, m, n>::dot(const Matx<_Tp, m, n>& M) const
+{
+    _Tp s = 0;
+    for( int i = 0; i < channels; i++ ) s += val[i]*M.val[i];
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+double Matx<_Tp, m, n>::ddot(const Matx<_Tp, m, n>& M) const
+{
+    double s = 0;
+    for( int i = 0; i < channels; i++ ) s += (double)val[i]*M.val[i];
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::diag(const typename Matx<_Tp,m,n>::diag_type& d)
+{
+    Matx<_Tp,m,n> M;
+    for(int i = 0; i < shortdim; i++)
+        M(i,i) = d(i, 0);
+    return M;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> template<typename T2>
+inline Matx<_Tp, m, n>::operator Matx<T2, m, n>() const
+{
+    Matx<T2, m, n> M;
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ ) M.val[i] = saturate_cast<T2>(val[i]);
+    return M;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> template<int m1, int n1> inline
+Matx<_Tp, m1, n1> Matx<_Tp, m, n>::reshape() const
+{
+    CV_StaticAssert(m1*n1 == m*n, "Input and destnarion matrices must have the same number of elements");
+    return (const Matx<_Tp, m1, n1>&)*this;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n>
+template<int m1, int n1> inline
+Matx<_Tp, m1, n1> Matx<_Tp, m, n>::get_minor(int base_row, int base_col) const
+{
+    CV_DbgAssert(0 <= base_row && base_row+m1 <= m && 0 <= base_col && base_col+n1 <= n);
+    Matx<_Tp, m1, n1> s;
+    for( int di = 0; di < m1; di++ )
+        for( int dj = 0; dj < n1; dj++ )
+            s(di, dj) = (*this)(base_row+di, base_col+dj);
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, 1, n> Matx<_Tp, m, n>::row(int i) const
+{
+    CV_DbgAssert((unsigned)i < (unsigned)m);
+    return Matx<_Tp, 1, n>(&val[i*n]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, 1> Matx<_Tp, m, n>::col(int j) const
+{
+    CV_DbgAssert((unsigned)j < (unsigned)n);
+    Matx<_Tp, m, 1> v;
+    for( int i = 0; i < m; i++ )
+        v.val[i] = val[i*n + j];
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+typename Matx<_Tp, m, n>::diag_type Matx<_Tp, m, n>::diag() const
+{
+    diag_type d;
+    for( int i = 0; i < shortdim; i++ )
+        d.val[i] = val[i*n + i];
+    return d;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+const _Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator()(int row_idx, int col_idx) const
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)row_idx < (unsigned)m && (unsigned)col_idx < (unsigned)n );
+    return this->val[row_idx*n + col_idx];
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator ()(int row_idx, int col_idx)
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)row_idx < (unsigned)m && (unsigned)col_idx < (unsigned)n );
+    return val[row_idx*n + col_idx];
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+const _Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator ()(int i) const
+{
+    CV_StaticAssert(m == 1 || n == 1, "Single index indexation requires matrix to be a column or a row");
+    CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)(m+n-1) );
+    return val[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+_Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator ()(int i)
+{
+    CV_StaticAssert(m == 1 || n == 1, "Single index indexation requires matrix to be a column or a row");
+    CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)(m+n-1) );
+    return val[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_AddOp)
+{
+    for( int i = 0; i < channels; i++ )
+        val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] + b.val[i]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_SubOp)
+{
+    for( int i = 0; i < channels; i++ )
+        val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] - b.val[i]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> template<typename _T2> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp)
+{
+    for( int i = 0; i < channels; i++ )
+        val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_MulOp)
+{
+    for( int i = 0; i < channels; i++ )
+        val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * b.val[i]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_DivOp)
+{
+    for( int i = 0; i < channels; i++ )
+        val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] / b.val[i]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> template<int l> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b, Matx_MatMulOp)
+{
+    for( int i = 0; i < m; i++ )
+        for( int j = 0; j < n; j++ )
+        {
+            _Tp s = 0;
+            for( int k = 0; k < l; k++ )
+                s += a(i, k) * b(k, j);
+            val[i*n + j] = s;
+        }
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, n, m>& a, Matx_TOp)
+{
+    for( int i = 0; i < m; i++ )
+        for( int j = 0; j < n; j++ )
+            val[i*n + j] = a(j, i);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n> Matx<_Tp, m, n>::mul(const Matx<_Tp, m, n>& a) const
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(*this, a, Matx_MulOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n> Matx<_Tp, m, n>::div(const Matx<_Tp, m, n>& a) const
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(*this, a, Matx_DivOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, n, m> Matx<_Tp, m, n>::t() const
+{
+    return Matx<_Tp, n, m>(*this, Matx_TOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Vec<_Tp, n> Matx<_Tp, m, n>::solve(const Vec<_Tp, m>& rhs, int method) const
+{
+    Matx<_Tp, n, 1> x = solve((const Matx<_Tp, m, 1>&)(rhs), method);
+    return (Vec<_Tp, n>&)(x);
+}
+
+template<typename _Tp, int m> static inline
+double determinant(const Matx<_Tp, m, m>& a)
+{
+    return cv::internal::Matx_DetOp<_Tp, m>()(a);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+double trace(const Matx<_Tp, m, n>& a)
+{
+    _Tp s = 0;
+    for( int i = 0; i < std::min(m, n); i++ )
+        s += a(i,i);
+    return s;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M)
+{
+    return std::sqrt(normL2Sqr<_Tp, double>(M.val, m*n));
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M, int normType)
+{
+    switch(normType) {
+    case NORM_INF:
+        return (double)normInf<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n);
+    case NORM_L1:
+        return (double)normL1<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n);
+    case NORM_L2SQR:
+        return (double)normL2Sqr<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n);
+    default:
+    case NORM_L2:
+        return std::sqrt((double)normL2Sqr<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n));
+    }
+}
+
+
+
+//////////////////////////////// matx comma initializer //////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp, typename _T2, int m, int n> static inline
+MatxCommaInitializer<_Tp, m, n> operator << (const Matx<_Tp, m, n>& mtx, _T2 val)
+{
+    MatxCommaInitializer<_Tp, m, n> commaInitializer((Matx<_Tp, m, n>*)&mtx);
+    return (commaInitializer, val);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>::MatxCommaInitializer(Matx<_Tp, m, n>* _mtx)
+    : dst(_mtx), idx(0)
+{}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> template<typename _T2> inline
+MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>& MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>::operator , (_T2 value)
+{
+    CV_DbgAssert( idx < m*n );
+    dst->val[idx++] = saturate_cast<_Tp>(value);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, m, n> MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>::operator *() const
+{
+    CV_DbgAssert( idx == n*m );
+    return *dst;
+}
+
+
+
+/////////////////////////////////// Vec Implementation ///////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec() {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(const _Tp* values)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(values) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(std::initializer_list<_Tp> list)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(list) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(const Vec<_Tp, cn>& m)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(m.val) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_AddOp op)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(a, b, op) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_SubOp op)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(a, b, op) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> template<typename _T2> inline
+Vec<_Tp, cn>::Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp op)
+    : Matx<_Tp, cn, 1>(a, alpha, op) {}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn> Vec<_Tp, cn>::all(_Tp alpha)
+{
+    Vec v;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ ) v.val[i] = alpha;
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn> Vec<_Tp, cn>::mul(const Vec<_Tp, cn>& v) const
+{
+    Vec<_Tp, cn> w;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ ) w.val[i] = saturate_cast<_Tp>(this->val[i]*v.val[i]);
+    return w;
+}
+
+template<> inline
+Vec<float, 2> Vec<float, 2>::conj() const
+{
+    return cv::internal::conjugate(*this);
+}
+
+template<> inline
+Vec<double, 2> Vec<double, 2>::conj() const
+{
+    return cv::internal::conjugate(*this);
+}
+
+template<> inline
+Vec<float, 4> Vec<float, 4>::conj() const
+{
+    return cv::internal::conjugate(*this);
+}
+
+template<> inline
+Vec<double, 4> Vec<double, 4>::conj() const
+{
+    return cv::internal::conjugate(*this);
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn> Vec<_Tp, cn>::cross(const Vec<_Tp, cn>&) const
+{
+    CV_StaticAssert(cn == 3, "for arbitrary-size vector there is no cross-product defined");
+    return Vec<_Tp, cn>();
+}
+
+template<> inline
+Vec<float, 3> Vec<float, 3>::cross(const Vec<float, 3>& v) const
+{
+    return Vec<float,3>(this->val[1]*v.val[2] - this->val[2]*v.val[1],
+                     this->val[2]*v.val[0] - this->val[0]*v.val[2],
+                     this->val[0]*v.val[1] - this->val[1]*v.val[0]);
+}
+
+template<> inline
+Vec<double, 3> Vec<double, 3>::cross(const Vec<double, 3>& v) const
+{
+    return Vec<double,3>(this->val[1]*v.val[2] - this->val[2]*v.val[1],
+                     this->val[2]*v.val[0] - this->val[0]*v.val[2],
+                     this->val[0]*v.val[1] - this->val[1]*v.val[0]);
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> template<typename T2> inline
+Vec<_Tp, cn>::operator Vec<T2, cn>() const
+{
+    Vec<T2, cn> v;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ ) v.val[i] = saturate_cast<T2>(this->val[i]);
+    return v;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+const _Tp& Vec<_Tp, cn>::operator [](int i) const
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
+    return this->val[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+_Tp& Vec<_Tp, cn>::operator [](int i)
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
+    return this->val[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+const _Tp& Vec<_Tp, cn>::operator ()(int i) const
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
+    return this->val[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+_Tp& Vec<_Tp, cn>::operator ()(int i)
+{
+    CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
+    return this->val[i];
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn> normalize(const Vec<_Tp, cn>& v)
+{
+    double nv = norm(v);
+    return v * (nv ? 1./nv : 0.);
+}
+
+
+
+//////////////////////////////// vec comma initializer //////////////////////////////////
+
+
+template<typename _Tp, typename _T2, int cn> static inline
+VecCommaInitializer<_Tp, cn> operator << (const Vec<_Tp, cn>& vec, _T2 val)
+{
+    VecCommaInitializer<_Tp, cn> commaInitializer((Vec<_Tp, cn>*)&vec);
+    return (commaInitializer, val);
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+VecCommaInitializer<_Tp, cn>::VecCommaInitializer(Vec<_Tp, cn>* _vec)
+    : MatxCommaInitializer<_Tp, cn, 1>(_vec)
+{}
+
+template<typename _Tp, int cn> template<typename _T2> inline
+VecCommaInitializer<_Tp, cn>& VecCommaInitializer<_Tp, cn>::operator , (_T2 value)
+{
+    CV_DbgAssert( this->idx < cn );
+    this->dst->val[this->idx++] = saturate_cast<_Tp>(value);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> inline
+Vec<_Tp, cn> VecCommaInitializer<_Tp, cn>::operator *() const
+{
+    CV_DbgAssert( this->idx == cn );
+    return *this->dst;
+}
+
+//! @endcond
+
+///////////////////////////// Matx out-of-class operators ////////////////////////////////
+
+//! @relates cv::Matx
+//! @{
+
+template<typename _Tp1, typename _Tp2, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp1, m, n>& operator += (Matx<_Tp1, m, n>& a, const Matx<_Tp2, m, n>& b)
+{
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] + b.val[i]);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp1, typename _Tp2, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp1, m, n>& operator -= (Matx<_Tp1, m, n>& a, const Matx<_Tp2, m, n>& b)
+{
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] - b.val[i]);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator + (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, b, Matx_AddOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator - (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, b, Matx_SubOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n>& operator *= (Matx<_Tp, m, n>& a, int alpha)
+{
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n>& operator *= (Matx<_Tp, m, n>& a, float alpha)
+{
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n>& operator *= (Matx<_Tp, m, n>& a, double alpha)
+{
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, int alpha)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, float alpha)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, double alpha)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (int alpha, const Matx<_Tp, m, n>& a)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (float alpha, const Matx<_Tp, m, n>& a)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (double alpha, const Matx<_Tp, m, n>& a)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator - (const Matx<_Tp, m, n>& a)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, -1, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n, int l> static inline
+Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b)
+{
+    return Matx<_Tp, m, n>(a, b, Matx_MatMulOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+Vec<_Tp, m> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Vec<_Tp, n>& b)
+{
+    Matx<_Tp, m, 1> c(a, b, Matx_MatMulOp());
+    return (const Vec<_Tp, m>&)(c);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+bool operator == (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
+{
+    for( int i = 0; i < m*n; i++ )
+        if( a.val[i] != b.val[i] ) return false;
+    return true;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+bool operator != (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
+{
+    return !(a == b);
+}
+
+//! @}
+
+////////////////////////////// Vec out-of-class operators ////////////////////////////////
+
+//! @relates cv::Vec
+//! @{
+
+template<typename _Tp1, typename _Tp2, int cn> static inline
+Vec<_Tp1, cn>& operator += (Vec<_Tp1, cn>& a, const Vec<_Tp2, cn>& b)
+{
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] + b.val[i]);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp1, typename _Tp2, int cn> static inline
+Vec<_Tp1, cn>& operator -= (Vec<_Tp1, cn>& a, const Vec<_Tp2, cn>& b)
+{
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] - b.val[i]);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator + (const Vec<_Tp, cn>& a, const Vec<_Tp, cn>& b)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, b, Matx_AddOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator - (const Vec<_Tp, cn>& a, const Vec<_Tp, cn>& b)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, b, Matx_SubOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn>& operator *= (Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
+{
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*alpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn>& operator *= (Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
+{
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*alpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn>& operator *= (Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
+{
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*alpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn>& operator /= (Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
+{
+    double ialpha = 1./alpha;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*ialpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn>& operator /= (Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
+{
+    float ialpha = 1.f/alpha;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*ialpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn>& operator /= (Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
+{
+    double ialpha = 1./alpha;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ )
+        a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*ialpha);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator * (const Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator * (int alpha, const Vec<_Tp, cn>& a)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator * (const Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator * (float alpha, const Vec<_Tp, cn>& a)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator * (const Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator * (double alpha, const Vec<_Tp, cn>& a)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator / (const Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, 1./alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator / (const Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, 1.f/alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator / (const Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
+{
+    return Vec<_Tp, cn>(a, 1./alpha, Matx_ScaleOp());
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+Vec<_Tp, cn> operator - (const Vec<_Tp, cn>& a)
+{
+    Vec<_Tp,cn> t;
+    for( int i = 0; i < cn; i++ ) t.val[i] = saturate_cast<_Tp>(-a.val[i]);
+    return t;
+}
+
+template<typename _Tp> inline Vec<_Tp, 4> operator * (const Vec<_Tp, 4>& v1, const Vec<_Tp, 4>& v2)
+{
+    return Vec<_Tp, 4>(saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[0] - v1[1]*v2[1] - v1[2]*v2[2] - v1[3]*v2[3]),
+                       saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[1] + v1[1]*v2[0] + v1[2]*v2[3] - v1[3]*v2[2]),
+                       saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[2] - v1[1]*v2[3] + v1[2]*v2[0] + v1[3]*v2[1]),
+                       saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[3] + v1[1]*v2[2] - v1[2]*v2[1] + v1[3]*v2[0]));
+}
+
+template<typename _Tp> inline Vec<_Tp, 4>& operator *= (Vec<_Tp, 4>& v1, const Vec<_Tp, 4>& v2)
+{
+    v1 = v1 * v2;
+    return v1;
+}
+
+//! @}
+
+} // cv
+
+#endif // OPENCV_CORE_MATX_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/neon_utils.hpp b/include/opencv2/core/neon_utils.hpp
new file mode 100644
index 0000000..573ba99
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/neon_utils.hpp
@@ -0,0 +1,128 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
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+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HAL_NEON_UTILS_HPP
+#define OPENCV_HAL_NEON_UTILS_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+//! @addtogroup core_utils_neon
+//! @{
+
+#if CV_NEON
+
+inline int32x2_t cv_vrnd_s32_f32(float32x2_t v)
+{
+    static int32x2_t v_sign = vdup_n_s32(1 << 31),
+        v_05 = vreinterpret_s32_f32(vdup_n_f32(0.5f));
+
+    int32x2_t v_addition = vorr_s32(v_05, vand_s32(v_sign, vreinterpret_s32_f32(v)));
+    return vcvt_s32_f32(vadd_f32(v, vreinterpret_f32_s32(v_addition)));
+}
+
+inline int32x4_t cv_vrndq_s32_f32(float32x4_t v)
+{
+    static int32x4_t v_sign = vdupq_n_s32(1 << 31),
+        v_05 = vreinterpretq_s32_f32(vdupq_n_f32(0.5f));
+
+    int32x4_t v_addition = vorrq_s32(v_05, vandq_s32(v_sign, vreinterpretq_s32_f32(v)));
+    return vcvtq_s32_f32(vaddq_f32(v, vreinterpretq_f32_s32(v_addition)));
+}
+
+inline uint32x2_t cv_vrnd_u32_f32(float32x2_t v)
+{
+    static float32x2_t v_05 = vdup_n_f32(0.5f);
+    return vcvt_u32_f32(vadd_f32(v, v_05));
+}
+
+inline uint32x4_t cv_vrndq_u32_f32(float32x4_t v)
+{
+    static float32x4_t v_05 = vdupq_n_f32(0.5f);
+    return vcvtq_u32_f32(vaddq_f32(v, v_05));
+}
+
+inline float32x4_t cv_vrecpq_f32(float32x4_t val)
+{
+    float32x4_t reciprocal = vrecpeq_f32(val);
+    reciprocal = vmulq_f32(vrecpsq_f32(val, reciprocal), reciprocal);
+    reciprocal = vmulq_f32(vrecpsq_f32(val, reciprocal), reciprocal);
+    return reciprocal;
+}
+
+inline float32x2_t cv_vrecp_f32(float32x2_t val)
+{
+    float32x2_t reciprocal = vrecpe_f32(val);
+    reciprocal = vmul_f32(vrecps_f32(val, reciprocal), reciprocal);
+    reciprocal = vmul_f32(vrecps_f32(val, reciprocal), reciprocal);
+    return reciprocal;
+}
+
+inline float32x4_t cv_vrsqrtq_f32(float32x4_t val)
+{
+    float32x4_t e = vrsqrteq_f32(val);
+    e = vmulq_f32(vrsqrtsq_f32(vmulq_f32(e, e), val), e);
+    e = vmulq_f32(vrsqrtsq_f32(vmulq_f32(e, e), val), e);
+    return e;
+}
+
+inline float32x2_t cv_vrsqrt_f32(float32x2_t val)
+{
+    float32x2_t e = vrsqrte_f32(val);
+    e = vmul_f32(vrsqrts_f32(vmul_f32(e, e), val), e);
+    e = vmul_f32(vrsqrts_f32(vmul_f32(e, e), val), e);
+    return e;
+}
+
+inline float32x4_t cv_vsqrtq_f32(float32x4_t val)
+{
+    return cv_vrecpq_f32(cv_vrsqrtq_f32(val));
+}
+
+inline float32x2_t cv_vsqrt_f32(float32x2_t val)
+{
+    return cv_vrecp_f32(cv_vrsqrt_f32(val));
+}
+
+#endif
+
+//! @}
+
+#endif // OPENCV_HAL_NEON_UTILS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/ocl.hpp b/include/opencv2/core/ocl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..115f5d1
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/ocl.hpp
@@ -0,0 +1,710 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+//                           License Agreement
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+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
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+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the OpenCV Foundation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_OPENCL_HPP
+#define OPENCV_OPENCL_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv { namespace ocl {
+
+//! @addtogroup core_opencl
+//! @{
+
+CV_EXPORTS_W bool haveOpenCL();
+CV_EXPORTS_W bool useOpenCL();
+CV_EXPORTS_W bool haveAmdBlas();
+CV_EXPORTS_W bool haveAmdFft();
+CV_EXPORTS_W void setUseOpenCL(bool flag);
+CV_EXPORTS_W void finish();
+
+CV_EXPORTS bool haveSVM();
+
+class CV_EXPORTS Context;
+class CV_EXPORTS_W_SIMPLE Device;
+class CV_EXPORTS Kernel;
+class CV_EXPORTS Program;
+class CV_EXPORTS ProgramSource;
+class CV_EXPORTS Queue;
+class CV_EXPORTS PlatformInfo;
+class CV_EXPORTS Image2D;
+
+class CV_EXPORTS_W_SIMPLE Device
+{
+public:
+    CV_WRAP Device();
+    explicit Device(void* d);
+    Device(const Device& d);
+    Device& operator = (const Device& d);
+    CV_WRAP ~Device();
+
+    void set(void* d);
+
+    enum
+    {
+        TYPE_DEFAULT     = (1 << 0),
+        TYPE_CPU         = (1 << 1),
+        TYPE_GPU         = (1 << 2),
+        TYPE_ACCELERATOR = (1 << 3),
+        TYPE_DGPU        = TYPE_GPU + (1 << 16),
+        TYPE_IGPU        = TYPE_GPU + (1 << 17),
+        TYPE_ALL         = 0xFFFFFFFF
+    };
+
+    CV_WRAP String name() const;
+    CV_WRAP String extensions() const;
+    CV_WRAP bool isExtensionSupported(const String& extensionName) const;
+    CV_WRAP String version() const;
+    CV_WRAP String vendorName() const;
+    CV_WRAP String OpenCL_C_Version() const;
+    CV_WRAP String OpenCLVersion() const;
+    CV_WRAP int deviceVersionMajor() const;
+    CV_WRAP int deviceVersionMinor() const;
+    CV_WRAP String driverVersion() const;
+    void* ptr() const;
+
+    CV_WRAP int type() const;
+
+    CV_WRAP int addressBits() const;
+    CV_WRAP bool available() const;
+    CV_WRAP bool compilerAvailable() const;
+    CV_WRAP bool linkerAvailable() const;
+
+    enum
+    {
+        FP_DENORM=(1 << 0),
+        FP_INF_NAN=(1 << 1),
+        FP_ROUND_TO_NEAREST=(1 << 2),
+        FP_ROUND_TO_ZERO=(1 << 3),
+        FP_ROUND_TO_INF=(1 << 4),
+        FP_FMA=(1 << 5),
+        FP_SOFT_FLOAT=(1 << 6),
+        FP_CORRECTLY_ROUNDED_DIVIDE_SQRT=(1 << 7)
+    };
+    CV_WRAP int doubleFPConfig() const;
+    CV_WRAP int singleFPConfig() const;
+    CV_WRAP int halfFPConfig() const;
+
+    CV_WRAP bool endianLittle() const;
+    CV_WRAP bool errorCorrectionSupport() const;
+
+    enum
+    {
+        EXEC_KERNEL=(1 << 0),
+        EXEC_NATIVE_KERNEL=(1 << 1)
+    };
+    CV_WRAP int executionCapabilities() const;
+
+    CV_WRAP size_t globalMemCacheSize() const;
+
+    enum
+    {
+        NO_CACHE=0,
+        READ_ONLY_CACHE=1,
+        READ_WRITE_CACHE=2
+    };
+    CV_WRAP int globalMemCacheType() const;
+    CV_WRAP int globalMemCacheLineSize() const;
+    CV_WRAP size_t globalMemSize() const;
+
+    CV_WRAP size_t localMemSize() const;
+    enum
+    {
+        NO_LOCAL_MEM=0,
+        LOCAL_IS_LOCAL=1,
+        LOCAL_IS_GLOBAL=2
+    };
+    CV_WRAP int localMemType() const;
+    CV_WRAP bool hostUnifiedMemory() const;
+
+    CV_WRAP bool imageSupport() const;
+
+    CV_WRAP bool imageFromBufferSupport() const;
+    uint imagePitchAlignment() const;
+    uint imageBaseAddressAlignment() const;
+
+    /// deprecated, use isExtensionSupported() method (probably with "cl_khr_subgroups" value)
+    CV_WRAP bool intelSubgroupsSupport() const;
+
+    CV_WRAP size_t image2DMaxWidth() const;
+    CV_WRAP size_t image2DMaxHeight() const;
+
+    CV_WRAP size_t image3DMaxWidth() const;
+    CV_WRAP size_t image3DMaxHeight() const;
+    CV_WRAP size_t image3DMaxDepth() const;
+
+    CV_WRAP size_t imageMaxBufferSize() const;
+    CV_WRAP size_t imageMaxArraySize() const;
+
+    enum
+    {
+        UNKNOWN_VENDOR=0,
+        VENDOR_AMD=1,
+        VENDOR_INTEL=2,
+        VENDOR_NVIDIA=3
+    };
+    CV_WRAP int vendorID() const;
+    // FIXIT
+    // dev.isAMD() doesn't work for OpenCL CPU devices from AMD OpenCL platform.
+    // This method should use platform name instead of vendor name.
+    // After fix restore code in arithm.cpp: ocl_compare()
+    CV_WRAP inline bool isAMD() const { return vendorID() == VENDOR_AMD; }
+    CV_WRAP inline bool isIntel() const { return vendorID() == VENDOR_INTEL; }
+    CV_WRAP inline bool isNVidia() const { return vendorID() == VENDOR_NVIDIA; }
+
+    CV_WRAP int maxClockFrequency() const;
+    CV_WRAP int maxComputeUnits() const;
+    CV_WRAP int maxConstantArgs() const;
+    CV_WRAP size_t maxConstantBufferSize() const;
+
+    CV_WRAP size_t maxMemAllocSize() const;
+    CV_WRAP size_t maxParameterSize() const;
+
+    CV_WRAP int maxReadImageArgs() const;
+    CV_WRAP int maxWriteImageArgs() const;
+    CV_WRAP int maxSamplers() const;
+
+    CV_WRAP size_t maxWorkGroupSize() const;
+    CV_WRAP int maxWorkItemDims() const;
+    void maxWorkItemSizes(size_t*) const;
+
+    CV_WRAP int memBaseAddrAlign() const;
+
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthChar() const;
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthShort() const;
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthInt() const;
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthLong() const;
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthFloat() const;
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthDouble() const;
+    CV_WRAP int nativeVectorWidthHalf() const;
+
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthChar() const;
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthShort() const;
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthInt() const;
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthLong() const;
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthFloat() const;
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthDouble() const;
+    CV_WRAP int preferredVectorWidthHalf() const;
+
+    CV_WRAP size_t printfBufferSize() const;
+    CV_WRAP size_t profilingTimerResolution() const;
+
+    CV_WRAP static const Device& getDefault();
+
+protected:
+    struct Impl;
+    Impl* p;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS Context
+{
+public:
+    Context();
+    explicit Context(int dtype);
+    ~Context();
+    Context(const Context& c);
+    Context& operator = (const Context& c);
+
+    bool create();
+    bool create(int dtype);
+    size_t ndevices() const;
+    const Device& device(size_t idx) const;
+    Program getProg(const ProgramSource& prog,
+                    const String& buildopt, String& errmsg);
+    void unloadProg(Program& prog);
+
+    static Context& getDefault(bool initialize = true);
+    void* ptr() const;
+
+    friend void initializeContextFromHandle(Context& ctx, void* platform, void* context, void* device);
+
+    bool useSVM() const;
+    void setUseSVM(bool enabled);
+
+    struct Impl;
+    inline Impl* getImpl() const { return (Impl*)p; }
+//protected:
+    Impl* p;
+};
+
+class CV_EXPORTS Platform
+{
+public:
+    Platform();
+    ~Platform();
+    Platform(const Platform& p);
+    Platform& operator = (const Platform& p);
+
+    void* ptr() const;
+    static Platform& getDefault();
+
+    friend void initializeContextFromHandle(Context& ctx, void* platform, void* context, void* device);
+protected:
+    struct Impl;
+    Impl* p;
+};
+
+/** @brief Attaches OpenCL context to OpenCV
+@note
+  OpenCV will check if available OpenCL platform has platformName name, then assign context to
+  OpenCV and call `clRetainContext` function. The deviceID device will be used as target device and
+  new command queue will be created.
+@param platformName name of OpenCL platform to attach, this string is used to check if platform is available to OpenCV at runtime
+@param platformID ID of platform attached context was created for
+@param context OpenCL context to be attached to OpenCV
+@param deviceID ID of device, must be created from attached context
+*/
+CV_EXPORTS void attachContext(const String& platformName, void* platformID, void* context, void* deviceID);
+
+/** @brief Convert OpenCL buffer to UMat
+@note
+  OpenCL buffer (cl_mem_buffer) should contain 2D image data, compatible with OpenCV. Memory
+  content is not copied from `clBuffer` to UMat. Instead, buffer handle assigned to UMat and
+  `clRetainMemObject` is called.
+@param cl_mem_buffer source clBuffer handle
+@param step num of bytes in single row
+@param rows number of rows
+@param cols number of cols
+@param type OpenCV type of image
+@param dst destination UMat
+*/
+CV_EXPORTS void convertFromBuffer(void* cl_mem_buffer, size_t step, int rows, int cols, int type, UMat& dst);
+
+/** @brief Convert OpenCL image2d_t to UMat
+@note
+  OpenCL `image2d_t` (cl_mem_image), should be compatible with OpenCV UMat formats. Memory content
+  is copied from image to UMat with `clEnqueueCopyImageToBuffer` function.
+@param cl_mem_image source image2d_t handle
+@param dst destination UMat
+*/
+CV_EXPORTS void convertFromImage(void* cl_mem_image, UMat& dst);
+
+// TODO Move to internal header
+void initializeContextFromHandle(Context& ctx, void* platform, void* context, void* device);
+
+class CV_EXPORTS Queue
+{
+public:
+    Queue();
+    explicit Queue(const Context& c, const Device& d=Device());
+    ~Queue();
+    Queue(const Queue& q);
+    Queue& operator = (const Queue& q);
+
+    bool create(const Context& c=Context(), const Device& d=Device());
+    void finish();
+    void* ptr() const;
+    static Queue& getDefault();
+
+    /// @brief Returns OpenCL command queue with enable profiling mode support
+    const Queue& getProfilingQueue() const;
+
+    struct Impl; friend struct Impl;
+    inline Impl* getImpl() const { return p; }
+protected:
+    Impl* p;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS KernelArg
+{
+public:
+    enum { LOCAL=1, READ_ONLY=2, WRITE_ONLY=4, READ_WRITE=6, CONSTANT=8, PTR_ONLY = 16, NO_SIZE=256 };
+    KernelArg(int _flags, UMat* _m, int wscale=1, int iwscale=1, const void* _obj=0, size_t _sz=0);
+    KernelArg();
+
+    static KernelArg Local(size_t localMemSize)
+    { return KernelArg(LOCAL, 0, 1, 1, 0, localMemSize); }
+    static KernelArg PtrWriteOnly(const UMat& m)
+    { return KernelArg(PTR_ONLY+WRITE_ONLY, (UMat*)&m); }
+    static KernelArg PtrReadOnly(const UMat& m)
+    { return KernelArg(PTR_ONLY+READ_ONLY, (UMat*)&m); }
+    static KernelArg PtrReadWrite(const UMat& m)
+    { return KernelArg(PTR_ONLY+READ_WRITE, (UMat*)&m); }
+    static KernelArg ReadWrite(const UMat& m, int wscale=1, int iwscale=1)
+    { return KernelArg(READ_WRITE, (UMat*)&m, wscale, iwscale); }
+    static KernelArg ReadWriteNoSize(const UMat& m, int wscale=1, int iwscale=1)
+    { return KernelArg(READ_WRITE+NO_SIZE, (UMat*)&m, wscale, iwscale); }
+    static KernelArg ReadOnly(const UMat& m, int wscale=1, int iwscale=1)
+    { return KernelArg(READ_ONLY, (UMat*)&m, wscale, iwscale); }
+    static KernelArg WriteOnly(const UMat& m, int wscale=1, int iwscale=1)
+    { return KernelArg(WRITE_ONLY, (UMat*)&m, wscale, iwscale); }
+    static KernelArg ReadOnlyNoSize(const UMat& m, int wscale=1, int iwscale=1)
+    { return KernelArg(READ_ONLY+NO_SIZE, (UMat*)&m, wscale, iwscale); }
+    static KernelArg WriteOnlyNoSize(const UMat& m, int wscale=1, int iwscale=1)
+    { return KernelArg(WRITE_ONLY+NO_SIZE, (UMat*)&m, wscale, iwscale); }
+    static KernelArg Constant(const Mat& m);
+    template<typename _Tp> static KernelArg Constant(const _Tp* arr, size_t n)
+    { return KernelArg(CONSTANT, 0, 1, 1, (void*)arr, n); }
+
+    int flags;
+    UMat* m;
+    const void* obj;
+    size_t sz;
+    int wscale, iwscale;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS Kernel
+{
+public:
+    Kernel();
+    Kernel(const char* kname, const Program& prog);
+    Kernel(const char* kname, const ProgramSource& prog,
+           const String& buildopts = String(), String* errmsg=0);
+    ~Kernel();
+    Kernel(const Kernel& k);
+    Kernel& operator = (const Kernel& k);
+
+    bool empty() const;
+    bool create(const char* kname, const Program& prog);
+    bool create(const char* kname, const ProgramSource& prog,
+                const String& buildopts, String* errmsg=0);
+
+    int set(int i, const void* value, size_t sz);
+    int set(int i, const Image2D& image2D);
+    int set(int i, const UMat& m);
+    int set(int i, const KernelArg& arg);
+    template<typename _Tp> int set(int i, const _Tp& value)
+    { return set(i, &value, sizeof(value)); }
+
+
+protected:
+    template<typename _Tp0> inline
+    int set_args_(int i, const _Tp0& a0) { return set(i, a0); }
+    template<typename _Tp0, typename... _Tps> inline
+    int set_args_(int i, const _Tp0& a0, const _Tps&... rest_args) { i = set(i, a0); return set_args_(i, rest_args...); }
+public:
+    /** @brief Setup OpenCL Kernel arguments.
+    Avoid direct using of set(i, ...) methods.
+    @code
+    bool ok = kernel
+        .args(
+            srcUMat, dstUMat,
+            (float)some_float_param
+        ).run(ndims, globalSize, localSize);
+    if (!ok) return false;
+    @endcode
+    */
+    template<typename... _Tps> inline
+    Kernel& args(const _Tps&... kernel_args) { set_args_(0, kernel_args...); return *this; }
+
+
+    /** @brief Run the OpenCL kernel.
+    @param dims the work problem dimensions. It is the length of globalsize and localsize. It can be either 1, 2 or 3.
+    @param globalsize work items for each dimension. It is not the final globalsize passed to
+      OpenCL. Each dimension will be adjusted to the nearest integer divisible by the corresponding
+      value in localsize. If localsize is NULL, it will still be adjusted depending on dims. The
+      adjusted values are greater than or equal to the original values.
+    @param localsize work-group size for each dimension.
+    @param sync specify whether to wait for OpenCL computation to finish before return.
+    @param q command queue
+    */
+    bool run(int dims, size_t globalsize[],
+             size_t localsize[], bool sync, const Queue& q=Queue());
+    bool runTask(bool sync, const Queue& q=Queue());
+
+    /** @brief Similar to synchronized run() call with returning of kernel execution time
+     * Separate OpenCL command queue may be used (with CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE)
+     * @return Execution time in nanoseconds or negative number on error
+     */
+    int64 runProfiling(int dims, size_t globalsize[], size_t localsize[], const Queue& q=Queue());
+
+    size_t workGroupSize() const;
+    size_t preferedWorkGroupSizeMultiple() const;
+    bool compileWorkGroupSize(size_t wsz[]) const;
+    size_t localMemSize() const;
+
+    void* ptr() const;
+    struct Impl;
+
+protected:
+    Impl* p;
+};
+
+class CV_EXPORTS Program
+{
+public:
+    Program();
+    Program(const ProgramSource& src,
+            const String& buildflags, String& errmsg);
+    Program(const Program& prog);
+
+    Program& operator = (const Program& prog);
+    ~Program();
+
+    bool create(const ProgramSource& src,
+                const String& buildflags, String& errmsg);
+
+    void* ptr() const;
+
+    /**
+     * @brief Query device-specific program binary.
+     *
+     * Returns RAW OpenCL executable binary without additional attachments.
+     *
+     * @sa ProgramSource::fromBinary
+     *
+     * @param[out] binary output buffer
+     */
+    void getBinary(std::vector<char>& binary) const;
+
+    struct Impl; friend struct Impl;
+    inline Impl* getImpl() const { return (Impl*)p; }
+protected:
+    Impl* p;
+public:
+#ifndef OPENCV_REMOVE_DEPRECATED_API
+    // TODO Remove this
+    CV_DEPRECATED bool read(const String& buf, const String& buildflags); // removed, use ProgramSource instead
+    CV_DEPRECATED bool write(String& buf) const; // removed, use getBinary() method instead (RAW OpenCL binary)
+    CV_DEPRECATED const ProgramSource& source() const; // implementation removed
+    CV_DEPRECATED String getPrefix() const; // deprecated, implementation replaced
+    CV_DEPRECATED static String getPrefix(const String& buildflags); // deprecated, implementation replaced
+#endif
+};
+
+
+class CV_EXPORTS ProgramSource
+{
+public:
+    typedef uint64 hash_t; // deprecated
+
+    ProgramSource();
+    explicit ProgramSource(const String& module, const String& name, const String& codeStr, const String& codeHash);
+    explicit ProgramSource(const String& prog); // deprecated
+    explicit ProgramSource(const char* prog); // deprecated
+    ~ProgramSource();
+    ProgramSource(const ProgramSource& prog);
+    ProgramSource& operator = (const ProgramSource& prog);
+
+    const String& source() const; // deprecated
+    hash_t hash() const; // deprecated
+
+
+    /** @brief Describe OpenCL program binary.
+     * Do not call clCreateProgramWithBinary() and/or clBuildProgram().
+     *
+     * Caller should guarantee binary buffer lifetime greater than ProgramSource object (and any of its copies).
+     *
+     * This kind of binary is not portable between platforms in general - it is specific to OpenCL vendor / device / driver version.
+     *
+     * @param module name of program owner module
+     * @param name unique name of program (module+name is used as key for OpenCL program caching)
+     * @param binary buffer address. See buffer lifetime requirement in description.
+     * @param size buffer size
+     * @param buildOptions additional program-related build options passed to clBuildProgram()
+     * @return created ProgramSource object
+     */
+    static ProgramSource fromBinary(const String& module, const String& name,
+            const unsigned char* binary, const size_t size,
+            const cv::String& buildOptions = cv::String());
+
+    /** @brief Describe OpenCL program in SPIR format.
+     * Do not call clCreateProgramWithBinary() and/or clBuildProgram().
+     *
+     * Supports SPIR 1.2 by default (pass '-spir-std=X.Y' in buildOptions to override this behavior)
+     *
+     * Caller should guarantee binary buffer lifetime greater than ProgramSource object (and any of its copies).
+     *
+     * Programs in this format are portable between OpenCL implementations with 'khr_spir' extension:
+     * https://www.khronos.org/registry/OpenCL/sdk/2.0/docs/man/xhtml/cl_khr_spir.html
+     * (but they are not portable between different platforms: 32-bit / 64-bit)
+     *
+     * Note: these programs can't support vendor specific extensions, like 'cl_intel_subgroups'.
+     *
+     * @param module name of program owner module
+     * @param name unique name of program (module+name is used as key for OpenCL program caching)
+     * @param binary buffer address. See buffer lifetime requirement in description.
+     * @param size buffer size
+     * @param buildOptions additional program-related build options passed to clBuildProgram()
+     *        (these options are added automatically: '-x spir' and '-spir-std=1.2')
+     * @return created ProgramSource object.
+     */
+    static ProgramSource fromSPIR(const String& module, const String& name,
+            const unsigned char* binary, const size_t size,
+            const cv::String& buildOptions = cv::String());
+
+    //OpenCL 2.1+ only
+    //static Program fromSPIRV(const String& module, const String& name,
+    //        const unsigned char* binary, const size_t size,
+    //        const cv::String& buildOptions = cv::String());
+
+    struct Impl; friend struct Impl;
+    inline Impl* getImpl() const { return (Impl*)p; }
+protected:
+    Impl* p;
+};
+
+class CV_EXPORTS PlatformInfo
+{
+public:
+    PlatformInfo();
+    explicit PlatformInfo(void* id);
+    ~PlatformInfo();
+
+    PlatformInfo(const PlatformInfo& i);
+    PlatformInfo& operator =(const PlatformInfo& i);
+
+    String name() const;
+    String vendor() const;
+    String version() const;
+    int deviceNumber() const;
+    void getDevice(Device& device, int d) const;
+
+protected:
+    struct Impl;
+    Impl* p;
+};
+
+CV_EXPORTS const char* convertTypeStr(int sdepth, int ddepth, int cn, char* buf);
+CV_EXPORTS const char* typeToStr(int t);
+CV_EXPORTS const char* memopTypeToStr(int t);
+CV_EXPORTS const char* vecopTypeToStr(int t);
+CV_EXPORTS const char* getOpenCLErrorString(int errorCode);
+CV_EXPORTS String kernelToStr(InputArray _kernel, int ddepth = -1, const char * name = NULL);
+CV_EXPORTS void getPlatfomsInfo(std::vector<PlatformInfo>& platform_info);
+
+
+enum OclVectorStrategy
+{
+    // all matrices have its own vector width
+    OCL_VECTOR_OWN = 0,
+    // all matrices have maximal vector width among all matrices
+    // (useful for cases when matrices have different data types)
+    OCL_VECTOR_MAX = 1,
+
+    // default strategy
+    OCL_VECTOR_DEFAULT = OCL_VECTOR_OWN
+};
+
+CV_EXPORTS int predictOptimalVectorWidth(InputArray src1, InputArray src2 = noArray(), InputArray src3 = noArray(),
+                                         InputArray src4 = noArray(), InputArray src5 = noArray(), InputArray src6 = noArray(),
+                                         InputArray src7 = noArray(), InputArray src8 = noArray(), InputArray src9 = noArray(),
+                                         OclVectorStrategy strat = OCL_VECTOR_DEFAULT);
+
+CV_EXPORTS int checkOptimalVectorWidth(const int *vectorWidths,
+                                       InputArray src1, InputArray src2 = noArray(), InputArray src3 = noArray(),
+                                       InputArray src4 = noArray(), InputArray src5 = noArray(), InputArray src6 = noArray(),
+                                       InputArray src7 = noArray(), InputArray src8 = noArray(), InputArray src9 = noArray(),
+                                       OclVectorStrategy strat = OCL_VECTOR_DEFAULT);
+
+// with OCL_VECTOR_MAX strategy
+CV_EXPORTS int predictOptimalVectorWidthMax(InputArray src1, InputArray src2 = noArray(), InputArray src3 = noArray(),
+                                            InputArray src4 = noArray(), InputArray src5 = noArray(), InputArray src6 = noArray(),
+                                            InputArray src7 = noArray(), InputArray src8 = noArray(), InputArray src9 = noArray());
+
+CV_EXPORTS void buildOptionsAddMatrixDescription(String& buildOptions, const String& name, InputArray _m);
+
+class CV_EXPORTS Image2D
+{
+public:
+    Image2D();
+
+    /**
+    @param src UMat object from which to get image properties and data
+    @param norm flag to enable the use of normalized channel data types
+    @param alias flag indicating that the image should alias the src UMat. If true, changes to the
+        image or src will be reflected in both objects.
+    */
+    explicit Image2D(const UMat &src, bool norm = false, bool alias = false);
+    Image2D(const Image2D & i);
+    ~Image2D();
+
+    Image2D & operator = (const Image2D & i);
+
+    /** Indicates if creating an aliased image should succeed.
+    Depends on the underlying platform and the dimensions of the UMat.
+    */
+    static bool canCreateAlias(const UMat &u);
+
+    /** Indicates if the image format is supported.
+    */
+    static bool isFormatSupported(int depth, int cn, bool norm);
+
+    void* ptr() const;
+protected:
+    struct Impl;
+    Impl* p;
+};
+
+class CV_EXPORTS Timer
+{
+public:
+    Timer(const Queue& q);
+    ~Timer();
+    void start();
+    void stop();
+
+    uint64 durationNS() const; //< duration in nanoseconds
+
+protected:
+    struct Impl;
+    Impl* const p;
+
+private:
+    Timer(const Timer&); // disabled
+    Timer& operator=(const Timer&); // disabled
+};
+
+CV_EXPORTS MatAllocator* getOpenCLAllocator();
+
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+namespace internal {
+
+CV_EXPORTS bool isOpenCLForced();
+#define OCL_FORCE_CHECK(condition) (cv::ocl::internal::isOpenCLForced() || (condition))
+
+CV_EXPORTS bool isPerformanceCheckBypassed();
+#define OCL_PERFORMANCE_CHECK(condition) (cv::ocl::internal::isPerformanceCheckBypassed() || (condition))
+
+CV_EXPORTS bool isCLBuffer(UMat& u);
+
+} // namespace internal
+#endif
+
+//! @}
+
+}}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/ocl_genbase.hpp b/include/opencv2/core/ocl_genbase.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5334cf1
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/ocl_genbase.hpp
@@ -0,0 +1,69 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
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+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+//
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+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_OPENCL_GENBASE_HPP
+#define OPENCV_OPENCL_GENBASE_HPP
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv {
+namespace ocl {
+
+class ProgramSource;
+
+namespace internal {
+
+struct CV_EXPORTS ProgramEntry
+{
+    const char* module;
+    const char* name;
+    const char* programCode;
+    const char* programHash;
+    ProgramSource* pProgramSource;
+
+    operator ProgramSource& () const;
+};
+
+} } } // namespace
+
+//! @endcond
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/ocl_defs.hpp b/include/opencv2/core/opencl/ocl_defs.hpp
new file mode 100644
index 0000000..14df750
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/ocl_defs.hpp
@@ -0,0 +1,82 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+// Copyright (C) 2014, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OPENCL_DEFS_HPP
+#define OPENCV_CORE_OPENCL_DEFS_HPP
+
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+#include "cvconfig.h"
+
+namespace cv { namespace ocl {
+#ifdef HAVE_OPENCL
+/// Call is similar to useOpenCL() but doesn't try to load OpenCL runtime or create OpenCL context
+CV_EXPORTS bool isOpenCLActivated();
+#else
+static inline bool isOpenCLActivated() { return false; }
+#endif
+}} // namespace
+
+
+//#define CV_OPENCL_RUN_ASSERT
+
+#ifdef HAVE_OPENCL
+
+#ifdef CV_OPENCL_RUN_VERBOSE
+#define CV_OCL_RUN_(condition, func, ...)                                   \
+    {                                                                       \
+        if (cv::ocl::isOpenCLActivated() && (condition) && func)            \
+        {                                                                   \
+            printf("%s: OpenCL implementation is running\n", CV_Func);      \
+            fflush(stdout);                                                 \
+            CV_IMPL_ADD(CV_IMPL_OCL);                                       \
+            return __VA_ARGS__;                                             \
+        }                                                                   \
+        else                                                                \
+        {                                                                   \
+            printf("%s: Plain implementation is running\n", CV_Func);       \
+            fflush(stdout);                                                 \
+        }                                                                   \
+    }
+#elif defined CV_OPENCL_RUN_ASSERT
+#define CV_OCL_RUN_(condition, func, ...)                                   \
+    {                                                                       \
+        if (cv::ocl::isOpenCLActivated() && (condition))                    \
+        {                                                                   \
+            if(func)                                                        \
+            {                                                               \
+                CV_IMPL_ADD(CV_IMPL_OCL);                                   \
+            }                                                               \
+            else                                                            \
+            {                                                               \
+                CV_Error(cv::Error::StsAssert, #func);                      \
+            }                                                               \
+            return __VA_ARGS__;                                             \
+        }                                                                   \
+    }
+#else
+#define CV_OCL_RUN_(condition, func, ...)                                   \
+try \
+{ \
+    if (cv::ocl::isOpenCLActivated() && (condition) && func)                \
+    {                                                                       \
+        CV_IMPL_ADD(CV_IMPL_OCL);                                           \
+        return __VA_ARGS__;                                                 \
+    } \
+} \
+catch (const cv::Exception& e) \
+{ \
+    CV_UNUSED(e); /* TODO: Add some logging here */ \
+}
+#endif
+
+#else
+#define CV_OCL_RUN_(condition, func, ...)
+#endif
+
+#define CV_OCL_RUN(condition, func) CV_OCL_RUN_(condition, func)
+
+#endif // OPENCV_CORE_OPENCL_DEFS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/opencl_info.hpp b/include/opencv2/core/opencl/opencl_info.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b5d3739
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/opencl_info.hpp
@@ -0,0 +1,198 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#include <iostream>
+
+#include <opencv2/core.hpp>
+#include <opencv2/core/ocl.hpp>
+
+#ifndef DUMP_CONFIG_PROPERTY
+#define DUMP_CONFIG_PROPERTY(...)
+#endif
+
+#ifndef DUMP_MESSAGE_STDOUT
+#define DUMP_MESSAGE_STDOUT(...) do { std::cout << __VA_ARGS__ << std::endl; } while (false)
+#endif
+
+namespace cv {
+
+namespace {
+static std::string bytesToStringRepr(size_t value)
+{
+    size_t b = value % 1024;
+    value /= 1024;
+
+    size_t kb = value % 1024;
+    value /= 1024;
+
+    size_t mb = value % 1024;
+    value /= 1024;
+
+    size_t gb = value;
+
+    std::ostringstream stream;
+
+    if (gb > 0)
+        stream << gb << " GB ";
+    if (mb > 0)
+        stream << mb << " MB ";
+    if (kb > 0)
+        stream << kb << " KB ";
+    if (b > 0)
+        stream << b << " B";
+
+    std::string s = stream.str();
+    if (s[s.size() - 1] == ' ')
+        s = s.substr(0, s.size() - 1);
+    return s;
+}
+} // namespace
+
+static void dumpOpenCLInformation()
+{
+    using namespace cv::ocl;
+
+    try
+    {
+        if (!haveOpenCL() || !useOpenCL())
+        {
+            DUMP_MESSAGE_STDOUT("OpenCL is disabled");
+            DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl", "disabled");
+            return;
+        }
+
+        std::vector<PlatformInfo> platforms;
+        cv::ocl::getPlatfomsInfo(platforms);
+        if (platforms.size() > 0)
+        {
+            DUMP_MESSAGE_STDOUT("OpenCL Platforms: ");
+            for (size_t i = 0; i < platforms.size(); i++)
+            {
+                const PlatformInfo* platform = &platforms[i];
+                DUMP_MESSAGE_STDOUT("    " << platform->name().c_str());
+                Device current_device;
+                for (int j = 0; j < platform->deviceNumber(); j++)
+                {
+                    platform->getDevice(current_device, j);
+                    const char* deviceTypeStr = current_device.type() == Device::TYPE_CPU
+                        ? ("CPU") : (current_device.type() == Device::TYPE_GPU ? current_device.hostUnifiedMemory() ? "iGPU" : "dGPU" : "unknown");
+                    DUMP_MESSAGE_STDOUT( "        " << deviceTypeStr << ": " << current_device.name().c_str() << " (" << current_device.version().c_str() << ")");
+                    DUMP_CONFIG_PROPERTY( cv::format("cv_ocl_platform_%d_device_%d", (int)i, (int)j ),
+                        cv::format("(Platform=%s)(Type=%s)(Name=%s)(Version=%s)",
+                        platform->name().c_str(), deviceTypeStr, current_device.name().c_str(), current_device.version().c_str()) );
+                }
+            }
+        }
+        else
+        {
+            DUMP_MESSAGE_STDOUT("OpenCL is not available");
+            DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl", "not available");
+            return;
+        }
+
+        const Device& device = Device::getDefault();
+        if (!device.available())
+            CV_Error(Error::OpenCLInitError, "OpenCL device is not available");
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("Current OpenCL device: ");
+
+#if 0
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Platform = " << device.getPlatform().name());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_platformName", device.getPlatform().name());
+#endif
+
+        const char* deviceTypeStr = device.type() == Device::TYPE_CPU
+            ? ("CPU") : (device.type() == Device::TYPE_GPU ? device.hostUnifiedMemory() ? "iGPU" : "dGPU" : "unknown");
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Type = " << deviceTypeStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_deviceType", deviceTypeStr);
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Name = " << device.name());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_deviceName", device.name());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Version = " << device.version());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_deviceVersion", device.version());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Driver version = " << device.driverVersion());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_driverVersion", device.driverVersion());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Address bits = " << device.addressBits());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_addressBits", device.addressBits());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Compute units = " << device.maxComputeUnits());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_maxComputeUnits", device.maxComputeUnits());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Max work group size = " << device.maxWorkGroupSize());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_maxWorkGroupSize", device.maxWorkGroupSize());
+
+        std::string localMemorySizeStr = bytesToStringRepr(device.localMemSize());
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Local memory size = " << localMemorySizeStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_localMemSize", device.localMemSize());
+
+        std::string maxMemAllocSizeStr = bytesToStringRepr(device.maxMemAllocSize());
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Max memory allocation size = " << maxMemAllocSizeStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_maxMemAllocSize", device.maxMemAllocSize());
+
+        const char* doubleSupportStr = device.doubleFPConfig() > 0 ? "Yes" : "No";
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Double support = " << doubleSupportStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_haveDoubleSupport", device.doubleFPConfig() > 0);
+
+        const char* isUnifiedMemoryStr = device.hostUnifiedMemory() ? "Yes" : "No";
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Host unified memory = " << isUnifiedMemoryStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_hostUnifiedMemory", device.hostUnifiedMemory());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Device extensions:");
+        String extensionsStr = device.extensions();
+        size_t pos = 0;
+        while (pos < extensionsStr.size())
+        {
+            size_t pos2 = extensionsStr.find(' ', pos);
+            if (pos2 == String::npos)
+                pos2 = extensionsStr.size();
+            if (pos2 > pos)
+            {
+                String extensionName = extensionsStr.substr(pos, pos2 - pos);
+                DUMP_MESSAGE_STDOUT("        " << extensionName);
+            }
+            pos = pos2 + 1;
+        }
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_extensions", extensionsStr.c_str());
+
+        const char* haveAmdBlasStr = haveAmdBlas() ? "Yes" : "No";
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Has AMD Blas = " << haveAmdBlasStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_AmdBlas", haveAmdBlas());
+
+        const char* haveAmdFftStr = haveAmdFft() ? "Yes" : "No";
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Has AMD Fft = " << haveAmdFftStr);
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_AmdFft", haveAmdFft());
+
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Preferred vector width char = " << device.preferredVectorWidthChar());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_preferredVectorWidthChar", device.preferredVectorWidthChar());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Preferred vector width short = " << device.preferredVectorWidthShort());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_preferredVectorWidthShort", device.preferredVectorWidthShort());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Preferred vector width int = " << device.preferredVectorWidthInt());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_preferredVectorWidthInt", device.preferredVectorWidthInt());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Preferred vector width long = " << device.preferredVectorWidthLong());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_preferredVectorWidthLong", device.preferredVectorWidthLong());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Preferred vector width float = " << device.preferredVectorWidthFloat());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_preferredVectorWidthFloat", device.preferredVectorWidthFloat());
+
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("    Preferred vector width double = " << device.preferredVectorWidthDouble());
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl_current_preferredVectorWidthDouble", device.preferredVectorWidthDouble());
+    }
+    catch (...)
+    {
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("Exception. Can't dump OpenCL info");
+        DUMP_MESSAGE_STDOUT("OpenCL device not available");
+        DUMP_CONFIG_PROPERTY("cv_ocl", "not available");
+    }
+}
+#undef DUMP_MESSAGE_STDOUT
+#undef DUMP_CONFIG_PROPERTY
+
+} // namespace
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/opencl_svm.hpp b/include/opencv2/core/opencl/opencl_svm.hpp
new file mode 100644
index 0000000..7453082
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/opencl_svm.hpp
@@ -0,0 +1,81 @@
+/* See LICENSE file in the root OpenCV directory */
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OPENCL_SVM_HPP
+#define OPENCV_CORE_OPENCL_SVM_HPP
+
+//
+// Internal usage only (binary compatibility is not guaranteed)
+//
+#ifndef __OPENCV_BUILD
+#error Internal header file
+#endif
+
+#if defined(HAVE_OPENCL) && defined(HAVE_OPENCL_SVM)
+#include "runtime/opencl_core.hpp"
+#include "runtime/opencl_svm_20.hpp"
+#include "runtime/opencl_svm_hsa_extension.hpp"
+
+namespace cv { namespace ocl { namespace svm {
+
+struct SVMCapabilities
+{
+    enum Value
+    {
+        SVM_COARSE_GRAIN_BUFFER = (1 << 0),
+        SVM_FINE_GRAIN_BUFFER = (1 << 1),
+        SVM_FINE_GRAIN_SYSTEM = (1 << 2),
+        SVM_ATOMICS = (1 << 3),
+    };
+    int value_;
+
+    SVMCapabilities(int capabilities = 0) : value_(capabilities) { }
+    operator int() const { return value_; }
+
+    inline bool isNoSVMSupport() const { return value_ == 0; }
+    inline bool isSupportCoarseGrainBuffer() const { return (value_ & SVM_COARSE_GRAIN_BUFFER) != 0; }
+    inline bool isSupportFineGrainBuffer() const { return (value_ & SVM_FINE_GRAIN_BUFFER) != 0; }
+    inline bool isSupportFineGrainSystem() const { return (value_ & SVM_FINE_GRAIN_SYSTEM) != 0; }
+    inline bool isSupportAtomics() const { return (value_ & SVM_ATOMICS) != 0; }
+};
+
+CV_EXPORTS const SVMCapabilities getSVMCapabilitites(const ocl::Context& context);
+
+struct SVMFunctions
+{
+    clSVMAllocAMD_fn fn_clSVMAlloc;
+    clSVMFreeAMD_fn fn_clSVMFree;
+    clSetKernelArgSVMPointerAMD_fn fn_clSetKernelArgSVMPointer;
+    //clSetKernelExecInfoAMD_fn fn_clSetKernelExecInfo;
+    //clEnqueueSVMFreeAMD_fn fn_clEnqueueSVMFree;
+    clEnqueueSVMMemcpyAMD_fn fn_clEnqueueSVMMemcpy;
+    clEnqueueSVMMemFillAMD_fn fn_clEnqueueSVMMemFill;
+    clEnqueueSVMMapAMD_fn fn_clEnqueueSVMMap;
+    clEnqueueSVMUnmapAMD_fn fn_clEnqueueSVMUnmap;
+
+    inline SVMFunctions()
+        : fn_clSVMAlloc(NULL), fn_clSVMFree(NULL),
+          fn_clSetKernelArgSVMPointer(NULL), /*fn_clSetKernelExecInfo(NULL),*/
+          /*fn_clEnqueueSVMFree(NULL),*/ fn_clEnqueueSVMMemcpy(NULL), fn_clEnqueueSVMMemFill(NULL),
+          fn_clEnqueueSVMMap(NULL), fn_clEnqueueSVMUnmap(NULL)
+    {
+        // nothing
+    }
+
+    inline bool isValid() const
+    {
+        return fn_clSVMAlloc != NULL && fn_clSVMFree && fn_clSetKernelArgSVMPointer &&
+                /*fn_clSetKernelExecInfo && fn_clEnqueueSVMFree &&*/ fn_clEnqueueSVMMemcpy &&
+                fn_clEnqueueSVMMemFill && fn_clEnqueueSVMMap && fn_clEnqueueSVMUnmap;
+    }
+};
+
+// We should guarantee that SVMFunctions lifetime is not less than context's lifetime
+CV_EXPORTS const SVMFunctions* getSVMFunctions(const ocl::Context& context);
+
+CV_EXPORTS bool useSVM(UMatUsageFlags usageFlags);
+
+}}} //namespace cv::ocl::svm
+#endif
+
+#endif // OPENCV_CORE_OPENCL_SVM_HPP
+/* End of file. */
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_clamdblas.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_clamdblas.hpp
new file mode 100644
index 0000000..65c8493
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_clamdblas.hpp
@@ -0,0 +1,714 @@
+//
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+//
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDBLAS_HPP
+#error "Invalid usage"
+#endif
+
+// generated by parser_clamdblas.py
+#define clAmdBlasAddScratchImage clAmdBlasAddScratchImage_
+#define clAmdBlasCaxpy clAmdBlasCaxpy_
+#define clAmdBlasCcopy clAmdBlasCcopy_
+#define clAmdBlasCdotc clAmdBlasCdotc_
+#define clAmdBlasCdotu clAmdBlasCdotu_
+#define clAmdBlasCgbmv clAmdBlasCgbmv_
+#define clAmdBlasCgemm clAmdBlasCgemm_
+#define clAmdBlasCgemmEx clAmdBlasCgemmEx_
+#define clAmdBlasCgemv clAmdBlasCgemv_
+#define clAmdBlasCgemvEx clAmdBlasCgemvEx_
+#define clAmdBlasCgerc clAmdBlasCgerc_
+#define clAmdBlasCgeru clAmdBlasCgeru_
+#define clAmdBlasChbmv clAmdBlasChbmv_
+#define clAmdBlasChemm clAmdBlasChemm_
+#define clAmdBlasChemv clAmdBlasChemv_
+#define clAmdBlasCher clAmdBlasCher_
+#define clAmdBlasCher2 clAmdBlasCher2_
+#define clAmdBlasCher2k clAmdBlasCher2k_
+#define clAmdBlasCherk clAmdBlasCherk_
+#define clAmdBlasChpmv clAmdBlasChpmv_
+#define clAmdBlasChpr clAmdBlasChpr_
+#define clAmdBlasChpr2 clAmdBlasChpr2_
+#define clAmdBlasCrotg clAmdBlasCrotg_
+#define clAmdBlasCscal clAmdBlasCscal_
+#define clAmdBlasCsrot clAmdBlasCsrot_
+#define clAmdBlasCsscal clAmdBlasCsscal_
+#define clAmdBlasCswap clAmdBlasCswap_
+#define clAmdBlasCsymm clAmdBlasCsymm_
+#define clAmdBlasCsyr2k clAmdBlasCsyr2k_
+#define clAmdBlasCsyr2kEx clAmdBlasCsyr2kEx_
+#define clAmdBlasCsyrk clAmdBlasCsyrk_
+#define clAmdBlasCsyrkEx clAmdBlasCsyrkEx_
+#define clAmdBlasCtbmv clAmdBlasCtbmv_
+#define clAmdBlasCtbsv clAmdBlasCtbsv_
+#define clAmdBlasCtpmv clAmdBlasCtpmv_
+#define clAmdBlasCtpsv clAmdBlasCtpsv_
+#define clAmdBlasCtrmm clAmdBlasCtrmm_
+#define clAmdBlasCtrmmEx clAmdBlasCtrmmEx_
+#define clAmdBlasCtrmv clAmdBlasCtrmv_
+#define clAmdBlasCtrsm clAmdBlasCtrsm_
+#define clAmdBlasCtrsmEx clAmdBlasCtrsmEx_
+#define clAmdBlasCtrsv clAmdBlasCtrsv_
+#define clAmdBlasDasum clAmdBlasDasum_
+#define clAmdBlasDaxpy clAmdBlasDaxpy_
+#define clAmdBlasDcopy clAmdBlasDcopy_
+#define clAmdBlasDdot clAmdBlasDdot_
+#define clAmdBlasDgbmv clAmdBlasDgbmv_
+#define clAmdBlasDgemm clAmdBlasDgemm_
+#define clAmdBlasDgemmEx clAmdBlasDgemmEx_
+#define clAmdBlasDgemv clAmdBlasDgemv_
+#define clAmdBlasDgemvEx clAmdBlasDgemvEx_
+#define clAmdBlasDger clAmdBlasDger_
+#define clAmdBlasDnrm2 clAmdBlasDnrm2_
+#define clAmdBlasDrot clAmdBlasDrot_
+#define clAmdBlasDrotg clAmdBlasDrotg_
+#define clAmdBlasDrotm clAmdBlasDrotm_
+#define clAmdBlasDrotmg clAmdBlasDrotmg_
+#define clAmdBlasDsbmv clAmdBlasDsbmv_
+#define clAmdBlasDscal clAmdBlasDscal_
+#define clAmdBlasDspmv clAmdBlasDspmv_
+#define clAmdBlasDspr clAmdBlasDspr_
+#define clAmdBlasDspr2 clAmdBlasDspr2_
+#define clAmdBlasDswap clAmdBlasDswap_
+#define clAmdBlasDsymm clAmdBlasDsymm_
+#define clAmdBlasDsymv clAmdBlasDsymv_
+#define clAmdBlasDsymvEx clAmdBlasDsymvEx_
+#define clAmdBlasDsyr clAmdBlasDsyr_
+#define clAmdBlasDsyr2 clAmdBlasDsyr2_
+#define clAmdBlasDsyr2k clAmdBlasDsyr2k_
+#define clAmdBlasDsyr2kEx clAmdBlasDsyr2kEx_
+#define clAmdBlasDsyrk clAmdBlasDsyrk_
+#define clAmdBlasDsyrkEx clAmdBlasDsyrkEx_
+#define clAmdBlasDtbmv clAmdBlasDtbmv_
+#define clAmdBlasDtbsv clAmdBlasDtbsv_
+#define clAmdBlasDtpmv clAmdBlasDtpmv_
+#define clAmdBlasDtpsv clAmdBlasDtpsv_
+#define clAmdBlasDtrmm clAmdBlasDtrmm_
+#define clAmdBlasDtrmmEx clAmdBlasDtrmmEx_
+#define clAmdBlasDtrmv clAmdBlasDtrmv_
+#define clAmdBlasDtrsm clAmdBlasDtrsm_
+#define clAmdBlasDtrsmEx clAmdBlasDtrsmEx_
+#define clAmdBlasDtrsv clAmdBlasDtrsv_
+#define clAmdBlasDzasum clAmdBlasDzasum_
+#define clAmdBlasDznrm2 clAmdBlasDznrm2_
+#define clAmdBlasGetVersion clAmdBlasGetVersion_
+#define clAmdBlasRemoveScratchImage clAmdBlasRemoveScratchImage_
+#define clAmdBlasSasum clAmdBlasSasum_
+#define clAmdBlasSaxpy clAmdBlasSaxpy_
+#define clAmdBlasScasum clAmdBlasScasum_
+#define clAmdBlasScnrm2 clAmdBlasScnrm2_
+#define clAmdBlasScopy clAmdBlasScopy_
+#define clAmdBlasSdot clAmdBlasSdot_
+#define clAmdBlasSetup clAmdBlasSetup_
+#define clAmdBlasSgbmv clAmdBlasSgbmv_
+#define clAmdBlasSgemm clAmdBlasSgemm_
+#define clAmdBlasSgemmEx clAmdBlasSgemmEx_
+#define clAmdBlasSgemv clAmdBlasSgemv_
+#define clAmdBlasSgemvEx clAmdBlasSgemvEx_
+#define clAmdBlasSger clAmdBlasSger_
+#define clAmdBlasSnrm2 clAmdBlasSnrm2_
+#define clAmdBlasSrot clAmdBlasSrot_
+#define clAmdBlasSrotg clAmdBlasSrotg_
+#define clAmdBlasSrotm clAmdBlasSrotm_
+#define clAmdBlasSrotmg clAmdBlasSrotmg_
+#define clAmdBlasSsbmv clAmdBlasSsbmv_
+#define clAmdBlasSscal clAmdBlasSscal_
+#define clAmdBlasSspmv clAmdBlasSspmv_
+#define clAmdBlasSspr clAmdBlasSspr_
+#define clAmdBlasSspr2 clAmdBlasSspr2_
+#define clAmdBlasSswap clAmdBlasSswap_
+#define clAmdBlasSsymm clAmdBlasSsymm_
+#define clAmdBlasSsymv clAmdBlasSsymv_
+#define clAmdBlasSsymvEx clAmdBlasSsymvEx_
+#define clAmdBlasSsyr clAmdBlasSsyr_
+#define clAmdBlasSsyr2 clAmdBlasSsyr2_
+#define clAmdBlasSsyr2k clAmdBlasSsyr2k_
+#define clAmdBlasSsyr2kEx clAmdBlasSsyr2kEx_
+#define clAmdBlasSsyrk clAmdBlasSsyrk_
+#define clAmdBlasSsyrkEx clAmdBlasSsyrkEx_
+#define clAmdBlasStbmv clAmdBlasStbmv_
+#define clAmdBlasStbsv clAmdBlasStbsv_
+#define clAmdBlasStpmv clAmdBlasStpmv_
+#define clAmdBlasStpsv clAmdBlasStpsv_
+#define clAmdBlasStrmm clAmdBlasStrmm_
+#define clAmdBlasStrmmEx clAmdBlasStrmmEx_
+#define clAmdBlasStrmv clAmdBlasStrmv_
+#define clAmdBlasStrsm clAmdBlasStrsm_
+#define clAmdBlasStrsmEx clAmdBlasStrsmEx_
+#define clAmdBlasStrsv clAmdBlasStrsv_
+#define clAmdBlasTeardown clAmdBlasTeardown_
+#define clAmdBlasZaxpy clAmdBlasZaxpy_
+#define clAmdBlasZcopy clAmdBlasZcopy_
+#define clAmdBlasZdotc clAmdBlasZdotc_
+#define clAmdBlasZdotu clAmdBlasZdotu_
+#define clAmdBlasZdrot clAmdBlasZdrot_
+#define clAmdBlasZdscal clAmdBlasZdscal_
+#define clAmdBlasZgbmv clAmdBlasZgbmv_
+#define clAmdBlasZgemm clAmdBlasZgemm_
+#define clAmdBlasZgemmEx clAmdBlasZgemmEx_
+#define clAmdBlasZgemv clAmdBlasZgemv_
+#define clAmdBlasZgemvEx clAmdBlasZgemvEx_
+#define clAmdBlasZgerc clAmdBlasZgerc_
+#define clAmdBlasZgeru clAmdBlasZgeru_
+#define clAmdBlasZhbmv clAmdBlasZhbmv_
+#define clAmdBlasZhemm clAmdBlasZhemm_
+#define clAmdBlasZhemv clAmdBlasZhemv_
+#define clAmdBlasZher clAmdBlasZher_
+#define clAmdBlasZher2 clAmdBlasZher2_
+#define clAmdBlasZher2k clAmdBlasZher2k_
+#define clAmdBlasZherk clAmdBlasZherk_
+#define clAmdBlasZhpmv clAmdBlasZhpmv_
+#define clAmdBlasZhpr clAmdBlasZhpr_
+#define clAmdBlasZhpr2 clAmdBlasZhpr2_
+#define clAmdBlasZrotg clAmdBlasZrotg_
+#define clAmdBlasZscal clAmdBlasZscal_
+#define clAmdBlasZswap clAmdBlasZswap_
+#define clAmdBlasZsymm clAmdBlasZsymm_
+#define clAmdBlasZsyr2k clAmdBlasZsyr2k_
+#define clAmdBlasZsyr2kEx clAmdBlasZsyr2kEx_
+#define clAmdBlasZsyrk clAmdBlasZsyrk_
+#define clAmdBlasZsyrkEx clAmdBlasZsyrkEx_
+#define clAmdBlasZtbmv clAmdBlasZtbmv_
+#define clAmdBlasZtbsv clAmdBlasZtbsv_
+#define clAmdBlasZtpmv clAmdBlasZtpmv_
+#define clAmdBlasZtpsv clAmdBlasZtpsv_
+#define clAmdBlasZtrmm clAmdBlasZtrmm_
+#define clAmdBlasZtrmmEx clAmdBlasZtrmmEx_
+#define clAmdBlasZtrmv clAmdBlasZtrmv_
+#define clAmdBlasZtrsm clAmdBlasZtrsm_
+#define clAmdBlasZtrsmEx clAmdBlasZtrsmEx_
+#define clAmdBlasZtrsv clAmdBlasZtrsv_
+#define clAmdBlasiCamax clAmdBlasiCamax_
+#define clAmdBlasiDamax clAmdBlasiDamax_
+#define clAmdBlasiSamax clAmdBlasiSamax_
+#define clAmdBlasiZamax clAmdBlasiZamax_
+
+#include <clAmdBlas.h>
+
+// generated by parser_clamdblas.py
+#undef clAmdBlasAddScratchImage
+//#define clAmdBlasAddScratchImage clAmdBlasAddScratchImage_pfn
+#undef clAmdBlasCaxpy
+//#define clAmdBlasCaxpy clAmdBlasCaxpy_pfn
+#undef clAmdBlasCcopy
+//#define clAmdBlasCcopy clAmdBlasCcopy_pfn
+#undef clAmdBlasCdotc
+//#define clAmdBlasCdotc clAmdBlasCdotc_pfn
+#undef clAmdBlasCdotu
+//#define clAmdBlasCdotu clAmdBlasCdotu_pfn
+#undef clAmdBlasCgbmv
+//#define clAmdBlasCgbmv clAmdBlasCgbmv_pfn
+#undef clAmdBlasCgemm
+//#define clAmdBlasCgemm clAmdBlasCgemm_pfn
+#undef clAmdBlasCgemmEx
+#define clAmdBlasCgemmEx clAmdBlasCgemmEx_pfn
+#undef clAmdBlasCgemv
+//#define clAmdBlasCgemv clAmdBlasCgemv_pfn
+#undef clAmdBlasCgemvEx
+//#define clAmdBlasCgemvEx clAmdBlasCgemvEx_pfn
+#undef clAmdBlasCgerc
+//#define clAmdBlasCgerc clAmdBlasCgerc_pfn
+#undef clAmdBlasCgeru
+//#define clAmdBlasCgeru clAmdBlasCgeru_pfn
+#undef clAmdBlasChbmv
+//#define clAmdBlasChbmv clAmdBlasChbmv_pfn
+#undef clAmdBlasChemm
+//#define clAmdBlasChemm clAmdBlasChemm_pfn
+#undef clAmdBlasChemv
+//#define clAmdBlasChemv clAmdBlasChemv_pfn
+#undef clAmdBlasCher
+//#define clAmdBlasCher clAmdBlasCher_pfn
+#undef clAmdBlasCher2
+//#define clAmdBlasCher2 clAmdBlasCher2_pfn
+#undef clAmdBlasCher2k
+//#define clAmdBlasCher2k clAmdBlasCher2k_pfn
+#undef clAmdBlasCherk
+//#define clAmdBlasCherk clAmdBlasCherk_pfn
+#undef clAmdBlasChpmv
+//#define clAmdBlasChpmv clAmdBlasChpmv_pfn
+#undef clAmdBlasChpr
+//#define clAmdBlasChpr clAmdBlasChpr_pfn
+#undef clAmdBlasChpr2
+//#define clAmdBlasChpr2 clAmdBlasChpr2_pfn
+#undef clAmdBlasCrotg
+//#define clAmdBlasCrotg clAmdBlasCrotg_pfn
+#undef clAmdBlasCscal
+//#define clAmdBlasCscal clAmdBlasCscal_pfn
+#undef clAmdBlasCsrot
+//#define clAmdBlasCsrot clAmdBlasCsrot_pfn
+#undef clAmdBlasCsscal
+//#define clAmdBlasCsscal clAmdBlasCsscal_pfn
+#undef clAmdBlasCswap
+//#define clAmdBlasCswap clAmdBlasCswap_pfn
+#undef clAmdBlasCsymm
+//#define clAmdBlasCsymm clAmdBlasCsymm_pfn
+#undef clAmdBlasCsyr2k
+//#define clAmdBlasCsyr2k clAmdBlasCsyr2k_pfn
+#undef clAmdBlasCsyr2kEx
+//#define clAmdBlasCsyr2kEx clAmdBlasCsyr2kEx_pfn
+#undef clAmdBlasCsyrk
+//#define clAmdBlasCsyrk clAmdBlasCsyrk_pfn
+#undef clAmdBlasCsyrkEx
+//#define clAmdBlasCsyrkEx clAmdBlasCsyrkEx_pfn
+#undef clAmdBlasCtbmv
+//#define clAmdBlasCtbmv clAmdBlasCtbmv_pfn
+#undef clAmdBlasCtbsv
+//#define clAmdBlasCtbsv clAmdBlasCtbsv_pfn
+#undef clAmdBlasCtpmv
+//#define clAmdBlasCtpmv clAmdBlasCtpmv_pfn
+#undef clAmdBlasCtpsv
+//#define clAmdBlasCtpsv clAmdBlasCtpsv_pfn
+#undef clAmdBlasCtrmm
+//#define clAmdBlasCtrmm clAmdBlasCtrmm_pfn
+#undef clAmdBlasCtrmmEx
+//#define clAmdBlasCtrmmEx clAmdBlasCtrmmEx_pfn
+#undef clAmdBlasCtrmv
+//#define clAmdBlasCtrmv clAmdBlasCtrmv_pfn
+#undef clAmdBlasCtrsm
+//#define clAmdBlasCtrsm clAmdBlasCtrsm_pfn
+#undef clAmdBlasCtrsmEx
+//#define clAmdBlasCtrsmEx clAmdBlasCtrsmEx_pfn
+#undef clAmdBlasCtrsv
+//#define clAmdBlasCtrsv clAmdBlasCtrsv_pfn
+#undef clAmdBlasDasum
+//#define clAmdBlasDasum clAmdBlasDasum_pfn
+#undef clAmdBlasDaxpy
+//#define clAmdBlasDaxpy clAmdBlasDaxpy_pfn
+#undef clAmdBlasDcopy
+//#define clAmdBlasDcopy clAmdBlasDcopy_pfn
+#undef clAmdBlasDdot
+//#define clAmdBlasDdot clAmdBlasDdot_pfn
+#undef clAmdBlasDgbmv
+//#define clAmdBlasDgbmv clAmdBlasDgbmv_pfn
+#undef clAmdBlasDgemm
+//#define clAmdBlasDgemm clAmdBlasDgemm_pfn
+#undef clAmdBlasDgemmEx
+#define clAmdBlasDgemmEx clAmdBlasDgemmEx_pfn
+#undef clAmdBlasDgemv
+//#define clAmdBlasDgemv clAmdBlasDgemv_pfn
+#undef clAmdBlasDgemvEx
+//#define clAmdBlasDgemvEx clAmdBlasDgemvEx_pfn
+#undef clAmdBlasDger
+//#define clAmdBlasDger clAmdBlasDger_pfn
+#undef clAmdBlasDnrm2
+//#define clAmdBlasDnrm2 clAmdBlasDnrm2_pfn
+#undef clAmdBlasDrot
+//#define clAmdBlasDrot clAmdBlasDrot_pfn
+#undef clAmdBlasDrotg
+//#define clAmdBlasDrotg clAmdBlasDrotg_pfn
+#undef clAmdBlasDrotm
+//#define clAmdBlasDrotm clAmdBlasDrotm_pfn
+#undef clAmdBlasDrotmg
+//#define clAmdBlasDrotmg clAmdBlasDrotmg_pfn
+#undef clAmdBlasDsbmv
+//#define clAmdBlasDsbmv clAmdBlasDsbmv_pfn
+#undef clAmdBlasDscal
+//#define clAmdBlasDscal clAmdBlasDscal_pfn
+#undef clAmdBlasDspmv
+//#define clAmdBlasDspmv clAmdBlasDspmv_pfn
+#undef clAmdBlasDspr
+//#define clAmdBlasDspr clAmdBlasDspr_pfn
+#undef clAmdBlasDspr2
+//#define clAmdBlasDspr2 clAmdBlasDspr2_pfn
+#undef clAmdBlasDswap
+//#define clAmdBlasDswap clAmdBlasDswap_pfn
+#undef clAmdBlasDsymm
+//#define clAmdBlasDsymm clAmdBlasDsymm_pfn
+#undef clAmdBlasDsymv
+//#define clAmdBlasDsymv clAmdBlasDsymv_pfn
+#undef clAmdBlasDsymvEx
+//#define clAmdBlasDsymvEx clAmdBlasDsymvEx_pfn
+#undef clAmdBlasDsyr
+//#define clAmdBlasDsyr clAmdBlasDsyr_pfn
+#undef clAmdBlasDsyr2
+//#define clAmdBlasDsyr2 clAmdBlasDsyr2_pfn
+#undef clAmdBlasDsyr2k
+//#define clAmdBlasDsyr2k clAmdBlasDsyr2k_pfn
+#undef clAmdBlasDsyr2kEx
+//#define clAmdBlasDsyr2kEx clAmdBlasDsyr2kEx_pfn
+#undef clAmdBlasDsyrk
+//#define clAmdBlasDsyrk clAmdBlasDsyrk_pfn
+#undef clAmdBlasDsyrkEx
+//#define clAmdBlasDsyrkEx clAmdBlasDsyrkEx_pfn
+#undef clAmdBlasDtbmv
+//#define clAmdBlasDtbmv clAmdBlasDtbmv_pfn
+#undef clAmdBlasDtbsv
+//#define clAmdBlasDtbsv clAmdBlasDtbsv_pfn
+#undef clAmdBlasDtpmv
+//#define clAmdBlasDtpmv clAmdBlasDtpmv_pfn
+#undef clAmdBlasDtpsv
+//#define clAmdBlasDtpsv clAmdBlasDtpsv_pfn
+#undef clAmdBlasDtrmm
+//#define clAmdBlasDtrmm clAmdBlasDtrmm_pfn
+#undef clAmdBlasDtrmmEx
+//#define clAmdBlasDtrmmEx clAmdBlasDtrmmEx_pfn
+#undef clAmdBlasDtrmv
+//#define clAmdBlasDtrmv clAmdBlasDtrmv_pfn
+#undef clAmdBlasDtrsm
+//#define clAmdBlasDtrsm clAmdBlasDtrsm_pfn
+#undef clAmdBlasDtrsmEx
+//#define clAmdBlasDtrsmEx clAmdBlasDtrsmEx_pfn
+#undef clAmdBlasDtrsv
+//#define clAmdBlasDtrsv clAmdBlasDtrsv_pfn
+#undef clAmdBlasDzasum
+//#define clAmdBlasDzasum clAmdBlasDzasum_pfn
+#undef clAmdBlasDznrm2
+//#define clAmdBlasDznrm2 clAmdBlasDznrm2_pfn
+#undef clAmdBlasGetVersion
+//#define clAmdBlasGetVersion clAmdBlasGetVersion_pfn
+#undef clAmdBlasRemoveScratchImage
+//#define clAmdBlasRemoveScratchImage clAmdBlasRemoveScratchImage_pfn
+#undef clAmdBlasSasum
+//#define clAmdBlasSasum clAmdBlasSasum_pfn
+#undef clAmdBlasSaxpy
+//#define clAmdBlasSaxpy clAmdBlasSaxpy_pfn
+#undef clAmdBlasScasum
+//#define clAmdBlasScasum clAmdBlasScasum_pfn
+#undef clAmdBlasScnrm2
+//#define clAmdBlasScnrm2 clAmdBlasScnrm2_pfn
+#undef clAmdBlasScopy
+//#define clAmdBlasScopy clAmdBlasScopy_pfn
+#undef clAmdBlasSdot
+//#define clAmdBlasSdot clAmdBlasSdot_pfn
+#undef clAmdBlasSetup
+#define clAmdBlasSetup clAmdBlasSetup_pfn
+#undef clAmdBlasSgbmv
+//#define clAmdBlasSgbmv clAmdBlasSgbmv_pfn
+#undef clAmdBlasSgemm
+//#define clAmdBlasSgemm clAmdBlasSgemm_pfn
+#undef clAmdBlasSgemmEx
+#define clAmdBlasSgemmEx clAmdBlasSgemmEx_pfn
+#undef clAmdBlasSgemv
+//#define clAmdBlasSgemv clAmdBlasSgemv_pfn
+#undef clAmdBlasSgemvEx
+//#define clAmdBlasSgemvEx clAmdBlasSgemvEx_pfn
+#undef clAmdBlasSger
+//#define clAmdBlasSger clAmdBlasSger_pfn
+#undef clAmdBlasSnrm2
+//#define clAmdBlasSnrm2 clAmdBlasSnrm2_pfn
+#undef clAmdBlasSrot
+//#define clAmdBlasSrot clAmdBlasSrot_pfn
+#undef clAmdBlasSrotg
+//#define clAmdBlasSrotg clAmdBlasSrotg_pfn
+#undef clAmdBlasSrotm
+//#define clAmdBlasSrotm clAmdBlasSrotm_pfn
+#undef clAmdBlasSrotmg
+//#define clAmdBlasSrotmg clAmdBlasSrotmg_pfn
+#undef clAmdBlasSsbmv
+//#define clAmdBlasSsbmv clAmdBlasSsbmv_pfn
+#undef clAmdBlasSscal
+//#define clAmdBlasSscal clAmdBlasSscal_pfn
+#undef clAmdBlasSspmv
+//#define clAmdBlasSspmv clAmdBlasSspmv_pfn
+#undef clAmdBlasSspr
+//#define clAmdBlasSspr clAmdBlasSspr_pfn
+#undef clAmdBlasSspr2
+//#define clAmdBlasSspr2 clAmdBlasSspr2_pfn
+#undef clAmdBlasSswap
+//#define clAmdBlasSswap clAmdBlasSswap_pfn
+#undef clAmdBlasSsymm
+//#define clAmdBlasSsymm clAmdBlasSsymm_pfn
+#undef clAmdBlasSsymv
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+
+// generated by parser_clamdblas.py
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCaxpy)(size_t N, cl_float2 alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCcopy)(size_t N, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCdotc)(size_t N, cl_mem dotProduct, size_t offDP, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCdotu)(size_t N, cl_mem dotProduct, size_t offDP, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCgbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose trans, size_t M, size_t N, size_t KL, size_t KU, cl_float2 alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_float2 beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCgemm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasTranspose transB, size_t M, size_t N, size_t K, FloatComplex alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem B, size_t ldb, FloatComplex beta, cl_mem C, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCgemmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasTranspose transB, size_t M, size_t N, size_t K, FloatComplex alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, FloatComplex beta, cl_mem C, size_t offC, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCgemv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, size_t M, size_t N, FloatComplex alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, FloatComplex beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCgemvEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, size_t M, size_t N, FloatComplex alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, FloatComplex beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCtrsmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, FloatComplex alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasCtrsv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDasum)(size_t N, cl_mem asum, size_t offAsum, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDcopy)(size_t N, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDgbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose trans, size_t M, size_t N, size_t KL, size_t KU, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDgemm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasTranspose transB, size_t M, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem B, size_t ldb, cl_double beta, cl_mem C, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDgemmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasTranspose transB, size_t M, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_double beta, cl_mem C, size_t offC, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDgemv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDgemvEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDger)(clAmdBlasOrder order, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDnrm2)(size_t N, cl_mem NRM2, size_t offNRM2, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDrot)(size_t N, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_double C, cl_double S, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDrotg)(cl_mem DA, size_t offDA, cl_mem DB, size_t offDB, cl_mem C, size_t offC, cl_mem S, size_t offS, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDrotm)(size_t N, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, const cl_mem DPARAM, size_t offDparam, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDrotmg)(cl_mem DD1, size_t offDD1, cl_mem DD2, size_t offDD2, cl_mem DX1, size_t offDX1, const cl_mem DY1, size_t offDY1, cl_mem DPARAM, size_t offDparam, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDscal)(size_t N, cl_double alpha, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDspmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem AP, size_t offa, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDspr)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem AP, size_t offa, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDspr2)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem AP, size_t offa, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsymm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem B, size_t offb, size_t ldb, cl_double beta, cl_mem C, size_t offc, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsymv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsymvEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, cl_double beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsyr)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsyr2)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsyr2k)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transAB, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem B, size_t ldb, cl_double beta, cl_mem C, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsyr2kEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transAB, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_double beta, cl_mem C, size_t offC, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsyrk)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, cl_double beta, cl_mem C, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDsyrkEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, size_t N, size_t K, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, cl_double beta, cl_mem C, size_t offC, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, size_t K, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtbsv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, size_t K, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtpmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem AP, size_t offa, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtpsv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtrmm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, cl_mem B, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtrmmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtrmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtrsm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t lda, cl_mem B, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtrsmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, cl_double alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDtrsv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDzasum)(size_t N, cl_mem asum, size_t offAsum, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasDznrm2)(size_t N, cl_mem NRM2, size_t offNRM2, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasGetVersion)(cl_uint* major, cl_uint* minor, cl_uint* patch);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasRemoveScratchImage)(cl_ulong imageID);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSasum)(size_t N, cl_mem asum, size_t offAsum, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSaxpy)(size_t N, cl_float alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasScasum)(size_t N, cl_mem asum, size_t offAsum, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasScnrm2)(size_t N, cl_mem NRM2, size_t offNRM2, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasScopy)(size_t N, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSdot)(size_t N, cl_mem dotProduct, size_t offDP, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSetup)();
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSgbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose trans, size_t M, size_t N, size_t KL, size_t KU, cl_float alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_float beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSgemm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasTranspose transB, size_t M, size_t N, size_t K, cl_float alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem B, size_t ldb, cl_float beta, cl_mem C, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSgemmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasTranspose transB, size_t M, size_t N, size_t K, cl_float alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_float beta, cl_mem C, size_t offC, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSgemv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, size_t M, size_t N, cl_float alpha, const cl_mem A, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, cl_float beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSgemvEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose transA, size_t M, size_t N, cl_float alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, const cl_mem x, size_t offx, int incx, cl_float beta, cl_mem y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSger)(clAmdBlasOrder order, size_t M, size_t N, cl_float alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSnrm2)(size_t N, cl_mem NRM2, size_t offNRM2, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSrot)(size_t N, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_float C, cl_float S, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSrotg)(cl_mem SA, size_t offSA, cl_mem SB, size_t offSB, cl_mem C, size_t offC, cl_mem S, size_t offS, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSrotm)(size_t N, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, const cl_mem SPARAM, size_t offSparam, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSrotmg)(cl_mem SD1, size_t offSD1, cl_mem SD2, size_t offSD2, cl_mem SX1, size_t offSX1, const cl_mem SY1, size_t offSY1, cl_mem SPARAM, size_t offSparam, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSsbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, size_t K, cl_float alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_float beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSscal)(size_t N, cl_float alpha, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSspmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_float alpha, const cl_mem AP, size_t offa, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_float beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSspr)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_float alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem AP, size_t offa, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSspr2)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, size_t N, cl_float alpha, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem AP, size_t offa, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasSswap)(size_t N, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasStrsv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void (*clAmdBlasTeardown)();
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZcopy)(size_t N, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZdotc)(size_t N, cl_mem dotProduct, size_t offDP, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZdotu)(size_t N, cl_mem dotProduct, size_t offDP, const cl_mem X, size_t offx, int incx, const cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZgbmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasTranspose trans, size_t M, size_t N, size_t KL, size_t KU, cl_double2 alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_double2 beta, cl_mem Y, size_t offy, int incy, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZsymm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, size_t M, size_t N, cl_double2 alpha, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, const cl_mem B, size_t offb, size_t ldb, cl_double2 beta, cl_mem C, size_t offc, size_t ldc, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZtrmm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, DoubleComplex alpha, const cl_mem A, size_t lda, cl_mem B, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
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+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZtrmv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZtrsm)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, DoubleComplex alpha, const cl_mem A, size_t lda, cl_mem B, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZtrsmEx)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasSide side, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose transA, clAmdBlasDiag diag, size_t M, size_t N, DoubleComplex alpha, const cl_mem A, size_t offA, size_t lda, cl_mem B, size_t offB, size_t ldb, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasZtrsv)(clAmdBlasOrder order, clAmdBlasUplo uplo, clAmdBlasTranspose trans, clAmdBlasDiag diag, size_t N, const cl_mem A, size_t offa, size_t lda, cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasiCamax)(size_t N, cl_mem iMax, size_t offiMax, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasiDamax)(size_t N, cl_mem iMax, size_t offiMax, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasiSamax)(size_t N, cl_mem iMax, size_t offiMax, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdBlasStatus (*clAmdBlasiZamax)(size_t N, cl_mem iMax, size_t offiMax, const cl_mem X, size_t offx, int incx, cl_mem scratchBuff, cl_uint numCommandQueues, cl_command_queue* commandQueues, cl_uint numEventsInWaitList, const cl_event* eventWaitList, cl_event* events);
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_clamdfft.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_clamdfft.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1457d7e
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_clamdfft.hpp
@@ -0,0 +1,142 @@
+//
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+//
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDFFT_HPP
+#error "Invalid usage"
+#endif
+
+// generated by parser_clamdfft.py
+#define clAmdFftBakePlan clAmdFftBakePlan_
+#define clAmdFftCopyPlan clAmdFftCopyPlan_
+#define clAmdFftCreateDefaultPlan clAmdFftCreateDefaultPlan_
+#define clAmdFftDestroyPlan clAmdFftDestroyPlan_
+#define clAmdFftEnqueueTransform clAmdFftEnqueueTransform_
+#define clAmdFftGetLayout clAmdFftGetLayout_
+#define clAmdFftGetPlanBatchSize clAmdFftGetPlanBatchSize_
+#define clAmdFftGetPlanContext clAmdFftGetPlanContext_
+#define clAmdFftGetPlanDim clAmdFftGetPlanDim_
+#define clAmdFftGetPlanDistance clAmdFftGetPlanDistance_
+#define clAmdFftGetPlanInStride clAmdFftGetPlanInStride_
+#define clAmdFftGetPlanLength clAmdFftGetPlanLength_
+#define clAmdFftGetPlanOutStride clAmdFftGetPlanOutStride_
+#define clAmdFftGetPlanPrecision clAmdFftGetPlanPrecision_
+#define clAmdFftGetPlanScale clAmdFftGetPlanScale_
+#define clAmdFftGetPlanTransposeResult clAmdFftGetPlanTransposeResult_
+#define clAmdFftGetResultLocation clAmdFftGetResultLocation_
+#define clAmdFftGetTmpBufSize clAmdFftGetTmpBufSize_
+#define clAmdFftGetVersion clAmdFftGetVersion_
+#define clAmdFftSetLayout clAmdFftSetLayout_
+#define clAmdFftSetPlanBatchSize clAmdFftSetPlanBatchSize_
+#define clAmdFftSetPlanDim clAmdFftSetPlanDim_
+#define clAmdFftSetPlanDistance clAmdFftSetPlanDistance_
+#define clAmdFftSetPlanInStride clAmdFftSetPlanInStride_
+#define clAmdFftSetPlanLength clAmdFftSetPlanLength_
+#define clAmdFftSetPlanOutStride clAmdFftSetPlanOutStride_
+#define clAmdFftSetPlanPrecision clAmdFftSetPlanPrecision_
+#define clAmdFftSetPlanScale clAmdFftSetPlanScale_
+#define clAmdFftSetPlanTransposeResult clAmdFftSetPlanTransposeResult_
+#define clAmdFftSetResultLocation clAmdFftSetResultLocation_
+#define clAmdFftSetup clAmdFftSetup_
+#define clAmdFftTeardown clAmdFftTeardown_
+
+#include <clAmdFft.h>
+
+// generated by parser_clamdfft.py
+#undef clAmdFftBakePlan
+#define clAmdFftBakePlan clAmdFftBakePlan_pfn
+#undef clAmdFftCopyPlan
+//#define clAmdFftCopyPlan clAmdFftCopyPlan_pfn
+#undef clAmdFftCreateDefaultPlan
+#define clAmdFftCreateDefaultPlan clAmdFftCreateDefaultPlan_pfn
+#undef clAmdFftDestroyPlan
+#define clAmdFftDestroyPlan clAmdFftDestroyPlan_pfn
+#undef clAmdFftEnqueueTransform
+#define clAmdFftEnqueueTransform clAmdFftEnqueueTransform_pfn
+#undef clAmdFftGetLayout
+//#define clAmdFftGetLayout clAmdFftGetLayout_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanBatchSize
+//#define clAmdFftGetPlanBatchSize clAmdFftGetPlanBatchSize_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanContext
+//#define clAmdFftGetPlanContext clAmdFftGetPlanContext_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanDim
+//#define clAmdFftGetPlanDim clAmdFftGetPlanDim_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanDistance
+//#define clAmdFftGetPlanDistance clAmdFftGetPlanDistance_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanInStride
+//#define clAmdFftGetPlanInStride clAmdFftGetPlanInStride_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanLength
+//#define clAmdFftGetPlanLength clAmdFftGetPlanLength_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanOutStride
+//#define clAmdFftGetPlanOutStride clAmdFftGetPlanOutStride_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanPrecision
+//#define clAmdFftGetPlanPrecision clAmdFftGetPlanPrecision_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanScale
+//#define clAmdFftGetPlanScale clAmdFftGetPlanScale_pfn
+#undef clAmdFftGetPlanTransposeResult
+//#define clAmdFftGetPlanTransposeResult clAmdFftGetPlanTransposeResult_pfn
+#undef clAmdFftGetResultLocation
+//#define clAmdFftGetResultLocation clAmdFftGetResultLocation_pfn
+#undef clAmdFftGetTmpBufSize
+#define clAmdFftGetTmpBufSize clAmdFftGetTmpBufSize_pfn
+#undef clAmdFftGetVersion
+#define clAmdFftGetVersion clAmdFftGetVersion_pfn
+#undef clAmdFftSetLayout
+#define clAmdFftSetLayout clAmdFftSetLayout_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanBatchSize
+#define clAmdFftSetPlanBatchSize clAmdFftSetPlanBatchSize_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanDim
+//#define clAmdFftSetPlanDim clAmdFftSetPlanDim_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanDistance
+#define clAmdFftSetPlanDistance clAmdFftSetPlanDistance_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanInStride
+#define clAmdFftSetPlanInStride clAmdFftSetPlanInStride_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanLength
+//#define clAmdFftSetPlanLength clAmdFftSetPlanLength_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanOutStride
+#define clAmdFftSetPlanOutStride clAmdFftSetPlanOutStride_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanPrecision
+#define clAmdFftSetPlanPrecision clAmdFftSetPlanPrecision_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanScale
+#define clAmdFftSetPlanScale clAmdFftSetPlanScale_pfn
+#undef clAmdFftSetPlanTransposeResult
+//#define clAmdFftSetPlanTransposeResult clAmdFftSetPlanTransposeResult_pfn
+#undef clAmdFftSetResultLocation
+#define clAmdFftSetResultLocation clAmdFftSetResultLocation_pfn
+#undef clAmdFftSetup
+#define clAmdFftSetup clAmdFftSetup_pfn
+#undef clAmdFftTeardown
+#define clAmdFftTeardown clAmdFftTeardown_pfn
+
+// generated by parser_clamdfft.py
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftBakePlan)(clAmdFftPlanHandle plHandle, cl_uint numQueues, cl_command_queue* commQueueFFT, void (CL_CALLBACK* pfn_notify) (clAmdFftPlanHandle plHandle, void* user_data), void* user_data);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftCopyPlan)(clAmdFftPlanHandle* out_plHandle, cl_context new_context, clAmdFftPlanHandle in_plHandle);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftCreateDefaultPlan)(clAmdFftPlanHandle* plHandle, cl_context context, const clAmdFftDim dim, const size_t* clLengths);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftDestroyPlan)(clAmdFftPlanHandle* plHandle);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftEnqueueTransform)(clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftDirection dir, cl_uint numQueuesAndEvents, cl_command_queue* commQueues, cl_uint numWaitEvents, const cl_event* waitEvents, cl_event* outEvents, cl_mem* inputBuffers, cl_mem* outputBuffers, cl_mem tmpBuffer);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetLayout)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftLayout* iLayout, clAmdFftLayout* oLayout);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanBatchSize)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, size_t* batchSize);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanContext)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, cl_context* context);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanDim)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftDim* dim, cl_uint* size);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanDistance)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, size_t* iDist, size_t* oDist);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanInStride)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim, size_t* clStrides);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanLength)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim, size_t* clLengths);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanOutStride)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim, size_t* clStrides);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanPrecision)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftPrecision* precision);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanScale)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftDirection dir, cl_float* scale);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetPlanTransposeResult)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftResultTransposed* transposed);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetResultLocation)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftResultLocation* placeness);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetTmpBufSize)(const clAmdFftPlanHandle plHandle, size_t* buffersize);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftGetVersion)(cl_uint* major, cl_uint* minor, cl_uint* patch);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetLayout)(clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftLayout iLayout, clAmdFftLayout oLayout);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanBatchSize)(clAmdFftPlanHandle plHandle, size_t batchSize);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanDim)(clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanDistance)(clAmdFftPlanHandle plHandle, size_t iDist, size_t oDist);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanInStride)(clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim, size_t* clStrides);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanLength)(clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim, const size_t* clLengths);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanOutStride)(clAmdFftPlanHandle plHandle, const clAmdFftDim dim, size_t* clStrides);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanPrecision)(clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftPrecision precision);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanScale)(clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftDirection dir, cl_float scale);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetPlanTransposeResult)(clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftResultTransposed transposed);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetResultLocation)(clAmdFftPlanHandle plHandle, clAmdFftResultLocation placeness);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftSetup)(const clAmdFftSetupData* setupData);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT clAmdFftStatus (*clAmdFftTeardown)();
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_core.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..28618a1
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_core.hpp
@@ -0,0 +1,371 @@
+//
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+//
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_CORE_HPP
+#error "Invalid usage"
+#endif
+
+// generated by parser_cl.py
+#define clBuildProgram clBuildProgram_
+#define clCompileProgram clCompileProgram_
+#define clCreateBuffer clCreateBuffer_
+#define clCreateCommandQueue clCreateCommandQueue_
+#define clCreateContext clCreateContext_
+#define clCreateContextFromType clCreateContextFromType_
+#define clCreateImage clCreateImage_
+#define clCreateImage2D clCreateImage2D_
+#define clCreateImage3D clCreateImage3D_
+#define clCreateKernel clCreateKernel_
+#define clCreateKernelsInProgram clCreateKernelsInProgram_
+#define clCreateProgramWithBinary clCreateProgramWithBinary_
+#define clCreateProgramWithBuiltInKernels clCreateProgramWithBuiltInKernels_
+#define clCreateProgramWithSource clCreateProgramWithSource_
+#define clCreateSampler clCreateSampler_
+#define clCreateSubBuffer clCreateSubBuffer_
+#define clCreateSubDevices clCreateSubDevices_
+#define clCreateUserEvent clCreateUserEvent_
+#define clEnqueueBarrier clEnqueueBarrier_
+#define clEnqueueBarrierWithWaitList clEnqueueBarrierWithWaitList_
+#define clEnqueueCopyBuffer clEnqueueCopyBuffer_
+#define clEnqueueCopyBufferRect clEnqueueCopyBufferRect_
+#define clEnqueueCopyBufferToImage clEnqueueCopyBufferToImage_
+#define clEnqueueCopyImage clEnqueueCopyImage_
+#define clEnqueueCopyImageToBuffer clEnqueueCopyImageToBuffer_
+#define clEnqueueFillBuffer clEnqueueFillBuffer_
+#define clEnqueueFillImage clEnqueueFillImage_
+#define clEnqueueMapBuffer clEnqueueMapBuffer_
+#define clEnqueueMapImage clEnqueueMapImage_
+#define clEnqueueMarker clEnqueueMarker_
+#define clEnqueueMarkerWithWaitList clEnqueueMarkerWithWaitList_
+#define clEnqueueMigrateMemObjects clEnqueueMigrateMemObjects_
+#define clEnqueueNDRangeKernel clEnqueueNDRangeKernel_
+#define clEnqueueNativeKernel clEnqueueNativeKernel_
+#define clEnqueueReadBuffer clEnqueueReadBuffer_
+#define clEnqueueReadBufferRect clEnqueueReadBufferRect_
+#define clEnqueueReadImage clEnqueueReadImage_
+#define clEnqueueTask clEnqueueTask_
+#define clEnqueueUnmapMemObject clEnqueueUnmapMemObject_
+#define clEnqueueWaitForEvents clEnqueueWaitForEvents_
+#define clEnqueueWriteBuffer clEnqueueWriteBuffer_
+#define clEnqueueWriteBufferRect clEnqueueWriteBufferRect_
+#define clEnqueueWriteImage clEnqueueWriteImage_
+#define clFinish clFinish_
+#define clFlush clFlush_
+#define clGetCommandQueueInfo clGetCommandQueueInfo_
+#define clGetContextInfo clGetContextInfo_
+#define clGetDeviceIDs clGetDeviceIDs_
+#define clGetDeviceInfo clGetDeviceInfo_
+#define clGetEventInfo clGetEventInfo_
+#define clGetEventProfilingInfo clGetEventProfilingInfo_
+#define clGetExtensionFunctionAddress clGetExtensionFunctionAddress_
+#define clGetExtensionFunctionAddressForPlatform clGetExtensionFunctionAddressForPlatform_
+#define clGetImageInfo clGetImageInfo_
+#define clGetKernelArgInfo clGetKernelArgInfo_
+#define clGetKernelInfo clGetKernelInfo_
+#define clGetKernelWorkGroupInfo clGetKernelWorkGroupInfo_
+#define clGetMemObjectInfo clGetMemObjectInfo_
+#define clGetPlatformIDs clGetPlatformIDs_
+#define clGetPlatformInfo clGetPlatformInfo_
+#define clGetProgramBuildInfo clGetProgramBuildInfo_
+#define clGetProgramInfo clGetProgramInfo_
+#define clGetSamplerInfo clGetSamplerInfo_
+#define clGetSupportedImageFormats clGetSupportedImageFormats_
+#define clLinkProgram clLinkProgram_
+#define clReleaseCommandQueue clReleaseCommandQueue_
+#define clReleaseContext clReleaseContext_
+#define clReleaseDevice clReleaseDevice_
+#define clReleaseEvent clReleaseEvent_
+#define clReleaseKernel clReleaseKernel_
+#define clReleaseMemObject clReleaseMemObject_
+#define clReleaseProgram clReleaseProgram_
+#define clReleaseSampler clReleaseSampler_
+#define clRetainCommandQueue clRetainCommandQueue_
+#define clRetainContext clRetainContext_
+#define clRetainDevice clRetainDevice_
+#define clRetainEvent clRetainEvent_
+#define clRetainKernel clRetainKernel_
+#define clRetainMemObject clRetainMemObject_
+#define clRetainProgram clRetainProgram_
+#define clRetainSampler clRetainSampler_
+#define clSetEventCallback clSetEventCallback_
+#define clSetKernelArg clSetKernelArg_
+#define clSetMemObjectDestructorCallback clSetMemObjectDestructorCallback_
+#define clSetUserEventStatus clSetUserEventStatus_
+#define clUnloadCompiler clUnloadCompiler_
+#define clUnloadPlatformCompiler clUnloadPlatformCompiler_
+#define clWaitForEvents clWaitForEvents_
+
+#if defined __APPLE__
+#define CL_SILENCE_DEPRECATION
+#include <OpenCL/cl.h>
+#else
+#include <CL/cl.h>
+#endif
+
+// generated by parser_cl.py
+#undef clBuildProgram
+#define clBuildProgram clBuildProgram_pfn
+#undef clCompileProgram
+#define clCompileProgram clCompileProgram_pfn
+#undef clCreateBuffer
+#define clCreateBuffer clCreateBuffer_pfn
+#undef clCreateCommandQueue
+#define clCreateCommandQueue clCreateCommandQueue_pfn
+#undef clCreateContext
+#define clCreateContext clCreateContext_pfn
+#undef clCreateContextFromType
+#define clCreateContextFromType clCreateContextFromType_pfn
+#undef clCreateImage
+#define clCreateImage clCreateImage_pfn
+#undef clCreateImage2D
+#define clCreateImage2D clCreateImage2D_pfn
+#undef clCreateImage3D
+#define clCreateImage3D clCreateImage3D_pfn
+#undef clCreateKernel
+#define clCreateKernel clCreateKernel_pfn
+#undef clCreateKernelsInProgram
+#define clCreateKernelsInProgram clCreateKernelsInProgram_pfn
+#undef clCreateProgramWithBinary
+#define clCreateProgramWithBinary clCreateProgramWithBinary_pfn
+#undef clCreateProgramWithBuiltInKernels
+#define clCreateProgramWithBuiltInKernels clCreateProgramWithBuiltInKernels_pfn
+#undef clCreateProgramWithSource
+#define clCreateProgramWithSource clCreateProgramWithSource_pfn
+#undef clCreateSampler
+#define clCreateSampler clCreateSampler_pfn
+#undef clCreateSubBuffer
+#define clCreateSubBuffer clCreateSubBuffer_pfn
+#undef clCreateSubDevices
+#define clCreateSubDevices clCreateSubDevices_pfn
+#undef clCreateUserEvent
+#define clCreateUserEvent clCreateUserEvent_pfn
+#undef clEnqueueBarrier
+#define clEnqueueBarrier clEnqueueBarrier_pfn
+#undef clEnqueueBarrierWithWaitList
+#define clEnqueueBarrierWithWaitList clEnqueueBarrierWithWaitList_pfn
+#undef clEnqueueCopyBuffer
+#define clEnqueueCopyBuffer clEnqueueCopyBuffer_pfn
+#undef clEnqueueCopyBufferRect
+#define clEnqueueCopyBufferRect clEnqueueCopyBufferRect_pfn
+#undef clEnqueueCopyBufferToImage
+#define clEnqueueCopyBufferToImage clEnqueueCopyBufferToImage_pfn
+#undef clEnqueueCopyImage
+#define clEnqueueCopyImage clEnqueueCopyImage_pfn
+#undef clEnqueueCopyImageToBuffer
+#define clEnqueueCopyImageToBuffer clEnqueueCopyImageToBuffer_pfn
+#undef clEnqueueFillBuffer
+#define clEnqueueFillBuffer clEnqueueFillBuffer_pfn
+#undef clEnqueueFillImage
+#define clEnqueueFillImage clEnqueueFillImage_pfn
+#undef clEnqueueMapBuffer
+#define clEnqueueMapBuffer clEnqueueMapBuffer_pfn
+#undef clEnqueueMapImage
+#define clEnqueueMapImage clEnqueueMapImage_pfn
+#undef clEnqueueMarker
+#define clEnqueueMarker clEnqueueMarker_pfn
+#undef clEnqueueMarkerWithWaitList
+#define clEnqueueMarkerWithWaitList clEnqueueMarkerWithWaitList_pfn
+#undef clEnqueueMigrateMemObjects
+#define clEnqueueMigrateMemObjects clEnqueueMigrateMemObjects_pfn
+#undef clEnqueueNDRangeKernel
+#define clEnqueueNDRangeKernel clEnqueueNDRangeKernel_pfn
+#undef clEnqueueNativeKernel
+#define clEnqueueNativeKernel clEnqueueNativeKernel_pfn
+#undef clEnqueueReadBuffer
+#define clEnqueueReadBuffer clEnqueueReadBuffer_pfn
+#undef clEnqueueReadBufferRect
+#define clEnqueueReadBufferRect clEnqueueReadBufferRect_pfn
+#undef clEnqueueReadImage
+#define clEnqueueReadImage clEnqueueReadImage_pfn
+#undef clEnqueueTask
+#define clEnqueueTask clEnqueueTask_pfn
+#undef clEnqueueUnmapMemObject
+#define clEnqueueUnmapMemObject clEnqueueUnmapMemObject_pfn
+#undef clEnqueueWaitForEvents
+#define clEnqueueWaitForEvents clEnqueueWaitForEvents_pfn
+#undef clEnqueueWriteBuffer
+#define clEnqueueWriteBuffer clEnqueueWriteBuffer_pfn
+#undef clEnqueueWriteBufferRect
+#define clEnqueueWriteBufferRect clEnqueueWriteBufferRect_pfn
+#undef clEnqueueWriteImage
+#define clEnqueueWriteImage clEnqueueWriteImage_pfn
+#undef clFinish
+#define clFinish clFinish_pfn
+#undef clFlush
+#define clFlush clFlush_pfn
+#undef clGetCommandQueueInfo
+#define clGetCommandQueueInfo clGetCommandQueueInfo_pfn
+#undef clGetContextInfo
+#define clGetContextInfo clGetContextInfo_pfn
+#undef clGetDeviceIDs
+#define clGetDeviceIDs clGetDeviceIDs_pfn
+#undef clGetDeviceInfo
+#define clGetDeviceInfo clGetDeviceInfo_pfn
+#undef clGetEventInfo
+#define clGetEventInfo clGetEventInfo_pfn
+#undef clGetEventProfilingInfo
+#define clGetEventProfilingInfo clGetEventProfilingInfo_pfn
+#undef clGetExtensionFunctionAddress
+#define clGetExtensionFunctionAddress clGetExtensionFunctionAddress_pfn
+#undef clGetExtensionFunctionAddressForPlatform
+#define clGetExtensionFunctionAddressForPlatform clGetExtensionFunctionAddressForPlatform_pfn
+#undef clGetImageInfo
+#define clGetImageInfo clGetImageInfo_pfn
+#undef clGetKernelArgInfo
+#define clGetKernelArgInfo clGetKernelArgInfo_pfn
+#undef clGetKernelInfo
+#define clGetKernelInfo clGetKernelInfo_pfn
+#undef clGetKernelWorkGroupInfo
+#define clGetKernelWorkGroupInfo clGetKernelWorkGroupInfo_pfn
+#undef clGetMemObjectInfo
+#define clGetMemObjectInfo clGetMemObjectInfo_pfn
+#undef clGetPlatformIDs
+#define clGetPlatformIDs clGetPlatformIDs_pfn
+#undef clGetPlatformInfo
+#define clGetPlatformInfo clGetPlatformInfo_pfn
+#undef clGetProgramBuildInfo
+#define clGetProgramBuildInfo clGetProgramBuildInfo_pfn
+#undef clGetProgramInfo
+#define clGetProgramInfo clGetProgramInfo_pfn
+#undef clGetSamplerInfo
+#define clGetSamplerInfo clGetSamplerInfo_pfn
+#undef clGetSupportedImageFormats
+#define clGetSupportedImageFormats clGetSupportedImageFormats_pfn
+#undef clLinkProgram
+#define clLinkProgram clLinkProgram_pfn
+#undef clReleaseCommandQueue
+#define clReleaseCommandQueue clReleaseCommandQueue_pfn
+#undef clReleaseContext
+#define clReleaseContext clReleaseContext_pfn
+#undef clReleaseDevice
+#define clReleaseDevice clReleaseDevice_pfn
+#undef clReleaseEvent
+#define clReleaseEvent clReleaseEvent_pfn
+#undef clReleaseKernel
+#define clReleaseKernel clReleaseKernel_pfn
+#undef clReleaseMemObject
+#define clReleaseMemObject clReleaseMemObject_pfn
+#undef clReleaseProgram
+#define clReleaseProgram clReleaseProgram_pfn
+#undef clReleaseSampler
+#define clReleaseSampler clReleaseSampler_pfn
+#undef clRetainCommandQueue
+#define clRetainCommandQueue clRetainCommandQueue_pfn
+#undef clRetainContext
+#define clRetainContext clRetainContext_pfn
+#undef clRetainDevice
+#define clRetainDevice clRetainDevice_pfn
+#undef clRetainEvent
+#define clRetainEvent clRetainEvent_pfn
+#undef clRetainKernel
+#define clRetainKernel clRetainKernel_pfn
+#undef clRetainMemObject
+#define clRetainMemObject clRetainMemObject_pfn
+#undef clRetainProgram
+#define clRetainProgram clRetainProgram_pfn
+#undef clRetainSampler
+#define clRetainSampler clRetainSampler_pfn
+#undef clSetEventCallback
+#define clSetEventCallback clSetEventCallback_pfn
+#undef clSetKernelArg
+#define clSetKernelArg clSetKernelArg_pfn
+#undef clSetMemObjectDestructorCallback
+#define clSetMemObjectDestructorCallback clSetMemObjectDestructorCallback_pfn
+#undef clSetUserEventStatus
+#define clSetUserEventStatus clSetUserEventStatus_pfn
+#undef clUnloadCompiler
+#define clUnloadCompiler clUnloadCompiler_pfn
+#undef clUnloadPlatformCompiler
+#define clUnloadPlatformCompiler clUnloadPlatformCompiler_pfn
+#undef clWaitForEvents
+#define clWaitForEvents clWaitForEvents_pfn
+
+// generated by parser_cl.py
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clBuildProgram)(cl_program, cl_uint, const cl_device_id*, const char*, void (CL_CALLBACK*) (cl_program, void*), void*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clCompileProgram)(cl_program, cl_uint, const cl_device_id*, const char*, cl_uint, const cl_program*, const char**, void (CL_CALLBACK*) (cl_program, void*), void*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateBuffer)(cl_context, cl_mem_flags, size_t, void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_command_queue (CL_API_CALL*clCreateCommandQueue)(cl_context, cl_device_id, cl_command_queue_properties, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_context (CL_API_CALL*clCreateContext)(const cl_context_properties*, cl_uint, const cl_device_id*, void (CL_CALLBACK*) (const char*, const void*, size_t, void*), void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_context (CL_API_CALL*clCreateContextFromType)(const cl_context_properties*, cl_device_type, void (CL_CALLBACK*) (const char*, const void*, size_t, void*), void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateImage)(cl_context, cl_mem_flags, const cl_image_format*, const cl_image_desc*, void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateImage2D)(cl_context, cl_mem_flags, const cl_image_format*, size_t, size_t, size_t, void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateImage3D)(cl_context, cl_mem_flags, const cl_image_format*, size_t, size_t, size_t, size_t, size_t, void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_kernel (CL_API_CALL*clCreateKernel)(cl_program, const char*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clCreateKernelsInProgram)(cl_program, cl_uint, cl_kernel*, cl_uint*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_program (CL_API_CALL*clCreateProgramWithBinary)(cl_context, cl_uint, const cl_device_id*, const size_t*, const unsigned char**, cl_int*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_program (CL_API_CALL*clCreateProgramWithBuiltInKernels)(cl_context, cl_uint, const cl_device_id*, const char*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_program (CL_API_CALL*clCreateProgramWithSource)(cl_context, cl_uint, const char**, const size_t*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_sampler (CL_API_CALL*clCreateSampler)(cl_context, cl_bool, cl_addressing_mode, cl_filter_mode, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateSubBuffer)(cl_mem, cl_mem_flags, cl_buffer_create_type, const void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clCreateSubDevices)(cl_device_id, const cl_device_partition_property*, cl_uint, cl_device_id*, cl_uint*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_event (CL_API_CALL*clCreateUserEvent)(cl_context, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueBarrier)(cl_command_queue);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueBarrierWithWaitList)(cl_command_queue, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueCopyBuffer)(cl_command_queue, cl_mem, cl_mem, size_t, size_t, size_t, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueCopyBufferRect)(cl_command_queue, cl_mem, cl_mem, const size_t*, const size_t*, const size_t*, size_t, size_t, size_t, size_t, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueCopyBufferToImage)(cl_command_queue, cl_mem, cl_mem, size_t, const size_t*, const size_t*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueCopyImage)(cl_command_queue, cl_mem, cl_mem, const size_t*, const size_t*, const size_t*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueCopyImageToBuffer)(cl_command_queue, cl_mem, cl_mem, const size_t*, const size_t*, size_t, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueFillBuffer)(cl_command_queue, cl_mem, const void*, size_t, size_t, size_t, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueFillImage)(cl_command_queue, cl_mem, const void*, const size_t*, const size_t*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void* (CL_API_CALL*clEnqueueMapBuffer)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, cl_map_flags, size_t, size_t, cl_uint, const cl_event*, cl_event*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void* (CL_API_CALL*clEnqueueMapImage)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, cl_map_flags, const size_t*, const size_t*, size_t*, size_t*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueMarker)(cl_command_queue, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueMarkerWithWaitList)(cl_command_queue, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueMigrateMemObjects)(cl_command_queue, cl_uint, const cl_mem*, cl_mem_migration_flags, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueNDRangeKernel)(cl_command_queue, cl_kernel, cl_uint, const size_t*, const size_t*, const size_t*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueNativeKernel)(cl_command_queue, void (CL_CALLBACK*) (void*), void*, size_t, cl_uint, const cl_mem*, const void**, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueReadBuffer)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, size_t, size_t, void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueReadBufferRect)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, const size_t*, const size_t*, const size_t*, size_t, size_t, size_t, size_t, void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueReadImage)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, const size_t*, const size_t*, size_t, size_t, void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueTask)(cl_command_queue, cl_kernel, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueUnmapMemObject)(cl_command_queue, cl_mem, void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueWaitForEvents)(cl_command_queue, cl_uint, const cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueWriteBuffer)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, size_t, size_t, const void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueWriteBufferRect)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, const size_t*, const size_t*, const size_t*, size_t, size_t, size_t, size_t, const void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueWriteImage)(cl_command_queue, cl_mem, cl_bool, const size_t*, const size_t*, size_t, size_t, const void*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clFinish)(cl_command_queue);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clFlush)(cl_command_queue);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetCommandQueueInfo)(cl_command_queue, cl_command_queue_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetContextInfo)(cl_context, cl_context_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetDeviceIDs)(cl_platform_id, cl_device_type, cl_uint, cl_device_id*, cl_uint*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetDeviceInfo)(cl_device_id, cl_device_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetEventInfo)(cl_event, cl_event_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetEventProfilingInfo)(cl_event, cl_profiling_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void* (CL_API_CALL*clGetExtensionFunctionAddress)(const char*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void* (CL_API_CALL*clGetExtensionFunctionAddressForPlatform)(cl_platform_id, const char*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetImageInfo)(cl_mem, cl_image_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetKernelArgInfo)(cl_kernel, cl_uint, cl_kernel_arg_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetKernelInfo)(cl_kernel, cl_kernel_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetKernelWorkGroupInfo)(cl_kernel, cl_device_id, cl_kernel_work_group_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetMemObjectInfo)(cl_mem, cl_mem_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetPlatformIDs)(cl_uint, cl_platform_id*, cl_uint*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetPlatformInfo)(cl_platform_id, cl_platform_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetProgramBuildInfo)(cl_program, cl_device_id, cl_program_build_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetProgramInfo)(cl_program, cl_program_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetSamplerInfo)(cl_sampler, cl_sampler_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetSupportedImageFormats)(cl_context, cl_mem_flags, cl_mem_object_type, cl_uint, cl_image_format*, cl_uint*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_program (CL_API_CALL*clLinkProgram)(cl_context, cl_uint, const cl_device_id*, const char*, cl_uint, const cl_program*, void (CL_CALLBACK*) (cl_program, void*), void*, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseCommandQueue)(cl_command_queue);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseContext)(cl_context);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseDevice)(cl_device_id);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseEvent)(cl_event);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseKernel)(cl_kernel);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseMemObject)(cl_mem);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseProgram)(cl_program);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clReleaseSampler)(cl_sampler);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainCommandQueue)(cl_command_queue);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainContext)(cl_context);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainDevice)(cl_device_id);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainEvent)(cl_event);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainKernel)(cl_kernel);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainMemObject)(cl_mem);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainProgram)(cl_program);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clRetainSampler)(cl_sampler);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clSetEventCallback)(cl_event, cl_int, void (CL_CALLBACK*) (cl_event, cl_int, void*), void*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clSetKernelArg)(cl_kernel, cl_uint, size_t, const void*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clSetMemObjectDestructorCallback)(cl_mem, void (CL_CALLBACK*) (cl_mem, void*), void*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clSetUserEventStatus)(cl_event, cl_int);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clUnloadCompiler)();
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clUnloadPlatformCompiler)(cl_platform_id);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clWaitForEvents)(cl_uint, const cl_event*);
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_core_wrappers.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_core_wrappers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..216b22b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_core_wrappers.hpp
@@ -0,0 +1,272 @@
+//
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+//
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_WRAPPERS_HPP
+#error "Invalid usage"
+#endif
+
+// generated by parser_cl.py
+#undef clBuildProgram
+#define clBuildProgram clBuildProgram_fn
+inline cl_int clBuildProgram(cl_program p0, cl_uint p1, const cl_device_id* p2, const char* p3, void (CL_CALLBACK*p4) (cl_program, void*), void* p5) { return clBuildProgram_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clCompileProgram
+#define clCompileProgram clCompileProgram_fn
+inline cl_int clCompileProgram(cl_program p0, cl_uint p1, const cl_device_id* p2, const char* p3, cl_uint p4, const cl_program* p5, const char** p6, void (CL_CALLBACK*p7) (cl_program, void*), void* p8) { return clCompileProgram_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clCreateBuffer
+#define clCreateBuffer clCreateBuffer_fn
+inline cl_mem clCreateBuffer(cl_context p0, cl_mem_flags p1, size_t p2, void* p3, cl_int* p4) { return clCreateBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateCommandQueue
+#define clCreateCommandQueue clCreateCommandQueue_fn
+inline cl_command_queue clCreateCommandQueue(cl_context p0, cl_device_id p1, cl_command_queue_properties p2, cl_int* p3) { return clCreateCommandQueue_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clCreateContext
+#define clCreateContext clCreateContext_fn
+inline cl_context clCreateContext(const cl_context_properties* p0, cl_uint p1, const cl_device_id* p2, void (CL_CALLBACK*p3) (const char*, const void*, size_t, void*), void* p4, cl_int* p5) { return clCreateContext_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clCreateContextFromType
+#define clCreateContextFromType clCreateContextFromType_fn
+inline cl_context clCreateContextFromType(const cl_context_properties* p0, cl_device_type p1, void (CL_CALLBACK*p2) (const char*, const void*, size_t, void*), void* p3, cl_int* p4) { return clCreateContextFromType_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateImage
+#define clCreateImage clCreateImage_fn
+inline cl_mem clCreateImage(cl_context p0, cl_mem_flags p1, const cl_image_format* p2, const cl_image_desc* p3, void* p4, cl_int* p5) { return clCreateImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clCreateImage2D
+#define clCreateImage2D clCreateImage2D_fn
+inline cl_mem clCreateImage2D(cl_context p0, cl_mem_flags p1, const cl_image_format* p2, size_t p3, size_t p4, size_t p5, void* p6, cl_int* p7) { return clCreateImage2D_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7); }
+#undef clCreateImage3D
+#define clCreateImage3D clCreateImage3D_fn
+inline cl_mem clCreateImage3D(cl_context p0, cl_mem_flags p1, const cl_image_format* p2, size_t p3, size_t p4, size_t p5, size_t p6, size_t p7, void* p8, cl_int* p9) { return clCreateImage3D_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9); }
+#undef clCreateKernel
+#define clCreateKernel clCreateKernel_fn
+inline cl_kernel clCreateKernel(cl_program p0, const char* p1, cl_int* p2) { return clCreateKernel_pfn(p0, p1, p2); }
+#undef clCreateKernelsInProgram
+#define clCreateKernelsInProgram clCreateKernelsInProgram_fn
+inline cl_int clCreateKernelsInProgram(cl_program p0, cl_uint p1, cl_kernel* p2, cl_uint* p3) { return clCreateKernelsInProgram_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clCreateProgramWithBinary
+#define clCreateProgramWithBinary clCreateProgramWithBinary_fn
+inline cl_program clCreateProgramWithBinary(cl_context p0, cl_uint p1, const cl_device_id* p2, const size_t* p3, const unsigned char** p4, cl_int* p5, cl_int* p6) { return clCreateProgramWithBinary_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6); }
+#undef clCreateProgramWithBuiltInKernels
+#define clCreateProgramWithBuiltInKernels clCreateProgramWithBuiltInKernels_fn
+inline cl_program clCreateProgramWithBuiltInKernels(cl_context p0, cl_uint p1, const cl_device_id* p2, const char* p3, cl_int* p4) { return clCreateProgramWithBuiltInKernels_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateProgramWithSource
+#define clCreateProgramWithSource clCreateProgramWithSource_fn
+inline cl_program clCreateProgramWithSource(cl_context p0, cl_uint p1, const char** p2, const size_t* p3, cl_int* p4) { return clCreateProgramWithSource_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateSampler
+#define clCreateSampler clCreateSampler_fn
+inline cl_sampler clCreateSampler(cl_context p0, cl_bool p1, cl_addressing_mode p2, cl_filter_mode p3, cl_int* p4) { return clCreateSampler_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateSubBuffer
+#define clCreateSubBuffer clCreateSubBuffer_fn
+inline cl_mem clCreateSubBuffer(cl_mem p0, cl_mem_flags p1, cl_buffer_create_type p2, const void* p3, cl_int* p4) { return clCreateSubBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateSubDevices
+#define clCreateSubDevices clCreateSubDevices_fn
+inline cl_int clCreateSubDevices(cl_device_id p0, const cl_device_partition_property* p1, cl_uint p2, cl_device_id* p3, cl_uint* p4) { return clCreateSubDevices_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clCreateUserEvent
+#define clCreateUserEvent clCreateUserEvent_fn
+inline cl_event clCreateUserEvent(cl_context p0, cl_int* p1) { return clCreateUserEvent_pfn(p0, p1); }
+#undef clEnqueueBarrier
+#define clEnqueueBarrier clEnqueueBarrier_fn
+inline cl_int clEnqueueBarrier(cl_command_queue p0) { return clEnqueueBarrier_pfn(p0); }
+#undef clEnqueueBarrierWithWaitList
+#define clEnqueueBarrierWithWaitList clEnqueueBarrierWithWaitList_fn
+inline cl_int clEnqueueBarrierWithWaitList(cl_command_queue p0, cl_uint p1, const cl_event* p2, cl_event* p3) { return clEnqueueBarrierWithWaitList_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clEnqueueCopyBuffer
+#define clEnqueueCopyBuffer clEnqueueCopyBuffer_fn
+inline cl_int clEnqueueCopyBuffer(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_mem p2, size_t p3, size_t p4, size_t p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueCopyBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueCopyBufferRect
+#define clEnqueueCopyBufferRect clEnqueueCopyBufferRect_fn
+inline cl_int clEnqueueCopyBufferRect(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_mem p2, const size_t* p3, const size_t* p4, const size_t* p5, size_t p6, size_t p7, size_t p8, size_t p9, cl_uint p10, const cl_event* p11, cl_event* p12) { return clEnqueueCopyBufferRect_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, p11, p12); }
+#undef clEnqueueCopyBufferToImage
+#define clEnqueueCopyBufferToImage clEnqueueCopyBufferToImage_fn
+inline cl_int clEnqueueCopyBufferToImage(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_mem p2, size_t p3, const size_t* p4, const size_t* p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueCopyBufferToImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueCopyImage
+#define clEnqueueCopyImage clEnqueueCopyImage_fn
+inline cl_int clEnqueueCopyImage(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_mem p2, const size_t* p3, const size_t* p4, const size_t* p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueCopyImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueCopyImageToBuffer
+#define clEnqueueCopyImageToBuffer clEnqueueCopyImageToBuffer_fn
+inline cl_int clEnqueueCopyImageToBuffer(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_mem p2, const size_t* p3, const size_t* p4, size_t p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueCopyImageToBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueFillBuffer
+#define clEnqueueFillBuffer clEnqueueFillBuffer_fn
+inline cl_int clEnqueueFillBuffer(cl_command_queue p0, cl_mem p1, const void* p2, size_t p3, size_t p4, size_t p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueFillBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueFillImage
+#define clEnqueueFillImage clEnqueueFillImage_fn
+inline cl_int clEnqueueFillImage(cl_command_queue p0, cl_mem p1, const void* p2, const size_t* p3, const size_t* p4, cl_uint p5, const cl_event* p6, cl_event* p7) { return clEnqueueFillImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7); }
+#undef clEnqueueMapBuffer
+#define clEnqueueMapBuffer clEnqueueMapBuffer_fn
+inline void* clEnqueueMapBuffer(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, cl_map_flags p3, size_t p4, size_t p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8, cl_int* p9) { return clEnqueueMapBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9); }
+#undef clEnqueueMapImage
+#define clEnqueueMapImage clEnqueueMapImage_fn
+inline void* clEnqueueMapImage(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, cl_map_flags p3, const size_t* p4, const size_t* p5, size_t* p6, size_t* p7, cl_uint p8, const cl_event* p9, cl_event* p10, cl_int* p11) { return clEnqueueMapImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, p11); }
+#undef clEnqueueMarker
+#define clEnqueueMarker clEnqueueMarker_fn
+inline cl_int clEnqueueMarker(cl_command_queue p0, cl_event* p1) { return clEnqueueMarker_pfn(p0, p1); }
+#undef clEnqueueMarkerWithWaitList
+#define clEnqueueMarkerWithWaitList clEnqueueMarkerWithWaitList_fn
+inline cl_int clEnqueueMarkerWithWaitList(cl_command_queue p0, cl_uint p1, const cl_event* p2, cl_event* p3) { return clEnqueueMarkerWithWaitList_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clEnqueueMigrateMemObjects
+#define clEnqueueMigrateMemObjects clEnqueueMigrateMemObjects_fn
+inline cl_int clEnqueueMigrateMemObjects(cl_command_queue p0, cl_uint p1, const cl_mem* p2, cl_mem_migration_flags p3, cl_uint p4, const cl_event* p5, cl_event* p6) { return clEnqueueMigrateMemObjects_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6); }
+#undef clEnqueueNDRangeKernel
+#define clEnqueueNDRangeKernel clEnqueueNDRangeKernel_fn
+inline cl_int clEnqueueNDRangeKernel(cl_command_queue p0, cl_kernel p1, cl_uint p2, const size_t* p3, const size_t* p4, const size_t* p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueNDRangeKernel_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueNativeKernel
+#define clEnqueueNativeKernel clEnqueueNativeKernel_fn
+inline cl_int clEnqueueNativeKernel(cl_command_queue p0, void (CL_CALLBACK*p1) (void*), void* p2, size_t p3, cl_uint p4, const cl_mem* p5, const void** p6, cl_uint p7, const cl_event* p8, cl_event* p9) { return clEnqueueNativeKernel_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9); }
+#undef clEnqueueReadBuffer
+#define clEnqueueReadBuffer clEnqueueReadBuffer_fn
+inline cl_int clEnqueueReadBuffer(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, size_t p3, size_t p4, void* p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueReadBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueReadBufferRect
+#define clEnqueueReadBufferRect clEnqueueReadBufferRect_fn
+inline cl_int clEnqueueReadBufferRect(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, const size_t* p3, const size_t* p4, const size_t* p5, size_t p6, size_t p7, size_t p8, size_t p9, void* p10, cl_uint p11, const cl_event* p12, cl_event* p13) { return clEnqueueReadBufferRect_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, p11, p12, p13); }
+#undef clEnqueueReadImage
+#define clEnqueueReadImage clEnqueueReadImage_fn
+inline cl_int clEnqueueReadImage(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, const size_t* p3, const size_t* p4, size_t p5, size_t p6, void* p7, cl_uint p8, const cl_event* p9, cl_event* p10) { return clEnqueueReadImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10); }
+#undef clEnqueueTask
+#define clEnqueueTask clEnqueueTask_fn
+inline cl_int clEnqueueTask(cl_command_queue p0, cl_kernel p1, cl_uint p2, const cl_event* p3, cl_event* p4) { return clEnqueueTask_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clEnqueueUnmapMemObject
+#define clEnqueueUnmapMemObject clEnqueueUnmapMemObject_fn
+inline cl_int clEnqueueUnmapMemObject(cl_command_queue p0, cl_mem p1, void* p2, cl_uint p3, const cl_event* p4, cl_event* p5) { return clEnqueueUnmapMemObject_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clEnqueueWaitForEvents
+#define clEnqueueWaitForEvents clEnqueueWaitForEvents_fn
+inline cl_int clEnqueueWaitForEvents(cl_command_queue p0, cl_uint p1, const cl_event* p2) { return clEnqueueWaitForEvents_pfn(p0, p1, p2); }
+#undef clEnqueueWriteBuffer
+#define clEnqueueWriteBuffer clEnqueueWriteBuffer_fn
+inline cl_int clEnqueueWriteBuffer(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, size_t p3, size_t p4, const void* p5, cl_uint p6, const cl_event* p7, cl_event* p8) { return clEnqueueWriteBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clEnqueueWriteBufferRect
+#define clEnqueueWriteBufferRect clEnqueueWriteBufferRect_fn
+inline cl_int clEnqueueWriteBufferRect(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, const size_t* p3, const size_t* p4, const size_t* p5, size_t p6, size_t p7, size_t p8, size_t p9, const void* p10, cl_uint p11, const cl_event* p12, cl_event* p13) { return clEnqueueWriteBufferRect_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, p11, p12, p13); }
+#undef clEnqueueWriteImage
+#define clEnqueueWriteImage clEnqueueWriteImage_fn
+inline cl_int clEnqueueWriteImage(cl_command_queue p0, cl_mem p1, cl_bool p2, const size_t* p3, const size_t* p4, size_t p5, size_t p6, const void* p7, cl_uint p8, const cl_event* p9, cl_event* p10) { return clEnqueueWriteImage_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10); }
+#undef clFinish
+#define clFinish clFinish_fn
+inline cl_int clFinish(cl_command_queue p0) { return clFinish_pfn(p0); }
+#undef clFlush
+#define clFlush clFlush_fn
+inline cl_int clFlush(cl_command_queue p0) { return clFlush_pfn(p0); }
+#undef clGetCommandQueueInfo
+#define clGetCommandQueueInfo clGetCommandQueueInfo_fn
+inline cl_int clGetCommandQueueInfo(cl_command_queue p0, cl_command_queue_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetCommandQueueInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetContextInfo
+#define clGetContextInfo clGetContextInfo_fn
+inline cl_int clGetContextInfo(cl_context p0, cl_context_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetContextInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetDeviceIDs
+#define clGetDeviceIDs clGetDeviceIDs_fn
+inline cl_int clGetDeviceIDs(cl_platform_id p0, cl_device_type p1, cl_uint p2, cl_device_id* p3, cl_uint* p4) { return clGetDeviceIDs_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetDeviceInfo
+#define clGetDeviceInfo clGetDeviceInfo_fn
+inline cl_int clGetDeviceInfo(cl_device_id p0, cl_device_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetDeviceInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetEventInfo
+#define clGetEventInfo clGetEventInfo_fn
+inline cl_int clGetEventInfo(cl_event p0, cl_event_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetEventInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetEventProfilingInfo
+#define clGetEventProfilingInfo clGetEventProfilingInfo_fn
+inline cl_int clGetEventProfilingInfo(cl_event p0, cl_profiling_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetEventProfilingInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetExtensionFunctionAddress
+#define clGetExtensionFunctionAddress clGetExtensionFunctionAddress_fn
+inline void* clGetExtensionFunctionAddress(const char* p0) { return clGetExtensionFunctionAddress_pfn(p0); }
+#undef clGetExtensionFunctionAddressForPlatform
+#define clGetExtensionFunctionAddressForPlatform clGetExtensionFunctionAddressForPlatform_fn
+inline void* clGetExtensionFunctionAddressForPlatform(cl_platform_id p0, const char* p1) { return clGetExtensionFunctionAddressForPlatform_pfn(p0, p1); }
+#undef clGetImageInfo
+#define clGetImageInfo clGetImageInfo_fn
+inline cl_int clGetImageInfo(cl_mem p0, cl_image_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetImageInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetKernelArgInfo
+#define clGetKernelArgInfo clGetKernelArgInfo_fn
+inline cl_int clGetKernelArgInfo(cl_kernel p0, cl_uint p1, cl_kernel_arg_info p2, size_t p3, void* p4, size_t* p5) { return clGetKernelArgInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clGetKernelInfo
+#define clGetKernelInfo clGetKernelInfo_fn
+inline cl_int clGetKernelInfo(cl_kernel p0, cl_kernel_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetKernelInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetKernelWorkGroupInfo
+#define clGetKernelWorkGroupInfo clGetKernelWorkGroupInfo_fn
+inline cl_int clGetKernelWorkGroupInfo(cl_kernel p0, cl_device_id p1, cl_kernel_work_group_info p2, size_t p3, void* p4, size_t* p5) { return clGetKernelWorkGroupInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clGetMemObjectInfo
+#define clGetMemObjectInfo clGetMemObjectInfo_fn
+inline cl_int clGetMemObjectInfo(cl_mem p0, cl_mem_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetMemObjectInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetPlatformIDs
+#define clGetPlatformIDs clGetPlatformIDs_fn
+inline cl_int clGetPlatformIDs(cl_uint p0, cl_platform_id* p1, cl_uint* p2) { return clGetPlatformIDs_pfn(p0, p1, p2); }
+#undef clGetPlatformInfo
+#define clGetPlatformInfo clGetPlatformInfo_fn
+inline cl_int clGetPlatformInfo(cl_platform_id p0, cl_platform_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetPlatformInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetProgramBuildInfo
+#define clGetProgramBuildInfo clGetProgramBuildInfo_fn
+inline cl_int clGetProgramBuildInfo(cl_program p0, cl_device_id p1, cl_program_build_info p2, size_t p3, void* p4, size_t* p5) { return clGetProgramBuildInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clGetProgramInfo
+#define clGetProgramInfo clGetProgramInfo_fn
+inline cl_int clGetProgramInfo(cl_program p0, cl_program_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetProgramInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetSamplerInfo
+#define clGetSamplerInfo clGetSamplerInfo_fn
+inline cl_int clGetSamplerInfo(cl_sampler p0, cl_sampler_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetSamplerInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetSupportedImageFormats
+#define clGetSupportedImageFormats clGetSupportedImageFormats_fn
+inline cl_int clGetSupportedImageFormats(cl_context p0, cl_mem_flags p1, cl_mem_object_type p2, cl_uint p3, cl_image_format* p4, cl_uint* p5) { return clGetSupportedImageFormats_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clLinkProgram
+#define clLinkProgram clLinkProgram_fn
+inline cl_program clLinkProgram(cl_context p0, cl_uint p1, const cl_device_id* p2, const char* p3, cl_uint p4, const cl_program* p5, void (CL_CALLBACK*p6) (cl_program, void*), void* p7, cl_int* p8) { return clLinkProgram_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8); }
+#undef clReleaseCommandQueue
+#define clReleaseCommandQueue clReleaseCommandQueue_fn
+inline cl_int clReleaseCommandQueue(cl_command_queue p0) { return clReleaseCommandQueue_pfn(p0); }
+#undef clReleaseContext
+#define clReleaseContext clReleaseContext_fn
+inline cl_int clReleaseContext(cl_context p0) { return clReleaseContext_pfn(p0); }
+#undef clReleaseDevice
+#define clReleaseDevice clReleaseDevice_fn
+inline cl_int clReleaseDevice(cl_device_id p0) { return clReleaseDevice_pfn(p0); }
+#undef clReleaseEvent
+#define clReleaseEvent clReleaseEvent_fn
+inline cl_int clReleaseEvent(cl_event p0) { return clReleaseEvent_pfn(p0); }
+#undef clReleaseKernel
+#define clReleaseKernel clReleaseKernel_fn
+inline cl_int clReleaseKernel(cl_kernel p0) { return clReleaseKernel_pfn(p0); }
+#undef clReleaseMemObject
+#define clReleaseMemObject clReleaseMemObject_fn
+inline cl_int clReleaseMemObject(cl_mem p0) { return clReleaseMemObject_pfn(p0); }
+#undef clReleaseProgram
+#define clReleaseProgram clReleaseProgram_fn
+inline cl_int clReleaseProgram(cl_program p0) { return clReleaseProgram_pfn(p0); }
+#undef clReleaseSampler
+#define clReleaseSampler clReleaseSampler_fn
+inline cl_int clReleaseSampler(cl_sampler p0) { return clReleaseSampler_pfn(p0); }
+#undef clRetainCommandQueue
+#define clRetainCommandQueue clRetainCommandQueue_fn
+inline cl_int clRetainCommandQueue(cl_command_queue p0) { return clRetainCommandQueue_pfn(p0); }
+#undef clRetainContext
+#define clRetainContext clRetainContext_fn
+inline cl_int clRetainContext(cl_context p0) { return clRetainContext_pfn(p0); }
+#undef clRetainDevice
+#define clRetainDevice clRetainDevice_fn
+inline cl_int clRetainDevice(cl_device_id p0) { return clRetainDevice_pfn(p0); }
+#undef clRetainEvent
+#define clRetainEvent clRetainEvent_fn
+inline cl_int clRetainEvent(cl_event p0) { return clRetainEvent_pfn(p0); }
+#undef clRetainKernel
+#define clRetainKernel clRetainKernel_fn
+inline cl_int clRetainKernel(cl_kernel p0) { return clRetainKernel_pfn(p0); }
+#undef clRetainMemObject
+#define clRetainMemObject clRetainMemObject_fn
+inline cl_int clRetainMemObject(cl_mem p0) { return clRetainMemObject_pfn(p0); }
+#undef clRetainProgram
+#define clRetainProgram clRetainProgram_fn
+inline cl_int clRetainProgram(cl_program p0) { return clRetainProgram_pfn(p0); }
+#undef clRetainSampler
+#define clRetainSampler clRetainSampler_fn
+inline cl_int clRetainSampler(cl_sampler p0) { return clRetainSampler_pfn(p0); }
+#undef clSetEventCallback
+#define clSetEventCallback clSetEventCallback_fn
+inline cl_int clSetEventCallback(cl_event p0, cl_int p1, void (CL_CALLBACK*p2) (cl_event, cl_int, void*), void* p3) { return clSetEventCallback_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clSetKernelArg
+#define clSetKernelArg clSetKernelArg_fn
+inline cl_int clSetKernelArg(cl_kernel p0, cl_uint p1, size_t p2, const void* p3) { return clSetKernelArg_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clSetMemObjectDestructorCallback
+#define clSetMemObjectDestructorCallback clSetMemObjectDestructorCallback_fn
+inline cl_int clSetMemObjectDestructorCallback(cl_mem p0, void (CL_CALLBACK*p1) (cl_mem, void*), void* p2) { return clSetMemObjectDestructorCallback_pfn(p0, p1, p2); }
+#undef clSetUserEventStatus
+#define clSetUserEventStatus clSetUserEventStatus_fn
+inline cl_int clSetUserEventStatus(cl_event p0, cl_int p1) { return clSetUserEventStatus_pfn(p0, p1); }
+#undef clUnloadCompiler
+#define clUnloadCompiler clUnloadCompiler_fn
+inline cl_int clUnloadCompiler() { return clUnloadCompiler_pfn(); }
+#undef clUnloadPlatformCompiler
+#define clUnloadPlatformCompiler clUnloadPlatformCompiler_fn
+inline cl_int clUnloadPlatformCompiler(cl_platform_id p0) { return clUnloadPlatformCompiler_pfn(p0); }
+#undef clWaitForEvents
+#define clWaitForEvents clWaitForEvents_fn
+inline cl_int clWaitForEvents(cl_uint p0, const cl_event* p1) { return clWaitForEvents_pfn(p0, p1); }
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_gl.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_gl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0b12aed
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_gl.hpp
@@ -0,0 +1,62 @@
+//
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+//
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_HPP
+#error "Invalid usage"
+#endif
+
+// generated by parser_cl.py
+#define clCreateFromGLBuffer clCreateFromGLBuffer_
+#define clCreateFromGLRenderbuffer clCreateFromGLRenderbuffer_
+#define clCreateFromGLTexture clCreateFromGLTexture_
+#define clCreateFromGLTexture2D clCreateFromGLTexture2D_
+#define clCreateFromGLTexture3D clCreateFromGLTexture3D_
+#define clEnqueueAcquireGLObjects clEnqueueAcquireGLObjects_
+#define clEnqueueReleaseGLObjects clEnqueueReleaseGLObjects_
+#define clGetGLContextInfoKHR clGetGLContextInfoKHR_
+#define clGetGLObjectInfo clGetGLObjectInfo_
+#define clGetGLTextureInfo clGetGLTextureInfo_
+
+#if defined __APPLE__
+#include <OpenCL/cl_gl.h>
+#else
+#include <CL/cl_gl.h>
+#endif
+
+// generated by parser_cl.py
+#undef clCreateFromGLBuffer
+#define clCreateFromGLBuffer clCreateFromGLBuffer_pfn
+#undef clCreateFromGLRenderbuffer
+#define clCreateFromGLRenderbuffer clCreateFromGLRenderbuffer_pfn
+#undef clCreateFromGLTexture
+#define clCreateFromGLTexture clCreateFromGLTexture_pfn
+#undef clCreateFromGLTexture2D
+#define clCreateFromGLTexture2D clCreateFromGLTexture2D_pfn
+#undef clCreateFromGLTexture3D
+#define clCreateFromGLTexture3D clCreateFromGLTexture3D_pfn
+#undef clEnqueueAcquireGLObjects
+#define clEnqueueAcquireGLObjects clEnqueueAcquireGLObjects_pfn
+#undef clEnqueueReleaseGLObjects
+#define clEnqueueReleaseGLObjects clEnqueueReleaseGLObjects_pfn
+#undef clGetGLContextInfoKHR
+#define clGetGLContextInfoKHR clGetGLContextInfoKHR_pfn
+#undef clGetGLObjectInfo
+#define clGetGLObjectInfo clGetGLObjectInfo_pfn
+#undef clGetGLTextureInfo
+#define clGetGLTextureInfo clGetGLTextureInfo_pfn
+
+#ifdef cl_khr_gl_sharing
+
+// generated by parser_cl.py
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateFromGLBuffer)(cl_context, cl_mem_flags, cl_GLuint, int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateFromGLRenderbuffer)(cl_context, cl_mem_flags, cl_GLuint, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateFromGLTexture)(cl_context, cl_mem_flags, cl_GLenum, cl_GLint, cl_GLuint, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateFromGLTexture2D)(cl_context, cl_mem_flags, cl_GLenum, cl_GLint, cl_GLuint, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_mem (CL_API_CALL*clCreateFromGLTexture3D)(cl_context, cl_mem_flags, cl_GLenum, cl_GLint, cl_GLuint, cl_int*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueAcquireGLObjects)(cl_command_queue, cl_uint, const cl_mem*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clEnqueueReleaseGLObjects)(cl_command_queue, cl_uint, const cl_mem*, cl_uint, const cl_event*, cl_event*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetGLContextInfoKHR)(const cl_context_properties*, cl_gl_context_info, size_t, void*, size_t*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetGLObjectInfo)(cl_mem, cl_gl_object_type*, cl_GLuint*);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL*clGetGLTextureInfo)(cl_mem, cl_gl_texture_info, size_t, void*, size_t*);
+
+#endif // cl_khr_gl_sharing
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_gl_wrappers.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_gl_wrappers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..12f342b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/autogenerated/opencl_gl_wrappers.hpp
@@ -0,0 +1,42 @@
+//
+// AUTOGENERATED, DO NOT EDIT
+//
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_WRAPPERS_HPP
+#error "Invalid usage"
+#endif
+
+#ifdef cl_khr_gl_sharing
+
+// generated by parser_cl.py
+#undef clCreateFromGLBuffer
+#define clCreateFromGLBuffer clCreateFromGLBuffer_fn
+inline cl_mem clCreateFromGLBuffer(cl_context p0, cl_mem_flags p1, cl_GLuint p2, int* p3) { return clCreateFromGLBuffer_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clCreateFromGLRenderbuffer
+#define clCreateFromGLRenderbuffer clCreateFromGLRenderbuffer_fn
+inline cl_mem clCreateFromGLRenderbuffer(cl_context p0, cl_mem_flags p1, cl_GLuint p2, cl_int* p3) { return clCreateFromGLRenderbuffer_pfn(p0, p1, p2, p3); }
+#undef clCreateFromGLTexture
+#define clCreateFromGLTexture clCreateFromGLTexture_fn
+inline cl_mem clCreateFromGLTexture(cl_context p0, cl_mem_flags p1, cl_GLenum p2, cl_GLint p3, cl_GLuint p4, cl_int* p5) { return clCreateFromGLTexture_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clCreateFromGLTexture2D
+#define clCreateFromGLTexture2D clCreateFromGLTexture2D_fn
+inline cl_mem clCreateFromGLTexture2D(cl_context p0, cl_mem_flags p1, cl_GLenum p2, cl_GLint p3, cl_GLuint p4, cl_int* p5) { return clCreateFromGLTexture2D_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clCreateFromGLTexture3D
+#define clCreateFromGLTexture3D clCreateFromGLTexture3D_fn
+inline cl_mem clCreateFromGLTexture3D(cl_context p0, cl_mem_flags p1, cl_GLenum p2, cl_GLint p3, cl_GLuint p4, cl_int* p5) { return clCreateFromGLTexture3D_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clEnqueueAcquireGLObjects
+#define clEnqueueAcquireGLObjects clEnqueueAcquireGLObjects_fn
+inline cl_int clEnqueueAcquireGLObjects(cl_command_queue p0, cl_uint p1, const cl_mem* p2, cl_uint p3, const cl_event* p4, cl_event* p5) { return clEnqueueAcquireGLObjects_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clEnqueueReleaseGLObjects
+#define clEnqueueReleaseGLObjects clEnqueueReleaseGLObjects_fn
+inline cl_int clEnqueueReleaseGLObjects(cl_command_queue p0, cl_uint p1, const cl_mem* p2, cl_uint p3, const cl_event* p4, cl_event* p5) { return clEnqueueReleaseGLObjects_pfn(p0, p1, p2, p3, p4, p5); }
+#undef clGetGLContextInfoKHR
+#define clGetGLContextInfoKHR clGetGLContextInfoKHR_fn
+inline cl_int clGetGLContextInfoKHR(const cl_context_properties* p0, cl_gl_context_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetGLContextInfoKHR_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+#undef clGetGLObjectInfo
+#define clGetGLObjectInfo clGetGLObjectInfo_fn
+inline cl_int clGetGLObjectInfo(cl_mem p0, cl_gl_object_type* p1, cl_GLuint* p2) { return clGetGLObjectInfo_pfn(p0, p1, p2); }
+#undef clGetGLTextureInfo
+#define clGetGLTextureInfo clGetGLTextureInfo_fn
+inline cl_int clGetGLTextureInfo(cl_mem p0, cl_gl_texture_info p1, size_t p2, void* p3, size_t* p4) { return clGetGLTextureInfo_pfn(p0, p1, p2, p3, p4); }
+
+#endif // cl_khr_gl_sharing
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_clamdblas.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_clamdblas.hpp
new file mode 100644
index 0000000..2ad8ac0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_clamdblas.hpp
@@ -0,0 +1,53 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2010-2013, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
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+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDBLAS_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDBLAS_HPP
+
+#ifdef HAVE_CLAMDBLAS
+
+#include "opencl_core.hpp"
+
+#include "autogenerated/opencl_clamdblas.hpp"
+
+#endif // HAVE_CLAMDBLAS
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDBLAS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_clamdfft.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_clamdfft.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a328f72
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_clamdfft.hpp
@@ -0,0 +1,53 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDFFT_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDFFT_HPP
+
+#ifdef HAVE_CLAMDFFT
+
+#include "opencl_core.hpp"
+
+#include "autogenerated/opencl_clamdfft.hpp"
+
+#endif // HAVE_CLAMDFFT
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_CLAMDFFT_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_core.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0404b31
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_core.hpp
@@ -0,0 +1,84 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_CORE_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_CORE_HPP
+
+#ifdef HAVE_OPENCL
+
+#ifndef CL_RUNTIME_EXPORT
+#if (defined(BUILD_SHARED_LIBS) || defined(OPENCV_CORE_SHARED)) && (defined _WIN32 || defined WINCE) && \
+    !(defined(__OPENCV_BUILD) && defined(OPENCV_MODULE_IS_PART_OF_WORLD))
+#define CL_RUNTIME_EXPORT __declspec(dllimport)
+#else
+#define CL_RUNTIME_EXPORT
+#endif
+#endif
+
+#ifdef HAVE_OPENCL_SVM
+#define clSVMAlloc clSVMAlloc_
+#define clSVMFree clSVMFree_
+#define clSetKernelArgSVMPointer clSetKernelArgSVMPointer_
+#define clSetKernelExecInfo clSetKernelExecInfo_
+#define clEnqueueSVMFree clEnqueueSVMFree_
+#define clEnqueueSVMMemcpy clEnqueueSVMMemcpy_
+#define clEnqueueSVMMemFill clEnqueueSVMMemFill_
+#define clEnqueueSVMMap clEnqueueSVMMap_
+#define clEnqueueSVMUnmap clEnqueueSVMUnmap_
+#endif
+
+#include "autogenerated/opencl_core.hpp"
+
+#ifndef CL_DEVICE_DOUBLE_FP_CONFIG
+#define CL_DEVICE_DOUBLE_FP_CONFIG 0x1032
+#endif
+
+#ifndef CL_DEVICE_HALF_FP_CONFIG
+#define CL_DEVICE_HALF_FP_CONFIG 0x1033
+#endif
+
+#ifndef CL_VERSION_1_2
+#define CV_REQUIRE_OPENCL_1_2_ERROR CV_Error(cv::Error::OpenCLApiCallError, "OpenCV compiled without OpenCL v1.2 support, so we can't use functionality from OpenCL v1.2")
+#endif
+
+#endif // HAVE_OPENCL
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_CORE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_core_wrappers.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_core_wrappers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..38fcae9
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_core_wrappers.hpp
@@ -0,0 +1,47 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_WRAPPERS_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_WRAPPERS_HPP
+
+#include "autogenerated/opencl_core_wrappers.hpp"
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_WRAPPERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_gl.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_gl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..659c7d8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_gl.hpp
@@ -0,0 +1,53 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_HPP
+
+#if defined HAVE_OPENCL && defined HAVE_OPENGL
+
+#include "opencl_core.hpp"
+
+#include "autogenerated/opencl_gl.hpp"
+
+#endif // defined HAVE_OPENCL && defined HAVE_OPENGL
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_gl_wrappers.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_gl_wrappers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..9700004
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_gl_wrappers.hpp
@@ -0,0 +1,47 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the OpenCV Foundation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_WRAPPERS_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_WRAPPERS_HPP
+
+#include "autogenerated/opencl_gl_wrappers.hpp"
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_GL_WRAPPERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_20.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_20.hpp
new file mode 100644
index 0000000..9636b19
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_20.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/* See LICENSE file in the root OpenCV directory */
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_2_0_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_2_0_HPP
+
+#if defined(HAVE_OPENCL_SVM)
+#include "opencl_core.hpp"
+
+#include "opencl_svm_definitions.hpp"
+
+#undef clSVMAlloc
+#define clSVMAlloc clSVMAlloc_pfn
+#undef clSVMFree
+#define clSVMFree clSVMFree_pfn
+#undef clSetKernelArgSVMPointer
+#define clSetKernelArgSVMPointer clSetKernelArgSVMPointer_pfn
+#undef clSetKernelExecInfo
+//#define clSetKernelExecInfo clSetKernelExecInfo_pfn
+#undef clEnqueueSVMFree
+//#define clEnqueueSVMFree clEnqueueSVMFree_pfn
+#undef clEnqueueSVMMemcpy
+#define clEnqueueSVMMemcpy clEnqueueSVMMemcpy_pfn
+#undef clEnqueueSVMMemFill
+#define clEnqueueSVMMemFill clEnqueueSVMMemFill_pfn
+#undef clEnqueueSVMMap
+#define clEnqueueSVMMap clEnqueueSVMMap_pfn
+#undef clEnqueueSVMUnmap
+#define clEnqueueSVMUnmap clEnqueueSVMUnmap_pfn
+
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void* (CL_API_CALL *clSVMAlloc)(cl_context context, cl_svm_mem_flags flags, size_t size, unsigned int alignment);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT void (CL_API_CALL *clSVMFree)(cl_context context, void* svm_pointer);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL *clSetKernelArgSVMPointer)(cl_kernel kernel, cl_uint arg_index, const void* arg_value);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT void* (CL_API_CALL *clSetKernelExecInfo)(cl_kernel kernel, cl_kernel_exec_info param_name, size_t param_value_size, const void* param_value);
+//extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL *clEnqueueSVMFree)(cl_command_queue command_queue, cl_uint num_svm_pointers, void* svm_pointers[],
+//        void (CL_CALLBACK *pfn_free_func)(cl_command_queue queue, cl_uint num_svm_pointers, void* svm_pointers[], void* user_data), void* user_data,
+//        cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event* event_wait_list, cl_event* event);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL *clEnqueueSVMMemcpy)(cl_command_queue command_queue, cl_bool blocking_copy, void* dst_ptr, const void* src_ptr, size_t size,
+        cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event* event_wait_list, cl_event* event);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL *clEnqueueSVMMemFill)(cl_command_queue command_queue, void* svm_ptr, const void* pattern, size_t pattern_size, size_t size,
+        cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event* event_wait_list, cl_event* event);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL *clEnqueueSVMMap)(cl_command_queue command_queue, cl_bool blocking_map, cl_map_flags map_flags, void* svm_ptr, size_t size,
+        cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event* event_wait_list, cl_event* event);
+extern CL_RUNTIME_EXPORT cl_int (CL_API_CALL *clEnqueueSVMUnmap)(cl_command_queue command_queue, void* svm_ptr,
+        cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event* event_wait_list, cl_event* event);
+
+#endif // HAVE_OPENCL_SVM
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_2_0_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_definitions.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_definitions.hpp
new file mode 100644
index 0000000..97c927b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_definitions.hpp
@@ -0,0 +1,42 @@
+/* See LICENSE file in the root OpenCV directory */
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_DEFINITIONS_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_DEFINITIONS_HPP
+
+#if defined(HAVE_OPENCL_SVM)
+#if defined(CL_VERSION_2_0)
+
+// OpenCL 2.0 contains SVM definitions
+
+#else
+
+typedef cl_bitfield cl_device_svm_capabilities;
+typedef cl_bitfield cl_svm_mem_flags;
+typedef cl_uint     cl_kernel_exec_info;
+
+//
+// TODO Add real values after OpenCL 2.0 release
+//
+
+#ifndef CL_DEVICE_SVM_CAPABILITIES
+#define CL_DEVICE_SVM_CAPABILITIES 0x1053
+
+#define CL_DEVICE_SVM_COARSE_GRAIN_BUFFER             (1 << 0)
+#define CL_DEVICE_SVM_FINE_GRAIN_BUFFER               (1 << 1)
+#define CL_DEVICE_SVM_FINE_GRAIN_SYSTEM               (1 << 2)
+#define CL_DEVICE_SVM_ATOMICS                         (1 << 3)
+#endif
+
+#ifndef CL_MEM_SVM_FINE_GRAIN_BUFFER
+#define CL_MEM_SVM_FINE_GRAIN_BUFFER (1 << 10)
+#endif
+
+#ifndef CL_MEM_SVM_ATOMICS
+#define CL_MEM_SVM_ATOMICS (1 << 11)
+#endif
+
+
+#endif // CL_VERSION_2_0
+#endif // HAVE_OPENCL_SVM
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_DEFINITIONS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_hsa_extension.hpp b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_hsa_extension.hpp
new file mode 100644
index 0000000..497bc3d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opencl/runtime/opencl_svm_hsa_extension.hpp
@@ -0,0 +1,166 @@
+/* See LICENSE file in the root OpenCV directory */
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_HSA_EXTENSION_HPP
+#define OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_HSA_EXTENSION_HPP
+
+#if defined(HAVE_OPENCL_SVM)
+#include "opencl_core.hpp"
+
+#ifndef CL_DEVICE_SVM_CAPABILITIES_AMD
+//
+//  Part of the file is an extract from the cl_ext.h file from AMD APP SDK package.
+//  Below is the original copyright.
+//
+/*******************************************************************************
+ * Copyright (c) 2008-2013 The Khronos Group Inc.
+ *
+ * Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
+ * copy of this software and/or associated documentation files (the
+ * "Materials"), to deal in the Materials without restriction, including
+ * without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish,
+ * distribute, sublicense, and/or sell copies of the Materials, and to
+ * permit persons to whom the Materials are furnished to do so, subject to
+ * the following conditions:
+ *
+ * The above copyright notice and this permission notice shall be included
+ * in all copies or substantial portions of the Materials.
+ *
+ * THE MATERIALS ARE PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,
+ * EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
+ * MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY
+ * CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT,
+ * TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE
+ * MATERIALS OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE MATERIALS.
+ ******************************************************************************/
+
+/*******************************************
+ * Shared Virtual Memory (SVM) extension
+ *******************************************/
+typedef cl_bitfield                      cl_device_svm_capabilities_amd;
+typedef cl_bitfield                      cl_svm_mem_flags_amd;
+typedef cl_uint                          cl_kernel_exec_info_amd;
+
+/* cl_device_info */
+#define CL_DEVICE_SVM_CAPABILITIES_AMD                     0x1053
+#define CL_DEVICE_PREFERRED_PLATFORM_ATOMIC_ALIGNMENT_AMD  0x1054
+
+/* cl_device_svm_capabilities_amd */
+#define CL_DEVICE_SVM_COARSE_GRAIN_BUFFER_AMD             (1 << 0)
+#define CL_DEVICE_SVM_FINE_GRAIN_BUFFER_AMD               (1 << 1)
+#define CL_DEVICE_SVM_FINE_GRAIN_SYSTEM_AMD               (1 << 2)
+#define CL_DEVICE_SVM_ATOMICS_AMD                         (1 << 3)
+
+/* cl_svm_mem_flags_amd */
+#define CL_MEM_SVM_FINE_GRAIN_BUFFER_AMD                  (1 << 10)
+#define CL_MEM_SVM_ATOMICS_AMD                            (1 << 11)
+
+/* cl_mem_info */
+#define CL_MEM_USES_SVM_POINTER_AMD                       0x1109
+
+/* cl_kernel_exec_info_amd */
+#define CL_KERNEL_EXEC_INFO_SVM_PTRS_AMD                  0x11B6
+#define CL_KERNEL_EXEC_INFO_SVM_FINE_GRAIN_SYSTEM_AMD     0x11B7
+
+/* cl_command_type */
+#define CL_COMMAND_SVM_FREE_AMD                           0x1209
+#define CL_COMMAND_SVM_MEMCPY_AMD                         0x120A
+#define CL_COMMAND_SVM_MEMFILL_AMD                        0x120B
+#define CL_COMMAND_SVM_MAP_AMD                            0x120C
+#define CL_COMMAND_SVM_UNMAP_AMD                          0x120D
+
+typedef CL_API_ENTRY void*
+(CL_API_CALL * clSVMAllocAMD_fn)(
+    cl_context            /* context */,
+    cl_svm_mem_flags_amd  /* flags */,
+    size_t                /* size */,
+    unsigned int          /* alignment */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY void
+(CL_API_CALL * clSVMFreeAMD_fn)(
+    cl_context  /* context */,
+    void*       /* svm_pointer */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clEnqueueSVMFreeAMD_fn)(
+    cl_command_queue /* command_queue */,
+    cl_uint          /* num_svm_pointers */,
+    void**           /* svm_pointers */,
+    void (CL_CALLBACK *)( /*pfn_free_func*/
+        cl_command_queue /* queue */,
+        cl_uint          /* num_svm_pointers */,
+        void**           /* svm_pointers */,
+        void*            /* user_data */),
+    void*             /* user_data */,
+    cl_uint           /* num_events_in_wait_list */,
+    const cl_event*   /* event_wait_list */,
+    cl_event*         /* event */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clEnqueueSVMMemcpyAMD_fn)(
+    cl_command_queue /* command_queue */,
+    cl_bool          /* blocking_copy */,
+    void*            /* dst_ptr */,
+    const void*      /* src_ptr */,
+    size_t           /* size */,
+    cl_uint          /* num_events_in_wait_list */,
+    const cl_event*  /* event_wait_list */,
+    cl_event*        /* event */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clEnqueueSVMMemFillAMD_fn)(
+    cl_command_queue /* command_queue */,
+    void*            /* svm_ptr */,
+    const void*      /* pattern */,
+    size_t           /* pattern_size */,
+    size_t           /* size */,
+    cl_uint          /* num_events_in_wait_list */,
+    const cl_event*  /* event_wait_list */,
+    cl_event*        /* event */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clEnqueueSVMMapAMD_fn)(
+    cl_command_queue /* command_queue */,
+    cl_bool          /* blocking_map */,
+    cl_map_flags     /* map_flags */,
+    void*            /* svm_ptr */,
+    size_t           /* size */,
+    cl_uint          /* num_events_in_wait_list */,
+    const cl_event*  /* event_wait_list */,
+    cl_event*        /* event */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clEnqueueSVMUnmapAMD_fn)(
+    cl_command_queue /* command_queue */,
+    void*            /* svm_ptr */,
+    cl_uint          /* num_events_in_wait_list */,
+    const cl_event*  /* event_wait_list */,
+    cl_event*        /* event */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clSetKernelArgSVMPointerAMD_fn)(
+    cl_kernel     /* kernel */,
+    cl_uint       /* arg_index */,
+    const void *  /* arg_value */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+typedef CL_API_ENTRY cl_int
+(CL_API_CALL * clSetKernelExecInfoAMD_fn)(
+     cl_kernel                /* kernel */,
+     cl_kernel_exec_info_amd  /* param_name */,
+     size_t                   /* param_value_size */,
+     const void *             /* param_value */
+) CL_EXT_SUFFIX__VERSION_1_2;
+
+#endif
+
+#endif // HAVE_OPENCL_SVM
+
+#endif // OPENCV_CORE_OCL_RUNTIME_OPENCL_SVM_HSA_EXTENSION_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/opengl.hpp b/include/opencv2/core/opengl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a311ce2
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/opengl.hpp
@@ -0,0 +1,725 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OPENGL_HPP
+#define OPENCV_CORE_OPENGL_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error opengl.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "ocl.hpp"
+
+namespace cv { namespace ogl {
+
+/** @addtogroup core_opengl
+This section describes OpenGL interoperability.
+
+To enable OpenGL support, configure OpenCV using CMake with WITH_OPENGL=ON . Currently OpenGL is
+supported only with WIN32, GTK and Qt backends on Windows and Linux (MacOS and Android are not
+supported). For GTK backend gtkglext-1.0 library is required.
+
+To use OpenGL functionality you should first create OpenGL context (window or frame buffer). You can
+do this with namedWindow function or with other OpenGL toolkit (GLUT, for example).
+*/
+//! @{
+
+/////////////////// OpenGL Objects ///////////////////
+
+/** @brief Smart pointer for OpenGL buffer object with reference counting.
+
+Buffer Objects are OpenGL objects that store an array of unformatted memory allocated by the OpenGL
+context. These can be used to store vertex data, pixel data retrieved from images or the
+framebuffer, and a variety of other things.
+
+ogl::Buffer has interface similar with Mat interface and represents 2D array memory.
+
+ogl::Buffer supports memory transfers between host and device and also can be mapped to CUDA memory.
+ */
+class CV_EXPORTS Buffer
+{
+public:
+    /** @brief The target defines how you intend to use the buffer object.
+    */
+    enum Target
+    {
+        ARRAY_BUFFER         = 0x8892, //!< The buffer will be used as a source for vertex data
+        ELEMENT_ARRAY_BUFFER = 0x8893, //!< The buffer will be used for indices (in glDrawElements, for example)
+        PIXEL_PACK_BUFFER    = 0x88EB, //!< The buffer will be used for reading from OpenGL textures
+        PIXEL_UNPACK_BUFFER  = 0x88EC  //!< The buffer will be used for writing to OpenGL textures
+    };
+
+    enum Access
+    {
+        READ_ONLY  = 0x88B8,
+        WRITE_ONLY = 0x88B9,
+        READ_WRITE = 0x88BA
+    };
+
+    /** @brief The constructors.
+
+    Creates empty ogl::Buffer object, creates ogl::Buffer object from existed buffer ( abufId
+    parameter), allocates memory for ogl::Buffer object or copies from host/device memory.
+     */
+    Buffer();
+
+    /** @overload
+    @param arows Number of rows in a 2D array.
+    @param acols Number of columns in a 2D array.
+    @param atype Array type ( CV_8UC1, ..., CV_64FC4 ). See Mat for details.
+    @param abufId Buffer object name.
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    Buffer(int arows, int acols, int atype, unsigned int abufId, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param asize 2D array size.
+    @param atype Array type ( CV_8UC1, ..., CV_64FC4 ). See Mat for details.
+    @param abufId Buffer object name.
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    Buffer(Size asize, int atype, unsigned int abufId, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param arows Number of rows in a 2D array.
+    @param acols Number of columns in a 2D array.
+    @param atype Array type ( CV_8UC1, ..., CV_64FC4 ). See Mat for details.
+    @param target Buffer usage. See cv::ogl::Buffer::Target .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    Buffer(int arows, int acols, int atype, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param asize 2D array size.
+    @param atype Array type ( CV_8UC1, ..., CV_64FC4 ). See Mat for details.
+    @param target Buffer usage. See cv::ogl::Buffer::Target .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    Buffer(Size asize, int atype, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param arr Input array (host or device memory, it can be Mat , cuda::GpuMat or std::vector ).
+    @param target Buffer usage. See cv::ogl::Buffer::Target .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    explicit Buffer(InputArray arr, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @brief Allocates memory for ogl::Buffer object.
+
+    @param arows Number of rows in a 2D array.
+    @param acols Number of columns in a 2D array.
+    @param atype Array type ( CV_8UC1, ..., CV_64FC4 ). See Mat for details.
+    @param target Buffer usage. See cv::ogl::Buffer::Target .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+     */
+    void create(int arows, int acols, int atype, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param asize 2D array size.
+    @param atype Array type ( CV_8UC1, ..., CV_64FC4 ). See Mat for details.
+    @param target Buffer usage. See cv::ogl::Buffer::Target .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    void create(Size asize, int atype, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @brief Decrements the reference counter and destroys the buffer object if needed.
+
+    The function will call setAutoRelease(true) .
+     */
+    void release();
+
+    /** @brief Sets auto release mode.
+
+    The lifetime of the OpenGL object is tied to the lifetime of the context. If OpenGL context was
+    bound to a window it could be released at any time (user can close a window). If object's destructor
+    is called after destruction of the context it will cause an error. Thus ogl::Buffer doesn't destroy
+    OpenGL object in destructor by default (all OpenGL resources will be released with OpenGL context).
+    This function can force ogl::Buffer destructor to destroy OpenGL object.
+    @param flag Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+     */
+    void setAutoRelease(bool flag);
+
+    /** @brief Copies from host/device memory to OpenGL buffer.
+    @param arr Input array (host or device memory, it can be Mat , cuda::GpuMat or std::vector ).
+    @param target Buffer usage. See cv::ogl::Buffer::Target .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+     */
+    void copyFrom(InputArray arr, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload */
+    void copyFrom(InputArray arr, cuda::Stream& stream, Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false);
+
+    /** @brief Copies from OpenGL buffer to host/device memory or another OpenGL buffer object.
+
+    @param arr Destination array (host or device memory, can be Mat , cuda::GpuMat , std::vector or
+    ogl::Buffer ).
+     */
+    void copyTo(OutputArray arr) const;
+
+    /** @overload */
+    void copyTo(OutputArray arr, cuda::Stream& stream) const;
+
+    /** @brief Creates a full copy of the buffer object and the underlying data.
+
+    @param target Buffer usage for destination buffer.
+    @param autoRelease Auto release mode for destination buffer.
+     */
+    Buffer clone(Target target = ARRAY_BUFFER, bool autoRelease = false) const;
+
+    /** @brief Binds OpenGL buffer to the specified buffer binding point.
+
+    @param target Binding point. See cv::ogl::Buffer::Target .
+     */
+    void bind(Target target) const;
+
+    /** @brief Unbind any buffers from the specified binding point.
+
+    @param target Binding point. See cv::ogl::Buffer::Target .
+     */
+    static void unbind(Target target);
+
+    /** @brief Maps OpenGL buffer to host memory.
+
+    mapHost maps to the client's address space the entire data store of the buffer object. The data can
+    then be directly read and/or written relative to the returned pointer, depending on the specified
+    access policy.
+
+    A mapped data store must be unmapped with ogl::Buffer::unmapHost before its buffer object is used.
+
+    This operation can lead to memory transfers between host and device.
+
+    Only one buffer object can be mapped at a time.
+    @param access Access policy, indicating whether it will be possible to read from, write to, or both
+    read from and write to the buffer object's mapped data store. The symbolic constant must be
+    ogl::Buffer::READ_ONLY , ogl::Buffer::WRITE_ONLY or ogl::Buffer::READ_WRITE .
+     */
+    Mat mapHost(Access access);
+
+    /** @brief Unmaps OpenGL buffer.
+    */
+    void unmapHost();
+
+    //! map to device memory (blocking)
+    cuda::GpuMat mapDevice();
+    void unmapDevice();
+
+    /** @brief Maps OpenGL buffer to CUDA device memory.
+
+    This operation doesn't copy data. Several buffer objects can be mapped to CUDA memory at a time.
+
+    A mapped data store must be unmapped with ogl::Buffer::unmapDevice before its buffer object is used.
+     */
+    cuda::GpuMat mapDevice(cuda::Stream& stream);
+
+    /** @brief Unmaps OpenGL buffer.
+    */
+    void unmapDevice(cuda::Stream& stream);
+
+    int rows() const;
+    int cols() const;
+    Size size() const;
+    bool empty() const;
+
+    int type() const;
+    int depth() const;
+    int channels() const;
+    int elemSize() const;
+    int elemSize1() const;
+
+    //! get OpenGL opject id
+    unsigned int bufId() const;
+
+    class Impl;
+
+private:
+    Ptr<Impl> impl_;
+    int rows_;
+    int cols_;
+    int type_;
+};
+
+/** @brief Smart pointer for OpenGL 2D texture memory with reference counting.
+ */
+class CV_EXPORTS Texture2D
+{
+public:
+    /** @brief An Image Format describes the way that the images in Textures store their data.
+    */
+    enum Format
+    {
+        NONE            = 0,
+        DEPTH_COMPONENT = 0x1902, //!< Depth
+        RGB             = 0x1907, //!< Red, Green, Blue
+        RGBA            = 0x1908  //!< Red, Green, Blue, Alpha
+    };
+
+    /** @brief The constructors.
+
+    Creates empty ogl::Texture2D object, allocates memory for ogl::Texture2D object or copies from
+    host/device memory.
+     */
+    Texture2D();
+
+    /** @overload */
+    Texture2D(int arows, int acols, Format aformat, unsigned int atexId, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload */
+    Texture2D(Size asize, Format aformat, unsigned int atexId, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param arows Number of rows.
+    @param acols Number of columns.
+    @param aformat Image format. See cv::ogl::Texture2D::Format .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    Texture2D(int arows, int acols, Format aformat, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param asize 2D array size.
+    @param aformat Image format. See cv::ogl::Texture2D::Format .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    Texture2D(Size asize, Format aformat, bool autoRelease = false);
+
+    /** @overload
+    @param arr Input array (host or device memory, it can be Mat , cuda::GpuMat or ogl::Buffer ).
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    explicit Texture2D(InputArray arr, bool autoRelease = false);
+
+    /** @brief Allocates memory for ogl::Texture2D object.
+
+    @param arows Number of rows.
+    @param acols Number of columns.
+    @param aformat Image format. See cv::ogl::Texture2D::Format .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+     */
+    void create(int arows, int acols, Format aformat, bool autoRelease = false);
+    /** @overload
+    @param asize 2D array size.
+    @param aformat Image format. See cv::ogl::Texture2D::Format .
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+    */
+    void create(Size asize, Format aformat, bool autoRelease = false);
+
+    /** @brief Decrements the reference counter and destroys the texture object if needed.
+
+    The function will call setAutoRelease(true) .
+     */
+    void release();
+
+    /** @brief Sets auto release mode.
+
+    @param flag Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+
+    The lifetime of the OpenGL object is tied to the lifetime of the context. If OpenGL context was
+    bound to a window it could be released at any time (user can close a window). If object's destructor
+    is called after destruction of the context it will cause an error. Thus ogl::Texture2D doesn't
+    destroy OpenGL object in destructor by default (all OpenGL resources will be released with OpenGL
+    context). This function can force ogl::Texture2D destructor to destroy OpenGL object.
+     */
+    void setAutoRelease(bool flag);
+
+    /** @brief Copies from host/device memory to OpenGL texture.
+
+    @param arr Input array (host or device memory, it can be Mat , cuda::GpuMat or ogl::Buffer ).
+    @param autoRelease Auto release mode (if true, release will be called in object's destructor).
+     */
+    void copyFrom(InputArray arr, bool autoRelease = false);
+
+    /** @brief Copies from OpenGL texture to host/device memory or another OpenGL texture object.
+
+    @param arr Destination array (host or device memory, can be Mat , cuda::GpuMat , ogl::Buffer or
+    ogl::Texture2D ).
+    @param ddepth Destination depth.
+    @param autoRelease Auto release mode for destination buffer (if arr is OpenGL buffer or texture).
+     */
+    void copyTo(OutputArray arr, int ddepth = CV_32F, bool autoRelease = false) const;
+
+    /** @brief Binds texture to current active texture unit for GL_TEXTURE_2D target.
+    */
+    void bind() const;
+
+    int rows() const;
+    int cols() const;
+    Size size() const;
+    bool empty() const;
+
+    Format format() const;
+
+    //! get OpenGL opject id
+    unsigned int texId() const;
+
+    class Impl;
+
+private:
+    Ptr<Impl> impl_;
+    int rows_;
+    int cols_;
+    Format format_;
+};
+
+/** @brief Wrapper for OpenGL Client-Side Vertex arrays.
+
+ogl::Arrays stores vertex data in ogl::Buffer objects.
+ */
+class CV_EXPORTS Arrays
+{
+public:
+    /** @brief Default constructor
+     */
+    Arrays();
+
+    /** @brief Sets an array of vertex coordinates.
+    @param vertex array with vertex coordinates, can be both host and device memory.
+    */
+    void setVertexArray(InputArray vertex);
+
+    /** @brief Resets vertex coordinates.
+    */
+    void resetVertexArray();
+
+    /** @brief Sets an array of vertex colors.
+    @param color array with vertex colors, can be both host and device memory.
+     */
+    void setColorArray(InputArray color);
+
+    /** @brief Resets vertex colors.
+    */
+    void resetColorArray();
+
+    /** @brief Sets an array of vertex normals.
+    @param normal array with vertex normals, can be both host and device memory.
+     */
+    void setNormalArray(InputArray normal);
+
+    /** @brief Resets vertex normals.
+    */
+    void resetNormalArray();
+
+    /** @brief Sets an array of vertex texture coordinates.
+    @param texCoord array with vertex texture coordinates, can be both host and device memory.
+     */
+    void setTexCoordArray(InputArray texCoord);
+
+    /** @brief Resets vertex texture coordinates.
+    */
+    void resetTexCoordArray();
+
+    /** @brief Releases all inner buffers.
+    */
+    void release();
+
+    /** @brief Sets auto release mode all inner buffers.
+    @param flag Auto release mode.
+     */
+    void setAutoRelease(bool flag);
+
+    /** @brief Binds all vertex arrays.
+    */
+    void bind() const;
+
+    /** @brief Returns the vertex count.
+    */
+    int size() const;
+    bool empty() const;
+
+private:
+    int size_;
+    Buffer vertex_;
+    Buffer color_;
+    Buffer normal_;
+    Buffer texCoord_;
+};
+
+/////////////////// Render Functions ///////////////////
+
+//! render mode
+enum RenderModes {
+    POINTS         = 0x0000,
+    LINES          = 0x0001,
+    LINE_LOOP      = 0x0002,
+    LINE_STRIP     = 0x0003,
+    TRIANGLES      = 0x0004,
+    TRIANGLE_STRIP = 0x0005,
+    TRIANGLE_FAN   = 0x0006,
+    QUADS          = 0x0007,
+    QUAD_STRIP     = 0x0008,
+    POLYGON        = 0x0009
+};
+
+/** @brief Render OpenGL texture or primitives.
+@param tex Texture to draw.
+@param wndRect Region of window, where to draw a texture (normalized coordinates).
+@param texRect Region of texture to draw (normalized coordinates).
+ */
+CV_EXPORTS void render(const Texture2D& tex,
+    Rect_<double> wndRect = Rect_<double>(0.0, 0.0, 1.0, 1.0),
+    Rect_<double> texRect = Rect_<double>(0.0, 0.0, 1.0, 1.0));
+
+/** @overload
+@param arr Array of privitives vertices.
+@param mode Render mode. One of cv::ogl::RenderModes
+@param color Color for all vertices. Will be used if arr doesn't contain color array.
+*/
+CV_EXPORTS void render(const Arrays& arr, int mode = POINTS, Scalar color = Scalar::all(255));
+
+/** @overload
+@param arr Array of privitives vertices.
+@param indices Array of vertices indices (host or device memory).
+@param mode Render mode. One of cv::ogl::RenderModes
+@param color Color for all vertices. Will be used if arr doesn't contain color array.
+*/
+CV_EXPORTS void render(const Arrays& arr, InputArray indices, int mode = POINTS, Scalar color = Scalar::all(255));
+
+/////////////////// CL-GL Interoperability Functions ///////////////////
+
+namespace ocl {
+using namespace cv::ocl;
+
+// TODO static functions in the Context class
+/** @brief Creates OpenCL context from GL.
+@return Returns reference to OpenCL Context
+ */
+CV_EXPORTS Context& initializeContextFromGL();
+
+} // namespace cv::ogl::ocl
+
+/** @brief Converts InputArray to Texture2D object.
+@param src     - source InputArray.
+@param texture - destination Texture2D object.
+ */
+CV_EXPORTS void convertToGLTexture2D(InputArray src, Texture2D& texture);
+
+/** @brief Converts Texture2D object to OutputArray.
+@param texture - source Texture2D object.
+@param dst     - destination OutputArray.
+ */
+CV_EXPORTS void convertFromGLTexture2D(const Texture2D& texture, OutputArray dst);
+
+/** @brief Maps Buffer object to process on CL side (convert to UMat).
+
+Function creates CL buffer from GL one, and then constructs UMat that can be used
+to process buffer data with OpenCV functions. Note that in current implementation
+UMat constructed this way doesn't own corresponding GL buffer object, so it is
+the user responsibility to close down CL/GL buffers relationships by explicitly
+calling unmapGLBuffer() function.
+@param buffer      - source Buffer object.
+@param accessFlags - data access flags (ACCESS_READ|ACCESS_WRITE).
+@return Returns UMat object
+ */
+CV_EXPORTS UMat mapGLBuffer(const Buffer& buffer, AccessFlag accessFlags = ACCESS_READ | ACCESS_WRITE);
+
+/** @brief Unmaps Buffer object (releases UMat, previously mapped from Buffer).
+
+Function must be called explicitly by the user for each UMat previously constructed
+by the call to mapGLBuffer() function.
+@param u           - source UMat, created by mapGLBuffer().
+ */
+CV_EXPORTS void unmapGLBuffer(UMat& u);
+
+//! @}
+}} // namespace cv::ogl
+
+namespace cv { namespace cuda {
+
+/** @brief Sets a CUDA device and initializes it for the current thread with OpenGL interoperability.
+
+This function should be explicitly called after OpenGL context creation and before any CUDA calls.
+@param device System index of a CUDA device starting with 0.
+@ingroup core_opengl
+ */
+CV_EXPORTS void setGlDevice(int device = 0);
+
+}}
+
+//! @cond IGNORED
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+inline
+cv::ogl::Buffer::Buffer(int arows, int acols, int atype, Target target, bool autoRelease) : rows_(0), cols_(0), type_(0)
+{
+    create(arows, acols, atype, target, autoRelease);
+}
+
+inline
+cv::ogl::Buffer::Buffer(Size asize, int atype, Target target, bool autoRelease) : rows_(0), cols_(0), type_(0)
+{
+    create(asize, atype, target, autoRelease);
+}
+
+inline
+void cv::ogl::Buffer::create(Size asize, int atype, Target target, bool autoRelease)
+{
+    create(asize.height, asize.width, atype, target, autoRelease);
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::rows() const
+{
+    return rows_;
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::cols() const
+{
+    return cols_;
+}
+
+inline
+cv::Size cv::ogl::Buffer::size() const
+{
+    return Size(cols_, rows_);
+}
+
+inline
+bool cv::ogl::Buffer::empty() const
+{
+    return rows_ == 0 || cols_ == 0;
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::type() const
+{
+    return type_;
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::depth() const
+{
+    return CV_MAT_DEPTH(type_);
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::channels() const
+{
+    return CV_MAT_CN(type_);
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::elemSize() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE(type_);
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Buffer::elemSize1() const
+{
+    return CV_ELEM_SIZE1(type_);
+}
+
+///////
+
+inline
+cv::ogl::Texture2D::Texture2D(int arows, int acols, Format aformat, bool autoRelease) : rows_(0), cols_(0), format_(NONE)
+{
+    create(arows, acols, aformat, autoRelease);
+}
+
+inline
+cv::ogl::Texture2D::Texture2D(Size asize, Format aformat, bool autoRelease) : rows_(0), cols_(0), format_(NONE)
+{
+    create(asize, aformat, autoRelease);
+}
+
+inline
+void cv::ogl::Texture2D::create(Size asize, Format aformat, bool autoRelease)
+{
+    create(asize.height, asize.width, aformat, autoRelease);
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Texture2D::rows() const
+{
+    return rows_;
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Texture2D::cols() const
+{
+    return cols_;
+}
+
+inline
+cv::Size cv::ogl::Texture2D::size() const
+{
+    return Size(cols_, rows_);
+}
+
+inline
+bool cv::ogl::Texture2D::empty() const
+{
+    return rows_ == 0 || cols_ == 0;
+}
+
+inline
+cv::ogl::Texture2D::Format cv::ogl::Texture2D::format() const
+{
+    return format_;
+}
+
+///////
+
+inline
+cv::ogl::Arrays::Arrays() : size_(0)
+{
+}
+
+inline
+int cv::ogl::Arrays::size() const
+{
+    return size_;
+}
+
+inline
+bool cv::ogl::Arrays::empty() const
+{
+    return size_ == 0;
+}
+
+//! @endcond
+
+#endif /* OPENCV_CORE_OPENGL_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/operations.hpp b/include/opencv2/core/operations.hpp
new file mode 100644
index 0000000..92943a6
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/operations.hpp
@@ -0,0 +1,594 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_OPERATIONS_HPP
+#define OPENCV_CORE_OPERATIONS_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error operations.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include <cstdio>
+
+#if defined(__GNUC__) || defined(__clang__) // at least GCC 3.1+, clang 3.5+
+#  if defined(__MINGW_PRINTF_FORMAT)  // https://sourceforge.net/p/mingw-w64/wiki2/gnu%20printf/.
+#    define CV_FORMAT_PRINTF(string_idx, first_to_check) __attribute__ ((format (__MINGW_PRINTF_FORMAT, string_idx, first_to_check)))
+#  else
+#    define CV_FORMAT_PRINTF(string_idx, first_to_check) __attribute__ ((format (printf, string_idx, first_to_check)))
+#  endif
+#else
+#  define CV_FORMAT_PRINTF(A, B)
+#endif
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv
+{
+
+////////////////////////////// Matx methods depending on core API /////////////////////////////
+
+namespace internal
+{
+
+template<typename _Tp, int m, int n> struct Matx_FastInvOp
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, m, n>& a, Matx<_Tp, n, m>& b, int method) const
+    {
+        return invert(a, b, method) != 0;
+    }
+};
+
+template<typename _Tp, int m> struct Matx_FastInvOp<_Tp, m, m>
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, m, m>& a, Matx<_Tp, m, m>& b, int method) const
+    {
+        if (method == DECOMP_LU || method == DECOMP_CHOLESKY)
+        {
+            Matx<_Tp, m, m> temp = a;
+
+            // assume that b is all 0's on input => make it a unity matrix
+            for (int i = 0; i < m; i++)
+                b(i, i) = (_Tp)1;
+
+            if (method == DECOMP_CHOLESKY)
+                return Cholesky(temp.val, m*sizeof(_Tp), m, b.val, m*sizeof(_Tp), m);
+
+            return LU(temp.val, m*sizeof(_Tp), m, b.val, m*sizeof(_Tp), m) != 0;
+        }
+        else
+        {
+            return invert(a, b, method) != 0;
+        }
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_FastInvOp<_Tp, 2, 2>
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, 2, 2>& a, Matx<_Tp, 2, 2>& b, int /*method*/) const
+    {
+        _Tp d = (_Tp)determinant(a);
+        if (d == 0)
+            return false;
+        d = 1/d;
+        b(1,1) = a(0,0)*d;
+        b(0,0) = a(1,1)*d;
+        b(0,1) = -a(0,1)*d;
+        b(1,0) = -a(1,0)*d;
+        return true;
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_FastInvOp<_Tp, 3, 3>
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, 3, 3>& a, Matx<_Tp, 3, 3>& b, int /*method*/) const
+    {
+        _Tp d = (_Tp)determinant(a);
+        if (d == 0)
+            return false;
+        d = 1/d;
+        b(0,0) = (a(1,1) * a(2,2) - a(1,2) * a(2,1)) * d;
+        b(0,1) = (a(0,2) * a(2,1) - a(0,1) * a(2,2)) * d;
+        b(0,2) = (a(0,1) * a(1,2) - a(0,2) * a(1,1)) * d;
+
+        b(1,0) = (a(1,2) * a(2,0) - a(1,0) * a(2,2)) * d;
+        b(1,1) = (a(0,0) * a(2,2) - a(0,2) * a(2,0)) * d;
+        b(1,2) = (a(0,2) * a(1,0) - a(0,0) * a(1,2)) * d;
+
+        b(2,0) = (a(1,0) * a(2,1) - a(1,1) * a(2,0)) * d;
+        b(2,1) = (a(0,1) * a(2,0) - a(0,0) * a(2,1)) * d;
+        b(2,2) = (a(0,0) * a(1,1) - a(0,1) * a(1,0)) * d;
+        return true;
+    }
+};
+
+
+template<typename _Tp, int m, int l, int n> struct Matx_FastSolveOp
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b,
+                    Matx<_Tp, l, n>& x, int method) const
+    {
+        return cv::solve(a, b, x, method);
+    }
+};
+
+template<typename _Tp, int m, int n> struct Matx_FastSolveOp<_Tp, m, m, n>
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, m, m>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b,
+                    Matx<_Tp, m, n>& x, int method) const
+    {
+        if (method == DECOMP_LU || method == DECOMP_CHOLESKY)
+        {
+            Matx<_Tp, m, m> temp = a;
+            x = b;
+            if( method == DECOMP_CHOLESKY )
+                return Cholesky(temp.val, m*sizeof(_Tp), m, x.val, n*sizeof(_Tp), n);
+
+            return LU(temp.val, m*sizeof(_Tp), m, x.val, n*sizeof(_Tp), n) != 0;
+        }
+        else
+        {
+            return cv::solve(a, b, x, method);
+        }
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_FastSolveOp<_Tp, 2, 2, 1>
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, 2, 2>& a, const Matx<_Tp, 2, 1>& b,
+                    Matx<_Tp, 2, 1>& x, int) const
+    {
+        _Tp d = (_Tp)determinant(a);
+        if (d == 0)
+            return false;
+        d = 1/d;
+        x(0) = (b(0)*a(1,1) - b(1)*a(0,1))*d;
+        x(1) = (b(1)*a(0,0) - b(0)*a(1,0))*d;
+        return true;
+    }
+};
+
+template<typename _Tp> struct Matx_FastSolveOp<_Tp, 3, 3, 1>
+{
+    bool operator()(const Matx<_Tp, 3, 3>& a, const Matx<_Tp, 3, 1>& b,
+                    Matx<_Tp, 3, 1>& x, int) const
+    {
+        _Tp d = (_Tp)determinant(a);
+        if (d == 0)
+            return false;
+        d = 1/d;
+        x(0) = d*(b(0)*(a(1,1)*a(2,2) - a(1,2)*a(2,1)) -
+                a(0,1)*(b(1)*a(2,2) - a(1,2)*b(2)) +
+                a(0,2)*(b(1)*a(2,1) - a(1,1)*b(2)));
+
+        x(1) = d*(a(0,0)*(b(1)*a(2,2) - a(1,2)*b(2)) -
+                b(0)*(a(1,0)*a(2,2) - a(1,2)*a(2,0)) +
+                a(0,2)*(a(1,0)*b(2) - b(1)*a(2,0)));
+
+        x(2) = d*(a(0,0)*(a(1,1)*b(2) - b(1)*a(2,1)) -
+                a(0,1)*(a(1,0)*b(2) - b(1)*a(2,0)) +
+                b(0)*(a(1,0)*a(2,1) - a(1,1)*a(2,0)));
+        return true;
+    }
+};
+
+} // internal
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::randu(_Tp a, _Tp b)
+{
+    Matx<_Tp,m,n> M;
+    cv::randu(M, Scalar(a), Scalar(b));
+    return M;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::randn(_Tp a, _Tp b)
+{
+    Matx<_Tp,m,n> M;
+    cv::randn(M, Scalar(a), Scalar(b));
+    return M;
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> inline
+Matx<_Tp, n, m> Matx<_Tp, m, n>::inv(int method, bool *p_is_ok /*= NULL*/) const
+{
+    Matx<_Tp, n, m> b;
+    bool ok = cv::internal::Matx_FastInvOp<_Tp, m, n>()(*this, b, method);
+    if (p_is_ok) *p_is_ok = ok;
+    return ok ? b : Matx<_Tp, n, m>::zeros();
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> template<int l> inline
+Matx<_Tp, n, l> Matx<_Tp, m, n>::solve(const Matx<_Tp, m, l>& rhs, int method) const
+{
+    Matx<_Tp, n, l> x;
+    bool ok = cv::internal::Matx_FastSolveOp<_Tp, m, n, l>()(*this, rhs, x, method);
+    return ok ? x : Matx<_Tp, n, l>::zeros();
+}
+
+
+
+////////////////////////// Augmenting algebraic & logical operations //////////////////////////
+
+#define CV_MAT_AUG_OPERATOR1(op, cvop, A, B) \
+    static inline A& operator op (A& a, const B& b) { cvop; return a; }
+
+#define CV_MAT_AUG_OPERATOR(op, cvop, A, B)   \
+    CV_MAT_AUG_OPERATOR1(op, cvop, A, B)      \
+    CV_MAT_AUG_OPERATOR1(op, cvop, const A, B)
+
+#define CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(op, cvop, A, B)                   \
+    template<typename _Tp> CV_MAT_AUG_OPERATOR1(op, cvop, A, B) \
+    template<typename _Tp> CV_MAT_AUG_OPERATOR1(op, cvop, const A, B)
+
+#define CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(op, cvop, A)                                \
+    template<typename _Tp, int m, int n> static inline A& operator op (A& a, const Matx<_Tp,m,n>& b) { cvop; return a; } \
+    template<typename _Tp, int m, int n> static inline const A& operator op (const A& a, const Matx<_Tp,m,n>& b) { cvop; return a; }
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (+=, cv::add(a,b,a), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (+=, cv::add(a,b,a), Mat, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(+=, cv::add(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(+=, cv::add(a,b,a), Mat_<_Tp>, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(+=, cv::add(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(+=, cv::add(a,Mat(b),a), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(+=, cv::add(a,Mat(b),a), Mat_<_Tp>)
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (-=, cv::subtract(a,b,a), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (-=, cv::subtract(a,b,a), Mat, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(-=, cv::subtract(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(-=, cv::subtract(a,b,a), Mat_<_Tp>, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(-=, cv::subtract(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(-=, cv::subtract(a,Mat(b),a), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(-=, cv::subtract(a,Mat(b),a), Mat_<_Tp>)
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (*=, cv::gemm(a, b, 1, Mat(), 0, a, 0), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(*=, cv::gemm(a, b, 1, Mat(), 0, a, 0), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(*=, cv::gemm(a, b, 1, Mat(), 0, a, 0), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (*=, a.convertTo(a, -1, b), Mat, double)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(*=, a.convertTo(a, -1, b), Mat_<_Tp>, double)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(*=, cv::gemm(a, Mat(b), 1, Mat(), 0, a, 0), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(*=, cv::gemm(a, Mat(b), 1, Mat(), 0, a, 0), Mat_<_Tp>)
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (/=, cv::divide(a,b,a), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(/=, cv::divide(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(/=, cv::divide(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (/=, a.convertTo((Mat&)a, -1, 1./b), Mat, double)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(/=, a.convertTo((Mat&)a, -1, 1./b), Mat_<_Tp>, double)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(/=, cv::divide(a, Mat(b), a), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(/=, cv::divide(a, Mat(b), a), Mat_<_Tp>)
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (&=, cv::bitwise_and(a,b,a), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (&=, cv::bitwise_and(a,b,a), Mat, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(&=, cv::bitwise_and(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(&=, cv::bitwise_and(a,b,a), Mat_<_Tp>, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(&=, cv::bitwise_and(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(&=, cv::bitwise_and(a, Mat(b), a), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(&=, cv::bitwise_and(a, Mat(b), a), Mat_<_Tp>)
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (|=, cv::bitwise_or(a,b,a), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (|=, cv::bitwise_or(a,b,a), Mat, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(|=, cv::bitwise_or(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(|=, cv::bitwise_or(a,b,a), Mat_<_Tp>, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(|=, cv::bitwise_or(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(|=, cv::bitwise_or(a, Mat(b), a), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(|=, cv::bitwise_or(a, Mat(b), a), Mat_<_Tp>)
+
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (^=, cv::bitwise_xor(a,b,a), Mat, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR  (^=, cv::bitwise_xor(a,b,a), Mat, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(^=, cv::bitwise_xor(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(^=, cv::bitwise_xor(a,b,a), Mat_<_Tp>, Scalar)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_T(^=, cv::bitwise_xor(a,b,a), Mat_<_Tp>, Mat_<_Tp>)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(^=, cv::bitwise_xor(a, Mat(b), a), Mat)
+CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN(^=, cv::bitwise_xor(a, Mat(b), a), Mat_<_Tp>)
+
+#undef CV_MAT_AUG_OPERATOR_TN
+#undef CV_MAT_AUG_OPERATOR_T
+#undef CV_MAT_AUG_OPERATOR
+#undef CV_MAT_AUG_OPERATOR1
+
+
+
+///////////////////////////////////////////// SVD /////////////////////////////////////////////
+
+inline SVD::SVD() {}
+inline SVD::SVD( InputArray m, int flags ) { operator ()(m, flags); }
+inline void SVD::solveZ( InputArray m, OutputArray _dst )
+{
+    Mat mtx = m.getMat();
+    SVD svd(mtx, (mtx.rows >= mtx.cols ? 0 : SVD::FULL_UV));
+    _dst.create(svd.vt.cols, 1, svd.vt.type());
+    Mat dst = _dst.getMat();
+    svd.vt.row(svd.vt.rows-1).reshape(1,svd.vt.cols).copyTo(dst);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n, int nm> inline void
+    SVD::compute( const Matx<_Tp, m, n>& a, Matx<_Tp, nm, 1>& w, Matx<_Tp, m, nm>& u, Matx<_Tp, n, nm>& vt )
+{
+    CV_StaticAssert( nm == MIN(m, n), "Invalid size of output vector.");
+    Mat _a(a, false), _u(u, false), _w(w, false), _vt(vt, false);
+    SVD::compute(_a, _w, _u, _vt);
+    CV_Assert(_w.data == (uchar*)&w.val[0] && _u.data == (uchar*)&u.val[0] && _vt.data == (uchar*)&vt.val[0]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n, int nm> inline void
+SVD::compute( const Matx<_Tp, m, n>& a, Matx<_Tp, nm, 1>& w )
+{
+    CV_StaticAssert( nm == MIN(m, n), "Invalid size of output vector.");
+    Mat _a(a, false), _w(w, false);
+    SVD::compute(_a, _w);
+    CV_Assert(_w.data == (uchar*)&w.val[0]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n, int nm, int nb> inline void
+SVD::backSubst( const Matx<_Tp, nm, 1>& w, const Matx<_Tp, m, nm>& u,
+                const Matx<_Tp, n, nm>& vt, const Matx<_Tp, m, nb>& rhs,
+                Matx<_Tp, n, nb>& dst )
+{
+    CV_StaticAssert( nm == MIN(m, n), "Invalid size of output vector.");
+    Mat _u(u, false), _w(w, false), _vt(vt, false), _rhs(rhs, false), _dst(dst, false);
+    SVD::backSubst(_w, _u, _vt, _rhs, _dst);
+    CV_Assert(_dst.data == (uchar*)&dst.val[0]);
+}
+
+
+
+/////////////////////////////////// Multiply-with-Carry RNG ///////////////////////////////////
+
+inline RNG::RNG()              { state = 0xffffffff; }
+inline RNG::RNG(uint64 _state) { state = _state ? _state : 0xffffffff; }
+
+inline RNG::operator uchar()    { return (uchar)next(); }
+inline RNG::operator schar()    { return (schar)next(); }
+inline RNG::operator ushort()   { return (ushort)next(); }
+inline RNG::operator short()    { return (short)next(); }
+inline RNG::operator int()      { return (int)next(); }
+inline RNG::operator unsigned() { return next(); }
+inline RNG::operator float()    { return next()*2.3283064365386962890625e-10f; }
+inline RNG::operator double()   { unsigned t = next(); return (((uint64)t << 32) | next()) * 5.4210108624275221700372640043497e-20; }
+
+inline unsigned RNG::operator ()(unsigned N) { return (unsigned)uniform(0,N); }
+inline unsigned RNG::operator ()()           { return next(); }
+
+inline int    RNG::uniform(int a, int b)       { return a == b ? a : (int)(next() % (b - a) + a); }
+inline float  RNG::uniform(float a, float b)   { return ((float)*this)*(b - a) + a; }
+inline double RNG::uniform(double a, double b) { return ((double)*this)*(b - a) + a; }
+
+inline bool RNG::operator ==(const RNG& other) const { return state == other.state; }
+
+inline unsigned RNG::next()
+{
+    state = (uint64)(unsigned)state* /*CV_RNG_COEFF*/ 4164903690U + (unsigned)(state >> 32);
+    return (unsigned)state;
+}
+
+//! returns the next uniformly-distributed random number of the specified type
+template<typename _Tp> static inline _Tp randu()
+{
+  return (_Tp)theRNG();
+}
+
+///////////////////////////////// Formatted string generation /////////////////////////////////
+
+/** @brief Returns a text string formatted using the printf-like expression.
+
+The function acts like sprintf but forms and returns an STL string. It can be used to form an error
+message in the Exception constructor.
+@param fmt printf-compatible formatting specifiers.
+
+**Note**:
+|Type|Specifier|
+|-|-|
+|`const char*`|`%s`|
+|`char`|`%c`|
+|`float` / `double`|`%f`,`%g`|
+|`int`, `long`, `long long`|`%d`, `%ld`, ``%lld`|
+|`unsigned`, `unsigned long`, `unsigned long long`|`%u`, `%lu`, `%llu`|
+|`uint64` -> `uintmax_t`, `int64` -> `intmax_t`|`%ju`, `%jd`|
+|`size_t`|`%zu`|
+ */
+CV_EXPORTS String format( const char* fmt, ... ) CV_FORMAT_PRINTF(1, 2);
+
+///////////////////////////////// Formatted output of cv::Mat /////////////////////////////////
+
+static inline
+Ptr<Formatted> format(InputArray mtx, Formatter::FormatType fmt)
+{
+    return Formatter::get(fmt)->format(mtx.getMat());
+}
+
+static inline
+int print(Ptr<Formatted> fmtd, FILE* stream = stdout)
+{
+    int written = 0;
+    fmtd->reset();
+    for(const char* str = fmtd->next(); str; str = fmtd->next())
+        written += fputs(str, stream);
+
+    return written;
+}
+
+static inline
+int print(const Mat& mtx, FILE* stream = stdout)
+{
+    return print(Formatter::get()->format(mtx), stream);
+}
+
+static inline
+int print(const UMat& mtx, FILE* stream = stdout)
+{
+    return print(Formatter::get()->format(mtx.getMat(ACCESS_READ)), stream);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+int print(const std::vector<Point_<_Tp> >& vec, FILE* stream = stdout)
+{
+    return print(Formatter::get()->format(Mat(vec)), stream);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+int print(const std::vector<Point3_<_Tp> >& vec, FILE* stream = stdout)
+{
+    return print(Formatter::get()->format(Mat(vec)), stream);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+int print(const Matx<_Tp, m, n>& matx, FILE* stream = stdout)
+{
+    return print(Formatter::get()->format(cv::Mat(matx)), stream);
+}
+
+//! @endcond
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Auxiliary algorithms                                  *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Splits an element set into equivalency classes.
+
+The generic function partition implements an \f$O(N^2)\f$ algorithm for splitting a set of \f$N\f$ elements
+into one or more equivalency classes, as described in
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Disjoint-set_data_structure> . The function returns the number of
+equivalency classes.
+@param _vec Set of elements stored as a vector.
+@param labels Output vector of labels. It contains as many elements as vec. Each label labels[i] is
+a 0-based cluster index of `vec[i]`.
+@param predicate Equivalence predicate (pointer to a boolean function of two arguments or an
+instance of the class that has the method bool operator()(const _Tp& a, const _Tp& b) ). The
+predicate returns true when the elements are certainly in the same class, and returns false if they
+may or may not be in the same class.
+@ingroup core_cluster
+*/
+template<typename _Tp, class _EqPredicate> int
+partition( const std::vector<_Tp>& _vec, std::vector<int>& labels,
+          _EqPredicate predicate=_EqPredicate())
+{
+    int i, j, N = (int)_vec.size();
+    const _Tp* vec = &_vec[0];
+
+    const int PARENT=0;
+    const int RANK=1;
+
+    std::vector<int> _nodes(N*2);
+    int (*nodes)[2] = (int(*)[2])&_nodes[0];
+
+    // The first O(N) pass: create N single-vertex trees
+    for(i = 0; i < N; i++)
+    {
+        nodes[i][PARENT]=-1;
+        nodes[i][RANK] = 0;
+    }
+
+    // The main O(N^2) pass: merge connected components
+    for( i = 0; i < N; i++ )
+    {
+        int root = i;
+
+        // find root
+        while( nodes[root][PARENT] >= 0 )
+            root = nodes[root][PARENT];
+
+        for( j = 0; j < N; j++ )
+        {
+            if( i == j || !predicate(vec[i], vec[j]))
+                continue;
+            int root2 = j;
+
+            while( nodes[root2][PARENT] >= 0 )
+                root2 = nodes[root2][PARENT];
+
+            if( root2 != root )
+            {
+                // unite both trees
+                int rank = nodes[root][RANK], rank2 = nodes[root2][RANK];
+                if( rank > rank2 )
+                    nodes[root2][PARENT] = root;
+                else
+                {
+                    nodes[root][PARENT] = root2;
+                    nodes[root2][RANK] += rank == rank2;
+                    root = root2;
+                }
+                CV_Assert( nodes[root][PARENT] < 0 );
+
+                int k = j, parent;
+
+                // compress the path from node2 to root
+                while( (parent = nodes[k][PARENT]) >= 0 )
+                {
+                    nodes[k][PARENT] = root;
+                    k = parent;
+                }
+
+                // compress the path from node to root
+                k = i;
+                while( (parent = nodes[k][PARENT]) >= 0 )
+                {
+                    nodes[k][PARENT] = root;
+                    k = parent;
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    // Final O(N) pass: enumerate classes
+    labels.resize(N);
+    int nclasses = 0;
+
+    for( i = 0; i < N; i++ )
+    {
+        int root = i;
+        while( nodes[root][PARENT] >= 0 )
+            root = nodes[root][PARENT];
+        // re-use the rank as the class label
+        if( nodes[root][RANK] >= 0 )
+            nodes[root][RANK] = ~nclasses++;
+        labels[i] = ~nodes[root][RANK];
+    }
+
+    return nclasses;
+}
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/optim.hpp b/include/opencv2/core/optim.hpp
new file mode 100644
index 0000000..70e037f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/optim.hpp
@@ -0,0 +1,302 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the OpenCV Foundation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_OPTIM_HPP
+#define OPENCV_OPTIM_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+/** @addtogroup core_optim
+The algorithms in this section minimize or maximize function value within specified constraints or
+without any constraints.
+@{
+*/
+
+/** @brief Basic interface for all solvers
+ */
+class CV_EXPORTS MinProblemSolver : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Represents function being optimized
+     */
+    class CV_EXPORTS Function
+    {
+    public:
+        virtual ~Function() {}
+        virtual int getDims() const = 0;
+        virtual double getGradientEps() const;
+        virtual double calc(const double* x) const = 0;
+        virtual void getGradient(const double* x,double* grad);
+    };
+
+    /** @brief Getter for the optimized function.
+
+    The optimized function is represented by Function interface, which requires derivatives to
+    implement the calc(double*) and getDim() methods to evaluate the function.
+
+    @return Smart-pointer to an object that implements Function interface - it represents the
+    function that is being optimized. It can be empty, if no function was given so far.
+     */
+    virtual Ptr<Function> getFunction() const = 0;
+
+    /** @brief Setter for the optimized function.
+
+    *It should be called at least once before the call to* minimize(), as default value is not usable.
+
+    @param f The new function to optimize.
+     */
+    virtual void setFunction(const Ptr<Function>& f) = 0;
+
+    /** @brief Getter for the previously set terminal criteria for this algorithm.
+
+    @return Deep copy of the terminal criteria used at the moment.
+     */
+    virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+
+    /** @brief Set terminal criteria for solver.
+
+    This method *is not necessary* to be called before the first call to minimize(), as the default
+    value is sensible.
+
+    Algorithm stops when the number of function evaluations done exceeds termcrit.maxCount, when
+    the function values at the vertices of simplex are within termcrit.epsilon range or simplex
+    becomes so small that it can enclosed in a box with termcrit.epsilon sides, whatever comes
+    first.
+    @param termcrit Terminal criteria to be used, represented as cv::TermCriteria structure.
+     */
+    virtual void setTermCriteria(const TermCriteria& termcrit) = 0;
+
+    /** @brief actually runs the algorithm and performs the minimization.
+
+    The sole input parameter determines the centroid of the starting simplex (roughly, it tells
+    where to start), all the others (terminal criteria, initial step, function to be minimized) are
+    supposed to be set via the setters before the call to this method or the default values (not
+    always sensible) will be used.
+
+    @param x The initial point, that will become a centroid of an initial simplex. After the algorithm
+    will terminate, it will be set to the point where the algorithm stops, the point of possible
+    minimum.
+    @return The value of a function at the point found.
+     */
+    virtual double minimize(InputOutputArray x) = 0;
+};
+
+/** @brief This class is used to perform the non-linear non-constrained minimization of a function,
+
+defined on an `n`-dimensional Euclidean space, using the **Nelder-Mead method**, also known as
+**downhill simplex method**. The basic idea about the method can be obtained from
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Nelder-Mead_method>.
+
+It should be noted, that this method, although deterministic, is rather a heuristic and therefore
+may converge to a local minima, not necessary a global one. It is iterative optimization technique,
+which at each step uses an information about the values of a function evaluated only at `n+1`
+points, arranged as a *simplex* in `n`-dimensional space (hence the second name of the method). At
+each step new point is chosen to evaluate function at, obtained value is compared with previous
+ones and based on this information simplex changes it's shape , slowly moving to the local minimum.
+Thus this method is using *only* function values to make decision, on contrary to, say, Nonlinear
+Conjugate Gradient method (which is also implemented in optim).
+
+Algorithm stops when the number of function evaluations done exceeds termcrit.maxCount, when the
+function values at the vertices of simplex are within termcrit.epsilon range or simplex becomes so
+small that it can enclosed in a box with termcrit.epsilon sides, whatever comes first, for some
+defined by user positive integer termcrit.maxCount and positive non-integer termcrit.epsilon.
+
+@note DownhillSolver is a derivative of the abstract interface
+cv::MinProblemSolver, which in turn is derived from the Algorithm interface and is used to
+encapsulate the functionality, common to all non-linear optimization algorithms in the optim
+module.
+
+@note term criteria should meet following condition:
+@code
+    termcrit.type == (TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS) && termcrit.epsilon > 0 && termcrit.maxCount > 0
+@endcode
+ */
+class CV_EXPORTS DownhillSolver : public MinProblemSolver
+{
+public:
+    /** @brief Returns the initial step that will be used in downhill simplex algorithm.
+
+    @param step Initial step that will be used in algorithm. Note, that although corresponding setter
+    accepts column-vectors as well as row-vectors, this method will return a row-vector.
+    @see DownhillSolver::setInitStep
+     */
+    virtual void getInitStep(OutputArray step) const=0;
+
+    /** @brief Sets the initial step that will be used in downhill simplex algorithm.
+
+    Step, together with initial point (givin in DownhillSolver::minimize) are two `n`-dimensional
+    vectors that are used to determine the shape of initial simplex. Roughly said, initial point
+    determines the position of a simplex (it will become simplex's centroid), while step determines the
+    spread (size in each dimension) of a simplex. To be more precise, if \f$s,x_0\in\mathbb{R}^n\f$ are
+    the initial step and initial point respectively, the vertices of a simplex will be:
+    \f$v_0:=x_0-\frac{1}{2} s\f$ and \f$v_i:=x_0+s_i\f$ for \f$i=1,2,\dots,n\f$ where \f$s_i\f$ denotes
+    projections of the initial step of *n*-th coordinate (the result of projection is treated to be
+    vector given by \f$s_i:=e_i\cdot\left<e_i\cdot s\right>\f$, where \f$e_i\f$ form canonical basis)
+
+    @param step Initial step that will be used in algorithm. Roughly said, it determines the spread
+    (size in each dimension) of an initial simplex.
+     */
+    virtual void setInitStep(InputArray step)=0;
+
+    /** @brief This function returns the reference to the ready-to-use DownhillSolver object.
+
+    All the parameters are optional, so this procedure can be called even without parameters at
+    all. In this case, the default values will be used. As default value for terminal criteria are
+    the only sensible ones, MinProblemSolver::setFunction() and DownhillSolver::setInitStep()
+    should be called upon the obtained object, if the respective parameters were not given to
+    create(). Otherwise, the two ways (give parameters to createDownhillSolver() or miss them out
+    and call the MinProblemSolver::setFunction() and DownhillSolver::setInitStep()) are absolutely
+    equivalent (and will drop the same errors in the same way, should invalid input be detected).
+    @param f Pointer to the function that will be minimized, similarly to the one you submit via
+    MinProblemSolver::setFunction.
+    @param initStep Initial step, that will be used to construct the initial simplex, similarly to the one
+    you submit via MinProblemSolver::setInitStep.
+    @param termcrit Terminal criteria to the algorithm, similarly to the one you submit via
+    MinProblemSolver::setTermCriteria.
+     */
+    static Ptr<DownhillSolver> create(const Ptr<MinProblemSolver::Function>& f=Ptr<MinProblemSolver::Function>(),
+                                      InputArray initStep=Mat_<double>(1,1,0.0),
+                                      TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5000,0.000001));
+};
+
+/** @brief This class is used to perform the non-linear non-constrained minimization of a function
+with known gradient,
+
+defined on an *n*-dimensional Euclidean space, using the **Nonlinear Conjugate Gradient method**.
+The implementation was done based on the beautifully clear explanatory article [An Introduction to
+the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing
+Pain](http://www.cs.cmu.edu/~quake-papers/painless-conjugate-gradient.pdf) by Jonathan Richard
+Shewchuk. The method can be seen as an adaptation of a standard Conjugate Gradient method (see, for
+example <http://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_gradient_method>) for numerically solving the
+systems of linear equations.
+
+It should be noted, that this method, although deterministic, is rather a heuristic method and
+therefore may converge to a local minima, not necessary a global one. What is even more disastrous,
+most of its behaviour is ruled by gradient, therefore it essentially cannot distinguish between
+local minima and maxima. Therefore, if it starts sufficiently near to the local maximum, it may
+converge to it. Another obvious restriction is that it should be possible to compute the gradient of
+a function at any point, thus it is preferable to have analytic expression for gradient and
+computational burden should be born by the user.
+
+The latter responsibility is accomplished via the getGradient method of a
+MinProblemSolver::Function interface (which represents function being optimized). This method takes
+point a point in *n*-dimensional space (first argument represents the array of coordinates of that
+point) and compute its gradient (it should be stored in the second argument as an array).
+
+@note class ConjGradSolver thus does not add any new methods to the basic MinProblemSolver interface.
+
+@note term criteria should meet following condition:
+@code
+    termcrit.type == (TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS) && termcrit.epsilon > 0 && termcrit.maxCount > 0
+    // or
+    termcrit.type == TermCriteria::MAX_ITER) && termcrit.maxCount > 0
+@endcode
+ */
+class CV_EXPORTS ConjGradSolver : public MinProblemSolver
+{
+public:
+    /** @brief This function returns the reference to the ready-to-use ConjGradSolver object.
+
+    All the parameters are optional, so this procedure can be called even without parameters at
+    all. In this case, the default values will be used. As default value for terminal criteria are
+    the only sensible ones, MinProblemSolver::setFunction() should be called upon the obtained
+    object, if the function was not given to create(). Otherwise, the two ways (submit it to
+    create() or miss it out and call the MinProblemSolver::setFunction()) are absolutely equivalent
+    (and will drop the same errors in the same way, should invalid input be detected).
+    @param f Pointer to the function that will be minimized, similarly to the one you submit via
+    MinProblemSolver::setFunction.
+    @param termcrit Terminal criteria to the algorithm, similarly to the one you submit via
+    MinProblemSolver::setTermCriteria.
+    */
+    static Ptr<ConjGradSolver> create(const Ptr<MinProblemSolver::Function>& f=Ptr<ConjGradSolver::Function>(),
+                                      TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5000,0.000001));
+};
+
+//! return codes for cv::solveLP() function
+enum SolveLPResult
+{
+    SOLVELP_UNBOUNDED    = -2, //!< problem is unbounded (target function can achieve arbitrary high values)
+    SOLVELP_UNFEASIBLE    = -1, //!< problem is unfeasible (there are no points that satisfy all the constraints imposed)
+    SOLVELP_SINGLE    = 0, //!< there is only one maximum for target function
+    SOLVELP_MULTI    = 1 //!< there are multiple maxima for target function - the arbitrary one is returned
+};
+
+/** @brief Solve given (non-integer) linear programming problem using the Simplex Algorithm (Simplex Method).
+
+What we mean here by "linear programming problem" (or LP problem, for short) can be formulated as:
+
+\f[\mbox{Maximize } c\cdot x\\
+ \mbox{Subject to:}\\
+ Ax\leq b\\
+ x\geq 0\f]
+
+Where \f$c\f$ is fixed `1`-by-`n` row-vector, \f$A\f$ is fixed `m`-by-`n` matrix, \f$b\f$ is fixed `m`-by-`1`
+column vector and \f$x\f$ is an arbitrary `n`-by-`1` column vector, which satisfies the constraints.
+
+Simplex algorithm is one of many algorithms that are designed to handle this sort of problems
+efficiently. Although it is not optimal in theoretical sense (there exist algorithms that can solve
+any problem written as above in polynomial time, while simplex method degenerates to exponential
+time for some special cases), it is well-studied, easy to implement and is shown to work well for
+real-life purposes.
+
+The particular implementation is taken almost verbatim from **Introduction to Algorithms, third
+edition** by T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest and Clifford Stein. In particular, the
+Bland's rule <http://en.wikipedia.org/wiki/Bland%27s_rule> is used to prevent cycling.
+
+@param Func This row-vector corresponds to \f$c\f$ in the LP problem formulation (see above). It should
+contain 32- or 64-bit floating point numbers. As a convenience, column-vector may be also submitted,
+in the latter case it is understood to correspond to \f$c^T\f$.
+@param Constr `m`-by-`n+1` matrix, whose rightmost column corresponds to \f$b\f$ in formulation above
+and the remaining to \f$A\f$. It should contain 32- or 64-bit floating point numbers.
+@param z The solution will be returned here as a column-vector - it corresponds to \f$c\f$ in the
+formulation above. It will contain 64-bit floating point numbers.
+@return One of cv::SolveLPResult
+ */
+CV_EXPORTS_W int solveLP(InputArray Func, InputArray Constr, OutputArray z);
+
+//! @}
+
+}// cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/ovx.hpp b/include/opencv2/core/ovx.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8bb7d54
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/ovx.hpp
@@ -0,0 +1,28 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+// Copyright (C) 2016, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+// OpenVX related definitions and declarations
+
+#pragma once
+#ifndef OPENCV_OVX_HPP
+#define OPENCV_OVX_HPP
+
+#include "cvdef.h"
+
+namespace cv
+{
+/// Check if use of OpenVX is possible
+CV_EXPORTS_W bool haveOpenVX();
+
+/// Check if use of OpenVX is enabled
+CV_EXPORTS_W bool useOpenVX();
+
+/// Enable/disable use of OpenVX
+CV_EXPORTS_W void setUseOpenVX(bool flag);
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_OVX_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/persistence.hpp b/include/opencv2/core/persistence.hpp
new file mode 100644
index 0000000..11602da
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/persistence.hpp
@@ -0,0 +1,1333 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_PERSISTENCE_HPP
+#define OPENCV_CORE_PERSISTENCE_HPP
+
+#ifndef CV_DOXYGEN
+/// Define to support persistence legacy formats
+#define CV__LEGACY_PERSISTENCE
+#endif
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error persistence.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+//! @addtogroup core_c
+//! @{
+
+/** @brief "black box" representation of the file storage associated with a file on disk.
+
+Several functions that are described below take CvFileStorage\* as inputs and allow the user to
+save or to load hierarchical collections that consist of scalar values, standard CXCore objects
+(such as matrices, sequences, graphs), and user-defined objects.
+
+OpenCV can read and write data in XML (<http://www.w3c.org/XML>), YAML (<http://www.yaml.org>) or
+JSON (<http://www.json.org/>) formats. Below is an example of 3x3 floating-point identity matrix A,
+stored in XML and YAML files
+using CXCore functions:
+XML:
+@code{.xml}
+    <?xml version="1.0">
+    <opencv_storage>
+    <A type_id="opencv-matrix">
+      <rows>3</rows>
+      <cols>3</cols>
+      <dt>f</dt>
+      <data>1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1.</data>
+    </A>
+    </opencv_storage>
+@endcode
+YAML:
+@code{.yaml}
+    %YAML:1.0
+    A: !!opencv-matrix
+      rows: 3
+      cols: 3
+      dt: f
+      data: [ 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 1.]
+@endcode
+As it can be seen from the examples, XML uses nested tags to represent hierarchy, while YAML uses
+indentation for that purpose (similar to the Python programming language).
+
+The same functions can read and write data in both formats; the particular format is determined by
+the extension of the opened file, ".xml" for XML files, ".yml" or ".yaml" for YAML and ".json" for
+JSON.
+ */
+
+//! @} core_c
+
+#include "opencv2/core/types.hpp"
+#include "opencv2/core/mat.hpp"
+
+namespace cv {
+
+/** @addtogroup core_xml
+
+XML/YAML/JSON file storages.     {#xml_storage}
+=======================
+Writing to a file storage.
+--------------------------
+You can store and then restore various OpenCV data structures to/from XML (<http://www.w3c.org/XML>),
+YAML (<http://www.yaml.org>) or JSON (<http://www.json.org/>) formats. Also, it is possible to store
+and load arbitrarily complex data structures, which include OpenCV data structures, as well as
+primitive data types (integer and floating-point numbers and text strings) as their elements.
+
+Use the following procedure to write something to XML, YAML or JSON:
+-# Create new FileStorage and open it for writing. It can be done with a single call to
+FileStorage::FileStorage constructor that takes a filename, or you can use the default constructor
+and then call FileStorage::open. Format of the file (XML, YAML or JSON) is determined from the filename
+extension (".xml", ".yml"/".yaml" and ".json", respectively)
+-# Write all the data you want using the streaming operator `<<`, just like in the case of STL
+streams.
+-# Close the file using FileStorage::release. FileStorage destructor also closes the file.
+
+Here is an example:
+@code
+    #include "opencv2/opencv.hpp"
+    #include <time.h>
+
+    using namespace cv;
+
+    int main(int, char** argv)
+    {
+        FileStorage fs("test.yml", FileStorage::WRITE);
+
+        fs << "frameCount" << 5;
+        time_t rawtime; time(&rawtime);
+        fs << "calibrationDate" << asctime(localtime(&rawtime));
+        Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << 1000, 0, 320, 0, 1000, 240, 0, 0, 1);
+        Mat distCoeffs = (Mat_<double>(5,1) << 0.1, 0.01, -0.001, 0, 0);
+        fs << "cameraMatrix" << cameraMatrix << "distCoeffs" << distCoeffs;
+        fs << "features" << "[";
+        for( int i = 0; i < 3; i++ )
+        {
+            int x = rand() % 640;
+            int y = rand() % 480;
+            uchar lbp = rand() % 256;
+
+            fs << "{:" << "x" << x << "y" << y << "lbp" << "[:";
+            for( int j = 0; j < 8; j++ )
+                fs << ((lbp >> j) & 1);
+            fs << "]" << "}";
+        }
+        fs << "]";
+        fs.release();
+        return 0;
+    }
+@endcode
+The sample above stores to YML an integer, a text string (calibration date), 2 matrices, and a custom
+structure "feature", which includes feature coordinates and LBP (local binary pattern) value. Here
+is output of the sample:
+@code{.yaml}
+%YAML:1.0
+frameCount: 5
+calibrationDate: "Fri Jun 17 14:09:29 2011\n"
+cameraMatrix: !!opencv-matrix
+   rows: 3
+   cols: 3
+   dt: d
+   data: [ 1000., 0., 320., 0., 1000., 240., 0., 0., 1. ]
+distCoeffs: !!opencv-matrix
+   rows: 5
+   cols: 1
+   dt: d
+   data: [ 1.0000000000000001e-01, 1.0000000000000000e-02,
+       -1.0000000000000000e-03, 0., 0. ]
+features:
+   - { x:167, y:49, lbp:[ 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1 ] }
+   - { x:298, y:130, lbp:[ 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1 ] }
+   - { x:344, y:158, lbp:[ 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0 ] }
+@endcode
+
+As an exercise, you can replace ".yml" with ".xml" or ".json" in the sample above and see, how the
+corresponding XML file will look like.
+
+Several things can be noted by looking at the sample code and the output:
+
+-   The produced YAML (and XML/JSON) consists of heterogeneous collections that can be nested. There are
+    2 types of collections: named collections (mappings) and unnamed collections (sequences). In mappings
+    each element has a name and is accessed by name. This is similar to structures and std::map in
+    C/C++ and dictionaries in Python. In sequences elements do not have names, they are accessed by
+    indices. This is similar to arrays and std::vector in C/C++ and lists, tuples in Python.
+    "Heterogeneous" means that elements of each single collection can have different types.
+
+    Top-level collection in YAML/XML/JSON is a mapping. Each matrix is stored as a mapping, and the matrix
+    elements are stored as a sequence. Then, there is a sequence of features, where each feature is
+    represented a mapping, and lbp value in a nested sequence.
+
+-   When you write to a mapping (a structure), you write element name followed by its value. When you
+    write to a sequence, you simply write the elements one by one. OpenCV data structures (such as
+    cv::Mat) are written in absolutely the same way as simple C data structures - using `<<`
+    operator.
+
+-   To write a mapping, you first write the special string `{` to the storage, then write the
+    elements as pairs (`fs << <element_name> << <element_value>`) and then write the closing
+    `}`.
+
+-   To write a sequence, you first write the special string `[`, then write the elements, then
+    write the closing `]`.
+
+-   In YAML/JSON (but not XML), mappings and sequences can be written in a compact Python-like inline
+    form. In the sample above matrix elements, as well as each feature, including its lbp value, is
+    stored in such inline form. To store a mapping/sequence in a compact form, put `:` after the
+    opening character, e.g. use `{:` instead of `{` and `[:` instead of `[`. When the
+    data is written to XML, those extra `:` are ignored.
+
+Reading data from a file storage.
+---------------------------------
+To read the previously written XML, YAML or JSON file, do the following:
+-#  Open the file storage using FileStorage::FileStorage constructor or FileStorage::open method.
+    In the current implementation the whole file is parsed and the whole representation of file
+    storage is built in memory as a hierarchy of file nodes (see FileNode)
+
+-#  Read the data you are interested in. Use FileStorage::operator [], FileNode::operator []
+    and/or FileNodeIterator.
+
+-#  Close the storage using FileStorage::release.
+
+Here is how to read the file created by the code sample above:
+@code
+    FileStorage fs2("test.yml", FileStorage::READ);
+
+    // first method: use (type) operator on FileNode.
+    int frameCount = (int)fs2["frameCount"];
+
+    String date;
+    // second method: use FileNode::operator >>
+    fs2["calibrationDate"] >> date;
+
+    Mat cameraMatrix2, distCoeffs2;
+    fs2["cameraMatrix"] >> cameraMatrix2;
+    fs2["distCoeffs"] >> distCoeffs2;
+
+    cout << "frameCount: " << frameCount << endl
+         << "calibration date: " << date << endl
+         << "camera matrix: " << cameraMatrix2 << endl
+         << "distortion coeffs: " << distCoeffs2 << endl;
+
+    FileNode features = fs2["features"];
+    FileNodeIterator it = features.begin(), it_end = features.end();
+    int idx = 0;
+    std::vector<uchar> lbpval;
+
+    // iterate through a sequence using FileNodeIterator
+    for( ; it != it_end; ++it, idx++ )
+    {
+        cout << "feature #" << idx << ": ";
+        cout << "x=" << (int)(*it)["x"] << ", y=" << (int)(*it)["y"] << ", lbp: (";
+        // you can also easily read numerical arrays using FileNode >> std::vector operator.
+        (*it)["lbp"] >> lbpval;
+        for( int i = 0; i < (int)lbpval.size(); i++ )
+            cout << " " << (int)lbpval[i];
+        cout << ")" << endl;
+    }
+    fs2.release();
+@endcode
+
+Format specification    {#format_spec}
+--------------------
+`([count]{u|c|w|s|i|f|d})`... where the characters correspond to fundamental C++ types:
+-   `u` 8-bit unsigned number
+-   `c` 8-bit signed number
+-   `w` 16-bit unsigned number
+-   `s` 16-bit signed number
+-   `i` 32-bit signed number
+-   `f` single precision floating-point number
+-   `d` double precision floating-point number
+-   `r` pointer, 32 lower bits of which are written as a signed integer. The type can be used to
+    store structures with links between the elements.
+
+`count` is the optional counter of values of a given type. For example, `2if` means that each array
+element is a structure of 2 integers, followed by a single-precision floating-point number. The
+equivalent notations of the above specification are `iif`, `2i1f` and so forth. Other examples: `u`
+means that the array consists of bytes, and `2d` means the array consists of pairs of doubles.
+
+@see @ref samples/cpp/filestorage.cpp
+*/
+
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/filestorage.cpp
+A complete example using the FileStorage interface
+*/
+
+////////////////////////// XML & YAML I/O //////////////////////////
+
+class CV_EXPORTS FileNode;
+class CV_EXPORTS FileNodeIterator;
+
+/** @brief XML/YAML/JSON file storage class that encapsulates all the information necessary for writing or
+reading data to/from a file.
+ */
+class CV_EXPORTS_W FileStorage
+{
+public:
+    //! file storage mode
+    enum Mode
+    {
+        READ        = 0, //!< value, open the file for reading
+        WRITE       = 1, //!< value, open the file for writing
+        APPEND      = 2, //!< value, open the file for appending
+        MEMORY      = 4, //!< flag, read data from source or write data to the internal buffer (which is
+        //!< returned by FileStorage::release)
+        FORMAT_MASK = (7<<3), //!< mask for format flags
+        FORMAT_AUTO = 0,      //!< flag, auto format
+        FORMAT_XML  = (1<<3), //!< flag, XML format
+        FORMAT_YAML = (2<<3), //!< flag, YAML format
+        FORMAT_JSON = (3<<3), //!< flag, JSON format
+
+        BASE64      = 64,     //!< flag, write rawdata in Base64 by default. (consider using WRITE_BASE64)
+        WRITE_BASE64 = BASE64 | WRITE, //!< flag, enable both WRITE and BASE64
+    };
+    enum State
+    {
+        UNDEFINED      = 0,
+        VALUE_EXPECTED = 1,
+        NAME_EXPECTED  = 2,
+        INSIDE_MAP     = 4
+    };
+
+    /** @brief The constructors.
+
+     The full constructor opens the file. Alternatively you can use the default constructor and then
+     call FileStorage::open.
+     */
+    CV_WRAP FileStorage();
+
+    /** @overload
+     @copydoc open()
+     */
+    CV_WRAP FileStorage(const String& filename, int flags, const String& encoding=String());
+
+    //! the destructor. calls release()
+    virtual ~FileStorage();
+
+    /** @brief Opens a file.
+
+     See description of parameters in FileStorage::FileStorage. The method calls FileStorage::release
+     before opening the file.
+     @param filename Name of the file to open or the text string to read the data from.
+     Extension of the file (.xml, .yml/.yaml or .json) determines its format (XML, YAML or JSON
+     respectively). Also you can append .gz to work with compressed files, for example myHugeMatrix.xml.gz. If both
+     FileStorage::WRITE and FileStorage::MEMORY flags are specified, source is used just to specify
+     the output file format (e.g. mydata.xml, .yml etc.). A file name can also contain parameters.
+     You can use this format, "*?base64" (e.g. "file.json?base64" (case sensitive)), as an alternative to
+     FileStorage::BASE64 flag.
+     @param flags Mode of operation. One of FileStorage::Mode
+     @param encoding Encoding of the file. Note that UTF-16 XML encoding is not supported currently and
+     you should use 8-bit encoding instead of it.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool open(const String& filename, int flags, const String& encoding=String());
+
+    /** @brief Checks whether the file is opened.
+
+     @returns true if the object is associated with the current file and false otherwise. It is a
+     good practice to call this method after you tried to open a file.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool isOpened() const;
+
+    /** @brief Closes the file and releases all the memory buffers.
+
+     Call this method after all I/O operations with the storage are finished.
+     */
+    CV_WRAP virtual void release();
+
+    /** @brief Closes the file and releases all the memory buffers.
+
+     Call this method after all I/O operations with the storage are finished. If the storage was
+     opened for writing data and FileStorage::WRITE was specified
+     */
+    CV_WRAP virtual String releaseAndGetString();
+
+    /** @brief Returns the first element of the top-level mapping.
+     @returns The first element of the top-level mapping.
+     */
+    CV_WRAP FileNode getFirstTopLevelNode() const;
+
+    /** @brief Returns the top-level mapping
+     @param streamidx Zero-based index of the stream. In most cases there is only one stream in the file.
+     However, YAML supports multiple streams and so there can be several.
+     @returns The top-level mapping.
+     */
+    CV_WRAP FileNode root(int streamidx=0) const;
+
+    /** @brief Returns the specified element of the top-level mapping.
+     @param nodename Name of the file node.
+     @returns Node with the given name.
+     */
+    FileNode operator[](const String& nodename) const;
+
+    /** @overload */
+    CV_WRAP_AS(getNode) FileNode operator[](const char* nodename) const;
+
+    /**
+     * @brief Simplified writing API to use with bindings.
+     * @param name Name of the written object
+     * @param val Value of the written object
+     */
+    CV_WRAP void write(const String& name, int val);
+    /// @overload
+    CV_WRAP void write(const String& name, double val);
+    /// @overload
+    CV_WRAP void write(const String& name, const String& val);
+    /// @overload
+    CV_WRAP void write(const String& name, const Mat& val);
+    /// @overload
+    CV_WRAP void write(const String& name, const std::vector<String>& val);
+
+    /** @brief Writes multiple numbers.
+
+     Writes one or more numbers of the specified format to the currently written structure. Usually it is
+     more convenient to use operator `<<` instead of this method.
+     @param fmt Specification of each array element, see @ref format_spec "format specification"
+     @param vec Pointer to the written array.
+     @param len Number of the uchar elements to write.
+     */
+    void writeRaw( const String& fmt, const void* vec, size_t len );
+
+    /** @brief Writes a comment.
+
+     The function writes a comment into file storage. The comments are skipped when the storage is read.
+     @param comment The written comment, single-line or multi-line
+     @param append If true, the function tries to put the comment at the end of current line.
+     Else if the comment is multi-line, or if it does not fit at the end of the current
+     line, the comment starts a new line.
+     */
+    CV_WRAP void writeComment(const String& comment, bool append = false);
+
+    void startWriteStruct(const String& name, int flags, const String& typeName);
+    void endWriteStruct();
+
+    /** @brief Returns the normalized object name for the specified name of a file.
+     @param filename Name of a file
+     @returns The normalized object name.
+     */
+    static String getDefaultObjectName(const String& filename);
+
+    /** @brief Returns the current format.
+     * @returns The current format, see FileStorage::Mode
+     */
+    CV_WRAP int getFormat() const;
+
+    int state;
+    std::string elname;
+
+    class Impl;
+    Ptr<Impl> p;
+};
+
+/** @brief File Storage Node class.
+
+The node is used to store each and every element of the file storage opened for reading. When
+XML/YAML file is read, it is first parsed and stored in the memory as a hierarchical collection of
+nodes. Each node can be a "leaf" that is contain a single number or a string, or be a collection of
+other nodes. There can be named collections (mappings) where each element has a name and it is
+accessed by a name, and ordered collections (sequences) where elements do not have names but rather
+accessed by index. Type of the file node can be determined using FileNode::type method.
+
+Note that file nodes are only used for navigating file storages opened for reading. When a file
+storage is opened for writing, no data is stored in memory after it is written.
+ */
+class CV_EXPORTS_W_SIMPLE FileNode
+{
+public:
+    //! type of the file storage node
+    enum
+    {
+        NONE      = 0, //!< empty node
+        INT       = 1, //!< an integer
+        REAL      = 2, //!< floating-point number
+        FLOAT     = REAL, //!< synonym or REAL
+        STR       = 3, //!< text string in UTF-8 encoding
+        STRING    = STR, //!< synonym for STR
+        SEQ       = 4, //!< sequence
+        MAP       = 5, //!< mapping
+        TYPE_MASK = 7,
+
+        FLOW      = 8,  //!< compact representation of a sequence or mapping. Used only by YAML writer
+        UNIFORM   = 8,  //!< if set, means that all the collection elements are numbers of the same type (real's or int's).
+        //!< UNIFORM is used only when reading FileStorage; FLOW is used only when writing. So they share the same bit
+        EMPTY     = 16, //!< empty structure (sequence or mapping)
+        NAMED     = 32  //!< the node has a name (i.e. it is element of a mapping).
+    };
+    /** @brief The constructors.
+
+     These constructors are used to create a default file node, construct it from obsolete structures or
+     from the another file node.
+     */
+    CV_WRAP FileNode();
+
+    /** @overload
+     @param fs Pointer to the file storage structure.
+     @param blockIdx Index of the memory block where the file node is stored
+     @param ofs Offset in bytes from the beginning of the serialized storage
+     */
+    FileNode(const FileStorage* fs, size_t blockIdx, size_t ofs);
+
+    /** @overload
+     @param node File node to be used as initialization for the created file node.
+     */
+    FileNode(const FileNode& node);
+
+    /** @brief Returns element of a mapping node or a sequence node.
+     @param nodename Name of an element in the mapping node.
+     @returns Returns the element with the given identifier.
+     */
+    FileNode operator[](const String& nodename) const;
+
+    /** @overload
+     @param nodename Name of an element in the mapping node.
+     */
+    CV_WRAP_AS(getNode) FileNode operator[](const char* nodename) const;
+
+    /** @overload
+     @param i Index of an element in the sequence node.
+     */
+    CV_WRAP_AS(at) FileNode operator[](int i) const;
+
+    /** @brief Returns keys of a mapping node.
+     @returns Keys of a mapping node.
+     */
+    CV_WRAP std::vector<String> keys() const;
+
+    /** @brief Returns type of the node.
+     @returns Type of the node. See FileNode::Type
+     */
+    CV_WRAP int type() const;
+
+    //! returns true if the node is empty
+    CV_WRAP bool empty() const;
+    //! returns true if the node is a "none" object
+    CV_WRAP bool isNone() const;
+    //! returns true if the node is a sequence
+    CV_WRAP bool isSeq() const;
+    //! returns true if the node is a mapping
+    CV_WRAP bool isMap() const;
+    //! returns true if the node is an integer
+    CV_WRAP bool isInt() const;
+    //! returns true if the node is a floating-point number
+    CV_WRAP bool isReal() const;
+    //! returns true if the node is a text string
+    CV_WRAP bool isString() const;
+    //! returns true if the node has a name
+    CV_WRAP bool isNamed() const;
+    //! returns the node name or an empty string if the node is nameless
+    CV_WRAP std::string name() const;
+    //! returns the number of elements in the node, if it is a sequence or mapping, or 1 otherwise.
+    CV_WRAP size_t size() const;
+    //! returns raw size of the FileNode in bytes
+    CV_WRAP size_t rawSize() const;
+    //! returns the node content as an integer. If the node stores floating-point number, it is rounded.
+    operator int() const;
+    //! returns the node content as float
+    operator float() const;
+    //! returns the node content as double
+    operator double() const;
+    //! returns the node content as text string
+    inline operator std::string() const { return this->string(); }
+
+    static bool isMap(int flags);
+    static bool isSeq(int flags);
+    static bool isCollection(int flags);
+    static bool isEmptyCollection(int flags);
+    static bool isFlow(int flags);
+
+    uchar* ptr();
+    const uchar* ptr() const;
+
+    //! returns iterator pointing to the first node element
+    FileNodeIterator begin() const;
+    //! returns iterator pointing to the element following the last node element
+    FileNodeIterator end() const;
+
+    /** @brief Reads node elements to the buffer with the specified format.
+
+    Usually it is more convenient to use operator `>>` instead of this method.
+    @param fmt Specification of each array element. See @ref format_spec "format specification"
+    @param vec Pointer to the destination array.
+    @param len Number of bytes to read (buffer size limit). If it is greater than number of
+               remaining elements then all of them will be read.
+     */
+    void readRaw( const String& fmt, void* vec, size_t len ) const;
+
+    /** Internal method used when reading FileStorage.
+     Sets the type (int, real or string) and value of the previously created node.
+     */
+    void setValue( int type, const void* value, int len=-1 );
+
+    //! Simplified reading API to use with bindings.
+    CV_WRAP double real() const;
+    //! Simplified reading API to use with bindings.
+    CV_WRAP std::string string() const;
+    //! Simplified reading API to use with bindings.
+    CV_WRAP Mat mat() const;
+
+    //protected:
+    const FileStorage* fs;
+    size_t blockIdx;
+    size_t ofs;
+};
+
+
+/** @brief used to iterate through sequences and mappings.
+
+ A standard STL notation, with node.begin(), node.end() denoting the beginning and the end of a
+ sequence, stored in node. See the data reading sample in the beginning of the section.
+ */
+class CV_EXPORTS FileNodeIterator
+{
+public:
+    /** @brief The constructors.
+
+     These constructors are used to create a default iterator, set it to specific element in a file node
+     or construct it from another iterator.
+     */
+    FileNodeIterator();
+
+    /** @overload
+     @param node File node - the collection to iterate over;
+        it can be a scalar (equivalent to 1-element collection) or "none" (equivalent to empty collection).
+     @param seekEnd - true if iterator needs to be set after the last element of the node;
+        that is:
+            * node.begin() => FileNodeIterator(node, false)
+            * node.end() => FileNodeIterator(node, true)
+     */
+    FileNodeIterator(const FileNode& node, bool seekEnd);
+
+    /** @overload
+     @param it Iterator to be used as initialization for the created iterator.
+     */
+    FileNodeIterator(const FileNodeIterator& it);
+
+    //! returns the currently observed element
+    FileNode operator *() const;
+
+    //! moves iterator to the next node
+    FileNodeIterator& operator ++ ();
+    //! moves iterator to the next node
+    FileNodeIterator operator ++ (int);
+    //! moves iterator forward by the specified offset (possibly negative)
+    FileNodeIterator& operator += (int ofs);
+
+    /** @brief Reads node elements to the buffer with the specified format.
+
+    Usually it is more convenient to use operator `>>` instead of this method.
+    @param fmt Specification of each array element. See @ref format_spec "format specification"
+    @param vec Pointer to the destination array.
+    @param len Number of bytes to read (buffer size limit). If it is greater than number of
+               remaining elements then all of them will be read.
+     */
+    FileNodeIterator& readRaw( const String& fmt, void* vec,
+                               size_t len=(size_t)INT_MAX );
+
+    //! returns the number of remaining (not read yet) elements
+    size_t remaining() const;
+
+    bool equalTo(const FileNodeIterator& it) const;
+
+protected:
+    const FileStorage* fs;
+    size_t blockIdx;
+    size_t ofs;
+    size_t blockSize;
+    size_t nodeNElems;
+    size_t idx;
+};
+
+//! @} core_xml
+
+/////////////////// XML & YAML I/O implementation //////////////////
+
+//! @relates cv::FileStorage
+//! @{
+
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, int value );
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, float value );
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, double value );
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, const String& value );
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, const Mat& value );
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, const SparseMat& value );
+#ifdef CV__LEGACY_PERSISTENCE
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, const std::vector<KeyPoint>& value);
+CV_EXPORTS void write( FileStorage& fs, const String& name, const std::vector<DMatch>& value);
+#endif
+
+CV_EXPORTS void writeScalar( FileStorage& fs, int value );
+CV_EXPORTS void writeScalar( FileStorage& fs, float value );
+CV_EXPORTS void writeScalar( FileStorage& fs, double value );
+CV_EXPORTS void writeScalar( FileStorage& fs, const String& value );
+
+//! @}
+
+//! @relates cv::FileNode
+//! @{
+
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, int& value, int default_value);
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, float& value, float default_value);
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, double& value, double default_value);
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, std::string& value, const std::string& default_value);
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, Mat& mat, const Mat& default_mat = Mat() );
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, SparseMat& mat, const SparseMat& default_mat = SparseMat() );
+#ifdef CV__LEGACY_PERSISTENCE
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, std::vector<KeyPoint>& keypoints);
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, std::vector<DMatch>& matches);
+#endif
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, KeyPoint& value, const KeyPoint& default_value);
+CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, DMatch& value, const DMatch& default_value);
+
+template<typename _Tp> static inline void read(const FileNode& node, Point_<_Tp>& value, const Point_<_Tp>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != 2 ? default_value : Point_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(temp[0]), saturate_cast<_Tp>(temp[1]));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline void read(const FileNode& node, Point3_<_Tp>& value, const Point3_<_Tp>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != 3 ? default_value : Point3_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(temp[0]), saturate_cast<_Tp>(temp[1]),
+                                                            saturate_cast<_Tp>(temp[2]));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline void read(const FileNode& node, Size_<_Tp>& value, const Size_<_Tp>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != 2 ? default_value : Size_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(temp[0]), saturate_cast<_Tp>(temp[1]));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline void read(const FileNode& node, Complex<_Tp>& value, const Complex<_Tp>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != 2 ? default_value : Complex<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(temp[0]), saturate_cast<_Tp>(temp[1]));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline void read(const FileNode& node, Rect_<_Tp>& value, const Rect_<_Tp>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != 4 ? default_value : Rect_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(temp[0]), saturate_cast<_Tp>(temp[1]),
+                                                          saturate_cast<_Tp>(temp[2]), saturate_cast<_Tp>(temp[3]));
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline void read(const FileNode& node, Vec<_Tp, cn>& value, const Vec<_Tp, cn>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != cn ? default_value : Vec<_Tp, cn>(&temp[0]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline void read(const FileNode& node, Matx<_Tp, m, n>& value, const Matx<_Tp, m, n>& default_matx = Matx<_Tp, m, n>())
+{
+    Mat temp;
+    read(node, temp); // read as a Mat class
+
+    if (temp.empty())
+        value = default_matx;
+    else
+        value = Matx<_Tp, m, n>(temp);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline void read(const FileNode& node, Scalar_<_Tp>& value, const Scalar_<_Tp>& default_value)
+{
+    std::vector<_Tp> temp; FileNodeIterator it = node.begin(); it >> temp;
+    value = temp.size() != 4 ? default_value : Scalar_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(temp[0]), saturate_cast<_Tp>(temp[1]),
+                                                            saturate_cast<_Tp>(temp[2]), saturate_cast<_Tp>(temp[3]));
+}
+
+static inline void read(const FileNode& node, Range& value, const Range& default_value)
+{
+    Point2i temp(value.start, value.end); const Point2i default_temp = Point2i(default_value.start, default_value.end);
+    read(node, temp, default_temp);
+    value.start = temp.x; value.end = temp.y;
+}
+
+//! @}
+
+/** @brief Writes string to a file storage.
+@relates cv::FileStorage
+ */
+CV_EXPORTS FileStorage& operator << (FileStorage& fs, const String& str);
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace internal
+{
+    class CV_EXPORTS WriteStructContext
+    {
+    public:
+        WriteStructContext(FileStorage& _fs, const String& name, int flags, const String& typeName = String());
+        ~WriteStructContext();
+    private:
+        FileStorage* fs;
+    };
+
+    template<typename _Tp, int numflag> class VecWriterProxy
+    {
+    public:
+        VecWriterProxy( FileStorage* _fs ) : fs(_fs) {}
+        void operator()(const std::vector<_Tp>& vec) const
+        {
+            size_t count = vec.size();
+            for (size_t i = 0; i < count; i++)
+                write(*fs, vec[i]);
+        }
+    private:
+        FileStorage* fs;
+    };
+
+    template<typename _Tp> class VecWriterProxy<_Tp, 1>
+    {
+    public:
+        VecWriterProxy( FileStorage* _fs ) : fs(_fs) {}
+        void operator()(const std::vector<_Tp>& vec) const
+        {
+            int _fmt = traits::SafeFmt<_Tp>::fmt;
+            char fmt[] = { (char)((_fmt >> 8) + '1'), (char)_fmt, '\0' };
+            fs->writeRaw(fmt, !vec.empty() ? (uchar*)&vec[0] : 0, vec.size() * sizeof(_Tp));
+        }
+    private:
+        FileStorage* fs;
+    };
+
+    template<typename _Tp, int numflag> class VecReaderProxy
+    {
+    public:
+        VecReaderProxy( FileNodeIterator* _it ) : it(_it) {}
+        void operator()(std::vector<_Tp>& vec, size_t count) const
+        {
+            count = std::min(count, it->remaining());
+            vec.resize(count);
+            for (size_t i = 0; i < count; i++, ++(*it))
+                read(**it, vec[i], _Tp());
+        }
+    private:
+        FileNodeIterator* it;
+    };
+
+    template<typename _Tp> class VecReaderProxy<_Tp, 1>
+    {
+    public:
+        VecReaderProxy( FileNodeIterator* _it ) : it(_it) {}
+        void operator()(std::vector<_Tp>& vec, size_t count) const
+        {
+            size_t remaining = it->remaining();
+            size_t cn = DataType<_Tp>::channels;
+            int _fmt = traits::SafeFmt<_Tp>::fmt;
+            CV_Assert((_fmt >> 8) < 9);
+            char fmt[] = { (char)((_fmt >> 8)+'1'), (char)_fmt, '\0' };
+            CV_Assert((remaining % cn) == 0);
+            size_t remaining1 = remaining / cn;
+            count = count > remaining1 ? remaining1 : count;
+            vec.resize(count);
+            it->readRaw(fmt, !vec.empty() ? (uchar*)&vec[0] : 0, count*sizeof(_Tp));
+        }
+    private:
+        FileNodeIterator* it;
+    };
+
+} // internal
+
+//! @endcond
+
+//! @relates cv::FileStorage
+//! @{
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const _Tp& value)
+{
+    write(fs, String(), value);
+}
+
+template<> inline
+void write( FileStorage& fs, const int& value )
+{
+    writeScalar(fs, value);
+}
+
+template<> inline
+void write( FileStorage& fs, const float& value )
+{
+    writeScalar(fs, value);
+}
+
+template<> inline
+void write( FileStorage& fs, const double& value )
+{
+    writeScalar(fs, value);
+}
+
+template<> inline
+void write( FileStorage& fs, const String& value )
+{
+    writeScalar(fs, value);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Point_<_Tp>& pt )
+{
+    write(fs, pt.x);
+    write(fs, pt.y);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Point3_<_Tp>& pt )
+{
+    write(fs, pt.x);
+    write(fs, pt.y);
+    write(fs, pt.z);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Size_<_Tp>& sz )
+{
+    write(fs, sz.width);
+    write(fs, sz.height);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Complex<_Tp>& c )
+{
+    write(fs, c.re);
+    write(fs, c.im);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Rect_<_Tp>& r )
+{
+    write(fs, r.x);
+    write(fs, r.y);
+    write(fs, r.width);
+    write(fs, r.height);
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Vec<_Tp, cn>& v )
+{
+    for(int i = 0; i < cn; i++)
+        write(fs, v.val[i]);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Matx<_Tp, m, n>& x )
+{
+    write(fs, Mat(x)); // write as a Mat class
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const Scalar_<_Tp>& s )
+{
+    write(fs, s.val[0]);
+    write(fs, s.val[1]);
+    write(fs, s.val[2]);
+    write(fs, s.val[3]);
+}
+
+static inline
+void write(FileStorage& fs, const Range& r )
+{
+    write(fs, r.start);
+    write(fs, r.end);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write( FileStorage& fs, const std::vector<_Tp>& vec )
+{
+    cv::internal::VecWriterProxy<_Tp, traits::SafeFmt<_Tp>::fmt != 0> w(&fs);
+    w(vec);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Point_<_Tp>& pt )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, pt);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Point3_<_Tp>& pt )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, pt);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Size_<_Tp>& sz )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, sz);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Complex<_Tp>& c )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, c);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Rect_<_Tp>& r )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, r);
+}
+
+template<typename _Tp, int cn> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Vec<_Tp, cn>& v )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, v);
+}
+
+template<typename _Tp, int m, int n> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Matx<_Tp, m, n>& x )
+{
+    write(fs, name, Mat(x)); // write as a Mat class
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Scalar_<_Tp>& s )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, s);
+}
+
+static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const Range& r )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, r);
+}
+
+static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const KeyPoint& kpt)
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, kpt.pt.x);
+    write(fs, kpt.pt.y);
+    write(fs, kpt.size);
+    write(fs, kpt.angle);
+    write(fs, kpt.response);
+    write(fs, kpt.octave);
+    write(fs, kpt.class_id);
+}
+
+static inline
+void write(FileStorage& fs, const String& name, const DMatch& m)
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+FileNode::FLOW);
+    write(fs, m.queryIdx);
+    write(fs, m.trainIdx);
+    write(fs, m.imgIdx);
+    write(fs, m.distance);
+}
+
+template<typename _Tp, typename std::enable_if< std::is_enum<_Tp>::value >::type* = nullptr>
+static inline void write( FileStorage& fs, const String& name, const _Tp& val )
+{
+    write(fs, name, static_cast<int>(val));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write( FileStorage& fs, const String& name, const std::vector<_Tp>& vec )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ+(traits::SafeFmt<_Tp>::fmt != 0 ? FileNode::FLOW : 0));
+    write(fs, vec);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void write( FileStorage& fs, const String& name, const std::vector< std::vector<_Tp> >& vec )
+{
+    cv::internal::WriteStructContext ws(fs, name, FileNode::SEQ);
+    for(size_t i = 0; i < vec.size(); i++)
+    {
+        cv::internal::WriteStructContext ws_(fs, name, FileNode::SEQ+(traits::SafeFmt<_Tp>::fmt != 0 ? FileNode::FLOW : 0));
+        write(fs, vec[i]);
+    }
+}
+
+#ifdef CV__LEGACY_PERSISTENCE
+// This code is not needed anymore, but it is preserved here to keep source compatibility
+// Implementation is similar to templates instantiations
+static inline void write(FileStorage& fs, const KeyPoint& kpt) { write(fs, String(), kpt); }
+static inline void write(FileStorage& fs, const DMatch& m) { write(fs, String(), m); }
+static inline void write(FileStorage& fs, const std::vector<KeyPoint>& vec)
+{
+    cv::internal::VecWriterProxy<KeyPoint, 0> w(&fs);
+    w(vec);
+}
+static inline void write(FileStorage& fs, const std::vector<DMatch>& vec)
+{
+    cv::internal::VecWriterProxy<DMatch, 0> w(&fs);
+    w(vec);
+
+}
+#endif
+
+//! @} FileStorage
+
+//! @relates cv::FileNode
+//! @{
+
+static inline
+void read(const FileNode& node, bool& value, bool default_value)
+{
+    int temp;
+    read(node, temp, (int)default_value);
+    value = temp != 0;
+}
+
+static inline
+void read(const FileNode& node, uchar& value, uchar default_value)
+{
+    int temp;
+    read(node, temp, (int)default_value);
+    value = saturate_cast<uchar>(temp);
+}
+
+static inline
+void read(const FileNode& node, schar& value, schar default_value)
+{
+    int temp;
+    read(node, temp, (int)default_value);
+    value = saturate_cast<schar>(temp);
+}
+
+static inline
+void read(const FileNode& node, ushort& value, ushort default_value)
+{
+    int temp;
+    read(node, temp, (int)default_value);
+    value = saturate_cast<ushort>(temp);
+}
+
+static inline
+void read(const FileNode& node, short& value, short default_value)
+{
+    int temp;
+    read(node, temp, (int)default_value);
+    value = saturate_cast<short>(temp);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void read( FileNodeIterator& it, std::vector<_Tp>& vec, size_t maxCount = (size_t)INT_MAX )
+{
+    cv::internal::VecReaderProxy<_Tp, traits::SafeFmt<_Tp>::fmt != 0> r(&it);
+    r(vec, maxCount);
+}
+
+template<typename _Tp, typename std::enable_if< std::is_enum<_Tp>::value >::type* = nullptr>
+static inline void read(const FileNode& node, _Tp& value, const _Tp& default_value = static_cast<_Tp>(0))
+{
+    int temp;
+    read(node, temp, static_cast<int>(default_value));
+    value = static_cast<_Tp>(temp);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+void read( const FileNode& node, std::vector<_Tp>& vec, const std::vector<_Tp>& default_value = std::vector<_Tp>() )
+{
+    if(node.empty())
+        vec = default_value;
+    else
+    {
+        FileNodeIterator it = node.begin();
+        read( it, vec );
+    }
+}
+
+static inline
+void read( const FileNode& node, std::vector<KeyPoint>& vec, const std::vector<KeyPoint>& default_value )
+{
+    if(node.empty())
+        vec = default_value;
+    else
+        read(node, vec);
+}
+
+static inline
+void read( const FileNode& node, std::vector<DMatch>& vec, const std::vector<DMatch>& default_value )
+{
+    if(node.empty())
+        vec = default_value;
+    else
+        read(node, vec);
+}
+
+//! @} FileNode
+
+//! @relates cv::FileStorage
+//! @{
+
+/** @brief Writes data to a file storage.
+ */
+template<typename _Tp> static inline
+FileStorage& operator << (FileStorage& fs, const _Tp& value)
+{
+    if( !fs.isOpened() )
+        return fs;
+    if( fs.state == FileStorage::NAME_EXPECTED + FileStorage::INSIDE_MAP )
+        CV_Error( Error::StsError, "No element name has been given" );
+    write( fs, fs.elname, value );
+    if( fs.state & FileStorage::INSIDE_MAP )
+        fs.state = FileStorage::NAME_EXPECTED + FileStorage::INSIDE_MAP;
+    return fs;
+}
+
+/** @brief Writes data to a file storage.
+ */
+static inline
+FileStorage& operator << (FileStorage& fs, const char* str)
+{
+    return (fs << String(str));
+}
+
+/** @brief Writes data to a file storage.
+ */
+static inline
+FileStorage& operator << (FileStorage& fs, char* value)
+{
+    return (fs << String(value));
+}
+
+//! @} FileStorage
+
+//! @relates cv::FileNodeIterator
+//! @{
+
+/** @brief Reads data from a file storage.
+ */
+template<typename _Tp> static inline
+FileNodeIterator& operator >> (FileNodeIterator& it, _Tp& value)
+{
+    read( *it, value, _Tp());
+    return ++it;
+}
+
+/** @brief Reads data from a file storage.
+ */
+template<typename _Tp> static inline
+FileNodeIterator& operator >> (FileNodeIterator& it, std::vector<_Tp>& vec)
+{
+    cv::internal::VecReaderProxy<_Tp, traits::SafeFmt<_Tp>::fmt != 0> r(&it);
+    r(vec, (size_t)INT_MAX);
+    return it;
+}
+
+//! @} FileNodeIterator
+
+//! @relates cv::FileNode
+//! @{
+
+/** @brief Reads data from a file storage.
+ */
+template<typename _Tp> static inline
+void operator >> (const FileNode& n, _Tp& value)
+{
+    read( n, value, _Tp());
+}
+
+/** @brief Reads data from a file storage.
+ */
+template<typename _Tp> static inline
+void operator >> (const FileNode& n, std::vector<_Tp>& vec)
+{
+    FileNodeIterator it = n.begin();
+    it >> vec;
+}
+
+/** @brief Reads KeyPoint from a file storage.
+*/
+//It needs special handling because it contains two types of fields, int & float.
+static inline
+void operator >> (const FileNode& n, KeyPoint& kpt)
+{
+    FileNodeIterator it = n.begin();
+    it >> kpt.pt.x >> kpt.pt.y >> kpt.size >> kpt.angle >> kpt.response >> kpt.octave >> kpt.class_id;
+}
+
+#ifdef CV__LEGACY_PERSISTENCE
+static inline
+void operator >> (const FileNode& n, std::vector<KeyPoint>& vec)
+{
+    read(n, vec);
+}
+static inline
+void operator >> (const FileNode& n, std::vector<DMatch>& vec)
+{
+    read(n, vec);
+}
+#endif
+
+/** @brief Reads DMatch from a file storage.
+*/
+//It needs special handling because it contains two types of fields, int & float.
+static inline
+void operator >> (const FileNode& n, DMatch& m)
+{
+    FileNodeIterator it = n.begin();
+    it >> m.queryIdx >> m.trainIdx >> m.imgIdx >> m.distance;
+}
+
+//! @} FileNode
+
+//! @relates cv::FileNodeIterator
+//! @{
+
+CV_EXPORTS bool operator == (const FileNodeIterator& it1, const FileNodeIterator& it2);
+CV_EXPORTS bool operator != (const FileNodeIterator& it1, const FileNodeIterator& it2);
+
+static inline
+ptrdiff_t operator - (const FileNodeIterator& it1, const FileNodeIterator& it2)
+{
+    return it2.remaining() - it1.remaining();
+}
+
+static inline
+bool operator < (const FileNodeIterator& it1, const FileNodeIterator& it2)
+{
+    return it1.remaining() > it2.remaining();
+}
+
+//! @} FileNodeIterator
+
+} // cv
+
+#endif // OPENCV_CORE_PERSISTENCE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/saturate.hpp b/include/opencv2/core/saturate.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ced5e66
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/saturate.hpp
@@ -0,0 +1,181 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2014, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_SATURATE_HPP
+#define OPENCV_CORE_SATURATE_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/fast_math.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+/////////////// saturate_cast (used in image & signal processing) ///////////////////
+
+/** @brief Template function for accurate conversion from one primitive type to another.
+
+ The function saturate_cast resembles the standard C++ cast operations, such as static_cast\<T\>()
+ and others. It perform an efficient and accurate conversion from one primitive type to another
+ (see the introduction chapter). saturate in the name means that when the input value v is out of the
+ range of the target type, the result is not formed just by taking low bits of the input, but instead
+ the value is clipped. For example:
+ @code
+ uchar a = saturate_cast<uchar>(-100); // a = 0 (UCHAR_MIN)
+ short b = saturate_cast<short>(33333.33333); // b = 32767 (SHRT_MAX)
+ @endcode
+ Such clipping is done when the target type is unsigned char , signed char , unsigned short or
+ signed short . For 32-bit integers, no clipping is done.
+
+ When the parameter is a floating-point value and the target type is an integer (8-, 16- or 32-bit),
+ the floating-point value is first rounded to the nearest integer and then clipped if needed (when
+ the target type is 8- or 16-bit).
+
+ This operation is used in the simplest or most complex image processing functions in OpenCV.
+
+ @param v Function parameter.
+ @sa add, subtract, multiply, divide, Mat::convertTo
+ */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(uchar v)    { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(schar v)    { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(ushort v)   { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(short v)    { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(unsigned v) { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(int v)      { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(float v)    { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(double v)   { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(int64 v)    { return _Tp(v); }
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(uint64 v)   { return _Tp(v); }
+
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(schar v)        { return (uchar)std::max((int)v, 0); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(ushort v)       { return (uchar)std::min((unsigned)v, (unsigned)UCHAR_MAX); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(int v)          { return (uchar)((unsigned)v <= UCHAR_MAX ? v : v > 0 ? UCHAR_MAX : 0); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(short v)        { return saturate_cast<uchar>((int)v); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(unsigned v)     { return (uchar)std::min(v, (unsigned)UCHAR_MAX); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(float v)        { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<uchar>(iv); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(double v)       { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<uchar>(iv); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(int64 v)        { return (uchar)((uint64)v <= (uint64)UCHAR_MAX ? v : v > 0 ? UCHAR_MAX : 0); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(uint64 v)       { return (uchar)std::min(v, (uint64)UCHAR_MAX); }
+
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(uchar v)        { return (schar)std::min((int)v, SCHAR_MAX); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(ushort v)       { return (schar)std::min((unsigned)v, (unsigned)SCHAR_MAX); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(int v)          { return (schar)((unsigned)(v-SCHAR_MIN) <= (unsigned)UCHAR_MAX ? v : v > 0 ? SCHAR_MAX : SCHAR_MIN); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(short v)        { return saturate_cast<schar>((int)v); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(unsigned v)     { return (schar)std::min(v, (unsigned)SCHAR_MAX); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(float v)        { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<schar>(iv); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(double v)       { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<schar>(iv); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(int64 v)        { return (schar)((uint64)((int64)v-SCHAR_MIN) <= (uint64)UCHAR_MAX ? v : v > 0 ? SCHAR_MAX : SCHAR_MIN); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(uint64 v)       { return (schar)std::min(v, (uint64)SCHAR_MAX); }
+
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(schar v)      { return (ushort)std::max((int)v, 0); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(short v)      { return (ushort)std::max((int)v, 0); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(int v)        { return (ushort)((unsigned)v <= (unsigned)USHRT_MAX ? v : v > 0 ? USHRT_MAX : 0); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(unsigned v)   { return (ushort)std::min(v, (unsigned)USHRT_MAX); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(float v)      { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<ushort>(iv); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(double v)     { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<ushort>(iv); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(int64 v)      { return (ushort)((uint64)v <= (uint64)USHRT_MAX ? v : v > 0 ? USHRT_MAX : 0); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(uint64 v)     { return (ushort)std::min(v, (uint64)USHRT_MAX); }
+
+template<> inline short saturate_cast<short>(ushort v)       { return (short)std::min((int)v, SHRT_MAX); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(int v)          { return (short)((unsigned)(v - SHRT_MIN) <= (unsigned)USHRT_MAX ? v : v > 0 ? SHRT_MAX : SHRT_MIN); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(unsigned v)     { return (short)std::min(v, (unsigned)SHRT_MAX); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(float v)        { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<short>(iv); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(double v)       { int iv = cvRound(v); return saturate_cast<short>(iv); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(int64 v)        { return (short)((uint64)((int64)v - SHRT_MIN) <= (uint64)USHRT_MAX ? v : v > 0 ? SHRT_MAX : SHRT_MIN); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(uint64 v)       { return (short)std::min(v, (uint64)SHRT_MAX); }
+
+template<> inline int saturate_cast<int>(unsigned v)         { return (int)std::min(v, (unsigned)INT_MAX); }
+template<> inline int saturate_cast<int>(int64 v)            { return (int)((uint64)(v - INT_MIN) <= (uint64)UINT_MAX ? v : v > 0 ? INT_MAX : INT_MIN); }
+template<> inline int saturate_cast<int>(uint64 v)           { return (int)std::min(v, (uint64)INT_MAX); }
+template<> inline int saturate_cast<int>(float v)            { return cvRound(v); }
+template<> inline int saturate_cast<int>(double v)           { return cvRound(v); }
+
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(schar v)  { return (unsigned)std::max(v, (schar)0); }
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(short v)  { return (unsigned)std::max(v, (short)0); }
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(int v)    { return (unsigned)std::max(v, (int)0); }
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(int64 v)  { return (unsigned)((uint64)v <= (uint64)UINT_MAX ? v : v > 0 ? UINT_MAX : 0); }
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(uint64 v) { return (unsigned)std::min(v, (uint64)UINT_MAX); }
+// we intentionally do not clip negative numbers, to make -1 become 0xffffffff etc.
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(float v)  { return static_cast<unsigned>(cvRound(v)); }
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(double v) { return static_cast<unsigned>(cvRound(v)); }
+
+template<> inline uint64 saturate_cast<uint64>(schar v)      { return (uint64)std::max(v, (schar)0); }
+template<> inline uint64 saturate_cast<uint64>(short v)      { return (uint64)std::max(v, (short)0); }
+template<> inline uint64 saturate_cast<uint64>(int v)        { return (uint64)std::max(v, (int)0); }
+template<> inline uint64 saturate_cast<uint64>(int64 v)      { return (uint64)std::max(v, (int64)0); }
+
+template<> inline int64 saturate_cast<int64>(uint64 v)       { return (int64)std::min(v, (uint64)LLONG_MAX); }
+
+/** @overload */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(float16_t v) { return saturate_cast<_Tp>((float)v); }
+
+// in theory, we could use a LUT for 8u/8s->16f conversion,
+// but with hardware support for FP32->FP16 conversion the current approach is preferable
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(uchar v)   { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(schar v)   { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(ushort v)  { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(short v)   { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(unsigned v){ return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(int v)     { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(uint64 v)  { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(int64 v)   { return float16_t((float)v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(float v)   { return float16_t(v); }
+template<> inline float16_t saturate_cast<float16_t>(double v)  { return float16_t((float)v); }
+
+//! @}
+
+} // cv
+
+#endif // OPENCV_CORE_SATURATE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/simd_intrinsics.hpp b/include/opencv2/core/simd_intrinsics.hpp
new file mode 100644
index 0000000..c3d65cd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/simd_intrinsics.hpp
@@ -0,0 +1,88 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_SIMD_INTRINSICS_HPP
+#define OPENCV_CORE_SIMD_INTRINSICS_HPP
+
+/**
+Helper header to support SIMD intrinsics (universal intrinsics) in user code.
+Intrinsics documentation: https://docs.opencv.org/3.4/df/d91/group__core__hal__intrin.html
+
+
+Checks of target CPU instruction set based on compiler definitions don't work well enough.
+More reliable solutions require utilization of configuration systems (like CMake).
+
+So, probably you need to specify your own configuration.
+
+You can do that via CMake in this way:
+    add_definitions(/DOPENCV_SIMD_CONFIG_HEADER=opencv_simd_config_custom.hpp)
+or
+    add_definitions(/DOPENCV_SIMD_CONFIG_INCLUDE_DIR=1)
+
+Additionally you may need to add include directory to your files:
+    include_directories("${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/opencv_config_${MYTARGET}")
+
+These files can be pre-generated for target configurations of your application
+or generated by CMake on the fly (use CMAKE_BINARY_DIR for that).
+
+Notes:
+- H/W capability checks are still responsibility of your applcation
+- runtime dispatching is not covered by this helper header
+*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error "Use core/hal/intrin.hpp during OpenCV build"
+#endif
+
+#ifdef OPENCV_HAL_INTRIN_HPP
+#error "core/simd_intrinsics.hpp must be included before core/hal/intrin.hpp"
+#endif
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/version.hpp"
+
+#ifdef OPENCV_SIMD_CONFIG_HEADER
+#include CVAUX_STR(OPENCV_SIMD_CONFIG_HEADER)
+#elif defined(OPENCV_SIMD_CONFIG_INCLUDE_DIR)
+#include "opencv_simd_config.hpp"  // corresponding directory should be added via -I compiler parameter
+#else  // custom config headers
+
+#if (!defined(CV_AVX_512F) || !CV_AVX_512F) && (defined(__AVX512__) || defined(__AVX512F__))
+#  include <immintrin.h>
+#  undef CV_AVX_512F
+#  define CV_AVX_512F 1
+#  ifndef OPENCV_SIMD_DONT_ASSUME_SKX  // Skylake-X with AVX-512F/CD/BW/DQ/VL
+#    undef CV_AVX512_SKX
+#    define CV_AVX512_SKX 1
+#    undef CV_AVX_512CD
+#    define CV_AVX_512CD 1
+#    undef CV_AVX_512BW
+#    define CV_AVX_512BW 1
+#    undef CV_AVX_512DQ
+#    define CV_AVX_512DQ 1
+#    undef CV_AVX_512VL
+#    define CV_AVX_512VL 1
+#  endif
+#endif // AVX512
+
+// GCC/Clang: -mavx2
+// MSVC: /arch:AVX2
+#if defined __AVX2__
+#  include <immintrin.h>
+#  undef CV_AVX2
+#  define CV_AVX2 1
+#  if defined __F16C__
+#    undef CV_FP16
+#    define CV_FP16 1
+#  endif
+#endif
+
+#endif
+
+// SSE / NEON / VSX is handled by cv_cpu_dispatch.h compatibility block
+#include "cv_cpu_dispatch.h"
+
+#include "hal/intrin.hpp"
+
+#endif // OPENCV_CORE_SIMD_INTRINSICS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/softfloat.hpp b/include/opencv2/core/softfloat.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5470980
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/softfloat.hpp
@@ -0,0 +1,514 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+// This file is based on files from package issued with the following license:
+
+/*============================================================================
+
+This C header file is part of the SoftFloat IEEE Floating-Point Arithmetic
+Package, Release 3c, by John R. Hauser.
+
+Copyright 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017 The Regents of the
+University of California.  All rights reserved.
+
+Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+modification, are permitted provided that the following conditions are met:
+
+ 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
+    this list of conditions, and the following disclaimer.
+
+ 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
+    this list of conditions, and the following disclaimer in the documentation
+    and/or other materials provided with the distribution.
+
+ 3. Neither the name of the University nor the names of its contributors may
+    be used to endorse or promote products derived from this software without
+    specific prior written permission.
+
+THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE REGENTS AND CONTRIBUTORS "AS IS", AND ANY
+EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED
+WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, ARE
+DISCLAIMED.  IN NO EVENT SHALL THE REGENTS OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY
+DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES
+(INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;
+LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND
+ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+(INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+
+=============================================================================*/
+
+#pragma once
+#ifndef softfloat_h
+#define softfloat_h 1
+
+#include "cvdef.h"
+
+namespace cv
+{
+
+/** @addtogroup core_utils_softfloat
+
+  [SoftFloat](http://www.jhauser.us/arithmetic/SoftFloat.html) is a software implementation
+  of floating-point calculations according to IEEE 754 standard.
+  All calculations are done in integers, that's why they are machine-independent and bit-exact.
+  This library can be useful in accuracy-critical parts like look-up tables generation, tests, etc.
+  OpenCV contains a subset of SoftFloat partially rewritten to C++.
+
+  ### Types
+
+  There are two basic types: @ref softfloat and @ref softdouble.
+  These types are binary compatible with float and double types respectively
+  and support conversions to/from them.
+  Other types from original SoftFloat library like fp16 or fp128 were thrown away
+  as well as quiet/signaling NaN support, on-the-fly rounding mode switch
+  and exception flags (though exceptions can be implemented in the future).
+
+  ### Operations
+
+  Both types support the following:
+  - Construction from signed and unsigned 32-bit and 64 integers,
+  float/double or raw binary representation
+  - Conversions between each other, to float or double and to int
+  using @ref cvRound, @ref cvTrunc, @ref cvFloor, @ref cvCeil or a bunch of
+  saturate_cast functions
+  - Add, subtract, multiply, divide, remainder, square root, FMA with absolute precision
+  - Comparison operations
+  - Explicit sign, exponent and significand manipulation through get/set methods,
+ number state indicators (isInf, isNan, isSubnormal)
+  - Type-specific constants like eps, minimum/maximum value, best pi approximation, etc.
+  - min(), max(), abs(), exp(), log() and pow() functions
+
+*/
+//! @{
+
+struct softfloat;
+struct softdouble;
+
+struct CV_EXPORTS softfloat
+{
+public:
+    /** @brief Default constructor */
+    softfloat() { v = 0; }
+    /** @brief Copy constructor */
+    softfloat( const softfloat& c) { v = c.v; }
+    /** @brief Assign constructor */
+    softfloat& operator=( const softfloat& c )
+    {
+        if(&c != this) v = c.v;
+        return *this;
+    }
+    /** @brief Construct from raw
+
+    Builds new value from raw binary representation
+    */
+    static const softfloat fromRaw( const uint32_t a ) { softfloat x; x.v = a; return x; }
+
+    /** @brief Construct from integer */
+    explicit softfloat( const uint32_t );
+    explicit softfloat( const uint64_t );
+    explicit softfloat( const int32_t );
+    explicit softfloat( const int64_t );
+
+#ifdef CV_INT32_T_IS_LONG_INT
+    // for platforms with int32_t = long int
+    explicit softfloat( const int a ) { *this = softfloat(static_cast<int32_t>(a)); }
+#endif
+
+    /** @brief Construct from float */
+    explicit softfloat( const float a ) { Cv32suf s; s.f = a; v = s.u; }
+
+    /** @brief Type casts  */
+    operator softdouble() const;
+    operator float() const { Cv32suf s; s.u = v; return s.f; }
+
+    /** @brief Basic arithmetics */
+    softfloat operator + (const softfloat&) const;
+    softfloat operator - (const softfloat&) const;
+    softfloat operator * (const softfloat&) const;
+    softfloat operator / (const softfloat&) const;
+    softfloat operator - () const { softfloat x; x.v = v ^ (1U << 31); return x; }
+
+    /** @brief Remainder operator
+
+    A quote from original SoftFloat manual:
+
+    > The IEEE Standard remainder operation computes the value
+    > a - n * b, where n is the integer closest to a / b.
+    > If a / b is exactly halfway between two integers, n is the even integer
+    > closest to a / b. The IEEE Standard’s remainder operation is always exact and so requires no rounding.
+    > Depending on the relative magnitudes of the operands, the remainder functions
+    > can take considerably longer to execute than the other SoftFloat functions.
+    > This is an inherent characteristic of the remainder operation itself and is not a flaw
+    > in the SoftFloat implementation.
+    */
+    softfloat operator % (const softfloat&) const;
+
+    softfloat& operator += (const softfloat& a) { *this = *this + a; return *this; }
+    softfloat& operator -= (const softfloat& a) { *this = *this - a; return *this; }
+    softfloat& operator *= (const softfloat& a) { *this = *this * a; return *this; }
+    softfloat& operator /= (const softfloat& a) { *this = *this / a; return *this; }
+    softfloat& operator %= (const softfloat& a) { *this = *this % a; return *this; }
+
+    /** @brief Comparison operations
+
+     - Any operation with NaN produces false
+       + The only exception is when x is NaN: x != y for any y.
+     - Positive and negative zeros are equal
+    */
+    bool operator == ( const softfloat& ) const;
+    bool operator != ( const softfloat& ) const;
+    bool operator >  ( const softfloat& ) const;
+    bool operator >= ( const softfloat& ) const;
+    bool operator <  ( const softfloat& ) const;
+    bool operator <= ( const softfloat& ) const;
+
+    /** @brief NaN state indicator */
+    inline bool isNaN() const { return (v & 0x7fffffff)  > 0x7f800000; }
+    /** @brief Inf state indicator */
+    inline bool isInf() const { return (v & 0x7fffffff) == 0x7f800000; }
+    /** @brief Subnormal number indicator */
+    inline bool isSubnormal() const { return ((v >> 23) & 0xFF) == 0; }
+
+    /** @brief Get sign bit */
+    inline bool getSign() const { return (v >> 31) != 0; }
+    /** @brief Construct a copy with new sign bit */
+    inline softfloat setSign(bool sign) const { softfloat x; x.v = (v & ((1U << 31) - 1)) | ((uint32_t)sign << 31); return x; }
+    /** @brief Get 0-based exponent */
+    inline int getExp() const { return ((v >> 23) & 0xFF) - 127; }
+    /** @brief Construct a copy with new 0-based exponent */
+    inline softfloat setExp(int e) const { softfloat x; x.v = (v & 0x807fffff) | (((e + 127) & 0xFF) << 23 ); return x; }
+
+    /** @brief Get a fraction part
+
+    Returns a number 1 <= x < 2 with the same significand
+    */
+    inline softfloat getFrac() const
+    {
+        uint_fast32_t vv = (v & 0x007fffff) | (127 << 23);
+        return softfloat::fromRaw(vv);
+    }
+    /** @brief Construct a copy with provided significand
+
+    Constructs a copy of a number with significand taken from parameter
+    */
+    inline softfloat setFrac(const softfloat& s) const
+    {
+        softfloat x;
+        x.v = (v & 0xff800000) | (s.v & 0x007fffff);
+        return x;
+    }
+
+    /** @brief Zero constant */
+    static softfloat zero() { return softfloat::fromRaw( 0 ); }
+    /** @brief Positive infinity constant */
+    static softfloat  inf() { return softfloat::fromRaw( 0xFF << 23 ); }
+    /** @brief Default NaN constant */
+    static softfloat  nan() { return softfloat::fromRaw( 0x7fffffff ); }
+    /** @brief One constant */
+    static softfloat  one() { return softfloat::fromRaw(  127 << 23 ); }
+    /** @brief Smallest normalized value */
+    static softfloat  min() { return softfloat::fromRaw( 0x01 << 23 ); }
+    /** @brief Difference between 1 and next representable value */
+    static softfloat  eps() { return softfloat::fromRaw( (127 - 23) << 23 ); }
+    /** @brief Biggest finite value */
+    static softfloat  max() { return softfloat::fromRaw( (0xFF << 23) - 1 ); }
+    /** @brief Correct pi approximation */
+    static softfloat   pi() { return softfloat::fromRaw( 0x40490fdb ); }
+
+    uint32_t v;
+};
+
+/*----------------------------------------------------------------------------
+*----------------------------------------------------------------------------*/
+
+struct CV_EXPORTS softdouble
+{
+public:
+    /** @brief Default constructor */
+    softdouble() : v(0) { }
+    /** @brief Copy constructor */
+    softdouble( const softdouble& c) { v = c.v; }
+    /** @brief Assign constructor */
+    softdouble& operator=( const softdouble& c )
+    {
+        if(&c != this) v = c.v;
+        return *this;
+    }
+    /** @brief Construct from raw
+
+    Builds new value from raw binary representation
+    */
+    static softdouble fromRaw( const uint64_t a ) { softdouble x; x.v = a; return x; }
+
+    /** @brief Construct from integer */
+    explicit softdouble( const uint32_t );
+    explicit softdouble( const uint64_t );
+    explicit softdouble( const  int32_t );
+    explicit softdouble( const  int64_t );
+
+#ifdef CV_INT32_T_IS_LONG_INT
+    // for platforms with int32_t = long int
+    explicit softdouble( const int a ) { *this = softdouble(static_cast<int32_t>(a)); }
+#endif
+
+    /** @brief Construct from double */
+    explicit softdouble( const double a ) { Cv64suf s; s.f = a; v = s.u; }
+
+    /** @brief Type casts  */
+    operator softfloat() const;
+    operator double() const { Cv64suf s; s.u = v; return s.f; }
+
+    /** @brief Basic arithmetics */
+    softdouble operator + (const softdouble&) const;
+    softdouble operator - (const softdouble&) const;
+    softdouble operator * (const softdouble&) const;
+    softdouble operator / (const softdouble&) const;
+    softdouble operator - () const { softdouble x; x.v = v ^ (1ULL << 63); return x; }
+
+    /** @brief Remainder operator
+
+    A quote from original SoftFloat manual:
+
+    > The IEEE Standard remainder operation computes the value
+    > a - n * b, where n is the integer closest to a / b.
+    > If a / b is exactly halfway between two integers, n is the even integer
+    > closest to a / b. The IEEE Standard’s remainder operation is always exact and so requires no rounding.
+    > Depending on the relative magnitudes of the operands, the remainder functions
+    > can take considerably longer to execute than the other SoftFloat functions.
+    > This is an inherent characteristic of the remainder operation itself and is not a flaw
+    > in the SoftFloat implementation.
+    */
+    softdouble operator % (const softdouble&) const;
+
+    softdouble& operator += (const softdouble& a) { *this = *this + a; return *this; }
+    softdouble& operator -= (const softdouble& a) { *this = *this - a; return *this; }
+    softdouble& operator *= (const softdouble& a) { *this = *this * a; return *this; }
+    softdouble& operator /= (const softdouble& a) { *this = *this / a; return *this; }
+    softdouble& operator %= (const softdouble& a) { *this = *this % a; return *this; }
+
+    /** @brief Comparison operations
+
+     - Any operation with NaN produces false
+       + The only exception is when x is NaN: x != y for any y.
+     - Positive and negative zeros are equal
+    */
+    bool operator == ( const softdouble& ) const;
+    bool operator != ( const softdouble& ) const;
+    bool operator >  ( const softdouble& ) const;
+    bool operator >= ( const softdouble& ) const;
+    bool operator <  ( const softdouble& ) const;
+    bool operator <= ( const softdouble& ) const;
+
+    /** @brief NaN state indicator */
+    inline bool isNaN() const { return (v & 0x7fffffffffffffff)  > 0x7ff0000000000000; }
+    /** @brief Inf state indicator */
+    inline bool isInf() const { return (v & 0x7fffffffffffffff) == 0x7ff0000000000000; }
+    /** @brief Subnormal number indicator */
+    inline bool isSubnormal() const { return ((v >> 52) & 0x7FF) == 0; }
+
+    /** @brief Get sign bit */
+    inline bool getSign() const { return (v >> 63) != 0; }
+    /** @brief Construct a copy with new sign bit */
+    softdouble setSign(bool sign) const { softdouble x; x.v = (v & ((1ULL << 63) - 1)) | ((uint_fast64_t)(sign) << 63); return x; }
+    /** @brief Get 0-based exponent */
+    inline int getExp() const { return ((v >> 52) & 0x7FF) - 1023; }
+    /** @brief Construct a copy with new 0-based exponent */
+    inline softdouble setExp(int e) const
+    {
+        softdouble x;
+        x.v = (v & 0x800FFFFFFFFFFFFF) | ((uint_fast64_t)((e + 1023) & 0x7FF) << 52);
+        return x;
+    }
+
+    /** @brief Get a fraction part
+
+    Returns a number 1 <= x < 2 with the same significand
+    */
+    inline softdouble getFrac() const
+    {
+        uint_fast64_t vv = (v & 0x000FFFFFFFFFFFFF) | ((uint_fast64_t)(1023) << 52);
+        return softdouble::fromRaw(vv);
+    }
+    /** @brief Construct a copy with provided significand
+
+    Constructs a copy of a number with significand taken from parameter
+    */
+    inline softdouble setFrac(const softdouble& s) const
+    {
+        softdouble x;
+        x.v = (v & 0xFFF0000000000000) | (s.v & 0x000FFFFFFFFFFFFF);
+        return x;
+    }
+
+    /** @brief Zero constant */
+    static softdouble zero() { return softdouble::fromRaw( 0 ); }
+    /** @brief Positive infinity constant */
+    static softdouble  inf() { return softdouble::fromRaw( (uint_fast64_t)(0x7FF) << 52 ); }
+    /** @brief Default NaN constant */
+    static softdouble  nan() { return softdouble::fromRaw( CV_BIG_INT(0x7FFFFFFFFFFFFFFF) ); }
+    /** @brief One constant */
+    static softdouble  one() { return softdouble::fromRaw( (uint_fast64_t)( 1023) << 52 ); }
+    /** @brief Smallest normalized value */
+    static softdouble  min() { return softdouble::fromRaw( (uint_fast64_t)( 0x01) << 52 ); }
+    /** @brief Difference between 1 and next representable value */
+    static softdouble  eps() { return softdouble::fromRaw( (uint_fast64_t)( 1023 - 52 ) << 52 ); }
+    /** @brief Biggest finite value */
+    static softdouble  max() { return softdouble::fromRaw( ((uint_fast64_t)(0x7FF) << 52) - 1 ); }
+    /** @brief Correct pi approximation */
+    static softdouble   pi() { return softdouble::fromRaw( CV_BIG_INT(0x400921FB54442D18) ); }
+
+    uint64_t v;
+};
+
+/*----------------------------------------------------------------------------
+*----------------------------------------------------------------------------*/
+
+/** @brief Fused Multiplication and Addition
+
+Computes (a*b)+c with single rounding
+*/
+CV_EXPORTS softfloat  mulAdd( const softfloat&  a, const softfloat&  b, const softfloat & c);
+CV_EXPORTS softdouble mulAdd( const softdouble& a, const softdouble& b, const softdouble& c);
+
+/** @brief Square root */
+CV_EXPORTS softfloat  sqrt( const softfloat&  a );
+CV_EXPORTS softdouble sqrt( const softdouble& a );
+}
+
+/*----------------------------------------------------------------------------
+| Ported from OpenCV and added for usability
+*----------------------------------------------------------------------------*/
+
+/** @brief Truncates number to integer with minimum magnitude */
+CV_EXPORTS int cvTrunc(const cv::softfloat&  a);
+CV_EXPORTS int cvTrunc(const cv::softdouble& a);
+
+/** @brief Rounds a number to nearest even integer */
+CV_EXPORTS int cvRound(const cv::softfloat&  a);
+CV_EXPORTS int cvRound(const cv::softdouble& a);
+
+/** @brief Rounds a number to nearest even long long integer */
+CV_EXPORTS int64_t cvRound64(const cv::softdouble& a);
+
+/** @brief Rounds a number down to integer */
+CV_EXPORTS int cvFloor(const cv::softfloat&  a);
+CV_EXPORTS int cvFloor(const cv::softdouble& a);
+
+/** @brief Rounds number up to integer */
+CV_EXPORTS int  cvCeil(const cv::softfloat&  a);
+CV_EXPORTS int  cvCeil(const cv::softdouble& a);
+
+namespace cv
+{
+/** @brief Saturate casts */
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(softfloat  a) { return _Tp(a); }
+template<typename _Tp> static inline _Tp saturate_cast(softdouble a) { return _Tp(a); }
+
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(softfloat  a) { return (uchar)std::max(std::min(cvRound(a), (int)UCHAR_MAX), 0); }
+template<> inline uchar saturate_cast<uchar>(softdouble a) { return (uchar)std::max(std::min(cvRound(a), (int)UCHAR_MAX), 0); }
+
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(softfloat  a) { return (schar)std::min(std::max(cvRound(a), (int)SCHAR_MIN), (int)SCHAR_MAX); }
+template<> inline schar saturate_cast<schar>(softdouble a) { return (schar)std::min(std::max(cvRound(a), (int)SCHAR_MIN), (int)SCHAR_MAX); }
+
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(softfloat  a) { return (ushort)std::max(std::min(cvRound(a), (int)USHRT_MAX), 0); }
+template<> inline ushort saturate_cast<ushort>(softdouble a) { return (ushort)std::max(std::min(cvRound(a), (int)USHRT_MAX), 0); }
+
+template<> inline short saturate_cast<short>(softfloat  a) { return (short)std::min(std::max(cvRound(a), (int)SHRT_MIN), (int)SHRT_MAX); }
+template<> inline short saturate_cast<short>(softdouble a) { return (short)std::min(std::max(cvRound(a), (int)SHRT_MIN), (int)SHRT_MAX); }
+
+template<> inline int saturate_cast<int>(softfloat  a) { return cvRound(a); }
+template<> inline int saturate_cast<int>(softdouble a) { return cvRound(a); }
+
+template<> inline int64_t saturate_cast<int64_t>(softfloat  a) { return cvRound(a); }
+template<> inline int64_t saturate_cast<int64_t>(softdouble a) { return cvRound64(a); }
+
+/** @brief Saturate cast to unsigned integer and unsigned long long integer
+We intentionally do not clip negative numbers, to make -1 become 0xffffffff etc.
+*/
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(softfloat  a) { return cvRound(a); }
+template<> inline unsigned saturate_cast<unsigned>(softdouble a) { return cvRound(a); }
+
+template<> inline uint64_t saturate_cast<uint64_t>(softfloat  a) { return cvRound(a); }
+template<> inline uint64_t saturate_cast<uint64_t>(softdouble a) { return cvRound64(a); }
+
+/** @brief Min and Max functions */
+inline softfloat  min(const softfloat&  a, const softfloat&  b) { return (a > b) ? b : a; }
+inline softdouble min(const softdouble& a, const softdouble& b) { return (a > b) ? b : a; }
+
+inline softfloat  max(const softfloat&  a, const softfloat&  b) { return (a > b) ? a : b; }
+inline softdouble max(const softdouble& a, const softdouble& b) { return (a > b) ? a : b; }
+
+/** @brief Absolute value */
+inline softfloat  abs( softfloat  a) { softfloat  x; x.v = a.v & ((1U   << 31) - 1); return x; }
+inline softdouble abs( softdouble a) { softdouble x; x.v = a.v & ((1ULL << 63) - 1); return x; }
+
+/** @brief Exponent
+
+Special cases:
+- exp(NaN) is NaN
+- exp(-Inf) == 0
+- exp(+Inf) == +Inf
+*/
+CV_EXPORTS softfloat  exp( const softfloat&  a);
+CV_EXPORTS softdouble exp( const softdouble& a);
+
+/** @brief Natural logarithm
+
+Special cases:
+- log(NaN), log(x < 0) are NaN
+- log(0) == -Inf
+*/
+CV_EXPORTS softfloat  log( const softfloat&  a );
+CV_EXPORTS softdouble log( const softdouble& a );
+
+/** @brief Raising to the power
+
+Special cases:
+- x**NaN is NaN for any x
+- ( |x| == 1 )**Inf is NaN
+- ( |x|  > 1 )**+Inf or ( |x| < 1 )**-Inf is +Inf
+- ( |x|  > 1 )**-Inf or ( |x| < 1 )**+Inf is 0
+- x ** 0 == 1 for any x
+- x ** 1 == 1 for any x
+- NaN ** y is NaN for any other y
+- Inf**(y < 0) == 0
+- Inf ** y is +Inf for any other y
+- (x < 0)**y is NaN for any other y if x can't be correctly rounded to integer
+- 0 ** 0 == 1
+- 0 ** (y < 0) is +Inf
+- 0 ** (y > 0) is 0
+*/
+CV_EXPORTS softfloat  pow( const softfloat&  a, const softfloat&  b);
+CV_EXPORTS softdouble pow( const softdouble& a, const softdouble& b);
+
+/** @brief Cube root
+
+Special cases:
+- cbrt(NaN) is NaN
+- cbrt(+/-Inf) is +/-Inf
+*/
+CV_EXPORTS softfloat cbrt( const softfloat& a );
+
+/** @brief Sine
+
+Special cases:
+- sin(Inf) or sin(NaN) is NaN
+- sin(x) == x when sin(x) is close to zero
+*/
+CV_EXPORTS softdouble sin( const softdouble& a );
+
+/** @brief Cosine
+ *
+Special cases:
+- cos(Inf) or cos(NaN) is NaN
+- cos(x) == +/- 1 when cos(x) is close to +/- 1
+*/
+CV_EXPORTS softdouble cos( const softdouble& a );
+
+}
+
+//! @}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/sse_utils.hpp b/include/opencv2/core/sse_utils.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0906583
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/sse_utils.hpp
@@ -0,0 +1,652 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_SSE_UTILS_HPP
+#define OPENCV_CORE_SSE_UTILS_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error sse_utils.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+//! @addtogroup core_utils_sse
+//! @{
+
+#if CV_SSE2
+
+inline void _mm_deinterleave_epi8(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1)
+{
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(v_r0, v_g0);
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(v_r0, v_g0);
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(v_r1, v_g1);
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(v_r1, v_g1);
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk0, layer1_chunk2);
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk0, layer1_chunk2);
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk1, layer1_chunk3);
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk1, layer1_chunk3);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk0, layer2_chunk2);
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk0, layer2_chunk2);
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk1, layer2_chunk3);
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk1, layer2_chunk3);
+
+    __m128i layer4_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk0, layer3_chunk2);
+    __m128i layer4_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk0, layer3_chunk2);
+    __m128i layer4_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk1, layer3_chunk3);
+    __m128i layer4_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk1, layer3_chunk3);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk0, layer4_chunk2);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk0, layer4_chunk2);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk1, layer4_chunk3);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk1, layer4_chunk3);
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_epi8(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0,
+                                  __m128i & v_g1, __m128i & v_b0, __m128i & v_b1)
+{
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(v_r0, v_g1);
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(v_r0, v_g1);
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(v_r1, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(v_r1, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(v_g0, v_b1);
+    __m128i layer1_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(v_g0, v_b1);
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk0, layer1_chunk3);
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk0, layer1_chunk3);
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk1, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk1, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk2, layer1_chunk5);
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk2, layer1_chunk5);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk0, layer2_chunk3);
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk0, layer2_chunk3);
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk1, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk1, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk2, layer2_chunk5);
+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk2, layer2_chunk5);
+
+    __m128i layer4_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk0, layer3_chunk3);
+    __m128i layer4_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk0, layer3_chunk3);
+    __m128i layer4_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk1, layer3_chunk4);
+    __m128i layer4_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk1, layer3_chunk4);
+    __m128i layer4_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk2, layer3_chunk5);
+    __m128i layer4_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk2, layer3_chunk5);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk0, layer4_chunk3);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk0, layer4_chunk3);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk1, layer4_chunk4);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk1, layer4_chunk4);
+    v_b0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk2, layer4_chunk5);
+    v_b1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk2, layer4_chunk5);
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_epi8(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1,
+                                  __m128i & v_b0, __m128i & v_b1, __m128i & v_a0, __m128i & v_a1)
+{
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(v_r0, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(v_r0, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(v_r1, v_b1);
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(v_r1, v_b1);
+    __m128i layer1_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(v_g0, v_a0);
+    __m128i layer1_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(v_g0, v_a0);
+    __m128i layer1_chunk6 = _mm_unpacklo_epi8(v_g1, v_a1);
+    __m128i layer1_chunk7 = _mm_unpackhi_epi8(v_g1, v_a1);
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk0, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk0, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk1, layer1_chunk5);
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk1, layer1_chunk5);
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk2, layer1_chunk6);
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk2, layer1_chunk6);
+    __m128i layer2_chunk6 = _mm_unpacklo_epi8(layer1_chunk3, layer1_chunk7);
+    __m128i layer2_chunk7 = _mm_unpackhi_epi8(layer1_chunk3, layer1_chunk7);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk0, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk0, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk1, layer2_chunk5);
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk1, layer2_chunk5);
+    __m128i layer3_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk2, layer2_chunk6);
+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk2, layer2_chunk6);
+    __m128i layer3_chunk6 = _mm_unpacklo_epi8(layer2_chunk3, layer2_chunk7);
+    __m128i layer3_chunk7 = _mm_unpackhi_epi8(layer2_chunk3, layer2_chunk7);
+
+    __m128i layer4_chunk0 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk0, layer3_chunk4);
+    __m128i layer4_chunk1 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk0, layer3_chunk4);
+    __m128i layer4_chunk2 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk1, layer3_chunk5);
+    __m128i layer4_chunk3 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk1, layer3_chunk5);
+    __m128i layer4_chunk4 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk2, layer3_chunk6);
+    __m128i layer4_chunk5 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk2, layer3_chunk6);
+    __m128i layer4_chunk6 = _mm_unpacklo_epi8(layer3_chunk3, layer3_chunk7);
+    __m128i layer4_chunk7 = _mm_unpackhi_epi8(layer3_chunk3, layer3_chunk7);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk0, layer4_chunk4);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk0, layer4_chunk4);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk1, layer4_chunk5);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk1, layer4_chunk5);
+    v_b0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk2, layer4_chunk6);
+    v_b1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk2, layer4_chunk6);
+    v_a0 = _mm_unpacklo_epi8(layer4_chunk3, layer4_chunk7);
+    v_a1 = _mm_unpackhi_epi8(layer4_chunk3, layer4_chunk7);
+}
+
+inline void _mm_interleave_epi8(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1)
+{
+    __m128i v_mask = _mm_set1_epi16(0x00ff);
+
+    __m128i layer4_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(v_r0, v_mask), _mm_and_si128(v_r1, v_mask));
+    __m128i layer4_chunk2 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(v_r0, 8), _mm_srli_epi16(v_r1, 8));
+    __m128i layer4_chunk1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(v_g0, v_mask), _mm_and_si128(v_g1, v_mask));
+    __m128i layer4_chunk3 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(v_g0, 8), _mm_srli_epi16(v_g1, 8));
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer4_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer4_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer4_chunk0, 8), _mm_srli_epi16(layer4_chunk1, 8));
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer4_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer4_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer4_chunk2, 8), _mm_srli_epi16(layer4_chunk3, 8));
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer3_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer3_chunk0, 8), _mm_srli_epi16(layer3_chunk1, 8));
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer3_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer3_chunk2, 8), _mm_srli_epi16(layer3_chunk3, 8));
+
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer2_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer2_chunk0, 8), _mm_srli_epi16(layer2_chunk1, 8));
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer2_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk3, v_mask));
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+
+    v_r0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk1, v_mask));
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+}
+
+inline void _mm_interleave_epi8(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0,
+                                __m128i & v_g1, __m128i & v_b0, __m128i & v_b1)
+{
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+
+    __m128i layer4_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(v_r0, v_mask), _mm_and_si128(v_r1, v_mask));
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+
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+
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+
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+
+    v_r0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk1, v_mask));
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+    v_r1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk3, v_mask));
+    v_b0 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer1_chunk2, 8), _mm_srli_epi16(layer1_chunk3, 8));
+    v_g0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk5, v_mask));
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+}
+
+inline void _mm_interleave_epi8(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1,
+                                __m128i & v_b0, __m128i & v_b1, __m128i & v_a0, __m128i & v_a1)
+{
+    __m128i v_mask = _mm_set1_epi16(0x00ff);
+
+    __m128i layer4_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(v_r0, v_mask), _mm_and_si128(v_r1, v_mask));
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+
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+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer4_chunk2, 8), _mm_srli_epi16(layer4_chunk3, 8));
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+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer4_chunk6, v_mask), _mm_and_si128(layer4_chunk7, v_mask));
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+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer3_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer3_chunk0, 8), _mm_srli_epi16(layer3_chunk1, 8));
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer3_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer3_chunk2, 8), _mm_srli_epi16(layer3_chunk3, 8));
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+
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer2_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk1, v_mask));
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+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer2_chunk6, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk7, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk7 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer2_chunk6, 8), _mm_srli_epi16(layer2_chunk7, 8));
+
+    v_r0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk1, v_mask));
+    v_b0 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer1_chunk0, 8), _mm_srli_epi16(layer1_chunk1, 8));
+    v_r1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk3, v_mask));
+    v_b1 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer1_chunk2, 8), _mm_srli_epi16(layer1_chunk3, 8));
+    v_g0 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk5, v_mask));
+    v_a0 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer1_chunk4, 8), _mm_srli_epi16(layer1_chunk5, 8));
+    v_g1 = _mm_packus_epi16(_mm_and_si128(layer1_chunk6, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk7, v_mask));
+    v_a1 = _mm_packus_epi16(_mm_srli_epi16(layer1_chunk6, 8), _mm_srli_epi16(layer1_chunk7, 8));
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_epi16(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1)
+{
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(v_r0, v_g0);
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(v_r0, v_g0);
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(v_r1, v_g1);
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(v_r1, v_g1);
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk0, layer1_chunk2);
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk0, layer1_chunk2);
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk1, layer1_chunk3);
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk1, layer1_chunk3);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk0, layer2_chunk2);
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk0, layer2_chunk2);
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk1, layer2_chunk3);
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk1, layer2_chunk3);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk0, layer3_chunk2);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk0, layer3_chunk2);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk1, layer3_chunk3);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk1, layer3_chunk3);
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_epi16(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0,
+                                   __m128i & v_g1, __m128i & v_b0, __m128i & v_b1)
+{
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(v_r0, v_g1);
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(v_r0, v_g1);
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(v_r1, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(v_r1, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk4 = _mm_unpacklo_epi16(v_g0, v_b1);
+    __m128i layer1_chunk5 = _mm_unpackhi_epi16(v_g0, v_b1);
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk0, layer1_chunk3);
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk0, layer1_chunk3);
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+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk1, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk2, layer1_chunk5);
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk2, layer1_chunk5);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk0, layer2_chunk3);
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk0, layer2_chunk3);
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk1, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk1, layer2_chunk4);
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+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk2, layer2_chunk5);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk0, layer3_chunk3);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk0, layer3_chunk3);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk1, layer3_chunk4);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk1, layer3_chunk4);
+    v_b0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk2, layer3_chunk5);
+    v_b1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk2, layer3_chunk5);
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_epi16(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1,
+                                   __m128i & v_b0, __m128i & v_b1, __m128i & v_a0, __m128i & v_a1)
+{
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(v_r0, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(v_r0, v_b0);
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(v_r1, v_b1);
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(v_r1, v_b1);
+    __m128i layer1_chunk4 = _mm_unpacklo_epi16(v_g0, v_a0);
+    __m128i layer1_chunk5 = _mm_unpackhi_epi16(v_g0, v_a0);
+    __m128i layer1_chunk6 = _mm_unpacklo_epi16(v_g1, v_a1);
+    __m128i layer1_chunk7 = _mm_unpackhi_epi16(v_g1, v_a1);
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk0, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk0, layer1_chunk4);
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk1, layer1_chunk5);
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk1, layer1_chunk5);
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk2, layer1_chunk6);
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk2, layer1_chunk6);
+    __m128i layer2_chunk6 = _mm_unpacklo_epi16(layer1_chunk3, layer1_chunk7);
+    __m128i layer2_chunk7 = _mm_unpackhi_epi16(layer1_chunk3, layer1_chunk7);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk0, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk0, layer2_chunk4);
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk1, layer2_chunk5);
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk1, layer2_chunk5);
+    __m128i layer3_chunk4 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk2, layer2_chunk6);
+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk2, layer2_chunk6);
+    __m128i layer3_chunk6 = _mm_unpacklo_epi16(layer2_chunk3, layer2_chunk7);
+    __m128i layer3_chunk7 = _mm_unpackhi_epi16(layer2_chunk3, layer2_chunk7);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk0, layer3_chunk4);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk0, layer3_chunk4);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk1, layer3_chunk5);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk1, layer3_chunk5);
+    v_b0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk2, layer3_chunk6);
+    v_b1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk2, layer3_chunk6);
+    v_a0 = _mm_unpacklo_epi16(layer3_chunk3, layer3_chunk7);
+    v_a1 = _mm_unpackhi_epi16(layer3_chunk3, layer3_chunk7);
+}
+
+#if CV_SSE4_1
+
+inline void _mm_interleave_epi16(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1)
+{
+    __m128i v_mask = _mm_set1_epi32(0x0000ffff);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_r0, v_mask), _mm_and_si128(v_r1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_r0, 16), _mm_srli_epi32(v_r1, 16));
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_g0, v_mask), _mm_and_si128(v_g1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_g0, 16), _mm_srli_epi32(v_g1, 16));
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk1, 16));
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk3, 16));
+
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk1, 16));
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk3, 16));
+
+    v_r0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk1, v_mask));
+    v_g0 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk1, 16));
+    v_r1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk3, v_mask));
+    v_g1 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk3, 16));
+}
+
+inline void _mm_interleave_epi16(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0,
+                                 __m128i & v_g1, __m128i & v_b0, __m128i & v_b1)
+{
+    __m128i v_mask = _mm_set1_epi32(0x0000ffff);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_r0, v_mask), _mm_and_si128(v_r1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_r0, 16), _mm_srli_epi32(v_r1, 16));
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_g0, v_mask), _mm_and_si128(v_g1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk4 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_g0, 16), _mm_srli_epi32(v_g1, 16));
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_b0, v_mask), _mm_and_si128(v_b1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_b0, 16), _mm_srli_epi32(v_b1, 16));
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk1, 16));
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk3, 16));
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk5, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk4, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk5, 16));
+
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk1, 16));
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk4 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk3, 16));
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk5, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk5 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk4, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk5, 16));
+
+    v_r0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk1, v_mask));
+    v_g1 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk1, 16));
+    v_r1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk3, v_mask));
+    v_b0 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk3, 16));
+    v_g0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk5, v_mask));
+    v_b1 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk4, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk5, 16));
+}
+
+inline void _mm_interleave_epi16(__m128i & v_r0, __m128i & v_r1, __m128i & v_g0, __m128i & v_g1,
+                                 __m128i & v_b0, __m128i & v_b1, __m128i & v_a0, __m128i & v_a1)
+{
+    __m128i v_mask = _mm_set1_epi32(0x0000ffff);
+
+    __m128i layer3_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_r0, v_mask), _mm_and_si128(v_r1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk4 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_r0, 16), _mm_srli_epi32(v_r1, 16));
+    __m128i layer3_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_g0, v_mask), _mm_and_si128(v_g1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk5 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_g0, 16), _mm_srli_epi32(v_g1, 16));
+    __m128i layer3_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_b0, v_mask), _mm_and_si128(v_b1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk6 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_b0, 16), _mm_srli_epi32(v_b1, 16));
+    __m128i layer3_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(v_a0, v_mask), _mm_and_si128(v_a1, v_mask));
+    __m128i layer3_chunk7 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(v_a0, 16), _mm_srli_epi32(v_a1, 16));
+
+    __m128i layer2_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk4 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk1, 16));
+    __m128i layer2_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk5 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk3, 16));
+    __m128i layer2_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk5, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk6 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk4, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk5, 16));
+    __m128i layer2_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer3_chunk6, v_mask), _mm_and_si128(layer3_chunk7, v_mask));
+    __m128i layer2_chunk7 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer3_chunk6, 16), _mm_srli_epi32(layer3_chunk7, 16));
+
+    __m128i layer1_chunk0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk1, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk4 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk1, 16));
+    __m128i layer1_chunk1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk3, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk5 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk3, 16));
+    __m128i layer1_chunk2 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk5, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk6 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk4, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk5, 16));
+    __m128i layer1_chunk3 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer2_chunk6, v_mask), _mm_and_si128(layer2_chunk7, v_mask));
+    __m128i layer1_chunk7 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer2_chunk6, 16), _mm_srli_epi32(layer2_chunk7, 16));
+
+    v_r0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk0, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk1, v_mask));
+    v_b0 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk0, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk1, 16));
+    v_r1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk2, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk3, v_mask));
+    v_b1 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk2, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk3, 16));
+    v_g0 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk4, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk5, v_mask));
+    v_a0 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk4, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk5, 16));
+    v_g1 = _mm_packus_epi32(_mm_and_si128(layer1_chunk6, v_mask), _mm_and_si128(layer1_chunk7, v_mask));
+    v_a1 = _mm_packus_epi32(_mm_srli_epi32(layer1_chunk6, 16), _mm_srli_epi32(layer1_chunk7, 16));
+}
+
+#endif // CV_SSE4_1
+
+inline void _mm_deinterleave_ps(__m128 & v_r0, __m128 & v_r1, __m128 & v_g0, __m128 & v_g1)
+{
+    __m128 layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_ps(v_r0, v_g0);
+    __m128 layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_ps(v_r0, v_g0);
+    __m128 layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_ps(v_r1, v_g1);
+    __m128 layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_ps(v_r1, v_g1);
+
+    __m128 layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk2);
+    __m128 layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk2);
+    __m128 layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk1, layer1_chunk3);
+    __m128 layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk1, layer1_chunk3);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk2);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk2);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk1, layer2_chunk3);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk1, layer2_chunk3);
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_ps(__m128 & v_r0, __m128 & v_r1, __m128 & v_g0,
+                                __m128 & v_g1, __m128 & v_b0, __m128 & v_b1)
+{
+    __m128 layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_ps(v_r0, v_g1);
+    __m128 layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_ps(v_r0, v_g1);
+    __m128 layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_ps(v_r1, v_b0);
+    __m128 layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_ps(v_r1, v_b0);
+    __m128 layer1_chunk4 = _mm_unpacklo_ps(v_g0, v_b1);
+    __m128 layer1_chunk5 = _mm_unpackhi_ps(v_g0, v_b1);
+
+    __m128 layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk3);
+    __m128 layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk3);
+    __m128 layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk1, layer1_chunk4);
+    __m128 layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk1, layer1_chunk4);
+    __m128 layer2_chunk4 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk5);
+    __m128 layer2_chunk5 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk5);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk3);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk3);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk1, layer2_chunk4);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk1, layer2_chunk4);
+    v_b0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk5);
+    v_b1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk5);
+}
+
+inline void _mm_deinterleave_ps(__m128 & v_r0, __m128 & v_r1, __m128 & v_g0, __m128 & v_g1,
+                                __m128 & v_b0, __m128 & v_b1, __m128 & v_a0, __m128 & v_a1)
+{
+    __m128 layer1_chunk0 = _mm_unpacklo_ps(v_r0, v_b0);
+    __m128 layer1_chunk1 = _mm_unpackhi_ps(v_r0, v_b0);
+    __m128 layer1_chunk2 = _mm_unpacklo_ps(v_r1, v_b1);
+    __m128 layer1_chunk3 = _mm_unpackhi_ps(v_r1, v_b1);
+    __m128 layer1_chunk4 = _mm_unpacklo_ps(v_g0, v_a0);
+    __m128 layer1_chunk5 = _mm_unpackhi_ps(v_g0, v_a0);
+    __m128 layer1_chunk6 = _mm_unpacklo_ps(v_g1, v_a1);
+    __m128 layer1_chunk7 = _mm_unpackhi_ps(v_g1, v_a1);
+
+    __m128 layer2_chunk0 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk4);
+    __m128 layer2_chunk1 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk4);
+    __m128 layer2_chunk2 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk1, layer1_chunk5);
+    __m128 layer2_chunk3 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk1, layer1_chunk5);
+    __m128 layer2_chunk4 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk6);
+    __m128 layer2_chunk5 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk6);
+    __m128 layer2_chunk6 = _mm_unpacklo_ps(layer1_chunk3, layer1_chunk7);
+    __m128 layer2_chunk7 = _mm_unpackhi_ps(layer1_chunk3, layer1_chunk7);
+
+    v_r0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk4);
+    v_r1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk4);
+    v_g0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk1, layer2_chunk5);
+    v_g1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk1, layer2_chunk5);
+    v_b0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk6);
+    v_b1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk6);
+    v_a0 = _mm_unpacklo_ps(layer2_chunk3, layer2_chunk7);
+    v_a1 = _mm_unpackhi_ps(layer2_chunk3, layer2_chunk7);
+}
+
+inline void _mm_interleave_ps(__m128 & v_r0, __m128 & v_r1, __m128 & v_g0, __m128 & v_g1)
+{
+    enum { mask_lo = _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0), mask_hi = _MM_SHUFFLE(3, 1, 3, 1) };
+
+    __m128 layer2_chunk0 = _mm_shuffle_ps(v_r0, v_r1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk2 = _mm_shuffle_ps(v_r0, v_r1, mask_hi);
+    __m128 layer2_chunk1 = _mm_shuffle_ps(v_g0, v_g1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk3 = _mm_shuffle_ps(v_g0, v_g1, mask_hi);
+
+    __m128 layer1_chunk0 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk1, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk2 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk1, mask_hi);
+    __m128 layer1_chunk1 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk3, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk3 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk3, mask_hi);
+
+    v_r0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk1, mask_lo);
+    v_g0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk1, mask_hi);
+    v_r1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk3, mask_lo);
+    v_g1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk3, mask_hi);
+}
+
+inline void _mm_interleave_ps(__m128 & v_r0, __m128 & v_r1, __m128 & v_g0,
+                              __m128 & v_g1, __m128 & v_b0, __m128 & v_b1)
+{
+    enum { mask_lo = _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0), mask_hi = _MM_SHUFFLE(3, 1, 3, 1) };
+
+    __m128 layer2_chunk0 = _mm_shuffle_ps(v_r0, v_r1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk3 = _mm_shuffle_ps(v_r0, v_r1, mask_hi);
+    __m128 layer2_chunk1 = _mm_shuffle_ps(v_g0, v_g1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk4 = _mm_shuffle_ps(v_g0, v_g1, mask_hi);
+    __m128 layer2_chunk2 = _mm_shuffle_ps(v_b0, v_b1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk5 = _mm_shuffle_ps(v_b0, v_b1, mask_hi);
+
+    __m128 layer1_chunk0 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk1, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk3 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk1, mask_hi);
+    __m128 layer1_chunk1 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk3, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk4 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk3, mask_hi);
+    __m128 layer1_chunk2 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk4, layer2_chunk5, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk5 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk4, layer2_chunk5, mask_hi);
+
+    v_r0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk1, mask_lo);
+    v_g1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk1, mask_hi);
+    v_r1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk3, mask_lo);
+    v_b0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk3, mask_hi);
+    v_g0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk4, layer1_chunk5, mask_lo);
+    v_b1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk4, layer1_chunk5, mask_hi);
+}
+
+inline void _mm_interleave_ps(__m128 & v_r0, __m128 & v_r1, __m128 & v_g0, __m128 & v_g1,
+                              __m128 & v_b0, __m128 & v_b1, __m128 & v_a0, __m128 & v_a1)
+{
+    enum { mask_lo = _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0), mask_hi = _MM_SHUFFLE(3, 1, 3, 1) };
+
+    __m128 layer2_chunk0 = _mm_shuffle_ps(v_r0, v_r1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk4 = _mm_shuffle_ps(v_r0, v_r1, mask_hi);
+    __m128 layer2_chunk1 = _mm_shuffle_ps(v_g0, v_g1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk5 = _mm_shuffle_ps(v_g0, v_g1, mask_hi);
+    __m128 layer2_chunk2 = _mm_shuffle_ps(v_b0, v_b1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk6 = _mm_shuffle_ps(v_b0, v_b1, mask_hi);
+    __m128 layer2_chunk3 = _mm_shuffle_ps(v_a0, v_a1, mask_lo);
+    __m128 layer2_chunk7 = _mm_shuffle_ps(v_a0, v_a1, mask_hi);
+
+    __m128 layer1_chunk0 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk1, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk4 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk0, layer2_chunk1, mask_hi);
+    __m128 layer1_chunk1 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk3, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk5 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk2, layer2_chunk3, mask_hi);
+    __m128 layer1_chunk2 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk4, layer2_chunk5, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk6 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk4, layer2_chunk5, mask_hi);
+    __m128 layer1_chunk3 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk6, layer2_chunk7, mask_lo);
+    __m128 layer1_chunk7 = _mm_shuffle_ps(layer2_chunk6, layer2_chunk7, mask_hi);
+
+    v_r0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk1, mask_lo);
+    v_b0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk0, layer1_chunk1, mask_hi);
+    v_r1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk3, mask_lo);
+    v_b1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk2, layer1_chunk3, mask_hi);
+    v_g0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk4, layer1_chunk5, mask_lo);
+    v_a0 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk4, layer1_chunk5, mask_hi);
+    v_g1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk6, layer1_chunk7, mask_lo);
+    v_a1 = _mm_shuffle_ps(layer1_chunk6, layer1_chunk7, mask_hi);
+}
+
+#endif // CV_SSE2
+
+//! @}
+
+#endif //OPENCV_CORE_SSE_UTILS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/traits.hpp b/include/opencv2/core/traits.hpp
new file mode 100644
index 0000000..52ab083
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/traits.hpp
@@ -0,0 +1,417 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_TRAITS_HPP
+#define OPENCV_CORE_TRAITS_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+namespace cv
+{
+
+//#define OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+/** @brief Template "trait" class for OpenCV primitive data types.
+
+@note Deprecated. This is replaced by "single purpose" traits: traits::Type and traits::Depth
+
+A primitive OpenCV data type is one of unsigned char, bool, signed char, unsigned short, signed
+short, int, float, double, or a tuple of values of one of these types, where all the values in the
+tuple have the same type. Any primitive type from the list can be defined by an identifier in the
+form CV_\<bit-depth\>{U|S|F}C(\<number_of_channels\>), for example: uchar \~ CV_8UC1, 3-element
+floating-point tuple \~ CV_32FC3, and so on. A universal OpenCV structure that is able to store a
+single instance of such a primitive data type is Vec. Multiple instances of such a type can be
+stored in a std::vector, Mat, Mat_, SparseMat, SparseMat_, or any other container that is able to
+store Vec instances.
+
+The DataType class is basically used to provide a description of such primitive data types without
+adding any fields or methods to the corresponding classes (and it is actually impossible to add
+anything to primitive C/C++ data types). This technique is known in C++ as class traits. It is not
+DataType itself that is used but its specialized versions, such as:
+@code
+    template<> class DataType<uchar>
+    {
+        typedef uchar value_type;
+        typedef int work_type;
+        typedef uchar channel_type;
+        enum { channel_type = CV_8U, channels = 1, fmt='u', type = CV_8U };
+    };
+    ...
+    template<typename _Tp> DataType<std::complex<_Tp> >
+    {
+        typedef std::complex<_Tp> value_type;
+        typedef std::complex<_Tp> work_type;
+        typedef _Tp channel_type;
+        // DataDepth is another helper trait class
+        enum { depth = DataDepth<_Tp>::value, channels=2,
+            fmt=(channels-1)*256+DataDepth<_Tp>::fmt,
+            type=CV_MAKETYPE(depth, channels) };
+    };
+    ...
+@endcode
+The main purpose of this class is to convert compilation-time type information to an
+OpenCV-compatible data type identifier, for example:
+@code
+    // allocates a 30x40 floating-point matrix
+    Mat A(30, 40, DataType<float>::type);
+
+    Mat B = Mat_<std::complex<double> >(3, 3);
+    // the statement below will print 6, 2 , that is depth == CV_64F, channels == 2
+    cout << B.depth() << ", " << B.channels() << endl;
+@endcode
+So, such traits are used to tell OpenCV which data type you are working with, even if such a type is
+not native to OpenCV. For example, the matrix B initialization above is compiled because OpenCV
+defines the proper specialized template class DataType\<complex\<_Tp\> \> . This mechanism is also
+useful (and used in OpenCV this way) for generic algorithms implementations.
+
+@note Default values were dropped to stop confusing developers about using of unsupported types (see #7599)
+*/
+template<typename _Tp> class DataType
+{
+public:
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+    typedef _Tp         value_type;
+    typedef value_type  work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 1,
+           depth        = -1,
+           channels     = 1,
+           fmt          = 0,
+           type = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+#endif
+};
+
+template<> class DataType<bool>
+{
+public:
+    typedef bool        value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_8U,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'u',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<uchar>
+{
+public:
+    typedef uchar       value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_8U,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'u',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<schar>
+{
+public:
+    typedef schar       value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_8S,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'c',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<char>
+{
+public:
+    typedef schar       value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_8S,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'c',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<ushort>
+{
+public:
+    typedef ushort      value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_16U,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'w',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<short>
+{
+public:
+    typedef short       value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_16S,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'s',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<int>
+{
+public:
+    typedef int         value_type;
+    typedef value_type  work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_32S,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'i',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<float>
+{
+public:
+    typedef float       value_type;
+    typedef value_type  work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_32F,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'f',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<double>
+{
+public:
+    typedef double      value_type;
+    typedef value_type  work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_64F,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'d',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+template<> class DataType<float16_t>
+{
+public:
+    typedef float16_t   value_type;
+    typedef float       work_type;
+    typedef value_type  channel_type;
+    typedef value_type  vec_type;
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = CV_16F,
+           channels     = 1,
+           fmt          = (int)'h',
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+};
+
+/** @brief A helper class for cv::DataType
+
+The class is specialized for each fundamental numerical data type supported by OpenCV. It provides
+DataDepth<T>::value constant.
+*/
+template<typename _Tp> class DataDepth
+{
+public:
+    enum
+    {
+        value = DataType<_Tp>::depth,
+        fmt   = DataType<_Tp>::fmt
+    };
+};
+
+
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+
+template<int _depth> class TypeDepth
+{
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_LEGACY_DEFAULTS
+    enum { depth = CV_USRTYPE1 };
+    typedef void value_type;
+#endif
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_8U>
+{
+    enum { depth = CV_8U };
+    typedef uchar value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_8S>
+{
+    enum { depth = CV_8S };
+    typedef schar value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_16U>
+{
+    enum { depth = CV_16U };
+    typedef ushort value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_16S>
+{
+    enum { depth = CV_16S };
+    typedef short value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_32S>
+{
+    enum { depth = CV_32S };
+    typedef int value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_32F>
+{
+    enum { depth = CV_32F };
+    typedef float value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_64F>
+{
+    enum { depth = CV_64F };
+    typedef double value_type;
+};
+
+template<> class TypeDepth<CV_16F>
+{
+    enum { depth = CV_16F };
+    typedef float16_t value_type;
+};
+
+#endif
+
+//! @}
+
+namespace traits {
+
+namespace internal {
+#define CV_CREATE_MEMBER_CHECK(X) \
+template<typename T> class CheckMember_##X { \
+    struct Fallback { int X; }; \
+    struct Derived : T, Fallback { }; \
+    template<typename U, U> struct Check; \
+    typedef char CV_NO[1]; \
+    typedef char CV_YES[2]; \
+    template<typename U> static CV_NO & func(Check<int Fallback::*, &U::X> *); \
+    template<typename U> static CV_YES & func(...); \
+public: \
+    typedef CheckMember_##X type; \
+    enum { value = sizeof(func<Derived>(0)) == sizeof(CV_YES) }; \
+};
+
+CV_CREATE_MEMBER_CHECK(fmt)
+CV_CREATE_MEMBER_CHECK(type)
+
+} // namespace internal
+
+
+template<typename T>
+struct Depth
+{ enum { value = DataType<T>::depth }; };
+
+template<typename T>
+struct Type
+{ enum { value = DataType<T>::type }; };
+
+/** Similar to traits::Type<T> but has value = -1 in case of unknown type (instead of compiler error) */
+template<typename T, bool available = internal::CheckMember_type< DataType<T> >::value >
+struct SafeType {};
+
+template<typename T>
+struct SafeType<T, false>
+{ enum { value = -1 }; };
+
+template<typename T>
+struct SafeType<T, true>
+{ enum { value = Type<T>::value }; };
+
+
+template<typename T, bool available = internal::CheckMember_fmt< DataType<T> >::value >
+struct SafeFmt {};
+
+template<typename T>
+struct SafeFmt<T, false>
+{ enum { fmt = 0 }; };
+
+template<typename T>
+struct SafeFmt<T, true>
+{ enum { fmt = DataType<T>::fmt }; };
+
+
+} // namespace
+
+} // cv
+
+#endif // OPENCV_CORE_TRAITS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/types.hpp b/include/opencv2/core/types.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b1fa676
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/types.hpp
@@ -0,0 +1,2476 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+//
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+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_TYPES_HPP
+#define OPENCV_CORE_TYPES_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error types.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include <climits>
+#include <cfloat>
+#include <vector>
+#include <limits>
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
+#include "opencv2/core/matx.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup core_basic
+//! @{
+
+//////////////////////////////// Complex //////////////////////////////
+
+/** @brief  A complex number class.
+
+  The template class is similar and compatible with std::complex, however it provides slightly
+  more convenient access to the real and imaginary parts using through the simple field access, as opposite
+  to std::complex::real() and std::complex::imag().
+*/
+template<typename _Tp> class Complex
+{
+public:
+
+    //! default constructor
+    Complex();
+    Complex( _Tp _re, _Tp _im = 0 );
+
+    //! conversion to another data type
+    template<typename T2> operator Complex<T2>() const;
+    //! conjugation
+    Complex conj() const;
+
+    _Tp re, im; //< the real and the imaginary parts
+};
+
+typedef Complex<float> Complexf;
+typedef Complex<double> Complexd;
+
+template<typename _Tp> class DataType< Complex<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef Complex<_Tp> value_type;
+    typedef value_type   work_type;
+    typedef _Tp          channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 2,
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+    };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp>
+struct Depth< Complex<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp>
+struct Type< Complex<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 2) }; };
+} // namespace
+
+
+//////////////////////////////// Point_ ////////////////////////////////
+
+/** @brief Template class for 2D points specified by its coordinates `x` and `y`.
+
+An instance of the class is interchangeable with C structures, CvPoint and CvPoint2D32f . There is
+also a cast operator to convert point coordinates to the specified type. The conversion from
+floating-point coordinates to integer coordinates is done by rounding. Commonly, the conversion
+uses this operation for each of the coordinates. Besides the class members listed in the
+declaration above, the following operations on points are implemented:
+@code
+    pt1 = pt2 + pt3;
+    pt1 = pt2 - pt3;
+    pt1 = pt2 * a;
+    pt1 = a * pt2;
+    pt1 = pt2 / a;
+    pt1 += pt2;
+    pt1 -= pt2;
+    pt1 *= a;
+    pt1 /= a;
+    double value = norm(pt); // L2 norm
+    pt1 == pt2;
+    pt1 != pt2;
+@endcode
+For your convenience, the following type aliases are defined:
+@code
+    typedef Point_<int> Point2i;
+    typedef Point2i Point;
+    typedef Point_<float> Point2f;
+    typedef Point_<double> Point2d;
+@endcode
+Example:
+@code
+    Point2f a(0.3f, 0.f), b(0.f, 0.4f);
+    Point pt = (a + b)*10.f;
+    cout << pt.x << ", " << pt.y << endl;
+@endcode
+*/
+template<typename _Tp> class Point_
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+
+    //! default constructor
+    Point_();
+    Point_(_Tp _x, _Tp _y);
+    Point_(const Point_& pt);
+    Point_(Point_&& pt) CV_NOEXCEPT;
+    Point_(const Size_<_Tp>& sz);
+    Point_(const Vec<_Tp, 2>& v);
+
+    Point_& operator = (const Point_& pt);
+    Point_& operator = (Point_&& pt) CV_NOEXCEPT;
+    //! conversion to another data type
+    template<typename _Tp2> operator Point_<_Tp2>() const;
+
+    //! conversion to the old-style C structures
+    operator Vec<_Tp, 2>() const;
+
+    //! dot product
+    _Tp dot(const Point_& pt) const;
+    //! dot product computed in double-precision arithmetics
+    double ddot(const Point_& pt) const;
+    //! cross-product
+    double cross(const Point_& pt) const;
+    //! checks whether the point is inside the specified rectangle
+    bool inside(const Rect_<_Tp>& r) const;
+    _Tp x; //!< x coordinate of the point
+    _Tp y; //!< y coordinate of the point
+};
+
+typedef Point_<int> Point2i;
+typedef Point_<int64> Point2l;
+typedef Point_<float> Point2f;
+typedef Point_<double> Point2d;
+typedef Point2i Point;
+
+template<typename _Tp> class DataType< Point_<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef Point_<_Tp>                               value_type;
+    typedef Point_<typename DataType<_Tp>::work_type> work_type;
+    typedef _Tp                                       channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 2,
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp>
+struct Depth< Point_<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp>
+struct Type< Point_<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 2) }; };
+} // namespace
+
+
+//////////////////////////////// Point3_ ////////////////////////////////
+
+/** @brief Template class for 3D points specified by its coordinates `x`, `y` and `z`.
+
+An instance of the class is interchangeable with the C structure CvPoint2D32f . Similarly to
+Point_ , the coordinates of 3D points can be converted to another type. The vector arithmetic and
+comparison operations are also supported.
+
+The following Point3_\<\> aliases are available:
+@code
+    typedef Point3_<int> Point3i;
+    typedef Point3_<float> Point3f;
+    typedef Point3_<double> Point3d;
+@endcode
+@see cv::Point3i, cv::Point3f and cv::Point3d
+*/
+template<typename _Tp> class Point3_
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+
+    //! default constructor
+    Point3_();
+    Point3_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _z);
+    Point3_(const Point3_& pt);
+    Point3_(Point3_&& pt) CV_NOEXCEPT;
+    explicit Point3_(const Point_<_Tp>& pt);
+    Point3_(const Vec<_Tp, 3>& v);
+
+    Point3_& operator = (const Point3_& pt);
+    Point3_& operator = (Point3_&& pt) CV_NOEXCEPT;
+    //! conversion to another data type
+    template<typename _Tp2> operator Point3_<_Tp2>() const;
+    //! conversion to cv::Vec<>
+    operator Vec<_Tp, 3>() const;
+
+    //! dot product
+    _Tp dot(const Point3_& pt) const;
+    //! dot product computed in double-precision arithmetics
+    double ddot(const Point3_& pt) const;
+    //! cross product of the 2 3D points
+    Point3_ cross(const Point3_& pt) const;
+    _Tp x; //!< x coordinate of the 3D point
+    _Tp y; //!< y coordinate of the 3D point
+    _Tp z; //!< z coordinate of the 3D point
+};
+
+typedef Point3_<int> Point3i;
+typedef Point3_<float> Point3f;
+typedef Point3_<double> Point3d;
+
+template<typename _Tp> class DataType< Point3_<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef Point3_<_Tp>                               value_type;
+    typedef Point3_<typename DataType<_Tp>::work_type> work_type;
+    typedef _Tp                                        channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 3,
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp>
+struct Depth< Point3_<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp>
+struct Type< Point3_<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 3) }; };
+} // namespace
+
+//////////////////////////////// Size_ ////////////////////////////////
+
+/** @brief Template class for specifying the size of an image or rectangle.
+
+The class includes two members called width and height. The structure can be converted to and from
+the old OpenCV structures CvSize and CvSize2D32f . The same set of arithmetic and comparison
+operations as for Point_ is available.
+
+OpenCV defines the following Size_\<\> aliases:
+@code
+    typedef Size_<int> Size2i;
+    typedef Size2i Size;
+    typedef Size_<float> Size2f;
+@endcode
+*/
+template<typename _Tp> class Size_
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+
+    //! default constructor
+    Size_();
+    Size_(_Tp _width, _Tp _height);
+    Size_(const Size_& sz);
+    Size_(Size_&& sz) CV_NOEXCEPT;
+    Size_(const Point_<_Tp>& pt);
+
+    Size_& operator = (const Size_& sz);
+    Size_& operator = (Size_&& sz) CV_NOEXCEPT;
+    //! the area (width*height)
+    _Tp area() const;
+    //! aspect ratio (width/height)
+    double aspectRatio() const;
+    //! true if empty
+    bool empty() const;
+
+    //! conversion of another data type.
+    template<typename _Tp2> operator Size_<_Tp2>() const;
+
+    _Tp width; //!< the width
+    _Tp height; //!< the height
+};
+
+typedef Size_<int> Size2i;
+typedef Size_<int64> Size2l;
+typedef Size_<float> Size2f;
+typedef Size_<double> Size2d;
+typedef Size2i Size;
+
+template<typename _Tp> class DataType< Size_<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef Size_<_Tp>                               value_type;
+    typedef Size_<typename DataType<_Tp>::work_type> work_type;
+    typedef _Tp                                      channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 2,
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp>
+struct Depth< Size_<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp>
+struct Type< Size_<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 2) }; };
+} // namespace
+
+//////////////////////////////// Rect_ ////////////////////////////////
+
+/** @brief Template class for 2D rectangles
+
+described by the following parameters:
+-   Coordinates of the top-left corner. This is a default interpretation of Rect_::x and Rect_::y
+    in OpenCV. Though, in your algorithms you may count x and y from the bottom-left corner.
+-   Rectangle width and height.
+
+OpenCV typically assumes that the top and left boundary of the rectangle are inclusive, while the
+right and bottom boundaries are not. For example, the method Rect_::contains returns true if
+
+\f[x  \leq pt.x < x+width,
+      y  \leq pt.y < y+height\f]
+
+Virtually every loop over an image ROI in OpenCV (where ROI is specified by Rect_\<int\> ) is
+implemented as:
+@code
+    for(int y = roi.y; y < roi.y + roi.height; y++)
+        for(int x = roi.x; x < roi.x + roi.width; x++)
+        {
+            // ...
+        }
+@endcode
+In addition to the class members, the following operations on rectangles are implemented:
+-   \f$\texttt{rect} = \texttt{rect} \pm \texttt{point}\f$ (shifting a rectangle by a certain offset)
+-   \f$\texttt{rect} = \texttt{rect} \pm \texttt{size}\f$ (expanding or shrinking a rectangle by a
+    certain amount)
+-   rect += point, rect -= point, rect += size, rect -= size (augmenting operations)
+-   rect = rect1 & rect2 (rectangle intersection)
+-   rect = rect1 | rect2 (minimum area rectangle containing rect1 and rect2 )
+-   rect &= rect1, rect |= rect1 (and the corresponding augmenting operations)
+-   rect == rect1, rect != rect1 (rectangle comparison)
+
+This is an example how the partial ordering on rectangles can be established (rect1 \f$\subseteq\f$
+rect2):
+@code
+    template<typename _Tp> inline bool
+    operator <= (const Rect_<_Tp>& r1, const Rect_<_Tp>& r2)
+    {
+        return (r1 & r2) == r1;
+    }
+@endcode
+For your convenience, the Rect_\<\> alias is available: cv::Rect
+*/
+template<typename _Tp> class Rect_
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+
+    //! default constructor
+    Rect_();
+    Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height);
+    Rect_(const Rect_& r);
+    Rect_(Rect_&& r) CV_NOEXCEPT;
+    Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz);
+    Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2);
+
+    Rect_& operator = ( const Rect_& r );
+    Rect_& operator = ( Rect_&& r ) CV_NOEXCEPT;
+    //! the top-left corner
+    Point_<_Tp> tl() const;
+    //! the bottom-right corner
+    Point_<_Tp> br() const;
+
+    //! size (width, height) of the rectangle
+    Size_<_Tp> size() const;
+    //! area (width*height) of the rectangle
+    _Tp area() const;
+    //! true if empty
+    bool empty() const;
+
+    //! conversion to another data type
+    template<typename _Tp2> operator Rect_<_Tp2>() const;
+
+    //! checks whether the rectangle contains the point
+    bool contains(const Point_<_Tp>& pt) const;
+
+    _Tp x; //!< x coordinate of the top-left corner
+    _Tp y; //!< y coordinate of the top-left corner
+    _Tp width; //!< width of the rectangle
+    _Tp height; //!< height of the rectangle
+};
+
+typedef Rect_<int> Rect2i;
+typedef Rect_<float> Rect2f;
+typedef Rect_<double> Rect2d;
+typedef Rect2i Rect;
+
+template<typename _Tp> class DataType< Rect_<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef Rect_<_Tp>                               value_type;
+    typedef Rect_<typename DataType<_Tp>::work_type> work_type;
+    typedef _Tp                                      channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 4,
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp>
+struct Depth< Rect_<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp>
+struct Type< Rect_<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 4) }; };
+} // namespace
+
+///////////////////////////// RotatedRect /////////////////////////////
+
+/** @brief The class represents rotated (i.e. not up-right) rectangles on a plane.
+
+Each rectangle is specified by the center point (mass center), length of each side (represented by
+#Size2f structure) and the rotation angle in degrees.
+
+The sample below demonstrates how to use RotatedRect:
+@snippet snippets/core_various.cpp RotatedRect_demo
+![image](pics/rotatedrect.png)
+
+@sa CamShift, fitEllipse, minAreaRect, CvBox2D
+*/
+class CV_EXPORTS RotatedRect
+{
+public:
+    //! default constructor
+    RotatedRect();
+    /** full constructor
+    @param center The rectangle mass center.
+    @param size Width and height of the rectangle.
+    @param angle The rotation angle in a clockwise direction. When the angle is 0, 90, 180, 270 etc.,
+    the rectangle becomes an up-right rectangle.
+    */
+    RotatedRect(const Point2f& center, const Size2f& size, float angle);
+    /**
+    Any 3 end points of the RotatedRect. They must be given in order (either clockwise or
+    anticlockwise).
+     */
+    RotatedRect(const Point2f& point1, const Point2f& point2, const Point2f& point3);
+
+    /** returns 4 vertices of the rectangle
+    @param pts The points array for storing rectangle vertices. The order is bottomLeft, topLeft, topRight, bottomRight.
+    */
+    void points(Point2f pts[]) const;
+    //! returns the minimal up-right integer rectangle containing the rotated rectangle
+    Rect boundingRect() const;
+    //! returns the minimal (exact) floating point rectangle containing the rotated rectangle, not intended for use with images
+    Rect_<float> boundingRect2f() const;
+    //! returns the rectangle mass center
+    Point2f center;
+    //! returns width and height of the rectangle
+    Size2f size;
+    //! returns the rotation angle. When the angle is 0, 90, 180, 270 etc., the rectangle becomes an up-right rectangle.
+    float angle;
+};
+
+template<> class DataType< RotatedRect >
+{
+public:
+    typedef RotatedRect  value_type;
+    typedef value_type   work_type;
+    typedef float        channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = (int)sizeof(value_type)/sizeof(channel_type), // 5
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<>
+struct Depth< RotatedRect > { enum { value = Depth<float>::value }; };
+template<>
+struct Type< RotatedRect > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<float>::value, (int)sizeof(RotatedRect)/sizeof(float)) }; };
+} // namespace
+
+
+//////////////////////////////// Range /////////////////////////////////
+
+/** @brief Template class specifying a continuous subsequence (slice) of a sequence.
+
+The class is used to specify a row or a column span in a matrix ( Mat ) and for many other purposes.
+Range(a,b) is basically the same as a:b in Matlab or a..b in Python. As in Python, start is an
+inclusive left boundary of the range and end is an exclusive right boundary of the range. Such a
+half-opened interval is usually denoted as \f$[start,end)\f$ .
+
+The static method Range::all() returns a special variable that means "the whole sequence" or "the
+whole range", just like " : " in Matlab or " ... " in Python. All the methods and functions in
+OpenCV that take Range support this special Range::all() value. But, of course, in case of your own
+custom processing, you will probably have to check and handle it explicitly:
+@code
+    void my_function(..., const Range& r, ....)
+    {
+        if(r == Range::all()) {
+            // process all the data
+        }
+        else {
+            // process [r.start, r.end)
+        }
+    }
+@endcode
+*/
+class CV_EXPORTS Range
+{
+public:
+    Range();
+    Range(int _start, int _end);
+    int size() const;
+    bool empty() const;
+    static Range all();
+
+    int start, end;
+};
+
+template<> class DataType<Range>
+{
+public:
+    typedef Range      value_type;
+    typedef value_type work_type;
+    typedef int        channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 2,
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<>
+struct Depth< Range > { enum { value = Depth<int>::value }; };
+template<>
+struct Type< Range > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<int>::value, 2) }; };
+} // namespace
+
+
+//////////////////////////////// Scalar_ ///////////////////////////////
+
+/** @brief Template class for a 4-element vector derived from Vec.
+
+Being derived from Vec\<_Tp, 4\> , Scalar\_ and Scalar can be used just as typical 4-element
+vectors. In addition, they can be converted to/from CvScalar . The type Scalar is widely used in
+OpenCV to pass pixel values.
+*/
+template<typename _Tp> class Scalar_ : public Vec<_Tp, 4>
+{
+public:
+    //! default constructor
+    Scalar_();
+    Scalar_(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2=0, _Tp v3=0);
+    Scalar_(_Tp v0);
+
+    Scalar_(const Scalar_& s);
+    Scalar_(Scalar_&& s) CV_NOEXCEPT;
+
+    Scalar_& operator=(const Scalar_& s);
+    Scalar_& operator=(Scalar_&& s) CV_NOEXCEPT;
+
+    template<typename _Tp2, int cn>
+    Scalar_(const Vec<_Tp2, cn>& v);
+
+    //! returns a scalar with all elements set to v0
+    static Scalar_<_Tp> all(_Tp v0);
+
+    //! conversion to another data type
+    template<typename T2> operator Scalar_<T2>() const;
+
+    //! per-element product
+    Scalar_<_Tp> mul(const Scalar_<_Tp>& a, double scale=1 ) const;
+
+    //! returns (v0, -v1, -v2, -v3)
+    Scalar_<_Tp> conj() const;
+
+    //! returns true iff v1 == v2 == v3 == 0
+    bool isReal() const;
+};
+
+typedef Scalar_<double> Scalar;
+
+template<typename _Tp> class DataType< Scalar_<_Tp> >
+{
+public:
+    typedef Scalar_<_Tp>                               value_type;
+    typedef Scalar_<typename DataType<_Tp>::work_type> work_type;
+    typedef _Tp                                        channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = 4,
+           fmt          = traits::SafeFmt<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<typename _Tp>
+struct Depth< Scalar_<_Tp> > { enum { value = Depth<_Tp>::value }; };
+template<typename _Tp>
+struct Type< Scalar_<_Tp> > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<_Tp>::value, 4) }; };
+} // namespace
+
+
+/////////////////////////////// KeyPoint ////////////////////////////////
+
+/** @brief Data structure for salient point detectors.
+
+The class instance stores a keypoint, i.e. a point feature found by one of many available keypoint
+detectors, such as Harris corner detector, #FAST, %StarDetector, %SURF, %SIFT etc.
+
+The keypoint is characterized by the 2D position, scale (proportional to the diameter of the
+neighborhood that needs to be taken into account), orientation and some other parameters. The
+keypoint neighborhood is then analyzed by another algorithm that builds a descriptor (usually
+represented as a feature vector). The keypoints representing the same object in different images
+can then be matched using %KDTree or another method.
+*/
+class CV_EXPORTS_W_SIMPLE KeyPoint
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    CV_WRAP KeyPoint();
+    /**
+    @param _pt x & y coordinates of the keypoint
+    @param _size keypoint diameter
+    @param _angle keypoint orientation
+    @param _response keypoint detector response on the keypoint (that is, strength of the keypoint)
+    @param _octave pyramid octave in which the keypoint has been detected
+    @param _class_id object id
+     */
+    KeyPoint(Point2f _pt, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1);
+    /**
+    @param x x-coordinate of the keypoint
+    @param y y-coordinate of the keypoint
+    @param _size keypoint diameter
+    @param _angle keypoint orientation
+    @param _response keypoint detector response on the keypoint (that is, strength of the keypoint)
+    @param _octave pyramid octave in which the keypoint has been detected
+    @param _class_id object id
+     */
+    CV_WRAP KeyPoint(float x, float y, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1);
+
+    size_t hash() const;
+
+    /**
+    This method converts vector of keypoints to vector of points or the reverse, where each keypoint is
+    assigned the same size and the same orientation.
+
+    @param keypoints Keypoints obtained from any feature detection algorithm like SIFT/SURF/ORB
+    @param points2f Array of (x,y) coordinates of each keypoint
+    @param keypointIndexes Array of indexes of keypoints to be converted to points. (Acts like a mask to
+    convert only specified keypoints)
+    */
+    CV_WRAP static void convert(const std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                                CV_OUT std::vector<Point2f>& points2f,
+                                const std::vector<int>& keypointIndexes=std::vector<int>());
+    /** @overload
+    @param points2f Array of (x,y) coordinates of each keypoint
+    @param keypoints Keypoints obtained from any feature detection algorithm like SIFT/SURF/ORB
+    @param size keypoint diameter
+    @param response keypoint detector response on the keypoint (that is, strength of the keypoint)
+    @param octave pyramid octave in which the keypoint has been detected
+    @param class_id object id
+    */
+    CV_WRAP static void convert(const std::vector<Point2f>& points2f,
+                                CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                                float size=1, float response=1, int octave=0, int class_id=-1);
+
+    /**
+    This method computes overlap for pair of keypoints. Overlap is the ratio between area of keypoint
+    regions' intersection and area of keypoint regions' union (considering keypoint region as circle).
+    If they don't overlap, we get zero. If they coincide at same location with same size, we get 1.
+    @param kp1 First keypoint
+    @param kp2 Second keypoint
+    */
+    CV_WRAP static float overlap(const KeyPoint& kp1, const KeyPoint& kp2);
+
+    CV_PROP_RW Point2f pt; //!< coordinates of the keypoints
+    CV_PROP_RW float size; //!< diameter of the meaningful keypoint neighborhood
+    CV_PROP_RW float angle; //!< computed orientation of the keypoint (-1 if not applicable);
+                            //!< it's in [0,360) degrees and measured relative to
+                            //!< image coordinate system, ie in clockwise.
+    CV_PROP_RW float response; //!< the response by which the most strong keypoints have been selected. Can be used for the further sorting or subsampling
+    CV_PROP_RW int octave; //!< octave (pyramid layer) from which the keypoint has been extracted
+    CV_PROP_RW int class_id; //!< object class (if the keypoints need to be clustered by an object they belong to)
+};
+
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+template<> class DataType<KeyPoint>
+{
+public:
+    typedef KeyPoint      value_type;
+    typedef float         work_type;
+    typedef float         channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = DataType<channel_type>::depth,
+           channels     = (int)(sizeof(value_type)/sizeof(channel_type)), // 7
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8),
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+#endif
+
+
+//////////////////////////////// DMatch /////////////////////////////////
+
+/** @brief Class for matching keypoint descriptors
+
+query descriptor index, train descriptor index, train image index, and distance between
+descriptors.
+*/
+class CV_EXPORTS_W_SIMPLE DMatch
+{
+public:
+    CV_WRAP DMatch();
+    CV_WRAP DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance);
+    CV_WRAP DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, int _imgIdx, float _distance);
+
+    CV_PROP_RW int queryIdx; //!< query descriptor index
+    CV_PROP_RW int trainIdx; //!< train descriptor index
+    CV_PROP_RW int imgIdx;   //!< train image index
+
+    CV_PROP_RW float distance;
+
+    // less is better
+    bool operator<(const DMatch &m) const;
+};
+
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+template<> class DataType<DMatch>
+{
+public:
+    typedef DMatch      value_type;
+    typedef int         work_type;
+    typedef int         channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           depth        = DataType<channel_type>::depth,
+           channels     = (int)(sizeof(value_type)/sizeof(channel_type)), // 4
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8),
+           type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+#endif
+
+
+///////////////////////////// TermCriteria //////////////////////////////
+
+/** @brief The class defining termination criteria for iterative algorithms.
+
+You can initialize it by default constructor and then override any parameters, or the structure may
+be fully initialized using the advanced variant of the constructor.
+*/
+class CV_EXPORTS TermCriteria
+{
+public:
+    /**
+      Criteria type, can be one of: COUNT, EPS or COUNT + EPS
+    */
+    enum Type
+    {
+        COUNT=1, //!< the maximum number of iterations or elements to compute
+        MAX_ITER=COUNT, //!< ditto
+        EPS=2 //!< the desired accuracy or change in parameters at which the iterative algorithm stops
+    };
+
+    //! default constructor
+    TermCriteria();
+    /**
+    @param type The type of termination criteria, one of TermCriteria::Type
+    @param maxCount The maximum number of iterations or elements to compute.
+    @param epsilon The desired accuracy or change in parameters at which the iterative algorithm stops.
+    */
+    TermCriteria(int type, int maxCount, double epsilon);
+
+    inline bool isValid() const
+    {
+        const bool isCount = (type & COUNT) && maxCount > 0;
+        const bool isEps = (type & EPS) && !cvIsNaN(epsilon);
+        return isCount || isEps;
+    }
+
+    int type; //!< the type of termination criteria: COUNT, EPS or COUNT + EPS
+    int maxCount; //!< the maximum number of iterations/elements
+    double epsilon; //!< the desired accuracy
+};
+
+
+//! @} core_basic
+
+///////////////////////// raster image moments //////////////////////////
+
+//! @addtogroup imgproc_shape
+//! @{
+
+/** @brief struct returned by cv::moments
+
+The spatial moments \f$\texttt{Moments::m}_{ji}\f$ are computed as:
+
+\f[\texttt{m} _{ji}= \sum _{x,y}  \left ( \texttt{array} (x,y)  \cdot x^j  \cdot y^i \right )\f]
+
+The central moments \f$\texttt{Moments::mu}_{ji}\f$ are computed as:
+
+\f[\texttt{mu} _{ji}= \sum _{x,y}  \left ( \texttt{array} (x,y)  \cdot (x -  \bar{x} )^j  \cdot (y -  \bar{y} )^i \right )\f]
+
+where \f$(\bar{x}, \bar{y})\f$ is the mass center:
+
+\f[\bar{x} = \frac{\texttt{m}_{10}}{\texttt{m}_{00}} , \; \bar{y} = \frac{\texttt{m}_{01}}{\texttt{m}_{00}}\f]
+
+The normalized central moments \f$\texttt{Moments::nu}_{ij}\f$ are computed as:
+
+\f[\texttt{nu} _{ji}= \frac{\texttt{mu}_{ji}}{\texttt{m}_{00}^{(i+j)/2+1}} .\f]
+
+@note
+\f$\texttt{mu}_{00}=\texttt{m}_{00}\f$, \f$\texttt{nu}_{00}=1\f$
+\f$\texttt{nu}_{10}=\texttt{mu}_{10}=\texttt{mu}_{01}=\texttt{mu}_{10}=0\f$ , hence the values are not
+stored.
+
+The moments of a contour are defined in the same way but computed using the Green's formula (see
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Green_theorem>). So, due to a limited raster resolution, the moments
+computed for a contour are slightly different from the moments computed for the same rasterized
+contour.
+
+@note
+Since the contour moments are computed using Green formula, you may get seemingly odd results for
+contours with self-intersections, e.g. a zero area (m00) for butterfly-shaped contours.
+ */
+class CV_EXPORTS_W_MAP Moments
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    Moments();
+    //! the full constructor
+    Moments(double m00, double m10, double m01, double m20, double m11,
+            double m02, double m30, double m21, double m12, double m03 );
+    ////! the conversion from CvMoments
+    //Moments( const CvMoments& moments );
+    ////! the conversion to CvMoments
+    //operator CvMoments() const;
+
+    //! @name spatial moments
+    //! @{
+    CV_PROP_RW double  m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03;
+    //! @}
+
+    //! @name central moments
+    //! @{
+    CV_PROP_RW double  mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03;
+    //! @}
+
+    //! @name central normalized moments
+    //! @{
+    CV_PROP_RW double  nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03;
+    //! @}
+};
+
+template<> class DataType<Moments>
+{
+public:
+    typedef Moments     value_type;
+    typedef double      work_type;
+    typedef double      channel_type;
+
+    enum { generic_type = 0,
+           channels     = (int)(sizeof(value_type)/sizeof(channel_type)), // 24
+           fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8)
+#ifdef OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED
+           ,depth        = DataType<channel_type>::depth
+           ,type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
+#endif
+         };
+
+    typedef Vec<channel_type, channels> vec_type;
+};
+
+namespace traits {
+template<>
+struct Depth< Moments > { enum { value = Depth<double>::value }; };
+template<>
+struct Type< Moments > { enum { value = CV_MAKETYPE(Depth<double>::value, (int)(sizeof(Moments)/sizeof(double))) }; };
+} // namespace
+
+//! @} imgproc_shape
+
+//! @cond IGNORED
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+///////////////////////////// Implementation ////////////////////////////
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+//////////////////////////////// Complex ////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Complex<_Tp>::Complex()
+    : re(0), im(0) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Complex<_Tp>::Complex( _Tp _re, _Tp _im )
+    : re(_re), im(_im) {}
+
+template<typename _Tp> template<typename T2> inline
+Complex<_Tp>::operator Complex<T2>() const
+{
+    return Complex<T2>(saturate_cast<T2>(re), saturate_cast<T2>(im));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Complex<_Tp> Complex<_Tp>::conj() const
+{
+    return Complex<_Tp>(re, -im);
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    return a.re == b.re && a.im == b.im;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    return a.re != b.re || a.im != b.im;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator + (const Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re + b.re, a.im + b.im );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp>& operator += (Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    a.re += b.re; a.im += b.im;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator - (const Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re - b.re, a.im - b.im );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp>& operator -= (Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    a.re -= b.re; a.im -= b.im;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator - (const Complex<_Tp>& a)
+{
+    return Complex<_Tp>(-a.re, -a.im);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator * (const Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re*b.re - a.im*b.im, a.re*b.im + a.im*b.re );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator * (const Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re*b, a.im*b );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator * (_Tp b, const Complex<_Tp>& a)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re*b, a.im*b );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator + (const Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re + b, a.im );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator - (const Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{ return Complex<_Tp>( a.re - b, a.im ); }
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator + (_Tp b, const Complex<_Tp>& a)
+{
+    return Complex<_Tp>( a.re + b, a.im );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator - (_Tp b, const Complex<_Tp>& a)
+{
+    return Complex<_Tp>( b - a.re, -a.im );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp>& operator += (Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    a.re += b; return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp>& operator -= (Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    a.re -= b; return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp>& operator *= (Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    a.re *= b; a.im *= b; return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+double abs(const Complex<_Tp>& a)
+{
+    return std::sqrt( (double)a.re*a.re + (double)a.im*a.im);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator / (const Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    double t = 1./((double)b.re*b.re + (double)b.im*b.im);
+    return Complex<_Tp>( (_Tp)((a.re*b.re + a.im*b.im)*t),
+                        (_Tp)((-a.re*b.im + a.im*b.re)*t) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp>& operator /= (Complex<_Tp>& a, const Complex<_Tp>& b)
+{
+    a = a / b;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator / (const Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    _Tp t = (_Tp)1/b;
+    return Complex<_Tp>( a.re*t, a.im*t );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator / (_Tp b, const Complex<_Tp>& a)
+{
+    return Complex<_Tp>(b)/a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Complex<_Tp> operator /= (const Complex<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    _Tp t = (_Tp)1/b;
+    a.re *= t; a.im *= t; return a;
+}
+
+
+
+//////////////////////////////// 2D Point ///////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::Point_()
+    : x(0), y(0) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::Point_(_Tp _x, _Tp _y)
+    : x(_x), y(_y) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::Point_(const Point_& pt)
+    : x(pt.x), y(pt.y) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::Point_(Point_&& pt) CV_NOEXCEPT
+    : x(std::move(pt.x)), y(std::move(pt.y)) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::Point_(const Size_<_Tp>& sz)
+    : x(sz.width), y(sz.height) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::Point_(const Vec<_Tp,2>& v)
+    : x(v[0]), y(v[1]) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>& Point_<_Tp>::operator = (const Point_& pt)
+{
+    x = pt.x; y = pt.y;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>& Point_<_Tp>::operator = (Point_&& pt) CV_NOEXCEPT
+{
+    x = std::move(pt.x); y = std::move(pt.y);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> template<typename _Tp2> inline
+Point_<_Tp>::operator Point_<_Tp2>() const
+{
+    return Point_<_Tp2>(saturate_cast<_Tp2>(x), saturate_cast<_Tp2>(y));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp>::operator Vec<_Tp, 2>() const
+{
+    return Vec<_Tp, 2>(x, y);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp Point_<_Tp>::dot(const Point_& pt) const
+{
+    return saturate_cast<_Tp>(x*pt.x + y*pt.y);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+double Point_<_Tp>::ddot(const Point_& pt) const
+{
+    return (double)x*pt.x + (double)y*pt.y;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+double Point_<_Tp>::cross(const Point_& pt) const
+{
+    return (double)x*pt.y - (double)y*pt.x;
+}
+
+template<typename _Tp> inline bool
+Point_<_Tp>::inside( const Rect_<_Tp>& r ) const
+{
+    return r.contains(*this);
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator += (Point_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    a.x += b.x;
+    a.y += b.y;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator -= (Point_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    a.x -= b.x;
+    a.y -= b.y;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator *= (Point_<_Tp>& a, int b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x * b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y * b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator *= (Point_<_Tp>& a, float b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x * b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y * b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator *= (Point_<_Tp>& a, double b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x * b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y * b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator /= (Point_<_Tp>& a, int b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x / b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y / b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator /= (Point_<_Tp>& a, float b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x / b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y / b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp>& operator /= (Point_<_Tp>& a, double b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x / b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y / b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+double norm(const Point_<_Tp>& pt)
+{
+    return std::sqrt((double)pt.x*pt.x + (double)pt.y*pt.y);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const Point_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return a.x == b.x && a.y == b.y;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const Point_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return a.x != b.x || a.y != b.y;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator + (const Point_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x + b.x), saturate_cast<_Tp>(a.y + b.y) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator - (const Point_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x - b.x), saturate_cast<_Tp>(a.y - b.y) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator - (const Point_<_Tp>& a)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(-a.x), saturate_cast<_Tp>(-a.y) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (const Point_<_Tp>& a, int b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x*b), saturate_cast<_Tp>(a.y*b) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (int a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(b.x*a), saturate_cast<_Tp>(b.y*a) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (const Point_<_Tp>& a, float b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x*b), saturate_cast<_Tp>(a.y*b) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (float a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(b.x*a), saturate_cast<_Tp>(b.y*a) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (const Point_<_Tp>& a, double b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x*b), saturate_cast<_Tp>(a.y*b) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (double a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Point_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(b.x*a), saturate_cast<_Tp>(b.y*a) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator * (const Matx<_Tp, 2, 2>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    Matx<_Tp, 2, 1> tmp = a * Vec<_Tp,2>(b.x, b.y);
+    return Point_<_Tp>(tmp.val[0], tmp.val[1]);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (const Matx<_Tp, 3, 3>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    Matx<_Tp, 3, 1> tmp = a * Vec<_Tp,3>(b.x, b.y, 1);
+    return Point3_<_Tp>(tmp.val[0], tmp.val[1], tmp.val[2]);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator / (const Point_<_Tp>& a, int b)
+{
+    Point_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator / (const Point_<_Tp>& a, float b)
+{
+    Point_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point_<_Tp> operator / (const Point_<_Tp>& a, double b)
+{
+    Point_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+
+template<typename _AccTp> static inline _AccTp normL2Sqr(const Point_<int>& pt);
+template<typename _AccTp> static inline _AccTp normL2Sqr(const Point_<int64>& pt);
+template<typename _AccTp> static inline _AccTp normL2Sqr(const Point_<float>& pt);
+template<typename _AccTp> static inline _AccTp normL2Sqr(const Point_<double>& pt);
+
+template<> inline int normL2Sqr<int>(const Point_<int>& pt) { return pt.dot(pt); }
+template<> inline int64 normL2Sqr<int64>(const Point_<int64>& pt) { return pt.dot(pt); }
+template<> inline float normL2Sqr<float>(const Point_<float>& pt) { return pt.dot(pt); }
+template<> inline double normL2Sqr<double>(const Point_<int>& pt) { return pt.dot(pt); }
+
+template<> inline double normL2Sqr<double>(const Point_<float>& pt) { return pt.ddot(pt); }
+template<> inline double normL2Sqr<double>(const Point_<double>& pt) { return pt.ddot(pt); }
+
+
+
+//////////////////////////////// 3D Point ///////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::Point3_()
+    : x(0), y(0), z(0) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::Point3_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _z)
+    : x(_x), y(_y), z(_z) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::Point3_(const Point3_& pt)
+    : x(pt.x), y(pt.y), z(pt.z) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::Point3_(Point3_&& pt) CV_NOEXCEPT
+    : x(std::move(pt.x)), y(std::move(pt.y)), z(std::move(pt.z)) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::Point3_(const Point_<_Tp>& pt)
+    : x(pt.x), y(pt.y), z(_Tp()) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::Point3_(const Vec<_Tp, 3>& v)
+    : x(v[0]), y(v[1]), z(v[2]) {}
+
+template<typename _Tp> template<typename _Tp2> inline
+Point3_<_Tp>::operator Point3_<_Tp2>() const
+{
+    return Point3_<_Tp2>(saturate_cast<_Tp2>(x), saturate_cast<_Tp2>(y), saturate_cast<_Tp2>(z));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>::operator Vec<_Tp, 3>() const
+{
+    return Vec<_Tp, 3>(x, y, z);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>& Point3_<_Tp>::operator = (const Point3_& pt)
+{
+    x = pt.x; y = pt.y; z = pt.z;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp>& Point3_<_Tp>::operator = (Point3_&& pt) CV_NOEXCEPT
+{
+    x = std::move(pt.x); y = std::move(pt.y); z = std::move(pt.z);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp Point3_<_Tp>::dot(const Point3_& pt) const
+{
+    return saturate_cast<_Tp>(x*pt.x + y*pt.y + z*pt.z);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+double Point3_<_Tp>::ddot(const Point3_& pt) const
+{
+    return (double)x*pt.x + (double)y*pt.y + (double)z*pt.z;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point3_<_Tp> Point3_<_Tp>::cross(const Point3_<_Tp>& pt) const
+{
+    return Point3_<_Tp>(y*pt.z - z*pt.y, z*pt.x - x*pt.z, x*pt.y - y*pt.x);
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator += (Point3_<_Tp>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    a.x += b.x;
+    a.y += b.y;
+    a.z += b.z;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator -= (Point3_<_Tp>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    a.x -= b.x;
+    a.y -= b.y;
+    a.z -= b.z;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator *= (Point3_<_Tp>& a, int b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x * b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y * b);
+    a.z = saturate_cast<_Tp>(a.z * b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator *= (Point3_<_Tp>& a, float b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x * b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y * b);
+    a.z = saturate_cast<_Tp>(a.z * b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator *= (Point3_<_Tp>& a, double b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x * b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y * b);
+    a.z = saturate_cast<_Tp>(a.z * b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator /= (Point3_<_Tp>& a, int b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x / b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y / b);
+    a.z = saturate_cast<_Tp>(a.z / b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator /= (Point3_<_Tp>& a, float b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x / b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y / b);
+    a.z = saturate_cast<_Tp>(a.z / b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp>& operator /= (Point3_<_Tp>& a, double b)
+{
+    a.x = saturate_cast<_Tp>(a.x / b);
+    a.y = saturate_cast<_Tp>(a.y / b);
+    a.z = saturate_cast<_Tp>(a.z / b);
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+double norm(const Point3_<_Tp>& pt)
+{
+    return std::sqrt((double)pt.x*pt.x + (double)pt.y*pt.y + (double)pt.z*pt.z);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const Point3_<_Tp>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return a.x == b.x && a.y == b.y && a.z == b.z;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const Point3_<_Tp>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return a.x != b.x || a.y != b.y || a.z != b.z;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator + (const Point3_<_Tp>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x + b.x), saturate_cast<_Tp>(a.y + b.y), saturate_cast<_Tp>(a.z + b.z));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator - (const Point3_<_Tp>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x - b.x), saturate_cast<_Tp>(a.y - b.y), saturate_cast<_Tp>(a.z - b.z));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator - (const Point3_<_Tp>& a)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(-a.x), saturate_cast<_Tp>(-a.y), saturate_cast<_Tp>(-a.z) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (const Point3_<_Tp>& a, int b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x*b), saturate_cast<_Tp>(a.y*b), saturate_cast<_Tp>(a.z*b) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (int a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(b.x * a), saturate_cast<_Tp>(b.y * a), saturate_cast<_Tp>(b.z * a) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (const Point3_<_Tp>& a, float b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x * b), saturate_cast<_Tp>(a.y * b), saturate_cast<_Tp>(a.z * b) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (float a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(b.x * a), saturate_cast<_Tp>(b.y * a), saturate_cast<_Tp>(b.z * a) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (const Point3_<_Tp>& a, double b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(a.x * b), saturate_cast<_Tp>(a.y * b), saturate_cast<_Tp>(a.z * b) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (double a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return Point3_<_Tp>( saturate_cast<_Tp>(b.x * a), saturate_cast<_Tp>(b.y * a), saturate_cast<_Tp>(b.z * a) );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator * (const Matx<_Tp, 3, 3>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    Matx<_Tp, 3, 1> tmp = a * Vec<_Tp,3>(b.x, b.y, b.z);
+    return Point3_<_Tp>(tmp.val[0], tmp.val[1], tmp.val[2]);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Matx<_Tp, 4, 1> operator * (const Matx<_Tp, 4, 4>& a, const Point3_<_Tp>& b)
+{
+    return a * Matx<_Tp, 4, 1>(b.x, b.y, b.z, 1);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator / (const Point3_<_Tp>& a, int b)
+{
+    Point3_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator / (const Point3_<_Tp>& a, float b)
+{
+    Point3_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Point3_<_Tp> operator / (const Point3_<_Tp>& a, double b)
+{
+    Point3_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+
+
+////////////////////////////////// Size /////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>::Size_()
+    : width(0), height(0) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>::Size_(_Tp _width, _Tp _height)
+    : width(_width), height(_height) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>::Size_(const Size_& sz)
+    : width(sz.width), height(sz.height) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>::Size_(Size_&& sz) CV_NOEXCEPT
+    : width(std::move(sz.width)), height(std::move(sz.height)) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>::Size_(const Point_<_Tp>& pt)
+    : width(pt.x), height(pt.y) {}
+
+template<typename _Tp> template<typename _Tp2> inline
+Size_<_Tp>::operator Size_<_Tp2>() const
+{
+    return Size_<_Tp2>(saturate_cast<_Tp2>(width), saturate_cast<_Tp2>(height));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>& Size_<_Tp>::operator = (const Size_<_Tp>& sz)
+{
+    width = sz.width; height = sz.height;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp>& Size_<_Tp>::operator = (Size_<_Tp>&& sz) CV_NOEXCEPT
+{
+    width = std::move(sz.width); height = std::move(sz.height);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp Size_<_Tp>::area() const
+{
+    const _Tp result = width * height;
+    CV_DbgAssert(!std::numeric_limits<_Tp>::is_integer
+        || width == 0 || result / width == height); // make sure the result fits in the return value
+    return result;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+double Size_<_Tp>::aspectRatio() const
+{
+    return width / static_cast<double>(height);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+bool Size_<_Tp>::empty() const
+{
+    return width <= 0 || height <= 0;
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp>& operator *= (Size_<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    a.width *= b;
+    a.height *= b;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp> operator * (const Size_<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    Size_<_Tp> tmp(a);
+    tmp *= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp>& operator /= (Size_<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    a.width /= b;
+    a.height /= b;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp> operator / (const Size_<_Tp>& a, _Tp b)
+{
+    Size_<_Tp> tmp(a);
+    tmp /= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp>& operator += (Size_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    a.width += b.width;
+    a.height += b.height;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp> operator + (const Size_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    Size_<_Tp> tmp(a);
+    tmp += b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp>& operator -= (Size_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    a.width -= b.width;
+    a.height -= b.height;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Size_<_Tp> operator - (const Size_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    Size_<_Tp> tmp(a);
+    tmp -= b;
+    return tmp;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const Size_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    return a.width == b.width && a.height == b.height;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const Size_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    return !(a == b);
+}
+
+
+
+////////////////////////////////// Rect /////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>::Rect_()
+    : x(0), y(0), width(0), height(0) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>::Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height)
+    : x(_x), y(_y), width(_width), height(_height) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>::Rect_(const Rect_<_Tp>& r)
+    : x(r.x), y(r.y), width(r.width), height(r.height) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>::Rect_(Rect_<_Tp>&& r) CV_NOEXCEPT
+    : x(std::move(r.x)), y(std::move(r.y)), width(std::move(r.width)), height(std::move(r.height)) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>::Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz)
+    : x(org.x), y(org.y), width(sz.width), height(sz.height) {}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>::Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2)
+{
+    x = std::min(pt1.x, pt2.x);
+    y = std::min(pt1.y, pt2.y);
+    width = std::max(pt1.x, pt2.x) - x;
+    height = std::max(pt1.y, pt2.y) - y;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>& Rect_<_Tp>::operator = ( const Rect_<_Tp>& r )
+{
+    x = r.x;
+    y = r.y;
+    width = r.width;
+    height = r.height;
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Rect_<_Tp>& Rect_<_Tp>::operator = ( Rect_<_Tp>&& r ) CV_NOEXCEPT
+{
+    x = std::move(r.x);
+    y = std::move(r.y);
+    width = std::move(r.width);
+    height = std::move(r.height);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp> Rect_<_Tp>::tl() const
+{
+    return Point_<_Tp>(x,y);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Point_<_Tp> Rect_<_Tp>::br() const
+{
+    return Point_<_Tp>(x + width, y + height);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Size_<_Tp> Rect_<_Tp>::size() const
+{
+    return Size_<_Tp>(width, height);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+_Tp Rect_<_Tp>::area() const
+{
+    const _Tp result = width * height;
+    CV_DbgAssert(!std::numeric_limits<_Tp>::is_integer
+        || width == 0 || result / width == height); // make sure the result fits in the return value
+    return result;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+bool Rect_<_Tp>::empty() const
+{
+    return width <= 0 || height <= 0;
+}
+
+template<typename _Tp> template<typename _Tp2> inline
+Rect_<_Tp>::operator Rect_<_Tp2>() const
+{
+    return Rect_<_Tp2>(saturate_cast<_Tp2>(x), saturate_cast<_Tp2>(y), saturate_cast<_Tp2>(width), saturate_cast<_Tp2>(height));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+bool Rect_<_Tp>::contains(const Point_<_Tp>& pt) const
+{
+    return x <= pt.x && pt.x < x + width && y <= pt.y && pt.y < y + height;
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp>& operator += ( Rect_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b )
+{
+    a.x += b.x;
+    a.y += b.y;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp>& operator -= ( Rect_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b )
+{
+    a.x -= b.x;
+    a.y -= b.y;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp>& operator += ( Rect_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b )
+{
+    a.width += b.width;
+    a.height += b.height;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp>& operator -= ( Rect_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b )
+{
+    const _Tp width = a.width - b.width;
+    const _Tp height = a.height - b.height;
+    CV_DbgAssert(width >= 0 && height >= 0);
+    a.width = width;
+    a.height = height;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp>& operator &= ( Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b )
+{
+    _Tp x1 = std::max(a.x, b.x);
+    _Tp y1 = std::max(a.y, b.y);
+    a.width = std::min(a.x + a.width, b.x + b.width) - x1;
+    a.height = std::min(a.y + a.height, b.y + b.height) - y1;
+    a.x = x1;
+    a.y = y1;
+    if( a.width <= 0 || a.height <= 0 )
+        a = Rect();
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp>& operator |= ( Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b )
+{
+    if (a.empty()) {
+        a = b;
+    }
+    else if (!b.empty()) {
+        _Tp x1 = std::min(a.x, b.x);
+        _Tp y1 = std::min(a.y, b.y);
+        a.width = std::max(a.x + a.width, b.x + b.width) - x1;
+        a.height = std::max(a.y + a.height, b.y + b.height) - y1;
+        a.x = x1;
+        a.y = y1;
+    }
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == (const Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b)
+{
+    return a.x == b.x && a.y == b.y && a.width == b.width && a.height == b.height;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != (const Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b)
+{
+    return a.x != b.x || a.y != b.y || a.width != b.width || a.height != b.height;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp> operator + (const Rect_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Rect_<_Tp>( a.x + b.x, a.y + b.y, a.width, a.height );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp> operator - (const Rect_<_Tp>& a, const Point_<_Tp>& b)
+{
+    return Rect_<_Tp>( a.x - b.x, a.y - b.y, a.width, a.height );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp> operator + (const Rect_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    return Rect_<_Tp>( a.x, a.y, a.width + b.width, a.height + b.height );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp> operator - (const Rect_<_Tp>& a, const Size_<_Tp>& b)
+{
+    const _Tp width = a.width - b.width;
+    const _Tp height = a.height - b.height;
+    CV_DbgAssert(width >= 0 && height >= 0);
+    return Rect_<_Tp>( a.x, a.y, width, height );
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp> operator & (const Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b)
+{
+    Rect_<_Tp> c = a;
+    return c &= b;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Rect_<_Tp> operator | (const Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b)
+{
+    Rect_<_Tp> c = a;
+    return c |= b;
+}
+
+/**
+ * @brief measure dissimilarity between two sample sets
+ *
+ * computes the complement of the Jaccard Index as described in <https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index>.
+ * For rectangles this reduces to computing the intersection over the union.
+ */
+template<typename _Tp> static inline
+double jaccardDistance(const Rect_<_Tp>& a, const Rect_<_Tp>& b) {
+    _Tp Aa = a.area();
+    _Tp Ab = b.area();
+
+    if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<_Tp>::epsilon()) {
+        // jaccard_index = 1 -> distance = 0
+        return 0.0;
+    }
+
+    double Aab = (a & b).area();
+    // distance = 1 - jaccard_index
+    return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab);
+}
+
+////////////////////////////// RotatedRect //////////////////////////////
+
+inline
+RotatedRect::RotatedRect()
+    : center(), size(), angle(0) {}
+
+inline
+RotatedRect::RotatedRect(const Point2f& _center, const Size2f& _size, float _angle)
+    : center(_center), size(_size), angle(_angle) {}
+
+///////////////////////////////// Range /////////////////////////////////
+
+inline
+Range::Range()
+    : start(0), end(0) {}
+
+inline
+Range::Range(int _start, int _end)
+    : start(_start), end(_end) {}
+
+inline
+int Range::size() const
+{
+    return end - start;
+}
+
+inline
+bool Range::empty() const
+{
+    return start == end;
+}
+
+inline
+Range Range::all()
+{
+    return Range(INT_MIN, INT_MAX);
+}
+
+
+static inline
+bool operator == (const Range& r1, const Range& r2)
+{
+    return r1.start == r2.start && r1.end == r2.end;
+}
+
+static inline
+bool operator != (const Range& r1, const Range& r2)
+{
+    return !(r1 == r2);
+}
+
+static inline
+bool operator !(const Range& r)
+{
+    return r.start == r.end;
+}
+
+static inline
+Range operator & (const Range& r1, const Range& r2)
+{
+    Range r(std::max(r1.start, r2.start), std::min(r1.end, r2.end));
+    r.end = std::max(r.end, r.start);
+    return r;
+}
+
+static inline
+Range& operator &= (Range& r1, const Range& r2)
+{
+    r1 = r1 & r2;
+    return r1;
+}
+
+static inline
+Range operator + (const Range& r1, int delta)
+{
+    return Range(r1.start + delta, r1.end + delta);
+}
+
+static inline
+Range operator + (int delta, const Range& r1)
+{
+    return Range(r1.start + delta, r1.end + delta);
+}
+
+static inline
+Range operator - (const Range& r1, int delta)
+{
+    return r1 + (-delta);
+}
+
+
+
+///////////////////////////////// Scalar ////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>::Scalar_()
+{
+    this->val[0] = this->val[1] = this->val[2] = this->val[3] = 0;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>::Scalar_(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3)
+{
+    this->val[0] = v0;
+    this->val[1] = v1;
+    this->val[2] = v2;
+    this->val[3] = v3;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>::Scalar_(const Scalar_<_Tp>& s) : Vec<_Tp, 4>(s) {
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>::Scalar_(Scalar_<_Tp>&& s) CV_NOEXCEPT {
+    this->val[0] = std::move(s.val[0]);
+    this->val[1] = std::move(s.val[1]);
+    this->val[2] = std::move(s.val[2]);
+    this->val[3] = std::move(s.val[3]);
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>& Scalar_<_Tp>::operator=(const Scalar_<_Tp>& s) {
+    this->val[0] = s.val[0];
+    this->val[1] = s.val[1];
+    this->val[2] = s.val[2];
+    this->val[3] = s.val[3];
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>& Scalar_<_Tp>::operator=(Scalar_<_Tp>&& s) CV_NOEXCEPT {
+    this->val[0] = std::move(s.val[0]);
+    this->val[1] = std::move(s.val[1]);
+    this->val[2] = std::move(s.val[2]);
+    this->val[3] = std::move(s.val[3]);
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp> template<typename _Tp2, int cn> inline
+Scalar_<_Tp>::Scalar_(const Vec<_Tp2, cn>& v)
+{
+    int i;
+    for( i = 0; i < (cn < 4 ? cn : 4); i++ )
+        this->val[i] = cv::saturate_cast<_Tp>(v.val[i]);
+    for( ; i < 4; i++ )
+        this->val[i] = 0;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp>::Scalar_(_Tp v0)
+{
+    this->val[0] = v0;
+    this->val[1] = this->val[2] = this->val[3] = 0;
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp> Scalar_<_Tp>::all(_Tp v0)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(v0, v0, v0, v0);
+}
+
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp> Scalar_<_Tp>::mul(const Scalar_<_Tp>& a, double scale ) const
+{
+    return Scalar_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(this->val[0] * a.val[0] * scale),
+                        saturate_cast<_Tp>(this->val[1] * a.val[1] * scale),
+                        saturate_cast<_Tp>(this->val[2] * a.val[2] * scale),
+                        saturate_cast<_Tp>(this->val[3] * a.val[3] * scale));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+Scalar_<_Tp> Scalar_<_Tp>::conj() const
+{
+    return Scalar_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>( this->val[0]),
+                        saturate_cast<_Tp>(-this->val[1]),
+                        saturate_cast<_Tp>(-this->val[2]),
+                        saturate_cast<_Tp>(-this->val[3]));
+}
+
+template<typename _Tp> inline
+bool Scalar_<_Tp>::isReal() const
+{
+    return this->val[1] == 0 && this->val[2] == 0 && this->val[3] == 0;
+}
+
+
+template<typename _Tp> template<typename T2> inline
+Scalar_<_Tp>::operator Scalar_<T2>() const
+{
+    return Scalar_<T2>(saturate_cast<T2>(this->val[0]),
+                       saturate_cast<T2>(this->val[1]),
+                       saturate_cast<T2>(this->val[2]),
+                       saturate_cast<T2>(this->val[3]));
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp>& operator += (Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    a.val[0] += b.val[0];
+    a.val[1] += b.val[1];
+    a.val[2] += b.val[2];
+    a.val[3] += b.val[3];
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp>& operator -= (Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    a.val[0] -= b.val[0];
+    a.val[1] -= b.val[1];
+    a.val[2] -= b.val[2];
+    a.val[3] -= b.val[3];
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp>& operator *= ( Scalar_<_Tp>& a, _Tp v )
+{
+    a.val[0] *= v;
+    a.val[1] *= v;
+    a.val[2] *= v;
+    a.val[3] *= v;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator == ( const Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b )
+{
+    return a.val[0] == b.val[0] && a.val[1] == b.val[1] &&
+           a.val[2] == b.val[2] && a.val[3] == b.val[3];
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+bool operator != ( const Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b )
+{
+    return a.val[0] != b.val[0] || a.val[1] != b.val[1] ||
+           a.val[2] != b.val[2] || a.val[3] != b.val[3];
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator + (const Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(a.val[0] + b.val[0],
+                        a.val[1] + b.val[1],
+                        a.val[2] + b.val[2],
+                        a.val[3] + b.val[3]);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator - (const Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(a.val[0] - b.val[0]),
+                        saturate_cast<_Tp>(a.val[1] - b.val[1]),
+                        saturate_cast<_Tp>(a.val[2] - b.val[2]),
+                        saturate_cast<_Tp>(a.val[3] - b.val[3]));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator * (const Scalar_<_Tp>& a, _Tp alpha)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(a.val[0] * alpha,
+                        a.val[1] * alpha,
+                        a.val[2] * alpha,
+                        a.val[3] * alpha);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator * (_Tp alpha, const Scalar_<_Tp>& a)
+{
+    return a*alpha;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator - (const Scalar_<_Tp>& a)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(-a.val[0]),
+                        saturate_cast<_Tp>(-a.val[1]),
+                        saturate_cast<_Tp>(-a.val[2]),
+                        saturate_cast<_Tp>(-a.val[3]));
+}
+
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator * (const Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(saturate_cast<_Tp>(a[0]*b[0] - a[1]*b[1] - a[2]*b[2] - a[3]*b[3]),
+                        saturate_cast<_Tp>(a[0]*b[1] + a[1]*b[0] + a[2]*b[3] - a[3]*b[2]),
+                        saturate_cast<_Tp>(a[0]*b[2] - a[1]*b[3] + a[2]*b[0] + a[3]*b[1]),
+                        saturate_cast<_Tp>(a[0]*b[3] + a[1]*b[2] - a[2]*b[1] + a[3]*b[0]));
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp>& operator *= (Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    a = a * b;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator / (const Scalar_<_Tp>& a, _Tp alpha)
+{
+    return Scalar_<_Tp>(a.val[0] / alpha,
+                        a.val[1] / alpha,
+                        a.val[2] / alpha,
+                        a.val[3] / alpha);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<float> operator / (const Scalar_<float>& a, float alpha)
+{
+    float s = 1 / alpha;
+    return Scalar_<float>(a.val[0] * s, a.val[1] * s, a.val[2] * s, a.val[3] * s);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<double> operator / (const Scalar_<double>& a, double alpha)
+{
+    double s = 1 / alpha;
+    return Scalar_<double>(a.val[0] * s, a.val[1] * s, a.val[2] * s, a.val[3] * s);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp>& operator /= (Scalar_<_Tp>& a, _Tp alpha)
+{
+    a = a / alpha;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator / (_Tp a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    _Tp s = a / (b[0]*b[0] + b[1]*b[1] + b[2]*b[2] + b[3]*b[3]);
+    return b.conj() * s;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp> operator / (const Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    return a * ((_Tp)1 / b);
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar_<_Tp>& operator /= (Scalar_<_Tp>& a, const Scalar_<_Tp>& b)
+{
+    a = a / b;
+    return a;
+}
+
+template<typename _Tp> static inline
+Scalar operator * (const Matx<_Tp, 4, 4>& a, const Scalar& b)
+{
+    Matx<double, 4, 1> c((Matx<double, 4, 4>)a, b, Matx_MatMulOp());
+    return reinterpret_cast<const Scalar&>(c);
+}
+
+template<> inline
+Scalar operator * (const Matx<double, 4, 4>& a, const Scalar& b)
+{
+    Matx<double, 4, 1> c(a, b, Matx_MatMulOp());
+    return reinterpret_cast<const Scalar&>(c);
+}
+
+
+
+//////////////////////////////// KeyPoint ///////////////////////////////
+
+inline
+KeyPoint::KeyPoint()
+    : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), class_id(-1) {}
+
+inline
+KeyPoint::KeyPoint(Point2f _pt, float _size, float _angle, float _response, int _octave, int _class_id)
+    : pt(_pt), size(_size), angle(_angle), response(_response), octave(_octave), class_id(_class_id) {}
+
+inline
+KeyPoint::KeyPoint(float x, float y, float _size, float _angle, float _response, int _octave, int _class_id)
+    : pt(x, y), size(_size), angle(_angle), response(_response), octave(_octave), class_id(_class_id) {}
+
+
+
+///////////////////////////////// DMatch ////////////////////////////////
+
+inline
+DMatch::DMatch()
+    : queryIdx(-1), trainIdx(-1), imgIdx(-1), distance(FLT_MAX) {}
+
+inline
+DMatch::DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance)
+    : queryIdx(_queryIdx), trainIdx(_trainIdx), imgIdx(-1), distance(_distance) {}
+
+inline
+DMatch::DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, int _imgIdx, float _distance)
+    : queryIdx(_queryIdx), trainIdx(_trainIdx), imgIdx(_imgIdx), distance(_distance) {}
+
+inline
+bool DMatch::operator < (const DMatch &m) const
+{
+    return distance < m.distance;
+}
+
+
+
+////////////////////////////// TermCriteria /////////////////////////////
+
+inline
+TermCriteria::TermCriteria()
+    : type(0), maxCount(0), epsilon(0) {}
+
+inline
+TermCriteria::TermCriteria(int _type, int _maxCount, double _epsilon)
+    : type(_type), maxCount(_maxCount), epsilon(_epsilon) {}
+
+//! @endcond
+
+} // cv
+
+#endif //OPENCV_CORE_TYPES_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/types_c.h b/include/opencv2/core/types_c.h
new file mode 100644
index 0000000..a095bc3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/types_c.h
@@ -0,0 +1,2120 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_TYPES_H
+#define OPENCV_CORE_TYPES_H
+
+#if !defined(__OPENCV_BUILD) && !defined(CV__DISABLE_C_API_CTORS)
+#define CV__ENABLE_C_API_CTORS // enable C API ctors (must be removed)
+#endif
+
+//#define CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS 1  // C++11 & GCC only
+
+#ifdef __cplusplus
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+#pragma GCC diagnostic ignored "-Wmissing-field-initializers"
+#define CV_STRUCT_INITIALIZER {0,}
+#else
+#if defined(__GNUC__) && __GNUC__ == 4  // GCC 4.x warns on "= {}" initialization, fixed in GCC 5.0
+#pragma GCC diagnostic ignored "-Wmissing-field-initializers"
+#endif
+#define CV_STRUCT_INITIALIZER {}
+#endif
+
+#else
+#define CV_STRUCT_INITIALIZER {0}
+#endif
+
+
+#ifdef HAVE_IPL
+#  ifndef __IPL_H__
+#    if defined _WIN32
+#      include <ipl.h>
+#    else
+#      include <ipl/ipl.h>
+#    endif
+#  endif
+#elif defined __IPL_H__
+#  define HAVE_IPL
+#endif
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+#ifndef SKIP_INCLUDES
+#include <assert.h>
+#include <stdlib.h>
+#include <string.h>
+#include <float.h>
+#endif // SKIP_INCLUDES
+
+#if defined _WIN32
+#  define CV_CDECL __cdecl
+#  define CV_STDCALL __stdcall
+#else
+#  define CV_CDECL
+#  define CV_STDCALL
+#endif
+
+#ifndef CV_DEFAULT
+#  ifdef __cplusplus
+#    define CV_DEFAULT(val) = val
+#  else
+#    define CV_DEFAULT(val)
+#  endif
+#endif
+
+#ifndef CV_EXTERN_C_FUNCPTR
+#  ifdef __cplusplus
+#    define CV_EXTERN_C_FUNCPTR(x) extern "C" { typedef x; }
+#  else
+#    define CV_EXTERN_C_FUNCPTR(x) typedef x
+#  endif
+#endif
+
+#ifndef CVAPI
+#  define CVAPI(rettype) CV_EXTERN_C CV_EXPORTS rettype CV_CDECL
+#endif
+
+#ifndef CV_IMPL
+#  define CV_IMPL CV_EXTERN_C
+#endif
+
+#ifdef __cplusplus
+#  include "opencv2/core.hpp"
+#endif
+
+/** @addtogroup core_c
+    @{
+*/
+
+/** @brief This is the "metatype" used *only* as a function parameter.
+
+It denotes that the function accepts arrays of multiple types, such as IplImage*, CvMat* or even
+CvSeq* sometimes. The particular array type is determined at runtime by analyzing the first 4
+bytes of the header. In C++ interface the role of CvArr is played by InputArray and OutputArray.
+ */
+typedef void CvArr;
+
+typedef int CVStatus;
+
+/** @see cv::Error::Code */
+enum {
+ CV_StsOk=                       0,  /**< everything is ok                */
+ CV_StsBackTrace=               -1,  /**< pseudo error for back trace     */
+ CV_StsError=                   -2,  /**< unknown /unspecified error      */
+ CV_StsInternal=                -3,  /**< internal error (bad state)      */
+ CV_StsNoMem=                   -4,  /**< insufficient memory             */
+ CV_StsBadArg=                  -5,  /**< function arg/param is bad       */
+ CV_StsBadFunc=                 -6,  /**< unsupported function            */
+ CV_StsNoConv=                  -7,  /**< iter. didn't converge           */
+ CV_StsAutoTrace=               -8,  /**< tracing                         */
+ CV_HeaderIsNull=               -9,  /**< image header is NULL            */
+ CV_BadImageSize=              -10,  /**< image size is invalid           */
+ CV_BadOffset=                 -11,  /**< offset is invalid               */
+ CV_BadDataPtr=                -12,  /**/
+ CV_BadStep=                   -13,  /**< image step is wrong, this may happen for a non-continuous matrix */
+ CV_BadModelOrChSeq=           -14,  /**/
+ CV_BadNumChannels=            -15,  /**< bad number of channels, for example, some functions accept only single channel matrices */
+ CV_BadNumChannel1U=           -16,  /**/
+ CV_BadDepth=                  -17,  /**< input image depth is not supported by the function */
+ CV_BadAlphaChannel=           -18,  /**/
+ CV_BadOrder=                  -19,  /**< number of dimensions is out of range */
+ CV_BadOrigin=                 -20,  /**< incorrect input origin               */
+ CV_BadAlign=                  -21,  /**< incorrect input align                */
+ CV_BadCallBack=               -22,  /**/
+ CV_BadTileSize=               -23,  /**/
+ CV_BadCOI=                    -24,  /**< input COI is not supported           */
+ CV_BadROISize=                -25,  /**< incorrect input roi                  */
+ CV_MaskIsTiled=               -26,  /**/
+ CV_StsNullPtr=                -27,  /**< null pointer */
+ CV_StsVecLengthErr=           -28,  /**< incorrect vector length */
+ CV_StsFilterStructContentErr= -29,  /**< incorrect filter structure content */
+ CV_StsKernelStructContentErr= -30,  /**< incorrect transform kernel content */
+ CV_StsFilterOffsetErr=        -31,  /**< incorrect filter offset value */
+ CV_StsBadSize=                -201, /**< the input/output structure size is incorrect  */
+ CV_StsDivByZero=              -202, /**< division by zero */
+ CV_StsInplaceNotSupported=    -203, /**< in-place operation is not supported */
+ CV_StsObjectNotFound=         -204, /**< request can't be completed */
+ CV_StsUnmatchedFormats=       -205, /**< formats of input/output arrays differ */
+ CV_StsBadFlag=                -206, /**< flag is wrong or not supported */
+ CV_StsBadPoint=               -207, /**< bad CvPoint */
+ CV_StsBadMask=                -208, /**< bad format of mask (neither 8uC1 nor 8sC1)*/
+ CV_StsUnmatchedSizes=         -209, /**< sizes of input/output structures do not match */
+ CV_StsUnsupportedFormat=      -210, /**< the data format/type is not supported by the function*/
+ CV_StsOutOfRange=             -211, /**< some of parameters are out of range */
+ CV_StsParseError=             -212, /**< invalid syntax/structure of the parsed file */
+ CV_StsNotImplemented=         -213, /**< the requested function/feature is not implemented */
+ CV_StsBadMemBlock=            -214, /**< an allocated block has been corrupted */
+ CV_StsAssert=                 -215, /**< assertion failed   */
+ CV_GpuNotSupported=           -216, /**< no CUDA support    */
+ CV_GpuApiCallError=           -217, /**< GPU API call error */
+ CV_OpenGlNotSupported=        -218, /**< no OpenGL support  */
+ CV_OpenGlApiCallError=        -219, /**< OpenGL API call error */
+ CV_OpenCLApiCallError=        -220, /**< OpenCL API call error */
+ CV_OpenCLDoubleNotSupported=  -221,
+ CV_OpenCLInitError=           -222, /**< OpenCL initialization error */
+ CV_OpenCLNoAMDBlasFft=        -223
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                             Common macros and inline functions                         *
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_SWAP(a,b,t) ((t) = (a), (a) = (b), (b) = (t))
+
+/** min & max without jumps */
+#define  CV_IMIN(a, b)  ((a) ^ (((a)^(b)) & (((a) < (b)) - 1)))
+
+#define  CV_IMAX(a, b)  ((a) ^ (((a)^(b)) & (((a) > (b)) - 1)))
+
+/** absolute value without jumps */
+#ifndef __cplusplus
+#  define  CV_IABS(a)     (((a) ^ ((a) < 0 ? -1 : 0)) - ((a) < 0 ? -1 : 0))
+#else
+#  define  CV_IABS(a)     abs(a)
+#endif
+#define  CV_CMP(a,b)    (((a) > (b)) - ((a) < (b)))
+#define  CV_SIGN(a)     CV_CMP((a),0)
+
+#define cvInvSqrt(value) ((float)(1./sqrt(value)))
+#define cvSqrt(value)  ((float)sqrt(value))
+
+
+/*************** Random number generation *******************/
+
+typedef uint64 CvRNG;
+
+#define CV_RNG_COEFF 4164903690U
+
+/** @brief Initializes a random number generator state.
+
+The function initializes a random number generator and returns the state. The pointer to the state
+can be then passed to the cvRandInt, cvRandReal and cvRandArr functions. In the current
+implementation a multiply-with-carry generator is used.
+@param seed 64-bit value used to initiate a random sequence
+@sa the C++ class RNG replaced CvRNG.
+ */
+CV_INLINE CvRNG cvRNG( int64 seed CV_DEFAULT(-1))
+{
+    CvRNG rng = seed ? (uint64)seed : (uint64)(int64)-1;
+    return rng;
+}
+
+/** @brief Returns a 32-bit unsigned integer and updates RNG.
+
+The function returns a uniformly-distributed random 32-bit unsigned integer and updates the RNG
+state. It is similar to the rand() function from the C runtime library, except that OpenCV functions
+always generates a 32-bit random number, regardless of the platform.
+@param rng CvRNG state initialized by cvRNG.
+ */
+CV_INLINE unsigned cvRandInt( CvRNG* rng )
+{
+    uint64 temp = *rng;
+    temp = (uint64)(unsigned)temp*CV_RNG_COEFF + (temp >> 32);
+    *rng = temp;
+    return (unsigned)temp;
+}
+
+/** @brief Returns a floating-point random number and updates RNG.
+
+The function returns a uniformly-distributed random floating-point number between 0 and 1 (1 is not
+included).
+@param rng RNG state initialized by cvRNG
+ */
+CV_INLINE double cvRandReal( CvRNG* rng )
+{
+    return cvRandInt(rng)*2.3283064365386962890625e-10 /* 2^-32 */;
+}
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Image type (IplImage)                                 *
+\****************************************************************************************/
+
+#ifndef HAVE_IPL
+
+/*
+ * The following definitions (until #endif)
+ * is an extract from IPL headers.
+ * Copyright (c) 1995 Intel Corporation.
+ */
+#define IPL_DEPTH_SIGN 0x80000000
+
+#define IPL_DEPTH_1U     1
+#define IPL_DEPTH_8U     8
+#define IPL_DEPTH_16U   16
+#define IPL_DEPTH_32F   32
+
+#define IPL_DEPTH_8S  (IPL_DEPTH_SIGN| 8)
+#define IPL_DEPTH_16S (IPL_DEPTH_SIGN|16)
+#define IPL_DEPTH_32S (IPL_DEPTH_SIGN|32)
+
+#define IPL_DATA_ORDER_PIXEL  0
+#define IPL_DATA_ORDER_PLANE  1
+
+#define IPL_ORIGIN_TL 0
+#define IPL_ORIGIN_BL 1
+
+#define IPL_ALIGN_4BYTES   4
+#define IPL_ALIGN_8BYTES   8
+#define IPL_ALIGN_16BYTES 16
+#define IPL_ALIGN_32BYTES 32
+
+#define IPL_ALIGN_DWORD   IPL_ALIGN_4BYTES
+#define IPL_ALIGN_QWORD   IPL_ALIGN_8BYTES
+
+#define IPL_BORDER_CONSTANT   0
+#define IPL_BORDER_REPLICATE  1
+#define IPL_BORDER_REFLECT    2
+#define IPL_BORDER_WRAP       3
+
+#ifdef __cplusplus
+typedef struct _IplImage IplImage;
+CV_EXPORTS _IplImage cvIplImage(const cv::Mat& m);
+#endif
+
+/** The IplImage is taken from the Intel Image Processing Library, in which the format is native. OpenCV
+only supports a subset of possible IplImage formats, as outlined in the parameter list above.
+
+In addition to the above restrictions, OpenCV handles ROIs differently. OpenCV functions require
+that the image size or ROI size of all source and destination images match exactly. On the other
+hand, the Intel Image Processing Library processes the area of intersection between the source and
+destination images (or ROIs), allowing them to vary independently.
+*/
+typedef struct
+_IplImage
+{
+    int  nSize;             /**< sizeof(IplImage) */
+    int  ID;                /**< version (=0)*/
+    int  nChannels;         /**< Most of OpenCV functions support 1,2,3 or 4 channels */
+    int  alphaChannel;      /**< Ignored by OpenCV */
+    int  depth;             /**< Pixel depth in bits: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16S,
+                               IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F are supported.  */
+    char colorModel[4];     /**< Ignored by OpenCV */
+    char channelSeq[4];     /**< ditto */
+    int  dataOrder;         /**< 0 - interleaved color channels, 1 - separate color channels.
+                               cvCreateImage can only create interleaved images */
+    int  origin;            /**< 0 - top-left origin,
+                               1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style).  */
+    int  align;             /**< Alignment of image rows (4 or 8).
+                               OpenCV ignores it and uses widthStep instead.    */
+    int  width;             /**< Image width in pixels.                           */
+    int  height;            /**< Image height in pixels.                          */
+    struct _IplROI *roi;    /**< Image ROI. If NULL, the whole image is selected. */
+    struct _IplImage *maskROI;      /**< Must be NULL. */
+    void  *imageId;                 /**< "           " */
+    struct _IplTileInfo *tileInfo;  /**< "           " */
+    int  imageSize;         /**< Image data size in bytes
+                               (==image->height*image->widthStep
+                               in case of interleaved data)*/
+    char *imageData;        /**< Pointer to aligned image data.         */
+    int  widthStep;         /**< Size of aligned image row in bytes.    */
+    int  BorderMode[4];     /**< Ignored by OpenCV.                     */
+    int  BorderConst[4];    /**< Ditto.                                 */
+    char *imageDataOrigin;  /**< Pointer to very origin of image data
+                               (not necessarily aligned) -
+                               needed for correct deallocation */
+
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    _IplImage() {}
+    _IplImage(const cv::Mat& m) { *this = cvIplImage(m); }
+#endif
+}
+IplImage;
+
+CV_INLINE IplImage cvIplImage()
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    IplImage self = CV_STRUCT_INITIALIZER; self.nSize = sizeof(IplImage); return self;
+#else
+    return _IplImage();
+#endif
+}
+
+typedef struct _IplTileInfo IplTileInfo;
+
+typedef struct _IplROI
+{
+    int  coi; /**< 0 - no COI (all channels are selected), 1 - 0th channel is selected ...*/
+    int  xOffset;
+    int  yOffset;
+    int  width;
+    int  height;
+}
+IplROI;
+
+typedef struct _IplConvKernel
+{
+    int  nCols;
+    int  nRows;
+    int  anchorX;
+    int  anchorY;
+    int *values;
+    int  nShiftR;
+}
+IplConvKernel;
+
+typedef struct _IplConvKernelFP
+{
+    int  nCols;
+    int  nRows;
+    int  anchorX;
+    int  anchorY;
+    float *values;
+}
+IplConvKernelFP;
+
+#define IPL_IMAGE_HEADER 1
+#define IPL_IMAGE_DATA   2
+#define IPL_IMAGE_ROI    4
+
+#endif/*HAVE_IPL*/
+
+/** extra border mode */
+#define IPL_BORDER_REFLECT_101    4
+#define IPL_BORDER_TRANSPARENT    5
+
+#define IPL_IMAGE_MAGIC_VAL  ((int)sizeof(IplImage))
+#define CV_TYPE_NAME_IMAGE "opencv-image"
+
+#define CV_IS_IMAGE_HDR(img) \
+    ((img) != NULL && ((const IplImage*)(img))->nSize == sizeof(IplImage))
+
+#define CV_IS_IMAGE(img) \
+    (CV_IS_IMAGE_HDR(img) && ((IplImage*)img)->imageData != NULL)
+
+/** for storing double-precision
+   floating point data in IplImage's */
+#define IPL_DEPTH_64F  64
+
+/** get reference to pixel at (col,row),
+   for multi-channel images (col) should be multiplied by number of channels */
+#define CV_IMAGE_ELEM( image, elemtype, row, col )       \
+    (((elemtype*)((image)->imageData + (image)->widthStep*(row)))[(col)])
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Matrix type (CvMat)                                   *
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_AUTO_STEP  0x7fffffff
+#define CV_WHOLE_ARR  cvSlice( 0, 0x3fffffff )
+
+#define CV_MAGIC_MASK       0xFFFF0000
+#define CV_MAT_MAGIC_VAL    0x42420000
+#define CV_TYPE_NAME_MAT    "opencv-matrix"
+
+#ifdef __cplusplus
+typedef struct CvMat CvMat;
+CV_INLINE CvMat cvMat(const cv::Mat& m);
+#endif
+
+/** Matrix elements are stored row by row. Element (i, j) (i - 0-based row index, j - 0-based column
+index) of a matrix can be retrieved or modified using CV_MAT_ELEM macro:
+
+    uchar pixval = CV_MAT_ELEM(grayimg, uchar, i, j)
+    CV_MAT_ELEM(cameraMatrix, float, 0, 2) = image.width*0.5f;
+
+To access multiple-channel matrices, you can use
+CV_MAT_ELEM(matrix, type, i, j\*nchannels + channel_idx).
+
+@deprecated CvMat is now obsolete; consider using Mat instead.
+ */
+typedef struct CvMat
+{
+    int type;
+    int step;
+
+    /* for internal use only */
+    int* refcount;
+    int hdr_refcount;
+
+    union
+    {
+        uchar* ptr;
+        short* s;
+        int* i;
+        float* fl;
+        double* db;
+    } data;
+
+#ifdef __cplusplus
+    union
+    {
+        int rows;
+        int height;
+    };
+
+    union
+    {
+        int cols;
+        int width;
+    };
+#else
+    int rows;
+    int cols;
+#endif
+
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvMat() {}
+    CvMat(const cv::Mat& m) { *this = cvMat(m); }
+#endif
+}
+CvMat;
+
+
+#define CV_IS_MAT_HDR(mat) \
+    ((mat) != NULL && \
+    (((const CvMat*)(mat))->type & CV_MAGIC_MASK) == CV_MAT_MAGIC_VAL && \
+    ((const CvMat*)(mat))->cols > 0 && ((const CvMat*)(mat))->rows > 0)
+
+#define CV_IS_MAT_HDR_Z(mat) \
+    ((mat) != NULL && \
+    (((const CvMat*)(mat))->type & CV_MAGIC_MASK) == CV_MAT_MAGIC_VAL && \
+    ((const CvMat*)(mat))->cols >= 0 && ((const CvMat*)(mat))->rows >= 0)
+
+#define CV_IS_MAT(mat) \
+    (CV_IS_MAT_HDR(mat) && ((const CvMat*)(mat))->data.ptr != NULL)
+
+#define CV_IS_MASK_ARR(mat) \
+    (((mat)->type & (CV_MAT_TYPE_MASK & ~CV_8SC1)) == 0)
+
+#define CV_ARE_TYPES_EQ(mat1, mat2) \
+    ((((mat1)->type ^ (mat2)->type) & CV_MAT_TYPE_MASK) == 0)
+
+#define CV_ARE_CNS_EQ(mat1, mat2) \
+    ((((mat1)->type ^ (mat2)->type) & CV_MAT_CN_MASK) == 0)
+
+#define CV_ARE_DEPTHS_EQ(mat1, mat2) \
+    ((((mat1)->type ^ (mat2)->type) & CV_MAT_DEPTH_MASK) == 0)
+
+#define CV_ARE_SIZES_EQ(mat1, mat2) \
+    ((mat1)->rows == (mat2)->rows && (mat1)->cols == (mat2)->cols)
+
+#define CV_IS_MAT_CONST(mat)  \
+    (((mat)->rows|(mat)->cols) == 1)
+
+#define IPL2CV_DEPTH(depth) \
+    ((((CV_8U)+(CV_16U<<4)+(CV_32F<<8)+(CV_64F<<16)+(CV_8S<<20)+ \
+    (CV_16S<<24)+(CV_32S<<28)) >> ((((depth) & 0xF0) >> 2) + \
+    (((depth) & IPL_DEPTH_SIGN) ? 20 : 0))) & 15)
+
+/** Inline constructor. No data is allocated internally!!!
+ * (Use together with cvCreateData, or use cvCreateMat instead to
+ * get a matrix with allocated data):
+ */
+CV_INLINE CvMat cvMat( int rows, int cols, int type, void* data CV_DEFAULT(NULL))
+{
+    CvMat m;
+
+    assert( (unsigned)CV_MAT_DEPTH(type) <= CV_64F );
+    type = CV_MAT_TYPE(type);
+    m.type = CV_MAT_MAGIC_VAL | CV_MAT_CONT_FLAG | type;
+    m.cols = cols;
+    m.rows = rows;
+    m.step = m.cols*CV_ELEM_SIZE(type);
+    m.data.ptr = (uchar*)data;
+    m.refcount = NULL;
+    m.hdr_refcount = 0;
+
+    return m;
+}
+
+#ifdef __cplusplus
+
+CV_INLINE CvMat cvMat(const cv::Mat& m)
+{
+    CvMat self;
+    CV_DbgAssert(m.dims <= 2);
+    self = cvMat(m.rows, m.dims == 1 ? 1 : m.cols, m.type(), m.data);
+    self.step = (int)m.step[0];
+    self.type = (self.type & ~cv::Mat::CONTINUOUS_FLAG) | (m.flags & cv::Mat::CONTINUOUS_FLAG);
+    return self;
+}
+CV_INLINE CvMat cvMat()
+{
+#if !defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS)
+    CvMat self = CV_STRUCT_INITIALIZER; return self;
+#else
+    return CvMat();
+#endif
+}
+CV_INLINE CvMat cvMat(const CvMat& m)
+{
+#if !defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS)
+    CvMat self = CV_STRUCT_INITIALIZER; memcpy(&self, &m, sizeof(self)); return self;
+#else
+    return CvMat(m);
+#endif
+}
+
+#endif // __cplusplus
+
+
+#define CV_MAT_ELEM_PTR_FAST( mat, row, col, pix_size )  \
+    (assert( (unsigned)(row) < (unsigned)(mat).rows &&   \
+             (unsigned)(col) < (unsigned)(mat).cols ),   \
+     (mat).data.ptr + (size_t)(mat).step*(row) + (pix_size)*(col))
+
+#define CV_MAT_ELEM_PTR( mat, row, col )                 \
+    CV_MAT_ELEM_PTR_FAST( mat, row, col, CV_ELEM_SIZE((mat).type) )
+
+#define CV_MAT_ELEM( mat, elemtype, row, col )           \
+    (*(elemtype*)CV_MAT_ELEM_PTR_FAST( mat, row, col, sizeof(elemtype)))
+
+/** @brief Returns the particular element of single-channel floating-point matrix.
+
+The function is a fast replacement for cvGetReal2D in the case of single-channel floating-point
+matrices. It is faster because it is inline, it does fewer checks for array type and array element
+type, and it checks for the row and column ranges only in debug mode.
+@param mat Input matrix
+@param row The zero-based index of row
+@param col The zero-based index of column
+ */
+CV_INLINE  double  cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col )
+{
+    int type;
+
+    type = CV_MAT_TYPE(mat->type);
+    assert( (unsigned)row < (unsigned)mat->rows &&
+            (unsigned)col < (unsigned)mat->cols );
+
+    if( type == CV_32FC1 )
+        return ((float*)(void*)(mat->data.ptr + (size_t)mat->step*row))[col];
+    else
+    {
+        assert( type == CV_64FC1 );
+        return ((double*)(void*)(mat->data.ptr + (size_t)mat->step*row))[col];
+    }
+}
+
+/** @brief Sets a specific element of a single-channel floating-point matrix.
+
+The function is a fast replacement for cvSetReal2D in the case of single-channel floating-point
+matrices. It is faster because it is inline, it does fewer checks for array type and array element
+type, and it checks for the row and column ranges only in debug mode.
+@param mat The matrix
+@param row The zero-based index of row
+@param col The zero-based index of column
+@param value The new value of the matrix element
+ */
+CV_INLINE  void  cvmSet( CvMat* mat, int row, int col, double value )
+{
+    int type;
+    type = CV_MAT_TYPE(mat->type);
+    assert( (unsigned)row < (unsigned)mat->rows &&
+            (unsigned)col < (unsigned)mat->cols );
+
+    if( type == CV_32FC1 )
+        ((float*)(void*)(mat->data.ptr + (size_t)mat->step*row))[col] = (float)value;
+    else
+    {
+        assert( type == CV_64FC1 );
+        ((double*)(void*)(mat->data.ptr + (size_t)mat->step*row))[col] = value;
+    }
+}
+
+
+CV_INLINE int cvIplDepth( int type )
+{
+    int depth = CV_MAT_DEPTH(type);
+    return CV_ELEM_SIZE1(depth)*8 | (depth == CV_8S || depth == CV_16S ||
+           depth == CV_32S ? IPL_DEPTH_SIGN : 0);
+}
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                       Multi-dimensional dense array (CvMatND)                          *
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_MATND_MAGIC_VAL    0x42430000
+#define CV_TYPE_NAME_MATND    "opencv-nd-matrix"
+
+#define CV_MAX_DIM            32
+
+#ifdef __cplusplus
+typedef struct CvMatND CvMatND;
+CV_EXPORTS CvMatND cvMatND(const cv::Mat& m);
+#endif
+
+/**
+  @deprecated consider using cv::Mat instead
+  */
+typedef struct
+CvMatND
+{
+    int type;
+    int dims;
+
+    int* refcount;
+    int hdr_refcount;
+
+    union
+    {
+        uchar* ptr;
+        float* fl;
+        double* db;
+        int* i;
+        short* s;
+    } data;
+
+    struct
+    {
+        int size;
+        int step;
+    }
+    dim[CV_MAX_DIM];
+
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvMatND() {}
+    CvMatND(const cv::Mat& m) { *this = cvMatND(m); }
+#endif
+}
+CvMatND;
+
+
+CV_INLINE CvMatND cvMatND()
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvMatND self = CV_STRUCT_INITIALIZER; return self;
+#else
+    return CvMatND();
+#endif
+}
+
+#define CV_IS_MATND_HDR(mat) \
+    ((mat) != NULL && (((const CvMatND*)(mat))->type & CV_MAGIC_MASK) == CV_MATND_MAGIC_VAL)
+
+#define CV_IS_MATND(mat) \
+    (CV_IS_MATND_HDR(mat) && ((const CvMatND*)(mat))->data.ptr != NULL)
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                      Multi-dimensional sparse array (CvSparseMat)                      *
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_SPARSE_MAT_MAGIC_VAL    0x42440000
+#define CV_TYPE_NAME_SPARSE_MAT    "opencv-sparse-matrix"
+
+struct CvSet;
+
+typedef struct CvSparseMat
+{
+    int type;
+    int dims;
+    int* refcount;
+    int hdr_refcount;
+
+    struct CvSet* heap;
+    void** hashtable;
+    int hashsize;
+    int valoffset;
+    int idxoffset;
+    int size[CV_MAX_DIM];
+
+#ifdef __cplusplus
+    CV_EXPORTS void copyToSparseMat(cv::SparseMat& m) const;
+#endif
+}
+CvSparseMat;
+
+#ifdef __cplusplus
+CV_EXPORTS CvSparseMat* cvCreateSparseMat(const cv::SparseMat& m);
+#endif
+
+#define CV_IS_SPARSE_MAT_HDR(mat) \
+    ((mat) != NULL && \
+    (((const CvSparseMat*)(mat))->type & CV_MAGIC_MASK) == CV_SPARSE_MAT_MAGIC_VAL)
+
+#define CV_IS_SPARSE_MAT(mat) \
+    CV_IS_SPARSE_MAT_HDR(mat)
+
+/**************** iteration through a sparse array *****************/
+
+typedef struct CvSparseNode
+{
+    unsigned hashval;
+    struct CvSparseNode* next;
+}
+CvSparseNode;
+
+typedef struct CvSparseMatIterator
+{
+    CvSparseMat* mat;
+    CvSparseNode* node;
+    int curidx;
+}
+CvSparseMatIterator;
+
+#define CV_NODE_VAL(mat,node)   ((void*)((uchar*)(node) + (mat)->valoffset))
+#define CV_NODE_IDX(mat,node)   ((int*)((uchar*)(node) + (mat)->idxoffset))
+
+/****************************************************************************************\
+*                                         Histogram                                      *
+\****************************************************************************************/
+
+typedef int CvHistType;
+
+#define CV_HIST_MAGIC_VAL     0x42450000
+#define CV_HIST_UNIFORM_FLAG  (1 << 10)
+
+/** indicates whether bin ranges are set already or not */
+#define CV_HIST_RANGES_FLAG   (1 << 11)
+
+#define CV_HIST_ARRAY         0
+#define CV_HIST_SPARSE        1
+#define CV_HIST_TREE          CV_HIST_SPARSE
+
+/** should be used as a parameter only,
+   it turns to CV_HIST_UNIFORM_FLAG of hist->type */
+#define CV_HIST_UNIFORM       1
+
+typedef struct CvHistogram
+{
+    int     type;
+    CvArr*  bins;
+    float   thresh[CV_MAX_DIM][2];  /**< For uniform histograms.                      */
+    float** thresh2;                /**< For non-uniform histograms.                  */
+    CvMatND mat;                    /**< Embedded matrix header for array histograms. */
+}
+CvHistogram;
+
+#define CV_IS_HIST( hist ) \
+    ((hist) != NULL  && \
+     (((CvHistogram*)(hist))->type & CV_MAGIC_MASK) == CV_HIST_MAGIC_VAL && \
+     (hist)->bins != NULL)
+
+#define CV_IS_UNIFORM_HIST( hist ) \
+    (((hist)->type & CV_HIST_UNIFORM_FLAG) != 0)
+
+#define CV_IS_SPARSE_HIST( hist ) \
+    CV_IS_SPARSE_MAT((hist)->bins)
+
+#define CV_HIST_HAS_RANGES( hist ) \
+    (((hist)->type & CV_HIST_RANGES_FLAG) != 0)
+
+/****************************************************************************************\
+*                      Other supplementary data type definitions                         *
+\****************************************************************************************/
+
+/*************************************** CvRect *****************************************/
+/** @sa Rect_ */
+typedef struct CvRect
+{
+    int x;
+    int y;
+    int width;
+    int height;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvRect() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {};
+    template<typename _Tp> CvRect(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 4);
+        x = y = width = height = 0;
+        if (list.size() == 4)
+        {
+            x = list.begin()[0]; y = list.begin()[1]; width = list.begin()[2]; height = list.begin()[3];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvRect(int _x = 0, int _y = 0, int w = 0, int h = 0): x(_x), y(_y), width(w), height(h) {}
+    template<typename _Tp>
+    CvRect(const cv::Rect_<_Tp>& r): x(cv::saturate_cast<int>(r.x)), y(cv::saturate_cast<int>(r.y)), width(cv::saturate_cast<int>(r.width)), height(cv::saturate_cast<int>(r.height)) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Rect_<_Tp>() const { return cv::Rect_<_Tp>((_Tp)x, (_Tp)y, (_Tp)width, (_Tp)height); }
+#endif
+}
+CvRect;
+
+/** constructs CvRect structure. */
+CV_INLINE  CvRect  cvRect( int x, int y, int width, int height )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvRect r = {x, y, width, height};
+#else
+    CvRect r(x, y , width, height);
+#endif
+    return r;
+}
+#ifdef __cplusplus
+CV_INLINE CvRect cvRect(const cv::Rect& rc) { return cvRect(rc.x, rc.y, rc.width, rc.height); }
+#endif
+
+CV_INLINE  IplROI  cvRectToROI( CvRect rect, int coi )
+{
+    IplROI roi;
+    roi.xOffset = rect.x;
+    roi.yOffset = rect.y;
+    roi.width = rect.width;
+    roi.height = rect.height;
+    roi.coi = coi;
+
+    return roi;
+}
+
+
+CV_INLINE  CvRect  cvROIToRect( IplROI roi )
+{
+    return cvRect( roi.xOffset, roi.yOffset, roi.width, roi.height );
+}
+
+/*********************************** CvTermCriteria *************************************/
+
+#define CV_TERMCRIT_ITER    1
+#define CV_TERMCRIT_NUMBER  CV_TERMCRIT_ITER
+#define CV_TERMCRIT_EPS     2
+
+/** @sa TermCriteria
+ */
+typedef struct CvTermCriteria
+{
+    int    type;  /**< may be combination of
+                     CV_TERMCRIT_ITER
+                     CV_TERMCRIT_EPS */
+    int    max_iter;
+    double epsilon;
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvTermCriteria(int _type = 0, int _iter = 0, double _eps = 0) : type(_type), max_iter(_iter), epsilon(_eps)  {}
+    CvTermCriteria(const cv::TermCriteria& t) : type(t.type), max_iter(t.maxCount), epsilon(t.epsilon)  {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    operator cv::TermCriteria() const { return cv::TermCriteria(type, max_iter, epsilon); }
+#endif
+}
+CvTermCriteria;
+
+CV_INLINE  CvTermCriteria  cvTermCriteria( int type, int max_iter, double epsilon )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvTermCriteria t = { type, max_iter, (float)epsilon};
+#else
+    CvTermCriteria t(type, max_iter, epsilon);
+#endif
+    return t;
+}
+#ifdef __cplusplus
+CV_INLINE CvTermCriteria cvTermCriteria(const cv::TermCriteria& t) { return cvTermCriteria(t.type, t.maxCount, t.epsilon); }
+#endif
+
+
+/******************************* CvPoint and variants ***********************************/
+
+typedef struct CvPoint
+{
+    int x;
+    int y;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvPoint() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvPoint(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 2);
+        x = y = 0;
+        if (list.size() == 2)
+        {
+            x = list.begin()[0]; y = list.begin()[1];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvPoint(int _x = 0, int _y = 0): x(_x), y(_y) {}
+    template<typename _Tp>
+    CvPoint(const cv::Point_<_Tp>& pt): x((int)pt.x), y((int)pt.y) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Point_<_Tp>() const { return cv::Point_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(x), cv::saturate_cast<_Tp>(y)); }
+#endif
+}
+CvPoint;
+
+/** constructs CvPoint structure. */
+CV_INLINE  CvPoint  cvPoint( int x, int y )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvPoint p = {x, y};
+#else
+    CvPoint p(x, y);
+#endif
+    return p;
+}
+#ifdef __cplusplus
+CV_INLINE CvPoint cvPoint(const cv::Point& pt) { return cvPoint(pt.x, pt.y); }
+#endif
+
+typedef struct CvPoint2D32f
+{
+    float x;
+    float y;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvPoint2D32f() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvPoint2D32f(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 2);
+        x = y = 0;
+        if (list.size() == 2)
+        {
+            x = list.begin()[0]; y = list.begin()[1];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvPoint2D32f(float _x = 0, float _y = 0): x(_x), y(_y) {}
+    template<typename _Tp>
+    CvPoint2D32f(const cv::Point_<_Tp>& pt): x((float)pt.x), y((float)pt.y) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Point_<_Tp>() const { return cv::Point_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(x), cv::saturate_cast<_Tp>(y)); }
+#endif
+}
+CvPoint2D32f;
+
+/** constructs CvPoint2D32f structure. */
+CV_INLINE  CvPoint2D32f  cvPoint2D32f( double x, double y )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvPoint2D32f p = { (float)x, (float)y };
+#else
+    CvPoint2D32f p((float)x, (float)y);
+#endif
+    return p;
+}
+
+#ifdef __cplusplus
+template<typename _Tp>
+CvPoint2D32f cvPoint2D32f(const cv::Point_<_Tp>& pt)
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvPoint2D32f p = { (float)pt.x, (float)pt.y };
+#else
+    CvPoint2D32f p((float)pt.x, (float)pt.y);
+#endif
+    return p;
+}
+#endif
+
+/** converts CvPoint to CvPoint2D32f. */
+CV_INLINE  CvPoint2D32f  cvPointTo32f( CvPoint point )
+{
+    return cvPoint2D32f( (float)point.x, (float)point.y );
+}
+
+/** converts CvPoint2D32f to CvPoint. */
+CV_INLINE  CvPoint  cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvPoint ipt = { cvRound(point.x), cvRound(point.y) };
+#else
+    CvPoint ipt(cvRound(point.x), cvRound(point.y));
+#endif
+    return ipt;
+}
+
+
+typedef struct CvPoint3D32f
+{
+    float x;
+    float y;
+    float z;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvPoint3D32f() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvPoint3D32f(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 3);
+        x = y = z = 0;
+        if (list.size() == 3)
+        {
+            x = list.begin()[0]; y = list.begin()[1]; z = list.begin()[2];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvPoint3D32f(float _x = 0, float _y = 0, float _z = 0): x(_x), y(_y), z(_z) {}
+    template<typename _Tp>
+    CvPoint3D32f(const cv::Point3_<_Tp>& pt): x((float)pt.x), y((float)pt.y), z((float)pt.z) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Point3_<_Tp>() const { return cv::Point3_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(x), cv::saturate_cast<_Tp>(y), cv::saturate_cast<_Tp>(z)); }
+#endif
+}
+CvPoint3D32f;
+
+/** constructs CvPoint3D32f structure. */
+CV_INLINE  CvPoint3D32f  cvPoint3D32f( double x, double y, double z )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvPoint3D32f p = { (float)x, (float)y, (float)z };
+#else
+    CvPoint3D32f p((float)x, (float)y, (float)z);
+#endif
+    return p;
+}
+
+#ifdef __cplusplus
+template<typename _Tp>
+CvPoint3D32f cvPoint3D32f(const cv::Point3_<_Tp>& pt)
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvPoint3D32f p  = { (float)pt.x, (float)pt.y, (float)pt.z };
+#else
+    CvPoint3D32f p((float)pt.x, (float)pt.y, (float)pt.z);
+#endif
+    return p;
+}
+#endif
+
+
+typedef struct CvPoint2D64f
+{
+    double x;
+    double y;
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvPoint2D64f() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvPoint2D64f(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 2);
+        x = y = 0;
+        if (list.size() == 2)
+        {
+            x = list.begin()[0]; y = list.begin()[1];
+        }
+    };
+#endif
+}
+CvPoint2D64f;
+
+/** constructs CvPoint2D64f structure.*/
+CV_INLINE  CvPoint2D64f  cvPoint2D64f( double x, double y )
+{
+    CvPoint2D64f p = { x, y };
+    return p;
+}
+
+
+typedef struct CvPoint3D64f
+{
+    double x;
+    double y;
+    double z;
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvPoint3D64f() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvPoint3D64f(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 3);
+        x = y = z = 0;
+        if (list.size() == 3)
+        {
+            x = list.begin()[0]; y = list.begin()[1]; z = list.begin()[2];
+        }
+    };
+#endif
+}
+CvPoint3D64f;
+
+/** constructs CvPoint3D64f structure. */
+CV_INLINE  CvPoint3D64f  cvPoint3D64f( double x, double y, double z )
+{
+    CvPoint3D64f p = { x, y, z };
+    return p;
+}
+
+
+/******************************** CvSize's & CvBox **************************************/
+
+typedef struct CvSize
+{
+    int width;
+    int height;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvSize() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvSize(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 2);
+        width = 0; height = 0;
+        if (list.size() == 2)
+        {
+            width = list.begin()[0]; height = list.begin()[1];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvSize(int w = 0, int h = 0): width(w), height(h) {}
+    template<typename _Tp>
+    CvSize(const cv::Size_<_Tp>& sz): width(cv::saturate_cast<int>(sz.width)), height(cv::saturate_cast<int>(sz.height)) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Size_<_Tp>() const { return cv::Size_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(width), cv::saturate_cast<_Tp>(height)); }
+#endif
+}
+CvSize;
+
+/** constructs CvSize structure. */
+CV_INLINE  CvSize  cvSize( int width, int height )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvSize s = { width, height };
+#else
+    CvSize s(width, height);
+#endif
+    return s;
+}
+
+#ifdef __cplusplus
+CV_INLINE CvSize cvSize(const cv::Size& sz)
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvSize s = { sz.width, sz.height };
+#else
+    CvSize s(sz.width, sz.height);
+#endif
+    return s;
+}
+#endif
+
+typedef struct CvSize2D32f
+{
+    float width;
+    float height;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvSize2D32f() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvSize2D32f(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 2);
+        width = 0; height = 0;
+        if (list.size() == 2)
+        {
+            width = list.begin()[0]; height = list.begin()[1];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvSize2D32f(float w = 0, float h = 0): width(w), height(h) {}
+    template<typename _Tp>
+    CvSize2D32f(const cv::Size_<_Tp>& sz): width(cv::saturate_cast<float>(sz.width)), height(cv::saturate_cast<float>(sz.height)) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Size_<_Tp>() const { return cv::Size_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(width), cv::saturate_cast<_Tp>(height)); }
+#endif
+}
+CvSize2D32f;
+
+/** constructs CvSize2D32f structure. */
+CV_INLINE  CvSize2D32f  cvSize2D32f( double width, double height )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvSize2D32f s = { (float)width, (float)height };
+#else
+    CvSize2D32f s((float)width, (float)height);
+#endif
+    return s;
+}
+#ifdef __cplusplus
+template<typename _Tp>
+CvSize2D32f cvSize2D32f(const cv::Size_<_Tp>& sz)
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvSize2D32f s = { (float)sz.width, (float)sz.height };
+#else
+    CvSize2D32f s((float)sz.width, (float)sz.height);
+#endif
+    return s;
+}
+#endif
+
+/** @sa RotatedRect
+ */
+typedef struct CvBox2D
+{
+    CvPoint2D32f center;  /**< Center of the box.                          */
+    CvSize2D32f  size;    /**< Box width and length.                       */
+    float angle;          /**< Angle between the horizontal axis           */
+                          /**< and the first side (i.e. length) in degrees */
+
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvBox2D(CvPoint2D32f c = CvPoint2D32f(), CvSize2D32f s = CvSize2D32f(), float a = 0) : center(c), size(s), angle(a) {}
+    CvBox2D(const cv::RotatedRect& rr) : center(rr.center), size(rr.size), angle(rr.angle) {}
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    operator cv::RotatedRect() const { return cv::RotatedRect(center, size, angle); }
+#endif
+}
+CvBox2D;
+
+
+#ifdef __cplusplus
+CV_INLINE CvBox2D cvBox2D(CvPoint2D32f c = CvPoint2D32f(), CvSize2D32f s = CvSize2D32f(), float a = 0)
+{
+    CvBox2D self;
+    self.center = c;
+    self.size = s;
+    self.angle = a;
+    return self;
+}
+CV_INLINE CvBox2D cvBox2D(const cv::RotatedRect& rr)
+{
+    CvBox2D self;
+    self.center = cvPoint2D32f(rr.center);
+    self.size = cvSize2D32f(rr.size);
+    self.angle = rr.angle;
+    return self;
+}
+#endif
+
+
+/** Line iterator state: */
+typedef struct CvLineIterator
+{
+    /** Pointer to the current point: */
+    uchar* ptr;
+
+    /* Bresenham algorithm state: */
+    int  err;
+    int  plus_delta;
+    int  minus_delta;
+    int  plus_step;
+    int  minus_step;
+}
+CvLineIterator;
+
+
+
+/************************************* CvSlice ******************************************/
+#define CV_WHOLE_SEQ_END_INDEX 0x3fffffff
+#define CV_WHOLE_SEQ  cvSlice(0, CV_WHOLE_SEQ_END_INDEX)
+
+typedef struct CvSlice
+{
+    int  start_index, end_index;
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvSlice() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    template<typename _Tp> CvSlice(const std::initializer_list<_Tp> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 2);
+        start_index = end_index = 0;
+        if (list.size() == 2)
+        {
+            start_index = list.begin()[0]; end_index = list.begin()[1];
+        }
+    };
+#endif
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus) && !defined(__CUDACC__)
+    CvSlice(int start = 0, int end = 0) : start_index(start), end_index(end) {}
+    CvSlice(const cv::Range& r) { *this = (r.start != INT_MIN && r.end != INT_MAX) ? CvSlice(r.start, r.end) : CvSlice(0, CV_WHOLE_SEQ_END_INDEX); }
+    operator cv::Range() const { return (start_index == 0 && end_index == CV_WHOLE_SEQ_END_INDEX ) ? cv::Range::all() : cv::Range(start_index, end_index); }
+#endif
+}
+CvSlice;
+
+CV_INLINE  CvSlice  cvSlice( int start, int end )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus) && !defined(__CUDACC__))
+    CvSlice slice = { start, end };
+#else
+    CvSlice slice(start, end);
+#endif
+    return slice;
+}
+
+#if defined(__cplusplus)
+CV_INLINE  CvSlice  cvSlice(const cv::Range& r)
+{
+    CvSlice slice = (r.start != INT_MIN && r.end != INT_MAX) ? cvSlice(r.start, r.end) : cvSlice(0, CV_WHOLE_SEQ_END_INDEX);
+    return slice;
+}
+#endif
+
+
+/************************************* CvScalar *****************************************/
+/** @sa Scalar_
+ */
+typedef struct CvScalar
+{
+    double val[4];
+
+#ifdef CV__VALIDATE_UNUNITIALIZED_VARS
+    CvScalar() __attribute__(( warning("Non-initialized variable") )) {}
+    CvScalar(const std::initializer_list<double> list)
+    {
+        CV_Assert(list.size() == 0 || list.size() == 4);
+        val[0] = val[1] = val[2] = val[3] = 0;
+        if (list.size() == 4)
+        {
+            val[0] = list.begin()[0]; val[1] = list.begin()[1]; val[2] = list.begin()[2]; val[3] = list.begin()[3];
+        }
+    };
+#elif defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvScalar() {}
+    CvScalar(double d0, double d1 = 0, double d2 = 0, double d3 = 0) { val[0] = d0; val[1] = d1; val[2] = d2; val[3] = d3; }
+    template<typename _Tp>
+    CvScalar(const cv::Scalar_<_Tp>& s) { val[0] = s.val[0]; val[1] = s.val[1]; val[2] = s.val[2]; val[3] = s.val[3]; }
+    template<typename _Tp, int cn>
+    CvScalar(const cv::Vec<_Tp, cn>& v)
+    {
+        int i;
+        for( i = 0; i < (cn < 4 ? cn : 4); i++ ) val[i] = v.val[i];
+        for( ; i < 4; i++ ) val[i] = 0;
+    }
+#endif
+#ifdef __cplusplus
+    template<typename _Tp>
+    operator cv::Scalar_<_Tp>() const { return cv::Scalar_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(val[0]), cv::saturate_cast<_Tp>(val[1]), cv::saturate_cast<_Tp>(val[2]), cv::saturate_cast<_Tp>(val[3])); }
+#endif
+}
+CvScalar;
+
+CV_INLINE  CvScalar  cvScalar( double val0, double val1 CV_DEFAULT(0),
+                               double val2 CV_DEFAULT(0), double val3 CV_DEFAULT(0))
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvScalar scalar = CV_STRUCT_INITIALIZER;
+#else
+    CvScalar scalar;
+#endif
+    scalar.val[0] = val0; scalar.val[1] = val1;
+    scalar.val[2] = val2; scalar.val[3] = val3;
+    return scalar;
+}
+
+#ifdef __cplusplus
+CV_INLINE CvScalar cvScalar()
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvScalar scalar = CV_STRUCT_INITIALIZER;
+#else
+    CvScalar scalar;
+#endif
+    scalar.val[0] = scalar.val[1] = scalar.val[2] = scalar.val[3] = 0;
+    return scalar;
+}
+CV_INLINE CvScalar cvScalar(const cv::Scalar& s)
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvScalar scalar = CV_STRUCT_INITIALIZER;
+#else
+    CvScalar scalar;
+#endif
+    scalar.val[0] = s.val[0];
+    scalar.val[1] = s.val[1];
+    scalar.val[2] = s.val[2];
+    scalar.val[3] = s.val[3];
+    return scalar;
+}
+#endif
+
+CV_INLINE  CvScalar  cvRealScalar( double val0 )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvScalar scalar = CV_STRUCT_INITIALIZER;
+#else
+    CvScalar scalar;
+#endif
+    scalar.val[0] = val0;
+    scalar.val[1] = scalar.val[2] = scalar.val[3] = 0;
+    return scalar;
+}
+
+CV_INLINE  CvScalar  cvScalarAll( double val0123 )
+{
+#if !(defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus))
+    CvScalar scalar = CV_STRUCT_INITIALIZER;
+#else
+    CvScalar scalar;
+#endif
+    scalar.val[0] = val0123;
+    scalar.val[1] = val0123;
+    scalar.val[2] = val0123;
+    scalar.val[3] = val0123;
+    return scalar;
+}
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Dynamic Data structures                              *
+\****************************************************************************************/
+
+/******************************** Memory storage ****************************************/
+
+typedef struct CvMemBlock
+{
+    struct CvMemBlock*  prev;
+    struct CvMemBlock*  next;
+}
+CvMemBlock;
+
+#define CV_STORAGE_MAGIC_VAL    0x42890000
+
+typedef struct CvMemStorage
+{
+    int signature;
+    CvMemBlock* bottom;           /**< First allocated block.                   */
+    CvMemBlock* top;              /**< Current memory block - top of the stack. */
+    struct  CvMemStorage* parent; /**< We get new blocks from parent as needed. */
+    int block_size;               /**< Block size.                              */
+    int free_space;               /**< Remaining free space in current block.   */
+}
+CvMemStorage;
+
+#define CV_IS_STORAGE(storage)  \
+    ((storage) != NULL &&       \
+    (((CvMemStorage*)(storage))->signature & CV_MAGIC_MASK) == CV_STORAGE_MAGIC_VAL)
+
+
+typedef struct CvMemStoragePos
+{
+    CvMemBlock* top;
+    int free_space;
+}
+CvMemStoragePos;
+
+
+/*********************************** Sequence *******************************************/
+
+typedef struct CvSeqBlock
+{
+    struct CvSeqBlock*  prev; /**< Previous sequence block.                   */
+    struct CvSeqBlock*  next; /**< Next sequence block.                       */
+    int    start_index;       /**< Index of the first element in the block +  */
+                              /**< sequence->first->start_index.              */
+    int    count;             /**< Number of elements in the block.           */
+    schar* data;              /**< Pointer to the first element of the block. */
+}
+CvSeqBlock;
+
+
+#define CV_TREE_NODE_FIELDS(node_type)                               \
+    int       flags;             /**< Miscellaneous flags.     */      \
+    int       header_size;       /**< Size of sequence header. */      \
+    struct    node_type* h_prev; /**< Previous sequence.       */      \
+    struct    node_type* h_next; /**< Next sequence.           */      \
+    struct    node_type* v_prev; /**< 2nd previous sequence.   */      \
+    struct    node_type* v_next  /**< 2nd next sequence.       */
+
+/**
+   Read/Write sequence.
+   Elements can be dynamically inserted to or deleted from the sequence.
+*/
+#define CV_SEQUENCE_FIELDS()                                              \
+    CV_TREE_NODE_FIELDS(CvSeq);                                           \
+    int       total;          /**< Total number of elements.            */  \
+    int       elem_size;      /**< Size of sequence element in bytes.   */  \
+    schar*    block_max;      /**< Maximal bound of the last block.     */  \
+    schar*    ptr;            /**< Current write pointer.               */  \
+    int       delta_elems;    /**< Grow seq this many at a time.        */  \
+    CvMemStorage* storage;    /**< Where the seq is stored.             */  \
+    CvSeqBlock* free_blocks;  /**< Free blocks list.                    */  \
+    CvSeqBlock* first;        /**< Pointer to the first sequence block. */
+
+typedef struct CvSeq
+{
+    CV_SEQUENCE_FIELDS()
+}
+CvSeq;
+
+#define CV_TYPE_NAME_SEQ             "opencv-sequence"
+#define CV_TYPE_NAME_SEQ_TREE        "opencv-sequence-tree"
+
+/*************************************** Set ********************************************/
+/** @brief Set
+  Order is not preserved. There can be gaps between sequence elements.
+  After the element has been inserted it stays in the same place all the time.
+  The MSB(most-significant or sign bit) of the first field (flags) is 0 iff the element exists.
+*/
+#define CV_SET_ELEM_FIELDS(elem_type)   \
+    int  flags;                         \
+    struct elem_type* next_free;
+
+typedef struct CvSetElem
+{
+    CV_SET_ELEM_FIELDS(CvSetElem)
+}
+CvSetElem;
+
+#define CV_SET_FIELDS()      \
+    CV_SEQUENCE_FIELDS()     \
+    CvSetElem* free_elems;   \
+    int active_count;
+
+typedef struct CvSet
+{
+    CV_SET_FIELDS()
+}
+CvSet;
+
+
+#define CV_SET_ELEM_IDX_MASK   ((1 << 26) - 1)
+#define CV_SET_ELEM_FREE_FLAG  (1 << (sizeof(int)*8-1))
+
+/** Checks whether the element pointed by ptr belongs to a set or not */
+#define CV_IS_SET_ELEM( ptr )  (((CvSetElem*)(ptr))->flags >= 0)
+
+/************************************* Graph ********************************************/
+
+/** @name Graph
+
+We represent a graph as a set of vertices. Vertices contain their adjacency lists (more exactly,
+pointers to first incoming or outcoming edge (or 0 if isolated vertex)). Edges are stored in
+another set. There is a singly-linked list of incoming/outcoming edges for each vertex.
+
+Each edge consists of:
+
+- Two pointers to the starting and ending vertices (vtx[0] and vtx[1] respectively).
+
+    A graph may be oriented or not. In the latter case, edges between vertex i to vertex j are not
+distinguished during search operations.
+
+- Two pointers to next edges for the starting and ending vertices, where next[0] points to the
+next edge in the vtx[0] adjacency list and next[1] points to the next edge in the vtx[1]
+adjacency list.
+
+@see CvGraphEdge, CvGraphVtx, CvGraphVtx2D, CvGraph
+@{
+*/
+#define CV_GRAPH_EDGE_FIELDS()      \
+    int flags;                      \
+    float weight;                   \
+    struct CvGraphEdge* next[2];    \
+    struct CvGraphVtx* vtx[2];
+
+
+#define CV_GRAPH_VERTEX_FIELDS()    \
+    int flags;                      \
+    struct CvGraphEdge* first;
+
+
+typedef struct CvGraphEdge
+{
+    CV_GRAPH_EDGE_FIELDS()
+}
+CvGraphEdge;
+
+typedef struct CvGraphVtx
+{
+    CV_GRAPH_VERTEX_FIELDS()
+}
+CvGraphVtx;
+
+typedef struct CvGraphVtx2D
+{
+    CV_GRAPH_VERTEX_FIELDS()
+    CvPoint2D32f* ptr;
+}
+CvGraphVtx2D;
+
+/**
+   Graph is "derived" from the set (this is set a of vertices)
+   and includes another set (edges)
+*/
+#define  CV_GRAPH_FIELDS()   \
+    CV_SET_FIELDS()          \
+    CvSet* edges;
+
+typedef struct CvGraph
+{
+    CV_GRAPH_FIELDS()
+}
+CvGraph;
+
+#define CV_TYPE_NAME_GRAPH "opencv-graph"
+
+/** @} */
+
+/*********************************** Chain/Contour *************************************/
+
+typedef struct CvChain
+{
+    CV_SEQUENCE_FIELDS()
+    CvPoint  origin;
+}
+CvChain;
+
+#define CV_CONTOUR_FIELDS()  \
+    CV_SEQUENCE_FIELDS()     \
+    CvRect rect;             \
+    int color;               \
+    int reserved[3];
+
+typedef struct CvContour
+{
+    CV_CONTOUR_FIELDS()
+}
+CvContour;
+
+typedef CvContour CvPoint2DSeq;
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    Sequence types                                      *
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_SEQ_MAGIC_VAL             0x42990000
+
+#define CV_IS_SEQ(seq) \
+    ((seq) != NULL && (((CvSeq*)(seq))->flags & CV_MAGIC_MASK) == CV_SEQ_MAGIC_VAL)
+
+#define CV_SET_MAGIC_VAL             0x42980000
+#define CV_IS_SET(set) \
+    ((set) != NULL && (((CvSeq*)(set))->flags & CV_MAGIC_MASK) == CV_SET_MAGIC_VAL)
+
+#define CV_SEQ_ELTYPE_BITS           12
+#define CV_SEQ_ELTYPE_MASK           ((1 << CV_SEQ_ELTYPE_BITS) - 1)
+
+#define CV_SEQ_ELTYPE_POINT          CV_32SC2  /**< (x,y) */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_CODE           CV_8UC1   /**< freeman code: 0..7 */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_GENERIC        0
+#define CV_SEQ_ELTYPE_PTR            CV_MAKE_TYPE(CV_8U, 8 /*sizeof(void*)*/)
+#define CV_SEQ_ELTYPE_PPOINT         CV_SEQ_ELTYPE_PTR  /**< &(x,y) */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_INDEX          CV_32SC1  /**< #(x,y) */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_GRAPH_EDGE     0  /**< &next_o, &next_d, &vtx_o, &vtx_d */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_GRAPH_VERTEX   0  /**< first_edge, &(x,y) */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_TRIAN_ATR      0  /**< vertex of the binary tree   */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_CONNECTED_COMP 0  /**< connected component  */
+#define CV_SEQ_ELTYPE_POINT3D        CV_32FC3  /**< (x,y,z)  */
+
+#define CV_SEQ_KIND_BITS        2
+#define CV_SEQ_KIND_MASK        (((1 << CV_SEQ_KIND_BITS) - 1)<<CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+
+/** types of sequences */
+#define CV_SEQ_KIND_GENERIC     (0 << CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+#define CV_SEQ_KIND_CURVE       (1 << CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+#define CV_SEQ_KIND_BIN_TREE    (2 << CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+
+/** types of sparse sequences (sets) */
+#define CV_SEQ_KIND_GRAPH       (1 << CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+#define CV_SEQ_KIND_SUBDIV2D    (2 << CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+
+#define CV_SEQ_FLAG_SHIFT       (CV_SEQ_KIND_BITS + CV_SEQ_ELTYPE_BITS)
+
+/** flags for curves */
+#define CV_SEQ_FLAG_CLOSED     (1 << CV_SEQ_FLAG_SHIFT)
+#define CV_SEQ_FLAG_SIMPLE     (0 << CV_SEQ_FLAG_SHIFT)
+#define CV_SEQ_FLAG_CONVEX     (0 << CV_SEQ_FLAG_SHIFT)
+#define CV_SEQ_FLAG_HOLE       (2 << CV_SEQ_FLAG_SHIFT)
+
+/** flags for graphs */
+#define CV_GRAPH_FLAG_ORIENTED (1 << CV_SEQ_FLAG_SHIFT)
+
+#define CV_GRAPH               CV_SEQ_KIND_GRAPH
+#define CV_ORIENTED_GRAPH      (CV_SEQ_KIND_GRAPH|CV_GRAPH_FLAG_ORIENTED)
+
+/** point sets */
+#define CV_SEQ_POINT_SET       (CV_SEQ_KIND_GENERIC| CV_SEQ_ELTYPE_POINT)
+#define CV_SEQ_POINT3D_SET     (CV_SEQ_KIND_GENERIC| CV_SEQ_ELTYPE_POINT3D)
+#define CV_SEQ_POLYLINE        (CV_SEQ_KIND_CURVE  | CV_SEQ_ELTYPE_POINT)
+#define CV_SEQ_POLYGON         (CV_SEQ_FLAG_CLOSED | CV_SEQ_POLYLINE )
+#define CV_SEQ_CONTOUR         CV_SEQ_POLYGON
+#define CV_SEQ_SIMPLE_POLYGON  (CV_SEQ_FLAG_SIMPLE | CV_SEQ_POLYGON  )
+
+/** chain-coded curves */
+#define CV_SEQ_CHAIN           (CV_SEQ_KIND_CURVE  | CV_SEQ_ELTYPE_CODE)
+#define CV_SEQ_CHAIN_CONTOUR   (CV_SEQ_FLAG_CLOSED | CV_SEQ_CHAIN)
+
+/** binary tree for the contour */
+#define CV_SEQ_POLYGON_TREE    (CV_SEQ_KIND_BIN_TREE  | CV_SEQ_ELTYPE_TRIAN_ATR)
+
+/** sequence of the connected components */
+#define CV_SEQ_CONNECTED_COMP  (CV_SEQ_KIND_GENERIC  | CV_SEQ_ELTYPE_CONNECTED_COMP)
+
+/** sequence of the integer numbers */
+#define CV_SEQ_INDEX           (CV_SEQ_KIND_GENERIC  | CV_SEQ_ELTYPE_INDEX)
+
+#define CV_SEQ_ELTYPE( seq )   ((seq)->flags & CV_SEQ_ELTYPE_MASK)
+#define CV_SEQ_KIND( seq )     ((seq)->flags & CV_SEQ_KIND_MASK )
+
+/** flag checking */
+#define CV_IS_SEQ_INDEX( seq )      ((CV_SEQ_ELTYPE(seq) == CV_SEQ_ELTYPE_INDEX) && \
+                                     (CV_SEQ_KIND(seq) == CV_SEQ_KIND_GENERIC))
+
+#define CV_IS_SEQ_CURVE( seq )      (CV_SEQ_KIND(seq) == CV_SEQ_KIND_CURVE)
+#define CV_IS_SEQ_CLOSED( seq )     (((seq)->flags & CV_SEQ_FLAG_CLOSED) != 0)
+#define CV_IS_SEQ_CONVEX( seq )     0
+#define CV_IS_SEQ_HOLE( seq )       (((seq)->flags & CV_SEQ_FLAG_HOLE) != 0)
+#define CV_IS_SEQ_SIMPLE( seq )     1
+
+/** type checking macros */
+#define CV_IS_SEQ_POINT_SET( seq ) \
+    ((CV_SEQ_ELTYPE(seq) == CV_32SC2 || CV_SEQ_ELTYPE(seq) == CV_32FC2))
+
+#define CV_IS_SEQ_POINT_SUBSET( seq ) \
+    (CV_IS_SEQ_INDEX( seq ) || CV_SEQ_ELTYPE(seq) == CV_SEQ_ELTYPE_PPOINT)
+
+#define CV_IS_SEQ_POLYLINE( seq )   \
+    (CV_SEQ_KIND(seq) == CV_SEQ_KIND_CURVE && CV_IS_SEQ_POINT_SET(seq))
+
+#define CV_IS_SEQ_POLYGON( seq )   \
+    (CV_IS_SEQ_POLYLINE(seq) && CV_IS_SEQ_CLOSED(seq))
+
+#define CV_IS_SEQ_CHAIN( seq )   \
+    (CV_SEQ_KIND(seq) == CV_SEQ_KIND_CURVE && (seq)->elem_size == 1)
+
+#define CV_IS_SEQ_CONTOUR( seq )   \
+    (CV_IS_SEQ_CLOSED(seq) && (CV_IS_SEQ_POLYLINE(seq) || CV_IS_SEQ_CHAIN(seq)))
+
+#define CV_IS_SEQ_CHAIN_CONTOUR( seq ) \
+    (CV_IS_SEQ_CHAIN( seq ) && CV_IS_SEQ_CLOSED( seq ))
+
+#define CV_IS_SEQ_POLYGON_TREE( seq ) \
+    (CV_SEQ_ELTYPE (seq) ==  CV_SEQ_ELTYPE_TRIAN_ATR &&    \
+    CV_SEQ_KIND( seq ) ==  CV_SEQ_KIND_BIN_TREE )
+
+#define CV_IS_GRAPH( seq )    \
+    (CV_IS_SET(seq) && CV_SEQ_KIND((CvSet*)(seq)) == CV_SEQ_KIND_GRAPH)
+
+#define CV_IS_GRAPH_ORIENTED( seq )   \
+    (((seq)->flags & CV_GRAPH_FLAG_ORIENTED) != 0)
+
+#define CV_IS_SUBDIV2D( seq )  \
+    (CV_IS_SET(seq) && CV_SEQ_KIND((CvSet*)(seq)) == CV_SEQ_KIND_SUBDIV2D)
+
+/****************************************************************************************/
+/*                            Sequence writer & reader                                  */
+/****************************************************************************************/
+
+#define CV_SEQ_WRITER_FIELDS()                                     \
+    int          header_size;                                      \
+    CvSeq*       seq;        /**< the sequence written */            \
+    CvSeqBlock*  block;      /**< current block */                   \
+    schar*       ptr;        /**< pointer to free space */           \
+    schar*       block_min;  /**< pointer to the beginning of block*/\
+    schar*       block_max;  /**< pointer to the end of block */
+
+typedef struct CvSeqWriter
+{
+    CV_SEQ_WRITER_FIELDS()
+}
+CvSeqWriter;
+
+
+#define CV_SEQ_READER_FIELDS()                                      \
+    int          header_size;                                       \
+    CvSeq*       seq;        /**< sequence, beign read */             \
+    CvSeqBlock*  block;      /**< current block */                    \
+    schar*       ptr;        /**< pointer to element be read next */  \
+    schar*       block_min;  /**< pointer to the beginning of block */\
+    schar*       block_max;  /**< pointer to the end of block */      \
+    int          delta_index;/**< = seq->first->start_index   */      \
+    schar*       prev_elem;  /**< pointer to previous element */
+
+typedef struct CvSeqReader
+{
+    CV_SEQ_READER_FIELDS()
+}
+CvSeqReader;
+
+/****************************************************************************************/
+/*                                Operations on sequences                               */
+/****************************************************************************************/
+
+#define  CV_SEQ_ELEM( seq, elem_type, index )                    \
+/** assert gives some guarantee that <seq> parameter is valid */  \
+(   assert(sizeof((seq)->first[0]) == sizeof(CvSeqBlock) &&      \
+    (seq)->elem_size == sizeof(elem_type)),                      \
+    (elem_type*)((seq)->first && (unsigned)index <               \
+    (unsigned)((seq)->first->count) ?                            \
+    (seq)->first->data + (index) * sizeof(elem_type) :           \
+    cvGetSeqElem( (CvSeq*)(seq), (index) )))
+#define CV_GET_SEQ_ELEM( elem_type, seq, index ) CV_SEQ_ELEM( (seq), elem_type, (index) )
+
+/** Add element to sequence: */
+#define CV_WRITE_SEQ_ELEM_VAR( elem_ptr, writer )     \
+{                                                     \
+    if( (writer).ptr >= (writer).block_max )          \
+    {                                                 \
+        cvCreateSeqBlock( &writer);                   \
+    }                                                 \
+    memcpy((writer).ptr, elem_ptr, (writer).seq->elem_size);\
+    (writer).ptr += (writer).seq->elem_size;          \
+}
+
+#define CV_WRITE_SEQ_ELEM( elem, writer )             \
+{                                                     \
+    assert( (writer).seq->elem_size == sizeof(elem)); \
+    if( (writer).ptr >= (writer).block_max )          \
+    {                                                 \
+        cvCreateSeqBlock( &writer);                   \
+    }                                                 \
+    assert( (writer).ptr <= (writer).block_max - sizeof(elem));\
+    memcpy((writer).ptr, &(elem), sizeof(elem));      \
+    (writer).ptr += sizeof(elem);                     \
+}
+
+
+/** Move reader position forward: */
+#define CV_NEXT_SEQ_ELEM( elem_size, reader )                 \
+{                                                             \
+    if( ((reader).ptr += (elem_size)) >= (reader).block_max ) \
+    {                                                         \
+        cvChangeSeqBlock( &(reader), 1 );                     \
+    }                                                         \
+}
+
+
+/** Move reader position backward: */
+#define CV_PREV_SEQ_ELEM( elem_size, reader )                \
+{                                                            \
+    if( ((reader).ptr -= (elem_size)) < (reader).block_min ) \
+    {                                                        \
+        cvChangeSeqBlock( &(reader), -1 );                   \
+    }                                                        \
+}
+
+/** Read element and move read position forward: */
+#define CV_READ_SEQ_ELEM( elem, reader )                       \
+{                                                              \
+    assert( (reader).seq->elem_size == sizeof(elem));          \
+    memcpy( &(elem), (reader).ptr, sizeof((elem)));            \
+    CV_NEXT_SEQ_ELEM( sizeof(elem), reader )                   \
+}
+
+/** Read element and move read position backward: */
+#define CV_REV_READ_SEQ_ELEM( elem, reader )                     \
+{                                                                \
+    assert( (reader).seq->elem_size == sizeof(elem));            \
+    memcpy(&(elem), (reader).ptr, sizeof((elem)));               \
+    CV_PREV_SEQ_ELEM( sizeof(elem), reader )                     \
+}
+
+
+#define CV_READ_CHAIN_POINT( _pt, reader )                              \
+{                                                                       \
+    (_pt) = (reader).pt;                                                \
+    if( (reader).ptr )                                                  \
+    {                                                                   \
+        CV_READ_SEQ_ELEM( (reader).code, (reader));                     \
+        assert( ((reader).code & ~7) == 0 );                            \
+        (reader).pt.x += (reader).deltas[(int)(reader).code][0];        \
+        (reader).pt.y += (reader).deltas[(int)(reader).code][1];        \
+    }                                                                   \
+}
+
+#define CV_CURRENT_POINT( reader )  (*((CvPoint*)((reader).ptr)))
+#define CV_PREV_POINT( reader )     (*((CvPoint*)((reader).prev_elem)))
+
+#define CV_READ_EDGE( pt1, pt2, reader )               \
+{                                                      \
+    assert( sizeof(pt1) == sizeof(CvPoint) &&          \
+            sizeof(pt2) == sizeof(CvPoint) &&          \
+            reader.seq->elem_size == sizeof(CvPoint)); \
+    (pt1) = CV_PREV_POINT( reader );                   \
+    (pt2) = CV_CURRENT_POINT( reader );                \
+    (reader).prev_elem = (reader).ptr;                 \
+    CV_NEXT_SEQ_ELEM( sizeof(CvPoint), (reader));      \
+}
+
+/************ Graph macros ************/
+
+/** Return next graph edge for given vertex: */
+#define  CV_NEXT_GRAPH_EDGE( edge, vertex )                              \
+     (assert((edge)->vtx[0] == (vertex) || (edge)->vtx[1] == (vertex)),  \
+      (edge)->next[(edge)->vtx[1] == (vertex)])
+
+
+
+/****************************************************************************************\
+*             Data structures for persistence (a.k.a serialization) functionality        *
+\****************************************************************************************/
+
+#if 0
+
+/** "black box" file storage */
+typedef struct CvFileStorage CvFileStorage;
+
+/** Storage flags: */
+#define CV_STORAGE_READ          0
+#define CV_STORAGE_WRITE         1
+#define CV_STORAGE_WRITE_TEXT    CV_STORAGE_WRITE
+#define CV_STORAGE_WRITE_BINARY  CV_STORAGE_WRITE
+#define CV_STORAGE_APPEND        2
+#define CV_STORAGE_MEMORY        4
+#define CV_STORAGE_FORMAT_MASK   (7<<3)
+#define CV_STORAGE_FORMAT_AUTO   0
+#define CV_STORAGE_FORMAT_XML    8
+#define CV_STORAGE_FORMAT_YAML  16
+#define CV_STORAGE_FORMAT_JSON  24
+#define CV_STORAGE_BASE64       64
+#define CV_STORAGE_WRITE_BASE64  (CV_STORAGE_BASE64 | CV_STORAGE_WRITE)
+
+/** @brief List of attributes. :
+
+In the current implementation, attributes are used to pass extra parameters when writing user
+objects (see cvWrite). XML attributes inside tags are not supported, aside from the object type
+specification (type_id attribute).
+@see cvAttrList, cvAttrValue
+ */
+typedef struct CvAttrList
+{
+    const char** attr;         /**< NULL-terminated array of (attribute_name,attribute_value) pairs. */
+    struct CvAttrList* next;   /**< Pointer to next chunk of the attributes list.                    */
+}
+CvAttrList;
+
+/** initializes CvAttrList structure */
+CV_INLINE CvAttrList cvAttrList( const char** attr CV_DEFAULT(NULL),
+                                 CvAttrList* next CV_DEFAULT(NULL) )
+{
+    CvAttrList l;
+    l.attr = attr;
+    l.next = next;
+
+    return l;
+}
+
+struct CvTypeInfo;
+
+#define CV_NODE_NONE        0
+#define CV_NODE_INT         1
+#define CV_NODE_INTEGER     CV_NODE_INT
+#define CV_NODE_REAL        2
+#define CV_NODE_FLOAT       CV_NODE_REAL
+#define CV_NODE_STR         3
+#define CV_NODE_STRING      CV_NODE_STR
+#define CV_NODE_REF         4 /**< not used */
+#define CV_NODE_SEQ         5
+#define CV_NODE_MAP         6
+#define CV_NODE_TYPE_MASK   7
+
+#define CV_NODE_TYPE(flags)  ((flags) & CV_NODE_TYPE_MASK)
+
+/** file node flags */
+#define CV_NODE_FLOW        8 /**<Used only for writing structures in YAML format. */
+#define CV_NODE_USER        16
+#define CV_NODE_EMPTY       32
+#define CV_NODE_NAMED       64
+
+#define CV_NODE_IS_INT(flags)        (CV_NODE_TYPE(flags) == CV_NODE_INT)
+#define CV_NODE_IS_REAL(flags)       (CV_NODE_TYPE(flags) == CV_NODE_REAL)
+#define CV_NODE_IS_STRING(flags)     (CV_NODE_TYPE(flags) == CV_NODE_STRING)
+#define CV_NODE_IS_SEQ(flags)        (CV_NODE_TYPE(flags) == CV_NODE_SEQ)
+#define CV_NODE_IS_MAP(flags)        (CV_NODE_TYPE(flags) == CV_NODE_MAP)
+#define CV_NODE_IS_COLLECTION(flags) (CV_NODE_TYPE(flags) >= CV_NODE_SEQ)
+#define CV_NODE_IS_FLOW(flags)       (((flags) & CV_NODE_FLOW) != 0)
+#define CV_NODE_IS_EMPTY(flags)      (((flags) & CV_NODE_EMPTY) != 0)
+#define CV_NODE_IS_USER(flags)       (((flags) & CV_NODE_USER) != 0)
+#define CV_NODE_HAS_NAME(flags)      (((flags) & CV_NODE_NAMED) != 0)
+
+#define CV_NODE_SEQ_SIMPLE 256
+#define CV_NODE_SEQ_IS_SIMPLE(seq) (((seq)->flags & CV_NODE_SEQ_SIMPLE) != 0)
+
+typedef struct CvString
+{
+    int len;
+    char* ptr;
+}
+CvString;
+
+/** All the keys (names) of elements in the read file storage
+   are stored in the hash to speed up the lookup operations: */
+typedef struct CvStringHashNode
+{
+    unsigned hashval;
+    CvString str;
+    struct CvStringHashNode* next;
+}
+CvStringHashNode;
+
+typedef struct CvGenericHash CvFileNodeHash;
+
+/** Basic element of the file storage - scalar or collection: */
+typedef struct CvFileNode
+{
+    int tag;
+    struct CvTypeInfo* info; /**< type information
+            (only for user-defined object, for others it is 0) */
+    union
+    {
+        double f; /**< scalar floating-point number */
+        int i;    /**< scalar integer number */
+        CvString str; /**< text string */
+        CvSeq* seq; /**< sequence (ordered collection of file nodes) */
+        CvFileNodeHash* map; /**< map (collection of named file nodes) */
+    } data;
+}
+CvFileNode;
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif
+typedef int (CV_CDECL *CvIsInstanceFunc)( const void* struct_ptr );
+typedef void (CV_CDECL *CvReleaseFunc)( void** struct_dblptr );
+typedef void* (CV_CDECL *CvReadFunc)( CvFileStorage* storage, CvFileNode* node );
+typedef void (CV_CDECL *CvWriteFunc)( CvFileStorage* storage, const char* name,
+                                      const void* struct_ptr, CvAttrList attributes );
+typedef void* (CV_CDECL *CvCloneFunc)( const void* struct_ptr );
+#ifdef __cplusplus
+}
+#endif
+
+/** @brief Type information
+
+The structure contains information about one of the standard or user-defined types. Instances of the
+type may or may not contain a pointer to the corresponding CvTypeInfo structure. In any case, there
+is a way to find the type info structure for a given object using the cvTypeOf function.
+Alternatively, type info can be found by type name using cvFindType, which is used when an object
+is read from file storage. The user can register a new type with cvRegisterType that adds the type
+information structure into the beginning of the type list. Thus, it is possible to create
+specialized types from generic standard types and override the basic methods.
+ */
+typedef struct CvTypeInfo
+{
+    int flags; /**< not used */
+    int header_size; /**< sizeof(CvTypeInfo) */
+    struct CvTypeInfo* prev; /**< previous registered type in the list */
+    struct CvTypeInfo* next; /**< next registered type in the list */
+    const char* type_name; /**< type name, written to file storage */
+    CvIsInstanceFunc is_instance; /**< checks if the passed object belongs to the type */
+    CvReleaseFunc release; /**< releases object (memory etc.) */
+    CvReadFunc read; /**< reads object from file storage */
+    CvWriteFunc write; /**< writes object to file storage */
+    CvCloneFunc clone; /**< creates a copy of the object */
+}
+CvTypeInfo;
+#endif
+
+/** @} */
+
+#endif /*OPENCV_CORE_TYPES_H*/
+
+/* End of file. */
diff --git a/include/opencv2/core/utility.hpp b/include/opencv2/core/utility.hpp
new file mode 100644
index 0000000..3cbe295
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utility.hpp
@@ -0,0 +1,1318 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2015, Itseez Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_CORE_UTILITY_H
+#define OPENCV_CORE_UTILITY_H
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error utility.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#if defined(check)
+#  warning Detected Apple 'check' macro definition, it can cause build conflicts. Please, include this header before any Apple headers.
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include <ostream>
+
+#include <functional>
+
+#if !defined(_M_CEE)
+#include <mutex>  // std::mutex, std::lock_guard
+#endif
+
+namespace cv
+{
+
+#ifdef CV_COLLECT_IMPL_DATA
+CV_EXPORTS void setImpl(int flags); // set implementation flags and reset storage arrays
+CV_EXPORTS void addImpl(int flag, const char* func = 0); // add implementation and function name to storage arrays
+// Get stored implementation flags and functions names arrays
+// Each implementation entry correspond to function name entry, so you can find which implementation was executed in which function
+CV_EXPORTS int getImpl(std::vector<int> &impl, std::vector<String> &funName);
+
+CV_EXPORTS bool useCollection(); // return implementation collection state
+CV_EXPORTS void setUseCollection(bool flag); // set implementation collection state
+
+#define CV_IMPL_PLAIN  0x01 // native CPU OpenCV implementation
+#define CV_IMPL_OCL    0x02 // OpenCL implementation
+#define CV_IMPL_IPP    0x04 // IPP implementation
+#define CV_IMPL_MT     0x10 // multithreaded implementation
+
+#define CV_IMPL_ADD(impl)                                                   \
+    if(cv::useCollection())                                                 \
+    {                                                                       \
+        cv::addImpl(impl, CV_Func);                                         \
+    }
+#else
+#define CV_IMPL_ADD(impl)
+#endif
+
+//! @addtogroup core_utils
+//! @{
+
+/** @brief  Automatically Allocated Buffer Class
+
+ The class is used for temporary buffers in functions and methods.
+ If a temporary buffer is usually small (a few K's of memory),
+ but its size depends on the parameters, it makes sense to create a small
+ fixed-size array on stack and use it if it's large enough. If the required buffer size
+ is larger than the fixed size, another buffer of sufficient size is allocated dynamically
+ and released after the processing. Therefore, in typical cases, when the buffer size is small,
+ there is no overhead associated with malloc()/free().
+ At the same time, there is no limit on the size of processed data.
+
+ This is what AutoBuffer does. The template takes 2 parameters - type of the buffer elements and
+ the number of stack-allocated elements. Here is how the class is used:
+
+ \code
+ void my_func(const cv::Mat& m)
+ {
+    cv::AutoBuffer<float> buf(1000); // create automatic buffer containing 1000 floats
+
+    buf.allocate(m.rows); // if m.rows <= 1000, the pre-allocated buffer is used,
+                          // otherwise the buffer of "m.rows" floats will be allocated
+                          // dynamically and deallocated in cv::AutoBuffer destructor
+    ...
+ }
+ \endcode
+*/
+#ifdef OPENCV_ENABLE_MEMORY_SANITIZER
+template<typename _Tp, size_t fixed_size = 0> class AutoBuffer
+#else
+template<typename _Tp, size_t fixed_size = 1024/sizeof(_Tp)+8> class AutoBuffer
+#endif
+{
+public:
+    typedef _Tp value_type;
+
+    //! the default constructor
+    AutoBuffer();
+    //! constructor taking the real buffer size
+    explicit AutoBuffer(size_t _size);
+
+    //! the copy constructor
+    AutoBuffer(const AutoBuffer<_Tp, fixed_size>& buf);
+    //! the assignment operator
+    AutoBuffer<_Tp, fixed_size>& operator = (const AutoBuffer<_Tp, fixed_size>& buf);
+
+    //! destructor. calls deallocate()
+    ~AutoBuffer();
+
+    //! allocates the new buffer of size _size. if the _size is small enough, stack-allocated buffer is used
+    void allocate(size_t _size);
+    //! deallocates the buffer if it was dynamically allocated
+    void deallocate();
+    //! resizes the buffer and preserves the content
+    void resize(size_t _size);
+    //! returns the current buffer size
+    size_t size() const;
+    //! returns pointer to the real buffer, stack-allocated or heap-allocated
+    inline _Tp* data() { return ptr; }
+    //! returns read-only pointer to the real buffer, stack-allocated or heap-allocated
+    inline const _Tp* data() const { return ptr; }
+
+#if !defined(OPENCV_DISABLE_DEPRECATED_COMPATIBILITY) // use to .data() calls instead
+    //! returns pointer to the real buffer, stack-allocated or heap-allocated
+    operator _Tp* () { return ptr; }
+    //! returns read-only pointer to the real buffer, stack-allocated or heap-allocated
+    operator const _Tp* () const { return ptr; }
+#else
+    //! returns a reference to the element at specified location. No bounds checking is performed in Release builds.
+    inline _Tp& operator[] (size_t i) { CV_DbgCheckLT(i, sz, "out of range"); return ptr[i]; }
+    //! returns a reference to the element at specified location. No bounds checking is performed in Release builds.
+    inline const _Tp& operator[] (size_t i) const { CV_DbgCheckLT(i, sz, "out of range"); return ptr[i]; }
+#endif
+
+protected:
+    //! pointer to the real buffer, can point to buf if the buffer is small enough
+    _Tp* ptr;
+    //! size of the real buffer
+    size_t sz;
+    //! pre-allocated buffer. At least 1 element to confirm C++ standard requirements
+    _Tp buf[(fixed_size > 0) ? fixed_size : 1];
+};
+
+/**  @brief Sets/resets the break-on-error mode.
+
+When the break-on-error mode is set, the default error handler issues a hardware exception, which
+can make debugging more convenient.
+
+\return the previous state
+ */
+CV_EXPORTS bool setBreakOnError(bool flag);
+
+extern "C" typedef int (*ErrorCallback)( int status, const char* func_name,
+                                       const char* err_msg, const char* file_name,
+                                       int line, void* userdata );
+
+
+/** @brief Sets the new error handler and the optional user data.
+
+  The function sets the new error handler, called from cv::error().
+
+  \param errCallback the new error handler. If NULL, the default error handler is used.
+  \param userdata the optional user data pointer, passed to the callback.
+  \param prevUserdata the optional output parameter where the previous user data pointer is stored
+
+  \return the previous error handler
+*/
+CV_EXPORTS ErrorCallback redirectError( ErrorCallback errCallback, void* userdata=0, void** prevUserdata=0);
+
+CV_EXPORTS String tempfile( const char* suffix = 0);
+CV_EXPORTS void glob(String pattern, std::vector<String>& result, bool recursive = false);
+
+/** @brief OpenCV will try to set the number of threads for the next parallel region.
+
+If threads == 0, OpenCV will disable threading optimizations and run all it's functions
+sequentially. Passing threads \< 0 will reset threads number to system default. This function must
+be called outside of parallel region.
+
+OpenCV will try to run its functions with specified threads number, but some behaviour differs from
+framework:
+-   `TBB` - User-defined parallel constructions will run with the same threads number, if
+    another is not specified. If later on user creates his own scheduler, OpenCV will use it.
+-   `OpenMP` - No special defined behaviour.
+-   `Concurrency` - If threads == 1, OpenCV will disable threading optimizations and run its
+    functions sequentially.
+-   `GCD` - Supports only values \<= 0.
+-   `C=` - No special defined behaviour.
+@param nthreads Number of threads used by OpenCV.
+@sa getNumThreads, getThreadNum
+ */
+CV_EXPORTS_W void setNumThreads(int nthreads);
+
+/** @brief Returns the number of threads used by OpenCV for parallel regions.
+
+Always returns 1 if OpenCV is built without threading support.
+
+The exact meaning of return value depends on the threading framework used by OpenCV library:
+- `TBB` - The number of threads, that OpenCV will try to use for parallel regions. If there is
+  any tbb::thread_scheduler_init in user code conflicting with OpenCV, then function returns
+  default number of threads used by TBB library.
+- `OpenMP` - An upper bound on the number of threads that could be used to form a new team.
+- `Concurrency` - The number of threads, that OpenCV will try to use for parallel regions.
+- `GCD` - Unsupported; returns the GCD thread pool limit (512) for compatibility.
+- `C=` - The number of threads, that OpenCV will try to use for parallel regions, if before
+  called setNumThreads with threads \> 0, otherwise returns the number of logical CPUs,
+  available for the process.
+@sa setNumThreads, getThreadNum
+ */
+CV_EXPORTS_W int getNumThreads();
+
+/** @brief Returns the index of the currently executed thread within the current parallel region. Always
+returns 0 if called outside of parallel region.
+
+@deprecated Current implementation doesn't corresponding to this documentation.
+
+The exact meaning of the return value depends on the threading framework used by OpenCV library:
+- `TBB` - Unsupported with current 4.1 TBB release. Maybe will be supported in future.
+- `OpenMP` - The thread number, within the current team, of the calling thread.
+- `Concurrency` - An ID for the virtual processor that the current context is executing on (0
+  for master thread and unique number for others, but not necessary 1,2,3,...).
+- `GCD` - System calling thread's ID. Never returns 0 inside parallel region.
+- `C=` - The index of the current parallel task.
+@sa setNumThreads, getNumThreads
+ */
+CV_EXPORTS_W int getThreadNum();
+
+/** @brief Returns full configuration time cmake output.
+
+Returned value is raw cmake output including version control system revision, compiler version,
+compiler flags, enabled modules and third party libraries, etc. Output format depends on target
+architecture.
+ */
+CV_EXPORTS_W const String& getBuildInformation();
+
+/** @brief Returns library version string
+
+For example "3.4.1-dev".
+
+@sa getMajorVersion, getMinorVersion, getRevisionVersion
+*/
+CV_EXPORTS_W String getVersionString();
+
+/** @brief Returns major library version */
+CV_EXPORTS_W int getVersionMajor();
+
+/** @brief Returns minor library version */
+CV_EXPORTS_W int getVersionMinor();
+
+/** @brief Returns revision field of the library version */
+CV_EXPORTS_W int getVersionRevision();
+
+/** @brief Returns the number of ticks.
+
+The function returns the number of ticks after the certain event (for example, when the machine was
+turned on). It can be used to initialize RNG or to measure a function execution time by reading the
+tick count before and after the function call.
+@sa getTickFrequency, TickMeter
+ */
+CV_EXPORTS_W int64 getTickCount();
+
+/** @brief Returns the number of ticks per second.
+
+The function returns the number of ticks per second. That is, the following code computes the
+execution time in seconds:
+@code
+    double t = (double)getTickCount();
+    // do something ...
+    t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
+@endcode
+@sa getTickCount, TickMeter
+ */
+CV_EXPORTS_W double getTickFrequency();
+
+/** @brief a Class to measure passing time.
+
+The class computes passing time by counting the number of ticks per second. That is, the following code computes the
+execution time in seconds:
+@code
+TickMeter tm;
+tm.start();
+// do something ...
+tm.stop();
+std::cout << tm.getTimeSec();
+@endcode
+
+It is also possible to compute the average time over multiple runs:
+@code
+TickMeter tm;
+for (int i = 0; i < 100; i++)
+{
+    tm.start();
+    // do something ...
+    tm.stop();
+}
+double average_time = tm.getTimeSec() / tm.getCounter();
+std::cout << "Average time in second per iteration is: " << average_time << std::endl;
+@endcode
+@sa getTickCount, getTickFrequency
+*/
+
+class CV_EXPORTS_W TickMeter
+{
+public:
+    //! the default constructor
+    CV_WRAP TickMeter()
+    {
+    reset();
+    }
+
+    /**
+    starts counting ticks.
+    */
+    CV_WRAP void start()
+    {
+    startTime = cv::getTickCount();
+    }
+
+    /**
+    stops counting ticks.
+    */
+    CV_WRAP void stop()
+    {
+    int64 time = cv::getTickCount();
+    if (startTime == 0)
+    return;
+    ++counter;
+    sumTime += (time - startTime);
+    startTime = 0;
+    }
+
+    /**
+    returns counted ticks.
+    */
+    CV_WRAP int64 getTimeTicks() const
+    {
+    return sumTime;
+    }
+
+    /**
+    returns passed time in microseconds.
+    */
+    CV_WRAP double getTimeMicro() const
+    {
+    return getTimeMilli()*1e3;
+    }
+
+    /**
+    returns passed time in milliseconds.
+    */
+    CV_WRAP double getTimeMilli() const
+    {
+    return getTimeSec()*1e3;
+    }
+
+    /**
+    returns passed time in seconds.
+    */
+    CV_WRAP double getTimeSec()   const
+    {
+    return (double)getTimeTicks() / getTickFrequency();
+    }
+
+    /**
+    returns internal counter value.
+    */
+    CV_WRAP int64 getCounter() const
+    {
+    return counter;
+    }
+
+    /**
+    resets internal values.
+    */
+    CV_WRAP void reset()
+    {
+    startTime = 0;
+    sumTime = 0;
+    counter = 0;
+    }
+
+private:
+    int64 counter;
+    int64 sumTime;
+    int64 startTime;
+};
+
+/** @brief output operator
+@code
+TickMeter tm;
+tm.start();
+// do something ...
+tm.stop();
+std::cout << tm;
+@endcode
+*/
+
+static inline
+std::ostream& operator << (std::ostream& out, const TickMeter& tm)
+{
+    return out << tm.getTimeSec() << "sec";
+}
+
+/** @brief Returns the number of CPU ticks.
+
+The function returns the current number of CPU ticks on some architectures (such as x86, x64,
+PowerPC). On other platforms the function is equivalent to getTickCount. It can also be used for
+very accurate time measurements, as well as for RNG initialization. Note that in case of multi-CPU
+systems a thread, from which getCPUTickCount is called, can be suspended and resumed at another CPU
+with its own counter. So, theoretically (and practically) the subsequent calls to the function do
+not necessary return the monotonously increasing values. Also, since a modern CPU varies the CPU
+frequency depending on the load, the number of CPU clocks spent in some code cannot be directly
+converted to time units. Therefore, getTickCount is generally a preferable solution for measuring
+execution time.
+ */
+CV_EXPORTS_W int64 getCPUTickCount();
+
+/** @brief Returns true if the specified feature is supported by the host hardware.
+
+The function returns true if the host hardware supports the specified feature. When user calls
+setUseOptimized(false), the subsequent calls to checkHardwareSupport() will return false until
+setUseOptimized(true) is called. This way user can dynamically switch on and off the optimized code
+in OpenCV.
+@param feature The feature of interest, one of cv::CpuFeatures
+ */
+CV_EXPORTS_W bool checkHardwareSupport(int feature);
+
+/** @brief Returns feature name by ID
+
+Returns empty string if feature is not defined
+*/
+CV_EXPORTS_W String getHardwareFeatureName(int feature);
+
+/** @brief Returns list of CPU features enabled during compilation.
+
+Returned value is a string containing space separated list of CPU features with following markers:
+
+- no markers - baseline features
+- prefix `*` - features enabled in dispatcher
+- suffix `?` - features enabled but not available in HW
+
+Example: `SSE SSE2 SSE3 *SSE4.1 *SSE4.2 *FP16 *AVX *AVX2 *AVX512-SKX?`
+*/
+CV_EXPORTS std::string getCPUFeaturesLine();
+
+/** @brief Returns the number of logical CPUs available for the process.
+ */
+CV_EXPORTS_W int getNumberOfCPUs();
+
+
+/** @brief Aligns a pointer to the specified number of bytes.
+
+The function returns the aligned pointer of the same type as the input pointer:
+\f[\texttt{(_Tp*)(((size_t)ptr + n-1) & -n)}\f]
+@param ptr Aligned pointer.
+@param n Alignment size that must be a power of two.
+ */
+template<typename _Tp> static inline _Tp* alignPtr(_Tp* ptr, int n=(int)sizeof(_Tp))
+{
+    CV_DbgAssert((n & (n - 1)) == 0); // n is a power of 2
+    return (_Tp*)(((size_t)ptr + n-1) & -n);
+}
+
+/** @brief Aligns a buffer size to the specified number of bytes.
+
+The function returns the minimum number that is greater than or equal to sz and is divisible by n :
+\f[\texttt{(sz + n-1) & -n}\f]
+@param sz Buffer size to align.
+@param n Alignment size that must be a power of two.
+ */
+static inline size_t alignSize(size_t sz, int n)
+{
+    CV_DbgAssert((n & (n - 1)) == 0); // n is a power of 2
+    return (sz + n-1) & -n;
+}
+
+/** @brief Integer division with result round up.
+
+Use this function instead of `ceil((float)a / b)` expressions.
+
+@sa alignSize
+*/
+static inline int divUp(int a, unsigned int b)
+{
+    CV_DbgAssert(a >= 0);
+    return (a + b - 1) / b;
+}
+/** @overload */
+static inline size_t divUp(size_t a, unsigned int b)
+{
+    return (a + b - 1) / b;
+}
+
+/** @brief Round first value up to the nearest multiple of second value.
+
+Use this function instead of `ceil((float)a / b) * b` expressions.
+
+@sa divUp
+*/
+static inline int roundUp(int a, unsigned int b)
+{
+    CV_DbgAssert(a >= 0);
+    return a + b - 1 - (a + b -1) % b;
+}
+/** @overload */
+static inline size_t roundUp(size_t a, unsigned int b)
+{
+    return a + b - 1 - (a + b - 1) % b;
+}
+
+/** @brief Enables or disables the optimized code.
+
+The function can be used to dynamically turn on and off optimized dispatched code (code that uses SSE4.2, AVX/AVX2,
+and other instructions on the platforms that support it). It sets a global flag that is further
+checked by OpenCV functions. Since the flag is not checked in the inner OpenCV loops, it is only
+safe to call the function on the very top level in your application where you can be sure that no
+other OpenCV function is currently executed.
+
+By default, the optimized code is enabled unless you disable it in CMake. The current status can be
+retrieved using useOptimized.
+@param onoff The boolean flag specifying whether the optimized code should be used (onoff=true)
+or not (onoff=false).
+ */
+CV_EXPORTS_W void setUseOptimized(bool onoff);
+
+/** @brief Returns the status of optimized code usage.
+
+The function returns true if the optimized code is enabled. Otherwise, it returns false.
+ */
+CV_EXPORTS_W bool useOptimized();
+
+static inline size_t getElemSize(int type) { return (size_t)CV_ELEM_SIZE(type); }
+
+/////////////////////////////// Parallel Primitives //////////////////////////////////
+
+/** @brief Base class for parallel data processors
+*/
+class CV_EXPORTS ParallelLoopBody
+{
+public:
+    virtual ~ParallelLoopBody();
+    virtual void operator() (const Range& range) const = 0;
+};
+
+/** @brief Parallel data processor
+*/
+CV_EXPORTS void parallel_for_(const Range& range, const ParallelLoopBody& body, double nstripes=-1.);
+
+class ParallelLoopBodyLambdaWrapper : public ParallelLoopBody
+{
+private:
+    std::function<void(const Range&)> m_functor;
+public:
+    ParallelLoopBodyLambdaWrapper(std::function<void(const Range&)> functor) :
+        m_functor(functor)
+    { }
+
+    virtual void operator() (const cv::Range& range) const CV_OVERRIDE
+    {
+        m_functor(range);
+    }
+};
+
+inline void parallel_for_(const Range& range, std::function<void(const Range&)> functor, double nstripes=-1.)
+{
+    parallel_for_(range, ParallelLoopBodyLambdaWrapper(functor), nstripes);
+}
+
+/////////////////////////////// forEach method of cv::Mat ////////////////////////////
+template<typename _Tp, typename Functor> inline
+void Mat::forEach_impl(const Functor& operation) {
+    if (false) {
+        operation(*reinterpret_cast<_Tp*>(0), reinterpret_cast<int*>(0));
+        // If your compiler fails in this line.
+        // Please check that your functor signature is
+        //     (_Tp&, const int*)   <- multi-dimensional
+        //  or (_Tp&, void*)        <- in case you don't need current idx.
+    }
+
+    CV_Assert(this->total() / this->size[this->dims - 1] <= INT_MAX);
+    const int LINES = static_cast<int>(this->total() / this->size[this->dims - 1]);
+
+    class PixelOperationWrapper :public ParallelLoopBody
+    {
+    public:
+        PixelOperationWrapper(Mat_<_Tp>* const frame, const Functor& _operation)
+            : mat(frame), op(_operation) {}
+        virtual ~PixelOperationWrapper(){}
+        // ! Overloaded virtual operator
+        // convert range call to row call.
+        virtual void operator()(const Range &range) const CV_OVERRIDE
+        {
+            const int DIMS = mat->dims;
+            const int COLS = mat->size[DIMS - 1];
+            if (DIMS <= 2) {
+                for (int row = range.start; row < range.end; ++row) {
+                    this->rowCall2(row, COLS);
+                }
+            } else {
+                std::vector<int> idx(DIMS); /// idx is modified in this->rowCall
+                idx[DIMS - 2] = range.start - 1;
+
+                for (int line_num = range.start; line_num < range.end; ++line_num) {
+                    idx[DIMS - 2]++;
+                    for (int i = DIMS - 2; i >= 0; --i) {
+                        if (idx[i] >= mat->size[i]) {
+                            idx[i - 1] += idx[i] / mat->size[i];
+                            idx[i] %= mat->size[i];
+                            continue; // carry-over;
+                        }
+                        else {
+                            break;
+                        }
+                    }
+                    this->rowCall(&idx[0], COLS, DIMS);
+                }
+            }
+        }
+    private:
+        Mat_<_Tp>* const mat;
+        const Functor op;
+        // ! Call operator for each elements in this row.
+        inline void rowCall(int* const idx, const int COLS, const int DIMS) const {
+            int &col = idx[DIMS - 1];
+            col = 0;
+            _Tp* pixel = &(mat->template at<_Tp>(idx));
+
+            while (col < COLS) {
+                op(*pixel, const_cast<const int*>(idx));
+                pixel++; col++;
+            }
+            col = 0;
+        }
+        // ! Call operator for each elements in this row. 2d mat special version.
+        inline void rowCall2(const int row, const int COLS) const {
+            union Index{
+                int body[2];
+                operator const int*() const {
+                    return reinterpret_cast<const int*>(this);
+                }
+                int& operator[](const int i) {
+                    return body[i];
+                }
+            } idx = {{row, 0}};
+            // Special union is needed to avoid
+            // "error: array subscript is above array bounds [-Werror=array-bounds]"
+            // when call the functor `op` such that access idx[3].
+
+            _Tp* pixel = &(mat->template at<_Tp>(idx));
+            const _Tp* const pixel_end = pixel + COLS;
+            while(pixel < pixel_end) {
+                op(*pixel++, static_cast<const int*>(idx));
+                idx[1]++;
+            }
+        }
+        PixelOperationWrapper& operator=(const PixelOperationWrapper &) {
+            CV_Assert(false);
+            // We can not remove this implementation because Visual Studio warning C4822.
+            return *this;
+        }
+    };
+
+    parallel_for_(cv::Range(0, LINES), PixelOperationWrapper(reinterpret_cast<Mat_<_Tp>*>(this), operation));
+}
+
+/////////////////////////// Synchronization Primitives ///////////////////////////////
+
+#if !defined(_M_CEE)
+typedef std::recursive_mutex Mutex;
+typedef std::lock_guard<cv::Mutex> AutoLock;
+#endif
+
+// TLS interface
+class CV_EXPORTS TLSDataContainer
+{
+protected:
+    TLSDataContainer();
+    virtual ~TLSDataContainer();
+
+    void  gatherData(std::vector<void*> &data) const;
+    void* getData() const;
+    void  release();
+
+private:
+    virtual void* createDataInstance() const = 0;
+    virtual void  deleteDataInstance(void* pData) const = 0;
+
+    int key_;
+
+public:
+    void cleanup(); //! Release created TLS data container objects. It is similar to release() call, but it keeps TLS container valid.
+};
+
+// Main TLS data class
+template <typename T>
+class TLSData : protected TLSDataContainer
+{
+public:
+    inline TLSData()        {}
+    inline ~TLSData()       { release();            } // Release key and delete associated data
+    inline T* get() const   { return (T*)getData(); } // Get data associated with key
+    inline T& getRef() const { T* ptr = (T*)getData(); CV_Assert(ptr); return *ptr; } // Get data associated with key
+
+    // Get data from all threads
+    inline void gather(std::vector<T*> &data) const
+    {
+        std::vector<void*> &dataVoid = reinterpret_cast<std::vector<void*>&>(data);
+        gatherData(dataVoid);
+    }
+
+    inline void cleanup() { TLSDataContainer::cleanup(); }
+
+private:
+    virtual void* createDataInstance() const CV_OVERRIDE {return new T;}                // Wrapper to allocate data by template
+    virtual void  deleteDataInstance(void* pData) const CV_OVERRIDE {delete (T*)pData;} // Wrapper to release data by template
+
+    // Disable TLS copy operations
+    TLSData(TLSData &) {}
+    TLSData& operator =(const TLSData &) {return *this;}
+};
+
+/** @brief Designed for command line parsing
+
+The sample below demonstrates how to use CommandLineParser:
+@code
+    CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
+    parser.about("Application name v1.0.0");
+
+    if (parser.has("help"))
+    {
+        parser.printMessage();
+        return 0;
+    }
+
+    int N = parser.get<int>("N");
+    double fps = parser.get<double>("fps");
+    String path = parser.get<String>("path");
+
+    use_time_stamp = parser.has("timestamp");
+
+    String img1 = parser.get<String>(0);
+    String img2 = parser.get<String>(1);
+
+    int repeat = parser.get<int>(2);
+
+    if (!parser.check())
+    {
+        parser.printErrors();
+        return 0;
+    }
+@endcode
+
+### Keys syntax
+
+The keys parameter is a string containing several blocks, each one is enclosed in curly braces and
+describes one argument. Each argument contains three parts separated by the `|` symbol:
+
+-# argument names is a space-separated list of option synonyms (to mark argument as positional, prefix it with the `@` symbol)
+-# default value will be used if the argument was not provided (can be empty)
+-# help message (can be empty)
+
+For example:
+
+@code{.cpp}
+    const String keys =
+        "{help h usage ? |      | print this message   }"
+        "{@image1        |      | image1 for compare   }"
+        "{@image2        |<none>| image2 for compare   }"
+        "{@repeat        |1     | number               }"
+        "{path           |.     | path to file         }"
+        "{fps            | -1.0 | fps for output video }"
+        "{N count        |100   | count of objects     }"
+        "{ts timestamp   |      | use time stamp       }"
+        ;
+}
+@endcode
+
+Note that there are no default values for `help` and `timestamp` so we can check their presence using the `has()` method.
+Arguments with default values are considered to be always present. Use the `get()` method in these cases to check their
+actual value instead.
+
+String keys like `get<String>("@image1")` return the empty string `""` by default - even with an empty default value.
+Use the special `<none>` default value to enforce that the returned string must not be empty. (like in `get<String>("@image2")`)
+
+### Usage
+
+For the described keys:
+
+@code{.sh}
+    # Good call (3 positional parameters: image1, image2 and repeat; N is 200, ts is true)
+    $ ./app -N=200 1.png 2.jpg 19 -ts
+
+    # Bad call
+    $ ./app -fps=aaa
+    ERRORS:
+    Parameter 'fps': can not convert: [aaa] to [double]
+@endcode
+ */
+class CV_EXPORTS CommandLineParser
+{
+public:
+
+    /** @brief Constructor
+
+    Initializes command line parser object
+
+    @param argc number of command line arguments (from main())
+    @param argv array of command line arguments (from main())
+    @param keys string describing acceptable command line parameters (see class description for syntax)
+    */
+    CommandLineParser(int argc, const char* const argv[], const String& keys);
+
+    /** @brief Copy constructor */
+    CommandLineParser(const CommandLineParser& parser);
+
+    /** @brief Assignment operator */
+    CommandLineParser& operator = (const CommandLineParser& parser);
+
+    /** @brief Destructor */
+    ~CommandLineParser();
+
+    /** @brief Returns application path
+
+    This method returns the path to the executable from the command line (`argv[0]`).
+
+    For example, if the application has been started with such a command:
+    @code{.sh}
+    $ ./bin/my-executable
+    @endcode
+    this method will return `./bin`.
+    */
+    String getPathToApplication() const;
+
+    /** @brief Access arguments by name
+
+    Returns argument converted to selected type. If the argument is not known or can not be
+    converted to selected type, the error flag is set (can be checked with @ref check).
+
+    For example, define:
+    @code{.cpp}
+    String keys = "{N count||}";
+    @endcode
+
+    Call:
+    @code{.sh}
+    $ ./my-app -N=20
+    # or
+    $ ./my-app --count=20
+    @endcode
+
+    Access:
+    @code{.cpp}
+    int N = parser.get<int>("N");
+    @endcode
+
+    @param name name of the argument
+    @param space_delete remove spaces from the left and right of the string
+    @tparam T the argument will be converted to this type if possible
+
+    @note You can access positional arguments by their `@`-prefixed name:
+    @code{.cpp}
+    parser.get<String>("@image");
+    @endcode
+     */
+    template <typename T>
+    T get(const String& name, bool space_delete = true) const
+    {
+        T val = T();
+        getByName(name, space_delete, ParamType<T>::type, (void*)&val);
+        return val;
+    }
+
+    /** @brief Access positional arguments by index
+
+    Returns argument converted to selected type. Indexes are counted from zero.
+
+    For example, define:
+    @code{.cpp}
+    String keys = "{@arg1||}{@arg2||}"
+    @endcode
+
+    Call:
+    @code{.sh}
+    ./my-app abc qwe
+    @endcode
+
+    Access arguments:
+    @code{.cpp}
+    String val_1 = parser.get<String>(0); // returns "abc", arg1
+    String val_2 = parser.get<String>(1); // returns "qwe", arg2
+    @endcode
+
+    @param index index of the argument
+    @param space_delete remove spaces from the left and right of the string
+    @tparam T the argument will be converted to this type if possible
+     */
+    template <typename T>
+    T get(int index, bool space_delete = true) const
+    {
+        T val = T();
+        getByIndex(index, space_delete, ParamType<T>::type, (void*)&val);
+        return val;
+    }
+
+    /** @brief Check if field was provided in the command line
+
+    @param name argument name to check
+    */
+    bool has(const String& name) const;
+
+    /** @brief Check for parsing errors
+
+    Returns false if error occurred while accessing the parameters (bad conversion, missing arguments,
+    etc.). Call @ref printErrors to print error messages list.
+     */
+    bool check() const;
+
+    /** @brief Set the about message
+
+    The about message will be shown when @ref printMessage is called, right before arguments table.
+     */
+    void about(const String& message);
+
+    /** @brief Print help message
+
+    This method will print standard help message containing the about message and arguments description.
+
+    @sa about
+    */
+    void printMessage() const;
+
+    /** @brief Print list of errors occurred
+
+    @sa check
+    */
+    void printErrors() const;
+
+protected:
+    void getByName(const String& name, bool space_delete, Param type, void* dst) const;
+    void getByIndex(int index, bool space_delete, Param type, void* dst) const;
+
+    struct Impl;
+    Impl* impl;
+};
+
+//! @} core_utils
+
+//! @cond IGNORED
+
+/////////////////////////////// AutoBuffer implementation ////////////////////////////////////////
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::AutoBuffer()
+{
+    ptr = buf;
+    sz = fixed_size;
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::AutoBuffer(size_t _size)
+{
+    ptr = buf;
+    sz = fixed_size;
+    allocate(_size);
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::AutoBuffer(const AutoBuffer<_Tp, fixed_size>& abuf )
+{
+    ptr = buf;
+    sz = fixed_size;
+    allocate(abuf.size());
+    for( size_t i = 0; i < sz; i++ )
+        ptr[i] = abuf.ptr[i];
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline AutoBuffer<_Tp, fixed_size>&
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::operator = (const AutoBuffer<_Tp, fixed_size>& abuf)
+{
+    if( this != &abuf )
+    {
+        deallocate();
+        allocate(abuf.size());
+        for( size_t i = 0; i < sz; i++ )
+            ptr[i] = abuf.ptr[i];
+    }
+    return *this;
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::~AutoBuffer()
+{ deallocate(); }
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline void
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::allocate(size_t _size)
+{
+    if(_size <= sz)
+    {
+        sz = _size;
+        return;
+    }
+    deallocate();
+    sz = _size;
+    if(_size > fixed_size)
+    {
+        ptr = new _Tp[_size];
+    }
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline void
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::deallocate()
+{
+    if( ptr != buf )
+    {
+        delete[] ptr;
+        ptr = buf;
+        sz = fixed_size;
+    }
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline void
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::resize(size_t _size)
+{
+    if(_size <= sz)
+    {
+        sz = _size;
+        return;
+    }
+    size_t i, prevsize = sz, minsize = MIN(prevsize, _size);
+    _Tp* prevptr = ptr;
+
+    ptr = _size > fixed_size ? new _Tp[_size] : buf;
+    sz = _size;
+
+    if( ptr != prevptr )
+        for( i = 0; i < minsize; i++ )
+            ptr[i] = prevptr[i];
+    for( i = prevsize; i < _size; i++ )
+        ptr[i] = _Tp();
+
+    if( prevptr != buf )
+        delete[] prevptr;
+}
+
+template<typename _Tp, size_t fixed_size> inline size_t
+AutoBuffer<_Tp, fixed_size>::size() const
+{ return sz; }
+
+//! @endcond
+
+
+// Basic Node class for tree building
+template<class OBJECT>
+class CV_EXPORTS Node
+{
+public:
+    Node()
+    {
+        m_pParent  = 0;
+    }
+    Node(OBJECT& payload) : m_payload(payload)
+    {
+        m_pParent  = 0;
+    }
+    ~Node()
+    {
+        removeChilds();
+        if (m_pParent)
+        {
+            int idx = m_pParent->findChild(this);
+            if (idx >= 0)
+                m_pParent->m_childs.erase(m_pParent->m_childs.begin() + idx);
+        }
+    }
+
+    Node<OBJECT>* findChild(OBJECT& payload) const
+    {
+        for(size_t i = 0; i < this->m_childs.size(); i++)
+        {
+            if(this->m_childs[i]->m_payload == payload)
+                return this->m_childs[i];
+        }
+        return NULL;
+    }
+
+    int findChild(Node<OBJECT> *pNode) const
+    {
+        for (size_t i = 0; i < this->m_childs.size(); i++)
+        {
+            if(this->m_childs[i] == pNode)
+                return (int)i;
+        }
+        return -1;
+    }
+
+    void addChild(Node<OBJECT> *pNode)
+    {
+        if(!pNode)
+            return;
+
+        CV_Assert(pNode->m_pParent == 0);
+        pNode->m_pParent = this;
+        this->m_childs.push_back(pNode);
+    }
+
+    void removeChilds()
+    {
+        for(size_t i = 0; i < m_childs.size(); i++)
+        {
+            m_childs[i]->m_pParent = 0; // avoid excessive parent vector trimming
+            delete m_childs[i];
+        }
+        m_childs.clear();
+    }
+
+    int getDepth()
+    {
+        int   count   = 0;
+        Node *pParent = m_pParent;
+        while(pParent) count++, pParent = pParent->m_pParent;
+        return count;
+    }
+
+public:
+    OBJECT                     m_payload;
+    Node<OBJECT>*              m_pParent;
+    std::vector<Node<OBJECT>*> m_childs;
+};
+
+// Instrumentation external interface
+namespace instr
+{
+
+#if !defined OPENCV_ABI_CHECK
+
+enum TYPE
+{
+    TYPE_GENERAL = 0,   // OpenCV API function, e.g. exported function
+    TYPE_MARKER,        // Information marker
+    TYPE_WRAPPER,       // Wrapper function for implementation
+    TYPE_FUN,           // Simple function call
+};
+
+enum IMPL
+{
+    IMPL_PLAIN = 0,
+    IMPL_IPP,
+    IMPL_OPENCL,
+};
+
+struct NodeDataTls
+{
+    NodeDataTls()
+    {
+        m_ticksTotal = 0;
+    }
+    uint64      m_ticksTotal;
+};
+
+class CV_EXPORTS NodeData
+{
+public:
+    NodeData(const char* funName = 0, const char* fileName = NULL, int lineNum = 0, void* retAddress = NULL, bool alwaysExpand = false, cv::instr::TYPE instrType = TYPE_GENERAL, cv::instr::IMPL implType = IMPL_PLAIN);
+    NodeData(NodeData &ref);
+    ~NodeData();
+    NodeData& operator=(const NodeData&);
+
+    cv::String          m_funName;
+    cv::instr::TYPE     m_instrType;
+    cv::instr::IMPL     m_implType;
+    const char*         m_fileName;
+    int                 m_lineNum;
+    void*               m_retAddress;
+    bool                m_alwaysExpand;
+    bool                m_funError;
+
+    volatile int         m_counter;
+    volatile uint64      m_ticksTotal;
+    TLSData<NodeDataTls> m_tls;
+    int                  m_threads;
+
+    // No synchronization
+    double getTotalMs()   const { return ((double)m_ticksTotal / cv::getTickFrequency()) * 1000; }
+    double getMeanMs()    const { return (((double)m_ticksTotal/m_counter) / cv::getTickFrequency()) * 1000; }
+};
+bool operator==(const NodeData& lhs, const NodeData& rhs);
+
+typedef Node<NodeData> InstrNode;
+
+CV_EXPORTS InstrNode* getTrace();
+
+#endif // !defined OPENCV_ABI_CHECK
+
+
+CV_EXPORTS bool       useInstrumentation();
+CV_EXPORTS void       setUseInstrumentation(bool flag);
+CV_EXPORTS void       resetTrace();
+
+enum FLAGS
+{
+    FLAGS_NONE              = 0,
+    FLAGS_MAPPING           = 0x01,
+    FLAGS_EXPAND_SAME_NAMES = 0x02,
+};
+
+CV_EXPORTS void       setFlags(FLAGS modeFlags);
+static inline void    setFlags(int modeFlags) { setFlags((FLAGS)modeFlags); }
+CV_EXPORTS FLAGS      getFlags();
+
+} // namespace instr
+
+
+namespace samples {
+
+//! @addtogroup core_utils_samples
+// This section describes utility functions for OpenCV samples.
+//
+// @note Implementation of these utilities is not thread-safe.
+//
+//! @{
+
+/** @brief Try to find requested data file
+
+Search directories:
+
+1. Directories passed via `addSamplesDataSearchPath()`
+2. OPENCV_SAMPLES_DATA_PATH_HINT environment variable
+3. OPENCV_SAMPLES_DATA_PATH environment variable
+   If parameter value is not empty and nothing is found then stop searching.
+4. Detects build/install path based on:
+   a. current working directory (CWD)
+   b. and/or binary module location (opencv_core/opencv_world, doesn't work with static linkage)
+5. Scan `<source>/{,data,samples/data}` directories if build directory is detected or the current directory is in source tree.
+6. Scan `<install>/share/OpenCV` directory if install directory is detected.
+
+@see cv::utils::findDataFile
+
+@param relative_path Relative path to data file
+@param required Specify "file not found" handling.
+       If true, function prints information message and raises cv::Exception.
+       If false, function returns empty result
+@param silentMode Disables messages
+@return Returns path (absolute or relative to the current directory) or empty string if file is not found
+*/
+CV_EXPORTS_W cv::String findFile(const cv::String& relative_path, bool required = true, bool silentMode = false);
+
+CV_EXPORTS_W cv::String findFileOrKeep(const cv::String& relative_path, bool silentMode = false);
+
+inline cv::String findFileOrKeep(const cv::String& relative_path, bool silentMode)
+{
+    cv::String res = findFile(relative_path, false, silentMode);
+    if (res.empty())
+        return relative_path;
+    return res;
+}
+
+/** @brief Override search data path by adding new search location
+
+Use this only to override default behavior
+Passed paths are used in LIFO order.
+
+@param path Path to used samples data
+*/
+CV_EXPORTS_W void addSamplesDataSearchPath(const cv::String& path);
+
+/** @brief Append samples search data sub directory
+
+General usage is to add OpenCV modules name (`<opencv_contrib>/modules/<name>/samples/data` -> `<name>/samples/data` + `modules/<name>/samples/data`).
+Passed subdirectories are used in LIFO order.
+
+@param subdir samples data sub directory
+*/
+CV_EXPORTS_W void addSamplesDataSearchSubDirectory(const cv::String& subdir);
+
+//! @}
+} // namespace samples
+
+namespace utils {
+
+CV_EXPORTS int getThreadID();
+
+} // namespace
+
+} //namespace cv
+
+#endif //OPENCV_CORE_UTILITY_H
diff --git a/include/opencv2/core/utils/allocator_stats.hpp b/include/opencv2/core/utils/allocator_stats.hpp
new file mode 100644
index 0000000..79e9338
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/allocator_stats.hpp
@@ -0,0 +1,29 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_ALLOCATOR_STATS_HPP
+#define OPENCV_CORE_ALLOCATOR_STATS_HPP
+
+#include "../cvdef.h"
+
+namespace cv { namespace utils {
+
+class AllocatorStatisticsInterface
+{
+protected:
+    AllocatorStatisticsInterface() {}
+    virtual ~AllocatorStatisticsInterface() {}
+public:
+    virtual uint64_t getCurrentUsage() const = 0;
+    virtual uint64_t getTotalUsage() const = 0;
+    virtual uint64_t getNumberOfAllocations() const = 0;
+    virtual uint64_t getPeakUsage() const = 0;
+
+    /** set peak usage = current usage */
+    virtual void resetPeakUsage() = 0;
+};
+
+}} // namespace
+
+#endif // OPENCV_CORE_ALLOCATOR_STATS_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/utils/allocator_stats.impl.hpp b/include/opencv2/core/utils/allocator_stats.impl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b77493d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/allocator_stats.impl.hpp
@@ -0,0 +1,117 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_ALLOCATOR_STATS_IMPL_HPP
+#define OPENCV_CORE_ALLOCATOR_STATS_IMPL_HPP
+
+#include "./allocator_stats.hpp"
+
+#ifdef CV_CXX11
+#include <atomic>
+#endif
+
+namespace cv { namespace utils {
+
+#ifdef CV__ALLOCATOR_STATS_LOG
+namespace {
+#endif
+
+class AllocatorStatistics : public AllocatorStatisticsInterface
+{
+protected:
+#ifdef CV_CXX11
+    std::atomic<long long> curr, total, total_allocs, peak;
+#else
+    volatile long long curr, total, total_allocs, peak;  // overflow is possible, CV_XADD operates with 'int' only
+#endif
+
+public:
+    AllocatorStatistics()
+#ifndef CV_CXX11
+        : curr(0), total(0), total_allocs(0), peak(0)
+#endif
+    {}
+    ~AllocatorStatistics() CV_OVERRIDE {}
+
+    // AllocatorStatisticsInterface
+
+#ifdef CV_CXX11
+    uint64_t getCurrentUsage() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)curr.load(); }
+    uint64_t getTotalUsage() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)total.load(); }
+    uint64_t getNumberOfAllocations() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)total_allocs.load(); }
+    uint64_t getPeakUsage() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)peak.load(); }
+
+    /** set peak usage = current usage */
+    void resetPeakUsage() CV_OVERRIDE { peak.store(curr.load()); }
+
+    // Controller interface
+    void onAllocate(size_t sz)
+    {
+#ifdef CV__ALLOCATOR_STATS_LOG
+        CV__ALLOCATOR_STATS_LOG(cv::format("allocate: %lld (curr=%lld)", (long long int)sz, (long long int)curr.load()));
+#endif
+
+        long long new_curr = curr.fetch_add((long long)sz) + (long long)sz;
+
+        // peak = std::max((uint64_t)peak, new_curr);
+        auto prev_peak = peak.load();
+        while (prev_peak < new_curr)
+        {
+            if (peak.compare_exchange_weak(prev_peak, new_curr))
+                break;
+        }
+        // end of peak = max(...)
+
+        total += (long long)sz;
+        total_allocs++;
+    }
+    void onFree(size_t sz)
+    {
+#ifdef CV__ALLOCATOR_STATS_LOG
+        CV__ALLOCATOR_STATS_LOG(cv::format("free: %lld (curr=%lld)", (long long int)sz, (long long int)curr.load()));
+#endif
+        curr -= (long long)sz;
+    }
+
+#else
+    uint64_t getCurrentUsage() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)curr; }
+    uint64_t getTotalUsage() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)total; }
+    uint64_t getNumberOfAllocations() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)total_allocs; }
+    uint64_t getPeakUsage() const CV_OVERRIDE { return (uint64_t)peak; }
+
+    void resetPeakUsage() CV_OVERRIDE { peak = curr; }
+
+    // Controller interface
+    void onAllocate(size_t sz)
+    {
+#ifdef CV__ALLOCATOR_STATS_LOG
+        CV__ALLOCATOR_STATS_LOG(cv::format("allocate: %lld (curr=%lld)", (long long int)sz, (long long int)curr));
+#endif
+
+        uint64_t new_curr = (uint64_t)CV_XADD(&curr, (uint64_t)sz) + sz;
+
+        peak = std::max((uint64_t)peak, new_curr);  // non-thread safe
+
+        //CV_XADD(&total, (uint64_t)sz);  // overflow with int, non-reliable...
+        total += sz;
+
+        CV_XADD(&total_allocs, (uint64_t)1);
+    }
+    void onFree(size_t sz)
+    {
+#ifdef CV__ALLOCATOR_STATS_LOG
+        CV__ALLOCATOR_STATS_LOG(cv::format("free: %lld (curr=%lld)", (long long int)sz, (long long int)curr));
+#endif
+        CV_XADD(&curr, (uint64_t)-sz);
+    }
+#endif
+};
+
+#ifdef CV__ALLOCATOR_STATS_LOG
+} // namespace
+#endif
+
+}} // namespace
+
+#endif // OPENCV_CORE_ALLOCATOR_STATS_IMPL_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/utils/filesystem.hpp b/include/opencv2/core/utils/filesystem.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a98d220
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/filesystem.hpp
@@ -0,0 +1,82 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_UTILS_FILESYSTEM_HPP
+#define OPENCV_UTILS_FILESYSTEM_HPP
+
+namespace cv { namespace utils { namespace fs {
+
+
+CV_EXPORTS bool exists(const cv::String& path);
+CV_EXPORTS bool isDirectory(const cv::String& path);
+
+CV_EXPORTS void remove_all(const cv::String& path);
+
+
+CV_EXPORTS cv::String getcwd();
+
+/** @brief Converts path p to a canonical absolute path
+ * Symlinks are processed if there is support for them on running platform.
+ *
+ * @param path input path. Target file/directory should exist.
+ */
+CV_EXPORTS cv::String canonical(const cv::String& path);
+
+/** Join path components */
+CV_EXPORTS cv::String join(const cv::String& base, const cv::String& path);
+
+/** Get parent directory */
+CV_EXPORTS cv::String getParent(const cv::String &path);
+CV_EXPORTS std::wstring getParent(const std::wstring& path);
+
+/**
+ * Generate a list of all files that match the globbing pattern.
+ *
+ * Result entries are prefixed by base directory path.
+ *
+ * @param directory base directory
+ * @param pattern filter pattern (based on '*'/'?' symbols). Use empty string to disable filtering and return all results
+ * @param[out] result result of globing.
+ * @param recursive scan nested directories too
+ * @param includeDirectories include directories into results list
+ */
+CV_EXPORTS void glob(const cv::String& directory, const cv::String& pattern,
+        CV_OUT std::vector<cv::String>& result,
+        bool recursive = false, bool includeDirectories = false);
+
+/**
+ * Generate a list of all files that match the globbing pattern.
+ *
+ * @param directory base directory
+ * @param pattern filter pattern (based on '*'/'?' symbols). Use empty string to disable filtering and return all results
+ * @param[out] result globbing result with relative paths from base directory
+ * @param recursive scan nested directories too
+ * @param includeDirectories include directories into results list
+ */
+CV_EXPORTS void glob_relative(const cv::String& directory, const cv::String& pattern,
+        CV_OUT std::vector<cv::String>& result,
+        bool recursive = false, bool includeDirectories = false);
+
+
+CV_EXPORTS bool createDirectory(const cv::String& path);
+CV_EXPORTS bool createDirectories(const cv::String& path);
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+// TODO
+//CV_EXPORTS cv::String getTempDirectory();
+
+/**
+ * @brief Returns directory to store OpenCV cache files
+ * Create sub-directory in common OpenCV cache directory if it doesn't exist.
+ * @param sub_directory_name name of sub-directory. NULL or "" value asks to return root cache directory.
+ * @param configuration_name optional name of configuration parameter name which overrides default behavior.
+ * @return Path to cache directory. Returns empty string if cache directories support is not available. Returns "disabled" if cache disabled by user.
+ */
+CV_EXPORTS cv::String getCacheDirectory(const char* sub_directory_name, const char* configuration_name = NULL);
+
+#endif
+
+}}} // namespace
+
+#endif // OPENCV_UTILS_FILESYSTEM_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/utils/logger.defines.hpp b/include/opencv2/core/utils/logger.defines.hpp
new file mode 100644
index 0000000..7d73f02
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/logger.defines.hpp
@@ -0,0 +1,42 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_LOGGER_DEFINES_HPP
+#define OPENCV_LOGGER_DEFINES_HPP
+
+//! @addtogroup core_logging
+//! @{
+
+// Supported logging levels and their semantic
+#define CV_LOG_LEVEL_SILENT 0          //!< for using in setLogLevel() call
+#define CV_LOG_LEVEL_FATAL 1           //!< Fatal (critical) error (unrecoverable internal error)
+#define CV_LOG_LEVEL_ERROR 2           //!< Error message
+#define CV_LOG_LEVEL_WARN 3            //!< Warning message
+#define CV_LOG_LEVEL_INFO 4            //!< Info message
+#define CV_LOG_LEVEL_DEBUG 5           //!< Debug message. Disabled in the "Release" build.
+#define CV_LOG_LEVEL_VERBOSE 6         //!< Verbose (trace) messages. Requires verbosity level. Disabled in the "Release" build.
+
+namespace cv {
+namespace utils {
+namespace logging {
+
+//! Supported logging levels and their semantic
+enum LogLevel {
+    LOG_LEVEL_SILENT = 0,              //!< for using in setLogVevel() call
+    LOG_LEVEL_FATAL = 1,               //!< Fatal (critical) error (unrecoverable internal error)
+    LOG_LEVEL_ERROR = 2,               //!< Error message
+    LOG_LEVEL_WARNING = 3,             //!< Warning message
+    LOG_LEVEL_INFO = 4,                //!< Info message
+    LOG_LEVEL_DEBUG = 5,               //!< Debug message. Disabled in the "Release" build.
+    LOG_LEVEL_VERBOSE = 6,             //!< Verbose (trace) messages. Requires verbosity level. Disabled in the "Release" build.
+#ifndef CV_DOXYGEN
+    ENUM_LOG_LEVEL_FORCE_INT = INT_MAX
+#endif
+};
+
+}}} // namespace
+
+//! @}
+
+#endif // OPENCV_LOGGER_DEFINES_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/utils/logger.hpp b/include/opencv2/core/utils/logger.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b00a552
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/logger.hpp
@@ -0,0 +1,155 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_LOGGER_HPP
+#define OPENCV_LOGGER_HPP
+
+#include <iostream>
+#include <sstream>
+#include <limits.h> // INT_MAX
+
+#include "logger.defines.hpp"
+#include "logtag.hpp"
+
+//! @addtogroup core_logging
+// This section describes OpenCV logging utilities.
+//
+//! @{
+
+namespace cv {
+namespace utils {
+namespace logging {
+
+/** Set global logging level
+@return previous logging level
+*/
+CV_EXPORTS LogLevel setLogLevel(LogLevel logLevel);
+/** Get global logging level */
+CV_EXPORTS LogLevel getLogLevel();
+
+CV_EXPORTS void registerLogTag(cv::utils::logging::LogTag* plogtag);
+
+CV_EXPORTS void setLogTagLevel(const char* tag, cv::utils::logging::LogLevel level);
+
+CV_EXPORTS cv::utils::logging::LogLevel getLogTagLevel(const char* tag);
+
+namespace internal {
+
+/** Get global log tag */
+CV_EXPORTS cv::utils::logging::LogTag* getGlobalLogTag();
+
+/** Write log message */
+CV_EXPORTS void writeLogMessage(LogLevel logLevel, const char* message);
+
+/** Write log message */
+CV_EXPORTS void writeLogMessageEx(LogLevel logLevel, const char* tag, const char* file, int line, const char* func, const char* message);
+
+} // namespace
+
+struct LogTagAuto
+    : public LogTag
+{
+    inline LogTagAuto(const char* _name, LogLevel _level)
+        : LogTag(_name, _level)
+    {
+        registerLogTag(this);
+    }
+};
+
+/**
+ * \def CV_LOG_STRIP_LEVEL
+ *
+ * Define CV_LOG_STRIP_LEVEL=CV_LOG_LEVEL_[DEBUG|INFO|WARN|ERROR|FATAL|SILENT] to compile out anything at that and before that logging level
+ */
+#ifndef CV_LOG_STRIP_LEVEL
+# if defined NDEBUG
+#   define CV_LOG_STRIP_LEVEL CV_LOG_LEVEL_DEBUG
+# else
+#   define CV_LOG_STRIP_LEVEL CV_LOG_LEVEL_VERBOSE
+# endif
+#endif
+
+#define CV_LOGTAG_PTR_CAST(expr) static_cast<const cv::utils::logging::LogTag*>(expr)
+
+// CV_LOGTAG_EXPAND_NAME is intended to be re-defined (undef and then define again)
+// to allows logging users to use a shorter name argument when calling
+// CV_LOG_WITH_TAG or its related macros such as CV_LOG_INFO.
+//
+// This macro is intended to modify the tag argument as a string (token), via
+// preprocessor token pasting or metaprogramming techniques. A typical usage
+// is to apply a prefix, such as
+// ...... #define CV_LOGTAG_EXPAND_NAME(tag) cv_logtag_##tag
+//
+// It is permitted to re-define to a hard-coded expression, ignoring the tag.
+// This would work identically like the CV_LOGTAG_FALLBACK macro.
+//
+// Important: When the logging macro is called with tag being NULL, a user-defined
+// CV_LOGTAG_EXPAND_NAME may expand it into cv_logtag_0, cv_logtag_NULL, or
+// cv_logtag_nullptr. Use with care. Also be mindful of C++ symbol redefinitions.
+//
+// If there is significant amount of logging code with tag being NULL, it is
+// recommended to use (re-define) CV_LOGTAG_FALLBACK to inject locally a default
+// tag at the beginning of a compilation unit, to minimize lines of code changes.
+//
+#define CV_LOGTAG_EXPAND_NAME(tag) tag
+
+// CV_LOGTAG_FALLBACK is intended to be re-defined (undef and then define again)
+// by any other compilation units to provide a log tag when the logging statement
+// does not specify one. The macro needs to expand into a C++ expression that can
+// be static_cast into (cv::utils::logging::LogTag*). Null (nullptr) is permitted.
+#define CV_LOGTAG_FALLBACK nullptr
+
+// CV_LOGTAG_GLOBAL is the tag used when a log tag is not specified in the logging
+// statement nor the compilation unit. The macro needs to expand into a C++
+// expression that can be static_cast into (cv::utils::logging::LogTag*). Must be
+// non-null. Do not re-define.
+#define CV_LOGTAG_GLOBAL cv::utils::logging::internal::getGlobalLogTag()
+
+#define CV_LOG_WITH_TAG(tag, msgLevel, ...) \
+    for(;;) { \
+        const auto cv_temp_msglevel = (cv::utils::logging::LogLevel)(msgLevel); \
+        if (cv_temp_msglevel >= (CV_LOG_STRIP_LEVEL)) break; \
+        auto cv_temp_logtagptr = CV_LOGTAG_PTR_CAST(CV_LOGTAG_EXPAND_NAME(tag)); \
+        if (!cv_temp_logtagptr) cv_temp_logtagptr = CV_LOGTAG_PTR_CAST(CV_LOGTAG_FALLBACK); \
+        if (!cv_temp_logtagptr) cv_temp_logtagptr = CV_LOGTAG_PTR_CAST(CV_LOGTAG_GLOBAL); \
+        if (cv_temp_logtagptr && (cv_temp_msglevel > cv_temp_logtagptr->level)) break; \
+        std::stringstream cv_temp_logstream; \
+        cv_temp_logstream << __VA_ARGS__; \
+        cv::utils::logging::internal::writeLogMessageEx( \
+            cv_temp_msglevel, \
+            (cv_temp_logtagptr ? cv_temp_logtagptr->name : nullptr), \
+            __FILE__, \
+            __LINE__, \
+            CV_Func, \
+            cv_temp_logstream.str().c_str()); \
+        break; \
+    }
+
+#define CV_LOG_FATAL(tag, ...)   CV_LOG_WITH_TAG(tag, cv::utils::logging::LOG_LEVEL_FATAL, __VA_ARGS__)
+#define CV_LOG_ERROR(tag, ...)   CV_LOG_WITH_TAG(tag, cv::utils::logging::LOG_LEVEL_ERROR, __VA_ARGS__)
+#define CV_LOG_WARNING(tag, ...) CV_LOG_WITH_TAG(tag, cv::utils::logging::LOG_LEVEL_WARNING, __VA_ARGS__)
+#define CV_LOG_INFO(tag, ...) CV_LOG_WITH_TAG(tag, cv::utils::logging::LOG_LEVEL_INFO, __VA_ARGS__)
+#define CV_LOG_DEBUG(tag, ...) CV_LOG_WITH_TAG(tag, cv::utils::logging::LOG_LEVEL_DEBUG, __VA_ARGS__)
+#define CV_LOG_VERBOSE(tag, v, ...) CV_LOG_WITH_TAG(tag, (cv::utils::logging::LOG_LEVEL_VERBOSE + (int)(v)), __VA_ARGS__)
+
+#if CV_LOG_STRIP_LEVEL <= CV_LOG_LEVEL_INFO
+# undef CV_LOG_INFO
+# define CV_LOG_INFO(tag, ...)
+#endif
+
+#if CV_LOG_STRIP_LEVEL <= CV_LOG_LEVEL_DEBUG
+# undef CV_LOG_DEBUG
+# define CV_LOG_DEBUG(tag, ...)
+#endif
+
+#if CV_LOG_STRIP_LEVEL <= CV_LOG_LEVEL_VERBOSE
+# undef CV_LOG_VERBOSE
+# define CV_LOG_VERBOSE(tag, v, ...)
+#endif
+
+}}} // namespace
+
+//! @}
+
+#endif // OPENCV_LOGGER_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/utils/logtag.hpp b/include/opencv2/core/utils/logtag.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4089720
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/logtag.hpp
@@ -0,0 +1,28 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_LOGTAG_HPP
+#define OPENCV_CORE_LOGTAG_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
+#include "logger.defines.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace utils {
+namespace logging {
+
+struct LogTag
+{
+    const char* name;
+    LogLevel level;
+
+    inline LogTag(const char* _name, LogLevel _level)
+        : name(_name)
+        , level(_level)
+    {}
+};
+
+}}}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/core/utils/trace.hpp b/include/opencv2/core/utils/trace.hpp
new file mode 100644
index 0000000..858e973
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/utils/trace.hpp
@@ -0,0 +1,254 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_TRACE_HPP
+#define OPENCV_TRACE_HPP
+
+#include <opencv2/core/cvdef.h>
+
+//! @addtogroup core_logging
+// This section describes OpenCV tracing utilities.
+//
+//! @{
+
+namespace cv {
+namespace utils {
+namespace trace {
+
+//! Macro to trace function
+#define CV_TRACE_FUNCTION()
+
+#define CV_TRACE_FUNCTION_SKIP_NESTED()
+
+//! Trace code scope.
+//! @note Dynamic names are not supported in this macro (on stack or heap). Use string literals here only, like "initialize".
+#define CV_TRACE_REGION(name_as_static_string_literal)
+//! mark completed of the current opened region and create new one
+//! @note Dynamic names are not supported in this macro (on stack or heap). Use string literals here only, like "step1".
+#define CV_TRACE_REGION_NEXT(name_as_static_string_literal)
+
+//! Macro to trace argument value
+#define CV_TRACE_ARG(arg_id)
+
+//! Macro to trace argument value (expanded version)
+#define CV_TRACE_ARG_VALUE(arg_id, arg_name, value)
+
+//! @cond IGNORED
+#define CV_TRACE_NS cv::utils::trace
+
+#if !defined(OPENCV_DISABLE_TRACE) && defined(__EMSCRIPTEN__)
+#define OPENCV_DISABLE_TRACE 1
+#endif
+
+namespace details {
+
+#ifndef __OPENCV_TRACE
+# if defined __OPENCV_BUILD && !defined __OPENCV_TESTS && !defined __OPENCV_APPS
+#   define __OPENCV_TRACE 1
+# else
+#   define __OPENCV_TRACE 0
+# endif
+#endif
+
+#ifndef CV_TRACE_FILENAME
+# define CV_TRACE_FILENAME __FILE__
+#endif
+
+#ifndef CV__TRACE_FUNCTION
+# if defined _MSC_VER
+#   define CV__TRACE_FUNCTION __FUNCSIG__
+# elif defined __GNUC__
+#   define CV__TRACE_FUNCTION __PRETTY_FUNCTION__
+# else
+#   define CV__TRACE_FUNCTION "<unknown>"
+# endif
+#endif
+
+//! Thread-local instance (usually allocated on stack)
+class CV_EXPORTS Region
+{
+public:
+    struct LocationExtraData;
+    struct LocationStaticStorage
+    {
+        LocationExtraData** ppExtra;   //< implementation specific data
+        const char* name;              //< region name (function name or other custom name)
+        const char* filename;          //< source code filename
+        int line;                      //< source code line
+        int flags;                     //< flags (implementation code path: Plain, IPP, OpenCL)
+    };
+
+    Region(const LocationStaticStorage& location);
+    inline ~Region()
+    {
+        if (implFlags != 0)
+            destroy();
+        CV_DbgAssert(implFlags == 0);
+        CV_DbgAssert(pImpl == NULL);
+    }
+
+    class Impl;
+    Impl* pImpl; // NULL if current region is not active
+    int implFlags; // see RegionFlag, 0 if region is ignored
+
+    bool isActive() const { return pImpl != NULL; }
+
+    void destroy();
+private:
+    Region(const Region&); // disabled
+    Region& operator= (const Region&); // disabled
+};
+
+//! Specify region flags
+enum RegionLocationFlag {
+    REGION_FLAG_FUNCTION = (1 << 0),             //< region is function (=1) / nested named region (=0)
+    REGION_FLAG_APP_CODE = (1 << 1),             //< region is Application code (=1) / OpenCV library code (=0)
+    REGION_FLAG_SKIP_NESTED = (1 << 2),          //< avoid processing of nested regions
+
+    REGION_FLAG_IMPL_IPP = (1 << 16),            //< region is part of IPP code path
+    REGION_FLAG_IMPL_OPENCL = (2 << 16),         //< region is part of OpenCL code path
+    REGION_FLAG_IMPL_OPENVX = (3 << 16),         //< region is part of OpenVX code path
+
+    REGION_FLAG_IMPL_MASK = (15 << 16),
+
+    REGION_FLAG_REGION_FORCE = (1 << 30),
+    REGION_FLAG_REGION_NEXT = (1 << 31),         //< close previous region (see #CV_TRACE_REGION_NEXT macro)
+
+    ENUM_REGION_FLAG_FORCE_INT = INT_MAX
+};
+
+struct CV_EXPORTS TraceArg {
+public:
+    struct ExtraData;
+    ExtraData** ppExtra;
+    const char* name;
+    int flags;
+};
+/** @brief Add meta information to current region (function)
+ * See CV_TRACE_ARG macro
+ * @param arg argument information structure (global static cache)
+ * @param value argument value (can by dynamic string literal in case of string, static allocation is not required)
+ */
+CV_EXPORTS void traceArg(const TraceArg& arg, const char* value);
+//! @overload
+CV_EXPORTS void traceArg(const TraceArg& arg, int value);
+//! @overload
+CV_EXPORTS void traceArg(const TraceArg& arg, int64 value);
+//! @overload
+CV_EXPORTS void traceArg(const TraceArg& arg, double value);
+
+#define CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(loc_id) CVAUX_CONCAT(CVAUX_CONCAT(__cv_trace_location_, loc_id), __LINE__)
+#define CV__TRACE_LOCATION_EXTRA_VARNAME(loc_id) CVAUX_CONCAT(CVAUX_CONCAT(__cv_trace_location_extra_, loc_id) , __LINE__)
+
+#define CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_(loc_id, name, flags) \
+    static CV_TRACE_NS::details::Region::LocationExtraData* CV__TRACE_LOCATION_EXTRA_VARNAME(loc_id) = 0; \
+    static const CV_TRACE_NS::details::Region::LocationStaticStorage \
+        CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(loc_id) = { &(CV__TRACE_LOCATION_EXTRA_VARNAME(loc_id)), name, CV_TRACE_FILENAME, __LINE__, flags};
+
+#define CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(name, flags) CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_(fn, name, ((flags) | CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_FUNCTION))
+
+
+#define CV__TRACE_OPENCV_FUNCTION() \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(CV__TRACE_FUNCTION, 0); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+#define CV__TRACE_OPENCV_FUNCTION_NAME(name) \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(name, 0); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+#define CV__TRACE_APP_FUNCTION() \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(CV__TRACE_FUNCTION, CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_APP_CODE); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+#define CV__TRACE_APP_FUNCTION_NAME(name) \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(name, CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_APP_CODE); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+
+#define CV__TRACE_OPENCV_FUNCTION_SKIP_NESTED() \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(CV__TRACE_FUNCTION, CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_SKIP_NESTED); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+#define CV__TRACE_OPENCV_FUNCTION_NAME_SKIP_NESTED(name) \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(name, CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_SKIP_NESTED); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+#define CV__TRACE_APP_FUNCTION_SKIP_NESTED() \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_FN(CV__TRACE_FUNCTION, CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_SKIP_NESTED | CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_APP_CODE); \
+    const CV_TRACE_NS::details::Region __region_fn(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(fn));
+
+
+#define CV__TRACE_REGION_(name_as_static_string_literal, flags) \
+    CV__TRACE_DEFINE_LOCATION_(region, name_as_static_string_literal, flags); \
+    CV_TRACE_NS::details::Region CVAUX_CONCAT(__region_, __LINE__)(CV__TRACE_LOCATION_VARNAME(region));
+
+#define CV__TRACE_REGION(name_as_static_string_literal) CV__TRACE_REGION_(name_as_static_string_literal, 0)
+#define CV__TRACE_REGION_NEXT(name_as_static_string_literal) CV__TRACE_REGION_(name_as_static_string_literal, CV_TRACE_NS::details::REGION_FLAG_REGION_NEXT)
+
+#define CV__TRACE_ARG_VARNAME(arg_id) CVAUX_CONCAT(__cv_trace_arg_ ## arg_id, __LINE__)
+#define CV__TRACE_ARG_EXTRA_VARNAME(arg_id) CVAUX_CONCAT(__cv_trace_arg_extra_ ## arg_id, __LINE__)
+
+#define CV__TRACE_DEFINE_ARG_(arg_id, name, flags) \
+    static CV_TRACE_NS::details::TraceArg::ExtraData* CV__TRACE_ARG_EXTRA_VARNAME(arg_id) = 0; \
+    static const CV_TRACE_NS::details::TraceArg \
+        CV__TRACE_ARG_VARNAME(arg_id) = { &(CV__TRACE_ARG_EXTRA_VARNAME(arg_id)), name, flags };
+
+#define CV__TRACE_ARG_VALUE(arg_id, arg_name, value) \
+        CV__TRACE_DEFINE_ARG_(arg_id, arg_name, 0); \
+        CV_TRACE_NS::details::traceArg((CV__TRACE_ARG_VARNAME(arg_id)), value);
+
+#define CV__TRACE_ARG(arg_id) CV_TRACE_ARG_VALUE(arg_id, #arg_id, (arg_id))
+
+} // namespace
+
+#ifndef OPENCV_DISABLE_TRACE
+#undef CV_TRACE_FUNCTION
+#undef CV_TRACE_FUNCTION_SKIP_NESTED
+#if __OPENCV_TRACE
+#define CV_TRACE_FUNCTION CV__TRACE_OPENCV_FUNCTION
+#define CV_TRACE_FUNCTION_SKIP_NESTED CV__TRACE_OPENCV_FUNCTION_SKIP_NESTED
+#else
+#define CV_TRACE_FUNCTION CV__TRACE_APP_FUNCTION
+#define CV_TRACE_FUNCTION_SKIP_NESTED CV__TRACE_APP_FUNCTION_SKIP_NESTED
+#endif
+
+#undef CV_TRACE_REGION
+#define CV_TRACE_REGION CV__TRACE_REGION
+
+#undef CV_TRACE_REGION_NEXT
+#define CV_TRACE_REGION_NEXT CV__TRACE_REGION_NEXT
+
+#undef CV_TRACE_ARG_VALUE
+#define CV_TRACE_ARG_VALUE(arg_id, arg_name, value) \
+        if (__region_fn.isActive()) \
+        { \
+            CV__TRACE_ARG_VALUE(arg_id, arg_name, value); \
+        }
+
+#undef CV_TRACE_ARG
+#define CV_TRACE_ARG CV__TRACE_ARG
+
+#endif // OPENCV_DISABLE_TRACE
+
+#ifdef OPENCV_TRACE_VERBOSE
+#define CV_TRACE_FUNCTION_VERBOSE CV_TRACE_FUNCTION
+#define CV_TRACE_REGION_VERBOSE CV_TRACE_REGION
+#define CV_TRACE_REGION_NEXT_VERBOSE CV_TRACE_REGION_NEXT
+#define CV_TRACE_ARG_VALUE_VERBOSE CV_TRACE_ARG_VALUE
+#define CV_TRACE_ARG_VERBOSE CV_TRACE_ARG
+#else
+#define CV_TRACE_FUNCTION_VERBOSE(...)
+#define CV_TRACE_REGION_VERBOSE(...)
+#define CV_TRACE_REGION_NEXT_VERBOSE(...)
+#define CV_TRACE_ARG_VALUE_VERBOSE(...)
+#define CV_TRACE_ARG_VERBOSE(...)
+#endif
+
+//! @endcond
+
+}}} // namespace
+
+//! @}
+
+#endif // OPENCV_TRACE_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/va_intel.hpp b/include/opencv2/core/va_intel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f665470
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/va_intel.hpp
@@ -0,0 +1,78 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+// Copyright (C) 2015, Itseez, Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+#ifndef OPENCV_CORE_VA_INTEL_HPP
+#define OPENCV_CORE_VA_INTEL_HPP
+
+#ifndef __cplusplus
+#  error va_intel.hpp header must be compiled as C++
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "ocl.hpp"
+
+#if defined(HAVE_VA)
+# include "va/va.h"
+#else  // HAVE_VA
+# if !defined(_VA_H_)
+    typedef void* VADisplay;
+    typedef unsigned int VASurfaceID;
+# endif // !_VA_H_
+#endif // HAVE_VA
+
+namespace cv { namespace va_intel {
+
+/** @addtogroup core_va_intel
+This section describes Intel VA-API/OpenCL (CL-VA) interoperability.
+
+To enable CL-VA interoperability support, configure OpenCV using CMake with WITH_VA_INTEL=ON . Currently VA-API is
+supported on Linux only. You should also install Intel Media Server Studio (MSS) to use this feature. You may
+have to specify the path(s) to MSS components for cmake in environment variables:
+
+- VA_INTEL_IOCL_ROOT for Intel OpenCL (default is "/opt/intel/opencl").
+
+To use CL-VA interoperability you should first create VADisplay (libva), and then call initializeContextFromVA()
+function to create OpenCL context and set up interoperability.
+*/
+//! @{
+
+/////////////////// CL-VA Interoperability Functions ///////////////////
+
+namespace ocl {
+using namespace cv::ocl;
+
+// TODO static functions in the Context class
+/** @brief Creates OpenCL context from VA.
+@param display    - VADisplay for which CL interop should be established.
+@param tryInterop - try to set up for interoperability, if true; set up for use slow copy if false.
+@return Returns reference to OpenCL Context
+ */
+CV_EXPORTS Context& initializeContextFromVA(VADisplay display, bool tryInterop = true);
+
+} // namespace cv::va_intel::ocl
+
+/** @brief Converts InputArray to VASurfaceID object.
+@param display - VADisplay object.
+@param src     - source InputArray.
+@param surface - destination VASurfaceID object.
+@param size    - size of image represented by VASurfaceID object.
+ */
+CV_EXPORTS void convertToVASurface(VADisplay display, InputArray src, VASurfaceID surface, Size size);
+
+/** @brief Converts VASurfaceID object to OutputArray.
+@param display - VADisplay object.
+@param surface - source VASurfaceID object.
+@param size    - size of image represented by VASurfaceID object.
+@param dst     - destination OutputArray.
+ */
+CV_EXPORTS void convertFromVASurface(VADisplay display, VASurfaceID surface, Size size, OutputArray dst);
+
+//! @}
+
+}} // namespace cv::va_intel
+
+#endif /* OPENCV_CORE_VA_INTEL_HPP */
diff --git a/include/opencv2/core/version.hpp b/include/opencv2/core/version.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b0fb341
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/version.hpp
@@ -0,0 +1,26 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_VERSION_HPP
+#define OPENCV_VERSION_HPP
+
+#define CV_VERSION_MAJOR    4
+#define CV_VERSION_MINOR    1
+#define CV_VERSION_REVISION 1
+#define CV_VERSION_STATUS   ""
+
+#define CVAUX_STR_EXP(__A)  #__A
+#define CVAUX_STR(__A)      CVAUX_STR_EXP(__A)
+
+#define CVAUX_STRW_EXP(__A)  L ## #__A
+#define CVAUX_STRW(__A)      CVAUX_STRW_EXP(__A)
+
+#define CV_VERSION          CVAUX_STR(CV_VERSION_MAJOR) "." CVAUX_STR(CV_VERSION_MINOR) "." CVAUX_STR(CV_VERSION_REVISION) CV_VERSION_STATUS
+
+/* old  style version constants*/
+#define CV_MAJOR_VERSION    CV_VERSION_MAJOR
+#define CV_MINOR_VERSION    CV_VERSION_MINOR
+#define CV_SUBMINOR_VERSION CV_VERSION_REVISION
+
+#endif // OPENCV_VERSION_HPP
diff --git a/include/opencv2/core/vsx_utils.hpp b/include/opencv2/core/vsx_utils.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6e2baea
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/core/vsx_utils.hpp
@@ -0,0 +1,1013 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html
+
+#ifndef OPENCV_HAL_VSX_UTILS_HPP
+#define OPENCV_HAL_VSX_UTILS_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+
+#ifndef SKIP_INCLUDES
+#   include <assert.h>
+#endif
+
+//! @addtogroup core_utils_vsx
+//! @{
+#if CV_VSX
+
+#define __VSX_S16__(c, v) (c){v, v, v, v, v, v, v, v, v, v, v, v, v, v, v, v}
+#define __VSX_S8__(c, v)  (c){v, v, v, v, v, v, v, v}
+#define __VSX_S4__(c, v)  (c){v, v, v, v}
+#define __VSX_S2__(c, v)  (c){v, v}
+
+typedef __vector unsigned char vec_uchar16;
+#define vec_uchar16_set(...) (vec_uchar16){__VA_ARGS__}
+#define vec_uchar16_sp(c)    (__VSX_S16__(vec_uchar16, (unsigned char)c))
+#define vec_uchar16_c(v)     ((vec_uchar16)(v))
+#define vec_uchar16_z        vec_uchar16_sp(0)
+
+typedef __vector signed char vec_char16;
+#define vec_char16_set(...) (vec_char16){__VA_ARGS__}
+#define vec_char16_sp(c)    (__VSX_S16__(vec_char16, (signed char)c))
+#define vec_char16_c(v)     ((vec_char16)(v))
+#define vec_char16_z        vec_char16_sp(0)
+
+typedef __vector unsigned short vec_ushort8;
+#define vec_ushort8_set(...) (vec_ushort8){__VA_ARGS__}
+#define vec_ushort8_sp(c)    (__VSX_S8__(vec_ushort8, (unsigned short)c))
+#define vec_ushort8_c(v)     ((vec_ushort8)(v))
+#define vec_ushort8_z        vec_ushort8_sp(0)
+
+typedef __vector signed short vec_short8;
+#define vec_short8_set(...) (vec_short8){__VA_ARGS__}
+#define vec_short8_sp(c)    (__VSX_S8__(vec_short8, (signed short)c))
+#define vec_short8_c(v)     ((vec_short8)(v))
+#define vec_short8_z        vec_short8_sp(0)
+
+typedef __vector unsigned int vec_uint4;
+#define vec_uint4_set(...) (vec_uint4){__VA_ARGS__}
+#define vec_uint4_sp(c)    (__VSX_S4__(vec_uint4, (unsigned int)c))
+#define vec_uint4_c(v)     ((vec_uint4)(v))
+#define vec_uint4_z        vec_uint4_sp(0)
+
+typedef __vector signed int vec_int4;
+#define vec_int4_set(...)  (vec_int4){__VA_ARGS__}
+#define vec_int4_sp(c)     (__VSX_S4__(vec_int4, (signed int)c))
+#define vec_int4_c(v)      ((vec_int4)(v))
+#define vec_int4_z         vec_int4_sp(0)
+
+typedef __vector float vec_float4;
+#define vec_float4_set(...)  (vec_float4){__VA_ARGS__}
+#define vec_float4_sp(c)     (__VSX_S4__(vec_float4, c))
+#define vec_float4_c(v)      ((vec_float4)(v))
+#define vec_float4_z         vec_float4_sp(0)
+
+typedef __vector unsigned long long vec_udword2;
+#define vec_udword2_set(...) (vec_udword2){__VA_ARGS__}
+#define vec_udword2_sp(c)    (__VSX_S2__(vec_udword2, (unsigned long long)c))
+#define vec_udword2_c(v)     ((vec_udword2)(v))
+#define vec_udword2_z        vec_udword2_sp(0)
+
+typedef __vector signed long long vec_dword2;
+#define vec_dword2_set(...) (vec_dword2){__VA_ARGS__}
+#define vec_dword2_sp(c)    (__VSX_S2__(vec_dword2, (signed long long)c))
+#define vec_dword2_c(v)     ((vec_dword2)(v))
+#define vec_dword2_z        vec_dword2_sp(0)
+
+typedef  __vector double vec_double2;
+#define vec_double2_set(...) (vec_double2){__VA_ARGS__}
+#define vec_double2_c(v)     ((vec_double2)(v))
+#define vec_double2_sp(c)    (__VSX_S2__(vec_double2, c))
+#define vec_double2_z        vec_double2_sp(0)
+
+#define vec_bchar16           __vector __bool char
+#define vec_bchar16_set(...) (vec_bchar16){__VA_ARGS__}
+#define vec_bchar16_c(v)     ((vec_bchar16)(v))
+
+#define vec_bshort8           __vector __bool short
+#define vec_bshort8_set(...) (vec_bshort8){__VA_ARGS__}
+#define vec_bshort8_c(v)     ((vec_bshort8)(v))
+
+#define vec_bint4             __vector __bool int
+#define vec_bint4_set(...)   (vec_bint4){__VA_ARGS__}
+#define vec_bint4_c(v)       ((vec_bint4)(v))
+
+#define vec_bdword2            __vector __bool long long
+#define vec_bdword2_set(...)  (vec_bdword2){__VA_ARGS__}
+#define vec_bdword2_c(v)      ((vec_bdword2)(v))
+
+#define VSX_FINLINE(tp) extern inline tp __attribute__((always_inline))
+
+#define VSX_REDIRECT_1RG(rt, rg, fnm, fn2)   \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a) { return fn2(a); }
+
+#define VSX_REDIRECT_2RG(rt, rg, fnm, fn2)   \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a, const rg& b) { return fn2(a, b); }
+
+/*
+ * GCC VSX compatibility
+**/
+#if defined(__GNUG__) && !defined(__clang__)
+
+// inline asm helper
+#define VSX_IMPL_1RG(rt, rto, rg, rgo, opc, fnm) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a)                 \
+{ rt rs; __asm__ __volatile__(#opc" %x0,%x1" : "="#rto (rs) : #rgo (a)); return rs; }
+
+#define VSX_IMPL_1VRG(rt, rg, opc, fnm) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a)        \
+{ rt rs; __asm__ __volatile__(#opc" %0,%1" : "=v" (rs) : "v" (a)); return rs; }
+
+#define VSX_IMPL_2VRG_F(rt, rg, fopc, fnm)     \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a, const rg& b)  \
+{ rt rs; __asm__ __volatile__(fopc : "=v" (rs) : "v" (a), "v" (b)); return rs; }
+
+#define VSX_IMPL_2VRG(rt, rg, opc, fnm) VSX_IMPL_2VRG_F(rt, rg, #opc" %0,%1,%2", fnm)
+
+#if __GNUG__ < 7
+// up to GCC 6 vec_mul only supports precisions and llong
+#   ifdef vec_mul
+#       undef vec_mul
+#   endif
+/*
+ * there's no a direct instruction for supporting 8-bit, 16-bit multiplication in ISA 2.07,
+ * XLC Implement it by using instruction "multiply even", "multiply odd" and "permute"
+**/
+#   define VSX_IMPL_MULH(Tvec, cperm)                                        \
+    VSX_FINLINE(Tvec) vec_mul(const Tvec& a, const Tvec& b)                  \
+    {                                                                        \
+        static const vec_uchar16 ev_od = {cperm};                            \
+        return vec_perm((Tvec)vec_mule(a, b), (Tvec)vec_mulo(a, b), ev_od);  \
+    }
+    #define VSX_IMPL_MULH_P16 0, 16, 2, 18, 4, 20, 6, 22, 8, 24, 10, 26, 12, 28, 14, 30
+    VSX_IMPL_MULH(vec_char16,  VSX_IMPL_MULH_P16)
+    VSX_IMPL_MULH(vec_uchar16, VSX_IMPL_MULH_P16)
+    #define VSX_IMPL_MULH_P8 0, 1, 16, 17, 4, 5, 20, 21, 8, 9, 24, 25, 12, 13, 28, 29
+    VSX_IMPL_MULH(vec_short8,  VSX_IMPL_MULH_P8)
+    VSX_IMPL_MULH(vec_ushort8, VSX_IMPL_MULH_P8)
+    // vmuluwm can be used for unsigned or signed integers, that's what they said
+    VSX_IMPL_2VRG(vec_int4,  vec_int4,  vmuluwm, vec_mul)
+    VSX_IMPL_2VRG(vec_uint4, vec_uint4, vmuluwm, vec_mul)
+    // redirect to GCC builtin vec_mul, since it already supports precisions and llong
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_float4,  vec_float4,  vec_mul, __builtin_vec_mul)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_double2, vec_double2, vec_mul, __builtin_vec_mul)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_dword2,  vec_dword2,  vec_mul, __builtin_vec_mul)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_udword2, vec_udword2, vec_mul, __builtin_vec_mul)
+#endif // __GNUG__ < 7
+
+#if __GNUG__ < 6
+/*
+ * Instruction "compare greater than or equal" in ISA 2.07 only supports single
+ * and double precision.
+ * In XLC and new versions of GCC implement integers by using instruction "greater than" and NOR.
+**/
+#   ifdef vec_cmpge
+#       undef vec_cmpge
+#   endif
+#   ifdef vec_cmple
+#       undef vec_cmple
+#   endif
+#   define vec_cmple(a, b) vec_cmpge(b, a)
+#   define VSX_IMPL_CMPGE(rt, rg, opc, fnm) \
+    VSX_IMPL_2VRG_F(rt, rg, #opc" %0,%2,%1\n\t xxlnor %x0,%x0,%x0", fnm)
+
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bchar16, vec_char16,  vcmpgtsb, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bchar16, vec_uchar16, vcmpgtub, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bshort8, vec_short8,  vcmpgtsh, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bshort8, vec_ushort8, vcmpgtuh, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bint4,   vec_int4,    vcmpgtsw, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bint4,   vec_uint4,   vcmpgtuw, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bdword2, vec_dword2,  vcmpgtsd, vec_cmpge)
+    VSX_IMPL_CMPGE(vec_bdword2, vec_udword2, vcmpgtud, vec_cmpge)
+
+// redirect to GCC builtin cmpge, since it already supports precisions
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_bint4,   vec_float4,  vec_cmpge, __builtin_vec_cmpge)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_bdword2, vec_double2, vec_cmpge, __builtin_vec_cmpge)
+
+// up to gcc5 vec_nor doesn't support bool long long
+#   undef vec_nor
+    template<typename T>
+    VSX_REDIRECT_2RG(T, T, vec_nor, __builtin_vec_nor)
+
+    VSX_FINLINE(vec_bdword2) vec_nor(const vec_bdword2& a, const vec_bdword2& b)
+    { return vec_bdword2_c(__builtin_vec_nor(vec_dword2_c(a), vec_dword2_c(b))); }
+
+// vec_packs doesn't support double words in gcc4 and old versions of gcc5
+#   undef vec_packs
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_char16,  vec_short8,  vec_packs, __builtin_vec_packs)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_uchar16, vec_ushort8, vec_packs, __builtin_vec_packs)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_short8,  vec_int4,    vec_packs, __builtin_vec_packs)
+    VSX_REDIRECT_2RG(vec_ushort8, vec_uint4,   vec_packs, __builtin_vec_packs)
+
+    VSX_IMPL_2VRG_F(vec_int4,  vec_dword2,  "vpksdss %0,%2,%1", vec_packs)
+    VSX_IMPL_2VRG_F(vec_uint4, vec_udword2, "vpkudus %0,%2,%1", vec_packs)
+#endif // __GNUG__ < 6
+
+#if __GNUG__ < 5
+// vec_xxpermdi in gcc4 missing little-endian supports just like clang
+#   define vec_permi(a, b, c) vec_xxpermdi(b, a, (3 ^ (((c) & 1) << 1 | (c) >> 1)))
+#else
+#   define vec_permi vec_xxpermdi
+#endif // __GNUG__ < 5
+
+// shift left double by word immediate
+#ifndef vec_sldw
+#   define vec_sldw __builtin_vsx_xxsldwi
+#endif
+
+// vector population count
+VSX_IMPL_1VRG(vec_uchar16, vec_uchar16, vpopcntb, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_uchar16, vec_char16,  vpopcntb, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_ushort8, vec_ushort8, vpopcnth, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_ushort8, vec_short8,  vpopcnth, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_uint4,   vec_uint4,   vpopcntw, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_uint4,   vec_int4,    vpopcntw, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_udword2, vec_udword2, vpopcntd, vec_popcntu)
+VSX_IMPL_1VRG(vec_udword2, vec_dword2,  vpopcntd, vec_popcntu)
+
+// converts between single and double-precision
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_float4,  vec_double2, vec_cvfo, __builtin_vsx_xvcvdpsp)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_double2, vec_float4,  vec_cvfo, __builtin_vsx_xvcvspdp)
+
+// converts word and doubleword to double-precision
+#ifdef vec_ctd
+#   undef vec_ctd
+#endif
+VSX_IMPL_1RG(vec_double2, wd, vec_int4,    wa, xvcvsxwdp, vec_ctdo)
+VSX_IMPL_1RG(vec_double2, wd, vec_uint4,   wa, xvcvuxwdp, vec_ctdo)
+VSX_IMPL_1RG(vec_double2, wd, vec_dword2,  wi, xvcvsxddp, vec_ctd)
+VSX_IMPL_1RG(vec_double2, wd, vec_udword2, wi, xvcvuxddp, vec_ctd)
+
+// converts word and doubleword to single-precision
+#undef vec_ctf
+VSX_IMPL_1RG(vec_float4, wf, vec_int4,    wa, xvcvsxwsp, vec_ctf)
+VSX_IMPL_1RG(vec_float4, wf, vec_uint4,   wa, xvcvuxwsp, vec_ctf)
+VSX_IMPL_1RG(vec_float4, wf, vec_dword2,  wi, xvcvsxdsp, vec_ctfo)
+VSX_IMPL_1RG(vec_float4, wf, vec_udword2, wi, xvcvuxdsp, vec_ctfo)
+
+// converts single and double precision to signed word
+#undef vec_cts
+VSX_IMPL_1RG(vec_int4,  wa, vec_double2, wd, xvcvdpsxws, vec_ctso)
+VSX_IMPL_1RG(vec_int4,  wa, vec_float4,  wf, xvcvspsxws, vec_cts)
+
+// converts single and double precision to unsigned word
+#undef vec_ctu
+VSX_IMPL_1RG(vec_uint4, wa, vec_double2, wd, xvcvdpuxws, vec_ctuo)
+VSX_IMPL_1RG(vec_uint4, wa, vec_float4,  wf, xvcvspuxws, vec_ctu)
+
+// converts single and double precision to signed doubleword
+#ifdef vec_ctsl
+#   undef vec_ctsl
+#endif
+VSX_IMPL_1RG(vec_dword2, wi, vec_double2, wd, xvcvdpsxds, vec_ctsl)
+VSX_IMPL_1RG(vec_dword2, wi, vec_float4,  wf, xvcvspsxds, vec_ctslo)
+
+// converts single and double precision to unsigned doubleword
+#ifdef vec_ctul
+#   undef vec_ctul
+#endif
+VSX_IMPL_1RG(vec_udword2, wi, vec_double2, wd, xvcvdpuxds, vec_ctul)
+VSX_IMPL_1RG(vec_udword2, wi, vec_float4,  wf, xvcvspuxds, vec_ctulo)
+
+// just in case if GCC doesn't define it
+#ifndef vec_xl
+#   define vec_xl vec_vsx_ld
+#   define vec_xst vec_vsx_st
+#endif
+
+#endif // GCC VSX compatibility
+
+/*
+ * CLANG VSX compatibility
+**/
+#if defined(__clang__) && !defined(__IBMCPP__)
+
+/*
+ * CLANG doesn't support %x<n> in the inline asm template which fixes register number
+ * when using any of the register constraints wa, wd, wf
+ *
+ * For more explanation checkout PowerPC and IBM RS6000 in https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Machine-Constraints.html
+ * Also there's already an open bug https://bugs.llvm.org/show_bug.cgi?id=31837
+ *
+ * So we're not able to use inline asm and only use built-in functions that CLANG supports
+ * and use __builtin_convertvector if clang missng any of vector conversions built-in functions
+ *
+ * todo: clang asm template bug is fixed, need to reconsider the current workarounds.
+*/
+
+// convert vector helper
+#define VSX_IMPL_CONVERT(rt, rg, fnm) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a) { return __builtin_convertvector(a, rt); }
+
+#if __clang_major__ < 5
+// implement vec_permi in a dirty way
+#   define VSX_IMPL_CLANG_4_PERMI(Tvec)                                                 \
+    VSX_FINLINE(Tvec) vec_permi(const Tvec& a, const Tvec& b, unsigned const char c)    \
+    {                                                                                   \
+        switch (c)                                                                      \
+        {                                                                               \
+        case 0:                                                                         \
+            return vec_mergeh(a, b);                                                    \
+        case 1:                                                                         \
+            return vec_mergel(vec_mergeh(a, a), b);                                     \
+        case 2:                                                                         \
+            return vec_mergeh(vec_mergel(a, a), b);                                     \
+        default:                                                                        \
+            return vec_mergel(a, b);                                                    \
+        }                                                                               \
+    }
+    VSX_IMPL_CLANG_4_PERMI(vec_udword2)
+    VSX_IMPL_CLANG_4_PERMI(vec_dword2)
+    VSX_IMPL_CLANG_4_PERMI(vec_double2)
+
+// vec_xxsldwi is missing in clang 4
+#   define vec_xxsldwi(a, b, c) vec_sld(a, b, (c) * 4)
+#else
+// vec_xxpermdi is missing little-endian supports in clang 4 just like gcc4
+#   define vec_permi(a, b, c) vec_xxpermdi(b, a, (3 ^ (((c) & 1) << 1 | (c) >> 1)))
+#endif // __clang_major__ < 5
+
+// shift left double by word immediate
+#ifndef vec_sldw
+#   define vec_sldw vec_xxsldwi
+#endif
+
+// Implement vec_rsqrt since clang only supports vec_rsqrte
+#ifndef vec_rsqrt
+    VSX_FINLINE(vec_float4) vec_rsqrt(const vec_float4& a)
+    { return vec_div(vec_float4_sp(1), vec_sqrt(a)); }
+
+    VSX_FINLINE(vec_double2) vec_rsqrt(const vec_double2& a)
+    { return vec_div(vec_double2_sp(1), vec_sqrt(a)); }
+#endif
+
+// vec_promote missing support for doubleword
+VSX_FINLINE(vec_dword2) vec_promote(long long a, int b)
+{
+    vec_dword2 ret = vec_dword2_z;
+    ret[b & 1] = a;
+    return ret;
+}
+
+VSX_FINLINE(vec_udword2) vec_promote(unsigned long long a, int b)
+{
+    vec_udword2 ret = vec_udword2_z;
+    ret[b & 1] = a;
+    return ret;
+}
+
+// vec_popcnt should return unsigned but clang has different thought just like gcc in vec_vpopcnt
+#define VSX_IMPL_POPCNTU(Tvec, Tvec2, ucast)   \
+VSX_FINLINE(Tvec) vec_popcntu(const Tvec2& a)  \
+{ return ucast(vec_popcnt(a)); }
+VSX_IMPL_POPCNTU(vec_uchar16, vec_char16, vec_uchar16_c);
+VSX_IMPL_POPCNTU(vec_ushort8, vec_short8, vec_ushort8_c);
+VSX_IMPL_POPCNTU(vec_uint4,   vec_int4,   vec_uint4_c);
+// redirect unsigned types
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_uchar16, vec_uchar16, vec_popcntu, vec_popcnt)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_ushort8, vec_ushort8, vec_popcntu, vec_popcnt)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_uint4,   vec_uint4,   vec_popcntu, vec_popcnt)
+
+// converts between single and double precision
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_float4,  vec_double2, vec_cvfo, __builtin_vsx_xvcvdpsp)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_double2, vec_float4,  vec_cvfo, __builtin_vsx_xvcvspdp)
+
+// converts word and doubleword to double-precision
+#ifdef vec_ctd
+#   undef vec_ctd
+#endif
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_double2, vec_int4,  vec_ctdo, __builtin_vsx_xvcvsxwdp)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_double2, vec_uint4, vec_ctdo, __builtin_vsx_xvcvuxwdp)
+
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_double2, vec_dword2,  vec_ctd)
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_double2, vec_udword2, vec_ctd)
+
+// converts word and doubleword to single-precision
+#if __clang_major__ > 4
+#   undef vec_ctf
+#endif
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_float4, vec_int4,    vec_ctf)
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_float4, vec_uint4,   vec_ctf)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_float4, vec_dword2,  vec_ctfo, __builtin_vsx_xvcvsxdsp)
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_float4, vec_udword2, vec_ctfo, __builtin_vsx_xvcvuxdsp)
+
+// converts single and double precision to signed word
+#if __clang_major__ > 4
+#   undef vec_cts
+#endif
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_int4,  vec_double2, vec_ctso, __builtin_vsx_xvcvdpsxws)
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_int4,  vec_float4,  vec_cts)
+
+// converts single and double precision to unsigned word
+#if __clang_major__ > 4
+#   undef vec_ctu
+#endif
+VSX_REDIRECT_1RG(vec_uint4, vec_double2, vec_ctuo, __builtin_vsx_xvcvdpuxws)
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_uint4, vec_float4,  vec_ctu)
+
+// converts single and double precision to signed doubleword
+#ifdef vec_ctsl
+#   undef vec_ctsl
+#endif
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_dword2, vec_double2, vec_ctsl)
+// __builtin_convertvector unable to convert, xvcvspsxds is missing on it
+VSX_FINLINE(vec_dword2) vec_ctslo(const vec_float4& a)
+{ return vec_ctsl(vec_cvfo(a)); }
+
+// converts single and double precision to unsigned doubleword
+#ifdef vec_ctul
+#   undef vec_ctul
+#endif
+VSX_IMPL_CONVERT(vec_udword2, vec_double2, vec_ctul)
+// __builtin_convertvector unable to convert, xvcvspuxds is missing on it
+VSX_FINLINE(vec_udword2) vec_ctulo(const vec_float4& a)
+{ return vec_ctul(vec_cvfo(a)); }
+
+#endif // CLANG VSX compatibility
+
+/*
+ * Common GCC, CLANG compatibility
+**/
+#if defined(__GNUG__) && !defined(__IBMCPP__)
+
+#ifdef vec_cvf
+#   undef vec_cvf
+#endif
+
+#define VSX_IMPL_CONV_EVEN_4_2(rt, rg, fnm, fn2) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a)                 \
+{ return fn2(vec_sldw(a, a, 1)); }
+
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_4_2(vec_double2, vec_float4, vec_cvf,  vec_cvfo)
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_4_2(vec_double2, vec_int4,   vec_ctd,  vec_ctdo)
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_4_2(vec_double2, vec_uint4,  vec_ctd,  vec_ctdo)
+
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_4_2(vec_dword2,  vec_float4, vec_ctsl, vec_ctslo)
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_4_2(vec_udword2, vec_float4, vec_ctul, vec_ctulo)
+
+#define VSX_IMPL_CONV_EVEN_2_4(rt, rg, fnm, fn2) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a)                 \
+{                                                \
+    rt v4 = fn2(a);                              \
+    return vec_sldw(v4, v4, 3);                  \
+}
+
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_2_4(vec_float4, vec_double2, vec_cvf, vec_cvfo)
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_2_4(vec_float4, vec_dword2,  vec_ctf, vec_ctfo)
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_2_4(vec_float4, vec_udword2, vec_ctf, vec_ctfo)
+
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_2_4(vec_int4,   vec_double2, vec_cts, vec_ctso)
+VSX_IMPL_CONV_EVEN_2_4(vec_uint4,  vec_double2, vec_ctu, vec_ctuo)
+
+// Only for Eigen!
+/*
+ * changing behavior of conversion intrinsics for gcc has effect on Eigen
+ * so we redfine old behavior again only on gcc, clang
+*/
+#if !defined(__clang__) || __clang_major__ > 4
+    // ignoring second arg since Eigen only truncates toward zero
+#   define VSX_IMPL_CONV_2VARIANT(rt, rg, fnm, fn2)     \
+    VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a, int only_truncate) \
+    {                                                   \
+        assert(only_truncate == 0);                     \
+        CV_UNUSED(only_truncate);                            \
+        return fn2(a);                                  \
+    }
+    VSX_IMPL_CONV_2VARIANT(vec_int4,   vec_float4,  vec_cts, vec_cts)
+    VSX_IMPL_CONV_2VARIANT(vec_float4, vec_int4,    vec_ctf, vec_ctf)
+    // define vec_cts for converting double precision to signed doubleword
+    // which isn't combitable with xlc but its okay since Eigen only use it for gcc
+    VSX_IMPL_CONV_2VARIANT(vec_dword2, vec_double2, vec_cts, vec_ctsl)
+#endif // Eigen
+
+#endif // Common GCC, CLANG compatibility
+
+/*
+ * XLC VSX compatibility
+**/
+#if defined(__IBMCPP__)
+
+// vector population count
+#define vec_popcntu vec_popcnt
+
+// overload and redirect with setting second arg to zero
+// since we only support conversions without the second arg
+#define VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(rt, rg, fnm) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a) { return fnm(a, 0); }
+
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_double2, vec_int4,    vec_ctd)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_double2, vec_uint4,   vec_ctd)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_double2, vec_dword2,  vec_ctd)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_double2, vec_udword2, vec_ctd)
+
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_float4,  vec_int4,    vec_ctf)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_float4,  vec_uint4,   vec_ctf)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_float4,  vec_dword2,  vec_ctf)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_float4,  vec_udword2, vec_ctf)
+
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_int4,    vec_double2, vec_cts)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_int4,    vec_float4,  vec_cts)
+
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_uint4,   vec_double2, vec_ctu)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_uint4,   vec_float4,  vec_ctu)
+
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_dword2,  vec_double2, vec_ctsl)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_dword2,  vec_float4,  vec_ctsl)
+
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_udword2, vec_double2, vec_ctul)
+VSX_IMPL_OVERLOAD_Z2(vec_udword2, vec_float4,  vec_ctul)
+
+// fixme: implement conversions of odd-numbered elements in a dirty way
+// since xlc doesn't support VSX registers operand in inline asm.
+#define VSX_IMPL_CONV_ODD_4_2(rt, rg, fnm, fn2) \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a) { return fn2(vec_sldw(a, a, 3)); }
+
+VSX_IMPL_CONV_ODD_4_2(vec_double2, vec_float4, vec_cvfo,  vec_cvf)
+VSX_IMPL_CONV_ODD_4_2(vec_double2, vec_int4,   vec_ctdo,  vec_ctd)
+VSX_IMPL_CONV_ODD_4_2(vec_double2, vec_uint4,  vec_ctdo,  vec_ctd)
+
+VSX_IMPL_CONV_ODD_4_2(vec_dword2,  vec_float4, vec_ctslo, vec_ctsl)
+VSX_IMPL_CONV_ODD_4_2(vec_udword2, vec_float4, vec_ctulo, vec_ctul)
+
+#define VSX_IMPL_CONV_ODD_2_4(rt, rg, fnm, fn2)  \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rg& a)                 \
+{                                                \
+    rt v4 = fn2(a);                              \
+    return vec_sldw(v4, v4, 1);                  \
+}
+
+VSX_IMPL_CONV_ODD_2_4(vec_float4, vec_double2, vec_cvfo, vec_cvf)
+VSX_IMPL_CONV_ODD_2_4(vec_float4, vec_dword2,  vec_ctfo, vec_ctf)
+VSX_IMPL_CONV_ODD_2_4(vec_float4, vec_udword2, vec_ctfo, vec_ctf)
+
+VSX_IMPL_CONV_ODD_2_4(vec_int4,   vec_double2, vec_ctso, vec_cts)
+VSX_IMPL_CONV_ODD_2_4(vec_uint4,  vec_double2, vec_ctuo, vec_ctu)
+
+#endif // XLC VSX compatibility
+
+// ignore GCC warning that caused by -Wunused-but-set-variable in rare cases
+#if defined(__GNUG__) && !defined(__clang__)
+#   define VSX_UNUSED(Tvec) Tvec __attribute__((__unused__))
+#else // CLANG, XLC
+#   define VSX_UNUSED(Tvec) Tvec
+#endif
+
+// gcc can find his way in casting log int and XLC, CLANG ambiguous
+#if defined(__clang__) || defined(__IBMCPP__)
+    VSX_FINLINE(vec_udword2) vec_splats(uint64 v)
+    { return vec_splats((unsigned long long) v); }
+
+    VSX_FINLINE(vec_dword2) vec_splats(int64 v)
+    { return vec_splats((long long) v); }
+
+    VSX_FINLINE(vec_udword2) vec_promote(uint64 a, int b)
+    { return vec_promote((unsigned long long) a, b); }
+
+    VSX_FINLINE(vec_dword2) vec_promote(int64 a, int b)
+    { return vec_promote((long long) a, b); }
+#endif
+
+/*
+ * implement vsx_ld(offset, pointer), vsx_st(vector, offset, pointer)
+ * load and set using offset depend on the pointer type
+ *
+ * implement vsx_ldf(offset, pointer), vsx_stf(vector, offset, pointer)
+ * load and set using offset depend on fixed bytes size
+ *
+ * Note: In clang vec_xl and vec_xst fails to load unaligned addresses
+ * so we are using vec_vsx_ld, vec_vsx_st instead
+*/
+
+#if defined(__clang__) && !defined(__IBMCPP__)
+#   define vsx_ldf  vec_vsx_ld
+#   define vsx_stf  vec_vsx_st
+#else // GCC , XLC
+#   define vsx_ldf  vec_xl
+#   define vsx_stf  vec_xst
+#endif
+
+#define VSX_OFFSET(o, p) ((o) * sizeof(*(p)))
+#define vsx_ld(o, p) vsx_ldf(VSX_OFFSET(o, p), p)
+#define vsx_st(v, o, p) vsx_stf(v, VSX_OFFSET(o, p), p)
+
+/*
+ * implement vsx_ld2(offset, pointer), vsx_st2(vector, offset, pointer) to load and store double words
+ * In GCC vec_xl and vec_xst it maps to vec_vsx_ld, vec_vsx_st which doesn't support long long
+ * and in CLANG we are using vec_vsx_ld, vec_vsx_st because vec_xl, vec_xst fails to load unaligned addresses
+ *
+ * In XLC vec_xl and vec_xst fail to cast int64(long int) to long long
+*/
+#if (defined(__GNUG__) || defined(__clang__)) && !defined(__IBMCPP__)
+    VSX_FINLINE(vec_udword2) vsx_ld2(long o, const uint64* p)
+    { return vec_udword2_c(vsx_ldf(VSX_OFFSET(o, p), (unsigned int*)p)); }
+
+    VSX_FINLINE(vec_dword2) vsx_ld2(long o, const int64* p)
+    { return vec_dword2_c(vsx_ldf(VSX_OFFSET(o, p), (int*)p)); }
+
+    VSX_FINLINE(void) vsx_st2(const vec_udword2& vec, long o, uint64* p)
+    { vsx_stf(vec_uint4_c(vec), VSX_OFFSET(o, p), (unsigned int*)p); }
+
+    VSX_FINLINE(void) vsx_st2(const vec_dword2& vec, long o, int64* p)
+    { vsx_stf(vec_int4_c(vec), VSX_OFFSET(o, p), (int*)p); }
+#else // XLC
+    VSX_FINLINE(vec_udword2) vsx_ld2(long o, const uint64* p)
+    { return vsx_ldf(VSX_OFFSET(o, p), (unsigned long long*)p); }
+
+    VSX_FINLINE(vec_dword2) vsx_ld2(long o, const int64* p)
+    { return vsx_ldf(VSX_OFFSET(o, p), (long long*)p); }
+
+    VSX_FINLINE(void) vsx_st2(const vec_udword2& vec, long o, uint64* p)
+    { vsx_stf(vec, VSX_OFFSET(o, p), (unsigned long long*)p); }
+
+    VSX_FINLINE(void) vsx_st2(const vec_dword2& vec, long o, int64* p)
+    { vsx_stf(vec, VSX_OFFSET(o, p), (long long*)p); }
+#endif
+
+// Store lower 8 byte
+#define vec_st_l8(v, p) *((uint64*)(p)) = vec_extract(vec_udword2_c(v), 0)
+
+// Store higher 8 byte
+#define vec_st_h8(v, p) *((uint64*)(p)) = vec_extract(vec_udword2_c(v), 1)
+
+// Load 64-bits of integer data to lower part
+#define VSX_IMPL_LOAD_L8(Tvec, Tp)                  \
+VSX_FINLINE(Tvec) vec_ld_l8(const Tp *p)            \
+{ return ((Tvec)vec_promote(*((uint64*)p), 0)); }
+
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_uchar16, uchar)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_char16,  schar)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_ushort8, ushort)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_short8,  short)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_uint4,   uint)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_int4,    int)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_float4,  float)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_udword2, uint64)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_dword2,  int64)
+VSX_IMPL_LOAD_L8(vec_double2, double)
+
+// logical not
+#define vec_not(a) vec_nor(a, a)
+
+// power9 yaya
+// not equal
+#ifndef vec_cmpne
+#   define vec_cmpne(a, b) vec_not(vec_cmpeq(a, b))
+#endif
+
+// absolute difference
+#ifndef vec_absd
+#   define vec_absd(a, b) vec_sub(vec_max(a, b), vec_min(a, b))
+#endif
+
+/*
+ * Implement vec_unpacklu and vec_unpackhu
+ * since vec_unpackl, vec_unpackh only support signed integers
+**/
+#define VSX_IMPL_UNPACKU(rt, rg, zero)      \
+VSX_FINLINE(rt) vec_unpacklu(const rg& a)   \
+{ return (rt)(vec_mergel(a, zero)); }       \
+VSX_FINLINE(rt) vec_unpackhu(const rg& a)   \
+{ return (rt)(vec_mergeh(a, zero));  }
+
+VSX_IMPL_UNPACKU(vec_ushort8, vec_uchar16, vec_uchar16_z)
+VSX_IMPL_UNPACKU(vec_uint4,   vec_ushort8, vec_ushort8_z)
+VSX_IMPL_UNPACKU(vec_udword2, vec_uint4,   vec_uint4_z)
+
+/*
+ * Implement vec_mergesqe and vec_mergesqo
+ * Merges the sequence values of even and odd elements of two vectors
+*/
+#define VSX_IMPL_PERM(rt, fnm, ...)            \
+VSX_FINLINE(rt) fnm(const rt& a, const rt& b)  \
+{ static const vec_uchar16 perm = {__VA_ARGS__}; return vec_perm(a, b, perm); }
+
+// 16
+#define perm16_mergesqe 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30
+#define perm16_mergesqo 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31
+VSX_IMPL_PERM(vec_uchar16, vec_mergesqe, perm16_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_uchar16, vec_mergesqo, perm16_mergesqo)
+VSX_IMPL_PERM(vec_char16,  vec_mergesqe, perm16_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_char16,  vec_mergesqo, perm16_mergesqo)
+// 8
+#define perm8_mergesqe 0, 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 16, 17, 20, 21, 24, 25, 28, 29
+#define perm8_mergesqo 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15, 18, 19, 22, 23, 26, 27, 30, 31
+VSX_IMPL_PERM(vec_ushort8, vec_mergesqe, perm8_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_ushort8, vec_mergesqo, perm8_mergesqo)
+VSX_IMPL_PERM(vec_short8,  vec_mergesqe, perm8_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_short8,  vec_mergesqo, perm8_mergesqo)
+// 4
+#define perm4_mergesqe 0, 1, 2, 3, 8, 9, 10, 11, 16, 17, 18, 19, 24, 25, 26, 27
+#define perm4_mergesqo 4, 5, 6, 7, 12, 13, 14, 15, 20, 21, 22, 23, 28, 29, 30, 31
+VSX_IMPL_PERM(vec_uint4,  vec_mergesqe, perm4_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_uint4,  vec_mergesqo, perm4_mergesqo)
+VSX_IMPL_PERM(vec_int4,   vec_mergesqe, perm4_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_int4,   vec_mergesqo, perm4_mergesqo)
+VSX_IMPL_PERM(vec_float4, vec_mergesqe, perm4_mergesqe)
+VSX_IMPL_PERM(vec_float4, vec_mergesqo, perm4_mergesqo)
+// 2
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_double2, vec_double2, vec_mergesqe, vec_mergeh)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_double2, vec_double2, vec_mergesqo, vec_mergel)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_dword2,  vec_dword2,  vec_mergesqe, vec_mergeh)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_dword2,  vec_dword2,  vec_mergesqo, vec_mergel)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_udword2, vec_udword2, vec_mergesqe, vec_mergeh)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_udword2, vec_udword2, vec_mergesqo, vec_mergel)
+
+/*
+ * Implement vec_mergesqh and vec_mergesql
+ * Merges the sequence most and least significant halves of two vectors
+*/
+#define VSX_IMPL_MERGESQHL(Tvec)                                    \
+VSX_FINLINE(Tvec) vec_mergesqh(const Tvec& a, const Tvec& b)        \
+{ return (Tvec)vec_mergeh(vec_udword2_c(a), vec_udword2_c(b)); }    \
+VSX_FINLINE(Tvec) vec_mergesql(const Tvec& a, const Tvec& b)        \
+{ return (Tvec)vec_mergel(vec_udword2_c(a), vec_udword2_c(b)); }
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_uchar16)
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_char16)
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_ushort8)
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_short8)
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_uint4)
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_int4)
+VSX_IMPL_MERGESQHL(vec_float4)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_udword2, vec_udword2, vec_mergesqh, vec_mergeh)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_udword2, vec_udword2, vec_mergesql, vec_mergel)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_dword2,  vec_dword2,  vec_mergesqh, vec_mergeh)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_dword2,  vec_dword2,  vec_mergesql, vec_mergel)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_double2, vec_double2, vec_mergesqh, vec_mergeh)
+VSX_REDIRECT_2RG(vec_double2, vec_double2, vec_mergesql, vec_mergel)
+
+
+// 2 and 4 channels interleave for all types except 2 lanes
+#define VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(Tp, Tvec)                                    \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b, Tp* ptr)  \
+{                                                                           \
+    vsx_stf(vec_mergeh(a, b), 0, ptr);                                      \
+    vsx_stf(vec_mergel(a, b), 16, ptr);                                     \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b,           \
+                                     const Tvec& c, const Tvec& d, Tp* ptr) \
+{                                                                           \
+    Tvec ac = vec_mergeh(a, c);                                             \
+    Tvec bd = vec_mergeh(b, d);                                             \
+    vsx_stf(vec_mergeh(ac, bd), 0, ptr);                                    \
+    vsx_stf(vec_mergel(ac, bd), 16, ptr);                                   \
+    ac = vec_mergel(a, c);                                                  \
+    bd = vec_mergel(b, d);                                                  \
+    vsx_stf(vec_mergeh(ac, bd), 32, ptr);                                   \
+    vsx_stf(vec_mergel(ac, bd), 48, ptr);                                   \
+}
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(uchar,  vec_uchar16)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(schar,  vec_char16)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(ushort, vec_ushort8)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(short,  vec_short8)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(uint,   vec_uint4)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(int,    vec_int4)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE(float,  vec_float4)
+
+// 2 and 4 channels deinterleave for 16 lanes
+#define VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_8(Tp, Tvec)                                 \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b)      \
+{                                                                           \
+    Tvec v0 = vsx_ld(0, ptr);                                               \
+    Tvec v1 = vsx_ld(16, ptr);                                              \
+    a = vec_mergesqe(v0, v1);                                               \
+    b = vec_mergesqo(v0, v1);                                               \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b,      \
+                                       Tvec& c, Tvec& d)                    \
+{                                                                           \
+    Tvec v0 = vsx_ld(0, ptr);                                               \
+    Tvec v1 = vsx_ld(16, ptr);                                              \
+    Tvec v2 = vsx_ld(32, ptr);                                              \
+    Tvec v3 = vsx_ld(48, ptr);                                              \
+    Tvec m0 = vec_mergesqe(v0, v1);                                         \
+    Tvec m1 = vec_mergesqe(v2, v3);                                         \
+    a = vec_mergesqe(m0, m1);                                               \
+    c = vec_mergesqo(m0, m1);                                               \
+    m0 = vec_mergesqo(v0, v1);                                              \
+    m1 = vec_mergesqo(v2, v3);                                              \
+    b = vec_mergesqe(m0, m1);                                               \
+    d = vec_mergesqo(m0, m1);                                               \
+}
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_8(uchar, vec_uchar16)
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_8(schar, vec_char16)
+
+// 2 and 4 channels deinterleave for 8 lanes
+#define VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_16(Tp, Tvec)                                \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b)      \
+{                                                                           \
+    Tvec v0 = vsx_ld(0, ptr);                                               \
+    Tvec v1 = vsx_ld(8, ptr);                                               \
+    a = vec_mergesqe(v0, v1);                                               \
+    b = vec_mergesqo(v0, v1);                                               \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b,      \
+                                       Tvec& c, Tvec& d)                    \
+{                                                                           \
+    Tvec v0 = vsx_ld(0, ptr);                                               \
+    Tvec v1 = vsx_ld(8, ptr);                                               \
+    Tvec m0 = vec_mergeh(v0, v1);                                           \
+    Tvec m1 = vec_mergel(v0, v1);                                           \
+    Tvec ab0 = vec_mergeh(m0, m1);                                          \
+    Tvec cd0 = vec_mergel(m0, m1);                                          \
+    v0 = vsx_ld(16, ptr);                                                   \
+    v1 = vsx_ld(24, ptr);                                                   \
+    m0 = vec_mergeh(v0, v1);                                                \
+    m1 = vec_mergel(v0, v1);                                                \
+    Tvec ab1 = vec_mergeh(m0, m1);                                          \
+    Tvec cd1 = vec_mergel(m0, m1);                                          \
+    a = vec_mergesqh(ab0, ab1);                                             \
+    b = vec_mergesql(ab0, ab1);                                             \
+    c = vec_mergesqh(cd0, cd1);                                             \
+    d = vec_mergesql(cd0, cd1);                                             \
+}
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_16(ushort, vec_ushort8)
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_16(short,  vec_short8)
+
+// 2 and 4 channels deinterleave for 4 lanes
+#define VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_32(Tp, Tvec)                                \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b)      \
+{                                                                           \
+    a = vsx_ld(0, ptr);                                                     \
+    b = vsx_ld(4, ptr);                                                     \
+    Tvec m0 = vec_mergeh(a, b);                                             \
+    Tvec m1 = vec_mergel(a, b);                                             \
+    a = vec_mergeh(m0, m1);                                                 \
+    b = vec_mergel(m0, m1);                                                 \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b,      \
+                                       Tvec& c, Tvec& d)                    \
+{                                                                           \
+    Tvec v0 = vsx_ld(0, ptr);                                               \
+    Tvec v1 = vsx_ld(4, ptr);                                               \
+    Tvec v2 = vsx_ld(8, ptr);                                               \
+    Tvec v3 = vsx_ld(12, ptr);                                              \
+    Tvec m0 = vec_mergeh(v0, v2);                                           \
+    Tvec m1 = vec_mergeh(v1, v3);                                           \
+    a = vec_mergeh(m0, m1);                                                 \
+    b = vec_mergel(m0, m1);                                                 \
+    m0 = vec_mergel(v0, v2);                                                \
+    m1 = vec_mergel(v1, v3);                                                \
+    c = vec_mergeh(m0, m1);                                                 \
+    d = vec_mergel(m0, m1);                                                 \
+}
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_32(uint,  vec_uint4)
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_32(int,   vec_int4)
+VSX_IMPL_ST_DINTERLEAVE_32(float, vec_float4)
+
+// 2 and 4 channels interleave and deinterleave for 2 lanes
+#define VSX_IMPL_ST_D_INTERLEAVE_64(Tp, Tvec, ld_func, st_func)             \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b, Tp* ptr)  \
+{                                                                           \
+    st_func(vec_mergeh(a, b), 0, ptr);                                      \
+    st_func(vec_mergel(a, b), 2, ptr);                                      \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b,           \
+                                     const Tvec& c, const Tvec& d, Tp* ptr) \
+{                                                                           \
+    st_func(vec_mergeh(a, b), 0, ptr);                                      \
+    st_func(vec_mergeh(c, d), 2, ptr);                                      \
+    st_func(vec_mergel(a, b), 4, ptr);                                      \
+    st_func(vec_mergel(c, d), 6, ptr);                                      \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b)      \
+{                                                                           \
+    Tvec m0 = ld_func(0, ptr);                                              \
+    Tvec m1 = ld_func(2, ptr);                                              \
+    a = vec_mergeh(m0, m1);                                                 \
+    b = vec_mergel(m0, m1);                                                 \
+}                                                                           \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b,      \
+                                       Tvec& c, Tvec& d)                    \
+{                                                                           \
+    Tvec v0 = ld_func(0, ptr);                                              \
+    Tvec v1 = ld_func(2, ptr);                                              \
+    Tvec v2 = ld_func(4, ptr);                                              \
+    Tvec v3 = ld_func(6, ptr);                                              \
+    a = vec_mergeh(v0, v2);                                                 \
+    b = vec_mergel(v0, v2);                                                 \
+    c = vec_mergeh(v1, v3);                                                 \
+    d = vec_mergel(v1, v3);                                                 \
+}
+VSX_IMPL_ST_D_INTERLEAVE_64(int64,  vec_dword2,  vsx_ld2, vsx_st2)
+VSX_IMPL_ST_D_INTERLEAVE_64(uint64, vec_udword2, vsx_ld2, vsx_st2)
+VSX_IMPL_ST_D_INTERLEAVE_64(double, vec_double2, vsx_ld,  vsx_st)
+
+/* 3 channels */
+#define VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_16(Tp, Tvec)                                                   \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b,                                 \
+                                     const Tvec& c, Tp* ptr)                                      \
+{                                                                                                 \
+    static const vec_uchar16 a12 = {0, 16, 0, 1, 17, 0, 2, 18, 0, 3, 19, 0, 4, 20, 0, 5};         \
+    static const vec_uchar16 a123 = {0, 1, 16, 3, 4, 17, 6, 7, 18, 9, 10, 19, 12, 13, 20, 15};    \
+    vsx_st(vec_perm(vec_perm(a, b, a12), c, a123), 0, ptr);                                       \
+    static const vec_uchar16 b12 = {21, 0, 6, 22, 0, 7, 23, 0, 8, 24, 0, 9, 25, 0, 10, 26};       \
+    static const vec_uchar16 b123 = {0, 21, 2, 3, 22, 5, 6, 23, 8, 9, 24, 11, 12, 25, 14, 15};    \
+    vsx_st(vec_perm(vec_perm(a, b, b12), c, b123), 16, ptr);                                      \
+    static const vec_uchar16 c12 = {0, 11, 27, 0, 12, 28, 0, 13, 29, 0, 14, 30, 0, 15, 31, 0};    \
+    static const vec_uchar16 c123 = {26, 1, 2, 27, 4, 5, 28, 7, 8, 29, 10, 11, 30, 13, 14, 31};   \
+    vsx_st(vec_perm(vec_perm(a, b, c12), c, c123), 32, ptr);                                      \
+}                                                                                                 \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b, Tvec& c)                   \
+{                                                                                                 \
+    Tvec v1 = vsx_ld(0, ptr);                                                                     \
+    Tvec v2 = vsx_ld(16, ptr);                                                                    \
+    Tvec v3 = vsx_ld(32, ptr);                                                                    \
+    static const vec_uchar16 a12_perm = {0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 0, 0, 0, 0, 0};  \
+    static const vec_uchar16 a123_perm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 17, 20, 23, 26, 29};  \
+    a = vec_perm(vec_perm(v1, v2, a12_perm), v3, a123_perm);                                      \
+    static const vec_uchar16 b12_perm = {1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 0, 0, 0, 0, 0}; \
+    static const vec_uchar16 b123_perm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 18, 21, 24, 27, 30};  \
+    b = vec_perm(vec_perm(v1, v2, b12_perm), v3, b123_perm);                                      \
+    static const vec_uchar16 c12_perm = {2, 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 29, 0, 0, 0, 0, 0, 0};  \
+    static const vec_uchar16 c123_perm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 16, 19, 22, 25, 28, 31};  \
+    c = vec_perm(vec_perm(v1, v2, c12_perm), v3, c123_perm);                                      \
+}
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_16(uchar, vec_uchar16)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_16(schar, vec_char16)
+
+#define VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_8(Tp, Tvec)                                                    \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b,                                 \
+                                     const Tvec& c, Tp* ptr)                                      \
+{                                                                                                 \
+    static const vec_uchar16 a12 = {0, 1, 16, 17, 0, 0, 2, 3, 18, 19, 0, 0, 4, 5, 20, 21};        \
+    static const vec_uchar16 a123 = {0, 1, 2, 3, 16, 17, 6, 7, 8, 9, 18, 19, 12, 13, 14, 15};     \
+    vsx_st(vec_perm(vec_perm(a, b, a12), c, a123), 0, ptr);                                       \
+    static const vec_uchar16 b12 = {0, 0, 6, 7, 22, 23, 0, 0, 8, 9, 24, 25, 0, 0, 10, 11};        \
+    static const vec_uchar16 b123 = {20, 21, 2, 3, 4, 5, 22, 23, 8, 9, 10, 11, 24, 25, 14, 15};   \
+    vsx_st(vec_perm(vec_perm(a, b, b12), c, b123), 8, ptr);                                       \
+    static const vec_uchar16 c12 = {26, 27, 0, 0, 12, 13, 28, 29, 0, 0, 14, 15, 30, 31, 0, 0};    \
+    static const vec_uchar16 c123 = {0, 1, 26, 27, 4, 5, 6, 7, 28, 29, 10, 11, 12, 13, 30, 31};   \
+    vsx_st(vec_perm(vec_perm(a, b, c12), c, c123), 16, ptr);                                      \
+}                                                                                                 \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b, Tvec& c)                   \
+{                                                                                                 \
+    Tvec v1 = vsx_ld(0, ptr);                                                                     \
+    Tvec v2 = vsx_ld(8, ptr);                                                                     \
+    Tvec v3 = vsx_ld(16, ptr);                                                                    \
+    static const vec_uchar16 a12_perm = {0, 1, 6, 7, 12, 13, 18, 19, 24, 25, 30, 31, 0, 0, 0, 0}; \
+    static const vec_uchar16 a123_perm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 20, 21, 26, 27};  \
+    a = vec_perm(vec_perm(v1, v2, a12_perm), v3, a123_perm);                                      \
+    static const vec_uchar16 b12_perm = {2, 3, 8, 9, 14, 15, 20, 21, 26, 27, 0, 0, 0, 0, 0, 0};   \
+    static const vec_uchar16 b123_perm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 16, 17, 22, 23, 28, 29};  \
+    b = vec_perm(vec_perm(v1, v2, b12_perm), v3, b123_perm);                                      \
+    static const vec_uchar16 c12_perm = {4, 5, 10, 11, 16, 17, 22, 23, 28, 29, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; \
+    static const vec_uchar16 c123_perm = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 18, 19, 24, 25, 30, 31};  \
+    c = vec_perm(vec_perm(v1, v2, c12_perm), v3, c123_perm);                                      \
+}
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_8(ushort, vec_ushort8)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_8(short,  vec_short8)
+
+#define VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_4(Tp, Tvec)                                                     \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b,                                  \
+                                     const Tvec& c, Tp* ptr)                                       \
+{                                                                                                  \
+    Tvec hbc = vec_mergeh(b, c);                                                                   \
+    static const vec_uchar16 ahbc = {0, 1, 2, 3, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 4, 5, 6, 7};      \
+    vsx_st(vec_perm(a, hbc, ahbc), 0, ptr);                                                        \
+    Tvec lab = vec_mergel(a, b);                                                                   \
+    vsx_st(vec_sld(lab, hbc, 8), 4, ptr);                                                          \
+    static const vec_uchar16 clab = {8, 9, 10, 11, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 12, 13, 14, 15};\
+    vsx_st(vec_perm(c, lab, clab), 8, ptr);                                                        \
+}                                                                                                  \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a, Tvec& b, Tvec& c)                    \
+{                                                                                                  \
+    Tvec v1 = vsx_ld(0, ptr);                                                                      \
+    Tvec v2 = vsx_ld(4, ptr);                                                                      \
+    Tvec v3 = vsx_ld(8, ptr);                                                                      \
+    static const vec_uchar16 flp = {0, 1, 2, 3, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 28, 29, 30, 31};   \
+    a = vec_perm(v1, vec_sld(v3, v2, 8), flp);                                                     \
+    static const vec_uchar16 flp2 = {28, 29, 30, 31, 0, 1, 2, 3, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19};  \
+    b = vec_perm(v2, vec_sld(v1, v3, 8), flp2);                                                    \
+    c = vec_perm(vec_sld(v2, v1, 8), v3, flp);                                                     \
+}
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_4(uint,  vec_uint4)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_4(int,   vec_int4)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_4(float, vec_float4)
+
+#define VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_2(Tp, Tvec, ld_func, st_func)     \
+VSX_FINLINE(void) vec_st_interleave(const Tvec& a, const Tvec& b,    \
+                                     const Tvec& c, Tp* ptr)         \
+{                                                                    \
+    st_func(vec_mergeh(a, b), 0, ptr);                               \
+    st_func(vec_permi(c, a, 1), 2, ptr);                             \
+    st_func(vec_mergel(b, c), 4, ptr);                               \
+}                                                                    \
+VSX_FINLINE(void) vec_ld_deinterleave(const Tp* ptr, Tvec& a,        \
+                                       Tvec& b, Tvec& c)             \
+{                                                                    \
+    Tvec v1 = ld_func(0, ptr);                                       \
+    Tvec v2 = ld_func(2, ptr);                                       \
+    Tvec v3 = ld_func(4, ptr);                                       \
+    a = vec_permi(v1, v2, 1);                                        \
+    b = vec_permi(v1, v3, 2);                                        \
+    c = vec_permi(v2, v3, 1);                                        \
+}
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_2(int64,  vec_dword2,  vsx_ld2, vsx_st2)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_2(uint64, vec_udword2, vsx_ld2, vsx_st2)
+VSX_IMPL_ST_INTERLEAVE_3CH_2(double, vec_double2, vsx_ld,  vsx_st)
+
+#endif // CV_VSX
+
+//! @}
+
+#endif // OPENCV_HAL_VSX_UTILS_HPP
diff --git a/include/opencv2/cvconfig.h b/include/opencv2/cvconfig.h
new file mode 100644
index 0000000..6061ee3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/cvconfig.h
@@ -0,0 +1,167 @@
+#ifndef OPENCV_CVCONFIG_H_INCLUDED
+#define OPENCV_CVCONFIG_H_INCLUDED
+
+/* OpenCV compiled as static or dynamic libs */
+#define BUILD_SHARED_LIBS
+
+/* OpenCV intrinsics optimized code */
+#define CV_ENABLE_INTRINSICS
+
+/* OpenCV additional optimized code */
+/* #undef CV_DISABLE_OPTIMIZATION */
+
+/* Compile for 'real' NVIDIA GPU architectures */
+#define CUDA_ARCH_BIN ""
+
+/* Create PTX or BIN for 1.0 compute capability */
+/* #undef CUDA_ARCH_BIN_OR_PTX_10 */
+
+/* NVIDIA GPU features are used */
+#define CUDA_ARCH_FEATURES ""
+
+/* Compile for 'virtual' NVIDIA PTX architectures */
+#define CUDA_ARCH_PTX ""
+
+/* AMD's Basic Linear Algebra Subprograms Library*/
+/* #undef HAVE_CLAMDBLAS */
+
+/* AMD's OpenCL Fast Fourier Transform Library*/
+/* #undef HAVE_CLAMDFFT */
+
+/* Clp support */
+/* #undef HAVE_CLP */
+
+/* Cocoa API */
+/* #undef HAVE_COCOA */
+
+/* NVIDIA CUDA Runtime API*/
+/* #undef HAVE_CUDA */
+
+/* NVIDIA CUDA Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) API*/
+/* #undef HAVE_CUBLAS */
+
+/* NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) API*/
+/* #undef HAVE_CUDNN */
+
+/* NVIDIA CUDA Fast Fourier Transform (FFT) API*/
+/* #undef HAVE_CUFFT */
+
+/* DirectX */
+/* #undef HAVE_DIRECTX */
+/* #undef HAVE_DIRECTX_NV12 */
+/* #undef HAVE_D3D11 */
+/* #undef HAVE_D3D10 */
+/* #undef HAVE_D3D9 */
+
+/* Eigen Matrix & Linear Algebra Library */
+/* #undef HAVE_EIGEN */
+
+/* Geospatial Data Abstraction Library */
+/* #undef HAVE_GDAL */
+
+/* GTK+ 2.0 Thread support */
+/* #undef HAVE_GTHREAD */
+
+/* GTK+ 2.x toolkit */
+/* #undef HAVE_GTK */
+
+/* Halide support */
+/* #undef HAVE_HALIDE */
+
+/* Vulkan support */
+/* #undef HAVE_VULKAN */
+
+/* Define to 1 if you have the <inttypes.h> header file. */
+#define HAVE_INTTYPES_H 1
+
+/* Intel Integrated Performance Primitives */
+/* #undef HAVE_IPP */
+/* #undef HAVE_IPP_ICV */
+/* #undef HAVE_IPP_IW */
+/* #undef HAVE_IPP_IW_LL */
+
+/* JPEG-2000 codec */
+#define HAVE_JASPER
+
+/* IJG JPEG codec */
+#define HAVE_JPEG
+
+/* libpng/png.h needs to be included */
+/* #undef HAVE_LIBPNG_PNG_H */
+
+/* GDCM DICOM codec */
+/* #undef HAVE_GDCM */
+
+/* NVIDIA Video Decoding API*/
+/* #undef HAVE_NVCUVID */
+
+/* NVIDIA Video Encoding API*/
+/* #undef HAVE_NVCUVENC */
+
+/* OpenCL Support */
+#define HAVE_OPENCL
+/* #undef HAVE_OPENCL_STATIC */
+/* #undef HAVE_OPENCL_SVM */
+
+/* NVIDIA OpenCL D3D Extensions support */
+/* #undef HAVE_OPENCL_D3D11_NV */
+
+/* OpenEXR codec */
+#define HAVE_OPENEXR
+
+/* OpenGL support*/
+#define HAVE_OPENGL
+
+/* PNG codec */
+#define HAVE_PNG
+
+/* Posix threads (pthreads) */
+/* #undef HAVE_PTHREAD */
+
+/* parallel_for with pthreads */
+/* #undef HAVE_PTHREADS_PF */
+
+/* Qt support */
+/* #undef HAVE_QT */
+
+/* Qt OpenGL support */
+/* #undef HAVE_QT_OPENGL */
+
+/* Intel Threading Building Blocks */
+/* #undef HAVE_TBB */
+
+/* Ste||ar Group High Performance ParallelX */
+/* #undef HAVE_HPX */
+
+/* TIFF codec */
+#define HAVE_TIFF
+
+/* Win32 UI */
+#define HAVE_WIN32UI
+
+/* Define if your processor stores words with the most significant byte
+   first (like Motorola and SPARC, unlike Intel and VAX). */
+/* #undef WORDS_BIGENDIAN */
+
+/* VA library (libva) */
+/* #undef HAVE_VA */
+
+/* Intel VA-API/OpenCL */
+/* #undef HAVE_VA_INTEL */
+
+/* Lapack */
+/* #undef HAVE_LAPACK */
+
+/* Library was compiled with functions instrumentation */
+/* #undef ENABLE_INSTRUMENTATION */
+
+/* OpenVX */
+/* #undef HAVE_OPENVX */
+
+/* OpenCV trace utilities */
+#define OPENCV_TRACE
+
+/* Library QR-code decoding */
+#define HAVE_QUIRC
+
+#endif // OPENCV_CVCONFIG_H_INCLUDED
diff --git a/include/opencv2/dnn.hpp b/include/opencv2/dnn.hpp
new file mode 100644
index 0000000..97f2fe3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn.hpp
@@ -0,0 +1,78 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_DNN_HPP
+#define OPENCV_DNN_HPP
+
+// This is an umbrella header to include into you project.
+// We are free to change headers layout in dnn subfolder, so please include
+// this header for future compatibility
+
+
+/** @defgroup dnn Deep Neural Network module
+  @{
+    This module contains:
+        - API for new layers creation, layers are building bricks of neural networks;
+        - set of built-in most-useful Layers;
+        - API to construct and modify comprehensive neural networks from layers;
+        - functionality for loading serialized networks models from different frameworks.
+
+    Functionality of this module is designed only for forward pass computations (i.e. network testing).
+    A network training is in principle not supported.
+  @}
+*/
+/** @example samples/dnn/classification.cpp
+Check @ref tutorial_dnn_googlenet "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+/** @example samples/dnn/colorization.cpp
+*/
+/** @example samples/dnn/object_detection.cpp
+Check @ref tutorial_dnn_yolo "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+/** @example samples/dnn/openpose.cpp
+*/
+/** @example samples/dnn/segmentation.cpp
+*/
+/** @example samples/dnn/text_detection.cpp
+*/
+#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
+
+#endif /* OPENCV_DNN_HPP */
diff --git a/include/opencv2/dnn/all_layers.hpp b/include/opencv2/dnn/all_layers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..299b415
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/all_layers.hpp
@@ -0,0 +1,636 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_DNN_DNN_ALL_LAYERS_HPP
+#define OPENCV_DNN_DNN_ALL_LAYERS_HPP
+#include <opencv2/dnn.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+//! @addtogroup dnn
+//! @{
+
+/** @defgroup dnnLayerList Partial List of Implemented Layers
+  @{
+  This subsection of dnn module contains information about built-in layers and their descriptions.
+
+  Classes listed here, in fact, provides C++ API for creating instances of built-in layers.
+  In addition to this way of layers instantiation, there is a more common factory API (see @ref dnnLayerFactory), it allows to create layers dynamically (by name) and register new ones.
+  You can use both API, but factory API is less convenient for native C++ programming and basically designed for use inside importers (see @ref readNetFromCaffe(), @ref readNetFromTorch(), @ref readNetFromTensorflow()).
+
+  Built-in layers partially reproduce functionality of corresponding Caffe and Torch7 layers.
+  In particular, the following layers and Caffe importer were tested to reproduce <a href="http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html">Caffe</a> functionality:
+  - Convolution
+  - Deconvolution
+  - Pooling
+  - InnerProduct
+  - TanH, ReLU, Sigmoid, BNLL, Power, AbsVal
+  - Softmax
+  - Reshape, Flatten, Slice, Split
+  - LRN
+  - MVN
+  - Dropout (since it does nothing on forward pass -))
+*/
+
+    class CV_EXPORTS BlankLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    /**
+     * Constant layer produces the same data blob at an every forward pass.
+     */
+    class CV_EXPORTS ConstLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    //! LSTM recurrent layer
+    class CV_EXPORTS LSTMLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        /** Creates instance of LSTM layer */
+        static Ptr<LSTMLayer> create(const LayerParams& params);
+
+        /** @deprecated Use LayerParams::blobs instead.
+        @brief Set trained weights for LSTM layer.
+
+        LSTM behavior on each step is defined by current input, previous output, previous cell state and learned weights.
+
+        Let @f$x_t@f$ be current input, @f$h_t@f$ be current output, @f$c_t@f$ be current state.
+        Than current output and current cell state is computed as follows:
+        @f{eqnarray*}{
+        h_t &= o_t \odot tanh(c_t),               \\
+        c_t &= f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot g_t, \\
+        @f}
+        where @f$\odot@f$ is per-element multiply operation and @f$i_t, f_t, o_t, g_t@f$ is internal gates that are computed using learned wights.
+
+        Gates are computed as follows:
+        @f{eqnarray*}{
+        i_t &= sigmoid&(W_{xi} x_t + W_{hi} h_{t-1} + b_i), \\
+        f_t &= sigmoid&(W_{xf} x_t + W_{hf} h_{t-1} + b_f), \\
+        o_t &= sigmoid&(W_{xo} x_t + W_{ho} h_{t-1} + b_o), \\
+        g_t &= tanh   &(W_{xg} x_t + W_{hg} h_{t-1} + b_g), \\
+        @f}
+        where @f$W_{x?}@f$, @f$W_{h?}@f$ and @f$b_{?}@f$ are learned weights represented as matrices:
+        @f$W_{x?} \in R^{N_h \times N_x}@f$, @f$W_{h?} \in R^{N_h \times N_h}@f$, @f$b_? \in R^{N_h}@f$.
+
+        For simplicity and performance purposes we use @f$ W_x = [W_{xi}; W_{xf}; W_{xo}, W_{xg}] @f$
+        (i.e. @f$W_x@f$ is vertical concatenation of @f$ W_{x?} @f$), @f$ W_x \in R^{4N_h \times N_x} @f$.
+        The same for @f$ W_h = [W_{hi}; W_{hf}; W_{ho}, W_{hg}], W_h \in R^{4N_h \times N_h} @f$
+        and for @f$ b = [b_i; b_f, b_o, b_g]@f$, @f$b \in R^{4N_h} @f$.
+
+        @param Wh is matrix defining how previous output is transformed to internal gates (i.e. according to above mentioned notation is @f$ W_h @f$)
+        @param Wx is matrix defining how current input is transformed to internal gates (i.e. according to above mentioned notation is @f$ W_x @f$)
+        @param b  is bias vector (i.e. according to above mentioned notation is @f$ b @f$)
+        */
+        CV_DEPRECATED virtual void setWeights(const Mat &Wh, const Mat &Wx, const Mat &b) = 0;
+
+        /** @brief Specifies shape of output blob which will be [[`T`], `N`] + @p outTailShape.
+          * @details If this parameter is empty or unset then @p outTailShape = [`Wh`.size(0)] will be used,
+          * where `Wh` is parameter from setWeights().
+          */
+        virtual void setOutShape(const MatShape &outTailShape = MatShape()) = 0;
+
+        /** @deprecated Use flag `produce_cell_output` in LayerParams.
+          * @brief Specifies either interpret first dimension of input blob as timestamp dimenion either as sample.
+          *
+          * If flag is set to true then shape of input blob will be interpreted as [`T`, `N`, `[data dims]`] where `T` specifies number of timestamps, `N` is number of independent streams.
+          * In this case each forward() call will iterate through `T` timestamps and update layer's state `T` times.
+          *
+          * If flag is set to false then shape of input blob will be interpreted as [`N`, `[data dims]`].
+          * In this case each forward() call will make one iteration and produce one timestamp with shape [`N`, `[out dims]`].
+          */
+        CV_DEPRECATED virtual void setUseTimstampsDim(bool use = true) = 0;
+
+        /** @deprecated Use flag `use_timestamp_dim` in LayerParams.
+         * @brief If this flag is set to true then layer will produce @f$ c_t @f$ as second output.
+         * @details Shape of the second output is the same as first output.
+         */
+        CV_DEPRECATED virtual void setProduceCellOutput(bool produce = false) = 0;
+
+        /* In common case it use single input with @f$x_t@f$ values to compute output(s) @f$h_t@f$ (and @f$c_t@f$).
+         * @param input should contain packed values @f$x_t@f$
+         * @param output contains computed outputs: @f$h_t@f$ (and @f$c_t@f$ if setProduceCellOutput() flag was set to true).
+         *
+         * If setUseTimstampsDim() is set to true then @p input[0] should has at least two dimensions with the following shape: [`T`, `N`, `[data dims]`],
+         * where `T` specifies number of timestamps, `N` is number of independent streams (i.e. @f$ x_{t_0 + t}^{stream} @f$ is stored inside @p input[0][t, stream, ...]).
+         *
+         * If setUseTimstampsDim() is set to false then @p input[0] should contain single timestamp, its shape should has form [`N`, `[data dims]`] with at least one dimension.
+         * (i.e. @f$ x_{t}^{stream} @f$ is stored inside @p input[0][stream, ...]).
+        */
+
+        int inputNameToIndex(String inputName) CV_OVERRIDE;
+        int outputNameToIndex(const String& outputName) CV_OVERRIDE;
+    };
+
+    /** @brief Classical recurrent layer
+
+    Accepts two inputs @f$x_t@f$ and @f$h_{t-1}@f$ and compute two outputs @f$o_t@f$ and @f$h_t@f$.
+
+    - input: should contain packed input @f$x_t@f$.
+    - output: should contain output @f$o_t@f$ (and @f$h_t@f$ if setProduceHiddenOutput() is set to true).
+
+    input[0] should have shape [`T`, `N`, `data_dims`] where `T` and `N` is number of timestamps and number of independent samples of @f$x_t@f$ respectively.
+
+    output[0] will have shape [`T`, `N`, @f$N_o@f$], where @f$N_o@f$ is number of rows in @f$ W_{xo} @f$ matrix.
+
+    If setProduceHiddenOutput() is set to true then @p output[1] will contain a Mat with shape [`T`, `N`, @f$N_h@f$], where @f$N_h@f$ is number of rows in @f$ W_{hh} @f$ matrix.
+    */
+    class CV_EXPORTS RNNLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        /** Creates instance of RNNLayer */
+        static Ptr<RNNLayer> create(const LayerParams& params);
+
+        /** Setups learned weights.
+
+        Recurrent-layer behavior on each step is defined by current input @f$ x_t @f$, previous state @f$ h_t @f$ and learned weights as follows:
+        @f{eqnarray*}{
+        h_t &= tanh&(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t + b_h),  \\
+        o_t &= tanh&(W_{ho} h_t + b_o),
+        @f}
+
+        @param Wxh is @f$ W_{xh} @f$ matrix
+        @param bh  is @f$ b_{h}  @f$ vector
+        @param Whh is @f$ W_{hh} @f$ matrix
+        @param Who is @f$ W_{xo} @f$ matrix
+        @param bo  is @f$ b_{o}  @f$ vector
+        */
+        virtual void setWeights(const Mat &Wxh, const Mat &bh, const Mat &Whh, const Mat &Who, const Mat &bo) = 0;
+
+        /** @brief If this flag is set to true then layer will produce @f$ h_t @f$ as second output.
+         * @details Shape of the second output is the same as first output.
+         */
+        virtual void setProduceHiddenOutput(bool produce = false) = 0;
+
+    };
+
+    class CV_EXPORTS BaseConvolutionLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL Size kernel, stride, pad, dilation, adjustPad;
+        std::vector<size_t> adjust_pads;
+        std::vector<size_t> kernel_size, strides, dilations;
+        std::vector<size_t> pads_begin, pads_end;
+        String padMode;
+        int numOutput;
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ConvolutionLayer : public BaseConvolutionLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<BaseConvolutionLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS DeconvolutionLayer : public BaseConvolutionLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<BaseConvolutionLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS LRNLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        int type;
+
+        int size;
+        float alpha, beta, bias;
+        bool normBySize;
+
+        static Ptr<LRNLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS PoolingLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        int type;
+        std::vector<size_t> kernel_size, strides;
+        std::vector<size_t> pads_begin, pads_end;
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL Size kernel, stride, pad;
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL int pad_l, pad_t, pad_r, pad_b;
+        bool globalPooling;
+        bool computeMaxIdx;
+        String padMode;
+        bool ceilMode;
+        // If true for average pooling with padding, divide an every output region
+        // by a whole kernel area. Otherwise exclude zero padded values and divide
+        // by number of real values.
+        bool avePoolPaddedArea;
+        // ROIPooling parameters.
+        Size pooledSize;
+        float spatialScale;
+        // PSROIPooling parameters.
+        int psRoiOutChannels;
+
+        static Ptr<PoolingLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS SoftmaxLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        bool logSoftMax;
+
+        static Ptr<SoftmaxLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS InnerProductLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        int axis;
+        static Ptr<InnerProductLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS MVNLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        float eps;
+        bool normVariance, acrossChannels;
+
+        static Ptr<MVNLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    /* Reshaping */
+
+    class CV_EXPORTS ReshapeLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        MatShape newShapeDesc;
+        Range newShapeRange;
+
+        static Ptr<ReshapeLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS FlattenLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<FlattenLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ConcatLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        int axis;
+        /**
+         * @brief Add zero padding in case of concatenation of blobs with different
+         * spatial sizes.
+         *
+         * Details: https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/containers.md#depthconcat
+         */
+        bool padding;
+
+        static Ptr<ConcatLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS SplitLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        int outputsCount; //!< Number of copies that will be produced (is ignored when negative).
+
+        static Ptr<SplitLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    /**
+     * Slice layer has several modes:
+     * 1. Caffe mode
+     * @param[in] axis Axis of split operation
+     * @param[in] slice_point Array of split points
+     *
+     * Number of output blobs equals to number of split points plus one. The
+     * first blob is a slice on input from 0 to @p slice_point[0] - 1 by @p axis,
+     * the second output blob is a slice of input from @p slice_point[0] to
+     * @p slice_point[1] - 1 by @p axis and the last output blob is a slice of
+     * input from @p slice_point[-1] up to the end of @p axis size.
+     *
+     * 2. TensorFlow mode
+     * @param begin Vector of start indices
+     * @param size Vector of sizes
+     *
+     * More convenient numpy-like slice. One and only output blob
+     * is a slice `input[begin[0]:begin[0]+size[0], begin[1]:begin[1]+size[1], ...]`
+     *
+     * 3. Torch mode
+     * @param axis Axis of split operation
+     *
+     * Split input blob on the equal parts by @p axis.
+     */
+    class CV_EXPORTS SliceLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        /**
+         * @brief Vector of slice ranges.
+         *
+         * The first dimension equals number of output blobs.
+         * Inner vector has slice ranges for the first number of input dimensions.
+         */
+        std::vector<std::vector<Range> > sliceRanges;
+        int axis;
+        int num_split;
+
+        static Ptr<SliceLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS PermuteLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<PermuteLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    /**
+     * Permute channels of 4-dimensional input blob.
+     * @param group Number of groups to split input channels and pick in turns
+     *              into output blob.
+     *
+     * \f[ groupSize = \frac{number\ of\ channels}{group} \f]
+     * \f[ output(n, c, h, w) = input(n, groupSize \times (c \% group) + \lfloor \frac{c}{group} \rfloor, h, w) \f]
+     * Read more at https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf
+     */
+    class CV_EXPORTS ShuffleChannelLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams& params);
+
+        int group;
+    };
+
+    /**
+     * @brief Adds extra values for specific axes.
+     * @param paddings Vector of paddings in format
+     *                 @code
+     *                 [ pad_before, pad_after,  // [0]th dimension
+     *                   pad_before, pad_after,  // [1]st dimension
+     *                   ...
+     *                   pad_before, pad_after ] // [n]th dimension
+     *                 @endcode
+     *                 that represents number of padded values at every dimension
+     *                 starting from the first one. The rest of dimensions won't
+     *                 be padded.
+     * @param value Value to be padded. Defaults to zero.
+     * @param type Padding type: 'constant', 'reflect'
+     * @param input_dims Torch's parameter. If @p input_dims is not equal to the
+     *                   actual input dimensionality then the `[0]th` dimension
+     *                   is considered as a batch dimension and @p paddings are shifted
+     *                   to a one dimension. Defaults to `-1` that means padding
+     *                   corresponding to @p paddings.
+     */
+    class CV_EXPORTS PaddingLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<PaddingLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    /* Activations */
+    class CV_EXPORTS ActivationLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        virtual void forwardSlice(const float* src, float* dst, int len,
+                                  size_t outPlaneSize, int cn0, int cn1) const = 0;
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ReLULayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        float negativeSlope;
+
+        static Ptr<ReLULayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ReLU6Layer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        float minValue, maxValue;
+
+        static Ptr<ReLU6Layer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ChannelsPReLULayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ELULayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<ELULayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS TanHLayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<TanHLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS SigmoidLayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<SigmoidLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS BNLLLayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<BNLLLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS AbsLayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        static Ptr<AbsLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS PowerLayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        float power, scale, shift;
+
+        static Ptr<PowerLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    /* Layers used in semantic segmentation */
+
+    class CV_EXPORTS CropLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS EltwiseLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<EltwiseLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS BatchNormLayer : public ActivationLayer
+    {
+    public:
+        bool hasWeights, hasBias;
+        float epsilon;
+
+        static Ptr<BatchNormLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS MaxUnpoolLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        Size poolKernel;
+        Size poolPad;
+        Size poolStride;
+
+        static Ptr<MaxUnpoolLayer> create(const LayerParams &params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ScaleLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        bool hasBias;
+        int axis;
+
+        static Ptr<ScaleLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ShiftLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS PriorBoxLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<PriorBoxLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ReorgLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<ReorgLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS RegionLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<RegionLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS DetectionOutputLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<DetectionOutputLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    /**
+     * @brief \f$ L_p \f$ - normalization layer.
+     * @param p Normalization factor. The most common `p = 1` for \f$ L_1 \f$ -
+     *          normalization or `p = 2` for \f$ L_2 \f$ - normalization or a custom one.
+     * @param eps Parameter \f$ \epsilon \f$ to prevent a division by zero.
+     * @param across_spatial If true, normalize an input across all non-batch dimensions.
+     *                       Otherwise normalize an every channel separately.
+     *
+     * Across spatial:
+     * @f[
+     * norm = \sqrt[p]{\epsilon + \sum_{x, y, c} |src(x, y, c)|^p } \\
+     * dst(x, y, c) = \frac{ src(x, y, c) }{norm}
+     * @f]
+     *
+     * Channel wise normalization:
+     * @f[
+     * norm(c) = \sqrt[p]{\epsilon + \sum_{x, y} |src(x, y, c)|^p } \\
+     * dst(x, y, c) = \frac{ src(x, y, c) }{norm(c)}
+     * @f]
+     *
+     * Where `x, y` - spatial coordinates, `c` - channel.
+     *
+     * An every sample in the batch is normalized separately. Optionally,
+     * output is scaled by the trained parameters.
+     */
+    class CV_EXPORTS NormalizeBBoxLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        float pnorm, epsilon;
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL bool acrossSpatial;
+
+        static Ptr<NormalizeBBoxLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    /**
+     * @brief Resize input 4-dimensional blob by nearest neighbor or bilinear strategy.
+     *
+     * Layer is used to support TensorFlow's resize_nearest_neighbor and resize_bilinear ops.
+     */
+    class CV_EXPORTS ResizeLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<ResizeLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    /**
+     * @brief Bilinear resize layer from https://github.com/cdmh/deeplab-public-ver2
+     *
+     * It differs from @ref ResizeLayer in output shape and resize scales computations.
+     */
+    class CV_EXPORTS InterpLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ProposalLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<ProposalLayer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+    class CV_EXPORTS CropAndResizeLayer : public Layer
+    {
+    public:
+        static Ptr<Layer> create(const LayerParams& params);
+    };
+
+//! @}
+//! @}
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}
+}
+#endif
diff --git a/include/opencv2/dnn/dict.hpp b/include/opencv2/dnn/dict.hpp
new file mode 100644
index 0000000..463d314
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/dict.hpp
@@ -0,0 +1,160 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#include <opencv2/core.hpp>
+#include <map>
+#include <ostream>
+
+#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
+
+#ifndef OPENCV_DNN_DNN_DICT_HPP
+#define OPENCV_DNN_DNN_DICT_HPP
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+//! @addtogroup dnn
+//! @{
+
+/** @brief This struct stores the scalar value (or array) of one of the following type: double, cv::String or int64.
+ *  @todo Maybe int64 is useless because double type exactly stores at least 2^52 integers.
+ */
+struct CV_EXPORTS_W DictValue
+{
+    DictValue(const DictValue &r);
+    DictValue(bool i)           : type(Param::INT), pi(new AutoBuffer<int64,1>) { (*pi)[0] = i ? 1 : 0; }       //!< Constructs integer scalar
+    DictValue(int64 i = 0)      : type(Param::INT), pi(new AutoBuffer<int64,1>) { (*pi)[0] = i; }       //!< Constructs integer scalar
+    CV_WRAP DictValue(int i)    : type(Param::INT), pi(new AutoBuffer<int64,1>) { (*pi)[0] = i; }       //!< Constructs integer scalar
+    DictValue(unsigned p)       : type(Param::INT), pi(new AutoBuffer<int64,1>) { (*pi)[0] = p; }       //!< Constructs integer scalar
+    CV_WRAP DictValue(double p)         : type(Param::REAL), pd(new AutoBuffer<double,1>) { (*pd)[0] = p; }     //!< Constructs floating point scalar
+    CV_WRAP DictValue(const String &s)  : type(Param::STRING), ps(new AutoBuffer<String,1>) { (*ps)[0] = s; }   //!< Constructs string scalar
+    DictValue(const char *s)            : type(Param::STRING), ps(new AutoBuffer<String,1>) { (*ps)[0] = s; }   //!< @overload
+
+    template<typename TypeIter>
+    static DictValue arrayInt(TypeIter begin, int size);    //!< Constructs integer array
+    template<typename TypeIter>
+    static DictValue arrayReal(TypeIter begin, int size);   //!< Constructs floating point array
+    template<typename TypeIter>
+    static DictValue arrayString(TypeIter begin, int size); //!< Constructs array of strings
+
+    template<typename T>
+    T get(int idx = -1) const; //!< Tries to convert array element with specified index to requested type and returns its.
+
+    int size() const;
+
+    CV_WRAP bool isInt() const;
+    CV_WRAP bool isString() const;
+    CV_WRAP bool isReal() const;
+
+    CV_WRAP int getIntValue(int idx = -1) const;
+    CV_WRAP double getRealValue(int idx = -1) const;
+    CV_WRAP String getStringValue(int idx = -1) const;
+
+    DictValue &operator=(const DictValue &r);
+
+    friend std::ostream &operator<<(std::ostream &stream, const DictValue &dictv);
+
+    ~DictValue();
+
+private:
+
+    Param type;
+
+    union
+    {
+        AutoBuffer<int64, 1> *pi;
+        AutoBuffer<double, 1> *pd;
+        AutoBuffer<String, 1> *ps;
+        void *pv;
+    };
+
+    DictValue(Param _type, void *_p) : type(_type), pv(_p) {}
+    void release();
+};
+
+/** @brief This class implements name-value dictionary, values are instances of DictValue. */
+class CV_EXPORTS Dict
+{
+    typedef std::map<String, DictValue> _Dict;
+    _Dict dict;
+
+public:
+
+    //! Checks a presence of the @p key in the dictionary.
+    bool has(const String &key) const;
+
+    //! If the @p key in the dictionary then returns pointer to its value, else returns NULL.
+    DictValue *ptr(const String &key);
+
+    /** @overload */
+    const DictValue *ptr(const String &key) const;
+
+    //! If the @p key in the dictionary then returns its value, else an error will be generated.
+    const DictValue &get(const String &key) const;
+
+    /** @overload */
+    template <typename T>
+    T get(const String &key) const;
+
+    //! If the @p key in the dictionary then returns its value, else returns @p defaultValue.
+    template <typename T>
+    T get(const String &key, const T &defaultValue) const;
+
+    //! Sets new @p value for the @p key, or adds new key-value pair into the dictionary.
+    template<typename T>
+    const T &set(const String &key, const T &value);
+
+    //! Erase @p key from the dictionary.
+    void erase(const String &key);
+
+    friend std::ostream &operator<<(std::ostream &stream, const Dict &dict);
+
+    std::map<String, DictValue>::const_iterator begin() const;
+
+    std::map<String, DictValue>::const_iterator end() const;
+};
+
+//! @}
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}
+}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/dnn/dnn.hpp b/include/opencv2/dnn/dnn.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a12cfb6
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/dnn.hpp
@@ -0,0 +1,1006 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_DNN_DNN_HPP
+#define OPENCV_DNN_DNN_HPP
+
+#include <vector>
+#include <opencv2/core.hpp>
+#include "opencv2/core/async.hpp"
+
+#include "../dnn/version.hpp"
+
+#include <opencv2/dnn/dict.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+//! @addtogroup dnn
+//! @{
+
+    typedef std::vector<int> MatShape;
+
+    /**
+     * @brief Enum of computation backends supported by layers.
+     * @see Net::setPreferableBackend
+     */
+    enum Backend
+    {
+        //! DNN_BACKEND_DEFAULT equals to DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE if
+        //! OpenCV is built with Intel's Inference Engine library or
+        //! DNN_BACKEND_OPENCV otherwise.
+        DNN_BACKEND_DEFAULT,
+        DNN_BACKEND_HALIDE,
+        DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE,  //!< Intel's Inference Engine computational backend.
+        DNN_BACKEND_OPENCV,
+        DNN_BACKEND_VKCOM
+    };
+
+    /**
+     * @brief Enum of target devices for computations.
+     * @see Net::setPreferableTarget
+     */
+    enum Target
+    {
+        DNN_TARGET_CPU,
+        DNN_TARGET_OPENCL,
+        DNN_TARGET_OPENCL_FP16,
+        DNN_TARGET_MYRIAD,
+        DNN_TARGET_VULKAN,
+        DNN_TARGET_FPGA  //!< FPGA device with CPU fallbacks using Inference Engine's Heterogeneous plugin.
+    };
+
+    CV_EXPORTS std::vector< std::pair<Backend, Target> > getAvailableBackends();
+    CV_EXPORTS std::vector<Target> getAvailableTargets(Backend be);
+
+    /** @brief This class provides all data needed to initialize layer.
+     *
+     * It includes dictionary with scalar params (which can be read by using Dict interface),
+     * blob params #blobs and optional meta information: #name and #type of layer instance.
+    */
+    class CV_EXPORTS LayerParams : public Dict
+    {
+    public:
+        //TODO: Add ability to name blob params
+        std::vector<Mat> blobs; //!< List of learned parameters stored as blobs.
+
+        String name; //!< Name of the layer instance (optional, can be used internal purposes).
+        String type; //!< Type name which was used for creating layer by layer factory (optional).
+    };
+
+   /**
+    * @brief Derivatives of this class encapsulates functions of certain backends.
+    */
+    class BackendNode
+    {
+    public:
+        BackendNode(int backendId);
+
+        virtual ~BackendNode(); //!< Virtual destructor to make polymorphism.
+
+        int backendId; //!< Backend identifier.
+    };
+
+    /**
+     * @brief Derivatives of this class wraps cv::Mat for different backends and targets.
+     */
+    class BackendWrapper
+    {
+    public:
+        BackendWrapper(int backendId, int targetId);
+
+        /**
+         * @brief Wrap cv::Mat for specific backend and target.
+         * @param[in] targetId Target identifier.
+         * @param[in] m cv::Mat for wrapping.
+         *
+         * Make CPU->GPU data transfer if it's require for the target.
+         */
+        BackendWrapper(int targetId, const cv::Mat& m);
+
+        /**
+         * @brief Make wrapper for reused cv::Mat.
+         * @param[in] base Wrapper of cv::Mat that will be reused.
+         * @param[in] shape Specific shape.
+         *
+         * Initialize wrapper from another one. It'll wrap the same host CPU
+         * memory and mustn't allocate memory on device(i.e. GPU). It might
+         * has different shape. Use in case of CPU memory reusing for reuse
+         * associated memory on device too.
+         */
+        BackendWrapper(const Ptr<BackendWrapper>& base, const MatShape& shape);
+
+        virtual ~BackendWrapper(); //!< Virtual destructor to make polymorphism.
+
+        /**
+         * @brief Transfer data to CPU host memory.
+         */
+        virtual void copyToHost() = 0;
+
+        /**
+         * @brief Indicate that an actual data is on CPU.
+         */
+        virtual void setHostDirty() = 0;
+
+        int backendId;  //!< Backend identifier.
+        int targetId;   //!< Target identifier.
+    };
+
+    class CV_EXPORTS ActivationLayer;
+
+    /** @brief This interface class allows to build new Layers - are building blocks of networks.
+     *
+     * Each class, derived from Layer, must implement allocate() methods to declare own outputs and forward() to compute outputs.
+     * Also before using the new layer into networks you must register your layer by using one of @ref dnnLayerFactory "LayerFactory" macros.
+     */
+    class CV_EXPORTS_W Layer : public Algorithm
+    {
+    public:
+
+        //! List of learned parameters must be stored here to allow read them by using Net::getParam().
+        CV_PROP_RW std::vector<Mat> blobs;
+
+        /** @brief Computes and sets internal parameters according to inputs, outputs and blobs.
+         *  @deprecated Use Layer::finalize(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) instead
+         *  @param[in]  input  vector of already allocated input blobs
+         *  @param[out] output vector of already allocated output blobs
+         *
+         * If this method is called after network has allocated all memory for input and output blobs
+         * and before inferencing.
+         */
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL
+        virtual void finalize(const std::vector<Mat*> &input, std::vector<Mat> &output);
+
+        /** @brief Computes and sets internal parameters according to inputs, outputs and blobs.
+         *  @param[in]  inputs  vector of already allocated input blobs
+         *  @param[out] outputs vector of already allocated output blobs
+         *
+         * If this method is called after network has allocated all memory for input and output blobs
+         * and before inferencing.
+         */
+        CV_WRAP virtual void finalize(InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs);
+
+        /** @brief Given the @p input blobs, computes the output @p blobs.
+         *  @deprecated Use Layer::forward(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) instead
+         *  @param[in]  input  the input blobs.
+         *  @param[out] output allocated output blobs, which will store results of the computation.
+         *  @param[out] internals allocated internal blobs
+         */
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL
+        virtual void forward(std::vector<Mat*> &input, std::vector<Mat> &output, std::vector<Mat> &internals);
+
+        /** @brief Given the @p input blobs, computes the output @p blobs.
+         *  @param[in]  inputs  the input blobs.
+         *  @param[out] outputs allocated output blobs, which will store results of the computation.
+         *  @param[out] internals allocated internal blobs
+         */
+        virtual void forward(InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals);
+
+        /** @brief Given the @p input blobs, computes the output @p blobs.
+         *  @param[in]  inputs  the input blobs.
+         *  @param[out] outputs allocated output blobs, which will store results of the computation.
+         *  @param[out] internals allocated internal blobs
+         */
+        void forward_fallback(InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals);
+
+        /** @brief
+         * @overload
+         * @deprecated Use Layer::finalize(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) instead
+         */
+        CV_DEPRECATED_EXTERNAL
+        void finalize(const std::vector<Mat> &inputs, CV_OUT std::vector<Mat> &outputs);
+
+        /** @brief
+         * @overload
+         * @deprecated Use Layer::finalize(InputArrayOfArrays, OutputArrayOfArrays) instead
+         */
+        CV_DEPRECATED std::vector<Mat> finalize(const std::vector<Mat> &inputs);
+
+        /** @brief Allocates layer and computes output.
+         *  @deprecated This method will be removed in the future release.
+         */
+        CV_DEPRECATED CV_WRAP void run(const std::vector<Mat> &inputs, CV_OUT std::vector<Mat> &outputs,
+                                       CV_IN_OUT std::vector<Mat> &internals);
+
+        /** @brief Returns index of input blob into the input array.
+         *  @param inputName label of input blob
+         *
+         * Each layer input and output can be labeled to easily identify them using "%<layer_name%>[.output_name]" notation.
+         * This method maps label of input blob to its index into input vector.
+         */
+        virtual int inputNameToIndex(String inputName);
+        /** @brief Returns index of output blob in output array.
+         *  @see inputNameToIndex()
+         */
+        CV_WRAP virtual int outputNameToIndex(const String& outputName);
+
+        /**
+         * @brief Ask layer if it support specific backend for doing computations.
+         * @param[in] backendId computation backend identifier.
+         * @see Backend
+         */
+        virtual bool supportBackend(int backendId);
+
+        /**
+         * @brief Returns Halide backend node.
+         * @param[in] inputs Input Halide buffers.
+         * @see BackendNode, BackendWrapper
+         *
+         * Input buffers should be exactly the same that will be used in forward invocations.
+         * Despite we can use Halide::ImageParam based on input shape only,
+         * it helps prevent some memory management issues (if something wrong,
+         * Halide tests will be failed).
+         */
+        virtual Ptr<BackendNode> initHalide(const std::vector<Ptr<BackendWrapper> > &inputs);
+
+        virtual Ptr<BackendNode> initInfEngine(const std::vector<Ptr<BackendWrapper> > &inputs);
+
+        virtual Ptr<BackendNode> initVkCom(const std::vector<Ptr<BackendWrapper> > &inputs);
+       /**
+        * @brief Automatic Halide scheduling based on layer hyper-parameters.
+        * @param[in] node Backend node with Halide functions.
+        * @param[in] inputs Blobs that will be used in forward invocations.
+        * @param[in] outputs Blobs that will be used in forward invocations.
+        * @param[in] targetId Target identifier
+        * @see BackendNode, Target
+        *
+        * Layer don't use own Halide::Func members because we can have applied
+        * layers fusing. In this way the fused function should be scheduled.
+        */
+        virtual void applyHalideScheduler(Ptr<BackendNode>& node,
+                                          const std::vector<Mat*> &inputs,
+                                          const std::vector<Mat> &outputs,
+                                          int targetId) const;
+
+        /**
+         * @brief Implement layers fusing.
+         * @param[in] node Backend node of bottom layer.
+         * @see BackendNode
+         *
+         * Actual for graph-based backends. If layer attached successfully,
+         * returns non-empty cv::Ptr to node of the same backend.
+         * Fuse only over the last function.
+         */
+        virtual Ptr<BackendNode> tryAttach(const Ptr<BackendNode>& node);
+
+        /**
+         * @brief Tries to attach to the layer the subsequent activation layer, i.e. do the layer fusion in a partial case.
+         * @param[in] layer The subsequent activation layer.
+         *
+         * Returns true if the activation layer has been attached successfully.
+         */
+        virtual bool setActivation(const Ptr<ActivationLayer>& layer);
+
+        /**
+         * @brief Try to fuse current layer with a next one
+         * @param[in] top Next layer to be fused.
+         * @returns True if fusion was performed.
+         */
+        virtual bool tryFuse(Ptr<Layer>& top);
+
+        /**
+         * @brief Returns parameters of layers with channel-wise multiplication and addition.
+         * @param[out] scale Channel-wise multipliers. Total number of values should
+         *                   be equal to number of channels.
+         * @param[out] shift Channel-wise offsets. Total number of values should
+         *                   be equal to number of channels.
+         *
+         * Some layers can fuse their transformations with further layers.
+         * In example, convolution + batch normalization. This way base layer
+         * use weights from layer after it. Fused layer is skipped.
+         * By default, @p scale and @p shift are empty that means layer has no
+         * element-wise multiplications or additions.
+         */
+        virtual void getScaleShift(Mat& scale, Mat& shift) const;
+
+        /**
+         * @brief "Deattaches" all the layers, attached to particular layer.
+         */
+        virtual void unsetAttached();
+
+        virtual bool getMemoryShapes(const std::vector<MatShape> &inputs,
+                                     const int requiredOutputs,
+                                     std::vector<MatShape> &outputs,
+                                     std::vector<MatShape> &internals) const;
+        virtual int64 getFLOPS(const std::vector<MatShape> &inputs,
+                               const std::vector<MatShape> &outputs) const {CV_UNUSED(inputs); CV_UNUSED(outputs); return 0;}
+
+        CV_PROP String name; //!< Name of the layer instance, can be used for logging or other internal purposes.
+        CV_PROP String type; //!< Type name which was used for creating layer by layer factory.
+        CV_PROP int preferableTarget; //!< prefer target for layer forwarding
+
+        Layer();
+        explicit Layer(const LayerParams &params);      //!< Initializes only #name, #type and #blobs fields.
+        void setParamsFrom(const LayerParams &params);  //!< Initializes only #name, #type and #blobs fields.
+        virtual ~Layer();
+    };
+
+    /** @brief This class allows to create and manipulate comprehensive artificial neural networks.
+     *
+     * Neural network is presented as directed acyclic graph (DAG), where vertices are Layer instances,
+     * and edges specify relationships between layers inputs and outputs.
+     *
+     * Each network layer has unique integer id and unique string name inside its network.
+     * LayerId can store either layer name or layer id.
+     *
+     * This class supports reference counting of its instances, i. e. copies point to the same instance.
+     */
+    class CV_EXPORTS_W_SIMPLE Net
+    {
+    public:
+
+        CV_WRAP Net();  //!< Default constructor.
+        CV_WRAP ~Net(); //!< Destructor frees the net only if there aren't references to the net anymore.
+
+        /** @brief Create a network from Intel's Model Optimizer intermediate representation.
+         *  @param[in] xml XML configuration file with network's topology.
+         *  @param[in] bin Binary file with trained weights.
+         *  Networks imported from Intel's Model Optimizer are launched in Intel's Inference Engine
+         *  backend.
+         */
+        CV_WRAP static Net readFromModelOptimizer(const String& xml, const String& bin);
+
+        /** Returns true if there are no layers in the network. */
+        CV_WRAP bool empty() const;
+
+        /** @brief Dump net to String
+         *  @returns String with structure, hyperparameters, backend, target and fusion
+         *  Call method after setInput(). To see correct backend, target and fusion run after forward().
+         */
+        CV_WRAP String dump();
+        /** @brief Dump net structure, hyperparameters, backend, target and fusion to dot file
+         *  @param path   path to output file with .dot extension
+         *  @see dump()
+         */
+        CV_WRAP void dumpToFile(const String& path);
+        /** @brief Adds new layer to the net.
+         *  @param name   unique name of the adding layer.
+         *  @param type   typename of the adding layer (type must be registered in LayerRegister).
+         *  @param params parameters which will be used to initialize the creating layer.
+         *  @returns unique identifier of created layer, or -1 if a failure will happen.
+         */
+        int addLayer(const String &name, const String &type, LayerParams &params);
+        /** @brief Adds new layer and connects its first input to the first output of previously added layer.
+         *  @see addLayer()
+         */
+        int addLayerToPrev(const String &name, const String &type, LayerParams &params);
+
+        /** @brief Converts string name of the layer to the integer identifier.
+         *  @returns id of the layer, or -1 if the layer wasn't found.
+         */
+        CV_WRAP int getLayerId(const String &layer);
+
+        CV_WRAP std::vector<String> getLayerNames() const;
+
+        /** @brief Container for strings and integers. */
+        typedef DictValue LayerId;
+
+        /** @brief Returns pointer to layer with specified id or name which the network use. */
+        CV_WRAP Ptr<Layer> getLayer(LayerId layerId);
+
+        /** @brief Returns pointers to input layers of specific layer. */
+        std::vector<Ptr<Layer> > getLayerInputs(LayerId layerId); // FIXIT: CV_WRAP
+
+        /** @brief Connects output of the first layer to input of the second layer.
+         *  @param outPin descriptor of the first layer output.
+         *  @param inpPin descriptor of the second layer input.
+         *
+         * Descriptors have the following template <DFN>&lt;layer_name&gt;[.input_number]</DFN>:
+         * - the first part of the template <DFN>layer_name</DFN> is sting name of the added layer.
+         *   If this part is empty then the network input pseudo layer will be used;
+         * - the second optional part of the template <DFN>input_number</DFN>
+         *   is either number of the layer input, either label one.
+         *   If this part is omitted then the first layer input will be used.
+         *
+         *  @see setNetInputs(), Layer::inputNameToIndex(), Layer::outputNameToIndex()
+         */
+        CV_WRAP void connect(String outPin, String inpPin);
+
+        /** @brief Connects #@p outNum output of the first layer to #@p inNum input of the second layer.
+         *  @param outLayerId identifier of the first layer
+         *  @param outNum number of the first layer output
+         *  @param inpLayerId identifier of the second layer
+         *  @param inpNum number of the second layer input
+         */
+        void connect(int outLayerId, int outNum, int inpLayerId, int inpNum);
+
+        /** @brief Sets outputs names of the network input pseudo layer.
+         *
+         * Each net always has special own the network input pseudo layer with id=0.
+         * This layer stores the user blobs only and don't make any computations.
+         * In fact, this layer provides the only way to pass user data into the network.
+         * As any other layer, this layer can label its outputs and this function provides an easy way to do this.
+         */
+        CV_WRAP void setInputsNames(const std::vector<String> &inputBlobNames);
+
+        /** @brief Runs forward pass to compute output of layer with name @p outputName.
+         *  @param outputName name for layer which output is needed to get
+         *  @return blob for first output of specified layer.
+         *  @details By default runs forward pass for the whole network.
+         */
+        CV_WRAP Mat forward(const String& outputName = String());
+
+        /** @brief Runs forward pass to compute output of layer with name @p outputName.
+         *  @param outputName name for layer which output is needed to get
+         *  @details By default runs forward pass for the whole network.
+         *
+         *  This is an asynchronous version of forward(const String&).
+         *  dnn::DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE backend is required.
+         */
+        CV_WRAP AsyncArray forwardAsync(const String& outputName = String());
+
+        /** @brief Runs forward pass to compute output of layer with name @p outputName.
+         *  @param outputBlobs contains all output blobs for specified layer.
+         *  @param outputName name for layer which output is needed to get
+         *  @details If @p outputName is empty, runs forward pass for the whole network.
+         */
+        CV_WRAP void forward(OutputArrayOfArrays outputBlobs, const String& outputName = String());
+
+        /** @brief Runs forward pass to compute outputs of layers listed in @p outBlobNames.
+         *  @param outputBlobs contains blobs for first outputs of specified layers.
+         *  @param outBlobNames names for layers which outputs are needed to get
+         */
+        CV_WRAP void forward(OutputArrayOfArrays outputBlobs,
+                             const std::vector<String>& outBlobNames);
+
+        /** @brief Runs forward pass to compute outputs of layers listed in @p outBlobNames.
+         *  @param outputBlobs contains all output blobs for each layer specified in @p outBlobNames.
+         *  @param outBlobNames names for layers which outputs are needed to get
+         */
+        CV_WRAP_AS(forwardAndRetrieve) void forward(CV_OUT std::vector<std::vector<Mat> >& outputBlobs,
+                                                    const std::vector<String>& outBlobNames);
+
+        /**
+         * @brief Compile Halide layers.
+         * @param[in] scheduler Path to YAML file with scheduling directives.
+         * @see setPreferableBackend
+         *
+         * Schedule layers that support Halide backend. Then compile them for
+         * specific target. For layers that not represented in scheduling file
+         * or if no manual scheduling used at all, automatic scheduling will be applied.
+         */
+        CV_WRAP void setHalideScheduler(const String& scheduler);
+
+        /**
+         * @brief Ask network to use specific computation backend where it supported.
+         * @param[in] backendId backend identifier.
+         * @see Backend
+         *
+         * If OpenCV is compiled with Intel's Inference Engine library, DNN_BACKEND_DEFAULT
+         * means DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE. Otherwise it equals to DNN_BACKEND_OPENCV.
+         */
+        CV_WRAP void setPreferableBackend(int backendId);
+
+        /**
+         * @brief Ask network to make computations on specific target device.
+         * @param[in] targetId target identifier.
+         * @see Target
+         *
+         * List of supported combinations backend / target:
+         * |                        | DNN_BACKEND_OPENCV | DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE | DNN_BACKEND_HALIDE |
+         * |------------------------|--------------------|------------------------------|--------------------|
+         * | DNN_TARGET_CPU         |                  + |                            + |                  + |
+         * | DNN_TARGET_OPENCL      |                  + |                            + |                  + |
+         * | DNN_TARGET_OPENCL_FP16 |                  + |                            + |                    |
+         * | DNN_TARGET_MYRIAD      |                    |                            + |                    |
+         * | DNN_TARGET_FPGA        |                    |                            + |                    |
+         */
+        CV_WRAP void setPreferableTarget(int targetId);
+
+        /** @brief Sets the new input value for the network
+         *  @param blob        A new blob. Should have CV_32F or CV_8U depth.
+         *  @param name        A name of input layer.
+         *  @param scalefactor An optional normalization scale.
+         *  @param mean        An optional mean subtraction values.
+         *  @see connect(String, String) to know format of the descriptor.
+         *
+         *  If scale or mean values are specified, a final input blob is computed
+         *  as:
+         * \f[input(n,c,h,w) = scalefactor \times (blob(n,c,h,w) - mean_c)\f]
+         */
+        CV_WRAP void setInput(InputArray blob, const String& name = "",
+                              double scalefactor = 1.0, const Scalar& mean = Scalar());
+
+        /** @brief Sets the new value for the learned param of the layer.
+         *  @param layer name or id of the layer.
+         *  @param numParam index of the layer parameter in the Layer::blobs array.
+         *  @param blob the new value.
+         *  @see Layer::blobs
+         *  @note If shape of the new blob differs from the previous shape,
+         *  then the following forward pass may fail.
+        */
+        CV_WRAP void setParam(LayerId layer, int numParam, const Mat &blob);
+
+        /** @brief Returns parameter blob of the layer.
+         *  @param layer name or id of the layer.
+         *  @param numParam index of the layer parameter in the Layer::blobs array.
+         *  @see Layer::blobs
+         */
+        CV_WRAP Mat getParam(LayerId layer, int numParam = 0);
+
+        /** @brief Returns indexes of layers with unconnected outputs.
+         */
+        CV_WRAP std::vector<int> getUnconnectedOutLayers() const;
+
+        /** @brief Returns names of layers with unconnected outputs.
+         */
+        CV_WRAP std::vector<String> getUnconnectedOutLayersNames() const;
+
+        /** @brief Returns input and output shapes for all layers in loaded model;
+         *  preliminary inferencing isn't necessary.
+         *  @param netInputShapes shapes for all input blobs in net input layer.
+         *  @param layersIds output parameter for layer IDs.
+         *  @param inLayersShapes output parameter for input layers shapes;
+         * order is the same as in layersIds
+         *  @param outLayersShapes output parameter for output layers shapes;
+         * order is the same as in layersIds
+         */
+        CV_WRAP void getLayersShapes(const std::vector<MatShape>& netInputShapes,
+                                     CV_OUT std::vector<int>& layersIds,
+                                     CV_OUT std::vector<std::vector<MatShape> >& inLayersShapes,
+                                     CV_OUT std::vector<std::vector<MatShape> >& outLayersShapes) const;
+
+        /** @overload */
+        CV_WRAP void getLayersShapes(const MatShape& netInputShape,
+                                     CV_OUT std::vector<int>& layersIds,
+                                     CV_OUT std::vector<std::vector<MatShape> >& inLayersShapes,
+                                     CV_OUT std::vector<std::vector<MatShape> >& outLayersShapes) const;
+
+        /** @brief Returns input and output shapes for layer with specified
+         * id in loaded model; preliminary inferencing isn't necessary.
+         *  @param netInputShape shape input blob in net input layer.
+         *  @param layerId id for layer.
+         *  @param inLayerShapes output parameter for input layers shapes;
+         * order is the same as in layersIds
+         *  @param outLayerShapes output parameter for output layers shapes;
+         * order is the same as in layersIds
+         */
+        void getLayerShapes(const MatShape& netInputShape,
+                                    const int layerId,
+                                    CV_OUT std::vector<MatShape>& inLayerShapes,
+                                    CV_OUT std::vector<MatShape>& outLayerShapes) const; // FIXIT: CV_WRAP
+
+        /** @overload */
+        void getLayerShapes(const std::vector<MatShape>& netInputShapes,
+                                    const int layerId,
+                                    CV_OUT std::vector<MatShape>& inLayerShapes,
+                                    CV_OUT std::vector<MatShape>& outLayerShapes) const; // FIXIT: CV_WRAP
+
+        /** @brief Computes FLOP for whole loaded model with specified input shapes.
+         * @param netInputShapes vector of shapes for all net inputs.
+         * @returns computed FLOP.
+         */
+        CV_WRAP int64 getFLOPS(const std::vector<MatShape>& netInputShapes) const;
+        /** @overload */
+        CV_WRAP int64 getFLOPS(const MatShape& netInputShape) const;
+        /** @overload */
+        CV_WRAP int64 getFLOPS(const int layerId,
+                               const std::vector<MatShape>& netInputShapes) const;
+        /** @overload */
+        CV_WRAP int64 getFLOPS(const int layerId,
+                               const MatShape& netInputShape) const;
+
+        /** @brief Returns list of types for layer used in model.
+         * @param layersTypes output parameter for returning types.
+         */
+        CV_WRAP void getLayerTypes(CV_OUT std::vector<String>& layersTypes) const;
+
+        /** @brief Returns count of layers of specified type.
+         * @param layerType type.
+         * @returns count of layers
+         */
+        CV_WRAP int getLayersCount(const String& layerType) const;
+
+        /** @brief Computes bytes number which are required to store
+         * all weights and intermediate blobs for model.
+         * @param netInputShapes vector of shapes for all net inputs.
+         * @param weights output parameter to store resulting bytes for weights.
+         * @param blobs output parameter to store resulting bytes for intermediate blobs.
+         */
+        void getMemoryConsumption(const std::vector<MatShape>& netInputShapes,
+                                          CV_OUT size_t& weights, CV_OUT size_t& blobs) const; // FIXIT: CV_WRAP
+        /** @overload */
+        CV_WRAP void getMemoryConsumption(const MatShape& netInputShape,
+                                          CV_OUT size_t& weights, CV_OUT size_t& blobs) const;
+        /** @overload */
+        CV_WRAP void getMemoryConsumption(const int layerId,
+                                          const std::vector<MatShape>& netInputShapes,
+                                          CV_OUT size_t& weights, CV_OUT size_t& blobs) const;
+        /** @overload */
+        CV_WRAP void getMemoryConsumption(const int layerId,
+                                          const MatShape& netInputShape,
+                                          CV_OUT size_t& weights, CV_OUT size_t& blobs) const;
+
+        /** @brief Computes bytes number which are required to store
+         * all weights and intermediate blobs for each layer.
+         * @param netInputShapes vector of shapes for all net inputs.
+         * @param layerIds output vector to save layer IDs.
+         * @param weights output parameter to store resulting bytes for weights.
+         * @param blobs output parameter to store resulting bytes for intermediate blobs.
+         */
+        void getMemoryConsumption(const std::vector<MatShape>& netInputShapes,
+                                          CV_OUT std::vector<int>& layerIds,
+                                          CV_OUT std::vector<size_t>& weights,
+                                          CV_OUT std::vector<size_t>& blobs) const; // FIXIT: CV_WRAP
+        /** @overload */
+        void getMemoryConsumption(const MatShape& netInputShape,
+                                          CV_OUT std::vector<int>& layerIds,
+                                          CV_OUT std::vector<size_t>& weights,
+                                          CV_OUT std::vector<size_t>& blobs) const; // FIXIT: CV_WRAP
+
+        /** @brief Enables or disables layer fusion in the network.
+         * @param fusion true to enable the fusion, false to disable. The fusion is enabled by default.
+         */
+        CV_WRAP void enableFusion(bool fusion);
+
+        /** @brief Returns overall time for inference and timings (in ticks) for layers.
+         * Indexes in returned vector correspond to layers ids. Some layers can be fused with others,
+         * in this case zero ticks count will be return for that skipped layers.
+         * @param timings vector for tick timings for all layers.
+         * @return overall ticks for model inference.
+         */
+        CV_WRAP int64 getPerfProfile(CV_OUT std::vector<double>& timings);
+
+    private:
+        struct Impl;
+        Ptr<Impl> impl;
+    };
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="https://pjreddie.com/darknet/">Darknet</a> model files.
+    *  @param cfgFile      path to the .cfg file with text description of the network architecture.
+    *  @param darknetModel path to the .weights file with learned network.
+    *  @returns Network object that ready to do forward, throw an exception in failure cases.
+    *  @returns Net object.
+    */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromDarknet(const String &cfgFile, const String &darknetModel = String());
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="https://pjreddie.com/darknet/">Darknet</a> model files.
+     *  @param bufferCfg   A buffer contains a content of .cfg file with text description of the network architecture.
+     *  @param bufferModel A buffer contains a content of .weights file with learned network.
+     *  @returns Net object.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromDarknet(const std::vector<uchar>& bufferCfg,
+                                        const std::vector<uchar>& bufferModel = std::vector<uchar>());
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="https://pjreddie.com/darknet/">Darknet</a> model files.
+     *  @param bufferCfg   A buffer contains a content of .cfg file with text description of the network architecture.
+     *  @param lenCfg      Number of bytes to read from bufferCfg
+     *  @param bufferModel A buffer contains a content of .weights file with learned network.
+     *  @param lenModel    Number of bytes to read from bufferModel
+     *  @returns Net object.
+     */
+    CV_EXPORTS Net readNetFromDarknet(const char *bufferCfg, size_t lenCfg,
+                                      const char *bufferModel = NULL, size_t lenModel = 0);
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="http://caffe.berkeleyvision.org">Caffe</a> framework's format.
+      * @param prototxt   path to the .prototxt file with text description of the network architecture.
+      * @param caffeModel path to the .caffemodel file with learned network.
+      * @returns Net object.
+      */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromCaffe(const String &prototxt, const String &caffeModel = String());
+
+    /** @brief Reads a network model stored in Caffe model in memory.
+      * @param bufferProto buffer containing the content of the .prototxt file
+      * @param bufferModel buffer containing the content of the .caffemodel file
+      * @returns Net object.
+      */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromCaffe(const std::vector<uchar>& bufferProto,
+                                      const std::vector<uchar>& bufferModel = std::vector<uchar>());
+
+    /** @brief Reads a network model stored in Caffe model in memory.
+      * @details This is an overloaded member function, provided for convenience.
+      * It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
+      * @param bufferProto buffer containing the content of the .prototxt file
+      * @param lenProto length of bufferProto
+      * @param bufferModel buffer containing the content of the .caffemodel file
+      * @param lenModel length of bufferModel
+      * @returns Net object.
+      */
+    CV_EXPORTS Net readNetFromCaffe(const char *bufferProto, size_t lenProto,
+                                    const char *bufferModel = NULL, size_t lenModel = 0);
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="https://www.tensorflow.org/">TensorFlow</a> framework's format.
+      * @param model  path to the .pb file with binary protobuf description of the network architecture
+      * @param config path to the .pbtxt file that contains text graph definition in protobuf format.
+      *               Resulting Net object is built by text graph using weights from a binary one that
+      *               let us make it more flexible.
+      * @returns Net object.
+      */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromTensorflow(const String &model, const String &config = String());
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="https://www.tensorflow.org/">TensorFlow</a> framework's format.
+      * @param bufferModel buffer containing the content of the pb file
+      * @param bufferConfig buffer containing the content of the pbtxt file
+      * @returns Net object.
+      */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromTensorflow(const std::vector<uchar>& bufferModel,
+                                           const std::vector<uchar>& bufferConfig = std::vector<uchar>());
+
+    /** @brief Reads a network model stored in <a href="https://www.tensorflow.org/">TensorFlow</a> framework's format.
+      * @details This is an overloaded member function, provided for convenience.
+      * It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
+      * @param bufferModel buffer containing the content of the pb file
+      * @param lenModel length of bufferModel
+      * @param bufferConfig buffer containing the content of the pbtxt file
+      * @param lenConfig length of bufferConfig
+      */
+    CV_EXPORTS Net readNetFromTensorflow(const char *bufferModel, size_t lenModel,
+                                         const char *bufferConfig = NULL, size_t lenConfig = 0);
+
+    /**
+     *  @brief Reads a network model stored in <a href="http://torch.ch">Torch7</a> framework's format.
+     *  @param model    path to the file, dumped from Torch by using torch.save() function.
+     *  @param isBinary specifies whether the network was serialized in ascii mode or binary.
+     *  @param evaluate specifies testing phase of network. If true, it's similar to evaluate() method in Torch.
+     *  @returns Net object.
+     *
+     *  @note Ascii mode of Torch serializer is more preferable, because binary mode extensively use `long` type of C language,
+     *  which has various bit-length on different systems.
+     *
+     * The loading file must contain serialized <a href="https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md">nn.Module</a> object
+     * with importing network. Try to eliminate a custom objects from serialazing data to avoid importing errors.
+     *
+     * List of supported layers (i.e. object instances derived from Torch nn.Module class):
+     * - nn.Sequential
+     * - nn.Parallel
+     * - nn.Concat
+     * - nn.Linear
+     * - nn.SpatialConvolution
+     * - nn.SpatialMaxPooling, nn.SpatialAveragePooling
+     * - nn.ReLU, nn.TanH, nn.Sigmoid
+     * - nn.Reshape
+     * - nn.SoftMax, nn.LogSoftMax
+     *
+     * Also some equivalents of these classes from cunn, cudnn, and fbcunn may be successfully imported.
+     */
+     CV_EXPORTS_W Net readNetFromTorch(const String &model, bool isBinary = true, bool evaluate = true);
+
+     /**
+      * @brief Read deep learning network represented in one of the supported formats.
+      * @param[in] model Binary file contains trained weights. The following file
+      *                  extensions are expected for models from different frameworks:
+      *                  * `*.caffemodel` (Caffe, http://caffe.berkeleyvision.org/)
+      *                  * `*.pb` (TensorFlow, https://www.tensorflow.org/)
+      *                  * `*.t7` | `*.net` (Torch, http://torch.ch/)
+      *                  * `*.weights` (Darknet, https://pjreddie.com/darknet/)
+      *                  * `*.bin` (DLDT, https://software.intel.com/openvino-toolkit)
+      *                  * `*.onnx` (ONNX, https://onnx.ai/)
+      * @param[in] config Text file contains network configuration. It could be a
+      *                   file with the following extensions:
+      *                  * `*.prototxt` (Caffe, http://caffe.berkeleyvision.org/)
+      *                  * `*.pbtxt` (TensorFlow, https://www.tensorflow.org/)
+      *                  * `*.cfg` (Darknet, https://pjreddie.com/darknet/)
+      *                  * `*.xml` (DLDT, https://software.intel.com/openvino-toolkit)
+      * @param[in] framework Explicit framework name tag to determine a format.
+      * @returns Net object.
+      *
+      * This function automatically detects an origin framework of trained model
+      * and calls an appropriate function such @ref readNetFromCaffe, @ref readNetFromTensorflow,
+      * @ref readNetFromTorch or @ref readNetFromDarknet. An order of @p model and @p config
+      * arguments does not matter.
+      */
+     CV_EXPORTS_W Net readNet(const String& model, const String& config = "", const String& framework = "");
+
+     /**
+      * @brief Read deep learning network represented in one of the supported formats.
+      * @details This is an overloaded member function, provided for convenience.
+      *          It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
+      * @param[in] framework    Name of origin framework.
+      * @param[in] bufferModel  A buffer with a content of binary file with weights
+      * @param[in] bufferConfig A buffer with a content of text file contains network configuration.
+      * @returns Net object.
+      */
+     CV_EXPORTS_W Net readNet(const String& framework, const std::vector<uchar>& bufferModel,
+                              const std::vector<uchar>& bufferConfig = std::vector<uchar>());
+
+    /** @brief Loads blob which was serialized as torch.Tensor object of Torch7 framework.
+     *  @warning This function has the same limitations as readNetFromTorch().
+     */
+    CV_EXPORTS_W Mat readTorchBlob(const String &filename, bool isBinary = true);
+
+    /** @brief Load a network from Intel's Model Optimizer intermediate representation.
+     *  @param[in] xml XML configuration file with network's topology.
+     *  @param[in] bin Binary file with trained weights.
+     *  @returns Net object.
+     *  Networks imported from Intel's Model Optimizer are launched in Intel's Inference Engine
+     *  backend.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromModelOptimizer(const String &xml, const String &bin);
+
+    /** @brief Reads a network model <a href="https://onnx.ai/">ONNX</a>.
+     *  @param onnxFile path to the .onnx file with text description of the network architecture.
+     *  @returns Network object that ready to do forward, throw an exception in failure cases.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromONNX(const String &onnxFile);
+
+    /** @brief Reads a network model from <a href="https://onnx.ai/">ONNX</a>
+     *         in-memory buffer.
+     *  @param buffer memory address of the first byte of the buffer.
+     *  @param sizeBuffer size of the buffer.
+     *  @returns Network object that ready to do forward, throw an exception
+     *        in failure cases.
+     */
+    CV_EXPORTS Net readNetFromONNX(const char* buffer, size_t sizeBuffer);
+
+    /** @brief Reads a network model from <a href="https://onnx.ai/">ONNX</a>
+     *         in-memory buffer.
+     *  @param buffer in-memory buffer that stores the ONNX model bytes.
+     *  @returns Network object that ready to do forward, throw an exception
+     *        in failure cases.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Net readNetFromONNX(const std::vector<uchar>& buffer);
+
+    /** @brief Creates blob from .pb file.
+     *  @param path to the .pb file with input tensor.
+     *  @returns Mat.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Mat readTensorFromONNX(const String& path);
+
+    /** @brief Creates 4-dimensional blob from image. Optionally resizes and crops @p image from center,
+     *  subtract @p mean values, scales values by @p scalefactor, swap Blue and Red channels.
+     *  @param image input image (with 1-, 3- or 4-channels).
+     *  @param size spatial size for output image
+     *  @param mean scalar with mean values which are subtracted from channels. Values are intended
+     *  to be in (mean-R, mean-G, mean-B) order if @p image has BGR ordering and @p swapRB is true.
+     *  @param scalefactor multiplier for @p image values.
+     *  @param swapRB flag which indicates that swap first and last channels
+     *  in 3-channel image is necessary.
+     *  @param crop flag which indicates whether image will be cropped after resize or not
+     *  @param ddepth Depth of output blob. Choose CV_32F or CV_8U.
+     *  @details if @p crop is true, input image is resized so one side after resize is equal to corresponding
+     *  dimension in @p size and another one is equal or larger. Then, crop from the center is performed.
+     *  If @p crop is false, direct resize without cropping and preserving aspect ratio is performed.
+     *  @returns 4-dimensional Mat with NCHW dimensions order.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Mat blobFromImage(InputArray image, double scalefactor=1.0, const Size& size = Size(),
+                                   const Scalar& mean = Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false,
+                                   int ddepth=CV_32F);
+
+    /** @brief Creates 4-dimensional blob from image.
+     *  @details This is an overloaded member function, provided for convenience.
+     *           It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
+     */
+    CV_EXPORTS void blobFromImage(InputArray image, OutputArray blob, double scalefactor=1.0,
+                                  const Size& size = Size(), const Scalar& mean = Scalar(),
+                                  bool swapRB=false, bool crop=false, int ddepth=CV_32F);
+
+
+    /** @brief Creates 4-dimensional blob from series of images. Optionally resizes and
+     *  crops @p images from center, subtract @p mean values, scales values by @p scalefactor,
+     *  swap Blue and Red channels.
+     *  @param images input images (all with 1-, 3- or 4-channels).
+     *  @param size spatial size for output image
+     *  @param mean scalar with mean values which are subtracted from channels. Values are intended
+     *  to be in (mean-R, mean-G, mean-B) order if @p image has BGR ordering and @p swapRB is true.
+     *  @param scalefactor multiplier for @p images values.
+     *  @param swapRB flag which indicates that swap first and last channels
+     *  in 3-channel image is necessary.
+     *  @param crop flag which indicates whether image will be cropped after resize or not
+     *  @param ddepth Depth of output blob. Choose CV_32F or CV_8U.
+     *  @details if @p crop is true, input image is resized so one side after resize is equal to corresponding
+     *  dimension in @p size and another one is equal or larger. Then, crop from the center is performed.
+     *  If @p crop is false, direct resize without cropping and preserving aspect ratio is performed.
+     *  @returns 4-dimensional Mat with NCHW dimensions order.
+     */
+    CV_EXPORTS_W Mat blobFromImages(InputArrayOfArrays images, double scalefactor=1.0,
+                                    Size size = Size(), const Scalar& mean = Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false,
+                                    int ddepth=CV_32F);
+
+    /** @brief Creates 4-dimensional blob from series of images.
+     *  @details This is an overloaded member function, provided for convenience.
+     *           It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
+     */
+    CV_EXPORTS void blobFromImages(InputArrayOfArrays images, OutputArray blob,
+                                   double scalefactor=1.0, Size size = Size(),
+                                   const Scalar& mean = Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false,
+                                   int ddepth=CV_32F);
+
+    /** @brief Parse a 4D blob and output the images it contains as 2D arrays through a simpler data structure
+     *  (std::vector<cv::Mat>).
+     *  @param[in] blob_ 4 dimensional array (images, channels, height, width) in floating point precision (CV_32F) from
+     *  which you would like to extract the images.
+     *  @param[out] images_ array of 2D Mat containing the images extracted from the blob in floating point precision
+     *  (CV_32F). They are non normalized neither mean added. The number of returned images equals the first dimension
+     *  of the blob (batch size). Every image has a number of channels equals to the second dimension of the blob (depth).
+     */
+    CV_EXPORTS_W void imagesFromBlob(const cv::Mat& blob_, OutputArrayOfArrays images_);
+
+    /** @brief Convert all weights of Caffe network to half precision floating point.
+     * @param src Path to origin model from Caffe framework contains single
+     *            precision floating point weights (usually has `.caffemodel` extension).
+     * @param dst Path to destination model with updated weights.
+     * @param layersTypes Set of layers types which parameters will be converted.
+     *                    By default, converts only Convolutional and Fully-Connected layers'
+     *                    weights.
+     *
+     * @note Shrinked model has no origin float32 weights so it can't be used
+     *       in origin Caffe framework anymore. However the structure of data
+     *       is taken from NVidia's Caffe fork: https://github.com/NVIDIA/caffe.
+     *       So the resulting model may be used there.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void shrinkCaffeModel(const String& src, const String& dst,
+                                       const std::vector<String>& layersTypes = std::vector<String>());
+
+    /** @brief Create a text representation for a binary network stored in protocol buffer format.
+     *  @param[in] model  A path to binary network.
+     *  @param[in] output A path to output text file to be created.
+     *
+     *  @note To reduce output file size, trained weights are not included.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void writeTextGraph(const String& model, const String& output);
+
+    /** @brief Performs non maximum suppression given boxes and corresponding scores.
+
+     * @param bboxes a set of bounding boxes to apply NMS.
+     * @param scores a set of corresponding confidences.
+     * @param score_threshold a threshold used to filter boxes by score.
+     * @param nms_threshold a threshold used in non maximum suppression.
+     * @param indices the kept indices of bboxes after NMS.
+     * @param eta a coefficient in adaptive threshold formula: \f$nms\_threshold_{i+1}=eta\cdot nms\_threshold_i\f$.
+     * @param top_k if `>0`, keep at most @p top_k picked indices.
+     */
+    CV_EXPORTS_W void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores,
+                               const float score_threshold, const float nms_threshold,
+                               CV_OUT std::vector<int>& indices,
+                               const float eta = 1.f, const int top_k = 0);
+
+    CV_EXPORTS_W void NMSBoxes(const std::vector<Rect2d>& bboxes, const std::vector<float>& scores,
+                               const float score_threshold, const float nms_threshold,
+                               CV_OUT std::vector<int>& indices,
+                               const float eta = 1.f, const int top_k = 0);
+
+    CV_EXPORTS_AS(NMSBoxesRotated) void NMSBoxes(const std::vector<RotatedRect>& bboxes, const std::vector<float>& scores,
+                             const float score_threshold, const float nms_threshold,
+                             CV_OUT std::vector<int>& indices,
+                             const float eta = 1.f, const int top_k = 0);
+
+//! @}
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}
+}
+
+#include <opencv2/dnn/layer.hpp>
+#include <opencv2/dnn/dnn.inl.hpp>
+
+/// @deprecated Include this header directly from application. Automatic inclusion will be removed
+#include <opencv2/dnn/utils/inference_engine.hpp>
+
+#endif  /* OPENCV_DNN_DNN_HPP */
diff --git a/include/opencv2/dnn/dnn.inl.hpp b/include/opencv2/dnn/dnn.inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..d6809ce
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/dnn.inl.hpp
@@ -0,0 +1,411 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_DNN_DNN_INL_HPP
+#define OPENCV_DNN_DNN_INL_HPP
+
+#include <opencv2/dnn.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+
+template<typename TypeIter>
+DictValue DictValue::arrayInt(TypeIter begin, int size)
+{
+    DictValue res(Param::INT, new AutoBuffer<int64, 1>(size));
+    for (int j = 0; j < size; begin++, j++)
+        (*res.pi)[j] = *begin;
+    return res;
+}
+
+template<typename TypeIter>
+DictValue DictValue::arrayReal(TypeIter begin, int size)
+{
+    DictValue res(Param::REAL, new AutoBuffer<double, 1>(size));
+    for (int j = 0; j < size; begin++, j++)
+        (*res.pd)[j] = *begin;
+    return res;
+}
+
+template<typename TypeIter>
+DictValue DictValue::arrayString(TypeIter begin, int size)
+{
+    DictValue res(Param::STRING, new AutoBuffer<String, 1>(size));
+    for (int j = 0; j < size; begin++, j++)
+        (*res.ps)[j] = *begin;
+    return res;
+}
+
+template<>
+inline DictValue DictValue::get<DictValue>(int idx) const
+{
+    CV_Assert(idx == -1);
+    return *this;
+}
+
+template<>
+inline int64 DictValue::get<int64>(int idx) const
+{
+    CV_Assert((idx == -1 && size() == 1) || (idx >= 0 && idx < size()));
+    idx = (idx == -1) ? 0 : idx;
+
+    if (type == Param::INT)
+    {
+        return (*pi)[idx];
+    }
+    else if (type == Param::REAL)
+    {
+        double doubleValue = (*pd)[idx];
+
+        double fracpart, intpart;
+        fracpart = std::modf(doubleValue, &intpart);
+        CV_Assert(fracpart == 0.0);
+
+        return (int64)doubleValue;
+    }
+    else if (type == Param::STRING)
+    {
+        return std::atoi((*ps)[idx].c_str());
+    }
+    else
+    {
+        CV_Assert(isInt() || isReal() || isString());
+        return 0;
+    }
+}
+
+template<>
+inline int DictValue::get<int>(int idx) const
+{
+    return (int)get<int64>(idx);
+}
+
+inline int DictValue::getIntValue(int idx) const
+{
+    return (int)get<int64>(idx);
+}
+
+template<>
+inline unsigned DictValue::get<unsigned>(int idx) const
+{
+    return (unsigned)get<int64>(idx);
+}
+
+template<>
+inline bool DictValue::get<bool>(int idx) const
+{
+    return (get<int64>(idx) != 0);
+}
+
+template<>
+inline double DictValue::get<double>(int idx) const
+{
+    CV_Assert((idx == -1 && size() == 1) || (idx >= 0 && idx < size()));
+    idx = (idx == -1) ? 0 : idx;
+
+    if (type == Param::REAL)
+    {
+        return (*pd)[idx];
+    }
+    else if (type == Param::INT)
+    {
+        return (double)(*pi)[idx];
+    }
+    else if (type == Param::STRING)
+    {
+        return std::atof((*ps)[idx].c_str());
+    }
+    else
+    {
+        CV_Assert(isReal() || isInt() || isString());
+        return 0;
+    }
+}
+
+inline double DictValue::getRealValue(int idx) const
+{
+    return get<double>(idx);
+}
+
+template<>
+inline float DictValue::get<float>(int idx) const
+{
+    return (float)get<double>(idx);
+}
+
+template<>
+inline String DictValue::get<String>(int idx) const
+{
+    CV_Assert(isString());
+    CV_Assert((idx == -1 && ps->size() == 1) || (idx >= 0 && idx < (int)ps->size()));
+    return (*ps)[(idx == -1) ? 0 : idx];
+}
+
+
+inline String DictValue::getStringValue(int idx) const
+{
+    return get<String>(idx);
+}
+
+inline void DictValue::release()
+{
+    switch (type)
+    {
+    case Param::INT:
+        delete pi;
+        break;
+    case Param::STRING:
+        delete ps;
+        break;
+    case Param::REAL:
+        delete pd;
+        break;
+    case Param::BOOLEAN:
+    case Param::MAT:
+    case Param::MAT_VECTOR:
+    case Param::ALGORITHM:
+    case Param::FLOAT:
+    case Param::UNSIGNED_INT:
+    case Param::UINT64:
+    case Param::UCHAR:
+    case Param::SCALAR:
+        break; // unhandled
+    }
+}
+
+inline DictValue::~DictValue()
+{
+    release();
+}
+
+inline DictValue & DictValue::operator=(const DictValue &r)
+{
+    if (&r == this)
+        return *this;
+
+    if (r.type == Param::INT)
+    {
+        AutoBuffer<int64, 1> *tmp = new AutoBuffer<int64, 1>(*r.pi);
+        release();
+        pi = tmp;
+    }
+    else if (r.type == Param::STRING)
+    {
+        AutoBuffer<String, 1> *tmp = new AutoBuffer<String, 1>(*r.ps);
+        release();
+        ps = tmp;
+    }
+    else if (r.type == Param::REAL)
+    {
+        AutoBuffer<double, 1> *tmp = new AutoBuffer<double, 1>(*r.pd);
+        release();
+        pd = tmp;
+    }
+
+    type = r.type;
+
+    return *this;
+}
+
+inline DictValue::DictValue(const DictValue &r)
+{
+    type = r.type;
+
+    if (r.type == Param::INT)
+        pi = new AutoBuffer<int64, 1>(*r.pi);
+    else if (r.type == Param::STRING)
+        ps = new AutoBuffer<String, 1>(*r.ps);
+    else if (r.type == Param::REAL)
+        pd = new AutoBuffer<double, 1>(*r.pd);
+}
+
+inline bool DictValue::isString() const
+{
+    return (type == Param::STRING);
+}
+
+inline bool DictValue::isInt() const
+{
+    return (type == Param::INT);
+}
+
+inline bool DictValue::isReal() const
+{
+    return (type == Param::REAL || type == Param::INT);
+}
+
+inline int DictValue::size() const
+{
+    switch (type)
+    {
+    case Param::INT:
+        return (int)pi->size();
+    case Param::STRING:
+        return (int)ps->size();
+    case Param::REAL:
+        return (int)pd->size();
+    case Param::BOOLEAN:
+    case Param::MAT:
+    case Param::MAT_VECTOR:
+    case Param::ALGORITHM:
+    case Param::FLOAT:
+    case Param::UNSIGNED_INT:
+    case Param::UINT64:
+    case Param::UCHAR:
+    case Param::SCALAR:
+        break; // unhandled
+    }
+    CV_Error_(Error::StsInternal, ("Unhandled type (%d)", static_cast<int>(type)));
+}
+
+inline std::ostream &operator<<(std::ostream &stream, const DictValue &dictv)
+{
+    int i;
+
+    if (dictv.isInt())
+    {
+        for (i = 0; i < dictv.size() - 1; i++)
+            stream << dictv.get<int64>(i) << ", ";
+        stream << dictv.get<int64>(i);
+    }
+    else if (dictv.isReal())
+    {
+        for (i = 0; i < dictv.size() - 1; i++)
+            stream << dictv.get<double>(i) << ", ";
+        stream << dictv.get<double>(i);
+    }
+    else if (dictv.isString())
+    {
+        for (i = 0; i < dictv.size() - 1; i++)
+            stream << "\"" << dictv.get<String>(i) << "\", ";
+        stream << dictv.get<String>(i);
+    }
+
+    return stream;
+}
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+inline bool Dict::has(const String &key) const
+{
+    return dict.count(key) != 0;
+}
+
+inline DictValue *Dict::ptr(const String &key)
+{
+    _Dict::iterator i = dict.find(key);
+    return (i == dict.end()) ? NULL : &i->second;
+}
+
+inline const DictValue *Dict::ptr(const String &key) const
+{
+    _Dict::const_iterator i = dict.find(key);
+    return (i == dict.end()) ? NULL : &i->second;
+}
+
+inline const DictValue &Dict::get(const String &key) const
+{
+    _Dict::const_iterator i = dict.find(key);
+    if (i == dict.end())
+        CV_Error(Error::StsObjectNotFound, "Required argument \"" + key + "\" not found into dictionary");
+    return i->second;
+}
+
+template <typename T>
+inline T Dict::get(const String &key) const
+{
+    return this->get(key).get<T>();
+}
+
+template <typename T>
+inline T Dict::get(const String &key, const T &defaultValue) const
+{
+    _Dict::const_iterator i = dict.find(key);
+
+    if (i != dict.end())
+        return i->second.get<T>();
+    else
+        return defaultValue;
+}
+
+template<typename T>
+inline const T &Dict::set(const String &key, const T &value)
+{
+    _Dict::iterator i = dict.find(key);
+
+    if (i != dict.end())
+        i->second = DictValue(value);
+    else
+        dict.insert(std::make_pair(key, DictValue(value)));
+
+    return value;
+}
+
+inline void Dict::erase(const String &key)
+{
+    dict.erase(key);
+}
+
+inline std::ostream &operator<<(std::ostream &stream, const Dict &dict)
+{
+    Dict::_Dict::const_iterator it;
+    for (it = dict.dict.begin(); it != dict.dict.end(); it++)
+        stream << it->first << " : " << it->second << "\n";
+
+    return stream;
+}
+
+inline std::map<String, DictValue>::const_iterator Dict::begin() const
+{
+    return dict.begin();
+}
+
+inline std::map<String, DictValue>::const_iterator Dict::end() const
+{
+    return dict.end();
+}
+
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}
+}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/dnn/layer.details.hpp b/include/opencv2/dnn/layer.details.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1133da5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/layer.details.hpp
@@ -0,0 +1,78 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+#ifndef OPENCV_DNN_LAYER_DETAILS_HPP
+#define OPENCV_DNN_LAYER_DETAILS_HPP
+
+#include <opencv2/dnn/layer.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+
+/** @brief Registers layer constructor in runtime.
+*   @param type string, containing type name of the layer.
+*   @param constructorFunc pointer to the function of type LayerRegister::Constructor, which creates the layer.
+*   @details This macros must be placed inside the function code.
+*/
+#define CV_DNN_REGISTER_LAYER_FUNC(type, constructorFunc) \
+    cv::dnn::LayerFactory::registerLayer(#type, constructorFunc);
+
+/** @brief Registers layer class in runtime.
+ *  @param type string, containing type name of the layer.
+ *  @param class C++ class, derived from Layer.
+ *  @details This macros must be placed inside the function code.
+ */
+#define CV_DNN_REGISTER_LAYER_CLASS(type, class) \
+    cv::dnn::LayerFactory::registerLayer(#type, cv::dnn::details::_layerDynamicRegisterer<class>);
+
+/** @brief Registers layer constructor on module load time.
+*   @param type string, containing type name of the layer.
+*   @param constructorFunc pointer to the function of type LayerRegister::Constructor, which creates the layer.
+*   @details This macros must be placed outside the function code.
+*/
+#define CV_DNN_REGISTER_LAYER_FUNC_STATIC(type, constructorFunc) \
+static cv::dnn::details::_LayerStaticRegisterer __LayerStaticRegisterer_##type(#type, constructorFunc);
+
+/** @brief Registers layer class on module load time.
+ *  @param type string, containing type name of the layer.
+ *  @param class C++ class, derived from Layer.
+ *  @details This macros must be placed outside the function code.
+ */
+#define CV_DNN_REGISTER_LAYER_CLASS_STATIC(type, class)                         \
+Ptr<Layer> __LayerStaticRegisterer_func_##type(LayerParams &params) \
+    { return Ptr<Layer>(new class(params)); }                       \
+static cv::dnn::details::_LayerStaticRegisterer __LayerStaticRegisterer_##type(#type, __LayerStaticRegisterer_func_##type);
+
+namespace details {
+
+template<typename LayerClass>
+Ptr<Layer> _layerDynamicRegisterer(LayerParams &params)
+{
+    return Ptr<Layer>(LayerClass::create(params));
+}
+
+//allows automatically register created layer on module load time
+class _LayerStaticRegisterer
+{
+    String type;
+public:
+
+    _LayerStaticRegisterer(const String &layerType, LayerFactory::Constructor layerConstructor)
+    {
+        this->type = layerType;
+        LayerFactory::registerLayer(layerType, layerConstructor);
+    }
+
+    ~_LayerStaticRegisterer()
+    {
+        LayerFactory::unregisterLayer(type);
+    }
+};
+
+} // namespace
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}} // namespace
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/dnn/layer.hpp b/include/opencv2/dnn/layer.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8500599
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/layer.hpp
@@ -0,0 +1,85 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_DNN_LAYER_HPP
+#define OPENCV_DNN_LAYER_HPP
+#include <opencv2/dnn.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+//! @addtogroup dnn
+//! @{
+//!
+//! @defgroup dnnLayerFactory Utilities for New Layers Registration
+//! @{
+
+/** @brief %Layer factory allows to create instances of registered layers. */
+class CV_EXPORTS LayerFactory
+{
+public:
+
+    //! Each Layer class must provide this function to the factory
+    typedef Ptr<Layer>(*Constructor)(LayerParams &params);
+
+    //! Registers the layer class with typename @p type and specified @p constructor. Thread-safe.
+    static void registerLayer(const String &type, Constructor constructor);
+
+    //! Unregisters registered layer with specified type name. Thread-safe.
+    static void unregisterLayer(const String &type);
+
+    /** @brief Creates instance of registered layer.
+     *  @param type type name of creating layer.
+     *  @param params parameters which will be used for layer initialization.
+     *  @note Thread-safe.
+     */
+    static Ptr<Layer> createLayerInstance(const String &type, LayerParams& params);
+
+private:
+    LayerFactory();
+};
+
+//! @}
+//! @}
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}
+}
+#endif
diff --git a/include/opencv2/dnn/shape_utils.hpp b/include/opencv2/dnn/shape_utils.hpp
new file mode 100644
index 0000000..98adcc3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/shape_utils.hpp
@@ -0,0 +1,219 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
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+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_DNN_DNN_SHAPE_UTILS_HPP
+#define OPENCV_DNN_DNN_SHAPE_UTILS_HPP
+
+#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
+#include <opencv2/core/types_c.h>  // CV_MAX_DIM
+#include <iostream>
+#include <ostream>
+#include <sstream>
+
+namespace cv {
+namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+
+//Slicing
+
+struct _Range : public cv::Range
+{
+    _Range(const Range &r) : cv::Range(r) {}
+    _Range(int start_, int size_ = 1) : cv::Range(start_, start_ + size_) {}
+};
+
+static inline Mat slice(const Mat &m, const _Range &r0)
+{
+    Range ranges[CV_MAX_DIM];
+    for (int i = 1; i < m.dims; i++)
+        ranges[i] = Range::all();
+    ranges[0] = r0;
+    return m(&ranges[0]);
+}
+
+static inline Mat slice(const Mat &m, const _Range &r0, const _Range &r1)
+{
+    CV_Assert(m.dims >= 2);
+    Range ranges[CV_MAX_DIM];
+    for (int i = 2; i < m.dims; i++)
+        ranges[i] = Range::all();
+    ranges[0] = r0;
+    ranges[1] = r1;
+    return m(&ranges[0]);
+}
+
+static inline Mat slice(const Mat &m, const _Range &r0, const _Range &r1, const _Range &r2)
+{
+    CV_Assert(m.dims >= 3);
+    Range ranges[CV_MAX_DIM];
+    for (int i = 3; i < m.dims; i++)
+        ranges[i] = Range::all();
+    ranges[0] = r0;
+    ranges[1] = r1;
+    ranges[2] = r2;
+    return m(&ranges[0]);
+}
+
+static inline Mat slice(const Mat &m, const _Range &r0, const _Range &r1, const _Range &r2, const _Range &r3)
+{
+    CV_Assert(m.dims >= 4);
+    Range ranges[CV_MAX_DIM];
+    for (int i = 4; i < m.dims; i++)
+        ranges[i] = Range::all();
+    ranges[0] = r0;
+    ranges[1] = r1;
+    ranges[2] = r2;
+    ranges[3] = r3;
+    return m(&ranges[0]);
+}
+
+static inline Mat getPlane(const Mat &m, int n, int cn)
+{
+    CV_Assert(m.dims > 2);
+    int sz[CV_MAX_DIM];
+    for(int i = 2; i < m.dims; i++)
+    {
+        sz[i-2] = m.size.p[i];
+    }
+    return Mat(m.dims - 2, sz, m.type(), (void*)m.ptr<float>(n, cn));
+}
+
+static inline MatShape shape(const int* dims, const int n)
+{
+    MatShape shape;
+    shape.assign(dims, dims + n);
+    return shape;
+}
+
+static inline MatShape shape(const Mat& mat)
+{
+    return shape(mat.size.p, mat.dims);
+}
+
+static inline MatShape shape(const MatSize& sz)
+{
+    return shape(sz.p, sz.dims());
+}
+
+static inline MatShape shape(const UMat& mat)
+{
+    return shape(mat.size.p, mat.dims);
+}
+
+namespace {inline bool is_neg(int i) { return i < 0; }}
+
+static inline MatShape shape(int a0, int a1=-1, int a2=-1, int a3=-1)
+{
+    int dims[] = {a0, a1, a2, a3};
+    MatShape s = shape(dims, 4);
+    s.erase(std::remove_if(s.begin(), s.end(), is_neg), s.end());
+    return s;
+}
+
+static inline int total(const MatShape& shape, int start = -1, int end = -1)
+{
+    if (start == -1) start = 0;
+    if (end == -1) end = (int)shape.size();
+
+    if (shape.empty())
+        return 0;
+
+    int elems = 1;
+    CV_Assert(start <= (int)shape.size() && end <= (int)shape.size() &&
+              start <= end);
+    for(int i = start; i < end; i++)
+    {
+        elems *= shape[i];
+    }
+    return elems;
+}
+
+static inline MatShape concat(const MatShape& a, const MatShape& b)
+{
+    MatShape c = a;
+    c.insert(c.end(), b.begin(), b.end());
+
+    return c;
+}
+
+static inline std::string toString(const MatShape& shape, const String& name = "")
+{
+    std::ostringstream ss;
+    if (!name.empty())
+        ss << name << ' ';
+    ss << '[';
+    for(size_t i = 0, n = shape.size(); i < n; ++i)
+        ss << ' ' << shape[i];
+    ss << " ]";
+    return ss.str();
+}
+static inline void print(const MatShape& shape, const String& name = "")
+{
+    std::cout << toString(shape, name) << std::endl;
+}
+static inline std::ostream& operator<<(std::ostream &out, const MatShape& shape)
+{
+    out << toString(shape);
+    return out;
+}
+
+inline int clamp(int ax, int dims)
+{
+    return ax < 0 ? ax + dims : ax;
+}
+
+inline int clamp(int ax, const MatShape& shape)
+{
+    return clamp(ax, (int)shape.size());
+}
+
+inline Range clamp(const Range& r, int axisSize)
+{
+    Range clamped(std::max(r.start, 0),
+                  r.end > 0 ? std::min(r.end, axisSize) : axisSize + r.end + 1);
+    CV_Assert_N(clamped.start < clamped.end, clamped.end <= axisSize);
+    return clamped;
+}
+
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}
+}
+#endif
diff --git a/include/opencv2/dnn/utils/inference_engine.hpp b/include/opencv2/dnn/utils/inference_engine.hpp
new file mode 100644
index 0000000..564e526
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/utils/inference_engine.hpp
@@ -0,0 +1,43 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+#ifndef OPENCV_DNN_UTILS_INF_ENGINE_HPP
+#define OPENCV_DNN_UTILS_INF_ENGINE_HPP
+
+#include "../dnn.hpp"
+
+namespace cv { namespace dnn {
+CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+
+
+/** @brief Release a Myriad device (binded by OpenCV).
+ *
+ * Single Myriad device cannot be shared across multiple processes which uses
+ * Inference Engine's Myriad plugin.
+ */
+CV_EXPORTS_W void resetMyriadDevice();
+
+
+/* Values for 'OPENCV_DNN_IE_VPU_TYPE' parameter */
+#define CV_DNN_INFERENCE_ENGINE_VPU_TYPE_UNSPECIFIED ""
+/// Intel(R) Movidius(TM) Neural Compute Stick, NCS (USB 03e7:2150), Myriad2 (https://software.intel.com/en-us/movidius-ncs)
+#define CV_DNN_INFERENCE_ENGINE_VPU_TYPE_MYRIAD_2 "Myriad2"
+/// Intel(R) Neural Compute Stick 2, NCS2 (USB 03e7:2485), MyriadX (https://software.intel.com/ru-ru/neural-compute-stick)
+#define CV_DNN_INFERENCE_ENGINE_VPU_TYPE_MYRIAD_X "MyriadX"
+
+
+/** @brief Returns Inference Engine VPU type.
+ *
+ * See values of `CV_DNN_INFERENCE_ENGINE_VPU_TYPE_*` macros.
+ */
+CV_EXPORTS_W cv::String getInferenceEngineVPUType();
+
+
+CV__DNN_INLINE_NS_END
+}} // namespace
+
+#endif // OPENCV_DNN_UTILS_INF_ENGINE_HPP
diff --git a/include/opencv2/dnn/version.hpp b/include/opencv2/dnn/version.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ecf0f24
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/dnn/version.hpp
@@ -0,0 +1,21 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_DNN_VERSION_HPP
+#define OPENCV_DNN_VERSION_HPP
+
+/// Use with major OpenCV version only.
+#define OPENCV_DNN_API_VERSION 20190621
+
+#if !defined CV_DOXYGEN && !defined CV_STATIC_ANALYSIS && !defined CV_DNN_DONT_ADD_INLINE_NS
+#define CV__DNN_INLINE_NS __CV_CAT(dnn4_v, OPENCV_DNN_API_VERSION)
+#define CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN namespace CV__DNN_INLINE_NS {
+#define CV__DNN_INLINE_NS_END }
+namespace cv { namespace dnn { namespace CV__DNN_INLINE_NS { } using namespace CV__DNN_INLINE_NS; }}
+#else
+#define CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
+#define CV__DNN_INLINE_NS_END
+#endif
+
+#endif  // OPENCV_DNN_VERSION_HPP
diff --git a/include/opencv2/features2d.hpp b/include/opencv2/features2d.hpp
new file mode 100644
index 0000000..c18f80f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/features2d.hpp
@@ -0,0 +1,1451 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_FEATURES_2D_HPP
+#define OPENCV_FEATURES_2D_HPP
+
+#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+#ifdef HAVE_OPENCV_FLANN
+#include "opencv2/flann/miniflann.hpp"
+#endif
+
+/**
+  @defgroup features2d 2D Features Framework
+  @{
+    @defgroup features2d_main Feature Detection and Description
+    @defgroup features2d_match Descriptor Matchers
+
+Matchers of keypoint descriptors in OpenCV have wrappers with a common interface that enables you to
+easily switch between different algorithms solving the same problem. This section is devoted to
+matching descriptors that are represented as vectors in a multidimensional space. All objects that
+implement vector descriptor matchers inherit the DescriptorMatcher interface.
+
+@note
+   -   An example explaining keypoint matching can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/descriptor_extractor_matcher.cpp
+    -   An example on descriptor matching evaluation can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/detector_descriptor_matcher_evaluation.cpp
+    -   An example on one to many image matching can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/matching_to_many_images.cpp
+
+    @defgroup features2d_draw Drawing Function of Keypoints and Matches
+    @defgroup features2d_category Object Categorization
+
+This section describes approaches based on local 2D features and used to categorize objects.
+
+@note
+   -   A complete Bag-Of-Words sample can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/bagofwords_classification.cpp
+    -   (Python) An example using the features2D framework to perform object categorization can be
+        found at opencv_source_code/samples/python/find_obj.py
+
+  @}
+ */
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup features2d
+//! @{
+
+// //! writes vector of keypoints to the file storage
+// CV_EXPORTS void write(FileStorage& fs, const String& name, const std::vector<KeyPoint>& keypoints);
+// //! reads vector of keypoints from the specified file storage node
+// CV_EXPORTS void read(const FileNode& node, CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints);
+
+/** @brief A class filters a vector of keypoints.
+
+ Because now it is difficult to provide a convenient interface for all usage scenarios of the
+ keypoints filter class, it has only several needed by now static methods.
+ */
+class CV_EXPORTS KeyPointsFilter
+{
+public:
+    KeyPointsFilter(){}
+
+    /*
+     * Remove keypoints within borderPixels of an image edge.
+     */
+    static void runByImageBorder( std::vector<KeyPoint>& keypoints, Size imageSize, int borderSize );
+    /*
+     * Remove keypoints of sizes out of range.
+     */
+    static void runByKeypointSize( std::vector<KeyPoint>& keypoints, float minSize,
+                                   float maxSize=FLT_MAX );
+    /*
+     * Remove keypoints from some image by mask for pixels of this image.
+     */
+    static void runByPixelsMask( std::vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask );
+    /*
+     * Remove duplicated keypoints.
+     */
+    static void removeDuplicated( std::vector<KeyPoint>& keypoints );
+    /*
+     * Remove duplicated keypoints and sort the remaining keypoints
+     */
+    static void removeDuplicatedSorted( std::vector<KeyPoint>& keypoints );
+
+    /*
+     * Retain the specified number of the best keypoints (according to the response)
+     */
+    static void retainBest( std::vector<KeyPoint>& keypoints, int npoints );
+};
+
+
+/************************************ Base Classes ************************************/
+
+/** @brief Abstract base class for 2D image feature detectors and descriptor extractors
+*/
+#ifdef __EMSCRIPTEN__
+class CV_EXPORTS_W Feature2D : public Algorithm
+#else
+class CV_EXPORTS_W Feature2D : public virtual Algorithm
+#endif
+{
+public:
+    virtual ~Feature2D();
+
+    /** @brief Detects keypoints in an image (first variant) or image set (second variant).
+
+    @param image Image.
+    @param keypoints The detected keypoints. In the second variant of the method keypoints[i] is a set
+    of keypoints detected in images[i] .
+    @param mask Mask specifying where to look for keypoints (optional). It must be a 8-bit integer
+    matrix with non-zero values in the region of interest.
+     */
+    CV_WRAP virtual void detect( InputArray image,
+                                 CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                                 InputArray mask=noArray() );
+
+    /** @overload
+    @param images Image set.
+    @param keypoints The detected keypoints. In the second variant of the method keypoints[i] is a set
+    of keypoints detected in images[i] .
+    @param masks Masks for each input image specifying where to look for keypoints (optional).
+    masks[i] is a mask for images[i].
+    */
+    CV_WRAP virtual void detect( InputArrayOfArrays images,
+                         CV_OUT std::vector<std::vector<KeyPoint> >& keypoints,
+                         InputArrayOfArrays masks=noArray() );
+
+    /** @brief Computes the descriptors for a set of keypoints detected in an image (first variant) or image set
+    (second variant).
+
+    @param image Image.
+    @param keypoints Input collection of keypoints. Keypoints for which a descriptor cannot be
+    computed are removed. Sometimes new keypoints can be added, for example: SIFT duplicates keypoint
+    with several dominant orientations (for each orientation).
+    @param descriptors Computed descriptors. In the second variant of the method descriptors[i] are
+    descriptors computed for a keypoints[i]. Row j is the keypoints (or keypoints[i]) is the
+    descriptor for keypoint j-th keypoint.
+     */
+    CV_WRAP virtual void compute( InputArray image,
+                                  CV_OUT CV_IN_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                                  OutputArray descriptors );
+
+    /** @overload
+
+    @param images Image set.
+    @param keypoints Input collection of keypoints. Keypoints for which a descriptor cannot be
+    computed are removed. Sometimes new keypoints can be added, for example: SIFT duplicates keypoint
+    with several dominant orientations (for each orientation).
+    @param descriptors Computed descriptors. In the second variant of the method descriptors[i] are
+    descriptors computed for a keypoints[i]. Row j is the keypoints (or keypoints[i]) is the
+    descriptor for keypoint j-th keypoint.
+    */
+    CV_WRAP virtual void compute( InputArrayOfArrays images,
+                          CV_OUT CV_IN_OUT std::vector<std::vector<KeyPoint> >& keypoints,
+                          OutputArrayOfArrays descriptors );
+
+    /** Detects keypoints and computes the descriptors */
+    CV_WRAP virtual void detectAndCompute( InputArray image, InputArray mask,
+                                           CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                                           OutputArray descriptors,
+                                           bool useProvidedKeypoints=false );
+
+    CV_WRAP virtual int descriptorSize() const;
+    CV_WRAP virtual int descriptorType() const;
+    CV_WRAP virtual int defaultNorm() const;
+
+    CV_WRAP void write( const String& fileName ) const;
+
+    CV_WRAP void read( const String& fileName );
+
+    virtual void write( FileStorage&) const CV_OVERRIDE;
+
+    // see corresponding cv::Algorithm method
+    CV_WRAP virtual void read( const FileNode&) CV_OVERRIDE;
+
+    //! Return true if detector object is empty
+    CV_WRAP virtual bool empty() const CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+
+    // see corresponding cv::Algorithm method
+    CV_WRAP inline void write(const Ptr<FileStorage>& fs, const String& name = String()) const { Algorithm::write(fs, name); }
+};
+
+/** Feature detectors in OpenCV have wrappers with a common interface that enables you to easily switch
+between different algorithms solving the same problem. All objects that implement keypoint detectors
+inherit the FeatureDetector interface. */
+typedef Feature2D FeatureDetector;
+
+/** Extractors of keypoint descriptors in OpenCV have wrappers with a common interface that enables you
+to easily switch between different algorithms solving the same problem. This section is devoted to
+computing descriptors represented as vectors in a multidimensional space. All objects that implement
+the vector descriptor extractors inherit the DescriptorExtractor interface.
+ */
+typedef Feature2D DescriptorExtractor;
+
+//! @addtogroup features2d_main
+//! @{
+
+/** @brief Class implementing the BRISK keypoint detector and descriptor extractor, described in @cite LCS11 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W BRISK : public Feature2D
+{
+public:
+    /** @brief The BRISK constructor
+
+    @param thresh AGAST detection threshold score.
+    @param octaves detection octaves. Use 0 to do single scale.
+    @param patternScale apply this scale to the pattern used for sampling the neighbourhood of a
+    keypoint.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<BRISK> create(int thresh=30, int octaves=3, float patternScale=1.0f);
+
+    /** @brief The BRISK constructor for a custom pattern
+
+    @param radiusList defines the radii (in pixels) where the samples around a keypoint are taken (for
+    keypoint scale 1).
+    @param numberList defines the number of sampling points on the sampling circle. Must be the same
+    size as radiusList..
+    @param dMax threshold for the short pairings used for descriptor formation (in pixels for keypoint
+    scale 1).
+    @param dMin threshold for the long pairings used for orientation determination (in pixels for
+    keypoint scale 1).
+    @param indexChange index remapping of the bits. */
+    CV_WRAP static Ptr<BRISK> create(const std::vector<float> &radiusList, const std::vector<int> &numberList,
+        float dMax=5.85f, float dMin=8.2f, const std::vector<int>& indexChange=std::vector<int>());
+
+    /** @brief The BRISK constructor for a custom pattern, detection threshold and octaves
+
+    @param thresh AGAST detection threshold score.
+    @param octaves detection octaves. Use 0 to do single scale.
+    @param radiusList defines the radii (in pixels) where the samples around a keypoint are taken (for
+    keypoint scale 1).
+    @param numberList defines the number of sampling points on the sampling circle. Must be the same
+    size as radiusList..
+    @param dMax threshold for the short pairings used for descriptor formation (in pixels for keypoint
+    scale 1).
+    @param dMin threshold for the long pairings used for orientation determination (in pixels for
+    keypoint scale 1).
+    @param indexChange index remapping of the bits. */
+    CV_WRAP static Ptr<BRISK> create(int thresh, int octaves, const std::vector<float> &radiusList,
+        const std::vector<int> &numberList, float dMax=5.85f, float dMin=8.2f,
+        const std::vector<int>& indexChange=std::vector<int>());
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+
+    /** @brief Set detection threshold.
+    @param threshold AGAST detection threshold score.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setThreshold(int threshold) { CV_UNUSED(threshold); return; }
+    CV_WRAP virtual int getThreshold() const { return -1; }
+
+    /** @brief Set detection octaves.
+    @param octaves detection octaves. Use 0 to do single scale.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setOctaves(int octaves) { CV_UNUSED(octaves); return; }
+    CV_WRAP virtual int getOctaves() const { return -1; }
+};
+
+/** @brief Class implementing the ORB (*oriented BRIEF*) keypoint detector and descriptor extractor
+
+described in @cite RRKB11 . The algorithm uses FAST in pyramids to detect stable keypoints, selects
+the strongest features using FAST or Harris response, finds their orientation using first-order
+moments and computes the descriptors using BRIEF (where the coordinates of random point pairs (or
+k-tuples) are rotated according to the measured orientation).
+ */
+class CV_EXPORTS_W ORB : public Feature2D
+{
+public:
+    enum ScoreType { HARRIS_SCORE=0, FAST_SCORE=1 };
+    static const int kBytes = 32;
+
+    /** @brief The ORB constructor
+
+    @param nfeatures The maximum number of features to retain.
+    @param scaleFactor Pyramid decimation ratio, greater than 1. scaleFactor==2 means the classical
+    pyramid, where each next level has 4x less pixels than the previous, but such a big scale factor
+    will degrade feature matching scores dramatically. On the other hand, too close to 1 scale factor
+    will mean that to cover certain scale range you will need more pyramid levels and so the speed
+    will suffer.
+    @param nlevels The number of pyramid levels. The smallest level will have linear size equal to
+    input_image_linear_size/pow(scaleFactor, nlevels - firstLevel).
+    @param edgeThreshold This is size of the border where the features are not detected. It should
+    roughly match the patchSize parameter.
+    @param firstLevel The level of pyramid to put source image to. Previous layers are filled
+    with upscaled source image.
+    @param WTA_K The number of points that produce each element of the oriented BRIEF descriptor. The
+    default value 2 means the BRIEF where we take a random point pair and compare their brightnesses,
+    so we get 0/1 response. Other possible values are 3 and 4. For example, 3 means that we take 3
+    random points (of course, those point coordinates are random, but they are generated from the
+    pre-defined seed, so each element of BRIEF descriptor is computed deterministically from the pixel
+    rectangle), find point of maximum brightness and output index of the winner (0, 1 or 2). Such
+    output will occupy 2 bits, and therefore it will need a special variant of Hamming distance,
+    denoted as NORM_HAMMING2 (2 bits per bin). When WTA_K=4, we take 4 random points to compute each
+    bin (that will also occupy 2 bits with possible values 0, 1, 2 or 3).
+    @param scoreType The default HARRIS_SCORE means that Harris algorithm is used to rank features
+    (the score is written to KeyPoint::score and is used to retain best nfeatures features);
+    FAST_SCORE is alternative value of the parameter that produces slightly less stable keypoints,
+    but it is a little faster to compute.
+    @param patchSize size of the patch used by the oriented BRIEF descriptor. Of course, on smaller
+    pyramid layers the perceived image area covered by a feature will be larger.
+    @param fastThreshold the fast threshold
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<ORB> create(int nfeatures=500, float scaleFactor=1.2f, int nlevels=8, int edgeThreshold=31,
+        int firstLevel=0, int WTA_K=2, ORB::ScoreType scoreType=ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize=31, int fastThreshold=20);
+
+    CV_WRAP virtual void setMaxFeatures(int maxFeatures) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getMaxFeatures() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setScaleFactor(double scaleFactor) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getScaleFactor() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNLevels(int nlevels) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNLevels() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setEdgeThreshold(int edgeThreshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getEdgeThreshold() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setFirstLevel(int firstLevel) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getFirstLevel() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setWTA_K(int wta_k) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getWTA_K() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setScoreType(ORB::ScoreType scoreType) = 0;
+    CV_WRAP virtual ORB::ScoreType getScoreType() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setPatchSize(int patchSize) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getPatchSize() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setFastThreshold(int fastThreshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getFastThreshold() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+/** @brief Maximally stable extremal region extractor
+
+The class encapsulates all the parameters of the %MSER extraction algorithm (see [wiki
+article](http://en.wikipedia.org/wiki/Maximally_stable_extremal_regions)).
+
+- there are two different implementation of %MSER: one for grey image, one for color image
+
+- the grey image algorithm is taken from: @cite nister2008linear ;  the paper claims to be faster
+than union-find method; it actually get 1.5~2m/s on my centrino L7200 1.2GHz laptop.
+
+- the color image algorithm is taken from: @cite forssen2007maximally ; it should be much slower
+than grey image method ( 3~4 times ); the chi_table.h file is taken directly from paper's source
+code which is distributed under GPL.
+
+- (Python) A complete example showing the use of the %MSER detector can be found at samples/python/mser.py
+*/
+class CV_EXPORTS_W MSER : public Feature2D
+{
+public:
+    /** @brief Full consturctor for %MSER detector
+
+    @param _delta it compares \f$(size_{i}-size_{i-delta})/size_{i-delta}\f$
+    @param _min_area prune the area which smaller than minArea
+    @param _max_area prune the area which bigger than maxArea
+    @param _max_variation prune the area have similar size to its children
+    @param _min_diversity for color image, trace back to cut off mser with diversity less than min_diversity
+    @param _max_evolution  for color image, the evolution steps
+    @param _area_threshold for color image, the area threshold to cause re-initialize
+    @param _min_margin for color image, ignore too small margin
+    @param _edge_blur_size for color image, the aperture size for edge blur
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<MSER> create( int _delta=5, int _min_area=60, int _max_area=14400,
+          double _max_variation=0.25, double _min_diversity=.2,
+          int _max_evolution=200, double _area_threshold=1.01,
+          double _min_margin=0.003, int _edge_blur_size=5 );
+
+    /** @brief Detect %MSER regions
+
+    @param image input image (8UC1, 8UC3 or 8UC4, must be greater or equal than 3x3)
+    @param msers resulting list of point sets
+    @param bboxes resulting bounding boxes
+    */
+    CV_WRAP virtual void detectRegions( InputArray image,
+                                        CV_OUT std::vector<std::vector<Point> >& msers,
+                                        CV_OUT std::vector<Rect>& bboxes ) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setDelta(int delta) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getDelta() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setMinArea(int minArea) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getMinArea() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setMaxArea(int maxArea) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getMaxArea() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setPass2Only(bool f) = 0;
+    CV_WRAP virtual bool getPass2Only() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+//! @} features2d_main
+
+//! @addtogroup features2d_main
+//! @{
+
+/** @brief Wrapping class for feature detection using the FAST method. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W FastFeatureDetector : public Feature2D
+{
+public:
+    enum DetectorType
+    {
+        TYPE_5_8 = 0, TYPE_7_12 = 1, TYPE_9_16 = 2
+    };
+    enum
+    {
+        THRESHOLD = 10000, NONMAX_SUPPRESSION=10001, FAST_N=10002
+    };
+
+
+    CV_WRAP static Ptr<FastFeatureDetector> create( int threshold=10,
+                                                    bool nonmaxSuppression=true,
+                                                    FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16 );
+
+    CV_WRAP virtual void setThreshold(int threshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getThreshold() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNonmaxSuppression(bool f) = 0;
+    CV_WRAP virtual bool getNonmaxSuppression() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setType(FastFeatureDetector::DetectorType type) = 0;
+    CV_WRAP virtual FastFeatureDetector::DetectorType getType() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void FAST( InputArray image, CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                      int threshold, bool nonmaxSuppression=true );
+
+/** @brief Detects corners using the FAST algorithm
+
+@param image grayscale image where keypoints (corners) are detected.
+@param keypoints keypoints detected on the image.
+@param threshold threshold on difference between intensity of the central pixel and pixels of a
+circle around this pixel.
+@param nonmaxSuppression if true, non-maximum suppression is applied to detected corners
+(keypoints).
+@param type one of the three neighborhoods as defined in the paper:
+FastFeatureDetector::TYPE_9_16, FastFeatureDetector::TYPE_7_12,
+FastFeatureDetector::TYPE_5_8
+
+Detects corners using the FAST algorithm by @cite Rosten06 .
+
+@note In Python API, types are given as cv.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_5_8,
+cv.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_7_12 and cv.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_9_16. For corner
+detection, use cv.FAST.detect() method.
+ */
+CV_EXPORTS void FAST( InputArray image, CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                      int threshold, bool nonmaxSuppression, FastFeatureDetector::DetectorType type );
+
+//! @} features2d_main
+
+//! @addtogroup features2d_main
+//! @{
+
+/** @brief Wrapping class for feature detection using the AGAST method. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W AgastFeatureDetector : public Feature2D
+{
+public:
+    enum DetectorType
+    {
+        AGAST_5_8 = 0, AGAST_7_12d = 1, AGAST_7_12s = 2, OAST_9_16 = 3,
+    };
+
+    enum
+    {
+        THRESHOLD = 10000, NONMAX_SUPPRESSION = 10001,
+    };
+
+    CV_WRAP static Ptr<AgastFeatureDetector> create( int threshold=10,
+                                                     bool nonmaxSuppression=true,
+                                                     AgastFeatureDetector::DetectorType type = AgastFeatureDetector::OAST_9_16);
+
+    CV_WRAP virtual void setThreshold(int threshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getThreshold() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNonmaxSuppression(bool f) = 0;
+    CV_WRAP virtual bool getNonmaxSuppression() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setType(AgastFeatureDetector::DetectorType type) = 0;
+    CV_WRAP virtual AgastFeatureDetector::DetectorType getType() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void AGAST( InputArray image, CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                      int threshold, bool nonmaxSuppression=true );
+
+/** @brief Detects corners using the AGAST algorithm
+
+@param image grayscale image where keypoints (corners) are detected.
+@param keypoints keypoints detected on the image.
+@param threshold threshold on difference between intensity of the central pixel and pixels of a
+circle around this pixel.
+@param nonmaxSuppression if true, non-maximum suppression is applied to detected corners
+(keypoints).
+@param type one of the four neighborhoods as defined in the paper:
+AgastFeatureDetector::AGAST_5_8, AgastFeatureDetector::AGAST_7_12d,
+AgastFeatureDetector::AGAST_7_12s, AgastFeatureDetector::OAST_9_16
+
+For non-Intel platforms, there is a tree optimised variant of AGAST with same numerical results.
+The 32-bit binary tree tables were generated automatically from original code using perl script.
+The perl script and examples of tree generation are placed in features2d/doc folder.
+Detects corners using the AGAST algorithm by @cite mair2010_agast .
+
+ */
+CV_EXPORTS void AGAST( InputArray image, CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,
+                      int threshold, bool nonmaxSuppression, AgastFeatureDetector::DetectorType type );
+
+/** @brief Wrapping class for feature detection using the goodFeaturesToTrack function. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W GFTTDetector : public Feature2D
+{
+public:
+    CV_WRAP static Ptr<GFTTDetector> create( int maxCorners=1000, double qualityLevel=0.01, double minDistance=1,
+                                             int blockSize=3, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04 );
+    CV_WRAP static Ptr<GFTTDetector> create( int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
+                                             int blockSize, int gradiantSize, bool useHarrisDetector=false, double k=0.04 );
+    CV_WRAP virtual void setMaxFeatures(int maxFeatures) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getMaxFeatures() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setQualityLevel(double qlevel) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getQualityLevel() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setMinDistance(double minDistance) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getMinDistance() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setBlockSize(int blockSize) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getBlockSize() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setHarrisDetector(bool val) = 0;
+    CV_WRAP virtual bool getHarrisDetector() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setK(double k) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getK() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+/** @brief Class for extracting blobs from an image. :
+
+The class implements a simple algorithm for extracting blobs from an image:
+
+1.  Convert the source image to binary images by applying thresholding with several thresholds from
+    minThreshold (inclusive) to maxThreshold (exclusive) with distance thresholdStep between
+    neighboring thresholds.
+2.  Extract connected components from every binary image by findContours and calculate their
+    centers.
+3.  Group centers from several binary images by their coordinates. Close centers form one group that
+    corresponds to one blob, which is controlled by the minDistBetweenBlobs parameter.
+4.  From the groups, estimate final centers of blobs and their radiuses and return as locations and
+    sizes of keypoints.
+
+This class performs several filtrations of returned blobs. You should set filterBy\* to true/false
+to turn on/off corresponding filtration. Available filtrations:
+
+-   **By color**. This filter compares the intensity of a binary image at the center of a blob to
+blobColor. If they differ, the blob is filtered out. Use blobColor = 0 to extract dark blobs
+and blobColor = 255 to extract light blobs.
+-   **By area**. Extracted blobs have an area between minArea (inclusive) and maxArea (exclusive).
+-   **By circularity**. Extracted blobs have circularity
+(\f$\frac{4*\pi*Area}{perimeter * perimeter}\f$) between minCircularity (inclusive) and
+maxCircularity (exclusive).
+-   **By ratio of the minimum inertia to maximum inertia**. Extracted blobs have this ratio
+between minInertiaRatio (inclusive) and maxInertiaRatio (exclusive).
+-   **By convexity**. Extracted blobs have convexity (area / area of blob convex hull) between
+minConvexity (inclusive) and maxConvexity (exclusive).
+
+Default values of parameters are tuned to extract dark circular blobs.
+ */
+class CV_EXPORTS_W SimpleBlobDetector : public Feature2D
+{
+public:
+  struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE Params
+  {
+      CV_WRAP Params();
+      CV_PROP_RW float thresholdStep;
+      CV_PROP_RW float minThreshold;
+      CV_PROP_RW float maxThreshold;
+      CV_PROP_RW size_t minRepeatability;
+      CV_PROP_RW float minDistBetweenBlobs;
+
+      CV_PROP_RW bool filterByColor;
+      CV_PROP_RW uchar blobColor;
+
+      CV_PROP_RW bool filterByArea;
+      CV_PROP_RW float minArea, maxArea;
+
+      CV_PROP_RW bool filterByCircularity;
+      CV_PROP_RW float minCircularity, maxCircularity;
+
+      CV_PROP_RW bool filterByInertia;
+      CV_PROP_RW float minInertiaRatio, maxInertiaRatio;
+
+      CV_PROP_RW bool filterByConvexity;
+      CV_PROP_RW float minConvexity, maxConvexity;
+
+      void read( const FileNode& fn );
+      void write( FileStorage& fs ) const;
+  };
+
+  CV_WRAP static Ptr<SimpleBlobDetector>
+    create(const SimpleBlobDetector::Params &parameters = SimpleBlobDetector::Params());
+  CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+//! @} features2d_main
+
+//! @addtogroup features2d_main
+//! @{
+
+/** @brief Class implementing the KAZE keypoint detector and descriptor extractor, described in @cite ABD12 .
+
+@note AKAZE descriptor can only be used with KAZE or AKAZE keypoints .. [ABD12] KAZE Features. Pablo
+F. Alcantarilla, Adrien Bartoli and Andrew J. Davison. In European Conference on Computer Vision
+(ECCV), Fiorenze, Italy, October 2012.
+*/
+class CV_EXPORTS_W KAZE : public Feature2D
+{
+public:
+    enum DiffusivityType
+    {
+        DIFF_PM_G1 = 0,
+        DIFF_PM_G2 = 1,
+        DIFF_WEICKERT = 2,
+        DIFF_CHARBONNIER = 3
+    };
+
+    /** @brief The KAZE constructor
+
+    @param extended Set to enable extraction of extended (128-byte) descriptor.
+    @param upright Set to enable use of upright descriptors (non rotation-invariant).
+    @param threshold Detector response threshold to accept point
+    @param nOctaves Maximum octave evolution of the image
+    @param nOctaveLayers Default number of sublevels per scale level
+    @param diffusivity Diffusivity type. DIFF_PM_G1, DIFF_PM_G2, DIFF_WEICKERT or
+    DIFF_CHARBONNIER
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<KAZE> create(bool extended=false, bool upright=false,
+                                    float threshold = 0.001f,
+                                    int nOctaves = 4, int nOctaveLayers = 4,
+                                    KAZE::DiffusivityType diffusivity = KAZE::DIFF_PM_G2);
+
+    CV_WRAP virtual void setExtended(bool extended) = 0;
+    CV_WRAP virtual bool getExtended() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setUpright(bool upright) = 0;
+    CV_WRAP virtual bool getUpright() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setThreshold(double threshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getThreshold() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNOctaves(int octaves) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNOctaves() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNOctaveLayers(int octaveLayers) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNOctaveLayers() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setDiffusivity(KAZE::DiffusivityType diff) = 0;
+    CV_WRAP virtual KAZE::DiffusivityType getDiffusivity() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+/** @brief Class implementing the AKAZE keypoint detector and descriptor extractor, described in @cite ANB13.
+
+@details AKAZE descriptors can only be used with KAZE or AKAZE keypoints. This class is thread-safe.
+
+@note When you need descriptors use Feature2D::detectAndCompute, which
+provides better performance. When using Feature2D::detect followed by
+Feature2D::compute scale space pyramid is computed twice.
+
+@note AKAZE implements T-API. When image is passed as UMat some parts of the algorithm
+will use OpenCL.
+
+@note [ANB13] Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear
+Scale Spaces. Pablo F. Alcantarilla, Jesús Nuevo and Adrien Bartoli. In
+British Machine Vision Conference (BMVC), Bristol, UK, September 2013.
+
+*/
+class CV_EXPORTS_W AKAZE : public Feature2D
+{
+public:
+    // AKAZE descriptor type
+    enum DescriptorType
+    {
+        DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT = 2, ///< Upright descriptors, not invariant to rotation
+        DESCRIPTOR_KAZE = 3,
+        DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT = 4, ///< Upright descriptors, not invariant to rotation
+        DESCRIPTOR_MLDB = 5
+    };
+
+    /** @brief The AKAZE constructor
+
+    @param descriptor_type Type of the extracted descriptor: DESCRIPTOR_KAZE,
+    DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT, DESCRIPTOR_MLDB or DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT.
+    @param descriptor_size Size of the descriptor in bits. 0 -\> Full size
+    @param descriptor_channels Number of channels in the descriptor (1, 2, 3)
+    @param threshold Detector response threshold to accept point
+    @param nOctaves Maximum octave evolution of the image
+    @param nOctaveLayers Default number of sublevels per scale level
+    @param diffusivity Diffusivity type. DIFF_PM_G1, DIFF_PM_G2, DIFF_WEICKERT or
+    DIFF_CHARBONNIER
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<AKAZE> create(AKAZE::DescriptorType descriptor_type = AKAZE::DESCRIPTOR_MLDB,
+                                     int descriptor_size = 0, int descriptor_channels = 3,
+                                     float threshold = 0.001f, int nOctaves = 4,
+                                     int nOctaveLayers = 4, KAZE::DiffusivityType diffusivity = KAZE::DIFF_PM_G2);
+
+    CV_WRAP virtual void setDescriptorType(AKAZE::DescriptorType dtype) = 0;
+    CV_WRAP virtual AKAZE::DescriptorType getDescriptorType() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setDescriptorSize(int dsize) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getDescriptorSize() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setDescriptorChannels(int dch) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getDescriptorChannels() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setThreshold(double threshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getThreshold() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNOctaves(int octaves) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNOctaves() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setNOctaveLayers(int octaveLayers) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNOctaveLayers() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void setDiffusivity(KAZE::DiffusivityType diff) = 0;
+    CV_WRAP virtual KAZE::DiffusivityType getDiffusivity() const = 0;
+    CV_WRAP virtual String getDefaultName() const CV_OVERRIDE;
+};
+
+//! @} features2d_main
+
+/****************************************************************************************\
+*                                      Distance                                          *
+\****************************************************************************************/
+
+template<typename T>
+struct CV_EXPORTS Accumulator
+{
+    typedef T Type;
+};
+
+template<> struct Accumulator<unsigned char>  { typedef float Type; };
+template<> struct Accumulator<unsigned short> { typedef float Type; };
+template<> struct Accumulator<char>   { typedef float Type; };
+template<> struct Accumulator<short>  { typedef float Type; };
+
+/*
+ * Squared Euclidean distance functor
+ */
+template<class T>
+struct CV_EXPORTS SL2
+{
+    static const NormTypes normType = NORM_L2SQR;
+    typedef T ValueType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    ResultType operator()( const T* a, const T* b, int size ) const
+    {
+        return normL2Sqr<ValueType, ResultType>(a, b, size);
+    }
+};
+
+/*
+ * Euclidean distance functor
+ */
+template<class T>
+struct L2
+{
+    static const NormTypes normType = NORM_L2;
+    typedef T ValueType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    ResultType operator()( const T* a, const T* b, int size ) const
+    {
+        return (ResultType)std::sqrt((double)normL2Sqr<ValueType, ResultType>(a, b, size));
+    }
+};
+
+/*
+ * Manhattan distance (city block distance) functor
+ */
+template<class T>
+struct L1
+{
+    static const NormTypes normType = NORM_L1;
+    typedef T ValueType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    ResultType operator()( const T* a, const T* b, int size ) const
+    {
+        return normL1<ValueType, ResultType>(a, b, size);
+    }
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  DescriptorMatcher                                     *
+\****************************************************************************************/
+
+//! @addtogroup features2d_match
+//! @{
+
+/** @brief Abstract base class for matching keypoint descriptors.
+
+It has two groups of match methods: for matching descriptors of an image with another image or with
+an image set.
+ */
+class CV_EXPORTS_W DescriptorMatcher : public Algorithm
+{
+public:
+   enum MatcherType
+    {
+        FLANNBASED            = 1,
+        BRUTEFORCE            = 2,
+        BRUTEFORCE_L1         = 3,
+        BRUTEFORCE_HAMMING    = 4,
+        BRUTEFORCE_HAMMINGLUT = 5,
+        BRUTEFORCE_SL2        = 6
+    };
+
+    virtual ~DescriptorMatcher();
+
+    /** @brief Adds descriptors to train a CPU(trainDescCollectionis) or GPU(utrainDescCollectionis) descriptor
+    collection.
+
+    If the collection is not empty, the new descriptors are added to existing train descriptors.
+
+    @param descriptors Descriptors to add. Each descriptors[i] is a set of descriptors from the same
+    train image.
+     */
+    CV_WRAP virtual void add( InputArrayOfArrays descriptors );
+
+    /** @brief Returns a constant link to the train descriptor collection trainDescCollection .
+     */
+    CV_WRAP const std::vector<Mat>& getTrainDescriptors() const;
+
+    /** @brief Clears the train descriptor collections.
+     */
+    CV_WRAP virtual void clear() CV_OVERRIDE;
+
+    /** @brief Returns true if there are no train descriptors in the both collections.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool empty() const CV_OVERRIDE;
+
+    /** @brief Returns true if the descriptor matcher supports masking permissible matches.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool isMaskSupported() const = 0;
+
+    /** @brief Trains a descriptor matcher
+
+    Trains a descriptor matcher (for example, the flann index). In all methods to match, the method
+    train() is run every time before matching. Some descriptor matchers (for example, BruteForceMatcher)
+    have an empty implementation of this method. Other matchers really train their inner structures (for
+    example, FlannBasedMatcher trains flann::Index ).
+     */
+    CV_WRAP virtual void train();
+
+    /** @brief Finds the best match for each descriptor from a query set.
+
+    @param queryDescriptors Query set of descriptors.
+    @param trainDescriptors Train set of descriptors. This set is not added to the train descriptors
+    collection stored in the class object.
+    @param matches Matches. If a query descriptor is masked out in mask , no match is added for this
+    descriptor. So, matches size may be smaller than the query descriptors count.
+    @param mask Mask specifying permissible matches between an input query and train matrices of
+    descriptors.
+
+    In the first variant of this method, the train descriptors are passed as an input argument. In the
+    second variant of the method, train descriptors collection that was set by DescriptorMatcher::add is
+    used. Optional mask (or masks) can be passed to specify which query and training descriptors can be
+    matched. Namely, queryDescriptors[i] can be matched with trainDescriptors[j] only if
+    mask.at\<uchar\>(i,j) is non-zero.
+     */
+    CV_WRAP void match( InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors,
+                CV_OUT std::vector<DMatch>& matches, InputArray mask=noArray() ) const;
+
+    /** @brief Finds the k best matches for each descriptor from a query set.
+
+    @param queryDescriptors Query set of descriptors.
+    @param trainDescriptors Train set of descriptors. This set is not added to the train descriptors
+    collection stored in the class object.
+    @param mask Mask specifying permissible matches between an input query and train matrices of
+    descriptors.
+    @param matches Matches. Each matches[i] is k or less matches for the same query descriptor.
+    @param k Count of best matches found per each query descriptor or less if a query descriptor has
+    less than k possible matches in total.
+    @param compactResult Parameter used when the mask (or masks) is not empty. If compactResult is
+    false, the matches vector has the same size as queryDescriptors rows. If compactResult is true,
+    the matches vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
+
+    These extended variants of DescriptorMatcher::match methods find several best matches for each query
+    descriptor. The matches are returned in the distance increasing order. See DescriptorMatcher::match
+    for the details about query and train descriptors.
+     */
+    CV_WRAP void knnMatch( InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors,
+                   CV_OUT std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, int k,
+                   InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false ) const;
+
+    /** @brief For each query descriptor, finds the training descriptors not farther than the specified distance.
+
+    @param queryDescriptors Query set of descriptors.
+    @param trainDescriptors Train set of descriptors. This set is not added to the train descriptors
+    collection stored in the class object.
+    @param matches Found matches.
+    @param compactResult Parameter used when the mask (or masks) is not empty. If compactResult is
+    false, the matches vector has the same size as queryDescriptors rows. If compactResult is true,
+    the matches vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
+    @param maxDistance Threshold for the distance between matched descriptors. Distance means here
+    metric distance (e.g. Hamming distance), not the distance between coordinates (which is measured
+    in Pixels)!
+    @param mask Mask specifying permissible matches between an input query and train matrices of
+    descriptors.
+
+    For each query descriptor, the methods find such training descriptors that the distance between the
+    query descriptor and the training descriptor is equal or smaller than maxDistance. Found matches are
+    returned in the distance increasing order.
+     */
+    CV_WRAP void radiusMatch( InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors,
+                      CV_OUT std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
+                      InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false ) const;
+
+    /** @overload
+    @param queryDescriptors Query set of descriptors.
+    @param matches Matches. If a query descriptor is masked out in mask , no match is added for this
+    descriptor. So, matches size may be smaller than the query descriptors count.
+    @param masks Set of masks. Each masks[i] specifies permissible matches between the input query
+    descriptors and stored train descriptors from the i-th image trainDescCollection[i].
+    */
+    CV_WRAP void match( InputArray queryDescriptors, CV_OUT std::vector<DMatch>& matches,
+                        InputArrayOfArrays masks=noArray() );
+    /** @overload
+    @param queryDescriptors Query set of descriptors.
+    @param matches Matches. Each matches[i] is k or less matches for the same query descriptor.
+    @param k Count of best matches found per each query descriptor or less if a query descriptor has
+    less than k possible matches in total.
+    @param masks Set of masks. Each masks[i] specifies permissible matches between the input query
+    descriptors and stored train descriptors from the i-th image trainDescCollection[i].
+    @param compactResult Parameter used when the mask (or masks) is not empty. If compactResult is
+    false, the matches vector has the same size as queryDescriptors rows. If compactResult is true,
+    the matches vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
+    */
+    CV_WRAP void knnMatch( InputArray queryDescriptors, CV_OUT std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, int k,
+                           InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false );
+    /** @overload
+    @param queryDescriptors Query set of descriptors.
+    @param matches Found matches.
+    @param maxDistance Threshold for the distance between matched descriptors. Distance means here
+    metric distance (e.g. Hamming distance), not the distance between coordinates (which is measured
+    in Pixels)!
+    @param masks Set of masks. Each masks[i] specifies permissible matches between the input query
+    descriptors and stored train descriptors from the i-th image trainDescCollection[i].
+    @param compactResult Parameter used when the mask (or masks) is not empty. If compactResult is
+    false, the matches vector has the same size as queryDescriptors rows. If compactResult is true,
+    the matches vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
+    */
+    CV_WRAP void radiusMatch( InputArray queryDescriptors, CV_OUT std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
+                      InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false );
+
+
+    CV_WRAP void write( const String& fileName ) const
+    {
+        FileStorage fs(fileName, FileStorage::WRITE);
+        write(fs);
+    }
+
+    CV_WRAP void read( const String& fileName )
+    {
+        FileStorage fs(fileName, FileStorage::READ);
+        read(fs.root());
+    }
+    // Reads matcher object from a file node
+    // see corresponding cv::Algorithm method
+    CV_WRAP virtual void read( const FileNode& ) CV_OVERRIDE;
+    // Writes matcher object to a file storage
+    virtual void write( FileStorage& ) const CV_OVERRIDE;
+
+    /** @brief Clones the matcher.
+
+    @param emptyTrainData If emptyTrainData is false, the method creates a deep copy of the object,
+    that is, copies both parameters and train data. If emptyTrainData is true, the method creates an
+    object copy with the current parameters but with empty train data.
+     */
+    CV_WRAP virtual Ptr<DescriptorMatcher> clone( bool emptyTrainData=false ) const = 0;
+
+    /** @brief Creates a descriptor matcher of a given type with the default parameters (using default
+    constructor).
+
+    @param descriptorMatcherType Descriptor matcher type. Now the following matcher types are
+    supported:
+    -   `BruteForce` (it uses L2 )
+    -   `BruteForce-L1`
+    -   `BruteForce-Hamming`
+    -   `BruteForce-Hamming(2)`
+    -   `FlannBased`
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<DescriptorMatcher> create( const String& descriptorMatcherType );
+
+    CV_WRAP static Ptr<DescriptorMatcher> create( const DescriptorMatcher::MatcherType& matcherType );
+
+
+    // see corresponding cv::Algorithm method
+    CV_WRAP inline void write(const Ptr<FileStorage>& fs, const String& name = String()) const { Algorithm::write(fs, name); }
+
+protected:
+    /**
+     * Class to work with descriptors from several images as with one merged matrix.
+     * It is used e.g. in FlannBasedMatcher.
+     */
+    class CV_EXPORTS DescriptorCollection
+    {
+    public:
+        DescriptorCollection();
+        DescriptorCollection( const DescriptorCollection& collection );
+        virtual ~DescriptorCollection();
+
+        // Vector of matrices "descriptors" will be merged to one matrix "mergedDescriptors" here.
+        void set( const std::vector<Mat>& descriptors );
+        virtual void clear();
+
+        const Mat& getDescriptors() const;
+        const Mat getDescriptor( int imgIdx, int localDescIdx ) const;
+        const Mat getDescriptor( int globalDescIdx ) const;
+        void getLocalIdx( int globalDescIdx, int& imgIdx, int& localDescIdx ) const;
+
+        int size() const;
+
+    protected:
+        Mat mergedDescriptors;
+        std::vector<int> startIdxs;
+    };
+
+    //! In fact the matching is implemented only by the following two methods. These methods suppose
+    //! that the class object has been trained already. Public match methods call these methods
+    //! after calling train().
+    virtual void knnMatchImpl( InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, int k,
+        InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false ) = 0;
+    virtual void radiusMatchImpl( InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
+        InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false ) = 0;
+
+    static bool isPossibleMatch( InputArray mask, int queryIdx, int trainIdx );
+    static bool isMaskedOut( InputArrayOfArrays masks, int queryIdx );
+
+    static Mat clone_op( Mat m ) { return m.clone(); }
+    void checkMasks( InputArrayOfArrays masks, int queryDescriptorsCount ) const;
+
+    //! Collection of descriptors from train images.
+    std::vector<Mat> trainDescCollection;
+    std::vector<UMat> utrainDescCollection;
+};
+
+/** @brief Brute-force descriptor matcher.
+
+For each descriptor in the first set, this matcher finds the closest descriptor in the second set
+by trying each one. This descriptor matcher supports masking permissible matches of descriptor
+sets.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BFMatcher : public DescriptorMatcher
+{
+public:
+    /** @brief Brute-force matcher constructor (obsolete). Please use BFMatcher.create()
+     *
+     *
+    */
+    CV_WRAP BFMatcher( int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false );
+
+    virtual ~BFMatcher() {}
+
+    virtual bool isMaskSupported() const CV_OVERRIDE { return true; }
+
+    /** @brief Brute-force matcher create method.
+    @param normType One of NORM_L1, NORM_L2, NORM_HAMMING, NORM_HAMMING2. L1 and L2 norms are
+    preferable choices for SIFT and SURF descriptors, NORM_HAMMING should be used with ORB, BRISK and
+    BRIEF, NORM_HAMMING2 should be used with ORB when WTA_K==3 or 4 (see ORB::ORB constructor
+    description).
+    @param crossCheck If it is false, this is will be default BFMatcher behaviour when it finds the k
+    nearest neighbors for each query descriptor. If crossCheck==true, then the knnMatch() method with
+    k=1 will only return pairs (i,j) such that for i-th query descriptor the j-th descriptor in the
+    matcher's collection is the nearest and vice versa, i.e. the BFMatcher will only return consistent
+    pairs. Such technique usually produces best results with minimal number of outliers when there are
+    enough matches. This is alternative to the ratio test, used by D. Lowe in SIFT paper.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<BFMatcher> create( int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false ) ;
+
+    virtual Ptr<DescriptorMatcher> clone( bool emptyTrainData=false ) const CV_OVERRIDE;
+protected:
+    virtual void knnMatchImpl( InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, int k,
+        InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false ) CV_OVERRIDE;
+    virtual void radiusMatchImpl( InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
+        InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false ) CV_OVERRIDE;
+
+    int normType;
+    bool crossCheck;
+};
+
+#if defined(HAVE_OPENCV_FLANN) || defined(CV_DOXYGEN)
+
+/** @brief Flann-based descriptor matcher.
+
+This matcher trains cv::flann::Index on a train descriptor collection and calls its nearest search
+methods to find the best matches. So, this matcher may be faster when matching a large train
+collection than the brute force matcher. FlannBasedMatcher does not support masking permissible
+matches of descriptor sets because flann::Index does not support this. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W FlannBasedMatcher : public DescriptorMatcher
+{
+public:
+    CV_WRAP FlannBasedMatcher( const Ptr<flann::IndexParams>& indexParams=makePtr<flann::KDTreeIndexParams>(),
+                       const Ptr<flann::SearchParams>& searchParams=makePtr<flann::SearchParams>() );
+
+    virtual void add( InputArrayOfArrays descriptors ) CV_OVERRIDE;
+    virtual void clear() CV_OVERRIDE;
+
+    // Reads matcher object from a file node
+    virtual void read( const FileNode& ) CV_OVERRIDE;
+    // Writes matcher object to a file storage
+    virtual void write( FileStorage& ) const CV_OVERRIDE;
+
+    virtual void train() CV_OVERRIDE;
+    virtual bool isMaskSupported() const CV_OVERRIDE;
+
+    CV_WRAP static Ptr<FlannBasedMatcher> create();
+
+    virtual Ptr<DescriptorMatcher> clone( bool emptyTrainData=false ) const CV_OVERRIDE;
+protected:
+    static void convertToDMatches( const DescriptorCollection& descriptors,
+                                   const Mat& indices, const Mat& distances,
+                                   std::vector<std::vector<DMatch> >& matches );
+
+    virtual void knnMatchImpl( InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, int k,
+        InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false ) CV_OVERRIDE;
+    virtual void radiusMatchImpl( InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
+        InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false ) CV_OVERRIDE;
+
+    Ptr<flann::IndexParams> indexParams;
+    Ptr<flann::SearchParams> searchParams;
+    Ptr<flann::Index> flannIndex;
+
+    DescriptorCollection mergedDescriptors;
+    int addedDescCount;
+};
+
+#endif
+
+//! @} features2d_match
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Drawing functions                                    *
+\****************************************************************************************/
+
+//! @addtogroup features2d_draw
+//! @{
+
+enum struct DrawMatchesFlags
+{
+  DEFAULT = 0, //!< Output image matrix will be created (Mat::create),
+               //!< i.e. existing memory of output image may be reused.
+               //!< Two source image, matches and single keypoints will be drawn.
+               //!< For each keypoint only the center point will be drawn (without
+               //!< the circle around keypoint with keypoint size and orientation).
+  DRAW_OVER_OUTIMG = 1, //!< Output image matrix will not be created (Mat::create).
+                        //!< Matches will be drawn on existing content of output image.
+  NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2, //!< Single keypoints will not be drawn.
+  DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 //!< For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and
+                          //!< orientation will be drawn.
+};
+CV_ENUM_FLAGS(DrawMatchesFlags)
+
+/** @brief Draws keypoints.
+
+@param image Source image.
+@param keypoints Keypoints from the source image.
+@param outImage Output image. Its content depends on the flags value defining what is drawn in the
+output image. See possible flags bit values below.
+@param color Color of keypoints.
+@param flags Flags setting drawing features. Possible flags bit values are defined by
+DrawMatchesFlags. See details above in drawMatches .
+
+@note
+For Python API, flags are modified as cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT,
+cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG,
+cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS
+ */
+CV_EXPORTS_W void drawKeypoints( InputArray image, const std::vector<KeyPoint>& keypoints, InputOutputArray outImage,
+                               const Scalar& color=Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );
+
+/** @brief Draws the found matches of keypoints from two images.
+
+@param img1 First source image.
+@param keypoints1 Keypoints from the first source image.
+@param img2 Second source image.
+@param keypoints2 Keypoints from the second source image.
+@param matches1to2 Matches from the first image to the second one, which means that keypoints1[i]
+has a corresponding point in keypoints2[matches[i]] .
+@param outImg Output image. Its content depends on the flags value defining what is drawn in the
+output image. See possible flags bit values below.
+@param matchColor Color of matches (lines and connected keypoints). If matchColor==Scalar::all(-1)
+, the color is generated randomly.
+@param singlePointColor Color of single keypoints (circles), which means that keypoints do not
+have the matches. If singlePointColor==Scalar::all(-1) , the color is generated randomly.
+@param matchesMask Mask determining which matches are drawn. If the mask is empty, all matches are
+drawn.
+@param flags Flags setting drawing features. Possible flags bit values are defined by
+DrawMatchesFlags.
+
+This function draws matches of keypoints from two images in the output image. Match is a line
+connecting two keypoints (circles). See cv::DrawMatchesFlags.
+ */
+CV_EXPORTS_W void drawMatches( InputArray img1, const std::vector<KeyPoint>& keypoints1,
+                             InputArray img2, const std::vector<KeyPoint>& keypoints2,
+                             const std::vector<DMatch>& matches1to2, InputOutputArray outImg,
+                             const Scalar& matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar& singlePointColor=Scalar::all(-1),
+                             const std::vector<char>& matchesMask=std::vector<char>(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_AS(drawMatchesKnn) void drawMatches( InputArray img1, const std::vector<KeyPoint>& keypoints1,
+                             InputArray img2, const std::vector<KeyPoint>& keypoints2,
+                             const std::vector<std::vector<DMatch> >& matches1to2, InputOutputArray outImg,
+                             const Scalar& matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar& singlePointColor=Scalar::all(-1),
+                             const std::vector<std::vector<char> >& matchesMask=std::vector<std::vector<char> >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );
+
+//! @} features2d_draw
+
+/****************************************************************************************\
+*   Functions to evaluate the feature detectors and [generic] descriptor extractors      *
+\****************************************************************************************/
+
+CV_EXPORTS void evaluateFeatureDetector( const Mat& img1, const Mat& img2, const Mat& H1to2,
+                                         std::vector<KeyPoint>* keypoints1, std::vector<KeyPoint>* keypoints2,
+                                         float& repeatability, int& correspCount,
+                                         const Ptr<FeatureDetector>& fdetector=Ptr<FeatureDetector>() );
+
+CV_EXPORTS void computeRecallPrecisionCurve( const std::vector<std::vector<DMatch> >& matches1to2,
+                                             const std::vector<std::vector<uchar> >& correctMatches1to2Mask,
+                                             std::vector<Point2f>& recallPrecisionCurve );
+
+CV_EXPORTS float getRecall( const std::vector<Point2f>& recallPrecisionCurve, float l_precision );
+CV_EXPORTS int getNearestPoint( const std::vector<Point2f>& recallPrecisionCurve, float l_precision );
+
+/****************************************************************************************\
+*                                     Bag of visual words                                *
+\****************************************************************************************/
+
+//! @addtogroup features2d_category
+//! @{
+
+/** @brief Abstract base class for training the *bag of visual words* vocabulary from a set of descriptors.
+
+For details, see, for example, *Visual Categorization with Bags of Keypoints* by Gabriella Csurka,
+Christopher R. Dance, Lixin Fan, Jutta Willamowski, Cedric Bray, 2004. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W BOWTrainer
+{
+public:
+    BOWTrainer();
+    virtual ~BOWTrainer();
+
+    /** @brief Adds descriptors to a training set.
+
+    @param descriptors Descriptors to add to a training set. Each row of the descriptors matrix is a
+    descriptor.
+
+    The training set is clustered using clustermethod to construct the vocabulary.
+     */
+    CV_WRAP void add( const Mat& descriptors );
+
+    /** @brief Returns a training set of descriptors.
+    */
+    CV_WRAP const std::vector<Mat>& getDescriptors() const;
+
+    /** @brief Returns the count of all descriptors stored in the training set.
+    */
+    CV_WRAP int descriptorsCount() const;
+
+    CV_WRAP virtual void clear();
+
+    /** @overload */
+    CV_WRAP virtual Mat cluster() const = 0;
+
+    /** @brief Clusters train descriptors.
+
+    @param descriptors Descriptors to cluster. Each row of the descriptors matrix is a descriptor.
+    Descriptors are not added to the inner train descriptor set.
+
+    The vocabulary consists of cluster centers. So, this method returns the vocabulary. In the first
+    variant of the method, train descriptors stored in the object are clustered. In the second variant,
+    input descriptors are clustered.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat cluster( const Mat& descriptors ) const = 0;
+
+protected:
+    std::vector<Mat> descriptors;
+    int size;
+};
+
+/** @brief kmeans -based class to train visual vocabulary using the *bag of visual words* approach. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W BOWKMeansTrainer : public BOWTrainer
+{
+public:
+    /** @brief The constructor.
+
+    @see cv::kmeans
+    */
+    CV_WRAP BOWKMeansTrainer( int clusterCount, const TermCriteria& termcrit=TermCriteria(),
+                      int attempts=3, int flags=KMEANS_PP_CENTERS );
+    virtual ~BOWKMeansTrainer();
+
+    // Returns trained vocabulary (i.e. cluster centers).
+    CV_WRAP virtual Mat cluster() const CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP virtual Mat cluster( const Mat& descriptors ) const CV_OVERRIDE;
+
+protected:
+
+    int clusterCount;
+    TermCriteria termcrit;
+    int attempts;
+    int flags;
+};
+
+/** @brief Class to compute an image descriptor using the *bag of visual words*.
+
+Such a computation consists of the following steps:
+
+1.  Compute descriptors for a given image and its keypoints set.
+2.  Find the nearest visual words from the vocabulary for each keypoint descriptor.
+3.  Compute the bag-of-words image descriptor as is a normalized histogram of vocabulary words
+encountered in the image. The i-th bin of the histogram is a frequency of i-th word of the
+vocabulary in the given image.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BOWImgDescriptorExtractor
+{
+public:
+    /** @brief The constructor.
+
+    @param dextractor Descriptor extractor that is used to compute descriptors for an input image and
+    its keypoints.
+    @param dmatcher Descriptor matcher that is used to find the nearest word of the trained vocabulary
+    for each keypoint descriptor of the image.
+     */
+    CV_WRAP BOWImgDescriptorExtractor( const Ptr<DescriptorExtractor>& dextractor,
+                               const Ptr<DescriptorMatcher>& dmatcher );
+    /** @overload */
+    BOWImgDescriptorExtractor( const Ptr<DescriptorMatcher>& dmatcher );
+    virtual ~BOWImgDescriptorExtractor();
+
+    /** @brief Sets a visual vocabulary.
+
+    @param vocabulary Vocabulary (can be trained using the inheritor of BOWTrainer ). Each row of the
+    vocabulary is a visual word (cluster center).
+     */
+    CV_WRAP void setVocabulary( const Mat& vocabulary );
+
+    /** @brief Returns the set vocabulary.
+    */
+    CV_WRAP const Mat& getVocabulary() const;
+
+    /** @brief Computes an image descriptor using the set visual vocabulary.
+
+    @param image Image, for which the descriptor is computed.
+    @param keypoints Keypoints detected in the input image.
+    @param imgDescriptor Computed output image descriptor.
+    @param pointIdxsOfClusters Indices of keypoints that belong to the cluster. This means that
+    pointIdxsOfClusters[i] are keypoint indices that belong to the i -th cluster (word of vocabulary)
+    returned if it is non-zero.
+    @param descriptors Descriptors of the image keypoints that are returned if they are non-zero.
+     */
+    void compute( InputArray image, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray imgDescriptor,
+                  std::vector<std::vector<int> >* pointIdxsOfClusters=0, Mat* descriptors=0 );
+    /** @overload
+    @param keypointDescriptors Computed descriptors to match with vocabulary.
+    @param imgDescriptor Computed output image descriptor.
+    @param pointIdxsOfClusters Indices of keypoints that belong to the cluster. This means that
+    pointIdxsOfClusters[i] are keypoint indices that belong to the i -th cluster (word of vocabulary)
+    returned if it is non-zero.
+    */
+    void compute( InputArray keypointDescriptors, OutputArray imgDescriptor,
+                  std::vector<std::vector<int> >* pointIdxsOfClusters=0 );
+    // compute() is not constant because DescriptorMatcher::match is not constant
+
+    CV_WRAP_AS(compute) void compute2( const Mat& image, std::vector<KeyPoint>& keypoints, CV_OUT Mat& imgDescriptor )
+    { compute(image,keypoints,imgDescriptor); }
+
+    /** @brief Returns an image descriptor size if the vocabulary is set. Otherwise, it returns 0.
+    */
+    CV_WRAP int descriptorSize() const;
+
+    /** @brief Returns an image descriptor type.
+     */
+    CV_WRAP int descriptorType() const;
+
+protected:
+    Mat vocabulary;
+    Ptr<DescriptorExtractor> dextractor;
+    Ptr<DescriptorMatcher> dmatcher;
+};
+
+//! @} features2d_category
+
+//! @} features2d
+
+} /* namespace cv */
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/features2d/features2d.hpp b/include/opencv2/features2d/features2d.hpp
new file mode 100644
index 0000000..e81df0a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/features2d/features2d.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/features2d.hpp"
diff --git a/include/opencv2/features2d/hal/interface.h b/include/opencv2/features2d/hal/interface.h
new file mode 100644
index 0000000..bcc6577
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/features2d/hal/interface.h
@@ -0,0 +1,33 @@
+#ifndef OPENCV_FEATURE2D_HAL_INTERFACE_H
+#define OPENCV_FEATURE2D_HAL_INTERFACE_H
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+//! @addtogroup featrure2d_hal_interface
+//! @{
+
+//! @name Fast feature detector types
+//! @sa cv::FastFeatureDetector
+//! @{
+#define CV_HAL_TYPE_5_8  0
+#define CV_HAL_TYPE_7_12 1
+#define CV_HAL_TYPE_9_16 2
+//! @}
+
+//! @name Key point
+//! @sa cv::KeyPoint
+//! @{
+struct CV_EXPORTS cvhalKeyPoint
+{
+    float x;
+    float y;
+    float size;
+    float angle;
+    float response;
+    int octave;
+    int class_id;
+};
+//! @}
+
+//! @}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/flann.hpp b/include/opencv2/flann.hpp
new file mode 100644
index 0000000..050b5f7
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann.hpp
@@ -0,0 +1,596 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_HPP
+#define OPENCV_FLANN_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/flann/miniflann.hpp"
+#include "opencv2/flann/flann_base.hpp"
+
+/**
+@defgroup flann Clustering and Search in Multi-Dimensional Spaces
+
+This section documents OpenCV's interface to the FLANN library. FLANN (Fast Library for Approximate
+Nearest Neighbors) is a library that contains a collection of algorithms optimized for fast nearest
+neighbor search in large datasets and for high dimensional features. More information about FLANN
+can be found in @cite Muja2009 .
+*/
+
+namespace cvflann
+{
+    CV_EXPORTS flann_distance_t flann_distance_type();
+    CV_DEPRECATED CV_EXPORTS void set_distance_type(flann_distance_t distance_type, int order);
+}
+
+
+namespace cv
+{
+namespace flann
+{
+
+
+//! @addtogroup flann
+//! @{
+
+template <typename T> struct CvType {};
+template <> struct CvType<unsigned char> { static int type() { return CV_8U; } };
+template <> struct CvType<char> { static int type() { return CV_8S; } };
+template <> struct CvType<unsigned short> { static int type() { return CV_16U; } };
+template <> struct CvType<short> { static int type() { return CV_16S; } };
+template <> struct CvType<int> { static int type() { return CV_32S; } };
+template <> struct CvType<float> { static int type() { return CV_32F; } };
+template <> struct CvType<double> { static int type() { return CV_64F; } };
+
+
+// bring the flann parameters into this namespace
+using ::cvflann::get_param;
+using ::cvflann::print_params;
+
+// bring the flann distances into this namespace
+using ::cvflann::L2_Simple;
+using ::cvflann::L2;
+using ::cvflann::L1;
+using ::cvflann::MinkowskiDistance;
+using ::cvflann::MaxDistance;
+using ::cvflann::HammingLUT;
+using ::cvflann::Hamming;
+using ::cvflann::Hamming2;
+using ::cvflann::HistIntersectionDistance;
+using ::cvflann::HellingerDistance;
+using ::cvflann::ChiSquareDistance;
+using ::cvflann::KL_Divergence;
+
+
+/** @brief The FLANN nearest neighbor index class. This class is templated with the type of elements for which
+the index is built.
+
+`Distance` functor specifies the metric to be used to calculate the distance between two points.
+There are several `Distance` functors that are readily available:
+
+@link cvflann::L2_Simple cv::flann::L2_Simple @endlink- Squared Euclidean distance functor.
+This is the simpler, unrolled version. This is preferable for very low dimensionality data (eg 3D points)
+
+@link cvflann::L2 cv::flann::L2 @endlink- Squared Euclidean distance functor, optimized version.
+
+@link cvflann::L1 cv::flann::L1 @endlink - Manhattan distance functor, optimized version.
+
+@link cvflann::MinkowskiDistance cv::flann::MinkowskiDistance @endlink -  The Minkowsky distance functor.
+This is highly optimised with loop unrolling.
+The computation of squared root at the end is omitted for efficiency.
+
+@link cvflann::MaxDistance cv::flann::MaxDistance @endlink - The max distance functor. It computes the
+maximum distance between two vectors. This distance is not a valid kdtree distance, it's not
+dimensionwise additive.
+
+@link cvflann::HammingLUT cv::flann::HammingLUT @endlink -  %Hamming distance functor. It counts the bit
+differences between two strings using a lookup table implementation.
+
+@link cvflann::Hamming cv::flann::Hamming @endlink - %Hamming distance functor. Population count is
+performed using library calls, if available. Lookup table implementation is used as a fallback.
+
+@link cvflann::Hamming2 cv::flann::Hamming2 @endlink- %Hamming distance functor. Population count is
+implemented in 12 arithmetic operations (one of which is multiplication).
+
+@link cvflann::HistIntersectionDistance cv::flann::HistIntersectionDistance @endlink - The histogram
+intersection distance functor.
+
+@link cvflann::HellingerDistance cv::flann::HellingerDistance @endlink - The Hellinger distance functor.
+
+@link cvflann::ChiSquareDistance cv::flann::ChiSquareDistance @endlink - The chi-square distance functor.
+
+@link cvflann::KL_Divergence cv::flann::KL_Divergence @endlink - The Kullback-Leibler divergence functor.
+
+Although the provided implementations cover a vast range of cases, it is also possible to use
+a custom implementation. The distance functor is a class whose `operator()` computes the distance
+between two features. If the distance is also a kd-tree compatible distance, it should also provide an
+`accum_dist()` method that computes the distance between individual feature dimensions.
+
+In addition to `operator()` and `accum_dist()`, a distance functor should also define the
+`ElementType` and the `ResultType` as the types of the elements it operates on and the type of the
+result it computes. If a distance functor can be used as a kd-tree distance (meaning that the full
+distance between a pair of features can be accumulated from the partial distances between the
+individual dimensions) a typedef `is_kdtree_distance` should be present inside the distance functor.
+If the distance is not a kd-tree distance, but it's a distance in a vector space (the individual
+dimensions of the elements it operates on can be accessed independently) a typedef
+`is_vector_space_distance` should be defined inside the functor. If neither typedef is defined, the
+distance is assumed to be a metric distance and will only be used with indexes operating on
+generic metric distances.
+ */
+template <typename Distance>
+class GenericIndex
+{
+public:
+        typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+        typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+        /** @brief Constructs a nearest neighbor search index for a given dataset.
+
+        @param features Matrix of containing the features(points) to index. The size of the matrix is
+        num_features x feature_dimensionality and the data type of the elements in the matrix must
+        coincide with the type of the index.
+        @param params Structure containing the index parameters. The type of index that will be
+        constructed depends on the type of this parameter. See the description.
+        @param distance
+
+        The method constructs a fast search structure from a set of features using the specified algorithm
+        with specified parameters, as defined by params. params is a reference to one of the following class
+        IndexParams descendants:
+
+        - **LinearIndexParams** When passing an object of this type, the index will perform a linear,
+        brute-force search. :
+        @code
+        struct LinearIndexParams : public IndexParams
+        {
+        };
+        @endcode
+        - **KDTreeIndexParams** When passing an object of this type the index constructed will consist of
+        a set of randomized kd-trees which will be searched in parallel. :
+        @code
+        struct KDTreeIndexParams : public IndexParams
+        {
+            KDTreeIndexParams( int trees = 4 );
+        };
+        @endcode
+        - **KMeansIndexParams** When passing an object of this type the index constructed will be a
+        hierarchical k-means tree. :
+        @code
+        struct KMeansIndexParams : public IndexParams
+        {
+            KMeansIndexParams(
+                int branching = 32,
+                int iterations = 11,
+                flann_centers_init_t centers_init = CENTERS_RANDOM,
+                float cb_index = 0.2 );
+        };
+        @endcode
+        - **CompositeIndexParams** When using a parameters object of this type the index created
+        combines the randomized kd-trees and the hierarchical k-means tree. :
+        @code
+        struct CompositeIndexParams : public IndexParams
+        {
+            CompositeIndexParams(
+                int trees = 4,
+                int branching = 32,
+                int iterations = 11,
+                flann_centers_init_t centers_init = CENTERS_RANDOM,
+                float cb_index = 0.2 );
+        };
+        @endcode
+        - **LshIndexParams** When using a parameters object of this type the index created uses
+        multi-probe LSH (by Multi-Probe LSH: Efficient Indexing for High-Dimensional Similarity Search
+        by Qin Lv, William Josephson, Zhe Wang, Moses Charikar, Kai Li., Proceedings of the 33rd
+        International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). Vienna, Austria. September 2007) :
+        @code
+        struct LshIndexParams : public IndexParams
+        {
+            LshIndexParams(
+                unsigned int table_number,
+                unsigned int key_size,
+                unsigned int multi_probe_level );
+        };
+        @endcode
+        - **AutotunedIndexParams** When passing an object of this type the index created is
+        automatically tuned to offer the best performance, by choosing the optimal index type
+        (randomized kd-trees, hierarchical kmeans, linear) and parameters for the dataset provided. :
+        @code
+        struct AutotunedIndexParams : public IndexParams
+        {
+            AutotunedIndexParams(
+                float target_precision = 0.9,
+                float build_weight = 0.01,
+                float memory_weight = 0,
+                float sample_fraction = 0.1 );
+        };
+        @endcode
+        - **SavedIndexParams** This object type is used for loading a previously saved index from the
+        disk. :
+        @code
+        struct SavedIndexParams : public IndexParams
+        {
+            SavedIndexParams( String filename );
+        };
+        @endcode
+         */
+        GenericIndex(const Mat& features, const ::cvflann::IndexParams& params, Distance distance = Distance());
+
+        ~GenericIndex();
+
+        /** @brief Performs a K-nearest neighbor search for a given query point using the index.
+
+        @param query The query point
+        @param indices Vector that will contain the indices of the K-nearest neighbors found. It must have
+        at least knn size.
+        @param dists Vector that will contain the distances to the K-nearest neighbors found. It must have
+        at least knn size.
+        @param knn Number of nearest neighbors to search for.
+        @param params SearchParams
+         */
+        void knnSearch(const std::vector<ElementType>& query, std::vector<int>& indices,
+                       std::vector<DistanceType>& dists, int knn, const ::cvflann::SearchParams& params);
+        void knnSearch(const Mat& queries, Mat& indices, Mat& dists, int knn, const ::cvflann::SearchParams& params);
+
+        /** @brief Performs a radius nearest neighbor search for a given query point using the index.
+
+        @param query The query point.
+        @param indices Vector that will contain the indices of the nearest neighbors found.
+        @param dists Vector that will contain the distances to the nearest neighbors found. It has the same
+        number of elements as indices.
+        @param radius The search radius.
+        @param params SearchParams
+
+        This function returns the number of nearest neighbors found.
+        */
+        int radiusSearch(const std::vector<ElementType>& query, std::vector<int>& indices,
+                         std::vector<DistanceType>& dists, DistanceType radius, const ::cvflann::SearchParams& params);
+        int radiusSearch(const Mat& query, Mat& indices, Mat& dists,
+                         DistanceType radius, const ::cvflann::SearchParams& params);
+
+        void save(String filename) { nnIndex->save(filename); }
+
+        int veclen() const { return nnIndex->veclen(); }
+
+        int size() const { return (int)nnIndex->size(); }
+
+        ::cvflann::IndexParams getParameters() { return nnIndex->getParameters(); }
+
+        CV_DEPRECATED const ::cvflann::IndexParams* getIndexParameters() { return nnIndex->getIndexParameters(); }
+
+private:
+        ::cvflann::Index<Distance>* nnIndex;
+        Mat _dataset;
+};
+
+//! @cond IGNORED
+
+#define FLANN_DISTANCE_CHECK \
+    if ( ::cvflann::flann_distance_type() != cvflann::FLANN_DIST_L2) { \
+        printf("[WARNING] You are using cv::flann::Index (or cv::flann::GenericIndex) and have also changed "\
+        "the distance using cvflann::set_distance_type. This is no longer working as expected "\
+        "(cv::flann::Index always uses L2). You should create the index templated on the distance, "\
+        "for example for L1 distance use: GenericIndex< L1<float> > \n"); \
+    }
+
+
+template <typename Distance>
+GenericIndex<Distance>::GenericIndex(const Mat& dataset, const ::cvflann::IndexParams& params, Distance distance)
+: _dataset(dataset)
+{
+    CV_Assert(dataset.type() == CvType<ElementType>::type());
+    CV_Assert(dataset.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<ElementType> m_dataset((ElementType*)_dataset.ptr<ElementType>(0), _dataset.rows, _dataset.cols);
+
+    nnIndex = new ::cvflann::Index<Distance>(m_dataset, params, distance);
+
+    FLANN_DISTANCE_CHECK
+
+    nnIndex->buildIndex();
+}
+
+template <typename Distance>
+GenericIndex<Distance>::~GenericIndex()
+{
+    delete nnIndex;
+}
+
+template <typename Distance>
+void GenericIndex<Distance>::knnSearch(const std::vector<ElementType>& query, std::vector<int>& indices, std::vector<DistanceType>& dists, int knn, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+{
+    ::cvflann::Matrix<ElementType> m_query((ElementType*)&query[0], 1, query.size());
+    ::cvflann::Matrix<int> m_indices(&indices[0], 1, indices.size());
+    ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists(&dists[0], 1, dists.size());
+
+    FLANN_DISTANCE_CHECK
+
+    nnIndex->knnSearch(m_query,m_indices,m_dists,knn,searchParams);
+}
+
+
+template <typename Distance>
+void GenericIndex<Distance>::knnSearch(const Mat& queries, Mat& indices, Mat& dists, int knn, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+{
+    CV_Assert(queries.type() == CvType<ElementType>::type());
+    CV_Assert(queries.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<ElementType> m_queries((ElementType*)queries.ptr<ElementType>(0), queries.rows, queries.cols);
+
+    CV_Assert(indices.type() == CV_32S);
+    CV_Assert(indices.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<int> m_indices((int*)indices.ptr<int>(0), indices.rows, indices.cols);
+
+    CV_Assert(dists.type() == CvType<DistanceType>::type());
+    CV_Assert(dists.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists((DistanceType*)dists.ptr<DistanceType>(0), dists.rows, dists.cols);
+
+    FLANN_DISTANCE_CHECK
+
+    nnIndex->knnSearch(m_queries,m_indices,m_dists,knn, searchParams);
+}
+
+template <typename Distance>
+int GenericIndex<Distance>::radiusSearch(const std::vector<ElementType>& query, std::vector<int>& indices, std::vector<DistanceType>& dists, DistanceType radius, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+{
+    ::cvflann::Matrix<ElementType> m_query((ElementType*)&query[0], 1, query.size());
+    ::cvflann::Matrix<int> m_indices(&indices[0], 1, indices.size());
+    ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists(&dists[0], 1, dists.size());
+
+    FLANN_DISTANCE_CHECK
+
+    return nnIndex->radiusSearch(m_query,m_indices,m_dists,radius,searchParams);
+}
+
+template <typename Distance>
+int GenericIndex<Distance>::radiusSearch(const Mat& query, Mat& indices, Mat& dists, DistanceType radius, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+{
+    CV_Assert(query.type() == CvType<ElementType>::type());
+    CV_Assert(query.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<ElementType> m_query((ElementType*)query.ptr<ElementType>(0), query.rows, query.cols);
+
+    CV_Assert(indices.type() == CV_32S);
+    CV_Assert(indices.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<int> m_indices((int*)indices.ptr<int>(0), indices.rows, indices.cols);
+
+    CV_Assert(dists.type() == CvType<DistanceType>::type());
+    CV_Assert(dists.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists((DistanceType*)dists.ptr<DistanceType>(0), dists.rows, dists.cols);
+
+    FLANN_DISTANCE_CHECK
+
+    return nnIndex->radiusSearch(m_query,m_indices,m_dists,radius,searchParams);
+}
+
+//! @endcond
+
+/**
+ * @deprecated Use GenericIndex class instead
+ */
+template <typename T>
+class Index_
+{
+public:
+    typedef typename L2<T>::ElementType ElementType;
+    typedef typename L2<T>::ResultType DistanceType;
+
+    CV_DEPRECATED Index_(const Mat& dataset, const ::cvflann::IndexParams& params)
+    {
+        printf("[WARNING] The cv::flann::Index_<T> class is deperecated, use cv::flann::GenericIndex<Distance> instead\n");
+
+        CV_Assert(dataset.type() == CvType<ElementType>::type());
+        CV_Assert(dataset.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<ElementType> m_dataset((ElementType*)dataset.ptr<ElementType>(0), dataset.rows, dataset.cols);
+
+        if ( ::cvflann::flann_distance_type() == cvflann::FLANN_DIST_L2 ) {
+            nnIndex_L1 = NULL;
+            nnIndex_L2 = new ::cvflann::Index< L2<ElementType> >(m_dataset, params);
+        }
+        else if ( ::cvflann::flann_distance_type() == cvflann::FLANN_DIST_L1 ) {
+            nnIndex_L1 = new ::cvflann::Index< L1<ElementType> >(m_dataset, params);
+            nnIndex_L2 = NULL;
+        }
+        else {
+            printf("[ERROR] cv::flann::Index_<T> only provides backwards compatibility for the L1 and L2 distances. "
+                   "For other distance types you must use cv::flann::GenericIndex<Distance>\n");
+            CV_Assert(0);
+        }
+        if (nnIndex_L1) nnIndex_L1->buildIndex();
+        if (nnIndex_L2) nnIndex_L2->buildIndex();
+    }
+    CV_DEPRECATED ~Index_()
+    {
+        if (nnIndex_L1) delete nnIndex_L1;
+        if (nnIndex_L2) delete nnIndex_L2;
+    }
+
+    CV_DEPRECATED void knnSearch(const std::vector<ElementType>& query, std::vector<int>& indices, std::vector<DistanceType>& dists, int knn, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+    {
+        ::cvflann::Matrix<ElementType> m_query((ElementType*)&query[0], 1, query.size());
+        ::cvflann::Matrix<int> m_indices(&indices[0], 1, indices.size());
+        ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists(&dists[0], 1, dists.size());
+
+        if (nnIndex_L1) nnIndex_L1->knnSearch(m_query,m_indices,m_dists,knn,searchParams);
+        if (nnIndex_L2) nnIndex_L2->knnSearch(m_query,m_indices,m_dists,knn,searchParams);
+    }
+    CV_DEPRECATED void knnSearch(const Mat& queries, Mat& indices, Mat& dists, int knn, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+    {
+        CV_Assert(queries.type() == CvType<ElementType>::type());
+        CV_Assert(queries.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<ElementType> m_queries((ElementType*)queries.ptr<ElementType>(0), queries.rows, queries.cols);
+
+        CV_Assert(indices.type() == CV_32S);
+        CV_Assert(indices.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<int> m_indices((int*)indices.ptr<int>(0), indices.rows, indices.cols);
+
+        CV_Assert(dists.type() == CvType<DistanceType>::type());
+        CV_Assert(dists.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists((DistanceType*)dists.ptr<DistanceType>(0), dists.rows, dists.cols);
+
+        if (nnIndex_L1) nnIndex_L1->knnSearch(m_queries,m_indices,m_dists,knn, searchParams);
+        if (nnIndex_L2) nnIndex_L2->knnSearch(m_queries,m_indices,m_dists,knn, searchParams);
+    }
+
+    CV_DEPRECATED int radiusSearch(const std::vector<ElementType>& query, std::vector<int>& indices, std::vector<DistanceType>& dists, DistanceType radius, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+    {
+        ::cvflann::Matrix<ElementType> m_query((ElementType*)&query[0], 1, query.size());
+        ::cvflann::Matrix<int> m_indices(&indices[0], 1, indices.size());
+        ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists(&dists[0], 1, dists.size());
+
+        if (nnIndex_L1) return nnIndex_L1->radiusSearch(m_query,m_indices,m_dists,radius,searchParams);
+        if (nnIndex_L2) return nnIndex_L2->radiusSearch(m_query,m_indices,m_dists,radius,searchParams);
+    }
+
+    CV_DEPRECATED int radiusSearch(const Mat& query, Mat& indices, Mat& dists, DistanceType radius, const ::cvflann::SearchParams& searchParams)
+    {
+        CV_Assert(query.type() == CvType<ElementType>::type());
+        CV_Assert(query.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<ElementType> m_query((ElementType*)query.ptr<ElementType>(0), query.rows, query.cols);
+
+        CV_Assert(indices.type() == CV_32S);
+        CV_Assert(indices.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<int> m_indices((int*)indices.ptr<int>(0), indices.rows, indices.cols);
+
+        CV_Assert(dists.type() == CvType<DistanceType>::type());
+        CV_Assert(dists.isContinuous());
+        ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_dists((DistanceType*)dists.ptr<DistanceType>(0), dists.rows, dists.cols);
+
+        if (nnIndex_L1) return nnIndex_L1->radiusSearch(m_query,m_indices,m_dists,radius,searchParams);
+        if (nnIndex_L2) return nnIndex_L2->radiusSearch(m_query,m_indices,m_dists,radius,searchParams);
+    }
+
+    CV_DEPRECATED void save(String filename)
+    {
+        if (nnIndex_L1) nnIndex_L1->save(filename);
+        if (nnIndex_L2) nnIndex_L2->save(filename);
+    }
+
+    CV_DEPRECATED int veclen() const
+    {
+        if (nnIndex_L1) return nnIndex_L1->veclen();
+        if (nnIndex_L2) return nnIndex_L2->veclen();
+    }
+
+    CV_DEPRECATED int size() const
+    {
+        if (nnIndex_L1) return nnIndex_L1->size();
+        if (nnIndex_L2) return nnIndex_L2->size();
+    }
+
+    CV_DEPRECATED ::cvflann::IndexParams getParameters()
+    {
+        if (nnIndex_L1) return nnIndex_L1->getParameters();
+        if (nnIndex_L2) return nnIndex_L2->getParameters();
+
+    }
+
+    CV_DEPRECATED const ::cvflann::IndexParams* getIndexParameters()
+    {
+        if (nnIndex_L1) return nnIndex_L1->getIndexParameters();
+        if (nnIndex_L2) return nnIndex_L2->getIndexParameters();
+    }
+
+private:
+    // providing backwards compatibility for L2 and L1 distances (most common)
+    ::cvflann::Index< L2<ElementType> >* nnIndex_L2;
+    ::cvflann::Index< L1<ElementType> >* nnIndex_L1;
+};
+
+
+/** @brief Clusters features using hierarchical k-means algorithm.
+
+@param features The points to be clustered. The matrix must have elements of type
+Distance::ElementType.
+@param centers The centers of the clusters obtained. The matrix must have type
+Distance::ResultType. The number of rows in this matrix represents the number of clusters desired,
+however, because of the way the cut in the hierarchical tree is chosen, the number of clusters
+computed will be the highest number of the form (branching-1)\*k+1 that's lower than the number of
+clusters desired, where branching is the tree's branching factor (see description of the
+KMeansIndexParams).
+@param params Parameters used in the construction of the hierarchical k-means tree.
+@param d Distance to be used for clustering.
+
+The method clusters the given feature vectors by constructing a hierarchical k-means tree and
+choosing a cut in the tree that minimizes the cluster's variance. It returns the number of clusters
+found.
+ */
+template <typename Distance>
+int hierarchicalClustering(const Mat& features, Mat& centers, const ::cvflann::KMeansIndexParams& params,
+                           Distance d = Distance())
+{
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    CV_Assert(features.type() == CvType<ElementType>::type());
+    CV_Assert(features.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<ElementType> m_features((ElementType*)features.ptr<ElementType>(0), features.rows, features.cols);
+
+    CV_Assert(centers.type() == CvType<DistanceType>::type());
+    CV_Assert(centers.isContinuous());
+    ::cvflann::Matrix<DistanceType> m_centers((DistanceType*)centers.ptr<DistanceType>(0), centers.rows, centers.cols);
+
+    return ::cvflann::hierarchicalClustering<Distance>(m_features, m_centers, params, d);
+}
+
+/** @deprecated
+*/
+template <typename ELEM_TYPE, typename DIST_TYPE>
+CV_DEPRECATED int hierarchicalClustering(const Mat& features, Mat& centers, const ::cvflann::KMeansIndexParams& params)
+{
+    printf("[WARNING] cv::flann::hierarchicalClustering<ELEM_TYPE,DIST_TYPE> is deprecated, use "
+        "cv::flann::hierarchicalClustering<Distance> instead\n");
+
+    if ( ::cvflann::flann_distance_type() == cvflann::FLANN_DIST_L2 ) {
+        return hierarchicalClustering< L2<ELEM_TYPE> >(features, centers, params);
+    }
+    else if ( ::cvflann::flann_distance_type() == cvflann::FLANN_DIST_L1 ) {
+        return hierarchicalClustering< L1<ELEM_TYPE> >(features, centers, params);
+    }
+    else {
+        printf("[ERROR] cv::flann::hierarchicalClustering<ELEM_TYPE,DIST_TYPE> only provides backwards "
+        "compatibility for the L1 and L2 distances. "
+        "For other distance types you must use cv::flann::hierarchicalClustering<Distance>\n");
+        CV_Assert(0);
+    }
+}
+
+//! @} flann
+
+} } // namespace cv::flann
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/flann/all_indices.h b/include/opencv2/flann/all_indices.h
new file mode 100644
index 0000000..ff53fd8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/all_indices.h
@@ -0,0 +1,155 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
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+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_ALL_INDICES_H_
+#define OPENCV_FLANN_ALL_INDICES_H_
+
+#include "general.h"
+
+#include "nn_index.h"
+#include "kdtree_index.h"
+#include "kdtree_single_index.h"
+#include "kmeans_index.h"
+#include "composite_index.h"
+#include "linear_index.h"
+#include "hierarchical_clustering_index.h"
+#include "lsh_index.h"
+#include "autotuned_index.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+template<typename KDTreeCapability, typename VectorSpace, typename Distance>
+struct index_creator
+{
+    static NNIndex<Distance>* create(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const IndexParams& params, const Distance& distance)
+    {
+        flann_algorithm_t index_type = get_param<flann_algorithm_t>(params, "algorithm");
+
+        NNIndex<Distance>* nnIndex;
+        switch (index_type) {
+        case FLANN_INDEX_LINEAR:
+            nnIndex = new LinearIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_KDTREE_SINGLE:
+            nnIndex = new KDTreeSingleIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_KDTREE:
+            nnIndex = new KDTreeIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_KMEANS:
+            nnIndex = new KMeansIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_COMPOSITE:
+            nnIndex = new CompositeIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_AUTOTUNED:
+            nnIndex = new AutotunedIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_HIERARCHICAL:
+            nnIndex = new HierarchicalClusteringIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_LSH:
+            nnIndex = new LshIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        default:
+            throw FLANNException("Unknown index type");
+        }
+
+        return nnIndex;
+    }
+};
+
+template<typename VectorSpace, typename Distance>
+struct index_creator<False,VectorSpace,Distance>
+{
+    static NNIndex<Distance>* create(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const IndexParams& params, const Distance& distance)
+    {
+        flann_algorithm_t index_type = get_param<flann_algorithm_t>(params, "algorithm");
+
+        NNIndex<Distance>* nnIndex;
+        switch (index_type) {
+        case FLANN_INDEX_LINEAR:
+            nnIndex = new LinearIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_KMEANS:
+            nnIndex = new KMeansIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_HIERARCHICAL:
+            nnIndex = new HierarchicalClusteringIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_LSH:
+            nnIndex = new LshIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        default:
+            throw FLANNException("Unknown index type");
+        }
+
+        return nnIndex;
+    }
+};
+
+template<typename Distance>
+struct index_creator<False,False,Distance>
+{
+    static NNIndex<Distance>* create(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const IndexParams& params, const Distance& distance)
+    {
+        flann_algorithm_t index_type = get_param<flann_algorithm_t>(params, "algorithm");
+
+        NNIndex<Distance>* nnIndex;
+        switch (index_type) {
+        case FLANN_INDEX_LINEAR:
+            nnIndex = new LinearIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_HIERARCHICAL:
+            nnIndex = new HierarchicalClusteringIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        case FLANN_INDEX_LSH:
+            nnIndex = new LshIndex<Distance>(dataset, params, distance);
+            break;
+        default:
+            throw FLANNException("Unknown index type");
+        }
+
+        return nnIndex;
+    }
+};
+
+template<typename Distance>
+NNIndex<Distance>* create_index_by_type(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const IndexParams& params, const Distance& distance)
+{
+    return index_creator<typename Distance::is_kdtree_distance,
+                         typename Distance::is_vector_space_distance,
+                         Distance>::create(dataset, params,distance);
+}
+
+}
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_ALL_INDICES_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/allocator.h b/include/opencv2/flann/allocator.h
new file mode 100644
index 0000000..f347f88
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/allocator.h
@@ -0,0 +1,192 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_ALLOCATOR_H_
+#define OPENCV_FLANN_ALLOCATOR_H_
+
+#include <stdlib.h>
+#include <stdio.h>
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * Allocates (using C's malloc) a generic type T.
+ *
+ * Params:
+ *     count = number of instances to allocate.
+ * Returns: pointer (of type T*) to memory buffer
+ */
+template <typename T>
+T* allocate(size_t count = 1)
+{
+    T* mem = (T*) ::malloc(sizeof(T)*count);
+    return mem;
+}
+
+
+/**
+ * Pooled storage allocator
+ *
+ * The following routines allow for the efficient allocation of storage in
+ * small chunks from a specified pool.  Rather than allowing each structure
+ * to be freed individually, an entire pool of storage is freed at once.
+ * This method has two advantages over just using malloc() and free().  First,
+ * it is far more efficient for allocating small objects, as there is
+ * no overhead for remembering all the information needed to free each
+ * object or consolidating fragmented memory.  Second, the decision about
+ * how long to keep an object is made at the time of allocation, and there
+ * is no need to track down all the objects to free them.
+ *
+ */
+
+const size_t     WORDSIZE=16;
+const  size_t     BLOCKSIZE=8192;
+
+class PooledAllocator
+{
+    /* We maintain memory alignment to word boundaries by requiring that all
+        allocations be in multiples of the machine wordsize.  */
+    /* Size of machine word in bytes.  Must be power of 2. */
+    /* Minimum number of bytes requested at a time from	the system.  Must be multiple of WORDSIZE. */
+
+
+    int     remaining;  /* Number of bytes left in current block of storage. */
+    void*   base;     /* Pointer to base of current block of storage. */
+    void*   loc;      /* Current location in block to next allocate memory. */
+    int     blocksize;
+
+
+public:
+    int     usedMemory;
+    int     wastedMemory;
+
+    /**
+        Default constructor. Initializes a new pool.
+     */
+    PooledAllocator(int blockSize = BLOCKSIZE)
+    {
+        blocksize = blockSize;
+        remaining = 0;
+        base = NULL;
+        loc = NULL;
+
+        usedMemory = 0;
+        wastedMemory = 0;
+    }
+
+    /**
+     * Destructor. Frees all the memory allocated in this pool.
+     */
+    ~PooledAllocator()
+    {
+        void* prev;
+
+        while (base != NULL) {
+            prev = *((void**) base); /* Get pointer to prev block. */
+            ::free(base);
+            base = prev;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Returns a pointer to a piece of new memory of the given size in bytes
+     * allocated from the pool.
+     */
+    void* allocateMemory(int size)
+    {
+        int blockSize;
+
+        /* Round size up to a multiple of wordsize.  The following expression
+            only works for WORDSIZE that is a power of 2, by masking last bits of
+            incremented size to zero.
+         */
+        size = (size + (WORDSIZE - 1)) & ~(WORDSIZE - 1);
+
+        /* Check whether a new block must be allocated.  Note that the first word
+            of a block is reserved for a pointer to the previous block.
+         */
+        if (size > remaining) {
+
+            wastedMemory += remaining;
+
+            /* Allocate new storage. */
+            blockSize = (size + sizeof(void*) + (WORDSIZE-1) > BLOCKSIZE) ?
+                        size + sizeof(void*) + (WORDSIZE-1) : BLOCKSIZE;
+
+            // use the standard C malloc to allocate memory
+            void* m = ::malloc(blockSize);
+            if (!m) {
+                fprintf(stderr,"Failed to allocate memory.\n");
+                return NULL;
+            }
+
+            /* Fill first word of new block with pointer to previous block. */
+            ((void**) m)[0] = base;
+            base = m;
+
+            int shift = 0;
+            //int shift = (WORDSIZE - ( (((size_t)m) + sizeof(void*)) & (WORDSIZE-1))) & (WORDSIZE-1);
+
+            remaining = blockSize - sizeof(void*) - shift;
+            loc = ((char*)m + sizeof(void*) + shift);
+        }
+        void* rloc = loc;
+        loc = (char*)loc + size;
+        remaining -= size;
+
+        usedMemory += size;
+
+        return rloc;
+    }
+
+    /**
+     * Allocates (using this pool) a generic type T.
+     *
+     * Params:
+     *     count = number of instances to allocate.
+     * Returns: pointer (of type T*) to memory buffer
+     */
+    template <typename T>
+    T* allocate(size_t count = 1)
+    {
+        T* mem = (T*) this->allocateMemory((int)(sizeof(T)*count));
+        return mem;
+    }
+
+private:
+    PooledAllocator(const PooledAllocator &); // copy disabled
+    PooledAllocator& operator=(const PooledAllocator &); // assign disabled
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_ALLOCATOR_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/any.h b/include/opencv2/flann/any.h
new file mode 100644
index 0000000..5b57aa3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/any.h
@@ -0,0 +1,330 @@
+#ifndef OPENCV_FLANN_ANY_H_
+#define OPENCV_FLANN_ANY_H_
+/*
+ * (C) Copyright Christopher Diggins 2005-2011
+ * (C) Copyright Pablo Aguilar 2005
+ * (C) Copyright Kevlin Henney 2001
+ *
+ * Distributed under the Boost Software License, Version 1.0. (See
+ * accompanying file LICENSE_1_0.txt or copy at
+ * http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt
+ *
+ * Adapted for FLANN by Marius Muja
+ */
+
+#include "defines.h"
+#include <stdexcept>
+#include <ostream>
+#include <typeinfo>
+
+namespace cvflann
+{
+
+namespace anyimpl
+{
+
+struct bad_any_cast
+{
+};
+
+struct empty_any
+{
+};
+
+inline std::ostream& operator <<(std::ostream& out, const empty_any&)
+{
+    out << "[empty_any]";
+    return out;
+}
+
+struct base_any_policy
+{
+    virtual void static_delete(void** x) = 0;
+    virtual void copy_from_value(void const* src, void** dest) = 0;
+    virtual void clone(void* const* src, void** dest) = 0;
+    virtual void move(void* const* src, void** dest) = 0;
+    virtual void* get_value(void** src) = 0;
+    virtual const void* get_value(void* const * src) = 0;
+    virtual ::size_t get_size() = 0;
+    virtual const std::type_info& type() = 0;
+    virtual void print(std::ostream& out, void* const* src) = 0;
+    virtual ~base_any_policy() {}
+};
+
+template<typename T>
+struct typed_base_any_policy : base_any_policy
+{
+    virtual ::size_t get_size() CV_OVERRIDE { return sizeof(T); }
+    virtual const std::type_info& type() CV_OVERRIDE { return typeid(T); }
+
+};
+
+template<typename T>
+struct small_any_policy CV_FINAL : typed_base_any_policy<T>
+{
+    virtual void static_delete(void**) CV_OVERRIDE { }
+    virtual void copy_from_value(void const* src, void** dest) CV_OVERRIDE
+    {
+        new (dest) T(* reinterpret_cast<T const*>(src));
+    }
+    virtual void clone(void* const* src, void** dest) CV_OVERRIDE { *dest = *src; }
+    virtual void move(void* const* src, void** dest) CV_OVERRIDE { *dest = *src; }
+    virtual void* get_value(void** src) CV_OVERRIDE { return reinterpret_cast<void*>(src); }
+    virtual const void* get_value(void* const * src) CV_OVERRIDE { return reinterpret_cast<const void*>(src); }
+    virtual void print(std::ostream& out, void* const* src) CV_OVERRIDE { out << *reinterpret_cast<T const*>(src); }
+};
+
+template<typename T>
+struct big_any_policy CV_FINAL : typed_base_any_policy<T>
+{
+    virtual void static_delete(void** x) CV_OVERRIDE
+    {
+        if (* x) delete (* reinterpret_cast<T**>(x));
+        *x = NULL;
+    }
+    virtual void copy_from_value(void const* src, void** dest) CV_OVERRIDE
+    {
+        *dest = new T(*reinterpret_cast<T const*>(src));
+    }
+    virtual void clone(void* const* src, void** dest) CV_OVERRIDE
+    {
+        *dest = new T(**reinterpret_cast<T* const*>(src));
+    }
+    virtual void move(void* const* src, void** dest) CV_OVERRIDE
+    {
+        (*reinterpret_cast<T**>(dest))->~T();
+        **reinterpret_cast<T**>(dest) = **reinterpret_cast<T* const*>(src);
+    }
+    virtual void* get_value(void** src) CV_OVERRIDE { return *src; }
+    virtual const void* get_value(void* const * src) CV_OVERRIDE { return *src; }
+    virtual void print(std::ostream& out, void* const* src) CV_OVERRIDE { out << *reinterpret_cast<T const*>(*src); }
+};
+
+template<> inline void big_any_policy<flann_centers_init_t>::print(std::ostream& out, void* const* src)
+{
+    out << int(*reinterpret_cast<flann_centers_init_t const*>(*src));
+}
+
+template<> inline void big_any_policy<flann_algorithm_t>::print(std::ostream& out, void* const* src)
+{
+    out << int(*reinterpret_cast<flann_algorithm_t const*>(*src));
+}
+
+template<> inline void big_any_policy<cv::String>::print(std::ostream& out, void* const* src)
+{
+    out << (*reinterpret_cast<cv::String const*>(*src)).c_str();
+}
+
+template<typename T>
+struct choose_policy
+{
+    typedef big_any_policy<T> type;
+};
+
+template<typename T>
+struct choose_policy<T*>
+{
+    typedef small_any_policy<T*> type;
+};
+
+struct any;
+
+/// Choosing the policy for an any type is illegal, but should never happen.
+/// This is designed to throw a compiler error.
+template<>
+struct choose_policy<any>
+{
+    typedef void type;
+};
+
+/// Specializations for small types.
+#define SMALL_POLICY(TYPE) \
+    template<> \
+    struct choose_policy<TYPE> { typedef small_any_policy<TYPE> type; \
+    }
+
+SMALL_POLICY(signed char);
+SMALL_POLICY(unsigned char);
+SMALL_POLICY(signed short);
+SMALL_POLICY(unsigned short);
+SMALL_POLICY(signed int);
+SMALL_POLICY(unsigned int);
+SMALL_POLICY(signed long);
+SMALL_POLICY(unsigned long);
+SMALL_POLICY(float);
+SMALL_POLICY(bool);
+
+#undef SMALL_POLICY
+
+template <typename T>
+class SinglePolicy
+{
+    SinglePolicy();
+    SinglePolicy(const SinglePolicy& other);
+    SinglePolicy& operator=(const SinglePolicy& other);
+
+public:
+    static base_any_policy* get_policy();
+
+private:
+    static typename choose_policy<T>::type policy;
+};
+
+template <typename T>
+typename choose_policy<T>::type SinglePolicy<T>::policy;
+
+/// This function will return a different policy for each type.
+template <typename T>
+inline base_any_policy* SinglePolicy<T>::get_policy() { return &policy; }
+
+} // namespace anyimpl
+
+struct any
+{
+private:
+    // fields
+    anyimpl::base_any_policy* policy;
+    void* object;
+
+public:
+    /// Initializing constructor.
+    template <typename T>
+    any(const T& x)
+        : policy(anyimpl::SinglePolicy<anyimpl::empty_any>::get_policy()), object(NULL)
+    {
+        assign(x);
+    }
+
+    /// Empty constructor.
+    any()
+        : policy(anyimpl::SinglePolicy<anyimpl::empty_any>::get_policy()), object(NULL)
+    { }
+
+    /// Special initializing constructor for string literals.
+    any(const char* x)
+        : policy(anyimpl::SinglePolicy<anyimpl::empty_any>::get_policy()), object(NULL)
+    {
+        assign(x);
+    }
+
+    /// Copy constructor.
+    any(const any& x)
+        : policy(anyimpl::SinglePolicy<anyimpl::empty_any>::get_policy()), object(NULL)
+    {
+        assign(x);
+    }
+
+    /// Destructor.
+    ~any()
+    {
+        policy->static_delete(&object);
+    }
+
+    /// Assignment function from another any.
+    any& assign(const any& x)
+    {
+        reset();
+        policy = x.policy;
+        policy->clone(&x.object, &object);
+        return *this;
+    }
+
+    /// Assignment function.
+    template <typename T>
+    any& assign(const T& x)
+    {
+        reset();
+        policy = anyimpl::SinglePolicy<T>::get_policy();
+        policy->copy_from_value(&x, &object);
+        return *this;
+    }
+
+    /// Assignment operator.
+    template<typename T>
+    any& operator=(const T& x)
+    {
+        return assign(x);
+    }
+
+    /// Assignment operator. Template-based version above doesn't work as expected. We need regular assignment operator here.
+    any& operator=(const any& x)
+    {
+        return assign(x);
+    }
+
+    /// Assignment operator, specialed for literal strings.
+    /// They have types like const char [6] which don't work as expected.
+    any& operator=(const char* x)
+    {
+        return assign(x);
+    }
+
+    /// Utility functions
+    any& swap(any& x)
+    {
+        std::swap(policy, x.policy);
+        std::swap(object, x.object);
+        return *this;
+    }
+
+    /// Cast operator. You can only cast to the original type.
+    template<typename T>
+    T& cast()
+    {
+        if (policy->type() != typeid(T)) throw anyimpl::bad_any_cast();
+        T* r = reinterpret_cast<T*>(policy->get_value(&object));
+        return *r;
+    }
+
+    /// Cast operator. You can only cast to the original type.
+    template<typename T>
+    const T& cast() const
+    {
+        if (policy->type() != typeid(T)) throw anyimpl::bad_any_cast();
+        const T* r = reinterpret_cast<const T*>(policy->get_value(&object));
+        return *r;
+    }
+
+    /// Returns true if the any contains no value.
+    bool empty() const
+    {
+        return policy->type() == typeid(anyimpl::empty_any);
+    }
+
+    /// Frees any allocated memory, and sets the value to NULL.
+    void reset()
+    {
+        policy->static_delete(&object);
+        policy = anyimpl::SinglePolicy<anyimpl::empty_any>::get_policy();
+    }
+
+    /// Returns true if the two types are the same.
+    bool compatible(const any& x) const
+    {
+        return policy->type() == x.policy->type();
+    }
+
+    /// Returns if the type is compatible with the policy
+    template<typename T>
+    bool has_type()
+    {
+        return policy->type() == typeid(T);
+    }
+
+    const std::type_info& type() const
+    {
+        return policy->type();
+    }
+
+    friend std::ostream& operator <<(std::ostream& out, const any& any_val);
+};
+
+inline std::ostream& operator <<(std::ostream& out, const any& any_val)
+{
+    any_val.policy->print(out,&any_val.object);
+    return out;
+}
+
+}
+
+#endif // OPENCV_FLANN_ANY_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/autotuned_index.h b/include/opencv2/flann/autotuned_index.h
new file mode 100644
index 0000000..2fbc6c9
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/autotuned_index.h
@@ -0,0 +1,591 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+#ifndef OPENCV_FLANN_AUTOTUNED_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_AUTOTUNED_INDEX_H_
+
+#include <sstream>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "ground_truth.h"
+#include "index_testing.h"
+#include "sampling.h"
+#include "kdtree_index.h"
+#include "kdtree_single_index.h"
+#include "kmeans_index.h"
+#include "composite_index.h"
+#include "linear_index.h"
+#include "logger.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+template<typename Distance>
+NNIndex<Distance>* create_index_by_type(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const IndexParams& params, const Distance& distance);
+
+
+struct AutotunedIndexParams : public IndexParams
+{
+    AutotunedIndexParams(float target_precision = 0.8, float build_weight = 0.01, float memory_weight = 0, float sample_fraction = 0.1)
+    {
+        (*this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_AUTOTUNED;
+        // precision desired (used for autotuning, -1 otherwise)
+        (*this)["target_precision"] = target_precision;
+        // build tree time weighting factor
+        (*this)["build_weight"] = build_weight;
+        // index memory weighting factor
+        (*this)["memory_weight"] = memory_weight;
+        // what fraction of the dataset to use for autotuning
+        (*this)["sample_fraction"] = sample_fraction;
+    }
+};
+
+
+template <typename Distance>
+class AutotunedIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    AutotunedIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& params = AutotunedIndexParams(), Distance d = Distance()) :
+        dataset_(inputData), distance_(d)
+    {
+        target_precision_ = get_param(params, "target_precision",0.8f);
+        build_weight_ =  get_param(params,"build_weight", 0.01f);
+        memory_weight_ = get_param(params, "memory_weight", 0.0f);
+        sample_fraction_ = get_param(params,"sample_fraction", 0.1f);
+        bestIndex_ = NULL;
+        speedup_ = 0;
+    }
+
+    AutotunedIndex(const AutotunedIndex&);
+    AutotunedIndex& operator=(const AutotunedIndex&);
+
+    virtual ~AutotunedIndex()
+    {
+        if (bestIndex_ != NULL) {
+            delete bestIndex_;
+            bestIndex_ = NULL;
+        }
+    }
+
+    /**
+     *          Method responsible with building the index.
+     */
+    virtual void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        std::ostringstream stream;
+        bestParams_ = estimateBuildParams();
+        print_params(bestParams_, stream);
+        Logger::info("----------------------------------------------------\n");
+        Logger::info("Autotuned parameters:\n");
+        Logger::info("%s", stream.str().c_str());
+        Logger::info("----------------------------------------------------\n");
+
+        bestIndex_ = create_index_by_type(dataset_, bestParams_, distance_);
+        bestIndex_->buildIndex();
+        speedup_ = estimateSearchParams(bestSearchParams_);
+        stream.str(std::string());
+        print_params(bestSearchParams_, stream);
+        Logger::info("----------------------------------------------------\n");
+        Logger::info("Search parameters:\n");
+        Logger::info("%s", stream.str().c_str());
+        Logger::info("----------------------------------------------------\n");
+    }
+
+    /**
+     *  Saves the index to a stream
+     */
+    virtual void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        save_value(stream, (int)bestIndex_->getType());
+        bestIndex_->saveIndex(stream);
+        save_value(stream, get_param<int>(bestSearchParams_, "checks"));
+    }
+
+    /**
+     *  Loads the index from a stream
+     */
+    virtual void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        int index_type;
+
+        load_value(stream, index_type);
+        IndexParams params;
+        params["algorithm"] = (flann_algorithm_t)index_type;
+        bestIndex_ = create_index_by_type<Distance>(dataset_, params, distance_);
+        bestIndex_->loadIndex(stream);
+        int checks;
+        load_value(stream, checks);
+        bestSearchParams_["checks"] = checks;
+    }
+
+    /**
+     *      Method that searches for nearest-neighbors
+     */
+    virtual void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+        int checks = get_param<int>(searchParams,"checks",FLANN_CHECKS_AUTOTUNED);
+        if (checks == FLANN_CHECKS_AUTOTUNED) {
+            bestIndex_->findNeighbors(result, vec, bestSearchParams_);
+        }
+        else {
+            bestIndex_->findNeighbors(result, vec, searchParams);
+        }
+    }
+
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return bestIndex_->getParameters();
+    }
+
+    SearchParams getSearchParameters() const
+    {
+        return bestSearchParams_;
+    }
+
+    float getSpeedup() const
+    {
+        return speedup_;
+    }
+
+
+    /**
+     *      Number of features in this index.
+     */
+    virtual size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return bestIndex_->size();
+    }
+
+    /**
+     *  The length of each vector in this index.
+     */
+    virtual size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return bestIndex_->veclen();
+    }
+
+    /**
+     * The amount of memory (in bytes) this index uses.
+     */
+    virtual int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return bestIndex_->usedMemory();
+    }
+
+    /**
+     * Algorithm name
+     */
+    virtual flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_AUTOTUNED;
+    }
+
+private:
+
+    struct CostData
+    {
+        float searchTimeCost;
+        float buildTimeCost;
+        float memoryCost;
+        float totalCost;
+        IndexParams params;
+    };
+
+    void evaluate_kmeans(CostData& cost)
+    {
+        StartStopTimer t;
+        int checks;
+        const int nn = 1;
+
+        Logger::info("KMeansTree using params: max_iterations=%d, branching=%d\n",
+                     get_param<int>(cost.params,"iterations"),
+                     get_param<int>(cost.params,"branching"));
+        KMeansIndex<Distance> kmeans(sampledDataset_, cost.params, distance_);
+        // measure index build time
+        t.start();
+        kmeans.buildIndex();
+        t.stop();
+        float buildTime = (float)t.value;
+
+        // measure search time
+        float searchTime = test_index_precision(kmeans, sampledDataset_, testDataset_, gt_matches_, target_precision_, checks, distance_, nn);
+
+        float datasetMemory = float(sampledDataset_.rows * sampledDataset_.cols * sizeof(float));
+        cost.memoryCost = (kmeans.usedMemory() + datasetMemory) / datasetMemory;
+        cost.searchTimeCost = searchTime;
+        cost.buildTimeCost = buildTime;
+        Logger::info("KMeansTree buildTime=%g, searchTime=%g, build_weight=%g\n", buildTime, searchTime, build_weight_);
+    }
+
+
+    void evaluate_kdtree(CostData& cost)
+    {
+        StartStopTimer t;
+        int checks;
+        const int nn = 1;
+
+        Logger::info("KDTree using params: trees=%d\n", get_param<int>(cost.params,"trees"));
+        KDTreeIndex<Distance> kdtree(sampledDataset_, cost.params, distance_);
+
+        t.start();
+        kdtree.buildIndex();
+        t.stop();
+        float buildTime = (float)t.value;
+
+        //measure search time
+        float searchTime = test_index_precision(kdtree, sampledDataset_, testDataset_, gt_matches_, target_precision_, checks, distance_, nn);
+
+        float datasetMemory = float(sampledDataset_.rows * sampledDataset_.cols * sizeof(float));
+        cost.memoryCost = (kdtree.usedMemory() + datasetMemory) / datasetMemory;
+        cost.searchTimeCost = searchTime;
+        cost.buildTimeCost = buildTime;
+        Logger::info("KDTree buildTime=%g, searchTime=%g\n", buildTime, searchTime);
+    }
+
+
+    //    struct KMeansSimpleDownhillFunctor {
+    //
+    //        Autotune& autotuner;
+    //        KMeansSimpleDownhillFunctor(Autotune& autotuner_) : autotuner(autotuner_) {}
+    //
+    //        float operator()(int* params) {
+    //
+    //            float maxFloat = numeric_limits<float>::max();
+    //
+    //            if (params[0]<2) return maxFloat;
+    //            if (params[1]<0) return maxFloat;
+    //
+    //            CostData c;
+    //            c.params["algorithm"] = KMEANS;
+    //            c.params["centers-init"] = CENTERS_RANDOM;
+    //            c.params["branching"] = params[0];
+    //            c.params["max-iterations"] = params[1];
+    //
+    //            autotuner.evaluate_kmeans(c);
+    //
+    //            return c.timeCost;
+    //
+    //        }
+    //    };
+    //
+    //    struct KDTreeSimpleDownhillFunctor {
+    //
+    //        Autotune& autotuner;
+    //        KDTreeSimpleDownhillFunctor(Autotune& autotuner_) : autotuner(autotuner_) {}
+    //
+    //        float operator()(int* params) {
+    //            float maxFloat = numeric_limits<float>::max();
+    //
+    //            if (params[0]<1) return maxFloat;
+    //
+    //            CostData c;
+    //            c.params["algorithm"] = KDTREE;
+    //            c.params["trees"] = params[0];
+    //
+    //            autotuner.evaluate_kdtree(c);
+    //
+    //            return c.timeCost;
+    //
+    //        }
+    //    };
+
+
+
+    void optimizeKMeans(std::vector<CostData>& costs)
+    {
+        Logger::info("KMEANS, Step 1: Exploring parameter space\n");
+
+        // explore kmeans parameters space using combinations of the parameters below
+        int maxIterations[] = { 1, 5, 10, 15 };
+        int branchingFactors[] = { 16, 32, 64, 128, 256 };
+
+        int kmeansParamSpaceSize = FLANN_ARRAY_LEN(maxIterations) * FLANN_ARRAY_LEN(branchingFactors);
+        costs.reserve(costs.size() + kmeansParamSpaceSize);
+
+        // evaluate kmeans for all parameter combinations
+        for (size_t i = 0; i < FLANN_ARRAY_LEN(maxIterations); ++i) {
+            for (size_t j = 0; j < FLANN_ARRAY_LEN(branchingFactors); ++j) {
+                CostData cost;
+                cost.params["algorithm"] = FLANN_INDEX_KMEANS;
+                cost.params["centers_init"] = FLANN_CENTERS_RANDOM;
+                cost.params["iterations"] = maxIterations[i];
+                cost.params["branching"] = branchingFactors[j];
+
+                evaluate_kmeans(cost);
+                costs.push_back(cost);
+            }
+        }
+
+        //         Logger::info("KMEANS, Step 2: simplex-downhill optimization\n");
+        //
+        //         const int n = 2;
+        //         // choose initial simplex points as the best parameters so far
+        //         int kmeansNMPoints[n*(n+1)];
+        //         float kmeansVals[n+1];
+        //         for (int i=0;i<n+1;++i) {
+        //             kmeansNMPoints[i*n] = (int)kmeansCosts[i].params["branching"];
+        //             kmeansNMPoints[i*n+1] = (int)kmeansCosts[i].params["max-iterations"];
+        //             kmeansVals[i] = kmeansCosts[i].timeCost;
+        //         }
+        //         KMeansSimpleDownhillFunctor kmeans_cost_func(*this);
+        //         // run optimization
+        //         optimizeSimplexDownhill(kmeansNMPoints,n,kmeans_cost_func,kmeansVals);
+        //         // store results
+        //         for (int i=0;i<n+1;++i) {
+        //             kmeansCosts[i].params["branching"] = kmeansNMPoints[i*2];
+        //             kmeansCosts[i].params["max-iterations"] = kmeansNMPoints[i*2+1];
+        //             kmeansCosts[i].timeCost = kmeansVals[i];
+        //         }
+    }
+
+
+    void optimizeKDTree(std::vector<CostData>& costs)
+    {
+        Logger::info("KD-TREE, Step 1: Exploring parameter space\n");
+
+        // explore kd-tree parameters space using the parameters below
+        int testTrees[] = { 1, 4, 8, 16, 32 };
+
+        // evaluate kdtree for all parameter combinations
+        for (size_t i = 0; i < FLANN_ARRAY_LEN(testTrees); ++i) {
+            CostData cost;
+            cost.params["algorithm"] = FLANN_INDEX_KDTREE;
+            cost.params["trees"] = testTrees[i];
+
+            evaluate_kdtree(cost);
+            costs.push_back(cost);
+        }
+
+        //         Logger::info("KD-TREE, Step 2: simplex-downhill optimization\n");
+        //
+        //         const int n = 1;
+        //         // choose initial simplex points as the best parameters so far
+        //         int kdtreeNMPoints[n*(n+1)];
+        //         float kdtreeVals[n+1];
+        //         for (int i=0;i<n+1;++i) {
+        //             kdtreeNMPoints[i] = (int)kdtreeCosts[i].params["trees"];
+        //             kdtreeVals[i] = kdtreeCosts[i].timeCost;
+        //         }
+        //         KDTreeSimpleDownhillFunctor kdtree_cost_func(*this);
+        //         // run optimization
+        //         optimizeSimplexDownhill(kdtreeNMPoints,n,kdtree_cost_func,kdtreeVals);
+        //         // store results
+        //         for (int i=0;i<n+1;++i) {
+        //             kdtreeCosts[i].params["trees"] = kdtreeNMPoints[i];
+        //             kdtreeCosts[i].timeCost = kdtreeVals[i];
+        //         }
+    }
+
+    /**
+     *  Chooses the best nearest-neighbor algorithm and estimates the optimal
+     *  parameters to use when building the index (for a given precision).
+     *  Returns a dictionary with the optimal parameters.
+     */
+    IndexParams estimateBuildParams()
+    {
+        std::vector<CostData> costs;
+
+        int sampleSize = int(sample_fraction_ * dataset_.rows);
+        int testSampleSize = std::min(sampleSize / 10, 1000);
+
+        Logger::info("Entering autotuning, dataset size: %d, sampleSize: %d, testSampleSize: %d, target precision: %g\n", dataset_.rows, sampleSize, testSampleSize, target_precision_);
+
+        // For a very small dataset, it makes no sense to build any fancy index, just
+        // use linear search
+        if (testSampleSize < 10) {
+            Logger::info("Choosing linear, dataset too small\n");
+            return LinearIndexParams();
+        }
+
+        // We use a fraction of the original dataset to speedup the autotune algorithm
+        sampledDataset_ = random_sample(dataset_, sampleSize);
+        // We use a cross-validation approach, first we sample a testset from the dataset
+        testDataset_ = random_sample(sampledDataset_, testSampleSize, true);
+
+        // We compute the ground truth using linear search
+        Logger::info("Computing ground truth... \n");
+        gt_matches_ = Matrix<int>(new int[testDataset_.rows], testDataset_.rows, 1);
+        StartStopTimer t;
+        t.start();
+        compute_ground_truth<Distance>(sampledDataset_, testDataset_, gt_matches_, 0, distance_);
+        t.stop();
+
+        CostData linear_cost;
+        linear_cost.searchTimeCost = (float)t.value;
+        linear_cost.buildTimeCost = 0;
+        linear_cost.memoryCost = 0;
+        linear_cost.params["algorithm"] = FLANN_INDEX_LINEAR;
+
+        costs.push_back(linear_cost);
+
+        // Start parameter autotune process
+        Logger::info("Autotuning parameters...\n");
+
+        optimizeKMeans(costs);
+        optimizeKDTree(costs);
+
+        float bestTimeCost = costs[0].searchTimeCost;
+        for (size_t i = 0; i < costs.size(); ++i) {
+            float timeCost = costs[i].buildTimeCost * build_weight_ + costs[i].searchTimeCost;
+            if (timeCost < bestTimeCost) {
+                bestTimeCost = timeCost;
+            }
+        }
+
+        float bestCost = costs[0].searchTimeCost / bestTimeCost;
+        IndexParams bestParams = costs[0].params;
+        if (bestTimeCost > 0) {
+            for (size_t i = 0; i < costs.size(); ++i) {
+                float crtCost = (costs[i].buildTimeCost * build_weight_ + costs[i].searchTimeCost) / bestTimeCost +
+                                memory_weight_ * costs[i].memoryCost;
+                if (crtCost < bestCost) {
+                    bestCost = crtCost;
+                    bestParams = costs[i].params;
+                }
+            }
+        }
+
+        delete[] gt_matches_.data;
+        delete[] testDataset_.data;
+        delete[] sampledDataset_.data;
+
+        return bestParams;
+    }
+
+
+
+    /**
+     *  Estimates the search time parameters needed to get the desired precision.
+     *  Precondition: the index is built
+     *  Postcondition: the searchParams will have the optimum params set, also the speedup obtained over linear search.
+     */
+    float estimateSearchParams(SearchParams& searchParams)
+    {
+        const int nn = 1;
+        const size_t SAMPLE_COUNT = 1000;
+
+        assert(bestIndex_ != NULL); // must have a valid index
+
+        float speedup = 0;
+
+        int samples = (int)std::min(dataset_.rows / 10, SAMPLE_COUNT);
+        if (samples > 0) {
+            Matrix<ElementType> testDataset = random_sample(dataset_, samples);
+
+            Logger::info("Computing ground truth\n");
+
+            // we need to compute the ground truth first
+            Matrix<int> gt_matches(new int[testDataset.rows], testDataset.rows, 1);
+            StartStopTimer t;
+            t.start();
+            compute_ground_truth<Distance>(dataset_, testDataset, gt_matches, 1, distance_);
+            t.stop();
+            float linear = (float)t.value;
+
+            int checks;
+            Logger::info("Estimating number of checks\n");
+
+            float searchTime;
+            float cb_index;
+            if (bestIndex_->getType() == FLANN_INDEX_KMEANS) {
+                Logger::info("KMeans algorithm, estimating cluster border factor\n");
+                KMeansIndex<Distance>* kmeans = (KMeansIndex<Distance>*)bestIndex_;
+                float bestSearchTime = -1;
+                float best_cb_index = -1;
+                int best_checks = -1;
+                for (cb_index = 0; cb_index < 1.1f; cb_index += 0.2f) {
+                    kmeans->set_cb_index(cb_index);
+                    searchTime = test_index_precision(*kmeans, dataset_, testDataset, gt_matches, target_precision_, checks, distance_, nn, 1);
+                    if ((searchTime < bestSearchTime) || (bestSearchTime == -1)) {
+                        bestSearchTime = searchTime;
+                        best_cb_index = cb_index;
+                        best_checks = checks;
+                    }
+                }
+                searchTime = bestSearchTime;
+                cb_index = best_cb_index;
+                checks = best_checks;
+
+                kmeans->set_cb_index(best_cb_index);
+                Logger::info("Optimum cb_index: %g\n", cb_index);
+                bestParams_["cb_index"] = cb_index;
+            }
+            else {
+                searchTime = test_index_precision(*bestIndex_, dataset_, testDataset, gt_matches, target_precision_, checks, distance_, nn, 1);
+            }
+
+            Logger::info("Required number of checks: %d \n", checks);
+            searchParams["checks"] = checks;
+
+            speedup = linear / searchTime;
+
+            delete[] gt_matches.data;
+            delete[] testDataset.data;
+        }
+
+        return speedup;
+    }
+
+private:
+    NNIndex<Distance>* bestIndex_;
+
+    IndexParams bestParams_;
+    SearchParams bestSearchParams_;
+
+    Matrix<ElementType> sampledDataset_;
+    Matrix<ElementType> testDataset_;
+    Matrix<int> gt_matches_;
+
+    float speedup_;
+
+    /**
+     * The dataset used by this index
+     */
+    const Matrix<ElementType> dataset_;
+
+    /**
+     * Index parameters
+     */
+    float target_precision_;
+    float build_weight_;
+    float memory_weight_;
+    float sample_fraction_;
+
+    Distance distance_;
+
+
+};
+}
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_AUTOTUNED_INDEX_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/composite_index.h b/include/opencv2/flann/composite_index.h
new file mode 100644
index 0000000..5e12a17
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/composite_index.h
@@ -0,0 +1,194 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
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+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
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+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
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+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
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+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_COMPOSITE_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_COMPOSITE_INDEX_H_
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "kdtree_index.h"
+#include "kmeans_index.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * Index parameters for the CompositeIndex.
+ */
+struct CompositeIndexParams : public IndexParams
+{
+    CompositeIndexParams(int trees = 4, int branching = 32, int iterations = 11,
+                         flann_centers_init_t centers_init = FLANN_CENTERS_RANDOM, float cb_index = 0.2 )
+    {
+        (*this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_KMEANS;
+        // number of randomized trees to use (for kdtree)
+        (*this)["trees"] = trees;
+        // branching factor
+        (*this)["branching"] = branching;
+        // max iterations to perform in one kmeans clustering (kmeans tree)
+        (*this)["iterations"] = iterations;
+        // algorithm used for picking the initial cluster centers for kmeans tree
+        (*this)["centers_init"] = centers_init;
+        // cluster boundary index. Used when searching the kmeans tree
+        (*this)["cb_index"] = cb_index;
+    }
+};
+
+
+/**
+ * This index builds a kd-tree index and a k-means index and performs nearest
+ * neighbour search both indexes. This gives a slight boost in search performance
+ * as some of the neighbours that are missed by one index are found by the other.
+ */
+template <typename Distance>
+class CompositeIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    /**
+     * Index constructor
+     * @param inputData dataset containing the points to index
+     * @param params Index parameters
+     * @param d Distance functor
+     * @return
+     */
+    CompositeIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& params = CompositeIndexParams(),
+                   Distance d = Distance()) : index_params_(params)
+    {
+        kdtree_index_ = new KDTreeIndex<Distance>(inputData, params, d);
+        kmeans_index_ = new KMeansIndex<Distance>(inputData, params, d);
+
+    }
+
+    CompositeIndex(const CompositeIndex&);
+    CompositeIndex& operator=(const CompositeIndex&);
+
+    virtual ~CompositeIndex()
+    {
+        delete kdtree_index_;
+        delete kmeans_index_;
+    }
+
+    /**
+     * @return The index type
+     */
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_COMPOSITE;
+    }
+
+    /**
+     * @return Size of the index
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return kdtree_index_->size();
+    }
+
+    /**
+     * \returns The dimensionality of the features in this index.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return kdtree_index_->veclen();
+    }
+
+    /**
+     * \returns The amount of memory (in bytes) used by the index.
+     */
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return kmeans_index_->usedMemory() + kdtree_index_->usedMemory();
+    }
+
+    /**
+     * \brief Builds the index
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        Logger::info("Building kmeans tree...\n");
+        kmeans_index_->buildIndex();
+        Logger::info("Building kdtree tree...\n");
+        kdtree_index_->buildIndex();
+    }
+
+    /**
+     * \brief Saves the index to a stream
+     * \param stream The stream to save the index to
+     */
+    void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        kmeans_index_->saveIndex(stream);
+        kdtree_index_->saveIndex(stream);
+    }
+
+    /**
+     * \brief Loads the index from a stream
+     * \param stream The stream from which the index is loaded
+     */
+    void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        kmeans_index_->loadIndex(stream);
+        kdtree_index_->loadIndex(stream);
+    }
+
+    /**
+     * \returns The index parameters
+     */
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return index_params_;
+    }
+
+    /**
+     * \brief Method that searches for nearest-neighbours
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+        kmeans_index_->findNeighbors(result, vec, searchParams);
+        kdtree_index_->findNeighbors(result, vec, searchParams);
+    }
+
+private:
+    /** The k-means index */
+    KMeansIndex<Distance>* kmeans_index_;
+
+    /** The kd-tree index */
+    KDTreeIndex<Distance>* kdtree_index_;
+
+    /** The index parameters */
+    const IndexParams index_params_;
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_COMPOSITE_INDEX_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/config.h b/include/opencv2/flann/config.h
new file mode 100644
index 0000000..56832fd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/config.h
@@ -0,0 +1,38 @@
+/***********************************************************************
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+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_CONFIG_H_
+#define OPENCV_FLANN_CONFIG_H_
+
+#ifdef FLANN_VERSION_
+#undef FLANN_VERSION_
+#endif
+#define FLANN_VERSION_ "1.6.10"
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_CONFIG_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/defines.h b/include/opencv2/flann/defines.h
new file mode 100644
index 0000000..6fd53c2
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/defines.h
@@ -0,0 +1,164 @@
+/***********************************************************************
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+ *************************************************************************/
+
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_DEFINES_H_
+#define OPENCV_FLANN_DEFINES_H_
+
+#include "config.h"
+
+#ifdef FLANN_EXPORT
+#undef FLANN_EXPORT
+#endif
+#ifdef _WIN32
+/* win32 dll export/import directives */
+ #ifdef FLANN_EXPORTS
+  #define FLANN_EXPORT __declspec(dllexport)
+ #elif defined(FLANN_STATIC)
+  #define FLANN_EXPORT
+ #else
+  #define FLANN_EXPORT __declspec(dllimport)
+ #endif
+#else
+/* unix needs nothing */
+ #define FLANN_EXPORT
+#endif
+
+
+#undef FLANN_PLATFORM_32_BIT
+#undef FLANN_PLATFORM_64_BIT
+#if defined __amd64__ || defined __x86_64__ || defined _WIN64 || defined _M_X64
+#define FLANN_PLATFORM_64_BIT
+#else
+#define FLANN_PLATFORM_32_BIT
+#endif
+
+
+#undef FLANN_ARRAY_LEN
+#define FLANN_ARRAY_LEN(a) (sizeof(a)/sizeof(a[0]))
+
+namespace cvflann {
+
+/* Nearest neighbour index algorithms */
+enum flann_algorithm_t
+{
+    FLANN_INDEX_LINEAR = 0,
+    FLANN_INDEX_KDTREE = 1,
+    FLANN_INDEX_KMEANS = 2,
+    FLANN_INDEX_COMPOSITE = 3,
+    FLANN_INDEX_KDTREE_SINGLE = 4,
+    FLANN_INDEX_HIERARCHICAL = 5,
+    FLANN_INDEX_LSH = 6,
+    FLANN_INDEX_SAVED = 254,
+    FLANN_INDEX_AUTOTUNED = 255,
+
+    // deprecated constants, should use the FLANN_INDEX_* ones instead
+    LINEAR = 0,
+    KDTREE = 1,
+    KMEANS = 2,
+    COMPOSITE = 3,
+    KDTREE_SINGLE = 4,
+    SAVED = 254,
+    AUTOTUNED = 255
+};
+
+
+
+enum flann_centers_init_t
+{
+    FLANN_CENTERS_RANDOM = 0,
+    FLANN_CENTERS_GONZALES = 1,
+    FLANN_CENTERS_KMEANSPP = 2,
+    FLANN_CENTERS_GROUPWISE = 3,
+
+    // deprecated constants, should use the FLANN_CENTERS_* ones instead
+    CENTERS_RANDOM = 0,
+    CENTERS_GONZALES = 1,
+    CENTERS_KMEANSPP = 2
+};
+
+enum flann_log_level_t
+{
+    FLANN_LOG_NONE = 0,
+    FLANN_LOG_FATAL = 1,
+    FLANN_LOG_ERROR = 2,
+    FLANN_LOG_WARN = 3,
+    FLANN_LOG_INFO = 4
+};
+
+enum flann_distance_t
+{
+    FLANN_DIST_EUCLIDEAN = 1,
+    FLANN_DIST_L2 = 1,
+    FLANN_DIST_MANHATTAN = 2,
+    FLANN_DIST_L1 = 2,
+    FLANN_DIST_MINKOWSKI = 3,
+    FLANN_DIST_MAX   = 4,
+    FLANN_DIST_HIST_INTERSECT   = 5,
+    FLANN_DIST_HELLINGER = 6,
+    FLANN_DIST_CHI_SQUARE = 7,
+    FLANN_DIST_CS         = 7,
+    FLANN_DIST_KULLBACK_LEIBLER  = 8,
+    FLANN_DIST_KL                = 8,
+    FLANN_DIST_HAMMING          = 9,
+
+    // deprecated constants, should use the FLANN_DIST_* ones instead
+    EUCLIDEAN = 1,
+    MANHATTAN = 2,
+    MINKOWSKI = 3,
+    MAX_DIST   = 4,
+    HIST_INTERSECT   = 5,
+    HELLINGER = 6,
+    CS         = 7,
+    KL         = 8,
+    KULLBACK_LEIBLER  = 8
+};
+
+enum flann_datatype_t
+{
+    FLANN_INT8 = 0,
+    FLANN_INT16 = 1,
+    FLANN_INT32 = 2,
+    FLANN_INT64 = 3,
+    FLANN_UINT8 = 4,
+    FLANN_UINT16 = 5,
+    FLANN_UINT32 = 6,
+    FLANN_UINT64 = 7,
+    FLANN_FLOAT32 = 8,
+    FLANN_FLOAT64 = 9
+};
+
+enum
+{
+    FLANN_CHECKS_UNLIMITED = -1,
+    FLANN_CHECKS_AUTOTUNED = -2
+};
+
+}
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_DEFINES_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/dist.h b/include/opencv2/flann/dist.h
new file mode 100644
index 0000000..0670122
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/dist.h
@@ -0,0 +1,904 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_DIST_H_
+#define OPENCV_FLANN_DIST_H_
+
+#include <cmath>
+#include <cstdlib>
+#include <string.h>
+#ifdef _MSC_VER
+typedef unsigned __int32 uint32_t;
+typedef unsigned __int64 uint64_t;
+#else
+#include <stdint.h>
+#endif
+
+#include "defines.h"
+
+#if defined _WIN32 && defined(_M_ARM)
+# include <Intrin.h>
+#endif
+
+#if defined(__ARM_NEON__) && !defined(__CUDACC__)
+# include "arm_neon.h"
+#endif
+
+namespace cvflann
+{
+
+template<typename T>
+inline T abs(T x) { return (x<0) ? -x : x; }
+
+template<>
+inline int abs<int>(int x) { return ::abs(x); }
+
+template<>
+inline float abs<float>(float x) { return fabsf(x); }
+
+template<>
+inline double abs<double>(double x) { return fabs(x); }
+
+template<typename T>
+struct Accumulator { typedef T Type; };
+template<>
+struct Accumulator<unsigned char>  { typedef float Type; };
+template<>
+struct Accumulator<unsigned short> { typedef float Type; };
+template<>
+struct Accumulator<unsigned int> { typedef float Type; };
+template<>
+struct Accumulator<char>   { typedef float Type; };
+template<>
+struct Accumulator<short>  { typedef float Type; };
+template<>
+struct Accumulator<int> { typedef float Type; };
+
+#undef True
+#undef False
+
+class True
+{
+};
+
+class False
+{
+};
+
+
+/**
+ * Squared Euclidean distance functor.
+ *
+ * This is the simpler, unrolled version. This is preferable for
+ * very low dimensionality data (eg 3D points)
+ */
+template<class T>
+struct L2_Simple
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType /*worst_dist*/ = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType diff;
+        for(size_t i = 0; i < size; ++i ) {
+            diff = (ResultType)(*a++ - *b++);
+            result += diff*diff;
+        }
+        return result;
+    }
+
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        return (a-b)*(a-b);
+    }
+};
+
+
+
+/**
+ * Squared Euclidean distance functor, optimized version
+ */
+template<class T>
+struct L2
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the squared Euclidean distance between two vectors.
+     *
+     *	This is highly optimised, with loop unrolling, as it is one
+     *	of the most expensive inner loops.
+     *
+     *	The computation of squared root at the end is omitted for
+     *	efficiency.
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType diff0, diff1, diff2, diff3;
+        Iterator1 last = a + size;
+        Iterator1 lastgroup = last - 3;
+
+        /* Process 4 items with each loop for efficiency. */
+        while (a < lastgroup) {
+            diff0 = (ResultType)(a[0] - b[0]);
+            diff1 = (ResultType)(a[1] - b[1]);
+            diff2 = (ResultType)(a[2] - b[2]);
+            diff3 = (ResultType)(a[3] - b[3]);
+            result += diff0 * diff0 + diff1 * diff1 + diff2 * diff2 + diff3 * diff3;
+            a += 4;
+            b += 4;
+
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        /* Process last 0-3 pixels.  Not needed for standard vector lengths. */
+        while (a < last) {
+            diff0 = (ResultType)(*a++ - *b++);
+            result += diff0 * diff0;
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     *	Partial euclidean distance, using just one dimension. This is used by the
+     *	kd-tree when computing partial distances while traversing the tree.
+     *
+     *	Squared root is omitted for efficiency.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        return (a-b)*(a-b);
+    }
+};
+
+
+/*
+ * Manhattan distance functor, optimized version
+ */
+template<class T>
+struct L1
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the Manhattan (L_1) distance between two vectors.
+     *
+     *	This is highly optimised, with loop unrolling, as it is one
+     *	of the most expensive inner loops.
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType diff0, diff1, diff2, diff3;
+        Iterator1 last = a + size;
+        Iterator1 lastgroup = last - 3;
+
+        /* Process 4 items with each loop for efficiency. */
+        while (a < lastgroup) {
+            diff0 = (ResultType)abs(a[0] - b[0]);
+            diff1 = (ResultType)abs(a[1] - b[1]);
+            diff2 = (ResultType)abs(a[2] - b[2]);
+            diff3 = (ResultType)abs(a[3] - b[3]);
+            result += diff0 + diff1 + diff2 + diff3;
+            a += 4;
+            b += 4;
+
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        /* Process last 0-3 pixels.  Not needed for standard vector lengths. */
+        while (a < last) {
+            diff0 = (ResultType)abs(*a++ - *b++);
+            result += diff0;
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * Partial distance, used by the kd-tree.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        return abs(a-b);
+    }
+};
+
+
+
+template<class T>
+struct MinkowskiDistance
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    int order;
+
+    MinkowskiDistance(int order_) : order(order_) {}
+
+    /**
+     *  Compute the Minkowsky (L_p) distance between two vectors.
+     *
+     *	This is highly optimised, with loop unrolling, as it is one
+     *	of the most expensive inner loops.
+     *
+     *	The computation of squared root at the end is omitted for
+     *	efficiency.
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType diff0, diff1, diff2, diff3;
+        Iterator1 last = a + size;
+        Iterator1 lastgroup = last - 3;
+
+        /* Process 4 items with each loop for efficiency. */
+        while (a < lastgroup) {
+            diff0 = (ResultType)abs(a[0] - b[0]);
+            diff1 = (ResultType)abs(a[1] - b[1]);
+            diff2 = (ResultType)abs(a[2] - b[2]);
+            diff3 = (ResultType)abs(a[3] - b[3]);
+            result += pow(diff0,order) + pow(diff1,order) + pow(diff2,order) + pow(diff3,order);
+            a += 4;
+            b += 4;
+
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        /* Process last 0-3 pixels.  Not needed for standard vector lengths. */
+        while (a < last) {
+            diff0 = (ResultType)abs(*a++ - *b++);
+            result += pow(diff0,order);
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * Partial distance, used by the kd-tree.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        return pow(static_cast<ResultType>(abs(a-b)),order);
+    }
+};
+
+
+
+template<class T>
+struct MaxDistance
+{
+    typedef False is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the max distance (L_infinity) between two vectors.
+     *
+     *  This distance is not a valid kdtree distance, it's not dimensionwise additive.
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType diff0, diff1, diff2, diff3;
+        Iterator1 last = a + size;
+        Iterator1 lastgroup = last - 3;
+
+        /* Process 4 items with each loop for efficiency. */
+        while (a < lastgroup) {
+            diff0 = abs(a[0] - b[0]);
+            diff1 = abs(a[1] - b[1]);
+            diff2 = abs(a[2] - b[2]);
+            diff3 = abs(a[3] - b[3]);
+            if (diff0>result) {result = diff0; }
+            if (diff1>result) {result = diff1; }
+            if (diff2>result) {result = diff2; }
+            if (diff3>result) {result = diff3; }
+            a += 4;
+            b += 4;
+
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        /* Process last 0-3 pixels.  Not needed for standard vector lengths. */
+        while (a < last) {
+            diff0 = abs(*a++ - *b++);
+            result = (diff0>result) ? diff0 : result;
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /* This distance functor is not dimension-wise additive, which
+     * makes it an invalid kd-tree distance, not implementing the accum_dist method */
+
+};
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/**
+ * Hamming distance functor - counts the bit differences between two strings - useful for the Brief descriptor
+ * bit count of A exclusive XOR'ed with B
+ */
+struct HammingLUT
+{
+    typedef False is_kdtree_distance;
+    typedef False is_vector_space_distance;
+
+    typedef unsigned char ElementType;
+    typedef int ResultType;
+
+    /** this will count the bits in a ^ b
+     */
+    ResultType operator()(const unsigned char* a, const unsigned char* b, size_t size) const
+    {
+        static const uchar popCountTable[] =
+        {
+            0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
+            1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+            1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+            2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+            1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
+            2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+            2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
+            3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8
+        };
+        ResultType result = 0;
+        for (size_t i = 0; i < size; i++) {
+            result += popCountTable[a[i] ^ b[i]];
+        }
+        return result;
+    }
+};
+
+/**
+ * Hamming distance functor (pop count between two binary vectors, i.e. xor them and count the number of bits set)
+ * That code was taken from brief.cpp in OpenCV
+ */
+template<class T>
+struct Hamming
+{
+    typedef False is_kdtree_distance;
+    typedef False is_vector_space_distance;
+
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef int ResultType;
+
+    template<typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType /*worst_dist*/ = -1) const
+    {
+        ResultType result = 0;
+#if defined(__ARM_NEON__) && !defined(__CUDACC__)
+        {
+            uint32x4_t bits = vmovq_n_u32(0);
+            for (size_t i = 0; i < size; i += 16) {
+                uint8x16_t A_vec = vld1q_u8 (a + i);
+                uint8x16_t B_vec = vld1q_u8 (b + i);
+                uint8x16_t AxorB = veorq_u8 (A_vec, B_vec);
+                uint8x16_t bitsSet = vcntq_u8 (AxorB);
+                uint16x8_t bitSet8 = vpaddlq_u8 (bitsSet);
+                uint32x4_t bitSet4 = vpaddlq_u16 (bitSet8);
+                bits = vaddq_u32(bits, bitSet4);
+            }
+            uint64x2_t bitSet2 = vpaddlq_u32 (bits);
+            result = vgetq_lane_s32 (vreinterpretq_s32_u64(bitSet2),0);
+            result += vgetq_lane_s32 (vreinterpretq_s32_u64(bitSet2),2);
+        }
+#elif __GNUC__
+        {
+            //for portability just use unsigned long -- and use the __builtin_popcountll (see docs for __builtin_popcountll)
+            typedef unsigned long long pop_t;
+            const size_t modulo = size % sizeof(pop_t);
+            const pop_t* a2 = reinterpret_cast<const pop_t*> (a);
+            const pop_t* b2 = reinterpret_cast<const pop_t*> (b);
+            const pop_t* a2_end = a2 + (size / sizeof(pop_t));
+
+            for (; a2 != a2_end; ++a2, ++b2) result += __builtin_popcountll((*a2) ^ (*b2));
+
+            if (modulo) {
+                //in the case where size is not dividable by sizeof(size_t)
+                //need to mask off the bits at the end
+                pop_t a_final = 0, b_final = 0;
+                memcpy(&a_final, a2, modulo);
+                memcpy(&b_final, b2, modulo);
+                result += __builtin_popcountll(a_final ^ b_final);
+            }
+        }
+#else // NO NEON and NOT GNUC
+        HammingLUT lut;
+        result = lut(reinterpret_cast<const unsigned char*> (a),
+                     reinterpret_cast<const unsigned char*> (b), size);
+#endif
+        return result;
+    }
+};
+
+template<typename T>
+struct Hamming2
+{
+    typedef False is_kdtree_distance;
+    typedef False is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef int ResultType;
+
+    /** This is popcount_3() from:
+     * http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight */
+    unsigned int popcnt32(uint32_t n) const
+    {
+        n -= ((n >> 1) & 0x55555555);
+        n = (n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333);
+        return (((n + (n >> 4))& 0xF0F0F0F)* 0x1010101) >> 24;
+    }
+
+#ifdef FLANN_PLATFORM_64_BIT
+    unsigned int popcnt64(uint64_t n) const
+    {
+        n -= ((n >> 1) & 0x5555555555555555);
+        n = (n & 0x3333333333333333) + ((n >> 2) & 0x3333333333333333);
+        return (((n + (n >> 4))& 0x0f0f0f0f0f0f0f0f)* 0x0101010101010101) >> 56;
+    }
+#endif
+
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType /*worst_dist*/ = -1) const
+    {
+#ifdef FLANN_PLATFORM_64_BIT
+        const uint64_t* pa = reinterpret_cast<const uint64_t*>(a);
+        const uint64_t* pb = reinterpret_cast<const uint64_t*>(b);
+        ResultType result = 0;
+        size /= (sizeof(uint64_t)/sizeof(unsigned char));
+        for(size_t i = 0; i < size; ++i ) {
+            result += popcnt64(*pa ^ *pb);
+            ++pa;
+            ++pb;
+        }
+#else
+        const uint32_t* pa = reinterpret_cast<const uint32_t*>(a);
+        const uint32_t* pb = reinterpret_cast<const uint32_t*>(b);
+        ResultType result = 0;
+        size /= (sizeof(uint32_t)/sizeof(unsigned char));
+        for(size_t i = 0; i < size; ++i ) {
+            result += popcnt32(*pa ^ *pb);
+            ++pa;
+            ++pb;
+        }
+#endif
+        return result;
+    }
+};
+
+
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+template<class T>
+struct HistIntersectionDistance
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the histogram intersection distance
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType min0, min1, min2, min3;
+        Iterator1 last = a + size;
+        Iterator1 lastgroup = last - 3;
+
+        /* Process 4 items with each loop for efficiency. */
+        while (a < lastgroup) {
+            min0 = (ResultType)(a[0] < b[0] ? a[0] : b[0]);
+            min1 = (ResultType)(a[1] < b[1] ? a[1] : b[1]);
+            min2 = (ResultType)(a[2] < b[2] ? a[2] : b[2]);
+            min3 = (ResultType)(a[3] < b[3] ? a[3] : b[3]);
+            result += min0 + min1 + min2 + min3;
+            a += 4;
+            b += 4;
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        /* Process last 0-3 pixels.  Not needed for standard vector lengths. */
+        while (a < last) {
+            min0 = (ResultType)(*a < *b ? *a : *b);
+            result += min0;
+            ++a;
+            ++b;
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * Partial distance, used by the kd-tree.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        return a<b ? a : b;
+    }
+};
+
+
+
+template<class T>
+struct HellingerDistance
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the Hellinger distance
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType /*worst_dist*/ = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType diff0, diff1, diff2, diff3;
+        Iterator1 last = a + size;
+        Iterator1 lastgroup = last - 3;
+
+        /* Process 4 items with each loop for efficiency. */
+        while (a < lastgroup) {
+            diff0 = sqrt(static_cast<ResultType>(a[0])) - sqrt(static_cast<ResultType>(b[0]));
+            diff1 = sqrt(static_cast<ResultType>(a[1])) - sqrt(static_cast<ResultType>(b[1]));
+            diff2 = sqrt(static_cast<ResultType>(a[2])) - sqrt(static_cast<ResultType>(b[2]));
+            diff3 = sqrt(static_cast<ResultType>(a[3])) - sqrt(static_cast<ResultType>(b[3]));
+            result += diff0 * diff0 + diff1 * diff1 + diff2 * diff2 + diff3 * diff3;
+            a += 4;
+            b += 4;
+        }
+        while (a < last) {
+            diff0 = sqrt(static_cast<ResultType>(*a++)) - sqrt(static_cast<ResultType>(*b++));
+            result += diff0 * diff0;
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * Partial distance, used by the kd-tree.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        ResultType diff = sqrt(static_cast<ResultType>(a)) - sqrt(static_cast<ResultType>(b));
+        return diff * diff;
+    }
+};
+
+
+template<class T>
+struct ChiSquareDistance
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the chi-square distance
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType sum, diff;
+        Iterator1 last = a + size;
+
+        while (a < last) {
+            sum = (ResultType)(*a + *b);
+            if (sum>0) {
+                diff = (ResultType)(*a - *b);
+                result += diff*diff/sum;
+            }
+            ++a;
+            ++b;
+
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * Partial distance, used by the kd-tree.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        ResultType sum, diff;
+
+        sum = (ResultType)(a+b);
+        if (sum>0) {
+            diff = (ResultType)(a-b);
+            result = diff*diff/sum;
+        }
+        return result;
+    }
+};
+
+
+template<class T>
+struct KL_Divergence
+{
+    typedef True is_kdtree_distance;
+    typedef True is_vector_space_distance;
+
+    typedef T ElementType;
+    typedef typename Accumulator<T>::Type ResultType;
+
+    /**
+     *  Compute the Kullback-Leibler divergence
+     */
+    template <typename Iterator1, typename Iterator2>
+    ResultType operator()(Iterator1 a, Iterator2 b, size_t size, ResultType worst_dist = -1) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        Iterator1 last = a + size;
+
+        while (a < last) {
+            if (* b != 0) {
+                ResultType ratio = (ResultType)(*a / *b);
+                if (ratio>0) {
+                    result += *a * log(ratio);
+                }
+            }
+            ++a;
+            ++b;
+
+            if ((worst_dist>0)&&(result>worst_dist)) {
+                return result;
+            }
+        }
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * Partial distance, used by the kd-tree.
+     */
+    template <typename U, typename V>
+    inline ResultType accum_dist(const U& a, const V& b, int) const
+    {
+        ResultType result = ResultType();
+        if( *b != 0 ) {
+            ResultType ratio = (ResultType)(a / b);
+            if (ratio>0) {
+                result = a * log(ratio);
+            }
+        }
+        return result;
+    }
+};
+
+
+
+/*
+ * This is a "zero iterator". It basically behaves like a zero filled
+ * array to all algorithms that use arrays as iterators (STL style).
+ * It's useful when there's a need to compute the distance between feature
+ * and origin it and allows for better compiler optimisation than using a
+ * zero-filled array.
+ */
+template <typename T>
+struct ZeroIterator
+{
+
+    T operator*()
+    {
+        return 0;
+    }
+
+    T operator[](int)
+    {
+        return 0;
+    }
+
+    const ZeroIterator<T>& operator ++()
+    {
+        return *this;
+    }
+
+    ZeroIterator<T> operator ++(int)
+    {
+        return *this;
+    }
+
+    ZeroIterator<T>& operator+=(int)
+    {
+        return *this;
+    }
+
+};
+
+
+/*
+ * Depending on processed distances, some of them are already squared (e.g. L2)
+ * and some are not (e.g.Hamming). In KMeans++ for instance we want to be sure
+ * we are working on ^2 distances, thus following templates to ensure that.
+ */
+template <typename Distance, typename ElementType>
+struct squareDistance
+{
+    typedef typename Distance::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist*dist; }
+};
+
+
+template <typename ElementType>
+struct squareDistance<L2_Simple<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename L2_Simple<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist; }
+};
+
+template <typename ElementType>
+struct squareDistance<L2<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename L2<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist; }
+};
+
+
+template <typename ElementType>
+struct squareDistance<MinkowskiDistance<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename MinkowskiDistance<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist; }
+};
+
+template <typename ElementType>
+struct squareDistance<HellingerDistance<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename HellingerDistance<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist; }
+};
+
+template <typename ElementType>
+struct squareDistance<ChiSquareDistance<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename ChiSquareDistance<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist; }
+};
+
+
+template <typename Distance>
+typename Distance::ResultType ensureSquareDistance( typename Distance::ResultType dist )
+{
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+
+    squareDistance<Distance, ElementType> dummy;
+    return dummy( dist );
+}
+
+
+/*
+ * ...and a template to ensure the user that he will process the normal distance,
+ * and not squared distance, without losing processing time calling sqrt(ensureSquareDistance)
+ * that will result in doing actually sqrt(dist*dist) for L1 distance for instance.
+ */
+template <typename Distance, typename ElementType>
+struct simpleDistance
+{
+    typedef typename Distance::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return dist; }
+};
+
+
+template <typename ElementType>
+struct simpleDistance<L2_Simple<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename L2_Simple<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return sqrt(dist); }
+};
+
+template <typename ElementType>
+struct simpleDistance<L2<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename L2<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return sqrt(dist); }
+};
+
+
+template <typename ElementType>
+struct simpleDistance<MinkowskiDistance<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename MinkowskiDistance<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return sqrt(dist); }
+};
+
+template <typename ElementType>
+struct simpleDistance<HellingerDistance<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename HellingerDistance<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return sqrt(dist); }
+};
+
+template <typename ElementType>
+struct simpleDistance<ChiSquareDistance<ElementType>, ElementType>
+{
+    typedef typename ChiSquareDistance<ElementType>::ResultType ResultType;
+    ResultType operator()( ResultType dist ) { return sqrt(dist); }
+};
+
+
+template <typename Distance>
+typename Distance::ResultType ensureSimpleDistance( typename Distance::ResultType dist )
+{
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+
+    simpleDistance<Distance, ElementType> dummy;
+    return dummy( dist );
+}
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_DIST_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/dummy.h b/include/opencv2/flann/dummy.h
new file mode 100644
index 0000000..d6837e5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/dummy.h
@@ -0,0 +1,13 @@
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_DUMMY_H_
+#define OPENCV_FLANN_DUMMY_H_
+
+namespace cvflann
+{
+
+CV_DEPRECATED inline void dummyfunc() {}
+
+}
+
+
+#endif  /* OPENCV_FLANN_DUMMY_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/dynamic_bitset.h b/include/opencv2/flann/dynamic_bitset.h
new file mode 100644
index 0000000..923b658
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/dynamic_bitset.h
@@ -0,0 +1,159 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
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+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
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+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+/***********************************************************************
+ * Author: Vincent Rabaud
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_DYNAMIC_BITSET_H_
+#define OPENCV_FLANN_DYNAMIC_BITSET_H_
+
+#ifndef FLANN_USE_BOOST
+#  define FLANN_USE_BOOST 0
+#endif
+//#define FLANN_USE_BOOST 1
+#if FLANN_USE_BOOST
+#include <boost/dynamic_bitset.hpp>
+typedef boost::dynamic_bitset<> DynamicBitset;
+#else
+
+#include <limits.h>
+
+#include "dist.h"
+
+namespace cvflann {
+
+/** Class re-implementing the boost version of it
+ * This helps not depending on boost, it also does not do the bound checks
+ * and has a way to reset a block for speed
+ */
+class DynamicBitset
+{
+public:
+    /** default constructor
+     */
+    DynamicBitset() : size_(0)
+    {
+    }
+
+    /** only constructor we use in our code
+     * @param sz the size of the bitset (in bits)
+     */
+    DynamicBitset(size_t sz)
+    {
+        resize(sz);
+        reset();
+    }
+
+    /** Sets all the bits to 0
+     */
+    void clear()
+    {
+        std::fill(bitset_.begin(), bitset_.end(), 0);
+    }
+
+    /** @brief checks if the bitset is empty
+     * @return true if the bitset is empty
+     */
+    bool empty() const
+    {
+        return bitset_.empty();
+    }
+
+    /** set all the bits to 0
+     */
+    void reset()
+    {
+        std::fill(bitset_.begin(), bitset_.end(), 0);
+    }
+
+    /** @brief set one bit to 0
+     * @param index
+     */
+    void reset(size_t index)
+    {
+        bitset_[index / cell_bit_size_] &= ~(size_t(1) << (index % cell_bit_size_));
+    }
+
+    /** @brief sets a specific bit to 0, and more bits too
+     * This function is useful when resetting a given set of bits so that the
+     * whole bitset ends up being 0: if that's the case, we don't care about setting
+     * other bits to 0
+     * @param index
+     */
+    void reset_block(size_t index)
+    {
+        bitset_[index / cell_bit_size_] = 0;
+    }
+
+    /** resize the bitset so that it contains at least sz bits
+     * @param sz
+     */
+    void resize(size_t sz)
+    {
+        size_ = sz;
+        bitset_.resize(sz / cell_bit_size_ + 1);
+    }
+
+    /** set a bit to true
+     * @param index the index of the bit to set to 1
+     */
+    void set(size_t index)
+    {
+        bitset_[index / cell_bit_size_] |= size_t(1) << (index % cell_bit_size_);
+    }
+
+    /** gives the number of contained bits
+     */
+    size_t size() const
+    {
+        return size_;
+    }
+
+    /** check if a bit is set
+     * @param index the index of the bit to check
+     * @return true if the bit is set
+     */
+    bool test(size_t index) const
+    {
+        return (bitset_[index / cell_bit_size_] & (size_t(1) << (index % cell_bit_size_))) != 0;
+    }
+
+private:
+    std::vector<size_t> bitset_;
+    size_t size_;
+    static const unsigned int cell_bit_size_ = CHAR_BIT * sizeof(size_t);
+};
+
+} // namespace cvflann
+
+#endif
+
+#endif // OPENCV_FLANN_DYNAMIC_BITSET_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/flann.hpp b/include/opencv2/flann/flann.hpp
new file mode 100644
index 0000000..227683f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/flann.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
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+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/flann.hpp"
diff --git a/include/opencv2/flann/flann_base.hpp b/include/opencv2/flann/flann_base.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0ffb857
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/flann_base.hpp
@@ -0,0 +1,295 @@
+/***********************************************************************
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+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
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+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_BASE_HPP_
+#define OPENCV_FLANN_BASE_HPP_
+
+#include <vector>
+#include <cassert>
+#include <cstdio>
+
+#include "general.h"
+#include "matrix.h"
+#include "params.h"
+#include "saving.h"
+
+#include "all_indices.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * Sets the log level used for all flann functions
+ * @param level Verbosity level
+ */
+inline void log_verbosity(int level)
+{
+    if (level >= 0) {
+        Logger::setLevel(level);
+    }
+}
+
+/**
+ * (Deprecated) Index parameters for creating a saved index.
+ */
+struct SavedIndexParams : public IndexParams
+{
+    SavedIndexParams(cv::String filename)
+    {
+        (* this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_SAVED;
+        (*this)["filename"] = filename;
+    }
+};
+
+
+template<typename Distance>
+NNIndex<Distance>* load_saved_index(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const cv::String& filename, Distance distance)
+{
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+
+    FILE* fin = fopen(filename.c_str(), "rb");
+    if (fin == NULL) {
+        return NULL;
+    }
+    IndexHeader header = load_header(fin);
+    if (header.data_type != Datatype<ElementType>::type()) {
+        fclose(fin);
+        throw FLANNException("Datatype of saved index is different than of the one to be created.");
+    }
+    if ((size_t(header.rows) != dataset.rows)||(size_t(header.cols) != dataset.cols)) {
+        fclose(fin);
+        throw FLANNException("The index saved belongs to a different dataset");
+    }
+
+    IndexParams params;
+    params["algorithm"] = header.index_type;
+    NNIndex<Distance>* nnIndex = create_index_by_type<Distance>(dataset, params, distance);
+    nnIndex->loadIndex(fin);
+    fclose(fin);
+
+    return nnIndex;
+}
+
+
+template<typename Distance>
+class Index : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    Index(const Matrix<ElementType>& features, const IndexParams& params, Distance distance = Distance() )
+        : index_params_(params)
+    {
+        flann_algorithm_t index_type = get_param<flann_algorithm_t>(params,"algorithm");
+        loaded_ = false;
+
+        if (index_type == FLANN_INDEX_SAVED) {
+            nnIndex_ = load_saved_index<Distance>(features, get_param<cv::String>(params,"filename"), distance);
+            loaded_ = true;
+        }
+        else {
+            nnIndex_ = create_index_by_type<Distance>(features, params, distance);
+        }
+    }
+
+    ~Index()
+    {
+        delete nnIndex_;
+    }
+
+    /**
+     * Builds the index.
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        if (!loaded_) {
+            nnIndex_->buildIndex();
+        }
+    }
+
+    void save(cv::String filename)
+    {
+        FILE* fout = fopen(filename.c_str(), "wb");
+        if (fout == NULL) {
+            throw FLANNException("Cannot open file");
+        }
+        save_header(fout, *nnIndex_);
+        saveIndex(fout);
+        fclose(fout);
+    }
+
+    /**
+     * \brief Saves the index to a stream
+     * \param stream The stream to save the index to
+     */
+    virtual void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        nnIndex_->saveIndex(stream);
+    }
+
+    /**
+     * \brief Loads the index from a stream
+     * \param stream The stream from which the index is loaded
+     */
+    virtual void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        nnIndex_->loadIndex(stream);
+    }
+
+    /**
+     * \returns number of features in this index.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return nnIndex_->veclen();
+    }
+
+    /**
+     * \returns The dimensionality of the features in this index.
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return nnIndex_->size();
+    }
+
+    /**
+     * \returns The index type (kdtree, kmeans,...)
+     */
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return nnIndex_->getType();
+    }
+
+    /**
+     * \returns The amount of memory (in bytes) used by the index.
+     */
+    virtual int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return nnIndex_->usedMemory();
+    }
+
+
+    /**
+     * \returns The index parameters
+     */
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return nnIndex_->getParameters();
+    }
+
+    /**
+     * \brief Perform k-nearest neighbor search
+     * \param[in] queries The query points for which to find the nearest neighbors
+     * \param[out] indices The indices of the nearest neighbors found
+     * \param[out] dists Distances to the nearest neighbors found
+     * \param[in] knn Number of nearest neighbors to return
+     * \param[in] params Search parameters
+     */
+    void knnSearch(const Matrix<ElementType>& queries, Matrix<int>& indices, Matrix<DistanceType>& dists, int knn, const SearchParams& params) CV_OVERRIDE
+    {
+        nnIndex_->knnSearch(queries, indices, dists, knn, params);
+    }
+
+    /**
+     * \brief Perform radius search
+     * \param[in] query The query point
+     * \param[out] indices The indinces of the neighbors found within the given radius
+     * \param[out] dists The distances to the nearest neighbors found
+     * \param[in] radius The radius used for search
+     * \param[in] params Search parameters
+     * \returns Number of neighbors found
+     */
+    int radiusSearch(const Matrix<ElementType>& query, Matrix<int>& indices, Matrix<DistanceType>& dists, float radius, const SearchParams& params) CV_OVERRIDE
+    {
+        return nnIndex_->radiusSearch(query, indices, dists, radius, params);
+    }
+
+    /**
+     * \brief Method that searches for nearest-neighbours
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+        nnIndex_->findNeighbors(result, vec, searchParams);
+    }
+
+    /**
+     * \brief Returns actual index
+     */
+    CV_DEPRECATED NNIndex<Distance>* getIndex()
+    {
+        return nnIndex_;
+    }
+
+    /**
+     * \brief Returns index parameters.
+     * \deprecated use getParameters() instead.
+     */
+    CV_DEPRECATED  const IndexParams* getIndexParameters()
+    {
+        return &index_params_;
+    }
+
+private:
+    /** Pointer to actual index class */
+    NNIndex<Distance>* nnIndex_;
+    /** Indices if the index was loaded from a file */
+    bool loaded_;
+    /** Parameters passed to the index */
+    IndexParams index_params_;
+
+    Index(const Index &); // copy disabled
+    Index& operator=(const Index &); // assign disabled
+};
+
+/**
+ * Performs a hierarchical clustering of the points passed as argument and then takes a cut in the
+ * the clustering tree to return a flat clustering.
+ * @param[in] points Points to be clustered
+ * @param centers The computed cluster centres. Matrix should be preallocated and centers.rows is the
+ *  number of clusters requested.
+ * @param params Clustering parameters (The same as for cvflann::KMeansIndex)
+ * @param d Distance to be used for clustering (eg: cvflann::L2)
+ * @return number of clusters computed (can be different than clusters.rows and is the highest number
+ * of the form (branching-1)*K+1 smaller than clusters.rows).
+ */
+template <typename Distance>
+int hierarchicalClustering(const Matrix<typename Distance::ElementType>& points, Matrix<typename Distance::ResultType>& centers,
+                           const KMeansIndexParams& params, Distance d = Distance())
+{
+    KMeansIndex<Distance> kmeans(points, params, d);
+    kmeans.buildIndex();
+
+    int clusterNum = kmeans.getClusterCenters(centers);
+    return clusterNum;
+}
+
+}
+#endif /* OPENCV_FLANN_BASE_HPP_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/general.h b/include/opencv2/flann/general.h
new file mode 100644
index 0000000..9d5402a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/general.h
@@ -0,0 +1,50 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
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+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
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+ * are met:
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+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_GENERAL_H_
+#define OPENCV_FLANN_GENERAL_H_
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cvflann
+{
+
+class FLANNException : public cv::Exception
+{
+public:
+    FLANNException(const char* message) : cv::Exception(0, message, "", __FILE__, __LINE__) { }
+
+    FLANNException(const cv::String& message) : cv::Exception(0, message, "", __FILE__, __LINE__) { }
+};
+
+}
+
+
+#endif  /* OPENCV_FLANN_GENERAL_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/ground_truth.h b/include/opencv2/flann/ground_truth.h
new file mode 100644
index 0000000..fd8f3ae
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/ground_truth.h
@@ -0,0 +1,94 @@
+/***********************************************************************
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+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_GROUND_TRUTH_H_
+#define OPENCV_FLANN_GROUND_TRUTH_H_
+
+#include "dist.h"
+#include "matrix.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+template <typename Distance>
+void find_nearest(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, typename Distance::ElementType* query, int* matches, int nn,
+                  int skip = 0, Distance distance = Distance())
+{
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+    int n = nn + skip;
+
+    std::vector<int> match(n);
+    std::vector<DistanceType> dists(n);
+
+    dists[0] = distance(dataset[0], query, dataset.cols);
+    match[0] = 0;
+    int dcnt = 1;
+
+    for (size_t i=1; i<dataset.rows; ++i) {
+        DistanceType tmp = distance(dataset[i], query, dataset.cols);
+
+        if (dcnt<n) {
+            match[dcnt] = (int)i;
+            dists[dcnt++] = tmp;
+        }
+        else if (tmp < dists[dcnt-1]) {
+            dists[dcnt-1] = tmp;
+            match[dcnt-1] = (int)i;
+        }
+
+        int j = dcnt-1;
+        // bubble up
+        while (j>=1 && dists[j]<dists[j-1]) {
+            std::swap(dists[j],dists[j-1]);
+            std::swap(match[j],match[j-1]);
+            j--;
+        }
+    }
+
+    for (int i=0; i<nn; ++i) {
+        matches[i] = match[i+skip];
+    }
+}
+
+
+template <typename Distance>
+void compute_ground_truth(const Matrix<typename Distance::ElementType>& dataset, const Matrix<typename Distance::ElementType>& testset, Matrix<int>& matches,
+                          int skip=0, Distance d = Distance())
+{
+    for (size_t i=0; i<testset.rows; ++i) {
+        find_nearest<Distance>(dataset, testset[i], matches[i], (int)matches.cols, skip, d);
+    }
+}
+
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_GROUND_TRUTH_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/heap.h b/include/opencv2/flann/heap.h
new file mode 100644
index 0000000..92a6ea6
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/heap.h
@@ -0,0 +1,165 @@
+/***********************************************************************
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+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_HEAP_H_
+#define OPENCV_FLANN_HEAP_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <vector>
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * Priority Queue Implementation
+ *
+ * The priority queue is implemented with a heap.  A heap is a complete
+ * (full) binary tree in which each parent is less than both of its
+ * children, but the order of the children is unspecified.
+ */
+template <typename T>
+class Heap
+{
+
+    /**
+     * Storage array for the heap.
+     * Type T must be comparable.
+     */
+    std::vector<T> heap;
+    int length;
+
+    /**
+     * Number of element in the heap
+     */
+    int count;
+
+
+
+public:
+    /**
+     * Constructor.
+     *
+     * Params:
+     *     sz = heap size
+     */
+
+    Heap(int sz)
+    {
+        length = sz;
+        heap.reserve(length);
+        count = 0;
+    }
+
+    /**
+     *
+     * Returns: heap size
+     */
+    int size()
+    {
+        return count;
+    }
+
+    /**
+     * Tests if the heap is empty
+     *
+     * Returns: true is heap empty, false otherwise
+     */
+    bool empty()
+    {
+        return size()==0;
+    }
+
+    /**
+     * Clears the heap.
+     */
+    void clear()
+    {
+        heap.clear();
+        count = 0;
+    }
+
+    struct CompareT
+    {
+        bool operator()(const T& t_1, const T& t_2) const
+        {
+            return t_2 < t_1;
+        }
+    };
+
+    /**
+     * Insert a new element in the heap.
+     *
+     * We select the next empty leaf node, and then keep moving any larger
+     * parents down until the right location is found to store this element.
+     *
+     * Params:
+     *     value = the new element to be inserted in the heap
+     */
+    void insert(T value)
+    {
+        /* If heap is full, then return without adding this element. */
+        if (count == length) {
+            return;
+        }
+
+        heap.push_back(value);
+        static CompareT compareT;
+        std::push_heap(heap.begin(), heap.end(), compareT);
+        ++count;
+    }
+
+
+
+    /**
+     * Returns the node of minimum value from the heap (top of the heap).
+     *
+     * Params:
+     *     value = out parameter used to return the min element
+     * Returns: false if heap empty
+     */
+    bool popMin(T& value)
+    {
+        if (count == 0) {
+            return false;
+        }
+
+        value = heap[0];
+        static CompareT compareT;
+        std::pop_heap(heap.begin(), heap.end(), compareT);
+        heap.pop_back();
+        --count;
+
+        return true;  /* Return old last node. */
+    }
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_HEAP_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/hierarchical_clustering_index.h b/include/opencv2/flann/hierarchical_clustering_index.h
new file mode 100644
index 0000000..2a947da
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/hierarchical_clustering_index.h
@@ -0,0 +1,848 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2011  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2011  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_HIERARCHICAL_CLUSTERING_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_HIERARCHICAL_CLUSTERING_INDEX_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <map>
+#include <cassert>
+#include <limits>
+#include <cmath>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "dist.h"
+#include "matrix.h"
+#include "result_set.h"
+#include "heap.h"
+#include "allocator.h"
+#include "random.h"
+#include "saving.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+struct HierarchicalClusteringIndexParams : public IndexParams
+{
+    HierarchicalClusteringIndexParams(int branching = 32,
+                                      flann_centers_init_t centers_init = FLANN_CENTERS_RANDOM,
+                                      int trees = 4, int leaf_size = 100)
+    {
+        (*this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_HIERARCHICAL;
+        // The branching factor used in the hierarchical clustering
+        (*this)["branching"] = branching;
+        // Algorithm used for picking the initial cluster centers
+        (*this)["centers_init"] = centers_init;
+        // number of parallel trees to build
+        (*this)["trees"] = trees;
+        // maximum leaf size
+        (*this)["leaf_size"] = leaf_size;
+    }
+};
+
+
+/**
+ * Hierarchical index
+ *
+ * Contains a tree constructed through a hierarchical clustering
+ * and other information for indexing a set of points for nearest-neighbour matching.
+ */
+template <typename Distance>
+class HierarchicalClusteringIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+private:
+
+
+    typedef void (HierarchicalClusteringIndex::* centersAlgFunction)(int, int*, int, int*, int&);
+
+    /**
+     * The function used for choosing the cluster centers.
+     */
+    centersAlgFunction chooseCenters;
+
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in the k-means clustering in a random manner.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     *     indices_length = length of indices vector
+     *
+     */
+    void chooseCentersRandom(int k, int* dsindices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        UniqueRandom r(indices_length);
+
+        int index;
+        for (index=0; index<k; ++index) {
+            bool duplicate = true;
+            int rnd;
+            while (duplicate) {
+                duplicate = false;
+                rnd = r.next();
+                if (rnd<0) {
+                    centers_length = index;
+                    return;
+                }
+
+                centers[index] = dsindices[rnd];
+
+                for (int j=0; j<index; ++j) {
+                    DistanceType sq = distance(dataset[centers[index]], dataset[centers[j]], dataset.cols);
+                    if (sq<1e-16) {
+                        duplicate = true;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+
+        centers_length = index;
+    }
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in the k-means using Gonzales' algorithm
+     * so that the centers are spaced apart from each other.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     * Returns:
+     */
+    void chooseCentersGonzales(int k, int* dsindices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        int n = indices_length;
+
+        int rnd = rand_int(n);
+        assert(rnd >=0 && rnd < n);
+
+        centers[0] = dsindices[rnd];
+
+        int index;
+        for (index=1; index<k; ++index) {
+
+            int best_index = -1;
+            DistanceType best_val = 0;
+            for (int j=0; j<n; ++j) {
+                DistanceType dist = distance(dataset[centers[0]],dataset[dsindices[j]],dataset.cols);
+                for (int i=1; i<index; ++i) {
+                    DistanceType tmp_dist = distance(dataset[centers[i]],dataset[dsindices[j]],dataset.cols);
+                    if (tmp_dist<dist) {
+                        dist = tmp_dist;
+                    }
+                }
+                if (dist>best_val) {
+                    best_val = dist;
+                    best_index = j;
+                }
+            }
+            if (best_index!=-1) {
+                centers[index] = dsindices[best_index];
+            }
+            else {
+                break;
+            }
+        }
+        centers_length = index;
+    }
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in the k-means using the algorithm
+     * proposed in the KMeans++ paper:
+     * Arthur, David; Vassilvitskii, Sergei - k-means++: The Advantages of Careful Seeding
+     *
+     * Implementation of this function was converted from the one provided in Arthur's code.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     * Returns:
+     */
+    void chooseCentersKMeanspp(int k, int* dsindices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        int n = indices_length;
+
+        double currentPot = 0;
+        DistanceType* closestDistSq = new DistanceType[n];
+
+        // Choose one random center and set the closestDistSq values
+        int index = rand_int(n);
+        assert(index >=0 && index < n);
+        centers[0] = dsindices[index];
+
+        // Computing distance^2 will have the advantage of even higher probability further to pick new centers
+        // far from previous centers (and this complies to "k-means++: the advantages of careful seeding" article)
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            closestDistSq[i] = distance(dataset[dsindices[i]], dataset[dsindices[index]], dataset.cols);
+            closestDistSq[i] = ensureSquareDistance<Distance>( closestDistSq[i] );
+            currentPot += closestDistSq[i];
+        }
+
+
+        const int numLocalTries = 1;
+
+        // Choose each center
+        int centerCount;
+        for (centerCount = 1; centerCount < k; centerCount++) {
+
+            // Repeat several trials
+            double bestNewPot = -1;
+            int bestNewIndex = 0;
+            for (int localTrial = 0; localTrial < numLocalTries; localTrial++) {
+
+                // Choose our center - have to be slightly careful to return a valid answer even accounting
+                // for possible rounding errors
+                double randVal = rand_double(currentPot);
+                for (index = 0; index < n-1; index++) {
+                    if (randVal <= closestDistSq[index]) break;
+                    else randVal -= closestDistSq[index];
+                }
+
+                // Compute the new potential
+                double newPot = 0;
+                for (int i = 0; i < n; i++) {
+                    DistanceType dist = distance(dataset[dsindices[i]], dataset[dsindices[index]], dataset.cols);
+                    newPot += std::min( ensureSquareDistance<Distance>(dist), closestDistSq[i] );
+                }
+
+                // Store the best result
+                if ((bestNewPot < 0)||(newPot < bestNewPot)) {
+                    bestNewPot = newPot;
+                    bestNewIndex = index;
+                }
+            }
+
+            // Add the appropriate center
+            centers[centerCount] = dsindices[bestNewIndex];
+            currentPot = bestNewPot;
+            for (int i = 0; i < n; i++) {
+                DistanceType dist = distance(dataset[dsindices[i]], dataset[dsindices[bestNewIndex]], dataset.cols);
+                closestDistSq[i] = std::min( ensureSquareDistance<Distance>(dist), closestDistSq[i] );
+            }
+        }
+
+        centers_length = centerCount;
+
+        delete[] closestDistSq;
+    }
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in a way inspired by Gonzales (by Pierre-Emmanuel Viel):
+     * select the first point of the list as a candidate, then parse the points list. If another
+     * point is further than current candidate from the other centers, test if it is a good center
+     * of a local aggregation. If it is, replace current candidate by this point. And so on...
+     *
+     * Used with KMeansIndex that computes centers coordinates by averaging positions of clusters points,
+     * this doesn't make a real difference with previous methods. But used with HierarchicalClusteringIndex
+     * class that pick centers among existing points instead of computing the barycenters, there is a real
+     * improvement.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     * Returns:
+     */
+    void GroupWiseCenterChooser(int k, int* dsindices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        const float kSpeedUpFactor = 1.3f;
+
+        int n = indices_length;
+
+        DistanceType* closestDistSq = new DistanceType[n];
+
+        // Choose one random center and set the closestDistSq values
+        int index = rand_int(n);
+        assert(index >=0 && index < n);
+        centers[0] = dsindices[index];
+
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            closestDistSq[i] = distance(dataset[dsindices[i]], dataset[dsindices[index]], dataset.cols);
+        }
+
+
+        // Choose each center
+        int centerCount;
+        for (centerCount = 1; centerCount < k; centerCount++) {
+
+            // Repeat several trials
+            double bestNewPot = -1;
+            int bestNewIndex = 0;
+            DistanceType furthest = 0;
+            for (index = 0; index < n; index++) {
+
+                // We will test only the potential of the points further than current candidate
+                if( closestDistSq[index] > kSpeedUpFactor * (float)furthest ) {
+
+                    // Compute the new potential
+                    double newPot = 0;
+                    for (int i = 0; i < n; i++) {
+                        newPot += std::min( distance(dataset[dsindices[i]], dataset[dsindices[index]], dataset.cols)
+                                            , closestDistSq[i] );
+                    }
+
+                    // Store the best result
+                    if ((bestNewPot < 0)||(newPot <= bestNewPot)) {
+                        bestNewPot = newPot;
+                        bestNewIndex = index;
+                        furthest = closestDistSq[index];
+                    }
+                }
+            }
+
+            // Add the appropriate center
+            centers[centerCount] = dsindices[bestNewIndex];
+            for (int i = 0; i < n; i++) {
+                closestDistSq[i] = std::min( distance(dataset[dsindices[i]], dataset[dsindices[bestNewIndex]], dataset.cols)
+                                             , closestDistSq[i] );
+            }
+        }
+
+        centers_length = centerCount;
+
+        delete[] closestDistSq;
+    }
+
+
+public:
+
+
+    /**
+     * Index constructor
+     *
+     * Params:
+     *          inputData = dataset with the input features
+     *          params = parameters passed to the hierarchical k-means algorithm
+     */
+    HierarchicalClusteringIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& index_params = HierarchicalClusteringIndexParams(),
+                                Distance d = Distance())
+        : dataset(inputData), params(index_params), root(NULL), indices(NULL), distance(d)
+    {
+        memoryCounter = 0;
+
+        size_ = dataset.rows;
+        veclen_ = dataset.cols;
+
+        branching_ = get_param(params,"branching",32);
+        centers_init_ = get_param(params,"centers_init", FLANN_CENTERS_RANDOM);
+        trees_ = get_param(params,"trees",4);
+        leaf_size_ = get_param(params,"leaf_size",100);
+
+        if (centers_init_==FLANN_CENTERS_RANDOM) {
+            chooseCenters = &HierarchicalClusteringIndex::chooseCentersRandom;
+        }
+        else if (centers_init_==FLANN_CENTERS_GONZALES) {
+            chooseCenters = &HierarchicalClusteringIndex::chooseCentersGonzales;
+        }
+        else if (centers_init_==FLANN_CENTERS_KMEANSPP) {
+            chooseCenters = &HierarchicalClusteringIndex::chooseCentersKMeanspp;
+        }
+        else if (centers_init_==FLANN_CENTERS_GROUPWISE) {
+            chooseCenters = &HierarchicalClusteringIndex::GroupWiseCenterChooser;
+        }
+        else {
+            throw FLANNException("Unknown algorithm for choosing initial centers.");
+        }
+
+        trees_ = get_param(params,"trees",4);
+        root = new NodePtr[trees_];
+        indices = new int*[trees_];
+
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            root[i] = NULL;
+            indices[i] = NULL;
+        }
+    }
+
+    HierarchicalClusteringIndex(const HierarchicalClusteringIndex&);
+    HierarchicalClusteringIndex& operator=(const HierarchicalClusteringIndex&);
+
+    /**
+     * Index destructor.
+     *
+     * Release the memory used by the index.
+     */
+    virtual ~HierarchicalClusteringIndex()
+    {
+        free_elements();
+
+        if (root!=NULL) {
+            delete[] root;
+        }
+
+        if (indices!=NULL) {
+            delete[] indices;
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * Release the inner elements of indices[]
+     */
+    void free_elements()
+    {
+        if (indices!=NULL) {
+            for(int i=0; i<trees_; ++i) {
+                if (indices[i]!=NULL) {
+                    delete[] indices[i];
+                    indices[i] = NULL;
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     *  Returns size of index.
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return size_;
+    }
+
+    /**
+     * Returns the length of an index feature.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return veclen_;
+    }
+
+
+    /**
+     * Computes the inde memory usage
+     * Returns: memory used by the index
+     */
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return pool.usedMemory+pool.wastedMemory+memoryCounter;
+    }
+
+    /**
+     * Builds the index
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        if (branching_<2) {
+            throw FLANNException("Branching factor must be at least 2");
+        }
+
+        free_elements();
+
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            indices[i] = new int[size_];
+            for (size_t j=0; j<size_; ++j) {
+                indices[i][j] = (int)j;
+            }
+            root[i] = pool.allocate<Node>();
+            computeClustering(root[i], indices[i], (int)size_, branching_,0);
+        }
+    }
+
+
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_HIERARCHICAL;
+    }
+
+
+    void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        save_value(stream, branching_);
+        save_value(stream, trees_);
+        save_value(stream, centers_init_);
+        save_value(stream, leaf_size_);
+        save_value(stream, memoryCounter);
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            save_value(stream, *indices[i], size_);
+            save_tree(stream, root[i], i);
+        }
+
+    }
+
+
+    void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        free_elements();
+
+        if (root!=NULL) {
+            delete[] root;
+        }
+
+        if (indices!=NULL) {
+            delete[] indices;
+        }
+
+        load_value(stream, branching_);
+        load_value(stream, trees_);
+        load_value(stream, centers_init_);
+        load_value(stream, leaf_size_);
+        load_value(stream, memoryCounter);
+
+        indices = new int*[trees_];
+        root = new NodePtr[trees_];
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            indices[i] = new int[size_];
+            load_value(stream, *indices[i], size_);
+            load_tree(stream, root[i], i);
+        }
+
+        params["algorithm"] = getType();
+        params["branching"] = branching_;
+        params["trees"] = trees_;
+        params["centers_init"] = centers_init_;
+        params["leaf_size"] = leaf_size_;
+    }
+
+
+    /**
+     * Find set of nearest neighbors to vec. Their indices are stored inside
+     * the result object.
+     *
+     * Params:
+     *     result = the result object in which the indices of the nearest-neighbors are stored
+     *     vec = the vector for which to search the nearest neighbors
+     *     searchParams = parameters that influence the search algorithm (checks)
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+
+        int maxChecks = get_param(searchParams,"checks",32);
+
+        // Priority queue storing intermediate branches in the best-bin-first search
+        Heap<BranchSt>* heap = new Heap<BranchSt>((int)size_);
+
+        std::vector<bool> checked(size_,false);
+        int checks = 0;
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            findNN(root[i], result, vec, checks, maxChecks, heap, checked);
+        }
+
+        BranchSt branch;
+        while (heap->popMin(branch) && (checks<maxChecks || !result.full())) {
+            NodePtr node = branch.node;
+            findNN(node, result, vec, checks, maxChecks, heap, checked);
+        }
+        assert(result.full());
+
+        delete heap;
+
+    }
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return params;
+    }
+
+
+private:
+
+    /**
+     * Struture representing a node in the hierarchical k-means tree.
+     */
+    struct Node
+    {
+        /**
+         * The cluster center index
+         */
+        int pivot;
+        /**
+         * The cluster size (number of points in the cluster)
+         */
+        int size;
+        /**
+         * Child nodes (only for non-terminal nodes)
+         */
+        Node** childs;
+        /**
+         * Node points (only for terminal nodes)
+         */
+        int* indices;
+        /**
+         * Level
+         */
+        int level;
+    };
+    typedef Node* NodePtr;
+
+
+
+    /**
+     * Alias definition for a nicer syntax.
+     */
+    typedef BranchStruct<NodePtr, DistanceType> BranchSt;
+
+
+
+    void save_tree(FILE* stream, NodePtr node, int num)
+    {
+        save_value(stream, *node);
+        if (node->childs==NULL) {
+            int indices_offset = (int)(node->indices - indices[num]);
+            save_value(stream, indices_offset);
+        }
+        else {
+            for(int i=0; i<branching_; ++i) {
+                save_tree(stream, node->childs[i], num);
+            }
+        }
+    }
+
+
+    void load_tree(FILE* stream, NodePtr& node, int num)
+    {
+        node = pool.allocate<Node>();
+        load_value(stream, *node);
+        if (node->childs==NULL) {
+            int indices_offset;
+            load_value(stream, indices_offset);
+            node->indices = indices[num] + indices_offset;
+        }
+        else {
+            node->childs = pool.allocate<NodePtr>(branching_);
+            for(int i=0; i<branching_; ++i) {
+                load_tree(stream, node->childs[i], num);
+            }
+        }
+    }
+
+
+
+
+    void computeLabels(int* dsindices, int indices_length,  int* centers, int centers_length, int* labels, DistanceType& cost)
+    {
+        cost = 0;
+        for (int i=0; i<indices_length; ++i) {
+            ElementType* point = dataset[dsindices[i]];
+            DistanceType dist = distance(point, dataset[centers[0]], veclen_);
+            labels[i] = 0;
+            for (int j=1; j<centers_length; ++j) {
+                DistanceType new_dist = distance(point, dataset[centers[j]], veclen_);
+                if (dist>new_dist) {
+                    labels[i] = j;
+                    dist = new_dist;
+                }
+            }
+            cost += dist;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * The method responsible with actually doing the recursive hierarchical
+     * clustering
+     *
+     * Params:
+     *     node = the node to cluster
+     *     indices = indices of the points belonging to the current node
+     *     branching = the branching factor to use in the clustering
+     *
+     * TODO: for 1-sized clusters don't store a cluster center (it's the same as the single cluster point)
+     */
+    void computeClustering(NodePtr node, int* dsindices, int indices_length, int branching, int level)
+    {
+        node->size = indices_length;
+        node->level = level;
+
+        if (indices_length < leaf_size_) { // leaf node
+            node->indices = dsindices;
+            std::sort(node->indices,node->indices+indices_length);
+            node->childs = NULL;
+            return;
+        }
+
+        std::vector<int> centers(branching);
+        std::vector<int> labels(indices_length);
+
+        int centers_length;
+        (this->*chooseCenters)(branching, dsindices, indices_length, &centers[0], centers_length);
+
+        if (centers_length<branching) {
+            node->indices = dsindices;
+            std::sort(node->indices,node->indices+indices_length);
+            node->childs = NULL;
+            return;
+        }
+
+
+        //	assign points to clusters
+        DistanceType cost;
+        computeLabels(dsindices, indices_length, &centers[0], centers_length, &labels[0], cost);
+
+        node->childs = pool.allocate<NodePtr>(branching);
+        int start = 0;
+        int end = start;
+        for (int i=0; i<branching; ++i) {
+            for (int j=0; j<indices_length; ++j) {
+                if (labels[j]==i) {
+                    std::swap(dsindices[j],dsindices[end]);
+                    std::swap(labels[j],labels[end]);
+                    end++;
+                }
+            }
+
+            node->childs[i] = pool.allocate<Node>();
+            node->childs[i]->pivot = centers[i];
+            node->childs[i]->indices = NULL;
+            computeClustering(node->childs[i],dsindices+start, end-start, branching, level+1);
+            start=end;
+        }
+    }
+
+
+
+    /**
+     * Performs one descent in the hierarchical k-means tree. The branches not
+     * visited are stored in a priority queue.
+     *
+     * Params:
+     *      node = node to explore
+     *      result = container for the k-nearest neighbors found
+     *      vec = query points
+     *      checks = how many points in the dataset have been checked so far
+     *      maxChecks = maximum dataset points to checks
+     */
+
+
+    void findNN(NodePtr node, ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, int& checks, int maxChecks,
+                Heap<BranchSt>* heap, std::vector<bool>& checked)
+    {
+        if (node->childs==NULL) {
+            if (checks>=maxChecks) {
+                if (result.full()) return;
+            }
+            for (int i=0; i<node->size; ++i) {
+                int index = node->indices[i];
+                if (!checked[index]) {
+                    DistanceType dist = distance(dataset[index], vec, veclen_);
+                    result.addPoint(dist, index);
+                    checked[index] = true;
+                    ++checks;
+                }
+            }
+        }
+        else {
+            DistanceType* domain_distances = new DistanceType[branching_];
+            int best_index = 0;
+            domain_distances[best_index] = distance(vec, dataset[node->childs[best_index]->pivot], veclen_);
+            for (int i=1; i<branching_; ++i) {
+                domain_distances[i] = distance(vec, dataset[node->childs[i]->pivot], veclen_);
+                if (domain_distances[i]<domain_distances[best_index]) {
+                    best_index = i;
+                }
+            }
+            for (int i=0; i<branching_; ++i) {
+                if (i!=best_index) {
+                    heap->insert(BranchSt(node->childs[i],domain_distances[i]));
+                }
+            }
+            delete[] domain_distances;
+            findNN(node->childs[best_index],result,vec, checks, maxChecks, heap, checked);
+        }
+    }
+
+private:
+
+
+    /**
+     * The dataset used by this index
+     */
+    const Matrix<ElementType> dataset;
+
+    /**
+     * Parameters used by this index
+     */
+    IndexParams params;
+
+
+    /**
+     * Number of features in the dataset.
+     */
+    size_t size_;
+
+    /**
+     * Length of each feature.
+     */
+    size_t veclen_;
+
+    /**
+     * The root node in the tree.
+     */
+    NodePtr* root;
+
+    /**
+     *  Array of indices to vectors in the dataset.
+     */
+    int** indices;
+
+
+    /**
+     * The distance
+     */
+    Distance distance;
+
+    /**
+     * Pooled memory allocator.
+     *
+     * Using a pooled memory allocator is more efficient
+     * than allocating memory directly when there is a large
+     * number small of memory allocations.
+     */
+    PooledAllocator pool;
+
+    /**
+     * Memory occupied by the index.
+     */
+    int memoryCounter;
+
+    /** index parameters */
+    int branching_;
+    int trees_;
+    flann_centers_init_t centers_init_;
+    int leaf_size_;
+
+
+};
+
+}
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_HIERARCHICAL_CLUSTERING_INDEX_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/index_testing.h b/include/opencv2/flann/index_testing.h
new file mode 100644
index 0000000..d764004
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/index_testing.h
@@ -0,0 +1,318 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
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+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_INDEX_TESTING_H_
+#define OPENCV_FLANN_INDEX_TESTING_H_
+
+#include <cstring>
+#include <cassert>
+#include <cmath>
+
+#include "matrix.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "result_set.h"
+#include "logger.h"
+#include "timer.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+inline int countCorrectMatches(int* neighbors, int* groundTruth, int n)
+{
+    int count = 0;
+    for (int i=0; i<n; ++i) {
+        for (int k=0; k<n; ++k) {
+            if (neighbors[i]==groundTruth[k]) {
+                count++;
+                break;
+            }
+        }
+    }
+    return count;
+}
+
+
+template <typename Distance>
+typename Distance::ResultType computeDistanceRaport(const Matrix<typename Distance::ElementType>& inputData, typename Distance::ElementType* target,
+                                                    int* neighbors, int* groundTruth, int veclen, int n, const Distance& distance)
+{
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    DistanceType ret = 0;
+    for (int i=0; i<n; ++i) {
+        DistanceType den = distance(inputData[groundTruth[i]], target, veclen);
+        DistanceType num = distance(inputData[neighbors[i]], target, veclen);
+
+        if ((den==0)&&(num==0)) {
+            ret += 1;
+        }
+        else {
+            ret += num/den;
+        }
+    }
+
+    return ret;
+}
+
+template <typename Distance>
+float search_with_ground_truth(NNIndex<Distance>& index, const Matrix<typename Distance::ElementType>& inputData,
+                               const Matrix<typename Distance::ElementType>& testData, const Matrix<int>& matches, int nn, int checks,
+                               float& time, typename Distance::ResultType& dist, const Distance& distance, int skipMatches)
+{
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    if (matches.cols<size_t(nn)) {
+        Logger::info("matches.cols=%d, nn=%d\n",matches.cols,nn);
+
+        throw FLANNException("Ground truth is not computed for as many neighbors as requested");
+    }
+
+    KNNResultSet<DistanceType> resultSet(nn+skipMatches);
+    SearchParams searchParams(checks);
+
+    std::vector<int> indices(nn+skipMatches);
+    std::vector<DistanceType> dists(nn+skipMatches);
+    int* neighbors = &indices[skipMatches];
+
+    int correct = 0;
+    DistanceType distR = 0;
+    StartStopTimer t;
+    int repeats = 0;
+    while (t.value<0.2) {
+        repeats++;
+        t.start();
+        correct = 0;
+        distR = 0;
+        for (size_t i = 0; i < testData.rows; i++) {
+            resultSet.init(&indices[0], &dists[0]);
+            index.findNeighbors(resultSet, testData[i], searchParams);
+
+            correct += countCorrectMatches(neighbors,matches[i], nn);
+            distR += computeDistanceRaport<Distance>(inputData, testData[i], neighbors, matches[i], (int)testData.cols, nn, distance);
+        }
+        t.stop();
+    }
+    time = float(t.value/repeats);
+
+    float precicion = (float)correct/(nn*testData.rows);
+
+    dist = distR/(testData.rows*nn);
+
+    Logger::info("%8d %10.4g %10.5g %10.5g %10.5g\n",
+                 checks, precicion, time, 1000.0 * time / testData.rows, dist);
+
+    return precicion;
+}
+
+
+template <typename Distance>
+float test_index_checks(NNIndex<Distance>& index, const Matrix<typename Distance::ElementType>& inputData,
+                        const Matrix<typename Distance::ElementType>& testData, const Matrix<int>& matches,
+                        int checks, float& precision, const Distance& distance, int nn = 1, int skipMatches = 0)
+{
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    Logger::info("  Nodes  Precision(%)   Time(s)   Time/vec(ms)  Mean dist\n");
+    Logger::info("---------------------------------------------------------\n");
+
+    float time = 0;
+    DistanceType dist = 0;
+    precision = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, checks, time, dist, distance, skipMatches);
+
+    return time;
+}
+
+template <typename Distance>
+float test_index_precision(NNIndex<Distance>& index, const Matrix<typename Distance::ElementType>& inputData,
+                           const Matrix<typename Distance::ElementType>& testData, const Matrix<int>& matches,
+                           float precision, int& checks, const Distance& distance, int nn = 1, int skipMatches = 0)
+{
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+    const float SEARCH_EPS = 0.001f;
+
+    Logger::info("  Nodes  Precision(%)   Time(s)   Time/vec(ms)  Mean dist\n");
+    Logger::info("---------------------------------------------------------\n");
+
+    int c2 = 1;
+    float p2;
+    int c1 = 1;
+    //float p1;
+    float time;
+    DistanceType dist;
+
+    p2 = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, c2, time, dist, distance, skipMatches);
+
+    if (p2>precision) {
+        Logger::info("Got as close as I can\n");
+        checks = c2;
+        return time;
+    }
+
+    while (p2<precision) {
+        c1 = c2;
+        //p1 = p2;
+        c2 *=2;
+        p2 = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, c2, time, dist, distance, skipMatches);
+    }
+
+    int cx;
+    float realPrecision;
+    if (fabs(p2-precision)>SEARCH_EPS) {
+        Logger::info("Start linear estimation\n");
+        // after we got to values in the vecinity of the desired precision
+        // use linear approximation get a better estimation
+
+        cx = (c1+c2)/2;
+        realPrecision = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, cx, time, dist, distance, skipMatches);
+        while (fabs(realPrecision-precision)>SEARCH_EPS) {
+
+            if (realPrecision<precision) {
+                c1 = cx;
+            }
+            else {
+                c2 = cx;
+            }
+            cx = (c1+c2)/2;
+            if (cx==c1) {
+                Logger::info("Got as close as I can\n");
+                break;
+            }
+            realPrecision = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, cx, time, dist, distance, skipMatches);
+        }
+
+        c2 = cx;
+        p2 = realPrecision;
+
+    }
+    else {
+        Logger::info("No need for linear estimation\n");
+        cx = c2;
+        realPrecision = p2;
+    }
+
+    checks = cx;
+    return time;
+}
+
+
+template <typename Distance>
+void test_index_precisions(NNIndex<Distance>& index, const Matrix<typename Distance::ElementType>& inputData,
+                           const Matrix<typename Distance::ElementType>& testData, const Matrix<int>& matches,
+                           float* precisions, int precisions_length, const Distance& distance, int nn = 1, int skipMatches = 0, float maxTime = 0)
+{
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    const float SEARCH_EPS = 0.001;
+
+    // make sure precisions array is sorted
+    std::sort(precisions, precisions+precisions_length);
+
+    int pindex = 0;
+    float precision = precisions[pindex];
+
+    Logger::info("  Nodes  Precision(%)   Time(s)   Time/vec(ms)  Mean dist\n");
+    Logger::info("---------------------------------------------------------\n");
+
+    int c2 = 1;
+    float p2;
+
+    int c1 = 1;
+    float p1;
+
+    float time;
+    DistanceType dist;
+
+    p2 = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, c2, time, dist, distance, skipMatches);
+
+    // if precision for 1 run down the tree is already
+    // better then some of the requested precisions, then
+    // skip those
+    while (precisions[pindex]<p2 && pindex<precisions_length) {
+        pindex++;
+    }
+
+    if (pindex==precisions_length) {
+        Logger::info("Got as close as I can\n");
+        return;
+    }
+
+    for (int i=pindex; i<precisions_length; ++i) {
+
+        precision = precisions[i];
+        while (p2<precision) {
+            c1 = c2;
+            p1 = p2;
+            c2 *=2;
+            p2 = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, c2, time, dist, distance, skipMatches);
+            if ((maxTime> 0)&&(time > maxTime)&&(p2<precision)) return;
+        }
+
+        int cx;
+        float realPrecision;
+        if (fabs(p2-precision)>SEARCH_EPS) {
+            Logger::info("Start linear estimation\n");
+            // after we got to values in the vecinity of the desired precision
+            // use linear approximation get a better estimation
+
+            cx = (c1+c2)/2;
+            realPrecision = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, cx, time, dist, distance, skipMatches);
+            while (fabs(realPrecision-precision)>SEARCH_EPS) {
+
+                if (realPrecision<precision) {
+                    c1 = cx;
+                }
+                else {
+                    c2 = cx;
+                }
+                cx = (c1+c2)/2;
+                if (cx==c1) {
+                    Logger::info("Got as close as I can\n");
+                    break;
+                }
+                realPrecision = search_with_ground_truth(index, inputData, testData, matches, nn, cx, time, dist, distance, skipMatches);
+            }
+
+            c2 = cx;
+            p2 = realPrecision;
+
+        }
+        else {
+            Logger::info("No need for linear estimation\n");
+            cx = c2;
+            realPrecision = p2;
+        }
+
+    }
+}
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_INDEX_TESTING_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/kdtree_index.h b/include/opencv2/flann/kdtree_index.h
new file mode 100644
index 0000000..c233515
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/kdtree_index.h
@@ -0,0 +1,626 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_KDTREE_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_KDTREE_INDEX_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <map>
+#include <cassert>
+#include <cstring>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "dynamic_bitset.h"
+#include "matrix.h"
+#include "result_set.h"
+#include "heap.h"
+#include "allocator.h"
+#include "random.h"
+#include "saving.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+struct KDTreeIndexParams : public IndexParams
+{
+    KDTreeIndexParams(int trees = 4)
+    {
+        (*this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_KDTREE;
+        (*this)["trees"] = trees;
+    }
+};
+
+
+/**
+ * Randomized kd-tree index
+ *
+ * Contains the k-d trees and other information for indexing a set of points
+ * for nearest-neighbor matching.
+ */
+template <typename Distance>
+class KDTreeIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+
+    /**
+     * KDTree constructor
+     *
+     * Params:
+     *          inputData = dataset with the input features
+     *          params = parameters passed to the kdtree algorithm
+     */
+    KDTreeIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& params = KDTreeIndexParams(),
+                Distance d = Distance() ) :
+        dataset_(inputData), index_params_(params), distance_(d)
+    {
+        size_ = dataset_.rows;
+        veclen_ = dataset_.cols;
+
+        trees_ = get_param(index_params_,"trees",4);
+        tree_roots_ = new NodePtr[trees_];
+
+        // Create a permutable array of indices to the input vectors.
+        vind_.resize(size_);
+        for (size_t i = 0; i < size_; ++i) {
+            vind_[i] = int(i);
+        }
+
+        mean_ = new DistanceType[veclen_];
+        var_ = new DistanceType[veclen_];
+    }
+
+
+    KDTreeIndex(const KDTreeIndex&);
+    KDTreeIndex& operator=(const KDTreeIndex&);
+
+    /**
+     * Standard destructor
+     */
+    ~KDTreeIndex()
+    {
+        if (tree_roots_!=NULL) {
+            delete[] tree_roots_;
+        }
+        delete[] mean_;
+        delete[] var_;
+    }
+
+    /**
+     * Builds the index
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        /* Construct the randomized trees. */
+        for (int i = 0; i < trees_; i++) {
+            /* Randomize the order of vectors to allow for unbiased sampling. */
+#ifndef OPENCV_FLANN_USE_STD_RAND
+            cv::randShuffle(vind_);
+#else
+            std::random_shuffle(vind_.begin(), vind_.end());
+#endif
+
+            tree_roots_[i] = divideTree(&vind_[0], int(size_) );
+        }
+    }
+
+
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_KDTREE;
+    }
+
+
+    void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        save_value(stream, trees_);
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            save_tree(stream, tree_roots_[i]);
+        }
+    }
+
+
+
+    void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        load_value(stream, trees_);
+        if (tree_roots_!=NULL) {
+            delete[] tree_roots_;
+        }
+        tree_roots_ = new NodePtr[trees_];
+        for (int i=0; i<trees_; ++i) {
+            load_tree(stream,tree_roots_[i]);
+        }
+
+        index_params_["algorithm"] = getType();
+        index_params_["trees"] = tree_roots_;
+    }
+
+    /**
+     *  Returns size of index.
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return size_;
+    }
+
+    /**
+     * Returns the length of an index feature.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return veclen_;
+    }
+
+    /**
+     * Computes the inde memory usage
+     * Returns: memory used by the index
+     */
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return int(pool_.usedMemory+pool_.wastedMemory+dataset_.rows*sizeof(int));  // pool memory and vind array memory
+    }
+
+    /**
+     * Find set of nearest neighbors to vec. Their indices are stored inside
+     * the result object.
+     *
+     * Params:
+     *     result = the result object in which the indices of the nearest-neighbors are stored
+     *     vec = the vector for which to search the nearest neighbors
+     *     maxCheck = the maximum number of restarts (in a best-bin-first manner)
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+        int maxChecks = get_param(searchParams,"checks", 32);
+        float epsError = 1+get_param(searchParams,"eps",0.0f);
+
+        if (maxChecks==FLANN_CHECKS_UNLIMITED) {
+            getExactNeighbors(result, vec, epsError);
+        }
+        else {
+            getNeighbors(result, vec, maxChecks, epsError);
+        }
+    }
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return index_params_;
+    }
+
+private:
+
+
+    /*--------------------- Internal Data Structures --------------------------*/
+    struct Node
+    {
+        /**
+         * Dimension used for subdivision.
+         */
+        int divfeat;
+        /**
+         * The values used for subdivision.
+         */
+        DistanceType divval;
+        /**
+         * The child nodes.
+         */
+        Node* child1, * child2;
+    };
+    typedef Node* NodePtr;
+    typedef BranchStruct<NodePtr, DistanceType> BranchSt;
+    typedef BranchSt* Branch;
+
+
+
+    void save_tree(FILE* stream, NodePtr tree)
+    {
+        save_value(stream, *tree);
+        if (tree->child1!=NULL) {
+            save_tree(stream, tree->child1);
+        }
+        if (tree->child2!=NULL) {
+            save_tree(stream, tree->child2);
+        }
+    }
+
+
+    void load_tree(FILE* stream, NodePtr& tree)
+    {
+        tree = pool_.allocate<Node>();
+        load_value(stream, *tree);
+        if (tree->child1!=NULL) {
+            load_tree(stream, tree->child1);
+        }
+        if (tree->child2!=NULL) {
+            load_tree(stream, tree->child2);
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * Create a tree node that subdivides the list of vecs from vind[first]
+     * to vind[last].  The routine is called recursively on each sublist.
+     * Place a pointer to this new tree node in the location pTree.
+     *
+     * Params: pTree = the new node to create
+     *                  first = index of the first vector
+     *                  last = index of the last vector
+     */
+    NodePtr divideTree(int* ind, int count)
+    {
+        NodePtr node = pool_.allocate<Node>(); // allocate memory
+
+        /* If too few exemplars remain, then make this a leaf node. */
+        if ( count == 1) {
+            node->child1 = node->child2 = NULL;    /* Mark as leaf node. */
+            node->divfeat = *ind;    /* Store index of this vec. */
+        }
+        else {
+            int idx;
+            int cutfeat;
+            DistanceType cutval;
+            meanSplit(ind, count, idx, cutfeat, cutval);
+
+            node->divfeat = cutfeat;
+            node->divval = cutval;
+            node->child1 = divideTree(ind, idx);
+            node->child2 = divideTree(ind+idx, count-idx);
+        }
+
+        return node;
+    }
+
+
+    /**
+     * Choose which feature to use in order to subdivide this set of vectors.
+     * Make a random choice among those with the highest variance, and use
+     * its variance as the threshold value.
+     */
+    void meanSplit(int* ind, int count, int& index, int& cutfeat, DistanceType& cutval)
+    {
+        memset(mean_,0,veclen_*sizeof(DistanceType));
+        memset(var_,0,veclen_*sizeof(DistanceType));
+
+        /* Compute mean values.  Only the first SAMPLE_MEAN values need to be
+            sampled to get a good estimate.
+         */
+        int cnt = std::min((int)SAMPLE_MEAN+1, count);
+        for (int j = 0; j < cnt; ++j) {
+            ElementType* v = dataset_[ind[j]];
+            for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+                mean_[k] += v[k];
+            }
+        }
+        for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+            mean_[k] /= cnt;
+        }
+
+        /* Compute variances (no need to divide by count). */
+        for (int j = 0; j < cnt; ++j) {
+            ElementType* v = dataset_[ind[j]];
+            for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+                DistanceType dist = v[k] - mean_[k];
+                var_[k] += dist * dist;
+            }
+        }
+        /* Select one of the highest variance indices at random. */
+        cutfeat = selectDivision(var_);
+        cutval = mean_[cutfeat];
+
+        int lim1, lim2;
+        planeSplit(ind, count, cutfeat, cutval, lim1, lim2);
+
+        if (lim1>count/2) index = lim1;
+        else if (lim2<count/2) index = lim2;
+        else index = count/2;
+
+        /* If either list is empty, it means that all remaining features
+         * are identical. Split in the middle to maintain a balanced tree.
+         */
+        if ((lim1==count)||(lim2==0)) index = count/2;
+    }
+
+
+    /**
+     * Select the top RAND_DIM largest values from v and return the index of
+     * one of these selected at random.
+     */
+    int selectDivision(DistanceType* v)
+    {
+        int num = 0;
+        size_t topind[RAND_DIM];
+
+        /* Create a list of the indices of the top RAND_DIM values. */
+        for (size_t i = 0; i < veclen_; ++i) {
+            if ((num < RAND_DIM)||(v[i] > v[topind[num-1]])) {
+                /* Put this element at end of topind. */
+                if (num < RAND_DIM) {
+                    topind[num++] = i;            /* Add to list. */
+                }
+                else {
+                    topind[num-1] = i;         /* Replace last element. */
+                }
+                /* Bubble end value down to right location by repeated swapping. */
+                int j = num - 1;
+                while (j > 0  &&  v[topind[j]] > v[topind[j-1]]) {
+                    std::swap(topind[j], topind[j-1]);
+                    --j;
+                }
+            }
+        }
+        /* Select a random integer in range [0,num-1], and return that index. */
+        int rnd = rand_int(num);
+        return (int)topind[rnd];
+    }
+
+
+    /**
+     *  Subdivide the list of points by a plane perpendicular on axe corresponding
+     *  to the 'cutfeat' dimension at 'cutval' position.
+     *
+     *  On return:
+     *  dataset[ind[0..lim1-1]][cutfeat]<cutval
+     *  dataset[ind[lim1..lim2-1]][cutfeat]==cutval
+     *  dataset[ind[lim2..count]][cutfeat]>cutval
+     */
+    void planeSplit(int* ind, int count, int cutfeat, DistanceType cutval, int& lim1, int& lim2)
+    {
+        /* Move vector indices for left subtree to front of list. */
+        int left = 0;
+        int right = count-1;
+        for (;; ) {
+            while (left<=right && dataset_[ind[left]][cutfeat]<cutval) ++left;
+            while (left<=right && dataset_[ind[right]][cutfeat]>=cutval) --right;
+            if (left>right) break;
+            std::swap(ind[left], ind[right]); ++left; --right;
+        }
+        lim1 = left;
+        right = count-1;
+        for (;; ) {
+            while (left<=right && dataset_[ind[left]][cutfeat]<=cutval) ++left;
+            while (left<=right && dataset_[ind[right]][cutfeat]>cutval) --right;
+            if (left>right) break;
+            std::swap(ind[left], ind[right]); ++left; --right;
+        }
+        lim2 = left;
+    }
+
+    /**
+     * Performs an exact nearest neighbor search. The exact search performs a full
+     * traversal of the tree.
+     */
+    void getExactNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, float epsError)
+    {
+        //		checkID -= 1;  /* Set a different unique ID for each search. */
+
+        if (trees_ > 1) {
+            fprintf(stderr,"It doesn't make any sense to use more than one tree for exact search");
+        }
+        if (trees_>0) {
+            searchLevelExact(result, vec, tree_roots_[0], 0.0, epsError);
+        }
+        assert(result.full());
+    }
+
+    /**
+     * Performs the approximate nearest-neighbor search. The search is approximate
+     * because the tree traversal is abandoned after a given number of descends in
+     * the tree.
+     */
+    void getNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, int maxCheck, float epsError)
+    {
+        int i;
+        BranchSt branch;
+
+        int checkCount = 0;
+        Heap<BranchSt>* heap = new Heap<BranchSt>((int)size_);
+        DynamicBitset checked(size_);
+
+        /* Search once through each tree down to root. */
+        for (i = 0; i < trees_; ++i) {
+            searchLevel(result, vec, tree_roots_[i], 0, checkCount, maxCheck, epsError, heap, checked);
+        }
+
+        /* Keep searching other branches from heap until finished. */
+        while ( heap->popMin(branch) && (checkCount < maxCheck || !result.full() )) {
+            searchLevel(result, vec, branch.node, branch.mindist, checkCount, maxCheck, epsError, heap, checked);
+        }
+
+        delete heap;
+
+        assert(result.full());
+    }
+
+
+    /**
+     *  Search starting from a given node of the tree.  Based on any mismatches at
+     *  higher levels, all exemplars below this level must have a distance of
+     *  at least "mindistsq".
+     */
+    void searchLevel(ResultSet<DistanceType>& result_set, const ElementType* vec, NodePtr node, DistanceType mindist, int& checkCount, int maxCheck,
+                     float epsError, Heap<BranchSt>* heap, DynamicBitset& checked)
+    {
+        if (result_set.worstDist()<mindist) {
+            //			printf("Ignoring branch, too far\n");
+            return;
+        }
+
+        /* If this is a leaf node, then do check and return. */
+        if ((node->child1 == NULL)&&(node->child2 == NULL)) {
+            /*  Do not check same node more than once when searching multiple trees.
+                Once a vector is checked, we set its location in vind to the
+                current checkID.
+             */
+            int index = node->divfeat;
+            if ( checked.test(index) || ((checkCount>=maxCheck)&& result_set.full()) ) return;
+            checked.set(index);
+            checkCount++;
+
+            DistanceType dist = distance_(dataset_[index], vec, veclen_);
+            result_set.addPoint(dist,index);
+
+            return;
+        }
+
+        /* Which child branch should be taken first? */
+        ElementType val = vec[node->divfeat];
+        DistanceType diff = val - node->divval;
+        NodePtr bestChild = (diff < 0) ? node->child1 : node->child2;
+        NodePtr otherChild = (diff < 0) ? node->child2 : node->child1;
+
+        /* Create a branch record for the branch not taken.  Add distance
+            of this feature boundary (we don't attempt to correct for any
+            use of this feature in a parent node, which is unlikely to
+            happen and would have only a small effect).  Don't bother
+            adding more branches to heap after halfway point, as cost of
+            adding exceeds their value.
+         */
+
+        DistanceType new_distsq = mindist + distance_.accum_dist(val, node->divval, node->divfeat);
+        //		if (2 * checkCount < maxCheck  ||  !result.full()) {
+        if ((new_distsq*epsError < result_set.worstDist())||  !result_set.full()) {
+            heap->insert( BranchSt(otherChild, new_distsq) );
+        }
+
+        /* Call recursively to search next level down. */
+        searchLevel(result_set, vec, bestChild, mindist, checkCount, maxCheck, epsError, heap, checked);
+    }
+
+    /**
+     * Performs an exact search in the tree starting from a node.
+     */
+    void searchLevelExact(ResultSet<DistanceType>& result_set, const ElementType* vec, const NodePtr node, DistanceType mindist, const float epsError)
+    {
+        /* If this is a leaf node, then do check and return. */
+        if ((node->child1 == NULL)&&(node->child2 == NULL)) {
+            int index = node->divfeat;
+            DistanceType dist = distance_(dataset_[index], vec, veclen_);
+            result_set.addPoint(dist,index);
+            return;
+        }
+
+        /* Which child branch should be taken first? */
+        ElementType val = vec[node->divfeat];
+        DistanceType diff = val - node->divval;
+        NodePtr bestChild = (diff < 0) ? node->child1 : node->child2;
+        NodePtr otherChild = (diff < 0) ? node->child2 : node->child1;
+
+        /* Create a branch record for the branch not taken.  Add distance
+            of this feature boundary (we don't attempt to correct for any
+            use of this feature in a parent node, which is unlikely to
+            happen and would have only a small effect).  Don't bother
+            adding more branches to heap after halfway point, as cost of
+            adding exceeds their value.
+         */
+
+        DistanceType new_distsq = mindist + distance_.accum_dist(val, node->divval, node->divfeat);
+
+        /* Call recursively to search next level down. */
+        searchLevelExact(result_set, vec, bestChild, mindist, epsError);
+
+        if (new_distsq*epsError<=result_set.worstDist()) {
+            searchLevelExact(result_set, vec, otherChild, new_distsq, epsError);
+        }
+    }
+
+
+private:
+
+    enum
+    {
+        /**
+         * To improve efficiency, only SAMPLE_MEAN random values are used to
+         * compute the mean and variance at each level when building a tree.
+         * A value of 100 seems to perform as well as using all values.
+         */
+        SAMPLE_MEAN = 100,
+        /**
+         * Top random dimensions to consider
+         *
+         * When creating random trees, the dimension on which to subdivide is
+         * selected at random from among the top RAND_DIM dimensions with the
+         * highest variance.  A value of 5 works well.
+         */
+        RAND_DIM=5
+    };
+
+
+    /**
+     * Number of randomized trees that are used
+     */
+    int trees_;
+
+    /**
+     *  Array of indices to vectors in the dataset.
+     */
+    std::vector<int> vind_;
+
+    /**
+     * The dataset used by this index
+     */
+    const Matrix<ElementType> dataset_;
+
+    IndexParams index_params_;
+
+    size_t size_;
+    size_t veclen_;
+
+
+    DistanceType* mean_;
+    DistanceType* var_;
+
+
+    /**
+     * Array of k-d trees used to find neighbours.
+     */
+    NodePtr* tree_roots_;
+
+    /**
+     * Pooled memory allocator.
+     *
+     * Using a pooled memory allocator is more efficient
+     * than allocating memory directly when there is a large
+     * number small of memory allocations.
+     */
+    PooledAllocator pool_;
+
+    Distance distance_;
+
+
+};   // class KDTreeForest
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_KDTREE_INDEX_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/kdtree_single_index.h b/include/opencv2/flann/kdtree_single_index.h
new file mode 100644
index 0000000..22a28d0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/kdtree_single_index.h
@@ -0,0 +1,635 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_KDTREE_SINGLE_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_KDTREE_SINGLE_INDEX_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <map>
+#include <cassert>
+#include <cstring>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "matrix.h"
+#include "result_set.h"
+#include "heap.h"
+#include "allocator.h"
+#include "random.h"
+#include "saving.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+struct KDTreeSingleIndexParams : public IndexParams
+{
+    KDTreeSingleIndexParams(int leaf_max_size = 10, bool reorder = true, int dim = -1)
+    {
+        (*this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_KDTREE_SINGLE;
+        (*this)["leaf_max_size"] = leaf_max_size;
+        (*this)["reorder"] = reorder;
+        (*this)["dim"] = dim;
+    }
+};
+
+
+/**
+ * Randomized kd-tree index
+ *
+ * Contains the k-d trees and other information for indexing a set of points
+ * for nearest-neighbor matching.
+ */
+template <typename Distance>
+class KDTreeSingleIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+
+    /**
+     * KDTree constructor
+     *
+     * Params:
+     *          inputData = dataset with the input features
+     *          params = parameters passed to the kdtree algorithm
+     */
+    KDTreeSingleIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& params = KDTreeSingleIndexParams(),
+                      Distance d = Distance() ) :
+        dataset_(inputData), index_params_(params), distance_(d)
+    {
+        size_ = dataset_.rows;
+        dim_ = dataset_.cols;
+        root_node_ = 0;
+        int dim_param = get_param(params,"dim",-1);
+        if (dim_param>0) dim_ = dim_param;
+        leaf_max_size_ = get_param(params,"leaf_max_size",10);
+        reorder_ = get_param(params,"reorder",true);
+
+        // Create a permutable array of indices to the input vectors.
+        vind_.resize(size_);
+        for (size_t i = 0; i < size_; i++) {
+            vind_[i] = (int)i;
+        }
+    }
+
+    KDTreeSingleIndex(const KDTreeSingleIndex&);
+    KDTreeSingleIndex& operator=(const KDTreeSingleIndex&);
+
+    /**
+     * Standard destructor
+     */
+    ~KDTreeSingleIndex()
+    {
+        if (reorder_) delete[] data_.data;
+    }
+
+    /**
+     * Builds the index
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        computeBoundingBox(root_bbox_);
+        root_node_ = divideTree(0, (int)size_, root_bbox_ );   // construct the tree
+
+        if (reorder_) {
+            delete[] data_.data;
+            data_ = cvflann::Matrix<ElementType>(new ElementType[size_*dim_], size_, dim_);
+            for (size_t i=0; i<size_; ++i) {
+                for (size_t j=0; j<dim_; ++j) {
+                    data_[i][j] = dataset_[vind_[i]][j];
+                }
+            }
+        }
+        else {
+            data_ = dataset_;
+        }
+    }
+
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_KDTREE_SINGLE;
+    }
+
+
+    void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        save_value(stream, size_);
+        save_value(stream, dim_);
+        save_value(stream, root_bbox_);
+        save_value(stream, reorder_);
+        save_value(stream, leaf_max_size_);
+        save_value(stream, vind_);
+        if (reorder_) {
+            save_value(stream, data_);
+        }
+        save_tree(stream, root_node_);
+    }
+
+
+    void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        load_value(stream, size_);
+        load_value(stream, dim_);
+        load_value(stream, root_bbox_);
+        load_value(stream, reorder_);
+        load_value(stream, leaf_max_size_);
+        load_value(stream, vind_);
+        if (reorder_) {
+            load_value(stream, data_);
+        }
+        else {
+            data_ = dataset_;
+        }
+        load_tree(stream, root_node_);
+
+
+        index_params_["algorithm"] = getType();
+        index_params_["leaf_max_size"] = leaf_max_size_;
+        index_params_["reorder"] = reorder_;
+    }
+
+    /**
+     *  Returns size of index.
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return size_;
+    }
+
+    /**
+     * Returns the length of an index feature.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return dim_;
+    }
+
+    /**
+     * Computes the inde memory usage
+     * Returns: memory used by the index
+     */
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return (int)(pool_.usedMemory+pool_.wastedMemory+dataset_.rows*sizeof(int));  // pool memory and vind array memory
+    }
+
+
+    /**
+     * \brief Perform k-nearest neighbor search
+     * \param[in] queries The query points for which to find the nearest neighbors
+     * \param[out] indices The indices of the nearest neighbors found
+     * \param[out] dists Distances to the nearest neighbors found
+     * \param[in] knn Number of nearest neighbors to return
+     * \param[in] params Search parameters
+     */
+    void knnSearch(const Matrix<ElementType>& queries, Matrix<int>& indices, Matrix<DistanceType>& dists, int knn, const SearchParams& params) CV_OVERRIDE
+    {
+        assert(queries.cols == veclen());
+        assert(indices.rows >= queries.rows);
+        assert(dists.rows >= queries.rows);
+        assert(int(indices.cols) >= knn);
+        assert(int(dists.cols) >= knn);
+
+        KNNSimpleResultSet<DistanceType> resultSet(knn);
+        for (size_t i = 0; i < queries.rows; i++) {
+            resultSet.init(indices[i], dists[i]);
+            findNeighbors(resultSet, queries[i], params);
+        }
+    }
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return index_params_;
+    }
+
+    /**
+     * Find set of nearest neighbors to vec. Their indices are stored inside
+     * the result object.
+     *
+     * Params:
+     *     result = the result object in which the indices of the nearest-neighbors are stored
+     *     vec = the vector for which to search the nearest neighbors
+     *     maxCheck = the maximum number of restarts (in a best-bin-first manner)
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+        float epsError = 1+get_param(searchParams,"eps",0.0f);
+
+        std::vector<DistanceType> dists(dim_,0);
+        DistanceType distsq = computeInitialDistances(vec, dists);
+        searchLevel(result, vec, root_node_, distsq, dists, epsError);
+    }
+
+private:
+
+
+    /*--------------------- Internal Data Structures --------------------------*/
+    struct Node
+    {
+        /**
+         * Indices of points in leaf node
+         */
+        int left, right;
+        /**
+         * Dimension used for subdivision.
+         */
+        int divfeat;
+        /**
+         * The values used for subdivision.
+         */
+        DistanceType divlow, divhigh;
+        /**
+         * The child nodes.
+         */
+        Node* child1, * child2;
+    };
+    typedef Node* NodePtr;
+
+
+    struct Interval
+    {
+        DistanceType low, high;
+    };
+
+    typedef std::vector<Interval> BoundingBox;
+
+    typedef BranchStruct<NodePtr, DistanceType> BranchSt;
+    typedef BranchSt* Branch;
+
+
+
+
+    void save_tree(FILE* stream, NodePtr tree)
+    {
+        save_value(stream, *tree);
+        if (tree->child1!=NULL) {
+            save_tree(stream, tree->child1);
+        }
+        if (tree->child2!=NULL) {
+            save_tree(stream, tree->child2);
+        }
+    }
+
+
+    void load_tree(FILE* stream, NodePtr& tree)
+    {
+        tree = pool_.allocate<Node>();
+        load_value(stream, *tree);
+        if (tree->child1!=NULL) {
+            load_tree(stream, tree->child1);
+        }
+        if (tree->child2!=NULL) {
+            load_tree(stream, tree->child2);
+        }
+    }
+
+
+    void computeBoundingBox(BoundingBox& bbox)
+    {
+        bbox.resize(dim_);
+        for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+            bbox[i].low = (DistanceType)dataset_[0][i];
+            bbox[i].high = (DistanceType)dataset_[0][i];
+        }
+        for (size_t k=1; k<dataset_.rows; ++k) {
+            for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+                if (dataset_[k][i]<bbox[i].low) bbox[i].low = (DistanceType)dataset_[k][i];
+                if (dataset_[k][i]>bbox[i].high) bbox[i].high = (DistanceType)dataset_[k][i];
+            }
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * Create a tree node that subdivides the list of vecs from vind[first]
+     * to vind[last].  The routine is called recursively on each sublist.
+     * Place a pointer to this new tree node in the location pTree.
+     *
+     * Params: pTree = the new node to create
+     *                  first = index of the first vector
+     *                  last = index of the last vector
+     */
+    NodePtr divideTree(int left, int right, BoundingBox& bbox)
+    {
+        NodePtr node = pool_.allocate<Node>(); // allocate memory
+
+        /* If too few exemplars remain, then make this a leaf node. */
+        if ( (right-left) <= leaf_max_size_) {
+            node->child1 = node->child2 = NULL;    /* Mark as leaf node. */
+            node->left = left;
+            node->right = right;
+
+            // compute bounding-box of leaf points
+            for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+                bbox[i].low = (DistanceType)dataset_[vind_[left]][i];
+                bbox[i].high = (DistanceType)dataset_[vind_[left]][i];
+            }
+            for (int k=left+1; k<right; ++k) {
+                for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+                    if (bbox[i].low>dataset_[vind_[k]][i]) bbox[i].low=(DistanceType)dataset_[vind_[k]][i];
+                    if (bbox[i].high<dataset_[vind_[k]][i]) bbox[i].high=(DistanceType)dataset_[vind_[k]][i];
+                }
+            }
+        }
+        else {
+            int idx;
+            int cutfeat;
+            DistanceType cutval;
+            middleSplit_(&vind_[0]+left, right-left, idx, cutfeat, cutval, bbox);
+
+            node->divfeat = cutfeat;
+
+            BoundingBox left_bbox(bbox);
+            left_bbox[cutfeat].high = cutval;
+            node->child1 = divideTree(left, left+idx, left_bbox);
+
+            BoundingBox right_bbox(bbox);
+            right_bbox[cutfeat].low = cutval;
+            node->child2 = divideTree(left+idx, right, right_bbox);
+
+            node->divlow = left_bbox[cutfeat].high;
+            node->divhigh = right_bbox[cutfeat].low;
+
+            for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+                bbox[i].low = std::min(left_bbox[i].low, right_bbox[i].low);
+                bbox[i].high = std::max(left_bbox[i].high, right_bbox[i].high);
+            }
+        }
+
+        return node;
+    }
+
+    void computeMinMax(int* ind, int count, int dim, ElementType& min_elem, ElementType& max_elem)
+    {
+        min_elem = dataset_[ind[0]][dim];
+        max_elem = dataset_[ind[0]][dim];
+        for (int i=1; i<count; ++i) {
+            ElementType val = dataset_[ind[i]][dim];
+            if (val<min_elem) min_elem = val;
+            if (val>max_elem) max_elem = val;
+        }
+    }
+
+    void middleSplit(int* ind, int count, int& index, int& cutfeat, DistanceType& cutval, const BoundingBox& bbox)
+    {
+        // find the largest span from the approximate bounding box
+        ElementType max_span = bbox[0].high-bbox[0].low;
+        cutfeat = 0;
+        cutval = (bbox[0].high+bbox[0].low)/2;
+        for (size_t i=1; i<dim_; ++i) {
+            ElementType span = bbox[i].high-bbox[i].low;
+            if (span>max_span) {
+                max_span = span;
+                cutfeat = i;
+                cutval = (bbox[i].high+bbox[i].low)/2;
+            }
+        }
+
+        // compute exact span on the found dimension
+        ElementType min_elem, max_elem;
+        computeMinMax(ind, count, cutfeat, min_elem, max_elem);
+        cutval = (min_elem+max_elem)/2;
+        max_span = max_elem - min_elem;
+
+        // check if a dimension of a largest span exists
+        size_t k = cutfeat;
+        for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+            if (i==k) continue;
+            ElementType span = bbox[i].high-bbox[i].low;
+            if (span>max_span) {
+                computeMinMax(ind, count, i, min_elem, max_elem);
+                span = max_elem - min_elem;
+                if (span>max_span) {
+                    max_span = span;
+                    cutfeat = i;
+                    cutval = (min_elem+max_elem)/2;
+                }
+            }
+        }
+        int lim1, lim2;
+        planeSplit(ind, count, cutfeat, cutval, lim1, lim2);
+
+        if (lim1>count/2) index = lim1;
+        else if (lim2<count/2) index = lim2;
+        else index = count/2;
+    }
+
+
+    void middleSplit_(int* ind, int count, int& index, int& cutfeat, DistanceType& cutval, const BoundingBox& bbox)
+    {
+        const float EPS=0.00001f;
+        DistanceType max_span = bbox[0].high-bbox[0].low;
+        for (size_t i=1; i<dim_; ++i) {
+            DistanceType span = bbox[i].high-bbox[i].low;
+            if (span>max_span) {
+                max_span = span;
+            }
+        }
+        DistanceType max_spread = -1;
+        cutfeat = 0;
+        for (size_t i=0; i<dim_; ++i) {
+            DistanceType span = bbox[i].high-bbox[i].low;
+            if (span>(DistanceType)((1-EPS)*max_span)) {
+                ElementType min_elem, max_elem;
+                computeMinMax(ind, count, cutfeat, min_elem, max_elem);
+                DistanceType spread = (DistanceType)(max_elem-min_elem);
+                if (spread>max_spread) {
+                    cutfeat = (int)i;
+                    max_spread = spread;
+                }
+            }
+        }
+        // split in the middle
+        DistanceType split_val = (bbox[cutfeat].low+bbox[cutfeat].high)/2;
+        ElementType min_elem, max_elem;
+        computeMinMax(ind, count, cutfeat, min_elem, max_elem);
+
+        if (split_val<min_elem) cutval = (DistanceType)min_elem;
+        else if (split_val>max_elem) cutval = (DistanceType)max_elem;
+        else cutval = split_val;
+
+        int lim1, lim2;
+        planeSplit(ind, count, cutfeat, cutval, lim1, lim2);
+
+        if (lim1>count/2) index = lim1;
+        else if (lim2<count/2) index = lim2;
+        else index = count/2;
+    }
+
+
+    /**
+     *  Subdivide the list of points by a plane perpendicular on axe corresponding
+     *  to the 'cutfeat' dimension at 'cutval' position.
+     *
+     *  On return:
+     *  dataset[ind[0..lim1-1]][cutfeat]<cutval
+     *  dataset[ind[lim1..lim2-1]][cutfeat]==cutval
+     *  dataset[ind[lim2..count]][cutfeat]>cutval
+     */
+    void planeSplit(int* ind, int count, int cutfeat, DistanceType cutval, int& lim1, int& lim2)
+    {
+        /* Move vector indices for left subtree to front of list. */
+        int left = 0;
+        int right = count-1;
+        for (;; ) {
+            while (left<=right && dataset_[ind[left]][cutfeat]<cutval) ++left;
+            while (left<=right && dataset_[ind[right]][cutfeat]>=cutval) --right;
+            if (left>right) break;
+            std::swap(ind[left], ind[right]); ++left; --right;
+        }
+        /* If either list is empty, it means that all remaining features
+         * are identical. Split in the middle to maintain a balanced tree.
+         */
+        lim1 = left;
+        right = count-1;
+        for (;; ) {
+            while (left<=right && dataset_[ind[left]][cutfeat]<=cutval) ++left;
+            while (left<=right && dataset_[ind[right]][cutfeat]>cutval) --right;
+            if (left>right) break;
+            std::swap(ind[left], ind[right]); ++left; --right;
+        }
+        lim2 = left;
+    }
+
+    DistanceType computeInitialDistances(const ElementType* vec, std::vector<DistanceType>& dists)
+    {
+        DistanceType distsq = 0.0;
+
+        for (size_t i = 0; i < dim_; ++i) {
+            if (vec[i] < root_bbox_[i].low) {
+                dists[i] = distance_.accum_dist(vec[i], root_bbox_[i].low, (int)i);
+                distsq += dists[i];
+            }
+            if (vec[i] > root_bbox_[i].high) {
+                dists[i] = distance_.accum_dist(vec[i], root_bbox_[i].high, (int)i);
+                distsq += dists[i];
+            }
+        }
+
+        return distsq;
+    }
+
+    /**
+     * Performs an exact search in the tree starting from a node.
+     */
+    void searchLevel(ResultSet<DistanceType>& result_set, const ElementType* vec, const NodePtr node, DistanceType mindistsq,
+                     std::vector<DistanceType>& dists, const float epsError)
+    {
+        /* If this is a leaf node, then do check and return. */
+        if ((node->child1 == NULL)&&(node->child2 == NULL)) {
+            DistanceType worst_dist = result_set.worstDist();
+            for (int i=node->left; i<node->right; ++i) {
+                int index = reorder_ ? i : vind_[i];
+                DistanceType dist = distance_(vec, data_[index], dim_, worst_dist);
+                if (dist<worst_dist) {
+                    result_set.addPoint(dist,vind_[i]);
+                }
+            }
+            return;
+        }
+
+        /* Which child branch should be taken first? */
+        int idx = node->divfeat;
+        ElementType val = vec[idx];
+        DistanceType diff1 = val - node->divlow;
+        DistanceType diff2 = val - node->divhigh;
+
+        NodePtr bestChild;
+        NodePtr otherChild;
+        DistanceType cut_dist;
+        if ((diff1+diff2)<0) {
+            bestChild = node->child1;
+            otherChild = node->child2;
+            cut_dist = distance_.accum_dist(val, node->divhigh, idx);
+        }
+        else {
+            bestChild = node->child2;
+            otherChild = node->child1;
+            cut_dist = distance_.accum_dist( val, node->divlow, idx);
+        }
+
+        /* Call recursively to search next level down. */
+        searchLevel(result_set, vec, bestChild, mindistsq, dists, epsError);
+
+        DistanceType dst = dists[idx];
+        mindistsq = mindistsq + cut_dist - dst;
+        dists[idx] = cut_dist;
+        if (mindistsq*epsError<=result_set.worstDist()) {
+            searchLevel(result_set, vec, otherChild, mindistsq, dists, epsError);
+        }
+        dists[idx] = dst;
+    }
+
+private:
+
+    /**
+     * The dataset used by this index
+     */
+    const Matrix<ElementType> dataset_;
+
+    IndexParams index_params_;
+
+    int leaf_max_size_;
+    bool reorder_;
+
+
+    /**
+     *  Array of indices to vectors in the dataset.
+     */
+    std::vector<int> vind_;
+
+    Matrix<ElementType> data_;
+
+    size_t size_;
+    size_t dim_;
+
+    /**
+     * Array of k-d trees used to find neighbours.
+     */
+    NodePtr root_node_;
+
+    BoundingBox root_bbox_;
+
+    /**
+     * Pooled memory allocator.
+     *
+     * Using a pooled memory allocator is more efficient
+     * than allocating memory directly when there is a large
+     * number small of memory allocations.
+     */
+    PooledAllocator pool_;
+
+    Distance distance_;
+};   // class KDTree
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_KDTREE_SINGLE_INDEX_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/kmeans_index.h b/include/opencv2/flann/kmeans_index.h
new file mode 100644
index 0000000..fe91ddd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/kmeans_index.h
@@ -0,0 +1,1172 @@
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+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_KMEANS_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_KMEANS_INDEX_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <map>
+#include <cassert>
+#include <limits>
+#include <cmath>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "dist.h"
+#include "matrix.h"
+#include "result_set.h"
+#include "heap.h"
+#include "allocator.h"
+#include "random.h"
+#include "saving.h"
+#include "logger.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+struct KMeansIndexParams : public IndexParams
+{
+    KMeansIndexParams(int branching = 32, int iterations = 11,
+                      flann_centers_init_t centers_init = FLANN_CENTERS_RANDOM, float cb_index = 0.2 )
+    {
+        (*this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_KMEANS;
+        // branching factor
+        (*this)["branching"] = branching;
+        // max iterations to perform in one kmeans clustering (kmeans tree)
+        (*this)["iterations"] = iterations;
+        // algorithm used for picking the initial cluster centers for kmeans tree
+        (*this)["centers_init"] = centers_init;
+        // cluster boundary index. Used when searching the kmeans tree
+        (*this)["cb_index"] = cb_index;
+    }
+};
+
+
+/**
+ * Hierarchical kmeans index
+ *
+ * Contains a tree constructed through a hierarchical kmeans clustering
+ * and other information for indexing a set of points for nearest-neighbour matching.
+ */
+template <typename Distance>
+class KMeansIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+
+
+    typedef void (KMeansIndex::* centersAlgFunction)(int, int*, int, int*, int&);
+
+    /**
+     * The function used for choosing the cluster centers.
+     */
+    centersAlgFunction chooseCenters;
+
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in the k-means clustering in a random manner.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     *     indices_length = length of indices vector
+     *
+     */
+    void chooseCentersRandom(int k, int* indices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        UniqueRandom r(indices_length);
+
+        int index;
+        for (index=0; index<k; ++index) {
+            bool duplicate = true;
+            int rnd;
+            while (duplicate) {
+                duplicate = false;
+                rnd = r.next();
+                if (rnd<0) {
+                    centers_length = index;
+                    return;
+                }
+
+                centers[index] = indices[rnd];
+
+                for (int j=0; j<index; ++j) {
+                    DistanceType sq = distance_(dataset_[centers[index]], dataset_[centers[j]], dataset_.cols);
+                    if (sq<1e-16) {
+                        duplicate = true;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+
+        centers_length = index;
+    }
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in the k-means using Gonzales' algorithm
+     * so that the centers are spaced apart from each other.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     * Returns:
+     */
+    void chooseCentersGonzales(int k, int* indices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        int n = indices_length;
+
+        int rnd = rand_int(n);
+        assert(rnd >=0 && rnd < n);
+
+        centers[0] = indices[rnd];
+
+        int index;
+        for (index=1; index<k; ++index) {
+
+            int best_index = -1;
+            DistanceType best_val = 0;
+            for (int j=0; j<n; ++j) {
+                DistanceType dist = distance_(dataset_[centers[0]],dataset_[indices[j]],dataset_.cols);
+                for (int i=1; i<index; ++i) {
+                    DistanceType tmp_dist = distance_(dataset_[centers[i]],dataset_[indices[j]],dataset_.cols);
+                    if (tmp_dist<dist) {
+                        dist = tmp_dist;
+                    }
+                }
+                if (dist>best_val) {
+                    best_val = dist;
+                    best_index = j;
+                }
+            }
+            if (best_index!=-1) {
+                centers[index] = indices[best_index];
+            }
+            else {
+                break;
+            }
+        }
+        centers_length = index;
+    }
+
+
+    /**
+     * Chooses the initial centers in the k-means using the algorithm
+     * proposed in the KMeans++ paper:
+     * Arthur, David; Vassilvitskii, Sergei - k-means++: The Advantages of Careful Seeding
+     *
+     * Implementation of this function was converted from the one provided in Arthur's code.
+     *
+     * Params:
+     *     k = number of centers
+     *     vecs = the dataset of points
+     *     indices = indices in the dataset
+     * Returns:
+     */
+    void chooseCentersKMeanspp(int k, int* indices, int indices_length, int* centers, int& centers_length)
+    {
+        int n = indices_length;
+
+        double currentPot = 0;
+        DistanceType* closestDistSq = new DistanceType[n];
+
+        // Choose one random center and set the closestDistSq values
+        int index = rand_int(n);
+        assert(index >=0 && index < n);
+        centers[0] = indices[index];
+
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            closestDistSq[i] = distance_(dataset_[indices[i]], dataset_[indices[index]], dataset_.cols);
+            closestDistSq[i] = ensureSquareDistance<Distance>( closestDistSq[i] );
+            currentPot += closestDistSq[i];
+        }
+
+
+        const int numLocalTries = 1;
+
+        // Choose each center
+        int centerCount;
+        for (centerCount = 1; centerCount < k; centerCount++) {
+
+            // Repeat several trials
+            double bestNewPot = -1;
+            int bestNewIndex = -1;
+            for (int localTrial = 0; localTrial < numLocalTries; localTrial++) {
+
+                // Choose our center - have to be slightly careful to return a valid answer even accounting
+                // for possible rounding errors
+                double randVal = rand_double(currentPot);
+                for (index = 0; index < n-1; index++) {
+                    if (randVal <= closestDistSq[index]) break;
+                    else randVal -= closestDistSq[index];
+                }
+
+                // Compute the new potential
+                double newPot = 0;
+                for (int i = 0; i < n; i++) {
+                    DistanceType dist = distance_(dataset_[indices[i]], dataset_[indices[index]], dataset_.cols);
+                    newPot += std::min( ensureSquareDistance<Distance>(dist), closestDistSq[i] );
+                }
+
+                // Store the best result
+                if ((bestNewPot < 0)||(newPot < bestNewPot)) {
+                    bestNewPot = newPot;
+                    bestNewIndex = index;
+                }
+            }
+
+            // Add the appropriate center
+            centers[centerCount] = indices[bestNewIndex];
+            currentPot = bestNewPot;
+            for (int i = 0; i < n; i++) {
+                DistanceType dist = distance_(dataset_[indices[i]], dataset_[indices[bestNewIndex]], dataset_.cols);
+                closestDistSq[i] = std::min( ensureSquareDistance<Distance>(dist), closestDistSq[i] );
+            }
+        }
+
+        centers_length = centerCount;
+
+        delete[] closestDistSq;
+    }
+
+
+
+public:
+
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_KMEANS;
+    }
+
+    class KMeansDistanceComputer : public cv::ParallelLoopBody
+    {
+    public:
+        KMeansDistanceComputer(Distance _distance, const Matrix<ElementType>& _dataset,
+            const int _branching, const int* _indices, const Matrix<double>& _dcenters, const size_t _veclen,
+            std::vector<int> &_new_centroids, std::vector<DistanceType> &_sq_dists)
+            : distance(_distance)
+            , dataset(_dataset)
+            , branching(_branching)
+            , indices(_indices)
+            , dcenters(_dcenters)
+            , veclen(_veclen)
+            , new_centroids(_new_centroids)
+            , sq_dists(_sq_dists)
+        {
+        }
+
+        void operator()(const cv::Range& range) const CV_OVERRIDE
+        {
+            const int begin = range.start;
+            const int end = range.end;
+
+            for( int i = begin; i<end; ++i)
+            {
+                DistanceType sq_dist(distance(dataset[indices[i]], dcenters[0], veclen));
+                int new_centroid(0);
+                for (int j=1; j<branching; ++j) {
+                    DistanceType new_sq_dist = distance(dataset[indices[i]], dcenters[j], veclen);
+                    if (sq_dist>new_sq_dist) {
+                        new_centroid = j;
+                        sq_dist = new_sq_dist;
+                    }
+                }
+                sq_dists[i] = sq_dist;
+                new_centroids[i] = new_centroid;
+            }
+        }
+
+    private:
+        Distance distance;
+        const Matrix<ElementType>& dataset;
+        const int branching;
+        const int* indices;
+        const Matrix<double>& dcenters;
+        const size_t veclen;
+        std::vector<int> &new_centroids;
+        std::vector<DistanceType> &sq_dists;
+        KMeansDistanceComputer& operator=( const KMeansDistanceComputer & ) { return *this; }
+    };
+
+    /**
+     * Index constructor
+     *
+     * Params:
+     *          inputData = dataset with the input features
+     *          params = parameters passed to the hierarchical k-means algorithm
+     */
+    KMeansIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& params = KMeansIndexParams(),
+                Distance d = Distance())
+        : dataset_(inputData), index_params_(params), root_(NULL), indices_(NULL), distance_(d)
+    {
+        memoryCounter_ = 0;
+
+        size_ = dataset_.rows;
+        veclen_ = dataset_.cols;
+
+        branching_ = get_param(params,"branching",32);
+        iterations_ = get_param(params,"iterations",11);
+        if (iterations_<0) {
+            iterations_ = (std::numeric_limits<int>::max)();
+        }
+        centers_init_  = get_param(params,"centers_init",FLANN_CENTERS_RANDOM);
+
+        if (centers_init_==FLANN_CENTERS_RANDOM) {
+            chooseCenters = &KMeansIndex::chooseCentersRandom;
+        }
+        else if (centers_init_==FLANN_CENTERS_GONZALES) {
+            chooseCenters = &KMeansIndex::chooseCentersGonzales;
+        }
+        else if (centers_init_==FLANN_CENTERS_KMEANSPP) {
+            chooseCenters = &KMeansIndex::chooseCentersKMeanspp;
+        }
+        else {
+            throw FLANNException("Unknown algorithm for choosing initial centers.");
+        }
+        cb_index_ = 0.4f;
+
+    }
+
+
+    KMeansIndex(const KMeansIndex&);
+    KMeansIndex& operator=(const KMeansIndex&);
+
+
+    /**
+     * Index destructor.
+     *
+     * Release the memory used by the index.
+     */
+    virtual ~KMeansIndex()
+    {
+        if (root_ != NULL) {
+            free_centers(root_);
+        }
+        if (indices_!=NULL) {
+            delete[] indices_;
+        }
+    }
+
+    /**
+     *  Returns size of index.
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return size_;
+    }
+
+    /**
+     * Returns the length of an index feature.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return veclen_;
+    }
+
+
+    void set_cb_index( float index)
+    {
+        cb_index_ = index;
+    }
+
+    /**
+     * Computes the inde memory usage
+     * Returns: memory used by the index
+     */
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return pool_.usedMemory+pool_.wastedMemory+memoryCounter_;
+    }
+
+    /**
+     * Builds the index
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        if (branching_<2) {
+            throw FLANNException("Branching factor must be at least 2");
+        }
+
+        indices_ = new int[size_];
+        for (size_t i=0; i<size_; ++i) {
+            indices_[i] = int(i);
+        }
+
+        root_ = pool_.allocate<KMeansNode>();
+        std::memset(root_, 0, sizeof(KMeansNode));
+
+        computeNodeStatistics(root_, indices_, (int)size_);
+        computeClustering(root_, indices_, (int)size_, branching_,0);
+    }
+
+
+    void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        save_value(stream, branching_);
+        save_value(stream, iterations_);
+        save_value(stream, memoryCounter_);
+        save_value(stream, cb_index_);
+        save_value(stream, *indices_, (int)size_);
+
+        save_tree(stream, root_);
+    }
+
+
+    void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        load_value(stream, branching_);
+        load_value(stream, iterations_);
+        load_value(stream, memoryCounter_);
+        load_value(stream, cb_index_);
+        if (indices_!=NULL) {
+            delete[] indices_;
+        }
+        indices_ = new int[size_];
+        load_value(stream, *indices_, size_);
+
+        if (root_!=NULL) {
+            free_centers(root_);
+        }
+        load_tree(stream, root_);
+
+        index_params_["algorithm"] = getType();
+        index_params_["branching"] = branching_;
+        index_params_["iterations"] = iterations_;
+        index_params_["centers_init"] = centers_init_;
+        index_params_["cb_index"] = cb_index_;
+
+    }
+
+
+    /**
+     * Find set of nearest neighbors to vec. Their indices are stored inside
+     * the result object.
+     *
+     * Params:
+     *     result = the result object in which the indices of the nearest-neighbors are stored
+     *     vec = the vector for which to search the nearest neighbors
+     *     searchParams = parameters that influence the search algorithm (checks, cb_index)
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) CV_OVERRIDE
+    {
+
+        int maxChecks = get_param(searchParams,"checks",32);
+
+        if (maxChecks==FLANN_CHECKS_UNLIMITED) {
+            findExactNN(root_, result, vec);
+        }
+        else {
+            // Priority queue storing intermediate branches in the best-bin-first search
+            Heap<BranchSt>* heap = new Heap<BranchSt>((int)size_);
+
+            int checks = 0;
+            findNN(root_, result, vec, checks, maxChecks, heap);
+
+            BranchSt branch;
+            while (heap->popMin(branch) && (checks<maxChecks || !result.full())) {
+                KMeansNodePtr node = branch.node;
+                findNN(node, result, vec, checks, maxChecks, heap);
+            }
+            assert(result.full());
+
+            delete heap;
+        }
+
+    }
+
+    /**
+     * Clustering function that takes a cut in the hierarchical k-means
+     * tree and return the clusters centers of that clustering.
+     * Params:
+     *     numClusters = number of clusters to have in the clustering computed
+     * Returns: number of cluster centers
+     */
+    int getClusterCenters(Matrix<DistanceType>& centers)
+    {
+        int numClusters = centers.rows;
+        if (numClusters<1) {
+            throw FLANNException("Number of clusters must be at least 1");
+        }
+
+        DistanceType variance;
+        KMeansNodePtr* clusters = new KMeansNodePtr[numClusters];
+
+        int clusterCount = getMinVarianceClusters(root_, clusters, numClusters, variance);
+
+        Logger::info("Clusters requested: %d, returning %d\n",numClusters, clusterCount);
+
+        for (int i=0; i<clusterCount; ++i) {
+            DistanceType* center = clusters[i]->pivot;
+            for (size_t j=0; j<veclen_; ++j) {
+                centers[i][j] = center[j];
+            }
+        }
+        delete[] clusters;
+
+        return clusterCount;
+    }
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return index_params_;
+    }
+
+
+private:
+    /**
+     * Struture representing a node in the hierarchical k-means tree.
+     */
+    struct KMeansNode
+    {
+        /**
+         * The cluster center.
+         */
+        DistanceType* pivot;
+        /**
+         * The cluster radius.
+         */
+        DistanceType radius;
+        /**
+         * The cluster mean radius.
+         */
+        DistanceType mean_radius;
+        /**
+         * The cluster variance.
+         */
+        DistanceType variance;
+        /**
+         * The cluster size (number of points in the cluster)
+         */
+        int size;
+        /**
+         * Child nodes (only for non-terminal nodes)
+         */
+        KMeansNode** childs;
+        /**
+         * Node points (only for terminal nodes)
+         */
+        int* indices;
+        /**
+         * Level
+         */
+        int level;
+    };
+    typedef KMeansNode* KMeansNodePtr;
+
+    /**
+     * Alias definition for a nicer syntax.
+     */
+    typedef BranchStruct<KMeansNodePtr, DistanceType> BranchSt;
+
+
+
+
+    void save_tree(FILE* stream, KMeansNodePtr node)
+    {
+        save_value(stream, *node);
+        save_value(stream, *(node->pivot), (int)veclen_);
+        if (node->childs==NULL) {
+            int indices_offset = (int)(node->indices - indices_);
+            save_value(stream, indices_offset);
+        }
+        else {
+            for(int i=0; i<branching_; ++i) {
+                save_tree(stream, node->childs[i]);
+            }
+        }
+    }
+
+
+    void load_tree(FILE* stream, KMeansNodePtr& node)
+    {
+        node = pool_.allocate<KMeansNode>();
+        load_value(stream, *node);
+        node->pivot = new DistanceType[veclen_];
+        load_value(stream, *(node->pivot), (int)veclen_);
+        if (node->childs==NULL) {
+            int indices_offset;
+            load_value(stream, indices_offset);
+            node->indices = indices_ + indices_offset;
+        }
+        else {
+            node->childs = pool_.allocate<KMeansNodePtr>(branching_);
+            for(int i=0; i<branching_; ++i) {
+                load_tree(stream, node->childs[i]);
+            }
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * Helper function
+     */
+    void free_centers(KMeansNodePtr node)
+    {
+        delete[] node->pivot;
+        if (node->childs!=NULL) {
+            for (int k=0; k<branching_; ++k) {
+                free_centers(node->childs[k]);
+            }
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Computes the statistics of a node (mean, radius, variance).
+     *
+     * Params:
+     *     node = the node to use
+     *     indices = the indices of the points belonging to the node
+     */
+    void computeNodeStatistics(KMeansNodePtr node, int* indices, int indices_length)
+    {
+
+        DistanceType radius = 0;
+        DistanceType variance = 0;
+        DistanceType* mean = new DistanceType[veclen_];
+        memoryCounter_ += int(veclen_*sizeof(DistanceType));
+
+        memset(mean,0,veclen_*sizeof(DistanceType));
+
+        for (size_t i=0; i<size_; ++i) {
+            ElementType* vec = dataset_[indices[i]];
+            for (size_t j=0; j<veclen_; ++j) {
+                mean[j] += vec[j];
+            }
+            variance += distance_(vec, ZeroIterator<ElementType>(), veclen_);
+        }
+        for (size_t j=0; j<veclen_; ++j) {
+            mean[j] /= size_;
+        }
+        variance /= size_;
+        variance -= distance_(mean, ZeroIterator<ElementType>(), veclen_);
+
+        DistanceType tmp = 0;
+        for (int i=0; i<indices_length; ++i) {
+            tmp = distance_(mean, dataset_[indices[i]], veclen_);
+            if (tmp>radius) {
+                radius = tmp;
+            }
+        }
+
+        node->variance = variance;
+        node->radius = radius;
+        node->pivot = mean;
+    }
+
+
+    /**
+     * The method responsible with actually doing the recursive hierarchical
+     * clustering
+     *
+     * Params:
+     *     node = the node to cluster
+     *     indices = indices of the points belonging to the current node
+     *     branching = the branching factor to use in the clustering
+     *
+     * TODO: for 1-sized clusters don't store a cluster center (it's the same as the single cluster point)
+     */
+    void computeClustering(KMeansNodePtr node, int* indices, int indices_length, int branching, int level)
+    {
+        node->size = indices_length;
+        node->level = level;
+
+        if (indices_length < branching) {
+            node->indices = indices;
+            std::sort(node->indices,node->indices+indices_length);
+            node->childs = NULL;
+            return;
+        }
+
+        cv::AutoBuffer<int> centers_idx_buf(branching);
+        int* centers_idx = centers_idx_buf.data();
+        int centers_length;
+        (this->*chooseCenters)(branching, indices, indices_length, centers_idx, centers_length);
+
+        if (centers_length<branching) {
+            node->indices = indices;
+            std::sort(node->indices,node->indices+indices_length);
+            node->childs = NULL;
+            return;
+        }
+
+
+        cv::AutoBuffer<double> dcenters_buf(branching*veclen_);
+        Matrix<double> dcenters(dcenters_buf.data(), branching, veclen_);
+        for (int i=0; i<centers_length; ++i) {
+            ElementType* vec = dataset_[centers_idx[i]];
+            for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+                dcenters[i][k] = double(vec[k]);
+            }
+        }
+
+        std::vector<DistanceType> radiuses(branching);
+        cv::AutoBuffer<int> count_buf(branching);
+        int* count = count_buf.data();
+        for (int i=0; i<branching; ++i) {
+            radiuses[i] = 0;
+            count[i] = 0;
+        }
+
+        //	assign points to clusters
+        cv::AutoBuffer<int> belongs_to_buf(indices_length);
+        int* belongs_to = belongs_to_buf.data();
+        for (int i=0; i<indices_length; ++i) {
+
+            DistanceType sq_dist = distance_(dataset_[indices[i]], dcenters[0], veclen_);
+            belongs_to[i] = 0;
+            for (int j=1; j<branching; ++j) {
+                DistanceType new_sq_dist = distance_(dataset_[indices[i]], dcenters[j], veclen_);
+                if (sq_dist>new_sq_dist) {
+                    belongs_to[i] = j;
+                    sq_dist = new_sq_dist;
+                }
+            }
+            if (sq_dist>radiuses[belongs_to[i]]) {
+                radiuses[belongs_to[i]] = sq_dist;
+            }
+            count[belongs_to[i]]++;
+        }
+
+        bool converged = false;
+        int iteration = 0;
+        while (!converged && iteration<iterations_) {
+            converged = true;
+            iteration++;
+
+            // compute the new cluster centers
+            for (int i=0; i<branching; ++i) {
+                memset(dcenters[i],0,sizeof(double)*veclen_);
+                radiuses[i] = 0;
+            }
+            for (int i=0; i<indices_length; ++i) {
+                ElementType* vec = dataset_[indices[i]];
+                double* center = dcenters[belongs_to[i]];
+                for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+                    center[k] += vec[k];
+                }
+            }
+            for (int i=0; i<branching; ++i) {
+                int cnt = count[i];
+                for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+                    dcenters[i][k] /= cnt;
+                }
+            }
+
+            std::vector<int> new_centroids(indices_length);
+            std::vector<DistanceType> sq_dists(indices_length);
+
+            // reassign points to clusters
+            KMeansDistanceComputer invoker(distance_, dataset_, branching, indices, dcenters, veclen_, new_centroids, sq_dists);
+            parallel_for_(cv::Range(0, (int)indices_length), invoker);
+
+            for (int i=0; i < (int)indices_length; ++i) {
+                DistanceType sq_dist(sq_dists[i]);
+                int new_centroid(new_centroids[i]);
+                if (sq_dist > radiuses[new_centroid]) {
+                    radiuses[new_centroid] = sq_dist;
+                }
+                if (new_centroid != belongs_to[i]) {
+                    count[belongs_to[i]]--;
+                    count[new_centroid]++;
+                    belongs_to[i] = new_centroid;
+                    converged = false;
+                }
+            }
+
+            for (int i=0; i<branching; ++i) {
+                // if one cluster converges to an empty cluster,
+                // move an element into that cluster
+                if (count[i]==0) {
+                    int j = (i+1)%branching;
+                    while (count[j]<=1) {
+                        j = (j+1)%branching;
+                    }
+
+                    for (int k=0; k<indices_length; ++k) {
+                        if (belongs_to[k]==j) {
+                            // for cluster j, we move the furthest element from the center to the empty cluster i
+                            if ( distance_(dataset_[indices[k]], dcenters[j], veclen_) == radiuses[j] ) {
+                                belongs_to[k] = i;
+                                count[j]--;
+                                count[i]++;
+                                break;
+                            }
+                        }
+                    }
+                    converged = false;
+                }
+            }
+
+        }
+
+        DistanceType** centers = new DistanceType*[branching];
+
+        for (int i=0; i<branching; ++i) {
+            centers[i] = new DistanceType[veclen_];
+            memoryCounter_ += (int)(veclen_*sizeof(DistanceType));
+            for (size_t k=0; k<veclen_; ++k) {
+                centers[i][k] = (DistanceType)dcenters[i][k];
+            }
+        }
+
+
+        // compute kmeans clustering for each of the resulting clusters
+        node->childs = pool_.allocate<KMeansNodePtr>(branching);
+        int start = 0;
+        int end = start;
+        for (int c=0; c<branching; ++c) {
+            int s = count[c];
+
+            DistanceType variance = 0;
+            DistanceType mean_radius =0;
+            for (int i=0; i<indices_length; ++i) {
+                if (belongs_to[i]==c) {
+                    DistanceType d = distance_(dataset_[indices[i]], ZeroIterator<ElementType>(), veclen_);
+                    variance += d;
+                    mean_radius += sqrt(d);
+                    std::swap(indices[i],indices[end]);
+                    std::swap(belongs_to[i],belongs_to[end]);
+                    end++;
+                }
+            }
+            variance /= s;
+            mean_radius /= s;
+            variance -= distance_(centers[c], ZeroIterator<ElementType>(), veclen_);
+
+            node->childs[c] = pool_.allocate<KMeansNode>();
+            std::memset(node->childs[c], 0, sizeof(KMeansNode));
+            node->childs[c]->radius = radiuses[c];
+            node->childs[c]->pivot = centers[c];
+            node->childs[c]->variance = variance;
+            node->childs[c]->mean_radius = mean_radius;
+            computeClustering(node->childs[c],indices+start, end-start, branching, level+1);
+            start=end;
+        }
+
+        delete[] centers;
+    }
+
+
+
+    /**
+     * Performs one descent in the hierarchical k-means tree. The branches not
+     * visited are stored in a priority queue.
+     *
+     * Params:
+     *      node = node to explore
+     *      result = container for the k-nearest neighbors found
+     *      vec = query points
+     *      checks = how many points in the dataset have been checked so far
+     *      maxChecks = maximum dataset points to checks
+     */
+
+
+    void findNN(KMeansNodePtr node, ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, int& checks, int maxChecks,
+                Heap<BranchSt>* heap)
+    {
+        // Ignore those clusters that are too far away
+        {
+            DistanceType bsq = distance_(vec, node->pivot, veclen_);
+            DistanceType rsq = node->radius;
+            DistanceType wsq = result.worstDist();
+
+            DistanceType val = bsq-rsq-wsq;
+            DistanceType val2 = val*val-4*rsq*wsq;
+
+            //if (val>0) {
+            if ((val>0)&&(val2>0)) {
+                return;
+            }
+        }
+
+        if (node->childs==NULL) {
+            if (checks>=maxChecks) {
+                if (result.full()) return;
+            }
+            checks += node->size;
+            for (int i=0; i<node->size; ++i) {
+                int index = node->indices[i];
+                DistanceType dist = distance_(dataset_[index], vec, veclen_);
+                result.addPoint(dist, index);
+            }
+        }
+        else {
+            DistanceType* domain_distances = new DistanceType[branching_];
+            int closest_center = exploreNodeBranches(node, vec, domain_distances, heap);
+            delete[] domain_distances;
+            findNN(node->childs[closest_center],result,vec, checks, maxChecks, heap);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Helper function that computes the nearest childs of a node to a given query point.
+     * Params:
+     *     node = the node
+     *     q = the query point
+     *     distances = array with the distances to each child node.
+     * Returns:
+     */
+    int exploreNodeBranches(KMeansNodePtr node, const ElementType* q, DistanceType* domain_distances, Heap<BranchSt>* heap)
+    {
+
+        int best_index = 0;
+        domain_distances[best_index] = distance_(q, node->childs[best_index]->pivot, veclen_);
+        for (int i=1; i<branching_; ++i) {
+            domain_distances[i] = distance_(q, node->childs[i]->pivot, veclen_);
+            if (domain_distances[i]<domain_distances[best_index]) {
+                best_index = i;
+            }
+        }
+
+        //		float* best_center = node->childs[best_index]->pivot;
+        for (int i=0; i<branching_; ++i) {
+            if (i != best_index) {
+                domain_distances[i] -= cb_index_*node->childs[i]->variance;
+
+                //				float dist_to_border = getDistanceToBorder(node.childs[i].pivot,best_center,q);
+                //				if (domain_distances[i]<dist_to_border) {
+                //					domain_distances[i] = dist_to_border;
+                //				}
+                heap->insert(BranchSt(node->childs[i],domain_distances[i]));
+            }
+        }
+
+        return best_index;
+    }
+
+
+    /**
+     * Function the performs exact nearest neighbor search by traversing the entire tree.
+     */
+    void findExactNN(KMeansNodePtr node, ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec)
+    {
+        // Ignore those clusters that are too far away
+        {
+            DistanceType bsq = distance_(vec, node->pivot, veclen_);
+            DistanceType rsq = node->radius;
+            DistanceType wsq = result.worstDist();
+
+            DistanceType val = bsq-rsq-wsq;
+            DistanceType val2 = val*val-4*rsq*wsq;
+
+            //                  if (val>0) {
+            if ((val>0)&&(val2>0)) {
+                return;
+            }
+        }
+
+
+        if (node->childs==NULL) {
+            for (int i=0; i<node->size; ++i) {
+                int index = node->indices[i];
+                DistanceType dist = distance_(dataset_[index], vec, veclen_);
+                result.addPoint(dist, index);
+            }
+        }
+        else {
+            int* sort_indices = new int[branching_];
+
+            getCenterOrdering(node, vec, sort_indices);
+
+            for (int i=0; i<branching_; ++i) {
+                findExactNN(node->childs[sort_indices[i]],result,vec);
+            }
+
+            delete[] sort_indices;
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * Helper function.
+     *
+     * I computes the order in which to traverse the child nodes of a particular node.
+     */
+    void getCenterOrdering(KMeansNodePtr node, const ElementType* q, int* sort_indices)
+    {
+        DistanceType* domain_distances = new DistanceType[branching_];
+        for (int i=0; i<branching_; ++i) {
+            DistanceType dist = distance_(q, node->childs[i]->pivot, veclen_);
+
+            int j=0;
+            while (domain_distances[j]<dist && j<i) j++;
+            for (int k=i; k>j; --k) {
+                domain_distances[k] = domain_distances[k-1];
+                sort_indices[k] = sort_indices[k-1];
+            }
+            domain_distances[j] = dist;
+            sort_indices[j] = i;
+        }
+        delete[] domain_distances;
+    }
+
+    /**
+     * Method that computes the squared distance from the query point q
+     * from inside region with center c to the border between this
+     * region and the region with center p
+     */
+    DistanceType getDistanceToBorder(DistanceType* p, DistanceType* c, DistanceType* q)
+    {
+        DistanceType sum = 0;
+        DistanceType sum2 = 0;
+
+        for (int i=0; i<veclen_; ++i) {
+            DistanceType t = c[i]-p[i];
+            sum += t*(q[i]-(c[i]+p[i])/2);
+            sum2 += t*t;
+        }
+
+        return sum*sum/sum2;
+    }
+
+
+    /**
+     * Helper function the descends in the hierarchical k-means tree by splitting those clusters that minimize
+     * the overall variance of the clustering.
+     * Params:
+     *     root = root node
+     *     clusters = array with clusters centers (return value)
+     *     varianceValue = variance of the clustering (return value)
+     * Returns:
+     */
+    int getMinVarianceClusters(KMeansNodePtr root, KMeansNodePtr* clusters, int clusters_length, DistanceType& varianceValue)
+    {
+        int clusterCount = 1;
+        clusters[0] = root;
+
+        DistanceType meanVariance = root->variance*root->size;
+
+        while (clusterCount<clusters_length) {
+            DistanceType minVariance = (std::numeric_limits<DistanceType>::max)();
+            int splitIndex = -1;
+
+            for (int i=0; i<clusterCount; ++i) {
+                if (clusters[i]->childs != NULL) {
+
+                    DistanceType variance = meanVariance - clusters[i]->variance*clusters[i]->size;
+
+                    for (int j=0; j<branching_; ++j) {
+                        variance += clusters[i]->childs[j]->variance*clusters[i]->childs[j]->size;
+                    }
+                    if (variance<minVariance) {
+                        minVariance = variance;
+                        splitIndex = i;
+                    }
+                }
+            }
+
+            if (splitIndex==-1) break;
+            if ( (branching_+clusterCount-1) > clusters_length) break;
+
+            meanVariance = minVariance;
+
+            // split node
+            KMeansNodePtr toSplit = clusters[splitIndex];
+            clusters[splitIndex] = toSplit->childs[0];
+            for (int i=1; i<branching_; ++i) {
+                clusters[clusterCount++] = toSplit->childs[i];
+            }
+        }
+
+        varianceValue = meanVariance/root->size;
+        return clusterCount;
+    }
+
+private:
+    /** The branching factor used in the hierarchical k-means clustering */
+    int branching_;
+
+    /** Maximum number of iterations to use when performing k-means clustering */
+    int iterations_;
+
+    /** Algorithm for choosing the cluster centers */
+    flann_centers_init_t centers_init_;
+
+    /**
+     * Cluster border index. This is used in the tree search phase when determining
+     * the closest cluster to explore next. A zero value takes into account only
+     * the cluster centres, a value greater then zero also take into account the size
+     * of the cluster.
+     */
+    float cb_index_;
+
+    /**
+     * The dataset used by this index
+     */
+    const Matrix<ElementType> dataset_;
+
+    /** Index parameters */
+    IndexParams index_params_;
+
+    /**
+     * Number of features in the dataset.
+     */
+    size_t size_;
+
+    /**
+     * Length of each feature.
+     */
+    size_t veclen_;
+
+    /**
+     * The root node in the tree.
+     */
+    KMeansNodePtr root_;
+
+    /**
+     *  Array of indices to vectors in the dataset.
+     */
+    int* indices_;
+
+    /**
+     * The distance
+     */
+    Distance distance_;
+
+    /**
+     * Pooled memory allocator.
+     */
+    PooledAllocator pool_;
+
+    /**
+     * Memory occupied by the index.
+     */
+    int memoryCounter_;
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_KMEANS_INDEX_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/linear_index.h b/include/opencv2/flann/linear_index.h
new file mode 100644
index 0000000..ca3f44d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/linear_index.h
@@ -0,0 +1,132 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
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+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
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+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_LINEAR_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_LINEAR_INDEX_H_
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+struct LinearIndexParams : public IndexParams
+{
+    LinearIndexParams()
+    {
+        (* this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_LINEAR;
+    }
+};
+
+template <typename Distance>
+class LinearIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+
+    LinearIndex(const Matrix<ElementType>& inputData, const IndexParams& params = LinearIndexParams(),
+                Distance d = Distance()) :
+        dataset_(inputData), index_params_(params), distance_(d)
+    {
+    }
+
+    LinearIndex(const LinearIndex&);
+    LinearIndex& operator=(const LinearIndex&);
+
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_LINEAR;
+    }
+
+
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return dataset_.rows;
+    }
+
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return dataset_.cols;
+    }
+
+
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return 0;
+    }
+
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        /* nothing to do here for linear search */
+    }
+
+    void saveIndex(FILE*) CV_OVERRIDE
+    {
+        /* nothing to do here for linear search */
+    }
+
+
+    void loadIndex(FILE*) CV_OVERRIDE
+    {
+        /* nothing to do here for linear search */
+
+        index_params_["algorithm"] = getType();
+    }
+
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& resultSet, const ElementType* vec, const SearchParams& /*searchParams*/) CV_OVERRIDE
+    {
+        ElementType* data = dataset_.data;
+        for (size_t i = 0; i < dataset_.rows; ++i, data += dataset_.cols) {
+            DistanceType dist = distance_(data, vec, dataset_.cols);
+            resultSet.addPoint(dist, (int)i);
+        }
+    }
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return index_params_;
+    }
+
+private:
+    /** The dataset */
+    const Matrix<ElementType> dataset_;
+    /** Index parameters */
+    IndexParams index_params_;
+    /** Index distance */
+    Distance distance_;
+
+};
+
+}
+
+#endif // OPENCV_FLANN_LINEAR_INDEX_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/logger.h b/include/opencv2/flann/logger.h
new file mode 100644
index 0000000..32618db
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/logger.h
@@ -0,0 +1,135 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
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+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
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+ * are met:
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+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_LOGGER_H
+#define OPENCV_FLANN_LOGGER_H
+
+#include <stdio.h>
+#include <stdarg.h>
+
+#include "defines.h"
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+class Logger
+{
+    Logger() : stream(stdout), logLevel(FLANN_LOG_WARN) {}
+
+    ~Logger()
+    {
+        if ((stream!=NULL)&&(stream!=stdout)) {
+            fclose(stream);
+        }
+    }
+
+    static Logger& instance()
+    {
+        static Logger logger;
+        return logger;
+    }
+
+    void _setDestination(const char* name)
+    {
+        if (name==NULL) {
+            stream = stdout;
+        }
+        else {
+#ifdef _MSC_VER
+            if (fopen_s(&stream, name, "w") != 0)
+                stream = NULL;
+#else
+            stream = fopen(name,"w");
+#endif
+            if (stream == NULL) {
+                stream = stdout;
+            }
+        }
+    }
+
+    int _log(int level, const char* fmt, va_list arglist)
+    {
+        if (level > logLevel ) return -1;
+        int ret = vfprintf(stream, fmt, arglist);
+        return ret;
+    }
+
+public:
+    /**
+     * Sets the logging level. All messages with lower priority will be ignored.
+     * @param level Logging level
+     */
+    static void setLevel(int level) { instance().logLevel = level; }
+
+    /**
+     * Sets the logging destination
+     * @param name Filename or NULL for console
+     */
+    static void setDestination(const char* name) { instance()._setDestination(name); }
+
+    /**
+     * Print log message
+     * @param level Log level
+     * @param fmt Message format
+     * @return
+     */
+    static int log(int level, const char* fmt, ...)
+    {
+        va_list arglist;
+        va_start(arglist, fmt);
+        int ret = instance()._log(level,fmt,arglist);
+        va_end(arglist);
+        return ret;
+    }
+
+#define LOG_METHOD(NAME,LEVEL) \
+    static int NAME(const char* fmt, ...) \
+    { \
+        va_list ap; \
+        va_start(ap, fmt); \
+        int ret = instance()._log(LEVEL, fmt, ap); \
+        va_end(ap); \
+        return ret; \
+    }
+
+    LOG_METHOD(fatal, FLANN_LOG_FATAL)
+    LOG_METHOD(error, FLANN_LOG_ERROR)
+    LOG_METHOD(warn, FLANN_LOG_WARN)
+    LOG_METHOD(info, FLANN_LOG_INFO)
+
+private:
+    FILE* stream;
+    int logLevel;
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_LOGGER_H
diff --git a/include/opencv2/flann/lsh_index.h b/include/opencv2/flann/lsh_index.h
new file mode 100644
index 0000000..42afe89
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/lsh_index.h
@@ -0,0 +1,392 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
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+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
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+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+/***********************************************************************
+ * Author: Vincent Rabaud
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_LSH_INDEX_H_
+#define OPENCV_FLANN_LSH_INDEX_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <cassert>
+#include <cstring>
+#include <map>
+#include <vector>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+#include "matrix.h"
+#include "result_set.h"
+#include "heap.h"
+#include "lsh_table.h"
+#include "allocator.h"
+#include "random.h"
+#include "saving.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+struct LshIndexParams : public IndexParams
+{
+    LshIndexParams(unsigned int table_number = 12, unsigned int key_size = 20, unsigned int multi_probe_level = 2)
+    {
+        (* this)["algorithm"] = FLANN_INDEX_LSH;
+        // The number of hash tables to use
+        (*this)["table_number"] = table_number;
+        // The length of the key in the hash tables
+        (*this)["key_size"] = key_size;
+        // Number of levels to use in multi-probe (0 for standard LSH)
+        (*this)["multi_probe_level"] = multi_probe_level;
+    }
+};
+
+/**
+ * Randomized kd-tree index
+ *
+ * Contains the k-d trees and other information for indexing a set of points
+ * for nearest-neighbor matching.
+ */
+template<typename Distance>
+class LshIndex : public NNIndex<Distance>
+{
+public:
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+    /** Constructor
+     * @param input_data dataset with the input features
+     * @param params parameters passed to the LSH algorithm
+     * @param d the distance used
+     */
+    LshIndex(const Matrix<ElementType>& input_data, const IndexParams& params = LshIndexParams(),
+             Distance d = Distance()) :
+        dataset_(input_data), index_params_(params), distance_(d)
+    {
+        // cv::flann::IndexParams sets integer params as 'int', so it is used with get_param
+        // in place of 'unsigned int'
+        table_number_ = (unsigned int)get_param<int>(index_params_,"table_number",12);
+        key_size_ = (unsigned int)get_param<int>(index_params_,"key_size",20);
+        multi_probe_level_ = (unsigned int)get_param<int>(index_params_,"multi_probe_level",2);
+
+        feature_size_ = (unsigned)dataset_.cols;
+        fill_xor_mask(0, key_size_, multi_probe_level_, xor_masks_);
+    }
+
+
+    LshIndex(const LshIndex&);
+    LshIndex& operator=(const LshIndex&);
+
+    /**
+     * Builds the index
+     */
+    void buildIndex() CV_OVERRIDE
+    {
+        tables_.resize(table_number_);
+        for (unsigned int i = 0; i < table_number_; ++i) {
+            lsh::LshTable<ElementType>& table = tables_[i];
+            table = lsh::LshTable<ElementType>(feature_size_, key_size_);
+
+            // Add the features to the table
+            table.add(dataset_);
+        }
+    }
+
+    flann_algorithm_t getType() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return FLANN_INDEX_LSH;
+    }
+
+
+    void saveIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        save_value(stream,table_number_);
+        save_value(stream,key_size_);
+        save_value(stream,multi_probe_level_);
+        save_value(stream, dataset_);
+    }
+
+    void loadIndex(FILE* stream) CV_OVERRIDE
+    {
+        load_value(stream, table_number_);
+        load_value(stream, key_size_);
+        load_value(stream, multi_probe_level_);
+        load_value(stream, dataset_);
+        // Building the index is so fast we can afford not storing it
+        buildIndex();
+
+        index_params_["algorithm"] = getType();
+        index_params_["table_number"] = table_number_;
+        index_params_["key_size"] = key_size_;
+        index_params_["multi_probe_level"] = multi_probe_level_;
+    }
+
+    /**
+     *  Returns size of index.
+     */
+    size_t size() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return dataset_.rows;
+    }
+
+    /**
+     * Returns the length of an index feature.
+     */
+    size_t veclen() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return feature_size_;
+    }
+
+    /**
+     * Computes the index memory usage
+     * Returns: memory used by the index
+     */
+    int usedMemory() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return (int)(dataset_.rows * sizeof(int));
+    }
+
+
+    IndexParams getParameters() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return index_params_;
+    }
+
+    /**
+     * \brief Perform k-nearest neighbor search
+     * \param[in] queries The query points for which to find the nearest neighbors
+     * \param[out] indices The indices of the nearest neighbors found
+     * \param[out] dists Distances to the nearest neighbors found
+     * \param[in] knn Number of nearest neighbors to return
+     * \param[in] params Search parameters
+     */
+    virtual void knnSearch(const Matrix<ElementType>& queries, Matrix<int>& indices, Matrix<DistanceType>& dists, int knn, const SearchParams& params) CV_OVERRIDE
+    {
+        assert(queries.cols == veclen());
+        assert(indices.rows >= queries.rows);
+        assert(dists.rows >= queries.rows);
+        assert(int(indices.cols) >= knn);
+        assert(int(dists.cols) >= knn);
+
+
+        KNNUniqueResultSet<DistanceType> resultSet(knn);
+        for (size_t i = 0; i < queries.rows; i++) {
+            resultSet.clear();
+            std::fill_n(indices[i], knn, -1);
+            std::fill_n(dists[i], knn, std::numeric_limits<DistanceType>::max());
+            findNeighbors(resultSet, queries[i], params);
+            if (get_param(params,"sorted",true)) resultSet.sortAndCopy(indices[i], dists[i], knn);
+            else resultSet.copy(indices[i], dists[i], knn);
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * Find set of nearest neighbors to vec. Their indices are stored inside
+     * the result object.
+     *
+     * Params:
+     *     result = the result object in which the indices of the nearest-neighbors are stored
+     *     vec = the vector for which to search the nearest neighbors
+     *     maxCheck = the maximum number of restarts (in a best-bin-first manner)
+     */
+    void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& /*searchParams*/) CV_OVERRIDE
+    {
+        getNeighbors(vec, result);
+    }
+
+private:
+    /** Defines the comparator on score and index
+     */
+    typedef std::pair<float, unsigned int> ScoreIndexPair;
+    struct SortScoreIndexPairOnSecond
+    {
+        bool operator()(const ScoreIndexPair& left, const ScoreIndexPair& right) const
+        {
+            return left.second < right.second;
+        }
+    };
+
+    /** Fills the different xor masks to use when getting the neighbors in multi-probe LSH
+     * @param key the key we build neighbors from
+     * @param lowest_index the lowest index of the bit set
+     * @param level the multi-probe level we are at
+     * @param xor_masks all the xor mask
+     */
+    void fill_xor_mask(lsh::BucketKey key, int lowest_index, unsigned int level,
+                       std::vector<lsh::BucketKey>& xor_masks)
+    {
+        xor_masks.push_back(key);
+        if (level == 0) return;
+        for (int index = lowest_index - 1; index >= 0; --index) {
+            // Create a new key
+            lsh::BucketKey new_key = key | (1 << index);
+            fill_xor_mask(new_key, index, level - 1, xor_masks);
+        }
+    }
+
+    /** Performs the approximate nearest-neighbor search.
+     * @param vec the feature to analyze
+     * @param do_radius flag indicating if we check the radius too
+     * @param radius the radius if it is a radius search
+     * @param do_k flag indicating if we limit the number of nn
+     * @param k_nn the number of nearest neighbors
+     * @param checked_average used for debugging
+     */
+    void getNeighbors(const ElementType* vec, bool /*do_radius*/, float radius, bool do_k, unsigned int k_nn,
+                      float& /*checked_average*/)
+    {
+        static std::vector<ScoreIndexPair> score_index_heap;
+
+        if (do_k) {
+            unsigned int worst_score = std::numeric_limits<unsigned int>::max();
+            typename std::vector<lsh::LshTable<ElementType> >::const_iterator table = tables_.begin();
+            typename std::vector<lsh::LshTable<ElementType> >::const_iterator table_end = tables_.end();
+            for (; table != table_end; ++table) {
+                size_t key = table->getKey(vec);
+                std::vector<lsh::BucketKey>::const_iterator xor_mask = xor_masks_.begin();
+                std::vector<lsh::BucketKey>::const_iterator xor_mask_end = xor_masks_.end();
+                for (; xor_mask != xor_mask_end; ++xor_mask) {
+                    size_t sub_key = key ^ (*xor_mask);
+                    const lsh::Bucket* bucket = table->getBucketFromKey(sub_key);
+                    if (bucket == 0) continue;
+
+                    // Go over each descriptor index
+                    std::vector<lsh::FeatureIndex>::const_iterator training_index = bucket->begin();
+                    std::vector<lsh::FeatureIndex>::const_iterator last_training_index = bucket->end();
+                    DistanceType hamming_distance;
+
+                    // Process the rest of the candidates
+                    for (; training_index < last_training_index; ++training_index) {
+                        hamming_distance = distance_(vec, dataset_[*training_index], dataset_.cols);
+
+                        if (hamming_distance < worst_score) {
+                            // Insert the new element
+                            score_index_heap.push_back(ScoreIndexPair(hamming_distance, training_index));
+                            std::push_heap(score_index_heap.begin(), score_index_heap.end());
+
+                            if (score_index_heap.size() > (unsigned int)k_nn) {
+                                // Remove the highest distance value as we have too many elements
+                                std::pop_heap(score_index_heap.begin(), score_index_heap.end());
+                                score_index_heap.pop_back();
+                                // Keep track of the worst score
+                                worst_score = score_index_heap.front().first;
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+        }
+        else {
+            typename std::vector<lsh::LshTable<ElementType> >::const_iterator table = tables_.begin();
+            typename std::vector<lsh::LshTable<ElementType> >::const_iterator table_end = tables_.end();
+            for (; table != table_end; ++table) {
+                size_t key = table->getKey(vec);
+                std::vector<lsh::BucketKey>::const_iterator xor_mask = xor_masks_.begin();
+                std::vector<lsh::BucketKey>::const_iterator xor_mask_end = xor_masks_.end();
+                for (; xor_mask != xor_mask_end; ++xor_mask) {
+                    size_t sub_key = key ^ (*xor_mask);
+                    const lsh::Bucket* bucket = table->getBucketFromKey(sub_key);
+                    if (bucket == 0) continue;
+
+                    // Go over each descriptor index
+                    std::vector<lsh::FeatureIndex>::const_iterator training_index = bucket->begin();
+                    std::vector<lsh::FeatureIndex>::const_iterator last_training_index = bucket->end();
+                    DistanceType hamming_distance;
+
+                    // Process the rest of the candidates
+                    for (; training_index < last_training_index; ++training_index) {
+                        // Compute the Hamming distance
+                        hamming_distance = distance_(vec, dataset_[*training_index], dataset_.cols);
+                        if (hamming_distance < radius) score_index_heap.push_back(ScoreIndexPair(hamming_distance, training_index));
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    /** Performs the approximate nearest-neighbor search.
+     * This is a slower version than the above as it uses the ResultSet
+     * @param vec the feature to analyze
+     */
+    void getNeighbors(const ElementType* vec, ResultSet<DistanceType>& result)
+    {
+        typename std::vector<lsh::LshTable<ElementType> >::const_iterator table = tables_.begin();
+        typename std::vector<lsh::LshTable<ElementType> >::const_iterator table_end = tables_.end();
+        for (; table != table_end; ++table) {
+            size_t key = table->getKey(vec);
+            std::vector<lsh::BucketKey>::const_iterator xor_mask = xor_masks_.begin();
+            std::vector<lsh::BucketKey>::const_iterator xor_mask_end = xor_masks_.end();
+            for (; xor_mask != xor_mask_end; ++xor_mask) {
+                size_t sub_key = key ^ (*xor_mask);
+                const lsh::Bucket* bucket = table->getBucketFromKey((lsh::BucketKey)sub_key);
+                if (bucket == 0) continue;
+
+                // Go over each descriptor index
+                std::vector<lsh::FeatureIndex>::const_iterator training_index = bucket->begin();
+                std::vector<lsh::FeatureIndex>::const_iterator last_training_index = bucket->end();
+                DistanceType hamming_distance;
+
+                // Process the rest of the candidates
+                for (; training_index < last_training_index; ++training_index) {
+                    // Compute the Hamming distance
+                    hamming_distance = distance_(vec, dataset_[*training_index], (int)dataset_.cols);
+                    result.addPoint(hamming_distance, *training_index);
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    /** The different hash tables */
+    std::vector<lsh::LshTable<ElementType> > tables_;
+
+    /** The data the LSH tables where built from */
+    Matrix<ElementType> dataset_;
+
+    /** The size of the features (as ElementType[]) */
+    unsigned int feature_size_;
+
+    IndexParams index_params_;
+
+    /** table number */
+    unsigned int table_number_;
+    /** key size */
+    unsigned int key_size_;
+    /** How far should we look for neighbors in multi-probe LSH */
+    unsigned int multi_probe_level_;
+
+    /** The XOR masks to apply to a key to get the neighboring buckets */
+    std::vector<lsh::BucketKey> xor_masks_;
+
+    Distance distance_;
+};
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_LSH_INDEX_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/lsh_table.h b/include/opencv2/flann/lsh_table.h
new file mode 100644
index 0000000..b07a9d5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/lsh_table.h
@@ -0,0 +1,513 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+/***********************************************************************
+ * Author: Vincent Rabaud
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_LSH_TABLE_H_
+#define OPENCV_FLANN_LSH_TABLE_H_
+
+#include <algorithm>
+#include <iostream>
+#include <iomanip>
+#include <limits.h>
+// TODO as soon as we use C++0x, use the code in USE_UNORDERED_MAP
+#ifdef __GXX_EXPERIMENTAL_CXX0X__
+#  define USE_UNORDERED_MAP 1
+#else
+#  define USE_UNORDERED_MAP 0
+#endif
+#if USE_UNORDERED_MAP
+#include <unordered_map>
+#else
+#include <map>
+#endif
+#include <math.h>
+#include <stddef.h>
+
+#include "dynamic_bitset.h"
+#include "matrix.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+namespace lsh
+{
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** What is stored in an LSH bucket
+ */
+typedef uint32_t FeatureIndex;
+/** The id from which we can get a bucket back in an LSH table
+ */
+typedef unsigned int BucketKey;
+
+/** A bucket in an LSH table
+ */
+typedef std::vector<FeatureIndex> Bucket;
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** POD for stats about an LSH table
+ */
+struct LshStats
+{
+    std::vector<unsigned int> bucket_sizes_;
+    size_t n_buckets_;
+    size_t bucket_size_mean_;
+    size_t bucket_size_median_;
+    size_t bucket_size_min_;
+    size_t bucket_size_max_;
+    size_t bucket_size_std_dev;
+    /** Each contained vector contains three value: beginning/end for interval, number of elements in the bin
+     */
+    std::vector<std::vector<unsigned int> > size_histogram_;
+};
+
+/** Overload the << operator for LshStats
+ * @param out the streams
+ * @param stats the stats to display
+ * @return the streams
+ */
+inline std::ostream& operator <<(std::ostream& out, const LshStats& stats)
+{
+    int w = 20;
+    out << "Lsh Table Stats:\n" << std::setw(w) << std::setiosflags(std::ios::right) << "N buckets : "
+    << stats.n_buckets_ << "\n" << std::setw(w) << std::setiosflags(std::ios::right) << "mean size : "
+    << std::setiosflags(std::ios::left) << stats.bucket_size_mean_ << "\n" << std::setw(w)
+    << std::setiosflags(std::ios::right) << "median size : " << stats.bucket_size_median_ << "\n" << std::setw(w)
+    << std::setiosflags(std::ios::right) << "min size : " << std::setiosflags(std::ios::left)
+    << stats.bucket_size_min_ << "\n" << std::setw(w) << std::setiosflags(std::ios::right) << "max size : "
+    << std::setiosflags(std::ios::left) << stats.bucket_size_max_;
+
+    // Display the histogram
+    out << std::endl << std::setw(w) << std::setiosflags(std::ios::right) << "histogram : "
+    << std::setiosflags(std::ios::left);
+    for (std::vector<std::vector<unsigned int> >::const_iterator iterator = stats.size_histogram_.begin(), end =
+             stats.size_histogram_.end(); iterator != end; ++iterator) out << (*iterator)[0] << "-" << (*iterator)[1] << ": " << (*iterator)[2] << ",  ";
+
+    return out;
+}
+
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** Lsh hash table. As its key is a sub-feature, and as usually
+ * the size of it is pretty small, we keep it as a continuous memory array.
+ * The value is an index in the corpus of features (we keep it as an unsigned
+ * int for pure memory reasons, it could be a size_t)
+ */
+template<typename ElementType>
+class LshTable
+{
+public:
+    /** A container of all the feature indices. Optimized for space
+     */
+#if USE_UNORDERED_MAP
+    typedef std::unordered_map<BucketKey, Bucket> BucketsSpace;
+#else
+    typedef std::map<BucketKey, Bucket> BucketsSpace;
+#endif
+
+    /** A container of all the feature indices. Optimized for speed
+     */
+    typedef std::vector<Bucket> BucketsSpeed;
+
+    /** Default constructor
+     */
+    LshTable()
+    {
+        key_size_ = 0;
+        feature_size_ = 0;
+        speed_level_ = kArray;
+    }
+
+    /** Default constructor
+     * Create the mask and allocate the memory
+     * @param feature_size is the size of the feature (considered as a ElementType[])
+     * @param key_size is the number of bits that are turned on in the feature
+     */
+    LshTable(unsigned int feature_size, unsigned int key_size)
+    {
+        feature_size_ = feature_size;
+        CV_UNUSED(key_size);
+        std::cerr << "LSH is not implemented for that type" << std::endl;
+        assert(0);
+    }
+
+    /** Add a feature to the table
+     * @param value the value to store for that feature
+     * @param feature the feature itself
+     */
+    void add(unsigned int value, const ElementType* feature)
+    {
+        // Add the value to the corresponding bucket
+        BucketKey key = (lsh::BucketKey)getKey(feature);
+
+        switch (speed_level_) {
+        case kArray:
+            // That means we get the buckets from an array
+            buckets_speed_[key].push_back(value);
+            break;
+        case kBitsetHash:
+            // That means we can check the bitset for the presence of a key
+            key_bitset_.set(key);
+            buckets_space_[key].push_back(value);
+            break;
+        case kHash:
+        {
+            // That means we have to check for the hash table for the presence of a key
+            buckets_space_[key].push_back(value);
+            break;
+        }
+        }
+    }
+
+    /** Add a set of features to the table
+     * @param dataset the values to store
+     */
+    void add(Matrix<ElementType> dataset)
+    {
+#if USE_UNORDERED_MAP
+        buckets_space_.rehash((buckets_space_.size() + dataset.rows) * 1.2);
+#endif
+        // Add the features to the table
+        for (unsigned int i = 0; i < dataset.rows; ++i) add(i, dataset[i]);
+        // Now that the table is full, optimize it for speed/space
+        optimize();
+    }
+
+    /** Get a bucket given the key
+     * @param key
+     * @return
+     */
+    inline const Bucket* getBucketFromKey(BucketKey key) const
+    {
+        // Generate other buckets
+        switch (speed_level_) {
+        case kArray:
+            // That means we get the buckets from an array
+            return &buckets_speed_[key];
+            break;
+        case kBitsetHash:
+            // That means we can check the bitset for the presence of a key
+            if (key_bitset_.test(key)) return &buckets_space_.find(key)->second;
+            else return 0;
+            break;
+        case kHash:
+        {
+            // That means we have to check for the hash table for the presence of a key
+            BucketsSpace::const_iterator bucket_it, bucket_end = buckets_space_.end();
+            bucket_it = buckets_space_.find(key);
+            // Stop here if that bucket does not exist
+            if (bucket_it == bucket_end) return 0;
+            else return &bucket_it->second;
+            break;
+        }
+        }
+        return 0;
+    }
+
+    /** Compute the sub-signature of a feature
+     */
+    size_t getKey(const ElementType* /*feature*/) const
+    {
+        std::cerr << "LSH is not implemented for that type" << std::endl;
+        assert(0);
+        return 1;
+    }
+
+    /** Get statistics about the table
+     * @return
+     */
+    LshStats getStats() const;
+
+private:
+    /** defines the speed fo the implementation
+     * kArray uses a vector for storing data
+     * kBitsetHash uses a hash map but checks for the validity of a key with a bitset
+     * kHash uses a hash map only
+     */
+    enum SpeedLevel
+    {
+        kArray, kBitsetHash, kHash
+    };
+
+    /** Initialize some variables
+     */
+    void initialize(size_t key_size)
+    {
+        const size_t key_size_lower_bound = 1;
+        //a value (size_t(1) << key_size) must fit the size_t type so key_size has to be strictly less than size of size_t
+        const size_t key_size_upper_bound = (std::min)(sizeof(BucketKey) * CHAR_BIT + 1, sizeof(size_t) * CHAR_BIT);
+        if (key_size < key_size_lower_bound || key_size >= key_size_upper_bound)
+        {
+            CV_Error(cv::Error::StsBadArg, cv::format("Invalid key_size (=%d). Valid values for your system are %d <= key_size < %d.", (int)key_size, (int)key_size_lower_bound, (int)key_size_upper_bound));
+        }
+
+        speed_level_ = kHash;
+        key_size_ = (unsigned)key_size;
+    }
+
+    /** Optimize the table for speed/space
+     */
+    void optimize()
+    {
+        // If we are already using the fast storage, no need to do anything
+        if (speed_level_ == kArray) return;
+
+        // Use an array if it will be more than half full
+        if (buckets_space_.size() > ((size_t(1) << key_size_) / 2)) {
+            speed_level_ = kArray;
+            // Fill the array version of it
+            buckets_speed_.resize(size_t(1) << key_size_);
+            for (BucketsSpace::const_iterator key_bucket = buckets_space_.begin(); key_bucket != buckets_space_.end(); ++key_bucket) buckets_speed_[key_bucket->first] = key_bucket->second;
+
+            // Empty the hash table
+            buckets_space_.clear();
+            return;
+        }
+
+        // If the bitset is going to use less than 10% of the RAM of the hash map (at least 1 size_t for the key and two
+        // for the vector) or less than 512MB (key_size_ <= 30)
+        if (((std::max(buckets_space_.size(), buckets_speed_.size()) * CHAR_BIT * 3 * sizeof(BucketKey)) / 10
+             >= (size_t(1) << key_size_)) || (key_size_ <= 32)) {
+            speed_level_ = kBitsetHash;
+            key_bitset_.resize(size_t(1) << key_size_);
+            key_bitset_.reset();
+            // Try with the BucketsSpace
+            for (BucketsSpace::const_iterator key_bucket = buckets_space_.begin(); key_bucket != buckets_space_.end(); ++key_bucket) key_bitset_.set(key_bucket->first);
+        }
+        else {
+            speed_level_ = kHash;
+            key_bitset_.clear();
+        }
+    }
+
+    /** The vector of all the buckets if they are held for speed
+     */
+    BucketsSpeed buckets_speed_;
+
+    /** The hash table of all the buckets in case we cannot use the speed version
+     */
+    BucketsSpace buckets_space_;
+
+    /** What is used to store the data */
+    SpeedLevel speed_level_;
+
+    /** If the subkey is small enough, it will keep track of which subkeys are set through that bitset
+     * That is just a speedup so that we don't look in the hash table (which can be mush slower that checking a bitset)
+     */
+    DynamicBitset key_bitset_;
+
+    /** The size of the sub-signature in bits
+     */
+    unsigned int key_size_;
+
+    unsigned int feature_size_;
+
+    // Members only used for the unsigned char specialization
+    /** The mask to apply to a feature to get the hash key
+     * Only used in the unsigned char case
+     */
+    std::vector<size_t> mask_;
+};
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Specialization for unsigned char
+
+template<>
+inline LshTable<unsigned char>::LshTable(unsigned int feature_size, unsigned int subsignature_size)
+{
+    feature_size_ = feature_size;
+    initialize(subsignature_size);
+    // Allocate the mask
+    mask_ = std::vector<size_t>((feature_size * sizeof(char) + sizeof(size_t) - 1) / sizeof(size_t), 0);
+
+    // A bit brutal but fast to code
+    std::vector<int> indices(feature_size * CHAR_BIT);
+    for (size_t i = 0; i < feature_size * CHAR_BIT; ++i) indices[i] = (int)i;
+#ifndef OPENCV_FLANN_USE_STD_RAND
+    cv::randShuffle(indices);
+#else
+    std::random_shuffle(indices.begin(), indices.end());
+#endif
+
+    // Generate a random set of order of subsignature_size_ bits
+    for (unsigned int i = 0; i < key_size_; ++i) {
+        size_t index = indices[i];
+
+        // Set that bit in the mask
+        size_t divisor = CHAR_BIT * sizeof(size_t);
+        size_t idx = index / divisor; //pick the right size_t index
+        mask_[idx] |= size_t(1) << (index % divisor); //use modulo to find the bit offset
+    }
+
+    // Set to 1 if you want to display the mask for debug
+#if 0
+    {
+        size_t bcount = 0;
+        BOOST_FOREACH(size_t mask_block, mask_){
+            out << std::setw(sizeof(size_t) * CHAR_BIT / 4) << std::setfill('0') << std::hex << mask_block
+                << std::endl;
+            bcount += __builtin_popcountll(mask_block);
+        }
+        out << "bit count : " << std::dec << bcount << std::endl;
+        out << "mask size : " << mask_.size() << std::endl;
+        return out;
+    }
+#endif
+}
+
+/** Return the Subsignature of a feature
+ * @param feature the feature to analyze
+ */
+template<>
+inline size_t LshTable<unsigned char>::getKey(const unsigned char* feature) const
+{
+    // no need to check if T is dividable by sizeof(size_t) like in the Hamming
+    // distance computation as we have a mask
+    // FIXIT: This is bad assumption, because we reading tail bytes after of the allocated features buffer
+    const size_t* feature_block_ptr = reinterpret_cast<const size_t*> ((const void*)feature);
+
+    // Figure out the subsignature of the feature
+    // Given the feature ABCDEF, and the mask 001011, the output will be
+    // 000CEF
+    size_t subsignature = 0;
+    size_t bit_index = 1;
+
+    for (unsigned i = 0; i < feature_size_; i += sizeof(size_t)) {
+        // get the mask and signature blocks
+        size_t feature_block;
+        if (i <= feature_size_ - sizeof(size_t))
+        {
+            feature_block = *feature_block_ptr;
+        }
+        else
+        {
+            size_t tmp = 0;
+            memcpy(&tmp, feature_block_ptr, feature_size_ - i); // preserve bytes order
+            feature_block = tmp;
+        }
+        size_t mask_block = mask_[i / sizeof(size_t)];
+        while (mask_block) {
+            // Get the lowest set bit in the mask block
+            size_t lowest_bit = mask_block & (-(ptrdiff_t)mask_block);
+            // Add it to the current subsignature if necessary
+            subsignature += (feature_block & lowest_bit) ? bit_index : 0;
+            // Reset the bit in the mask block
+            mask_block ^= lowest_bit;
+            // increment the bit index for the subsignature
+            bit_index <<= 1;
+        }
+        // Check the next feature block
+        ++feature_block_ptr;
+    }
+    return subsignature;
+}
+
+template<>
+inline LshStats LshTable<unsigned char>::getStats() const
+{
+    LshStats stats;
+    stats.bucket_size_mean_ = 0;
+    if ((buckets_speed_.empty()) && (buckets_space_.empty())) {
+        stats.n_buckets_ = 0;
+        stats.bucket_size_median_ = 0;
+        stats.bucket_size_min_ = 0;
+        stats.bucket_size_max_ = 0;
+        return stats;
+    }
+
+    if (!buckets_speed_.empty()) {
+        for (BucketsSpeed::const_iterator pbucket = buckets_speed_.begin(); pbucket != buckets_speed_.end(); ++pbucket) {
+            stats.bucket_sizes_.push_back((lsh::FeatureIndex)pbucket->size());
+            stats.bucket_size_mean_ += pbucket->size();
+        }
+        stats.bucket_size_mean_ /= buckets_speed_.size();
+        stats.n_buckets_ = buckets_speed_.size();
+    }
+    else {
+        for (BucketsSpace::const_iterator x = buckets_space_.begin(); x != buckets_space_.end(); ++x) {
+            stats.bucket_sizes_.push_back((lsh::FeatureIndex)x->second.size());
+            stats.bucket_size_mean_ += x->second.size();
+        }
+        stats.bucket_size_mean_ /= buckets_space_.size();
+        stats.n_buckets_ = buckets_space_.size();
+    }
+
+    std::sort(stats.bucket_sizes_.begin(), stats.bucket_sizes_.end());
+
+    //  BOOST_FOREACH(int size, stats.bucket_sizes_)
+    //          std::cout << size << " ";
+    //  std::cout << std::endl;
+    stats.bucket_size_median_ = stats.bucket_sizes_[stats.bucket_sizes_.size() / 2];
+    stats.bucket_size_min_ = stats.bucket_sizes_.front();
+    stats.bucket_size_max_ = stats.bucket_sizes_.back();
+
+    // TODO compute mean and std
+    /*float mean, stddev;
+       stats.bucket_size_mean_ = mean;
+       stats.bucket_size_std_dev = stddev;*/
+
+    // Include a histogram of the buckets
+    unsigned int bin_start = 0;
+    unsigned int bin_end = 20;
+    bool is_new_bin = true;
+    for (std::vector<unsigned int>::iterator iterator = stats.bucket_sizes_.begin(), end = stats.bucket_sizes_.end(); iterator
+         != end; )
+        if (*iterator < bin_end) {
+            if (is_new_bin) {
+                stats.size_histogram_.push_back(std::vector<unsigned int>(3, 0));
+                stats.size_histogram_.back()[0] = bin_start;
+                stats.size_histogram_.back()[1] = bin_end - 1;
+                is_new_bin = false;
+            }
+            ++stats.size_histogram_.back()[2];
+            ++iterator;
+        }
+        else {
+            bin_start += 20;
+            bin_end += 20;
+            is_new_bin = true;
+        }
+
+    return stats;
+}
+
+// End the two namespaces
+}
+}
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_LSH_TABLE_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/matrix.h b/include/opencv2/flann/matrix.h
new file mode 100644
index 0000000..f6092d1
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/matrix.h
@@ -0,0 +1,116 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_DATASET_H_
+#define OPENCV_FLANN_DATASET_H_
+
+#include <stdio.h>
+
+#include "general.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * Class that implements a simple rectangular matrix stored in a memory buffer and
+ * provides convenient matrix-like access using the [] operators.
+ */
+template <typename T>
+class Matrix
+{
+public:
+    typedef T type;
+
+    size_t rows;
+    size_t cols;
+    size_t stride;
+    T* data;
+
+    Matrix() : rows(0), cols(0), stride(0), data(NULL)
+    {
+    }
+
+    Matrix(T* data_, size_t rows_, size_t cols_, size_t stride_ = 0) :
+        rows(rows_), cols(cols_),  stride(stride_), data(data_)
+    {
+        if (stride==0) stride = cols;
+    }
+
+    /**
+     * Convenience function for deallocating the storage data.
+     */
+    CV_DEPRECATED void free()
+    {
+        fprintf(stderr, "The cvflann::Matrix<T>::free() method is deprecated "
+                "and it does not do any memory deallocation any more.  You are"
+                "responsible for deallocating the matrix memory (by doing"
+                "'delete[] matrix.data' for example)");
+    }
+
+    /**
+     * Operator that return a (pointer to a) row of the data.
+     */
+    T* operator[](size_t index) const
+    {
+        return data+index*stride;
+    }
+};
+
+
+class UntypedMatrix
+{
+public:
+    size_t rows;
+    size_t cols;
+    void* data;
+    flann_datatype_t type;
+
+    UntypedMatrix(void* data_, long rows_, long cols_) :
+        rows(rows_), cols(cols_), data(data_)
+    {
+    }
+
+    ~UntypedMatrix()
+    {
+    }
+
+
+    template<typename T>
+    Matrix<T> as()
+    {
+        return Matrix<T>((T*)data, rows, cols);
+    }
+};
+
+
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_DATASET_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/miniflann.hpp b/include/opencv2/flann/miniflann.hpp
new file mode 100644
index 0000000..2590ad7
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/miniflann.hpp
@@ -0,0 +1,177 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_MINIFLANN_HPP
+#define OPENCV_MINIFLANN_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/flann/defines.h"
+
+namespace cv
+{
+
+namespace flann
+{
+
+enum FlannIndexType {
+    FLANN_INDEX_TYPE_8U = CV_8U,
+    FLANN_INDEX_TYPE_8S = CV_8S,
+    FLANN_INDEX_TYPE_16U = CV_16U,
+    FLANN_INDEX_TYPE_16S = CV_16S,
+    FLANN_INDEX_TYPE_32S = CV_32S,
+    FLANN_INDEX_TYPE_32F = CV_32F,
+    FLANN_INDEX_TYPE_64F = CV_64F,
+    FLANN_INDEX_TYPE_STRING,
+    FLANN_INDEX_TYPE_BOOL,
+    FLANN_INDEX_TYPE_ALGORITHM,
+    LAST_VALUE_FLANN_INDEX_TYPE = FLANN_INDEX_TYPE_ALGORITHM
+};
+
+struct CV_EXPORTS IndexParams
+{
+    IndexParams();
+    ~IndexParams();
+
+    String getString(const String& key, const String& defaultVal=String()) const;
+    int getInt(const String& key, int defaultVal=-1) const;
+    double getDouble(const String& key, double defaultVal=-1) const;
+
+    void setString(const String& key, const String& value);
+    void setInt(const String& key, int value);
+    void setDouble(const String& key, double value);
+    void setFloat(const String& key, float value);
+    void setBool(const String& key, bool value);
+    void setAlgorithm(int value);
+
+    // FIXIT: replace by void write(FileStorage& fs) const + read()
+    void getAll(std::vector<String>& names,
+                std::vector<FlannIndexType>& types,
+                std::vector<String>& strValues,
+                std::vector<double>& numValues) const;
+
+    void* params;
+
+private:
+    IndexParams(const IndexParams &); // copy disabled
+    IndexParams& operator=(const IndexParams &); // assign disabled
+};
+
+struct CV_EXPORTS KDTreeIndexParams : public IndexParams
+{
+    KDTreeIndexParams(int trees=4);
+};
+
+struct CV_EXPORTS LinearIndexParams : public IndexParams
+{
+    LinearIndexParams();
+};
+
+struct CV_EXPORTS CompositeIndexParams : public IndexParams
+{
+    CompositeIndexParams(int trees = 4, int branching = 32, int iterations = 11,
+                         cvflann::flann_centers_init_t centers_init = cvflann::FLANN_CENTERS_RANDOM, float cb_index = 0.2f );
+};
+
+struct CV_EXPORTS AutotunedIndexParams : public IndexParams
+{
+    AutotunedIndexParams(float target_precision = 0.8f, float build_weight = 0.01f,
+                         float memory_weight = 0, float sample_fraction = 0.1f);
+};
+
+struct CV_EXPORTS HierarchicalClusteringIndexParams : public IndexParams
+{
+    HierarchicalClusteringIndexParams(int branching = 32,
+                      cvflann::flann_centers_init_t centers_init = cvflann::FLANN_CENTERS_RANDOM, int trees = 4, int leaf_size = 100 );
+};
+
+struct CV_EXPORTS KMeansIndexParams : public IndexParams
+{
+    KMeansIndexParams(int branching = 32, int iterations = 11,
+                      cvflann::flann_centers_init_t centers_init = cvflann::FLANN_CENTERS_RANDOM, float cb_index = 0.2f );
+};
+
+struct CV_EXPORTS LshIndexParams : public IndexParams
+{
+    LshIndexParams(int table_number, int key_size, int multi_probe_level);
+};
+
+struct CV_EXPORTS SavedIndexParams : public IndexParams
+{
+    SavedIndexParams(const String& filename);
+};
+
+struct CV_EXPORTS SearchParams : public IndexParams
+{
+    SearchParams( int checks = 32, float eps = 0, bool sorted = true );
+};
+
+class CV_EXPORTS_W Index
+{
+public:
+    CV_WRAP Index();
+    CV_WRAP Index(InputArray features, const IndexParams& params, cvflann::flann_distance_t distType=cvflann::FLANN_DIST_L2);
+    virtual ~Index();
+
+    CV_WRAP virtual void build(InputArray features, const IndexParams& params, cvflann::flann_distance_t distType=cvflann::FLANN_DIST_L2);
+    CV_WRAP virtual void knnSearch(InputArray query, OutputArray indices,
+                   OutputArray dists, int knn, const SearchParams& params=SearchParams());
+
+    CV_WRAP virtual int radiusSearch(InputArray query, OutputArray indices,
+                             OutputArray dists, double radius, int maxResults,
+                             const SearchParams& params=SearchParams());
+
+    CV_WRAP virtual void save(const String& filename) const;
+    CV_WRAP virtual bool load(InputArray features, const String& filename);
+    CV_WRAP virtual void release();
+    CV_WRAP cvflann::flann_distance_t getDistance() const;
+    CV_WRAP cvflann::flann_algorithm_t getAlgorithm() const;
+
+protected:
+    cvflann::flann_distance_t distType;
+    cvflann::flann_algorithm_t algo;
+    int featureType;
+    void* index;
+};
+
+} } // namespace cv::flann
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/flann/nn_index.h b/include/opencv2/flann/nn_index.h
new file mode 100644
index 0000000..381d4bc
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/nn_index.h
@@ -0,0 +1,177 @@
+/***********************************************************************
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+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
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+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_NNINDEX_H
+#define OPENCV_FLANN_NNINDEX_H
+
+#include "general.h"
+#include "matrix.h"
+#include "result_set.h"
+#include "params.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * Nearest-neighbour index base class
+ */
+template <typename Distance>
+class NNIndex
+{
+    typedef typename Distance::ElementType ElementType;
+    typedef typename Distance::ResultType DistanceType;
+
+public:
+
+    virtual ~NNIndex() {}
+
+    /**
+     * \brief Builds the index
+     */
+    virtual void buildIndex() = 0;
+
+    /**
+     * \brief Perform k-nearest neighbor search
+     * \param[in] queries The query points for which to find the nearest neighbors
+     * \param[out] indices The indices of the nearest neighbors found
+     * \param[out] dists Distances to the nearest neighbors found
+     * \param[in] knn Number of nearest neighbors to return
+     * \param[in] params Search parameters
+     */
+    virtual void knnSearch(const Matrix<ElementType>& queries, Matrix<int>& indices, Matrix<DistanceType>& dists, int knn, const SearchParams& params)
+    {
+        assert(queries.cols == veclen());
+        assert(indices.rows >= queries.rows);
+        assert(dists.rows >= queries.rows);
+        assert(int(indices.cols) >= knn);
+        assert(int(dists.cols) >= knn);
+
+#if 0
+        KNNResultSet<DistanceType> resultSet(knn);
+        for (size_t i = 0; i < queries.rows; i++) {
+            resultSet.init(indices[i], dists[i]);
+            findNeighbors(resultSet, queries[i], params);
+        }
+#else
+        KNNUniqueResultSet<DistanceType> resultSet(knn);
+        for (size_t i = 0; i < queries.rows; i++) {
+            resultSet.clear();
+            findNeighbors(resultSet, queries[i], params);
+            if (get_param(params,"sorted",true)) resultSet.sortAndCopy(indices[i], dists[i], knn);
+            else resultSet.copy(indices[i], dists[i], knn);
+        }
+#endif
+    }
+
+    /**
+     * \brief Perform radius search
+     * \param[in] query The query point
+     * \param[out] indices The indinces of the neighbors found within the given radius
+     * \param[out] dists The distances to the nearest neighbors found
+     * \param[in] radius The radius used for search
+     * \param[in] params Search parameters
+     * \returns Number of neighbors found
+     */
+    virtual int radiusSearch(const Matrix<ElementType>& query, Matrix<int>& indices, Matrix<DistanceType>& dists, float radius, const SearchParams& params)
+    {
+        if (query.rows != 1) {
+            fprintf(stderr, "I can only search one feature at a time for range search\n");
+            return -1;
+        }
+        assert(query.cols == veclen());
+        assert(indices.cols == dists.cols);
+
+        int n = 0;
+        int* indices_ptr = NULL;
+        DistanceType* dists_ptr = NULL;
+        if (indices.cols > 0) {
+            n = (int)indices.cols;
+            indices_ptr = indices[0];
+            dists_ptr = dists[0];
+        }
+
+        RadiusUniqueResultSet<DistanceType> resultSet((DistanceType)radius);
+        resultSet.clear();
+        findNeighbors(resultSet, query[0], params);
+        if (n>0) {
+            if (get_param(params,"sorted",true)) resultSet.sortAndCopy(indices_ptr, dists_ptr, n);
+            else resultSet.copy(indices_ptr, dists_ptr, n);
+        }
+
+        return (int)resultSet.size();
+    }
+
+    /**
+     * \brief Saves the index to a stream
+     * \param stream The stream to save the index to
+     */
+    virtual void saveIndex(FILE* stream) = 0;
+
+    /**
+     * \brief Loads the index from a stream
+     * \param stream The stream from which the index is loaded
+     */
+    virtual void loadIndex(FILE* stream) = 0;
+
+    /**
+     * \returns number of features in this index.
+     */
+    virtual size_t size() const = 0;
+
+    /**
+     * \returns The dimensionality of the features in this index.
+     */
+    virtual size_t veclen() const = 0;
+
+    /**
+     * \returns The amount of memory (in bytes) used by the index.
+     */
+    virtual int usedMemory() const = 0;
+
+    /**
+     * \returns The index type (kdtree, kmeans,...)
+     */
+    virtual flann_algorithm_t getType() const = 0;
+
+    /**
+     * \returns The index parameters
+     */
+    virtual IndexParams getParameters() const = 0;
+
+
+    /**
+     * \brief Method that searches for nearest-neighbours
+     */
+    virtual void findNeighbors(ResultSet<DistanceType>& result, const ElementType* vec, const SearchParams& searchParams) = 0;
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_NNINDEX_H
diff --git a/include/opencv2/flann/object_factory.h b/include/opencv2/flann/object_factory.h
new file mode 100644
index 0000000..7f971c5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/object_factory.h
@@ -0,0 +1,91 @@
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+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_OBJECT_FACTORY_H_
+#define OPENCV_FLANN_OBJECT_FACTORY_H_
+
+#include <map>
+
+namespace cvflann
+{
+
+class CreatorNotFound
+{
+};
+
+template<typename BaseClass,
+         typename UniqueIdType,
+         typename ObjectCreator = BaseClass* (*)()>
+class ObjectFactory
+{
+    typedef ObjectFactory<BaseClass,UniqueIdType,ObjectCreator> ThisClass;
+    typedef std::map<UniqueIdType, ObjectCreator> ObjectRegistry;
+
+    // singleton class, private constructor
+    ObjectFactory() {}
+
+public:
+
+    bool subscribe(UniqueIdType id, ObjectCreator creator)
+    {
+        if (object_registry.find(id) != object_registry.end()) return false;
+
+        object_registry[id] = creator;
+        return true;
+    }
+
+    bool unregister(UniqueIdType id)
+    {
+        return object_registry.erase(id) == 1;
+    }
+
+    ObjectCreator create(UniqueIdType id)
+    {
+        typename ObjectRegistry::const_iterator iter = object_registry.find(id);
+
+        if (iter == object_registry.end()) {
+            throw CreatorNotFound();
+        }
+
+        return iter->second;
+    }
+
+    static ThisClass& instance()
+    {
+        static ThisClass the_factory;
+        return the_factory;
+    }
+private:
+    ObjectRegistry object_registry;
+};
+
+}
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_OBJECT_FACTORY_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/params.h b/include/opencv2/flann/params.h
new file mode 100644
index 0000000..95ef4cd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/params.h
@@ -0,0 +1,99 @@
+/***********************************************************************
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+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_PARAMS_H_
+#define OPENCV_FLANN_PARAMS_H_
+
+#include "any.h"
+#include "general.h"
+#include <iostream>
+#include <map>
+
+
+namespace cvflann
+{
+
+typedef std::map<cv::String, any> IndexParams;
+
+struct SearchParams : public IndexParams
+{
+    SearchParams(int checks = 32, float eps = 0, bool sorted = true )
+    {
+        // how many leafs to visit when searching for neighbours (-1 for unlimited)
+        (*this)["checks"] = checks;
+        // search for eps-approximate neighbours (default: 0)
+        (*this)["eps"] = eps;
+        // only for radius search, require neighbours sorted by distance (default: true)
+        (*this)["sorted"] = sorted;
+    }
+};
+
+
+template<typename T>
+T get_param(const IndexParams& params, cv::String name, const T& default_value)
+{
+    IndexParams::const_iterator it = params.find(name);
+    if (it != params.end()) {
+        return it->second.cast<T>();
+    }
+    else {
+        return default_value;
+    }
+}
+
+template<typename T>
+T get_param(const IndexParams& params, cv::String name)
+{
+    IndexParams::const_iterator it = params.find(name);
+    if (it != params.end()) {
+        return it->second.cast<T>();
+    }
+    else {
+        throw FLANNException(cv::String("Missing parameter '")+name+cv::String("' in the parameters given"));
+    }
+}
+
+inline void print_params(const IndexParams& params, std::ostream& stream)
+{
+    IndexParams::const_iterator it;
+
+    for(it=params.begin(); it!=params.end(); ++it) {
+        stream << it->first << " : " << it->second << std::endl;
+    }
+}
+
+inline void print_params(const IndexParams& params)
+{
+    print_params(params, std::cout);
+}
+
+}
+
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_PARAMS_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/random.h b/include/opencv2/flann/random.h
new file mode 100644
index 0000000..d678474
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/random.h
@@ -0,0 +1,155 @@
+/***********************************************************************
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+ * are met:
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+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
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+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_RANDOM_H
+#define OPENCV_FLANN_RANDOM_H
+
+#include <algorithm>
+#include <cstdlib>
+#include <vector>
+
+#include "general.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+inline int rand()
+{
+#ifndef OPENCV_FLANN_USE_STD_RAND
+#   if INT_MAX == RAND_MAX
+    int v = cv::theRNG().next() & INT_MAX;
+#   else
+    int v = cv::theRNG().uniform(0, RAND_MAX + 1);
+#   endif
+#else
+    int v = std::rand();
+#endif // OPENCV_FLANN_USE_STD_RAND
+    return v;
+}
+
+/**
+ * Seeds the random number generator
+ *  @param seed Random seed
+ */
+inline void seed_random(unsigned int seed)
+{
+#ifndef OPENCV_FLANN_USE_STD_RAND
+    cv::theRNG() = cv::RNG(seed);
+#else
+    std::srand(seed);
+#endif
+}
+
+/*
+ * Generates a random double value.
+ */
+/**
+ * Generates a random double value.
+ * @param high Upper limit
+ * @param low Lower limit
+ * @return Random double value
+ */
+inline double rand_double(double high = 1.0, double low = 0)
+{
+    return low + ((high-low) * (rand() / (RAND_MAX + 1.0)));
+}
+
+/**
+ * Generates a random integer value.
+ * @param high Upper limit
+ * @param low Lower limit
+ * @return Random integer value
+ */
+inline int rand_int(int high = RAND_MAX, int low = 0)
+{
+    return low + (int) ( double(high-low) * (rand() / (RAND_MAX + 1.0)));
+}
+
+/**
+ * Random number generator that returns a distinct number from
+ * the [0,n) interval each time.
+ */
+class UniqueRandom
+{
+    std::vector<int> vals_;
+    int size_;
+    int counter_;
+
+public:
+    /**
+     * Constructor.
+     * @param n Size of the interval from which to generate
+     * @return
+     */
+    UniqueRandom(int n)
+    {
+        init(n);
+    }
+
+    /**
+     * Initializes the number generator.
+     * @param n the size of the interval from which to generate random numbers.
+     */
+    void init(int n)
+    {
+        // create and initialize an array of size n
+        vals_.resize(n);
+        size_ = n;
+        for (int i = 0; i < size_; ++i) vals_[i] = i;
+
+        // shuffle the elements in the array
+#ifndef OPENCV_FLANN_USE_STD_RAND
+        cv::randShuffle(vals_);
+#else
+        std::random_shuffle(vals_.begin(), vals_.end());
+#endif
+
+        counter_ = 0;
+    }
+
+    /**
+     * Return a distinct random integer in greater or equal to 0 and less
+     * than 'n' on each call. It should be called maximum 'n' times.
+     * Returns: a random integer
+     */
+    int next()
+    {
+        if (counter_ == size_) {
+            return -1;
+        }
+        else {
+            return vals_[counter_++];
+        }
+    }
+};
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_RANDOM_H
diff --git a/include/opencv2/flann/result_set.h b/include/opencv2/flann/result_set.h
new file mode 100644
index 0000000..5c69ac2
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/result_set.h
@@ -0,0 +1,543 @@
+/***********************************************************************
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+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_RESULTSET_H
+#define OPENCV_FLANN_RESULTSET_H
+
+#include <algorithm>
+#include <cstring>
+#include <iostream>
+#include <limits>
+#include <set>
+#include <vector>
+
+namespace cvflann
+{
+
+/* This record represents a branch point when finding neighbors in
+    the tree.  It contains a record of the minimum distance to the query
+    point, as well as the node at which the search resumes.
+ */
+
+template <typename T, typename DistanceType>
+struct BranchStruct
+{
+    T node;           /* Tree node at which search resumes */
+    DistanceType mindist;     /* Minimum distance to query for all nodes below. */
+
+    BranchStruct() {}
+    BranchStruct(const T& aNode, DistanceType dist) : node(aNode), mindist(dist) {}
+
+    bool operator<(const BranchStruct<T, DistanceType>& rhs) const
+    {
+        return mindist<rhs.mindist;
+    }
+};
+
+
+template <typename DistanceType>
+class ResultSet
+{
+public:
+    virtual ~ResultSet() {}
+
+    virtual bool full() const = 0;
+
+    virtual void addPoint(DistanceType dist, int index) = 0;
+
+    virtual DistanceType worstDist() const = 0;
+
+};
+
+/**
+ * KNNSimpleResultSet does not ensure that the element it holds are unique.
+ * Is used in those cases where the nearest neighbour algorithm used does not
+ * attempt to insert the same element multiple times.
+ */
+template <typename DistanceType>
+class KNNSimpleResultSet : public ResultSet<DistanceType>
+{
+    int* indices;
+    DistanceType* dists;
+    int capacity;
+    int count;
+    DistanceType worst_distance_;
+
+public:
+    KNNSimpleResultSet(int capacity_) : capacity(capacity_), count(0)
+    {
+    }
+
+    void init(int* indices_, DistanceType* dists_)
+    {
+        indices = indices_;
+        dists = dists_;
+        count = 0;
+        worst_distance_ = (std::numeric_limits<DistanceType>::max)();
+        dists[capacity-1] = worst_distance_;
+    }
+
+    size_t size() const
+    {
+        return count;
+    }
+
+    bool full() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return count == capacity;
+    }
+
+
+    void addPoint(DistanceType dist, int index) CV_OVERRIDE
+    {
+        if (dist >= worst_distance_) return;
+        int i;
+        for (i=count; i>0; --i) {
+#ifdef FLANN_FIRST_MATCH
+            if ( (dists[i-1]>dist) || ((dist==dists[i-1])&&(indices[i-1]>index)) )
+#else
+            if (dists[i-1]>dist)
+#endif
+            {
+                if (i<capacity) {
+                    dists[i] = dists[i-1];
+                    indices[i] = indices[i-1];
+                }
+            }
+            else break;
+        }
+        if (count < capacity) ++count;
+        dists[i] = dist;
+        indices[i] = index;
+        worst_distance_ = dists[capacity-1];
+    }
+
+    DistanceType worstDist() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return worst_distance_;
+    }
+};
+
+/**
+ * K-Nearest neighbour result set. Ensures that the elements inserted are unique
+ */
+template <typename DistanceType>
+class KNNResultSet : public ResultSet<DistanceType>
+{
+    int* indices;
+    DistanceType* dists;
+    int capacity;
+    int count;
+    DistanceType worst_distance_;
+
+public:
+    KNNResultSet(int capacity_) : capacity(capacity_), count(0)
+    {
+    }
+
+    void init(int* indices_, DistanceType* dists_)
+    {
+        indices = indices_;
+        dists = dists_;
+        count = 0;
+        worst_distance_ = (std::numeric_limits<DistanceType>::max)();
+        dists[capacity-1] = worst_distance_;
+    }
+
+    size_t size() const
+    {
+        return count;
+    }
+
+    bool full() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return count == capacity;
+    }
+
+
+    void addPoint(DistanceType dist, int index) CV_OVERRIDE
+    {
+        if (dist >= worst_distance_) return;
+        int i;
+        for (i = count; i > 0; --i) {
+#ifdef FLANN_FIRST_MATCH
+            if ( (dists[i-1]<=dist) && ((dist!=dists[i-1])||(indices[i-1]<=index)) )
+#else
+            if (dists[i-1]<=dist)
+#endif
+            {
+                // Check for duplicate indices
+                int j = i - 1;
+                while ((j >= 0) && (dists[j] == dist)) {
+                    if (indices[j] == index) {
+                        return;
+                    }
+                    --j;
+                }
+                break;
+            }
+        }
+
+        if (count < capacity) ++count;
+        for (int j = count-1; j > i; --j) {
+            dists[j] = dists[j-1];
+            indices[j] = indices[j-1];
+        }
+        dists[i] = dist;
+        indices[i] = index;
+        worst_distance_ = dists[capacity-1];
+    }
+
+    DistanceType worstDist() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return worst_distance_;
+    }
+};
+
+
+/**
+ * A result-set class used when performing a radius based search.
+ */
+template <typename DistanceType>
+class RadiusResultSet : public ResultSet<DistanceType>
+{
+    DistanceType radius;
+    int* indices;
+    DistanceType* dists;
+    size_t capacity;
+    size_t count;
+
+public:
+    RadiusResultSet(DistanceType radius_, int* indices_, DistanceType* dists_, int capacity_) :
+        radius(radius_), indices(indices_), dists(dists_), capacity(capacity_)
+    {
+        init();
+    }
+
+    ~RadiusResultSet()
+    {
+    }
+
+    void init()
+    {
+        count = 0;
+    }
+
+    size_t size() const
+    {
+        return count;
+    }
+
+    bool full() const
+    {
+        return true;
+    }
+
+    void addPoint(DistanceType dist, int index)
+    {
+        if (dist<radius) {
+            if ((capacity>0)&&(count < capacity)) {
+                dists[count] = dist;
+                indices[count] = index;
+            }
+            count++;
+        }
+    }
+
+    DistanceType worstDist() const
+    {
+        return radius;
+    }
+
+};
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** Class that holds the k NN neighbors
+ * Faster than KNNResultSet as it uses a binary heap and does not maintain two arrays
+ */
+template<typename DistanceType>
+class UniqueResultSet : public ResultSet<DistanceType>
+{
+public:
+    struct DistIndex
+    {
+        DistIndex(DistanceType dist, unsigned int index) :
+            dist_(dist), index_(index)
+        {
+        }
+        bool operator<(const DistIndex dist_index) const
+        {
+            return (dist_ < dist_index.dist_) || ((dist_ == dist_index.dist_) && index_ < dist_index.index_);
+        }
+        DistanceType dist_;
+        unsigned int index_;
+    };
+
+    /** Default cosntructor */
+    UniqueResultSet() :
+        is_full_(false), worst_distance_(std::numeric_limits<DistanceType>::max())
+    {
+    }
+
+    /** Check the status of the set
+     * @return true if we have k NN
+     */
+    inline bool full() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return is_full_;
+    }
+
+    /** Remove all elements in the set
+     */
+    virtual void clear() = 0;
+
+    /** Copy the set to two C arrays
+     * @param indices pointer to a C array of indices
+     * @param dist pointer to a C array of distances
+     * @param n_neighbors the number of neighbors to copy
+     */
+    virtual void copy(int* indices, DistanceType* dist, int n_neighbors = -1) const
+    {
+        if (n_neighbors < 0) {
+            for (typename std::set<DistIndex>::const_iterator dist_index = dist_indices_.begin(), dist_index_end =
+                     dist_indices_.end(); dist_index != dist_index_end; ++dist_index, ++indices, ++dist) {
+                *indices = dist_index->index_;
+                *dist = dist_index->dist_;
+            }
+        }
+        else {
+            int i = 0;
+            for (typename std::set<DistIndex>::const_iterator dist_index = dist_indices_.begin(), dist_index_end =
+                     dist_indices_.end(); (dist_index != dist_index_end) && (i < n_neighbors); ++dist_index, ++indices, ++dist, ++i) {
+                *indices = dist_index->index_;
+                *dist = dist_index->dist_;
+            }
+        }
+    }
+
+    /** Copy the set to two C arrays but sort it according to the distance first
+     * @param indices pointer to a C array of indices
+     * @param dist pointer to a C array of distances
+     * @param n_neighbors the number of neighbors to copy
+     */
+    virtual void sortAndCopy(int* indices, DistanceType* dist, int n_neighbors = -1) const
+    {
+        copy(indices, dist, n_neighbors);
+    }
+
+    /** The number of neighbors in the set
+     * @return
+     */
+    size_t size() const
+    {
+        return dist_indices_.size();
+    }
+
+    /** The distance of the furthest neighbor
+     * If we don't have enough neighbors, it returns the max possible value
+     * @return
+     */
+    inline DistanceType worstDist() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return worst_distance_;
+    }
+protected:
+    /** Flag to say if the set is full */
+    bool is_full_;
+
+    /** The worst distance found so far */
+    DistanceType worst_distance_;
+
+    /** The best candidates so far */
+    std::set<DistIndex> dist_indices_;
+};
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** Class that holds the k NN neighbors
+ * Faster than KNNResultSet as it uses a binary heap and does not maintain two arrays
+ */
+template<typename DistanceType>
+class KNNUniqueResultSet : public UniqueResultSet<DistanceType>
+{
+public:
+    /** Constructor
+     * @param capacity the number of neighbors to store at max
+     */
+    KNNUniqueResultSet(unsigned int capacity) : capacity_(capacity)
+    {
+        this->is_full_ = false;
+        this->clear();
+    }
+
+    /** Add a possible candidate to the best neighbors
+     * @param dist distance for that neighbor
+     * @param index index of that neighbor
+     */
+    inline void addPoint(DistanceType dist, int index) CV_OVERRIDE
+    {
+        // Don't do anything if we are worse than the worst
+        if (dist >= worst_distance_) return;
+        dist_indices_.insert(DistIndex(dist, index));
+
+        if (is_full_) {
+            if (dist_indices_.size() > capacity_) {
+                dist_indices_.erase(*dist_indices_.rbegin());
+                worst_distance_ = dist_indices_.rbegin()->dist_;
+            }
+        }
+        else if (dist_indices_.size() == capacity_) {
+            is_full_ = true;
+            worst_distance_ = dist_indices_.rbegin()->dist_;
+        }
+    }
+
+    /** Remove all elements in the set
+     */
+    void clear() CV_OVERRIDE
+    {
+        dist_indices_.clear();
+        worst_distance_ = std::numeric_limits<DistanceType>::max();
+        is_full_ = false;
+    }
+
+protected:
+    typedef typename UniqueResultSet<DistanceType>::DistIndex DistIndex;
+    using UniqueResultSet<DistanceType>::is_full_;
+    using UniqueResultSet<DistanceType>::worst_distance_;
+    using UniqueResultSet<DistanceType>::dist_indices_;
+
+    /** The number of neighbors to keep */
+    unsigned int capacity_;
+};
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** Class that holds the radius nearest neighbors
+ * It is more accurate than RadiusResult as it is not limited in the number of neighbors
+ */
+template<typename DistanceType>
+class RadiusUniqueResultSet : public UniqueResultSet<DistanceType>
+{
+public:
+    /** Constructor
+     * @param radius the maximum distance of a neighbor
+     */
+    RadiusUniqueResultSet(DistanceType radius) :
+        radius_(radius)
+    {
+        is_full_ = true;
+    }
+
+    /** Add a possible candidate to the best neighbors
+     * @param dist distance for that neighbor
+     * @param index index of that neighbor
+     */
+    void addPoint(DistanceType dist, int index) CV_OVERRIDE
+    {
+        if (dist <= radius_) dist_indices_.insert(DistIndex(dist, index));
+    }
+
+    /** Remove all elements in the set
+     */
+    inline void clear() CV_OVERRIDE
+    {
+        dist_indices_.clear();
+    }
+
+
+    /** Check the status of the set
+     * @return alwys false
+     */
+    inline bool full() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return true;
+    }
+
+    /** The distance of the furthest neighbor
+     * If we don't have enough neighbors, it returns the max possible value
+     * @return
+     */
+    inline DistanceType worstDist() const CV_OVERRIDE
+    {
+        return radius_;
+    }
+private:
+    typedef typename UniqueResultSet<DistanceType>::DistIndex DistIndex;
+    using UniqueResultSet<DistanceType>::dist_indices_;
+    using UniqueResultSet<DistanceType>::is_full_;
+
+    /** The furthest distance a neighbor can be */
+    DistanceType radius_;
+};
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+/** Class that holds the k NN neighbors within a radius distance
+ */
+template<typename DistanceType>
+class KNNRadiusUniqueResultSet : public KNNUniqueResultSet<DistanceType>
+{
+public:
+    /** Constructor
+     * @param capacity the number of neighbors to store at max
+     * @param radius the maximum distance of a neighbor
+     */
+    KNNRadiusUniqueResultSet(unsigned int capacity, DistanceType radius)
+    {
+        this->capacity_ = capacity;
+        this->radius_ = radius;
+        this->dist_indices_.reserve(capacity_);
+        this->clear();
+    }
+
+    /** Remove all elements in the set
+     */
+    void clear()
+    {
+        dist_indices_.clear();
+        worst_distance_ = radius_;
+        is_full_ = false;
+    }
+private:
+    using KNNUniqueResultSet<DistanceType>::dist_indices_;
+    using KNNUniqueResultSet<DistanceType>::is_full_;
+    using KNNUniqueResultSet<DistanceType>::worst_distance_;
+
+    /** The maximum number of neighbors to consider */
+    unsigned int capacity_;
+
+    /** The maximum distance of a neighbor */
+    DistanceType radius_;
+};
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_RESULTSET_H
diff --git a/include/opencv2/flann/sampling.h b/include/opencv2/flann/sampling.h
new file mode 100644
index 0000000..396f177
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/sampling.h
@@ -0,0 +1,81 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_SAMPLING_H_
+#define OPENCV_FLANN_SAMPLING_H_
+
+#include "matrix.h"
+#include "random.h"
+
+namespace cvflann
+{
+
+template<typename T>
+Matrix<T> random_sample(Matrix<T>& srcMatrix, long size, bool remove = false)
+{
+    Matrix<T> newSet(new T[size * srcMatrix.cols], size,srcMatrix.cols);
+
+    T* src,* dest;
+    for (long i=0; i<size; ++i) {
+        long r = rand_int((int)(srcMatrix.rows-i));
+        dest = newSet[i];
+        src = srcMatrix[r];
+        std::copy(src, src+srcMatrix.cols, dest);
+        if (remove) {
+            src = srcMatrix[srcMatrix.rows-i-1];
+            dest = srcMatrix[r];
+            std::copy(src, src+srcMatrix.cols, dest);
+        }
+    }
+    if (remove) {
+        srcMatrix.rows -= size;
+    }
+    return newSet;
+}
+
+template<typename T>
+Matrix<T> random_sample(const Matrix<T>& srcMatrix, size_t size)
+{
+    UniqueRandom rand((int)srcMatrix.rows);
+    Matrix<T> newSet(new T[size * srcMatrix.cols], size,srcMatrix.cols);
+
+    T* src,* dest;
+    for (size_t i=0; i<size; ++i) {
+        long r = rand.next();
+        dest = newSet[i];
+        src = srcMatrix[r];
+        std::copy(src, src+srcMatrix.cols, dest);
+    }
+    return newSet;
+}
+
+} // namespace
+
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_SAMPLING_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/saving.h b/include/opencv2/flann/saving.h
new file mode 100644
index 0000000..7e3bea5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/saving.h
@@ -0,0 +1,187 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE NNIndexGOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_SAVING_H_
+#define OPENCV_FLANN_SAVING_H_
+
+#include <cstring>
+#include <vector>
+
+#include "general.h"
+#include "nn_index.h"
+
+#ifdef FLANN_SIGNATURE_
+#undef FLANN_SIGNATURE_
+#endif
+#define FLANN_SIGNATURE_ "FLANN_INDEX"
+
+namespace cvflann
+{
+
+template <typename T>
+struct Datatype {};
+template<>
+struct Datatype<char> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_INT8; } };
+template<>
+struct Datatype<short> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_INT16; } };
+template<>
+struct Datatype<int> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_INT32; } };
+template<>
+struct Datatype<unsigned char> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_UINT8; } };
+template<>
+struct Datatype<unsigned short> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_UINT16; } };
+template<>
+struct Datatype<unsigned int> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_UINT32; } };
+template<>
+struct Datatype<float> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_FLOAT32; } };
+template<>
+struct Datatype<double> { static flann_datatype_t type() { return FLANN_FLOAT64; } };
+
+
+/**
+ * Structure representing the index header.
+ */
+struct IndexHeader
+{
+    char signature[16];
+    char version[16];
+    flann_datatype_t data_type;
+    flann_algorithm_t index_type;
+    size_t rows;
+    size_t cols;
+};
+
+/**
+ * Saves index header to stream
+ *
+ * @param stream - Stream to save to
+ * @param index - The index to save
+ */
+template<typename Distance>
+void save_header(FILE* stream, const NNIndex<Distance>& index)
+{
+    IndexHeader header;
+    memset(header.signature, 0, sizeof(header.signature));
+    strcpy(header.signature, FLANN_SIGNATURE_);
+    memset(header.version, 0, sizeof(header.version));
+    strcpy(header.version, FLANN_VERSION_);
+    header.data_type = Datatype<typename Distance::ElementType>::type();
+    header.index_type = index.getType();
+    header.rows = index.size();
+    header.cols = index.veclen();
+
+    std::fwrite(&header, sizeof(header),1,stream);
+}
+
+
+/**
+ *
+ * @param stream - Stream to load from
+ * @return Index header
+ */
+inline IndexHeader load_header(FILE* stream)
+{
+    IndexHeader header;
+    size_t read_size = fread(&header,sizeof(header),1,stream);
+
+    if (read_size!=(size_t)1) {
+        throw FLANNException("Invalid index file, cannot read");
+    }
+
+    if (strcmp(header.signature,FLANN_SIGNATURE_)!=0) {
+        throw FLANNException("Invalid index file, wrong signature");
+    }
+
+    return header;
+
+}
+
+
+template<typename T>
+void save_value(FILE* stream, const T& value, size_t count = 1)
+{
+    fwrite(&value, sizeof(value),count, stream);
+}
+
+template<typename T>
+void save_value(FILE* stream, const cvflann::Matrix<T>& value)
+{
+    fwrite(&value, sizeof(value),1, stream);
+    fwrite(value.data, sizeof(T),value.rows*value.cols, stream);
+}
+
+template<typename T>
+void save_value(FILE* stream, const std::vector<T>& value)
+{
+    size_t size = value.size();
+    fwrite(&size, sizeof(size_t), 1, stream);
+    fwrite(&value[0], sizeof(T), size, stream);
+}
+
+template<typename T>
+void load_value(FILE* stream, T& value, size_t count = 1)
+{
+    size_t read_cnt = fread(&value, sizeof(value), count, stream);
+    if (read_cnt != count) {
+        throw FLANNException("Cannot read from file");
+    }
+}
+
+template<typename T>
+void load_value(FILE* stream, cvflann::Matrix<T>& value)
+{
+    size_t read_cnt = fread(&value, sizeof(value), 1, stream);
+    if (read_cnt != 1) {
+        throw FLANNException("Cannot read from file");
+    }
+    value.data = new T[value.rows*value.cols];
+    read_cnt = fread(value.data, sizeof(T), value.rows*value.cols, stream);
+    if (read_cnt != (size_t)(value.rows*value.cols)) {
+        throw FLANNException("Cannot read from file");
+    }
+}
+
+
+template<typename T>
+void load_value(FILE* stream, std::vector<T>& value)
+{
+    size_t size;
+    size_t read_cnt = fread(&size, sizeof(size_t), 1, stream);
+    if (read_cnt!=1) {
+        throw FLANNException("Cannot read from file");
+    }
+    value.resize(size);
+    read_cnt = fread(&value[0], sizeof(T), size, stream);
+    if (read_cnt != size) {
+        throw FLANNException("Cannot read from file");
+    }
+}
+
+}
+
+#endif /* OPENCV_FLANN_SAVING_H_ */
diff --git a/include/opencv2/flann/simplex_downhill.h b/include/opencv2/flann/simplex_downhill.h
new file mode 100644
index 0000000..145901a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/simplex_downhill.h
@@ -0,0 +1,186 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
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+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
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+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_SIMPLEX_DOWNHILL_H_
+#define OPENCV_FLANN_SIMPLEX_DOWNHILL_H_
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+    Adds val to array vals (and point to array points) and keeping the arrays sorted by vals.
+ */
+template <typename T>
+void addValue(int pos, float val, float* vals, T* point, T* points, int n)
+{
+    vals[pos] = val;
+    for (int i=0; i<n; ++i) {
+        points[pos*n+i] = point[i];
+    }
+
+    // bubble down
+    int j=pos;
+    while (j>0 && vals[j]<vals[j-1]) {
+        swap(vals[j],vals[j-1]);
+        for (int i=0; i<n; ++i) {
+            swap(points[j*n+i],points[(j-1)*n+i]);
+        }
+        --j;
+    }
+}
+
+
+/**
+    Simplex downhill optimization function.
+    Preconditions: points is a 2D mattrix of size (n+1) x n
+                    func is the cost function taking n an array of n params and returning float
+                    vals is the cost function in the n+1 simplex points, if NULL it will be computed
+
+    Postcondition: returns optimum value and points[0..n] are the optimum parameters
+ */
+template <typename T, typename F>
+float optimizeSimplexDownhill(T* points, int n, F func, float* vals = NULL )
+{
+    const int MAX_ITERATIONS = 10;
+
+    assert(n>0);
+
+    T* p_o = new T[n];
+    T* p_r = new T[n];
+    T* p_e = new T[n];
+
+    int alpha = 1;
+
+    int iterations = 0;
+
+    bool ownVals = false;
+    if (vals == NULL) {
+        ownVals = true;
+        vals = new float[n+1];
+        for (int i=0; i<n+1; ++i) {
+            float val = func(points+i*n);
+            addValue(i, val, vals, points+i*n, points, n);
+        }
+    }
+    int nn = n*n;
+
+    while (true) {
+
+        if (iterations++ > MAX_ITERATIONS) break;
+
+        // compute average of simplex points (except the highest point)
+        for (int j=0; j<n; ++j) {
+            p_o[j] = 0;
+            for (int i=0; i<n; ++i) {
+                p_o[i] += points[j*n+i];
+            }
+        }
+        for (int i=0; i<n; ++i) {
+            p_o[i] /= n;
+        }
+
+        bool converged = true;
+        for (int i=0; i<n; ++i) {
+            if (p_o[i] != points[nn+i]) {
+                converged = false;
+            }
+        }
+        if (converged) break;
+
+        // trying a reflection
+        for (int i=0; i<n; ++i) {
+            p_r[i] = p_o[i] + alpha*(p_o[i]-points[nn+i]);
+        }
+        float val_r = func(p_r);
+
+        if ((val_r>=vals[0])&&(val_r<vals[n])) {
+            // reflection between second highest and lowest
+            // add it to the simplex
+            Logger::info("Choosing reflection\n");
+            addValue(n, val_r,vals, p_r, points, n);
+            continue;
+        }
+
+        if (val_r<vals[0]) {
+            // value is smaller than smalest in simplex
+
+            // expand some more to see if it drops further
+            for (int i=0; i<n; ++i) {
+                p_e[i] = 2*p_r[i]-p_o[i];
+            }
+            float val_e = func(p_e);
+
+            if (val_e<val_r) {
+                Logger::info("Choosing reflection and expansion\n");
+                addValue(n, val_e,vals,p_e,points,n);
+            }
+            else {
+                Logger::info("Choosing reflection\n");
+                addValue(n, val_r,vals,p_r,points,n);
+            }
+            continue;
+        }
+        if (val_r>=vals[n]) {
+            for (int i=0; i<n; ++i) {
+                p_e[i] = (p_o[i]+points[nn+i])/2;
+            }
+            float val_e = func(p_e);
+
+            if (val_e<vals[n]) {
+                Logger::info("Choosing contraction\n");
+                addValue(n,val_e,vals,p_e,points,n);
+                continue;
+            }
+        }
+        {
+            Logger::info("Full contraction\n");
+            for (int j=1; j<=n; ++j) {
+                for (int i=0; i<n; ++i) {
+                    points[j*n+i] = (points[j*n+i]+points[i])/2;
+                }
+                float val = func(points+j*n);
+                addValue(j,val,vals,points+j*n,points,n);
+            }
+        }
+    }
+
+    float bestVal = vals[0];
+
+    delete[] p_r;
+    delete[] p_o;
+    delete[] p_e;
+    if (ownVals) delete[] vals;
+
+    return bestVal;
+}
+
+}
+
+#endif //OPENCV_FLANN_SIMPLEX_DOWNHILL_H_
diff --git a/include/opencv2/flann/timer.h b/include/opencv2/flann/timer.h
new file mode 100644
index 0000000..f771a34
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/flann/timer.h
@@ -0,0 +1,94 @@
+/***********************************************************************
+ * Software License Agreement (BSD License)
+ *
+ * Copyright 2008-2009  Marius Muja (mariusm@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ * Copyright 2008-2009  David G. Lowe (lowe@cs.ubc.ca). All rights reserved.
+ *
+ * THE BSD LICENSE
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions
+ * are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
+ *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
+ *    documentation and/or other materials provided with the distribution.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR
+ * IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES
+ * OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.
+ * IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
+ * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT
+ * NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
+ * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
+ * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
+ * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
+ * THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *************************************************************************/
+
+#ifndef OPENCV_FLANN_TIMER_H
+#define OPENCV_FLANN_TIMER_H
+
+#include <time.h>
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/core/utility.hpp"
+
+namespace cvflann
+{
+
+/**
+ * A start-stop timer class.
+ *
+ * Can be used to time portions of code.
+ */
+class StartStopTimer
+{
+    int64 startTime;
+
+public:
+    /**
+     * Value of the timer.
+     */
+    double value;
+
+
+    /**
+     * Constructor.
+     */
+    StartStopTimer()
+    {
+        reset();
+    }
+
+    /**
+     * Starts the timer.
+     */
+    void start()
+    {
+        startTime = cv::getTickCount();
+    }
+
+    /**
+     * Stops the timer and updates timer value.
+     */
+    void stop()
+    {
+        int64 stopTime = cv::getTickCount();
+        value += ( (double)stopTime - startTime) / cv::getTickFrequency();
+    }
+
+    /**
+     * Resets the timer value to 0.
+     */
+    void reset()
+    {
+        value = 0;
+    }
+
+};
+
+}
+
+#endif // FLANN_TIMER_H
diff --git a/include/opencv2/gapi.hpp b/include/opencv2/gapi.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0600e24
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi.hpp
@@ -0,0 +1,33 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_HPP
+#define OPENCV_GAPI_HPP
+
+#include <memory>
+
+/** \defgroup gapi G-API framework
+@{
+    @defgroup gapi_main_classes G-API Main Classes
+    @defgroup gapi_data_objects G-API Data Objects
+    @{
+      @defgroup gapi_meta_args G-API Metadata Descriptors
+    @}
+    @defgroup gapi_std_backends G-API Standard backends
+    @defgroup gapi_compile_args G-API Graph Compilation Arguments
+@}
+ */
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garray.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcomputation.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcompiled.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gtyped.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+#include <opencv2/gapi/operators.hpp>
+
+#endif // OPENCV_GAPI_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/core.hpp b/include/opencv2/gapi/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a38d747
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/core.hpp
@@ -0,0 +1,1639 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_CORE_HPP
+#define OPENCV_GAPI_CORE_HPP
+
+#include <utility> // std::tuple
+
+#include <opencv2/imgproc.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+
+/** \defgroup gapi_core G-API core (basic) functionality
+@{
+    @defgroup gapi_math Graph API: Math operations
+    @defgroup gapi_pixelwise Graph API: Pixelwise operations
+    @defgroup gapi_matrixop Graph API: Operations on matrices
+    @defgroup gapi_transform Graph API: Geometric, depth and LUT-like image transformations
+@}
+ */
+namespace cv { namespace gapi {
+namespace core {
+    using GMat2 = std::tuple<GMat,GMat>;
+    using GMat3 = std::tuple<GMat,GMat,GMat>; // FIXME: how to avoid this?
+    using GMat4 = std::tuple<GMat,GMat,GMat,GMat>;
+    using GMatScalar = std::tuple<GMat, GScalar>;
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAdd, <GMat(GMat, GMat, int)>, "org.opencv.core.math.add") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc b, int ddepth) {
+            if (ddepth == -1)
+            {
+                // OpenCV: When the input arrays in add/subtract/multiply/divide
+                // functions have different depths, the output array depth must be
+                // explicitly specified!
+                // See artim_op() @ arithm.cpp
+                GAPI_Assert(a.chan == b.chan);
+                GAPI_Assert(a.depth == b.depth);
+                return a;
+            }
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAddC, <GMat(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.math.addC") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc, int ddepth) {
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSub, <GMat(GMat, GMat, int)>, "org.opencv.core.math.sub") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc b, int ddepth) {
+            if (ddepth == -1)
+            {
+                // This macro should select a larger data depth from a and b
+                // considering the number of channels in the same
+                // FIXME!!! Clarify if it is valid for sub()
+                GAPI_Assert(a.chan == b.chan);
+                ddepth = std::max(a.depth, b.depth);
+            }
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSubC, <GMat(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.math.subC") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc, int ddepth) {
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSubRC,<GMat(GScalar, GMat, int)>, "org.opencv.core.math.subRC") {
+        static GMatDesc outMeta(GScalarDesc, GMatDesc b, int ddepth) {
+            return b.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMul, <GMat(GMat, GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.mul") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc, double, int ddepth) {
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMulCOld, <GMat(GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.mulCOld") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, double, int ddepth) {
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMulC, <GMat(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.math.mulC"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc, int ddepth) {
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMulS, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.math.muls") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a;
+        }
+    }; // FIXME: Merge with MulC
+
+    G_TYPED_KERNEL(GDiv, <GMat(GMat, GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.div") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc b, double, int ddepth) {
+            if (ddepth == -1)
+            {
+                GAPI_Assert(a.depth == b.depth);
+                return b;
+            }
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GDivC, <GMat(GMat, GScalar, double, int)>, "org.opencv.core.math.divC") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc, double, int ddepth) {
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GDivRC, <GMat(GScalar, GMat, double, int)>, "org.opencv.core.math.divRC") {
+        static GMatDesc outMeta(GScalarDesc, GMatDesc b, double, int ddepth) {
+            return b.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMean, <GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.math.mean") {
+        static GScalarDesc outMeta(GMatDesc) {
+            return empty_scalar_desc();
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GPolarToCart, <GMat2(GMat, GMat, bool)>, "org.opencv.core.math.polarToCart") {
+        static std::tuple<GMatDesc, GMatDesc> outMeta(GMatDesc, GMatDesc a, bool) {
+            return std::make_tuple(a, a);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GCartToPolar, <GMat2(GMat, GMat, bool)>, "org.opencv.core.math.cartToPolar") {
+        static std::tuple<GMatDesc, GMatDesc> outMeta(GMatDesc x, GMatDesc, bool) {
+            return std::make_tuple(x, x);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GPhase, <GMat(GMat, GMat, bool)>, "org.opencv.core.math.phase") {
+        static GMatDesc outMeta(const GMatDesc &inx, const GMatDesc &, bool) {
+            return inx;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMask, <GMat(GMat,GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.mask") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, GMatDesc) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpGT, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGT") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpGE, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGE") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpLE, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLE") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpLT, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLT") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpEQ, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQ") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpNE, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNE") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpGTScalar, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGTScalar"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpGEScalar, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGEScalar"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpLEScalar, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLEScalar"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpLTScalar, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLTScalar"){
+    static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpEQScalar, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQScalar"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCmpNEScalar, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNEScalar"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a.withDepth(CV_8U);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAnd, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_and") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAndS, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_andS") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GOr, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_or") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GOrS, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_orS") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GXor, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xor") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GXorS, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xorS") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNot, <GMat(GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_not") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSelect, <GMat(GMat, GMat, GMat)>, "org.opencv.core.pixelwise.select") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMin, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.min") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMax, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.max") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAbsDiff, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.absdiff") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GMatDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAbsDiffC, <GMat(GMat, GScalar)>, "org.opencv.core.matrixop.absdiffC") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, GScalarDesc) {
+            return a;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSum, <GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.sum") {
+        static GScalarDesc outMeta(GMatDesc) {
+            return empty_scalar_desc();
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GAddW, <GMat(GMat, double, GMat, double, double, int)>, "org.opencv.core.matrixop.addweighted") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc a, double, GMatDesc b, double, double, int ddepth) {
+            if (ddepth == -1)
+            {
+                // OpenCV: When the input arrays in add/subtract/multiply/divide
+                // functions have different depths, the output array depth must be
+                // explicitly specified!
+                // See artim_op() @ arithm.cpp
+                GAPI_Assert(a.chan == b.chan);
+                GAPI_Assert(a.depth == b.depth);
+                return a;
+            }
+            return a.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNormL1, <GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.norml1") {
+        static GScalarDesc outMeta(GMatDesc) {
+            return empty_scalar_desc();
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNormL2, <GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.norml2") {
+        static GScalarDesc outMeta(GMatDesc) {
+            return empty_scalar_desc();
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNormInf, <GScalar(GMat)>, "org.opencv.core.matrixop.norminf") {
+        static GScalarDesc outMeta(GMatDesc) {
+            return empty_scalar_desc();
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GIntegral, <GMat2(GMat, int, int)>, "org.opencv.core.matrixop.integral") {
+        static std::tuple<GMatDesc, GMatDesc> outMeta(GMatDesc in, int sd, int sqd) {
+            return std::make_tuple(in.withSizeDelta(1,1).withDepth(sd),
+                                   in.withSizeDelta(1,1).withDepth(sqd));
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GThreshold, <GMat(GMat, GScalar, GScalar, int)>, "org.opencv.core.matrixop.threshold") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, GScalarDesc, GScalarDesc, int) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GThresholdOT, <GMatScalar(GMat, GScalar, int)>, "org.opencv.core.matrixop.thresholdOT") {
+        static std::tuple<GMatDesc,GScalarDesc> outMeta(GMatDesc in, GScalarDesc, int) {
+            return std::make_tuple(in, empty_scalar_desc());
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GInRange, <GMat(GMat, GScalar, GScalar)>, "org.opencv.core.matrixop.inrange") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, GScalarDesc, GScalarDesc) {
+            return in.withType(CV_8U, 1);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GSplit3, <GMat3(GMat)>, "org.opencv.core.transform.split3") {
+        static std::tuple<GMatDesc, GMatDesc, GMatDesc> outMeta(GMatDesc in) {
+            const auto out_depth = in.depth;
+            const auto out_desc  = in.withType(out_depth, 1);
+            return std::make_tuple(out_desc, out_desc, out_desc);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GSplit4, <GMat4(GMat)>,"org.opencv.core.transform.split4") {
+        static std::tuple<GMatDesc, GMatDesc, GMatDesc, GMatDesc> outMeta(GMatDesc in) {
+            const auto out_depth = in.depth;
+            const auto out_desc = in.withType(out_depth, 1);
+            return std::make_tuple(out_desc, out_desc, out_desc, out_desc);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GResize, <GMat(GMat,Size,double,double,int)>, "org.opencv.core.transform.resize") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Size sz, double fx, double fy, int) {
+            if (sz.width != 0 && sz.height != 0)
+            {
+                return in.withSize(sz);
+            }
+            else
+            {
+                GAPI_Assert(fx != 0. && fy != 0.);
+                return in.withSize
+                    (Size(static_cast<int>(std::round(in.size.width  * fx)),
+                          static_cast<int>(std::round(in.size.height * fy))));
+            }
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GResizeP, <GMatP(GMatP,Size,int)>, "org.opencv.core.transform.resizeP") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Size sz, int interp) {
+            GAPI_Assert(in.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(in.chan == 3);
+            GAPI_Assert(in.planar);
+            GAPI_Assert(interp == cv::INTER_LINEAR);
+            return in.withSize(sz);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMerge3, <GMat(GMat,GMat,GMat)>, "org.opencv.core.transform.merge3") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, GMatDesc, GMatDesc) {
+            // Preserve depth and add channel component
+            return in.withType(in.depth, 3);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMerge4, <GMat(GMat,GMat,GMat,GMat)>, "org.opencv.core.transform.merge4") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, GMatDesc, GMatDesc, GMatDesc) {
+            // Preserve depth and add channel component
+            return in.withType(in.depth, 4);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRemap, <GMat(GMat, Mat, Mat, int, int, Scalar)>, "org.opencv.core.transform.remap") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Mat m1, Mat, int, int, Scalar) {
+            return in.withSize(m1.size());
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GFlip, <GMat(GMat, int)>, "org.opencv.core.transform.flip") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCrop, <GMat(GMat, Rect)>, "org.opencv.core.transform.crop") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Rect rc) {
+            return in.withSize(Size(rc.width, rc.height));
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GConcatHor, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.transform.concatHor") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc l, GMatDesc r) {
+            return l.withSizeDelta(+r.size.width, 0);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GConcatVert, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.transform.concatVert") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc t, GMatDesc b) {
+            return t.withSizeDelta(0, +b.size.height);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GLUT, <GMat(GMat, Mat)>, "org.opencv.core.transform.LUT") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Mat) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GConvertTo, <GMat(GMat, int, double, double)>, "org.opencv.core.transform.convertTo") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int rdepth, double, double) {
+            return rdepth < 0 ? in : in.withDepth(rdepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSqrt, <GMat(GMat)>, "org.opencv.core.math.sqrt") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNormalize, <GMat(GMat, double, double, int, int)>, "org.opencv.core.normalize") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, double, double, int, int ddepth) {
+            // unlike opencv doesn't have a mask as a parameter
+            return (ddepth < 0 ? in : in.withDepth(ddepth));
+        }
+    };
+}
+
+//! @addtogroup gapi_math
+//! @{
+
+/** @brief Calculates the per-element sum of two matrices.
+
+The function add calculates sum of two matrices of the same size and the same number of channels:
+\f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} ( \texttt{src1}(I) +  \texttt{src2}(I)) \quad \texttt{if mask}(I) \ne0\f]
+
+The function can be replaced with matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =  \texttt{src1} + \texttt{src2}\f]
+
+The input matrices and the output matrix can all have the same or different depths. For example, you
+can add a 16-bit unsigned matrix to a 8-bit signed matrix and store the sum as a 32-bit
+floating-point matrix. Depth of the output matrix is determined by the ddepth parameter.
+If src1.depth() == src2.depth(), ddepth can be set to the default -1. In this case, the output matrix will have
+the same depth as the input matrices.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.add"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa sub, addWeighted
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat add(const GMat& src1, const GMat& src2, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Calculates the per-element sum of matrix and given scalar.
+
+The function addC adds a given scalar value to each element of given matrix.
+The function can be replaced with matrix expressions:
+
+    \f[\texttt{dst} =  \texttt{src1} + \texttt{c}\f]
+
+Depth of the output matrix is determined by the ddepth parameter.
+If ddepth is set to default -1, the depth of output matrix will be the same as the depth of input matrix.
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size and number of channels as the input matrix.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.addC"
+@param src1 first input matrix.
+@param c scalar value to be added.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa sub, addWeighted
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat addC(const GMat& src1, const GScalar& c, int ddepth = -1);
+//! @overload
+GAPI_EXPORTS GMat addC(const GScalar& c, const GMat& src1, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Calculates the per-element difference between two matrices.
+
+The function sub calculates difference between two matrices, when both matrices have the same size and the same number of
+channels:
+    \f[\texttt{dst}(I) =   \texttt{src1}(I) -  \texttt{src2}(I)\f]
+
+The function can be replaced with matrix expressions:
+\f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} -  \texttt{src2}\f]
+
+The input matrices and the output matrix can all have the same or different depths. For example, you
+can subtract two 8-bit unsigned matrices store the result as a 16-bit signed matrix.
+Depth of the output matrix is determined by the ddepth parameter.
+If src1.depth() == src2.depth(), ddepth can be set to the default -1. In this case, the output matrix will have
+the same depth as the input matrices. The matrices can be single or multi channel.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.sub"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa  add, addC
+  */
+GAPI_EXPORTS GMat sub(const GMat& src1, const GMat& src2, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Calculates the per-element difference between matrix and given scalar.
+
+The function can be replaced with matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =  \texttt{src} - \texttt{c}\f]
+
+Depth of the output matrix is determined by the ddepth parameter.
+If ddepth is set to default -1, the depth of output matrix will be the same as the depth of input matrix.
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.subC"
+@param src first input matrix.
+@param c scalar value to subtracted.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa  add, addC, subRC
+  */
+GAPI_EXPORTS GMat subC(const GMat& src, const GScalar& c, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Calculates the per-element difference between given scalar and the matrix.
+
+The function can be replaced with matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =  \texttt{val} - \texttt{src}\f]
+
+Depth of the output matrix is determined by the ddepth parameter.
+If ddepth is set to default -1, the depth of output matrix will be the same as the depth of input matrix.
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.subRC"
+@param c scalar value to subtract from.
+@param src input matrix to be subtracted.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa  add, addC, subC
+  */
+GAPI_EXPORTS GMat subRC(const GScalar& c, const GMat& src, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Calculates the per-element scaled product of two matrices.
+
+The function mul calculates the per-element product of two matrices:
+
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate} ( \texttt{scale} \cdot \texttt{src1} (I)  \cdot \texttt{src2} (I))\f]
+
+If src1.depth() == src2.depth(), ddepth can be set to the default -1. In this case, the output matrix will have
+the same depth as the input matrices. The matrices can be single or multi channel.
+Output matrix must have the same size as input matrices.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.mul"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix of the same size and the same depth as src1.
+@param scale optional scale factor.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa add, sub, div, addWeighted
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat mul(const GMat& src1, const GMat& src2, double scale = 1.0, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Multiplies matrix by scalar.
+
+The function mulC multiplies each element of matrix src by given scalar value:
+
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate} (  \texttt{src1} (I)  \cdot \texttt{multiplier} )\f]
+
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.mulC"
+@param src input matrix.
+@param multiplier factor to be multiplied.
+@param ddepth optional depth of the output matrix. If -1, the depth of output matrix will be the same as input matrix depth.
+@sa add, sub, div, addWeighted
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat mulC(const GMat& src, double multiplier, int ddepth = -1);
+//! @overload
+GAPI_EXPORTS GMat mulC(const GMat& src, const GScalar& multiplier, int ddepth = -1);   // FIXME: merge with mulc
+//! @overload
+GAPI_EXPORTS GMat mulC(const GScalar& multiplier, const GMat& src, int ddepth = -1);   // FIXME: merge with mulc
+
+/** @brief Performs per-element division of two matrices.
+
+The function divides one matrix by another:
+\f[\texttt{dst(I) = saturate(src1(I)*scale/src2(I))}\f]
+
+When src2(I) is zero, dst(I) will also be zero. Different channels of
+multi-channel matrices are processed independently.
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size and depth as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.div"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix of the same size and depth as src1.
+@param scale scalar factor.
+@param ddepth optional depth of the output matrix; you can only pass -1 when src1.depth() == src2.depth().
+@sa  mul, add, sub
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat div(const GMat& src1, const GMat& src2, double scale, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Divides matrix by scalar.
+
+The function divC divides each element of matrix src by given scalar value:
+
+\f[\texttt{dst(I) = saturate(src(I)*scale/divisor)}\f]
+
+When divisor is zero, dst(I) will also be zero. Different channels of
+multi-channel matrices are processed independently.
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size and depth as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.divC"
+@param src input matrix.
+@param divisor number to be divided by.
+@param ddepth optional depth of the output matrix. If -1, the depth of output matrix will be the same as input matrix depth.
+@param scale scale factor.
+@sa add, sub, div, addWeighted
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat divC(const GMat& src, const GScalar& divisor, double scale, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Divides scalar by matrix.
+
+The function divRC divides given scalar by each element of matrix src and keep the division result in new matrix of the same size and type as src:
+
+\f[\texttt{dst(I) = saturate(divident*scale/src(I))}\f]
+
+When src(I) is zero, dst(I) will also be zero. Different channels of
+multi-channel matrices are processed independently.
+The matrices can be single or multi channel. Output matrix must have the same size and depth as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.divRC"
+@param src input matrix.
+@param divident number to be divided.
+@param ddepth optional depth of the output matrix. If -1, the depth of output matrix will be the same as input matrix depth.
+@param scale scale factor
+@sa add, sub, div, addWeighted
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat divRC(const GScalar& divident, const GMat& src, double scale, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Applies a mask to a matrix.
+
+The function mask set value from given matrix if the corresponding pixel value in mask matrix set to true,
+and set the matrix value to 0 overwise.
+
+Supported src matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_16UC1. Supported mask data type is @ref CV_8UC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.mask"
+@param src input matrix.
+@param mask input mask matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat mask(const GMat& src, const GMat& mask);
+
+/** @brief Calculates an average (mean) of matrix elements.
+
+The function mean calculates the mean value M of matrix elements,
+independently for each channel, and return it.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.mean"
+@param src input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GScalar mean(const GMat& src);
+
+/** @brief Calculates x and y coordinates of 2D vectors from their magnitude and angle.
+
+The function polarToCart calculates the Cartesian coordinates of each 2D
+vector represented by the corresponding elements of magnitude and angle:
+\f[\begin{array}{l} \texttt{x} (I) =  \texttt{magnitude} (I) \cos ( \texttt{angle} (I)) \\ \texttt{y} (I) =  \texttt{magnitude} (I) \sin ( \texttt{angle} (I)) \\ \end{array}\f]
+
+The relative accuracy of the estimated coordinates is about 1e-6.
+
+First output is a matrix of x-coordinates of 2D vectors.
+Second output is a matrix of y-coordinates of 2D vectors.
+Both output must have the same size and depth as input matrices.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.polarToCart"
+
+@param magnitude input floating-point @ref CV_32FC1 matrix (1xN) of magnitudes of 2D vectors;
+@param angle input floating-point @ref CV_32FC1 matrix (1xN) of angles of 2D vectors.
+@param angleInDegrees when true, the input angles are measured in
+degrees, otherwise, they are measured in radians.
+@sa cartToPolar, exp, log, pow, sqrt
+*/
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GMat> polarToCart(const GMat& magnitude, const GMat& angle,
+                                              bool angleInDegrees = false);
+
+/** @brief Calculates the magnitude and angle of 2D vectors.
+
+The function cartToPolar calculates either the magnitude, angle, or both
+for every 2D vector (x(I),y(I)):
+\f[\begin{array}{l} \texttt{magnitude} (I)= \sqrt{\texttt{x}(I)^2+\texttt{y}(I)^2} , \\ \texttt{angle} (I)= \texttt{atan2} ( \texttt{y} (I), \texttt{x} (I))[ \cdot180 / \pi ] \end{array}\f]
+
+The angles are calculated with accuracy about 0.3 degrees. For the point
+(0,0), the angle is set to 0.
+
+First output is a matrix of magnitudes of the same size and depth as input x.
+Second output is a matrix of angles that has the same size and depth as
+x; the angles are measured in radians (from 0 to 2\*Pi) or in degrees (0 to 360 degrees).
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.math.cartToPolar"
+
+@param x matrix of @ref CV_32FC1 x-coordinates.
+@param y array of @ref CV_32FC1 y-coordinates.
+@param angleInDegrees a flag, indicating whether the angles are measured
+in radians (which is by default), or in degrees.
+@sa polarToCart
+*/
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GMat> cartToPolar(const GMat& x, const GMat& y,
+                                              bool angleInDegrees = false);
+
+/** @brief Calculates the rotation angle of 2D vectors.
+
+The function cv::phase calculates the rotation angle of each 2D vector that
+is formed from the corresponding elements of x and y :
+\f[\texttt{angle} (I) =  \texttt{atan2} ( \texttt{y} (I), \texttt{x} (I))\f]
+
+The angle estimation accuracy is about 0.3 degrees. When x(I)=y(I)=0 ,
+the corresponding angle(I) is set to 0.
+@param x input floating-point array of x-coordinates of 2D vectors.
+@param y input array of y-coordinates of 2D vectors; it must have the
+same size and the same type as x.
+@param angleInDegrees when true, the function calculates the angle in
+degrees, otherwise, they are measured in radians.
+@return array of vector angles; it has the same size and same type as x.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat phase(const GMat& x, const GMat &y, bool angleInDegrees = false);
+
+/** @brief Calculates a square root of array elements.
+
+The function cv::gapi::sqrt calculates a square root of each input array element.
+In case of multi-channel arrays, each channel is processed
+independently. The accuracy is approximately the same as of the built-in
+std::sqrt .
+@param src input floating-point array.
+@return output array of the same size and type as src.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat sqrt(const GMat &src);
+
+//! @} gapi_math
+//!
+//! @addtogroup gapi_pixelwise
+//! @{
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two matrices checking if elements from first matrix are greater compare to elements in second.
+
+The function compares elements of two matrices src1 and src2 of the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  > \texttt{src2} (I)\f]
+
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+\f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} > \texttt{src2}\f]
+
+Output matrix of depth @ref CV_8U must have the same size and the same number of channels as
+    the input matrices/matrix.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGT"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix/scalar of the same depth as first input matrix.
+@sa min, max, threshold, cmpLE, cmpGE, cmpLS
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpGT(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGTScalar"
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpGT(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two matrices checking if elements from first matrix are less than elements in second.
+
+The function compares elements of two matrices src1 and src2 of the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  < \texttt{src2} (I)\f]
+
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} < \texttt{src2}\f]
+
+Output matrix of depth @ref CV_8U must have the same size and the same number of channels as
+    the input matrices/matrix.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLT"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix/scalar of the same depth as first input matrix.
+@sa min, max, threshold, cmpLE, cmpGE, cmpGT
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpLT(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLTScalar"
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpLT(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two matrices checking if elements from first matrix are greater or equal compare to elements in second.
+
+The function compares elements of two matrices src1 and src2 of the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  >= \texttt{src2} (I)\f]
+
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} >= \texttt{src2}\f]
+
+Output matrix of depth @ref CV_8U must have the same size and the same number of channels as
+    the input matrices.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpGE"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix/scalar of the same depth as first input matrix.
+@sa min, max, threshold, cmpLE, cmpGT, cmpLS
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpGE(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLGEcalar"
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpGE(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two matrices checking if elements from first matrix are less or equal compare to elements in second.
+
+The function compares elements of two matrices src1 and src2 of the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  <=  \texttt{src2} (I)\f]
+
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} <= \texttt{src2}\f]
+
+Output matrix of depth @ref CV_8U must have the same size and the same number of channels as
+    the input matrices.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLE"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix/scalar of the same depth as first input matrix.
+@sa min, max, threshold, cmpGT, cmpGE, cmpLS
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpLE(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpLEScalar"
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpLE(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two matrices checking if elements from first matrix are equal to elements in second.
+
+The function compares elements of two matrices src1 and src2 of the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  ==  \texttt{src2} (I)\f]
+
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} == \texttt{src2}\f]
+
+Output matrix of depth @ref CV_8U must have the same size and the same number of channels as
+    the input matrices.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQ"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix/scalar of the same depth as first input matrix.
+@sa min, max, threshold, cmpNE
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpEQ(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpEQScalar"
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpEQ(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief Performs the per-element comparison of two matrices checking if elements from first matrix are not equal to elements in second.
+
+The function compares elements of two matrices src1 and src2 of the same size:
+    \f[\texttt{dst} (I) =  \texttt{src1} (I)  !=  \texttt{src2} (I)\f]
+
+When the comparison result is true, the corresponding element of output
+array is set to 255. The comparison operations can be replaced with the
+equivalent matrix expressions:
+    \f[\texttt{dst} =   \texttt{src1} != \texttt{src2}\f]
+
+Output matrix of depth @ref CV_8U must have the same size and the same number of channels as
+    the input matrices.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNE"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix/scalar of the same depth as first input matrix.
+@sa min, max, threshold, cmpEQ
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpNE(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.cmpNEScalar"
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat cmpNE(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief computes bitwise conjunction of the two matrixes (src1 & src2)
+Calculates the per-element bit-wise logical conjunction of two matrices of the same size.
+
+In case of floating-point matrices, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel matrices, each channel is processed
+independently. Output matrix must have the same size and depth as the input
+matrices.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_and"
+
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_and(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.bitwise_andS"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 scalar, which will be per-lemenetly conjuncted with elements of src1.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_and(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+/** @brief computes bitwise disjunction of the two matrixes (src1 | src2)
+Calculates the per-element bit-wise logical disjunction of two matrices of the same size.
+
+In case of floating-point matrices, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel matrices, each channel is processed
+independently. Output matrix must have the same size and depth as the input
+matrices.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_or"
+
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_or(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.bitwise_orS"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 scalar, which will be per-lemenetly disjuncted with elements of src1.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_or(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+
+/** @brief computes bitwise logical "exclusive or" of the two matrixes (src1 ^ src2)
+Calculates the per-element bit-wise logical "exclusive or" of two matrices of the same size.
+
+In case of floating-point matrices, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel matrices, each channel is processed
+independently. Output matrix must have the same size and depth as the input
+matrices.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_xor"
+
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_xor(const GMat& src1, const GMat& src2);
+/** @overload
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.compare.bitwise_xorS"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 scalar, for which per-lemenet "logical or" operation on elements of src1 will be performed.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_xor(const GMat& src1, const GScalar& src2);
+
+
+/** @brief Inverts every bit of an array.
+The function bitwise_not calculates per-element bit-wise inversion of the input
+matrix:
+\f[\texttt{dst} (I) =  \neg \texttt{src} (I)\f]
+
+In case of floating-point matrices, their machine-specific bit
+representations (usually IEEE754-compliant) are used for the operation.
+In case of multi-channel matrices, each channel is processed
+independently. Output matrix must have the same size and depth as the input
+matrix.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.bitwise_not"
+
+@param src input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat bitwise_not(const GMat& src);
+
+/** @brief Select values from either first or second of input matrices by given mask.
+The function set to the output matrix either the value from the first input matrix if corresponding value of mask matrix is 255,
+ or value from the second input matrix (if value of mask matrix set to 0).
+
+Input mask matrix must be of @ref CV_8UC1 type, two other inout matrices and output matrix should be of the same type. The size should
+be the same for all input and output matrices.
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.pixelwise.select"
+
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+@param mask mask input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat select(const GMat& src1, const GMat& src2, const GMat& mask);
+
+//! @} gapi_pixelwise
+
+
+//! @addtogroup gapi_matrixop
+//! @{
+/** @brief Calculates per-element minimum of two matrices.
+
+The function min calculates the per-element minimum of two matrices of the same size, number of channels and depth:
+\f[\texttt{dst} (I)= \min ( \texttt{src1} (I), \texttt{src2} (I))\f]
+    where I is a multi-dimensional index of matrix elements. In case of
+    multi-channel matrices, each channel is processed independently.
+Output matrix must be of the same size and depth as src1.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.min"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix of the same size and depth as src1.
+@sa max, compareEqual, compareLess, compareLessEqual
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat min(const GMat& src1, const GMat& src2);
+
+/** @brief Calculates per-element maximum of two matrices.
+
+The function max calculates the per-element maximum of two matrices of the same size, number of channels and depth:
+\f[\texttt{dst} (I)= \max ( \texttt{src1} (I), \texttt{src2} (I))\f]
+    where I is a multi-dimensional index of matrix elements. In case of
+    multi-channel matrices, each channel is processed independently.
+Output matrix must be of the same size and depth as src1.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.max"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix of the same size and depth as src1.
+@sa min, compare, compareEqual, compareGreater, compareGreaterEqual
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat max(const GMat& src1, const GMat& src2);
+
+/** @brief Calculates the per-element absolute difference between two matrices.
+
+The function absDiff calculates absolute difference between two matrices of the same size and depth:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} (| \texttt{src1}(I) -  \texttt{src2}(I)|)\f]
+    where I is a multi-dimensional index of matrix elements. In case of
+    multi-channel matrices, each channel is processed independently.
+Output matrix must have the same size and depth as input matrices.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.absdiff"
+@param src1 first input matrix.
+@param src2 second input matrix.
+@sa abs
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat absDiff(const GMat& src1, const GMat& src2);
+
+/** @brief Calculates absolute value of matrix elements.
+
+The function abs calculates absolute difference between matrix elements and given scalar value:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{saturate} (| \texttt{src1}(I) -  \texttt{matC}(I)|)\f]
+    where matC is constructed from given scalar c and has the same sizes and depth as input matrix src.
+
+Output matrix must be of the same size and depth as src.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.absdiffC"
+@param src input matrix.
+@param c scalar to be subtracted.
+@sa min, max
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat absDiffC(const GMat& src, const GScalar& c);
+
+/** @brief Calculates sum of all matrix elements.
+
+The function sum calculates sum of all matrix elements, independently for each channel.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.sum"
+@param src input matrix.
+@sa min, max
+*/
+GAPI_EXPORTS GScalar sum(const GMat& src);
+
+/** @brief Calculates the weighted sum of two matrices.
+
+The function addWeighted calculates the weighted sum of two matrices as follows:
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate} ( \texttt{src1} (I)* \texttt{alpha} +  \texttt{src2} (I)* \texttt{beta} +  \texttt{gamma} )\f]
+where I is a multi-dimensional index of array elements. In case of multi-channel matrices, each
+channel is processed independently.
+
+The function can be replaced with a matrix expression:
+    \f[\texttt{dst}(I) =  \texttt{alpha} * \texttt{src1}(I) - \texttt{beta} * \texttt{src2}(I) + \texttt{gamma} \f]
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.addweighted"
+@param src1 first input matrix.
+@param alpha weight of the first matrix elements.
+@param src2 second input matrix of the same size and channel number as src1.
+@param beta weight of the second matrix elements.
+@param gamma scalar added to each sum.
+@param ddepth optional depth of the output matrix.
+@sa  add, sub
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat addWeighted(const GMat& src1, double alpha, const GMat& src2, double beta, double gamma, int ddepth = -1);
+
+/** @brief Calculates the  absolute L1 norm of a matrix.
+
+This version of normL1 calculates the absolute L1 norm of src.
+
+As example for one array consider the function \f$r(x)= \begin{pmatrix} x \\ 1-x \end{pmatrix}, x \in [-1;1]\f$.
+The \f$ L_{1} \f$ norm for the sample value \f$r(-1) = \begin{pmatrix} -1 \\ 2 \end{pmatrix}\f$
+is calculated as follows
+\f{align*}
+    \| r(-1) \|_{L_1} &= |-1| + |2| = 3 \\
+\f}
+and for \f$r(0.5) = \begin{pmatrix} 0.5 \\ 0.5 \end{pmatrix}\f$ the calculation is
+\f{align*}
+    \| r(0.5) \|_{L_1} &= |0.5| + |0.5| = 1 \\
+\f}
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.norml1"
+@param src input matrix.
+@sa normL2, normInf
+*/
+GAPI_EXPORTS GScalar normL1(const GMat& src);
+
+/** @brief Calculates the absolute L2 norm of a matrix.
+
+This version of normL2 calculates the absolute L2 norm of src.
+
+As example for one array consider the function \f$r(x)= \begin{pmatrix} x \\ 1-x \end{pmatrix}, x \in [-1;1]\f$.
+The \f$ L_{2} \f$  norm for the sample value \f$r(-1) = \begin{pmatrix} -1 \\ 2 \end{pmatrix}\f$
+is calculated as follows
+\f{align*}
+    \| r(-1) \|_{L_2} &= \sqrt{(-1)^{2} + (2)^{2}} = \sqrt{5} \\
+\f}
+and for \f$r(0.5) = \begin{pmatrix} 0.5 \\ 0.5 \end{pmatrix}\f$ the calculation is
+\f{align*}
+    \| r(0.5) \|_{L_2} &= \sqrt{(0.5)^{2} + (0.5)^{2}} = \sqrt{0.5} \\
+\f}
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.norml2"
+@param src input matrix.
+@sa normL1, normInf
+*/
+GAPI_EXPORTS GScalar normL2(const GMat& src);
+
+/** @brief Calculates the absolute infinite norm of a matrix.
+
+This version of normInf calculates the absolute infinite norm of src.
+
+As example for one array consider the function \f$r(x)= \begin{pmatrix} x \\ 1-x \end{pmatrix}, x \in [-1;1]\f$.
+The \f$ L_{\infty} \f$ norm for the sample value \f$r(-1) = \begin{pmatrix} -1 \\ 2 \end{pmatrix}\f$
+is calculated as follows
+\f{align*}
+    \| r(-1) \|_{L_\infty} &= \max(|-1|,|2|) = 2
+\f}
+and for \f$r(0.5) = \begin{pmatrix} 0.5 \\ 0.5 \end{pmatrix}\f$ the calculation is
+\f{align*}
+    \| r(0.5) \|_{L_\infty} &= \max(|0.5|,|0.5|) = 0.5.
+\f}
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.norminf"
+@param src input matrix.
+@sa normL1, normL2
+*/
+GAPI_EXPORTS GScalar normInf(const GMat& src);
+
+/** @brief Calculates the integral of an image.
+
+The function calculates one or more integral images for the source image as follows:
+
+\f[\texttt{sum} (X,Y) =  \sum _{x<X,y<Y}  \texttt{image} (x,y)\f]
+
+\f[\texttt{sqsum} (X,Y) =  \sum _{x<X,y<Y}  \texttt{image} (x,y)^2\f]
+
+The function return integral image as \f$(W+1)\times (H+1)\f$ , 32-bit integer or floating-point (32f or 64f) and
+ integral image for squared pixel values; it is \f$(W+1)\times (H+)\f$, double-precision floating-point (64f) array.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.integral"
+
+@param src input image.
+@param sdepth desired depth of the integral and the tilted integral images, CV_32S, CV_32F, or
+CV_64F.
+@param sqdepth desired depth of the integral image of squared pixel values, CV_32F or CV_64F.
+ */
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GMat> integral(const GMat& src, int sdepth = -1, int sqdepth = -1);
+
+/** @brief Applies a fixed-level threshold to each matrix element.
+
+The function applies fixed-level thresholding to a single- or multiple-channel matrix.
+The function is typically used to get a bi-level (binary) image out of a grayscale image ( cmp functions could be also used for
+this purpose) or for removing a noise, that is, filtering out pixels with too small or too large
+values. There are several depths of thresholding supported by the function. They are determined by
+depth parameter.
+
+Also, the special values cv::THRESH_OTSU or cv::THRESH_TRIANGLE may be combined with one of the
+above values. In these cases, the function determines the optimal threshold value using the Otsu's
+or Triangle algorithm and uses it instead of the specified thresh . The function returns the
+computed threshold value in addititon to thresholded matrix.
+The Otsu's and Triangle methods are implemented only for 8-bit matrices.
+
+Input image should be single channel only in case of cv::THRESH_OTSU or cv::THRESH_TRIANGLE flags.
+Output matrix must be of the same size and depth as src.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.threshold"
+
+@param src input matrix (@ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, or @ref CV_32FC1).
+@param thresh threshold value.
+@param maxval maximum value to use with the cv::THRESH_BINARY and cv::THRESH_BINARY_INV thresholding
+depths.
+@param depth thresholding depth (see the cv::ThresholdTypes).
+
+@sa min, max, cmpGT, cmpLE, cmpGE, cmpLS
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat threshold(const GMat& src, const GScalar& thresh, const GScalar& maxval, int depth);
+/** @overload
+This function appicable for all threshold depths except CV_THRESH_OTSU and CV_THRESH_TRIANGLE
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.thresholdOT"
+*/
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GScalar> threshold(const GMat& src, const GScalar& maxval, int depth);
+
+/** @brief Applies a range-level threshold to each matrix element.
+
+The function applies range-level thresholding to a single- or multiple-channel matrix.
+It sets output pixel value to OxFF if the corresponding pixel value of input matrix is in specified range,or 0 otherwise.
+
+Input and output matrices must be CV_8UC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.matrixop.inRange"
+
+@param src input matrix (CV_8UC1).
+@param threshLow lower boundary value.
+@param threshUp upper boundary value.
+
+@sa threshold
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat inRange(const GMat& src, const GScalar& threshLow, const GScalar& threshUp);
+
+//! @} gapi_matrixop
+
+//! @addtogroup gapi_transform
+//! @{
+/** @brief Resizes an image.
+
+The function resizes the image src down to or up to the specified size.
+
+Output image size will have the size dsize (when dsize is non-zero) or the size computed from
+src.size(), fx, and fy; the depth of output is the same as of src.
+
+If you want to resize src so that it fits the pre-created dst,
+you may call the function as follows:
+@code
+    // explicitly specify dsize=dst.size(); fx and fy will be computed from that.
+    resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation);
+@endcode
+If you want to decimate the image by factor of 2 in each direction, you can call the function this
+way:
+@code
+    // specify fx and fy and let the function compute the destination image size.
+    resize(src, dst, Size(), 0.5, 0.5, interpolation);
+@endcode
+To shrink an image, it will generally look best with cv::INTER_AREA interpolation, whereas to
+enlarge an image, it will generally look best with cv::INTER_CUBIC (slow) or cv::INTER_LINEAR
+(faster but still looks OK).
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.resize"
+
+@param src input image.
+@param dsize output image size; if it equals zero, it is computed as:
+ \f[\texttt{dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))}\f]
+ Either dsize or both fx and fy must be non-zero.
+@param fx scale factor along the horizontal axis; when it equals 0, it is computed as
+\f[\texttt{(double)dsize.width/src.cols}\f]
+@param fy scale factor along the vertical axis; when it equals 0, it is computed as
+\f[\texttt{(double)dsize.height/src.rows}\f]
+@param interpolation interpolation method, see cv::InterpolationFlags
+
+@sa  warpAffine, warpPerspective, remap, resizeP
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat resize(const GMat& src, const Size& dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR);
+
+/** @brief Resizes a planar image.
+
+The function resizes the image src down to or up to the specified size.
+Planar image memory layout is three planes laying in the memory contiguously,
+so the image height should be plane_height*plane_number, image type is @ref CV_8UC1.
+
+Output image size will have the size dsize, the depth of output is the same as of src.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.resizeP"
+
+@param src input image, must be of @ref CV_8UC1 type;
+@param dsize output image size;
+@param interpolation interpolation method, only cv::INTER_LINEAR is supported at the moment
+
+@sa  warpAffine, warpPerspective, remap, resize
+ */
+GAPI_EXPORTS GMatP resizeP(const GMatP& src, const Size& dsize, int interpolation = cv::INTER_LINEAR);
+
+/** @brief Creates one 3-channel (4-channel) matrix out of 3(4) single-channel ones.
+
+The function merges several matrices to make a single multi-channel matrix. That is, each
+element of the output matrix will be a concatenation of the elements of the input matrices, where
+elements of i-th input matrix are treated as mv[i].channels()-element vectors.
+Input matrix must be of @ref CV_8UC3 (@ref CV_8UC4) type.
+
+The function split3/split4 does the reverse operation.
+
+@note Function textual ID for merge3 is "org.opencv.core.transform.merge3"
+@note Function textual ID for merge4 is "org.opencv.core.transform.merge4"
+
+@param src1 first input matrix to be merged
+@param src2 second input matrix to be merged
+@param src3 third input matrix to be merged
+@param src4 fourth input matrix to be merged
+@sa  split4, split3
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat merge4(const GMat& src1, const GMat& src2, const GMat& src3, const GMat& src4);
+GAPI_EXPORTS GMat merge3(const GMat& src1, const GMat& src2, const GMat& src3);
+
+/** @brief Divides a 3-channel (4-channel) matrix into 3(4) single-channel matrices.
+
+The function splits a 3-channel (4-channel) matrix into 3(4) single-channel matrices:
+\f[\texttt{mv} [c](I) =  \texttt{src} (I)_c\f]
+
+All output matrices must be in @ref CV_8UC1.
+
+@note Function textual for split3 ID is "org.opencv.core.transform.split3"
+@note Function textual for split4 ID is "org.opencv.core.transform.split4"
+
+@param src input @ref CV_8UC4 (@ref CV_8UC3) matrix.
+@sa merge3, merge4
+*/
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GMat, GMat,GMat> split4(const GMat& src);
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GMat, GMat> split3(const GMat& src);
+
+/** @brief Applies a generic geometrical transformation to an image.
+
+The function remap transforms the source image using the specified map:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \texttt{src} (map_x(x,y),map_y(x,y))\f]
+
+where values of pixels with non-integer coordinates are computed using one of available
+interpolation methods. \f$map_x\f$ and \f$map_y\f$ can be encoded as separate floating-point maps
+in \f$map_1\f$ and \f$map_2\f$ respectively, or interleaved floating-point maps of \f$(x,y)\f$ in
+\f$map_1\f$, or fixed-point maps created by using convertMaps. The reason you might want to
+convert from floating to fixed-point representations of a map is that they can yield much faster
+(\~2x) remapping operations. In the converted case, \f$map_1\f$ contains pairs (cvFloor(x),
+cvFloor(y)) and \f$map_2\f$ contains indices in a table of interpolation coefficients.
+Output image must be of the same size and depth as input one.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.remap"
+
+@param src Source image.
+@param map1 The first map of either (x,y) points or just x values having the type CV_16SC2,
+CV_32FC1, or CV_32FC2.
+@param map2 The second map of y values having the type CV_16UC1, CV_32FC1, or none (empty map
+if map1 is (x,y) points), respectively.
+@param interpolation Interpolation method (see cv::InterpolationFlags). The method INTER_AREA is
+not supported by this function.
+@param borderMode Pixel extrapolation method (see cv::BorderTypes). When
+borderMode=BORDER_TRANSPARENT, it means that the pixels in the destination image that
+corresponds to the "outliers" in the source image are not modified by the function.
+@param borderValue Value used in case of a constant border. By default, it is 0.
+@note
+Due to current implementation limitations the size of an input and output images should be less than 32767x32767.
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat remap(const GMat& src, const Mat& map1, const Mat& map2,
+                      int interpolation, int borderMode = BORDER_CONSTANT,
+                      const Scalar& borderValue = Scalar());
+
+/** @brief Flips a 2D matrix around vertical, horizontal, or both axes.
+
+The function flips the matrix in one of three different ways (row
+and column indices are 0-based):
+\f[\texttt{dst} _{ij} =
+\left\{
+\begin{array}{l l}
+\texttt{src} _{\texttt{src.rows}-i-1,j} & if\;  \texttt{flipCode} = 0 \\
+\texttt{src} _{i, \texttt{src.cols} -j-1} & if\;  \texttt{flipCode} > 0 \\
+\texttt{src} _{ \texttt{src.rows} -i-1, \texttt{src.cols} -j-1} & if\; \texttt{flipCode} < 0 \\
+\end{array}
+\right.\f]
+The example scenarios of using the function are the following:
+*   Vertical flipping of the image (flipCode == 0) to switch between
+    top-left and bottom-left image origin. This is a typical operation
+    in video processing on Microsoft Windows\* OS.
+*   Horizontal flipping of the image with the subsequent horizontal
+    shift and absolute difference calculation to check for a
+    vertical-axis symmetry (flipCode \> 0).
+*   Simultaneous horizontal and vertical flipping of the image with
+    the subsequent shift and absolute difference calculation to check
+    for a central symmetry (flipCode \< 0).
+*   Reversing the order of point arrays (flipCode \> 0 or
+    flipCode == 0).
+Output image must be of the same depth as input one, size should be correct for given flipCode.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.flip"
+
+@param src input matrix.
+@param flipCode a flag to specify how to flip the array; 0 means
+flipping around the x-axis and positive value (for example, 1) means
+flipping around y-axis. Negative value (for example, -1) means flipping
+around both axes.
+@sa remap
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat flip(const GMat& src, int flipCode);
+
+/** @brief Crops a 2D matrix.
+
+The function crops the matrix by given cv::Rect.
+
+Output matrix must be of the same depth as input one, size is specified by given rect size.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.crop"
+
+@param src input matrix.
+@param rect a rect to crop a matrix to
+@sa resize
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat crop(const GMat& src, const Rect& rect);
+
+/** @brief Applies horizontal concatenation to given matrices.
+
+The function horizontally concatenates two GMat matrices (with the same number of rows).
+@code{.cpp}
+    GMat A = { 1, 4,
+               2, 5,
+               3, 6 };
+    GMat B = { 7, 10,
+               8, 11,
+               9, 12 };
+
+    GMat C = gapi::concatHor(A, B);
+    //C:
+    //[1, 4, 7, 10;
+    // 2, 5, 8, 11;
+    // 3, 6, 9, 12]
+@endcode
+Output matrix must the same number of rows and depth as the src1 and src2, and the sum of cols of the src1 and src2.
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.transform.concatHor"
+
+@param src1 first input matrix to be considered for horizontal concatenation.
+@param src2 second input matrix to be considered for horizontal concatenation.
+@sa concatVert
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat concatHor(const GMat& src1, const GMat& src2);
+
+/** @overload
+The function horizontally concatenates given number of GMat matrices (with the same number of columns).
+Output matrix must the same number of columns and depth as the input matrices, and the sum of rows of input matrices.
+
+@param v vector of input matrices to be concatenated horizontally.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat concatHor(const std::vector<GMat> &v);
+
+/** @brief Applies vertical concatenation to given matrices.
+
+The function vertically concatenates two GMat matrices (with the same number of cols).
+ @code{.cpp}
+    GMat A = { 1, 7,
+               2, 8,
+               3, 9 };
+    GMat B = { 4, 10,
+               5, 11,
+               6, 12 };
+
+    GMat C = gapi::concatVert(A, B);
+    //C:
+    //[1, 7;
+    // 2, 8;
+    // 3, 9;
+    // 4, 10;
+    // 5, 11;
+    // 6, 12]
+ @endcode
+
+Output matrix must the same number of cols and depth as the src1 and src2, and the sum of rows of the src1 and src2.
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.transform.concatVert"
+
+@param src1 first input matrix to be considered for vertical concatenation.
+@param src2 second input matrix to be considered for vertical concatenation.
+@sa concatHor
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat concatVert(const GMat& src1, const GMat& src2);
+
+/** @overload
+The function vertically concatenates given number of GMat matrices (with the same number of columns).
+Output matrix must the same number of columns and depth as the input matrices, and the sum of rows of input matrices.
+
+@param v vector of input matrices to be concatenated vertically.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat concatVert(const std::vector<GMat> &v);
+
+
+/** @brief Performs a look-up table transform of a matrix.
+
+The function LUT fills the output matrix with values from the look-up table. Indices of the entries
+are taken from the input matrix. That is, the function processes each element of src as follows:
+\f[\texttt{dst} (I)  \leftarrow \texttt{lut(src(I))}\f]
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1.
+Output is a matrix of the same size and number of channels as src, and the same depth as lut.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.LUT"
+
+@param src input matrix of 8-bit elements.
+@param lut look-up table of 256 elements; in case of multi-channel input array, the table should
+either have a single channel (in this case the same table is used for all channels) or the same
+number of channels as in the input matrix.
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat LUT(const GMat& src, const Mat& lut);
+
+/** @brief Converts a matrix to another data depth with optional scaling.
+
+The method converts source pixel values to the target data depth. saturate_cast\<\> is applied at
+the end to avoid possible overflows:
+
+\f[m(x,y) = saturate \_ cast<rType>( \alpha (*this)(x,y) +  \beta )\f]
+Output matrix must be of the same size as input one.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.transform.convertTo"
+@param src input matrix to be converted from.
+@param rdepth desired output matrix depth or, rather, the depth since the number of channels are the
+same as the input has; if rdepth is negative, the output matrix will have the same depth as the input.
+@param alpha optional scale factor.
+@param beta optional delta added to the scaled values.
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat convertTo(const GMat& src, int rdepth, double alpha=1, double beta=0);
+
+/** @brief Normalizes the norm or value range of an array.
+
+The function normalizes scale and shift the input array elements so that
+\f[\| \texttt{dst} \| _{L_p}= \texttt{alpha}\f]
+(where p=Inf, 1 or 2) when normType=NORM_INF, NORM_L1, or NORM_L2, respectively; or so that
+\f[\min _I  \texttt{dst} (I)= \texttt{alpha} , \, \, \max _I  \texttt{dst} (I)= \texttt{beta}\f]
+when normType=NORM_MINMAX (for dense arrays only).
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.core.normalize"
+
+@param src input array.
+@param alpha norm value to normalize to or the lower range boundary in case of the range
+normalization.
+@param beta upper range boundary in case of the range normalization; it is not used for the norm
+normalization.
+@param norm_type normalization type (see cv::NormTypes).
+@param ddepth when negative, the output array has the same type as src; otherwise, it has the same
+number of channels as src and the depth =ddepth.
+@sa norm, Mat::convertTo
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat normalize(const GMat& src, double alpha, double beta,
+                            int norm_type, int ddepth = -1);
+//! @} gapi_transform
+
+} //namespace gapi
+} //namespace cv
+
+#endif //OPENCV_GAPI_CORE_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/cpu/core.hpp b/include/opencv2/gapi/cpu/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ffd3596
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/cpu/core.hpp
@@ -0,0 +1,27 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_CPU_CORE_API_HPP
+#define OPENCV_GAPI_CPU_CORE_API_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp> // GKernelPackage
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp> // GAPI_EXPORTS
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace core {
+namespace cpu {
+
+GAPI_EXPORTS GKernelPackage kernels();
+
+} // namespace cpu
+} // namespace core
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_CPU_CORE_API_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/cpu/gcpukernel.hpp b/include/opencv2/gapi/cpu/gcpukernel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4205776
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/cpu/gcpukernel.hpp
@@ -0,0 +1,278 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCPUKERNEL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCPUKERNEL_HPP
+
+#include <functional>
+#include <unordered_map>
+#include <utility>
+#include <vector>
+
+#include <opencv2/core/mat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/convert.hpp> //to_ocv
+#include <opencv2/gapi/util/compiler_hints.hpp> //suppress_unused_warning
+#include <opencv2/gapi/util/util.hpp>
+
+// FIXME: namespace scheme for backends?
+namespace cv {
+
+namespace gimpl
+{
+    // Forward-declare an internal class
+    class GCPUExecutable;
+} // namespace gimpl
+
+namespace gapi
+{
+namespace cpu
+{
+    /**
+     * \addtogroup gapi_std_backends
+     * @{
+     *
+     * @brief G-API backends available in this OpenCV version
+     *
+     * G-API backends play a corner stone role in G-API execution
+     * stack. Every backend is hardware-oriented and thus can run its
+     * kernels efficiently on the target platform.
+     *
+     * Backends are usually "black boxes" for G-API users -- on the API
+     * side, all backends are represented as different objects of the
+     * same class cv::gapi::GBackend.
+     * User can manipulate with backends by specifying which kernels to use.
+     *
+     * @sa @ref gapi_hld
+     */
+
+    /**
+     * @brief Get a reference to CPU (OpenCV) backend.
+     *
+     * This is the default backend in G-API at the moment, providing
+     * broader functional coverage but losing some graph model
+     * advantages. Provided mostly for reference and prototyping
+     * purposes.
+     *
+     * @sa gapi_std_backends
+     */
+    GAPI_EXPORTS cv::gapi::GBackend backend();
+    /** @} */
+} // namespace cpu
+} // namespace gapi
+
+// Represents arguments which are passed to a wrapped CPU function
+// FIXME: put into detail?
+class GAPI_EXPORTS GCPUContext
+{
+public:
+    // Generic accessor API
+    template<typename T>
+    const T& inArg(int input) { return m_args.at(input).get<T>(); }
+
+    // Syntax sugar
+    const cv::gapi::own::Mat&   inMat(int input);
+    cv::gapi::own::Mat&         outMatR(int output); // FIXME: Avoid cv::gapi::own::Mat m = ctx.outMatR()
+
+    const cv::gapi::own::Scalar& inVal(int input);
+    cv::gapi::own::Scalar& outValR(int output); // FIXME: Avoid cv::gapi::own::Scalar s = ctx.outValR()
+    template<typename T> std::vector<T>& outVecR(int output) // FIXME: the same issue
+    {
+        return outVecRef(output).wref<T>();
+    }
+
+protected:
+    detail::VectorRef& outVecRef(int output);
+
+    std::vector<GArg> m_args;
+
+    //FIXME: avoid conversion of arguments from internal representaion to OpenCV one on each call
+    //to OCV kernel. (This can be achieved by a two single time conversions in GCPUExecutable::run,
+    //once on enter for input and output arguments, and once before return for output arguments only
+    std::unordered_map<std::size_t, GRunArgP> m_results;
+
+    friend class gimpl::GCPUExecutable;
+};
+
+class GAPI_EXPORTS GCPUKernel
+{
+public:
+    // This function is kernel's execution entry point (does the processing work)
+    using F = std::function<void(GCPUContext &)>;
+
+    GCPUKernel();
+    explicit GCPUKernel(const F& f);
+
+    void apply(GCPUContext &ctx);
+
+protected:
+    F m_f;
+};
+
+// FIXME: This is an ugly ad-hoc imlpementation. TODO: refactor
+
+namespace detail
+{
+template<class T> struct get_in;
+template<> struct get_in<cv::GMat>
+{
+    static cv::Mat    get(GCPUContext &ctx, int idx) { return to_ocv(ctx.inMat(idx)); }
+};
+template<> struct get_in<cv::GMatP>
+{
+    static cv::Mat    get(GCPUContext &ctx, int idx) { return get_in<cv::GMat>::get(ctx, idx); }
+};
+template<> struct get_in<cv::GScalar>
+{
+    static cv::Scalar get(GCPUContext &ctx, int idx) { return to_ocv(ctx.inVal(idx)); }
+};
+template<typename U> struct get_in<cv::GArray<U> >
+{
+    static const std::vector<U>& get(GCPUContext &ctx, int idx) { return ctx.inArg<VectorRef>(idx).rref<U>(); }
+};
+template<class T> struct get_in
+{
+    static T get(GCPUContext &ctx, int idx) { return ctx.inArg<T>(idx); }
+};
+
+struct tracked_cv_mat{
+    tracked_cv_mat(cv::gapi::own::Mat& m) : r{to_ocv(m)}, original_data{m.data} {}
+    cv::Mat r;
+    uchar* original_data;
+
+    operator cv::Mat& (){ return r;}
+    void validate() const{
+        if (r.data != original_data)
+        {
+            util::throw_error
+                (std::logic_error
+                 ("OpenCV kernel output parameter was reallocated. \n"
+                  "Incorrect meta data was provided ?"));
+        }
+    }
+};
+
+struct scalar_wrapper
+{
+    scalar_wrapper(cv::gapi::own::Scalar& s) : m_s{cv::gapi::own::to_ocv(s)}, m_org_s(s) {};
+    operator cv::Scalar& () { return m_s; }
+    void writeBack() const  { m_org_s = to_own(m_s); }
+
+    cv::Scalar m_s;
+    cv::gapi::own::Scalar& m_org_s;
+};
+
+template<typename... Outputs>
+void postprocess(Outputs&... outs)
+{
+    struct
+    {
+        void operator()(tracked_cv_mat* bm) { bm->validate();  }
+        void operator()(scalar_wrapper* sw) { sw->writeBack(); }
+        void operator()(...)                {                  }
+
+    } validate;
+    //dummy array to unfold parameter pack
+    int dummy[] = { 0, (validate(&outs), 0)... };
+    cv::util::suppress_unused_warning(dummy);
+}
+
+template<class T> struct get_out;
+template<> struct get_out<cv::GMat>
+{
+    static tracked_cv_mat get(GCPUContext &ctx, int idx)
+    {
+        auto& r = ctx.outMatR(idx);
+        return {r};
+    }
+};
+template<> struct get_out<cv::GMatP>
+{
+    static tracked_cv_mat get(GCPUContext &ctx, int idx)
+    {
+        return get_out<cv::GMat>::get(ctx, idx);
+    }
+};
+template<> struct get_out<cv::GScalar>
+{
+    static scalar_wrapper get(GCPUContext &ctx, int idx)
+    {
+        auto& s = ctx.outValR(idx);
+        return {s};
+    }
+};
+template<typename U> struct get_out<cv::GArray<U>>
+{
+    static std::vector<U>& get(GCPUContext &ctx, int idx)
+    {
+        return ctx.outVecR<U>(idx);
+    }
+};
+
+template<typename, typename, typename>
+struct OCVCallHelper;
+
+// FIXME: probably can be simplified with std::apply or analogue.
+template<typename Impl, typename... Ins, typename... Outs>
+struct OCVCallHelper<Impl, std::tuple<Ins...>, std::tuple<Outs...> >
+{
+    template<typename... Inputs>
+    struct call_and_postprocess
+    {
+        template<typename... Outputs>
+        static void call(Inputs&&... ins, Outputs&&... outs)
+        {
+            //not using a std::forward on outs is deliberate in order to
+            //cause compilation error, by tring to bind rvalue references to lvalue references
+            Impl::run(std::forward<Inputs>(ins)..., outs...);
+
+            postprocess(outs...);
+        }
+    };
+
+    template<int... IIs, int... OIs>
+    static void call_impl(GCPUContext &ctx, detail::Seq<IIs...>, detail::Seq<OIs...>)
+    {
+        //Make sure that OpenCV kernels do not reallocate memory for output parameters
+        //by comparing it's state (data ptr) before and after the call.
+        //This is done by converting each output Mat into tracked_cv_mat object, and binding
+        //them to parameters of ad-hoc function
+        //Convert own::Scalar to cv::Scalar before call kernel and run kernel
+        //convert cv::Scalar to own::Scalar after call kernel and write back results
+        call_and_postprocess<decltype(get_in<Ins>::get(ctx, IIs))...>::call(get_in<Ins>::get(ctx, IIs)..., get_out<Outs>::get(ctx, OIs)...);
+    }
+
+    static void call(GCPUContext &ctx)
+    {
+        call_impl(ctx,
+                  typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+                  typename detail::MkSeq<sizeof...(Outs)>::type());
+    }
+};
+
+} // namespace detail
+
+template<class Impl, class K>
+class GCPUKernelImpl: public cv::detail::OCVCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs>,
+                      public cv::detail::KernelTag
+{
+    using P = detail::OCVCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs>;
+
+public:
+    using API = K;
+
+    static cv::gapi::GBackend backend()  { return cv::gapi::cpu::backend(); }
+    static cv::GCPUKernel     kernel()   { return GCPUKernel(&P::call);     }
+};
+
+#define GAPI_OCV_KERNEL(Name, API) struct Name: public cv::GCPUKernelImpl<Name, API>
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCPUKERNEL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/cpu/imgproc.hpp b/include/opencv2/gapi/cpu/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..0b96db0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/cpu/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,27 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_CPU_IMGPROC_API_HPP
+#define OPENCV_GAPI_CPU_IMGPROC_API_HPP
+
+#include <opencv2/core/cvdef.h>     // GAPI_EXPORTS
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp> // GKernelPackage
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace imgproc {
+namespace cpu {
+
+GAPI_EXPORTS GKernelPackage kernels();
+
+} // namespace cpu
+} // namespace imgproc
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_CPU_IMGPROC_API_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/fluid/core.hpp b/include/opencv2/gapi/fluid/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8c21f57
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/fluid/core.hpp
@@ -0,0 +1,20 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_FLUID_CORE_HPP
+#define OPENCV_GAPI_FLUID_CORE_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp> // GKernelPackage
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp> // GAPI_EXPORTS
+
+namespace cv { namespace gapi { namespace core { namespace fluid {
+
+GAPI_EXPORTS GKernelPackage kernels();
+
+}}}}
+
+#endif // OPENCV_GAPI_FLUID_CORE_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/fluid/gfluidbuffer.hpp b/include/opencv2/gapi/fluid/gfluidbuffer.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a5dd4a6
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/fluid/gfluidbuffer.hpp
@@ -0,0 +1,154 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_FLUID_BUFFER_HPP
+#define OPENCV_GAPI_FLUID_BUFFER_HPP
+
+#include <list>
+#include <numeric> // accumulate
+#include <ostream> // ostream
+#include <cstdint> // uint8_t
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/mat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/util/optional.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/scalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/mat.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace fluid {
+
+struct Border
+{
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    // This constructor is required to support existing kernels which are part of G-API
+    Border(int _type, cv::Scalar _val) : type(_type), value(to_own(_val)) {};
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    Border(int _type, cv::gapi::own::Scalar _val) : type(_type), value(_val) {};
+    int type;
+    cv::gapi::own::Scalar value;
+};
+
+using BorderOpt = util::optional<Border>;
+
+bool operator == (const Border& b1, const Border& b2);
+
+class GAPI_EXPORTS Buffer;
+
+class GAPI_EXPORTS View
+{
+public:
+    struct Cache
+    {
+        std::vector<const uint8_t*> m_linePtrs;
+        GMatDesc m_desc;
+        int m_border_size = 0;
+
+        inline const uint8_t* linePtr(int index) const
+        {
+            // "out_of_window" check:
+            // user must not request the lines which are outside of specified kernel window
+            GAPI_DbgAssert(index >= -m_border_size
+                        && index <  -m_border_size + static_cast<int>(m_linePtrs.size()));
+            return m_linePtrs[index + m_border_size];
+        }
+    };
+
+    View() = default;
+
+    const inline uint8_t* InLineB(int index) const // -(w-1)/2...0...+(w-1)/2 for Filters
+    {
+        return m_cache->linePtr(index);
+    }
+
+    template<typename T> const inline T* InLine(int i) const
+    {
+        const uint8_t* ptr = this->InLineB(i);
+        return reinterpret_cast<const T*>(ptr);
+    }
+
+    inline operator bool() const { return m_priv != nullptr; }
+    bool ready() const;
+    inline int length() const { return m_cache->m_desc.size.width; }
+    int y() const;
+
+    inline const GMatDesc& meta() const { return m_cache->m_desc; }
+
+    class GAPI_EXPORTS Priv;      // internal use only
+    Priv& priv();               // internal use only
+    const Priv& priv() const;   // internal use only
+
+    View(Priv* p);
+
+private:
+    std::shared_ptr<Priv> m_priv;
+    const Cache* m_cache;
+};
+
+class GAPI_EXPORTS Buffer
+{
+public:
+    struct Cache
+    {
+        std::vector<uint8_t*> m_linePtrs;
+        GMatDesc m_desc;
+    };
+
+    // Default constructor (executable creation stage,
+    // all following initialization performed in Priv::init())
+    Buffer();
+    // Scratch constructor (user kernels)
+    Buffer(const cv::GMatDesc &desc);
+
+    // Constructor for intermediate buffers (for tests)
+    Buffer(const cv::GMatDesc &desc,
+           int max_line_consumption, int border_size,
+           int skew,
+           int wlpi,
+           BorderOpt border);
+    // Constructor for in/out buffers (for tests)
+    Buffer(const cv::gapi::own::Mat &data, bool is_input);
+
+    inline uint8_t* OutLineB(int index = 0)
+    {
+        return m_cache->m_linePtrs[index];
+    }
+
+    template<typename T> inline T* OutLine(int index = 0)
+    {
+        uint8_t* ptr = this->OutLineB(index);
+        return reinterpret_cast<T*>(ptr);
+    }
+
+    int y() const;
+
+    int linesReady() const;
+    void debug(std::ostream &os) const;
+    inline int length() const { return m_cache->m_desc.size.width; }
+    int lpi() const;  // LPI for WRITER
+
+    inline const GMatDesc& meta() const { return m_cache->m_desc; }
+
+    View mkView(int borderSize, bool ownStorage);
+
+    class GAPI_EXPORTS Priv;      // internal use only
+    Priv& priv();               // internal use only
+    const Priv& priv() const;   // internal use only
+
+private:
+    std::shared_ptr<Priv> m_priv;
+    const Cache* m_cache;
+};
+
+} // namespace cv::gapi::fluid
+} // namespace cv::gapi
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_FLUID_BUFFER_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/fluid/gfluidkernel.hpp b/include/opencv2/gapi/fluid/gfluidkernel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..79c5c5f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/fluid/gfluidkernel.hpp
@@ -0,0 +1,324 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_FLUID_KERNEL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_FLUID_KERNEL_HPP
+
+#include <vector>
+#include <functional>
+#include <map>
+#include <unordered_map>
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/types.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/fluid/gfluidbuffer.hpp>
+
+// FIXME: namespace scheme for backends?
+namespace cv {
+
+namespace gapi
+{
+namespace fluid
+{
+    /**
+     * \addtogroup gapi_std_backends G-API Standard backends
+     * @{
+     */
+    /**
+     * @brief Get a reference to Fluid backend.
+     *
+     * @sa gapi_std_backends
+     */
+    GAPI_EXPORTS cv::gapi::GBackend backend();
+    /** @} */
+} // namespace flud
+} // namespace gapi
+
+
+class GAPI_EXPORTS GFluidKernel
+{
+public:
+    enum class Kind
+    {
+        Filter,
+        Resize,
+        NV12toRGB
+    };
+
+    // This function is a generic "doWork" callback
+    using F = std::function<void(const cv::GArgs&, const std::vector<gapi::fluid::Buffer*> &)>;
+
+    // This function is a generic "initScratch" callback
+    using IS = std::function<void(const cv::GMetaArgs &, const cv::GArgs&, gapi::fluid::Buffer &)>;
+
+    // This function is a generic "resetScratch" callback
+    using RS = std::function<void(gapi::fluid::Buffer &)>;
+
+    // This function describes kernel metadata inference rule.
+    using M = std::function<GMetaArgs(const GMetaArgs &, const GArgs &)>;
+
+    // This function is a generic "getBorder" callback (extracts border-related data from kernel's input parameters)
+    using B = std::function<gapi::fluid::BorderOpt(const GMetaArgs&, const GArgs&)>;
+
+    // FIXME: move implementations out of header file
+    GFluidKernel() {}
+    GFluidKernel(int w, Kind k, int l, bool scratch, const F& f, const IS &is, const RS &rs, const B& b)
+        : m_window(w)
+        , m_kind(k)
+        , m_lpi(l)
+        , m_scratch(scratch)
+        , m_f(f)
+        , m_is(is)
+        , m_rs(rs)
+        , m_b(b) {}
+
+    int m_window = -1;
+    Kind m_kind;
+    const int  m_lpi     = -1;
+    const bool m_scratch = false;
+
+    const F    m_f;
+    const IS   m_is;
+    const RS   m_rs;
+    const B    m_b;
+};
+
+// FIXME!!!
+// This is the temporary and experimental API
+// which should be replaced by runtime roi-based scheduling
+struct GFluidOutputRois
+{
+    std::vector<cv::gapi::own::Rect> rois;
+};
+
+struct GFluidParallelOutputRois
+{
+    std::vector<GFluidOutputRois> parallel_rois;
+};
+
+struct GFluidParallelFor
+{
+    std::function<void(std::size_t, std::function<void(std::size_t)>)> parallel_for;
+};
+
+namespace detail
+{
+template<> struct CompileArgTag<GFluidOutputRois>
+{
+    static const char* tag() { return "gapi.fluid.outputRois"; }
+};
+
+template<> struct CompileArgTag<GFluidParallelFor>
+{
+    static const char* tag() { return "gapi.fluid.parallelFor"; }
+};
+
+template<> struct CompileArgTag<GFluidParallelOutputRois>
+{
+    static const char* tag() { return "gapi.fluid.parallelOutputRois"; }
+};
+
+} // namespace detail
+
+namespace detail
+{
+template<class T> struct fluid_get_in;
+template<> struct fluid_get_in<cv::GMat>
+{
+    static const cv::gapi::fluid::View& get(const cv::GArgs &in_args, int idx)
+    {
+        return in_args[idx].unsafe_get<cv::gapi::fluid::View>();
+    }
+};
+
+template<> struct fluid_get_in<cv::GScalar>
+{
+    // FIXME: change to return by reference when moved to own::Scalar
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    static const cv::Scalar get(const cv::GArgs &in_args, int idx)
+    {
+        return cv::gapi::own::to_ocv(in_args[idx].unsafe_get<cv::gapi::own::Scalar>());
+    }
+#else
+    static const cv::gapi::own::Scalar get(const cv::GArgs &in_args, int idx)
+    {
+        return in_args[idx].get<cv::gapi::own::Scalar>();
+    }
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+};
+template<class T> struct fluid_get_in
+{
+    static const T& get(const cv::GArgs &in_args, int idx)
+    {
+        return in_args[idx].unsafe_get<T>();
+    }
+};
+
+template<bool, typename Impl, typename... Ins>
+struct scratch_helper;
+
+template<typename Impl, typename... Ins>
+struct scratch_helper<true, Impl, Ins...>
+{
+    // Init
+    template<int... IIs>
+    static void help_init_impl(const cv::GMetaArgs &metas,
+                               const cv::GArgs     &in_args,
+                               gapi::fluid::Buffer &scratch_buf,
+                               detail::Seq<IIs...>)
+    {
+        Impl::initScratch(get_in_meta<Ins>(metas, in_args, IIs)..., scratch_buf);
+    }
+
+    static void help_init(const cv::GMetaArgs &metas,
+                          const cv::GArgs     &in_args,
+                          gapi::fluid::Buffer &b)
+    {
+        help_init_impl(metas, in_args, b, typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type());
+    }
+
+    // Reset
+    static void help_reset(gapi::fluid::Buffer &b)
+    {
+        Impl::resetScratch(b);
+    }
+};
+
+template<typename Impl, typename... Ins>
+struct scratch_helper<false, Impl, Ins...>
+{
+    static void help_init(const cv::GMetaArgs &,
+                          const cv::GArgs     &,
+                          gapi::fluid::Buffer &)
+    {
+        GAPI_Assert(false);
+    }
+    static void help_reset(gapi::fluid::Buffer &)
+    {
+        GAPI_Assert(false);
+    }
+};
+
+template<typename T> struct is_gmat_type
+{
+    static const constexpr bool value = std::is_same<cv::GMat, T>::value;
+};
+
+template<bool CallCustomGetBorder, typename Impl, typename... Ins>
+struct get_border_helper;
+
+template<typename Impl, typename... Ins>
+struct get_border_helper<true, Impl, Ins...>
+{
+    template<int... IIs>
+    static gapi::fluid::BorderOpt get_border_impl(const GMetaArgs &metas,
+                                                  const cv::GArgs &in_args,
+                                                  cv::detail::Seq<IIs...>)
+    {
+        return util::make_optional(Impl::getBorder(cv::detail::get_in_meta<Ins>(metas, in_args, IIs)...));
+    }
+
+    static gapi::fluid::BorderOpt help(const GMetaArgs &metas,
+                                       const cv::GArgs &in_args)
+    {
+        return get_border_impl(metas, in_args, typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type());
+    }
+};
+
+template<typename Impl, typename... Ins>
+struct get_border_helper<false, Impl, Ins...>
+{
+    static gapi::fluid::BorderOpt help(const cv::GMetaArgs &,
+                                       const cv::GArgs     &)
+    {
+        return {};
+    }
+};
+
+template<typename, typename, typename, bool UseScratch>
+struct FluidCallHelper;
+
+template<typename Impl, typename... Ins, typename... Outs, bool UseScratch>
+struct FluidCallHelper<Impl, std::tuple<Ins...>, std::tuple<Outs...>, UseScratch>
+{
+    static_assert(all_satisfy<is_gmat_type, Outs...>::value, "return type must be GMat");
+
+    // Execution dispatcher ////////////////////////////////////////////////////
+    template<int... IIs, int... OIs>
+    static void call_impl(const cv::GArgs &in_args,
+                          const std::vector<gapi::fluid::Buffer*> &out_bufs,
+                          detail::Seq<IIs...>,
+                          detail::Seq<OIs...>)
+    {
+        Impl::run(fluid_get_in<Ins>::get(in_args, IIs)..., *out_bufs[OIs]...);
+    }
+
+    static void call(const cv::GArgs &in_args,
+                     const std::vector<gapi::fluid::Buffer*> &out_bufs)
+    {
+        constexpr int numOuts = (sizeof...(Outs)) + (UseScratch ? 1 : 0);
+        call_impl(in_args, out_bufs,
+                  typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+                  typename detail::MkSeq<numOuts>::type());
+    }
+
+    // Scratch buffer initialization dispatcher ////////////////////////////////
+    static void init_scratch(const GMetaArgs &metas,
+                             const cv::GArgs &in_args,
+                             gapi::fluid::Buffer &b)
+    {
+        scratch_helper<UseScratch, Impl, Ins...>::help_init(metas, in_args, b);
+    }
+
+    // Scratch buffer reset dispatcher /////////////////////////////////////////
+    static void reset_scratch(gapi::fluid::Buffer &scratch_buf)
+    {
+        scratch_helper<UseScratch, Impl, Ins...>::help_reset(scratch_buf);
+    }
+
+    static gapi::fluid::BorderOpt getBorder(const GMetaArgs &metas, const cv::GArgs &in_args)
+    {
+        // User must provide "init" callback if Window != 1
+        // TODO: move to constexpr if when we enable C++17
+        constexpr bool callCustomGetBorder = (Impl::Window != 1);
+        return get_border_helper<callCustomGetBorder, Impl, Ins...>::help(metas, in_args);
+    }
+};
+} // namespace detail
+
+
+template<class Impl, class K, bool UseScratch>
+class GFluidKernelImpl : public cv::detail::KernelTag
+{
+    static const int LPI = 1;
+    static const auto Kind = GFluidKernel::Kind::Filter;
+    using P = detail::FluidCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs, UseScratch>;
+
+public:
+    using API = K;
+
+    static GFluidKernel kernel()
+    {
+        // FIXME: call() and getOutMeta() needs to be renamed so it is clear these
+        // functions are internal wrappers, not user API
+        return GFluidKernel(Impl::Window, Impl::Kind, Impl::LPI,
+                            UseScratch,
+                            &P::call, &P::init_scratch, &P::reset_scratch, &P::getBorder);
+    }
+
+    static cv::gapi::GBackend backend() { return cv::gapi::fluid::backend(); }
+};
+
+#define GAPI_FLUID_KERNEL(Name, API, Scratch) struct Name: public cv::GFluidKernelImpl<Name, API, Scratch>
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCPUKERNEL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/fluid/imgproc.hpp b/include/opencv2/gapi/fluid/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..dedfa9d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/fluid/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,20 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_FLUID_IMGPROC_HPP
+#define OPENCV_GAPI_FLUID_IMGPROC_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp> // GKernelPackage
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp> // GAPI_EXPORTS
+
+namespace cv { namespace gapi { namespace imgproc { namespace fluid {
+
+GAPI_EXPORTS GKernelPackage kernels();
+
+}}}}
+
+#endif // OPENCV_GAPI_FLUID_IMGPROC_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/garg.hpp b/include/opencv2/gapi/garg.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8f912aa
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/garg.hpp
@@ -0,0 +1,126 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GARG_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GARG_HPP
+
+#include <vector>
+#include <type_traits>
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/mat.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/util/any.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/variant.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garray.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gtype_traits.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gmetaarg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/scalar.hpp>
+
+namespace cv {
+
+class GArg;
+
+namespace detail {
+    template<typename T>
+    using is_garg = std::is_same<GArg, typename std::decay<T>::type>;
+}
+
+// Parameter holder class for a node
+// Depending on platform capabilities, can either support arbitrary types
+// (as `boost::any`) or a limited number of types (as `boot::variant`).
+// FIXME: put into "details" as a user shouldn't use it in his code
+class GAPI_EXPORTS GArg
+{
+public:
+    GArg() {}
+
+    template<typename T, typename std::enable_if<!detail::is_garg<T>::value, int>::type = 0>
+    explicit GArg(const T &t)
+        : kind(detail::GTypeTraits<T>::kind)
+        , value(detail::wrap_gapi_helper<T>::wrap(t))
+    {
+    }
+
+    template<typename T, typename std::enable_if<!detail::is_garg<T>::value, int>::type = 0>
+    explicit GArg(T &&t)
+        : kind(detail::GTypeTraits<typename std::decay<T>::type>::kind)
+        , value(detail::wrap_gapi_helper<T>::wrap(t))
+    {
+    }
+
+    template<typename T> inline T& get()
+    {
+        return util::any_cast<typename std::remove_reference<T>::type>(value);
+    }
+
+    template<typename T> inline const T& get() const
+    {
+        return util::any_cast<typename std::remove_reference<T>::type>(value);
+    }
+
+    template<typename T> inline T& unsafe_get()
+    {
+        return util::unsafe_any_cast<typename std::remove_reference<T>::type>(value);
+    }
+
+    template<typename T> inline const T& unsafe_get() const
+    {
+        return util::unsafe_any_cast<typename std::remove_reference<T>::type>(value);
+    }
+
+    detail::ArgKind kind = detail::ArgKind::OPAQUE;
+
+protected:
+    util::any value;
+};
+
+using GArgs = std::vector<GArg>;
+
+// FIXME: Express as M<GProtoArg...>::type
+// FIXME: Move to a separate file!
+using GRunArg  = util::variant<
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    cv::Mat,
+    cv::Scalar,
+    cv::UMat,
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    cv::gapi::own::Mat,
+    cv::gapi::own::Scalar,
+    cv::detail::VectorRef
+    >;
+using GRunArgs = std::vector<GRunArg>;
+
+using GRunArgP = util::variant<
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    cv::Mat*,
+    cv::Scalar*,
+    cv::UMat*,
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    cv::gapi::own::Mat*,
+    cv::gapi::own::Scalar*,
+    cv::detail::VectorRef
+    >;
+using GRunArgsP = std::vector<GRunArgP>;
+
+
+template<typename... Ts> inline GRunArgs gin(const Ts&... args)
+{
+    return GRunArgs{ GRunArg(detail::wrap_host_helper<Ts>::wrap_in(args))... };
+}
+
+template<typename... Ts> inline GRunArgsP gout(Ts&... args)
+{
+    return GRunArgsP{ GRunArgP(detail::wrap_host_helper<Ts>::wrap_out(args))... };
+}
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GARG_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/garray.hpp b/include/opencv2/gapi/garray.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b69fb5d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/garray.hpp
@@ -0,0 +1,279 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GARRAY_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GARRAY_HPP
+
+#include <functional>
+#include <ostream>
+#include <vector>
+#include <memory>
+
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/util/variant.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/throw.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/assert.hpp>
+
+namespace cv
+{
+// Forward declaration; GNode and GOrigin are an internal
+// (user-inaccessible) classes.
+class GNode;
+struct GOrigin;
+
+template<typename T> class GArray;
+
+/**
+ * \addtogroup gapi_meta_args
+ * @{
+ */
+struct GArrayDesc
+{
+    // FIXME: Body
+    // FIXME: Also implement proper operator== then
+    bool operator== (const GArrayDesc&) const { return true; }
+};
+template<typename U> GArrayDesc descr_of(const std::vector<U> &) { return {};}
+static inline GArrayDesc empty_array_desc() {return {}; }
+/** @} */
+
+std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const cv::GArrayDesc &desc);
+
+namespace detail
+{
+    // ConstructVec is a callback which stores information about T and is used by
+    // G-API runtime to construct arrays in host memory (T remains opaque for G-API).
+    // ConstructVec is carried into G-API internals by GArrayU.
+    // Currently it is suitable for Host (CPU) plugins only, real offload may require
+    // more information for manual memory allocation on-device.
+    class VectorRef;
+    using ConstructVec = std::function<void(VectorRef&)>;
+
+    // This is the base struct for GArrayU type holder
+    struct TypeHintBase{virtual ~TypeHintBase() = default;};
+
+    // This class holds type of initial GArray to be checked from GArrayU
+    template <typename T>
+    struct TypeHint final : public TypeHintBase{};
+
+    // This class strips type information from GArray<T> and makes it usable
+    // in the G-API graph compiler (expression unrolling, graph generation, etc).
+    // Part of GProtoArg.
+    class GAPI_EXPORTS GArrayU
+    {
+    public:
+        GArrayU(const GNode &n, std::size_t out); // Operation result constructor
+
+        template <typename T>
+        bool holds() const;                       // Check if was created from GArray<T>
+
+        GOrigin& priv();                          // Internal use only
+        const GOrigin& priv() const;              // Internal use only
+
+    protected:
+        GArrayU();                                // Default constructor
+        template<class> friend class cv::GArray;  //  (avialable to GArray<T> only)
+
+        void setConstructFcn(ConstructVec &&cv);  // Store T-aware constructor
+
+        template <typename T>
+        void specifyType();                       // Store type of initial GArray<T>
+
+        std::shared_ptr<GOrigin> m_priv;
+        std::shared_ptr<TypeHintBase> m_hint;
+    };
+
+    template <typename T>
+    bool GArrayU::holds() const{
+        GAPI_Assert(m_hint != nullptr);
+        using U = typename std::decay<T>::type;
+        return dynamic_cast<TypeHint<U>*>(m_hint.get()) != nullptr;
+    };
+
+    template <typename T>
+    void GArrayU::specifyType(){
+        m_hint.reset(new TypeHint<typename std::decay<T>::type>);
+    };
+
+    // This class represents a typed STL vector reference.
+    // Depending on origins, this reference may be either "just a" reference to
+    // an object created externally, OR actually own the underlying object
+    // (be value holder).
+    class BasicVectorRef
+    {
+    public:
+        std::size_t    m_elemSize = 0ul;
+        cv::GArrayDesc m_desc;
+        virtual ~BasicVectorRef() {}
+    };
+
+    template<typename T> class VectorRefT: public BasicVectorRef
+    {
+        using empty_t  = util::monostate;
+        using ro_ext_t = const std::vector<T> *;
+        using rw_ext_t =       std::vector<T> *;
+        using rw_own_t =       std::vector<T>  ;
+        util::variant<empty_t, ro_ext_t, rw_ext_t, rw_own_t> m_ref;
+
+        inline bool isEmpty() const { return util::holds_alternative<empty_t>(m_ref);  }
+        inline bool isROExt() const { return util::holds_alternative<ro_ext_t>(m_ref); }
+        inline bool isRWExt() const { return util::holds_alternative<rw_ext_t>(m_ref); }
+        inline bool isRWOwn() const { return util::holds_alternative<rw_own_t>(m_ref); }
+
+        void init(const std::vector<T>* vec = nullptr)
+        {
+            m_elemSize = sizeof(T);
+            if (vec) m_desc = cv::descr_of(*vec);
+        }
+
+    public:
+        VectorRefT() { init(); }
+        virtual ~VectorRefT() {}
+
+        explicit VectorRefT(const std::vector<T>& vec) : m_ref(&vec)      { init(&vec); }
+        explicit VectorRefT(std::vector<T>& vec)  : m_ref(&vec)           { init(&vec); }
+        explicit VectorRefT(std::vector<T>&& vec) : m_ref(std::move(vec)) { init(&vec); }
+
+        // Reset a VectorRefT. Called only for objects instantiated
+        // internally in G-API (e.g. temporary GArray<T>'s within a
+        // computation).  Reset here means both initialization
+        // (creating an object) and reset (discarding its existing
+        // content before the next execution).  Must never be called
+        // for external VectorRefTs.
+        void reset()
+        {
+            if (isEmpty())
+            {
+                std::vector<T> empty_vector;
+                m_desc = cv::descr_of(empty_vector);
+                m_ref  = std::move(empty_vector);
+                GAPI_Assert(isRWOwn());
+            }
+            else if (isRWOwn())
+            {
+                util::get<rw_own_t>(m_ref).clear();
+            }
+            else GAPI_Assert(false); // shouldn't be called in *EXT modes
+        }
+
+        // Obtain a WRITE reference to underlying object
+        // Used by CPU kernel API wrappers when a kernel execution frame
+        // is created
+        std::vector<T>& wref()
+        {
+            GAPI_Assert(isRWExt() || isRWOwn());
+            if (isRWExt()) return *util::get<rw_ext_t>(m_ref);
+            if (isRWOwn()) return  util::get<rw_own_t>(m_ref);
+            util::throw_error(std::logic_error("Impossible happened"));
+        }
+
+        // Obtain a READ reference to underlying object
+        // Used by CPU kernel API wrappers when a kernel execution frame
+        // is created
+        const std::vector<T>& rref() const
+        {
+            // ANY vector can be accessed for reading, even if it declared for
+            // output. Example -- a GComputation from [in] to [out1,out2]
+            // where [out2] is a result of operation applied to [out1]:
+            //
+            //            GComputation boundary
+            //            . . . . . . .
+            //            .           .
+            //     [in] ----> foo() ----> [out1]
+            //            .           .    :
+            //            .           . . .:. . .
+            //            .                V    .
+            //            .              bar() ---> [out2]
+            //            . . . . . . . . . . . .
+            //
+            if (isROExt()) return *util::get<ro_ext_t>(m_ref);
+            if (isRWExt()) return *util::get<rw_ext_t>(m_ref);
+            if (isRWOwn()) return  util::get<rw_own_t>(m_ref);
+            util::throw_error(std::logic_error("Impossible happened"));
+        }
+    };
+
+    // This class strips type information from VectorRefT<> and makes it usable
+    // in the G-API executables (carrying run-time data/information to kernels).
+    // Part of GRunArg.
+    // Its methods are typed proxies to VectorRefT<T>.
+    // VectorRef maintains "reference" semantics so two copies of VectoRef refer
+    // to the same underlying object.
+    // FIXME: Put a good explanation on why cv::OutputArray doesn't fit this role
+    class VectorRef
+    {
+        std::shared_ptr<BasicVectorRef> m_ref;
+
+        template<typename T> inline void check() const
+        {
+            GAPI_DbgAssert(dynamic_cast<VectorRefT<T>*>(m_ref.get()) != nullptr);
+            GAPI_Assert(sizeof(T) == m_ref->m_elemSize);
+        }
+
+    public:
+        VectorRef() = default;
+        template<typename T> explicit VectorRef(const std::vector<T>& vec) : m_ref(new VectorRefT<T>(vec)) {}
+        template<typename T> explicit VectorRef(std::vector<T>& vec)       : m_ref(new VectorRefT<T>(vec)) {}
+        template<typename T> explicit VectorRef(std::vector<T>&& vec)      : m_ref(new VectorRefT<T>(vec)) {}
+
+        template<typename T> void reset()
+        {
+            if (!m_ref) m_ref.reset(new VectorRefT<T>());
+
+            check<T>();
+            static_cast<VectorRefT<T>&>(*m_ref).reset();
+        }
+
+        template<typename T> std::vector<T>& wref()
+        {
+            check<T>();
+            return static_cast<VectorRefT<T>&>(*m_ref).wref();
+        }
+
+        template<typename T> const std::vector<T>& rref() const
+        {
+            check<T>();
+            return static_cast<VectorRefT<T>&>(*m_ref).rref();
+        }
+
+        cv::GArrayDesc descr_of() const
+        {
+            return m_ref->m_desc;
+        }
+    };
+} // namespace detail
+
+/** \addtogroup gapi_data_objects
+ * @{
+ */
+
+template<typename T> class GArray
+{
+public:
+    GArray() { putDetails(); }             // Empty constructor
+    explicit GArray(detail::GArrayU &&ref) // GArrayU-based constructor
+        : m_ref(ref) { putDetails(); }     //   (used by GCall, not for users)
+
+    detail::GArrayU strip() const { return m_ref; }
+
+private:
+    static void VCTor(detail::VectorRef& vref) { vref.reset<T>(); }
+    void putDetails() {
+        m_ref.setConstructFcn(&VCTor);
+        m_ref.specifyType<T>();
+    }
+
+    detail::GArrayU m_ref;
+};
+
+/** @} */
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GARRAY_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gasync_context.hpp b/include/opencv2/gapi/gasync_context.hpp
new file mode 100644
index 0000000..3e01577
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gasync_context.hpp
@@ -0,0 +1,38 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2019 Intel Corporation
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GASYNC_CONTEXT_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GASYNC_CONTEXT_HPP
+
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+#  include <opencv2/core/cvdef.h>
+#else   // Without OpenCV
+#  include <opencv2/gapi/own/cvdefs.hpp>
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace gapi{
+namespace wip {
+
+class GAPI_EXPORTS GAsyncContext{
+    std::atomic<bool> cancelation_requested = {false};
+public:
+    //returns true if it was a first request to cancel the context
+    bool cancel();
+    bool isCanceled() const;
+};
+
+class GAPI_EXPORTS GAsyncCanceled : public std::exception {
+public:
+    virtual const char* what() const noexcept CV_OVERRIDE;
+};
+} // namespace wip
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+#endif //OPENCV_GAPI_GASYNC_CONTEXT_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcall.hpp b/include/opencv2/gapi/gcall.hpp
new file mode 100644
index 0000000..87cba52
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcall.hpp
@@ -0,0 +1,64 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCALL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCALL_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>      // GArg
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>      // GMat
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>   // GScalar
+#include <opencv2/gapi/garray.hpp>    // GArray<T>
+
+namespace cv {
+
+struct GKernel;
+
+// The whole idea of this class is to represent an operation
+// which is applied to arguments. This is part of public API,
+// since it is what users should use to define kernel interfaces.
+
+class GAPI_EXPORTS GCall final
+{
+public:
+    class Priv;
+
+    explicit GCall(const GKernel &k);
+    ~GCall();
+
+    template<typename... Ts>
+    GCall& pass(Ts&&... args)
+    {
+        setArgs({cv::GArg(std::move(args))...});
+        return *this;
+    }
+
+    // A generic yield method - obtain a link to operator's particular GMat output
+    GMat    yield      (int output = 0);
+    GMatP   yieldP     (int output = 0);
+    GScalar yieldScalar(int output = 0);
+
+    template<class T> GArray<T> yieldArray(int output = 0)
+    {
+        return GArray<T>(yieldArray(output));
+    }
+
+    // Internal use only
+    Priv& priv();
+    const Priv& priv() const;
+
+protected:
+    std::shared_ptr<Priv> m_priv;
+
+    void setArgs(std::vector<GArg> &&args);
+
+    // Public version returns a typed array, this one is implementation detail
+    detail::GArrayU yieldArray(int output = 0);
+};
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCALL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcommon.hpp b/include/opencv2/gapi/gcommon.hpp
new file mode 100644
index 0000000..dac640a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcommon.hpp
@@ -0,0 +1,172 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCOMMON_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCOMMON_HPP
+
+#include <functional>   // std::hash
+#include <vector>       // std::vector
+#include <type_traits>  // decay
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/util/any.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/assert.hpp>
+
+namespace cv {
+
+namespace detail
+{
+    // This is a trait-like structure to mark backend-specific compile arguments
+    // with tags
+    template<typename T> struct CompileArgTag;
+    template<typename T> struct CompileArgTag
+    {
+        static const char* tag() { return ""; };
+    };
+
+    // These structures are tags which separate kernels and transformations
+    struct KernelTag
+    {};
+    struct TransformTag
+    {};
+}
+
+// This definition is here because it is reused by both public(?) and internal
+// modules. Keeping it here wouldn't expose public details (e.g., API-level)
+// to components which are internal and operate on a lower-level entities
+// (e.g., compiler, backends).
+// FIXME: merge with ArgKind?
+// FIXME: replace with variant[format desc]?
+enum class GShape: int
+{
+    GMAT,
+    GSCALAR,
+    GARRAY,
+};
+
+struct GCompileArg;
+
+namespace detail {
+    template<typename T>
+    using is_compile_arg = std::is_same<GCompileArg, typename std::decay<T>::type>;
+}
+// CompileArg is an unified interface over backend-specific compilation
+// information
+// FIXME: Move to a separate file?
+/** \addtogroup gapi_compile_args
+ * @{
+ *
+ * @brief Compilation arguments: a set of data structures which can be
+ * passed to control compilation process
+ *
+ * G-API comes with a number of graph compilation options which can be
+ * passed to cv::GComputation::apply() or
+ * cv::GComputation::compile(). Known compilation options are listed
+ * in this page, while extra backends may introduce their own
+ * compilation options (G-API transparently accepts _everything_ which
+ * can be passed to cv::compile_args(), it depends on underlying
+ * backends if an option would be interpreted or not).
+ *
+ * For example, if an example computation is executed like this:
+ *
+ * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp graph_decl_apply
+ *
+ * Extra parameter specifying which kernels to compile with can be
+ * passed like this:
+ *
+ * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp apply_with_param
+ */
+
+/**
+ * @brief Represents an arbitrary compilation argument.
+ *
+ * Any value can be wrapped into cv::GCompileArg, but only known ones
+ * (to G-API or its backends) can be interpreted correctly.
+ *
+ * Normally objects of this class shouldn't be created manually, use
+ * cv::compile_args() function which automatically wraps everything
+ * passed in (a variadic template parameter pack) into a vector of
+ * cv::GCompileArg objects.
+ */
+struct GAPI_EXPORTS GCompileArg
+{
+public:
+    std::string tag;
+
+    // FIXME: use decay in GArg/other trait-based wrapper before leg is shot!
+    template<typename T, typename std::enable_if<!detail::is_compile_arg<T>::value, int>::type = 0>
+    explicit GCompileArg(T &&t)
+        : tag(detail::CompileArgTag<typename std::decay<T>::type>::tag())
+        , arg(t)
+    {
+    }
+
+    template<typename T> T& get()
+    {
+        return util::any_cast<T>(arg);
+    }
+
+    template<typename T> const T& get() const
+    {
+        return util::any_cast<T>(arg);
+    }
+
+private:
+    util::any arg;
+};
+
+using GCompileArgs = std::vector<GCompileArg>;
+
+/**
+ * Wraps a list of arguments (a parameter pack) into a vector of
+ * compilation arguments (cv::GCompileArg).
+ */
+template<typename... Ts> GCompileArgs compile_args(Ts&&... args)
+{
+    return GCompileArgs{ GCompileArg(args)... };
+}
+
+/**
+ * @brief Ask G-API to dump compiled graph in Graphviz format under
+ * the given file name.
+ *
+ * Specifies a graph dump path (path to .dot file to be generated).
+ * G-API will dump a .dot file under specified path during a
+ * compilation process if this flag is passed.
+ */
+struct graph_dump_path
+{
+    std::string m_dump_path;
+};
+/** @} */
+
+namespace detail
+{
+    template<> struct CompileArgTag<cv::graph_dump_path>
+    {
+        static const char* tag() { return "gapi.graph_dump_path"; }
+    };
+}
+
+} // namespace cv
+
+// std::hash overload for GShape
+namespace std
+{
+template<> struct hash<cv::GShape>
+{
+    size_t operator() (cv::GShape sh) const
+    {
+        return std::hash<int>()(static_cast<int>(sh));
+    }
+};
+} // namespace std
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCOMMON_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcompiled.hpp b/include/opencv2/gapi/gcompiled.hpp
new file mode 100644
index 0000000..c825edf
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcompiled.hpp
@@ -0,0 +1,217 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCOMPILED_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCOMPILED_HPP
+
+#include <vector>
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/assert.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+
+namespace cv {
+
+// This class represents a compiled computation.
+// In theory (and ideally), it can be used w/o the rest of APIs.
+// In theory (and ideally), it can be serialized/deserialized.
+// It can enable scenarious like deployment to an autonomous devince, FuSa, etc.
+//
+// Currently GCompiled assumes all GMats you used to pass data to G-API
+// are valid and not destroyed while you use a GCompiled object.
+//
+// FIXME: In future, there should be a way to name I/O objects and specify it
+// to GCompiled externally (for example, when it is loaded on the target system).
+
+/**
+ * \addtogroup gapi_main_classes
+ * @{
+ */
+/**
+ * @brief Represents a compiled computation (graph). Can only be used
+ * with image / data formats & resolutions it was compiled for, with
+ * some exceptions.
+ *
+ * This class represents a product of graph compilation (calling
+ * cv::GComputation::compile()). Objects of this class actually do
+ * data processing, and graph execution is incapsulated into objects
+ * of this class. Execution model itself depends on kernels and
+ * backends which were using during the compilation, see @ref
+ * gapi_compile_args for details.
+ *
+ * In a general case, GCompiled objects can be applied to data only in
+ * that formats/resolutions they were compiled for (see @ref
+ * gapi_meta_args). However, if the underlying backends allow, a
+ * compiled object can be _reshaped_ to handle data (images) of
+ * different resolution, though formats and types must remain the same.
+ *
+ * GCompiled is very similar to `std::function<>` in its semantics --
+ * running it looks like a function call in the user code.
+ *
+ * At the moment, GCompiled objects are not reentrant -- generally,
+ * the objects are stateful since graph execution itself is a stateful
+ * process and this state is now maintained in GCompiled's own memory
+ * (not on the process stack).
+ *
+ * At the same time, two different GCompiled objects produced from the
+ * single cv::GComputation are completely independent and can be used
+ * concurrently.
+ */
+class GAPI_EXPORTS GCompiled
+{
+public:
+    /// @private
+    class GAPI_EXPORTS Priv;
+
+    /**
+     * @brief Constructs an empty object
+     */
+    GCompiled();
+
+    /**
+     * @brief Run the compiled computation, a generic version.
+     *
+     * @param ins vector of inputs to process.
+     * @param outs vector of outputs to produce.
+     *
+     * Input/output vectors must have the same number of elements as
+     * defined in the cv::GComputation protocol (at the moment of its
+     * construction). Shapes of elements also must conform to protocol
+     * (e.g. cv::Mat needs to be passed where cv::GMat has been
+     * declared as input, and so on). Run-time exception is generated
+     * otherwise.
+     *
+     * Objects in output vector may remain empty (like cv::Mat) --
+     * G-API will automatically initialize output objects to proper formats.
+     *
+     * @note Don't construct GRunArgs/GRunArgsP objects manually, use
+     * cv::gin()/cv::gout() wrappers instead.
+     */
+    void operator() (GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs);          // Generic arg-to-arg
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+    /**
+     * @brief Execute an unary computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in input cv::Mat for unary computation
+     * @param out output cv::Mat for unary computation
+     * process.
+     */
+    void operator() (cv::Mat in, cv::Mat &out);                  // Unary overload
+
+    /**
+     * @brief Execute an unary computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in input cv::Mat for unary computation
+     * @param out output cv::Scalar for unary computation
+     * process.
+     */
+    void operator() (cv::Mat in, cv::Scalar &out);               // Unary overload (scalar)
+
+    /**
+     * @brief Execute a binary computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in1 first input cv::Mat for binary computation
+     * @param in2 second input cv::Mat for binary computation
+     * @param out output cv::Mat for binary computation
+     * process.
+     */
+    void operator() (cv::Mat in1, cv::Mat in2, cv::Mat &out);    // Binary overload
+
+    /**
+     * @brief Execute an binary computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in1 first input cv::Mat for binary computation
+     * @param in2 second input cv::Mat for binary computation
+     * @param out output cv::Scalar for binary computation
+     * process.
+     */
+    void operator() (cv::Mat in1, cv::Mat in2, cv::Scalar &out); // Binary overload (scalar)
+
+    /**
+     * @brief Execute a computation with arbitrary number of
+     * inputs/outputs.
+     *
+     * @overload
+     * @param ins vector of input cv::Mat objects to process by the
+     * computation.
+     * @param outs vector of output cv::Mat objects to produce by the
+     * computation.
+     *
+     * Numbers of elements in ins/outs vectos must match numbers of
+     * inputs/outputs which were used to define the source GComputation.
+     */
+    void operator() (const std::vector<cv::Mat> &ins,            // Compatibility overload
+                     const std::vector<cv::Mat> &outs);
+#endif  // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    /// @private
+    Priv& priv();
+
+    /**
+     * @brief Check if compiled object is valid (non-empty)
+     *
+     * @return true if the object is runnable (valid), false otherwise
+     */
+    explicit operator bool () const;
+
+    /**
+     * @brief Vector of metadata this graph was compiled for.
+     *
+     * @return Unless _reshape_ is not supported, return value is the
+     * same vector which was passed to cv::GComputation::compile() to
+     * produce this compiled object. Otherwise, it is the latest
+     * metadata vector passed to reshape() (if that call was
+     * successful).
+     */
+    const GMetaArgs& metas() const; // Meta passed to compile()
+
+    /**
+     * @brief Vector of metadata descriptions of graph outputs
+     *
+     * @return vector with formats/resolutions of graph's output
+     * objects, auto-inferred from input metadata vector by
+     * operations which form this computation.
+     *
+     * @note GCompiled objects produced from the same
+     * cv::GComputiation graph with different input metas may return
+     * different values in this vector.
+     */
+    const GMetaArgs& outMetas() const;
+
+    /**
+     * @brief Check if the underlying backends support reshape or not.
+     *
+     * @return true if supported, false otherwise.
+     */
+    bool canReshape() const;
+
+    /**
+     * @brief Reshape a compiled graph to support new image
+     * resolutions.
+     *
+     * Throws an exception if an error occurs.
+     *
+     * @param inMetas new metadata to reshape on. Vector size and
+     * metadata shapes must match the computation's protocol.
+     * @param args compilation arguments to use.
+     */
+    // FIXME: Why it requires compile args?
+    void reshape(const GMetaArgs& inMetas, const GCompileArgs& args);
+
+protected:
+    /// @private
+    std::shared_ptr<Priv> m_priv;
+};
+/** @} */
+
+}
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCOMPILED_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcompiled_async.hpp b/include/opencv2/gapi/gcompiled_async.hpp
new file mode 100644
index 0000000..96da0d7
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcompiled_async.hpp
@@ -0,0 +1,41 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCOMPILED_ASYNC_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCOMPILED_ASYNC_HPP
+
+#include <future>           //for std::future
+#include <exception>        //for std::exception_ptr
+#include <functional>       //for std::function
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+
+namespace cv {
+    //fwd declaration
+    class GCompiled;
+
+namespace gapi{
+namespace wip {
+    class GAsyncContext;
+    //These functions asynchronously (i.e. probably on a separate thread of execution) call operator() member function of their first argument with copies of rest of arguments (except callback) passed in.
+    //The difference between the function is the way to get the completion notification (via callback or a waiting on std::future object)
+    //If exception is occurred during execution of apply it is transfered to the callback (via function parameter) or passed to future (and will be thrown on call to std::future::get)
+
+    //N.B. :
+    //Input arguments are copied on call to async function (actually on call to cv::gin) and thus do not have to outlive the actual completion of asynchronous activity.
+    //While Output arguments are "captured" by reference(pointer) and therefore _must_ outlive the asynchronous activity
+    //(i.e. live at least until callback is called or future is unblocked)
+    GAPI_EXPORTS void                async(GCompiled& gcmpld, std::function<void(std::exception_ptr)>&& callback, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs);
+    GAPI_EXPORTS void                async(GCompiled& gcmpld, std::function<void(std::exception_ptr)>&& callback, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GAsyncContext& ctx);
+
+    GAPI_EXPORTS std::future<void>   async(GCompiled& gcmpld, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs);
+    GAPI_EXPORTS std::future<void>   async(GCompiled& gcmpld, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GAsyncContext& ctx);
+} // namespace wip
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCOMPILED_ASYNC_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcompoundkernel.hpp b/include/opencv2/gapi/gcompoundkernel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..7d960cd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcompoundkernel.hpp
@@ -0,0 +1,108 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCOMPOUNDKERNEL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCOMPOUNDKERNEL_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace gapi
+{
+namespace compound
+{
+    // FIXME User does not need to know about this function
+    // Needs that user may define compound kernels(as cpu kernels)
+    GAPI_EXPORTS cv::gapi::GBackend backend();
+} // namespace compound
+} // namespace gapi
+
+namespace detail
+{
+
+struct GCompoundContext
+{
+    explicit GCompoundContext(const GArgs& in_args);
+    template<typename T>
+    const T& inArg(int input) { return m_args.at(input).get<T>(); }
+
+    GArgs m_args;
+    GArgs m_results;
+};
+
+class GAPI_EXPORTS GCompoundKernel
+{
+// Compound kernel must use all of it's inputs
+public:
+    using F = std::function<void(GCompoundContext& ctx)>;
+
+    explicit GCompoundKernel(const F& f);
+    void apply(GCompoundContext& ctx);
+
+protected:
+    F m_f;
+};
+
+template<typename T> struct get_compound_in
+{
+    static T get(GCompoundContext &ctx, int idx) { return ctx.inArg<T>(idx); }
+};
+
+template<typename U> struct get_compound_in<cv::GArray<U>>
+{
+    static cv::GArray<U> get(GCompoundContext &ctx, int idx)
+    {
+        auto array = cv::GArray<U>();
+        ctx.m_args[idx] = GArg(array);
+        return array;
+    }
+};
+
+template<typename, typename, typename>
+struct GCompoundCallHelper;
+
+template<typename Impl, typename... Ins, typename... Outs>
+struct GCompoundCallHelper<Impl, std::tuple<Ins...>, std::tuple<Outs...> >
+{
+    template<int... IIs, int... OIs>
+    static void expand_impl(GCompoundContext &ctx, detail::Seq<IIs...>, detail::Seq<OIs...>)
+    {
+        auto result = Impl::expand(get_compound_in<Ins>::get(ctx, IIs)...);
+        auto tuple_return = tuple_wrap_helper<decltype(result)>::get(std::move(result));
+        ctx.m_results = { cv::GArg(std::get<OIs>(tuple_return))... };
+    }
+
+    static void expand(GCompoundContext &ctx)
+    {
+        expand_impl(ctx,
+                    typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+                    typename detail::MkSeq<sizeof...(Outs)>::type());
+    }
+};
+
+template<class Impl, class K>
+class GCompoundKernelImpl: public cv::detail::GCompoundCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs>,
+                           public cv::detail::KernelTag
+{
+    using P = cv::detail::GCompoundCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs>;
+
+public:
+    using API = K;
+
+    static cv::gapi::GBackend backend() { return cv::gapi::compound::backend(); }
+    static GCompoundKernel    kernel()  { return GCompoundKernel(&P::expand);   }
+};
+
+} // namespace detail
+#define GAPI_COMPOUND_KERNEL(Name, API) struct Name: public cv::detail::GCompoundKernelImpl<Name, API>
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GCOMPOUNDKERNEL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcomputation.hpp b/include/opencv2/gapi/gcomputation.hpp
new file mode 100644
index 0000000..fdeef86
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcomputation.hpp
@@ -0,0 +1,456 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCOMPUTATION_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCOMPUTATION_HPP
+
+#include <functional>
+
+#include <opencv2/gapi/util/util.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gproto.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcompiled.hpp>
+
+namespace cv {
+
+namespace detail
+{
+    // FIXME: move to algorithm, cover with separate tests
+    // FIXME: replace with O(1) version (both memory and compilation time)
+    template<typename...>
+    struct last_type;
+
+    template<typename T>
+    struct last_type<T> { using type = T;};
+
+    template<typename T, typename... Ts>
+    struct last_type<T, Ts...> { using type = typename last_type<Ts...>::type; };
+
+    template<typename... Ts>
+    using last_type_t = typename last_type<Ts...>::type;
+}
+
+/**
+ * \addtogroup gapi_main_classes
+ * @{
+ */
+/**
+ * @brief GComputation class represents a captured computation
+ * graph. GComputation objects form boundaries for expression code
+ * user writes with G-API, allowing to compile and execute it.
+ *
+ * G-API computations are defined with input/output data
+ * objects. G-API will track automatically which operations connect
+ * specified outputs to the inputs, forming up a call graph to be
+ * executed. The below example expresses calculation of Sobel operator
+ * for edge detection (\f$G = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}\f$):
+ *
+ * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp graph_def
+ *
+ * Full pipeline can be now captured with this object declaration:
+ *
+ * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp graph_cap_full
+ *
+ * Input/output data objects on which a call graph should be
+ * reconstructed are passed using special wrappers cv::GIn and
+ * cv::GOut. G-API will track automatically which operations form a
+ * path from inputs to outputs and build the execution graph appropriately.
+ *
+ * Note that cv::GComputation doesn't take ownership on data objects
+ * it is defined. Moreover, multiple GComputation objects may be
+ * defined on the same expressions, e.g. a smaller pipeline which
+ * expects that image gradients are already pre-calculated may be
+ * defined like this:
+ *
+ * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp graph_cap_sub
+ *
+ * The resulting graph would expect two inputs and produce one
+ * output. In this case, it doesn't matter if gx/gy data objects are
+ * results of cv::gapi::Sobel operators -- G-API will stop unrolling
+ * expressions and building the underlying graph one reaching this
+ * data objects.
+ *
+ * The way how GComputation is defined is important as its definition
+ * specifies graph _protocol_ -- the way how the graph should be
+ * used. Protocol is defined by number of inputs, number of outputs,
+ * and shapes of inputs and outputs.
+ *
+ * In the above example, sobelEdge expects one Mat on input and
+ * produces one Mat; while sobelEdgeSub expects two Mats on input and
+ * produces one Mat. GComputation's protocol defines how other
+ * computaion methods should be used -- cv::GComputation::compile() and
+ * cv::GComputation::apply(). For example, if a graph is defined on
+ * two GMat inputs, two cv::Mat objects have to be passed to apply()
+ * for execution. GComputation checks protocol correctness in runtime
+ * so passing a different number of objects in apply() or passing
+ * cv::Scalar instead of cv::Mat there would compile well as a C++
+ * source but raise an exception in run-time. G-API also comes with a
+ * typed wrapper cv::GComputationT<> which introduces this type-checking in
+ * compile-time.
+ *
+ * cv::GComputation itself is a thin object which just captures what
+ * the graph is. The compiled graph (which actually process data) is
+ * represented by class GCompiled. Use compile() method to generate a
+ * compiled graph with given compile options. cv::GComputation can
+ * also be used to process data with implicit graph compilation
+ * on-the-fly, see apply() for details.
+ *
+ * GComputation is a reference-counted object -- once defined, all its
+ * copies will refer to the same instance.
+ *
+ * @sa GCompiled
+ */
+class GAPI_EXPORTS GComputation
+{
+public:
+    class Priv;
+    typedef std::function<GComputation()> Generator;
+
+    // Various constructors enable different ways to define a computation: /////
+    // 1. Generic constructors
+    /**
+     * @brief Define a computation using a generator function.
+     *
+     * Graph can be defined in-place directly at the moment of its
+     * construction with a lambda:
+     *
+     * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp graph_gen
+     *
+     * This may be useful since all temporary objects (cv::GMats) and
+     * namespaces can be localized to scope of lambda, without
+     * contaminating the parent scope with probably unnecessary objects
+     * and information.
+     *
+     * @param gen generator function which returns a cv::GComputation,
+     * see Generator.
+     */
+    GComputation(const Generator& gen);                // Generator
+                                                       // overload
+
+    /**
+     * @brief Generic GComputation constructor.
+     *
+     * Constructs a new graph with a given protocol, specified as a
+     * flow of operations connecting input/output objects. Throws if
+     * the passed boundaries are invalid, e.g. if there's no
+     * functional dependency (path) between given outputs and inputs.
+     *
+     * @param ins Input data vector.
+     * @param outs Output data vector.
+     *
+     * @note Don't construct GProtoInputArgs/GProtoOutputArgs objects
+     * directly, use cv::GIn()/cv::GOut() wrapper functions instead.
+     *
+     * @sa @ref gapi_data_objects
+     */
+    GComputation(GProtoInputArgs &&ins,
+                 GProtoOutputArgs &&outs);             // Arg-to-arg overload
+
+    // 2. Syntax sugar and compatibility overloads
+    /**
+     * @brief Defines an unary (one input -- one output) computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in input GMat of the defined unary computation
+     * @param out output GMat of the defined unary computation
+     */
+    GComputation(GMat in, GMat out);                   // Unary overload
+
+    /**
+     * @brief Defines an unary (one input -- one output) computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in input GMat of the defined unary computation
+     * @param out output GScalar of the defined unary computation
+     */
+    GComputation(GMat in, GScalar out);                // Unary overload (scalar)
+
+    /**
+     * @brief Defines a binary (two inputs -- one output) computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in1 first input GMat of the defined binary computation
+     * @param in2 second input GMat of the defined binary computation
+     * @param out output GMat of the defined binary computation
+     */
+    GComputation(GMat in1, GMat in2, GMat out);        // Binary overload
+
+    /**
+     * @brief Defines a binary (two inputs -- one output) computation
+     *
+     * @overload
+     * @param in1 first input GMat of the defined binary computation
+     * @param in2 second input GMat of the defined binary computation
+     * @param out output GScalar of the defined binary computation
+     */
+    GComputation(GMat in1, GMat in2, GScalar out);     // Binary
+                                                       // overload
+                                                       // (scalar)
+
+    /**
+     * @brief Defines a computation with arbitrary input/output number.
+     *
+     * @overload
+     * @param ins vector of inputs GMats for this computation
+     * @param outs vector of outputs GMats for this computation
+     *
+     * Use this overload for cases when number of computation
+     * inputs/outputs is not known in compile-time -- e.g. when graph
+     * is programmatically generated to build an image pyramid with
+     * the given number of levels, etc.
+     */
+    GComputation(const std::vector<GMat> &ins,         // Compatibility overload
+                 const std::vector<GMat> &outs);
+
+    // Various versions of apply(): ////////////////////////////////////////////
+    // 1. Generic apply()
+    /**
+     * @brief Compile graph on-the-fly and immediately execute it on
+     * the inputs data vectors.
+     *
+     * Number of input/output data objects must match GComputation's
+     * protocol, also types of host data objects (cv::Mat, cv::Scalar)
+     * must match the shapes of data objects from protocol (cv::GMat,
+     * cv::GScalar). If there's a mismatch, a run-time exception will
+     * be generated.
+     *
+     * Internally, a cv::GCompiled object is created for the given
+     * input format configuration, which then is executed on the input
+     * data immediately. cv::GComputation caches compiled objects
+     * produced within apply() -- if this method would be called next
+     * time with the same input parameters (image formats, image
+     * resolution, etc), the underlying compiled graph will be reused
+     * without recompilation. If new metadata doesn't match the cached
+     * one, the underlying compiled graph is regenerated.
+     *
+     * @note compile() always triggers a compilation process and
+     * produces a new GCompiled object regardless if a similar one has
+     * been cached via apply() or not.
+     *
+     * @param ins vector of input data to process. Don't create
+     * GRunArgs object manually, use cv::gin() wrapper instead.
+     * @param outs vector of output data to fill results in. cv::Mat
+     * objects may be empty in this vector, G-API will automatically
+     * initialize it with the required format & dimensions. Don't
+     * create GRunArgsP object manually, use cv::gout() wrapper instead.
+     * @param args a list of compilation arguments to pass to the
+     * underlying compilation process. Don't create GCompileArgs
+     * object manually, use cv::compile_args() wrapper instead.
+     *
+     * @sa @ref gapi_data_objects, @ref gapi_compile_args
+     */
+    void apply(GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GCompileArgs &&args = {});       // Arg-to-arg overload
+
+    /// @private -- Exclude this function from OpenCV documentation
+    void apply(const std::vector<cv::gapi::own::Mat>& ins,                        // Compatibility overload
+               const std::vector<cv::gapi::own::Mat>& outs,
+               GCompileArgs &&args = {});
+
+    // 2. Syntax sugar and compatibility overloads
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    /**
+     * @brief Execute an unary computation (with compilation on the fly)
+     *
+     * @overload
+     * @param in input cv::Mat for unary computation
+     * @param out output cv::Mat for unary computation
+     * @param args compilation arguments for underlying compilation
+     * process.
+     */
+    void apply(cv::Mat in, cv::Mat &out, GCompileArgs &&args = {});               // Unary overload
+
+    /**
+     * @brief Execute an unary computation (with compilation on the fly)
+     *
+     * @overload
+     * @param in input cv::Mat for unary computation
+     * @param out output cv::Scalar for unary computation
+     * @param args compilation arguments for underlying compilation
+     * process.
+     */
+    void apply(cv::Mat in, cv::Scalar &out, GCompileArgs &&args = {});            // Unary overload (scalar)
+
+    /**
+     * @brief Execute a binary computation (with compilation on the fly)
+     *
+     * @overload
+     * @param in1 first input cv::Mat for binary computation
+     * @param in2 second input cv::Mat for binary computation
+     * @param out output cv::Mat for binary computation
+     * @param args compilation arguments for underlying compilation
+     * process.
+     */
+    void apply(cv::Mat in1, cv::Mat in2, cv::Mat &out, GCompileArgs &&args = {}); // Binary overload
+
+    /**
+     * @brief Execute an binary computation (with compilation on the fly)
+     *
+     * @overload
+     * @param in1 first input cv::Mat for binary computation
+     * @param in2 second input cv::Mat for binary computation
+     * @param out output cv::Scalar for binary computation
+     * @param args compilation arguments for underlying compilation
+     * process.
+     */
+    void apply(cv::Mat in1, cv::Mat in2, cv::Scalar &out, GCompileArgs &&args = {}); // Binary overload (scalar)
+
+    /**
+     * @brief Execute a computation with arbitrary number of
+     * inputs/outputs (with compilation on-the-fly).
+     *
+     * @overload
+     * @param ins vector of input cv::Mat objects to process by the
+     * computation.
+     * @param outs vector of output cv::Mat objects to produce by the
+     * computation.
+     * @param args compilation arguments for underlying compilation
+     * process.
+     *
+     * Numbers of elements in ins/outs vectos must match numbers of
+     * inputs/outputs which were used to define this GComputation.
+     */
+    void apply(const std::vector<cv::Mat>& ins,         // Compatibility overload
+                     std::vector<cv::Mat>& outs,
+               GCompileArgs &&args = {});
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    // Various versions of compile(): //////////////////////////////////////////
+    // 1. Generic compile() - requires metas to be passed as vector
+    /**
+     * @brief Compile the computation for specific input format(s).
+     *
+     * This method triggers compilation process and produces a new
+     * GCompiled object which then can process data of the given
+     * format. Passing data with different format to the compiled
+     * computation will generate a run-time exception.
+     *
+     * @param in_metas vector of input metadata configuration. Grab
+     * metadata from real data objects (like cv::Mat or cv::Scalar)
+     * using cv::descr_of(), or create it on your own.
+     * @param args compilation arguments for this compilation
+     * process. Compilation arguments directly affect what kind of
+     * executable object would be produced, e.g. which kernels (and
+     * thus, devices) would be used to execute computation.
+     *
+     * @return GCompiled, an executable computation compiled
+     * specifically for the given input parameters.
+     *
+     * @sa @ref gapi_compile_args
+     */
+    GCompiled compile(GMetaArgs &&in_metas, GCompileArgs &&args = {});
+
+    // 2. Syntax sugar - variadic list of metas, no extra compile args
+    // FIXME: SFINAE looks ugly in the generated documentation
+    /**
+     * @overload
+     *
+     * Takes a variadic parameter pack with metadata
+     * descriptors for which a compiled object needs to be produced.
+     *
+     * @return GCompiled, an executable computation compiled
+     * specifically for the given input parameters.
+     */
+    template<typename... Ts>
+    auto compile(const Ts&... metas) ->
+        typename std::enable_if<detail::are_meta_descrs<Ts...>::value, GCompiled>::type
+    {
+        return compile(GMetaArgs{GMetaArg(metas)...}, GCompileArgs());
+    }
+
+    // 3. Syntax sugar - variadic list of metas, extra compile args
+    // (seems optional parameters don't work well when there's an variadic template
+    // comes first)
+    //
+    // Ideally it should look like:
+    //
+    //     template<typename... Ts>
+    //     GCompiled compile(const Ts&... metas, GCompileArgs &&args)
+    //
+    // But not all compilers can hande this (and seems they shouldn't be able to).
+    // FIXME: SFINAE looks ugly in the generated documentation
+    /**
+     * @overload
+     *
+     * Takes a  variadic parameter pack with metadata
+     * descriptors for which a compiled object needs to be produced,
+     * followed by GCompileArgs object representing compilation
+     * arguments for this process.
+     *
+     * @return GCompiled, an executable computation compiled
+     * specifically for the given input parameters.
+     */
+    template<typename... Ts>
+    auto compile(const Ts&... meta_and_compile_args) ->
+        typename std::enable_if<detail::are_meta_descrs_but_last<Ts...>::value
+                                && std::is_same<GCompileArgs, detail::last_type_t<Ts...> >::value,
+                                GCompiled>::type
+    {
+        //FIXME: wrapping meta_and_compile_args into a tuple to unwrap them inside a helper function is the overkill
+        return compile(std::make_tuple(meta_and_compile_args...),
+                       typename detail::MkSeq<sizeof...(Ts)-1>::type());
+    }
+
+    // Internal use only
+    /// @private
+    Priv& priv();
+    /// @private
+    const Priv& priv() const;
+
+protected:
+
+    // 4. Helper method for (3)
+    /// @private
+    template<typename... Ts, int... IIs>
+    GCompiled compile(const std::tuple<Ts...> &meta_and_compile_args, detail::Seq<IIs...>)
+    {
+        GMetaArgs meta_args = {GMetaArg(std::get<IIs>(meta_and_compile_args))...};
+        GCompileArgs comp_args = std::get<sizeof...(Ts)-1>(meta_and_compile_args);
+        return compile(std::move(meta_args), std::move(comp_args));
+    }
+    /// @private
+    std::shared_ptr<Priv> m_priv;
+};
+/** @} */
+
+namespace gapi
+{
+    // FIXME: all these standalone functions need to be added to some
+    // common documentation section
+    /**
+     * @brief Define an tagged island (subgraph) within a computation.
+     *
+     * Declare an Island tagged with `name` and defined from `ins` to `outs`
+     * (exclusively, as ins/outs are data objects, and regioning is done on
+     * operations level).
+     * Throws if any operation between `ins` and `outs` are already assigned
+     * to another island.
+     *
+     * Islands allow to partition graph into subgraphs, fine-tuning
+     * the way it is scheduled by the underlying executor.
+     *
+     * @param name name of the Island to create
+     * @param ins vector of input data objects where the subgraph
+     * begins
+     * @param outs vector of output data objects where the subgraph
+     * ends.
+     *
+     * The way how an island is defined is similar to how
+     * cv::GComputation is defined on input/output data objects.
+     * Same rules apply here as well -- if there's no functional
+     * dependency between inputs and outputs or there's not enough
+     * input data objects were specified to properly calculate all
+     * outputs, an exception is thrown.
+     *
+     * Use cv::GIn() / cv::GOut() to specify input/output vectors.
+     */
+    void GAPI_EXPORTS island(const std::string &name,
+                             GProtoInputArgs  &&ins,
+                             GProtoOutputArgs &&outs);
+} // namespace gapi
+
+} // namespace cv
+#endif // OPENCV_GAPI_GCOMPUTATION_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gcomputation_async.hpp b/include/opencv2/gapi/gcomputation_async.hpp
new file mode 100644
index 0000000..661e097
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gcomputation_async.hpp
@@ -0,0 +1,43 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2019 Intel Corporation
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GCOMPUTATION_ASYNC_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GCOMPUTATION_ASYNC_HPP
+
+
+#include <future>                           //for std::future
+#include <exception>                        //for std::exception_ptr
+#include <functional>                       //for std::function
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>            //for GRunArgs, GRunArgsP
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>         //for GCompileArgs
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+
+
+namespace cv {
+    //fwd declaration
+    class GComputation;
+namespace gapi {
+namespace wip  {
+    class GAsyncContext;
+    //These functions asynchronously (i.e. probably on a separate thread of execution) call apply member function of their first argument with copies of rest of arguments (except callback) passed in.
+    //The difference between the function is the way to get the completion notification (via callback or a waiting on std::future object)
+    //If exception is occurred during execution of apply it is transfered to the callback (via function parameter) or passed to future (and will be thrown on call to std::future::get)
+
+    //N.B. :
+    //Input arguments are copied on call to async function (actually on call to cv::gin) and thus do not have to outlive the actual completion of asynchronous activity.
+    //While Output arguments are "captured" by reference(pointer) and therefore _must_ outlive the asynchronous activity
+    //(i.e. live at least until callback is called or future is unblocked)
+    GAPI_EXPORTS void                async_apply(GComputation& gcomp, std::function<void(std::exception_ptr)>&& callback, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GCompileArgs &&args = {});
+    GAPI_EXPORTS void                async_apply(GComputation& gcomp, std::function<void(std::exception_ptr)>&& callback, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GCompileArgs &&args, GAsyncContext& ctx);
+
+    GAPI_EXPORTS std::future<void>   async_apply(GComputation& gcomp, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GCompileArgs &&args = {});
+    GAPI_EXPORTS std::future<void>   async_apply(GComputation& gcomp, GRunArgs &&ins, GRunArgsP &&outs, GCompileArgs &&args,  GAsyncContext& ctx);
+} // namespace wip
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif //OPENCV_GAPI_GCOMPUTATION_ASYNC_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gkernel.hpp b/include/opencv2/gapi/gkernel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b8d1dbb
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gkernel.hpp
@@ -0,0 +1,557 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GKERNEL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GKERNEL_HPP
+
+#include <functional>
+#include <iostream>
+#include <string>  // string
+#include <type_traits> // false_type, true_type
+#include <unordered_map> // map (for GKernelPackage)
+#include <utility> // tuple
+
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp> // CompileArgTag
+#include <opencv2/gapi/util/util.hpp> // Seq
+#include <opencv2/gapi/gcall.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>      // GArg
+#include <opencv2/gapi/gmetaarg.hpp>  // GMetaArg
+#include <opencv2/gapi/gtype_traits.hpp> // GTypeTraits
+#include <opencv2/gapi/util/compiler_hints.hpp> //suppress_unused_warning
+#include <opencv2/gapi/gtransform.hpp>
+
+namespace cv {
+
+using GShapes = std::vector<GShape>;
+
+// GKernel describes kernel API to the system
+// FIXME: add attributes of a kernel, (e.g. number and types
+// of inputs, etc)
+struct GAPI_EXPORTS GKernel
+{
+    using M = std::function<GMetaArgs(const GMetaArgs &, const GArgs &)>;
+
+    const std::string name;       // kernel ID, defined by its API (signature)
+    const M           outMeta;    // generic adaptor to API::outMeta(...)
+    const GShapes     outShapes; // types (shapes) kernel's outputs
+};
+
+// GKernelImpl describes particular kernel implementation to the system
+struct GAPI_EXPORTS GKernelImpl
+{
+    util::any         opaque;    // backend-specific opaque info
+};
+
+template<typename, typename> class GKernelTypeM;
+
+namespace detail
+{
+    ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+    // yield() is used in graph construction time as a generic method to obtain
+    // lazy "return value" of G-API operations
+    //
+    namespace
+    {
+        template<typename T> struct Yield;
+        template<> struct Yield<cv::GMat>
+        {
+            static inline cv::GMat yield(cv::GCall &call, int i) { return call.yield(i); }
+        };
+        template<> struct Yield<cv::GMatP>
+        {
+            static inline cv::GMatP yield(cv::GCall &call, int i) { return call.yieldP(i); }
+        };
+        template<> struct Yield<cv::GScalar>
+        {
+            static inline cv::GScalar yield(cv::GCall &call, int i) { return call.yieldScalar(i); }
+        };
+        template<typename U> struct Yield<cv::GArray<U> >
+        {
+            static inline cv::GArray<U> yield(cv::GCall &call, int i) { return call.yieldArray<U>(i); }
+        };
+    } // anonymous namespace
+
+    ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+    // Helper classes which brings outputMeta() marshalling to kernel
+    // implementations
+    //
+    // 1. MetaType establishes G#Type -> G#Meta mapping between G-API dynamic
+    //    types and its metadata descriptor types.
+    //    This mapping is used to transform types to call outMeta() callback.
+    template<typename T> struct MetaType;
+    template<> struct MetaType<cv::GMat>    { using type = GMatDesc; };
+    template<> struct MetaType<cv::GMatP>   { using type = GMatDesc; };
+    template<> struct MetaType<cv::GScalar> { using type = GScalarDesc; };
+    template<typename U> struct MetaType<cv::GArray<U> > { using type = GArrayDesc; };
+    template<typename T> struct MetaType    { using type = T; }; // opaque args passed as-is
+
+    // 2. Hacky test based on MetaType to check if we operate on G-* type or not
+    template<typename T> using is_nongapi_type = std::is_same<T, typename MetaType<T>::type>;
+
+    // 3. Two ways to transform input arguments to its meta - for G-* and non-G* types:
+    template<typename T>
+    typename std::enable_if<!is_nongapi_type<T>::value, typename MetaType<T>::type>
+    ::type get_in_meta(const GMetaArgs &in_meta, const GArgs &, int idx)
+    {
+        return util::get<typename MetaType<T>::type>(in_meta.at(idx));
+    }
+
+    template<typename T>
+    typename std::enable_if<is_nongapi_type<T>::value, T>
+    ::type get_in_meta(const GMetaArgs &, const GArgs &in_args, int idx)
+    {
+        return in_args.at(idx).template get<T>();
+    }
+
+    // 4. The MetaHelper itself: an entity which generates outMeta() call
+    //    based on kernel signature, with arguments properly substituted.
+    // 4.1 - case for multiple return values
+    // FIXME: probably can be simplified with std::apply or analogue.
+    template<typename, typename, typename>
+    struct MetaHelper;
+
+    template<typename K, typename... Ins, typename... Outs>
+    struct MetaHelper<K, std::tuple<Ins...>, std::tuple<Outs...> >
+    {
+        template<int... IIs, int... OIs>
+        static GMetaArgs getOutMeta_impl(const GMetaArgs &in_meta,
+                                         const GArgs &in_args,
+                                         detail::Seq<IIs...>,
+                                         detail::Seq<OIs...>)
+        {
+            // FIXME: decay?
+            using R   = std::tuple<typename MetaType<Outs>::type...>;
+            const R r = K::outMeta( get_in_meta<Ins>(in_meta, in_args, IIs)... );
+            return GMetaArgs{ GMetaArg(std::get<OIs>(r))... };
+        }
+        // FIXME: help users identify how outMeta must look like (via default impl w/static_assert?)
+
+        static GMetaArgs getOutMeta(const GMetaArgs &in_meta,
+                                    const GArgs &in_args)
+        {
+            return getOutMeta_impl(in_meta,
+                                   in_args,
+                                   typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+                                   typename detail::MkSeq<sizeof...(Outs)>::type());
+        }
+    };
+
+    // 4.1 - case for a single return value
+    // FIXME: How to avoid duplication here?
+    template<typename K, typename... Ins, typename Out>
+    struct MetaHelper<K, std::tuple<Ins...>, Out >
+    {
+        template<int... IIs>
+        static GMetaArgs getOutMeta_impl(const GMetaArgs &in_meta,
+                                         const GArgs &in_args,
+                                         detail::Seq<IIs...>)
+        {
+            // FIXME: decay?
+            using R = typename MetaType<Out>::type;
+            const R r = K::outMeta( get_in_meta<Ins>(in_meta, in_args, IIs)... );
+            return GMetaArgs{ GMetaArg(r) };
+        }
+        // FIXME: help users identify how outMeta must look like (via default impl w/static_assert?)
+
+        static GMetaArgs getOutMeta(const GMetaArgs &in_meta,
+                                    const GArgs &in_args)
+        {
+            return getOutMeta_impl(in_meta,
+                                   in_args,
+                                   typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type());
+        }
+    };
+
+} // namespace detail
+
+// GKernelType and GKernelTypeM are base classes which implement typed ::on()
+// method based on kernel signature. GKernelTypeM stands for multiple-return-value kernels
+//
+// G_TYPED_KERNEL and G_TYPED_KERNEL_M macros inherit user classes from GKernelType and
+// GKernelTypeM respectively.
+
+template<typename K, typename... R, typename... Args>
+class GKernelTypeM<K, std::function<std::tuple<R...>(Args...)> >:
+        public detail::MetaHelper<K, std::tuple<Args...>, std::tuple<R...>>
+{
+    template<int... IIs>
+    static std::tuple<R...> yield(cv::GCall &call, detail::Seq<IIs...>)
+    {
+        return std::make_tuple(detail::Yield<R>::yield(call, IIs)...);
+    }
+
+public:
+    using InArgs  = std::tuple<Args...>;
+    using OutArgs = std::tuple<R...>;
+
+    static std::tuple<R...> on(Args... args)
+    {
+        cv::GCall call(GKernel{K::id(), &K::getOutMeta, {detail::GTypeTraits<R>::shape...}});
+        call.pass(args...);
+        return yield(call, typename detail::MkSeq<sizeof...(R)>::type());
+    }
+};
+
+template<typename, typename> class GKernelType;
+
+template<typename K, typename R, typename... Args>
+class GKernelType<K, std::function<R(Args...)> >:
+        public detail::MetaHelper<K, std::tuple<Args...>, R>
+{
+public:
+    using InArgs  = std::tuple<Args...>;
+    using OutArgs = std::tuple<R>;
+
+    static R on(Args... args)
+    {
+        cv::GCall call(GKernel{K::id(), &K::getOutMeta, {detail::GTypeTraits<R>::shape}});
+        call.pass(args...);
+        return detail::Yield<R>::yield(call, 0);
+    }
+};
+
+} // namespace cv
+
+
+// FIXME: I don't know a better way so far. Feel free to suggest one
+// The problem is that every typed kernel should have ::id() but body
+// of the class is defined by user (with outMeta, other stuff)
+
+#define G_ID_HELPER_CLASS(Class)  Class##IdHelper
+
+#define G_ID_HELPER_BODY(Class, Id)                                         \
+    namespace detail                                                        \
+    {                                                                       \
+        struct G_ID_HELPER_CLASS(Class)                                     \
+        {                                                                   \
+            static constexpr const char * id() {return Id;};                \
+        };                                                                  \
+    }
+
+#define G_TYPED_KERNEL(Class, API, Id)                                      \
+    G_ID_HELPER_BODY(Class, Id)                                             \
+    struct Class final: public cv::GKernelType<Class, std::function API >,  \
+                        public detail::G_ID_HELPER_CLASS(Class)
+// {body} is to be defined by user
+
+#define G_TYPED_KERNEL_M(Class, API, Id)                                    \
+    G_ID_HELPER_BODY(Class, Id)                                             \
+    struct Class final: public cv::GKernelTypeM<Class, std::function API >, \
+                        public detail::G_ID_HELPER_CLASS(Class)
+// {body} is to be defined by user
+
+namespace cv
+{
+namespace gapi
+{
+    // Prework: model "Device" API before it gets to G-API headers.
+    // FIXME: Don't mix with internal Backends class!
+    class GAPI_EXPORTS GBackend
+    {
+    public:
+        class Priv;
+
+        // TODO: make it template (call `new` within??)
+        GBackend();
+        explicit GBackend(std::shared_ptr<Priv> &&p);
+
+        Priv& priv();
+        const Priv& priv() const;
+        std::size_t hash() const;
+
+        bool operator== (const GBackend &rhs) const;
+
+    private:
+        std::shared_ptr<Priv> m_priv;
+    };
+
+    inline bool operator != (const GBackend &lhs, const GBackend &rhs)
+    {
+        return !(lhs == rhs);
+    }
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+namespace std
+{
+    template<> struct hash<cv::gapi::GBackend>
+    {
+        std::size_t operator() (const cv::gapi::GBackend &b) const
+        {
+            return b.hash();
+        }
+    };
+} // namespace std
+
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+    /** \addtogroup gapi_compile_args
+     * @{
+     */
+
+    // FIXME: Hide implementation
+    /**
+     * @brief A container class for heterogeneous kernel
+     * implementation collections and graph transformations.
+     *
+     * GKernelPackage is a special container class which stores kernel
+     * _implementations_ and graph _transformations_. Objects of this class
+     * are created and passed to cv::GComputation::compile() to specify
+     * which kernels to use and which transformations to apply in the
+     * compiled graph. GKernelPackage may contain kernels of
+     * different backends, e.g. be heterogeneous.
+     *
+     * The most easy way to create a kernel package is to use function
+     * cv::gapi::kernels(). This template functions takes kernel
+     * implementations in form of type list (variadic template) and
+     * generates a kernel package atop of that.
+     *
+     * Kernel packages can be also generated programatically, starting
+     * with an empty package (created with the default constructor)
+     * and then by populating it with kernels via call to
+     * GKernelPackage::include(). Note this method is also a template
+     * one since G-API kernel and transformation implementations are _types_,
+     * not objects.
+     *
+     * Finally, two kernel packages can be combined into a new one
+     * with function cv::gapi::combine().
+     */
+    class GAPI_EXPORTS GKernelPackage
+    {
+
+        /// @private
+        using M = std::unordered_map<std::string, std::pair<GBackend, GKernelImpl>>;
+
+        /// @private
+        M m_id_kernels;
+
+        /// @private
+        std::vector<GTransform> m_transformations;
+
+    protected:
+        /// @private
+        // Check if package contains ANY implementation of a kernel API
+        // by API textual id.
+        bool includesAPI(const std::string &id) const;
+
+        /// @private
+        // Remove ALL implementations of the given API (identified by ID)
+        void removeAPI(const std::string &id);
+
+        /// @private
+        // Partial include() specialization for kernels
+        template <typename KImpl>
+        typename std::enable_if<(std::is_base_of<detail::KernelTag, KImpl>::value), void>::type
+        includeHelper()
+        {
+            auto backend     = KImpl::backend();
+            auto kernel_id   = KImpl::API::id();
+            auto kernel_impl = GKernelImpl{KImpl::kernel()};
+            removeAPI(kernel_id);
+
+            m_id_kernels[kernel_id] = std::make_pair(backend, kernel_impl);
+        }
+
+        /// @private
+        // Partial include() specialization for transformations
+        template <typename TImpl>
+        typename std::enable_if<(std::is_base_of<detail::TransformTag, TImpl>::value), void>::type
+        includeHelper()
+        {
+            m_transformations.emplace_back(TImpl::transformation());
+        }
+
+    public:
+        /**
+         * @brief Returns total number of kernels
+         * in the package (across all backends included)
+         *
+         * @return a number of kernels in the package
+         */
+        std::size_t size() const;
+
+        /**
+         * @brief Returns vector of transformations included in the package
+         *
+         * @return vector of transformations included in the package
+         */
+        const std::vector<GTransform>& get_transformations() const;
+
+        /**
+         * @brief Test if a particular kernel _implementation_ KImpl is
+         * included in this kernel package.
+         *
+         * @sa includesAPI()
+         *
+         * @note cannot be applied to transformations
+         *
+         * @return true if there is such kernel, false otherwise.
+         */
+        template<typename KImpl>
+        bool includes() const
+        {
+            static_assert(std::is_base_of<detail::KernelTag, KImpl>::value,
+                          "includes() can be applied to kernels only");
+
+            auto kernel_it = m_id_kernels.find(KImpl::API::id());
+            return kernel_it != m_id_kernels.end() &&
+                   kernel_it->second.first == KImpl::backend();
+        }
+
+        /**
+         * @brief Remove all kernels associated with the given backend
+         * from the package.
+         *
+         * Does nothing if there's no kernels of this backend in the package.
+         *
+         * @param backend backend which kernels to remove
+         */
+        void remove(const GBackend& backend);
+
+        /**
+         * @brief Remove all kernels implementing the given API from
+         * the package.
+         *
+         * Does nothing if there's no kernels implementing the given interface.
+         */
+        template<typename KAPI>
+        void remove()
+        {
+            removeAPI(KAPI::id());
+        }
+
+        // FIXME: Rename to includes() and distinguish API/impl case by
+        //     statically?
+        /**
+         * Check if package contains ANY implementation of a kernel API
+         * by API type.
+         */
+        template<typename KAPI>
+        bool includesAPI() const
+        {
+            return includesAPI(KAPI::id());
+        }
+
+        /**
+         * @brief Find a kernel (by its API)
+         *
+         * Returns implementation corresponding id.
+         * Throws if nothing found.
+         *
+         * @return Backend which hosts matching kernel implementation.
+         *
+         */
+        template<typename KAPI>
+        GBackend lookup() const
+        {
+            return lookup(KAPI::id()).first;
+        }
+
+        /// @private
+        std::pair<cv::gapi::GBackend, cv::GKernelImpl>
+        lookup(const std::string &id) const;
+
+        // FIXME: No overwrites allowed?
+        /**
+         * @brief Put a new kernel implementation or a new transformation
+         * KImpl into the package.
+         */
+        template<typename KImpl>
+        void include()
+        {
+            includeHelper<KImpl>();
+        }
+
+        /**
+         * @brief Lists all backends which are included into package
+         *
+         * @return vector of backends
+         */
+        std::vector<GBackend> backends() const;
+
+        // TODO: Doxygen bug -- it wants me to place this comment
+        // here, not below.
+        /**
+         * @brief Create a new package based on `lhs` and `rhs`.
+         *
+         * @param lhs "Left-hand-side" package in the process
+         * @param rhs "Right-hand-side" package in the process
+         * @return a new kernel package.
+         */
+        friend GAPI_EXPORTS GKernelPackage combine(const GKernelPackage  &lhs,
+                                                   const GKernelPackage  &rhs);
+    };
+
+    /**
+     * @brief Create a kernel package object containing kernels
+     * and transformations specified in variadic template argument.
+     *
+     * In G-API, kernel implementations and transformations are _types_.
+     * Every backend has its own kernel API (like GAPI_OCV_KERNEL() and
+     * GAPI_FLUID_KERNEL()) but all of that APIs define a new type for
+     * each kernel implementation.
+     *
+     * Use this function to pass kernel implementations (defined in
+     * either way) and transformations to the system. Example:
+     *
+     * @snippet modules/gapi/samples/api_ref_snippets.cpp kernels_snippet
+     *
+     * Note that kernels() itself is a function returning object, not
+     * a type, so having `()` at the end is important -- it must be a
+     * function call.
+     */
+    template<typename... KK> GKernelPackage kernels()
+    {
+        // FIXME: currently there is no check that transformations' signatures are unique
+        // and won't be any intersection in graph compilation stage
+        static_assert(detail::all_unique<typename KK::API...>::value, "Kernels API must be unique");
+
+        GKernelPackage pkg;
+
+        // For those who wonder - below is a trick to call a number of
+        // methods based on parameter pack (zeroes just help hiding these
+        // calls into a sequence which helps to expand this parameter pack).
+        // Just note that `f(),a` always equals to `a` (with f() called!)
+        // and parentheses are used to hide function call in the expanded sequence.
+        // Leading 0 helps to handle case when KK is an empty list (kernels<>()).
+        int unused[] = { 0, (pkg.include<KK>(), 0)... };
+        cv::util::suppress_unused_warning(unused);
+        return pkg;
+    };
+
+    /** @} */
+
+    GAPI_EXPORTS GKernelPackage combine(const GKernelPackage  &lhs,
+                                        const GKernelPackage  &rhs);
+    /**
+     * @brief cv::use_only() is a special combinator which hints G-API to use only
+     * kernels specified in cv::GComputation::compile() (and not to extend kernels available by
+     * default with that package).
+     */
+    struct GAPI_EXPORTS use_only
+    {
+        GKernelPackage pkg;
+    };
+
+} // namespace gapi
+
+namespace detail
+{
+    template<> struct CompileArgTag<cv::gapi::GKernelPackage>
+    {
+        static const char* tag() { return "gapi.kernel_package"; }
+    };
+
+    template<> struct CompileArgTag<cv::gapi::use_only>
+    {
+        static const char* tag() { return "gapi.use_only"; }
+    };
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GKERNEL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gmat.hpp b/include/opencv2/gapi/gmat.hpp
new file mode 100644
index 0000000..d6b6e72
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gmat.hpp
@@ -0,0 +1,209 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GMAT_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GMAT_HPP
+
+#include <ostream>
+#include <memory>                 // std::shared_ptr
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp> // GShape
+
+#include <opencv2/gapi/own/types.hpp> // cv::gapi::own::Size
+#include <opencv2/gapi/own/convert.hpp> // to_own
+#include <opencv2/gapi/own/assert.hpp>
+
+// TODO GAPI_EXPORTS or so
+namespace cv
+{
+// Forward declaration; GNode and GOrigin are an internal
+// (user-inaccessible) classes.
+class GNode;
+struct GOrigin;
+
+/** \addtogroup gapi_data_objects
+ * @{
+ *
+ * @brief Data-representing objects which can be used to build G-API
+ * expressions.
+ */
+
+class GAPI_EXPORTS GMat
+{
+public:
+    GMat();                                 // Empty constructor
+    GMat(const GNode &n, std::size_t out);  // Operation result constructor
+
+    GOrigin& priv();                        // Internal use only
+    const GOrigin& priv()  const;           // Internal use only
+
+private:
+    std::shared_ptr<GOrigin> m_priv;
+};
+
+class GAPI_EXPORTS GMatP : public GMat
+{
+public:
+    using GMat::GMat;
+};
+
+namespace gapi { namespace own {
+    class Mat;
+}}//gapi::own
+
+/** @} */
+
+/**
+ * \addtogroup gapi_meta_args
+ * @{
+ */
+struct GAPI_EXPORTS GMatDesc
+{
+    // FIXME: Default initializers in C++14
+    int depth;
+    int chan;
+    cv::gapi::own::Size size; // NB.: no multi-dimensional cases covered yet
+    bool planar;
+
+    GMatDesc(int d, int c, cv::gapi::own::Size s, bool p = false)
+        : depth(d), chan(c), size(s), planar(p) {}
+
+    GMatDesc() : GMatDesc(-1, -1, {-1,-1}) {}
+
+    inline bool operator== (const GMatDesc &rhs) const
+    {
+        return depth == rhs.depth && chan == rhs.chan && size == rhs.size && planar == rhs.planar;
+    }
+
+    inline bool operator!= (const GMatDesc &rhs) const
+    {
+        return !(*this == rhs);
+    }
+
+    // Checks if the passed mat can be described by this descriptor
+    // (it handles the case when
+    // 1-channel mat can be reinterpreted as is (1-channel mat)
+    // and as a 3-channel planar mat with height divided by 3)
+    bool canDescribe(const cv::gapi::own::Mat& mat) const;
+
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc which differs in size by delta
+    // (all other fields are taken unchanged from this GMatDesc)
+    // FIXME: a better name?
+    GMatDesc withSizeDelta(cv::gapi::own::Size delta) const
+    {
+        GMatDesc desc(*this);
+        desc.size += delta;
+        return desc;
+    }
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    GMatDesc withSizeDelta(cv::Size delta) const
+    {
+        return withSizeDelta(to_own(delta));
+    }
+
+    GMatDesc withSize(cv::Size sz) const
+    {
+        return withSize(to_own(sz));
+    }
+
+    bool canDescribe(const cv::Mat& mat) const;
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc which differs in size by delta
+    // (all other fields are taken unchanged from this GMatDesc)
+    //
+    // This is an overload.
+    GMatDesc withSizeDelta(int dx, int dy) const
+    {
+        return withSizeDelta(cv::gapi::own::Size{dx,dy});
+    }
+
+    GMatDesc withSize(cv::gapi::own::Size sz) const
+    {
+        GMatDesc desc(*this);
+        desc.size = sz;
+        return desc;
+    }
+
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc with specified data depth.
+    // (all other fields are taken unchanged from this GMatDesc)
+    GMatDesc withDepth(int ddepth) const
+    {
+        GAPI_Assert(CV_MAT_CN(ddepth) == 1 || ddepth == -1);
+        GMatDesc desc(*this);
+        if (ddepth != -1) desc.depth = ddepth;
+        return desc;
+    }
+
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc with specified data depth
+    // and number of channels.
+    // (all other fields are taken unchanged from this GMatDesc)
+    GMatDesc withType(int ddepth, int dchan) const
+    {
+        GAPI_Assert(CV_MAT_CN(ddepth) == 1 || ddepth == -1);
+        GMatDesc desc = withDepth(ddepth);
+        desc.chan = dchan;
+        return desc;
+    }
+
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc with planar flag set
+    // (no size changes are performed, only channel interpretation is changed
+    // (interleaved -> planar)
+    GMatDesc asPlanar() const
+    {
+        GAPI_Assert(planar == false);
+        GMatDesc desc(*this);
+        desc.planar = true;
+        return desc;
+    }
+
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc
+    // reinterpreting 1-channel input as planar image
+    // (size height is divided by plane number)
+    GMatDesc asPlanar(int planes) const
+    {
+        GAPI_Assert(planar == false);
+        GAPI_Assert(chan == 1);
+        GAPI_Assert(planes > 1);
+        GAPI_Assert(size.height % planes == 0);
+        GMatDesc desc(*this);
+        desc.size.height /=  planes;
+        desc.chan = planes;
+        return desc.asPlanar();
+    }
+
+    // Meta combinator: return a new GMatDesc with planar flag set to false
+    // (no size changes are performed, only channel interpretation is changed
+    // (planar -> interleaved)
+    GMatDesc asInterleaved() const
+    {
+        GAPI_Assert(planar == true);
+        GMatDesc desc(*this);
+        desc.planar = false;
+        return desc;
+    }
+};
+
+static inline GMatDesc empty_gmat_desc() { return GMatDesc{-1,-1,{-1,-1}}; }
+
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+class Mat;
+GAPI_EXPORTS GMatDesc descr_of(const cv::Mat &mat);
+GAPI_EXPORTS GMatDesc descr_of(const cv::UMat &mat);
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+/** @} */
+
+namespace gapi { namespace own {
+    GAPI_EXPORTS GMatDesc descr_of(const Mat &mat);
+}}//gapi::own
+
+GAPI_EXPORTS std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const cv::GMatDesc &desc);
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GMAT_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gmetaarg.hpp b/include/opencv2/gapi/gmetaarg.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5b6e2ad
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gmetaarg.hpp
@@ -0,0 +1,75 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GMETAARG_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GMETAARG_HPP
+
+#include <vector>
+#include <type_traits>
+
+#include <opencv2/gapi/util/util.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/variant.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garray.hpp>
+
+namespace cv
+{
+// FIXME: Rename to GMeta?
+// FIXME: user shouldn't deal with it - put to detail?
+// GMetaArg is an union type over descriptions of G-types which can serve as
+// GComputation's in/output slots.
+//
+// GMetaArg objects are passed as arguments to GComputation::compile()
+// to specify which data a compiled computation should be specialized on.
+// For manual compile(), user must supply this metadata, in case of apply()
+// this metadata is taken from arguments computation should operate on.
+//
+// The first type (monostate) is equal to "uninitialized"/"unresolved" meta.
+using GMetaArg = util::variant
+    < util::monostate
+    , GMatDesc
+    , GScalarDesc
+    , GArrayDesc
+    >;
+GAPI_EXPORTS std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const GMetaArg &);
+
+using GMetaArgs = std::vector<GMetaArg>;
+
+namespace detail
+{
+    // These traits are used by GComputation::compile()
+
+    // FIXME: is_constructible<T> doesn't work as variant doesn't do any SFINAE
+    // in its current template constructor
+
+    template<typename T> struct is_meta_descr    : std::false_type {};
+    template<> struct is_meta_descr<GMatDesc>    : std::true_type {};
+    template<> struct is_meta_descr<GScalarDesc> : std::true_type {};
+    template<> struct is_meta_descr<GArrayDesc>  : std::true_type {};
+
+    template<typename... Ts>
+    using are_meta_descrs = all_satisfy<is_meta_descr, Ts...>;
+
+    template<typename... Ts>
+    using are_meta_descrs_but_last = all_satisfy<is_meta_descr, typename all_but_last<Ts...>::type>;
+
+} // namespace detail
+
+class Mat;
+class UMat;
+GAPI_EXPORTS cv::GMetaArgs descr_of(const std::vector<cv::Mat> &vec);
+GAPI_EXPORTS cv::GMetaArgs descr_of(const std::vector<cv::UMat> &vec);
+namespace gapi { namespace own {
+    class Mat;
+    GAPI_EXPORTS cv::GMetaArgs descr_of(const std::vector<Mat> &vec);
+}} // namespace gapi::own
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GMETAARG_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gproto.hpp b/include/opencv2/gapi/gproto.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b9e206a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gproto.hpp
@@ -0,0 +1,129 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GPROTO_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GPROTO_HPP
+
+#include <type_traits>
+#include <vector>
+#include <ostream>
+
+#include <opencv2/gapi/util/variant.hpp>
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garray.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gmetaarg.hpp>
+
+namespace cv {
+
+// FIXME: user shouldn't deal with it - put to detail?
+// GProtoArg is an union type over G-types which can serve as
+// GComputation's in/output slots. In other words, GProtoArg
+// wraps any type which can serve as G-API exchange type.
+//
+// In Runtime, GProtoArgs are substituted with appropriate GRunArgs.
+//
+// GProtoArg objects are constructed in-place when user describes
+// (captures) computations, user doesn't interact with these types
+// directly.
+using GProtoArg = util::variant
+    < GMat
+    , GMatP
+    , GScalar
+    , detail::GArrayU // instead of GArray<T>
+    >;
+
+using GProtoArgs = std::vector<GProtoArg>;
+
+namespace detail
+{
+template<typename... Ts> inline GProtoArgs packArgs(Ts... args)
+{
+    return GProtoArgs{ GProtoArg(wrap_gapi_helper<Ts>::wrap(args))... };
+}
+
+}
+
+template<class Tag>
+struct GIOProtoArgs
+{
+public:
+    explicit GIOProtoArgs(const GProtoArgs& args) : m_args(args) {}
+    explicit GIOProtoArgs(GProtoArgs &&args)      : m_args(std::move(args)) {}
+
+    GProtoArgs m_args;
+};
+
+struct In_Tag{};
+struct Out_Tag{};
+
+using GProtoInputArgs  = GIOProtoArgs<In_Tag>;
+using GProtoOutputArgs = GIOProtoArgs<Out_Tag>;
+
+// Perfect forwarding
+template<typename... Ts> inline GProtoInputArgs GIn(Ts&&... ts)
+{
+    return GProtoInputArgs(detail::packArgs(std::forward<Ts>(ts)...));
+}
+
+template<typename... Ts> inline GProtoOutputArgs GOut(Ts&&... ts)
+{
+    return GProtoOutputArgs(detail::packArgs(std::forward<Ts>(ts)...));
+}
+
+namespace detail
+{
+    // Extract elements form tuple
+    // FIXME: Someday utilize a generic tuple_to_vec<> routine
+    template<typename... Ts, int... Indexes>
+    static GProtoOutputArgs getGOut_impl(const std::tuple<Ts...>& ts, detail::Seq<Indexes...>)
+    {
+        return GProtoOutputArgs{ detail::packArgs(std::get<Indexes>(ts)...)};
+    }
+}
+
+template<typename... Ts> inline GProtoOutputArgs GOut(const std::tuple<Ts...>& ts)
+{
+    // TODO: think of std::forward(ts)
+    return detail::getGOut_impl(ts, typename detail::MkSeq<sizeof...(Ts)>::type());
+}
+
+// Takes rvalue as input arg
+template<typename... Ts> inline GProtoOutputArgs GOut(std::tuple<Ts...>&& ts)
+{
+    // TODO: think of std::forward(ts)
+    return detail::getGOut_impl(ts, typename detail::MkSeq<sizeof...(Ts)>::type());
+}
+
+// Extract run-time arguments from node origin
+// Can be used to extract constant values associated with G-objects
+// (like GScalar) at graph construction time
+GRunArg value_of(const GOrigin &origin);
+
+// Transform run-time computation arguments into a collection of metadata
+// extracted from that arguments
+GMetaArg  GAPI_EXPORTS descr_of(const GRunArg  &arg );
+GMetaArgs GAPI_EXPORTS descr_of(const GRunArgs &args);
+
+// Transform run-time operation result argument into metadata extracted from that argument
+// Used to compare the metadata, which generated at compile time with the metadata result operation in run time
+GMetaArg GAPI_EXPORTS descr_of(const GRunArgP& argp);
+
+// Checks if run-time computation argument can be described by metadata
+bool GAPI_EXPORTS can_describe(const GMetaArg&  meta,  const GRunArg&  arg);
+bool GAPI_EXPORTS can_describe(const GMetaArgs& metas, const GRunArgs& args);
+
+// Checks if run-time computation result argument can be described by metadata.
+// Used to check if the metadata generated at compile time
+// coincides with output arguments passed to computation in cpu and ocl backends
+bool GAPI_EXPORTS can_describe(const GMetaArg&  meta,  const GRunArgP& argp);
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GPROTO_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gpu/core.hpp b/include/opencv2/gapi/gpu/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a7ee595
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gpu/core.hpp
@@ -0,0 +1,27 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GPU_CORE_API_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GPU_CORE_API_HPP
+/** @file
+* @deprecated Use <opencv2/gapi/ocl/core.hpp> instead.
+*/
+
+#include <opencv2/gapi/ocl/core.hpp>
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace core {
+namespace gpu {
+    using namespace ocl;
+} // namespace gpu
+} // namespace core
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GPU_CORE_API_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gpu/ggpukernel.hpp b/include/opencv2/gapi/gpu/ggpukernel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b52c21d
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gpu/ggpukernel.hpp
@@ -0,0 +1,18 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GGPUKERNEL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GGPUKERNEL_HPP
+/** @file
+* @deprecated Use <opencv2/gapi/ocl/goclkernel.hpp> instead.
+*/
+
+#include <opencv2/gapi/ocl/goclkernel.hpp>
+#define GAPI_GPU_KERNEL GAPI_OCL_KERNEL
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GGPUKERNEL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gpu/imgproc.hpp b/include/opencv2/gapi/gpu/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b0df7ae
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gpu/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,28 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GPU_IMGPROC_API_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GPU_IMGPROC_API_HPP
+/** @file
+* @deprecated Use <opencv2/gapi/ocl/imgproc.hpp> instead.
+*/
+
+#include <opencv2/gapi/ocl/imgproc.hpp>
+
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace imgproc {
+namespace gpu {
+    using namespace ocl;
+} // namespace gpu
+} // namespace imgproc
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GPU_IMGPROC_API_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gscalar.hpp b/include/opencv2/gapi/gscalar.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f65741e
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gscalar.hpp
@@ -0,0 +1,83 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GSCALAR_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GSCALAR_HPP
+
+#include <ostream>
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp> // GShape
+#include <opencv2/gapi/util/optional.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/scalar.hpp>
+
+namespace cv
+{
+// Forward declaration; GNode and GOrigin are an internal
+// (user-inaccessible) classes.
+class GNode;
+struct GOrigin;
+
+/** \addtogroup gapi_data_objects
+ * @{
+ */
+
+class GAPI_EXPORTS GScalar
+{
+public:
+    GScalar();                                         // Empty constructor
+    explicit GScalar(const cv::gapi::own::Scalar& s);  // Constant value constructor from cv::gapi::own::Scalar
+    explicit GScalar(cv::gapi::own::Scalar&& s);       // Constant value move-constructor from cv::gapi::own::Scalar
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    explicit GScalar(const cv::Scalar& s);             // Constant value constructor from cv::Scalar
+#endif  // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    GScalar(double v0);                                // Constant value constructor from double
+    GScalar(const GNode &n, std::size_t out);          // Operation result constructor
+
+    GOrigin& priv();                                   // Internal use only
+    const GOrigin& priv()  const;                      // Internal use only
+
+private:
+    std::shared_ptr<GOrigin> m_priv;
+};
+
+/** @} */
+
+/**
+ * \addtogroup gapi_meta_args
+ * @{
+ */
+struct GScalarDesc
+{
+    // NB.: right now it is empty
+
+    inline bool operator== (const GScalarDesc &) const
+    {
+        return true; // NB: implement this method if GScalar meta appears
+    }
+
+    inline bool operator!= (const GScalarDesc &rhs) const
+    {
+        return !(*this == rhs);
+    }
+};
+
+static inline GScalarDesc empty_scalar_desc() { return GScalarDesc(); }
+
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+GAPI_EXPORTS GScalarDesc descr_of(const cv::Scalar            &scalar);
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+/** @} */
+
+GAPI_EXPORTS GScalarDesc descr_of(const cv::gapi::own::Scalar &scalar);
+
+std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const cv::GScalarDesc &desc);
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GSCALAR_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gtransform.hpp b/include/opencv2/gapi/gtransform.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5d1b91b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gtransform.hpp
@@ -0,0 +1,103 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2019 Intel Corporation
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GTRANSFORM_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GTRANSFORM_HPP
+
+#include <functional>
+#include <type_traits>
+#include <utility>
+
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/util.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gtype_traits.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/compiler_hints.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcomputation.hpp>
+
+namespace cv
+{
+
+struct GAPI_EXPORTS GTransform
+{
+    // FIXME: consider another simplified
+    // class instead of GComputation
+    using F = std::function<GComputation()>;
+
+    std::string description;
+    F pattern;
+    F substitute;
+
+    GTransform(const std::string& d, const F &p, const F &s) : description(d), pattern(p), substitute(s){};
+};
+
+namespace detail
+{
+
+template <typename, typename, typename>
+struct TransHelper;
+
+template <typename K, typename... Ins, typename Out>
+struct TransHelper<K, std::tuple<Ins...>, Out>
+{
+    template <typename Callable, int... IIs, int... OIs>
+    static GComputation invoke(Callable f, Seq<IIs...>, Seq<OIs...>)
+    {
+        const std::tuple<Ins...> ins;
+        const auto r = tuple_wrap_helper<Out>::get(f(std::get<IIs>(ins)...));
+        return GComputation(cv::GIn(std::get<IIs>(ins)...),
+                            cv::GOut(std::get<OIs>(r)...));
+    }
+
+    static GComputation get_pattern()
+    {
+        return invoke(K::pattern, typename MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+                      typename MkSeq<std::tuple_size<typename tuple_wrap_helper<Out>::type>::value>::type());
+    }
+    static GComputation get_substitute()
+    {
+        return invoke(K::substitute, typename MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+                      typename MkSeq<std::tuple_size<typename tuple_wrap_helper<Out>::type>::value>::type());
+    }
+};
+} // namespace detail
+
+template <typename, typename>
+class GTransformImpl;
+
+template <typename K, typename R, typename... Args>
+class GTransformImpl<K, std::function<R(Args...)>> : public cv::detail::TransHelper<K, std::tuple<Args...>, R>,
+                                                     public cv::detail::TransformTag
+{
+public:
+    // FIXME: currently there is no check that transformations' signatures are unique
+    // and won't be any intersection in graph compilation stage
+    using API = K;
+
+    static GTransform transformation()
+    {
+        return GTransform(K::descr(), &K::get_pattern, &K::get_substitute);
+    }
+};
+} // namespace cv
+
+#define G_DESCR_HELPER_CLASS(Class) Class##DescrHelper
+
+#define G_DESCR_HELPER_BODY(Class, Descr)                       \
+    namespace detail                                            \
+    {                                                           \
+    struct G_DESCR_HELPER_CLASS(Class)                          \
+    {                                                           \
+        static constexpr const char *descr() { return Descr; }; \
+    };                                                          \
+    }
+
+#define GAPI_TRANSFORM(Class, API, Descr)                                     \
+    G_DESCR_HELPER_BODY(Class, Descr)                                         \
+    struct Class final : public cv::GTransformImpl<Class, std::function API>, \
+                         public detail::G_DESCR_HELPER_CLASS(Class)
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GTRANSFORM_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gtype_traits.hpp b/include/opencv2/gapi/gtype_traits.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b11a044
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gtype_traits.hpp
@@ -0,0 +1,163 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GTYPE_TRAITS_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GTYPE_TRAITS_HPP
+
+#include <vector>
+#include <type_traits>
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garray.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/convert.hpp>
+
+namespace cv
+{
+namespace detail
+{
+    // FIXME: These traits and enum and possible numerous switch(kind)
+    // block may be replaced with a special Handler<T> object or with
+    // a double dispatch
+    enum class ArgKind: int
+    {
+        OPAQUE,       // Unknown, generic, opaque-to-GAPI data type - STATIC
+        GOBJREF,      // <internal> reference to object
+        GMAT,         // a cv::GMat
+        GMATP,        // a cv::GMatP
+        GSCALAR,      // a cv::GScalar
+        GARRAY,       // a cv::GArrayU (note - exactly GArrayU, not GArray<T>!)
+    };
+
+    // Describe G-API types (G-types) with traits.  Mostly used by
+    // cv::GArg to store meta information about types passed into
+    // operation arguments. Please note that cv::GComputation is
+    // defined on GProtoArgs, not GArgs!
+    template<typename T> struct GTypeTraits;
+    template<typename T> struct GTypeTraits
+    {
+        static constexpr const ArgKind kind = ArgKind::OPAQUE;
+    };
+    template<>           struct GTypeTraits<cv::GMat>
+    {
+        static constexpr const ArgKind kind = ArgKind::GMAT;
+        static constexpr const GShape shape = GShape::GMAT;
+    };
+    template<>           struct GTypeTraits<cv::GMatP>
+    {
+        static constexpr const ArgKind kind = ArgKind::GMATP;
+        static constexpr const GShape shape = GShape::GMAT;
+    };
+    template<>           struct GTypeTraits<cv::GScalar>
+    {
+        static constexpr const ArgKind kind = ArgKind::GSCALAR;
+        static constexpr const GShape shape = GShape::GSCALAR;
+    };
+    template<class T> struct GTypeTraits<cv::GArray<T> >
+    {
+        static constexpr const ArgKind kind = ArgKind::GARRAY;
+        static constexpr const GShape shape = GShape::GARRAY;
+        using host_type  = std::vector<T>;
+        using strip_type = cv::detail::VectorRef;
+        static cv::detail::GArrayU   wrap_value(const cv::GArray<T>  &t) { return t.strip();}
+        static cv::detail::VectorRef wrap_in   (const std::vector<T> &t) { return detail::VectorRef(t); }
+        static cv::detail::VectorRef wrap_out  (      std::vector<T> &t) { return detail::VectorRef(t); }
+    };
+
+    // Tests if Trait for type T requires extra marshalling ("custom wrap") or not.
+    // If Traits<T> has wrap_value() defined, it does.
+    template<class T> struct has_custom_wrap
+    {
+        template<class,class> class check;
+        template<typename C> static std::true_type  test(check<C, decltype(&GTypeTraits<C>::wrap_value)> *);
+        template<typename C> static std::false_type test(...);
+        using type = decltype(test<T>(nullptr));
+        static const constexpr bool value = std::is_same<std::true_type, decltype(test<T>(nullptr))>::value;
+    };
+
+    // Resolve a Host type back to its associated G-Type.
+    // FIXME: Probably it can be avoided
+    // FIXME: GMatP is not present here.
+    // (Actually these traits is used only to check
+    // if associated G-type has custom wrap functions
+    // and GMat behavior is correct for GMatP)
+    template<typename T> struct GTypeOf;
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    template<>           struct GTypeOf<cv::Mat>               { using type = cv::GMat;      };
+    template<>           struct GTypeOf<cv::UMat>              { using type = cv::GMat;      };
+    template<>           struct GTypeOf<cv::Scalar>            { using type = cv::GScalar;   };
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+    template<>           struct GTypeOf<cv::gapi::own::Mat>    { using type = cv::GMat;      };
+    template<>           struct GTypeOf<cv::gapi::own::Scalar> { using type = cv::GScalar;   };
+    template<typename U> struct GTypeOf<std::vector<U> >       { using type = cv::GArray<U>; };
+    template<class T> using g_type_of_t = typename GTypeOf<T>::type;
+
+    // Marshalling helper for G-types and its Host types. Helps G-API
+    // to store G types in internal generic containers for further
+    // processing. Implements the following callbacks:
+    //
+    // * wrap() - converts user-facing G-type into an internal one
+    //   for internal storage.
+    //   Used when G-API operation is instantiated (G<Kernel>::on(),
+    //   etc) during expressing a pipeline. Mostly returns input
+    //   value "as is" except the case when G-type is a template. For
+    //   template G-classes, calls custom wrap() from Traits.
+    //   The value returned by wrap() is then wrapped into GArg() and
+    //   stored in G-API metadata.
+    //
+    //   Example:
+    //   - cv::GMat arguments are passed as-is.
+    //   - integers, pointers, STL containers, user types are passed as-is.
+    //   - cv::GArray<T> is converted to cv::GArrayU.
+    //
+    // * wrap_in() / wrap_out() - convert Host type associated with
+    //   G-type to internal representation type.
+    //
+    //   - For "simple" (non-template) G-types, returns value as-is.
+    //     Example: cv::GMat has host type cv::Mat, when user passes a
+    //              cv::Mat, system stores it internally as cv::Mat.
+    //
+    //   - For "complex" (template) G-types, utilizes custom
+    //     wrap_in()/wrap_out() as described in Traits.
+    //     Example: cv::GArray<T> has host type std::vector<T>, when
+    //              user passes a std::vector<T>, system stores it
+    //              internally as VectorRef (with <T> stripped away).
+    template<typename T, class Custom = void> struct WrapValue
+    {
+        static auto wrap(const T& t) ->
+            typename std::remove_reference<T>::type
+        {
+            return static_cast<typename std::remove_reference<T>::type>(t);
+        }
+
+        template<typename U> static U  wrap_in (const U &u) { return  u;  }
+        template<typename U> static U* wrap_out(U &u)       { return &u;  }
+    };
+    template<typename T> struct WrapValue<T, typename std::enable_if<has_custom_wrap<T>::value>::type>
+    {
+        static auto wrap(const T& t) -> decltype(GTypeTraits<T>::wrap_value(t))
+        {
+            return GTypeTraits<T>::wrap_value(t);
+        }
+        template<typename U> static auto wrap_in (const U &u) -> typename GTypeTraits<T>::strip_type
+        {
+            return GTypeTraits<T>::wrap_in(u);
+        }
+        template<typename U> static auto wrap_out(U &u) -> typename GTypeTraits<T>::strip_type
+        {
+            return GTypeTraits<T>::wrap_out(u);
+        }
+    };
+
+    template<typename T> using wrap_gapi_helper = WrapValue<typename std::decay<T>::type>;
+    template<typename T> using wrap_host_helper = WrapValue<typename std::decay<g_type_of_t<T> >::type>;
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GTYPE_TRAITS_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/gtyped.hpp b/include/opencv2/gapi/gtyped.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8e48e91
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/gtyped.hpp
@@ -0,0 +1,187 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GTYPED_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GTYPED_HPP
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+#include <vector>
+
+#include <opencv2/gapi/gcomputation.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcompiled.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gproto.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+
+namespace cv {
+
+namespace detail
+{
+    // FIXME: How to prevent coolhackers from extending it by their own types?
+    // FIXME: ...Should we care?
+    template<typename T> struct ProtoToParam;
+    template<> struct ProtoToParam<cv::GMat>    { using type = cv::Mat; };
+    template<> struct ProtoToParam<cv::GScalar> { using type = cv::Scalar; };
+    template<typename U> struct ProtoToParam<cv::GArray<U> > { using type = std::vector<U>; };
+    template<typename T> using ProtoToParamT = typename ProtoToParam<T>::type;
+
+    template<typename T> struct ProtoToMeta;
+    template<> struct ProtoToMeta<cv::GMat>     { using type = cv::GMatDesc; };
+    template<> struct ProtoToMeta<cv::GScalar>  { using type = cv::GScalarDesc; };
+    template<typename U> struct ProtoToMeta<cv::GArray<U> > { using type = cv::GArrayDesc; };
+    template<typename T> using ProtoToMetaT = typename ProtoToMeta<T>::type;
+
+    //workaround for MSVC 19.0 bug
+    template <typename T>
+    auto make_default()->decltype(T{}) {return {};}
+}; // detail
+
+template<typename> class GComputationT;
+
+// Single return value implementation
+template<typename R, typename... Args> class GComputationT<R(Args...)>
+{
+public:
+    typedef std::function<R(Args...)> Gen;
+
+    class GCompiledT
+    {
+    private:
+        friend class GComputationT<R(Args...)>;
+
+        cv::GCompiled m_comp;
+
+        explicit GCompiledT(const cv::GCompiled &comp) : m_comp(comp) {}
+
+    public:
+        GCompiledT() {}
+
+        void operator()(detail::ProtoToParamT<Args>... inArgs,
+                        detail::ProtoToParamT<R> &outArg)
+        {
+            m_comp(cv::gin(inArgs...), cv::gout(outArg));
+        }
+
+        explicit operator bool() const
+        {
+            return static_cast<bool>(m_comp);
+        }
+    };
+
+private:
+    typedef std::pair<R, GProtoInputArgs > Captured;
+
+    Captured capture(const Gen& g, Args... args)
+    {
+        return Captured(g(args...), cv::GIn(args...));
+    }
+
+    Captured m_capture;
+    cv::GComputation m_comp;
+
+public:
+    GComputationT(const Gen &generator)
+        : m_capture(capture(generator, detail::make_default<Args>()...))
+        , m_comp(cv::GProtoInputArgs(std::move(m_capture.second)),
+                 cv::GOut(m_capture.first))
+    {
+    }
+
+    void apply(detail::ProtoToParamT<Args>... inArgs,
+               detail::ProtoToParamT<R> &outArg)
+    {
+        m_comp.apply(cv::gin(inArgs...), cv::gout(outArg));
+    }
+
+    GCompiledT compile(detail::ProtoToMetaT<Args>... inDescs)
+    {
+        GMetaArgs inMetas = { GMetaArg(inDescs)... };
+        return GCompiledT(m_comp.compile(std::move(inMetas), GCompileArgs()));
+    }
+
+    GCompiledT compile(detail::ProtoToMetaT<Args>... inDescs, GCompileArgs &&args)
+    {
+        GMetaArgs inMetas = { GMetaArg(inDescs)... };
+        return GCompiledT(m_comp.compile(std::move(inMetas), std::move(args)));
+    }
+};
+
+// Multiple (fixed) return value implementation. FIXME: How to avoid copy-paste?
+template<typename... R, typename... Args> class GComputationT<std::tuple<R...>(Args...)>
+{
+public:
+    typedef std::function<std::tuple<R...>(Args...)> Gen;
+
+    class GCompiledT
+    {
+    private:
+        friend class GComputationT<std::tuple<R...>(Args...)>;
+
+        cv::GCompiled m_comp;
+        explicit GCompiledT(const cv::GCompiled &comp) : m_comp(comp) {}
+
+    public:
+        GCompiledT() {}
+
+        void operator()(detail::ProtoToParamT<Args>... inArgs,
+                        detail::ProtoToParamT<R>&... outArgs)
+        {
+            m_comp(cv::gin(inArgs...), cv::gout(outArgs...));
+        }
+
+        explicit operator bool() const
+        {
+            return static_cast<bool>(m_comp);
+        }
+    };
+
+private:
+    typedef std::pair<GProtoArgs, GProtoArgs> Captured;
+
+    template<int... IIs>
+    Captured capture(GProtoArgs &&args, const std::tuple<R...> &rr, detail::Seq<IIs...>)
+    {
+        return Captured(cv::GOut(std::get<IIs>(rr)...).m_args, args);
+    }
+
+    Captured capture(const Gen& g, Args... args)
+    {
+        return capture(cv::GIn(args...).m_args, g(args...), typename detail::MkSeq<sizeof...(R)>::type());
+    }
+
+    Captured m_capture;
+    cv::GComputation m_comp;
+
+public:
+    GComputationT(const Gen &generator)
+        : m_capture(capture(generator, detail::make_default<Args>()...))
+        , m_comp(cv::GProtoInputArgs(std::move(m_capture.second)),
+                 cv::GProtoOutputArgs(std::move(m_capture.first)))
+    {
+    }
+
+    void apply(detail::ProtoToParamT<Args>... inArgs,
+               detail::ProtoToParamT<R>&... outArgs)
+    {
+        m_comp.apply(cv::gin(inArgs...), cv::gout(outArgs...));
+    }
+
+    GCompiledT compile(detail::ProtoToMetaT<Args>... inDescs)
+    {
+        GMetaArgs inMetas = { GMetaArg(inDescs)... };
+        return GCompiledT(m_comp.compile(std::move(inMetas), GCompileArgs()));
+    }
+
+    GCompiledT compile(detail::ProtoToMetaT<Args>... inDescs, GCompileArgs &&args)
+    {
+        GMetaArgs inMetas = { GMetaArg(inDescs)... };
+        return GCompiledT(m_comp.compile(std::move(inMetas), std::move(args)));
+    }
+};
+
+} // namespace cv
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+#endif // OPENCV_GAPI_GTYPED_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/imgproc.hpp b/include/opencv2/gapi/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ad3f7c1
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,919 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_IMGPROC_HPP
+#define OPENCV_GAPI_IMGPROC_HPP
+
+#include <opencv2/imgproc.hpp>
+
+#include <utility> // std::tuple
+
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+
+
+/** \defgroup gapi_imgproc G-API image processing functionality
+@{
+    @defgroup gapi_filters Graph API: Image filters
+    @defgroup gapi_colorconvert Graph API: Converting image from one color space to another
+@}
+ */
+
+namespace cv { namespace gapi {
+
+namespace imgproc {
+    using GMat2 = std::tuple<GMat,GMat>;
+    using GMat3 = std::tuple<GMat,GMat,GMat>; // FIXME: how to avoid this?
+
+    G_TYPED_KERNEL(GFilter2D, <GMat(GMat,int,Mat,Point,Scalar,int,Scalar)>,"org.opencv.imgproc.filters.filter2D") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int ddepth, Mat, Point, Scalar, int, Scalar) {
+            return in.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSepFilter, <GMat(GMat,int,Mat,Mat,Point,Scalar,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sepfilter") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int ddepth, Mat, Mat, Point, Scalar, int, Scalar) {
+            return in.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GBoxFilter, <GMat(GMat,int,Size,Point,bool,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.boxfilter") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int ddepth, Size, Point, bool, int, Scalar) {
+            return in.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GBlur, <GMat(GMat,Size,Point,int,Scalar)>,         "org.opencv.imgproc.filters.blur"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Size, Point, int, Scalar) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GGaussBlur, <GMat(GMat,Size,double,double,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.gaussianBlur") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Size, double, double, int, Scalar) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GMedianBlur, <GMat(GMat,int)>, "org.opencv.imgproc.filters.medianBlur") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GErode, <GMat(GMat,Mat,Point,int,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.erode") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Mat, Point, int, int, Scalar) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GDilate, <GMat(GMat,Mat,Point,int,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.dilate") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, Mat, Point, int, int, Scalar) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GSobel, <GMat(GMat,int,int,int,int,double,double,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sobel") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, int ddepth, int, int, int, double, double, int, Scalar) {
+            return in.withDepth(ddepth);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL_M(GSobelXY, <GMat2(GMat,int,int,int,double,double,int,Scalar)>, "org.opencv.imgproc.filters.sobelxy") {
+        static std::tuple<GMatDesc, GMatDesc> outMeta(GMatDesc in, int ddepth, int, int, double, double, int, Scalar) {
+            return std::make_tuple(in.withDepth(ddepth), in.withDepth(ddepth));
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GEqHist, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.equalizeHist"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in.withType(CV_8U, 1);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GCanny, <GMat(GMat,double,double,int,bool)>, "org.opencv.imgproc.canny"){
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, double, double, int, bool) {
+            return in.withType(CV_8U, 1);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRGB2YUV, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GYUV2RGB, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2rgb") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNV12toRGB, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgb") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in_y, GMatDesc in_uv) {
+            GAPI_Assert(in_y.chan == 1);
+            GAPI_Assert(in_uv.chan == 2);
+            GAPI_Assert(in_y.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(in_uv.depth == CV_8U);
+            // UV size should be aligned with Y
+            GAPI_Assert(in_y.size.width == 2 * in_uv.size.width);
+            GAPI_Assert(in_y.size.height == 2 * in_uv.size.height);
+            return in_y.withType(CV_8U, 3); // type will be CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNV12toBGR, <GMat(GMat, GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12tobgr") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in_y, GMatDesc in_uv) {
+            GAPI_Assert(in_y.chan == 1);
+            GAPI_Assert(in_uv.chan == 2);
+            GAPI_Assert(in_y.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(in_uv.depth == CV_8U);
+            // UV size should be aligned with Y
+            GAPI_Assert(in_y.size.width == 2 * in_uv.size.width);
+            GAPI_Assert(in_y.size.height == 2 * in_uv.size.height);
+            return in_y.withType(CV_8U, 3); // type will be CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRGB2Lab, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2lab") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GBGR2LUV, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2luv") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GLUV2BGR, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.luv2bgr") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GYUV2BGR, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2bgr") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GBGR2YUV, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2yuv") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in; // type still remains CV_8UC3;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRGB2Gray, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2gray") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in.withType(CV_8U, 1);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRGB2GrayCustom, <GMat(GMat,float,float,float)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2graycustom") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in, float, float, float) {
+            return in.withType(CV_8U, 1);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GBGR2Gray, <GMat(GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2gray") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc in) {
+            return in.withType(CV_8U, 1);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GBayerGR2RGB, <cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.bayergr2rgb") {
+        static cv::GMatDesc outMeta(cv::GMatDesc in) {
+            return in.withType(CV_8U, 3);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRGB2HSV, <cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2hsv") {
+        static cv::GMatDesc outMeta(cv::GMatDesc in) {
+            return in;
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GRGB2YUV422, <cv::GMat(cv::GMat)>, "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv422") {
+        static cv::GMatDesc outMeta(cv::GMatDesc in) {
+            GAPI_Assert(in.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(in.chan == 3);
+            return in.withType(in.depth, 2);
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNV12toRGBp, <GMatP(GMat,GMat)>, "org.opencv.colorconvert.imgproc.nv12torgbp") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc inY, GMatDesc inUV) {
+            GAPI_Assert(inY.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(inUV.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(inY.chan == 1);
+            GAPI_Assert(inY.planar == false);
+            GAPI_Assert(inUV.chan == 2);
+            GAPI_Assert(inUV.planar == false);
+            GAPI_Assert(inY.size.width  == 2 * inUV.size.width);
+            GAPI_Assert(inY.size.height == 2 * inUV.size.height);
+            return inY.withType(CV_8U, 3).asPlanar();
+        }
+    };
+
+    G_TYPED_KERNEL(GNV12toBGRp, <GMatP(GMat,GMat)>, "org.opencv.colorconvert.imgproc.nv12tobgrp") {
+        static GMatDesc outMeta(GMatDesc inY, GMatDesc inUV) {
+            GAPI_Assert(inY.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(inUV.depth == CV_8U);
+            GAPI_Assert(inY.chan == 1);
+            GAPI_Assert(inY.planar == false);
+            GAPI_Assert(inUV.chan == 2);
+            GAPI_Assert(inUV.planar == false);
+            GAPI_Assert(inY.size.width  == 2 * inUV.size.width);
+            GAPI_Assert(inY.size.height == 2 * inUV.size.height);
+            return inY.withType(CV_8U, 3).asPlanar();
+        }
+    };
+
+}
+
+
+//! @addtogroup gapi_filters
+//! @{
+/** @brief Applies a separable linear filter to a matrix(image).
+
+The function applies a separable linear filter to the matrix. That is, first, every row of src is
+filtered with the 1D kernel kernelX. Then, every column of the result is filtered with the 1D
+kernel kernelY. The final result is returned.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note In case of floating-point computation, rounding to nearest even is procedeed
+if hardware supports it (if not - to nearest value).
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.sepfilter"
+@param src Source image.
+@param ddepth desired depth of the destination image (the following combinations of src.depth() and ddepth are supported:
+
+        src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
+        src.depth() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
+        src.depth() = CV_32F, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F
+        src.depth() = CV_64F, ddepth = -1/CV_64F
+
+when ddepth=-1, the output image will have the same depth as the source)
+@param kernelX Coefficients for filtering each row.
+@param kernelY Coefficients for filtering each column.
+@param anchor Anchor position within the kernel. The default value \f$(-1,-1)\f$ means that the anchor
+is at the kernel center.
+@param delta Value added to the filtered results before storing them.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa  boxFilter, gaussianBlur, medianBlur
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat sepFilter(const GMat& src, int ddepth, const Mat& kernelX, const Mat& kernelY, const Point& anchor /*FIXME: = Point(-1,-1)*/,
+                            const Scalar& delta /*FIXME = GScalar(0)*/, int borderType = BORDER_DEFAULT,
+                            const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+/** @brief Convolves an image with the kernel.
+
+The function applies an arbitrary linear filter to an image. When
+the aperture is partially outside the image, the function interpolates outlier pixel values
+according to the specified border mode.
+
+The function does actually compute correlation, not the convolution:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \sum _{ \stackrel{0\leq x' < \texttt{kernel.cols},}{0\leq y' < \texttt{kernel.rows}} }  \texttt{kernel} (x',y')* \texttt{src} (x+x'- \texttt{anchor.x} ,y+y'- \texttt{anchor.y} )\f]
+
+That is, the kernel is not mirrored around the anchor point. If you need a real convolution, flip
+the kernel using flip and set the new anchor to `(kernel.cols - anchor.x - 1, kernel.rows -
+anchor.y - 1)`.
+
+Supported matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same size and number of channels an input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.filter2D"
+
+@param src input image.
+@param ddepth desired depth of the destination image
+@param kernel convolution kernel (or rather a correlation kernel), a single-channel floating point
+matrix; if you want to apply different kernels to different channels, split the image into
+separate color planes using split and process them individually.
+@param anchor anchor of the kernel that indicates the relative position of a filtered point within
+the kernel; the anchor should lie within the kernel; default value (-1,-1) means that the anchor
+is at the kernel center.
+@param delta optional value added to the filtered pixels before storing them in dst.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa  sepFilter
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat filter2D(const GMat& src, int ddepth, const Mat& kernel, const Point& anchor = Point(-1,-1), const Scalar& delta = Scalar(0),
+                           int borderType = BORDER_DEFAULT, const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+
+/** @brief Blurs an image using the box filter.
+
+The function smooths an image using the kernel:
+
+\f[\texttt{K} =  \alpha \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ \hdotsfor{6} \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1 \end{bmatrix}\f]
+
+where
+
+\f[\alpha = \fork{\frac{1}{\texttt{ksize.width*ksize.height}}}{when \texttt{normalize=true}}{1}{otherwise}\f]
+
+Unnormalized box filter is useful for computing various integral characteristics over each pixel
+neighborhood, such as covariance matrices of image derivatives (used in dense optical flow
+algorithms, and so on). If you need to compute pixel sums over variable-size windows, use cv::integral.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.boxfilter"
+
+@param src Source image.
+@param dtype the output image depth (-1 to set the input image data type).
+@param ksize blurring kernel size.
+@param anchor Anchor position within the kernel. The default value \f$(-1,-1)\f$ means that the anchor
+is at the kernel center.
+@param normalize flag, specifying whether the kernel is normalized by its area or not.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa  sepFilter, gaussianBlur, medianBlur, integral
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat boxFilter(const GMat& src, int dtype, const Size& ksize, const Point& anchor = Point(-1,-1),
+                            bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT,
+                            const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+/** @brief Blurs an image using the normalized box filter.
+
+The function smooths an image using the kernel:
+
+\f[\texttt{K} =  \frac{1}{\texttt{ksize.width*ksize.height}} \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ \hdotsfor{6} \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ \end{bmatrix}\f]
+
+The call `blur(src, dst, ksize, anchor, borderType)` is equivalent to `boxFilter(src, dst, src.type(),
+anchor, true, borderType)`.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.blur"
+
+@param src Source image.
+@param ksize blurring kernel size.
+@param anchor anchor point; default value Point(-1,-1) means that the anchor is at the kernel
+center.
+@param borderType border mode used to extrapolate pixels outside of the image, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa  boxFilter, bilateralFilter, GaussianBlur, medianBlur
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat blur(const GMat& src, const Size& ksize, const Point& anchor = Point(-1,-1),
+                       int borderType = BORDER_DEFAULT, const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+
+//GAPI_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
+ //                       Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
+ //                       int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+
+/** @brief Blurs an image using a Gaussian filter.
+
+The function filter2Ds the source image with the specified Gaussian kernel.
+Output image must have the same type and number of channels an input image.
+
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.gaussianBlur"
+
+@param src input image;
+@param ksize Gaussian kernel size. ksize.width and ksize.height can differ but they both must be
+positive and odd. Or, they can be zero's and then they are computed from sigma.
+@param sigmaX Gaussian kernel standard deviation in X direction.
+@param sigmaY Gaussian kernel standard deviation in Y direction; if sigmaY is zero, it is set to be
+equal to sigmaX, if both sigmas are zeros, they are computed from ksize.width and ksize.height,
+respectively (see cv::getGaussianKernel for details); to fully control the result regardless of
+possible future modifications of all this semantics, it is recommended to specify all of ksize,
+sigmaX, and sigmaY.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa  sepFilter, boxFilter, medianBlur
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat gaussianBlur(const GMat& src, const Size& ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0,
+                               int borderType = BORDER_DEFAULT, const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+/** @brief Blurs an image using the median filter.
+
+The function smoothes an image using the median filter with the \f$\texttt{ksize} \times
+\texttt{ksize}\f$ aperture. Each channel of a multi-channel image is processed independently.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+The median filter uses cv::BORDER_REPLICATE internally to cope with border pixels, see cv::BorderTypes
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.medianBlur"
+
+@param src input matrix (image)
+@param ksize aperture linear size; it must be odd and greater than 1, for example: 3, 5, 7 ...
+@sa  boxFilter, gaussianBlur
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat medianBlur(const GMat& src, int ksize);
+
+/** @brief Erodes an image by using a specific structuring element.
+
+The function erodes the source image using the specified structuring element that determines the
+shape of a pixel neighborhood over which the minimum is taken:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \min _{(x',y'):  \, \texttt{element} (x',y') \ne0 } \texttt{src} (x+x',y+y')\f]
+
+Erosion can be applied several (iterations) times. In case of multi-channel images, each channel is processed independently.
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, and @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.erode"
+
+@param src input image
+@param kernel structuring element used for erosion; if `element=Mat()`, a `3 x 3` rectangular
+structuring element is used. Kernel can be created using getStructuringElement.
+@param anchor position of the anchor within the element; default value (-1, -1) means that the
+anchor is at the element center.
+@param iterations number of times erosion is applied.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of a constant border
+@sa  dilate
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat erode(const GMat& src, const Mat& kernel, const Point& anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
+                        int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                        const  Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue());
+
+/** @brief Erodes an image by using 3 by 3 rectangular structuring element.
+
+The function erodes the source image using the rectangular structuring element with rectangle center as an anchor.
+Erosion can be applied several (iterations) times. In case of multi-channel images, each channel is processed independently.
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, and @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@param src input image
+@param iterations number of times erosion is applied.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of a constant border
+@sa  erode, dilate3x3
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat erode3x3(const GMat& src, int iterations = 1,
+                           int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                           const  Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue());
+
+/** @brief Dilates an image by using a specific structuring element.
+
+The function dilates the source image using the specified structuring element that determines the
+shape of a pixel neighborhood over which the maximum is taken:
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \max _{(x',y'):  \, \texttt{element} (x',y') \ne0 } \texttt{src} (x+x',y+y')\f]
+
+Dilation can be applied several (iterations) times. In case of multi-channel images, each channel is processed independently.
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, and @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.dilate"
+
+@param src input image.
+@param kernel structuring element used for dilation; if elemenat=Mat(), a 3 x 3 rectangular
+structuring element is used. Kernel can be created using getStructuringElement
+@param anchor position of the anchor within the element; default value (-1, -1) means that the
+anchor is at the element center.
+@param iterations number of times dilation is applied.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of a constant border
+@sa  erode, morphologyEx, getStructuringElement
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat dilate(const GMat& src, const Mat& kernel, const Point& anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
+                         int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                         const  Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue());
+
+/** @brief Dilates an image by using 3 by 3 rectangular structuring element.
+
+The function dilates the source image using the specified structuring element that determines the
+shape of a pixel neighborhood over which the maximum is taken:
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \max _{(x',y'):  \, \texttt{element} (x',y') \ne0 } \texttt{src} (x+x',y+y')\f]
+
+Dilation can be applied several (iterations) times. In case of multi-channel images, each channel is processed independently.
+Supported input matrix data types are @ref CV_8UC1, @ref CV_8UC3, @ref CV_16UC1, @ref CV_16SC1, and @ref CV_32FC1.
+Output image must have the same type, size, and number of channels as the input image.
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.dilate"
+
+@param src input image.
+@param iterations number of times dilation is applied.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of a constant border
+@sa  dilate, erode3x3
+ */
+
+GAPI_EXPORTS GMat dilate3x3(const GMat& src, int iterations = 1,
+                            int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                            const  Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue());
+
+/** @brief Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator.
+
+In all cases except one, the \f$\texttt{ksize} \times \texttt{ksize}\f$ separable kernel is used to
+calculate the derivative. When \f$\texttt{ksize = 1}\f$, the \f$3 \times 1\f$ or \f$1 \times 3\f$
+kernel is used (that is, no Gaussian smoothing is done). `ksize = 1` can only be used for the first
+or the second x- or y- derivatives.
+
+There is also the special value `ksize = FILTER_SCHARR (-1)` that corresponds to the \f$3\times3\f$ Scharr
+filter that may give more accurate results than the \f$3\times3\f$ Sobel. The Scharr aperture is
+
+\f[\vecthreethree{-3}{0}{3}{-10}{0}{10}{-3}{0}{3}\f]
+
+for the x-derivative, or transposed for the y-derivative.
+
+The function calculates an image derivative by convolving the image with the appropriate kernel:
+
+\f[\texttt{dst} =  \frac{\partial^{xorder+yorder} \texttt{src}}{\partial x^{xorder} \partial y^{yorder}}\f]
+
+The Sobel operators combine Gaussian smoothing and differentiation, so the result is more or less
+resistant to the noise. Most often, the function is called with ( xorder = 1, yorder = 0, ksize = 3)
+or ( xorder = 0, yorder = 1, ksize = 3) to calculate the first x- or y- image derivative. The first
+case corresponds to a kernel of:
+
+\f[\vecthreethree{-1}{0}{1}{-2}{0}{2}{-1}{0}{1}\f]
+
+The second case corresponds to a kernel of:
+
+\f[\vecthreethree{-1}{-2}{-1}{0}{0}{0}{1}{2}{1}\f]
+
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.sobel"
+
+@param src input image.
+@param ddepth output image depth, see @ref filter_depths "combinations"; in the case of
+    8-bit input images it will result in truncated derivatives.
+@param dx order of the derivative x.
+@param dy order of the derivative y.
+@param ksize size of the extended Sobel kernel; it must be odd.
+@param scale optional scale factor for the computed derivative values; by default, no scaling is
+applied (see cv::getDerivKernels for details).
+@param delta optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa filter2D, gaussianBlur, cartToPolar
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat Sobel(const GMat& src, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3,
+                        double scale = 1, double delta = 0,
+                        int borderType = BORDER_DEFAULT,
+                        const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+/** @brief Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator.
+
+In all cases except one, the \f$\texttt{ksize} \times \texttt{ksize}\f$ separable kernel is used to
+calculate the derivative. When \f$\texttt{ksize = 1}\f$, the \f$3 \times 1\f$ or \f$1 \times 3\f$
+kernel is used (that is, no Gaussian smoothing is done). `ksize = 1` can only be used for the first
+or the second x- or y- derivatives.
+
+There is also the special value `ksize = FILTER_SCHARR (-1)` that corresponds to the \f$3\times3\f$ Scharr
+filter that may give more accurate results than the \f$3\times3\f$ Sobel. The Scharr aperture is
+
+\f[\vecthreethree{-3}{0}{3}{-10}{0}{10}{-3}{0}{3}\f]
+
+for the x-derivative, or transposed for the y-derivative.
+
+The function calculates an image derivative by convolving the image with the appropriate kernel:
+
+\f[\texttt{dst} =  \frac{\partial^{xorder+yorder} \texttt{src}}{\partial x^{xorder} \partial y^{yorder}}\f]
+
+The Sobel operators combine Gaussian smoothing and differentiation, so the result is more or less
+resistant to the noise. Most often, the function is called with ( xorder = 1, yorder = 0, ksize = 3)
+or ( xorder = 0, yorder = 1, ksize = 3) to calculate the first x- or y- image derivative. The first
+case corresponds to a kernel of:
+
+\f[\vecthreethree{-1}{0}{1}{-2}{0}{2}{-1}{0}{1}\f]
+
+The second case corresponds to a kernel of:
+
+\f[\vecthreethree{-1}{-2}{-1}{0}{0}{0}{1}{2}{1}\f]
+
+@note First returned matrix correspons to dx derivative while the second one to dy.
+
+@note Rounding to nearest even is procedeed if hardware supports it, if not - to nearest.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.sobelxy"
+
+@param src input image.
+@param ddepth output image depth, see @ref filter_depths "combinations"; in the case of
+    8-bit input images it will result in truncated derivatives.
+@param order order of the derivatives.
+@param ksize size of the extended Sobel kernel; it must be odd.
+@param scale optional scale factor for the computed derivative values; by default, no scaling is
+applied (see cv::getDerivKernels for details).
+@param delta optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst.
+@param borderType pixel extrapolation method, see cv::BorderTypes
+@param borderValue border value in case of constant border type
+@sa filter2D, gaussianBlur, cartToPolar
+ */
+GAPI_EXPORTS std::tuple<GMat, GMat> SobelXY(const GMat& src, int ddepth, int order, int ksize = 3,
+                        double scale = 1, double delta = 0,
+                        int borderType = BORDER_DEFAULT,
+                        const Scalar& borderValue = Scalar(0));
+
+/** @brief Finds edges in an image using the Canny algorithm.
+
+The function finds edges in the input image and marks them in the output map edges using the
+Canny algorithm. The smallest value between threshold1 and threshold2 is used for edge linking. The
+largest value is used to find initial segments of strong edges. See
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector>
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.filters.canny"
+
+@param image 8-bit input image.
+@param threshold1 first threshold for the hysteresis procedure.
+@param threshold2 second threshold for the hysteresis procedure.
+@param apertureSize aperture size for the Sobel operator.
+@param L2gradient a flag, indicating whether a more accurate \f$L_2\f$ norm
+\f$=\sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}\f$ should be used to calculate the image gradient magnitude (
+L2gradient=true ), or whether the default \f$L_1\f$ norm \f$=|dI/dx|+|dI/dy|\f$ is enough (
+L2gradient=false ).
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat Canny(const GMat& image, double threshold1, double threshold2,
+                        int apertureSize = 3, bool L2gradient = false);
+
+/** @brief Equalizes the histogram of a grayscale image.
+
+The function equalizes the histogram of the input image using the following algorithm:
+
+- Calculate the histogram \f$H\f$ for src .
+- Normalize the histogram so that the sum of histogram bins is 255.
+- Compute the integral of the histogram:
+\f[H'_i =  \sum _{0  \le j < i} H(j)\f]
+- Transform the image using \f$H'\f$ as a look-up table: \f$\texttt{dst}(x,y) = H'(\texttt{src}(x,y))\f$
+
+The algorithm normalizes the brightness and increases the contrast of the image.
+@note The returned image is of the same size and type as input.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.equalizeHist"
+
+@param src Source 8-bit single channel image.
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat equalizeHist(const GMat& src);
+
+//! @} gapi_filters
+
+//! @addtogroup gapi_colorconvert
+//! @{
+/** @brief Converts an image from RGB color space to gray-scaled.
+The conventional ranges for R, G, and B channel values are 0 to 255.
+Resulting gray color value computed as
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{0.299} * \texttt{src}(I).R + \texttt{0.587} * \texttt{src}(I).G  + \texttt{0.114} * \texttt{src}(I).B \f]
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2gray"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC1.
+@sa RGB2YUV
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat RGB2Gray(const GMat& src);
+
+/** @overload
+Resulting gray color value computed as
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{rY} * \texttt{src}(I).R + \texttt{gY} * \texttt{src}(I).G  + \texttt{bY} * \texttt{src}(I).B \f]
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2graycustom"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC1.
+@param rY float multiplier for R channel.
+@param gY float multiplier for G channel.
+@param bY float multiplier for B channel.
+@sa RGB2YUV
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat RGB2Gray(const GMat& src, float rY, float gY, float bY);
+
+/** @brief Converts an image from BGR color space to gray-scaled.
+The conventional ranges for B, G, and R channel values are 0 to 255.
+Resulting gray color value computed as
+\f[\texttt{dst} (I)= \texttt{0.114} * \texttt{src}(I).B + \texttt{0.587} * \texttt{src}(I).G  + \texttt{0.299} * \texttt{src}(I).R \f]
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2gray"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC1.
+@sa BGR2LUV
+ */
+GAPI_EXPORTS GMat BGR2Gray(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from RGB color space to YUV color space.
+
+The function converts an input image from RGB color space to YUV.
+The conventional ranges for R, G, and B channel values are 0 to 255.
+
+In case of linear transformations, the range does not matter. But in case of a non-linear
+transformation, an input RGB image should be normalized to the proper value range to get the correct
+results, like here, at RGB \f$\rightarrow\f$ Y\*u\*v\* transformation.
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+@sa YUV2RGB, RGB2Lab
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat RGB2YUV(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from BGR color space to LUV color space.
+
+The function converts an input image from BGR color space to LUV.
+The conventional ranges for B, G, and R channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2luv"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+@sa RGB2Lab, RGB2LUV
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat BGR2LUV(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from LUV color space to BGR color space.
+
+The function converts an input image from LUV color space to BGR.
+The conventional ranges for B, G, and R channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.luv2bgr"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+@sa BGR2LUV
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat LUV2BGR(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from YUV color space to BGR color space.
+
+The function converts an input image from YUV color space to BGR.
+The conventional ranges for B, G, and R channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2bgr"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+@sa BGR2YUV
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat YUV2BGR(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from BGR color space to YUV color space.
+
+The function converts an input image from BGR color space to YUV.
+The conventional ranges for B, G, and R channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.bgr2yuv"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+@sa YUV2BGR
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat BGR2YUV(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from RGB color space to Lab color space.
+
+The function converts an input image from BGR color space to Lab.
+The conventional ranges for R, G, and B channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2lab"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC1.
+@sa RGB2YUV, RGB2LUV
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat RGB2Lab(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from YUV color space to RGB.
+The function converts an input image from YUV color space to RGB.
+The conventional ranges for Y, U, and V channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.yuv2rgb"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@sa RGB2Lab, RGB2YUV
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat YUV2RGB(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from NV12 (YUV420p) color space to RGB.
+The function converts an input image from NV12 color space to RGB.
+The conventional ranges for Y, U, and V channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgb"
+
+@param src_y input image: 8-bit unsigned 1-channel image @ref CV_8UC1.
+@param src_uv input image: 8-bit unsigned 2-channel image @ref CV_8UC2.
+
+@sa YUV2RGB, NV12toBGR
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat NV12toRGB(const GMat& src_y, const GMat& src_uv);
+
+/** @brief Converts an image from NV12 (YUV420p) color space to BGR.
+The function converts an input image from NV12 color space to RGB.
+The conventional ranges for Y, U, and V channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12tobgr"
+
+@param src_y input image: 8-bit unsigned 1-channel image @ref CV_8UC1.
+@param src_uv input image: 8-bit unsigned 2-channel image @ref CV_8UC2.
+
+@sa YUV2BGR, NV12toRGB
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat NV12toBGR(const GMat& src_y, const GMat& src_uv);
+
+/** @brief Converts an image from BayerGR color space to RGB.
+The function converts an input image from BayerGR color space to RGB.
+The conventional ranges for G, R, and B channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.bayergr2rgb"
+
+@param src_gr input image: 8-bit unsigned 1-channel image @ref CV_8UC1.
+
+@sa YUV2BGR, NV12toRGB
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat BayerGR2RGB(const GMat& src_gr);
+
+/** @brief Converts an image from RGB color space to HSV.
+The function converts an input image from RGB color space to HSV.
+The conventional ranges for R, G, and B channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2hsv"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@sa YUV2BGR, NV12toRGB
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat RGB2HSV(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from RGB color space to YUV422.
+The function converts an input image from RGB color space to YUV422.
+The conventional ranges for R, G, and B channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned 2-channel image @ref CV_8UC2.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2yuv422"
+
+@param src input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+
+@sa YUV2BGR, NV12toRGB
+*/
+GAPI_EXPORTS GMat RGB2YUV422(const GMat& src);
+
+/** @brief Converts an image from NV12 (YUV420p) color space to RGB.
+The function converts an input image from NV12 color space to RGB.
+The conventional ranges for Y, U, and V channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned planar 3-channel image @ref CV_8UC1.
+Planar image memory layout is three planes laying in the memory contiguously,
+so the image height should be plane_height*plane_number,
+image type is @ref CV_8UC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgbp"
+
+@param src_y input image: 8-bit unsigned 1-channel image @ref CV_8UC1.
+@param src_uv input image: 8-bit unsigned 2-channel image @ref CV_8UC2.
+
+@sa YUV2RGB, NV12toBGRp, NV12toRGB
+*/
+GAPI_EXPORTS GMatP NV12toRGBp(const GMat &src_y, const GMat &src_uv);
+
+/** @brief Converts an image from NV12 (YUV420p) color space to BGR.
+The function converts an input image from NV12 color space to BGR.
+The conventional ranges for Y, U, and V channel values are 0 to 255.
+
+Output image must be 8-bit unsigned planar 3-channel image @ref CV_8UC1.
+Planar image memory layout is three planes laying in the memory contiguously,
+so the image height should be plane_height*plane_number,
+image type is @ref CV_8UC1.
+
+@note Function textual ID is "org.opencv.imgproc.colorconvert.nv12torgbp"
+
+@param src_y input image: 8-bit unsigned 1-channel image @ref CV_8UC1.
+@param src_uv input image: 8-bit unsigned 2-channel image @ref CV_8UC2.
+
+@sa YUV2RGB, NV12toRGBp, NV12toBGR
+*/
+GAPI_EXPORTS GMatP NV12toBGRp(const GMat &src_y, const GMat &src_uv);
+
+//! @} gapi_colorconvert
+} //namespace gapi
+} //namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_IMGPROC_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/ocl/core.hpp b/include/opencv2/gapi/ocl/core.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4ab85e2
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/ocl/core.hpp
@@ -0,0 +1,27 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OCL_CORE_API_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OCL_CORE_API_HPP
+
+#include <opencv2/core/cvdef.h>     // GAPI_EXPORTS
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp> // GKernelPackage
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace core {
+namespace ocl {
+
+        GAPI_EXPORTS GKernelPackage kernels();
+
+} // namespace ocl
+} // namespace core
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OCL_CORE_API_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/ocl/goclkernel.hpp b/include/opencv2/gapi/ocl/goclkernel.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6927492
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/ocl/goclkernel.hpp
@@ -0,0 +1,245 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GOCLKERNEL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GOCLKERNEL_HPP
+
+#include <vector>
+#include <functional>
+#include <map>
+#include <unordered_map>
+
+#include <opencv2/core/mat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gcommon.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp>
+#include <opencv2/gapi/garg.hpp>
+
+// FIXME: namespace scheme for backends?
+namespace cv {
+
+namespace gimpl
+{
+    // Forward-declare an internal class
+    class GOCLExecutable;
+} // namespace gimpl
+
+namespace gapi
+{
+namespace ocl
+{
+    /**
+     * \addtogroup gapi_std_backends G-API Standard backends
+     * @{
+     */
+    /**
+     * @brief Get a reference to OCL backend.
+     *
+     * At the moment, the OCL backend is built atop of OpenCV
+     * "Transparent API" (T-API), see cv::UMat for details.
+     *
+     * @sa gapi_std_backends
+     */
+    GAPI_EXPORTS cv::gapi::GBackend backend();
+    /** @} */
+} // namespace ocl
+} // namespace gapi
+
+
+// Represents arguments which are passed to a wrapped OCL function
+// FIXME: put into detail?
+class GAPI_EXPORTS GOCLContext
+{
+public:
+    // Generic accessor API
+    template<typename T>
+    const T& inArg(int input) { return m_args.at(input).get<T>(); }
+
+    // Syntax sugar
+    const cv::UMat&  inMat(int input);
+    cv::UMat&  outMatR(int output); // FIXME: Avoid cv::Mat m = ctx.outMatR()
+
+    const cv::gapi::own::Scalar& inVal(int input);
+    cv::gapi::own::Scalar& outValR(int output); // FIXME: Avoid cv::gapi::own::Scalar s = ctx.outValR()
+    template<typename T> std::vector<T>& outVecR(int output) // FIXME: the same issue
+    {
+        return outVecRef(output).wref<T>();
+    }
+
+protected:
+    detail::VectorRef& outVecRef(int output);
+
+    std::vector<GArg> m_args;
+    std::unordered_map<std::size_t, GRunArgP> m_results;
+
+
+    friend class gimpl::GOCLExecutable;
+};
+
+class GAPI_EXPORTS GOCLKernel
+{
+public:
+    // This function is kernel's execution entry point (does the processing work)
+    using F = std::function<void(GOCLContext &)>;
+
+    GOCLKernel();
+    explicit GOCLKernel(const F& f);
+
+    void apply(GOCLContext &ctx);
+
+protected:
+    F m_f;
+};
+
+// FIXME: This is an ugly ad-hoc imlpementation. TODO: refactor
+
+namespace detail
+{
+template<class T> struct ocl_get_in;
+template<> struct ocl_get_in<cv::GMat>
+{
+    static cv::UMat    get(GOCLContext &ctx, int idx) { return ctx.inMat(idx); }
+};
+template<> struct ocl_get_in<cv::GScalar>
+{
+    static cv::Scalar get(GOCLContext &ctx, int idx) { return to_ocv(ctx.inVal(idx)); }
+};
+template<typename U> struct ocl_get_in<cv::GArray<U> >
+{
+    static const std::vector<U>& get(GOCLContext &ctx, int idx) { return ctx.inArg<VectorRef>(idx).rref<U>(); }
+};
+template<class T> struct ocl_get_in
+{
+    static T get(GOCLContext &ctx, int idx) { return ctx.inArg<T>(idx); }
+};
+
+struct tracked_cv_umat{
+    //TODO Think if T - API could reallocate UMat to a proper size - how do we handle this ?
+    //tracked_cv_umat(cv::UMat& m) : r{(m)}, original_data{m.getMat(ACCESS_RW).data} {}
+    tracked_cv_umat(cv::UMat& m) : r{ (m) }, original_data{ nullptr } {}
+    cv::UMat r;
+    uchar* original_data;
+
+    operator cv::UMat& (){ return r;}
+    void validate() const{
+        //if (r.getMat(ACCESS_RW).data != original_data)
+        //{
+        //    util::throw_error
+        //        (std::logic_error
+        //         ("OpenCV kernel output parameter was reallocated. \n"
+        //          "Incorrect meta data was provided ?"));
+        //}
+
+    }
+};
+
+struct scalar_wrapper_ocl
+{
+    //FIXME reuse CPU (OpenCV) plugin code
+    scalar_wrapper_ocl(cv::gapi::own::Scalar& s) : m_s{cv::gapi::own::to_ocv(s)}, m_org_s(s) {};
+    operator cv::Scalar& () { return m_s; }
+    void writeBack() const  { m_org_s = to_own(m_s); }
+
+    cv::Scalar m_s;
+    cv::gapi::own::Scalar& m_org_s;
+};
+
+template<typename... Outputs>
+void postprocess_ocl(Outputs&... outs)
+{
+    struct
+    {
+        void operator()(tracked_cv_umat* bm) { bm->validate(); }
+        void operator()(scalar_wrapper_ocl* sw) { sw->writeBack(); }
+        void operator()(...) {                  }
+
+    } validate;
+    //dummy array to unfold parameter pack
+    int dummy[] = { 0, (validate(&outs), 0)... };
+    cv::util::suppress_unused_warning(dummy);
+}
+
+template<class T> struct ocl_get_out;
+template<> struct ocl_get_out<cv::GMat>
+{
+    static tracked_cv_umat get(GOCLContext &ctx, int idx)
+    {
+        auto& r = ctx.outMatR(idx);
+        return{ r };
+    }
+};
+template<> struct ocl_get_out<cv::GScalar>
+{
+    static scalar_wrapper_ocl get(GOCLContext &ctx, int idx)
+    {
+        auto& s = ctx.outValR(idx);
+        return{ s };
+    }
+};
+template<typename U> struct ocl_get_out<cv::GArray<U> >
+{
+    static std::vector<U>& get(GOCLContext &ctx, int idx) { return ctx.outVecR<U>(idx);  }
+};
+
+template<typename, typename, typename>
+struct OCLCallHelper;
+
+// FIXME: probably can be simplified with std::apply or analogue.
+template<typename Impl, typename... Ins, typename... Outs>
+struct OCLCallHelper<Impl, std::tuple<Ins...>, std::tuple<Outs...> >
+{
+    template<typename... Inputs>
+    struct call_and_postprocess
+    {
+        template<typename... Outputs>
+        static void call(Inputs&&... ins, Outputs&&... outs)
+        {
+            //not using a std::forward on outs is deliberate in order to
+            //cause compilation error, by tring to bind rvalue references to lvalue references
+            Impl::run(std::forward<Inputs>(ins)..., outs...);
+
+            postprocess_ocl(outs...);
+        }
+    };
+
+    template<int... IIs, int... OIs>
+    static void call_impl(GOCLContext &ctx, detail::Seq<IIs...>, detail::Seq<OIs...>)
+    {
+        //TODO: Make sure that OpenCV kernels do not reallocate memory for output parameters
+        //by comparing it's state (data ptr) before and after the call.
+        //Convert own::Scalar to cv::Scalar before call kernel and run kernel
+        //convert cv::Scalar to own::Scalar after call kernel and write back results
+        call_and_postprocess<decltype(ocl_get_in<Ins>::get(ctx, IIs))...>::call(ocl_get_in<Ins>::get(ctx, IIs)..., ocl_get_out<Outs>::get(ctx, OIs)...);
+    }
+
+    static void call(GOCLContext &ctx)
+    {
+        call_impl(ctx,
+            typename detail::MkSeq<sizeof...(Ins)>::type(),
+            typename detail::MkSeq<sizeof...(Outs)>::type());
+    }
+};
+
+} // namespace detail
+
+template<class Impl, class K>
+class GOCLKernelImpl: public cv::detail::OCLCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs>,
+                      public cv::detail::KernelTag
+{
+    using P = detail::OCLCallHelper<Impl, typename K::InArgs, typename K::OutArgs>;
+
+public:
+    using API = K;
+
+    static cv::gapi::GBackend backend()  { return cv::gapi::ocl::backend(); }
+    static cv::GOCLKernel     kernel()   { return GOCLKernel(&P::call);     }
+};
+
+#define GAPI_OCL_KERNEL(Name, API) struct Name: public cv::GOCLKernelImpl<Name, API>
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GOCLKERNEL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/ocl/imgproc.hpp b/include/opencv2/gapi/ocl/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1bb5911
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/ocl/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,27 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OCL_IMGPROC_API_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OCL_IMGPROC_API_HPP
+
+#include <opencv2/core/cvdef.h>     // GAPI_EXPORTS
+#include <opencv2/gapi/gkernel.hpp> // GKernelPackage
+
+namespace cv {
+namespace gapi {
+namespace imgproc {
+namespace ocl {
+
+    GAPI_EXPORTS GKernelPackage kernels();
+
+} // namespace ocl
+} // namespace imgproc
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OCL_IMGPROC_API_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/opencv_includes.hpp b/include/opencv2/gapi/opencv_includes.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5acf280
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/opencv_includes.hpp
@@ -0,0 +1,21 @@
+// This file is part of OpenCV project.
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+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OPENCV_INCLUDES_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OPENCV_INCLUDES_HPP
+
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+#  include <opencv2/core/mat.hpp>
+#  include <opencv2/core/cvdef.h>
+#  include <opencv2/core/types.hpp>
+#  include <opencv2/core/base.hpp>
+#else   // Without OpenCV
+#  include <opencv2/gapi/own/cvdefs.hpp>
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OPENCV_INCLUDES_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/operators.hpp b/include/opencv2/gapi/operators.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b20062c
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/operators.hpp
@@ -0,0 +1,69 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OPERATORS_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OPERATORS_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/gmat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/gscalar.hpp>
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator+(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator+(const cv::GMat&    lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator+(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator-(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator-(const cv::GMat&    lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator-(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator*(const cv::GMat&    lhs, float              rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator*(float              lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator*(const cv::GMat&    lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator*(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator/(const cv::GMat&    lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator/(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator/(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator&(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator|(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator^(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator~(const cv::GMat&    lhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator&(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator|(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator^(const cv::GScalar& lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator&(const cv::GMat& lhs, const cv::GScalar&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator|(const cv::GMat& lhs, const cv::GScalar&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator^(const cv::GMat& lhs, const cv::GScalar&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator>(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator>=(const cv::GMat&   lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator<(const cv::GMat&    lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator<=(const cv::GMat&   lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator==(const cv::GMat&   lhs, const cv::GMat&    rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator!=(const cv::GMat&   lhs, const cv::GMat&    rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator>(const cv::GMat&    lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator>=(const cv::GMat&   lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator<(const cv::GMat&    lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator<=(const cv::GMat&   lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator==(const cv::GMat&   lhs, const cv::GScalar& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator!=(const cv::GMat&   lhs, const cv::GScalar& rhs);
+
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator>(const cv::GScalar&    lhs, const cv::GMat& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator>=(const cv::GScalar&   lhs, const cv::GMat& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator<(const cv::GScalar&    lhs, const cv::GMat& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator<=(const cv::GScalar&   lhs, const cv::GMat& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator==(const cv::GScalar&   lhs, const cv::GMat& rhs);
+GAPI_EXPORTS cv::GMat operator!=(const cv::GScalar&   lhs, const cv::GMat& rhs);
+
+
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OPERATORS_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/assert.hpp b/include/opencv2/gapi/own/assert.hpp
new file mode 100644
index 0000000..92b246f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/assert.hpp
@@ -0,0 +1,43 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OWN_ASSERT_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OWN_ASSERT_HPP
+
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+#include <opencv2/core/base.hpp>
+#define GAPI_Assert CV_Assert
+#define GAPI_DbgAssert CV_DbgAssert
+
+#else
+#include <stdexcept>
+#include <sstream>
+#include <opencv2/gapi/util/throw.hpp>
+
+namespace detail
+{
+    inline void assert_abort(const char* str, int line, const char* file, const char* func)
+    {
+        std::stringstream ss;
+        ss << file << ":" << line << ": Assertion " << str << " in function " << func << " failed\n";
+        cv::util::throw_error(std::logic_error(ss.str()));
+    }
+}
+
+#define GAPI_Assert(expr) \
+{ if (!(expr)) ::detail::assert_abort(#expr, __LINE__, __FILE__, __func__); }
+
+
+#ifdef NDEBUG
+#  define GAPI_DbgAssert(expr)
+#else
+#  define GAPI_DbgAssert(expr) GAPI_Assert(expr)
+#endif
+
+#endif // GAPI_STANDALONE
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OWN_ASSERT_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/convert.hpp b/include/opencv2/gapi/own/convert.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4a7394a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/convert.hpp
@@ -0,0 +1,50 @@
+// This file is part of OpenCV project.
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+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
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+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OWN_CONVERT_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OWN_CONVERT_HPP
+
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/types.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/mat.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/scalar.hpp>
+
+namespace cv
+{
+    inline cv::gapi::own::Mat to_own(Mat const& m) { return {m.rows, m.cols, m.type(), m.data, m.step};};
+           cv::gapi::own::Mat to_own(Mat&&) = delete;
+
+    inline cv::gapi::own::Scalar to_own(const cv::Scalar& s) { return {s[0], s[1], s[2], s[3]}; };
+
+    inline cv::gapi::own::Size to_own (const Size& s) { return {s.width, s.height}; };
+
+    inline cv::gapi::own::Rect to_own (const Rect& r) { return {r.x, r.y, r.width, r.height}; };
+
+
+
+namespace gapi
+{
+namespace own
+{
+    inline cv::Mat to_ocv(Mat const& m) { return {m.rows, m.cols, m.type(), m.data, m.step};};
+           cv::Mat to_ocv(Mat&&)    = delete;
+
+    inline cv::Scalar to_ocv(const Scalar& s) { return {s[0], s[1], s[2], s[3]}; };
+
+    inline cv::Size to_ocv (const Size& s) { return cv::Size(s.width, s.height); };
+
+    inline cv::Rect to_ocv (const Rect& r) { return cv::Rect(r.x, r.y, r.width, r.height); };
+
+} // namespace own
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OWN_CONVERT_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/cvdefs.hpp b/include/opencv2/gapi/own/cvdefs.hpp
new file mode 100644
index 0000000..71c2aa8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/cvdefs.hpp
@@ -0,0 +1,150 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_CV_DEFS_HPP
+#define OPENCV_GAPI_CV_DEFS_HPP
+
+#if defined(GAPI_STANDALONE)
+
+// Simulate OpenCV definitions taken from various
+// OpenCV interface headers if G-API is built in a
+// standalone mode.
+
+// interface.h:
+
+typedef unsigned char uchar;
+typedef          char schar;
+
+typedef unsigned short ushort;
+
+#define CV_CN_MAX     512
+#define CV_CN_SHIFT   3
+#define CV_DEPTH_MAX  (1 << CV_CN_SHIFT)
+
+
+#define CV_8U   0
+#define CV_8S   1
+#define CV_16U  2
+#define CV_16S  3
+#define CV_32S  4
+#define CV_32F  5
+#define CV_64F  6
+#define CV_USRTYPE1 7
+
+#define CV_MAT_DEPTH_MASK       (CV_DEPTH_MAX - 1)
+#define CV_MAT_DEPTH(flags)     ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)
+
+#define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
+#define CV_MAKE_TYPE CV_MAKETYPE
+
+#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
+#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
+#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
+#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
+#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))
+
+#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
+#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
+#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
+#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
+#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))
+
+#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
+#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
+#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
+#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
+#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))
+
+#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
+#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
+#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
+#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
+#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))
+
+#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
+#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
+#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
+#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
+#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))
+
+#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
+#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
+#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
+#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
+#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))
+
+#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
+#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
+#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
+#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
+#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))
+
+// cvdef.h:
+
+#define CV_MAT_CN_MASK          ((CV_CN_MAX - 1) << CV_CN_SHIFT)
+#define CV_MAT_CN(flags)        ((((flags) & CV_MAT_CN_MASK) >> CV_CN_SHIFT) + 1)
+#define CV_MAT_TYPE_MASK        (CV_DEPTH_MAX*CV_CN_MAX - 1)
+#define CV_MAT_TYPE(flags)      ((flags) & CV_MAT_TYPE_MASK)
+#define CV_MAT_CONT_FLAG_SHIFT  14
+#define CV_MAT_CONT_FLAG        (1 << CV_MAT_CONT_FLAG_SHIFT)
+#define CV_IS_MAT_CONT(flags)   ((flags) & CV_MAT_CONT_FLAG)
+#define CV_IS_CONT_MAT          CV_IS_MAT_CONT
+#define CV_SUBMAT_FLAG_SHIFT    15
+#define CV_SUBMAT_FLAG          (1 << CV_SUBMAT_FLAG_SHIFT)
+#define CV_IS_SUBMAT(flags)     ((flags) & CV_MAT_SUBMAT_FLAG)
+
+///** Size of each channel item,
+//   0x8442211 = 1000 0100 0100 0010 0010 0001 0001 ~ array of sizeof(arr_type_elem) */
+//#define CV_ELEM_SIZE1(type) \
+//    ((((sizeof(size_t)<<28)|0x8442211) >> CV_MAT_DEPTH(type)*4) & 15)
+
+#define CV_MAT_TYPE(flags)      ((flags) & CV_MAT_TYPE_MASK)
+
+/** 0x3a50 = 11 10 10 01 01 00 00 ~ array of log2(sizeof(arr_type_elem)) */
+#define CV_ELEM_SIZE(type) \
+    (CV_MAT_CN(type) << ((((sizeof(size_t)/4+1)*16384|0x3a50) >> CV_MAT_DEPTH(type)*2) & 3))
+
+#ifndef CV_OVERRIDE
+#  define CV_OVERRIDE override
+#endif
+
+// base.h:
+namespace cv
+{
+enum BorderTypes {
+    BORDER_CONSTANT    = 0, //!< `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii`  with some specified `i`
+    BORDER_REPLICATE   = 1, //!< `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
+    BORDER_REFLECT     = 2, //!< `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
+    BORDER_WRAP        = 3, //!< `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
+    BORDER_REFLECT_101 = 4, //!< `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
+    BORDER_TRANSPARENT = 5, //!< `uvwxyz|abcdefgh|ijklmno`
+
+    BORDER_REFLECT101  = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
+    BORDER_DEFAULT     = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
+    BORDER_ISOLATED    = 16 //!< do not look outside of ROI
+};
+// imgproc.hpp:
+enum InterpolationFlags{
+    INTER_NEAREST        = 0,
+    INTER_LINEAR         = 1,
+    INTER_CUBIC          = 2,
+    INTER_AREA           = 3,
+    INTER_LANCZOS4       = 4,
+    INTER_LINEAR_EXACT   = 5,
+    INTER_MAX            = 7,
+};
+} // namespace cv
+
+static inline int cvFloor( double value )
+{
+    int i = (int)value;
+    return i - (i > value);
+}
+
+#endif //  defined(GAPI_STANDALONE)
+
+#endif //  OPENCV_GAPI_CV_DEFS_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/exports.hpp b/include/opencv2/gapi/own/exports.hpp
new file mode 100644
index 0000000..53bff2a
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/exports.hpp
@@ -0,0 +1,31 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OWN_TYPES_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OWN_TYPES_HPP
+
+#   if defined(__OPENCV_BUILD)
+#       include <opencv2/core/base.hpp>
+#       define GAPI_EXPORTS CV_EXPORTS
+#   else
+#       define GAPI_EXPORTS
+
+#if 0  // Note: the following version currently is not needed for non-OpenCV build
+#       if defined _WIN32
+#           define GAPI_EXPORTS __declspec(dllexport)
+#       elif defined __GNUC__ && __GNUC__ >= 4
+#           define GAPI_EXPORTS __attribute__ ((visibility ("default")))
+#       endif
+
+#       ifndef GAPI_EXPORTS
+#           define GAPI_EXPORTS
+#       endif
+#endif
+
+#   endif
+
+#endif // OPENCV_GAPI_OWN_TYPES_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/mat.hpp b/include/opencv2/gapi/own/mat.hpp
new file mode 100644
index 0000000..20f5b55
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/mat.hpp
@@ -0,0 +1,291 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OWN_MAT_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OWN_MAT_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/types.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/scalar.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/saturate.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/assert.hpp>
+
+#include <memory>                   //std::shared_ptr
+#include <cstring>                  //std::memcpy
+#include <opencv2/gapi/util/throw.hpp>
+
+namespace cv { namespace gapi { namespace own {
+    namespace detail {
+        template <typename T, unsigned char channels>
+        void assign_row(void* ptr, int cols, Scalar const& s)
+        {
+            auto p = static_cast<T*>(ptr);
+            for (int c = 0; c < cols; c++)
+            {
+                for (int ch = 0; ch < channels; ch++)
+                {
+                    p[c * channels + ch] = saturate<T>(s[ch], roundd);
+                }
+            }
+        }
+
+        inline size_t default_step(int type, int cols)
+        {
+            return CV_ELEM_SIZE(type) * cols;
+        }
+        //Matrix header, i.e. fields that are unique to each Mat object.
+        //Devoted class is needed to implement custom behavior on move (erasing state of moved from object)
+        struct MatHeader{
+            enum { AUTO_STEP = 0};
+            enum { TYPE_MASK = 0x00000FFF  };
+
+            MatHeader() = default;
+
+            MatHeader(int _rows, int _cols, int type, void* _data, size_t _step)
+            : flags((type & TYPE_MASK)), rows(_rows), cols(_cols), data((uchar*)_data), step(_step == AUTO_STEP ? detail::default_step(type, _cols) : _step)
+            {}
+
+            MatHeader(const MatHeader& ) = default;
+            MatHeader(MatHeader&& src) : MatHeader(src) // reuse copy constructor here
+            {
+                MatHeader empty; //give it a name to call copy(not move) assignment below
+                src = empty;
+            }
+            MatHeader& operator=(const MatHeader& ) = default;
+            MatHeader& operator=(MatHeader&& src)
+            {
+                *this = src; //calling a copy assignment here, not move one
+                MatHeader empty; //give it a name to call copy(not move) assignment below
+                src = empty;
+                return *this;
+            }
+            /*! includes several bit-fields:
+                 - depth
+                 - number of channels
+             */
+            int flags = 0;
+
+            //! the number of rows and columns or (-1, -1) when the matrix has more than 2 dimensions
+            int rows = 0, cols = 0;
+            //! pointer to the data
+            uchar* data = nullptr;
+            size_t step = 0;
+        };
+    }
+    //concise version of cv::Mat suitable for GAPI needs (used when no dependence on OpenCV is required)
+    class Mat : public detail::MatHeader{
+    public:
+
+        Mat() = default;
+
+        /** @overload
+        @param _rows Number of rows in a 2D array.
+        @param _cols Number of columns in a 2D array.
+        @param _type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, or
+        CV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.
+        @param _data Pointer to the user data. Matrix constructors that take data and step parameters do not
+        allocate matrix data. Instead, they just initialize the matrix header that points to the specified
+        data, which means that no data is copied. This operation is very efficient and can be used to
+        process external data using OpenCV functions. The external data is not automatically deallocated, so
+        you should take care of it.
+        @param _step Number of bytes each matrix row occupies. The value should include the padding bytes at
+        the end of each row, if any. If the parameter is missing (set to AUTO_STEP ), no padding is assumed
+        and the actual step is calculated as cols*elemSize(). See Mat::elemSize.
+        */
+        Mat(int _rows, int _cols, int _type, void* _data, size_t _step = AUTO_STEP)
+        : MatHeader (_rows, _cols, _type, _data, _step)
+        {}
+
+        Mat(Mat const& src, const Rect& roi )
+        : Mat(src)
+        {
+           rows = roi.height;
+           cols = roi.width;
+           data = ptr(roi.y, roi.x);
+        }
+
+        Mat(Mat const& src) = default;
+        Mat(Mat&& src) = default;
+
+        Mat& operator=(Mat const& src) = default;
+        Mat& operator=(Mat&& src) = default;
+
+        /** @brief Sets all or some of the array elements to the specified value.
+        @param s Assigned scalar converted to the actual array type.
+        */
+        Mat& operator = (const Scalar& s)
+        {
+            constexpr unsigned max_channels = 4; //Scalar can't fit more than 4
+            const auto channels = static_cast<unsigned int>(this->channels());
+            GAPI_Assert(channels <= max_channels);
+
+            using func_p_t = void (*)(void*, int, Scalar const&);
+            using detail::assign_row;
+            #define TABLE_ENTRY(type)  {assign_row<type, 1>, assign_row<type, 2>, assign_row<type, 3>, assign_row<type, 4>}
+            static constexpr func_p_t func_tbl[][max_channels] = {
+                    TABLE_ENTRY(uchar),
+                    TABLE_ENTRY(schar),
+                    TABLE_ENTRY(ushort),
+                    TABLE_ENTRY(short),
+                    TABLE_ENTRY(int),
+                    TABLE_ENTRY(float),
+                    TABLE_ENTRY(double)
+            };
+            #undef TABLE_ENTRY
+
+            static_assert(CV_8U == 0 && CV_8S == 1  && CV_16U == 2 && CV_16S == 3
+                       && CV_32S == 4 && CV_32F == 5 && CV_64F == 6,
+                       "OCV type ids used as indexes to array, thus exact numbers are important!"
+            );
+
+            const auto depth = static_cast<unsigned int>(this->depth());
+            GAPI_Assert(depth < sizeof(func_tbl)/sizeof(func_tbl[0]));
+
+            for (int r = 0; r < rows; ++r)
+            {
+                auto* f = func_tbl[depth][channels -1];
+                (*f)(static_cast<void *>(ptr(r)), cols, s );
+            }
+            return *this;
+        }
+
+        /** @brief Returns the matrix element size in bytes.
+
+        The method returns the matrix element size in bytes. For example, if the matrix type is CV_16SC3 ,
+        the method returns 3\*sizeof(short) or 6.
+         */
+        size_t elemSize() const
+        {
+            return CV_ELEM_SIZE(type());
+        }
+        /** @brief Returns the type of a matrix element.
+
+        The method returns a matrix element type. This is an identifier compatible with the CvMat type
+        system, like CV_16SC3 or 16-bit signed 3-channel array, and so on.
+         */
+        int type() const            {return CV_MAT_TYPE(flags);}
+
+        /** @brief Returns the depth of a matrix element.
+
+        The method returns the identifier of the matrix element depth (the type of each individual channel).
+        For example, for a 16-bit signed element array, the method returns CV_16S . A complete list of
+        matrix types contains the following values:
+        -   CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )
+        -   CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
+        -   CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
+        -   CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
+        -   CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
+        -   CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
+        -   CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )
+         */
+        int depth() const           {return CV_MAT_DEPTH(flags);}
+
+        /** @brief Returns the number of matrix channels.
+
+        The method returns the number of matrix channels.
+         */
+        int channels() const        {return CV_MAT_CN(flags);}
+
+        /**
+        @param _rows New number of rows.
+        @param _cols New number of columns.
+        @param _type New matrix type.
+         */
+        void create(int _rows, int _cols, int _type)
+        {
+            create({_cols, _rows}, _type);
+        }
+        /** @overload
+        @param _size Alternative new matrix size specification: Size(cols, rows)
+        @param _type New matrix type.
+        */
+        void create(Size _size, int _type)
+        {
+            if (_size != Size{cols, rows} )
+            {
+                Mat tmp{_size.height, _size.width, _type, nullptr};
+                tmp.memory.reset(new uchar[ tmp.step * tmp.rows], [](uchar * p){delete[] p;});
+                tmp.data = tmp.memory.get();
+
+                *this = std::move(tmp);
+            }
+        }
+
+        /** @brief Copies the matrix to another one.
+
+        The method copies the matrix data to another matrix. Before copying the data, the method invokes :
+        @code
+            m.create(this->size(), this->type());
+        @endcode
+        so that the destination matrix is reallocated if needed. While m.copyTo(m); works flawlessly, the
+        function does not handle the case of a partial overlap between the source and the destination
+        matrices.
+         */
+        void copyTo(Mat& dst) const
+        {
+            dst.create(rows, cols, type());
+            for (int r = 0; r < rows; ++r)
+            {
+                std::copy_n(ptr(r), detail::default_step(type(),cols), dst.ptr(r));
+            }
+        }
+
+        /** @brief Returns true if the array has no elements.
+
+        The method returns true if Mat::total() is 0 or if Mat::data is NULL. Because of pop_back() and
+        resize() methods `M.total() == 0` does not imply that `M.data == NULL`.
+         */
+        bool empty() const;
+
+        /** @brief Returns the total number of array elements.
+
+        The method returns the number of array elements (a number of pixels if the array represents an
+        image).
+         */
+        size_t total() const
+        {
+            return static_cast<size_t>(rows * cols);
+        }
+
+
+        /** @overload
+        @param roi Extracted submatrix specified as a rectangle.
+        */
+        Mat operator()( const Rect& roi ) const
+        {
+            return Mat{*this, roi};
+        }
+
+
+        /** @brief Returns a pointer to the specified matrix row.
+
+        The methods return `uchar*` or typed pointer to the specified matrix row. See the sample in
+        Mat::isContinuous to know how to use these methods.
+        @param row Index along the dimension 0
+        @param col Index along the dimension 1
+        */
+        uchar* ptr(int row, int col = 0)
+        {
+            return const_cast<uchar*>(const_cast<const Mat*>(this)->ptr(row,col));
+        }
+        /** @overload */
+        const uchar* ptr(int row, int col = 0) const
+        {
+            return data + step * row + CV_ELEM_SIZE(type()) * col;
+        }
+
+
+    private:
+        //actual memory allocated for storage, or nullptr if object is non owning view to over memory
+        std::shared_ptr<uchar> memory;
+    };
+
+} //namespace own
+} //namespace gapi
+} //namespace cv
+
+#endif /* OPENCV_GAPI_OWN_MAT_HPP */
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/saturate.hpp b/include/opencv2/gapi/own/saturate.hpp
new file mode 100644
index 0000000..207dcde
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/saturate.hpp
@@ -0,0 +1,90 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_OWN_SATURATE_HPP
+#define OPENCV_GAPI_OWN_SATURATE_HPP
+
+#include <cmath>
+
+#include <limits>
+#include <type_traits>
+
+#include <opencv2/gapi/own/assert.hpp>
+
+namespace cv { namespace gapi { namespace own {
+//-----------------------------
+//
+// Numeric cast with saturation
+//
+//-----------------------------
+
+template<typename DST, typename SRC>
+static inline DST saturate(SRC x)
+{
+    // only integral types please!
+    GAPI_DbgAssert(std::is_integral<DST>::value &&
+                   std::is_integral<SRC>::value);
+
+    if (std::is_same<DST, SRC>::value)
+        return static_cast<DST>(x);
+
+    if (sizeof(DST) > sizeof(SRC))
+        return static_cast<DST>(x);
+
+    // compiler must recognize this saturation,
+    // so compile saturate<s16>(a + b) with adds
+    // instruction (e.g.: _mm_adds_epi16 if x86)
+    return x < std::numeric_limits<DST>::min()?
+               std::numeric_limits<DST>::min():
+           x > std::numeric_limits<DST>::max()?
+               std::numeric_limits<DST>::max():
+           static_cast<DST>(x);
+}
+
+// Note, that OpenCV rounds differently:
+// - like std::round() for add, subtract
+// - like std::rint() for multiply, divide
+template<typename DST, typename SRC, typename R>
+static inline DST saturate(SRC x, R round)
+{
+    if (std::is_floating_point<DST>::value)
+    {
+        return static_cast<DST>(x);
+    }
+    else if (std::is_integral<SRC>::value)
+    {
+        GAPI_DbgAssert(std::is_integral<DST>::value &&
+                       std::is_integral<SRC>::value);
+        return saturate<DST>(x);
+    }
+    else
+    {
+        GAPI_DbgAssert(std::is_integral<DST>::value &&
+                 std::is_floating_point<SRC>::value);
+#ifdef _WIN32
+// Suppress warning about convering x to floating-point
+// Note that x is already floating-point at this point
+#pragma warning(disable: 4244)
+#endif
+        int ix = static_cast<int>(round(x));
+#ifdef _WIN32
+#pragma warning(default: 4244)
+#endif
+        return saturate<DST>(ix);
+    }
+}
+
+// explicit suffix 'd' for double type
+inline double  ceild(double x) { return std::ceil(x); }
+inline double floord(double x) { return std::floor(x); }
+inline double roundd(double x) { return std::round(x); }
+inline double  rintd(double x) { return std::rint(x); }
+
+} //namespace own
+} //namespace gapi
+} //namespace cv
+#endif /* OPENCV_GAPI_OWN_SATURATE_HPP */
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/scalar.hpp b/include/opencv2/gapi/own/scalar.hpp
new file mode 100644
index 0000000..bda91c8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/scalar.hpp
@@ -0,0 +1,47 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_GAPI_OWN_SCALAR_HPP
+#define OPENCV_GAPI_GAPI_OWN_SCALAR_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+
+namespace cv
+{
+namespace gapi
+{
+namespace own
+{
+
+class GAPI_EXPORTS Scalar
+{
+public:
+    Scalar() = default;
+    explicit Scalar(double v0) { val[0] = v0; };
+    Scalar(double v0, double v1, double v2 = 0, double v3 = 0)
+        : val{v0, v1, v2, v3}
+    {
+    }
+
+    const double& operator[](int i) const { return val[i]; }
+          double& operator[](int i)       { return val[i]; }
+
+    static Scalar all(double v0) { return Scalar(v0, v0, v0, v0); }
+
+    double val[4] = {0};
+};
+
+inline bool operator==(const Scalar& lhs, const Scalar& rhs)
+{
+    return std::equal(std::begin(lhs.val), std::end(lhs.val), std::begin(rhs.val));
+}
+
+} // namespace own
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_GAPI_OWN_SCALAR_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/own/types.hpp b/include/opencv2/gapi/own/types.hpp
new file mode 100644
index 0000000..20445ee
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/own/types.hpp
@@ -0,0 +1,135 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_TYPES_HPP
+#define OPENCV_GAPI_TYPES_HPP
+
+#include <algorithm>              // std::max, std::min
+#include <ostream>
+
+namespace cv
+{
+namespace gapi
+{
+namespace own
+{
+
+class Point
+{
+public:
+    Point() = default;
+    Point(int _x, int _y) : x(_x),  y(_y)  {};
+
+    int x = 0;
+    int y = 0;
+};
+
+class Rect
+{
+public:
+    Rect() = default;
+    Rect(int _x, int _y, int _width, int _height) : x(_x), y(_y),   width(_width),  height(_height)  {};
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    Rect(const cv::Rect& other) : x(other.x), y(other.y), width(other.width), height(other.height) {};
+    inline Rect& operator=(const cv::Rect& other)
+    {
+        x = other.x;
+        y = other.x;
+        width  = other.width;
+        height = other.height;
+        return *this;
+    }
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+    int x      = 0; //!< x coordinate of the top-left corner
+    int y      = 0; //!< y coordinate of the top-left corner
+    int width  = 0; //!< width of the rectangle
+    int height = 0; //!< height of the rectangle
+};
+
+inline bool operator==(const Rect& lhs, const Rect& rhs)
+{
+    return lhs.x == rhs.x && lhs.y == rhs.y && lhs.width == rhs.width && lhs.height == rhs.height;
+}
+
+inline bool operator!=(const Rect& lhs, const Rect& rhs)
+{
+    return !(lhs == rhs);
+}
+
+inline Rect& operator&=(Rect& lhs, const Rect& rhs)
+{
+    int x1 = std::max(lhs.x, rhs.x);
+    int y1 = std::max(lhs.y, rhs.y);
+    lhs.width  = std::min(lhs.x + lhs.width,  rhs.x + rhs.width) -  x1;
+    lhs.height = std::min(lhs.y + lhs.height, rhs.y + rhs.height) - y1;
+    lhs.x = x1;
+    lhs.y = y1;
+    if( lhs.width <= 0 || lhs.height <= 0 )
+        lhs = Rect();
+    return lhs;
+}
+
+inline const Rect operator&(const Rect& lhs, const Rect& rhs)
+{
+    Rect result = lhs;
+    return result &= rhs;
+}
+
+inline std::ostream& operator<<(std::ostream& o, const Rect& rect)
+{
+    return o << "[" << rect.width << " x " << rect.height << " from (" << rect.x << ", " << rect.y << ")]";
+}
+
+class Size
+{
+public:
+    Size() = default;
+    Size(int _width, int _height) : width(_width),  height(_height)  {};
+#if !defined(GAPI_STANDALONE)
+    Size(const cv::Size& other) : width(other.width), height(other.height) {};
+    inline Size& operator=(const cv::Size& rhs)
+    {
+        width  = rhs.width;
+        height = rhs.height;
+        return *this;
+    }
+#endif // !defined(GAPI_STANDALONE)
+
+    int width  = 0;
+    int height = 0;
+};
+
+inline Size& operator+=(Size& lhs, const Size& rhs)
+{
+    lhs.width  += rhs.width;
+    lhs.height += rhs.height;
+    return lhs;
+}
+
+inline bool operator==(const Size& lhs, const Size& rhs)
+{
+    return lhs.width == rhs.width && lhs.height == rhs.height;
+}
+
+inline bool operator!=(const Size& lhs, const Size& rhs)
+{
+    return !(lhs == rhs);
+}
+
+
+inline std::ostream& operator<<(std::ostream& o, const Size& s)
+{
+    o << "[" << s.width << " x " << s.height << "]";
+    return o;
+}
+
+} // namespace own
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_TYPES_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/render.hpp b/include/opencv2/gapi/render.hpp
new file mode 100644
index 0000000..2dd60da
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/render.hpp
@@ -0,0 +1,113 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_RENDER_HPP
+#define OPENCV_GAPI_RENDER_HPP
+
+#include <string>
+#include <vector>
+
+#include <opencv2/gapi/opencv_includes.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/variant.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/exports.hpp>
+#include <opencv2/gapi/own/scalar.hpp>
+
+namespace cv
+{
+namespace gapi
+{
+namespace wip
+{
+namespace draw
+{
+
+/**
+ * A structure to represent parameters for drawing a text string.
+ */
+struct Text
+{
+    /*@{*/
+    std::string text;               //!< The text string to be drawn
+    cv::Point   org;                //!< The bottom-left corner of the text string in the image
+    int         ff;                 //!< The font type, see #HersheyFonts
+    double      fs;                 //!< The font scale factor that is multiplied by the font-specific base size
+    cv::Scalar  color;              //!< The text color
+    int         thick;              //!< The thickness of the lines used to draw a text
+    int         lt;                 //!< The line type. See #LineTypes
+    bool        bottom_left_origin; //!< When true, the image data origin is at the bottom-left corner. Otherwise, it is at the top-left corner
+    /*@{*/
+};
+
+/**
+ * A structure to represent parameters for drawing a rectangle
+ */
+struct Rect
+{
+    cv::Rect   rect;  //!< Coordinates of the rectangle
+    cv::Scalar color; //!< The rectangle color or brightness (grayscale image)
+    int        thick; //!< The thickness of lines that make up the rectangle. Negative values, like #FILLED, mean that the function has to draw a filled rectangle
+    int        lt;    //!< The type of the line. See #LineTypes
+    int        shift; //!< The number of fractional bits in the point coordinates
+};
+
+/**
+ * A structure to represent parameters for drawing a circle
+ */
+struct Circle
+{
+    cv::Point  center; //!< The center of the circle
+    int        radius; //!< The radius of the circle
+    cv::Scalar color;  //!< The color of the  circle
+    int        thick;  //!< The thickness of the circle outline, if positive. Negative values, like #FILLED, mean that a filled circle is to be drawn
+    int        lt;     //!< The Type of the circle boundary. See #LineTypes
+    int        shift;  //!< The Number of fractional bits in the coordinates of the center and in the radius value
+};
+
+/**
+ * A structure to represent parameters for drawing a line
+ */
+struct Line
+{
+    cv::Point  pt1;    //!< The first point of the line segment
+    cv::Point  pt2;    //!< The second point of the line segment
+    cv::Scalar color;  //!< The line color
+    int        thick;  //!< The thickness of line
+    int        lt;     //!< The Type of the line. See #LineTypes
+    int        shift;  //!< The number of fractional bits in the point coordinates
+
+};
+
+using Prim  = util::variant
+    < Text
+    , Rect
+    , Circle
+    , Line
+    >;
+
+using Prims = std::vector<Prim>;
+
+/** @brief The function renders on the input image passed drawing primitivies
+
+@param bgr input image: 8-bit unsigned 3-channel image @ref CV_8UC3.
+@param prims vector of drawing primitivies
+*/
+GAPI_EXPORTS void render(cv::Mat& bgr, const Prims& prims);
+
+/** @brief The function renders on two NV12 planes passed drawing primitivies
+
+@param y_plane input image: 8-bit unsigned 1-channel image @ref CV_8UC1.
+@param uv_plane input image: 8-bit unsigned 2-channel image @ref CV_8UC2.
+@param prims vector of drawing primitivies
+*/
+GAPI_EXPORTS void render(cv::Mat& y_plane, cv::Mat& uv_plane , const Prims& prims);
+
+} // namespace draw
+} // namespace wip
+} // namespace gapi
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_RENDER_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/util/any.hpp b/include/opencv2/gapi/util/any.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5f97e95
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/util/any.hpp
@@ -0,0 +1,186 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_UTIL_ANY_HPP
+#define OPENCV_GAPI_UTIL_ANY_HPP
+
+#include <memory>
+#include <type_traits>
+#include <typeinfo>
+#include <utility>
+
+#include <opencv2/gapi/util/throw.hpp>
+
+#if defined(_MSC_VER)
+   // disable MSVC warning on "multiple copy constructors specified"
+#  pragma warning(disable: 4521)
+#endif
+
+namespace cv
+{
+
+namespace internal
+{
+    template <class T, class Source>
+    T down_cast(Source operand)
+    {
+#if defined(__GXX_RTTI) || defined(_CPPRTTI)
+       return dynamic_cast<T>(operand);
+#else
+    #warning used static cast instead of dynamic because RTTI is disabled
+       return static_cast<T>(operand);
+#endif
+    }
+}
+
+namespace util
+{
+   class bad_any_cast : public std::bad_cast
+   {
+   public:
+       virtual const char* what() const noexcept override
+       {
+           return "Bad any cast";
+       }
+   };
+
+   //modeled against C++17 std::any
+
+   class any
+   {
+   private:
+      struct holder;
+      using holder_ptr = std::unique_ptr<holder>;
+      struct holder
+      {
+         virtual holder_ptr clone() = 0;
+         virtual ~holder() = default;
+      };
+
+      template <typename value_t>
+      struct holder_impl : holder
+      {
+         value_t v;
+         template<typename arg_t>
+         holder_impl(arg_t&& a) : v(std::forward<arg_t>(a)) {}
+         holder_ptr clone() override { return holder_ptr(new holder_impl (v));}
+      };
+
+      holder_ptr hldr;
+   public:
+      template<class value_t>
+      any(value_t&& arg) :  hldr(new holder_impl<typename std::decay<value_t>::type>( std::forward<value_t>(arg))) {}
+
+      any(any const& src) : hldr( src.hldr ? src.hldr->clone() : nullptr) {}
+      //simple hack in order not to write enable_if<not any> for the template constructor
+      any(any & src) : any (const_cast<any const&>(src)) {}
+
+      any()       = default;
+      any(any&& ) = default;
+
+      any& operator=(any&&) = default;
+
+      any& operator=(any const& src)
+      {
+         any copy(src);
+         swap(*this, copy);
+         return *this;
+      }
+
+      template<class value_t>
+      friend value_t* any_cast(any* operand);
+
+      template<class value_t>
+      friend const value_t* any_cast(const any* operand);
+
+      template<class value_t>
+      friend value_t& unsafe_any_cast(any& operand);
+
+      template<class value_t>
+      friend const value_t& unsafe_any_cast(const any& operand);
+
+      friend void swap(any & lhs, any& rhs)
+      {
+         swap(lhs.hldr, rhs.hldr);
+      }
+
+   };
+
+   template<class value_t>
+   value_t* any_cast(any* operand)
+   {
+      auto casted = internal::down_cast<any::holder_impl<typename std::decay<value_t>::type> *>(operand->hldr.get());
+      if (casted){
+         return & (casted->v);
+      }
+      return nullptr;
+   }
+
+   template<class value_t>
+   const value_t* any_cast(const any* operand)
+   {
+      auto casted = internal::down_cast<any::holder_impl<typename std::decay<value_t>::type> *>(operand->hldr.get());
+      if (casted){
+         return & (casted->v);
+      }
+      return nullptr;
+   }
+
+   template<class value_t>
+   value_t& any_cast(any& operand)
+   {
+      auto ptr = any_cast<value_t>(&operand);
+      if (ptr)
+      {
+         return *ptr;
+      }
+
+      throw_error(bad_any_cast());
+   }
+
+
+   template<class value_t>
+   const value_t& any_cast(const any& operand)
+   {
+      auto ptr = any_cast<value_t>(&operand);
+      if (ptr)
+      {
+         return *ptr;
+      }
+
+      throw_error(bad_any_cast());
+   }
+
+   template<class value_t>
+   inline value_t& unsafe_any_cast(any& operand)
+   {
+#ifdef DEBUG
+      return any_cast<value_t>(operand);
+#else
+      return static_cast<any::holder_impl<typename std::decay<value_t>::type> *>(operand.hldr.get())->v;
+#endif
+   }
+
+   template<class value_t>
+   inline const value_t& unsafe_any_cast(const any& operand)
+   {
+#ifdef DEBUG
+      return any_cast<value_t>(operand);
+#else
+      return static_cast<any::holder_impl<typename std::decay<value_t>::type> *>(operand.hldr.get())->v;
+#endif
+   }
+
+} // namespace util
+} // namespace cv
+
+#if defined(_MSC_VER)
+   // Enable "multiple copy constructors specified" back
+#  pragma warning(default: 4521)
+#endif
+
+#endif // OPENCV_GAPI_UTIL_ANY_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/util/compiler_hints.hpp b/include/opencv2/gapi/util/compiler_hints.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a41a971
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/util/compiler_hints.hpp
@@ -0,0 +1,19 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_UTIL_COMPILER_HINTS_HPP
+#define OPENCV_GAPI_UTIL_COMPILER_HINTS_HPP
+
+namespace cv
+{
+namespace util
+{
+    //! Utility template function to prevent "unused" warnings by various compilers.
+    template<typename T> void suppress_unused_warning( const T& ) {}
+} // namespace util
+} // namespace cv
+
+#endif /* OPENCV_GAPI_UTIL_COMPILER_HINTS_HPP */
diff --git a/include/opencv2/gapi/util/optional.hpp b/include/opencv2/gapi/util/optional.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1aa2b26
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/util/optional.hpp
@@ -0,0 +1,178 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_UTIL_OPTIONAL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_UTIL_OPTIONAL_HPP
+
+#include <opencv2/gapi/util/variant.hpp>
+
+// A poor man's `optional` implementation, incompletely modeled against C++17 spec.
+namespace cv
+{
+namespace util
+{
+    class bad_optional_access: public std::exception
+    {
+    public:
+        virtual const char *what() const noexcept override
+        {
+            return "Bad optional access";
+        }
+    };
+
+    // TODO: nullopt_t
+
+    // Interface ///////////////////////////////////////////////////////////////
+    template<typename T> class optional
+    {
+    public:
+        // Constructors
+        // NB.: there were issues with Clang 3.8 when =default() was used
+        // instead {}
+        optional() {};
+        optional(const optional&) = default;
+        explicit optional(T &&value) noexcept;
+        explicit optional(const T &value) noexcept;
+        optional(optional &&) noexcept;
+        // TODO: optional(nullopt_t) noexcept;
+        // TODO: optional(const optional<U> &)
+        // TODO: optional(optional<U> &&)
+        // TODO: optional(Args&&...)
+        // TODO: optional(initializer_list<U>)
+        // TODO: optional(U&& value);
+
+        // Assignment
+        optional& operator=(const optional& rhs) = default;
+        optional& operator=(optional&& rhs);
+
+        // Observers
+        T* operator-> ();
+        const T* operator-> () const;
+        T& operator* ();
+        const T& operator* () const;
+        // TODO: && versions
+
+        operator bool() const noexcept;
+        bool has_value() const noexcept;
+
+        T& value();
+        const T& value() const;
+        // TODO: && versions
+
+        template<class U>
+        T value_or(U &&default_value) const;
+
+        void swap(optional &other) noexcept;
+        void reset() noexcept;
+        // TODO: emplace
+
+        // TODO: operator==, !=, <, <=, >, >=
+
+    private:
+        struct nothing {};
+        util::variant<nothing, T> m_holder;
+    };
+
+    template<class T>
+    optional<typename std::decay<T>::type> make_optional(T&& value);
+
+    // TODO: Args... and initializer_list versions
+
+    // Implementation //////////////////////////////////////////////////////////
+    template<class T> optional<T>::optional(T &&v) noexcept
+        : m_holder(v)
+    {
+    }
+
+    template<class T> optional<T>::optional(const T &v) noexcept
+        : m_holder(v)
+    {
+    }
+
+    template<class T> optional<T>::optional(optional&& rhs) noexcept
+        : m_holder(std::move(rhs.m_holder))
+    {
+        rhs.reset();
+    }
+
+    template<class T> optional<T>& optional<T>::operator=(optional&& rhs)
+    {
+        m_holder = std::move(rhs.m_holder);
+        rhs.reset();
+        return *this;
+    }
+
+    template<class T> T* optional<T>::operator-> ()
+    {
+        return & *(*this);
+    }
+
+    template<class T> const T* optional<T>::operator-> () const
+    {
+        return & *(*this);
+    }
+
+    template<class T> T& optional<T>::operator* ()
+    {
+        return this->value();
+    }
+
+    template<class T> const T& optional<T>::operator* () const
+    {
+        return this->value();
+    }
+
+    template<class T> optional<T>::operator bool() const noexcept
+    {
+        return this->has_value();
+    }
+
+    template<class T> bool optional<T>::has_value() const noexcept
+    {
+        return util::holds_alternative<T>(m_holder);
+    }
+
+    template<class T> T& optional<T>::value()
+    {
+        if (!this->has_value())
+            throw_error(bad_optional_access());
+        return util::get<T>(m_holder);
+    }
+
+    template<class T> const T& optional<T>::value() const
+    {
+        if (!this->has_value())
+            throw_error(bad_optional_access());
+        return util::get<T>(m_holder);
+    }
+
+    template<class T>
+    template<class U> T optional<T>::value_or(U &&default_value) const
+    {
+        return (this->has_value() ? this->value() : T(default_value));
+    }
+
+    template<class T> void optional<T>::swap(optional<T> &other) noexcept
+    {
+        m_holder.swap(other.m_holder);
+    }
+
+    template<class T> void optional<T>::reset() noexcept
+    {
+        if (this->has_value())
+            m_holder = nothing{};
+    }
+
+    template<class T>
+    optional<typename std::decay<T>::type> make_optional(T&& value)
+    {
+        return optional<typename std::decay<T>::type>(std::forward<T>(value));
+    }
+} // namespace util
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_UTIL_OPTIONAL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/util/throw.hpp b/include/opencv2/gapi/util/throw.hpp
new file mode 100644
index 0000000..689bf58
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/util/throw.hpp
@@ -0,0 +1,36 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_UTIL_THROW_HPP
+#define OPENCV_GAPI_UTIL_THROW_HPP
+
+#include <utility>  // std::forward
+
+#if !defined(__EXCEPTIONS)
+#include <stdlib.h>
+#include <stdio.h>
+#endif
+
+namespace cv
+{
+namespace util
+{
+template <class ExceptionType>
+[[noreturn]] void throw_error(ExceptionType &&e)
+{
+#if defined(__EXCEPTIONS) || defined(_CPPUNWIND)
+    throw std::forward<ExceptionType>(e);
+#else
+    fprintf(stderr, "An exception thrown! %s\n" , e.what());
+    fflush(stderr);
+    abort();
+#endif
+}
+} // namespace util
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_GAPI_UTIL_THROW_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/util/util.hpp b/include/opencv2/gapi/util/util.hpp
new file mode 100644
index 0000000..afcf559
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/util/util.hpp
@@ -0,0 +1,124 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_UTIL_HPP
+#define OPENCV_GAPI_UTIL_HPP
+
+#include <tuple>
+
+// \cond HIDDEN_SYMBOLS
+// This header file contains some generic utility functions which are
+// used in other G-API Public API headers.
+//
+// PLEASE don't put any stuff here if it is NOT used in public API headers!
+
+namespace cv
+{
+namespace detail
+{
+    // Recursive integer sequence type, useful for enumerating elements of
+    // template parameter packs.
+    template<int... I> struct Seq     { using next = Seq<I..., sizeof...(I)>; };
+    template<int Sz>   struct MkSeq   { using type = typename MkSeq<Sz-1>::type::next; };
+    template<>         struct MkSeq<0>{ using type = Seq<>; };
+
+    // Checks if elements of variadic template satisfy the given Predicate.
+    // Implemented via tuple, with an interface to accept plain type lists
+    template<template<class> class, typename, typename...> struct all_satisfy;
+
+    template<template<class> class F, typename T, typename... Ts>
+    struct all_satisfy<F, std::tuple<T, Ts...> >
+    {
+        static const constexpr bool value = F<T>::value
+            && all_satisfy<F, std::tuple<Ts...> >::value;
+    };
+    template<template<class> class F, typename T>
+    struct all_satisfy<F, std::tuple<T> >
+    {
+        static const constexpr bool value = F<T>::value;
+    };
+
+    template<template<class> class F, typename T, typename... Ts>
+    struct all_satisfy: public all_satisfy<F, std::tuple<T, Ts...> > {};
+
+    // Permute given tuple type C with given integer sequence II
+    // Sequence may be less than tuple C size.
+    template<class, class> struct permute_tuple;
+
+    template<class C, int... IIs>
+    struct permute_tuple<C, Seq<IIs...> >
+    {
+        using type = std::tuple< typename std::tuple_element<IIs, C>::type... >;
+    };
+
+    // Given T..., generates a type sequence of sizeof...(T)-1 elements
+    // which is T... without its last element
+    // Implemented via tuple, with an interface to accept plain type lists
+    template<typename T, typename... Ts> struct all_but_last;
+
+    template<typename T, typename... Ts>
+    struct all_but_last<std::tuple<T, Ts...> >
+    {
+        using C    = std::tuple<T, Ts...>;
+        using S    = typename MkSeq<std::tuple_size<C>::value - 1>::type;
+        using type = typename permute_tuple<C, S>::type;
+    };
+
+    template<typename T, typename... Ts>
+    struct all_but_last: public all_but_last<std::tuple<T, Ts...> > {};
+
+    template<typename... Ts>
+    using all_but_last_t = typename all_but_last<Ts...>::type;
+
+    // NB.: This is here because there's no constexpr std::max in C++11
+    template<std::size_t S0, std::size_t... SS> struct max_of_t
+    {
+        static constexpr const std::size_t rest  = max_of_t<SS...>::value;
+        static constexpr const std::size_t value = rest > S0 ? rest : S0;
+    };
+    template<std::size_t S> struct max_of_t<S>
+    {
+        static constexpr const std::size_t value = S;
+    };
+
+    template <typename...>
+    struct contains : std::false_type{};
+
+    template <typename T1, typename T2, typename... Ts>
+    struct contains<T1, T2, Ts...> : std::integral_constant<bool, std::is_same<T1, T2>::value ||
+                                                                  contains<T1, Ts...>::value> {};
+    template<typename T, typename... Types>
+    struct contains<T, std::tuple<Types...>> : std::integral_constant<bool, contains<T, Types...>::value> {};
+
+    template <typename...>
+    struct all_unique : std::true_type{};
+
+    template <typename T1, typename... Ts>
+    struct all_unique<T1, Ts...> : std::integral_constant<bool, !contains<T1, Ts...>::value &&
+                                                                 all_unique<Ts...>::value> {};
+
+    template<typename>
+    struct tuple_wrap_helper;
+
+    template<typename T> struct tuple_wrap_helper
+    {
+        using type = std::tuple<T>;
+        static type get(T&& obj) { return std::make_tuple(std::move(obj)); }
+    };
+
+    template<typename... Objs>
+    struct tuple_wrap_helper<std::tuple<Objs...>>
+    {
+        using type = std::tuple<Objs...>;
+        static type get(std::tuple<Objs...>&& objs) { return std::forward<std::tuple<Objs...>>(objs); }
+    };
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+// \endcond
+
+#endif //  OPENCV_GAPI_UTIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/gapi/util/variant.hpp b/include/opencv2/gapi/util/variant.hpp
new file mode 100644
index 0000000..134ba66
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/gapi/util/variant.hpp
@@ -0,0 +1,379 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+//
+// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
+
+
+#ifndef OPENCV_GAPI_UTIL_VARIANT_HPP
+#define OPENCV_GAPI_UTIL_VARIANT_HPP
+
+#include <array>
+#include <type_traits>
+
+#include <opencv2/gapi/util/throw.hpp>
+#include <opencv2/gapi/util/util.hpp> // max_of_t
+
+// A poor man's `variant` implementation, incompletely modeled against C++17 spec.
+namespace cv
+{
+namespace util
+{
+    namespace detail
+    {
+        template<std::size_t I, typename Target, typename First, typename... Remaining>
+        struct type_list_index_helper
+        {
+            static const constexpr bool is_same = std::is_same<Target, First>::value;
+            static const constexpr std::size_t value =
+                std::conditional<is_same, std::integral_constant<std::size_t, I>, type_list_index_helper<I + 1, Target, Remaining...>>::type::value;
+        };
+
+        template<std::size_t I, typename Target, typename First>
+        struct type_list_index_helper<I, Target, First>
+        {
+            static_assert(std::is_same<Target, First>::value, "Type not found");
+            static const constexpr std::size_t value = I;
+        };
+
+
+        template<class T, class U, class V> using are_different =
+            std::enable_if<!std::is_same<typename std::decay<T>::type,
+                                         typename std::decay<U>::type>::value,
+                           V>;
+    }
+
+    template<typename Target, typename... Types>
+    struct type_list_index
+    {
+        static const constexpr std::size_t value = detail::type_list_index_helper<0, Target, Types...>::value;
+    };
+
+    class bad_variant_access: public std::exception
+    {
+    public:
+        virtual const char *what() const noexcept override
+        {
+            return "Bad variant access";
+        }
+    };
+
+    // Interface ///////////////////////////////////////////////////////////////
+    struct monostate {};
+    inline bool operator==(const util::monostate&, const util::monostate&)
+    {
+        return true;
+    }
+
+    template<typename... Ts> // FIXME: no references, arrays, and void
+    class variant
+    {
+        // FIXME: Replace with std::aligned_union after gcc4.8 support is dropped
+        static constexpr const std::size_t S = cv::detail::max_of_t<sizeof(Ts)...>::value;
+        static constexpr const std::size_t A = cv::detail::max_of_t<alignof(Ts)...>::value;
+        using Memory = typename std::aligned_storage<S, A>::type[1];
+
+        template<typename T> struct cctr_h {
+            static void help(Memory memory, const Memory from) {
+                new (memory) T(*reinterpret_cast<const T*>(from));
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct vctr_h {
+            static void help(Memory memory, const void* pval) {
+                new (memory) T(*reinterpret_cast<const T*>(pval));
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct mctr_h {
+            static void help(Memory memory, void *pval) {
+                new (memory) T(std::move(*reinterpret_cast<T*>(pval)));
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct copy_h {
+            static void help(Memory to, const Memory from) {
+                *reinterpret_cast<T*>(to) = *reinterpret_cast<const T*>(from);
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct move_h {
+            static void help(Memory to, const Memory from) {
+                *reinterpret_cast<T*>(to) = std::move(*reinterpret_cast<const T*>(from));
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct swap_h {
+            static void help(Memory to, Memory from) {
+                std::swap(*reinterpret_cast<T*>(to), *reinterpret_cast<T*>(from));
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct dtor_h {
+            static void help(Memory memory) {
+                (void) memory; // MSCV warning
+                reinterpret_cast<T*>(memory)->~T();
+            }
+        };
+
+        template<typename T> struct equal_h {
+            static bool help(const Memory lhs, const Memory rhs) {
+                const T& t_lhs = *reinterpret_cast<const T*>(lhs);
+                const T& t_rhs = *reinterpret_cast<const T*>(rhs);
+                return t_lhs == t_rhs;
+            }
+        };
+
+        typedef void (*CCtr) (Memory, const Memory);  // Copy c-tor (variant)
+        typedef void (*VCtr) (Memory, const void*);   // Copy c-tor (value)
+        typedef void (*MCtr) (Memory, void*);         // Generic move c-tor
+        typedef void (*Copy) (Memory, const Memory);  // Copy assignment
+        typedef void (*Move) (Memory, const Memory);  // Move assignment
+        typedef void (*Swap) (Memory, Memory);        // Swap
+        typedef void (*Dtor) (Memory);                // Destructor
+
+        typedef bool (*Equal)(const Memory, const Memory); // Equality test (external)
+
+        static constexpr std::array<CCtr, sizeof...(Ts)> cctrs(){ return {{(&cctr_h<Ts>::help)...}};}
+        static constexpr std::array<VCtr, sizeof...(Ts)> vctrs(){ return {{(&vctr_h<Ts>::help)...}};}
+        static constexpr std::array<MCtr, sizeof...(Ts)> mctrs(){ return {{(&mctr_h<Ts>::help)...}};}
+        static constexpr std::array<Copy, sizeof...(Ts)> cpyrs(){ return {{(&copy_h<Ts>::help)...}};}
+        static constexpr std::array<Move, sizeof...(Ts)> mvers(){ return {{(&move_h<Ts>::help)...}};}
+        static constexpr std::array<Swap, sizeof...(Ts)> swprs(){ return {{(&swap_h<Ts>::help)...}};}
+        static constexpr std::array<Dtor, sizeof...(Ts)> dtors(){ return {{(&dtor_h<Ts>::help)...}};}
+
+        std::size_t m_index = 0;
+
+    protected:
+        template<typename T, typename... Us> friend T& get(variant<Us...> &v);
+        template<typename T, typename... Us> friend const T& get(const variant<Us...> &v);
+        template<typename... Us> friend bool operator==(const variant<Us...> &lhs,
+                                                        const variant<Us...> &rhs);
+        Memory memory;
+
+    public:
+        // Constructors
+        variant() noexcept;
+        variant(const variant& other);
+        variant(variant&& other) noexcept;
+        template<typename T> explicit variant(const T& t);
+        // are_different is a SFINAE trick to avoid variant(T &&t) with T=variant
+        // for some reason, this version is called instead of variant(variant&& o) when
+        // variant is used in STL containers (examples: vector assignment)
+        template<typename T> explicit variant(T&& t, typename detail::are_different<variant, T, int>::type = 0);
+        // template<class T, class... Args> explicit variant(Args&&... args);
+        // FIXME: other constructors
+
+        // Destructor
+        ~variant();
+
+        // Assignment
+        variant& operator=(const variant& rhs);
+        variant& operator=(variant &&rhs) noexcept;
+
+        // SFINAE trick to avoid operator=(T&&) with T=variant<>, see comment above
+        template<class T>
+        typename detail::are_different<variant, T, variant&>
+        ::type operator=(T&& t) noexcept;
+
+        // Observers
+        std::size_t index() const noexcept;
+        // FIXME: valueless_by_exception()
+
+        // Modifiers
+        // FIXME: emplace()
+        void swap(variant &rhs) noexcept;
+
+        // Non-C++17x!
+        template<typename T> static constexpr std::size_t index_of();
+    };
+
+    // FIMXE: visit
+
+    template<typename T, typename... Types>
+    T& get(util::variant<Types...> &v);
+
+    template<typename T, typename... Types>
+    const T& get(const util::variant<Types...> &v);
+
+    template<typename T, typename... Types>
+    bool holds_alternative(const util::variant<Types...> &v) noexcept;
+
+    // FIXME: T&&, const TT&& versions.
+
+    // Implementation //////////////////////////////////////////////////////////
+    template<typename... Ts>
+    variant<Ts...>::variant() noexcept
+    {
+        typedef typename std::tuple_element<0, std::tuple<Ts...> >::type TFirst;
+        new (memory) TFirst();
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    variant<Ts...>::variant(const variant &other)
+        : m_index(other.m_index)
+    {
+        (cctrs()[m_index])(memory, other.memory);
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    variant<Ts...>::variant(variant &&other) noexcept
+        : m_index(other.m_index)
+    {
+        (mctrs()[m_index])(memory, other.memory);
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    template<class T>
+    variant<Ts...>::variant(const T& t)
+        : m_index(util::type_list_index<T, Ts...>::value)
+    {
+        (vctrs()[m_index])(memory, &t);
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    template<class T>
+    variant<Ts...>::variant(T&& t, typename detail::are_different<variant, T, int>::type)
+        : m_index(util::type_list_index<typename std::remove_reference<T>::type, Ts...>::value)
+    {
+        (mctrs()[m_index])(memory, &t);
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    variant<Ts...>::~variant()
+    {
+        (dtors()[m_index])(memory);
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    variant<Ts...>& variant<Ts...>::operator=(const variant<Ts...> &rhs)
+    {
+        if (m_index != rhs.m_index)
+        {
+            (dtors()[    m_index])(memory);
+            (cctrs()[rhs.m_index])(memory, rhs.memory);
+            m_index = rhs.m_index;
+        }
+        else
+        {
+            (cpyrs()[rhs.m_index])(memory, rhs.memory);
+        }
+        return *this;
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    variant<Ts...>& variant<Ts...>::operator=(variant<Ts...> &&rhs) noexcept
+    {
+        if (m_index != rhs.m_index)
+        {
+            (dtors()[    m_index])(memory);
+            (mctrs()[rhs.m_index])(memory, rhs.memory);
+            m_index = rhs.m_index;
+        }
+        else
+        {
+            (mvers()[rhs.m_index])(memory, rhs.memory);
+        }
+        return *this;
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    template<class T> typename detail::are_different<variant<Ts...>, T, variant<Ts...>&>
+    ::type variant<Ts...>::operator=(T&& t) noexcept
+    {
+        // FIXME: No version with implicit type conversion available!
+        static const constexpr std::size_t t_index =
+            util::type_list_index<T, Ts...>::value;
+
+        if (t_index == m_index)
+        {
+            util::get<T>(*this) = std::move(t);
+            return *this;
+        }
+        else return (*this = variant(std::move(t)));
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    std::size_t util::variant<Ts...>::index() const noexcept
+    {
+        return m_index;
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    void variant<Ts...>::swap(variant<Ts...> &rhs) noexcept
+    {
+        if (m_index == rhs.index())
+        {
+            (swprs()[m_index](memory, rhs.memory));
+        }
+        else
+        {
+            variant<Ts...> tmp(std::move(*this));
+            *this = std::move(rhs);
+            rhs   = std::move(tmp);
+        }
+    }
+
+    template<typename... Ts>
+    template<typename T>
+    constexpr std::size_t variant<Ts...>::index_of()
+    {
+        return util::type_list_index<T, Ts...>::value; // FIXME: tests!
+    }
+
+    template<typename T, typename... Types>
+    T& get(util::variant<Types...> &v)
+    {
+        const constexpr std::size_t t_index =
+            util::type_list_index<T, Types...>::value;
+
+        if (v.index() == t_index)
+            return *(T*)(&v.memory);  // workaround for ICC 2019
+            // original code: return reinterpret_cast<T&>(v.memory);
+        else
+            throw_error(bad_variant_access());
+    }
+
+    template<typename T, typename... Types>
+    const T& get(const util::variant<Types...> &v)
+    {
+        const constexpr std::size_t t_index =
+            util::type_list_index<T, Types...>::value;
+
+        if (v.index() == t_index)
+            return *(const T*)(&v.memory);  // workaround for ICC 2019
+            // original code: return reinterpret_cast<const T&>(v.memory);
+        else
+            throw_error(bad_variant_access());
+    }
+
+    template<typename T, typename... Types>
+    bool holds_alternative(const util::variant<Types...> &v) noexcept
+    {
+        return v.index() == util::variant<Types...>::template index_of<T>();
+    }
+
+    template<typename... Us> bool operator==(const variant<Us...> &lhs,
+                                             const variant<Us...> &rhs)
+    {
+        using V = variant<Us...>;
+
+        // Instantiate table only here since it requires operator== for <Us...>
+        // <Us...> should have operator== only if this one is used, not in general
+        static const std::array<typename V::Equal, sizeof...(Us)> eqs = {
+            {(&V::template equal_h<Us>::help)...}
+        };
+        if (lhs.index() != rhs.index())
+            return false;
+        return (eqs[lhs.index()])(lhs.memory, rhs.memory);
+    }
+
+    template<typename... Us> bool operator!=(const variant<Us...> &lhs,
+                                             const variant<Us...> &rhs)
+    {
+        return !(lhs == rhs);
+    }
+} // namespace cv
+} // namespace util
+
+#endif // OPENCV_GAPI_UTIL_VARIANT_HPP
diff --git a/include/opencv2/highgui.hpp b/include/opencv2/highgui.hpp
new file mode 100644
index 0000000..dfd946c
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/highgui.hpp
@@ -0,0 +1,841 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HIGHGUI_HPP
+#define OPENCV_HIGHGUI_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#ifdef HAVE_OPENCV_IMGCODECS
+#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_VIDEOIO
+#include "opencv2/videoio.hpp"
+#endif
+
+/**
+@defgroup highgui High-level GUI
+
+While OpenCV was designed for use in full-scale applications and can be used within functionally
+rich UI frameworks (such as Qt\*, WinForms\*, or Cocoa\*) or without any UI at all, sometimes there
+it is required to try functionality quickly and visualize the results. This is what the HighGUI
+module has been designed for.
+
+It provides easy interface to:
+
+-   Create and manipulate windows that can display images and "remember" their content (no need to
+    handle repaint events from OS).
+-   Add trackbars to the windows, handle simple mouse events as well as keyboard commands.
+
+@{
+    @defgroup highgui_opengl OpenGL support
+    @defgroup highgui_qt Qt New Functions
+
+    ![image](pics/qtgui.png)
+
+    This figure explains new functionality implemented with Qt\* GUI. The new GUI provides a statusbar,
+    a toolbar, and a control panel. The control panel can have trackbars and buttonbars attached to it.
+    If you cannot see the control panel, press Ctrl+P or right-click any Qt window and select **Display
+    properties window**.
+
+    -   To attach a trackbar, the window name parameter must be NULL.
+
+    -   To attach a buttonbar, a button must be created. If the last bar attached to the control panel
+        is a buttonbar, the new button is added to the right of the last button. If the last bar
+        attached to the control panel is a trackbar, or the control panel is empty, a new buttonbar is
+        created. Then, a new button is attached to it.
+
+    See below the example used to generate the figure:
+    @code
+        int main(int argc, char *argv[])
+        {
+
+            int value = 50;
+            int value2 = 0;
+
+
+            namedWindow("main1",WINDOW_NORMAL);
+            namedWindow("main2",WINDOW_AUTOSIZE | CV_GUI_NORMAL);
+            createTrackbar( "track1", "main1", &value, 255,  NULL);
+
+            String nameb1 = "button1";
+            String nameb2 = "button2";
+
+            createButton(nameb1,callbackButton,&nameb1,QT_CHECKBOX,1);
+            createButton(nameb2,callbackButton,NULL,QT_CHECKBOX,0);
+            createTrackbar( "track2", NULL, &value2, 255, NULL);
+            createButton("button5",callbackButton1,NULL,QT_RADIOBOX,0);
+            createButton("button6",callbackButton2,NULL,QT_RADIOBOX,1);
+
+            setMouseCallback( "main2",on_mouse,NULL );
+
+            Mat img1 = imread("files/flower.jpg");
+            VideoCapture video;
+            video.open("files/hockey.avi");
+
+            Mat img2,img3;
+
+            while( waitKey(33) != 27 )
+            {
+                img1.convertTo(img2,-1,1,value);
+                video >> img3;
+
+                imshow("main1",img2);
+                imshow("main2",img3);
+            }
+
+            destroyAllWindows();
+
+            return 0;
+        }
+    @endcode
+
+
+    @defgroup highgui_winrt WinRT support
+
+    This figure explains new functionality implemented with WinRT GUI. The new GUI provides an Image control,
+    and a slider panel. Slider panel holds trackbars attached to it.
+
+    Sliders are attached below the image control. Every new slider is added below the previous one.
+
+    See below the example used to generate the figure:
+    @code
+        void sample_app::MainPage::ShowWindow()
+        {
+            static cv::String windowName("sample");
+            cv::winrt_initContainer(this->cvContainer);
+            cv::namedWindow(windowName); // not required
+
+            cv::Mat image = cv::imread("Assets/sample.jpg");
+            cv::Mat converted = cv::Mat(image.rows, image.cols, CV_8UC4);
+            cv::cvtColor(image, converted, COLOR_BGR2BGRA);
+            cv::imshow(windowName, converted); // this will create window if it hasn't been created before
+
+            int state = 42;
+            cv::TrackbarCallback callback = [](int pos, void* userdata)
+            {
+                if (pos == 0) {
+                    cv::destroyWindow(windowName);
+                }
+            };
+            cv::TrackbarCallback callbackTwin = [](int pos, void* userdata)
+            {
+                if (pos >= 70) {
+                    cv::destroyAllWindows();
+                }
+            };
+            cv::createTrackbar("Sample trackbar", windowName, &state, 100, callback);
+            cv::createTrackbar("Twin brother", windowName, &state, 100, callbackTwin);
+        }
+    @endcode
+
+    @defgroup highgui_c C API
+@}
+*/
+
+///////////////////////// graphical user interface //////////////////////////
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup highgui
+//! @{
+
+//! Flags for cv::namedWindow
+enum WindowFlags {
+       WINDOW_NORMAL     = 0x00000000, //!< the user can resize the window (no constraint) / also use to switch a fullscreen window to a normal size.
+       WINDOW_AUTOSIZE   = 0x00000001, //!< the user cannot resize the window, the size is constrainted by the image displayed.
+       WINDOW_OPENGL     = 0x00001000, //!< window with opengl support.
+
+       WINDOW_FULLSCREEN = 1,          //!< change the window to fullscreen.
+       WINDOW_FREERATIO  = 0x00000100, //!< the image expends as much as it can (no ratio constraint).
+       WINDOW_KEEPRATIO  = 0x00000000, //!< the ratio of the image is respected.
+       WINDOW_GUI_EXPANDED=0x00000000, //!< status bar and tool bar
+       WINDOW_GUI_NORMAL = 0x00000010, //!< old fashious way
+    };
+
+//! Flags for cv::setWindowProperty / cv::getWindowProperty
+enum WindowPropertyFlags {
+       WND_PROP_FULLSCREEN   = 0, //!< fullscreen property    (can be WINDOW_NORMAL or WINDOW_FULLSCREEN).
+       WND_PROP_AUTOSIZE     = 1, //!< autosize property      (can be WINDOW_NORMAL or WINDOW_AUTOSIZE).
+       WND_PROP_ASPECT_RATIO = 2, //!< window's aspect ration (can be set to WINDOW_FREERATIO or WINDOW_KEEPRATIO).
+       WND_PROP_OPENGL       = 3, //!< opengl support.
+       WND_PROP_VISIBLE      = 4  //!< checks whether the window exists and is visible
+     };
+
+//! Mouse Events see cv::MouseCallback
+enum MouseEventTypes {
+       EVENT_MOUSEMOVE      = 0, //!< indicates that the mouse pointer has moved over the window.
+       EVENT_LBUTTONDOWN    = 1, //!< indicates that the left mouse button is pressed.
+       EVENT_RBUTTONDOWN    = 2, //!< indicates that the right mouse button is pressed.
+       EVENT_MBUTTONDOWN    = 3, //!< indicates that the middle mouse button is pressed.
+       EVENT_LBUTTONUP      = 4, //!< indicates that left mouse button is released.
+       EVENT_RBUTTONUP      = 5, //!< indicates that right mouse button is released.
+       EVENT_MBUTTONUP      = 6, //!< indicates that middle mouse button is released.
+       EVENT_LBUTTONDBLCLK  = 7, //!< indicates that left mouse button is double clicked.
+       EVENT_RBUTTONDBLCLK  = 8, //!< indicates that right mouse button is double clicked.
+       EVENT_MBUTTONDBLCLK  = 9, //!< indicates that middle mouse button is double clicked.
+       EVENT_MOUSEWHEEL     = 10,//!< positive and negative values mean forward and backward scrolling, respectively.
+       EVENT_MOUSEHWHEEL    = 11 //!< positive and negative values mean right and left scrolling, respectively.
+     };
+
+//! Mouse Event Flags see cv::MouseCallback
+enum MouseEventFlags {
+       EVENT_FLAG_LBUTTON   = 1, //!< indicates that the left mouse button is down.
+       EVENT_FLAG_RBUTTON   = 2, //!< indicates that the right mouse button is down.
+       EVENT_FLAG_MBUTTON   = 4, //!< indicates that the middle mouse button is down.
+       EVENT_FLAG_CTRLKEY   = 8, //!< indicates that CTRL Key is pressed.
+       EVENT_FLAG_SHIFTKEY  = 16,//!< indicates that SHIFT Key is pressed.
+       EVENT_FLAG_ALTKEY    = 32 //!< indicates that ALT Key is pressed.
+     };
+
+//! Qt font weight
+enum QtFontWeights {
+        QT_FONT_LIGHT           = 25, //!< Weight of 25
+        QT_FONT_NORMAL          = 50, //!< Weight of 50
+        QT_FONT_DEMIBOLD        = 63, //!< Weight of 63
+        QT_FONT_BOLD            = 75, //!< Weight of 75
+        QT_FONT_BLACK           = 87  //!< Weight of 87
+     };
+
+//! Qt font style
+enum QtFontStyles {
+        QT_STYLE_NORMAL         = 0, //!< Normal font.
+        QT_STYLE_ITALIC         = 1, //!< Italic font.
+        QT_STYLE_OBLIQUE        = 2  //!< Oblique font.
+     };
+
+//! Qt "button" type
+enum QtButtonTypes {
+       QT_PUSH_BUTTON   = 0,    //!< Push button.
+       QT_CHECKBOX      = 1,    //!< Checkbox button.
+       QT_RADIOBOX      = 2,    //!< Radiobox button.
+       QT_NEW_BUTTONBAR = 1024  //!< Button should create a new buttonbar
+     };
+
+/** @brief Callback function for mouse events. see cv::setMouseCallback
+@param event one of the cv::MouseEventTypes constants.
+@param x The x-coordinate of the mouse event.
+@param y The y-coordinate of the mouse event.
+@param flags one of the cv::MouseEventFlags constants.
+@param userdata The optional parameter.
+ */
+typedef void (*MouseCallback)(int event, int x, int y, int flags, void* userdata);
+
+/** @brief Callback function for Trackbar see cv::createTrackbar
+@param pos current position of the specified trackbar.
+@param userdata The optional parameter.
+ */
+typedef void (*TrackbarCallback)(int pos, void* userdata);
+
+/** @brief Callback function defined to be called every frame. See cv::setOpenGlDrawCallback
+@param userdata The optional parameter.
+ */
+typedef void (*OpenGlDrawCallback)(void* userdata);
+
+/** @brief Callback function for a button created by cv::createButton
+@param state current state of the button. It could be -1 for a push button, 0 or 1 for a check/radio box button.
+@param userdata The optional parameter.
+ */
+typedef void (*ButtonCallback)(int state, void* userdata);
+
+/** @brief Creates a window.
+
+The function namedWindow creates a window that can be used as a placeholder for images and
+trackbars. Created windows are referred to by their names.
+
+If a window with the same name already exists, the function does nothing.
+
+You can call cv::destroyWindow or cv::destroyAllWindows to close the window and de-allocate any associated
+memory usage. For a simple program, you do not really have to call these functions because all the
+resources and windows of the application are closed automatically by the operating system upon exit.
+
+@note
+
+Qt backend supports additional flags:
+ -   **WINDOW_NORMAL or WINDOW_AUTOSIZE:** WINDOW_NORMAL enables you to resize the
+     window, whereas WINDOW_AUTOSIZE adjusts automatically the window size to fit the
+     displayed image (see imshow ), and you cannot change the window size manually.
+ -   **WINDOW_FREERATIO or WINDOW_KEEPRATIO:** WINDOW_FREERATIO adjusts the image
+     with no respect to its ratio, whereas WINDOW_KEEPRATIO keeps the image ratio.
+ -   **WINDOW_GUI_NORMAL or WINDOW_GUI_EXPANDED:** WINDOW_GUI_NORMAL is the old way to draw the window
+     without statusbar and toolbar, whereas WINDOW_GUI_EXPANDED is a new enhanced GUI.
+By default, flags == WINDOW_AUTOSIZE | WINDOW_KEEPRATIO | WINDOW_GUI_EXPANDED
+
+@param winname Name of the window in the window caption that may be used as a window identifier.
+@param flags Flags of the window. The supported flags are: (cv::WindowFlags)
+ */
+CV_EXPORTS_W void namedWindow(const String& winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE);
+
+/** @brief Destroys the specified window.
+
+The function destroyWindow destroys the window with the given name.
+
+@param winname Name of the window to be destroyed.
+ */
+CV_EXPORTS_W void destroyWindow(const String& winname);
+
+/** @brief Destroys all of the HighGUI windows.
+
+The function destroyAllWindows destroys all of the opened HighGUI windows.
+ */
+CV_EXPORTS_W void destroyAllWindows();
+
+CV_EXPORTS_W int startWindowThread();
+
+/** @brief Similar to #waitKey, but returns full key code.
+
+@note
+
+Key code is implementation specific and depends on used backend: QT/GTK/Win32/etc
+
+*/
+CV_EXPORTS_W int waitKeyEx(int delay = 0);
+
+/** @brief Waits for a pressed key.
+
+The function waitKey waits for a key event infinitely (when \f$\texttt{delay}\leq 0\f$ ) or for delay
+milliseconds, when it is positive. Since the OS has a minimum time between switching threads, the
+function will not wait exactly delay ms, it will wait at least delay ms, depending on what else is
+running on your computer at that time. It returns the code of the pressed key or -1 if no key was
+pressed before the specified time had elapsed.
+
+@note
+
+This function is the only method in HighGUI that can fetch and handle events, so it needs to be
+called periodically for normal event processing unless HighGUI is used within an environment that
+takes care of event processing.
+
+@note
+
+The function only works if there is at least one HighGUI window created and the window is active.
+If there are several HighGUI windows, any of them can be active.
+
+@param delay Delay in milliseconds. 0 is the special value that means "forever".
+ */
+CV_EXPORTS_W int waitKey(int delay = 0);
+
+/** @brief Displays an image in the specified window.
+
+The function imshow displays an image in the specified window. If the window was created with the
+cv::WINDOW_AUTOSIZE flag, the image is shown with its original size, however it is still limited by the screen resolution.
+Otherwise, the image is scaled to fit the window. The function may scale the image, depending on its depth:
+
+-   If the image is 8-bit unsigned, it is displayed as is.
+-   If the image is 16-bit unsigned or 32-bit integer, the pixels are divided by 256. That is, the
+    value range [0,255\*256] is mapped to [0,255].
+-   If the image is 32-bit or 64-bit floating-point, the pixel values are multiplied by 255. That is, the
+    value range [0,1] is mapped to [0,255].
+
+If window was created with OpenGL support, cv::imshow also support ogl::Buffer , ogl::Texture2D and
+cuda::GpuMat as input.
+
+If the window was not created before this function, it is assumed creating a window with cv::WINDOW_AUTOSIZE.
+
+If you need to show an image that is bigger than the screen resolution, you will need to call namedWindow("", WINDOW_NORMAL) before the imshow.
+
+@note This function should be followed by cv::waitKey function which displays the image for specified
+milliseconds. Otherwise, it won't display the image. For example, **waitKey(0)** will display the window
+infinitely until any keypress (it is suitable for image display). **waitKey(25)** will display a frame
+for 25 ms, after which display will be automatically closed. (If you put it in a loop to read
+videos, it will display the video frame-by-frame)
+
+@note
+
+[__Windows Backend Only__] Pressing Ctrl+C will copy the image to the clipboard.
+
+[__Windows Backend Only__] Pressing Ctrl+S will show a dialog to save the image.
+
+@param winname Name of the window.
+@param mat Image to be shown.
+ */
+CV_EXPORTS_W void imshow(const String& winname, InputArray mat);
+
+/** @brief Resizes window to the specified size
+
+@note
+
+-   The specified window size is for the image area. Toolbars are not counted.
+-   Only windows created without cv::WINDOW_AUTOSIZE flag can be resized.
+
+@param winname Window name.
+@param width The new window width.
+@param height The new window height.
+ */
+CV_EXPORTS_W void resizeWindow(const String& winname, int width, int height);
+
+/** @overload
+@param winname Window name.
+@param size The new window size.
+*/
+CV_EXPORTS_W void resizeWindow(const String& winname, const cv::Size& size);
+
+/** @brief Moves window to the specified position
+
+@param winname Name of the window.
+@param x The new x-coordinate of the window.
+@param y The new y-coordinate of the window.
+ */
+CV_EXPORTS_W void moveWindow(const String& winname, int x, int y);
+
+/** @brief Changes parameters of a window dynamically.
+
+The function setWindowProperty enables changing properties of a window.
+
+@param winname Name of the window.
+@param prop_id Window property to edit. The supported operation flags are: (cv::WindowPropertyFlags)
+@param prop_value New value of the window property. The supported flags are: (cv::WindowFlags)
+ */
+CV_EXPORTS_W void setWindowProperty(const String& winname, int prop_id, double prop_value);
+
+/** @brief Updates window title
+@param winname Name of the window.
+@param title New title.
+*/
+CV_EXPORTS_W void setWindowTitle(const String& winname, const String& title);
+
+/** @brief Provides parameters of a window.
+
+The function getWindowProperty returns properties of a window.
+
+@param winname Name of the window.
+@param prop_id Window property to retrieve. The following operation flags are available: (cv::WindowPropertyFlags)
+
+@sa setWindowProperty
+ */
+CV_EXPORTS_W double getWindowProperty(const String& winname, int prop_id);
+
+/** @brief Provides rectangle of image in the window.
+
+The function getWindowImageRect returns the client screen coordinates, width and height of the image rendering area.
+
+@param winname Name of the window.
+
+@sa resizeWindow moveWindow
+ */
+CV_EXPORTS_W Rect getWindowImageRect(const String& winname);
+
+/** @example samples/cpp/create_mask.cpp
+This program demonstrates using mouse events and how to make and use a mask image (black and white) .
+*/
+/** @brief Sets mouse handler for the specified window
+
+@param winname Name of the window.
+@param onMouse Callback function for mouse events. See OpenCV samples on how to specify and use the callback.
+@param userdata The optional parameter passed to the callback.
+ */
+CV_EXPORTS void setMouseCallback(const String& winname, MouseCallback onMouse, void* userdata = 0);
+
+/** @brief Gets the mouse-wheel motion delta, when handling mouse-wheel events cv::EVENT_MOUSEWHEEL and
+cv::EVENT_MOUSEHWHEEL.
+
+For regular mice with a scroll-wheel, delta will be a multiple of 120. The value 120 corresponds to
+a one notch rotation of the wheel or the threshold for action to be taken and one such action should
+occur for each delta. Some high-precision mice with higher-resolution freely-rotating wheels may
+generate smaller values.
+
+For cv::EVENT_MOUSEWHEEL positive and negative values mean forward and backward scrolling,
+respectively. For cv::EVENT_MOUSEHWHEEL, where available, positive and negative values mean right and
+left scrolling, respectively.
+
+With the C API, the macro CV_GET_WHEEL_DELTA(flags) can be used alternatively.
+
+@note
+
+Mouse-wheel events are currently supported only on Windows.
+
+@param flags The mouse callback flags parameter.
+ */
+CV_EXPORTS int getMouseWheelDelta(int flags);
+
+/** @brief Selects ROI on the given image.
+Function creates a window and allows user to select a ROI using mouse.
+Controls: use `space` or `enter` to finish selection, use key `c` to cancel selection (function will return the zero cv::Rect).
+
+@param windowName name of the window where selection process will be shown.
+@param img image to select a ROI.
+@param showCrosshair if true crosshair of selection rectangle will be shown.
+@param fromCenter if true center of selection will match initial mouse position. In opposite case a corner of
+selection rectangle will correspont to the initial mouse position.
+@return selected ROI or empty rect if selection canceled.
+
+@note The function sets it's own mouse callback for specified window using cv::setMouseCallback(windowName, ...).
+After finish of work an empty callback will be set for the used window.
+ */
+CV_EXPORTS_W Rect selectROI(const String& windowName, InputArray img, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);
+
+/** @overload
+ */
+CV_EXPORTS_W Rect selectROI(InputArray img, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);
+
+/** @brief Selects ROIs on the given image.
+Function creates a window and allows user to select a ROIs using mouse.
+Controls: use `space` or `enter` to finish current selection and start a new one,
+use `esc` to terminate multiple ROI selection process.
+
+@param windowName name of the window where selection process will be shown.
+@param img image to select a ROI.
+@param boundingBoxes selected ROIs.
+@param showCrosshair if true crosshair of selection rectangle will be shown.
+@param fromCenter if true center of selection will match initial mouse position. In opposite case a corner of
+selection rectangle will correspont to the initial mouse position.
+
+@note The function sets it's own mouse callback for specified window using cv::setMouseCallback(windowName, ...).
+After finish of work an empty callback will be set for the used window.
+ */
+CV_EXPORTS_W void selectROIs(const String& windowName, InputArray img,
+                             CV_OUT std::vector<Rect>& boundingBoxes, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);
+
+/** @brief Creates a trackbar and attaches it to the specified window.
+
+The function createTrackbar creates a trackbar (a slider or range control) with the specified name
+and range, assigns a variable value to be a position synchronized with the trackbar and specifies
+the callback function onChange to be called on the trackbar position change. The created trackbar is
+displayed in the specified window winname.
+
+@note
+
+[__Qt Backend Only__] winname can be empty if the trackbar should be attached to the
+control panel.
+
+Clicking the label of each trackbar enables editing the trackbar values manually.
+
+@param trackbarname Name of the created trackbar.
+@param winname Name of the window that will be used as a parent of the created trackbar.
+@param value Optional pointer to an integer variable whose value reflects the position of the
+slider. Upon creation, the slider position is defined by this variable.
+@param count Maximal position of the slider. The minimal position is always 0.
+@param onChange Pointer to the function to be called every time the slider changes position. This
+function should be prototyped as void Foo(int,void\*); , where the first parameter is the trackbar
+position and the second parameter is the user data (see the next parameter). If the callback is
+the NULL pointer, no callbacks are called, but only value is updated.
+@param userdata User data that is passed as is to the callback. It can be used to handle trackbar
+events without using global variables.
+ */
+CV_EXPORTS int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,
+                              int* value, int count,
+                              TrackbarCallback onChange = 0,
+                              void* userdata = 0);
+
+/** @brief Returns the trackbar position.
+
+The function returns the current position of the specified trackbar.
+
+@note
+
+[__Qt Backend Only__] winname can be empty if the trackbar is attached to the control
+panel.
+
+@param trackbarname Name of the trackbar.
+@param winname Name of the window that is the parent of the trackbar.
+ */
+CV_EXPORTS_W int getTrackbarPos(const String& trackbarname, const String& winname);
+
+/** @brief Sets the trackbar position.
+
+The function sets the position of the specified trackbar in the specified window.
+
+@note
+
+[__Qt Backend Only__] winname can be empty if the trackbar is attached to the control
+panel.
+
+@param trackbarname Name of the trackbar.
+@param winname Name of the window that is the parent of trackbar.
+@param pos New position.
+ */
+CV_EXPORTS_W void setTrackbarPos(const String& trackbarname, const String& winname, int pos);
+
+/** @brief Sets the trackbar maximum position.
+
+The function sets the maximum position of the specified trackbar in the specified window.
+
+@note
+
+[__Qt Backend Only__] winname can be empty if the trackbar is attached to the control
+panel.
+
+@param trackbarname Name of the trackbar.
+@param winname Name of the window that is the parent of trackbar.
+@param maxval New maximum position.
+ */
+CV_EXPORTS_W void setTrackbarMax(const String& trackbarname, const String& winname, int maxval);
+
+/** @brief Sets the trackbar minimum position.
+
+The function sets the minimum position of the specified trackbar in the specified window.
+
+@note
+
+[__Qt Backend Only__] winname can be empty if the trackbar is attached to the control
+panel.
+
+@param trackbarname Name of the trackbar.
+@param winname Name of the window that is the parent of trackbar.
+@param minval New minimum position.
+ */
+CV_EXPORTS_W void setTrackbarMin(const String& trackbarname, const String& winname, int minval);
+
+//! @addtogroup highgui_opengl OpenGL support
+//! @{
+
+/** @brief Displays OpenGL 2D texture in the specified window.
+
+@param winname Name of the window.
+@param tex OpenGL 2D texture data.
+ */
+CV_EXPORTS void imshow(const String& winname, const ogl::Texture2D& tex);
+
+/** @brief Sets a callback function to be called to draw on top of displayed image.
+
+The function setOpenGlDrawCallback can be used to draw 3D data on the window. See the example of
+callback function below:
+@code
+    void on_opengl(void* param)
+    {
+        glLoadIdentity();
+
+        glTranslated(0.0, 0.0, -1.0);
+
+        glRotatef( 55, 1, 0, 0 );
+        glRotatef( 45, 0, 1, 0 );
+        glRotatef( 0, 0, 0, 1 );
+
+        static const int coords[6][4][3] = {
+            { { +1, -1, -1 }, { -1, -1, -1 }, { -1, +1, -1 }, { +1, +1, -1 } },
+            { { +1, +1, -1 }, { -1, +1, -1 }, { -1, +1, +1 }, { +1, +1, +1 } },
+            { { +1, -1, +1 }, { +1, -1, -1 }, { +1, +1, -1 }, { +1, +1, +1 } },
+            { { -1, -1, -1 }, { -1, -1, +1 }, { -1, +1, +1 }, { -1, +1, -1 } },
+            { { +1, -1, +1 }, { -1, -1, +1 }, { -1, -1, -1 }, { +1, -1, -1 } },
+            { { -1, -1, +1 }, { +1, -1, +1 }, { +1, +1, +1 }, { -1, +1, +1 } }
+        };
+
+        for (int i = 0; i < 6; ++i) {
+                    glColor3ub( i*20, 100+i*10, i*42 );
+                    glBegin(GL_QUADS);
+                    for (int j = 0; j < 4; ++j) {
+                            glVertex3d(0.2 * coords[i][j][0], 0.2 * coords[i][j][1], 0.2 * coords[i][j][2]);
+                    }
+                    glEnd();
+        }
+    }
+@endcode
+
+@param winname Name of the window.
+@param onOpenGlDraw Pointer to the function to be called every frame. This function should be
+prototyped as void Foo(void\*) .
+@param userdata Pointer passed to the callback function.(__Optional__)
+ */
+CV_EXPORTS void setOpenGlDrawCallback(const String& winname, OpenGlDrawCallback onOpenGlDraw, void* userdata = 0);
+
+/** @brief Sets the specified window as current OpenGL context.
+
+@param winname Name of the window.
+ */
+CV_EXPORTS void setOpenGlContext(const String& winname);
+
+/** @brief Force window to redraw its context and call draw callback ( See cv::setOpenGlDrawCallback ).
+
+@param winname Name of the window.
+ */
+CV_EXPORTS void updateWindow(const String& winname);
+
+//! @} highgui_opengl
+
+//! @addtogroup highgui_qt
+//! @{
+
+/** @brief QtFont available only for Qt. See cv::fontQt
+ */
+struct QtFont
+{
+    const char* nameFont;  //!< Name of the font
+    Scalar      color;     //!< Color of the font. Scalar(blue_component, green_component, red_component[, alpha_component])
+    int         font_face; //!< See cv::QtFontStyles
+    const int*  ascii;     //!< font data and metrics
+    const int*  greek;
+    const int*  cyrillic;
+    float       hscale, vscale;
+    float       shear;     //!< slope coefficient: 0 - normal, >0 - italic
+    int         thickness; //!< See cv::QtFontWeights
+    float       dx;        //!< horizontal interval between letters
+    int         line_type; //!< PointSize
+};
+
+/** @brief Creates the font to draw a text on an image.
+
+The function fontQt creates a cv::QtFont object. This cv::QtFont is not compatible with putText .
+
+A basic usage of this function is the following: :
+@code
+    QtFont font = fontQt("Times");
+    addText( img1, "Hello World !", Point(50,50), font);
+@endcode
+
+@param nameFont Name of the font. The name should match the name of a system font (such as
+*Times*). If the font is not found, a default one is used.
+@param pointSize Size of the font. If not specified, equal zero or negative, the point size of the
+font is set to a system-dependent default value. Generally, this is 12 points.
+@param color Color of the font in BGRA where A = 255 is fully transparent. Use the macro CV_RGB
+for simplicity.
+@param weight Font weight. Available operation flags are : cv::QtFontWeights You can also specify a positive integer for better control.
+@param style Font style. Available operation flags are : cv::QtFontStyles
+@param spacing Spacing between characters. It can be negative or positive.
+ */
+CV_EXPORTS QtFont fontQt(const String& nameFont, int pointSize = -1,
+                         Scalar color = Scalar::all(0), int weight = QT_FONT_NORMAL,
+                         int style = QT_STYLE_NORMAL, int spacing = 0);
+
+/** @brief Draws a text on the image.
+
+The function addText draws *text* on the image *img* using a specific font *font* (see example cv::fontQt
+)
+
+@param img 8-bit 3-channel image where the text should be drawn.
+@param text Text to write on an image.
+@param org Point(x,y) where the text should start on an image.
+@param font Font to use to draw a text.
+ */
+CV_EXPORTS void addText( const Mat& img, const String& text, Point org, const QtFont& font);
+
+/** @brief Draws a text on the image.
+
+@param img 8-bit 3-channel image where the text should be drawn.
+@param text Text to write on an image.
+@param org Point(x,y) where the text should start on an image.
+@param nameFont Name of the font. The name should match the name of a system font (such as
+*Times*). If the font is not found, a default one is used.
+@param pointSize Size of the font. If not specified, equal zero or negative, the point size of the
+font is set to a system-dependent default value. Generally, this is 12 points.
+@param color Color of the font in BGRA where A = 255 is fully transparent.
+@param weight Font weight. Available operation flags are : cv::QtFontWeights You can also specify a positive integer for better control.
+@param style Font style. Available operation flags are : cv::QtFontStyles
+@param spacing Spacing between characters. It can be negative or positive.
+ */
+CV_EXPORTS_W void addText(const Mat& img, const String& text, Point org, const String& nameFont, int pointSize = -1, Scalar color = Scalar::all(0),
+        int weight = QT_FONT_NORMAL, int style = QT_STYLE_NORMAL, int spacing = 0);
+
+/** @brief Displays a text on a window image as an overlay for a specified duration.
+
+The function displayOverlay displays useful information/tips on top of the window for a certain
+amount of time *delayms*. The function does not modify the image, displayed in the window, that is,
+after the specified delay the original content of the window is restored.
+
+@param winname Name of the window.
+@param text Overlay text to write on a window image.
+@param delayms The period (in milliseconds), during which the overlay text is displayed. If this
+function is called before the previous overlay text timed out, the timer is restarted and the text
+is updated. If this value is zero, the text never disappears.
+ */
+CV_EXPORTS_W void displayOverlay(const String& winname, const String& text, int delayms = 0);
+
+/** @brief Displays a text on the window statusbar during the specified period of time.
+
+The function displayStatusBar displays useful information/tips on top of the window for a certain
+amount of time *delayms* . This information is displayed on the window statusbar (the window must be
+created with the CV_GUI_EXPANDED flags).
+
+@param winname Name of the window.
+@param text Text to write on the window statusbar.
+@param delayms Duration (in milliseconds) to display the text. If this function is called before
+the previous text timed out, the timer is restarted and the text is updated. If this value is
+zero, the text never disappears.
+ */
+CV_EXPORTS_W void displayStatusBar(const String& winname, const String& text, int delayms = 0);
+
+/** @brief Saves parameters of the specified window.
+
+The function saveWindowParameters saves size, location, flags, trackbars value, zoom and panning
+location of the window windowName.
+
+@param windowName Name of the window.
+ */
+CV_EXPORTS void saveWindowParameters(const String& windowName);
+
+/** @brief Loads parameters of the specified window.
+
+The function loadWindowParameters loads size, location, flags, trackbars value, zoom and panning
+location of the window windowName.
+
+@param windowName Name of the window.
+ */
+CV_EXPORTS void loadWindowParameters(const String& windowName);
+
+CV_EXPORTS  int startLoop(int (*pt2Func)(int argc, char *argv[]), int argc, char* argv[]);
+
+CV_EXPORTS  void stopLoop();
+
+/** @brief Attaches a button to the control panel.
+
+The function createButton attaches a button to the control panel. Each button is added to a
+buttonbar to the right of the last button. A new buttonbar is created if nothing was attached to the
+control panel before, or if the last element attached to the control panel was a trackbar or if the
+QT_NEW_BUTTONBAR flag is added to the type.
+
+See below various examples of the cv::createButton function call: :
+@code
+    createButton("",callbackButton);//create a push button "button 0", that will call callbackButton.
+    createButton("button2",callbackButton,NULL,QT_CHECKBOX,0);
+    createButton("button3",callbackButton,&value);
+    createButton("button5",callbackButton1,NULL,QT_RADIOBOX);
+    createButton("button6",callbackButton2,NULL,QT_PUSH_BUTTON,1);
+    createButton("button6",callbackButton2,NULL,QT_PUSH_BUTTON|QT_NEW_BUTTONBAR);// create a push button in a new row
+@endcode
+
+@param  bar_name Name of the button.
+@param on_change Pointer to the function to be called every time the button changes its state.
+This function should be prototyped as void Foo(int state,\*void); . *state* is the current state
+of the button. It could be -1 for a push button, 0 or 1 for a check/radio box button.
+@param userdata Pointer passed to the callback function.
+@param type Optional type of the button. Available types are: (cv::QtButtonTypes)
+@param initial_button_state Default state of the button. Use for checkbox and radiobox. Its
+value could be 0 or 1. (__Optional__)
+*/
+CV_EXPORTS int createButton( const String& bar_name, ButtonCallback on_change,
+                             void* userdata = 0, int type = QT_PUSH_BUTTON,
+                             bool initial_button_state = false);
+
+//! @} highgui_qt
+
+//! @} highgui
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/highgui/highgui.hpp b/include/opencv2/highgui/highgui.hpp
new file mode 100644
index 0000000..160c9cf
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/highgui/highgui.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/highgui.hpp"
diff --git a/include/opencv2/highgui/highgui_c.h b/include/opencv2/highgui/highgui_c.h
new file mode 100644
index 0000000..5d20b95
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/highgui/highgui_c.h
@@ -0,0 +1,256 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                        Intel License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_HIGHGUI_H
+#define OPENCV_HIGHGUI_H
+
+#include "opencv2/core/core_c.h"
+#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif /* __cplusplus */
+
+/** @addtogroup highgui_c
+  @{
+  */
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Basic GUI functions                                   *
+\****************************************************************************************/
+//YV
+//-----------New for Qt
+/* For font */
+enum {  CV_FONT_LIGHT           = 25,//QFont::Light,
+        CV_FONT_NORMAL          = 50,//QFont::Normal,
+        CV_FONT_DEMIBOLD        = 63,//QFont::DemiBold,
+        CV_FONT_BOLD            = 75,//QFont::Bold,
+        CV_FONT_BLACK           = 87 //QFont::Black
+};
+
+enum {  CV_STYLE_NORMAL         = 0,//QFont::StyleNormal,
+        CV_STYLE_ITALIC         = 1,//QFont::StyleItalic,
+        CV_STYLE_OBLIQUE        = 2 //QFont::StyleOblique
+};
+/* ---------*/
+
+//for color cvScalar(blue_component, green_component, red_component[, alpha_component])
+//and alpha= 0 <-> 0xFF (not transparent <-> transparent)
+CVAPI(CvFont) cvFontQt(const char* nameFont, int pointSize CV_DEFAULT(-1), CvScalar color CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)), int weight CV_DEFAULT(CV_FONT_NORMAL),  int style CV_DEFAULT(CV_STYLE_NORMAL), int spacing CV_DEFAULT(0));
+
+CVAPI(void) cvAddText(const CvArr* img, const char* text, CvPoint org, CvFont *arg2);
+
+CVAPI(void) cvDisplayOverlay(const char* name, const char* text, int delayms CV_DEFAULT(0));
+CVAPI(void) cvDisplayStatusBar(const char* name, const char* text, int delayms CV_DEFAULT(0));
+
+CVAPI(void) cvSaveWindowParameters(const char* name);
+CVAPI(void) cvLoadWindowParameters(const char* name);
+CVAPI(int) cvStartLoop(int (*pt2Func)(int argc, char *argv[]), int argc, char* argv[]);
+CVAPI(void) cvStopLoop( void );
+
+typedef void (CV_CDECL *CvButtonCallback)(int state, void* userdata);
+enum {CV_PUSH_BUTTON = 0, CV_CHECKBOX = 1, CV_RADIOBOX = 2};
+CVAPI(int) cvCreateButton( const char* button_name CV_DEFAULT(NULL),CvButtonCallback on_change CV_DEFAULT(NULL), void* userdata CV_DEFAULT(NULL) , int button_type CV_DEFAULT(CV_PUSH_BUTTON), int initial_button_state CV_DEFAULT(0));
+//----------------------
+
+
+/* this function is used to set some external parameters in case of X Window */
+CVAPI(int) cvInitSystem( int argc, char** argv );
+
+CVAPI(int) cvStartWindowThread( void );
+
+// ---------  YV ---------
+enum
+{
+    //These 3 flags are used by cvSet/GetWindowProperty
+    CV_WND_PROP_FULLSCREEN = 0, //to change/get window's fullscreen property
+    CV_WND_PROP_AUTOSIZE   = 1, //to change/get window's autosize property
+    CV_WND_PROP_ASPECTRATIO= 2, //to change/get window's aspectratio property
+    CV_WND_PROP_OPENGL     = 3, //to change/get window's opengl support
+    CV_WND_PROP_VISIBLE    = 4,
+
+    //These 2 flags are used by cvNamedWindow and cvSet/GetWindowProperty
+    CV_WINDOW_NORMAL       = 0x00000000, //the user can resize the window (no constraint)  / also use to switch a fullscreen window to a normal size
+    CV_WINDOW_AUTOSIZE     = 0x00000001, //the user cannot resize the window, the size is constrainted by the image displayed
+    CV_WINDOW_OPENGL       = 0x00001000, //window with opengl support
+
+    //Those flags are only for Qt
+    CV_GUI_EXPANDED         = 0x00000000, //status bar and tool bar
+    CV_GUI_NORMAL           = 0x00000010, //old fashious way
+
+    //These 3 flags are used by cvNamedWindow and cvSet/GetWindowProperty
+    CV_WINDOW_FULLSCREEN   = 1,//change the window to fullscreen
+    CV_WINDOW_FREERATIO    = 0x00000100,//the image expends as much as it can (no ratio constraint)
+    CV_WINDOW_KEEPRATIO    = 0x00000000//the ration image is respected.
+};
+
+/* create window */
+CVAPI(int) cvNamedWindow( const char* name, int flags CV_DEFAULT(CV_WINDOW_AUTOSIZE) );
+
+/* Set and Get Property of the window */
+CVAPI(void) cvSetWindowProperty(const char* name, int prop_id, double prop_value);
+CVAPI(double) cvGetWindowProperty(const char* name, int prop_id);
+
+#ifdef __cplusplus  // FIXIT remove in OpenCV 4.0
+/* Get window image rectangle coordinates, width and height */
+CVAPI(cv::Rect)cvGetWindowImageRect(const char* name);
+#endif
+
+/* display image within window (highgui windows remember their content) */
+CVAPI(void) cvShowImage( const char* name, const CvArr* image );
+
+/* resize/move window */
+CVAPI(void) cvResizeWindow( const char* name, int width, int height );
+CVAPI(void) cvMoveWindow( const char* name, int x, int y );
+
+
+/* destroy window and all the trackers associated with it */
+CVAPI(void) cvDestroyWindow( const char* name );
+
+CVAPI(void) cvDestroyAllWindows(void);
+
+/* get native window handle (HWND in case of Win32 and Widget in case of X Window) */
+CVAPI(void*) cvGetWindowHandle( const char* name );
+
+/* get name of highgui window given its native handle */
+CVAPI(const char*) cvGetWindowName( void* window_handle );
+
+
+typedef void (CV_CDECL *CvTrackbarCallback)(int pos);
+
+/* create trackbar and display it on top of given window, set callback */
+CVAPI(int) cvCreateTrackbar( const char* trackbar_name, const char* window_name,
+                             int* value, int count, CvTrackbarCallback on_change CV_DEFAULT(NULL));
+
+typedef void (CV_CDECL *CvTrackbarCallback2)(int pos, void* userdata);
+
+CVAPI(int) cvCreateTrackbar2( const char* trackbar_name, const char* window_name,
+                              int* value, int count, CvTrackbarCallback2 on_change,
+                              void* userdata CV_DEFAULT(0));
+
+/* retrieve or set trackbar position */
+CVAPI(int) cvGetTrackbarPos( const char* trackbar_name, const char* window_name );
+CVAPI(void) cvSetTrackbarPos( const char* trackbar_name, const char* window_name, int pos );
+CVAPI(void) cvSetTrackbarMax(const char* trackbar_name, const char* window_name, int maxval);
+CVAPI(void) cvSetTrackbarMin(const char* trackbar_name, const char* window_name, int minval);
+
+enum
+{
+    CV_EVENT_MOUSEMOVE      =0,
+    CV_EVENT_LBUTTONDOWN    =1,
+    CV_EVENT_RBUTTONDOWN    =2,
+    CV_EVENT_MBUTTONDOWN    =3,
+    CV_EVENT_LBUTTONUP      =4,
+    CV_EVENT_RBUTTONUP      =5,
+    CV_EVENT_MBUTTONUP      =6,
+    CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK  =7,
+    CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK  =8,
+    CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK  =9,
+    CV_EVENT_MOUSEWHEEL     =10,
+    CV_EVENT_MOUSEHWHEEL    =11
+};
+
+enum
+{
+    CV_EVENT_FLAG_LBUTTON   =1,
+    CV_EVENT_FLAG_RBUTTON   =2,
+    CV_EVENT_FLAG_MBUTTON   =4,
+    CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY   =8,
+    CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY  =16,
+    CV_EVENT_FLAG_ALTKEY    =32
+};
+
+
+#define CV_GET_WHEEL_DELTA(flags) ((short)((flags >> 16) & 0xffff)) // upper 16 bits
+
+typedef void (CV_CDECL *CvMouseCallback )(int event, int x, int y, int flags, void* param);
+
+/* assign callback for mouse events */
+CVAPI(void) cvSetMouseCallback( const char* window_name, CvMouseCallback on_mouse,
+                                void* param CV_DEFAULT(NULL));
+
+/* wait for key event infinitely (delay<=0) or for "delay" milliseconds */
+CVAPI(int) cvWaitKey(int delay CV_DEFAULT(0));
+
+// OpenGL support
+
+typedef void (CV_CDECL *CvOpenGlDrawCallback)(void* userdata);
+CVAPI(void) cvSetOpenGlDrawCallback(const char* window_name, CvOpenGlDrawCallback callback, void* userdata CV_DEFAULT(NULL));
+
+CVAPI(void) cvSetOpenGlContext(const char* window_name);
+CVAPI(void) cvUpdateWindow(const char* window_name);
+
+
+/****************************************************************************************\
+
+*                              Obsolete functions/synonyms                               *
+\****************************************************************************************/
+
+#define cvAddSearchPath(path)
+#define cvvInitSystem cvInitSystem
+#define cvvNamedWindow cvNamedWindow
+#define cvvShowImage cvShowImage
+#define cvvResizeWindow cvResizeWindow
+#define cvvDestroyWindow cvDestroyWindow
+#define cvvCreateTrackbar cvCreateTrackbar
+#define cvvAddSearchPath cvAddSearchPath
+#define cvvWaitKey(name) cvWaitKey(0)
+#define cvvWaitKeyEx(name,delay) cvWaitKey(delay)
+#define HG_AUTOSIZE CV_WINDOW_AUTOSIZE
+#define set_preprocess_func cvSetPreprocessFuncWin32
+#define set_postprocess_func cvSetPostprocessFuncWin32
+
+#if defined _WIN32
+
+CVAPI(void) cvSetPreprocessFuncWin32_(const void* callback);
+CVAPI(void) cvSetPostprocessFuncWin32_(const void* callback);
+#define cvSetPreprocessFuncWin32(callback) cvSetPreprocessFuncWin32_((const void*)(callback))
+#define cvSetPostprocessFuncWin32(callback) cvSetPostprocessFuncWin32_((const void*)(callback))
+
+#endif
+
+/** @} highgui_c */
+
+#ifdef __cplusplus
+}
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/imgcodecs.hpp b/include/opencv2/imgcodecs.hpp
new file mode 100644
index 0000000..143926b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgcodecs.hpp
@@ -0,0 +1,277 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_IMGCODECS_HPP
+#define OPENCV_IMGCODECS_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+/**
+  @defgroup imgcodecs Image file reading and writing
+  @{
+    @defgroup imgcodecs_c C API
+    @defgroup imgcodecs_ios iOS glue
+  @}
+*/
+
+//////////////////////////////// image codec ////////////////////////////////
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup imgcodecs
+//! @{
+
+//! Imread flags
+enum ImreadModes {
+       IMREAD_UNCHANGED            = -1, //!< If set, return the loaded image as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped).
+       IMREAD_GRAYSCALE            = 0,  //!< If set, always convert image to the single channel grayscale image (codec internal conversion).
+       IMREAD_COLOR                = 1,  //!< If set, always convert image to the 3 channel BGR color image.
+       IMREAD_ANYDEPTH             = 2,  //!< If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.
+       IMREAD_ANYCOLOR             = 4,  //!< If set, the image is read in any possible color format.
+       IMREAD_LOAD_GDAL            = 8,  //!< If set, use the gdal driver for loading the image.
+       IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2  = 16, //!< If set, always convert image to the single channel grayscale image and the image size reduced 1/2.
+       IMREAD_REDUCED_COLOR_2      = 17, //!< If set, always convert image to the 3 channel BGR color image and the image size reduced 1/2.
+       IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4  = 32, //!< If set, always convert image to the single channel grayscale image and the image size reduced 1/4.
+       IMREAD_REDUCED_COLOR_4      = 33, //!< If set, always convert image to the 3 channel BGR color image and the image size reduced 1/4.
+       IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8  = 64, //!< If set, always convert image to the single channel grayscale image and the image size reduced 1/8.
+       IMREAD_REDUCED_COLOR_8      = 65, //!< If set, always convert image to the 3 channel BGR color image and the image size reduced 1/8.
+       IMREAD_IGNORE_ORIENTATION   = 128 //!< If set, do not rotate the image according to EXIF's orientation flag.
+     };
+
+//! Imwrite flags
+enum ImwriteFlags {
+       IMWRITE_JPEG_QUALITY        = 1,  //!< For JPEG, it can be a quality from 0 to 100 (the higher is the better). Default value is 95.
+       IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE    = 2,  //!< Enable JPEG features, 0 or 1, default is False.
+       IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE       = 3,  //!< Enable JPEG features, 0 or 1, default is False.
+       IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL   = 4,  //!< JPEG restart interval, 0 - 65535, default is 0 - no restart.
+       IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY   = 5,  //!< Separate luma quality level, 0 - 100, default is 0 - don't use.
+       IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY = 6,  //!< Separate chroma quality level, 0 - 100, default is 0 - don't use.
+       IMWRITE_PNG_COMPRESSION     = 16, //!< For PNG, it can be the compression level from 0 to 9. A higher value means a smaller size and longer compression time. If specified, strategy is changed to IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT (Z_DEFAULT_STRATEGY). Default value is 1 (best speed setting).
+       IMWRITE_PNG_STRATEGY        = 17, //!< One of cv::ImwritePNGFlags, default is IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE.
+       IMWRITE_PNG_BILEVEL         = 18, //!< Binary level PNG, 0 or 1, default is 0.
+       IMWRITE_PXM_BINARY          = 32, //!< For PPM, PGM, or PBM, it can be a binary format flag, 0 or 1. Default value is 1.
+       IMWRITE_EXR_TYPE            = (3 << 4) + 0, /* 48 */ //!< override EXR storage type (FLOAT (FP32) is default)
+       IMWRITE_WEBP_QUALITY        = 64, //!< For WEBP, it can be a quality from 1 to 100 (the higher is the better). By default (without any parameter) and for quality above 100 the lossless compression is used.
+       IMWRITE_PAM_TUPLETYPE       = 128,//!< For PAM, sets the TUPLETYPE field to the corresponding string value that is defined for the format
+       IMWRITE_TIFF_RESUNIT = 256,//!< For TIFF, use to specify which DPI resolution unit to set; see libtiff documentation for valid values
+       IMWRITE_TIFF_XDPI = 257,//!< For TIFF, use to specify the X direction DPI
+       IMWRITE_TIFF_YDPI = 258, //!< For TIFF, use to specify the Y direction DPI
+       IMWRITE_TIFF_COMPRESSION = 259, //!< For TIFF, use to specify the image compression scheme. See libtiff for integer constants corresponding to compression formats. Note, for images whose depth is CV_32F, only libtiff's SGILOG compression scheme is used. For other supported depths, the compression scheme can be specified by this flag; LZW compression is the default.
+       IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000 = 272 //!< For JPEG2000, use to specify the target compression rate (multiplied by 1000). The value can be from 0 to 1000. Default is 1000.
+     };
+
+enum ImwriteEXRTypeFlags {
+       /*IMWRITE_EXR_TYPE_UNIT = 0, //!< not supported */
+       IMWRITE_EXR_TYPE_HALF = 1,   //!< store as HALF (FP16)
+       IMWRITE_EXR_TYPE_FLOAT = 2   //!< store as FP32 (default)
+     };
+
+//! Imwrite PNG specific flags used to tune the compression algorithm.
+/** These flags will be modify the way of PNG image compression and will be passed to the underlying zlib processing stage.
+
+-   The effect of IMWRITE_PNG_STRATEGY_FILTERED is to force more Huffman coding and less string matching; it is somewhat intermediate between IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT and IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY.
+-   IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE is designed to be almost as fast as IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY, but give better compression for PNG image data.
+-   The strategy parameter only affects the compression ratio but not the correctness of the compressed output even if it is not set appropriately.
+-   IMWRITE_PNG_STRATEGY_FIXED prevents the use of dynamic Huffman codes, allowing for a simpler decoder for special applications.
+*/
+enum ImwritePNGFlags {
+       IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT      = 0, //!< Use this value for normal data.
+       IMWRITE_PNG_STRATEGY_FILTERED     = 1, //!< Use this value for data produced by a filter (or predictor).Filtered data consists mostly of small values with a somewhat random distribution. In this case, the compression algorithm is tuned to compress them better.
+       IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY = 2, //!< Use this value to force Huffman encoding only (no string match).
+       IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE          = 3, //!< Use this value to limit match distances to one (run-length encoding).
+       IMWRITE_PNG_STRATEGY_FIXED        = 4  //!< Using this value prevents the use of dynamic Huffman codes, allowing for a simpler decoder for special applications.
+     };
+
+//! Imwrite PAM specific tupletype flags used to define the 'TUPETYPE' field of a PAM file.
+enum ImwritePAMFlags {
+       IMWRITE_PAM_FORMAT_NULL = 0,
+       IMWRITE_PAM_FORMAT_BLACKANDWHITE = 1,
+       IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE = 2,
+       IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE_ALPHA = 3,
+       IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB = 4,
+       IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB_ALPHA = 5,
+     };
+
+/** @brief Loads an image from a file.
+
+@anchor imread
+
+The function imread loads an image from the specified file and returns it. If the image cannot be
+read (because of missing file, improper permissions, unsupported or invalid format), the function
+returns an empty matrix ( Mat::data==NULL ).
+
+Currently, the following file formats are supported:
+
+-   Windows bitmaps - \*.bmp, \*.dib (always supported)
+-   JPEG files - \*.jpeg, \*.jpg, \*.jpe (see the *Note* section)
+-   JPEG 2000 files - \*.jp2 (see the *Note* section)
+-   Portable Network Graphics - \*.png (see the *Note* section)
+-   WebP - \*.webp (see the *Note* section)
+-   Portable image format - \*.pbm, \*.pgm, \*.ppm \*.pxm, \*.pnm (always supported)
+-   PFM files - \*.pfm (see the *Note* section)
+-   Sun rasters - \*.sr, \*.ras (always supported)
+-   TIFF files - \*.tiff, \*.tif (see the *Note* section)
+-   OpenEXR Image files - \*.exr (see the *Note* section)
+-   Radiance HDR - \*.hdr, \*.pic (always supported)
+-   Raster and Vector geospatial data supported by GDAL (see the *Note* section)
+
+@note
+-   The function determines the type of an image by the content, not by the file extension.
+-   In the case of color images, the decoded images will have the channels stored in **B G R** order.
+-   When using IMREAD_GRAYSCALE, the codec's internal grayscale conversion will be used, if available.
+    Results may differ to the output of cvtColor()
+-   On Microsoft Windows\* OS and MacOSX\*, the codecs shipped with an OpenCV image (libjpeg,
+    libpng, libtiff, and libjasper) are used by default. So, OpenCV can always read JPEGs, PNGs,
+    and TIFFs. On MacOSX, there is also an option to use native MacOSX image readers. But beware
+    that currently these native image loaders give images with different pixel values because of
+    the color management embedded into MacOSX.
+-   On Linux\*, BSD flavors and other Unix-like open-source operating systems, OpenCV looks for
+    codecs supplied with an OS image. Install the relevant packages (do not forget the development
+    files, for example, "libjpeg-dev", in Debian\* and Ubuntu\*) to get the codec support or turn
+    on the OPENCV_BUILD_3RDPARTY_LIBS flag in CMake.
+-   In the case you set *WITH_GDAL* flag to true in CMake and @ref IMREAD_LOAD_GDAL to load the image,
+    then the [GDAL](http://www.gdal.org) driver will be used in order to decode the image, supporting
+    the following formats: [Raster](http://www.gdal.org/formats_list.html),
+    [Vector](http://www.gdal.org/ogr_formats.html).
+-   If EXIF information are embedded in the image file, the EXIF orientation will be taken into account
+    and thus the image will be rotated accordingly except if the flag @ref IMREAD_IGNORE_ORIENTATION is passed.
+-   Use the IMREAD_UNCHANGED flag to keep the floating point values from PFM image.
+-   By default number of pixels must be less than 2^30. Limit can be set using system
+    variable OPENCV_IO_MAX_IMAGE_PIXELS
+
+@param filename Name of file to be loaded.
+@param flags Flag that can take values of cv::ImreadModes
+*/
+CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
+
+/** @brief Loads a multi-page image from a file.
+
+The function imreadmulti loads a multi-page image from the specified file into a vector of Mat objects.
+@param filename Name of file to be loaded.
+@param flags Flag that can take values of cv::ImreadModes, default with cv::IMREAD_ANYCOLOR.
+@param mats A vector of Mat objects holding each page, if more than one.
+@sa cv::imread
+*/
+CV_EXPORTS_W bool imreadmulti(const String& filename, CV_OUT std::vector<Mat>& mats, int flags = IMREAD_ANYCOLOR);
+
+/** @brief Saves an image to a specified file.
+
+The function imwrite saves the image to the specified file. The image format is chosen based on the
+filename extension (see cv::imread for the list of extensions). In general, only 8-bit
+single-channel or 3-channel (with 'BGR' channel order) images
+can be saved using this function, with these exceptions:
+
+- 16-bit unsigned (CV_16U) images can be saved in the case of PNG, JPEG 2000, and TIFF formats
+- 32-bit float (CV_32F) images can be saved in PFM, TIFF, OpenEXR, and Radiance HDR formats;
+  3-channel (CV_32FC3) TIFF images will be saved using the LogLuv high dynamic range encoding
+  (4 bytes per pixel)
+- PNG images with an alpha channel can be saved using this function. To do this, create
+8-bit (or 16-bit) 4-channel image BGRA, where the alpha channel goes last. Fully transparent pixels
+should have alpha set to 0, fully opaque pixels should have alpha set to 255/65535 (see the code sample below).
+
+If the format, depth or channel order is different, use
+Mat::convertTo and cv::cvtColor to convert it before saving. Or, use the universal FileStorage I/O
+functions to save the image to XML or YAML format.
+
+The sample below shows how to create a BGRA image and save it to a PNG file. It also demonstrates how to set custom
+compression parameters:
+@include snippets/imgcodecs_imwrite.cpp
+@param filename Name of the file.
+@param img Image to be saved.
+@param params Format-specific parameters encoded as pairs (paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ... .) see cv::ImwriteFlags
+*/
+CV_EXPORTS_W bool imwrite( const String& filename, InputArray img,
+              const std::vector<int>& params = std::vector<int>());
+
+/** @brief Reads an image from a buffer in memory.
+
+The function imdecode reads an image from the specified buffer in the memory. If the buffer is too short or
+contains invalid data, the function returns an empty matrix ( Mat::data==NULL ).
+
+See cv::imread for the list of supported formats and flags description.
+
+@note In the case of color images, the decoded images will have the channels stored in **B G R** order.
+@param buf Input array or vector of bytes.
+@param flags The same flags as in cv::imread, see cv::ImreadModes.
+*/
+CV_EXPORTS_W Mat imdecode( InputArray buf, int flags );
+
+/** @overload
+@param buf
+@param flags
+@param dst The optional output placeholder for the decoded matrix. It can save the image
+reallocations when the function is called repeatedly for images of the same size.
+*/
+CV_EXPORTS Mat imdecode( InputArray buf, int flags, Mat* dst);
+
+/** @brief Encodes an image into a memory buffer.
+
+The function imencode compresses the image and stores it in the memory buffer that is resized to fit the
+result. See cv::imwrite for the list of supported formats and flags description.
+
+@param ext File extension that defines the output format.
+@param img Image to be written.
+@param buf Output buffer resized to fit the compressed image.
+@param params Format-specific parameters. See cv::imwrite and cv::ImwriteFlags.
+*/
+CV_EXPORTS_W bool imencode( const String& ext, InputArray img,
+                            CV_OUT std::vector<uchar>& buf,
+                            const std::vector<int>& params = std::vector<int>());
+
+/** @brief Returns true if the specified image can be decoded by OpenCV
+
+@param filename File name of the image
+*/
+CV_EXPORTS_W bool haveImageReader( const String& filename );
+
+/** @brief Returns true if an image with the specified filename can be encoded by OpenCV
+
+ @param filename File name of the image
+ */
+CV_EXPORTS_W bool haveImageWriter( const String& filename );
+
+
+//! @} imgcodecs
+
+} // cv
+
+#endif //OPENCV_IMGCODECS_HPP
diff --git a/include/opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp b/include/opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a3cd232
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
diff --git a/include/opencv2/imgcodecs/imgcodecs_c.h b/include/opencv2/imgcodecs/imgcodecs_c.h
new file mode 100644
index 0000000..5c13e55
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgcodecs/imgcodecs_c.h
@@ -0,0 +1 @@
+#error "This header with legacy C API declarations has been removed from OpenCV. Legacy contants are available from legacy/constants_c.h file."
diff --git a/include/opencv2/imgcodecs/ios.h b/include/opencv2/imgcodecs/ios.h
new file mode 100644
index 0000000..a90c6d3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgcodecs/ios.h
@@ -0,0 +1,57 @@
+
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
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+//
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+//
+//M*/
+
+#import <UIKit/UIKit.h>
+#import <Accelerate/Accelerate.h>
+#import <AVFoundation/AVFoundation.h>
+#import <ImageIO/ImageIO.h>
+#include "opencv2/core/core.hpp"
+
+//! @addtogroup imgcodecs_ios
+//! @{
+
+CV_EXPORTS UIImage* MatToUIImage(const cv::Mat& image);
+CV_EXPORTS void UIImageToMat(const UIImage* image,
+                             cv::Mat& m, bool alphaExist = false);
+
+//! @}
diff --git a/include/opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h b/include/opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h
new file mode 100644
index 0000000..de7be4f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h
@@ -0,0 +1,54 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_IMGCODECS_LEGACY_CONSTANTS_H
+#define OPENCV_IMGCODECS_LEGACY_CONSTANTS_H
+
+/* duplicate of "ImreadModes" enumeration for better compatibility with OpenCV 3.x */
+enum
+{
+/* 8bit, color or not */
+    CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1,
+/* 8bit, gray */
+    CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  =0,
+/* ?, color */
+    CV_LOAD_IMAGE_COLOR      =1,
+/* any depth, ? */
+    CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH   =2,
+/* ?, any color */
+    CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR   =4,
+/* ?, no rotate */
+    CV_LOAD_IMAGE_IGNORE_ORIENTATION  =128
+};
+
+/* duplicate of "ImwriteFlags" enumeration for better compatibility with OpenCV 3.x */
+enum
+{
+    CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY =1,
+    CV_IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE =2,
+    CV_IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE =3,
+    CV_IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL =4,
+    CV_IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY =5,
+    CV_IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY =6,
+    CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION =16,
+    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY =17,
+    CV_IMWRITE_PNG_BILEVEL =18,
+    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT =0,
+    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_FILTERED =1,
+    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY =2,
+    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE =3,
+    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_FIXED =4,
+    CV_IMWRITE_PXM_BINARY =32,
+    CV_IMWRITE_EXR_TYPE = 48,
+    CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY =64,
+    CV_IMWRITE_PAM_TUPLETYPE = 128,
+    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_NULL = 0,
+    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_BLACKANDWHITE = 1,
+    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE = 2,
+    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE_ALPHA = 3,
+    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB = 4,
+    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB_ALPHA = 5,
+};
+
+#endif // OPENCV_IMGCODECS_LEGACY_CONSTANTS_H
diff --git a/include/opencv2/imgproc.hpp b/include/opencv2/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..b2a7b17
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,4758 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_IMGPROC_HPP
+#define OPENCV_IMGPROC_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+/**
+  @defgroup imgproc Image Processing
+
+This module includes image-processing functions.
+
+  @{
+    @defgroup imgproc_filter Image Filtering
+
+Functions and classes described in this section are used to perform various linear or non-linear
+filtering operations on 2D images (represented as Mat's). It means that for each pixel location
+\f$(x,y)\f$ in the source image (normally, rectangular), its neighborhood is considered and used to
+compute the response. In case of a linear filter, it is a weighted sum of pixel values. In case of
+morphological operations, it is the minimum or maximum values, and so on. The computed response is
+stored in the destination image at the same location \f$(x,y)\f$. It means that the output image
+will be of the same size as the input image. Normally, the functions support multi-channel arrays,
+in which case every channel is processed independently. Therefore, the output image will also have
+the same number of channels as the input one.
+
+Another common feature of the functions and classes described in this section is that, unlike
+simple arithmetic functions, they need to extrapolate values of some non-existing pixels. For
+example, if you want to smooth an image using a Gaussian \f$3 \times 3\f$ filter, then, when
+processing the left-most pixels in each row, you need pixels to the left of them, that is, outside
+of the image. You can let these pixels be the same as the left-most image pixels ("replicated
+border" extrapolation method), or assume that all the non-existing pixels are zeros ("constant
+border" extrapolation method), and so on. OpenCV enables you to specify the extrapolation method.
+For details, see #BorderTypes
+
+@anchor filter_depths
+### Depth combinations
+Input depth (src.depth()) | Output depth (ddepth)
+--------------------------|----------------------
+CV_8U                     | -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
+CV_16U/CV_16S             | -1/CV_32F/CV_64F
+CV_32F                    | -1/CV_32F/CV_64F
+CV_64F                    | -1/CV_64F
+
+@note when ddepth=-1, the output image will have the same depth as the source.
+
+    @defgroup imgproc_transform Geometric Image Transformations
+
+The functions in this section perform various geometrical transformations of 2D images. They do not
+change the image content but deform the pixel grid and map this deformed grid to the destination
+image. In fact, to avoid sampling artifacts, the mapping is done in the reverse order, from
+destination to the source. That is, for each pixel \f$(x, y)\f$ of the destination image, the
+functions compute coordinates of the corresponding "donor" pixel in the source image and copy the
+pixel value:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y)= \texttt{src} (f_x(x,y), f_y(x,y))\f]
+
+In case when you specify the forward mapping \f$\left<g_x, g_y\right>: \texttt{src} \rightarrow
+\texttt{dst}\f$, the OpenCV functions first compute the corresponding inverse mapping
+\f$\left<f_x, f_y\right>: \texttt{dst} \rightarrow \texttt{src}\f$ and then use the above formula.
+
+The actual implementations of the geometrical transformations, from the most generic remap and to
+the simplest and the fastest resize, need to solve two main problems with the above formula:
+
+- Extrapolation of non-existing pixels. Similarly to the filtering functions described in the
+previous section, for some \f$(x,y)\f$, either one of \f$f_x(x,y)\f$, or \f$f_y(x,y)\f$, or both
+of them may fall outside of the image. In this case, an extrapolation method needs to be used.
+OpenCV provides the same selection of extrapolation methods as in the filtering functions. In
+addition, it provides the method #BORDER_TRANSPARENT. This means that the corresponding pixels in
+the destination image will not be modified at all.
+
+- Interpolation of pixel values. Usually \f$f_x(x,y)\f$ and \f$f_y(x,y)\f$ are floating-point
+numbers. This means that \f$\left<f_x, f_y\right>\f$ can be either an affine or perspective
+transformation, or radial lens distortion correction, and so on. So, a pixel value at fractional
+coordinates needs to be retrieved. In the simplest case, the coordinates can be just rounded to the
+nearest integer coordinates and the corresponding pixel can be used. This is called a
+nearest-neighbor interpolation. However, a better result can be achieved by using more
+sophisticated [interpolation methods](http://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_interpolation) ,
+where a polynomial function is fit into some neighborhood of the computed pixel \f$(f_x(x,y),
+f_y(x,y))\f$, and then the value of the polynomial at \f$(f_x(x,y), f_y(x,y))\f$ is taken as the
+interpolated pixel value. In OpenCV, you can choose between several interpolation methods. See
+resize for details.
+
+@note The geometrical transformations do not work with `CV_8S` or `CV_32S` images.
+
+    @defgroup imgproc_misc Miscellaneous Image Transformations
+    @defgroup imgproc_draw Drawing Functions
+
+Drawing functions work with matrices/images of arbitrary depth. The boundaries of the shapes can be
+rendered with antialiasing (implemented only for 8-bit images for now). All the functions include
+the parameter color that uses an RGB value (that may be constructed with the Scalar constructor )
+for color images and brightness for grayscale images. For color images, the channel ordering is
+normally *Blue, Green, Red*. This is what imshow, imread, and imwrite expect. So, if you form a
+color using the Scalar constructor, it should look like:
+
+\f[\texttt{Scalar} (blue \_ component, green \_ component, red \_ component[, alpha \_ component])\f]
+
+If you are using your own image rendering and I/O functions, you can use any channel ordering. The
+drawing functions process each channel independently and do not depend on the channel order or even
+on the used color space. The whole image can be converted from BGR to RGB or to a different color
+space using cvtColor .
+
+If a drawn figure is partially or completely outside the image, the drawing functions clip it. Also,
+many drawing functions can handle pixel coordinates specified with sub-pixel accuracy. This means
+that the coordinates can be passed as fixed-point numbers encoded as integers. The number of
+fractional bits is specified by the shift parameter and the real point coordinates are calculated as
+\f$\texttt{Point}(x,y)\rightarrow\texttt{Point2f}(x*2^{-shift},y*2^{-shift})\f$ . This feature is
+especially effective when rendering antialiased shapes.
+
+@note The functions do not support alpha-transparency when the target image is 4-channel. In this
+case, the color[3] is simply copied to the repainted pixels. Thus, if you want to paint
+semi-transparent shapes, you can paint them in a separate buffer and then blend it with the main
+image.
+
+    @defgroup imgproc_color_conversions Color Space Conversions
+    @defgroup imgproc_colormap ColorMaps in OpenCV
+
+The human perception isn't built for observing fine changes in grayscale images. Human eyes are more
+sensitive to observing changes between colors, so you often need to recolor your grayscale images to
+get a clue about them. OpenCV now comes with various colormaps to enhance the visualization in your
+computer vision application.
+
+In OpenCV you only need applyColorMap to apply a colormap on a given image. The following sample
+code reads the path to an image from command line, applies a Jet colormap on it and shows the
+result:
+
+@include snippets/imgproc_applyColorMap.cpp
+
+@see #ColormapTypes
+
+    @defgroup imgproc_subdiv2d Planar Subdivision
+
+The Subdiv2D class described in this section is used to perform various planar subdivision on
+a set of 2D points (represented as vector of Point2f). OpenCV subdivides a plane into triangles
+using the Delaunay's algorithm, which corresponds to the dual graph of the Voronoi diagram.
+In the figure below, the Delaunay's triangulation is marked with black lines and the Voronoi
+diagram with red lines.
+
+![Delaunay triangulation (black) and Voronoi (red)](pics/delaunay_voronoi.png)
+
+The subdivisions can be used for the 3D piece-wise transformation of a plane, morphing, fast
+location of points on the plane, building special graphs (such as NNG,RNG), and so forth.
+
+    @defgroup imgproc_hist Histograms
+    @defgroup imgproc_shape Structural Analysis and Shape Descriptors
+    @defgroup imgproc_motion Motion Analysis and Object Tracking
+    @defgroup imgproc_feature Feature Detection
+    @defgroup imgproc_object Object Detection
+    @defgroup imgproc_c C API
+    @defgroup imgproc_hal Hardware Acceleration Layer
+    @{
+        @defgroup imgproc_hal_functions Functions
+        @defgroup imgproc_hal_interface Interface
+    @}
+  @}
+*/
+
+namespace cv
+{
+
+/** @addtogroup imgproc
+@{
+*/
+
+//! @addtogroup imgproc_filter
+//! @{
+
+enum SpecialFilter {
+    FILTER_SCHARR = -1
+};
+
+//! type of morphological operation
+enum MorphTypes{
+    MORPH_ERODE    = 0, //!< see #erode
+    MORPH_DILATE   = 1, //!< see #dilate
+    MORPH_OPEN     = 2, //!< an opening operation
+                        //!< \f[\texttt{dst} = \mathrm{open} ( \texttt{src} , \texttt{element} )= \mathrm{dilate} ( \mathrm{erode} ( \texttt{src} , \texttt{element} ))\f]
+    MORPH_CLOSE    = 3, //!< a closing operation
+                        //!< \f[\texttt{dst} = \mathrm{close} ( \texttt{src} , \texttt{element} )= \mathrm{erode} ( \mathrm{dilate} ( \texttt{src} , \texttt{element} ))\f]
+    MORPH_GRADIENT = 4, //!< a morphological gradient
+                        //!< \f[\texttt{dst} = \mathrm{morph\_grad} ( \texttt{src} , \texttt{element} )= \mathrm{dilate} ( \texttt{src} , \texttt{element} )- \mathrm{erode} ( \texttt{src} , \texttt{element} )\f]
+    MORPH_TOPHAT   = 5, //!< "top hat"
+                        //!< \f[\texttt{dst} = \mathrm{tophat} ( \texttt{src} , \texttt{element} )= \texttt{src} - \mathrm{open} ( \texttt{src} , \texttt{element} )\f]
+    MORPH_BLACKHAT = 6, //!< "black hat"
+                        //!< \f[\texttt{dst} = \mathrm{blackhat} ( \texttt{src} , \texttt{element} )= \mathrm{close} ( \texttt{src} , \texttt{element} )- \texttt{src}\f]
+    MORPH_HITMISS  = 7  //!< "hit or miss"
+                        //!<   .- Only supported for CV_8UC1 binary images. A tutorial can be found in the documentation
+};
+
+//! shape of the structuring element
+enum MorphShapes {
+    MORPH_RECT    = 0, //!< a rectangular structuring element:  \f[E_{ij}=1\f]
+    MORPH_CROSS   = 1, //!< a cross-shaped structuring element:
+                       //!< \f[E_{ij} =  \fork{1}{if i=\texttt{anchor.y} or j=\texttt{anchor.x}}{0}{otherwise}\f]
+    MORPH_ELLIPSE = 2 //!< an elliptic structuring element, that is, a filled ellipse inscribed
+                      //!< into the rectangle Rect(0, 0, esize.width, 0.esize.height)
+};
+
+//! @} imgproc_filter
+
+//! @addtogroup imgproc_transform
+//! @{
+
+//! interpolation algorithm
+enum InterpolationFlags{
+    /** nearest neighbor interpolation */
+    INTER_NEAREST        = 0,
+    /** bilinear interpolation */
+    INTER_LINEAR         = 1,
+    /** bicubic interpolation */
+    INTER_CUBIC          = 2,
+    /** resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as
+    it gives moire'-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST
+    method. */
+    INTER_AREA           = 3,
+    /** Lanczos interpolation over 8x8 neighborhood */
+    INTER_LANCZOS4       = 4,
+    /** Bit exact bilinear interpolation */
+    INTER_LINEAR_EXACT = 5,
+    /** mask for interpolation codes */
+    INTER_MAX            = 7,
+    /** flag, fills all of the destination image pixels. If some of them correspond to outliers in the
+    source image, they are set to zero */
+    WARP_FILL_OUTLIERS   = 8,
+    /** flag, inverse transformation
+
+    For example, #linearPolar or #logPolar transforms:
+    - flag is __not__ set: \f$dst( \rho , \phi ) = src(x,y)\f$
+    - flag is set: \f$dst(x,y) = src( \rho , \phi )\f$
+    */
+    WARP_INVERSE_MAP     = 16
+};
+
+/** \brief Specify the polar mapping mode
+@sa warpPolar
+*/
+enum WarpPolarMode
+{
+    WARP_POLAR_LINEAR = 0, ///< Remaps an image to/from polar space.
+    WARP_POLAR_LOG = 256   ///< Remaps an image to/from semilog-polar space.
+};
+
+enum InterpolationMasks {
+       INTER_BITS      = 5,
+       INTER_BITS2     = INTER_BITS * 2,
+       INTER_TAB_SIZE  = 1 << INTER_BITS,
+       INTER_TAB_SIZE2 = INTER_TAB_SIZE * INTER_TAB_SIZE
+     };
+
+//! @} imgproc_transform
+
+//! @addtogroup imgproc_misc
+//! @{
+
+//! Distance types for Distance Transform and M-estimators
+//! @see distanceTransform, fitLine
+enum DistanceTypes {
+    DIST_USER    = -1,  //!< User defined distance
+    DIST_L1      = 1,   //!< distance = |x1-x2| + |y1-y2|
+    DIST_L2      = 2,   //!< the simple euclidean distance
+    DIST_C       = 3,   //!< distance = max(|x1-x2|,|y1-y2|)
+    DIST_L12     = 4,   //!< L1-L2 metric: distance = 2(sqrt(1+x*x/2) - 1))
+    DIST_FAIR    = 5,   //!< distance = c^2(|x|/c-log(1+|x|/c)), c = 1.3998
+    DIST_WELSCH  = 6,   //!< distance = c^2/2(1-exp(-(x/c)^2)), c = 2.9846
+    DIST_HUBER   = 7    //!< distance = |x|<c ? x^2/2 : c(|x|-c/2), c=1.345
+};
+
+//! Mask size for distance transform
+enum DistanceTransformMasks {
+    DIST_MASK_3       = 3, //!< mask=3
+    DIST_MASK_5       = 5, //!< mask=5
+    DIST_MASK_PRECISE = 0  //!<
+};
+
+//! type of the threshold operation
+//! ![threshold types](pics/threshold.png)
+enum ThresholdTypes {
+    THRESH_BINARY     = 0, //!< \f[\texttt{dst} (x,y) =  \fork{\texttt{maxval}}{if \(\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}\)}{0}{otherwise}\f]
+    THRESH_BINARY_INV = 1, //!< \f[\texttt{dst} (x,y) =  \fork{0}{if \(\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}\)}{\texttt{maxval}}{otherwise}\f]
+    THRESH_TRUNC      = 2, //!< \f[\texttt{dst} (x,y) =  \fork{\texttt{threshold}}{if \(\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}\)}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise}\f]
+    THRESH_TOZERO     = 3, //!< \f[\texttt{dst} (x,y) =  \fork{\texttt{src}(x,y)}{if \(\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}\)}{0}{otherwise}\f]
+    THRESH_TOZERO_INV = 4, //!< \f[\texttt{dst} (x,y) =  \fork{0}{if \(\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}\)}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise}\f]
+    THRESH_MASK       = 7,
+    THRESH_OTSU       = 8, //!< flag, use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value
+    THRESH_TRIANGLE   = 16 //!< flag, use Triangle algorithm to choose the optimal threshold value
+};
+
+//! adaptive threshold algorithm
+//! @see adaptiveThreshold
+enum AdaptiveThresholdTypes {
+    /** the threshold value \f$T(x,y)\f$ is a mean of the \f$\texttt{blockSize} \times
+    \texttt{blockSize}\f$ neighborhood of \f$(x, y)\f$ minus C */
+    ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C     = 0,
+    /** the threshold value \f$T(x, y)\f$ is a weighted sum (cross-correlation with a Gaussian
+    window) of the \f$\texttt{blockSize} \times \texttt{blockSize}\f$ neighborhood of \f$(x, y)\f$
+    minus C . The default sigma (standard deviation) is used for the specified blockSize . See
+    #getGaussianKernel*/
+    ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1
+};
+
+//! class of the pixel in GrabCut algorithm
+enum GrabCutClasses {
+    GC_BGD    = 0,  //!< an obvious background pixels
+    GC_FGD    = 1,  //!< an obvious foreground (object) pixel
+    GC_PR_BGD = 2,  //!< a possible background pixel
+    GC_PR_FGD = 3   //!< a possible foreground pixel
+};
+
+//! GrabCut algorithm flags
+enum GrabCutModes {
+    /** The function initializes the state and the mask using the provided rectangle. After that it
+    runs iterCount iterations of the algorithm. */
+    GC_INIT_WITH_RECT  = 0,
+    /** The function initializes the state using the provided mask. Note that GC_INIT_WITH_RECT
+    and GC_INIT_WITH_MASK can be combined. Then, all the pixels outside of the ROI are
+    automatically initialized with GC_BGD .*/
+    GC_INIT_WITH_MASK  = 1,
+    /** The value means that the algorithm should just resume. */
+    GC_EVAL            = 2,
+    /** The value means that the algorithm should just run the grabCut algorithm (a single iteration) with the fixed model */
+    GC_EVAL_FREEZE_MODEL = 3
+};
+
+//! distanceTransform algorithm flags
+enum DistanceTransformLabelTypes {
+    /** each connected component of zeros in src (as well as all the non-zero pixels closest to the
+    connected component) will be assigned the same label */
+    DIST_LABEL_CCOMP = 0,
+    /** each zero pixel (and all the non-zero pixels closest to it) gets its own label. */
+    DIST_LABEL_PIXEL = 1
+};
+
+//! floodfill algorithm flags
+enum FloodFillFlags {
+    /** If set, the difference between the current pixel and seed pixel is considered. Otherwise,
+    the difference between neighbor pixels is considered (that is, the range is floating). */
+    FLOODFILL_FIXED_RANGE = 1 << 16,
+    /** If set, the function does not change the image ( newVal is ignored), and only fills the
+    mask with the value specified in bits 8-16 of flags as described above. This option only make
+    sense in function variants that have the mask parameter. */
+    FLOODFILL_MASK_ONLY   = 1 << 17
+};
+
+//! @} imgproc_misc
+
+//! @addtogroup imgproc_shape
+//! @{
+
+//! connected components algorithm output formats
+enum ConnectedComponentsTypes {
+    CC_STAT_LEFT   = 0, //!< The leftmost (x) coordinate which is the inclusive start of the bounding
+                        //!< box in the horizontal direction.
+    CC_STAT_TOP    = 1, //!< The topmost (y) coordinate which is the inclusive start of the bounding
+                        //!< box in the vertical direction.
+    CC_STAT_WIDTH  = 2, //!< The horizontal size of the bounding box
+    CC_STAT_HEIGHT = 3, //!< The vertical size of the bounding box
+    CC_STAT_AREA   = 4, //!< The total area (in pixels) of the connected component
+    CC_STAT_MAX    = 5
+};
+
+//! connected components algorithm
+enum ConnectedComponentsAlgorithmsTypes {
+    CCL_WU      = 0,  //!< SAUF algorithm for 8-way connectivity, SAUF algorithm for 4-way connectivity
+    CCL_DEFAULT = -1, //!< BBDT algorithm for 8-way connectivity, SAUF algorithm for 4-way connectivity
+    CCL_GRANA   = 1   //!< BBDT algorithm for 8-way connectivity, SAUF algorithm for 4-way connectivity
+};
+
+//! mode of the contour retrieval algorithm
+enum RetrievalModes {
+    /** retrieves only the extreme outer contours. It sets `hierarchy[i][2]=hierarchy[i][3]=-1` for
+    all the contours. */
+    RETR_EXTERNAL  = 0,
+    /** retrieves all of the contours without establishing any hierarchical relationships. */
+    RETR_LIST      = 1,
+    /** retrieves all of the contours and organizes them into a two-level hierarchy. At the top
+    level, there are external boundaries of the components. At the second level, there are
+    boundaries of the holes. If there is another contour inside a hole of a connected component, it
+    is still put at the top level. */
+    RETR_CCOMP     = 2,
+    /** retrieves all of the contours and reconstructs a full hierarchy of nested contours.*/
+    RETR_TREE      = 3,
+    RETR_FLOODFILL = 4 //!<
+};
+
+//! the contour approximation algorithm
+enum ContourApproximationModes {
+    /** stores absolutely all the contour points. That is, any 2 subsequent points (x1,y1) and
+    (x2,y2) of the contour will be either horizontal, vertical or diagonal neighbors, that is,
+    max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1. */
+    CHAIN_APPROX_NONE      = 1,
+    /** compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points.
+    For example, an up-right rectangular contour is encoded with 4 points. */
+    CHAIN_APPROX_SIMPLE    = 2,
+    /** applies one of the flavors of the Teh-Chin chain approximation algorithm @cite TehChin89 */
+    CHAIN_APPROX_TC89_L1   = 3,
+    /** applies one of the flavors of the Teh-Chin chain approximation algorithm @cite TehChin89 */
+    CHAIN_APPROX_TC89_KCOS = 4
+};
+
+/** @brief Shape matching methods
+
+\f$A\f$ denotes object1,\f$B\f$ denotes object2
+
+\f$\begin{array}{l} m^A_i =  \mathrm{sign} (h^A_i)  \cdot \log{h^A_i} \\ m^B_i =  \mathrm{sign} (h^B_i)  \cdot \log{h^B_i} \end{array}\f$
+
+and \f$h^A_i, h^B_i\f$ are the Hu moments of \f$A\f$ and \f$B\f$ , respectively.
+*/
+enum ShapeMatchModes {
+    CONTOURS_MATCH_I1  =1, //!< \f[I_1(A,B) =  \sum _{i=1...7}  \left |  \frac{1}{m^A_i} -  \frac{1}{m^B_i} \right |\f]
+    CONTOURS_MATCH_I2  =2, //!< \f[I_2(A,B) =  \sum _{i=1...7}  \left | m^A_i - m^B_i  \right |\f]
+    CONTOURS_MATCH_I3  =3  //!< \f[I_3(A,B) =  \max _{i=1...7}  \frac{ \left| m^A_i - m^B_i \right| }{ \left| m^A_i \right| }\f]
+};
+
+//! @} imgproc_shape
+
+//! @addtogroup imgproc_feature
+//! @{
+
+//! Variants of a Hough transform
+enum HoughModes {
+
+    /** classical or standard Hough transform. Every line is represented by two floating-point
+    numbers \f$(\rho, \theta)\f$ , where \f$\rho\f$ is a distance between (0,0) point and the line,
+    and \f$\theta\f$ is the angle between x-axis and the normal to the line. Thus, the matrix must
+    be (the created sequence will be) of CV_32FC2 type */
+    HOUGH_STANDARD      = 0,
+    /** probabilistic Hough transform (more efficient in case if the picture contains a few long
+    linear segments). It returns line segments rather than the whole line. Each segment is
+    represented by starting and ending points, and the matrix must be (the created sequence will
+    be) of the CV_32SC4 type. */
+    HOUGH_PROBABILISTIC = 1,
+    /** multi-scale variant of the classical Hough transform. The lines are encoded the same way as
+    HOUGH_STANDARD. */
+    HOUGH_MULTI_SCALE   = 2,
+    HOUGH_GRADIENT      = 3 //!< basically *21HT*, described in @cite Yuen90
+};
+
+//! Variants of Line Segment %Detector
+enum LineSegmentDetectorModes {
+    LSD_REFINE_NONE = 0, //!< No refinement applied
+    LSD_REFINE_STD  = 1, //!< Standard refinement is applied. E.g. breaking arches into smaller straighter line approximations.
+    LSD_REFINE_ADV  = 2  //!< Advanced refinement. Number of false alarms is calculated, lines are
+                         //!< refined through increase of precision, decrement in size, etc.
+};
+
+//! @} imgproc_feature
+
+/** Histogram comparison methods
+  @ingroup imgproc_hist
+*/
+enum HistCompMethods {
+    /** Correlation
+    \f[d(H_1,H_2) =  \frac{\sum_I (H_1(I) - \bar{H_1}) (H_2(I) - \bar{H_2})}{\sqrt{\sum_I(H_1(I) - \bar{H_1})^2 \sum_I(H_2(I) - \bar{H_2})^2}}\f]
+    where
+    \f[\bar{H_k} =  \frac{1}{N} \sum _J H_k(J)\f]
+    and \f$N\f$ is a total number of histogram bins. */
+    HISTCMP_CORREL        = 0,
+    /** Chi-Square
+    \f[d(H_1,H_2) =  \sum _I  \frac{\left(H_1(I)-H_2(I)\right)^2}{H_1(I)}\f] */
+    HISTCMP_CHISQR        = 1,
+    /** Intersection
+    \f[d(H_1,H_2) =  \sum _I  \min (H_1(I), H_2(I))\f] */
+    HISTCMP_INTERSECT     = 2,
+    /** Bhattacharyya distance
+    (In fact, OpenCV computes Hellinger distance, which is related to Bhattacharyya coefficient.)
+    \f[d(H_1,H_2) =  \sqrt{1 - \frac{1}{\sqrt{\bar{H_1} \bar{H_2} N^2}} \sum_I \sqrt{H_1(I) \cdot H_2(I)}}\f] */
+    HISTCMP_BHATTACHARYYA = 3,
+    HISTCMP_HELLINGER     = HISTCMP_BHATTACHARYYA, //!< Synonym for HISTCMP_BHATTACHARYYA
+    /** Alternative Chi-Square
+    \f[d(H_1,H_2) =  2 * \sum _I  \frac{\left(H_1(I)-H_2(I)\right)^2}{H_1(I)+H_2(I)}\f]
+    This alternative formula is regularly used for texture comparison. See e.g. @cite Puzicha1997 */
+    HISTCMP_CHISQR_ALT    = 4,
+    /** Kullback-Leibler divergence
+    \f[d(H_1,H_2) = \sum _I H_1(I) \log \left(\frac{H_1(I)}{H_2(I)}\right)\f] */
+    HISTCMP_KL_DIV        = 5
+};
+
+/** the color conversion codes
+@see @ref imgproc_color_conversions
+@ingroup imgproc_color_conversions
+ */
+enum ColorConversionCodes {
+    COLOR_BGR2BGRA     = 0, //!< add alpha channel to RGB or BGR image
+    COLOR_RGB2RGBA     = COLOR_BGR2BGRA,
+
+    COLOR_BGRA2BGR     = 1, //!< remove alpha channel from RGB or BGR image
+    COLOR_RGBA2RGB     = COLOR_BGRA2BGR,
+
+    COLOR_BGR2RGBA     = 2, //!< convert between RGB and BGR color spaces (with or without alpha channel)
+    COLOR_RGB2BGRA     = COLOR_BGR2RGBA,
+
+    COLOR_RGBA2BGR     = 3,
+    COLOR_BGRA2RGB     = COLOR_RGBA2BGR,
+
+    COLOR_BGR2RGB      = 4,
+    COLOR_RGB2BGR      = COLOR_BGR2RGB,
+
+    COLOR_BGRA2RGBA    = 5,
+    COLOR_RGBA2BGRA    = COLOR_BGRA2RGBA,
+
+    COLOR_BGR2GRAY     = 6, //!< convert between RGB/BGR and grayscale, @ref color_convert_rgb_gray "color conversions"
+    COLOR_RGB2GRAY     = 7,
+    COLOR_GRAY2BGR     = 8,
+    COLOR_GRAY2RGB     = COLOR_GRAY2BGR,
+    COLOR_GRAY2BGRA    = 9,
+    COLOR_GRAY2RGBA    = COLOR_GRAY2BGRA,
+    COLOR_BGRA2GRAY    = 10,
+    COLOR_RGBA2GRAY    = 11,
+
+    COLOR_BGR2BGR565   = 12, //!< convert between RGB/BGR and BGR565 (16-bit images)
+    COLOR_RGB2BGR565   = 13,
+    COLOR_BGR5652BGR   = 14,
+    COLOR_BGR5652RGB   = 15,
+    COLOR_BGRA2BGR565  = 16,
+    COLOR_RGBA2BGR565  = 17,
+    COLOR_BGR5652BGRA  = 18,
+    COLOR_BGR5652RGBA  = 19,
+
+    COLOR_GRAY2BGR565  = 20, //!< convert between grayscale to BGR565 (16-bit images)
+    COLOR_BGR5652GRAY  = 21,
+
+    COLOR_BGR2BGR555   = 22,  //!< convert between RGB/BGR and BGR555 (16-bit images)
+    COLOR_RGB2BGR555   = 23,
+    COLOR_BGR5552BGR   = 24,
+    COLOR_BGR5552RGB   = 25,
+    COLOR_BGRA2BGR555  = 26,
+    COLOR_RGBA2BGR555  = 27,
+    COLOR_BGR5552BGRA  = 28,
+    COLOR_BGR5552RGBA  = 29,
+
+    COLOR_GRAY2BGR555  = 30, //!< convert between grayscale and BGR555 (16-bit images)
+    COLOR_BGR5552GRAY  = 31,
+
+    COLOR_BGR2XYZ      = 32, //!< convert RGB/BGR to CIE XYZ, @ref color_convert_rgb_xyz "color conversions"
+    COLOR_RGB2XYZ      = 33,
+    COLOR_XYZ2BGR      = 34,
+    COLOR_XYZ2RGB      = 35,
+
+    COLOR_BGR2YCrCb    = 36, //!< convert RGB/BGR to luma-chroma (aka YCC), @ref color_convert_rgb_ycrcb "color conversions"
+    COLOR_RGB2YCrCb    = 37,
+    COLOR_YCrCb2BGR    = 38,
+    COLOR_YCrCb2RGB    = 39,
+
+    COLOR_BGR2HSV      = 40, //!< convert RGB/BGR to HSV (hue saturation value), @ref color_convert_rgb_hsv "color conversions"
+    COLOR_RGB2HSV      = 41,
+
+    COLOR_BGR2Lab      = 44, //!< convert RGB/BGR to CIE Lab, @ref color_convert_rgb_lab "color conversions"
+    COLOR_RGB2Lab      = 45,
+
+    COLOR_BGR2Luv      = 50, //!< convert RGB/BGR to CIE Luv, @ref color_convert_rgb_luv "color conversions"
+    COLOR_RGB2Luv      = 51,
+    COLOR_BGR2HLS      = 52, //!< convert RGB/BGR to HLS (hue lightness saturation), @ref color_convert_rgb_hls "color conversions"
+    COLOR_RGB2HLS      = 53,
+
+    COLOR_HSV2BGR      = 54, //!< backward conversions to RGB/BGR
+    COLOR_HSV2RGB      = 55,
+
+    COLOR_Lab2BGR      = 56,
+    COLOR_Lab2RGB      = 57,
+    COLOR_Luv2BGR      = 58,
+    COLOR_Luv2RGB      = 59,
+    COLOR_HLS2BGR      = 60,
+    COLOR_HLS2RGB      = 61,
+
+    COLOR_BGR2HSV_FULL = 66,
+    COLOR_RGB2HSV_FULL = 67,
+    COLOR_BGR2HLS_FULL = 68,
+    COLOR_RGB2HLS_FULL = 69,
+
+    COLOR_HSV2BGR_FULL = 70,
+    COLOR_HSV2RGB_FULL = 71,
+    COLOR_HLS2BGR_FULL = 72,
+    COLOR_HLS2RGB_FULL = 73,
+
+    COLOR_LBGR2Lab     = 74,
+    COLOR_LRGB2Lab     = 75,
+    COLOR_LBGR2Luv     = 76,
+    COLOR_LRGB2Luv     = 77,
+
+    COLOR_Lab2LBGR     = 78,
+    COLOR_Lab2LRGB     = 79,
+    COLOR_Luv2LBGR     = 80,
+    COLOR_Luv2LRGB     = 81,
+
+    COLOR_BGR2YUV      = 82, //!< convert between RGB/BGR and YUV
+    COLOR_RGB2YUV      = 83,
+    COLOR_YUV2BGR      = 84,
+    COLOR_YUV2RGB      = 85,
+
+    //! YUV 4:2:0 family to RGB
+    COLOR_YUV2RGB_NV12  = 90,
+    COLOR_YUV2BGR_NV12  = 91,
+    COLOR_YUV2RGB_NV21  = 92,
+    COLOR_YUV2BGR_NV21  = 93,
+    COLOR_YUV420sp2RGB  = COLOR_YUV2RGB_NV21,
+    COLOR_YUV420sp2BGR  = COLOR_YUV2BGR_NV21,
+
+    COLOR_YUV2RGBA_NV12 = 94,
+    COLOR_YUV2BGRA_NV12 = 95,
+    COLOR_YUV2RGBA_NV21 = 96,
+    COLOR_YUV2BGRA_NV21 = 97,
+    COLOR_YUV420sp2RGBA = COLOR_YUV2RGBA_NV21,
+    COLOR_YUV420sp2BGRA = COLOR_YUV2BGRA_NV21,
+
+    COLOR_YUV2RGB_YV12  = 98,
+    COLOR_YUV2BGR_YV12  = 99,
+    COLOR_YUV2RGB_IYUV  = 100,
+    COLOR_YUV2BGR_IYUV  = 101,
+    COLOR_YUV2RGB_I420  = COLOR_YUV2RGB_IYUV,
+    COLOR_YUV2BGR_I420  = COLOR_YUV2BGR_IYUV,
+    COLOR_YUV420p2RGB   = COLOR_YUV2RGB_YV12,
+    COLOR_YUV420p2BGR   = COLOR_YUV2BGR_YV12,
+
+    COLOR_YUV2RGBA_YV12 = 102,
+    COLOR_YUV2BGRA_YV12 = 103,
+    COLOR_YUV2RGBA_IYUV = 104,
+    COLOR_YUV2BGRA_IYUV = 105,
+    COLOR_YUV2RGBA_I420 = COLOR_YUV2RGBA_IYUV,
+    COLOR_YUV2BGRA_I420 = COLOR_YUV2BGRA_IYUV,
+    COLOR_YUV420p2RGBA  = COLOR_YUV2RGBA_YV12,
+    COLOR_YUV420p2BGRA  = COLOR_YUV2BGRA_YV12,
+
+    COLOR_YUV2GRAY_420  = 106,
+    COLOR_YUV2GRAY_NV21 = COLOR_YUV2GRAY_420,
+    COLOR_YUV2GRAY_NV12 = COLOR_YUV2GRAY_420,
+    COLOR_YUV2GRAY_YV12 = COLOR_YUV2GRAY_420,
+    COLOR_YUV2GRAY_IYUV = COLOR_YUV2GRAY_420,
+    COLOR_YUV2GRAY_I420 = COLOR_YUV2GRAY_420,
+    COLOR_YUV420sp2GRAY = COLOR_YUV2GRAY_420,
+    COLOR_YUV420p2GRAY  = COLOR_YUV2GRAY_420,
+
+    //! YUV 4:2:2 family to RGB
+    COLOR_YUV2RGB_UYVY = 107,
+    COLOR_YUV2BGR_UYVY = 108,
+    //COLOR_YUV2RGB_VYUY = 109,
+    //COLOR_YUV2BGR_VYUY = 110,
+    COLOR_YUV2RGB_Y422 = COLOR_YUV2RGB_UYVY,
+    COLOR_YUV2BGR_Y422 = COLOR_YUV2BGR_UYVY,
+    COLOR_YUV2RGB_UYNV = COLOR_YUV2RGB_UYVY,
+    COLOR_YUV2BGR_UYNV = COLOR_YUV2BGR_UYVY,
+
+    COLOR_YUV2RGBA_UYVY = 111,
+    COLOR_YUV2BGRA_UYVY = 112,
+    //COLOR_YUV2RGBA_VYUY = 113,
+    //COLOR_YUV2BGRA_VYUY = 114,
+    COLOR_YUV2RGBA_Y422 = COLOR_YUV2RGBA_UYVY,
+    COLOR_YUV2BGRA_Y422 = COLOR_YUV2BGRA_UYVY,
+    COLOR_YUV2RGBA_UYNV = COLOR_YUV2RGBA_UYVY,
+    COLOR_YUV2BGRA_UYNV = COLOR_YUV2BGRA_UYVY,
+
+    COLOR_YUV2RGB_YUY2 = 115,
+    COLOR_YUV2BGR_YUY2 = 116,
+    COLOR_YUV2RGB_YVYU = 117,
+    COLOR_YUV2BGR_YVYU = 118,
+    COLOR_YUV2RGB_YUYV = COLOR_YUV2RGB_YUY2,
+    COLOR_YUV2BGR_YUYV = COLOR_YUV2BGR_YUY2,
+    COLOR_YUV2RGB_YUNV = COLOR_YUV2RGB_YUY2,
+    COLOR_YUV2BGR_YUNV = COLOR_YUV2BGR_YUY2,
+
+    COLOR_YUV2RGBA_YUY2 = 119,
+    COLOR_YUV2BGRA_YUY2 = 120,
+    COLOR_YUV2RGBA_YVYU = 121,
+    COLOR_YUV2BGRA_YVYU = 122,
+    COLOR_YUV2RGBA_YUYV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2,
+    COLOR_YUV2BGRA_YUYV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2,
+    COLOR_YUV2RGBA_YUNV = COLOR_YUV2RGBA_YUY2,
+    COLOR_YUV2BGRA_YUNV = COLOR_YUV2BGRA_YUY2,
+
+    COLOR_YUV2GRAY_UYVY = 123,
+    COLOR_YUV2GRAY_YUY2 = 124,
+    //CV_YUV2GRAY_VYUY    = CV_YUV2GRAY_UYVY,
+    COLOR_YUV2GRAY_Y422 = COLOR_YUV2GRAY_UYVY,
+    COLOR_YUV2GRAY_UYNV = COLOR_YUV2GRAY_UYVY,
+    COLOR_YUV2GRAY_YVYU = COLOR_YUV2GRAY_YUY2,
+    COLOR_YUV2GRAY_YUYV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2,
+    COLOR_YUV2GRAY_YUNV = COLOR_YUV2GRAY_YUY2,
+
+    //! alpha premultiplication
+    COLOR_RGBA2mRGBA    = 125,
+    COLOR_mRGBA2RGBA    = 126,
+
+    //! RGB to YUV 4:2:0 family
+    COLOR_RGB2YUV_I420  = 127,
+    COLOR_BGR2YUV_I420  = 128,
+    COLOR_RGB2YUV_IYUV  = COLOR_RGB2YUV_I420,
+    COLOR_BGR2YUV_IYUV  = COLOR_BGR2YUV_I420,
+
+    COLOR_RGBA2YUV_I420 = 129,
+    COLOR_BGRA2YUV_I420 = 130,
+    COLOR_RGBA2YUV_IYUV = COLOR_RGBA2YUV_I420,
+    COLOR_BGRA2YUV_IYUV = COLOR_BGRA2YUV_I420,
+    COLOR_RGB2YUV_YV12  = 131,
+    COLOR_BGR2YUV_YV12  = 132,
+    COLOR_RGBA2YUV_YV12 = 133,
+    COLOR_BGRA2YUV_YV12 = 134,
+
+    //! Demosaicing
+    COLOR_BayerBG2BGR = 46,
+    COLOR_BayerGB2BGR = 47,
+    COLOR_BayerRG2BGR = 48,
+    COLOR_BayerGR2BGR = 49,
+
+    COLOR_BayerBG2RGB = COLOR_BayerRG2BGR,
+    COLOR_BayerGB2RGB = COLOR_BayerGR2BGR,
+    COLOR_BayerRG2RGB = COLOR_BayerBG2BGR,
+    COLOR_BayerGR2RGB = COLOR_BayerGB2BGR,
+
+    COLOR_BayerBG2GRAY = 86,
+    COLOR_BayerGB2GRAY = 87,
+    COLOR_BayerRG2GRAY = 88,
+    COLOR_BayerGR2GRAY = 89,
+
+    //! Demosaicing using Variable Number of Gradients
+    COLOR_BayerBG2BGR_VNG = 62,
+    COLOR_BayerGB2BGR_VNG = 63,
+    COLOR_BayerRG2BGR_VNG = 64,
+    COLOR_BayerGR2BGR_VNG = 65,
+
+    COLOR_BayerBG2RGB_VNG = COLOR_BayerRG2BGR_VNG,
+    COLOR_BayerGB2RGB_VNG = COLOR_BayerGR2BGR_VNG,
+    COLOR_BayerRG2RGB_VNG = COLOR_BayerBG2BGR_VNG,
+    COLOR_BayerGR2RGB_VNG = COLOR_BayerGB2BGR_VNG,
+
+    //! Edge-Aware Demosaicing
+    COLOR_BayerBG2BGR_EA  = 135,
+    COLOR_BayerGB2BGR_EA  = 136,
+    COLOR_BayerRG2BGR_EA  = 137,
+    COLOR_BayerGR2BGR_EA  = 138,
+
+    COLOR_BayerBG2RGB_EA  = COLOR_BayerRG2BGR_EA,
+    COLOR_BayerGB2RGB_EA  = COLOR_BayerGR2BGR_EA,
+    COLOR_BayerRG2RGB_EA  = COLOR_BayerBG2BGR_EA,
+    COLOR_BayerGR2RGB_EA  = COLOR_BayerGB2BGR_EA,
+
+    //! Demosaicing with alpha channel
+    COLOR_BayerBG2BGRA = 139,
+    COLOR_BayerGB2BGRA = 140,
+    COLOR_BayerRG2BGRA = 141,
+    COLOR_BayerGR2BGRA = 142,
+
+    COLOR_BayerBG2RGBA = COLOR_BayerRG2BGRA,
+    COLOR_BayerGB2RGBA = COLOR_BayerGR2BGRA,
+    COLOR_BayerRG2RGBA = COLOR_BayerBG2BGRA,
+    COLOR_BayerGR2RGBA = COLOR_BayerGB2BGRA,
+
+    COLOR_COLORCVT_MAX  = 143
+};
+
+//! @addtogroup imgproc_shape
+//! @{
+
+//! types of intersection between rectangles
+enum RectanglesIntersectTypes {
+    INTERSECT_NONE = 0, //!< No intersection
+    INTERSECT_PARTIAL  = 1, //!< There is a partial intersection
+    INTERSECT_FULL  = 2 //!< One of the rectangle is fully enclosed in the other
+};
+
+/** types of line
+@ingroup imgproc_draw
+*/
+enum LineTypes {
+    FILLED  = -1,
+    LINE_4  = 4, //!< 4-connected line
+    LINE_8  = 8, //!< 8-connected line
+    LINE_AA = 16 //!< antialiased line
+};
+
+/** Only a subset of Hershey fonts <https://en.wikipedia.org/wiki/Hershey_fonts> are supported
+@ingroup imgproc_draw
+*/
+enum HersheyFonts {
+    FONT_HERSHEY_SIMPLEX        = 0, //!< normal size sans-serif font
+    FONT_HERSHEY_PLAIN          = 1, //!< small size sans-serif font
+    FONT_HERSHEY_DUPLEX         = 2, //!< normal size sans-serif font (more complex than FONT_HERSHEY_SIMPLEX)
+    FONT_HERSHEY_COMPLEX        = 3, //!< normal size serif font
+    FONT_HERSHEY_TRIPLEX        = 4, //!< normal size serif font (more complex than FONT_HERSHEY_COMPLEX)
+    FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL  = 5, //!< smaller version of FONT_HERSHEY_COMPLEX
+    FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX = 6, //!< hand-writing style font
+    FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX = 7, //!< more complex variant of FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX
+    FONT_ITALIC                 = 16 //!< flag for italic font
+};
+
+/** Possible set of marker types used for the cv::drawMarker function
+@ingroup imgproc_draw
+*/
+enum MarkerTypes
+{
+    MARKER_CROSS = 0,           //!< A crosshair marker shape
+    MARKER_TILTED_CROSS = 1,    //!< A 45 degree tilted crosshair marker shape
+    MARKER_STAR = 2,            //!< A star marker shape, combination of cross and tilted cross
+    MARKER_DIAMOND = 3,         //!< A diamond marker shape
+    MARKER_SQUARE = 4,          //!< A square marker shape
+    MARKER_TRIANGLE_UP = 5,     //!< An upwards pointing triangle marker shape
+    MARKER_TRIANGLE_DOWN = 6    //!< A downwards pointing triangle marker shape
+};
+
+/** @brief finds arbitrary template in the grayscale image using Generalized Hough Transform
+*/
+class CV_EXPORTS_W GeneralizedHough : public Algorithm
+{
+public:
+    //! set template to search
+    CV_WRAP virtual void setTemplate(InputArray templ, Point templCenter = Point(-1, -1)) = 0;
+    CV_WRAP virtual void setTemplate(InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, Point templCenter = Point(-1, -1)) = 0;
+
+    //! find template on image
+    CV_WRAP virtual void detect(InputArray image, OutputArray positions, OutputArray votes = noArray()) = 0;
+    CV_WRAP virtual void detect(InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, OutputArray positions, OutputArray votes = noArray()) = 0;
+
+    //! Canny low threshold.
+    CV_WRAP virtual void setCannyLowThresh(int cannyLowThresh) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getCannyLowThresh() const = 0;
+
+    //! Canny high threshold.
+    CV_WRAP virtual void setCannyHighThresh(int cannyHighThresh) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getCannyHighThresh() const = 0;
+
+    //! Minimum distance between the centers of the detected objects.
+    CV_WRAP virtual void setMinDist(double minDist) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getMinDist() const = 0;
+
+    //! Inverse ratio of the accumulator resolution to the image resolution.
+    CV_WRAP virtual void setDp(double dp) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getDp() const = 0;
+
+    //! Maximal size of inner buffers.
+    CV_WRAP virtual void setMaxBufferSize(int maxBufferSize) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getMaxBufferSize() const = 0;
+};
+
+/** @brief finds arbitrary template in the grayscale image using Generalized Hough Transform
+
+Detects position only without translation and rotation @cite Ballard1981 .
+*/
+class CV_EXPORTS_W GeneralizedHoughBallard : public GeneralizedHough
+{
+public:
+    //! R-Table levels.
+    CV_WRAP virtual void setLevels(int levels) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getLevels() const = 0;
+
+    //! The accumulator threshold for the template centers at the detection stage. The smaller it is, the more false positions may be detected.
+    CV_WRAP virtual void setVotesThreshold(int votesThreshold) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getVotesThreshold() const = 0;
+};
+
+/** @brief finds arbitrary template in the grayscale image using Generalized Hough Transform
+
+Detects position, translation and rotation @cite Guil1999 .
+*/
+class CV_EXPORTS_W GeneralizedHoughGuil : public GeneralizedHough
+{
+public:
+    //! Angle difference in degrees between two points in feature.
+    CV_WRAP virtual void setXi(double xi) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getXi() const = 0;
+
+    //! Feature table levels.
+    CV_WRAP virtual void setLevels(int levels) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getLevels() const = 0;
+
+    //! Maximal difference between angles that treated as equal.
+    CV_WRAP virtual void setAngleEpsilon(double angleEpsilon) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getAngleEpsilon() const = 0;
+
+    //! Minimal rotation angle to detect in degrees.
+    CV_WRAP virtual void setMinAngle(double minAngle) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getMinAngle() const = 0;
+
+    //! Maximal rotation angle to detect in degrees.
+    CV_WRAP virtual void setMaxAngle(double maxAngle) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getMaxAngle() const = 0;
+
+    //! Angle step in degrees.
+    CV_WRAP virtual void setAngleStep(double angleStep) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getAngleStep() const = 0;
+
+    //! Angle votes threshold.
+    CV_WRAP virtual void setAngleThresh(int angleThresh) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getAngleThresh() const = 0;
+
+    //! Minimal scale to detect.
+    CV_WRAP virtual void setMinScale(double minScale) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getMinScale() const = 0;
+
+    //! Maximal scale to detect.
+    CV_WRAP virtual void setMaxScale(double maxScale) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getMaxScale() const = 0;
+
+    //! Scale step.
+    CV_WRAP virtual void setScaleStep(double scaleStep) = 0;
+    CV_WRAP virtual double getScaleStep() const = 0;
+
+    //! Scale votes threshold.
+    CV_WRAP virtual void setScaleThresh(int scaleThresh) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getScaleThresh() const = 0;
+
+    //! Position votes threshold.
+    CV_WRAP virtual void setPosThresh(int posThresh) = 0;
+    CV_WRAP virtual int getPosThresh() const = 0;
+};
+
+//! @} imgproc_shape
+
+//! @addtogroup imgproc_hist
+//! @{
+
+/** @brief Base class for Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization.
+*/
+class CV_EXPORTS_W CLAHE : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Equalizes the histogram of a grayscale image using Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization.
+
+    @param src Source image of type CV_8UC1 or CV_16UC1.
+    @param dst Destination image.
+     */
+    CV_WRAP virtual void apply(InputArray src, OutputArray dst) = 0;
+
+    /** @brief Sets threshold for contrast limiting.
+
+    @param clipLimit threshold value.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setClipLimit(double clipLimit) = 0;
+
+    //! Returns threshold value for contrast limiting.
+    CV_WRAP virtual double getClipLimit() const = 0;
+
+    /** @brief Sets size of grid for histogram equalization. Input image will be divided into
+    equally sized rectangular tiles.
+
+    @param tileGridSize defines the number of tiles in row and column.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setTilesGridSize(Size tileGridSize) = 0;
+
+    //!@brief Returns Size defines the number of tiles in row and column.
+    CV_WRAP virtual Size getTilesGridSize() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void collectGarbage() = 0;
+};
+
+//! @} imgproc_hist
+
+//! @addtogroup imgproc_subdiv2d
+//! @{
+
+class CV_EXPORTS_W Subdiv2D
+{
+public:
+    /** Subdiv2D point location cases */
+    enum { PTLOC_ERROR        = -2, //!< Point location error
+           PTLOC_OUTSIDE_RECT = -1, //!< Point outside the subdivision bounding rect
+           PTLOC_INSIDE       = 0, //!< Point inside some facet
+           PTLOC_VERTEX       = 1, //!< Point coincides with one of the subdivision vertices
+           PTLOC_ON_EDGE      = 2  //!< Point on some edge
+         };
+
+    /** Subdiv2D edge type navigation (see: getEdge()) */
+    enum { NEXT_AROUND_ORG   = 0x00,
+           NEXT_AROUND_DST   = 0x22,
+           PREV_AROUND_ORG   = 0x11,
+           PREV_AROUND_DST   = 0x33,
+           NEXT_AROUND_LEFT  = 0x13,
+           NEXT_AROUND_RIGHT = 0x31,
+           PREV_AROUND_LEFT  = 0x20,
+           PREV_AROUND_RIGHT = 0x02
+         };
+
+    /** creates an empty Subdiv2D object.
+    To create a new empty Delaunay subdivision you need to use the #initDelaunay function.
+     */
+    CV_WRAP Subdiv2D();
+
+    /** @overload
+
+    @param rect Rectangle that includes all of the 2D points that are to be added to the subdivision.
+
+    The function creates an empty Delaunay subdivision where 2D points can be added using the function
+    insert() . All of the points to be added must be within the specified rectangle, otherwise a runtime
+    error is raised.
+     */
+    CV_WRAP Subdiv2D(Rect rect);
+
+    /** @brief Creates a new empty Delaunay subdivision
+
+    @param rect Rectangle that includes all of the 2D points that are to be added to the subdivision.
+
+     */
+    CV_WRAP void initDelaunay(Rect rect);
+
+    /** @brief Insert a single point into a Delaunay triangulation.
+
+    @param pt Point to insert.
+
+    The function inserts a single point into a subdivision and modifies the subdivision topology
+    appropriately. If a point with the same coordinates exists already, no new point is added.
+    @returns the ID of the point.
+
+    @note If the point is outside of the triangulation specified rect a runtime error is raised.
+     */
+    CV_WRAP int insert(Point2f pt);
+
+    /** @brief Insert multiple points into a Delaunay triangulation.
+
+    @param ptvec Points to insert.
+
+    The function inserts a vector of points into a subdivision and modifies the subdivision topology
+    appropriately.
+     */
+    CV_WRAP void insert(const std::vector<Point2f>& ptvec);
+
+    /** @brief Returns the location of a point within a Delaunay triangulation.
+
+    @param pt Point to locate.
+    @param edge Output edge that the point belongs to or is located to the right of it.
+    @param vertex Optional output vertex the input point coincides with.
+
+    The function locates the input point within the subdivision and gives one of the triangle edges
+    or vertices.
+
+    @returns an integer which specify one of the following five cases for point location:
+    -  The point falls into some facet. The function returns #PTLOC_INSIDE and edge will contain one of
+       edges of the facet.
+    -  The point falls onto the edge. The function returns #PTLOC_ON_EDGE and edge will contain this edge.
+    -  The point coincides with one of the subdivision vertices. The function returns #PTLOC_VERTEX and
+       vertex will contain a pointer to the vertex.
+    -  The point is outside the subdivision reference rectangle. The function returns #PTLOC_OUTSIDE_RECT
+       and no pointers are filled.
+    -  One of input arguments is invalid. A runtime error is raised or, if silent or "parent" error
+       processing mode is selected, #PTLOC_ERROR is returned.
+     */
+    CV_WRAP int locate(Point2f pt, CV_OUT int& edge, CV_OUT int& vertex);
+
+    /** @brief Finds the subdivision vertex closest to the given point.
+
+    @param pt Input point.
+    @param nearestPt Output subdivision vertex point.
+
+    The function is another function that locates the input point within the subdivision. It finds the
+    subdivision vertex that is the closest to the input point. It is not necessarily one of vertices
+    of the facet containing the input point, though the facet (located using locate() ) is used as a
+    starting point.
+
+    @returns vertex ID.
+     */
+    CV_WRAP int findNearest(Point2f pt, CV_OUT Point2f* nearestPt = 0);
+
+    /** @brief Returns a list of all edges.
+
+    @param edgeList Output vector.
+
+    The function gives each edge as a 4 numbers vector, where each two are one of the edge
+    vertices. i.e. org_x = v[0], org_y = v[1], dst_x = v[2], dst_y = v[3].
+     */
+    CV_WRAP void getEdgeList(CV_OUT std::vector<Vec4f>& edgeList) const;
+
+    /** @brief Returns a list of the leading edge ID connected to each triangle.
+
+    @param leadingEdgeList Output vector.
+
+    The function gives one edge ID for each triangle.
+     */
+    CV_WRAP void getLeadingEdgeList(CV_OUT std::vector<int>& leadingEdgeList) const;
+
+    /** @brief Returns a list of all triangles.
+
+    @param triangleList Output vector.
+
+    The function gives each triangle as a 6 numbers vector, where each two are one of the triangle
+    vertices. i.e. p1_x = v[0], p1_y = v[1], p2_x = v[2], p2_y = v[3], p3_x = v[4], p3_y = v[5].
+     */
+    CV_WRAP void getTriangleList(CV_OUT std::vector<Vec6f>& triangleList) const;
+
+    /** @brief Returns a list of all Voroni facets.
+
+    @param idx Vector of vertices IDs to consider. For all vertices you can pass empty vector.
+    @param facetList Output vector of the Voroni facets.
+    @param facetCenters Output vector of the Voroni facets center points.
+
+     */
+    CV_WRAP void getVoronoiFacetList(const std::vector<int>& idx, CV_OUT std::vector<std::vector<Point2f> >& facetList,
+                                     CV_OUT std::vector<Point2f>& facetCenters);
+
+    /** @brief Returns vertex location from vertex ID.
+
+    @param vertex vertex ID.
+    @param firstEdge Optional. The first edge ID which is connected to the vertex.
+    @returns vertex (x,y)
+
+     */
+    CV_WRAP Point2f getVertex(int vertex, CV_OUT int* firstEdge = 0) const;
+
+    /** @brief Returns one of the edges related to the given edge.
+
+    @param edge Subdivision edge ID.
+    @param nextEdgeType Parameter specifying which of the related edges to return.
+    The following values are possible:
+    -   NEXT_AROUND_ORG next around the edge origin ( eOnext on the picture below if e is the input edge)
+    -   NEXT_AROUND_DST next around the edge vertex ( eDnext )
+    -   PREV_AROUND_ORG previous around the edge origin (reversed eRnext )
+    -   PREV_AROUND_DST previous around the edge destination (reversed eLnext )
+    -   NEXT_AROUND_LEFT next around the left facet ( eLnext )
+    -   NEXT_AROUND_RIGHT next around the right facet ( eRnext )
+    -   PREV_AROUND_LEFT previous around the left facet (reversed eOnext )
+    -   PREV_AROUND_RIGHT previous around the right facet (reversed eDnext )
+
+    ![sample output](pics/quadedge.png)
+
+    @returns edge ID related to the input edge.
+     */
+    CV_WRAP int getEdge( int edge, int nextEdgeType ) const;
+
+    /** @brief Returns next edge around the edge origin.
+
+    @param edge Subdivision edge ID.
+
+    @returns an integer which is next edge ID around the edge origin: eOnext on the
+    picture above if e is the input edge).
+     */
+    CV_WRAP int nextEdge(int edge) const;
+
+    /** @brief Returns another edge of the same quad-edge.
+
+    @param edge Subdivision edge ID.
+    @param rotate Parameter specifying which of the edges of the same quad-edge as the input
+    one to return. The following values are possible:
+    -   0 - the input edge ( e on the picture below if e is the input edge)
+    -   1 - the rotated edge ( eRot )
+    -   2 - the reversed edge (reversed e (in green))
+    -   3 - the reversed rotated edge (reversed eRot (in green))
+
+    @returns one of the edges ID of the same quad-edge as the input edge.
+     */
+    CV_WRAP int rotateEdge(int edge, int rotate) const;
+    CV_WRAP int symEdge(int edge) const;
+
+    /** @brief Returns the edge origin.
+
+    @param edge Subdivision edge ID.
+    @param orgpt Output vertex location.
+
+    @returns vertex ID.
+     */
+    CV_WRAP int edgeOrg(int edge, CV_OUT Point2f* orgpt = 0) const;
+
+    /** @brief Returns the edge destination.
+
+    @param edge Subdivision edge ID.
+    @param dstpt Output vertex location.
+
+    @returns vertex ID.
+     */
+    CV_WRAP int edgeDst(int edge, CV_OUT Point2f* dstpt = 0) const;
+
+protected:
+    int newEdge();
+    void deleteEdge(int edge);
+    int newPoint(Point2f pt, bool isvirtual, int firstEdge = 0);
+    void deletePoint(int vtx);
+    void setEdgePoints( int edge, int orgPt, int dstPt );
+    void splice( int edgeA, int edgeB );
+    int connectEdges( int edgeA, int edgeB );
+    void swapEdges( int edge );
+    int isRightOf(Point2f pt, int edge) const;
+    void calcVoronoi();
+    void clearVoronoi();
+    void checkSubdiv() const;
+
+    struct CV_EXPORTS Vertex
+    {
+        Vertex();
+        Vertex(Point2f pt, bool _isvirtual, int _firstEdge=0);
+        bool isvirtual() const;
+        bool isfree() const;
+
+        int firstEdge;
+        int type;
+        Point2f pt;
+    };
+
+    struct CV_EXPORTS QuadEdge
+    {
+        QuadEdge();
+        QuadEdge(int edgeidx);
+        bool isfree() const;
+
+        int next[4];
+        int pt[4];
+    };
+
+    //! All of the vertices
+    std::vector<Vertex> vtx;
+    //! All of the edges
+    std::vector<QuadEdge> qedges;
+    int freeQEdge;
+    int freePoint;
+    bool validGeometry;
+
+    int recentEdge;
+    //! Top left corner of the bounding rect
+    Point2f topLeft;
+    //! Bottom right corner of the bounding rect
+    Point2f bottomRight;
+};
+
+//! @} imgproc_subdiv2d
+
+//! @addtogroup imgproc_feature
+//! @{
+
+/** @brief Line segment detector class
+
+following the algorithm described at @cite Rafael12 .
+
+@note Implementation has been removed due original code license conflict
+
+*/
+class CV_EXPORTS_W LineSegmentDetector : public Algorithm
+{
+public:
+
+    /** @brief Finds lines in the input image.
+
+    This is the output of the default parameters of the algorithm on the above shown image.
+
+    ![image](pics/building_lsd.png)
+
+    @param _image A grayscale (CV_8UC1) input image. If only a roi needs to be selected, use:
+    `lsd_ptr-\>detect(image(roi), lines, ...); lines += Scalar(roi.x, roi.y, roi.x, roi.y);`
+    @param _lines A vector of Vec4i or Vec4f elements specifying the beginning and ending point of a line. Where
+    Vec4i/Vec4f is (x1, y1, x2, y2), point 1 is the start, point 2 - end. Returned lines are strictly
+    oriented depending on the gradient.
+    @param width Vector of widths of the regions, where the lines are found. E.g. Width of line.
+    @param prec Vector of precisions with which the lines are found.
+    @param nfa Vector containing number of false alarms in the line region, with precision of 10%. The
+    bigger the value, logarithmically better the detection.
+    - -1 corresponds to 10 mean false alarms
+    - 0 corresponds to 1 mean false alarm
+    - 1 corresponds to 0.1 mean false alarms
+    This vector will be calculated only when the objects type is #LSD_REFINE_ADV.
+    */
+    CV_WRAP virtual void detect(InputArray _image, OutputArray _lines,
+                        OutputArray width = noArray(), OutputArray prec = noArray(),
+                        OutputArray nfa = noArray()) = 0;
+
+    /** @brief Draws the line segments on a given image.
+    @param _image The image, where the lines will be drawn. Should be bigger or equal to the image,
+    where the lines were found.
+    @param lines A vector of the lines that needed to be drawn.
+     */
+    CV_WRAP virtual void drawSegments(InputOutputArray _image, InputArray lines) = 0;
+
+    /** @brief Draws two groups of lines in blue and red, counting the non overlapping (mismatching) pixels.
+
+    @param size The size of the image, where lines1 and lines2 were found.
+    @param lines1 The first group of lines that needs to be drawn. It is visualized in blue color.
+    @param lines2 The second group of lines. They visualized in red color.
+    @param _image Optional image, where the lines will be drawn. The image should be color(3-channel)
+    in order for lines1 and lines2 to be drawn in the above mentioned colors.
+     */
+    CV_WRAP virtual int compareSegments(const Size& size, InputArray lines1, InputArray lines2, InputOutputArray _image = noArray()) = 0;
+
+    virtual ~LineSegmentDetector() { }
+};
+
+/** @brief Creates a smart pointer to a LineSegmentDetector object and initializes it.
+
+The LineSegmentDetector algorithm is defined using the standard values. Only advanced users may want
+to edit those, as to tailor it for their own application.
+
+@param _refine The way found lines will be refined, see #LineSegmentDetectorModes
+@param _scale The scale of the image that will be used to find the lines. Range (0..1].
+@param _sigma_scale Sigma for Gaussian filter. It is computed as sigma = _sigma_scale/_scale.
+@param _quant Bound to the quantization error on the gradient norm.
+@param _ang_th Gradient angle tolerance in degrees.
+@param _log_eps Detection threshold: -log10(NFA) \> log_eps. Used only when advance refinement
+is chosen.
+@param _density_th Minimal density of aligned region points in the enclosing rectangle.
+@param _n_bins Number of bins in pseudo-ordering of gradient modulus.
+
+@note Implementation has been removed due original code license conflict
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<LineSegmentDetector> createLineSegmentDetector(
+    int _refine = LSD_REFINE_STD, double _scale = 0.8,
+    double _sigma_scale = 0.6, double _quant = 2.0, double _ang_th = 22.5,
+    double _log_eps = 0, double _density_th = 0.7, int _n_bins = 1024);
+
+//! @} imgproc_feature
+
+//! @addtogroup imgproc_filter
+//! @{
+
+/** @brief Returns Gaussian filter coefficients.
+
+The function computes and returns the \f$\texttt{ksize} \times 1\f$ matrix of Gaussian filter
+coefficients:
+
+\f[G_i= \alpha *e^{-(i-( \texttt{ksize} -1)/2)^2/(2* \texttt{sigma}^2)},\f]
+
+where \f$i=0..\texttt{ksize}-1\f$ and \f$\alpha\f$ is the scale factor chosen so that \f$\sum_i G_i=1\f$.
+
+Two of such generated kernels can be passed to sepFilter2D. Those functions automatically recognize
+smoothing kernels (a symmetrical kernel with sum of weights equal to 1) and handle them accordingly.
+You may also use the higher-level GaussianBlur.
+@param ksize Aperture size. It should be odd ( \f$\texttt{ksize} \mod 2 = 1\f$ ) and positive.
+@param sigma Gaussian standard deviation. If it is non-positive, it is computed from ksize as
+`sigma = 0.3*((ksize-1)*0.5 - 1) + 0.8`.
+@param ktype Type of filter coefficients. It can be CV_32F or CV_64F .
+@sa  sepFilter2D, getDerivKernels, getStructuringElement, GaussianBlur
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat getGaussianKernel( int ksize, double sigma, int ktype = CV_64F );
+
+/** @brief Returns filter coefficients for computing spatial image derivatives.
+
+The function computes and returns the filter coefficients for spatial image derivatives. When
+`ksize=FILTER_SCHARR`, the Scharr \f$3 \times 3\f$ kernels are generated (see #Scharr). Otherwise, Sobel
+kernels are generated (see #Sobel). The filters are normally passed to #sepFilter2D or to
+
+@param kx Output matrix of row filter coefficients. It has the type ktype .
+@param ky Output matrix of column filter coefficients. It has the type ktype .
+@param dx Derivative order in respect of x.
+@param dy Derivative order in respect of y.
+@param ksize Aperture size. It can be FILTER_SCHARR, 1, 3, 5, or 7.
+@param normalize Flag indicating whether to normalize (scale down) the filter coefficients or not.
+Theoretically, the coefficients should have the denominator \f$=2^{ksize*2-dx-dy-2}\f$. If you are
+going to filter floating-point images, you are likely to use the normalized kernels. But if you
+compute derivatives of an 8-bit image, store the results in a 16-bit image, and wish to preserve
+all the fractional bits, you may want to set normalize=false .
+@param ktype Type of filter coefficients. It can be CV_32f or CV_64F .
+ */
+CV_EXPORTS_W void getDerivKernels( OutputArray kx, OutputArray ky,
+                                   int dx, int dy, int ksize,
+                                   bool normalize = false, int ktype = CV_32F );
+
+/** @brief Returns Gabor filter coefficients.
+
+For more details about gabor filter equations and parameters, see: [Gabor
+Filter](http://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter).
+
+@param ksize Size of the filter returned.
+@param sigma Standard deviation of the gaussian envelope.
+@param theta Orientation of the normal to the parallel stripes of a Gabor function.
+@param lambd Wavelength of the sinusoidal factor.
+@param gamma Spatial aspect ratio.
+@param psi Phase offset.
+@param ktype Type of filter coefficients. It can be CV_32F or CV_64F .
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat getGaborKernel( Size ksize, double sigma, double theta, double lambd,
+                                 double gamma, double psi = CV_PI*0.5, int ktype = CV_64F );
+
+//! returns "magic" border value for erosion and dilation. It is automatically transformed to Scalar::all(-DBL_MAX) for dilation.
+static inline Scalar morphologyDefaultBorderValue() { return Scalar::all(DBL_MAX); }
+
+/** @brief Returns a structuring element of the specified size and shape for morphological operations.
+
+The function constructs and returns the structuring element that can be further passed to #erode,
+#dilate or #morphologyEx. But you can also construct an arbitrary binary mask yourself and use it as
+the structuring element.
+
+@param shape Element shape that could be one of #MorphShapes
+@param ksize Size of the structuring element.
+@param anchor Anchor position within the element. The default value \f$(-1, -1)\f$ means that the
+anchor is at the center. Note that only the shape of a cross-shaped element depends on the anchor
+position. In other cases the anchor just regulates how much the result of the morphological
+operation is shifted.
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/Smoothing/Smoothing.cpp
+Sample code for simple filters
+![Sample screenshot](Smoothing_Tutorial_Result_Median_Filter.jpg)
+Check @ref tutorial_gausian_median_blur_bilateral_filter "the corresponding tutorial" for more details
+ */
+
+/** @brief Blurs an image using the median filter.
+
+The function smoothes an image using the median filter with the \f$\texttt{ksize} \times
+\texttt{ksize}\f$ aperture. Each channel of a multi-channel image is processed independently.
+In-place operation is supported.
+
+@note The median filter uses #BORDER_REPLICATE internally to cope with border pixels, see #BorderTypes
+
+@param src input 1-, 3-, or 4-channel image; when ksize is 3 or 5, the image depth should be
+CV_8U, CV_16U, or CV_32F, for larger aperture sizes, it can only be CV_8U.
+@param dst destination array of the same size and type as src.
+@param ksize aperture linear size; it must be odd and greater than 1, for example: 3, 5, 7 ...
+@sa  bilateralFilter, blur, boxFilter, GaussianBlur
+ */
+CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );
+
+/** @brief Blurs an image using a Gaussian filter.
+
+The function convolves the source image with the specified Gaussian kernel. In-place filtering is
+supported.
+
+@param src input image; the image can have any number of channels, which are processed
+independently, but the depth should be CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
+@param dst output image of the same size and type as src.
+@param ksize Gaussian kernel size. ksize.width and ksize.height can differ but they both must be
+positive and odd. Or, they can be zero's and then they are computed from sigma.
+@param sigmaX Gaussian kernel standard deviation in X direction.
+@param sigmaY Gaussian kernel standard deviation in Y direction; if sigmaY is zero, it is set to be
+equal to sigmaX, if both sigmas are zeros, they are computed from ksize.width and ksize.height,
+respectively (see #getGaussianKernel for details); to fully control the result regardless of
+possible future modifications of all this semantics, it is recommended to specify all of ksize,
+sigmaX, and sigmaY.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+
+@sa  sepFilter2D, filter2D, blur, boxFilter, bilateralFilter, medianBlur
+ */
+CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
+                                double sigmaX, double sigmaY = 0,
+                                int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Applies the bilateral filter to an image.
+
+The function applies bilateral filtering to the input image, as described in
+http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html
+bilateralFilter can reduce unwanted noise very well while keeping edges fairly sharp. However, it is
+very slow compared to most filters.
+
+_Sigma values_: For simplicity, you can set the 2 sigma values to be the same. If they are small (\<
+10), the filter will not have much effect, whereas if they are large (\> 150), they will have a very
+strong effect, making the image look "cartoonish".
+
+_Filter size_: Large filters (d \> 5) are very slow, so it is recommended to use d=5 for real-time
+applications, and perhaps d=9 for offline applications that need heavy noise filtering.
+
+This filter does not work inplace.
+@param src Source 8-bit or floating-point, 1-channel or 3-channel image.
+@param dst Destination image of the same size and type as src .
+@param d Diameter of each pixel neighborhood that is used during filtering. If it is non-positive,
+it is computed from sigmaSpace.
+@param sigmaColor Filter sigma in the color space. A larger value of the parameter means that
+farther colors within the pixel neighborhood (see sigmaSpace) will be mixed together, resulting
+in larger areas of semi-equal color.
+@param sigmaSpace Filter sigma in the coordinate space. A larger value of the parameter means that
+farther pixels will influence each other as long as their colors are close enough (see sigmaColor
+). When d\>0, it specifies the neighborhood size regardless of sigmaSpace. Otherwise, d is
+proportional to sigmaSpace.
+@param borderType border mode used to extrapolate pixels outside of the image, see #BorderTypes
+ */
+CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
+                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,
+                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Blurs an image using the box filter.
+
+The function smooths an image using the kernel:
+
+\f[\texttt{K} =  \alpha \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ \hdotsfor{6} \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1 \end{bmatrix}\f]
+
+where
+
+\f[\alpha = \fork{\frac{1}{\texttt{ksize.width*ksize.height}}}{when \texttt{normalize=true}}{1}{otherwise}\f]
+
+Unnormalized box filter is useful for computing various integral characteristics over each pixel
+neighborhood, such as covariance matrices of image derivatives (used in dense optical flow
+algorithms, and so on). If you need to compute pixel sums over variable-size windows, use #integral.
+
+@param src input image.
+@param dst output image of the same size and type as src.
+@param ddepth the output image depth (-1 to use src.depth()).
+@param ksize blurring kernel size.
+@param anchor anchor point; default value Point(-1,-1) means that the anchor is at the kernel
+center.
+@param normalize flag, specifying whether the kernel is normalized by its area or not.
+@param borderType border mode used to extrapolate pixels outside of the image, see #BorderTypes
+@sa  blur, bilateralFilter, GaussianBlur, medianBlur, integral
+ */
+CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                             Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
+                             bool normalize = true,
+                             int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Calculates the normalized sum of squares of the pixel values overlapping the filter.
+
+For every pixel \f$ (x, y) \f$ in the source image, the function calculates the sum of squares of those neighboring
+pixel values which overlap the filter placed over the pixel \f$ (x, y) \f$.
+
+The unnormalized square box filter can be useful in computing local image statistics such as the the local
+variance and standard deviation around the neighborhood of a pixel.
+
+@param src input image
+@param dst output image of the same size and type as _src
+@param ddepth the output image depth (-1 to use src.depth())
+@param ksize kernel size
+@param anchor kernel anchor point. The default value of Point(-1, -1) denotes that the anchor is at the kernel
+center.
+@param normalize flag, specifying whether the kernel is to be normalized by it's area or not.
+@param borderType border mode used to extrapolate pixels outside of the image, see #BorderTypes
+@sa boxFilter
+*/
+CV_EXPORTS_W void sqrBoxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                                Size ksize, Point anchor = Point(-1, -1),
+                                bool normalize = true,
+                                int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Blurs an image using the normalized box filter.
+
+The function smooths an image using the kernel:
+
+\f[\texttt{K} =  \frac{1}{\texttt{ksize.width*ksize.height}} \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ \hdotsfor{6} \\ 1 & 1 & 1 &  \cdots & 1 & 1  \\ \end{bmatrix}\f]
+
+The call `blur(src, dst, ksize, anchor, borderType)` is equivalent to `boxFilter(src, dst, src.type(),
+anchor, true, borderType)`.
+
+@param src input image; it can have any number of channels, which are processed independently, but
+the depth should be CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
+@param dst output image of the same size and type as src.
+@param ksize blurring kernel size.
+@param anchor anchor point; default value Point(-1,-1) means that the anchor is at the kernel
+center.
+@param borderType border mode used to extrapolate pixels outside of the image, see #BorderTypes
+@sa  boxFilter, bilateralFilter, GaussianBlur, medianBlur
+ */
+CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
+                        Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
+                        int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Convolves an image with the kernel.
+
+The function applies an arbitrary linear filter to an image. In-place operation is supported. When
+the aperture is partially outside the image, the function interpolates outlier pixel values
+according to the specified border mode.
+
+The function does actually compute correlation, not the convolution:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \sum _{ \stackrel{0\leq x' < \texttt{kernel.cols},}{0\leq y' < \texttt{kernel.rows}} }  \texttt{kernel} (x',y')* \texttt{src} (x+x'- \texttt{anchor.x} ,y+y'- \texttt{anchor.y} )\f]
+
+That is, the kernel is not mirrored around the anchor point. If you need a real convolution, flip
+the kernel using #flip and set the new anchor to `(kernel.cols - anchor.x - 1, kernel.rows -
+anchor.y - 1)`.
+
+The function uses the DFT-based algorithm in case of sufficiently large kernels (~`11 x 11` or
+larger) and the direct algorithm for small kernels.
+
+@param src input image.
+@param dst output image of the same size and the same number of channels as src.
+@param ddepth desired depth of the destination image, see @ref filter_depths "combinations"
+@param kernel convolution kernel (or rather a correlation kernel), a single-channel floating point
+matrix; if you want to apply different kernels to different channels, split the image into
+separate color planes using split and process them individually.
+@param anchor anchor of the kernel that indicates the relative position of a filtered point within
+the kernel; the anchor should lie within the kernel; default value (-1,-1) means that the anchor
+is at the kernel center.
+@param delta optional value added to the filtered pixels before storing them in dst.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@sa  sepFilter2D, dft, matchTemplate
+ */
+CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                            InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),
+                            double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Applies a separable linear filter to an image.
+
+The function applies a separable linear filter to the image. That is, first, every row of src is
+filtered with the 1D kernel kernelX. Then, every column of the result is filtered with the 1D
+kernel kernelY. The final result shifted by delta is stored in dst .
+
+@param src Source image.
+@param dst Destination image of the same size and the same number of channels as src .
+@param ddepth Destination image depth, see @ref filter_depths "combinations"
+@param kernelX Coefficients for filtering each row.
+@param kernelY Coefficients for filtering each column.
+@param anchor Anchor position within the kernel. The default value \f$(-1,-1)\f$ means that the anchor
+is at the kernel center.
+@param delta Value added to the filtered results before storing them.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@sa  filter2D, Sobel, GaussianBlur, boxFilter, blur
+ */
+CV_EXPORTS_W void sepFilter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                               InputArray kernelX, InputArray kernelY,
+                               Point anchor = Point(-1,-1),
+                               double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgTrans/Sobel_Demo.cpp
+Sample code using Sobel and/or Scharr OpenCV functions to make a simple Edge Detector
+![Sample screenshot](Sobel_Derivatives_Tutorial_Result.jpg)
+Check @ref tutorial_sobel_derivatives "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator.
+
+In all cases except one, the \f$\texttt{ksize} \times \texttt{ksize}\f$ separable kernel is used to
+calculate the derivative. When \f$\texttt{ksize = 1}\f$, the \f$3 \times 1\f$ or \f$1 \times 3\f$
+kernel is used (that is, no Gaussian smoothing is done). `ksize = 1` can only be used for the first
+or the second x- or y- derivatives.
+
+There is also the special value `ksize = #FILTER_SCHARR (-1)` that corresponds to the \f$3\times3\f$ Scharr
+filter that may give more accurate results than the \f$3\times3\f$ Sobel. The Scharr aperture is
+
+\f[\vecthreethree{-3}{0}{3}{-10}{0}{10}{-3}{0}{3}\f]
+
+for the x-derivative, or transposed for the y-derivative.
+
+The function calculates an image derivative by convolving the image with the appropriate kernel:
+
+\f[\texttt{dst} =  \frac{\partial^{xorder+yorder} \texttt{src}}{\partial x^{xorder} \partial y^{yorder}}\f]
+
+The Sobel operators combine Gaussian smoothing and differentiation, so the result is more or less
+resistant to the noise. Most often, the function is called with ( xorder = 1, yorder = 0, ksize = 3)
+or ( xorder = 0, yorder = 1, ksize = 3) to calculate the first x- or y- image derivative. The first
+case corresponds to a kernel of:
+
+\f[\vecthreethree{-1}{0}{1}{-2}{0}{2}{-1}{0}{1}\f]
+
+The second case corresponds to a kernel of:
+
+\f[\vecthreethree{-1}{-2}{-1}{0}{0}{0}{1}{2}{1}\f]
+
+@param src input image.
+@param dst output image of the same size and the same number of channels as src .
+@param ddepth output image depth, see @ref filter_depths "combinations"; in the case of
+    8-bit input images it will result in truncated derivatives.
+@param dx order of the derivative x.
+@param dy order of the derivative y.
+@param ksize size of the extended Sobel kernel; it must be 1, 3, 5, or 7.
+@param scale optional scale factor for the computed derivative values; by default, no scaling is
+applied (see #getDerivKernels for details).
+@param delta optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@sa  Scharr, Laplacian, sepFilter2D, filter2D, GaussianBlur, cartToPolar
+ */
+CV_EXPORTS_W void Sobel( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                         int dx, int dy, int ksize = 3,
+                         double scale = 1, double delta = 0,
+                         int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Calculates the first order image derivative in both x and y using a Sobel operator
+
+Equivalent to calling:
+
+@code
+Sobel( src, dx, CV_16SC1, 1, 0, 3 );
+Sobel( src, dy, CV_16SC1, 0, 1, 3 );
+@endcode
+
+@param src input image.
+@param dx output image with first-order derivative in x.
+@param dy output image with first-order derivative in y.
+@param ksize size of Sobel kernel. It must be 3.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+
+@sa Sobel
+ */
+
+CV_EXPORTS_W void spatialGradient( InputArray src, OutputArray dx,
+                                   OutputArray dy, int ksize = 3,
+                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Calculates the first x- or y- image derivative using Scharr operator.
+
+The function computes the first x- or y- spatial image derivative using the Scharr operator. The
+call
+
+\f[\texttt{Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale, delta, borderType)}\f]
+
+is equivalent to
+
+\f[\texttt{Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy, FILTER_SCHARR, scale, delta, borderType)} .\f]
+
+@param src input image.
+@param dst output image of the same size and the same number of channels as src.
+@param ddepth output image depth, see @ref filter_depths "combinations"
+@param dx order of the derivative x.
+@param dy order of the derivative y.
+@param scale optional scale factor for the computed derivative values; by default, no scaling is
+applied (see #getDerivKernels for details).
+@param delta optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@sa  cartToPolar
+ */
+CV_EXPORTS_W void Scharr( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                          int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0,
+                          int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @example samples/cpp/laplace.cpp
+An example using Laplace transformations for edge detection
+*/
+
+/** @brief Calculates the Laplacian of an image.
+
+The function calculates the Laplacian of the source image by adding up the second x and y
+derivatives calculated using the Sobel operator:
+
+\f[\texttt{dst} =  \Delta \texttt{src} =  \frac{\partial^2 \texttt{src}}{\partial x^2} +  \frac{\partial^2 \texttt{src}}{\partial y^2}\f]
+
+This is done when `ksize > 1`. When `ksize == 1`, the Laplacian is computed by filtering the image
+with the following \f$3 \times 3\f$ aperture:
+
+\f[\vecthreethree {0}{1}{0}{1}{-4}{1}{0}{1}{0}\f]
+
+@param src Source image.
+@param dst Destination image of the same size and the same number of channels as src .
+@param ddepth Desired depth of the destination image.
+@param ksize Aperture size used to compute the second-derivative filters. See #getDerivKernels for
+details. The size must be positive and odd.
+@param scale Optional scale factor for the computed Laplacian values. By default, no scaling is
+applied. See #getDerivKernels for details.
+@param delta Optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst .
+@param borderType Pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@sa  Sobel, Scharr
+ */
+CV_EXPORTS_W void Laplacian( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
+                             int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0,
+                             int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+//! @} imgproc_filter
+
+//! @addtogroup imgproc_feature
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/edge.cpp
+This program demonstrates usage of the Canny edge detector
+
+Check @ref tutorial_canny_detector "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Finds edges in an image using the Canny algorithm @cite Canny86 .
+
+The function finds edges in the input image and marks them in the output map edges using the
+Canny algorithm. The smallest value between threshold1 and threshold2 is used for edge linking. The
+largest value is used to find initial segments of strong edges. See
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector>
+
+@param image 8-bit input image.
+@param edges output edge map; single channels 8-bit image, which has the same size as image .
+@param threshold1 first threshold for the hysteresis procedure.
+@param threshold2 second threshold for the hysteresis procedure.
+@param apertureSize aperture size for the Sobel operator.
+@param L2gradient a flag, indicating whether a more accurate \f$L_2\f$ norm
+\f$=\sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}\f$ should be used to calculate the image gradient magnitude (
+L2gradient=true ), or whether the default \f$L_1\f$ norm \f$=|dI/dx|+|dI/dy|\f$ is enough (
+L2gradient=false ).
+ */
+CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray image, OutputArray edges,
+                         double threshold1, double threshold2,
+                         int apertureSize = 3, bool L2gradient = false );
+
+/** \overload
+
+Finds edges in an image using the Canny algorithm with custom image gradient.
+
+@param dx 16-bit x derivative of input image (CV_16SC1 or CV_16SC3).
+@param dy 16-bit y derivative of input image (same type as dx).
+@param edges output edge map; single channels 8-bit image, which has the same size as image .
+@param threshold1 first threshold for the hysteresis procedure.
+@param threshold2 second threshold for the hysteresis procedure.
+@param L2gradient a flag, indicating whether a more accurate \f$L_2\f$ norm
+\f$=\sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}\f$ should be used to calculate the image gradient magnitude (
+L2gradient=true ), or whether the default \f$L_1\f$ norm \f$=|dI/dx|+|dI/dy|\f$ is enough (
+L2gradient=false ).
+ */
+CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray dx, InputArray dy,
+                         OutputArray edges,
+                         double threshold1, double threshold2,
+                         bool L2gradient = false );
+
+/** @brief Calculates the minimal eigenvalue of gradient matrices for corner detection.
+
+The function is similar to cornerEigenValsAndVecs but it calculates and stores only the minimal
+eigenvalue of the covariance matrix of derivatives, that is, \f$\min(\lambda_1, \lambda_2)\f$ in terms
+of the formulae in the cornerEigenValsAndVecs description.
+
+@param src Input single-channel 8-bit or floating-point image.
+@param dst Image to store the minimal eigenvalues. It has the type CV_32FC1 and the same size as
+src .
+@param blockSize Neighborhood size (see the details on #cornerEigenValsAndVecs ).
+@param ksize Aperture parameter for the Sobel operator.
+@param borderType Pixel extrapolation method. See #BorderTypes.
+ */
+CV_EXPORTS_W void cornerMinEigenVal( InputArray src, OutputArray dst,
+                                     int blockSize, int ksize = 3,
+                                     int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Harris corner detector.
+
+The function runs the Harris corner detector on the image. Similarly to cornerMinEigenVal and
+cornerEigenValsAndVecs , for each pixel \f$(x, y)\f$ it calculates a \f$2\times2\f$ gradient covariance
+matrix \f$M^{(x,y)}\f$ over a \f$\texttt{blockSize} \times \texttt{blockSize}\f$ neighborhood. Then, it
+computes the following characteristic:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \mathrm{det} M^{(x,y)} - k  \cdot \left ( \mathrm{tr} M^{(x,y)} \right )^2\f]
+
+Corners in the image can be found as the local maxima of this response map.
+
+@param src Input single-channel 8-bit or floating-point image.
+@param dst Image to store the Harris detector responses. It has the type CV_32FC1 and the same
+size as src .
+@param blockSize Neighborhood size (see the details on #cornerEigenValsAndVecs ).
+@param ksize Aperture parameter for the Sobel operator.
+@param k Harris detector free parameter. See the formula above.
+@param borderType Pixel extrapolation method. See #BorderTypes.
+ */
+CV_EXPORTS_W void cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, int blockSize,
+                                int ksize, double k,
+                                int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Calculates eigenvalues and eigenvectors of image blocks for corner detection.
+
+For every pixel \f$p\f$ , the function cornerEigenValsAndVecs considers a blockSize \f$\times\f$ blockSize
+neighborhood \f$S(p)\f$ . It calculates the covariation matrix of derivatives over the neighborhood as:
+
+\f[M =  \begin{bmatrix} \sum _{S(p)}(dI/dx)^2 &  \sum _{S(p)}dI/dx dI/dy  \\ \sum _{S(p)}dI/dx dI/dy &  \sum _{S(p)}(dI/dy)^2 \end{bmatrix}\f]
+
+where the derivatives are computed using the Sobel operator.
+
+After that, it finds eigenvectors and eigenvalues of \f$M\f$ and stores them in the destination image as
+\f$(\lambda_1, \lambda_2, x_1, y_1, x_2, y_2)\f$ where
+
+-   \f$\lambda_1, \lambda_2\f$ are the non-sorted eigenvalues of \f$M\f$
+-   \f$x_1, y_1\f$ are the eigenvectors corresponding to \f$\lambda_1\f$
+-   \f$x_2, y_2\f$ are the eigenvectors corresponding to \f$\lambda_2\f$
+
+The output of the function can be used for robust edge or corner detection.
+
+@param src Input single-channel 8-bit or floating-point image.
+@param dst Image to store the results. It has the same size as src and the type CV_32FC(6) .
+@param blockSize Neighborhood size (see details below).
+@param ksize Aperture parameter for the Sobel operator.
+@param borderType Pixel extrapolation method. See #BorderTypes.
+
+@sa  cornerMinEigenVal, cornerHarris, preCornerDetect
+ */
+CV_EXPORTS_W void cornerEigenValsAndVecs( InputArray src, OutputArray dst,
+                                          int blockSize, int ksize,
+                                          int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Calculates a feature map for corner detection.
+
+The function calculates the complex spatial derivative-based function of the source image
+
+\f[\texttt{dst} = (D_x  \texttt{src} )^2  \cdot D_{yy}  \texttt{src} + (D_y  \texttt{src} )^2  \cdot D_{xx}  \texttt{src} - 2 D_x  \texttt{src} \cdot D_y  \texttt{src} \cdot D_{xy}  \texttt{src}\f]
+
+where \f$D_x\f$,\f$D_y\f$ are the first image derivatives, \f$D_{xx}\f$,\f$D_{yy}\f$ are the second image
+derivatives, and \f$D_{xy}\f$ is the mixed derivative.
+
+The corners can be found as local maximums of the functions, as shown below:
+@code
+    Mat corners, dilated_corners;
+    preCornerDetect(image, corners, 3);
+    // dilation with 3x3 rectangular structuring element
+    dilate(corners, dilated_corners, Mat(), 1);
+    Mat corner_mask = corners == dilated_corners;
+@endcode
+
+@param src Source single-channel 8-bit of floating-point image.
+@param dst Output image that has the type CV_32F and the same size as src .
+@param ksize %Aperture size of the Sobel .
+@param borderType Pixel extrapolation method. See #BorderTypes.
+ */
+CV_EXPORTS_W void preCornerDetect( InputArray src, OutputArray dst, int ksize,
+                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Refines the corner locations.
+
+The function iterates to find the sub-pixel accurate location of corners or radial saddle points, as
+shown on the figure below.
+
+![image](pics/cornersubpix.png)
+
+Sub-pixel accurate corner locator is based on the observation that every vector from the center \f$q\f$
+to a point \f$p\f$ located within a neighborhood of \f$q\f$ is orthogonal to the image gradient at \f$p\f$
+subject to image and measurement noise. Consider the expression:
+
+\f[\epsilon _i = {DI_{p_i}}^T  \cdot (q - p_i)\f]
+
+where \f${DI_{p_i}}\f$ is an image gradient at one of the points \f$p_i\f$ in a neighborhood of \f$q\f$ . The
+value of \f$q\f$ is to be found so that \f$\epsilon_i\f$ is minimized. A system of equations may be set up
+with \f$\epsilon_i\f$ set to zero:
+
+\f[\sum _i(DI_{p_i}  \cdot {DI_{p_i}}^T) \cdot q -  \sum _i(DI_{p_i}  \cdot {DI_{p_i}}^T  \cdot p_i)\f]
+
+where the gradients are summed within a neighborhood ("search window") of \f$q\f$ . Calling the first
+gradient term \f$G\f$ and the second gradient term \f$b\f$ gives:
+
+\f[q = G^{-1}  \cdot b\f]
+
+The algorithm sets the center of the neighborhood window at this new center \f$q\f$ and then iterates
+until the center stays within a set threshold.
+
+@param image Input single-channel, 8-bit or float image.
+@param corners Initial coordinates of the input corners and refined coordinates provided for
+output.
+@param winSize Half of the side length of the search window. For example, if winSize=Size(5,5) ,
+then a \f$(5*2+1) \times (5*2+1) = 11 \times 11\f$ search window is used.
+@param zeroZone Half of the size of the dead region in the middle of the search zone over which
+the summation in the formula below is not done. It is used sometimes to avoid possible
+singularities of the autocorrelation matrix. The value of (-1,-1) indicates that there is no such
+a size.
+@param criteria Criteria for termination of the iterative process of corner refinement. That is,
+the process of corner position refinement stops either after criteria.maxCount iterations or when
+the corner position moves by less than criteria.epsilon on some iteration.
+ */
+CV_EXPORTS_W void cornerSubPix( InputArray image, InputOutputArray corners,
+                                Size winSize, Size zeroZone,
+                                TermCriteria criteria );
+
+/** @brief Determines strong corners on an image.
+
+The function finds the most prominent corners in the image or in the specified image region, as
+described in @cite Shi94
+
+-   Function calculates the corner quality measure at every source image pixel using the
+    #cornerMinEigenVal or #cornerHarris .
+-   Function performs a non-maximum suppression (the local maximums in *3 x 3* neighborhood are
+    retained).
+-   The corners with the minimal eigenvalue less than
+    \f$\texttt{qualityLevel} \cdot \max_{x,y} qualityMeasureMap(x,y)\f$ are rejected.
+-   The remaining corners are sorted by the quality measure in the descending order.
+-   Function throws away each corner for which there is a stronger corner at a distance less than
+    maxDistance.
+
+The function can be used to initialize a point-based tracker of an object.
+
+@note If the function is called with different values A and B of the parameter qualityLevel , and
+A \> B, the vector of returned corners with qualityLevel=A will be the prefix of the output vector
+with qualityLevel=B .
+
+@param image Input 8-bit or floating-point 32-bit, single-channel image.
+@param corners Output vector of detected corners.
+@param maxCorners Maximum number of corners to return. If there are more corners than are found,
+the strongest of them is returned. `maxCorners <= 0` implies that no limit on the maximum is set
+and all detected corners are returned.
+@param qualityLevel Parameter characterizing the minimal accepted quality of image corners. The
+parameter value is multiplied by the best corner quality measure, which is the minimal eigenvalue
+(see #cornerMinEigenVal ) or the Harris function response (see #cornerHarris ). The corners with the
+quality measure less than the product are rejected. For example, if the best corner has the
+quality measure = 1500, and the qualityLevel=0.01 , then all the corners with the quality measure
+less than 15 are rejected.
+@param minDistance Minimum possible Euclidean distance between the returned corners.
+@param mask Optional region of interest. If the image is not empty (it needs to have the type
+CV_8UC1 and the same size as image ), it specifies the region in which the corners are detected.
+@param blockSize Size of an average block for computing a derivative covariation matrix over each
+pixel neighborhood. See cornerEigenValsAndVecs .
+@param useHarrisDetector Parameter indicating whether to use a Harris detector (see #cornerHarris)
+or #cornerMinEigenVal.
+@param k Free parameter of the Harris detector.
+
+@sa  cornerMinEigenVal, cornerHarris, calcOpticalFlowPyrLK, estimateRigidTransform,
+ */
+
+CV_EXPORTS_W void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners,
+                                     int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
+                                     InputArray mask = noArray(), int blockSize = 3,
+                                     bool useHarrisDetector = false, double k = 0.04 );
+
+CV_EXPORTS_W void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners,
+                                     int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
+                                     InputArray mask, int blockSize,
+                                     int gradientSize, bool useHarrisDetector = false,
+                                     double k = 0.04 );
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgTrans/houghlines.cpp
+An example using the Hough line detector
+![Sample input image](Hough_Lines_Tutorial_Original_Image.jpg) ![Output image](Hough_Lines_Tutorial_Result.jpg)
+*/
+
+/** @brief Finds lines in a binary image using the standard Hough transform.
+
+The function implements the standard or standard multi-scale Hough transform algorithm for line
+detection. See <http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm> for a good explanation of Hough
+transform.
+
+@param image 8-bit, single-channel binary source image. The image may be modified by the function.
+@param lines Output vector of lines. Each line is represented by a 2 or 3 element vector
+\f$(\rho, \theta)\f$ or \f$(\rho, \theta, \textrm{votes})\f$ . \f$\rho\f$ is the distance from the coordinate origin \f$(0,0)\f$ (top-left corner of
+the image). \f$\theta\f$ is the line rotation angle in radians (
+\f$0 \sim \textrm{vertical line}, \pi/2 \sim \textrm{horizontal line}\f$ ).
+\f$\textrm{votes}\f$ is the value of accumulator.
+@param rho Distance resolution of the accumulator in pixels.
+@param theta Angle resolution of the accumulator in radians.
+@param threshold Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough
+votes ( \f$>\texttt{threshold}\f$ ).
+@param srn For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution rho .
+The coarse accumulator distance resolution is rho and the accurate accumulator resolution is
+rho/srn . If both srn=0 and stn=0 , the classical Hough transform is used. Otherwise, both these
+parameters should be positive.
+@param stn For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution theta.
+@param min_theta For standard and multi-scale Hough transform, minimum angle to check for lines.
+Must fall between 0 and max_theta.
+@param max_theta For standard and multi-scale Hough transform, maximum angle to check for lines.
+Must fall between min_theta and CV_PI.
+ */
+CV_EXPORTS_W void HoughLines( InputArray image, OutputArray lines,
+                              double rho, double theta, int threshold,
+                              double srn = 0, double stn = 0,
+                              double min_theta = 0, double max_theta = CV_PI );
+
+/** @brief Finds line segments in a binary image using the probabilistic Hough transform.
+
+The function implements the probabilistic Hough transform algorithm for line detection, described
+in @cite Matas00
+
+See the line detection example below:
+@include snippets/imgproc_HoughLinesP.cpp
+This is a sample picture the function parameters have been tuned for:
+
+![image](pics/building.jpg)
+
+And this is the output of the above program in case of the probabilistic Hough transform:
+
+![image](pics/houghp.png)
+
+@param image 8-bit, single-channel binary source image. The image may be modified by the function.
+@param lines Output vector of lines. Each line is represented by a 4-element vector
+\f$(x_1, y_1, x_2, y_2)\f$ , where \f$(x_1,y_1)\f$ and \f$(x_2, y_2)\f$ are the ending points of each detected
+line segment.
+@param rho Distance resolution of the accumulator in pixels.
+@param theta Angle resolution of the accumulator in radians.
+@param threshold Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough
+votes ( \f$>\texttt{threshold}\f$ ).
+@param minLineLength Minimum line length. Line segments shorter than that are rejected.
+@param maxLineGap Maximum allowed gap between points on the same line to link them.
+
+@sa LineSegmentDetector
+ */
+CV_EXPORTS_W void HoughLinesP( InputArray image, OutputArray lines,
+                               double rho, double theta, int threshold,
+                               double minLineLength = 0, double maxLineGap = 0 );
+
+/** @brief Finds lines in a set of points using the standard Hough transform.
+
+The function finds lines in a set of points using a modification of the Hough transform.
+@include snippets/imgproc_HoughLinesPointSet.cpp
+@param _point Input vector of points. Each vector must be encoded as a Point vector \f$(x,y)\f$. Type must be CV_32FC2 or CV_32SC2.
+@param _lines Output vector of found lines. Each vector is encoded as a vector<Vec3d> \f$(votes, rho, theta)\f$.
+The larger the value of 'votes', the higher the reliability of the Hough line.
+@param lines_max Max count of hough lines.
+@param threshold Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough
+votes ( \f$>\texttt{threshold}\f$ )
+@param min_rho Minimum Distance value of the accumulator in pixels.
+@param max_rho Maximum Distance value of the accumulator in pixels.
+@param rho_step Distance resolution of the accumulator in pixels.
+@param min_theta Minimum angle value of the accumulator in radians.
+@param max_theta Maximum angle value of the accumulator in radians.
+@param theta_step Angle resolution of the accumulator in radians.
+ */
+CV_EXPORTS_W void HoughLinesPointSet( InputArray _point, OutputArray _lines, int lines_max, int threshold,
+                                      double min_rho, double max_rho, double rho_step,
+                                      double min_theta, double max_theta, double theta_step );
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgTrans/houghcircles.cpp
+An example using the Hough circle detector
+*/
+
+/** @brief Finds circles in a grayscale image using the Hough transform.
+
+The function finds circles in a grayscale image using a modification of the Hough transform.
+
+Example: :
+@include snippets/imgproc_HoughLinesCircles.cpp
+
+@note Usually the function detects the centers of circles well. However, it may fail to find correct
+radii. You can assist to the function by specifying the radius range ( minRadius and maxRadius ) if
+you know it. Or, you may set maxRadius to a negative number to return centers only without radius
+search, and find the correct radius using an additional procedure.
+
+@param image 8-bit, single-channel, grayscale input image.
+@param circles Output vector of found circles. Each vector is encoded as  3 or 4 element
+floating-point vector \f$(x, y, radius)\f$ or \f$(x, y, radius, votes)\f$ .
+@param method Detection method, see #HoughModes. Currently, the only implemented method is #HOUGH_GRADIENT
+@param dp Inverse ratio of the accumulator resolution to the image resolution. For example, if
+dp=1 , the accumulator has the same resolution as the input image. If dp=2 , the accumulator has
+half as big width and height.
+@param minDist Minimum distance between the centers of the detected circles. If the parameter is
+too small, multiple neighbor circles may be falsely detected in addition to a true one. If it is
+too large, some circles may be missed.
+@param param1 First method-specific parameter. In case of #HOUGH_GRADIENT , it is the higher
+threshold of the two passed to the Canny edge detector (the lower one is twice smaller).
+@param param2 Second method-specific parameter. In case of #HOUGH_GRADIENT , it is the
+accumulator threshold for the circle centers at the detection stage. The smaller it is, the more
+false circles may be detected. Circles, corresponding to the larger accumulator values, will be
+returned first.
+@param minRadius Minimum circle radius.
+@param maxRadius Maximum circle radius. If <= 0, uses the maximum image dimension. If < 0, returns
+centers without finding the radius.
+
+@sa fitEllipse, minEnclosingCircle
+ */
+CV_EXPORTS_W void HoughCircles( InputArray image, OutputArray circles,
+                               int method, double dp, double minDist,
+                               double param1 = 100, double param2 = 100,
+                               int minRadius = 0, int maxRadius = 0 );
+
+//! @} imgproc_feature
+
+//! @addtogroup imgproc_filter
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/Morphology_2.cpp
+Advanced morphology Transformations sample code
+![Sample screenshot](Morphology_2_Tutorial_Result.jpg)
+Check @ref tutorial_opening_closing_hats "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Erodes an image by using a specific structuring element.
+
+The function erodes the source image using the specified structuring element that determines the
+shape of a pixel neighborhood over which the minimum is taken:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \min _{(x',y'):  \, \texttt{element} (x',y') \ne0 } \texttt{src} (x+x',y+y')\f]
+
+The function supports the in-place mode. Erosion can be applied several ( iterations ) times. In
+case of multi-channel images, each channel is processed independently.
+
+@param src input image; the number of channels can be arbitrary, but the depth should be one of
+CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
+@param dst output image of the same size and type as src.
+@param kernel structuring element used for erosion; if `element=Mat()`, a `3 x 3` rectangular
+structuring element is used. Kernel can be created using #getStructuringElement.
+@param anchor position of the anchor within the element; default value (-1, -1) means that the
+anchor is at the element center.
+@param iterations number of times erosion is applied.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@param borderValue border value in case of a constant border
+@sa  dilate, morphologyEx, getStructuringElement
+ */
+CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
+                         Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
+                         int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                         const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/Morphology_1.cpp
+Erosion and Dilation sample code
+![Sample Screenshot-Erosion](Morphology_1_Tutorial_Erosion_Result.jpg)![Sample Screenshot-Dilation](Morphology_1_Tutorial_Dilation_Result.jpg)
+Check @ref tutorial_erosion_dilatation "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Dilates an image by using a specific structuring element.
+
+The function dilates the source image using the specified structuring element that determines the
+shape of a pixel neighborhood over which the maximum is taken:
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \max _{(x',y'):  \, \texttt{element} (x',y') \ne0 } \texttt{src} (x+x',y+y')\f]
+
+The function supports the in-place mode. Dilation can be applied several ( iterations ) times. In
+case of multi-channel images, each channel is processed independently.
+
+@param src input image; the number of channels can be arbitrary, but the depth should be one of
+CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
+@param dst output image of the same size and type as src.
+@param kernel structuring element used for dilation; if elemenat=Mat(), a 3 x 3 rectangular
+structuring element is used. Kernel can be created using #getStructuringElement
+@param anchor position of the anchor within the element; default value (-1, -1) means that the
+anchor is at the element center.
+@param iterations number of times dilation is applied.
+@param borderType pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@param borderValue border value in case of a constant border
+@sa  erode, morphologyEx, getStructuringElement
+ */
+CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
+                          Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
+                          int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                          const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
+
+/** @brief Performs advanced morphological transformations.
+
+The function cv::morphologyEx can perform advanced morphological transformations using an erosion and dilation as
+basic operations.
+
+Any of the operations can be done in-place. In case of multi-channel images, each channel is
+processed independently.
+
+@param src Source image. The number of channels can be arbitrary. The depth should be one of
+CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
+@param dst Destination image of the same size and type as source image.
+@param op Type of a morphological operation, see #MorphTypes
+@param kernel Structuring element. It can be created using #getStructuringElement.
+@param anchor Anchor position with the kernel. Negative values mean that the anchor is at the
+kernel center.
+@param iterations Number of times erosion and dilation are applied.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see #BorderTypes
+@param borderValue Border value in case of a constant border. The default value has a special
+meaning.
+@sa  dilate, erode, getStructuringElement
+@note The number of iterations is the number of times erosion or dilatation operation will be applied.
+For instance, an opening operation (#MORPH_OPEN) with two iterations is equivalent to apply
+successively: erode -> erode -> dilate -> dilate (and not erode -> dilate -> erode -> dilate).
+ */
+CV_EXPORTS_W void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,
+                                int op, InputArray kernel,
+                                Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
+                                int borderType = BORDER_CONSTANT,
+                                const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
+
+//! @} imgproc_filter
+
+//! @addtogroup imgproc_transform
+//! @{
+
+/** @brief Resizes an image.
+
+The function resize resizes the image src down to or up to the specified size. Note that the
+initial dst type or size are not taken into account. Instead, the size and type are derived from
+the `src`,`dsize`,`fx`, and `fy`. If you want to resize src so that it fits the pre-created dst,
+you may call the function as follows:
+@code
+    // explicitly specify dsize=dst.size(); fx and fy will be computed from that.
+    resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation);
+@endcode
+If you want to decimate the image by factor of 2 in each direction, you can call the function this
+way:
+@code
+    // specify fx and fy and let the function compute the destination image size.
+    resize(src, dst, Size(), 0.5, 0.5, interpolation);
+@endcode
+To shrink an image, it will generally look best with #INTER_AREA interpolation, whereas to
+enlarge an image, it will generally look best with c#INTER_CUBIC (slow) or #INTER_LINEAR
+(faster but still looks OK).
+
+@param src input image.
+@param dst output image; it has the size dsize (when it is non-zero) or the size computed from
+src.size(), fx, and fy; the type of dst is the same as of src.
+@param dsize output image size; if it equals zero, it is computed as:
+ \f[\texttt{dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))}\f]
+ Either dsize or both fx and fy must be non-zero.
+@param fx scale factor along the horizontal axis; when it equals 0, it is computed as
+\f[\texttt{(double)dsize.width/src.cols}\f]
+@param fy scale factor along the vertical axis; when it equals 0, it is computed as
+\f[\texttt{(double)dsize.height/src.rows}\f]
+@param interpolation interpolation method, see #InterpolationFlags
+
+@sa  warpAffine, warpPerspective, remap
+ */
+CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst,
+                          Size dsize, double fx = 0, double fy = 0,
+                          int interpolation = INTER_LINEAR );
+
+/** @brief Applies an affine transformation to an image.
+
+The function warpAffine transforms the source image using the specified matrix:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \texttt{src} ( \texttt{M} _{11} x +  \texttt{M} _{12} y +  \texttt{M} _{13}, \texttt{M} _{21} x +  \texttt{M} _{22} y +  \texttt{M} _{23})\f]
+
+when the flag #WARP_INVERSE_MAP is set. Otherwise, the transformation is first inverted
+with #invertAffineTransform and then put in the formula above instead of M. The function cannot
+operate in-place.
+
+@param src input image.
+@param dst output image that has the size dsize and the same type as src .
+@param M \f$2\times 3\f$ transformation matrix.
+@param dsize size of the output image.
+@param flags combination of interpolation methods (see #InterpolationFlags) and the optional
+flag #WARP_INVERSE_MAP that means that M is the inverse transformation (
+\f$\texttt{dst}\rightarrow\texttt{src}\f$ ).
+@param borderMode pixel extrapolation method (see #BorderTypes); when
+borderMode=#BORDER_TRANSPARENT, it means that the pixels in the destination image corresponding to
+the "outliers" in the source image are not modified by the function.
+@param borderValue value used in case of a constant border; by default, it is 0.
+
+@sa  warpPerspective, resize, remap, getRectSubPix, transform
+ */
+CV_EXPORTS_W void warpAffine( InputArray src, OutputArray dst,
+                              InputArray M, Size dsize,
+                              int flags = INTER_LINEAR,
+                              int borderMode = BORDER_CONSTANT,
+                              const Scalar& borderValue = Scalar());
+
+/** @example samples/cpp/warpPerspective_demo.cpp
+An example program shows using cv::findHomography and cv::warpPerspective for image warping
+*/
+
+/** @brief Applies a perspective transformation to an image.
+
+The function warpPerspective transforms the source image using the specified matrix:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \texttt{src} \left ( \frac{M_{11} x + M_{12} y + M_{13}}{M_{31} x + M_{32} y + M_{33}} ,
+     \frac{M_{21} x + M_{22} y + M_{23}}{M_{31} x + M_{32} y + M_{33}} \right )\f]
+
+when the flag #WARP_INVERSE_MAP is set. Otherwise, the transformation is first inverted with invert
+and then put in the formula above instead of M. The function cannot operate in-place.
+
+@param src input image.
+@param dst output image that has the size dsize and the same type as src .
+@param M \f$3\times 3\f$ transformation matrix.
+@param dsize size of the output image.
+@param flags combination of interpolation methods (#INTER_LINEAR or #INTER_NEAREST) and the
+optional flag #WARP_INVERSE_MAP, that sets M as the inverse transformation (
+\f$\texttt{dst}\rightarrow\texttt{src}\f$ ).
+@param borderMode pixel extrapolation method (#BORDER_CONSTANT or #BORDER_REPLICATE).
+@param borderValue value used in case of a constant border; by default, it equals 0.
+
+@sa  warpAffine, resize, remap, getRectSubPix, perspectiveTransform
+ */
+CV_EXPORTS_W void warpPerspective( InputArray src, OutputArray dst,
+                                   InputArray M, Size dsize,
+                                   int flags = INTER_LINEAR,
+                                   int borderMode = BORDER_CONSTANT,
+                                   const Scalar& borderValue = Scalar());
+
+/** @brief Applies a generic geometrical transformation to an image.
+
+The function remap transforms the source image using the specified map:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y) =  \texttt{src} (map_x(x,y),map_y(x,y))\f]
+
+where values of pixels with non-integer coordinates are computed using one of available
+interpolation methods. \f$map_x\f$ and \f$map_y\f$ can be encoded as separate floating-point maps
+in \f$map_1\f$ and \f$map_2\f$ respectively, or interleaved floating-point maps of \f$(x,y)\f$ in
+\f$map_1\f$, or fixed-point maps created by using convertMaps. The reason you might want to
+convert from floating to fixed-point representations of a map is that they can yield much faster
+(\~2x) remapping operations. In the converted case, \f$map_1\f$ contains pairs (cvFloor(x),
+cvFloor(y)) and \f$map_2\f$ contains indices in a table of interpolation coefficients.
+
+This function cannot operate in-place.
+
+@param src Source image.
+@param dst Destination image. It has the same size as map1 and the same type as src .
+@param map1 The first map of either (x,y) points or just x values having the type CV_16SC2 ,
+CV_32FC1, or CV_32FC2. See convertMaps for details on converting a floating point
+representation to fixed-point for speed.
+@param map2 The second map of y values having the type CV_16UC1, CV_32FC1, or none (empty map
+if map1 is (x,y) points), respectively.
+@param interpolation Interpolation method (see #InterpolationFlags). The method #INTER_AREA is
+not supported by this function.
+@param borderMode Pixel extrapolation method (see #BorderTypes). When
+borderMode=#BORDER_TRANSPARENT, it means that the pixels in the destination image that
+corresponds to the "outliers" in the source image are not modified by the function.
+@param borderValue Value used in case of a constant border. By default, it is 0.
+@note
+Due to current implementation limitations the size of an input and output images should be less than 32767x32767.
+ */
+CV_EXPORTS_W void remap( InputArray src, OutputArray dst,
+                         InputArray map1, InputArray map2,
+                         int interpolation, int borderMode = BORDER_CONSTANT,
+                         const Scalar& borderValue = Scalar());
+
+/** @brief Converts image transformation maps from one representation to another.
+
+The function converts a pair of maps for remap from one representation to another. The following
+options ( (map1.type(), map2.type()) \f$\rightarrow\f$ (dstmap1.type(), dstmap2.type()) ) are
+supported:
+
+- \f$\texttt{(CV_32FC1, CV_32FC1)} \rightarrow \texttt{(CV_16SC2, CV_16UC1)}\f$. This is the
+most frequently used conversion operation, in which the original floating-point maps (see remap )
+are converted to a more compact and much faster fixed-point representation. The first output array
+contains the rounded coordinates and the second array (created only when nninterpolation=false )
+contains indices in the interpolation tables.
+
+- \f$\texttt{(CV_32FC2)} \rightarrow \texttt{(CV_16SC2, CV_16UC1)}\f$. The same as above but
+the original maps are stored in one 2-channel matrix.
+
+- Reverse conversion. Obviously, the reconstructed floating-point maps will not be exactly the same
+as the originals.
+
+@param map1 The first input map of type CV_16SC2, CV_32FC1, or CV_32FC2 .
+@param map2 The second input map of type CV_16UC1, CV_32FC1, or none (empty matrix),
+respectively.
+@param dstmap1 The first output map that has the type dstmap1type and the same size as src .
+@param dstmap2 The second output map.
+@param dstmap1type Type of the first output map that should be CV_16SC2, CV_32FC1, or
+CV_32FC2 .
+@param nninterpolation Flag indicating whether the fixed-point maps are used for the
+nearest-neighbor or for a more complex interpolation.
+
+@sa  remap, undistort, initUndistortRectifyMap
+ */
+CV_EXPORTS_W void convertMaps( InputArray map1, InputArray map2,
+                               OutputArray dstmap1, OutputArray dstmap2,
+                               int dstmap1type, bool nninterpolation = false );
+
+/** @brief Calculates an affine matrix of 2D rotation.
+
+The function calculates the following matrix:
+
+\f[\begin{bmatrix} \alpha &  \beta & (1- \alpha )  \cdot \texttt{center.x} -  \beta \cdot \texttt{center.y} \\ - \beta &  \alpha &  \beta \cdot \texttt{center.x} + (1- \alpha )  \cdot \texttt{center.y} \end{bmatrix}\f]
+
+where
+
+\f[\begin{array}{l} \alpha =  \texttt{scale} \cdot \cos \texttt{angle} , \\ \beta =  \texttt{scale} \cdot \sin \texttt{angle} \end{array}\f]
+
+The transformation maps the rotation center to itself. If this is not the target, adjust the shift.
+
+@param center Center of the rotation in the source image.
+@param angle Rotation angle in degrees. Positive values mean counter-clockwise rotation (the
+coordinate origin is assumed to be the top-left corner).
+@param scale Isotropic scale factor.
+
+@sa  getAffineTransform, warpAffine, transform
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat getRotationMatrix2D( Point2f center, double angle, double scale );
+
+/** @brief Calculates an affine transform from three pairs of the corresponding points.
+
+The function calculates the \f$2 \times 3\f$ matrix of an affine transform so that:
+
+\f[\begin{bmatrix} x'_i \\ y'_i \end{bmatrix} = \texttt{map_matrix} \cdot \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ 1 \end{bmatrix}\f]
+
+where
+
+\f[dst(i)=(x'_i,y'_i), src(i)=(x_i, y_i), i=0,1,2\f]
+
+@param src Coordinates of triangle vertices in the source image.
+@param dst Coordinates of the corresponding triangle vertices in the destination image.
+
+@sa  warpAffine, transform
+ */
+CV_EXPORTS Mat getAffineTransform( const Point2f src[], const Point2f dst[] );
+
+/** @brief Inverts an affine transformation.
+
+The function computes an inverse affine transformation represented by \f$2 \times 3\f$ matrix M:
+
+\f[\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & b_1  \\ a_{21} & a_{22} & b_2 \end{bmatrix}\f]
+
+The result is also a \f$2 \times 3\f$ matrix of the same type as M.
+
+@param M Original affine transformation.
+@param iM Output reverse affine transformation.
+ */
+CV_EXPORTS_W void invertAffineTransform( InputArray M, OutputArray iM );
+
+/** @brief Calculates a perspective transform from four pairs of the corresponding points.
+
+The function calculates the \f$3 \times 3\f$ matrix of a perspective transform so that:
+
+\f[\begin{bmatrix} t_i x'_i \\ t_i y'_i \\ t_i \end{bmatrix} = \texttt{map_matrix} \cdot \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ 1 \end{bmatrix}\f]
+
+where
+
+\f[dst(i)=(x'_i,y'_i), src(i)=(x_i, y_i), i=0,1,2,3\f]
+
+@param src Coordinates of quadrangle vertices in the source image.
+@param dst Coordinates of the corresponding quadrangle vertices in the destination image.
+@param solveMethod method passed to cv::solve (#DecompTypes)
+
+@sa  findHomography, warpPerspective, perspectiveTransform
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat getPerspectiveTransform(InputArray src, InputArray dst, int solveMethod = DECOMP_LU);
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const Point2f dst[], int solveMethod = DECOMP_LU);
+
+
+CV_EXPORTS_W Mat getAffineTransform( InputArray src, InputArray dst );
+
+/** @brief Retrieves a pixel rectangle from an image with sub-pixel accuracy.
+
+The function getRectSubPix extracts pixels from src:
+
+\f[patch(x, y) = src(x +  \texttt{center.x} - ( \texttt{dst.cols} -1)*0.5, y +  \texttt{center.y} - ( \texttt{dst.rows} -1)*0.5)\f]
+
+where the values of the pixels at non-integer coordinates are retrieved using bilinear
+interpolation. Every channel of multi-channel images is processed independently. Also
+the image should be a single channel or three channel image. While the center of the
+rectangle must be inside the image, parts of the rectangle may be outside.
+
+@param image Source image.
+@param patchSize Size of the extracted patch.
+@param center Floating point coordinates of the center of the extracted rectangle within the
+source image. The center must be inside the image.
+@param patch Extracted patch that has the size patchSize and the same number of channels as src .
+@param patchType Depth of the extracted pixels. By default, they have the same depth as src .
+
+@sa  warpAffine, warpPerspective
+ */
+CV_EXPORTS_W void getRectSubPix( InputArray image, Size patchSize,
+                                 Point2f center, OutputArray patch, int patchType = -1 );
+
+/** @example samples/cpp/polar_transforms.cpp
+An example using the cv::linearPolar and cv::logPolar operations
+*/
+
+/** @brief Remaps an image to semilog-polar coordinates space.
+
+@deprecated This function produces same result as cv::warpPolar(src, dst, src.size(), center, maxRadius, flags+WARP_POLAR_LOG);
+
+@internal
+Transform the source image using the following transformation (See @ref polar_remaps_reference_image "Polar remaps reference image d)"):
+\f[\begin{array}{l}
+  dst( \rho , \phi ) = src(x,y) \\
+  dst.size() \leftarrow src.size()
+\end{array}\f]
+
+where
+\f[\begin{array}{l}
+  I = (dx,dy) = (x - center.x,y - center.y) \\
+  \rho = M \cdot log_e(\texttt{magnitude} (I)) ,\\
+  \phi = Kangle \cdot \texttt{angle} (I) \\
+\end{array}\f]
+
+and
+\f[\begin{array}{l}
+  M = src.cols / log_e(maxRadius) \\
+  Kangle = src.rows / 2\Pi \\
+\end{array}\f]
+
+The function emulates the human "foveal" vision and can be used for fast scale and
+rotation-invariant template matching, for object tracking and so forth.
+@param src Source image
+@param dst Destination image. It will have same size and type as src.
+@param center The transformation center; where the output precision is maximal
+@param M Magnitude scale parameter. It determines the radius of the bounding circle to transform too.
+@param flags A combination of interpolation methods, see #InterpolationFlags
+
+@note
+-   The function can not operate in-place.
+-   To calculate magnitude and angle in degrees #cartToPolar is used internally thus angles are measured from 0 to 360 with accuracy about 0.3 degrees.
+
+@sa cv::linearPolar
+@endinternal
+*/
+CV_EXPORTS_W void logPolar( InputArray src, OutputArray dst,
+                            Point2f center, double M, int flags );
+
+/** @brief Remaps an image to polar coordinates space.
+
+@deprecated This function produces same result as cv::warpPolar(src, dst, src.size(), center, maxRadius, flags)
+
+@internal
+Transform the source image using the following transformation (See @ref polar_remaps_reference_image "Polar remaps reference image c)"):
+\f[\begin{array}{l}
+  dst( \rho , \phi ) = src(x,y) \\
+  dst.size() \leftarrow src.size()
+\end{array}\f]
+
+where
+\f[\begin{array}{l}
+  I = (dx,dy) = (x - center.x,y - center.y) \\
+  \rho = Kmag \cdot \texttt{magnitude} (I) ,\\
+  \phi = angle \cdot \texttt{angle} (I)
+\end{array}\f]
+
+and
+\f[\begin{array}{l}
+  Kx = src.cols / maxRadius \\
+  Ky = src.rows / 2\Pi
+\end{array}\f]
+
+
+@param src Source image
+@param dst Destination image. It will have same size and type as src.
+@param center The transformation center;
+@param maxRadius The radius of the bounding circle to transform. It determines the inverse magnitude scale parameter too.
+@param flags A combination of interpolation methods, see #InterpolationFlags
+
+@note
+-   The function can not operate in-place.
+-   To calculate magnitude and angle in degrees #cartToPolar is used internally thus angles are measured from 0 to 360 with accuracy about 0.3 degrees.
+
+@sa cv::logPolar
+@endinternal
+*/
+CV_EXPORTS_W void linearPolar( InputArray src, OutputArray dst,
+                               Point2f center, double maxRadius, int flags );
+
+
+/** \brief Remaps an image to polar or semilog-polar coordinates space
+
+@anchor polar_remaps_reference_image
+![Polar remaps reference](pics/polar_remap_doc.png)
+
+Transform the source image using the following transformation:
+\f[
+dst(\rho , \phi ) = src(x,y)
+\f]
+
+where
+\f[
+\begin{array}{l}
+\vec{I} = (x - center.x, \;y - center.y) \\
+\phi = Kangle \cdot \texttt{angle} (\vec{I}) \\
+\rho = \left\{\begin{matrix}
+Klin \cdot \texttt{magnitude} (\vec{I}) & default \\
+Klog \cdot log_e(\texttt{magnitude} (\vec{I})) & if \; semilog \\
+\end{matrix}\right.
+\end{array}
+\f]
+
+and
+\f[
+\begin{array}{l}
+Kangle = dsize.height / 2\Pi \\
+Klin = dsize.width / maxRadius \\
+Klog = dsize.width / log_e(maxRadius) \\
+\end{array}
+\f]
+
+
+\par Linear vs semilog mapping
+
+Polar mapping can be linear or semi-log. Add one of #WarpPolarMode to `flags` to specify the polar mapping mode.
+
+Linear is the default mode.
+
+The semilog mapping emulates the human "foveal" vision that permit very high acuity on the line of sight (central vision)
+in contrast to peripheral vision where acuity is minor.
+
+\par Option on `dsize`:
+
+- if both values in `dsize <=0 ` (default),
+the destination image will have (almost) same area of source bounding circle:
+\f[\begin{array}{l}
+dsize.area  \leftarrow (maxRadius^2 \cdot \Pi) \\
+dsize.width = \texttt{cvRound}(maxRadius) \\
+dsize.height = \texttt{cvRound}(maxRadius \cdot \Pi) \\
+\end{array}\f]
+
+
+- if only `dsize.height <= 0`,
+the destination image area will be proportional to the bounding circle area but scaled by `Kx * Kx`:
+\f[\begin{array}{l}
+dsize.height = \texttt{cvRound}(dsize.width \cdot \Pi) \\
+\end{array}
+\f]
+
+- if both values in `dsize > 0 `,
+the destination image will have the given size therefore the area of the bounding circle will be scaled to `dsize`.
+
+
+\par Reverse mapping
+
+You can get reverse mapping adding #WARP_INVERSE_MAP to `flags`
+\snippet polar_transforms.cpp InverseMap
+
+In addiction, to calculate the original coordinate from a polar mapped coordinate \f$(rho, phi)->(x, y)\f$:
+\snippet polar_transforms.cpp InverseCoordinate
+
+@param src Source image.
+@param dst Destination image. It will have same type as src.
+@param dsize The destination image size (see description for valid options).
+@param center The transformation center.
+@param maxRadius The radius of the bounding circle to transform. It determines the inverse magnitude scale parameter too.
+@param flags A combination of interpolation methods, #InterpolationFlags + #WarpPolarMode.
+            - Add #WARP_POLAR_LINEAR to select linear polar mapping (default)
+            - Add #WARP_POLAR_LOG to select semilog polar mapping
+            - Add #WARP_INVERSE_MAP for reverse mapping.
+@note
+-  The function can not operate in-place.
+-  To calculate magnitude and angle in degrees #cartToPolar is used internally thus angles are measured from 0 to 360 with accuracy about 0.3 degrees.
+-  This function uses #remap. Due to current implementation limitations the size of an input and output images should be less than 32767x32767.
+
+@sa cv::remap
+*/
+CV_EXPORTS_W void warpPolar(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize,
+                            Point2f center, double maxRadius, int flags);
+
+
+//! @} imgproc_transform
+
+//! @addtogroup imgproc_misc
+//! @{
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W void integral( InputArray src, OutputArray sum, int sdepth = -1 );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_AS(integral2) void integral( InputArray src, OutputArray sum,
+                                        OutputArray sqsum, int sdepth = -1, int sqdepth = -1 );
+
+/** @brief Calculates the integral of an image.
+
+The function calculates one or more integral images for the source image as follows:
+
+\f[\texttt{sum} (X,Y) =  \sum _{x<X,y<Y}  \texttt{image} (x,y)\f]
+
+\f[\texttt{sqsum} (X,Y) =  \sum _{x<X,y<Y}  \texttt{image} (x,y)^2\f]
+
+\f[\texttt{tilted} (X,Y) =  \sum _{y<Y,abs(x-X+1) \leq Y-y-1}  \texttt{image} (x,y)\f]
+
+Using these integral images, you can calculate sum, mean, and standard deviation over a specific
+up-right or rotated rectangular region of the image in a constant time, for example:
+
+\f[\sum _{x_1 \leq x < x_2,  \, y_1  \leq y < y_2}  \texttt{image} (x,y) =  \texttt{sum} (x_2,y_2)- \texttt{sum} (x_1,y_2)- \texttt{sum} (x_2,y_1)+ \texttt{sum} (x_1,y_1)\f]
+
+It makes possible to do a fast blurring or fast block correlation with a variable window size, for
+example. In case of multi-channel images, sums for each channel are accumulated independently.
+
+As a practical example, the next figure shows the calculation of the integral of a straight
+rectangle Rect(3,3,3,2) and of a tilted rectangle Rect(5,1,2,3) . The selected pixels in the
+original image are shown, as well as the relative pixels in the integral images sum and tilted .
+
+![integral calculation example](pics/integral.png)
+
+@param src input image as \f$W \times H\f$, 8-bit or floating-point (32f or 64f).
+@param sum integral image as \f$(W+1)\times (H+1)\f$ , 32-bit integer or floating-point (32f or 64f).
+@param sqsum integral image for squared pixel values; it is \f$(W+1)\times (H+1)\f$, double-precision
+floating-point (64f) array.
+@param tilted integral for the image rotated by 45 degrees; it is \f$(W+1)\times (H+1)\f$ array with
+the same data type as sum.
+@param sdepth desired depth of the integral and the tilted integral images, CV_32S, CV_32F, or
+CV_64F.
+@param sqdepth desired depth of the integral image of squared pixel values, CV_32F or CV_64F.
+ */
+CV_EXPORTS_AS(integral3) void integral( InputArray src, OutputArray sum,
+                                        OutputArray sqsum, OutputArray tilted,
+                                        int sdepth = -1, int sqdepth = -1 );
+
+//! @} imgproc_misc
+
+//! @addtogroup imgproc_motion
+//! @{
+
+/** @brief Adds an image to the accumulator image.
+
+The function adds src or some of its elements to dst :
+
+\f[\texttt{dst} (x,y)  \leftarrow \texttt{dst} (x,y) +  \texttt{src} (x,y)  \quad \text{if} \quad \texttt{mask} (x,y)  \ne 0\f]
+
+The function supports multi-channel images. Each channel is processed independently.
+
+The function cv::accumulate can be used, for example, to collect statistics of a scene background
+viewed by a still camera and for the further foreground-background segmentation.
+
+@param src Input image of type CV_8UC(n), CV_16UC(n), CV_32FC(n) or CV_64FC(n), where n is a positive integer.
+@param dst %Accumulator image with the same number of channels as input image, and a depth of CV_32F or CV_64F.
+@param mask Optional operation mask.
+
+@sa  accumulateSquare, accumulateProduct, accumulateWeighted
+ */
+CV_EXPORTS_W void accumulate( InputArray src, InputOutputArray dst,
+                              InputArray mask = noArray() );
+
+/** @brief Adds the square of a source image to the accumulator image.
+
+The function adds the input image src or its selected region, raised to a power of 2, to the
+accumulator dst :
+
+\f[\texttt{dst} (x,y)  \leftarrow \texttt{dst} (x,y) +  \texttt{src} (x,y)^2  \quad \text{if} \quad \texttt{mask} (x,y)  \ne 0\f]
+
+The function supports multi-channel images. Each channel is processed independently.
+
+@param src Input image as 1- or 3-channel, 8-bit or 32-bit floating point.
+@param dst %Accumulator image with the same number of channels as input image, 32-bit or 64-bit
+floating-point.
+@param mask Optional operation mask.
+
+@sa  accumulateSquare, accumulateProduct, accumulateWeighted
+ */
+CV_EXPORTS_W void accumulateSquare( InputArray src, InputOutputArray dst,
+                                    InputArray mask = noArray() );
+
+/** @brief Adds the per-element product of two input images to the accumulator image.
+
+The function adds the product of two images or their selected regions to the accumulator dst :
+
+\f[\texttt{dst} (x,y)  \leftarrow \texttt{dst} (x,y) +  \texttt{src1} (x,y)  \cdot \texttt{src2} (x,y)  \quad \text{if} \quad \texttt{mask} (x,y)  \ne 0\f]
+
+The function supports multi-channel images. Each channel is processed independently.
+
+@param src1 First input image, 1- or 3-channel, 8-bit or 32-bit floating point.
+@param src2 Second input image of the same type and the same size as src1 .
+@param dst %Accumulator image with the same number of channels as input images, 32-bit or 64-bit
+floating-point.
+@param mask Optional operation mask.
+
+@sa  accumulate, accumulateSquare, accumulateWeighted
+ */
+CV_EXPORTS_W void accumulateProduct( InputArray src1, InputArray src2,
+                                     InputOutputArray dst, InputArray mask=noArray() );
+
+/** @brief Updates a running average.
+
+The function calculates the weighted sum of the input image src and the accumulator dst so that dst
+becomes a running average of a frame sequence:
+
+\f[\texttt{dst} (x,y)  \leftarrow (1- \texttt{alpha} )  \cdot \texttt{dst} (x,y) +  \texttt{alpha} \cdot \texttt{src} (x,y)  \quad \text{if} \quad \texttt{mask} (x,y)  \ne 0\f]
+
+That is, alpha regulates the update speed (how fast the accumulator "forgets" about earlier images).
+The function supports multi-channel images. Each channel is processed independently.
+
+@param src Input image as 1- or 3-channel, 8-bit or 32-bit floating point.
+@param dst %Accumulator image with the same number of channels as input image, 32-bit or 64-bit
+floating-point.
+@param alpha Weight of the input image.
+@param mask Optional operation mask.
+
+@sa  accumulate, accumulateSquare, accumulateProduct
+ */
+CV_EXPORTS_W void accumulateWeighted( InputArray src, InputOutputArray dst,
+                                      double alpha, InputArray mask = noArray() );
+
+/** @brief The function is used to detect translational shifts that occur between two images.
+
+The operation takes advantage of the Fourier shift theorem for detecting the translational shift in
+the frequency domain. It can be used for fast image registration as well as motion estimation. For
+more information please see <http://en.wikipedia.org/wiki/Phase_correlation>
+
+Calculates the cross-power spectrum of two supplied source arrays. The arrays are padded if needed
+with getOptimalDFTSize.
+
+The function performs the following equations:
+- First it applies a Hanning window (see <http://en.wikipedia.org/wiki/Hann_function>) to each
+image to remove possible edge effects. This window is cached until the array size changes to speed
+up processing time.
+- Next it computes the forward DFTs of each source array:
+\f[\mathbf{G}_a = \mathcal{F}\{src_1\}, \; \mathbf{G}_b = \mathcal{F}\{src_2\}\f]
+where \f$\mathcal{F}\f$ is the forward DFT.
+- It then computes the cross-power spectrum of each frequency domain array:
+\f[R = \frac{ \mathbf{G}_a \mathbf{G}_b^*}{|\mathbf{G}_a \mathbf{G}_b^*|}\f]
+- Next the cross-correlation is converted back into the time domain via the inverse DFT:
+\f[r = \mathcal{F}^{-1}\{R\}\f]
+- Finally, it computes the peak location and computes a 5x5 weighted centroid around the peak to
+achieve sub-pixel accuracy.
+\f[(\Delta x, \Delta y) = \texttt{weightedCentroid} \{\arg \max_{(x, y)}\{r\}\}\f]
+- If non-zero, the response parameter is computed as the sum of the elements of r within the 5x5
+centroid around the peak location. It is normalized to a maximum of 1 (meaning there is a single
+peak) and will be smaller when there are multiple peaks.
+
+@param src1 Source floating point array (CV_32FC1 or CV_64FC1)
+@param src2 Source floating point array (CV_32FC1 or CV_64FC1)
+@param window Floating point array with windowing coefficients to reduce edge effects (optional).
+@param response Signal power within the 5x5 centroid around the peak, between 0 and 1 (optional).
+@returns detected phase shift (sub-pixel) between the two arrays.
+
+@sa dft, getOptimalDFTSize, idft, mulSpectrums createHanningWindow
+ */
+CV_EXPORTS_W Point2d phaseCorrelate(InputArray src1, InputArray src2,
+                                    InputArray window = noArray(), CV_OUT double* response = 0);
+
+/** @brief This function computes a Hanning window coefficients in two dimensions.
+
+See (http://en.wikipedia.org/wiki/Hann_function) and (http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function)
+for more information.
+
+An example is shown below:
+@code
+    // create hanning window of size 100x100 and type CV_32F
+    Mat hann;
+    createHanningWindow(hann, Size(100, 100), CV_32F);
+@endcode
+@param dst Destination array to place Hann coefficients in
+@param winSize The window size specifications (both width and height must be > 1)
+@param type Created array type
+ */
+CV_EXPORTS_W void createHanningWindow(OutputArray dst, Size winSize, int type);
+
+//! @} imgproc_motion
+
+//! @addtogroup imgproc_misc
+//! @{
+
+/** @brief Applies a fixed-level threshold to each array element.
+
+The function applies fixed-level thresholding to a multiple-channel array. The function is typically
+used to get a bi-level (binary) image out of a grayscale image ( #compare could be also used for
+this purpose) or for removing a noise, that is, filtering out pixels with too small or too large
+values. There are several types of thresholding supported by the function. They are determined by
+type parameter.
+
+Also, the special values #THRESH_OTSU or #THRESH_TRIANGLE may be combined with one of the
+above values. In these cases, the function determines the optimal threshold value using the Otsu's
+or Triangle algorithm and uses it instead of the specified thresh.
+
+@note Currently, the Otsu's and Triangle methods are implemented only for 8-bit single-channel images.
+
+@param src input array (multiple-channel, 8-bit or 32-bit floating point).
+@param dst output array of the same size  and type and the same number of channels as src.
+@param thresh threshold value.
+@param maxval maximum value to use with the #THRESH_BINARY and #THRESH_BINARY_INV thresholding
+types.
+@param type thresholding type (see #ThresholdTypes).
+@return the computed threshold value if Otsu's or Triangle methods used.
+
+@sa  adaptiveThreshold, findContours, compare, min, max
+ */
+CV_EXPORTS_W double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
+                               double thresh, double maxval, int type );
+
+
+/** @brief Applies an adaptive threshold to an array.
+
+The function transforms a grayscale image to a binary image according to the formulae:
+-   **THRESH_BINARY**
+    \f[dst(x,y) =  \fork{\texttt{maxValue}}{if \(src(x,y) > T(x,y)\)}{0}{otherwise}\f]
+-   **THRESH_BINARY_INV**
+    \f[dst(x,y) =  \fork{0}{if \(src(x,y) > T(x,y)\)}{\texttt{maxValue}}{otherwise}\f]
+where \f$T(x,y)\f$ is a threshold calculated individually for each pixel (see adaptiveMethod parameter).
+
+The function can process the image in-place.
+
+@param src Source 8-bit single-channel image.
+@param dst Destination image of the same size and the same type as src.
+@param maxValue Non-zero value assigned to the pixels for which the condition is satisfied
+@param adaptiveMethod Adaptive thresholding algorithm to use, see #AdaptiveThresholdTypes.
+The #BORDER_REPLICATE | #BORDER_ISOLATED is used to process boundaries.
+@param thresholdType Thresholding type that must be either #THRESH_BINARY or #THRESH_BINARY_INV,
+see #ThresholdTypes.
+@param blockSize Size of a pixel neighborhood that is used to calculate a threshold value for the
+pixel: 3, 5, 7, and so on.
+@param C Constant subtracted from the mean or weighted mean (see the details below). Normally, it
+is positive but may be zero or negative as well.
+
+@sa  threshold, blur, GaussianBlur
+ */
+CV_EXPORTS_W void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst,
+                                     double maxValue, int adaptiveMethod,
+                                     int thresholdType, int blockSize, double C );
+
+//! @} imgproc_misc
+
+//! @addtogroup imgproc_filter
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/Pyramids/Pyramids.cpp
+An example using pyrDown and pyrUp functions
+*/
+
+/** @brief Blurs an image and downsamples it.
+
+By default, size of the output image is computed as `Size((src.cols+1)/2, (src.rows+1)/2)`, but in
+any case, the following conditions should be satisfied:
+
+\f[\begin{array}{l} | \texttt{dstsize.width} *2-src.cols| \leq 2 \\ | \texttt{dstsize.height} *2-src.rows| \leq 2 \end{array}\f]
+
+The function performs the downsampling step of the Gaussian pyramid construction. First, it
+convolves the source image with the kernel:
+
+\f[\frac{1}{256} \begin{bmatrix} 1 & 4 & 6 & 4 & 1  \\ 4 & 16 & 24 & 16 & 4  \\ 6 & 24 & 36 & 24 & 6  \\ 4 & 16 & 24 & 16 & 4  \\ 1 & 4 & 6 & 4 & 1 \end{bmatrix}\f]
+
+Then, it downsamples the image by rejecting even rows and columns.
+
+@param src input image.
+@param dst output image; it has the specified size and the same type as src.
+@param dstsize size of the output image.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see #BorderTypes (#BORDER_CONSTANT isn't supported)
+ */
+CV_EXPORTS_W void pyrDown( InputArray src, OutputArray dst,
+                           const Size& dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Upsamples an image and then blurs it.
+
+By default, size of the output image is computed as `Size(src.cols\*2, (src.rows\*2)`, but in any
+case, the following conditions should be satisfied:
+
+\f[\begin{array}{l} | \texttt{dstsize.width} -src.cols*2| \leq  ( \texttt{dstsize.width}   \mod  2)  \\ | \texttt{dstsize.height} -src.rows*2| \leq  ( \texttt{dstsize.height}   \mod  2) \end{array}\f]
+
+The function performs the upsampling step of the Gaussian pyramid construction, though it can
+actually be used to construct the Laplacian pyramid. First, it upsamples the source image by
+injecting even zero rows and columns and then convolves the result with the same kernel as in
+pyrDown multiplied by 4.
+
+@param src input image.
+@param dst output image. It has the specified size and the same type as src .
+@param dstsize size of the output image.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see #BorderTypes (only #BORDER_DEFAULT is supported)
+ */
+CV_EXPORTS_W void pyrUp( InputArray src, OutputArray dst,
+                         const Size& dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+/** @brief Constructs the Gaussian pyramid for an image.
+
+The function constructs a vector of images and builds the Gaussian pyramid by recursively applying
+pyrDown to the previously built pyramid layers, starting from `dst[0]==src`.
+
+@param src Source image. Check pyrDown for the list of supported types.
+@param dst Destination vector of maxlevel+1 images of the same type as src. dst[0] will be the
+same as src. dst[1] is the next pyramid layer, a smoothed and down-sized src, and so on.
+@param maxlevel 0-based index of the last (the smallest) pyramid layer. It must be non-negative.
+@param borderType Pixel extrapolation method, see #BorderTypes (#BORDER_CONSTANT isn't supported)
+ */
+CV_EXPORTS void buildPyramid( InputArray src, OutputArrayOfArrays dst,
+                              int maxlevel, int borderType = BORDER_DEFAULT );
+
+//! @} imgproc_filter
+
+//! @addtogroup imgproc_hist
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/demhist.cpp
+An example for creating histograms of an image
+*/
+
+/** @brief Calculates a histogram of a set of arrays.
+
+The function cv::calcHist calculates the histogram of one or more arrays. The elements of a tuple used
+to increment a histogram bin are taken from the corresponding input arrays at the same location. The
+sample below shows how to compute a 2D Hue-Saturation histogram for a color image. :
+@include snippets/imgproc_calcHist.cpp
+
+@param images Source arrays. They all should have the same depth, CV_8U, CV_16U or CV_32F , and the same
+size. Each of them can have an arbitrary number of channels.
+@param nimages Number of source images.
+@param channels List of the dims channels used to compute the histogram. The first array channels
+are numerated from 0 to images[0].channels()-1 , the second array channels are counted from
+images[0].channels() to images[0].channels() + images[1].channels()-1, and so on.
+@param mask Optional mask. If the matrix is not empty, it must be an 8-bit array of the same size
+as images[i] . The non-zero mask elements mark the array elements counted in the histogram.
+@param hist Output histogram, which is a dense or sparse dims -dimensional array.
+@param dims Histogram dimensionality that must be positive and not greater than CV_MAX_DIMS
+(equal to 32 in the current OpenCV version).
+@param histSize Array of histogram sizes in each dimension.
+@param ranges Array of the dims arrays of the histogram bin boundaries in each dimension. When the
+histogram is uniform ( uniform =true), then for each dimension i it is enough to specify the lower
+(inclusive) boundary \f$L_0\f$ of the 0-th histogram bin and the upper (exclusive) boundary
+\f$U_{\texttt{histSize}[i]-1}\f$ for the last histogram bin histSize[i]-1 . That is, in case of a
+uniform histogram each of ranges[i] is an array of 2 elements. When the histogram is not uniform (
+uniform=false ), then each of ranges[i] contains histSize[i]+1 elements:
+\f$L_0, U_0=L_1, U_1=L_2, ..., U_{\texttt{histSize[i]}-2}=L_{\texttt{histSize[i]}-1}, U_{\texttt{histSize[i]}-1}\f$
+. The array elements, that are not between \f$L_0\f$ and \f$U_{\texttt{histSize[i]}-1}\f$ , are not
+counted in the histogram.
+@param uniform Flag indicating whether the histogram is uniform or not (see above).
+@param accumulate Accumulation flag. If it is set, the histogram is not cleared in the beginning
+when it is allocated. This feature enables you to compute a single histogram from several sets of
+arrays, or to update the histogram in time.
+*/
+CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages,
+                          const int* channels, InputArray mask,
+                          OutputArray hist, int dims, const int* histSize,
+                          const float** ranges, bool uniform = true, bool accumulate = false );
+
+/** @overload
+
+this variant uses %SparseMat for output
+*/
+CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages,
+                          const int* channels, InputArray mask,
+                          SparseMat& hist, int dims,
+                          const int* histSize, const float** ranges,
+                          bool uniform = true, bool accumulate = false );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W void calcHist( InputArrayOfArrays images,
+                            const std::vector<int>& channels,
+                            InputArray mask, OutputArray hist,
+                            const std::vector<int>& histSize,
+                            const std::vector<float>& ranges,
+                            bool accumulate = false );
+
+/** @brief Calculates the back projection of a histogram.
+
+The function cv::calcBackProject calculates the back project of the histogram. That is, similarly to
+#calcHist , at each location (x, y) the function collects the values from the selected channels
+in the input images and finds the corresponding histogram bin. But instead of incrementing it, the
+function reads the bin value, scales it by scale , and stores in backProject(x,y) . In terms of
+statistics, the function computes probability of each element value in respect with the empirical
+probability distribution represented by the histogram. See how, for example, you can find and track
+a bright-colored object in a scene:
+
+- Before tracking, show the object to the camera so that it covers almost the whole frame.
+Calculate a hue histogram. The histogram may have strong maximums, corresponding to the dominant
+colors in the object.
+
+- When tracking, calculate a back projection of a hue plane of each input video frame using that
+pre-computed histogram. Threshold the back projection to suppress weak colors. It may also make
+sense to suppress pixels with non-sufficient color saturation and too dark or too bright pixels.
+
+- Find connected components in the resulting picture and choose, for example, the largest
+component.
+
+This is an approximate algorithm of the CamShift color object tracker.
+
+@param images Source arrays. They all should have the same depth, CV_8U, CV_16U or CV_32F , and the same
+size. Each of them can have an arbitrary number of channels.
+@param nimages Number of source images.
+@param channels The list of channels used to compute the back projection. The number of channels
+must match the histogram dimensionality. The first array channels are numerated from 0 to
+images[0].channels()-1 , the second array channels are counted from images[0].channels() to
+images[0].channels() + images[1].channels()-1, and so on.
+@param hist Input histogram that can be dense or sparse.
+@param backProject Destination back projection array that is a single-channel array of the same
+size and depth as images[0] .
+@param ranges Array of arrays of the histogram bin boundaries in each dimension. See #calcHist .
+@param scale Optional scale factor for the output back projection.
+@param uniform Flag indicating whether the histogram is uniform or not (see above).
+
+@sa calcHist, compareHist
+ */
+CV_EXPORTS void calcBackProject( const Mat* images, int nimages,
+                                 const int* channels, InputArray hist,
+                                 OutputArray backProject, const float** ranges,
+                                 double scale = 1, bool uniform = true );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void calcBackProject( const Mat* images, int nimages,
+                                 const int* channels, const SparseMat& hist,
+                                 OutputArray backProject, const float** ranges,
+                                 double scale = 1, bool uniform = true );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W void calcBackProject( InputArrayOfArrays images, const std::vector<int>& channels,
+                                   InputArray hist, OutputArray dst,
+                                   const std::vector<float>& ranges,
+                                   double scale );
+
+/** @brief Compares two histograms.
+
+The function cv::compareHist compares two dense or two sparse histograms using the specified method.
+
+The function returns \f$d(H_1, H_2)\f$ .
+
+While the function works well with 1-, 2-, 3-dimensional dense histograms, it may not be suitable
+for high-dimensional sparse histograms. In such histograms, because of aliasing and sampling
+problems, the coordinates of non-zero histogram bins can slightly shift. To compare such histograms
+or more general sparse configurations of weighted points, consider using the #EMD function.
+
+@param H1 First compared histogram.
+@param H2 Second compared histogram of the same size as H1 .
+@param method Comparison method, see #HistCompMethods
+ */
+CV_EXPORTS_W double compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS double compareHist( const SparseMat& H1, const SparseMat& H2, int method );
+
+/** @brief Equalizes the histogram of a grayscale image.
+
+The function equalizes the histogram of the input image using the following algorithm:
+
+- Calculate the histogram \f$H\f$ for src .
+- Normalize the histogram so that the sum of histogram bins is 255.
+- Compute the integral of the histogram:
+\f[H'_i =  \sum _{0  \le j < i} H(j)\f]
+- Transform the image using \f$H'\f$ as a look-up table: \f$\texttt{dst}(x,y) = H'(\texttt{src}(x,y))\f$
+
+The algorithm normalizes the brightness and increases the contrast of the image.
+
+@param src Source 8-bit single channel image.
+@param dst Destination image of the same size and type as src .
+ */
+CV_EXPORTS_W void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst );
+
+/** @brief Creates a smart pointer to a cv::CLAHE class and initializes it.
+
+@param clipLimit Threshold for contrast limiting.
+@param tileGridSize Size of grid for histogram equalization. Input image will be divided into
+equally sized rectangular tiles. tileGridSize defines the number of tiles in row and column.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<CLAHE> createCLAHE(double clipLimit = 40.0, Size tileGridSize = Size(8, 8));
+
+/** @brief Computes the "minimal work" distance between two weighted point configurations.
+
+The function computes the earth mover distance and/or a lower boundary of the distance between the
+two weighted point configurations. One of the applications described in @cite RubnerSept98,
+@cite Rubner2000 is multi-dimensional histogram comparison for image retrieval. EMD is a transportation
+problem that is solved using some modification of a simplex algorithm, thus the complexity is
+exponential in the worst case, though, on average it is much faster. In the case of a real metric
+the lower boundary can be calculated even faster (using linear-time algorithm) and it can be used
+to determine roughly whether the two signatures are far enough so that they cannot relate to the
+same object.
+
+@param signature1 First signature, a \f$\texttt{size1}\times \texttt{dims}+1\f$ floating-point matrix.
+Each row stores the point weight followed by the point coordinates. The matrix is allowed to have
+a single column (weights only) if the user-defined cost matrix is used. The weights must be
+non-negative and have at least one non-zero value.
+@param signature2 Second signature of the same format as signature1 , though the number of rows
+may be different. The total weights may be different. In this case an extra "dummy" point is added
+to either signature1 or signature2. The weights must be non-negative and have at least one non-zero
+value.
+@param distType Used metric. See #DistanceTypes.
+@param cost User-defined \f$\texttt{size1}\times \texttt{size2}\f$ cost matrix. Also, if a cost matrix
+is used, lower boundary lowerBound cannot be calculated because it needs a metric function.
+@param lowerBound Optional input/output parameter: lower boundary of a distance between the two
+signatures that is a distance between mass centers. The lower boundary may not be calculated if
+the user-defined cost matrix is used, the total weights of point configurations are not equal, or
+if the signatures consist of weights only (the signature matrices have a single column). You
+**must** initialize \*lowerBound . If the calculated distance between mass centers is greater or
+equal to \*lowerBound (it means that the signatures are far enough), the function does not
+calculate EMD. In any case \*lowerBound is set to the calculated distance between mass centers on
+return. Thus, if you want to calculate both distance between mass centers and EMD, \*lowerBound
+should be set to 0.
+@param flow Resultant \f$\texttt{size1} \times \texttt{size2}\f$ flow matrix: \f$\texttt{flow}_{i,j}\f$ is
+a flow from \f$i\f$ -th point of signature1 to \f$j\f$ -th point of signature2 .
+ */
+CV_EXPORTS float EMD( InputArray signature1, InputArray signature2,
+                      int distType, InputArray cost=noArray(),
+                      float* lowerBound = 0, OutputArray flow = noArray() );
+
+CV_EXPORTS_AS(EMD) float wrapperEMD( InputArray signature1, InputArray signature2,
+                      int distType, InputArray cost=noArray(),
+                      CV_IN_OUT Ptr<float> lowerBound = Ptr<float>(), OutputArray flow = noArray() );
+
+//! @} imgproc_hist
+
+/** @example samples/cpp/watershed.cpp
+An example using the watershed algorithm
+*/
+
+/** @brief Performs a marker-based image segmentation using the watershed algorithm.
+
+The function implements one of the variants of watershed, non-parametric marker-based segmentation
+algorithm, described in @cite Meyer92 .
+
+Before passing the image to the function, you have to roughly outline the desired regions in the
+image markers with positive (\>0) indices. So, every region is represented as one or more connected
+components with the pixel values 1, 2, 3, and so on. Such markers can be retrieved from a binary
+mask using #findContours and #drawContours (see the watershed.cpp demo). The markers are "seeds" of
+the future image regions. All the other pixels in markers , whose relation to the outlined regions
+is not known and should be defined by the algorithm, should be set to 0's. In the function output,
+each pixel in markers is set to a value of the "seed" components or to -1 at boundaries between the
+regions.
+
+@note Any two neighbor connected components are not necessarily separated by a watershed boundary
+(-1's pixels); for example, they can touch each other in the initial marker image passed to the
+function.
+
+@param image Input 8-bit 3-channel image.
+@param markers Input/output 32-bit single-channel image (map) of markers. It should have the same
+size as image .
+
+@sa findContours
+
+@ingroup imgproc_misc
+ */
+CV_EXPORTS_W void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );
+
+//! @addtogroup imgproc_filter
+//! @{
+
+/** @brief Performs initial step of meanshift segmentation of an image.
+
+The function implements the filtering stage of meanshift segmentation, that is, the output of the
+function is the filtered "posterized" image with color gradients and fine-grain texture flattened.
+At every pixel (X,Y) of the input image (or down-sized input image, see below) the function executes
+meanshift iterations, that is, the pixel (X,Y) neighborhood in the joint space-color hyperspace is
+considered:
+
+\f[(x,y): X- \texttt{sp} \le x  \le X+ \texttt{sp} , Y- \texttt{sp} \le y  \le Y+ \texttt{sp} , ||(R,G,B)-(r,g,b)||   \le \texttt{sr}\f]
+
+where (R,G,B) and (r,g,b) are the vectors of color components at (X,Y) and (x,y), respectively
+(though, the algorithm does not depend on the color space used, so any 3-component color space can
+be used instead). Over the neighborhood the average spatial value (X',Y') and average color vector
+(R',G',B') are found and they act as the neighborhood center on the next iteration:
+
+\f[(X,Y)~(X',Y'), (R,G,B)~(R',G',B').\f]
+
+After the iterations over, the color components of the initial pixel (that is, the pixel from where
+the iterations started) are set to the final value (average color at the last iteration):
+
+\f[I(X,Y) <- (R*,G*,B*)\f]
+
+When maxLevel \> 0, the gaussian pyramid of maxLevel+1 levels is built, and the above procedure is
+run on the smallest layer first. After that, the results are propagated to the larger layer and the
+iterations are run again only on those pixels where the layer colors differ by more than sr from the
+lower-resolution layer of the pyramid. That makes boundaries of color regions sharper. Note that the
+results will be actually different from the ones obtained by running the meanshift procedure on the
+whole original image (i.e. when maxLevel==0).
+
+@param src The source 8-bit, 3-channel image.
+@param dst The destination image of the same format and the same size as the source.
+@param sp The spatial window radius.
+@param sr The color window radius.
+@param maxLevel Maximum level of the pyramid for the segmentation.
+@param termcrit Termination criteria: when to stop meanshift iterations.
+ */
+CV_EXPORTS_W void pyrMeanShiftFiltering( InputArray src, OutputArray dst,
+                                         double sp, double sr, int maxLevel = 1,
+                                         TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) );
+
+//! @}
+
+//! @addtogroup imgproc_misc
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/grabcut.cpp
+An example using the GrabCut algorithm
+![Sample Screenshot](grabcut_output1.jpg)
+*/
+
+/** @brief Runs the GrabCut algorithm.
+
+The function implements the [GrabCut image segmentation algorithm](http://en.wikipedia.org/wiki/GrabCut).
+
+@param img Input 8-bit 3-channel image.
+@param mask Input/output 8-bit single-channel mask. The mask is initialized by the function when
+mode is set to #GC_INIT_WITH_RECT. Its elements may have one of the #GrabCutClasses.
+@param rect ROI containing a segmented object. The pixels outside of the ROI are marked as
+"obvious background". The parameter is only used when mode==#GC_INIT_WITH_RECT .
+@param bgdModel Temporary array for the background model. Do not modify it while you are
+processing the same image.
+@param fgdModel Temporary arrays for the foreground model. Do not modify it while you are
+processing the same image.
+@param iterCount Number of iterations the algorithm should make before returning the result. Note
+that the result can be refined with further calls with mode==#GC_INIT_WITH_MASK or
+mode==GC_EVAL .
+@param mode Operation mode that could be one of the #GrabCutModes
+ */
+CV_EXPORTS_W void grabCut( InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,
+                           InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,
+                           int iterCount, int mode = GC_EVAL );
+
+/** @example samples/cpp/distrans.cpp
+An example on using the distance transform
+*/
+
+/** @brief Calculates the distance to the closest zero pixel for each pixel of the source image.
+
+The function cv::distanceTransform calculates the approximate or precise distance from every binary
+image pixel to the nearest zero pixel. For zero image pixels, the distance will obviously be zero.
+
+When maskSize == #DIST_MASK_PRECISE and distanceType == #DIST_L2 , the function runs the
+algorithm described in @cite Felzenszwalb04 . This algorithm is parallelized with the TBB library.
+
+In other cases, the algorithm @cite Borgefors86 is used. This means that for a pixel the function
+finds the shortest path to the nearest zero pixel consisting of basic shifts: horizontal, vertical,
+diagonal, or knight's move (the latest is available for a \f$5\times 5\f$ mask). The overall
+distance is calculated as a sum of these basic distances. Since the distance function should be
+symmetric, all of the horizontal and vertical shifts must have the same cost (denoted as a ), all
+the diagonal shifts must have the same cost (denoted as `b`), and all knight's moves must have the
+same cost (denoted as `c`). For the #DIST_C and #DIST_L1 types, the distance is calculated
+precisely, whereas for #DIST_L2 (Euclidean distance) the distance can be calculated only with a
+relative error (a \f$5\times 5\f$ mask gives more accurate results). For `a`,`b`, and `c`, OpenCV
+uses the values suggested in the original paper:
+- DIST_L1: `a = 1, b = 2`
+- DIST_L2:
+    - `3 x 3`: `a=0.955, b=1.3693`
+    - `5 x 5`: `a=1, b=1.4, c=2.1969`
+- DIST_C: `a = 1, b = 1`
+
+Typically, for a fast, coarse distance estimation #DIST_L2, a \f$3\times 3\f$ mask is used. For a
+more accurate distance estimation #DIST_L2, a \f$5\times 5\f$ mask or the precise algorithm is used.
+Note that both the precise and the approximate algorithms are linear on the number of pixels.
+
+This variant of the function does not only compute the minimum distance for each pixel \f$(x, y)\f$
+but also identifies the nearest connected component consisting of zero pixels
+(labelType==#DIST_LABEL_CCOMP) or the nearest zero pixel (labelType==#DIST_LABEL_PIXEL). Index of the
+component/pixel is stored in `labels(x, y)`. When labelType==#DIST_LABEL_CCOMP, the function
+automatically finds connected components of zero pixels in the input image and marks them with
+distinct labels. When labelType==#DIST_LABEL_CCOMP, the function scans through the input image and
+marks all the zero pixels with distinct labels.
+
+In this mode, the complexity is still linear. That is, the function provides a very fast way to
+compute the Voronoi diagram for a binary image. Currently, the second variant can use only the
+approximate distance transform algorithm, i.e. maskSize=#DIST_MASK_PRECISE is not supported
+yet.
+
+@param src 8-bit, single-channel (binary) source image.
+@param dst Output image with calculated distances. It is a 8-bit or 32-bit floating-point,
+single-channel image of the same size as src.
+@param labels Output 2D array of labels (the discrete Voronoi diagram). It has the type
+CV_32SC1 and the same size as src.
+@param distanceType Type of distance, see #DistanceTypes
+@param maskSize Size of the distance transform mask, see #DistanceTransformMasks.
+#DIST_MASK_PRECISE is not supported by this variant. In case of the #DIST_L1 or #DIST_C distance type,
+the parameter is forced to 3 because a \f$3\times 3\f$ mask gives the same result as \f$5\times
+5\f$ or any larger aperture.
+@param labelType Type of the label array to build, see #DistanceTransformLabelTypes.
+ */
+CV_EXPORTS_AS(distanceTransformWithLabels) void distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst,
+                                     OutputArray labels, int distanceType, int maskSize,
+                                     int labelType = DIST_LABEL_CCOMP );
+
+/** @overload
+@param src 8-bit, single-channel (binary) source image.
+@param dst Output image with calculated distances. It is a 8-bit or 32-bit floating-point,
+single-channel image of the same size as src .
+@param distanceType Type of distance, see #DistanceTypes
+@param maskSize Size of the distance transform mask, see #DistanceTransformMasks. In case of the
+#DIST_L1 or #DIST_C distance type, the parameter is forced to 3 because a \f$3\times 3\f$ mask gives
+the same result as \f$5\times 5\f$ or any larger aperture.
+@param dstType Type of output image. It can be CV_8U or CV_32F. Type CV_8U can be used only for
+the first variant of the function and distanceType == #DIST_L1.
+*/
+CV_EXPORTS_W void distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst,
+                                     int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F);
+
+/** @example samples/cpp/ffilldemo.cpp
+An example using the FloodFill technique
+*/
+
+/** @overload
+
+variant without `mask` parameter
+*/
+CV_EXPORTS int floodFill( InputOutputArray image,
+                          Point seedPoint, Scalar newVal, CV_OUT Rect* rect = 0,
+                          Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = Scalar(),
+                          int flags = 4 );
+
+/** @brief Fills a connected component with the given color.
+
+The function cv::floodFill fills a connected component starting from the seed point with the specified
+color. The connectivity is determined by the color/brightness closeness of the neighbor pixels. The
+pixel at \f$(x,y)\f$ is considered to belong to the repainted domain if:
+
+- in case of a grayscale image and floating range
+\f[\texttt{src} (x',y')- \texttt{loDiff} \leq \texttt{src} (x,y)  \leq \texttt{src} (x',y')+ \texttt{upDiff}\f]
+
+
+- in case of a grayscale image and fixed range
+\f[\texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)- \texttt{loDiff} \leq \texttt{src} (x,y)  \leq \texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)+ \texttt{upDiff}\f]
+
+
+- in case of a color image and floating range
+\f[\texttt{src} (x',y')_r- \texttt{loDiff} _r \leq \texttt{src} (x,y)_r \leq \texttt{src} (x',y')_r+ \texttt{upDiff} _r,\f]
+\f[\texttt{src} (x',y')_g- \texttt{loDiff} _g \leq \texttt{src} (x,y)_g \leq \texttt{src} (x',y')_g+ \texttt{upDiff} _g\f]
+and
+\f[\texttt{src} (x',y')_b- \texttt{loDiff} _b \leq \texttt{src} (x,y)_b \leq \texttt{src} (x',y')_b+ \texttt{upDiff} _b\f]
+
+
+- in case of a color image and fixed range
+\f[\texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)_r- \texttt{loDiff} _r \leq \texttt{src} (x,y)_r \leq \texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)_r+ \texttt{upDiff} _r,\f]
+\f[\texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)_g- \texttt{loDiff} _g \leq \texttt{src} (x,y)_g \leq \texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)_g+ \texttt{upDiff} _g\f]
+and
+\f[\texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)_b- \texttt{loDiff} _b \leq \texttt{src} (x,y)_b \leq \texttt{src} ( \texttt{seedPoint} .x, \texttt{seedPoint} .y)_b+ \texttt{upDiff} _b\f]
+
+
+where \f$src(x',y')\f$ is the value of one of pixel neighbors that is already known to belong to the
+component. That is, to be added to the connected component, a color/brightness of the pixel should
+be close enough to:
+- Color/brightness of one of its neighbors that already belong to the connected component in case
+of a floating range.
+- Color/brightness of the seed point in case of a fixed range.
+
+Use these functions to either mark a connected component with the specified color in-place, or build
+a mask and then extract the contour, or copy the region to another image, and so on.
+
+@param image Input/output 1- or 3-channel, 8-bit, or floating-point image. It is modified by the
+function unless the #FLOODFILL_MASK_ONLY flag is set in the second variant of the function. See
+the details below.
+@param mask Operation mask that should be a single-channel 8-bit image, 2 pixels wider and 2 pixels
+taller than image. Since this is both an input and output parameter, you must take responsibility
+of initializing it. Flood-filling cannot go across non-zero pixels in the input mask. For example,
+an edge detector output can be used as a mask to stop filling at edges. On output, pixels in the
+mask corresponding to filled pixels in the image are set to 1 or to the a value specified in flags
+as described below. Additionally, the function fills the border of the mask with ones to simplify
+internal processing. It is therefore possible to use the same mask in multiple calls to the function
+to make sure the filled areas do not overlap.
+@param seedPoint Starting point.
+@param newVal New value of the repainted domain pixels.
+@param loDiff Maximal lower brightness/color difference between the currently observed pixel and
+one of its neighbors belonging to the component, or a seed pixel being added to the component.
+@param upDiff Maximal upper brightness/color difference between the currently observed pixel and
+one of its neighbors belonging to the component, or a seed pixel being added to the component.
+@param rect Optional output parameter set by the function to the minimum bounding rectangle of the
+repainted domain.
+@param flags Operation flags. The first 8 bits contain a connectivity value. The default value of
+4 means that only the four nearest neighbor pixels (those that share an edge) are considered. A
+connectivity value of 8 means that the eight nearest neighbor pixels (those that share a corner)
+will be considered. The next 8 bits (8-16) contain a value between 1 and 255 with which to fill
+the mask (the default value is 1). For example, 4 | ( 255 \<\< 8 ) will consider 4 nearest
+neighbours and fill the mask with a value of 255. The following additional options occupy higher
+bits and therefore may be further combined with the connectivity and mask fill values using
+bit-wise or (|), see #FloodFillFlags.
+
+@note Since the mask is larger than the filled image, a pixel \f$(x, y)\f$ in image corresponds to the
+pixel \f$(x+1, y+1)\f$ in the mask .
+
+@sa findContours
+ */
+CV_EXPORTS_W int floodFill( InputOutputArray image, InputOutputArray mask,
+                            Point seedPoint, Scalar newVal, CV_OUT Rect* rect=0,
+                            Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = Scalar(),
+                            int flags = 4 );
+
+//! Performs linear blending of two images:
+//! \f[ \texttt{dst}(i,j) = \texttt{weights1}(i,j)*\texttt{src1}(i,j) + \texttt{weights2}(i,j)*\texttt{src2}(i,j) \f]
+//! @param src1 It has a type of CV_8UC(n) or CV_32FC(n), where n is a positive integer.
+//! @param src2 It has the same type and size as src1.
+//! @param weights1 It has a type of CV_32FC1 and the same size with src1.
+//! @param weights2 It has a type of CV_32FC1 and the same size with src1.
+//! @param dst It is created if it does not have the same size and type with src1.
+CV_EXPORTS void blendLinear(InputArray src1, InputArray src2, InputArray weights1, InputArray weights2, OutputArray dst);
+
+//! @} imgproc_misc
+
+//! @addtogroup imgproc_color_conversions
+//! @{
+
+/** @brief Converts an image from one color space to another.
+
+The function converts an input image from one color space to another. In case of a transformation
+to-from RGB color space, the order of the channels should be specified explicitly (RGB or BGR). Note
+that the default color format in OpenCV is often referred to as RGB but it is actually BGR (the
+bytes are reversed). So the first byte in a standard (24-bit) color image will be an 8-bit Blue
+component, the second byte will be Green, and the third byte will be Red. The fourth, fifth, and
+sixth bytes would then be the second pixel (Blue, then Green, then Red), and so on.
+
+The conventional ranges for R, G, and B channel values are:
+-   0 to 255 for CV_8U images
+-   0 to 65535 for CV_16U images
+-   0 to 1 for CV_32F images
+
+In case of linear transformations, the range does not matter. But in case of a non-linear
+transformation, an input RGB image should be normalized to the proper value range to get the correct
+results, for example, for RGB \f$\rightarrow\f$ L\*u\*v\* transformation. For example, if you have a
+32-bit floating-point image directly converted from an 8-bit image without any scaling, then it will
+have the 0..255 value range instead of 0..1 assumed by the function. So, before calling #cvtColor ,
+you need first to scale the image down:
+@code
+    img *= 1./255;
+    cvtColor(img, img, COLOR_BGR2Luv);
+@endcode
+If you use #cvtColor with 8-bit images, the conversion will have some information lost. For many
+applications, this will not be noticeable but it is recommended to use 32-bit images in applications
+that need the full range of colors or that convert an image before an operation and then convert
+back.
+
+If conversion adds the alpha channel, its value will set to the maximum of corresponding channel
+range: 255 for CV_8U, 65535 for CV_16U, 1 for CV_32F.
+
+@param src input image: 8-bit unsigned, 16-bit unsigned ( CV_16UC... ), or single-precision
+floating-point.
+@param dst output image of the same size and depth as src.
+@param code color space conversion code (see #ColorConversionCodes).
+@param dstCn number of channels in the destination image; if the parameter is 0, the number of the
+channels is derived automatically from src and code.
+
+@see @ref imgproc_color_conversions
+ */
+CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );
+
+/** @brief Converts an image from one color space to another where the source image is
+stored in two planes.
+
+This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.
+
+@param src1: 8-bit image (#CV_8U) of the Y plane.
+@param src2: image containing interleaved U/V plane.
+@param dst: output image.
+@param code: Specifies the type of conversion. It can take any of the following values:
+- #COLOR_YUV2BGR_NV12
+- #COLOR_YUV2RGB_NV12
+- #COLOR_YUV2BGRA_NV12
+- #COLOR_YUV2RGBA_NV12
+- #COLOR_YUV2BGR_NV21
+- #COLOR_YUV2RGB_NV21
+- #COLOR_YUV2BGRA_NV21
+- #COLOR_YUV2RGBA_NV21
+*/
+CV_EXPORTS_W void cvtColorTwoPlane( InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int code );
+
+/** @brief main function for all demosaicing processes
+
+@param src input image: 8-bit unsigned or 16-bit unsigned.
+@param dst output image of the same size and depth as src.
+@param code Color space conversion code (see the description below).
+@param dstCn number of channels in the destination image; if the parameter is 0, the number of the
+channels is derived automatically from src and code.
+
+The function can do the following transformations:
+
+-   Demosaicing using bilinear interpolation
+
+    #COLOR_BayerBG2BGR , #COLOR_BayerGB2BGR , #COLOR_BayerRG2BGR , #COLOR_BayerGR2BGR
+
+    #COLOR_BayerBG2GRAY , #COLOR_BayerGB2GRAY , #COLOR_BayerRG2GRAY , #COLOR_BayerGR2GRAY
+
+-   Demosaicing using Variable Number of Gradients.
+
+    #COLOR_BayerBG2BGR_VNG , #COLOR_BayerGB2BGR_VNG , #COLOR_BayerRG2BGR_VNG , #COLOR_BayerGR2BGR_VNG
+
+-   Edge-Aware Demosaicing.
+
+    #COLOR_BayerBG2BGR_EA , #COLOR_BayerGB2BGR_EA , #COLOR_BayerRG2BGR_EA , #COLOR_BayerGR2BGR_EA
+
+-   Demosaicing with alpha channel
+
+    #COLOR_BayerBG2BGRA , #COLOR_BayerGB2BGRA , #COLOR_BayerRG2BGRA , #COLOR_BayerGR2BGRA
+
+@sa cvtColor
+*/
+CV_EXPORTS_W void demosaicing(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0);
+
+//! @} imgproc_color_conversions
+
+//! @addtogroup imgproc_shape
+//! @{
+
+/** @brief Calculates all of the moments up to the third order of a polygon or rasterized shape.
+
+The function computes moments, up to the 3rd order, of a vector shape or a rasterized shape. The
+results are returned in the structure cv::Moments.
+
+@param array Raster image (single-channel, 8-bit or floating-point 2D array) or an array (
+\f$1 \times N\f$ or \f$N \times 1\f$ ) of 2D points (Point or Point2f ).
+@param binaryImage If it is true, all non-zero image pixels are treated as 1's. The parameter is
+used for images only.
+@returns moments.
+
+@note Only applicable to contour moments calculations from Python bindings: Note that the numpy
+type for the input array should be either np.int32 or np.float32.
+
+@sa  contourArea, arcLength
+ */
+CV_EXPORTS_W Moments moments( InputArray array, bool binaryImage = false );
+
+/** @brief Calculates seven Hu invariants.
+
+The function calculates seven Hu invariants (introduced in @cite Hu62; see also
+<http://en.wikipedia.org/wiki/Image_moment>) defined as:
+
+\f[\begin{array}{l} hu[0]= \eta _{20}+ \eta _{02} \\ hu[1]=( \eta _{20}- \eta _{02})^{2}+4 \eta _{11}^{2} \\ hu[2]=( \eta _{30}-3 \eta _{12})^{2}+ (3 \eta _{21}- \eta _{03})^{2} \\ hu[3]=( \eta _{30}+ \eta _{12})^{2}+ ( \eta _{21}+ \eta _{03})^{2} \\ hu[4]=( \eta _{30}-3 \eta _{12})( \eta _{30}+ \eta _{12})[( \eta _{30}+ \eta _{12})^{2}-3( \eta _{21}+ \eta _{03})^{2}]+(3 \eta _{21}- \eta _{03})( \eta _{21}+ \eta _{03})[3( \eta _{30}+ \eta _{12})^{2}-( \eta _{21}+ \eta _{03})^{2}] \\ hu[5]=( \eta _{20}- \eta _{02})[( \eta _{30}+ \eta _{12})^{2}- ( \eta _{21}+ \eta _{03})^{2}]+4 \eta _{11}( \eta _{30}+ \eta _{12})( \eta _{21}+ \eta _{03}) \\ hu[6]=(3 \eta _{21}- \eta _{03})( \eta _{21}+ \eta _{03})[3( \eta _{30}+ \eta _{12})^{2}-( \eta _{21}+ \eta _{03})^{2}]-( \eta _{30}-3 \eta _{12})( \eta _{21}+ \eta _{03})[3( \eta _{30}+ \eta _{12})^{2}-( \eta _{21}+ \eta _{03})^{2}] \\ \end{array}\f]
+
+where \f$\eta_{ji}\f$ stands for \f$\texttt{Moments::nu}_{ji}\f$ .
+
+These values are proved to be invariants to the image scale, rotation, and reflection except the
+seventh one, whose sign is changed by reflection. This invariance is proved with the assumption of
+infinite image resolution. In case of raster images, the computed Hu invariants for the original and
+transformed images are a bit different.
+
+@param moments Input moments computed with moments .
+@param hu Output Hu invariants.
+
+@sa matchShapes
+ */
+CV_EXPORTS void HuMoments( const Moments& moments, double hu[7] );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W void HuMoments( const Moments& m, OutputArray hu );
+
+//! @} imgproc_shape
+
+//! @addtogroup imgproc_object
+//! @{
+
+//! type of the template matching operation
+enum TemplateMatchModes {
+    TM_SQDIFF        = 0, //!< \f[R(x,y)= \sum _{x',y'} (T(x',y')-I(x+x',y+y'))^2\f]
+    TM_SQDIFF_NORMED = 1, //!< \f[R(x,y)= \frac{\sum_{x',y'} (T(x',y')-I(x+x',y+y'))^2}{\sqrt{\sum_{x',y'}T(x',y')^2 \cdot \sum_{x',y'} I(x+x',y+y')^2}}\f]
+    TM_CCORR         = 2, //!< \f[R(x,y)= \sum _{x',y'} (T(x',y')  \cdot I(x+x',y+y'))\f]
+    TM_CCORR_NORMED  = 3, //!< \f[R(x,y)= \frac{\sum_{x',y'} (T(x',y') \cdot I(x+x',y+y'))}{\sqrt{\sum_{x',y'}T(x',y')^2 \cdot \sum_{x',y'} I(x+x',y+y')^2}}\f]
+    TM_CCOEFF        = 4, //!< \f[R(x,y)= \sum _{x',y'} (T'(x',y')  \cdot I'(x+x',y+y'))\f]
+                          //!< where
+                          //!< \f[\begin{array}{l} T'(x',y')=T(x',y') - 1/(w  \cdot h)  \cdot \sum _{x'',y''} T(x'',y'') \\ I'(x+x',y+y')=I(x+x',y+y') - 1/(w  \cdot h)  \cdot \sum _{x'',y''} I(x+x'',y+y'') \end{array}\f]
+    TM_CCOEFF_NORMED = 5  //!< \f[R(x,y)= \frac{ \sum_{x',y'} (T'(x',y') \cdot I'(x+x',y+y')) }{ \sqrt{\sum_{x',y'}T'(x',y')^2 \cdot \sum_{x',y'} I'(x+x',y+y')^2} }\f]
+};
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/Histograms_Matching/MatchTemplate_Demo.cpp
+An example using Template Matching algorithm
+*/
+
+/** @brief Compares a template against overlapped image regions.
+
+The function slides through image , compares the overlapped patches of size \f$w \times h\f$ against
+templ using the specified method and stores the comparison results in result . Here are the formulae
+for the available comparison methods ( \f$I\f$ denotes image, \f$T\f$ template, \f$R\f$ result ). The summation
+is done over template and/or the image patch: \f$x' = 0...w-1, y' = 0...h-1\f$
+
+After the function finishes the comparison, the best matches can be found as global minimums (when
+#TM_SQDIFF was used) or maximums (when #TM_CCORR or #TM_CCOEFF was used) using the
+#minMaxLoc function. In case of a color image, template summation in the numerator and each sum in
+the denominator is done over all of the channels and separate mean values are used for each channel.
+That is, the function can take a color template and a color image. The result will still be a
+single-channel image, which is easier to analyze.
+
+@param image Image where the search is running. It must be 8-bit or 32-bit floating-point.
+@param templ Searched template. It must be not greater than the source image and have the same
+data type.
+@param result Map of comparison results. It must be single-channel 32-bit floating-point. If image
+is \f$W \times H\f$ and templ is \f$w \times h\f$ , then result is \f$(W-w+1) \times (H-h+1)\f$ .
+@param method Parameter specifying the comparison method, see #TemplateMatchModes
+@param mask Mask of searched template. It must have the same datatype and size with templ. It is
+not set by default. Currently, only the #TM_SQDIFF and #TM_CCORR_NORMED methods are supported.
+ */
+CV_EXPORTS_W void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,
+                                 OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray() );
+
+//! @}
+
+//! @addtogroup imgproc_shape
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/connected_components.cpp
+This program demonstrates connected components and use of the trackbar
+*/
+
+/** @brief computes the connected components labeled image of boolean image
+
+image with 4 or 8 way connectivity - returns N, the total number of labels [0, N-1] where 0
+represents the background label. ltype specifies the output label image type, an important
+consideration based on the total number of labels or alternatively the total number of pixels in
+the source image. ccltype specifies the connected components labeling algorithm to use, currently
+Grana (BBDT) and Wu's (SAUF) algorithms are supported, see the #ConnectedComponentsAlgorithmsTypes
+for details. Note that SAUF algorithm forces a row major ordering of labels while BBDT does not.
+This function uses parallel version of both Grana and Wu's algorithms if at least one allowed
+parallel framework is enabled and if the rows of the image are at least twice the number returned by #getNumberOfCPUs.
+
+@param image the 8-bit single-channel image to be labeled
+@param labels destination labeled image
+@param connectivity 8 or 4 for 8-way or 4-way connectivity respectively
+@param ltype output image label type. Currently CV_32S and CV_16U are supported.
+@param ccltype connected components algorithm type (see the #ConnectedComponentsAlgorithmsTypes).
+*/
+CV_EXPORTS_AS(connectedComponentsWithAlgorithm) int connectedComponents(InputArray image, OutputArray labels,
+                                                                        int connectivity, int ltype, int ccltype);
+
+
+/** @overload
+
+@param image the 8-bit single-channel image to be labeled
+@param labels destination labeled image
+@param connectivity 8 or 4 for 8-way or 4-way connectivity respectively
+@param ltype output image label type. Currently CV_32S and CV_16U are supported.
+*/
+CV_EXPORTS_W int connectedComponents(InputArray image, OutputArray labels,
+                                     int connectivity = 8, int ltype = CV_32S);
+
+
+/** @brief computes the connected components labeled image of boolean image and also produces a statistics output for each label
+
+image with 4 or 8 way connectivity - returns N, the total number of labels [0, N-1] where 0
+represents the background label. ltype specifies the output label image type, an important
+consideration based on the total number of labels or alternatively the total number of pixels in
+the source image. ccltype specifies the connected components labeling algorithm to use, currently
+Grana's (BBDT) and Wu's (SAUF) algorithms are supported, see the #ConnectedComponentsAlgorithmsTypes
+for details. Note that SAUF algorithm forces a row major ordering of labels while BBDT does not.
+This function uses parallel version of both Grana and Wu's algorithms (statistics included) if at least one allowed
+parallel framework is enabled and if the rows of the image are at least twice the number returned by #getNumberOfCPUs.
+
+@param image the 8-bit single-channel image to be labeled
+@param labels destination labeled image
+@param stats statistics output for each label, including the background label, see below for
+available statistics. Statistics are accessed via stats(label, COLUMN) where COLUMN is one of
+#ConnectedComponentsTypes. The data type is CV_32S.
+@param centroids centroid output for each label, including the background label. Centroids are
+accessed via centroids(label, 0) for x and centroids(label, 1) for y. The data type CV_64F.
+@param connectivity 8 or 4 for 8-way or 4-way connectivity respectively
+@param ltype output image label type. Currently CV_32S and CV_16U are supported.
+@param ccltype connected components algorithm type (see #ConnectedComponentsAlgorithmsTypes).
+*/
+CV_EXPORTS_AS(connectedComponentsWithStatsWithAlgorithm) int connectedComponentsWithStats(InputArray image, OutputArray labels,
+                                                                                          OutputArray stats, OutputArray centroids,
+                                                                                          int connectivity, int ltype, int ccltype);
+
+/** @overload
+@param image the 8-bit single-channel image to be labeled
+@param labels destination labeled image
+@param stats statistics output for each label, including the background label, see below for
+available statistics. Statistics are accessed via stats(label, COLUMN) where COLUMN is one of
+#ConnectedComponentsTypes. The data type is CV_32S.
+@param centroids centroid output for each label, including the background label. Centroids are
+accessed via centroids(label, 0) for x and centroids(label, 1) for y. The data type CV_64F.
+@param connectivity 8 or 4 for 8-way or 4-way connectivity respectively
+@param ltype output image label type. Currently CV_32S and CV_16U are supported.
+*/
+CV_EXPORTS_W int connectedComponentsWithStats(InputArray image, OutputArray labels,
+                                              OutputArray stats, OutputArray centroids,
+                                              int connectivity = 8, int ltype = CV_32S);
+
+
+/** @brief Finds contours in a binary image.
+
+The function retrieves contours from the binary image using the algorithm @cite Suzuki85 . The contours
+are a useful tool for shape analysis and object detection and recognition. See squares.cpp in the
+OpenCV sample directory.
+@note Since opencv 3.2 source image is not modified by this function.
+
+@param image Source, an 8-bit single-channel image. Non-zero pixels are treated as 1's. Zero
+pixels remain 0's, so the image is treated as binary . You can use #compare, #inRange, #threshold ,
+#adaptiveThreshold, #Canny, and others to create a binary image out of a grayscale or color one.
+If mode equals to #RETR_CCOMP or #RETR_FLOODFILL, the input can also be a 32-bit integer image of labels (CV_32SC1).
+@param contours Detected contours. Each contour is stored as a vector of points (e.g.
+std::vector<std::vector<cv::Point> >).
+@param hierarchy Optional output vector (e.g. std::vector<cv::Vec4i>), containing information about the image topology. It has
+as many elements as the number of contours. For each i-th contour contours[i], the elements
+hierarchy[i][0] , hierarchy[i][1] , hierarchy[i][2] , and hierarchy[i][3] are set to 0-based indices
+in contours of the next and previous contours at the same hierarchical level, the first child
+contour and the parent contour, respectively. If for the contour i there are no next, previous,
+parent, or nested contours, the corresponding elements of hierarchy[i] will be negative.
+@param mode Contour retrieval mode, see #RetrievalModes
+@param method Contour approximation method, see #ContourApproximationModes
+@param offset Optional offset by which every contour point is shifted. This is useful if the
+contours are extracted from the image ROI and then they should be analyzed in the whole image
+context.
+ */
+CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
+                              OutputArray hierarchy, int mode,
+                              int method, Point offset = Point());
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
+                              int mode, int method, Point offset = Point());
+
+/** @example samples/cpp/squares.cpp
+A program using pyramid scaling, Canny, contours and contour simplification to find
+squares in a list of images (pic1-6.png). Returns sequence of squares detected on the image.
+*/
+
+/** @example samples/tapi/squares.cpp
+A program using pyramid scaling, Canny, contours and contour simplification to find
+squares in the input image.
+*/
+
+/** @brief Approximates a polygonal curve(s) with the specified precision.
+
+The function cv::approxPolyDP approximates a curve or a polygon with another curve/polygon with less
+vertices so that the distance between them is less or equal to the specified precision. It uses the
+Douglas-Peucker algorithm <http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm>
+
+@param curve Input vector of a 2D point stored in std::vector or Mat
+@param approxCurve Result of the approximation. The type should match the type of the input curve.
+@param epsilon Parameter specifying the approximation accuracy. This is the maximum distance
+between the original curve and its approximation.
+@param closed If true, the approximated curve is closed (its first and last vertices are
+connected). Otherwise, it is not closed.
+ */
+CV_EXPORTS_W void approxPolyDP( InputArray curve,
+                                OutputArray approxCurve,
+                                double epsilon, bool closed );
+
+/** @brief Calculates a contour perimeter or a curve length.
+
+The function computes a curve length or a closed contour perimeter.
+
+@param curve Input vector of 2D points, stored in std::vector or Mat.
+@param closed Flag indicating whether the curve is closed or not.
+ */
+CV_EXPORTS_W double arcLength( InputArray curve, bool closed );
+
+/** @brief Calculates the up-right bounding rectangle of a point set or non-zero pixels of gray-scale image.
+
+The function calculates and returns the minimal up-right bounding rectangle for the specified point set or
+non-zero pixels of gray-scale image.
+
+@param array Input gray-scale image or 2D point set, stored in std::vector or Mat.
+ */
+CV_EXPORTS_W Rect boundingRect( InputArray array );
+
+/** @brief Calculates a contour area.
+
+The function computes a contour area. Similarly to moments , the area is computed using the Green
+formula. Thus, the returned area and the number of non-zero pixels, if you draw the contour using
+#drawContours or #fillPoly , can be different. Also, the function will most certainly give a wrong
+results for contours with self-intersections.
+
+Example:
+@code
+    vector<Point> contour;
+    contour.push_back(Point2f(0, 0));
+    contour.push_back(Point2f(10, 0));
+    contour.push_back(Point2f(10, 10));
+    contour.push_back(Point2f(5, 4));
+
+    double area0 = contourArea(contour);
+    vector<Point> approx;
+    approxPolyDP(contour, approx, 5, true);
+    double area1 = contourArea(approx);
+
+    cout << "area0 =" << area0 << endl <<
+            "area1 =" << area1 << endl <<
+            "approx poly vertices" << approx.size() << endl;
+@endcode
+@param contour Input vector of 2D points (contour vertices), stored in std::vector or Mat.
+@param oriented Oriented area flag. If it is true, the function returns a signed area value,
+depending on the contour orientation (clockwise or counter-clockwise). Using this feature you can
+determine orientation of a contour by taking the sign of an area. By default, the parameter is
+false, which means that the absolute value is returned.
+ */
+CV_EXPORTS_W double contourArea( InputArray contour, bool oriented = false );
+
+/** @brief Finds a rotated rectangle of the minimum area enclosing the input 2D point set.
+
+The function calculates and returns the minimum-area bounding rectangle (possibly rotated) for a
+specified point set. Developer should keep in mind that the returned RotatedRect can contain negative
+indices when data is close to the containing Mat element boundary.
+
+@param points Input vector of 2D points, stored in std::vector\<\> or Mat
+ */
+CV_EXPORTS_W RotatedRect minAreaRect( InputArray points );
+
+/** @brief Finds the four vertices of a rotated rect. Useful to draw the rotated rectangle.
+
+The function finds the four vertices of a rotated rectangle. This function is useful to draw the
+rectangle. In C++, instead of using this function, you can directly use RotatedRect::points method. Please
+visit the @ref tutorial_bounding_rotated_ellipses "tutorial on Creating Bounding rotated boxes and ellipses for contours" for more information.
+
+@param box The input rotated rectangle. It may be the output of
+@param points The output array of four vertices of rectangles.
+ */
+CV_EXPORTS_W void boxPoints(RotatedRect box, OutputArray points);
+
+/** @brief Finds a circle of the minimum area enclosing a 2D point set.
+
+The function finds the minimal enclosing circle of a 2D point set using an iterative algorithm.
+
+@param points Input vector of 2D points, stored in std::vector\<\> or Mat
+@param center Output center of the circle.
+@param radius Output radius of the circle.
+ */
+CV_EXPORTS_W void minEnclosingCircle( InputArray points,
+                                      CV_OUT Point2f& center, CV_OUT float& radius );
+
+/** @example samples/cpp/minarea.cpp
+*/
+
+/** @brief Finds a triangle of minimum area enclosing a 2D point set and returns its area.
+
+The function finds a triangle of minimum area enclosing the given set of 2D points and returns its
+area. The output for a given 2D point set is shown in the image below. 2D points are depicted in
+*red* and the enclosing triangle in *yellow*.
+
+![Sample output of the minimum enclosing triangle function](pics/minenclosingtriangle.png)
+
+The implementation of the algorithm is based on O'Rourke's @cite ORourke86 and Klee and Laskowski's
+@cite KleeLaskowski85 papers. O'Rourke provides a \f$\theta(n)\f$ algorithm for finding the minimal
+enclosing triangle of a 2D convex polygon with n vertices. Since the #minEnclosingTriangle function
+takes a 2D point set as input an additional preprocessing step of computing the convex hull of the
+2D point set is required. The complexity of the #convexHull function is \f$O(n log(n))\f$ which is higher
+than \f$\theta(n)\f$. Thus the overall complexity of the function is \f$O(n log(n))\f$.
+
+@param points Input vector of 2D points with depth CV_32S or CV_32F, stored in std::vector\<\> or Mat
+@param triangle Output vector of three 2D points defining the vertices of the triangle. The depth
+of the OutputArray must be CV_32F.
+ */
+CV_EXPORTS_W double minEnclosingTriangle( InputArray points, CV_OUT OutputArray triangle );
+
+/** @brief Compares two shapes.
+
+The function compares two shapes. All three implemented methods use the Hu invariants (see #HuMoments)
+
+@param contour1 First contour or grayscale image.
+@param contour2 Second contour or grayscale image.
+@param method Comparison method, see #ShapeMatchModes
+@param parameter Method-specific parameter (not supported now).
+ */
+CV_EXPORTS_W double matchShapes( InputArray contour1, InputArray contour2,
+                                 int method, double parameter );
+
+/** @example samples/cpp/convexhull.cpp
+An example using the convexHull functionality
+*/
+
+/** @brief Finds the convex hull of a point set.
+
+The function cv::convexHull finds the convex hull of a 2D point set using the Sklansky's algorithm @cite Sklansky82
+that has *O(N logN)* complexity in the current implementation.
+
+@param points Input 2D point set, stored in std::vector or Mat.
+@param hull Output convex hull. It is either an integer vector of indices or vector of points. In
+the first case, the hull elements are 0-based indices of the convex hull points in the original
+array (since the set of convex hull points is a subset of the original point set). In the second
+case, hull elements are the convex hull points themselves.
+@param clockwise Orientation flag. If it is true, the output convex hull is oriented clockwise.
+Otherwise, it is oriented counter-clockwise. The assumed coordinate system has its X axis pointing
+to the right, and its Y axis pointing upwards.
+@param returnPoints Operation flag. In case of a matrix, when the flag is true, the function
+returns convex hull points. Otherwise, it returns indices of the convex hull points. When the
+output array is std::vector, the flag is ignored, and the output depends on the type of the
+vector: std::vector\<int\> implies returnPoints=false, std::vector\<Point\> implies
+returnPoints=true.
+
+@note `points` and `hull` should be different arrays, inplace processing isn't supported.
+
+Check @ref tutorial_hull "the corresponding tutorial" for more details.
+
+useful links:
+
+https://www.learnopencv.com/convex-hull-using-opencv-in-python-and-c/
+ */
+CV_EXPORTS_W void convexHull( InputArray points, OutputArray hull,
+                              bool clockwise = false, bool returnPoints = true );
+
+/** @brief Finds the convexity defects of a contour.
+
+The figure below displays convexity defects of a hand contour:
+
+![image](pics/defects.png)
+
+@param contour Input contour.
+@param convexhull Convex hull obtained using convexHull that should contain indices of the contour
+points that make the hull.
+@param convexityDefects The output vector of convexity defects. In C++ and the new Python/Java
+interface each convexity defect is represented as 4-element integer vector (a.k.a. #Vec4i):
+(start_index, end_index, farthest_pt_index, fixpt_depth), where indices are 0-based indices
+in the original contour of the convexity defect beginning, end and the farthest point, and
+fixpt_depth is fixed-point approximation (with 8 fractional bits) of the distance between the
+farthest contour point and the hull. That is, to get the floating-point value of the depth will be
+fixpt_depth/256.0.
+ */
+CV_EXPORTS_W void convexityDefects( InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects );
+
+/** @brief Tests a contour convexity.
+
+The function tests whether the input contour is convex or not. The contour must be simple, that is,
+without self-intersections. Otherwise, the function output is undefined.
+
+@param contour Input vector of 2D points, stored in std::vector\<\> or Mat
+ */
+CV_EXPORTS_W bool isContourConvex( InputArray contour );
+
+//! finds intersection of two convex polygons
+CV_EXPORTS_W float intersectConvexConvex( InputArray _p1, InputArray _p2,
+                                          OutputArray _p12, bool handleNested = true );
+
+/** @example samples/cpp/fitellipse.cpp
+An example using the fitEllipse technique
+*/
+
+/** @brief Fits an ellipse around a set of 2D points.
+
+The function calculates the ellipse that fits (in a least-squares sense) a set of 2D points best of
+all. It returns the rotated rectangle in which the ellipse is inscribed. The first algorithm described by @cite Fitzgibbon95
+is used. Developer should keep in mind that it is possible that the returned
+ellipse/rotatedRect data contains negative indices, due to the data points being close to the
+border of the containing Mat element.
+
+@param points Input 2D point set, stored in std::vector\<\> or Mat
+ */
+CV_EXPORTS_W RotatedRect fitEllipse( InputArray points );
+
+/** @brief Fits an ellipse around a set of 2D points.
+
+ The function calculates the ellipse that fits a set of 2D points.
+ It returns the rotated rectangle in which the ellipse is inscribed.
+ The Approximate Mean Square (AMS) proposed by @cite Taubin1991 is used.
+
+ For an ellipse, this basis set is \f$ \chi= \left(x^2, x y, y^2, x, y, 1\right) \f$,
+ which is a set of six free coefficients \f$ A^T=\left\{A_{\text{xx}},A_{\text{xy}},A_{\text{yy}},A_x,A_y,A_0\right\} \f$.
+ However, to specify an ellipse, all that is needed is five numbers; the major and minor axes lengths \f$ (a,b) \f$,
+ the position \f$ (x_0,y_0) \f$, and the orientation \f$ \theta \f$. This is because the basis set includes lines,
+ quadratics, parabolic and hyperbolic functions as well as elliptical functions as possible fits.
+ If the fit is found to be a parabolic or hyperbolic function then the standard #fitEllipse method is used.
+ The AMS method restricts the fit to parabolic, hyperbolic and elliptical curves
+ by imposing the condition that \f$ A^T ( D_x^T D_x  +   D_y^T D_y) A = 1 \f$ where
+ the matrices \f$ Dx \f$ and \f$ Dy \f$ are the partial derivatives of the design matrix \f$ D \f$ with
+ respect to x and y. The matrices are formed row by row applying the following to
+ each of the points in the set:
+ \f{align*}{
+ D(i,:)&=\left\{x_i^2, x_i y_i, y_i^2, x_i, y_i, 1\right\} &
+ D_x(i,:)&=\left\{2 x_i,y_i,0,1,0,0\right\} &
+ D_y(i,:)&=\left\{0,x_i,2 y_i,0,1,0\right\}
+ \f}
+ The AMS method minimizes the cost function
+ \f{equation*}{
+ \epsilon ^2=\frac{ A^T D^T D A }{ A^T (D_x^T D_x +  D_y^T D_y) A^T }
+ \f}
+
+ The minimum cost is found by solving the generalized eigenvalue problem.
+
+ \f{equation*}{
+ D^T D A = \lambda  \left( D_x^T D_x +  D_y^T D_y\right) A
+ \f}
+
+ @param points Input 2D point set, stored in std::vector\<\> or Mat
+ */
+CV_EXPORTS_W RotatedRect fitEllipseAMS( InputArray points );
+
+
+/** @brief Fits an ellipse around a set of 2D points.
+
+ The function calculates the ellipse that fits a set of 2D points.
+ It returns the rotated rectangle in which the ellipse is inscribed.
+ The Direct least square (Direct) method by @cite Fitzgibbon1999 is used.
+
+ For an ellipse, this basis set is \f$ \chi= \left(x^2, x y, y^2, x, y, 1\right) \f$,
+ which is a set of six free coefficients \f$ A^T=\left\{A_{\text{xx}},A_{\text{xy}},A_{\text{yy}},A_x,A_y,A_0\right\} \f$.
+ However, to specify an ellipse, all that is needed is five numbers; the major and minor axes lengths \f$ (a,b) \f$,
+ the position \f$ (x_0,y_0) \f$, and the orientation \f$ \theta \f$. This is because the basis set includes lines,
+ quadratics, parabolic and hyperbolic functions as well as elliptical functions as possible fits.
+ The Direct method confines the fit to ellipses by ensuring that \f$ 4 A_{xx} A_{yy}- A_{xy}^2 > 0 \f$.
+ The condition imposed is that \f$ 4 A_{xx} A_{yy}- A_{xy}^2=1 \f$ which satisfies the inequality
+ and as the coefficients can be arbitrarily scaled is not overly restrictive.
+
+ \f{equation*}{
+ \epsilon ^2= A^T D^T D A \quad \text{with} \quad A^T C A =1 \quad \text{and} \quad C=\left(\begin{matrix}
+ 0 & 0  & 2  & 0  & 0  &  0  \\
+ 0 & -1  & 0  & 0  & 0  &  0 \\
+ 2 & 0  & 0  & 0  & 0  &  0 \\
+ 0 & 0  & 0  & 0  & 0  &  0 \\
+ 0 & 0  & 0  & 0  & 0  &  0 \\
+ 0 & 0  & 0  & 0  & 0  &  0
+ \end{matrix} \right)
+ \f}
+
+ The minimum cost is found by solving the generalized eigenvalue problem.
+
+ \f{equation*}{
+ D^T D A = \lambda  \left( C\right) A
+ \f}
+
+ The system produces only one positive eigenvalue \f$ \lambda\f$ which is chosen as the solution
+ with its eigenvector \f$\mathbf{u}\f$. These are used to find the coefficients
+
+ \f{equation*}{
+ A = \sqrt{\frac{1}{\mathbf{u}^T C \mathbf{u}}}  \mathbf{u}
+ \f}
+ The scaling factor guarantees that  \f$A^T C A =1\f$.
+
+ @param points Input 2D point set, stored in std::vector\<\> or Mat
+ */
+CV_EXPORTS_W RotatedRect fitEllipseDirect( InputArray points );
+
+/** @brief Fits a line to a 2D or 3D point set.
+
+The function fitLine fits a line to a 2D or 3D point set by minimizing \f$\sum_i \rho(r_i)\f$ where
+\f$r_i\f$ is a distance between the \f$i^{th}\f$ point, the line and \f$\rho(r)\f$ is a distance function, one
+of the following:
+-  DIST_L2
+\f[\rho (r) = r^2/2  \quad \text{(the simplest and the fastest least-squares method)}\f]
+- DIST_L1
+\f[\rho (r) = r\f]
+- DIST_L12
+\f[\rho (r) = 2  \cdot ( \sqrt{1 + \frac{r^2}{2}} - 1)\f]
+- DIST_FAIR
+\f[\rho \left (r \right ) = C^2  \cdot \left (  \frac{r}{C} -  \log{\left(1 + \frac{r}{C}\right)} \right )  \quad \text{where} \quad C=1.3998\f]
+- DIST_WELSCH
+\f[\rho \left (r \right ) =  \frac{C^2}{2} \cdot \left ( 1 -  \exp{\left(-\left(\frac{r}{C}\right)^2\right)} \right )  \quad \text{where} \quad C=2.9846\f]
+- DIST_HUBER
+\f[\rho (r) =  \fork{r^2/2}{if \(r < C\)}{C \cdot (r-C/2)}{otherwise} \quad \text{where} \quad C=1.345\f]
+
+The algorithm is based on the M-estimator ( <http://en.wikipedia.org/wiki/M-estimator> ) technique
+that iteratively fits the line using the weighted least-squares algorithm. After each iteration the
+weights \f$w_i\f$ are adjusted to be inversely proportional to \f$\rho(r_i)\f$ .
+
+@param points Input vector of 2D or 3D points, stored in std::vector\<\> or Mat.
+@param line Output line parameters. In case of 2D fitting, it should be a vector of 4 elements
+(like Vec4f) - (vx, vy, x0, y0), where (vx, vy) is a normalized vector collinear to the line and
+(x0, y0) is a point on the line. In case of 3D fitting, it should be a vector of 6 elements (like
+Vec6f) - (vx, vy, vz, x0, y0, z0), where (vx, vy, vz) is a normalized vector collinear to the line
+and (x0, y0, z0) is a point on the line.
+@param distType Distance used by the M-estimator, see #DistanceTypes
+@param param Numerical parameter ( C ) for some types of distances. If it is 0, an optimal value
+is chosen.
+@param reps Sufficient accuracy for the radius (distance between the coordinate origin and the line).
+@param aeps Sufficient accuracy for the angle. 0.01 would be a good default value for reps and aeps.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fitLine( InputArray points, OutputArray line, int distType,
+                           double param, double reps, double aeps );
+
+/** @brief Performs a point-in-contour test.
+
+The function determines whether the point is inside a contour, outside, or lies on an edge (or
+coincides with a vertex). It returns positive (inside), negative (outside), or zero (on an edge)
+value, correspondingly. When measureDist=false , the return value is +1, -1, and 0, respectively.
+Otherwise, the return value is a signed distance between the point and the nearest contour edge.
+
+See below a sample output of the function where each image pixel is tested against the contour:
+
+![sample output](pics/pointpolygon.png)
+
+@param contour Input contour.
+@param pt Point tested against the contour.
+@param measureDist If true, the function estimates the signed distance from the point to the
+nearest contour edge. Otherwise, the function only checks if the point is inside a contour or not.
+ */
+CV_EXPORTS_W double pointPolygonTest( InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist );
+
+/** @brief Finds out if there is any intersection between two rotated rectangles.
+
+If there is then the vertices of the intersecting region are returned as well.
+
+Below are some examples of intersection configurations. The hatched pattern indicates the
+intersecting region and the red vertices are returned by the function.
+
+![intersection examples](pics/intersection.png)
+
+@param rect1 First rectangle
+@param rect2 Second rectangle
+@param intersectingRegion The output array of the vertices of the intersecting region. It returns
+at most 8 vertices. Stored as std::vector\<cv::Point2f\> or cv::Mat as Mx1 of type CV_32FC2.
+@returns One of #RectanglesIntersectTypes
+ */
+CV_EXPORTS_W int rotatedRectangleIntersection( const RotatedRect& rect1, const RotatedRect& rect2, OutputArray intersectingRegion  );
+
+/** @brief Creates a smart pointer to a cv::GeneralizedHoughBallard class and initializes it.
+*/
+CV_EXPORTS_W Ptr<GeneralizedHoughBallard> createGeneralizedHoughBallard();
+
+/** @brief Creates a smart pointer to a cv::GeneralizedHoughGuil class and initializes it.
+*/
+CV_EXPORTS_W Ptr<GeneralizedHoughGuil> createGeneralizedHoughGuil();
+
+//! @} imgproc_shape
+
+//! @addtogroup imgproc_colormap
+//! @{
+
+//! GNU Octave/MATLAB equivalent colormaps
+enum ColormapTypes
+{
+    COLORMAP_AUTUMN = 0, //!< ![autumn](pics/colormaps/colorscale_autumn.jpg)
+    COLORMAP_BONE = 1, //!< ![bone](pics/colormaps/colorscale_bone.jpg)
+    COLORMAP_JET = 2, //!< ![jet](pics/colormaps/colorscale_jet.jpg)
+    COLORMAP_WINTER = 3, //!< ![winter](pics/colormaps/colorscale_winter.jpg)
+    COLORMAP_RAINBOW = 4, //!< ![rainbow](pics/colormaps/colorscale_rainbow.jpg)
+    COLORMAP_OCEAN = 5, //!< ![ocean](pics/colormaps/colorscale_ocean.jpg)
+    COLORMAP_SUMMER = 6, //!< ![summer](pics/colormaps/colorscale_summer.jpg)
+    COLORMAP_SPRING = 7, //!< ![spring](pics/colormaps/colorscale_spring.jpg)
+    COLORMAP_COOL = 8, //!< ![cool](pics/colormaps/colorscale_cool.jpg)
+    COLORMAP_HSV = 9, //!< ![HSV](pics/colormaps/colorscale_hsv.jpg)
+    COLORMAP_PINK = 10, //!< ![pink](pics/colormaps/colorscale_pink.jpg)
+    COLORMAP_HOT = 11, //!< ![hot](pics/colormaps/colorscale_hot.jpg)
+    COLORMAP_PARULA = 12, //!< ![parula](pics/colormaps/colorscale_parula.jpg)
+    COLORMAP_MAGMA = 13, //!< ![magma](pics/colormaps/colorscale_magma.jpg)
+    COLORMAP_INFERNO = 14, //!< ![inferno](pics/colormaps/colorscale_inferno.jpg)
+    COLORMAP_PLASMA = 15, //!< ![plasma](pics/colormaps/colorscale_plasma.jpg)
+    COLORMAP_VIRIDIS = 16, //!< ![viridis](pics/colormaps/colorscale_viridis.jpg)
+    COLORMAP_CIVIDIS = 17, //!< ![cividis](pics/colormaps/colorscale_cividis.jpg)
+    COLORMAP_TWILIGHT = 18, //!< ![twilight](pics/colormaps/colorscale_twilight.jpg)
+    COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED = 19 //!< ![twilight shifted](pics/colormaps/colorscale_twilight_shifted.jpg)
+};
+
+/** @example samples/cpp/falsecolor.cpp
+An example using applyColorMap function
+*/
+
+/** @brief Applies a GNU Octave/MATLAB equivalent colormap on a given image.
+
+@param src The source image, grayscale or colored of type CV_8UC1 or CV_8UC3.
+@param dst The result is the colormapped source image. Note: Mat::create is called on dst.
+@param colormap The colormap to apply, see #ColormapTypes
+*/
+CV_EXPORTS_W void applyColorMap(InputArray src, OutputArray dst, int colormap);
+
+/** @brief Applies a user colormap on a given image.
+
+@param src The source image, grayscale or colored of type CV_8UC1 or CV_8UC3.
+@param dst The result is the colormapped source image. Note: Mat::create is called on dst.
+@param userColor The colormap to apply of type CV_8UC1 or CV_8UC3 and size 256
+*/
+CV_EXPORTS_W void applyColorMap(InputArray src, OutputArray dst, InputArray userColor);
+
+//! @} imgproc_colormap
+
+//! @addtogroup imgproc_draw
+//! @{
+
+
+/** OpenCV color channel order is BGR[A] */
+#define CV_RGB(r, g, b)  cv::Scalar((b), (g), (r), 0)
+
+/** @brief Draws a line segment connecting two points.
+
+The function line draws the line segment between pt1 and pt2 points in the image. The line is
+clipped by the image boundaries. For non-antialiased lines with integer coordinates, the 8-connected
+or 4-connected Bresenham algorithm is used. Thick lines are drawn with rounding endings. Antialiased
+lines are drawn using Gaussian filtering.
+
+@param img Image.
+@param pt1 First point of the line segment.
+@param pt2 Second point of the line segment.
+@param color Line color.
+@param thickness Line thickness.
+@param lineType Type of the line. See #LineTypes.
+@param shift Number of fractional bits in the point coordinates.
+ */
+CV_EXPORTS_W void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color,
+                     int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0);
+
+/** @brief Draws a arrow segment pointing from the first point to the second one.
+
+The function cv::arrowedLine draws an arrow between pt1 and pt2 points in the image. See also #line.
+
+@param img Image.
+@param pt1 The point the arrow starts from.
+@param pt2 The point the arrow points to.
+@param color Line color.
+@param thickness Line thickness.
+@param line_type Type of the line. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the point coordinates.
+@param tipLength The length of the arrow tip in relation to the arrow length
+ */
+CV_EXPORTS_W void arrowedLine(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color,
+                     int thickness=1, int line_type=8, int shift=0, double tipLength=0.1);
+
+/** @brief Draws a simple, thick, or filled up-right rectangle.
+
+The function cv::rectangle draws a rectangle outline or a filled rectangle whose two opposite corners
+are pt1 and pt2.
+
+@param img Image.
+@param pt1 Vertex of the rectangle.
+@param pt2 Vertex of the rectangle opposite to pt1 .
+@param color Rectangle color or brightness (grayscale image).
+@param thickness Thickness of lines that make up the rectangle. Negative values, like #FILLED,
+mean that the function has to draw a filled rectangle.
+@param lineType Type of the line. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the point coordinates.
+ */
+CV_EXPORTS_W void rectangle(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2,
+                          const Scalar& color, int thickness = 1,
+                          int lineType = LINE_8, int shift = 0);
+
+/** @overload
+
+use `rec` parameter as alternative specification of the drawn rectangle: `r.tl() and
+r.br()-Point(1,1)` are opposite corners
+*/
+CV_EXPORTS_W void rectangle(InputOutputArray img, Rect rec,
+                          const Scalar& color, int thickness = 1,
+                          int lineType = LINE_8, int shift = 0);
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/basic_drawing/Drawing_2.cpp
+An example using drawing functions
+*/
+
+/** @brief Draws a circle.
+
+The function cv::circle draws a simple or filled circle with a given center and radius.
+@param img Image where the circle is drawn.
+@param center Center of the circle.
+@param radius Radius of the circle.
+@param color Circle color.
+@param thickness Thickness of the circle outline, if positive. Negative values, like #FILLED,
+mean that a filled circle is to be drawn.
+@param lineType Type of the circle boundary. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the coordinates of the center and in the radius value.
+ */
+CV_EXPORTS_W void circle(InputOutputArray img, Point center, int radius,
+                       const Scalar& color, int thickness = 1,
+                       int lineType = LINE_8, int shift = 0);
+
+/** @brief Draws a simple or thick elliptic arc or fills an ellipse sector.
+
+The function cv::ellipse with more parameters draws an ellipse outline, a filled ellipse, an elliptic
+arc, or a filled ellipse sector. The drawing code uses general parametric form.
+A piecewise-linear curve is used to approximate the elliptic arc
+boundary. If you need more control of the ellipse rendering, you can retrieve the curve using
+#ellipse2Poly and then render it with #polylines or fill it with #fillPoly. If you use the first
+variant of the function and want to draw the whole ellipse, not an arc, pass `startAngle=0` and
+`endAngle=360`. If `startAngle` is greater than `endAngle`, they are swapped. The figure below explains
+the meaning of the parameters to draw the blue arc.
+
+![Parameters of Elliptic Arc](pics/ellipse.svg)
+
+@param img Image.
+@param center Center of the ellipse.
+@param axes Half of the size of the ellipse main axes.
+@param angle Ellipse rotation angle in degrees.
+@param startAngle Starting angle of the elliptic arc in degrees.
+@param endAngle Ending angle of the elliptic arc in degrees.
+@param color Ellipse color.
+@param thickness Thickness of the ellipse arc outline, if positive. Otherwise, this indicates that
+a filled ellipse sector is to be drawn.
+@param lineType Type of the ellipse boundary. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the coordinates of the center and values of axes.
+ */
+CV_EXPORTS_W void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes,
+                        double angle, double startAngle, double endAngle,
+                        const Scalar& color, int thickness = 1,
+                        int lineType = LINE_8, int shift = 0);
+
+/** @overload
+@param img Image.
+@param box Alternative ellipse representation via RotatedRect. This means that the function draws
+an ellipse inscribed in the rotated rectangle.
+@param color Ellipse color.
+@param thickness Thickness of the ellipse arc outline, if positive. Otherwise, this indicates that
+a filled ellipse sector is to be drawn.
+@param lineType Type of the ellipse boundary. See #LineTypes
+*/
+CV_EXPORTS_W void ellipse(InputOutputArray img, const RotatedRect& box, const Scalar& color,
+                        int thickness = 1, int lineType = LINE_8);
+
+/* ----------------------------------------------------------------------------------------- */
+/* ADDING A SET OF PREDEFINED MARKERS WHICH COULD BE USED TO HIGHLIGHT POSITIONS IN AN IMAGE */
+/* ----------------------------------------------------------------------------------------- */
+
+/** @brief Draws a marker on a predefined position in an image.
+
+The function cv::drawMarker draws a marker on a given position in the image. For the moment several
+marker types are supported, see #MarkerTypes for more information.
+
+@param img Image.
+@param position The point where the crosshair is positioned.
+@param color Line color.
+@param markerType The specific type of marker you want to use, see #MarkerTypes
+@param thickness Line thickness.
+@param line_type Type of the line, See #LineTypes
+@param markerSize The length of the marker axis [default = 20 pixels]
+ */
+CV_EXPORTS_W void drawMarker(InputOutputArray img, Point position, const Scalar& color,
+                             int markerType = MARKER_CROSS, int markerSize=20, int thickness=1,
+                             int line_type=8);
+
+/* ----------------------------------------------------------------------------------------- */
+/* END OF MARKER SECTION */
+/* ----------------------------------------------------------------------------------------- */
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void fillConvexPoly(InputOutputArray img, const Point* pts, int npts,
+                               const Scalar& color, int lineType = LINE_8,
+                               int shift = 0);
+
+/** @brief Fills a convex polygon.
+
+The function cv::fillConvexPoly draws a filled convex polygon. This function is much faster than the
+function #fillPoly . It can fill not only convex polygons but any monotonic polygon without
+self-intersections, that is, a polygon whose contour intersects every horizontal line (scan line)
+twice at the most (though, its top-most and/or the bottom edge could be horizontal).
+
+@param img Image.
+@param points Polygon vertices.
+@param color Polygon color.
+@param lineType Type of the polygon boundaries. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the vertex coordinates.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fillConvexPoly(InputOutputArray img, InputArray points,
+                                 const Scalar& color, int lineType = LINE_8,
+                                 int shift = 0);
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void fillPoly(InputOutputArray img, const Point** pts,
+                         const int* npts, int ncontours,
+                         const Scalar& color, int lineType = LINE_8, int shift = 0,
+                         Point offset = Point() );
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/basic_drawing/Drawing_1.cpp
+An example using drawing functions
+Check @ref tutorial_random_generator_and_text "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @brief Fills the area bounded by one or more polygons.
+
+The function cv::fillPoly fills an area bounded by several polygonal contours. The function can fill
+complex areas, for example, areas with holes, contours with self-intersections (some of their
+parts), and so forth.
+
+@param img Image.
+@param pts Array of polygons where each polygon is represented as an array of points.
+@param color Polygon color.
+@param lineType Type of the polygon boundaries. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the vertex coordinates.
+@param offset Optional offset of all points of the contours.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fillPoly(InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts,
+                           const Scalar& color, int lineType = LINE_8, int shift = 0,
+                           Point offset = Point() );
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS void polylines(InputOutputArray img, const Point* const* pts, const int* npts,
+                          int ncontours, bool isClosed, const Scalar& color,
+                          int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0 );
+
+/** @brief Draws several polygonal curves.
+
+@param img Image.
+@param pts Array of polygonal curves.
+@param isClosed Flag indicating whether the drawn polylines are closed or not. If they are closed,
+the function draws a line from the last vertex of each curve to its first vertex.
+@param color Polyline color.
+@param thickness Thickness of the polyline edges.
+@param lineType Type of the line segments. See #LineTypes
+@param shift Number of fractional bits in the vertex coordinates.
+
+The function cv::polylines draws one or more polygonal curves.
+ */
+CV_EXPORTS_W void polylines(InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts,
+                            bool isClosed, const Scalar& color,
+                            int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0 );
+
+/** @example samples/cpp/contours2.cpp
+An example program illustrates the use of cv::findContours and cv::drawContours
+\image html WindowsQtContoursOutput.png "Screenshot of the program"
+*/
+
+/** @example samples/cpp/segment_objects.cpp
+An example using drawContours to clean up a background segmentation result
+*/
+
+/** @brief Draws contours outlines or filled contours.
+
+The function draws contour outlines in the image if \f$\texttt{thickness} \ge 0\f$ or fills the area
+bounded by the contours if \f$\texttt{thickness}<0\f$ . The example below shows how to retrieve
+connected components from the binary image and label them: :
+@include snippets/imgproc_drawContours.cpp
+
+@param image Destination image.
+@param contours All the input contours. Each contour is stored as a point vector.
+@param contourIdx Parameter indicating a contour to draw. If it is negative, all the contours are drawn.
+@param color Color of the contours.
+@param thickness Thickness of lines the contours are drawn with. If it is negative (for example,
+thickness=#FILLED ), the contour interiors are drawn.
+@param lineType Line connectivity. See #LineTypes
+@param hierarchy Optional information about hierarchy. It is only needed if you want to draw only
+some of the contours (see maxLevel ).
+@param maxLevel Maximal level for drawn contours. If it is 0, only the specified contour is drawn.
+If it is 1, the function draws the contour(s) and all the nested contours. If it is 2, the function
+draws the contours, all the nested contours, all the nested-to-nested contours, and so on. This
+parameter is only taken into account when there is hierarchy available.
+@param offset Optional contour shift parameter. Shift all the drawn contours by the specified
+\f$\texttt{offset}=(dx,dy)\f$ .
+@note When thickness=#FILLED, the function is designed to handle connected components with holes correctly
+even when no hierarchy date is provided. This is done by analyzing all the outlines together
+using even-odd rule. This may give incorrect results if you have a joint collection of separately retrieved
+contours. In order to solve this problem, you need to call #drawContours separately for each sub-group
+of contours, or iterate over the collection using contourIdx parameter.
+ */
+CV_EXPORTS_W void drawContours( InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours,
+                              int contourIdx, const Scalar& color,
+                              int thickness = 1, int lineType = LINE_8,
+                              InputArray hierarchy = noArray(),
+                              int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point() );
+
+/** @brief Clips the line against the image rectangle.
+
+The function cv::clipLine calculates a part of the line segment that is entirely within the specified
+rectangle. it returns false if the line segment is completely outside the rectangle. Otherwise,
+it returns true .
+@param imgSize Image size. The image rectangle is Rect(0, 0, imgSize.width, imgSize.height) .
+@param pt1 First line point.
+@param pt2 Second line point.
+ */
+CV_EXPORTS bool clipLine(Size imgSize, CV_IN_OUT Point& pt1, CV_IN_OUT Point& pt2);
+
+/** @overload
+@param imgSize Image size. The image rectangle is Rect(0, 0, imgSize.width, imgSize.height) .
+@param pt1 First line point.
+@param pt2 Second line point.
+*/
+CV_EXPORTS bool clipLine(Size2l imgSize, CV_IN_OUT Point2l& pt1, CV_IN_OUT Point2l& pt2);
+
+/** @overload
+@param imgRect Image rectangle.
+@param pt1 First line point.
+@param pt2 Second line point.
+*/
+CV_EXPORTS_W bool clipLine(Rect imgRect, CV_OUT CV_IN_OUT Point& pt1, CV_OUT CV_IN_OUT Point& pt2);
+
+/** @brief Approximates an elliptic arc with a polyline.
+
+The function ellipse2Poly computes the vertices of a polyline that approximates the specified
+elliptic arc. It is used by #ellipse. If `arcStart` is greater than `arcEnd`, they are swapped.
+
+@param center Center of the arc.
+@param axes Half of the size of the ellipse main axes. See #ellipse for details.
+@param angle Rotation angle of the ellipse in degrees. See #ellipse for details.
+@param arcStart Starting angle of the elliptic arc in degrees.
+@param arcEnd Ending angle of the elliptic arc in degrees.
+@param delta Angle between the subsequent polyline vertices. It defines the approximation
+accuracy.
+@param pts Output vector of polyline vertices.
+ */
+CV_EXPORTS_W void ellipse2Poly( Point center, Size axes, int angle,
+                                int arcStart, int arcEnd, int delta,
+                                CV_OUT std::vector<Point>& pts );
+
+/** @overload
+@param center Center of the arc.
+@param axes Half of the size of the ellipse main axes. See #ellipse for details.
+@param angle Rotation angle of the ellipse in degrees. See #ellipse for details.
+@param arcStart Starting angle of the elliptic arc in degrees.
+@param arcEnd Ending angle of the elliptic arc in degrees.
+@param delta Angle between the subsequent polyline vertices. It defines the approximation accuracy.
+@param pts Output vector of polyline vertices.
+*/
+CV_EXPORTS void ellipse2Poly(Point2d center, Size2d axes, int angle,
+                             int arcStart, int arcEnd, int delta,
+                             CV_OUT std::vector<Point2d>& pts);
+
+/** @brief Draws a text string.
+
+The function cv::putText renders the specified text string in the image. Symbols that cannot be rendered
+using the specified font are replaced by question marks. See #getTextSize for a text rendering code
+example.
+
+@param img Image.
+@param text Text string to be drawn.
+@param org Bottom-left corner of the text string in the image.
+@param fontFace Font type, see #HersheyFonts.
+@param fontScale Font scale factor that is multiplied by the font-specific base size.
+@param color Text color.
+@param thickness Thickness of the lines used to draw a text.
+@param lineType Line type. See #LineTypes
+@param bottomLeftOrigin When true, the image data origin is at the bottom-left corner. Otherwise,
+it is at the top-left corner.
+ */
+CV_EXPORTS_W void putText( InputOutputArray img, const String& text, Point org,
+                         int fontFace, double fontScale, Scalar color,
+                         int thickness = 1, int lineType = LINE_8,
+                         bool bottomLeftOrigin = false );
+
+/** @brief Calculates the width and height of a text string.
+
+The function cv::getTextSize calculates and returns the size of a box that contains the specified text.
+That is, the following code renders some text, the tight box surrounding it, and the baseline: :
+@code
+    String text = "Funny text inside the box";
+    int fontFace = FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX;
+    double fontScale = 2;
+    int thickness = 3;
+
+    Mat img(600, 800, CV_8UC3, Scalar::all(0));
+
+    int baseline=0;
+    Size textSize = getTextSize(text, fontFace,
+                                fontScale, thickness, &baseline);
+    baseline += thickness;
+
+    // center the text
+    Point textOrg((img.cols - textSize.width)/2,
+                  (img.rows + textSize.height)/2);
+
+    // draw the box
+    rectangle(img, textOrg + Point(0, baseline),
+              textOrg + Point(textSize.width, -textSize.height),
+              Scalar(0,0,255));
+    // ... and the baseline first
+    line(img, textOrg + Point(0, thickness),
+         textOrg + Point(textSize.width, thickness),
+         Scalar(0, 0, 255));
+
+    // then put the text itself
+    putText(img, text, textOrg, fontFace, fontScale,
+            Scalar::all(255), thickness, 8);
+@endcode
+
+@param text Input text string.
+@param fontFace Font to use, see #HersheyFonts.
+@param fontScale Font scale factor that is multiplied by the font-specific base size.
+@param thickness Thickness of lines used to render the text. See #putText for details.
+@param[out] baseLine y-coordinate of the baseline relative to the bottom-most text
+point.
+@return The size of a box that contains the specified text.
+
+@see putText
+ */
+CV_EXPORTS_W Size getTextSize(const String& text, int fontFace,
+                            double fontScale, int thickness,
+                            CV_OUT int* baseLine);
+
+
+/** @brief Calculates the font-specific size to use to achieve a given height in pixels.
+
+@param fontFace Font to use, see cv::HersheyFonts.
+@param pixelHeight Pixel height to compute the fontScale for
+@param thickness Thickness of lines used to render the text.See putText for details.
+@return The fontSize to use for cv::putText
+
+@see cv::putText
+*/
+CV_EXPORTS_W double getFontScaleFromHeight(const int fontFace,
+                                           const int pixelHeight,
+                                           const int thickness = 1);
+
+/** @brief Line iterator
+
+The class is used to iterate over all the pixels on the raster line
+segment connecting two specified points.
+
+The class LineIterator is used to get each pixel of a raster line. It
+can be treated as versatile implementation of the Bresenham algorithm
+where you can stop at each pixel and do some extra processing, for
+example, grab pixel values along the line or draw a line with an effect
+(for example, with XOR operation).
+
+The number of pixels along the line is stored in LineIterator::count.
+The method LineIterator::pos returns the current position in the image:
+
+@code{.cpp}
+// grabs pixels along the line (pt1, pt2)
+// from 8-bit 3-channel image to the buffer
+LineIterator it(img, pt1, pt2, 8);
+LineIterator it2 = it;
+vector<Vec3b> buf(it.count);
+
+for(int i = 0; i < it.count; i++, ++it)
+    buf[i] = *(const Vec3b*)*it;
+
+// alternative way of iterating through the line
+for(int i = 0; i < it2.count; i++, ++it2)
+{
+    Vec3b val = img.at<Vec3b>(it2.pos());
+    CV_Assert(buf[i] == val);
+}
+@endcode
+*/
+class CV_EXPORTS LineIterator
+{
+public:
+    /** @brief initializes the iterator
+
+    creates iterators for the line connecting pt1 and pt2
+    the line will be clipped on the image boundaries
+    the line is 8-connected or 4-connected
+    If leftToRight=true, then the iteration is always done
+    from the left-most point to the right most,
+    not to depend on the ordering of pt1 and pt2 parameters
+    */
+    LineIterator( const Mat& img, Point pt1, Point pt2,
+                  int connectivity = 8, bool leftToRight = false );
+    /** @brief returns pointer to the current pixel
+    */
+    uchar* operator *();
+    /** @brief prefix increment operator (++it). shifts iterator to the next pixel
+    */
+    LineIterator& operator ++();
+    /** @brief postfix increment operator (it++). shifts iterator to the next pixel
+    */
+    LineIterator operator ++(int);
+    /** @brief returns coordinates of the current pixel
+    */
+    Point pos() const;
+
+    uchar* ptr;
+    const uchar* ptr0;
+    int step, elemSize;
+    int err, count;
+    int minusDelta, plusDelta;
+    int minusStep, plusStep;
+};
+
+//! @cond IGNORED
+
+// === LineIterator implementation ===
+
+inline
+uchar* LineIterator::operator *()
+{
+    return ptr;
+}
+
+inline
+LineIterator& LineIterator::operator ++()
+{
+    int mask = err < 0 ? -1 : 0;
+    err += minusDelta + (plusDelta & mask);
+    ptr += minusStep + (plusStep & mask);
+    return *this;
+}
+
+inline
+LineIterator LineIterator::operator ++(int)
+{
+    LineIterator it = *this;
+    ++(*this);
+    return it;
+}
+
+inline
+Point LineIterator::pos() const
+{
+    Point p;
+    p.y = (int)((ptr - ptr0)/step);
+    p.x = (int)(((ptr - ptr0) - p.y*step)/elemSize);
+    return p;
+}
+
+//! @endcond
+
+//! @} imgproc_draw
+
+//! @} imgproc
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/imgproc/detail/gcgraph.hpp b/include/opencv2/imgproc/detail/gcgraph.hpp
new file mode 100644
index 0000000..db2ea0f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc/detail/gcgraph.hpp
@@ -0,0 +1,393 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                        Intel License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_IMGPROC_DETAIL_GCGRAPH_HPP
+#define OPENCV_IMGPROC_DETAIL_GCGRAPH_HPP
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv { namespace detail {
+template <class TWeight> class GCGraph
+{
+public:
+    GCGraph();
+    GCGraph( unsigned int vtxCount, unsigned int edgeCount );
+    ~GCGraph();
+    void create( unsigned int vtxCount, unsigned int edgeCount );
+    int addVtx();
+    void addEdges( int i, int j, TWeight w, TWeight revw );
+    void addTermWeights( int i, TWeight sourceW, TWeight sinkW );
+    TWeight maxFlow();
+    bool inSourceSegment( int i );
+private:
+    class Vtx
+    {
+    public:
+        Vtx *next; // initialized and used in maxFlow() only
+        int parent;
+        int first;
+        int ts;
+        int dist;
+        TWeight weight;
+        uchar t;
+    };
+    class Edge
+    {
+    public:
+        int dst;
+        int next;
+        TWeight weight;
+    };
+
+    std::vector<Vtx> vtcs;
+    std::vector<Edge> edges;
+    TWeight flow;
+};
+
+template <class TWeight>
+GCGraph<TWeight>::GCGraph()
+{
+    flow = 0;
+}
+template <class TWeight>
+GCGraph<TWeight>::GCGraph( unsigned int vtxCount, unsigned int edgeCount )
+{
+    create( vtxCount, edgeCount );
+}
+template <class TWeight>
+GCGraph<TWeight>::~GCGraph()
+{
+}
+template <class TWeight>
+void GCGraph<TWeight>::create( unsigned int vtxCount, unsigned int edgeCount )
+{
+    vtcs.reserve( vtxCount );
+    edges.reserve( edgeCount + 2 );
+    flow = 0;
+}
+
+template <class TWeight>
+int GCGraph<TWeight>::addVtx()
+{
+    Vtx v;
+    memset( &v, 0, sizeof(Vtx));
+    vtcs.push_back(v);
+    return (int)vtcs.size() - 1;
+}
+
+template <class TWeight>
+void GCGraph<TWeight>::addEdges( int i, int j, TWeight w, TWeight revw )
+{
+    CV_Assert( i>=0 && i<(int)vtcs.size() );
+    CV_Assert( j>=0 && j<(int)vtcs.size() );
+    CV_Assert( w>=0 && revw>=0 );
+    CV_Assert( i != j );
+
+    if( !edges.size() )
+        edges.resize( 2 );
+
+    Edge fromI, toI;
+    fromI.dst = j;
+    fromI.next = vtcs[i].first;
+    fromI.weight = w;
+    vtcs[i].first = (int)edges.size();
+    edges.push_back( fromI );
+
+    toI.dst = i;
+    toI.next = vtcs[j].first;
+    toI.weight = revw;
+    vtcs[j].first = (int)edges.size();
+    edges.push_back( toI );
+}
+
+template <class TWeight>
+void GCGraph<TWeight>::addTermWeights( int i, TWeight sourceW, TWeight sinkW )
+{
+    CV_Assert( i>=0 && i<(int)vtcs.size() );
+
+    TWeight dw = vtcs[i].weight;
+    if( dw > 0 )
+        sourceW += dw;
+    else
+        sinkW -= dw;
+    flow += (sourceW < sinkW) ? sourceW : sinkW;
+    vtcs[i].weight = sourceW - sinkW;
+}
+
+template <class TWeight>
+TWeight GCGraph<TWeight>::maxFlow()
+{
+    const int TERMINAL = -1, ORPHAN = -2;
+    Vtx stub, *nilNode = &stub, *first = nilNode, *last = nilNode;
+    int curr_ts = 0;
+    stub.next = nilNode;
+    Vtx *vtxPtr = &vtcs[0];
+    Edge *edgePtr = &edges[0];
+
+    std::vector<Vtx*> orphans;
+
+    // initialize the active queue and the graph vertices
+    for( int i = 0; i < (int)vtcs.size(); i++ )
+    {
+        Vtx* v = vtxPtr + i;
+        v->ts = 0;
+        if( v->weight != 0 )
+        {
+            last = last->next = v;
+            v->dist = 1;
+            v->parent = TERMINAL;
+            v->t = v->weight < 0;
+        }
+        else
+            v->parent = 0;
+    }
+    first = first->next;
+    last->next = nilNode;
+    nilNode->next = 0;
+
+    // run the search-path -> augment-graph -> restore-trees loop
+    for(;;)
+    {
+        Vtx* v, *u;
+        int e0 = -1, ei = 0, ej = 0;
+        TWeight minWeight, weight;
+        uchar vt;
+
+        // grow S & T search trees, find an edge connecting them
+        while( first != nilNode )
+        {
+            v = first;
+            if( v->parent )
+            {
+                vt = v->t;
+                for( ei = v->first; ei != 0; ei = edgePtr[ei].next )
+                {
+                    if( edgePtr[ei^vt].weight == 0 )
+                        continue;
+                    u = vtxPtr+edgePtr[ei].dst;
+                    if( !u->parent )
+                    {
+                        u->t = vt;
+                        u->parent = ei ^ 1;
+                        u->ts = v->ts;
+                        u->dist = v->dist + 1;
+                        if( !u->next )
+                        {
+                            u->next = nilNode;
+                            last = last->next = u;
+                        }
+                        continue;
+                    }
+
+                    if( u->t != vt )
+                    {
+                        e0 = ei ^ vt;
+                        break;
+                    }
+
+                    if( u->dist > v->dist+1 && u->ts <= v->ts )
+                    {
+                        // reassign the parent
+                        u->parent = ei ^ 1;
+                        u->ts = v->ts;
+                        u->dist = v->dist + 1;
+                    }
+                }
+                if( e0 > 0 )
+                    break;
+            }
+            // exclude the vertex from the active list
+            first = first->next;
+            v->next = 0;
+        }
+
+        if( e0 <= 0 )
+            break;
+
+        // find the minimum edge weight along the path
+        minWeight = edgePtr[e0].weight;
+        CV_Assert( minWeight > 0 );
+        // k = 1: source tree, k = 0: destination tree
+        for( int k = 1; k >= 0; k-- )
+        {
+            for( v = vtxPtr+edgePtr[e0^k].dst;; v = vtxPtr+edgePtr[ei].dst )
+            {
+                if( (ei = v->parent) < 0 )
+                    break;
+                weight = edgePtr[ei^k].weight;
+                minWeight = MIN(minWeight, weight);
+                CV_Assert( minWeight > 0 );
+            }
+            weight = fabs(v->weight);
+            minWeight = MIN(minWeight, weight);
+            CV_Assert( minWeight > 0 );
+        }
+
+        // modify weights of the edges along the path and collect orphans
+        edgePtr[e0].weight -= minWeight;
+        edgePtr[e0^1].weight += minWeight;
+        flow += minWeight;
+
+        // k = 1: source tree, k = 0: destination tree
+        for( int k = 1; k >= 0; k-- )
+        {
+            for( v = vtxPtr+edgePtr[e0^k].dst;; v = vtxPtr+edgePtr[ei].dst )
+            {
+                if( (ei = v->parent) < 0 )
+                    break;
+                edgePtr[ei^(k^1)].weight += minWeight;
+                if( (edgePtr[ei^k].weight -= minWeight) == 0 )
+                {
+                    orphans.push_back(v);
+                    v->parent = ORPHAN;
+                }
+            }
+
+            v->weight = v->weight + minWeight*(1-k*2);
+            if( v->weight == 0 )
+            {
+               orphans.push_back(v);
+               v->parent = ORPHAN;
+            }
+        }
+
+        // restore the search trees by finding new parents for the orphans
+        curr_ts++;
+        while( !orphans.empty() )
+        {
+            Vtx* v2 = orphans.back();
+            orphans.pop_back();
+
+            int d, minDist = INT_MAX;
+            e0 = 0;
+            vt = v2->t;
+
+            for( ei = v2->first; ei != 0; ei = edgePtr[ei].next )
+            {
+                if( edgePtr[ei^(vt^1)].weight == 0 )
+                    continue;
+                u = vtxPtr+edgePtr[ei].dst;
+                if( u->t != vt || u->parent == 0 )
+                    continue;
+                // compute the distance to the tree root
+                for( d = 0;; )
+                {
+                    if( u->ts == curr_ts )
+                    {
+                        d += u->dist;
+                        break;
+                    }
+                    ej = u->parent;
+                    d++;
+                    if( ej < 0 )
+                    {
+                        if( ej == ORPHAN )
+                            d = INT_MAX-1;
+                        else
+                        {
+                            u->ts = curr_ts;
+                            u->dist = 1;
+                        }
+                        break;
+                    }
+                    u = vtxPtr+edgePtr[ej].dst;
+                }
+
+                // update the distance
+                if( ++d < INT_MAX )
+                {
+                    if( d < minDist )
+                    {
+                        minDist = d;
+                        e0 = ei;
+                    }
+                    for( u = vtxPtr+edgePtr[ei].dst; u->ts != curr_ts; u = vtxPtr+edgePtr[u->parent].dst )
+                    {
+                        u->ts = curr_ts;
+                        u->dist = --d;
+                    }
+                }
+            }
+
+            if( (v2->parent = e0) > 0 )
+            {
+                v2->ts = curr_ts;
+                v2->dist = minDist;
+                continue;
+            }
+
+            /* no parent is found */
+            v2->ts = 0;
+            for( ei = v2->first; ei != 0; ei = edgePtr[ei].next )
+            {
+                u = vtxPtr+edgePtr[ei].dst;
+                ej = u->parent;
+                if( u->t != vt || !ej )
+                    continue;
+                if( edgePtr[ei^(vt^1)].weight && !u->next )
+                {
+                    u->next = nilNode;
+                    last = last->next = u;
+                }
+                if( ej > 0 && vtxPtr+edgePtr[ej].dst == v2 )
+                {
+                    orphans.push_back(u);
+                    u->parent = ORPHAN;
+                }
+            }
+        }
+    }
+    return flow;
+}
+
+template <class TWeight>
+bool GCGraph<TWeight>::inSourceSegment( int i )
+{
+    CV_Assert( i>=0 && i<(int)vtcs.size() );
+    return vtcs[i].t == 0;
+}
+
+}} // namespace detail, cv
+
+
+//! @endcond
+
+#endif  // OPENCV_IMGPROC_DETAIL_GCGRAPH_HPP
diff --git a/include/opencv2/imgproc/hal/hal.hpp b/include/opencv2/imgproc/hal/hal.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ac20725
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc/hal/hal.hpp
@@ -0,0 +1,241 @@
+#ifndef CV_IMGPROC_HAL_HPP
+#define CV_IMGPROC_HAL_HPP
+
+#include "opencv2/core/cvdef.h"
+#include "opencv2/core/cvstd.hpp"
+#include "opencv2/core/hal/interface.h"
+
+namespace cv { namespace hal {
+
+//! @addtogroup imgproc_hal_functions
+//! @{
+
+//---------------------------
+//! @cond IGNORED
+
+struct CV_EXPORTS Filter2D
+{
+    CV_DEPRECATED static Ptr<hal::Filter2D> create(uchar * , size_t , int ,
+                                     int , int ,
+                                     int , int ,
+                                     int , int ,
+                                     int , double ,
+                                     int , int ,
+                                     bool , bool );
+    virtual void apply(uchar * , size_t ,
+                       uchar * , size_t ,
+                       int , int ,
+                       int , int ,
+                       int , int ) = 0;
+    virtual ~Filter2D() {}
+};
+
+struct CV_EXPORTS SepFilter2D
+{
+    CV_DEPRECATED static Ptr<hal::SepFilter2D> create(int , int , int ,
+                                        uchar * , int ,
+                                        uchar * , int ,
+                                        int , int ,
+                                        double , int );
+    virtual void apply(uchar * , size_t ,
+                       uchar * , size_t ,
+                       int , int ,
+                       int , int ,
+                       int , int ) = 0;
+    virtual ~SepFilter2D() {}
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS Morph
+{
+    CV_DEPRECATED static Ptr<hal::Morph> create(int , int , int , int , int ,
+                                    int , uchar * , size_t ,
+                                    int , int ,
+                                    int , int ,
+                                    int , const double *,
+                                    int , bool , bool );
+    virtual void apply(uchar * , size_t , uchar * , size_t , int , int ,
+                       int , int , int , int ,
+                       int , int , int , int ) = 0;
+    virtual ~Morph() {}
+};
+
+//! @endcond
+//---------------------------
+
+CV_EXPORTS void filter2D(int stype, int dtype, int kernel_type,
+                         uchar * src_data, size_t src_step,
+                         uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                         int width, int height,
+                         int full_width, int full_height,
+                         int offset_x, int offset_y,
+                         uchar * kernel_data, size_t kernel_step,
+                         int kernel_width, int kernel_height,
+                         int anchor_x, int anchor_y,
+                         double delta, int borderType,
+                         bool isSubmatrix);
+
+CV_EXPORTS void sepFilter2D(int stype, int dtype, int ktype,
+                            uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int full_width, int full_height,
+                            int offset_x, int offset_y,
+                            uchar * kernelx_data, int kernelx_len,
+                            uchar * kernely_data, int kernely_len,
+                            int anchor_x, int anchor_y,
+                            double delta, int borderType);
+
+CV_EXPORTS void morph(int op, int src_type, int dst_type,
+                      uchar * src_data, size_t src_step,
+                      uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                      int width, int height,
+                      int roi_width, int roi_height, int roi_x, int roi_y,
+                      int roi_width2, int roi_height2, int roi_x2, int roi_y2,
+                      int kernel_type, uchar * kernel_data, size_t kernel_step,
+                      int kernel_width, int kernel_height, int anchor_x, int anchor_y,
+                      int borderType, const double borderValue[4],
+                      int iterations, bool isSubmatrix);
+
+
+CV_EXPORTS void resize(int src_type,
+                       const uchar * src_data, size_t src_step, int src_width, int src_height,
+                       uchar * dst_data, size_t dst_step, int dst_width, int dst_height,
+                       double inv_scale_x, double inv_scale_y, int interpolation);
+
+CV_EXPORTS void warpAffine(int src_type,
+                           const uchar * src_data, size_t src_step, int src_width, int src_height,
+                           uchar * dst_data, size_t dst_step, int dst_width, int dst_height,
+                           const double M[6], int interpolation, int borderType, const double borderValue[4]);
+
+CV_EXPORTS void warpPerspective(int src_type,
+                               const uchar * src_data, size_t src_step, int src_width, int src_height,
+                               uchar * dst_data, size_t dst_step, int dst_width, int dst_height,
+                               const double M[9], int interpolation, int borderType, const double borderValue[4]);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int scn, int dcn, bool swapBlue);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoBGR5x5(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                               uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                               int width, int height,
+                               int scn, bool swapBlue, int greenBits);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGR5x5toBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                               uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                               int width, int height,
+                               int dcn, bool swapBlue, int greenBits);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoGray(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                             uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                             int width, int height,
+                             int depth, int scn, bool swapBlue);
+
+CV_EXPORTS void cvtGraytoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                             uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                             int width, int height,
+                             int depth, int dcn);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGR5x5toGray(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                int width, int height,
+                                int greenBits);
+
+CV_EXPORTS void cvtGraytoBGR5x5(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                int width, int height,
+                                int greenBits);
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoYUV(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int scn, bool swapBlue, bool isCbCr);
+
+CV_EXPORTS void cvtYUVtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int dcn, bool swapBlue, bool isCbCr);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoXYZ(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int scn, bool swapBlue);
+
+CV_EXPORTS void cvtXYZtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int dcn, bool swapBlue);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoHSV(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int scn, bool swapBlue, bool isFullRange, bool isHSV);
+
+CV_EXPORTS void cvtHSVtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int dcn, bool swapBlue, bool isFullRange, bool isHSV);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoLab(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int scn, bool swapBlue, bool isLab, bool srgb);
+
+CV_EXPORTS void cvtLabtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                            uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                            int width, int height,
+                            int depth, int dcn, bool swapBlue, bool isLab, bool srgb);
+
+CV_EXPORTS void cvtTwoPlaneYUVtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                    uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                    int dst_width, int dst_height,
+                                    int dcn, bool swapBlue, int uIdx);
+
+//! Separate Y and UV planes
+CV_EXPORTS void cvtTwoPlaneYUVtoBGR(const uchar * y_data, const uchar * uv_data, size_t src_step,
+                                    uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                    int dst_width, int dst_height,
+                                    int dcn, bool swapBlue, int uIdx);
+
+CV_EXPORTS void cvtThreePlaneYUVtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                      uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                      int dst_width, int dst_height,
+                                      int dcn, bool swapBlue, int uIdx);
+
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoThreePlaneYUV(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                      uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                      int width, int height,
+                                      int scn, bool swapBlue, int uIdx);
+
+//! Separate Y and UV planes
+CV_EXPORTS void cvtBGRtoTwoPlaneYUV(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                    uchar * y_data, uchar * uv_data, size_t dst_step,
+                                    int width, int height,
+                                    int scn, bool swapBlue, int uIdx);
+
+CV_EXPORTS void cvtOnePlaneYUVtoBGR(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                    uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                    int width, int height,
+                                    int dcn, bool swapBlue, int uIdx, int ycn);
+
+CV_EXPORTS void cvtRGBAtoMultipliedRGBA(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                        uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                        int width, int height);
+
+CV_EXPORTS void cvtMultipliedRGBAtoRGBA(const uchar * src_data, size_t src_step,
+                                        uchar * dst_data, size_t dst_step,
+                                        int width, int height);
+
+CV_EXPORTS void integral(int depth, int sdepth, int sqdepth,
+                         const uchar* src, size_t srcstep,
+                         uchar* sum, size_t sumstep,
+                         uchar* sqsum, size_t sqsumstep,
+                         uchar* tilted, size_t tstep,
+                         int width, int height, int cn);
+
+//! @}
+
+}}
+
+#endif // CV_IMGPROC_HAL_HPP
diff --git a/include/opencv2/imgproc/hal/interface.h b/include/opencv2/imgproc/hal/interface.h
new file mode 100644
index 0000000..f8dbcfe
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc/hal/interface.h
@@ -0,0 +1,46 @@
+#ifndef OPENCV_IMGPROC_HAL_INTERFACE_H
+#define OPENCV_IMGPROC_HAL_INTERFACE_H
+
+//! @addtogroup imgproc_hal_interface
+//! @{
+
+//! @name Interpolation modes
+//! @sa cv::InterpolationFlags
+//! @{
+#define CV_HAL_INTER_NEAREST 0
+#define CV_HAL_INTER_LINEAR 1
+#define CV_HAL_INTER_CUBIC 2
+#define CV_HAL_INTER_AREA 3
+#define CV_HAL_INTER_LANCZOS4 4
+//! @}
+
+//! @name Morphology operations
+//! @sa cv::MorphTypes
+//! @{
+#define CV_HAL_MORPH_ERODE 0
+#define CV_HAL_MORPH_DILATE 1
+//! @}
+
+//! @name Threshold types
+//! @sa cv::ThresholdTypes
+//! @{
+#define CV_HAL_THRESH_BINARY      0
+#define CV_HAL_THRESH_BINARY_INV  1
+#define CV_HAL_THRESH_TRUNC       2
+#define CV_HAL_THRESH_TOZERO      3
+#define CV_HAL_THRESH_TOZERO_INV  4
+#define CV_HAL_THRESH_MASK        7
+#define CV_HAL_THRESH_OTSU        8
+#define CV_HAL_THRESH_TRIANGLE    16
+//! @}
+
+//! @name Adaptive threshold algorithm
+//! @sa cv::AdaptiveThresholdTypes
+//! @{
+#define CV_HAL_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C     0
+#define CV_HAL_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 1
+//! @}
+
+//! @}
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/imgproc/imgproc.hpp b/include/opencv2/imgproc/imgproc.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4175bd0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc/imgproc.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/imgproc.hpp"
diff --git a/include/opencv2/imgproc/imgproc_c.h b/include/opencv2/imgproc/imgproc_c.h
new file mode 100644
index 0000000..9f7131f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc/imgproc_c.h
@@ -0,0 +1,1177 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
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+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_IMGPROC_IMGPROC_C_H
+#define OPENCV_IMGPROC_IMGPROC_C_H
+
+#include "opencv2/imgproc/types_c.h"
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif
+
+/** @addtogroup imgproc_c
+@{
+*/
+
+/*********************** Background statistics accumulation *****************************/
+
+/** @brief Adds image to accumulator
+@see cv::accumulate
+*/
+CVAPI(void)  cvAcc( const CvArr* image, CvArr* sum,
+                   const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Adds squared image to accumulator
+@see cv::accumulateSquare
+*/
+CVAPI(void)  cvSquareAcc( const CvArr* image, CvArr* sqsum,
+                         const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Adds a product of two images to accumulator
+@see cv::accumulateProduct
+*/
+CVAPI(void)  cvMultiplyAcc( const CvArr* image1, const CvArr* image2, CvArr* acc,
+                           const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief Adds image to accumulator with weights: acc = acc*(1-alpha) + image*alpha
+@see cv::accumulateWeighted
+*/
+CVAPI(void)  cvRunningAvg( const CvArr* image, CvArr* acc, double alpha,
+                          const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/****************************************************************************************\
+*                                    Image Processing                                    *
+\****************************************************************************************/
+
+/** Copies source 2D array inside of the larger destination array and
+   makes a border of the specified type (IPL_BORDER_*) around the copied area. */
+CVAPI(void) cvCopyMakeBorder( const CvArr* src, CvArr* dst, CvPoint offset,
+                              int bordertype, CvScalar value CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)));
+
+/** @brief Smooths the image in one of several ways.
+
+@param src The source image
+@param dst The destination image
+@param smoothtype Type of the smoothing, see SmoothMethod_c
+@param size1 The first parameter of the smoothing operation, the aperture width. Must be a
+positive odd number (1, 3, 5, ...)
+@param size2 The second parameter of the smoothing operation, the aperture height. Ignored by
+CV_MEDIAN and CV_BILATERAL methods. In the case of simple scaled/non-scaled and Gaussian blur if
+size2 is zero, it is set to size1. Otherwise it must be a positive odd number.
+@param sigma1 In the case of a Gaussian parameter this parameter may specify Gaussian \f$\sigma\f$
+(standard deviation). If it is zero, it is calculated from the kernel size:
+\f[\sigma  = 0.3 (n/2 - 1) + 0.8  \quad   \text{where}   \quad  n= \begin{array}{l l} \mbox{\texttt{size1} for horizontal kernel} \\ \mbox{\texttt{size2} for vertical kernel} \end{array}\f]
+Using standard sigma for small kernels ( \f$3\times 3\f$ to \f$7\times 7\f$ ) gives better speed. If
+sigma1 is not zero, while size1 and size2 are zeros, the kernel size is calculated from the
+sigma (to provide accurate enough operation).
+@param sigma2 additional parameter for bilateral filtering
+
+@see cv::GaussianBlur, cv::blur, cv::medianBlur, cv::bilateralFilter.
+ */
+CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                      int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN),
+                      int size1 CV_DEFAULT(3),
+                      int size2 CV_DEFAULT(0),
+                      double sigma1 CV_DEFAULT(0),
+                      double sigma2 CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Convolves an image with the kernel.
+
+@param src input image.
+@param dst output image of the same size and the same number of channels as src.
+@param kernel convolution kernel (or rather a correlation kernel), a single-channel floating point
+matrix; if you want to apply different kernels to different channels, split the image into
+separate color planes using split and process them individually.
+@param anchor anchor of the kernel that indicates the relative position of a filtered point within
+the kernel; the anchor should lie within the kernel; default value (-1,-1) means that the anchor
+is at the kernel center.
+
+@see cv::filter2D
+ */
+CVAPI(void) cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel,
+                        CvPoint anchor CV_DEFAULT(cvPoint(-1,-1)));
+
+/** @brief Finds integral image: SUM(X,Y) = sum(x<X,y<Y)I(x,y)
+@see cv::integral
+*/
+CVAPI(void) cvIntegral( const CvArr* image, CvArr* sum,
+                       CvArr* sqsum CV_DEFAULT(NULL),
+                       CvArr* tilted_sum CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** @brief Smoothes the input image with gaussian kernel and then down-samples it.
+
+   dst_width = floor(src_width/2)[+1],
+   dst_height = floor(src_height/2)[+1]
+   @see cv::pyrDown
+*/
+CVAPI(void)  cvPyrDown( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                        int filter CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN_5x5) );
+
+/** @brief Up-samples image and smoothes the result with gaussian kernel.
+
+   dst_width = src_width*2,
+   dst_height = src_height*2
+   @see cv::pyrUp
+*/
+CVAPI(void)  cvPyrUp( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                      int filter CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN_5x5) );
+
+/** @brief Builds pyramid for an image
+@see buildPyramid
+*/
+CVAPI(CvMat**) cvCreatePyramid( const CvArr* img, int extra_layers, double rate,
+                                const CvSize* layer_sizes CV_DEFAULT(0),
+                                CvArr* bufarr CV_DEFAULT(0),
+                                int calc CV_DEFAULT(1),
+                                int filter CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN_5x5) );
+
+/** @brief Releases pyramid */
+CVAPI(void)  cvReleasePyramid( CvMat*** pyramid, int extra_layers );
+
+
+/** @brief Filters image using meanshift algorithm
+@see cv::pyrMeanShiftFiltering
+*/
+CVAPI(void) cvPyrMeanShiftFiltering( const CvArr* src, CvArr* dst,
+    double sp, double sr, int max_level CV_DEFAULT(1),
+    CvTermCriteria termcrit CV_DEFAULT(cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,5,1)));
+
+/** @brief Segments image using seed "markers"
+@see cv::watershed
+*/
+CVAPI(void) cvWatershed( const CvArr* image, CvArr* markers );
+
+/** @brief Calculates an image derivative using generalized Sobel
+
+   (aperture_size = 1,3,5,7) or Scharr (aperture_size = -1) operator.
+   Scharr can be used only for the first dx or dy derivative
+@see cv::Sobel
+*/
+CVAPI(void) cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                    int xorder, int yorder,
+                    int aperture_size CV_DEFAULT(3));
+
+/** @brief Calculates the image Laplacian: (d2/dx + d2/dy)I
+@see cv::Laplacian
+*/
+CVAPI(void) cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                      int aperture_size CV_DEFAULT(3) );
+
+/** @brief Converts input array pixels from one color space to another
+@see cv::cvtColor
+*/
+CVAPI(void)  cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );
+
+
+/** @brief Resizes image (input array is resized to fit the destination array)
+@see cv::resize
+*/
+CVAPI(void)  cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                       int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ));
+
+/** @brief Warps image with affine transform
+@note ::cvGetQuadrangleSubPix is similar to ::cvWarpAffine, but the outliers are extrapolated using
+replication border mode.
+@see cv::warpAffine
+*/
+CVAPI(void)  cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix,
+                           int flags CV_DEFAULT(CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS),
+                           CvScalar fillval CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)) );
+
+/** @brief Computes affine transform matrix for mapping src[i] to dst[i] (i=0,1,2)
+@see cv::getAffineTransform
+*/
+CVAPI(CvMat*) cvGetAffineTransform( const CvPoint2D32f * src,
+                                    const CvPoint2D32f * dst,
+                                    CvMat * map_matrix );
+
+/** @brief Computes rotation_matrix matrix
+@see cv::getRotationMatrix2D
+*/
+CVAPI(CvMat*)  cv2DRotationMatrix( CvPoint2D32f center, double angle,
+                                   double scale, CvMat* map_matrix );
+
+/** @brief Warps image with perspective (projective) transform
+@see cv::warpPerspective
+*/
+CVAPI(void)  cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix,
+                                int flags CV_DEFAULT(CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS),
+                                CvScalar fillval CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)) );
+
+/** @brief Computes perspective transform matrix for mapping src[i] to dst[i] (i=0,1,2,3)
+@see cv::getPerspectiveTransform
+*/
+CVAPI(CvMat*) cvGetPerspectiveTransform( const CvPoint2D32f* src,
+                                         const CvPoint2D32f* dst,
+                                         CvMat* map_matrix );
+
+/** @brief Performs generic geometric transformation using the specified coordinate maps
+@see cv::remap
+*/
+CVAPI(void)  cvRemap( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                      const CvArr* mapx, const CvArr* mapy,
+                      int flags CV_DEFAULT(CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS),
+                      CvScalar fillval CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)) );
+
+/** @brief Converts mapx & mapy from floating-point to integer formats for cvRemap
+@see cv::convertMaps
+*/
+CVAPI(void)  cvConvertMaps( const CvArr* mapx, const CvArr* mapy,
+                            CvArr* mapxy, CvArr* mapalpha );
+
+/** @brief Performs forward or inverse log-polar image transform
+@see cv::warpPolar
+*/
+CVAPI(void)  cvLogPolar( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                         CvPoint2D32f center, double M,
+                         int flags CV_DEFAULT(CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS));
+
+/** Performs forward or inverse linear-polar image transform
+@see cv::warpPolar
+*/
+CVAPI(void)  cvLinearPolar( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                         CvPoint2D32f center, double maxRadius,
+                         int flags CV_DEFAULT(CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS));
+
+/** @brief Returns a structuring element of the specified size and shape for morphological operations.
+
+@note the created structuring element IplConvKernel\* element must be released in the end using
+`cvReleaseStructuringElement(&element)`.
+
+@param cols Width of the structuring element
+@param rows Height of the structuring element
+@param anchor_x x-coordinate of the anchor
+@param anchor_y y-coordinate of the anchor
+@param shape element shape that could be one of the cv::MorphShapes_c
+@param values integer array of cols*rows elements that specifies the custom shape of the
+structuring element, when shape=CV_SHAPE_CUSTOM.
+
+@see cv::getStructuringElement
+ */
+ CVAPI(IplConvKernel*)  cvCreateStructuringElementEx(
+            int cols, int  rows, int  anchor_x, int  anchor_y,
+            int shape, int* values CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @brief releases structuring element
+@see cvCreateStructuringElementEx
+*/
+CVAPI(void)  cvReleaseStructuringElement( IplConvKernel** element );
+
+/** @brief erodes input image (applies minimum filter) one or more times.
+   If element pointer is NULL, 3x3 rectangular element is used
+@see cv::erode
+*/
+CVAPI(void)  cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                      IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL),
+                      int iterations CV_DEFAULT(1) );
+
+/** @brief dilates input image (applies maximum filter) one or more times.
+
+   If element pointer is NULL, 3x3 rectangular element is used
+@see cv::dilate
+*/
+CVAPI(void)  cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                       IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL),
+                       int iterations CV_DEFAULT(1) );
+
+/** @brief Performs complex morphological transformation
+@see cv::morphologyEx
+*/
+CVAPI(void)  cvMorphologyEx( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                             CvArr* temp, IplConvKernel* element,
+                             int operation, int iterations CV_DEFAULT(1) );
+
+/** @brief Calculates all spatial and central moments up to the 3rd order
+@see cv::moments
+*/
+CVAPI(void) cvMoments( const CvArr* arr, CvMoments* moments, int binary CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Retrieve spatial moments */
+CVAPI(double)  cvGetSpatialMoment( CvMoments* moments, int x_order, int y_order );
+/** @brief Retrieve central moments */
+CVAPI(double)  cvGetCentralMoment( CvMoments* moments, int x_order, int y_order );
+/** @brief Retrieve normalized central moments */
+CVAPI(double)  cvGetNormalizedCentralMoment( CvMoments* moments,
+                                             int x_order, int y_order );
+
+/** @brief Calculates 7 Hu's invariants from precalculated spatial and central moments
+@see cv::HuMoments
+*/
+CVAPI(void) cvGetHuMoments( CvMoments*  moments, CvHuMoments*  hu_moments );
+
+/*********************************** data sampling **************************************/
+
+/** @brief Fetches pixels that belong to the specified line segment and stores them to the buffer.
+
+   Returns the number of retrieved points.
+@see cv::LineSegmentDetector
+*/
+CVAPI(int)  cvSampleLine( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, void* buffer,
+                          int connectivity CV_DEFAULT(8));
+
+/** @brief Retrieves the rectangular image region with specified center from the input array.
+
+ dst(x,y) <- src(x + center.x - dst_width/2, y + center.y - dst_height/2).
+ Values of pixels with fractional coordinates are retrieved using bilinear interpolation
+@see cv::getRectSubPix
+*/
+CVAPI(void)  cvGetRectSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, CvPoint2D32f center );
+
+
+/** @brief Retrieves quadrangle from the input array.
+
+    matrixarr = ( a11  a12 | b1 )   dst(x,y) <- src(A[x y]' + b)
+                ( a21  a22 | b2 )   (bilinear interpolation is used to retrieve pixels
+                                     with fractional coordinates)
+@see cvWarpAffine
+*/
+CVAPI(void)  cvGetQuadrangleSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                                    const CvMat* map_matrix );
+
+/** @brief Measures similarity between template and overlapped windows in the source image
+   and fills the resultant image with the measurements
+@see cv::matchTemplate
+*/
+CVAPI(void)  cvMatchTemplate( const CvArr* image, const CvArr* templ,
+                              CvArr* result, int method );
+
+/** @brief Computes earth mover distance between
+   two weighted point sets (called signatures)
+@see cv::EMD
+*/
+CVAPI(float)  cvCalcEMD2( const CvArr* signature1,
+                          const CvArr* signature2,
+                          int distance_type,
+                          CvDistanceFunction distance_func CV_DEFAULT(NULL),
+                          const CvArr* cost_matrix CV_DEFAULT(NULL),
+                          CvArr* flow CV_DEFAULT(NULL),
+                          float* lower_bound CV_DEFAULT(NULL),
+                          void* userdata CV_DEFAULT(NULL));
+
+/****************************************************************************************\
+*                              Contours retrieving                                       *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Retrieves outer and optionally inner boundaries of white (non-zero) connected
+   components in the black (zero) background
+@see cv::findContours, cvStartFindContours, cvFindNextContour, cvSubstituteContour, cvEndFindContours
+*/
+CVAPI(int)  cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
+                            int header_size CV_DEFAULT(sizeof(CvContour)),
+                            int mode CV_DEFAULT(CV_RETR_LIST),
+                            int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),
+                            CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));
+
+/** @brief Initializes contour retrieving process.
+
+   Calls cvStartFindContours.
+   Calls cvFindNextContour until null pointer is returned
+   or some other condition becomes true.
+   Calls cvEndFindContours at the end.
+@see cvFindContours
+*/
+CVAPI(CvContourScanner)  cvStartFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage,
+                            int header_size CV_DEFAULT(sizeof(CvContour)),
+                            int mode CV_DEFAULT(CV_RETR_LIST),
+                            int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),
+                            CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));
+
+/** @brief Retrieves next contour
+@see cvFindContours
+*/
+CVAPI(CvSeq*)  cvFindNextContour( CvContourScanner scanner );
+
+
+/** @brief Substitutes the last retrieved contour with the new one
+
+   (if the substitutor is null, the last retrieved contour is removed from the tree)
+@see cvFindContours
+*/
+CVAPI(void)   cvSubstituteContour( CvContourScanner scanner, CvSeq* new_contour );
+
+
+/** @brief Releases contour scanner and returns pointer to the first outer contour
+@see cvFindContours
+*/
+CVAPI(CvSeq*)  cvEndFindContours( CvContourScanner* scanner );
+
+/** @brief Approximates Freeman chain(s) with a polygonal curve.
+
+This is a standalone contour approximation routine, not represented in the new interface. When
+cvFindContours retrieves contours as Freeman chains, it calls the function to get approximated
+contours, represented as polygons.
+
+@param src_seq Pointer to the approximated Freeman chain that can refer to other chains.
+@param storage Storage location for the resulting polylines.
+@param method Approximation method (see the description of the function :ocvFindContours ).
+@param parameter Method parameter (not used now).
+@param minimal_perimeter Approximates only those contours whose perimeters are not less than
+minimal_perimeter . Other chains are removed from the resulting structure.
+@param recursive Recursion flag. If it is non-zero, the function approximates all chains that can
+be obtained from chain by using the h_next or v_next links. Otherwise, the single input chain is
+approximated.
+@see cvStartReadChainPoints, cvReadChainPoint
+ */
+CVAPI(CvSeq*) cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
+                            int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),
+                            double parameter CV_DEFAULT(0),
+                            int  minimal_perimeter CV_DEFAULT(0),
+                            int  recursive CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Initializes Freeman chain reader.
+
+   The reader is used to iteratively get coordinates of all the chain points.
+   If the Freeman codes should be read as is, a simple sequence reader should be used
+@see cvApproxChains
+*/
+CVAPI(void) cvStartReadChainPoints( CvChain* chain, CvChainPtReader* reader );
+
+/** @brief Retrieves the next chain point
+@see cvApproxChains
+*/
+CVAPI(CvPoint) cvReadChainPoint( CvChainPtReader* reader );
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                            Contour Processing and Shape Analysis                       *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Approximates a single polygonal curve (contour) or
+   a tree of polygonal curves (contours)
+@see cv::approxPolyDP
+*/
+CVAPI(CvSeq*)  cvApproxPoly( const void* src_seq,
+                             int header_size, CvMemStorage* storage,
+                             int method, double eps,
+                             int recursive CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Calculates perimeter of a contour or length of a part of contour
+@see cv::arcLength
+*/
+CVAPI(double)  cvArcLength( const void* curve,
+                            CvSlice slice CV_DEFAULT(CV_WHOLE_SEQ),
+                            int is_closed CV_DEFAULT(-1));
+
+/** same as cvArcLength for closed contour
+*/
+CV_INLINE double cvContourPerimeter( const void* contour )
+{
+    return cvArcLength( contour, CV_WHOLE_SEQ, 1 );
+}
+
+
+/** @brief Calculates contour bounding rectangle (update=1) or
+   just retrieves pre-calculated rectangle (update=0)
+@see cv::boundingRect
+*/
+CVAPI(CvRect)  cvBoundingRect( CvArr* points, int update CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Calculates area of a contour or contour segment
+@see cv::contourArea
+*/
+CVAPI(double)  cvContourArea( const CvArr* contour,
+                              CvSlice slice CV_DEFAULT(CV_WHOLE_SEQ),
+                              int oriented CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Finds minimum area rotated rectangle bounding a set of points
+@see cv::minAreaRect
+*/
+CVAPI(CvBox2D)  cvMinAreaRect2( const CvArr* points,
+                                CvMemStorage* storage CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** @brief Finds minimum enclosing circle for a set of points
+@see cv::minEnclosingCircle
+*/
+CVAPI(int)  cvMinEnclosingCircle( const CvArr* points,
+                                  CvPoint2D32f* center, float* radius );
+
+/** @brief Compares two contours by matching their moments
+@see cv::matchShapes
+*/
+CVAPI(double)  cvMatchShapes( const void* object1, const void* object2,
+                              int method, double parameter CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Calculates exact convex hull of 2d point set
+@see cv::convexHull
+*/
+CVAPI(CvSeq*) cvConvexHull2( const CvArr* input,
+                             void* hull_storage CV_DEFAULT(NULL),
+                             int orientation CV_DEFAULT(CV_CLOCKWISE),
+                             int return_points CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Checks whether the contour is convex or not (returns 1 if convex, 0 if not)
+@see cv::isContourConvex
+*/
+CVAPI(int)  cvCheckContourConvexity( const CvArr* contour );
+
+
+/** @brief Finds convexity defects for the contour
+@see cv::convexityDefects
+*/
+CVAPI(CvSeq*)  cvConvexityDefects( const CvArr* contour, const CvArr* convexhull,
+                                   CvMemStorage* storage CV_DEFAULT(NULL));
+
+/** @brief Fits ellipse into a set of 2d points
+@see cv::fitEllipse
+*/
+CVAPI(CvBox2D) cvFitEllipse2( const CvArr* points );
+
+/** @brief Finds minimum rectangle containing two given rectangles */
+CVAPI(CvRect)  cvMaxRect( const CvRect* rect1, const CvRect* rect2 );
+
+/** @brief Finds coordinates of the box vertices */
+CVAPI(void) cvBoxPoints( CvBox2D box, CvPoint2D32f pt[4] );
+
+/** @brief Initializes sequence header for a matrix (column or row vector) of points
+
+   a wrapper for cvMakeSeqHeaderForArray (it does not initialize bounding rectangle!!!) */
+CVAPI(CvSeq*) cvPointSeqFromMat( int seq_kind, const CvArr* mat,
+                                 CvContour* contour_header,
+                                 CvSeqBlock* block );
+
+/** @brief Checks whether the point is inside polygon, outside, on an edge (at a vertex).
+
+   Returns positive, negative or zero value, correspondingly.
+   Optionally, measures a signed distance between
+   the point and the nearest polygon edge (measure_dist=1)
+@see cv::pointPolygonTest
+*/
+CVAPI(double) cvPointPolygonTest( const CvArr* contour,
+                                  CvPoint2D32f pt, int measure_dist );
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Histogram functions                                   *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Creates a histogram.
+
+The function creates a histogram of the specified size and returns a pointer to the created
+histogram. If the array ranges is 0, the histogram bin ranges must be specified later via the
+function cvSetHistBinRanges. Though cvCalcHist and cvCalcBackProject may process 8-bit images
+without setting bin ranges, they assume they are equally spaced in 0 to 255 bins.
+
+@param dims Number of histogram dimensions.
+@param sizes Array of the histogram dimension sizes.
+@param type Histogram representation format. CV_HIST_ARRAY means that the histogram data is
+represented as a multi-dimensional dense array CvMatND. CV_HIST_SPARSE means that histogram data
+is represented as a multi-dimensional sparse array CvSparseMat.
+@param ranges Array of ranges for the histogram bins. Its meaning depends on the uniform parameter
+value. The ranges are used when the histogram is calculated or backprojected to determine which
+histogram bin corresponds to which value/tuple of values from the input image(s).
+@param uniform Uniformity flag. If not zero, the histogram has evenly spaced bins and for every
+\f$0<=i<cDims\f$ ranges[i] is an array of two numbers: lower and upper boundaries for the i-th
+histogram dimension. The whole range [lower,upper] is then split into dims[i] equal parts to
+determine the i-th input tuple value ranges for every histogram bin. And if uniform=0 , then the
+i-th element of the ranges array contains dims[i]+1 elements: \f$\texttt{lower}_0,
+\texttt{upper}_0, \texttt{lower}_1, \texttt{upper}_1 = \texttt{lower}_2,
+...
+\texttt{upper}_{dims[i]-1}\f$ where \f$\texttt{lower}_j\f$ and \f$\texttt{upper}_j\f$ are lower
+and upper boundaries of the i-th input tuple value for the j-th bin, respectively. In either
+case, the input values that are beyond the specified range for a histogram bin are not counted
+by cvCalcHist and filled with 0 by cvCalcBackProject.
+ */
+CVAPI(CvHistogram*)  cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type,
+                                   float** ranges CV_DEFAULT(NULL),
+                                   int uniform CV_DEFAULT(1));
+
+/** @brief Sets the bounds of the histogram bins.
+
+This is a standalone function for setting bin ranges in the histogram. For a more detailed
+description of the parameters ranges and uniform, see the :ocvCalcHist function that can initialize
+the ranges as well. Ranges for the histogram bins must be set before the histogram is calculated or
+the backproject of the histogram is calculated.
+
+@param hist Histogram.
+@param ranges Array of bin ranges arrays. See :ocvCreateHist for details.
+@param uniform Uniformity flag. See :ocvCreateHist for details.
+ */
+CVAPI(void)  cvSetHistBinRanges( CvHistogram* hist, float** ranges,
+                                int uniform CV_DEFAULT(1));
+
+/** @brief Makes a histogram out of an array.
+
+The function initializes the histogram, whose header and bins are allocated by the user.
+cvReleaseHist does not need to be called afterwards. Only dense histograms can be initialized this
+way. The function returns hist.
+
+@param dims Number of the histogram dimensions.
+@param sizes Array of the histogram dimension sizes.
+@param hist Histogram header initialized by the function.
+@param data Array used to store histogram bins.
+@param ranges Histogram bin ranges. See cvCreateHist for details.
+@param uniform Uniformity flag. See cvCreateHist for details.
+ */
+CVAPI(CvHistogram*)  cvMakeHistHeaderForArray(
+                            int  dims, int* sizes, CvHistogram* hist,
+                            float* data, float** ranges CV_DEFAULT(NULL),
+                            int uniform CV_DEFAULT(1));
+
+/** @brief Releases the histogram.
+
+The function releases the histogram (header and the data). The pointer to the histogram is cleared
+by the function. If \*hist pointer is already NULL, the function does nothing.
+
+@param hist Double pointer to the released histogram.
+ */
+CVAPI(void)  cvReleaseHist( CvHistogram** hist );
+
+/** @brief Clears the histogram.
+
+The function sets all of the histogram bins to 0 in case of a dense histogram and removes all
+histogram bins in case of a sparse array.
+
+@param hist Histogram.
+ */
+CVAPI(void)  cvClearHist( CvHistogram* hist );
+
+/** @brief Finds the minimum and maximum histogram bins.
+
+The function finds the minimum and maximum histogram bins and their positions. All of output
+arguments are optional. Among several extremas with the same value the ones with the minimum index
+(in the lexicographical order) are returned. In case of several maximums or minimums, the earliest
+in the lexicographical order (extrema locations) is returned.
+
+@param hist Histogram.
+@param min_value Pointer to the minimum value of the histogram.
+@param max_value Pointer to the maximum value of the histogram.
+@param min_idx Pointer to the array of coordinates for the minimum.
+@param max_idx Pointer to the array of coordinates for the maximum.
+ */
+CVAPI(void)  cvGetMinMaxHistValue( const CvHistogram* hist,
+                                   float* min_value, float* max_value,
+                                   int* min_idx CV_DEFAULT(NULL),
+                                   int* max_idx CV_DEFAULT(NULL));
+
+
+/** @brief Normalizes the histogram.
+
+The function normalizes the histogram bins by scaling them so that the sum of the bins becomes equal
+to factor.
+
+@param hist Pointer to the histogram.
+@param factor Normalization factor.
+ */
+CVAPI(void)  cvNormalizeHist( CvHistogram* hist, double factor );
+
+
+/** @brief Thresholds the histogram.
+
+The function clears histogram bins that are below the specified threshold.
+
+@param hist Pointer to the histogram.
+@param threshold Threshold level.
+ */
+CVAPI(void)  cvThreshHist( CvHistogram* hist, double threshold );
+
+
+/** Compares two histogram */
+CVAPI(double)  cvCompareHist( const CvHistogram* hist1,
+                              const CvHistogram* hist2,
+                              int method);
+
+/** @brief Copies a histogram.
+
+The function makes a copy of the histogram. If the second histogram pointer \*dst is NULL, a new
+histogram of the same size as src is created. Otherwise, both histograms must have equal types and
+sizes. Then the function copies the bin values of the source histogram to the destination histogram
+and sets the same bin value ranges as in src.
+
+@param src Source histogram.
+@param dst Pointer to the destination histogram.
+ */
+CVAPI(void)  cvCopyHist( const CvHistogram* src, CvHistogram** dst );
+
+
+/** @brief Calculates bayesian probabilistic histograms
+   (each or src and dst is an array of _number_ histograms */
+CVAPI(void)  cvCalcBayesianProb( CvHistogram** src, int number,
+                                CvHistogram** dst);
+
+/** @brief Calculates array histogram
+@see cv::calcHist
+*/
+CVAPI(void)  cvCalcArrHist( CvArr** arr, CvHistogram* hist,
+                            int accumulate CV_DEFAULT(0),
+                            const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );
+
+/** @overload */
+CV_INLINE  void  cvCalcHist( IplImage** image, CvHistogram* hist,
+                             int accumulate CV_DEFAULT(0),
+                             const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) )
+{
+    cvCalcArrHist( (CvArr**)image, hist, accumulate, mask );
+}
+
+/** @brief Calculates back project
+@see cvCalcBackProject, cv::calcBackProject
+*/
+CVAPI(void)  cvCalcArrBackProject( CvArr** image, CvArr* dst,
+                                   const CvHistogram* hist );
+
+#define  cvCalcBackProject(image, dst, hist) cvCalcArrBackProject((CvArr**)image, dst, hist)
+
+
+/** @brief Locates a template within an image by using a histogram comparison.
+
+The function calculates the back projection by comparing histograms of the source image patches with
+the given histogram. The function is similar to matchTemplate, but instead of comparing the raster
+patch with all its possible positions within the search window, the function CalcBackProjectPatch
+compares histograms. See the algorithm diagram below:
+
+![image](pics/backprojectpatch.png)
+
+@param image Source images (though, you may pass CvMat\*\* as well).
+@param dst Destination image.
+@param range
+@param hist Histogram.
+@param method Comparison method passed to cvCompareHist (see the function description).
+@param factor Normalization factor for histograms that affects the normalization scale of the
+destination image. Pass 1 if not sure.
+
+@see cvCalcBackProjectPatch
+ */
+CVAPI(void)  cvCalcArrBackProjectPatch( CvArr** image, CvArr* dst, CvSize range,
+                                        CvHistogram* hist, int method,
+                                        double factor );
+
+#define  cvCalcBackProjectPatch( image, dst, range, hist, method, factor ) \
+     cvCalcArrBackProjectPatch( (CvArr**)image, dst, range, hist, method, factor )
+
+
+/** @brief Divides one histogram by another.
+
+The function calculates the object probability density from two histograms as:
+
+\f[\texttt{disthist} (I)= \forkthree{0}{if \(\texttt{hist1}(I)=0\)}{\texttt{scale}}{if \(\texttt{hist1}(I) \ne 0\) and \(\texttt{hist2}(I) > \texttt{hist1}(I)\)}{\frac{\texttt{hist2}(I) \cdot \texttt{scale}}{\texttt{hist1}(I)}}{if \(\texttt{hist1}(I) \ne 0\) and \(\texttt{hist2}(I) \le \texttt{hist1}(I)\)}\f]
+
+@param hist1 First histogram (the divisor).
+@param hist2 Second histogram.
+@param dst_hist Destination histogram.
+@param scale Scale factor for the destination histogram.
+ */
+CVAPI(void)  cvCalcProbDensity( const CvHistogram* hist1, const CvHistogram* hist2,
+                                CvHistogram* dst_hist, double scale CV_DEFAULT(255) );
+
+/** @brief equalizes histogram of 8-bit single-channel image
+@see cv::equalizeHist
+*/
+CVAPI(void)  cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst );
+
+
+/** @brief Applies distance transform to binary image
+@see cv::distanceTransform
+*/
+CVAPI(void)  cvDistTransform( const CvArr* src, CvArr* dst,
+                              int distance_type CV_DEFAULT(CV_DIST_L2),
+                              int mask_size CV_DEFAULT(3),
+                              const float* mask CV_DEFAULT(NULL),
+                              CvArr* labels CV_DEFAULT(NULL),
+                              int labelType CV_DEFAULT(CV_DIST_LABEL_CCOMP));
+
+
+/** @brief Applies fixed-level threshold to grayscale image.
+
+   This is a basic operation applied before retrieving contours
+@see cv::threshold
+*/
+CVAPI(double)  cvThreshold( const CvArr*  src, CvArr*  dst,
+                            double  threshold, double  max_value,
+                            int threshold_type );
+
+/** @brief Applies adaptive threshold to grayscale image.
+
+   The two parameters for methods CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C and
+   CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C are:
+   neighborhood size (3, 5, 7 etc.),
+   and a constant subtracted from mean (...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...)
+@see cv::adaptiveThreshold
+*/
+CVAPI(void)  cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value,
+                                  int adaptive_method CV_DEFAULT(CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C),
+                                  int threshold_type CV_DEFAULT(CV_THRESH_BINARY),
+                                  int block_size CV_DEFAULT(3),
+                                  double param1 CV_DEFAULT(5));
+
+/** @brief Fills the connected component until the color difference gets large enough
+@see cv::floodFill
+*/
+CVAPI(void)  cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point,
+                          CvScalar new_val, CvScalar lo_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)),
+                          CvScalar up_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)),
+                          CvConnectedComp* comp CV_DEFAULT(NULL),
+                          int flags CV_DEFAULT(4),
+                          CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL));
+
+/****************************************************************************************\
+*                                  Feature detection                                     *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Runs canny edge detector
+@see cv::Canny
+*/
+CVAPI(void)  cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,
+                      double threshold2, int  aperture_size CV_DEFAULT(3) );
+
+/** @brief Calculates constraint image for corner detection
+
+   Dx^2 * Dyy + Dxx * Dy^2 - 2 * Dx * Dy * Dxy.
+   Applying threshold to the result gives coordinates of corners
+@see cv::preCornerDetect
+*/
+CVAPI(void) cvPreCornerDetect( const CvArr* image, CvArr* corners,
+                               int aperture_size CV_DEFAULT(3) );
+
+/** @brief Calculates eigen values and vectors of 2x2
+   gradient covariation matrix at every image pixel
+@see cv::cornerEigenValsAndVecs
+*/
+CVAPI(void)  cvCornerEigenValsAndVecs( const CvArr* image, CvArr* eigenvv,
+                                       int block_size, int aperture_size CV_DEFAULT(3) );
+
+/** @brief Calculates minimal eigenvalue for 2x2 gradient covariation matrix at
+   every image pixel
+@see cv::cornerMinEigenVal
+*/
+CVAPI(void)  cvCornerMinEigenVal( const CvArr* image, CvArr* eigenval,
+                                  int block_size, int aperture_size CV_DEFAULT(3) );
+
+/** @brief Harris corner detector:
+
+   Calculates det(M) - k*(trace(M)^2), where M is 2x2 gradient covariation matrix for each pixel
+@see cv::cornerHarris
+*/
+CVAPI(void)  cvCornerHarris( const CvArr* image, CvArr* harris_response,
+                             int block_size, int aperture_size CV_DEFAULT(3),
+                             double k CV_DEFAULT(0.04) );
+
+/** @brief Adjust corner position using some sort of gradient search
+@see cv::cornerSubPix
+*/
+CVAPI(void)  cvFindCornerSubPix( const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners,
+                                 int count, CvSize win, CvSize zero_zone,
+                                 CvTermCriteria  criteria );
+
+/** @brief Finds a sparse set of points within the selected region
+   that seem to be easy to track
+@see cv::goodFeaturesToTrack
+*/
+CVAPI(void)  cvGoodFeaturesToTrack( const CvArr* image, CvArr* eig_image,
+                                    CvArr* temp_image, CvPoint2D32f* corners,
+                                    int* corner_count, double  quality_level,
+                                    double  min_distance,
+                                    const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL),
+                                    int block_size CV_DEFAULT(3),
+                                    int use_harris CV_DEFAULT(0),
+                                    double k CV_DEFAULT(0.04) );
+
+/** @brief Finds lines on binary image using one of several methods.
+
+   line_storage is either memory storage or 1 x _max number of lines_ CvMat, its
+   number of columns is changed by the function.
+   method is one of CV_HOUGH_*;
+   rho, theta and threshold are used for each of those methods;
+   param1 ~ line length, param2 ~ line gap - for probabilistic,
+   param1 ~ srn, param2 ~ stn - for multi-scale
+@see cv::HoughLines
+*/
+CVAPI(CvSeq*)  cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method,
+                              double rho, double theta, int threshold,
+                              double param1 CV_DEFAULT(0), double param2 CV_DEFAULT(0),
+                              double min_theta CV_DEFAULT(0), double max_theta CV_DEFAULT(CV_PI));
+
+/** @brief Finds circles in the image
+@see cv::HoughCircles
+*/
+CVAPI(CvSeq*) cvHoughCircles( CvArr* image, void* circle_storage,
+                              int method, double dp, double min_dist,
+                              double param1 CV_DEFAULT(100),
+                              double param2 CV_DEFAULT(100),
+                              int min_radius CV_DEFAULT(0),
+                              int max_radius CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Fits a line into set of 2d or 3d points in a robust way (M-estimator technique)
+@see cv::fitLine
+*/
+CVAPI(void)  cvFitLine( const CvArr* points, int dist_type, double param,
+                        double reps, double aeps, float* line );
+
+/****************************************************************************************\
+*                                     Drawing                                            *
+\****************************************************************************************/
+
+/****************************************************************************************\
+*       Drawing functions work with images/matrices of arbitrary type.                   *
+*       For color images the channel order is BGR[A]                                     *
+*       Antialiasing is supported only for 8-bit image now.                              *
+*       All the functions include parameter color that means rgb value (that may be      *
+*       constructed with CV_RGB macro) for color images and brightness                   *
+*       for grayscale images.                                                            *
+*       If a drawn figure is partially or completely outside of the image, it is clipped.*
+\****************************************************************************************/
+
+#define CV_FILLED -1
+
+#define CV_AA 16
+
+/** @brief Draws 4-connected, 8-connected or antialiased line segment connecting two points
+@see cv::line
+*/
+CVAPI(void)  cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2,
+                     CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                     int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Draws a rectangle given two opposite corners of the rectangle (pt1 & pt2)
+
+   if thickness<0 (e.g. thickness == CV_FILLED), the filled box is drawn
+@see cv::rectangle
+*/
+CVAPI(void)  cvRectangle( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2,
+                          CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                          int line_type CV_DEFAULT(8),
+                          int shift CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Draws a rectangle specified by a CvRect structure
+@see cv::rectangle
+*/
+CVAPI(void)  cvRectangleR( CvArr* img, CvRect r,
+                           CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                           int line_type CV_DEFAULT(8),
+                           int shift CV_DEFAULT(0));
+
+
+/** @brief Draws a circle with specified center and radius.
+
+   Thickness works in the same way as with cvRectangle
+@see cv::circle
+*/
+CVAPI(void)  cvCircle( CvArr* img, CvPoint center, int radius,
+                       CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                       int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Draws ellipse outline, filled ellipse, elliptic arc or filled elliptic sector
+
+   depending on _thickness_, _start_angle_ and _end_angle_ parameters. The resultant figure
+   is rotated by _angle_. All the angles are in degrees
+@see cv::ellipse
+*/
+CVAPI(void)  cvEllipse( CvArr* img, CvPoint center, CvSize axes,
+                        double angle, double start_angle, double end_angle,
+                        CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                        int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0));
+
+CV_INLINE  void  cvEllipseBox( CvArr* img, CvBox2D box, CvScalar color,
+                               int thickness CV_DEFAULT(1),
+                               int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0) )
+{
+    CvSize axes = cvSize(
+        cvRound(box.size.width*0.5),
+        cvRound(box.size.height*0.5)
+    );
+
+    cvEllipse( img, cvPointFrom32f( box.center ), axes, box.angle,
+               0, 360, color, thickness, line_type, shift );
+}
+
+/** @brief Fills convex or monotonous polygon.
+@see cv::fillConvexPoly
+*/
+CVAPI(void)  cvFillConvexPoly( CvArr* img, const CvPoint* pts, int npts, CvScalar color,
+                               int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0));
+
+/** @brief Fills an area bounded by one or more arbitrary polygons
+@see cv::fillPoly
+*/
+CVAPI(void)  cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, const int* npts,
+                         int contours, CvScalar color,
+                         int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Draws one or more polygonal curves
+@see cv::polylines
+*/
+CVAPI(void)  cvPolyLine( CvArr* img, CvPoint** pts, const int* npts, int contours,
+                         int is_closed, CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                         int line_type CV_DEFAULT(8), int shift CV_DEFAULT(0) );
+
+#define cvDrawRect cvRectangle
+#define cvDrawLine cvLine
+#define cvDrawCircle cvCircle
+#define cvDrawEllipse cvEllipse
+#define cvDrawPolyLine cvPolyLine
+
+/** @brief Clips the line segment connecting *pt1 and *pt2
+   by the rectangular window
+
+   (0<=x<img_size.width, 0<=y<img_size.height).
+@see cv::clipLine
+*/
+CVAPI(int) cvClipLine( CvSize img_size, CvPoint* pt1, CvPoint* pt2 );
+
+/** @brief Initializes line iterator.
+
+Initially, line_iterator->ptr will point to pt1 (or pt2, see left_to_right description) location in
+the image. Returns the number of pixels on the line between the ending points.
+@see cv::LineIterator
+*/
+CVAPI(int)  cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2,
+                                CvLineIterator* line_iterator,
+                                int connectivity CV_DEFAULT(8),
+                                int left_to_right CV_DEFAULT(0));
+
+#define CV_NEXT_LINE_POINT( line_iterator )                     \
+{                                                               \
+    int _line_iterator_mask = (line_iterator).err < 0 ? -1 : 0; \
+    (line_iterator).err += (line_iterator).minus_delta +        \
+        ((line_iterator).plus_delta & _line_iterator_mask);     \
+    (line_iterator).ptr += (line_iterator).minus_step +         \
+        ((line_iterator).plus_step & _line_iterator_mask);      \
+}
+
+
+#define CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX         0
+#define CV_FONT_HERSHEY_PLAIN           1
+#define CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX          2
+#define CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX         3
+#define CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX         4
+#define CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL   5
+#define CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX  6
+#define CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX  7
+
+#define CV_FONT_ITALIC                 16
+
+#define CV_FONT_VECTOR0    CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX
+
+
+/** Font structure */
+typedef struct CvFont
+{
+  const char* nameFont;   //Qt:nameFont
+  CvScalar color;       //Qt:ColorFont -> cvScalar(blue_component, green_component, red_component[, alpha_component])
+    int         font_face;    //Qt: bool italic         /** =CV_FONT_* */
+    const int*  ascii;      //!< font data and metrics
+    const int*  greek;
+    const int*  cyrillic;
+    float       hscale, vscale;
+    float       shear;      //!< slope coefficient: 0 - normal, >0 - italic
+    int         thickness;    //!< Qt: weight               /** letters thickness */
+    float       dx;       //!< horizontal interval between letters
+    int         line_type;    //!< Qt: PointSize
+}
+CvFont;
+
+/** @brief Initializes font structure (OpenCV 1.x API).
+
+The function initializes the font structure that can be passed to text rendering functions.
+
+@param font Pointer to the font structure initialized by the function
+@param font_face Font name identifier. See cv::HersheyFonts and corresponding old CV_* identifiers.
+@param hscale Horizontal scale. If equal to 1.0f , the characters have the original width
+depending on the font type. If equal to 0.5f , the characters are of half the original width.
+@param vscale Vertical scale. If equal to 1.0f , the characters have the original height depending
+on the font type. If equal to 0.5f , the characters are of half the original height.
+@param shear Approximate tangent of the character slope relative to the vertical line. A zero
+value means a non-italic font, 1.0f means about a 45 degree slope, etc.
+@param thickness Thickness of the text strokes
+@param line_type Type of the strokes, see line description
+
+@sa cvPutText
+ */
+CVAPI(void)  cvInitFont( CvFont* font, int font_face,
+                         double hscale, double vscale,
+                         double shear CV_DEFAULT(0),
+                         int thickness CV_DEFAULT(1),
+                         int line_type CV_DEFAULT(8));
+
+CV_INLINE CvFont cvFont( double scale, int thickness CV_DEFAULT(1) )
+{
+    CvFont font;
+    cvInitFont( &font, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, scale, scale, 0, thickness, CV_AA );
+    return font;
+}
+
+/** @brief Renders text stroke with specified font and color at specified location.
+   CvFont should be initialized with cvInitFont
+@see cvInitFont, cvGetTextSize, cvFont, cv::putText
+*/
+CVAPI(void)  cvPutText( CvArr* img, const char* text, CvPoint org,
+                        const CvFont* font, CvScalar color );
+
+/** @brief Calculates bounding box of text stroke (useful for alignment)
+@see cv::getTextSize
+*/
+CVAPI(void)  cvGetTextSize( const char* text_string, const CvFont* font,
+                            CvSize* text_size, int* baseline );
+
+/** @brief Unpacks color value
+
+if arrtype is CV_8UC?, _color_ is treated as packed color value, otherwise the first channels
+(depending on arrtype) of destination scalar are set to the same value = _color_
+*/
+CVAPI(CvScalar)  cvColorToScalar( double packed_color, int arrtype );
+
+/** @brief Returns the polygon points which make up the given ellipse.
+
+The ellipse is define by the box of size 'axes' rotated 'angle' around the 'center'. A partial
+sweep of the ellipse arc can be done by spcifying arc_start and arc_end to be something other than
+0 and 360, respectively. The input array 'pts' must be large enough to hold the result. The total
+number of points stored into 'pts' is returned by this function.
+@see cv::ellipse2Poly
+*/
+CVAPI(int) cvEllipse2Poly( CvPoint center, CvSize axes,
+                 int angle, int arc_start, int arc_end, CvPoint * pts, int delta );
+
+/** @brief Draws contour outlines or filled interiors on the image
+@see cv::drawContours
+*/
+CVAPI(void)  cvDrawContours( CvArr *img, CvSeq* contour,
+                             CvScalar external_color, CvScalar hole_color,
+                             int max_level, int thickness CV_DEFAULT(1),
+                             int line_type CV_DEFAULT(8),
+                             CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));
+
+/** @} */
+
+#ifdef __cplusplus
+}
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/imgproc/types_c.h b/include/opencv2/imgproc/types_c.h
new file mode 100644
index 0000000..d3e55f5
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/imgproc/types_c.h
@@ -0,0 +1,659 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_IMGPROC_TYPES_C_H
+#define OPENCV_IMGPROC_TYPES_C_H
+
+#include "opencv2/core/core_c.h"
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif
+
+/** @addtogroup imgproc_c
+  @{
+*/
+
+/** Connected component structure */
+typedef struct CvConnectedComp
+{
+    double area;    /**<area of the connected component  */
+    CvScalar value; /**<average color of the connected component */
+    CvRect rect;    /**<ROI of the component  */
+    CvSeq* contour; /**<optional component boundary
+                      (the contour might have child contours corresponding to the holes)*/
+}
+CvConnectedComp;
+
+/** Image smooth methods */
+enum SmoothMethod_c
+{
+    /** linear convolution with \f$\texttt{size1}\times\texttt{size2}\f$ box kernel (all 1's). If
+    you want to smooth different pixels with different-size box kernels, you can use the integral
+    image that is computed using integral */
+    CV_BLUR_NO_SCALE =0,
+    /** linear convolution with \f$\texttt{size1}\times\texttt{size2}\f$ box kernel (all
+    1's) with subsequent scaling by \f$1/(\texttt{size1}\cdot\texttt{size2})\f$ */
+    CV_BLUR  =1,
+    /** linear convolution with a \f$\texttt{size1}\times\texttt{size2}\f$ Gaussian kernel */
+    CV_GAUSSIAN  =2,
+    /** median filter with a \f$\texttt{size1}\times\texttt{size1}\f$ square aperture */
+    CV_MEDIAN =3,
+    /** bilateral filter with a \f$\texttt{size1}\times\texttt{size1}\f$ square aperture, color
+    sigma= sigma1 and spatial sigma= sigma2. If size1=0, the aperture square side is set to
+    cvRound(sigma2\*1.5)\*2+1. See cv::bilateralFilter */
+    CV_BILATERAL =4
+};
+
+/** Filters used in pyramid decomposition */
+enum
+{
+    CV_GAUSSIAN_5x5 = 7
+};
+
+/** Special filters */
+enum
+{
+    CV_SCHARR =-1,
+    CV_MAX_SOBEL_KSIZE =7
+};
+
+/** Constants for color conversion */
+enum
+{
+    CV_BGR2BGRA    =0,
+    CV_RGB2RGBA    =CV_BGR2BGRA,
+
+    CV_BGRA2BGR    =1,
+    CV_RGBA2RGB    =CV_BGRA2BGR,
+
+    CV_BGR2RGBA    =2,
+    CV_RGB2BGRA    =CV_BGR2RGBA,
+
+    CV_RGBA2BGR    =3,
+    CV_BGRA2RGB    =CV_RGBA2BGR,
+
+    CV_BGR2RGB     =4,
+    CV_RGB2BGR     =CV_BGR2RGB,
+
+    CV_BGRA2RGBA   =5,
+    CV_RGBA2BGRA   =CV_BGRA2RGBA,
+
+    CV_BGR2GRAY    =6,
+    CV_RGB2GRAY    =7,
+    CV_GRAY2BGR    =8,
+    CV_GRAY2RGB    =CV_GRAY2BGR,
+    CV_GRAY2BGRA   =9,
+    CV_GRAY2RGBA   =CV_GRAY2BGRA,
+    CV_BGRA2GRAY   =10,
+    CV_RGBA2GRAY   =11,
+
+    CV_BGR2BGR565  =12,
+    CV_RGB2BGR565  =13,
+    CV_BGR5652BGR  =14,
+    CV_BGR5652RGB  =15,
+    CV_BGRA2BGR565 =16,
+    CV_RGBA2BGR565 =17,
+    CV_BGR5652BGRA =18,
+    CV_BGR5652RGBA =19,
+
+    CV_GRAY2BGR565 =20,
+    CV_BGR5652GRAY =21,
+
+    CV_BGR2BGR555  =22,
+    CV_RGB2BGR555  =23,
+    CV_BGR5552BGR  =24,
+    CV_BGR5552RGB  =25,
+    CV_BGRA2BGR555 =26,
+    CV_RGBA2BGR555 =27,
+    CV_BGR5552BGRA =28,
+    CV_BGR5552RGBA =29,
+
+    CV_GRAY2BGR555 =30,
+    CV_BGR5552GRAY =31,
+
+    CV_BGR2XYZ     =32,
+    CV_RGB2XYZ     =33,
+    CV_XYZ2BGR     =34,
+    CV_XYZ2RGB     =35,
+
+    CV_BGR2YCrCb   =36,
+    CV_RGB2YCrCb   =37,
+    CV_YCrCb2BGR   =38,
+    CV_YCrCb2RGB   =39,
+
+    CV_BGR2HSV     =40,
+    CV_RGB2HSV     =41,
+
+    CV_BGR2Lab     =44,
+    CV_RGB2Lab     =45,
+
+    CV_BayerBG2BGR =46,
+    CV_BayerGB2BGR =47,
+    CV_BayerRG2BGR =48,
+    CV_BayerGR2BGR =49,
+
+    CV_BayerBG2RGB =CV_BayerRG2BGR,
+    CV_BayerGB2RGB =CV_BayerGR2BGR,
+    CV_BayerRG2RGB =CV_BayerBG2BGR,
+    CV_BayerGR2RGB =CV_BayerGB2BGR,
+
+    CV_BGR2Luv     =50,
+    CV_RGB2Luv     =51,
+    CV_BGR2HLS     =52,
+    CV_RGB2HLS     =53,
+
+    CV_HSV2BGR     =54,
+    CV_HSV2RGB     =55,
+
+    CV_Lab2BGR     =56,
+    CV_Lab2RGB     =57,
+    CV_Luv2BGR     =58,
+    CV_Luv2RGB     =59,
+    CV_HLS2BGR     =60,
+    CV_HLS2RGB     =61,
+
+    CV_BayerBG2BGR_VNG =62,
+    CV_BayerGB2BGR_VNG =63,
+    CV_BayerRG2BGR_VNG =64,
+    CV_BayerGR2BGR_VNG =65,
+
+    CV_BayerBG2RGB_VNG =CV_BayerRG2BGR_VNG,
+    CV_BayerGB2RGB_VNG =CV_BayerGR2BGR_VNG,
+    CV_BayerRG2RGB_VNG =CV_BayerBG2BGR_VNG,
+    CV_BayerGR2RGB_VNG =CV_BayerGB2BGR_VNG,
+
+    CV_BGR2HSV_FULL = 66,
+    CV_RGB2HSV_FULL = 67,
+    CV_BGR2HLS_FULL = 68,
+    CV_RGB2HLS_FULL = 69,
+
+    CV_HSV2BGR_FULL = 70,
+    CV_HSV2RGB_FULL = 71,
+    CV_HLS2BGR_FULL = 72,
+    CV_HLS2RGB_FULL = 73,
+
+    CV_LBGR2Lab     = 74,
+    CV_LRGB2Lab     = 75,
+    CV_LBGR2Luv     = 76,
+    CV_LRGB2Luv     = 77,
+
+    CV_Lab2LBGR     = 78,
+    CV_Lab2LRGB     = 79,
+    CV_Luv2LBGR     = 80,
+    CV_Luv2LRGB     = 81,
+
+    CV_BGR2YUV      = 82,
+    CV_RGB2YUV      = 83,
+    CV_YUV2BGR      = 84,
+    CV_YUV2RGB      = 85,
+
+    CV_BayerBG2GRAY = 86,
+    CV_BayerGB2GRAY = 87,
+    CV_BayerRG2GRAY = 88,
+    CV_BayerGR2GRAY = 89,
+
+    //YUV 4:2:0 formats family
+    CV_YUV2RGB_NV12 = 90,
+    CV_YUV2BGR_NV12 = 91,
+    CV_YUV2RGB_NV21 = 92,
+    CV_YUV2BGR_NV21 = 93,
+    CV_YUV420sp2RGB = CV_YUV2RGB_NV21,
+    CV_YUV420sp2BGR = CV_YUV2BGR_NV21,
+
+    CV_YUV2RGBA_NV12 = 94,
+    CV_YUV2BGRA_NV12 = 95,
+    CV_YUV2RGBA_NV21 = 96,
+    CV_YUV2BGRA_NV21 = 97,
+    CV_YUV420sp2RGBA = CV_YUV2RGBA_NV21,
+    CV_YUV420sp2BGRA = CV_YUV2BGRA_NV21,
+
+    CV_YUV2RGB_YV12 = 98,
+    CV_YUV2BGR_YV12 = 99,
+    CV_YUV2RGB_IYUV = 100,
+    CV_YUV2BGR_IYUV = 101,
+    CV_YUV2RGB_I420 = CV_YUV2RGB_IYUV,
+    CV_YUV2BGR_I420 = CV_YUV2BGR_IYUV,
+    CV_YUV420p2RGB = CV_YUV2RGB_YV12,
+    CV_YUV420p2BGR = CV_YUV2BGR_YV12,
+
+    CV_YUV2RGBA_YV12 = 102,
+    CV_YUV2BGRA_YV12 = 103,
+    CV_YUV2RGBA_IYUV = 104,
+    CV_YUV2BGRA_IYUV = 105,
+    CV_YUV2RGBA_I420 = CV_YUV2RGBA_IYUV,
+    CV_YUV2BGRA_I420 = CV_YUV2BGRA_IYUV,
+    CV_YUV420p2RGBA = CV_YUV2RGBA_YV12,
+    CV_YUV420p2BGRA = CV_YUV2BGRA_YV12,
+
+    CV_YUV2GRAY_420 = 106,
+    CV_YUV2GRAY_NV21 = CV_YUV2GRAY_420,
+    CV_YUV2GRAY_NV12 = CV_YUV2GRAY_420,
+    CV_YUV2GRAY_YV12 = CV_YUV2GRAY_420,
+    CV_YUV2GRAY_IYUV = CV_YUV2GRAY_420,
+    CV_YUV2GRAY_I420 = CV_YUV2GRAY_420,
+    CV_YUV420sp2GRAY = CV_YUV2GRAY_420,
+    CV_YUV420p2GRAY = CV_YUV2GRAY_420,
+
+    //YUV 4:2:2 formats family
+    CV_YUV2RGB_UYVY = 107,
+    CV_YUV2BGR_UYVY = 108,
+    //CV_YUV2RGB_VYUY = 109,
+    //CV_YUV2BGR_VYUY = 110,
+    CV_YUV2RGB_Y422 = CV_YUV2RGB_UYVY,
+    CV_YUV2BGR_Y422 = CV_YUV2BGR_UYVY,
+    CV_YUV2RGB_UYNV = CV_YUV2RGB_UYVY,
+    CV_YUV2BGR_UYNV = CV_YUV2BGR_UYVY,
+
+    CV_YUV2RGBA_UYVY = 111,
+    CV_YUV2BGRA_UYVY = 112,
+    //CV_YUV2RGBA_VYUY = 113,
+    //CV_YUV2BGRA_VYUY = 114,
+    CV_YUV2RGBA_Y422 = CV_YUV2RGBA_UYVY,
+    CV_YUV2BGRA_Y422 = CV_YUV2BGRA_UYVY,
+    CV_YUV2RGBA_UYNV = CV_YUV2RGBA_UYVY,
+    CV_YUV2BGRA_UYNV = CV_YUV2BGRA_UYVY,
+
+    CV_YUV2RGB_YUY2 = 115,
+    CV_YUV2BGR_YUY2 = 116,
+    CV_YUV2RGB_YVYU = 117,
+    CV_YUV2BGR_YVYU = 118,
+    CV_YUV2RGB_YUYV = CV_YUV2RGB_YUY2,
+    CV_YUV2BGR_YUYV = CV_YUV2BGR_YUY2,
+    CV_YUV2RGB_YUNV = CV_YUV2RGB_YUY2,
+    CV_YUV2BGR_YUNV = CV_YUV2BGR_YUY2,
+
+    CV_YUV2RGBA_YUY2 = 119,
+    CV_YUV2BGRA_YUY2 = 120,
+    CV_YUV2RGBA_YVYU = 121,
+    CV_YUV2BGRA_YVYU = 122,
+    CV_YUV2RGBA_YUYV = CV_YUV2RGBA_YUY2,
+    CV_YUV2BGRA_YUYV = CV_YUV2BGRA_YUY2,
+    CV_YUV2RGBA_YUNV = CV_YUV2RGBA_YUY2,
+    CV_YUV2BGRA_YUNV = CV_YUV2BGRA_YUY2,
+
+    CV_YUV2GRAY_UYVY = 123,
+    CV_YUV2GRAY_YUY2 = 124,
+    //CV_YUV2GRAY_VYUY = CV_YUV2GRAY_UYVY,
+    CV_YUV2GRAY_Y422 = CV_YUV2GRAY_UYVY,
+    CV_YUV2GRAY_UYNV = CV_YUV2GRAY_UYVY,
+    CV_YUV2GRAY_YVYU = CV_YUV2GRAY_YUY2,
+    CV_YUV2GRAY_YUYV = CV_YUV2GRAY_YUY2,
+    CV_YUV2GRAY_YUNV = CV_YUV2GRAY_YUY2,
+
+    // alpha premultiplication
+    CV_RGBA2mRGBA = 125,
+    CV_mRGBA2RGBA = 126,
+
+    CV_RGB2YUV_I420 = 127,
+    CV_BGR2YUV_I420 = 128,
+    CV_RGB2YUV_IYUV = CV_RGB2YUV_I420,
+    CV_BGR2YUV_IYUV = CV_BGR2YUV_I420,
+
+    CV_RGBA2YUV_I420 = 129,
+    CV_BGRA2YUV_I420 = 130,
+    CV_RGBA2YUV_IYUV = CV_RGBA2YUV_I420,
+    CV_BGRA2YUV_IYUV = CV_BGRA2YUV_I420,
+    CV_RGB2YUV_YV12  = 131,
+    CV_BGR2YUV_YV12  = 132,
+    CV_RGBA2YUV_YV12 = 133,
+    CV_BGRA2YUV_YV12 = 134,
+
+    // Edge-Aware Demosaicing
+    CV_BayerBG2BGR_EA = 135,
+    CV_BayerGB2BGR_EA = 136,
+    CV_BayerRG2BGR_EA = 137,
+    CV_BayerGR2BGR_EA = 138,
+
+    CV_BayerBG2RGB_EA = CV_BayerRG2BGR_EA,
+    CV_BayerGB2RGB_EA = CV_BayerGR2BGR_EA,
+    CV_BayerRG2RGB_EA = CV_BayerBG2BGR_EA,
+    CV_BayerGR2RGB_EA = CV_BayerGB2BGR_EA,
+
+    CV_BayerBG2BGRA =139,
+    CV_BayerGB2BGRA =140,
+    CV_BayerRG2BGRA =141,
+    CV_BayerGR2BGRA =142,
+
+    CV_BayerBG2RGBA =CV_BayerRG2BGRA,
+    CV_BayerGB2RGBA =CV_BayerGR2BGRA,
+    CV_BayerRG2RGBA =CV_BayerBG2BGRA,
+    CV_BayerGR2RGBA =CV_BayerGB2BGRA,
+
+    CV_COLORCVT_MAX  = 143
+};
+
+
+/** Sub-pixel interpolation methods */
+enum
+{
+    CV_INTER_NN        =0,
+    CV_INTER_LINEAR    =1,
+    CV_INTER_CUBIC     =2,
+    CV_INTER_AREA      =3,
+    CV_INTER_LANCZOS4  =4
+};
+
+/** ... and other image warping flags */
+enum
+{
+    CV_WARP_FILL_OUTLIERS =8,
+    CV_WARP_INVERSE_MAP  =16
+};
+
+/** Shapes of a structuring element for morphological operations
+@see cv::MorphShapes, cv::getStructuringElement
+*/
+enum MorphShapes_c
+{
+    CV_SHAPE_RECT      =0,
+    CV_SHAPE_CROSS     =1,
+    CV_SHAPE_ELLIPSE   =2,
+    CV_SHAPE_CUSTOM    =100 //!< custom structuring element
+};
+
+/** Morphological operations */
+enum
+{
+    CV_MOP_ERODE        =0,
+    CV_MOP_DILATE       =1,
+    CV_MOP_OPEN         =2,
+    CV_MOP_CLOSE        =3,
+    CV_MOP_GRADIENT     =4,
+    CV_MOP_TOPHAT       =5,
+    CV_MOP_BLACKHAT     =6
+};
+
+/** Spatial and central moments */
+typedef struct CvMoments
+{
+    double  m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; /**< spatial moments */
+    double  mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; /**< central moments */
+    double  inv_sqrt_m00; /**< m00 != 0 ? 1/sqrt(m00) : 0 */
+
+#if defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS) && defined(__cplusplus)
+    CvMoments(){}
+    CvMoments(const cv::Moments& m)
+    {
+        m00 = m.m00; m10 = m.m10; m01 = m.m01;
+        m20 = m.m20; m11 = m.m11; m02 = m.m02;
+        m30 = m.m30; m21 = m.m21; m12 = m.m12; m03 = m.m03;
+        mu20 = m.mu20; mu11 = m.mu11; mu02 = m.mu02;
+        mu30 = m.mu30; mu21 = m.mu21; mu12 = m.mu12; mu03 = m.mu03;
+        double am00 = std::abs(m.m00);
+        inv_sqrt_m00 = am00 > DBL_EPSILON ? 1./std::sqrt(am00) : 0;
+    }
+    operator cv::Moments() const
+    {
+        return cv::Moments(m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03);
+    }
+#endif
+}
+CvMoments;
+
+#ifdef __cplusplus
+} // extern "C"
+
+CV_INLINE CvMoments cvMoments()
+{
+#if !defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS)
+    CvMoments self = CV_STRUCT_INITIALIZER; return self;
+#else
+    return CvMoments();
+#endif
+}
+
+CV_INLINE CvMoments cvMoments(const cv::Moments& m)
+{
+#if !defined(CV__ENABLE_C_API_CTORS)
+    double am00 = std::abs(m.m00);
+    CvMoments self = {
+        m.m00, m.m10, m.m01, m.m20, m.m11, m.m02, m.m30, m.m21, m.m12, m.m03,
+        m.mu20, m.mu11, m.mu02, m.mu30, m.mu21, m.mu12, m.mu03,
+        am00 > DBL_EPSILON ? 1./std::sqrt(am00) : 0
+    };
+    return self;
+#else
+    return CvMoments(m);
+#endif
+}
+
+extern "C" {
+#endif // __cplusplus
+
+/** Hu invariants */
+typedef struct CvHuMoments
+{
+    double hu1, hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7; /**< Hu invariants */
+}
+CvHuMoments;
+
+/** Template matching methods */
+enum
+{
+    CV_TM_SQDIFF        =0,
+    CV_TM_SQDIFF_NORMED =1,
+    CV_TM_CCORR         =2,
+    CV_TM_CCORR_NORMED  =3,
+    CV_TM_CCOEFF        =4,
+    CV_TM_CCOEFF_NORMED =5
+};
+
+typedef float (CV_CDECL * CvDistanceFunction)( const float* a, const float* b, void* user_param );
+
+/** Contour retrieval modes */
+enum
+{
+    CV_RETR_EXTERNAL=0,
+    CV_RETR_LIST=1,
+    CV_RETR_CCOMP=2,
+    CV_RETR_TREE=3,
+    CV_RETR_FLOODFILL=4
+};
+
+/** Contour approximation methods */
+enum
+{
+    CV_CHAIN_CODE=0,
+    CV_CHAIN_APPROX_NONE=1,
+    CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE=2,
+    CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1=3,
+    CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS=4,
+    CV_LINK_RUNS=5
+};
+
+/*
+Internal structure that is used for sequential retrieving contours from the image.
+It supports both hierarchical and plane variants of Suzuki algorithm.
+*/
+typedef struct _CvContourScanner* CvContourScanner;
+
+/** Freeman chain reader state */
+typedef struct CvChainPtReader
+{
+    CV_SEQ_READER_FIELDS()
+    char      code;
+    CvPoint   pt;
+    schar     deltas[8][2];
+}
+CvChainPtReader;
+
+/** initializes 8-element array for fast access to 3x3 neighborhood of a pixel */
+#define  CV_INIT_3X3_DELTAS( deltas, step, nch )            \
+    ((deltas)[0] =  (nch),  (deltas)[1] = -(step) + (nch),  \
+     (deltas)[2] = -(step), (deltas)[3] = -(step) - (nch),  \
+     (deltas)[4] = -(nch),  (deltas)[5] =  (step) - (nch),  \
+     (deltas)[6] =  (step), (deltas)[7] =  (step) + (nch))
+
+
+/** Contour approximation algorithms */
+enum
+{
+    CV_POLY_APPROX_DP = 0
+};
+
+/** Shape matching methods */
+enum
+{
+    CV_CONTOURS_MATCH_I1  =1, //!< \f[I_1(A,B) =  \sum _{i=1...7}  \left |  \frac{1}{m^A_i} -  \frac{1}{m^B_i} \right |\f]
+    CV_CONTOURS_MATCH_I2  =2, //!< \f[I_2(A,B) =  \sum _{i=1...7}  \left | m^A_i - m^B_i  \right |\f]
+    CV_CONTOURS_MATCH_I3  =3  //!< \f[I_3(A,B) =  \max _{i=1...7}  \frac{ \left| m^A_i - m^B_i \right| }{ \left| m^A_i \right| }\f]
+};
+
+/** Shape orientation */
+enum
+{
+    CV_CLOCKWISE         =1,
+    CV_COUNTER_CLOCKWISE =2
+};
+
+
+/** Convexity defect */
+typedef struct CvConvexityDefect
+{
+    CvPoint* start; /**< point of the contour where the defect begins */
+    CvPoint* end; /**< point of the contour where the defect ends */
+    CvPoint* depth_point; /**< the farthest from the convex hull point within the defect */
+    float depth; /**< distance between the farthest point and the convex hull */
+} CvConvexityDefect;
+
+
+/** Histogram comparison methods */
+enum
+{
+    CV_COMP_CORREL        =0,
+    CV_COMP_CHISQR        =1,
+    CV_COMP_INTERSECT     =2,
+    CV_COMP_BHATTACHARYYA =3,
+    CV_COMP_HELLINGER     =CV_COMP_BHATTACHARYYA,
+    CV_COMP_CHISQR_ALT    =4,
+    CV_COMP_KL_DIV        =5
+};
+
+/** Mask size for distance transform */
+enum
+{
+    CV_DIST_MASK_3   =3,
+    CV_DIST_MASK_5   =5,
+    CV_DIST_MASK_PRECISE =0
+};
+
+/** Content of output label array: connected components or pixels */
+enum
+{
+  CV_DIST_LABEL_CCOMP = 0,
+  CV_DIST_LABEL_PIXEL = 1
+};
+
+/** Distance types for Distance Transform and M-estimators */
+enum
+{
+    CV_DIST_USER    =-1,  /**< User defined distance */
+    CV_DIST_L1      =1,   /**< distance = |x1-x2| + |y1-y2| */
+    CV_DIST_L2      =2,   /**< the simple euclidean distance */
+    CV_DIST_C       =3,   /**< distance = max(|x1-x2|,|y1-y2|) */
+    CV_DIST_L12     =4,   /**< L1-L2 metric: distance = 2(sqrt(1+x*x/2) - 1)) */
+    CV_DIST_FAIR    =5,   /**< distance = c^2(|x|/c-log(1+|x|/c)), c = 1.3998 */
+    CV_DIST_WELSCH  =6,   /**< distance = c^2/2(1-exp(-(x/c)^2)), c = 2.9846 */
+    CV_DIST_HUBER   =7    /**< distance = |x|<c ? x^2/2 : c(|x|-c/2), c=1.345 */
+};
+
+
+/** Threshold types */
+enum
+{
+    CV_THRESH_BINARY      =0,  /**< value = value > threshold ? max_value : 0       */
+    CV_THRESH_BINARY_INV  =1,  /**< value = value > threshold ? 0 : max_value       */
+    CV_THRESH_TRUNC       =2,  /**< value = value > threshold ? threshold : value   */
+    CV_THRESH_TOZERO      =3,  /**< value = value > threshold ? value : 0           */
+    CV_THRESH_TOZERO_INV  =4,  /**< value = value > threshold ? 0 : value           */
+    CV_THRESH_MASK        =7,
+    CV_THRESH_OTSU        =8, /**< use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value;
+                                 combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */
+    CV_THRESH_TRIANGLE    =16  /**< use Triangle algorithm to choose the optimal threshold value;
+                                 combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values, but not
+                                 with CV_THRESH_OTSU */
+};
+
+/** Adaptive threshold methods */
+enum
+{
+    CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C  =0,
+    CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C  =1
+};
+
+/** FloodFill flags */
+enum
+{
+    CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE =(1 << 16),
+    CV_FLOODFILL_MASK_ONLY   =(1 << 17)
+};
+
+
+/** Canny edge detector flags */
+enum
+{
+    CV_CANNY_L2_GRADIENT  =(1 << 31)
+};
+
+/** Variants of a Hough transform */
+enum
+{
+    CV_HOUGH_STANDARD =0,
+    CV_HOUGH_PROBABILISTIC =1,
+    CV_HOUGH_MULTI_SCALE =2,
+    CV_HOUGH_GRADIENT =3
+};
+
+
+/* Fast search data structures  */
+struct CvFeatureTree;
+struct CvLSH;
+struct CvLSHOperations;
+
+/** @} */
+
+#ifdef __cplusplus
+}
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/ml.hpp b/include/opencv2/ml.hpp
new file mode 100644
index 0000000..68757f3
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/ml.hpp
@@ -0,0 +1,1947 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2014, Itseez Inc, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_ML_HPP
+#define OPENCV_ML_HPP
+
+#ifdef __cplusplus
+#  include "opencv2/core.hpp"
+#endif
+
+#ifdef __cplusplus
+
+#include <float.h>
+#include <map>
+#include <iostream>
+
+/**
+  @defgroup ml Machine Learning
+
+  The Machine Learning Library (MLL) is a set of classes and functions for statistical
+  classification, regression, and clustering of data.
+
+  Most of the classification and regression algorithms are implemented as C++ classes. As the
+  algorithms have different sets of features (like an ability to handle missing measurements or
+  categorical input variables), there is a little common ground between the classes. This common
+  ground is defined by the class cv::ml::StatModel that all the other ML classes are derived from.
+
+  See detailed overview here: @ref ml_intro.
+ */
+
+namespace cv
+{
+
+namespace ml
+{
+
+//! @addtogroup ml
+//! @{
+
+/** @brief Variable types */
+enum VariableTypes
+{
+    VAR_NUMERICAL    =0, //!< same as VAR_ORDERED
+    VAR_ORDERED      =0, //!< ordered variables
+    VAR_CATEGORICAL  =1  //!< categorical variables
+};
+
+/** @brief %Error types */
+enum ErrorTypes
+{
+    TEST_ERROR = 0,
+    TRAIN_ERROR = 1
+};
+
+/** @brief Sample types */
+enum SampleTypes
+{
+    ROW_SAMPLE = 0, //!< each training sample is a row of samples
+    COL_SAMPLE = 1  //!< each training sample occupies a column of samples
+};
+
+/** @brief The structure represents the logarithmic grid range of statmodel parameters.
+
+It is used for optimizing statmodel accuracy by varying model parameters, the accuracy estimate
+being computed by cross-validation.
+ */
+class CV_EXPORTS_W ParamGrid
+{
+public:
+    /** @brief Default constructor */
+    ParamGrid();
+    /** @brief Constructor with parameters */
+    ParamGrid(double _minVal, double _maxVal, double _logStep);
+
+    CV_PROP_RW double minVal; //!< Minimum value of the statmodel parameter. Default value is 0.
+    CV_PROP_RW double maxVal; //!< Maximum value of the statmodel parameter. Default value is 0.
+    /** @brief Logarithmic step for iterating the statmodel parameter.
+
+    The grid determines the following iteration sequence of the statmodel parameter values:
+    \f[(minVal, minVal*step, minVal*{step}^2, \dots,  minVal*{logStep}^n),\f]
+    where \f$n\f$ is the maximal index satisfying
+    \f[\texttt{minVal} * \texttt{logStep} ^n <  \texttt{maxVal}\f]
+    The grid is logarithmic, so logStep must always be greater than 1. Default value is 1.
+    */
+    CV_PROP_RW double logStep;
+
+    /** @brief Creates a ParamGrid Ptr that can be given to the %SVM::trainAuto method
+
+    @param minVal minimum value of the parameter grid
+    @param maxVal maximum value of the parameter grid
+    @param logstep Logarithmic step for iterating the statmodel parameter
+    */
+    CV_WRAP static Ptr<ParamGrid> create(double minVal=0., double maxVal=0., double logstep=1.);
+};
+
+/** @brief Class encapsulating training data.
+
+Please note that the class only specifies the interface of training data, but not implementation.
+All the statistical model classes in _ml_ module accepts Ptr\<TrainData\> as parameter. In other
+words, you can create your own class derived from TrainData and pass smart pointer to the instance
+of this class into StatModel::train.
+
+@sa @ref ml_intro_data
+ */
+class CV_EXPORTS_W TrainData
+{
+public:
+    static inline float missingValue() { return FLT_MAX; }
+    virtual ~TrainData();
+
+    CV_WRAP virtual int getLayout() const = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNTrainSamples() const = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNTestSamples() const = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNSamples() const = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNVars() const = 0;
+    CV_WRAP virtual int getNAllVars() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual void getSample(InputArray varIdx, int sidx, float* buf) const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getSamples() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getMissing() const = 0;
+
+    /** @brief Returns matrix of train samples
+
+    @param layout The requested layout. If it's different from the initial one, the matrix is
+        transposed. See ml::SampleTypes.
+    @param compressSamples if true, the function returns only the training samples (specified by
+        sampleIdx)
+    @param compressVars if true, the function returns the shorter training samples, containing only
+        the active variables.
+
+    In current implementation the function tries to avoid physical data copying and returns the
+    matrix stored inside TrainData (unless the transposition or compression is needed).
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getTrainSamples(int layout=ROW_SAMPLE,
+                                bool compressSamples=true,
+                                bool compressVars=true) const = 0;
+
+    /** @brief Returns the vector of responses
+
+    The function returns ordered or the original categorical responses. Usually it's used in
+    regression algorithms.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getTrainResponses() const = 0;
+
+    /** @brief Returns the vector of normalized categorical responses
+
+    The function returns vector of responses. Each response is integer from `0` to `<number of
+    classes>-1`. The actual label value can be retrieved then from the class label vector, see
+    TrainData::getClassLabels.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getTrainNormCatResponses() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getTestResponses() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getTestNormCatResponses() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getResponses() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getNormCatResponses() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getSampleWeights() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getTrainSampleWeights() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getTestSampleWeights() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getVarIdx() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getVarType() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getVarSymbolFlags() const = 0;
+    CV_WRAP virtual int getResponseType() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getTrainSampleIdx() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getTestSampleIdx() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void getValues(int vi, InputArray sidx, float* values) const = 0;
+    virtual void getNormCatValues(int vi, InputArray sidx, int* values) const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getDefaultSubstValues() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getCatCount(int vi) const = 0;
+
+    /** @brief Returns the vector of class labels
+
+    The function returns vector of unique labels occurred in the responses.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getClassLabels() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual Mat getCatOfs() const = 0;
+    CV_WRAP virtual Mat getCatMap() const = 0;
+
+    /** @brief Splits the training data into the training and test parts
+    @sa TrainData::setTrainTestSplitRatio
+     */
+    CV_WRAP virtual void setTrainTestSplit(int count, bool shuffle=true) = 0;
+
+    /** @brief Splits the training data into the training and test parts
+
+    The function selects a subset of specified relative size and then returns it as the training
+    set. If the function is not called, all the data is used for training. Please, note that for
+    each of TrainData::getTrain\* there is corresponding TrainData::getTest\*, so that the test
+    subset can be retrieved and processed as well.
+    @sa TrainData::setTrainTestSplit
+     */
+    CV_WRAP virtual void setTrainTestSplitRatio(double ratio, bool shuffle=true) = 0;
+    CV_WRAP virtual void shuffleTrainTest() = 0;
+
+    /** @brief Returns matrix of test samples */
+    CV_WRAP virtual Mat getTestSamples() const = 0;
+
+    /** @brief Returns vector of symbolic names captured in loadFromCSV() */
+    CV_WRAP virtual void getNames(std::vector<String>& names) const = 0;
+
+    /** @brief Extract from 1D vector elements specified by passed indexes.
+    @param vec input vector (supported types: CV_32S, CV_32F, CV_64F)
+    @param idx 1D index vector
+     */
+    static CV_WRAP Mat getSubVector(const Mat& vec, const Mat& idx);
+
+    /** @brief Extract from matrix rows/cols specified by passed indexes.
+    @param matrix input matrix (supported types: CV_32S, CV_32F, CV_64F)
+    @param idx 1D index vector
+    @param layout specifies to extract rows (cv::ml::ROW_SAMPLES) or to extract columns (cv::ml::COL_SAMPLES)
+     */
+    static CV_WRAP Mat getSubMatrix(const Mat& matrix, const Mat& idx, int layout);
+
+    /** @brief Reads the dataset from a .csv file and returns the ready-to-use training data.
+
+    @param filename The input file name
+    @param headerLineCount The number of lines in the beginning to skip; besides the header, the
+        function also skips empty lines and lines staring with `#`
+    @param responseStartIdx Index of the first output variable. If -1, the function considers the
+        last variable as the response
+    @param responseEndIdx Index of the last output variable + 1. If -1, then there is single
+        response variable at responseStartIdx.
+    @param varTypeSpec The optional text string that specifies the variables' types. It has the
+        format `ord[n1-n2,n3,n4-n5,...]cat[n6,n7-n8,...]`. That is, variables from `n1 to n2`
+        (inclusive range), `n3`, `n4 to n5` ... are considered ordered and `n6`, `n7 to n8` ... are
+        considered as categorical. The range `[n1..n2] + [n3] + [n4..n5] + ... + [n6] + [n7..n8]`
+        should cover all the variables. If varTypeSpec is not specified, then algorithm uses the
+        following rules:
+        - all input variables are considered ordered by default. If some column contains has non-
+          numerical values, e.g. 'apple', 'pear', 'apple', 'apple', 'mango', the corresponding
+          variable is considered categorical.
+        - if there are several output variables, they are all considered as ordered. Error is
+          reported when non-numerical values are used.
+        - if there is a single output variable, then if its values are non-numerical or are all
+          integers, then it's considered categorical. Otherwise, it's considered ordered.
+    @param delimiter The character used to separate values in each line.
+    @param missch The character used to specify missing measurements. It should not be a digit.
+        Although it's a non-numerical value, it surely does not affect the decision of whether the
+        variable ordered or categorical.
+    @note If the dataset only contains input variables and no responses, use responseStartIdx = -2
+        and responseEndIdx = 0. The output variables vector will just contain zeros.
+     */
+    static Ptr<TrainData> loadFromCSV(const String& filename,
+                                      int headerLineCount,
+                                      int responseStartIdx=-1,
+                                      int responseEndIdx=-1,
+                                      const String& varTypeSpec=String(),
+                                      char delimiter=',',
+                                      char missch='?');
+
+    /** @brief Creates training data from in-memory arrays.
+
+    @param samples matrix of samples. It should have CV_32F type.
+    @param layout see ml::SampleTypes.
+    @param responses matrix of responses. If the responses are scalar, they should be stored as a
+        single row or as a single column. The matrix should have type CV_32F or CV_32S (in the
+        former case the responses are considered as ordered by default; in the latter case - as
+        categorical)
+    @param varIdx vector specifying which variables to use for training. It can be an integer vector
+        (CV_32S) containing 0-based variable indices or byte vector (CV_8U) containing a mask of
+        active variables.
+    @param sampleIdx vector specifying which samples to use for training. It can be an integer
+        vector (CV_32S) containing 0-based sample indices or byte vector (CV_8U) containing a mask
+        of training samples.
+    @param sampleWeights optional vector with weights for each sample. It should have CV_32F type.
+    @param varType optional vector of type CV_8U and size `<number_of_variables_in_samples> +
+        <number_of_variables_in_responses>`, containing types of each input and output variable. See
+        ml::VariableTypes.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<TrainData> create(InputArray samples, int layout, InputArray responses,
+                                 InputArray varIdx=noArray(), InputArray sampleIdx=noArray(),
+                                 InputArray sampleWeights=noArray(), InputArray varType=noArray());
+};
+
+/** @brief Base class for statistical models in OpenCV ML.
+ */
+class CV_EXPORTS_W StatModel : public Algorithm
+{
+public:
+    /** Predict options */
+    enum Flags {
+        UPDATE_MODEL = 1,
+        RAW_OUTPUT=1, //!< makes the method return the raw results (the sum), not the class label
+        COMPRESSED_INPUT=2,
+        PREPROCESSED_INPUT=4
+    };
+
+    /** @brief Returns the number of variables in training samples */
+    CV_WRAP virtual int getVarCount() const = 0;
+
+    CV_WRAP virtual bool empty() const CV_OVERRIDE;
+
+    /** @brief Returns true if the model is trained */
+    CV_WRAP virtual bool isTrained() const = 0;
+    /** @brief Returns true if the model is classifier */
+    CV_WRAP virtual bool isClassifier() const = 0;
+
+    /** @brief Trains the statistical model
+
+    @param trainData training data that can be loaded from file using TrainData::loadFromCSV or
+        created with TrainData::create.
+    @param flags optional flags, depending on the model. Some of the models can be updated with the
+        new training samples, not completely overwritten (such as NormalBayesClassifier or ANN_MLP).
+     */
+    CV_WRAP virtual bool train( const Ptr<TrainData>& trainData, int flags=0 );
+
+    /** @brief Trains the statistical model
+
+    @param samples training samples
+    @param layout See ml::SampleTypes.
+    @param responses vector of responses associated with the training samples.
+    */
+    CV_WRAP virtual bool train( InputArray samples, int layout, InputArray responses );
+
+    /** @brief Computes error on the training or test dataset
+
+    @param data the training data
+    @param test if true, the error is computed over the test subset of the data, otherwise it's
+        computed over the training subset of the data. Please note that if you loaded a completely
+        different dataset to evaluate already trained classifier, you will probably want not to set
+        the test subset at all with TrainData::setTrainTestSplitRatio and specify test=false, so
+        that the error is computed for the whole new set. Yes, this sounds a bit confusing.
+    @param resp the optional output responses.
+
+    The method uses StatModel::predict to compute the error. For regression models the error is
+    computed as RMS, for classifiers - as a percent of missclassified samples (0%-100%).
+     */
+    CV_WRAP virtual float calcError( const Ptr<TrainData>& data, bool test, OutputArray resp ) const;
+
+    /** @brief Predicts response(s) for the provided sample(s)
+
+    @param samples The input samples, floating-point matrix
+    @param results The optional output matrix of results.
+    @param flags The optional flags, model-dependent. See cv::ml::StatModel::Flags.
+     */
+    CV_WRAP virtual float predict( InputArray samples, OutputArray results=noArray(), int flags=0 ) const = 0;
+
+    /** @brief Create and train model with default parameters
+
+    The class must implement static `create()` method with no parameters or with all default parameter values
+    */
+    template<typename _Tp> static Ptr<_Tp> train(const Ptr<TrainData>& data, int flags=0)
+    {
+        Ptr<_Tp> model = _Tp::create();
+        return !model.empty() && model->train(data, flags) ? model : Ptr<_Tp>();
+    }
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                 Normal Bayes Classifier                                *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Bayes classifier for normally distributed data.
+
+@sa @ref ml_intro_bayes
+ */
+class CV_EXPORTS_W NormalBayesClassifier : public StatModel
+{
+public:
+    /** @brief Predicts the response for sample(s).
+
+    The method estimates the most probable classes for input vectors. Input vectors (one or more)
+    are stored as rows of the matrix inputs. In case of multiple input vectors, there should be one
+    output vector outputs. The predicted class for a single input vector is returned by the method.
+    The vector outputProbs contains the output probabilities corresponding to each element of
+    result.
+     */
+    CV_WRAP virtual float predictProb( InputArray inputs, OutputArray outputs,
+                               OutputArray outputProbs, int flags=0 ) const = 0;
+
+    /** Creates empty model
+    Use StatModel::train to train the model after creation. */
+    CV_WRAP static Ptr<NormalBayesClassifier> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized NormalBayesClassifier from a file
+     *
+     * Use NormalBayesClassifier::save to serialize and store an NormalBayesClassifier to disk.
+     * Load the NormalBayesClassifier from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized NormalBayesClassifier
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<NormalBayesClassifier> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                          K-Nearest Neighbour Classifier                                *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief The class implements K-Nearest Neighbors model
+
+@sa @ref ml_intro_knn
+ */
+class CV_EXPORTS_W KNearest : public StatModel
+{
+public:
+
+    /** Default number of neighbors to use in predict method. */
+    /** @see setDefaultK */
+    CV_WRAP virtual int getDefaultK() const = 0;
+    /** @copybrief getDefaultK @see getDefaultK */
+    CV_WRAP virtual void setDefaultK(int val) = 0;
+
+    /** Whether classification or regression model should be trained. */
+    /** @see setIsClassifier */
+    CV_WRAP virtual bool getIsClassifier() const = 0;
+    /** @copybrief getIsClassifier @see getIsClassifier */
+    CV_WRAP virtual void setIsClassifier(bool val) = 0;
+
+    /** Parameter for KDTree implementation. */
+    /** @see setEmax */
+    CV_WRAP virtual int getEmax() const = 0;
+    /** @copybrief getEmax @see getEmax */
+    CV_WRAP virtual void setEmax(int val) = 0;
+
+    /** %Algorithm type, one of KNearest::Types. */
+    /** @see setAlgorithmType */
+    CV_WRAP virtual int getAlgorithmType() const = 0;
+    /** @copybrief getAlgorithmType @see getAlgorithmType */
+    CV_WRAP virtual void setAlgorithmType(int val) = 0;
+
+    /** @brief Finds the neighbors and predicts responses for input vectors.
+
+    @param samples Input samples stored by rows. It is a single-precision floating-point matrix of
+        `<number_of_samples> * k` size.
+    @param k Number of used nearest neighbors. Should be greater than 1.
+    @param results Vector with results of prediction (regression or classification) for each input
+        sample. It is a single-precision floating-point vector with `<number_of_samples>` elements.
+    @param neighborResponses Optional output values for corresponding neighbors. It is a single-
+        precision floating-point matrix of `<number_of_samples> * k` size.
+    @param dist Optional output distances from the input vectors to the corresponding neighbors. It
+        is a single-precision floating-point matrix of `<number_of_samples> * k` size.
+
+    For each input vector (a row of the matrix samples), the method finds the k nearest neighbors.
+    In case of regression, the predicted result is a mean value of the particular vector's neighbor
+    responses. In case of classification, the class is determined by voting.
+
+    For each input vector, the neighbors are sorted by their distances to the vector.
+
+    In case of C++ interface you can use output pointers to empty matrices and the function will
+    allocate memory itself.
+
+    If only a single input vector is passed, all output matrices are optional and the predicted
+    value is returned by the method.
+
+    The function is parallelized with the TBB library.
+     */
+    CV_WRAP virtual float findNearest( InputArray samples, int k,
+                               OutputArray results,
+                               OutputArray neighborResponses=noArray(),
+                               OutputArray dist=noArray() ) const = 0;
+
+    /** @brief Implementations of KNearest algorithm
+       */
+    enum Types
+    {
+        BRUTE_FORCE=1,
+        KDTREE=2
+    };
+
+    /** @brief Creates the empty model
+
+    The static method creates empty %KNearest classifier. It should be then trained using StatModel::train method.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<KNearest> create();
+    /** @brief Loads and creates a serialized knearest from a file
+     *
+     * Use KNearest::save to serialize and store an KNearest to disk.
+     * Load the KNearest from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     *
+     * @param filepath path to serialized KNearest
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<KNearest> load(const String& filepath);
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Support Vector Machines                              *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Support Vector Machines.
+
+@sa @ref ml_intro_svm
+ */
+class CV_EXPORTS_W SVM : public StatModel
+{
+public:
+
+    class CV_EXPORTS Kernel : public Algorithm
+    {
+    public:
+        virtual int getType() const = 0;
+        virtual void calc( int vcount, int n, const float* vecs, const float* another, float* results ) = 0;
+    };
+
+    /** Type of a %SVM formulation.
+    See SVM::Types. Default value is SVM::C_SVC. */
+    /** @see setType */
+    CV_WRAP virtual int getType() const = 0;
+    /** @copybrief getType @see getType */
+    CV_WRAP virtual void setType(int val) = 0;
+
+    /** Parameter \f$\gamma\f$ of a kernel function.
+    For SVM::POLY, SVM::RBF, SVM::SIGMOID or SVM::CHI2. Default value is 1. */
+    /** @see setGamma */
+    CV_WRAP virtual double getGamma() const = 0;
+    /** @copybrief getGamma @see getGamma */
+    CV_WRAP virtual void setGamma(double val) = 0;
+
+    /** Parameter _coef0_ of a kernel function.
+    For SVM::POLY or SVM::SIGMOID. Default value is 0.*/
+    /** @see setCoef0 */
+    CV_WRAP virtual double getCoef0() const = 0;
+    /** @copybrief getCoef0 @see getCoef0 */
+    CV_WRAP virtual void setCoef0(double val) = 0;
+
+    /** Parameter _degree_ of a kernel function.
+    For SVM::POLY. Default value is 0. */
+    /** @see setDegree */
+    CV_WRAP virtual double getDegree() const = 0;
+    /** @copybrief getDegree @see getDegree */
+    CV_WRAP virtual void setDegree(double val) = 0;
+
+    /** Parameter _C_ of a %SVM optimization problem.
+    For SVM::C_SVC, SVM::EPS_SVR or SVM::NU_SVR. Default value is 0. */
+    /** @see setC */
+    CV_WRAP virtual double getC() const = 0;
+    /** @copybrief getC @see getC */
+    CV_WRAP virtual void setC(double val) = 0;
+
+    /** Parameter \f$\nu\f$ of a %SVM optimization problem.
+    For SVM::NU_SVC, SVM::ONE_CLASS or SVM::NU_SVR. Default value is 0. */
+    /** @see setNu */
+    CV_WRAP virtual double getNu() const = 0;
+    /** @copybrief getNu @see getNu */
+    CV_WRAP virtual void setNu(double val) = 0;
+
+    /** Parameter \f$\epsilon\f$ of a %SVM optimization problem.
+    For SVM::EPS_SVR. Default value is 0. */
+    /** @see setP */
+    CV_WRAP virtual double getP() const = 0;
+    /** @copybrief getP @see getP */
+    CV_WRAP virtual void setP(double val) = 0;
+
+    /** Optional weights in the SVM::C_SVC problem, assigned to particular classes.
+    They are multiplied by _C_ so the parameter _C_ of class _i_ becomes `classWeights(i) * C`. Thus
+    these weights affect the misclassification penalty for different classes. The larger weight,
+    the larger penalty on misclassification of data from the corresponding class. Default value is
+    empty Mat. */
+    /** @see setClassWeights */
+    CV_WRAP virtual cv::Mat getClassWeights() const = 0;
+    /** @copybrief getClassWeights @see getClassWeights */
+    CV_WRAP virtual void setClassWeights(const cv::Mat &val) = 0;
+
+    /** Termination criteria of the iterative %SVM training procedure which solves a partial
+    case of constrained quadratic optimization problem.
+    You can specify tolerance and/or the maximum number of iterations. Default value is
+    `TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 1000, FLT_EPSILON )`; */
+    /** @see setTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual cv::TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    /** @copybrief getTermCriteria @see getTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(const cv::TermCriteria &val) = 0;
+
+    /** Type of a %SVM kernel.
+    See SVM::KernelTypes. Default value is SVM::RBF. */
+    CV_WRAP virtual int getKernelType() const = 0;
+
+    /** Initialize with one of predefined kernels.
+    See SVM::KernelTypes. */
+    CV_WRAP virtual void setKernel(int kernelType) = 0;
+
+    /** Initialize with custom kernel.
+    See SVM::Kernel class for implementation details */
+    virtual void setCustomKernel(const Ptr<Kernel> &_kernel) = 0;
+
+    //! %SVM type
+    enum Types {
+        /** C-Support Vector Classification. n-class classification (n \f$\geq\f$ 2), allows
+        imperfect separation of classes with penalty multiplier C for outliers. */
+        C_SVC=100,
+        /** \f$\nu\f$-Support Vector Classification. n-class classification with possible
+        imperfect separation. Parameter \f$\nu\f$ (in the range 0..1, the larger the value, the smoother
+        the decision boundary) is used instead of C. */
+        NU_SVC=101,
+        /** Distribution Estimation (One-class %SVM). All the training data are from
+        the same class, %SVM builds a boundary that separates the class from the rest of the feature
+        space. */
+        ONE_CLASS=102,
+        /** \f$\epsilon\f$-Support Vector Regression. The distance between feature vectors
+        from the training set and the fitting hyper-plane must be less than p. For outliers the
+        penalty multiplier C is used. */
+        EPS_SVR=103,
+        /** \f$\nu\f$-Support Vector Regression. \f$\nu\f$ is used instead of p.
+        See @cite LibSVM for details. */
+        NU_SVR=104
+    };
+
+    /** @brief %SVM kernel type
+
+    A comparison of different kernels on the following 2D test case with four classes. Four
+    SVM::C_SVC SVMs have been trained (one against rest) with auto_train. Evaluation on three
+    different kernels (SVM::CHI2, SVM::INTER, SVM::RBF). The color depicts the class with max score.
+    Bright means max-score \> 0, dark means max-score \< 0.
+    ![image](pics/SVM_Comparison.png)
+    */
+    enum KernelTypes {
+        /** Returned by SVM::getKernelType in case when custom kernel has been set */
+        CUSTOM=-1,
+        /** Linear kernel. No mapping is done, linear discrimination (or regression) is
+        done in the original feature space. It is the fastest option. \f$K(x_i, x_j) = x_i^T x_j\f$. */
+        LINEAR=0,
+        /** Polynomial kernel:
+        \f$K(x_i, x_j) = (\gamma x_i^T x_j + coef0)^{degree}, \gamma > 0\f$. */
+        POLY=1,
+        /** Radial basis function (RBF), a good choice in most cases.
+        \f$K(x_i, x_j) = e^{-\gamma ||x_i - x_j||^2}, \gamma > 0\f$. */
+        RBF=2,
+        /** Sigmoid kernel: \f$K(x_i, x_j) = \tanh(\gamma x_i^T x_j + coef0)\f$. */
+        SIGMOID=3,
+        /** Exponential Chi2 kernel, similar to the RBF kernel:
+        \f$K(x_i, x_j) = e^{-\gamma \chi^2(x_i,x_j)}, \chi^2(x_i,x_j) = (x_i-x_j)^2/(x_i+x_j), \gamma > 0\f$. */
+        CHI2=4,
+        /** Histogram intersection kernel. A fast kernel. \f$K(x_i, x_j) = min(x_i,x_j)\f$. */
+        INTER=5
+    };
+
+    //! %SVM params type
+    enum ParamTypes {
+        C=0,
+        GAMMA=1,
+        P=2,
+        NU=3,
+        COEF=4,
+        DEGREE=5
+    };
+
+    /** @brief Trains an %SVM with optimal parameters.
+
+    @param data the training data that can be constructed using TrainData::create or
+        TrainData::loadFromCSV.
+    @param kFold Cross-validation parameter. The training set is divided into kFold subsets. One
+        subset is used to test the model, the others form the train set. So, the %SVM algorithm is
+        executed kFold times.
+    @param Cgrid grid for C
+    @param gammaGrid grid for gamma
+    @param pGrid grid for p
+    @param nuGrid grid for nu
+    @param coeffGrid grid for coeff
+    @param degreeGrid grid for degree
+    @param balanced If true and the problem is 2-class classification then the method creates more
+        balanced cross-validation subsets that is proportions between classes in subsets are close
+        to such proportion in the whole train dataset.
+
+    The method trains the %SVM model automatically by choosing the optimal parameters C, gamma, p,
+    nu, coef0, degree. Parameters are considered optimal when the cross-validation
+    estimate of the test set error is minimal.
+
+    If there is no need to optimize a parameter, the corresponding grid step should be set to any
+    value less than or equal to 1. For example, to avoid optimization in gamma, set `gammaGrid.step
+    = 0`, `gammaGrid.minVal`, `gamma_grid.maxVal` as arbitrary numbers. In this case, the value
+    `Gamma` is taken for gamma.
+
+    And, finally, if the optimization in a parameter is required but the corresponding grid is
+    unknown, you may call the function SVM::getDefaultGrid. To generate a grid, for example, for
+    gamma, call `SVM::getDefaultGrid(SVM::GAMMA)`.
+
+    This function works for the classification (SVM::C_SVC or SVM::NU_SVC) as well as for the
+    regression (SVM::EPS_SVR or SVM::NU_SVR). If it is SVM::ONE_CLASS, no optimization is made and
+    the usual %SVM with parameters specified in params is executed.
+     */
+    virtual bool trainAuto( const Ptr<TrainData>& data, int kFold = 10,
+                    ParamGrid Cgrid = getDefaultGrid(C),
+                    ParamGrid gammaGrid  = getDefaultGrid(GAMMA),
+                    ParamGrid pGrid      = getDefaultGrid(P),
+                    ParamGrid nuGrid     = getDefaultGrid(NU),
+                    ParamGrid coeffGrid  = getDefaultGrid(COEF),
+                    ParamGrid degreeGrid = getDefaultGrid(DEGREE),
+                    bool balanced=false) = 0;
+
+    /** @brief Trains an %SVM with optimal parameters
+
+    @param samples training samples
+    @param layout See ml::SampleTypes.
+    @param responses vector of responses associated with the training samples.
+    @param kFold Cross-validation parameter. The training set is divided into kFold subsets. One
+        subset is used to test the model, the others form the train set. So, the %SVM algorithm is
+    @param Cgrid grid for C
+    @param gammaGrid grid for gamma
+    @param pGrid grid for p
+    @param nuGrid grid for nu
+    @param coeffGrid grid for coeff
+    @param degreeGrid grid for degree
+    @param balanced If true and the problem is 2-class classification then the method creates more
+        balanced cross-validation subsets that is proportions between classes in subsets are close
+        to such proportion in the whole train dataset.
+
+    The method trains the %SVM model automatically by choosing the optimal parameters C, gamma, p,
+    nu, coef0, degree. Parameters are considered optimal when the cross-validation
+    estimate of the test set error is minimal.
+
+    This function only makes use of SVM::getDefaultGrid for parameter optimization and thus only
+    offers rudimentary parameter options.
+
+    This function works for the classification (SVM::C_SVC or SVM::NU_SVC) as well as for the
+    regression (SVM::EPS_SVR or SVM::NU_SVR). If it is SVM::ONE_CLASS, no optimization is made and
+    the usual %SVM with parameters specified in params is executed.
+    */
+    CV_WRAP virtual bool trainAuto(InputArray samples,
+            int layout,
+            InputArray responses,
+            int kFold = 10,
+            Ptr<ParamGrid> Cgrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::C),
+            Ptr<ParamGrid> gammaGrid  = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::GAMMA),
+            Ptr<ParamGrid> pGrid      = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::P),
+            Ptr<ParamGrid> nuGrid     = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::NU),
+            Ptr<ParamGrid> coeffGrid  = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::COEF),
+            Ptr<ParamGrid> degreeGrid = SVM::getDefaultGridPtr(SVM::DEGREE),
+            bool balanced=false) = 0;
+
+    /** @brief Retrieves all the support vectors
+
+    The method returns all the support vectors as a floating-point matrix, where support vectors are
+    stored as matrix rows.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getSupportVectors() const = 0;
+
+    /** @brief Retrieves all the uncompressed support vectors of a linear %SVM
+
+    The method returns all the uncompressed support vectors of a linear %SVM that the compressed
+    support vector, used for prediction, was derived from. They are returned in a floating-point
+    matrix, where the support vectors are stored as matrix rows.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getUncompressedSupportVectors() const = 0;
+
+    /** @brief Retrieves the decision function
+
+    @param i the index of the decision function. If the problem solved is regression, 1-class or
+        2-class classification, then there will be just one decision function and the index should
+        always be 0. Otherwise, in the case of N-class classification, there will be \f$N(N-1)/2\f$
+        decision functions.
+    @param alpha the optional output vector for weights, corresponding to different support vectors.
+        In the case of linear %SVM all the alpha's will be 1's.
+    @param svidx the optional output vector of indices of support vectors within the matrix of
+        support vectors (which can be retrieved by SVM::getSupportVectors). In the case of linear
+        %SVM each decision function consists of a single "compressed" support vector.
+
+    The method returns rho parameter of the decision function, a scalar subtracted from the weighted
+    sum of kernel responses.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getDecisionFunction(int i, OutputArray alpha, OutputArray svidx) const = 0;
+
+    /** @brief Generates a grid for %SVM parameters.
+
+    @param param_id %SVM parameters IDs that must be one of the SVM::ParamTypes. The grid is
+    generated for the parameter with this ID.
+
+    The function generates a grid for the specified parameter of the %SVM algorithm. The grid may be
+    passed to the function SVM::trainAuto.
+     */
+    static ParamGrid getDefaultGrid( int param_id );
+
+    /** @brief Generates a grid for %SVM parameters.
+
+    @param param_id %SVM parameters IDs that must be one of the SVM::ParamTypes. The grid is
+    generated for the parameter with this ID.
+
+    The function generates a grid pointer for the specified parameter of the %SVM algorithm.
+    The grid may be passed to the function SVM::trainAuto.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<ParamGrid> getDefaultGridPtr( int param_id );
+
+    /** Creates empty model.
+    Use StatModel::train to train the model. Since %SVM has several parameters, you may want to
+    find the best parameters for your problem, it can be done with SVM::trainAuto. */
+    CV_WRAP static Ptr<SVM> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized svm from a file
+     *
+     * Use SVM::save to serialize and store an SVM to disk.
+     * Load the SVM from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     *
+     * @param filepath path to serialized svm
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<SVM> load(const String& filepath);
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                              Expectation - Maximization                                *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief The class implements the Expectation Maximization algorithm.
+
+@sa @ref ml_intro_em
+ */
+class CV_EXPORTS_W EM : public StatModel
+{
+public:
+    //! Type of covariation matrices
+    enum Types {
+        /** A scaled identity matrix \f$\mu_k * I\f$. There is the only
+        parameter \f$\mu_k\f$ to be estimated for each matrix. The option may be used in special cases,
+        when the constraint is relevant, or as a first step in the optimization (for example in case
+        when the data is preprocessed with PCA). The results of such preliminary estimation may be
+        passed again to the optimization procedure, this time with
+        covMatType=EM::COV_MAT_DIAGONAL. */
+        COV_MAT_SPHERICAL=0,
+        /** A diagonal matrix with positive diagonal elements. The number of
+        free parameters is d for each matrix. This is most commonly used option yielding good
+        estimation results. */
+        COV_MAT_DIAGONAL=1,
+        /** A symmetric positively defined matrix. The number of free
+        parameters in each matrix is about \f$d^2/2\f$. It is not recommended to use this option, unless
+        there is pretty accurate initial estimation of the parameters and/or a huge number of
+        training samples. */
+        COV_MAT_GENERIC=2,
+        COV_MAT_DEFAULT=COV_MAT_DIAGONAL
+    };
+
+    //! Default parameters
+    enum {DEFAULT_NCLUSTERS=5, DEFAULT_MAX_ITERS=100};
+
+    //! The initial step
+    enum {START_E_STEP=1, START_M_STEP=2, START_AUTO_STEP=0};
+
+    /** The number of mixture components in the Gaussian mixture model.
+    Default value of the parameter is EM::DEFAULT_NCLUSTERS=5. Some of %EM implementation could
+    determine the optimal number of mixtures within a specified value range, but that is not the
+    case in ML yet. */
+    /** @see setClustersNumber */
+    CV_WRAP virtual int getClustersNumber() const = 0;
+    /** @copybrief getClustersNumber @see getClustersNumber */
+    CV_WRAP virtual void setClustersNumber(int val) = 0;
+
+    /** Constraint on covariance matrices which defines type of matrices.
+    See EM::Types. */
+    /** @see setCovarianceMatrixType */
+    CV_WRAP virtual int getCovarianceMatrixType() const = 0;
+    /** @copybrief getCovarianceMatrixType @see getCovarianceMatrixType */
+    CV_WRAP virtual void setCovarianceMatrixType(int val) = 0;
+
+    /** The termination criteria of the %EM algorithm.
+    The %EM algorithm can be terminated by the number of iterations termCrit.maxCount (number of
+    M-steps) or when relative change of likelihood logarithm is less than termCrit.epsilon. Default
+    maximum number of iterations is EM::DEFAULT_MAX_ITERS=100. */
+    /** @see setTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    /** @copybrief getTermCriteria @see getTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(const TermCriteria &val) = 0;
+
+    /** @brief Returns weights of the mixtures
+
+    Returns vector with the number of elements equal to the number of mixtures.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getWeights() const = 0;
+    /** @brief Returns the cluster centers (means of the Gaussian mixture)
+
+    Returns matrix with the number of rows equal to the number of mixtures and number of columns
+    equal to the space dimensionality.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getMeans() const = 0;
+    /** @brief Returns covariation matrices
+
+    Returns vector of covariation matrices. Number of matrices is the number of gaussian mixtures,
+    each matrix is a square floating-point matrix NxN, where N is the space dimensionality.
+     */
+    CV_WRAP virtual void getCovs(CV_OUT std::vector<Mat>& covs) const = 0;
+
+    /** @brief Returns posterior probabilities for the provided samples
+
+    @param samples The input samples, floating-point matrix
+    @param results The optional output \f$ nSamples \times nClusters\f$ matrix of results. It contains
+    posterior probabilities for each sample from the input
+    @param flags This parameter will be ignored
+     */
+    CV_WRAP virtual float predict( InputArray samples, OutputArray results=noArray(), int flags=0 ) const CV_OVERRIDE = 0;
+
+    /** @brief Returns a likelihood logarithm value and an index of the most probable mixture component
+    for the given sample.
+
+    @param sample A sample for classification. It should be a one-channel matrix of
+        \f$1 \times dims\f$ or \f$dims \times 1\f$ size.
+    @param probs Optional output matrix that contains posterior probabilities of each component
+        given the sample. It has \f$1 \times nclusters\f$ size and CV_64FC1 type.
+
+    The method returns a two-element double vector. Zero element is a likelihood logarithm value for
+    the sample. First element is an index of the most probable mixture component for the given
+    sample.
+     */
+    CV_WRAP virtual Vec2d predict2(InputArray sample, OutputArray probs) const = 0;
+
+    /** @brief Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set.
+
+    This variation starts with Expectation step. Initial values of the model parameters will be
+    estimated by the k-means algorithm.
+
+    Unlike many of the ML models, %EM is an unsupervised learning algorithm and it does not take
+    responses (class labels or function values) as input. Instead, it computes the *Maximum
+    Likelihood Estimate* of the Gaussian mixture parameters from an input sample set, stores all the
+    parameters inside the structure: \f$p_{i,k}\f$ in probs, \f$a_k\f$ in means , \f$S_k\f$ in
+    covs[k], \f$\pi_k\f$ in weights , and optionally computes the output "class label" for each
+    sample: \f$\texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N\f$ (indices of the most
+    probable mixture component for each sample).
+
+    The trained model can be used further for prediction, just like any other classifier. The
+    trained model is similar to the NormalBayesClassifier.
+
+    @param samples Samples from which the Gaussian mixture model will be estimated. It should be a
+        one-channel matrix, each row of which is a sample. If the matrix does not have CV_64F type
+        it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing.
+    @param logLikelihoods The optional output matrix that contains a likelihood logarithm value for
+        each sample. It has \f$nsamples \times 1\f$ size and CV_64FC1 type.
+    @param labels The optional output "class label" for each sample:
+        \f$\texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N\f$ (indices of the most probable
+        mixture component for each sample). It has \f$nsamples \times 1\f$ size and CV_32SC1 type.
+    @param probs The optional output matrix that contains posterior probabilities of each Gaussian
+        mixture component given the each sample. It has \f$nsamples \times nclusters\f$ size and
+        CV_64FC1 type.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool trainEM(InputArray samples,
+                         OutputArray logLikelihoods=noArray(),
+                         OutputArray labels=noArray(),
+                         OutputArray probs=noArray()) = 0;
+
+    /** @brief Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set.
+
+    This variation starts with Expectation step. You need to provide initial means \f$a_k\f$ of
+    mixture components. Optionally you can pass initial weights \f$\pi_k\f$ and covariance matrices
+    \f$S_k\f$ of mixture components.
+
+    @param samples Samples from which the Gaussian mixture model will be estimated. It should be a
+        one-channel matrix, each row of which is a sample. If the matrix does not have CV_64F type
+        it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing.
+    @param means0 Initial means \f$a_k\f$ of mixture components. It is a one-channel matrix of
+        \f$nclusters \times dims\f$ size. If the matrix does not have CV_64F type it will be
+        converted to the inner matrix of such type for the further computing.
+    @param covs0 The vector of initial covariance matrices \f$S_k\f$ of mixture components. Each of
+        covariance matrices is a one-channel matrix of \f$dims \times dims\f$ size. If the matrices
+        do not have CV_64F type they will be converted to the inner matrices of such type for the
+        further computing.
+    @param weights0 Initial weights \f$\pi_k\f$ of mixture components. It should be a one-channel
+        floating-point matrix with \f$1 \times nclusters\f$ or \f$nclusters \times 1\f$ size.
+    @param logLikelihoods The optional output matrix that contains a likelihood logarithm value for
+        each sample. It has \f$nsamples \times 1\f$ size and CV_64FC1 type.
+    @param labels The optional output "class label" for each sample:
+        \f$\texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N\f$ (indices of the most probable
+        mixture component for each sample). It has \f$nsamples \times 1\f$ size and CV_32SC1 type.
+    @param probs The optional output matrix that contains posterior probabilities of each Gaussian
+        mixture component given the each sample. It has \f$nsamples \times nclusters\f$ size and
+        CV_64FC1 type.
+    */
+    CV_WRAP virtual bool trainE(InputArray samples, InputArray means0,
+                        InputArray covs0=noArray(),
+                        InputArray weights0=noArray(),
+                        OutputArray logLikelihoods=noArray(),
+                        OutputArray labels=noArray(),
+                        OutputArray probs=noArray()) = 0;
+
+    /** @brief Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set.
+
+    This variation starts with Maximization step. You need to provide initial probabilities
+    \f$p_{i,k}\f$ to use this option.
+
+    @param samples Samples from which the Gaussian mixture model will be estimated. It should be a
+        one-channel matrix, each row of which is a sample. If the matrix does not have CV_64F type
+        it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing.
+    @param probs0 the probabilities
+    @param logLikelihoods The optional output matrix that contains a likelihood logarithm value for
+        each sample. It has \f$nsamples \times 1\f$ size and CV_64FC1 type.
+    @param labels The optional output "class label" for each sample:
+        \f$\texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N\f$ (indices of the most probable
+        mixture component for each sample). It has \f$nsamples \times 1\f$ size and CV_32SC1 type.
+    @param probs The optional output matrix that contains posterior probabilities of each Gaussian
+        mixture component given the each sample. It has \f$nsamples \times nclusters\f$ size and
+        CV_64FC1 type.
+    */
+    CV_WRAP virtual bool trainM(InputArray samples, InputArray probs0,
+                        OutputArray logLikelihoods=noArray(),
+                        OutputArray labels=noArray(),
+                        OutputArray probs=noArray()) = 0;
+
+    /** Creates empty %EM model.
+    The model should be trained then using StatModel::train(traindata, flags) method. Alternatively, you
+    can use one of the EM::train\* methods or load it from file using Algorithm::load\<EM\>(filename).
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<EM> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized EM from a file
+     *
+     * Use EM::save to serialize and store an EM to disk.
+     * Load the EM from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized EM
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<EM> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                      Decision Tree                                     *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief The class represents a single decision tree or a collection of decision trees.
+
+The current public interface of the class allows user to train only a single decision tree, however
+the class is capable of storing multiple decision trees and using them for prediction (by summing
+responses or using a voting schemes), and the derived from DTrees classes (such as RTrees and Boost)
+use this capability to implement decision tree ensembles.
+
+@sa @ref ml_intro_trees
+*/
+class CV_EXPORTS_W DTrees : public StatModel
+{
+public:
+    /** Predict options */
+    enum Flags { PREDICT_AUTO=0, PREDICT_SUM=(1<<8), PREDICT_MAX_VOTE=(2<<8), PREDICT_MASK=(3<<8) };
+
+    /** Cluster possible values of a categorical variable into K\<=maxCategories clusters to
+    find a suboptimal split.
+    If a discrete variable, on which the training procedure tries to make a split, takes more than
+    maxCategories values, the precise best subset estimation may take a very long time because the
+    algorithm is exponential. Instead, many decision trees engines (including our implementation)
+    try to find sub-optimal split in this case by clustering all the samples into maxCategories
+    clusters that is some categories are merged together. The clustering is applied only in n \>
+    2-class classification problems for categorical variables with N \> max_categories possible
+    values. In case of regression and 2-class classification the optimal split can be found
+    efficiently without employing clustering, thus the parameter is not used in these cases.
+    Default value is 10.*/
+    /** @see setMaxCategories */
+    CV_WRAP virtual int getMaxCategories() const = 0;
+    /** @copybrief getMaxCategories @see getMaxCategories */
+    CV_WRAP virtual void setMaxCategories(int val) = 0;
+
+    /** The maximum possible depth of the tree.
+    That is the training algorithms attempts to split a node while its depth is less than maxDepth.
+    The root node has zero depth. The actual depth may be smaller if the other termination criteria
+    are met (see the outline of the training procedure @ref ml_intro_trees "here"), and/or if the
+    tree is pruned. Default value is INT_MAX.*/
+    /** @see setMaxDepth */
+    CV_WRAP virtual int getMaxDepth() const = 0;
+    /** @copybrief getMaxDepth @see getMaxDepth */
+    CV_WRAP virtual void setMaxDepth(int val) = 0;
+
+    /** If the number of samples in a node is less than this parameter then the node will not be split.
+
+    Default value is 10.*/
+    /** @see setMinSampleCount */
+    CV_WRAP virtual int getMinSampleCount() const = 0;
+    /** @copybrief getMinSampleCount @see getMinSampleCount */
+    CV_WRAP virtual void setMinSampleCount(int val) = 0;
+
+    /** If CVFolds \> 1 then algorithms prunes the built decision tree using K-fold
+    cross-validation procedure where K is equal to CVFolds.
+    Default value is 10.*/
+    /** @see setCVFolds */
+    CV_WRAP virtual int getCVFolds() const = 0;
+    /** @copybrief getCVFolds @see getCVFolds */
+    CV_WRAP virtual void setCVFolds(int val) = 0;
+
+    /** If true then surrogate splits will be built.
+    These splits allow to work with missing data and compute variable importance correctly.
+    Default value is false.
+    @note currently it's not implemented.*/
+    /** @see setUseSurrogates */
+    CV_WRAP virtual bool getUseSurrogates() const = 0;
+    /** @copybrief getUseSurrogates @see getUseSurrogates */
+    CV_WRAP virtual void setUseSurrogates(bool val) = 0;
+
+    /** If true then a pruning will be harsher.
+    This will make a tree more compact and more resistant to the training data noise but a bit less
+    accurate. Default value is true.*/
+    /** @see setUse1SERule */
+    CV_WRAP virtual bool getUse1SERule() const = 0;
+    /** @copybrief getUse1SERule @see getUse1SERule */
+    CV_WRAP virtual void setUse1SERule(bool val) = 0;
+
+    /** If true then pruned branches are physically removed from the tree.
+    Otherwise they are retained and it is possible to get results from the original unpruned (or
+    pruned less aggressively) tree. Default value is true.*/
+    /** @see setTruncatePrunedTree */
+    CV_WRAP virtual bool getTruncatePrunedTree() const = 0;
+    /** @copybrief getTruncatePrunedTree @see getTruncatePrunedTree */
+    CV_WRAP virtual void setTruncatePrunedTree(bool val) = 0;
+
+    /** Termination criteria for regression trees.
+    If all absolute differences between an estimated value in a node and values of train samples
+    in this node are less than this parameter then the node will not be split further. Default
+    value is 0.01f*/
+    /** @see setRegressionAccuracy */
+    CV_WRAP virtual float getRegressionAccuracy() const = 0;
+    /** @copybrief getRegressionAccuracy @see getRegressionAccuracy */
+    CV_WRAP virtual void setRegressionAccuracy(float val) = 0;
+
+    /** @brief The array of a priori class probabilities, sorted by the class label value.
+
+    The parameter can be used to tune the decision tree preferences toward a certain class. For
+    example, if you want to detect some rare anomaly occurrence, the training base will likely
+    contain much more normal cases than anomalies, so a very good classification performance
+    will be achieved just by considering every case as normal. To avoid this, the priors can be
+    specified, where the anomaly probability is artificially increased (up to 0.5 or even
+    greater), so the weight of the misclassified anomalies becomes much bigger, and the tree is
+    adjusted properly.
+
+    You can also think about this parameter as weights of prediction categories which determine
+    relative weights that you give to misclassification. That is, if the weight of the first
+    category is 1 and the weight of the second category is 10, then each mistake in predicting
+    the second category is equivalent to making 10 mistakes in predicting the first category.
+    Default value is empty Mat.*/
+    /** @see setPriors */
+    CV_WRAP virtual cv::Mat getPriors() const = 0;
+    /** @copybrief getPriors @see getPriors */
+    CV_WRAP virtual void setPriors(const cv::Mat &val) = 0;
+
+    /** @brief The class represents a decision tree node.
+     */
+    class CV_EXPORTS Node
+    {
+    public:
+        Node();
+        double value; //!< Value at the node: a class label in case of classification or estimated
+                      //!< function value in case of regression.
+        int classIdx; //!< Class index normalized to 0..class_count-1 range and assigned to the
+                      //!< node. It is used internally in classification trees and tree ensembles.
+        int parent; //!< Index of the parent node
+        int left; //!< Index of the left child node
+        int right; //!< Index of right child node
+        int defaultDir; //!< Default direction where to go (-1: left or +1: right). It helps in the
+                        //!< case of missing values.
+        int split; //!< Index of the first split
+    };
+
+    /** @brief The class represents split in a decision tree.
+     */
+    class CV_EXPORTS Split
+    {
+    public:
+        Split();
+        int varIdx; //!< Index of variable on which the split is created.
+        bool inversed; //!< If true, then the inverse split rule is used (i.e. left and right
+                       //!< branches are exchanged in the rule expressions below).
+        float quality; //!< The split quality, a positive number. It is used to choose the best split.
+        int next; //!< Index of the next split in the list of splits for the node
+        float c; /**< The threshold value in case of split on an ordered variable.
+                      The rule is:
+                      @code{.none}
+                      if var_value < c
+                        then next_node <- left
+                        else next_node <- right
+                      @endcode */
+        int subsetOfs; /**< Offset of the bitset used by the split on a categorical variable.
+                            The rule is:
+                            @code{.none}
+                            if bitset[var_value] == 1
+                                then next_node <- left
+                                else next_node <- right
+                            @endcode */
+    };
+
+    /** @brief Returns indices of root nodes
+    */
+    virtual const std::vector<int>& getRoots() const = 0;
+    /** @brief Returns all the nodes
+
+    all the node indices are indices in the returned vector
+     */
+    virtual const std::vector<Node>& getNodes() const = 0;
+    /** @brief Returns all the splits
+
+    all the split indices are indices in the returned vector
+     */
+    virtual const std::vector<Split>& getSplits() const = 0;
+    /** @brief Returns all the bitsets for categorical splits
+
+    Split::subsetOfs is an offset in the returned vector
+     */
+    virtual const std::vector<int>& getSubsets() const = 0;
+
+    /** @brief Creates the empty model
+
+    The static method creates empty decision tree with the specified parameters. It should be then
+    trained using train method (see StatModel::train). Alternatively, you can load the model from
+    file using Algorithm::load\<DTrees\>(filename).
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<DTrees> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized DTrees from a file
+     *
+     * Use DTree::save to serialize and store an DTree to disk.
+     * Load the DTree from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized DTree
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<DTrees> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Random Trees Classifier                              *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief The class implements the random forest predictor.
+
+@sa @ref ml_intro_rtrees
+ */
+class CV_EXPORTS_W RTrees : public DTrees
+{
+public:
+
+    /** If true then variable importance will be calculated and then it can be retrieved by RTrees::getVarImportance.
+    Default value is false.*/
+    /** @see setCalculateVarImportance */
+    CV_WRAP virtual bool getCalculateVarImportance() const = 0;
+    /** @copybrief getCalculateVarImportance @see getCalculateVarImportance */
+    CV_WRAP virtual void setCalculateVarImportance(bool val) = 0;
+
+    /** The size of the randomly selected subset of features at each tree node and that are used
+    to find the best split(s).
+    If you set it to 0 then the size will be set to the square root of the total number of
+    features. Default value is 0.*/
+    /** @see setActiveVarCount */
+    CV_WRAP virtual int getActiveVarCount() const = 0;
+    /** @copybrief getActiveVarCount @see getActiveVarCount */
+    CV_WRAP virtual void setActiveVarCount(int val) = 0;
+
+    /** The termination criteria that specifies when the training algorithm stops.
+    Either when the specified number of trees is trained and added to the ensemble or when
+    sufficient accuracy (measured as OOB error) is achieved. Typically the more trees you have the
+    better the accuracy. However, the improvement in accuracy generally diminishes and asymptotes
+    pass a certain number of trees. Also to keep in mind, the number of tree increases the
+    prediction time linearly. Default value is TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITERS +
+    TermCriteria::EPS, 50, 0.1)*/
+    /** @see setTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    /** @copybrief getTermCriteria @see getTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(const TermCriteria &val) = 0;
+
+    /** Returns the variable importance array.
+    The method returns the variable importance vector, computed at the training stage when
+    CalculateVarImportance is set to true. If this flag was set to false, the empty matrix is
+    returned.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat getVarImportance() const = 0;
+
+    /** Returns the result of each individual tree in the forest.
+    In case the model is a regression problem, the method will return each of the trees'
+    results for each of the sample cases. If the model is a classifier, it will return
+    a Mat with samples + 1 rows, where the first row gives the class number and the
+    following rows return the votes each class had for each sample.
+        @param samples Array containing the samples for which votes will be calculated.
+        @param results Array where the result of the calculation will be written.
+        @param flags Flags for defining the type of RTrees.
+    */
+    CV_WRAP virtual void getVotes(InputArray samples, OutputArray results, int flags) const = 0;
+
+    /** Creates the empty model.
+    Use StatModel::train to train the model, StatModel::train to create and train the model,
+    Algorithm::load to load the pre-trained model.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<RTrees> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized RTree from a file
+     *
+     * Use RTree::save to serialize and store an RTree to disk.
+     * Load the RTree from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized RTree
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<RTrees> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Boosted tree classifier                              *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Boosted tree classifier derived from DTrees
+
+@sa @ref ml_intro_boost
+ */
+class CV_EXPORTS_W Boost : public DTrees
+{
+public:
+    /** Type of the boosting algorithm.
+    See Boost::Types. Default value is Boost::REAL. */
+    /** @see setBoostType */
+    CV_WRAP virtual int getBoostType() const = 0;
+    /** @copybrief getBoostType @see getBoostType */
+    CV_WRAP virtual void setBoostType(int val) = 0;
+
+    /** The number of weak classifiers.
+    Default value is 100. */
+    /** @see setWeakCount */
+    CV_WRAP virtual int getWeakCount() const = 0;
+    /** @copybrief getWeakCount @see getWeakCount */
+    CV_WRAP virtual void setWeakCount(int val) = 0;
+
+    /** A threshold between 0 and 1 used to save computational time.
+    Samples with summary weight \f$\leq 1 - weight_trim_rate\f$ do not participate in the *next*
+    iteration of training. Set this parameter to 0 to turn off this functionality. Default value is 0.95.*/
+    /** @see setWeightTrimRate */
+    CV_WRAP virtual double getWeightTrimRate() const = 0;
+    /** @copybrief getWeightTrimRate @see getWeightTrimRate */
+    CV_WRAP virtual void setWeightTrimRate(double val) = 0;
+
+    /** Boosting type.
+    Gentle AdaBoost and Real AdaBoost are often the preferable choices. */
+    enum Types {
+        DISCRETE=0, //!< Discrete AdaBoost.
+        REAL=1, //!< Real AdaBoost. It is a technique that utilizes confidence-rated predictions
+                //!< and works well with categorical data.
+        LOGIT=2, //!< LogitBoost. It can produce good regression fits.
+        GENTLE=3 //!< Gentle AdaBoost. It puts less weight on outlier data points and for that
+                 //!<reason is often good with regression data.
+    };
+
+    /** Creates the empty model.
+    Use StatModel::train to train the model, Algorithm::load\<Boost\>(filename) to load the pre-trained model. */
+    CV_WRAP static Ptr<Boost> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized Boost from a file
+     *
+     * Use Boost::save to serialize and store an RTree to disk.
+     * Load the Boost from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized Boost
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<Boost> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+};
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Gradient Boosted Trees                               *
+\****************************************************************************************/
+
+/*class CV_EXPORTS_W GBTrees : public DTrees
+{
+public:
+    struct CV_EXPORTS_W_MAP Params : public DTrees::Params
+    {
+        CV_PROP_RW int weakCount;
+        CV_PROP_RW int lossFunctionType;
+        CV_PROP_RW float subsamplePortion;
+        CV_PROP_RW float shrinkage;
+
+        Params();
+        Params( int lossFunctionType, int weakCount, float shrinkage,
+                float subsamplePortion, int maxDepth, bool useSurrogates );
+    };
+
+    enum {SQUARED_LOSS=0, ABSOLUTE_LOSS, HUBER_LOSS=3, DEVIANCE_LOSS};
+
+    virtual void setK(int k) = 0;
+
+    virtual float predictSerial( InputArray samples,
+                                 OutputArray weakResponses, int flags) const = 0;
+
+    static Ptr<GBTrees> create(const Params& p);
+};*/
+
+/****************************************************************************************\
+*                              Artificial Neural Networks (ANN)                          *
+\****************************************************************************************/
+
+/////////////////////////////////// Multi-Layer Perceptrons //////////////////////////////
+
+/** @brief Artificial Neural Networks - Multi-Layer Perceptrons.
+
+Unlike many other models in ML that are constructed and trained at once, in the MLP model these
+steps are separated. First, a network with the specified topology is created using the non-default
+constructor or the method ANN_MLP::create. All the weights are set to zeros. Then, the network is
+trained using a set of input and output vectors. The training procedure can be repeated more than
+once, that is, the weights can be adjusted based on the new training data.
+
+Additional flags for StatModel::train are available: ANN_MLP::TrainFlags.
+
+@sa @ref ml_intro_ann
+ */
+class CV_EXPORTS_W ANN_MLP : public StatModel
+{
+public:
+    /** Available training methods */
+    enum TrainingMethods {
+        BACKPROP=0, //!< The back-propagation algorithm.
+        RPROP = 1, //!< The RPROP algorithm. See @cite RPROP93 for details.
+        ANNEAL = 2 //!< The simulated annealing algorithm. See @cite Kirkpatrick83 for details.
+    };
+
+    /** Sets training method and common parameters.
+    @param method Default value is ANN_MLP::RPROP. See ANN_MLP::TrainingMethods.
+    @param param1 passed to setRpropDW0 for ANN_MLP::RPROP and to setBackpropWeightScale for ANN_MLP::BACKPROP and to initialT for ANN_MLP::ANNEAL.
+    @param param2 passed to setRpropDWMin for ANN_MLP::RPROP and to setBackpropMomentumScale for ANN_MLP::BACKPROP and to finalT for ANN_MLP::ANNEAL.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setTrainMethod(int method, double param1 = 0, double param2 = 0) = 0;
+
+    /** Returns current training method */
+    CV_WRAP virtual int getTrainMethod() const = 0;
+
+    /** Initialize the activation function for each neuron.
+    Currently the default and the only fully supported activation function is ANN_MLP::SIGMOID_SYM.
+    @param type The type of activation function. See ANN_MLP::ActivationFunctions.
+    @param param1 The first parameter of the activation function, \f$\alpha\f$. Default value is 0.
+    @param param2 The second parameter of the activation function, \f$\beta\f$. Default value is 0.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setActivationFunction(int type, double param1 = 0, double param2 = 0) = 0;
+
+    /**  Integer vector specifying the number of neurons in each layer including the input and output layers.
+    The very first element specifies the number of elements in the input layer.
+    The last element - number of elements in the output layer. Default value is empty Mat.
+    @sa getLayerSizes */
+    CV_WRAP virtual void setLayerSizes(InputArray _layer_sizes) = 0;
+
+    /**  Integer vector specifying the number of neurons in each layer including the input and output layers.
+    The very first element specifies the number of elements in the input layer.
+    The last element - number of elements in the output layer.
+    @sa setLayerSizes */
+    CV_WRAP virtual cv::Mat getLayerSizes() const = 0;
+
+    /** Termination criteria of the training algorithm.
+    You can specify the maximum number of iterations (maxCount) and/or how much the error could
+    change between the iterations to make the algorithm continue (epsilon). Default value is
+    TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 1000, 0.01).*/
+    /** @see setTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    /** @copybrief getTermCriteria @see getTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(TermCriteria val) = 0;
+
+    /** BPROP: Strength of the weight gradient term.
+    The recommended value is about 0.1. Default value is 0.1.*/
+    /** @see setBackpropWeightScale */
+    CV_WRAP virtual double getBackpropWeightScale() const = 0;
+    /** @copybrief getBackpropWeightScale @see getBackpropWeightScale */
+    CV_WRAP virtual void setBackpropWeightScale(double val) = 0;
+
+    /** BPROP: Strength of the momentum term (the difference between weights on the 2 previous iterations).
+    This parameter provides some inertia to smooth the random fluctuations of the weights. It can
+    vary from 0 (the feature is disabled) to 1 and beyond. The value 0.1 or so is good enough.
+    Default value is 0.1.*/
+    /** @see setBackpropMomentumScale */
+    CV_WRAP virtual double getBackpropMomentumScale() const = 0;
+    /** @copybrief getBackpropMomentumScale @see getBackpropMomentumScale */
+    CV_WRAP virtual void setBackpropMomentumScale(double val) = 0;
+
+    /** RPROP: Initial value \f$\Delta_0\f$ of update-values \f$\Delta_{ij}\f$.
+    Default value is 0.1.*/
+    /** @see setRpropDW0 */
+    CV_WRAP virtual double getRpropDW0() const = 0;
+    /** @copybrief getRpropDW0 @see getRpropDW0 */
+    CV_WRAP virtual void setRpropDW0(double val) = 0;
+
+    /** RPROP: Increase factor \f$\eta^+\f$.
+    It must be \>1. Default value is 1.2.*/
+    /** @see setRpropDWPlus */
+    CV_WRAP virtual double getRpropDWPlus() const = 0;
+    /** @copybrief getRpropDWPlus @see getRpropDWPlus */
+    CV_WRAP virtual void setRpropDWPlus(double val) = 0;
+
+    /** RPROP: Decrease factor \f$\eta^-\f$.
+    It must be \<1. Default value is 0.5.*/
+    /** @see setRpropDWMinus */
+    CV_WRAP virtual double getRpropDWMinus() const = 0;
+    /** @copybrief getRpropDWMinus @see getRpropDWMinus */
+    CV_WRAP virtual void setRpropDWMinus(double val) = 0;
+
+    /** RPROP: Update-values lower limit \f$\Delta_{min}\f$.
+    It must be positive. Default value is FLT_EPSILON.*/
+    /** @see setRpropDWMin */
+    CV_WRAP virtual double getRpropDWMin() const = 0;
+    /** @copybrief getRpropDWMin @see getRpropDWMin */
+    CV_WRAP virtual void setRpropDWMin(double val) = 0;
+
+    /** RPROP: Update-values upper limit \f$\Delta_{max}\f$.
+    It must be \>1. Default value is 50.*/
+    /** @see setRpropDWMax */
+    CV_WRAP virtual double getRpropDWMax() const = 0;
+    /** @copybrief getRpropDWMax @see getRpropDWMax */
+    CV_WRAP virtual void setRpropDWMax(double val) = 0;
+
+    /** ANNEAL: Update initial temperature.
+    It must be \>=0. Default value is 10.*/
+    /** @see setAnnealInitialT */
+    CV_WRAP virtual double getAnnealInitialT() const = 0;
+    /** @copybrief getAnnealInitialT @see getAnnealInitialT */
+    CV_WRAP virtual void setAnnealInitialT(double val) = 0;
+
+    /** ANNEAL: Update final temperature.
+    It must be \>=0 and less than initialT. Default value is 0.1.*/
+    /** @see setAnnealFinalT */
+    CV_WRAP virtual double getAnnealFinalT() const = 0;
+    /** @copybrief getAnnealFinalT @see getAnnealFinalT */
+    CV_WRAP virtual void setAnnealFinalT(double val) = 0;
+
+    /** ANNEAL: Update cooling ratio.
+    It must be \>0 and less than 1. Default value is 0.95.*/
+    /** @see setAnnealCoolingRatio */
+    CV_WRAP virtual double getAnnealCoolingRatio() const = 0;
+    /** @copybrief getAnnealCoolingRatio @see getAnnealCoolingRatio */
+    CV_WRAP virtual void setAnnealCoolingRatio(double val) = 0;
+
+    /** ANNEAL: Update iteration per step.
+    It must be \>0 . Default value is 10.*/
+    /** @see setAnnealItePerStep */
+    CV_WRAP virtual int getAnnealItePerStep() const = 0;
+    /** @copybrief getAnnealItePerStep @see getAnnealItePerStep */
+    CV_WRAP virtual void setAnnealItePerStep(int val) = 0;
+
+    /** @brief Set/initialize anneal RNG */
+    virtual void setAnnealEnergyRNG(const RNG& rng) = 0;
+
+    /** possible activation functions */
+    enum ActivationFunctions {
+        /** Identity function: \f$f(x)=x\f$ */
+        IDENTITY = 0,
+        /** Symmetrical sigmoid: \f$f(x)=\beta*(1-e^{-\alpha x})/(1+e^{-\alpha x})\f$
+        @note
+        If you are using the default sigmoid activation function with the default parameter values
+        fparam1=0 and fparam2=0 then the function used is y = 1.7159\*tanh(2/3 \* x), so the output
+        will range from [-1.7159, 1.7159], instead of [0,1].*/
+        SIGMOID_SYM = 1,
+        /** Gaussian function: \f$f(x)=\beta e^{-\alpha x*x}\f$ */
+        GAUSSIAN = 2,
+        /** ReLU function: \f$f(x)=max(0,x)\f$ */
+        RELU = 3,
+        /** Leaky ReLU function: for x>0 \f$f(x)=x \f$ and x<=0 \f$f(x)=\alpha x \f$*/
+        LEAKYRELU= 4
+    };
+
+    /** Train options */
+    enum TrainFlags {
+        /** Update the network weights, rather than compute them from scratch. In the latter case
+        the weights are initialized using the Nguyen-Widrow algorithm. */
+        UPDATE_WEIGHTS = 1,
+        /** Do not normalize the input vectors. If this flag is not set, the training algorithm
+        normalizes each input feature independently, shifting its mean value to 0 and making the
+        standard deviation equal to 1. If the network is assumed to be updated frequently, the new
+        training data could be much different from original one. In this case, you should take care
+        of proper normalization. */
+        NO_INPUT_SCALE = 2,
+        /** Do not normalize the output vectors. If the flag is not set, the training algorithm
+        normalizes each output feature independently, by transforming it to the certain range
+        depending on the used activation function. */
+        NO_OUTPUT_SCALE = 4
+    };
+
+    CV_WRAP virtual Mat getWeights(int layerIdx) const = 0;
+
+    /** @brief Creates empty model
+
+    Use StatModel::train to train the model, Algorithm::load\<ANN_MLP\>(filename) to load the pre-trained model.
+    Note that the train method has optional flags: ANN_MLP::TrainFlags.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<ANN_MLP> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized ANN from a file
+     *
+     * Use ANN::save to serialize and store an ANN to disk.
+     * Load the ANN from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     *
+     * @param filepath path to serialized ANN
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<ANN_MLP> load(const String& filepath);
+
+};
+
+#ifndef DISABLE_OPENCV_3_COMPATIBILITY
+typedef ANN_MLP ANN_MLP_ANNEAL;
+#endif
+
+/****************************************************************************************\
+*                           Logistic Regression                                          *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Implements Logistic Regression classifier.
+
+@sa @ref ml_intro_lr
+ */
+class CV_EXPORTS_W LogisticRegression : public StatModel
+{
+public:
+
+    /** Learning rate. */
+    /** @see setLearningRate */
+    CV_WRAP virtual double getLearningRate() const = 0;
+    /** @copybrief getLearningRate @see getLearningRate */
+    CV_WRAP virtual void setLearningRate(double val) = 0;
+
+    /** Number of iterations. */
+    /** @see setIterations */
+    CV_WRAP virtual int getIterations() const = 0;
+    /** @copybrief getIterations @see getIterations */
+    CV_WRAP virtual void setIterations(int val) = 0;
+
+    /** Kind of regularization to be applied. See LogisticRegression::RegKinds. */
+    /** @see setRegularization */
+    CV_WRAP virtual int getRegularization() const = 0;
+    /** @copybrief getRegularization @see getRegularization */
+    CV_WRAP virtual void setRegularization(int val) = 0;
+
+    /** Kind of training method used. See LogisticRegression::Methods. */
+    /** @see setTrainMethod */
+    CV_WRAP virtual int getTrainMethod() const = 0;
+    /** @copybrief getTrainMethod @see getTrainMethod */
+    CV_WRAP virtual void setTrainMethod(int val) = 0;
+
+    /** Specifies the number of training samples taken in each step of Mini-Batch Gradient
+    Descent. Will only be used if using LogisticRegression::MINI_BATCH training algorithm. It
+    has to take values less than the total number of training samples. */
+    /** @see setMiniBatchSize */
+    CV_WRAP virtual int getMiniBatchSize() const = 0;
+    /** @copybrief getMiniBatchSize @see getMiniBatchSize */
+    CV_WRAP virtual void setMiniBatchSize(int val) = 0;
+
+    /** Termination criteria of the algorithm. */
+    /** @see setTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    /** @copybrief getTermCriteria @see getTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(TermCriteria val) = 0;
+
+    //! Regularization kinds
+    enum RegKinds {
+        REG_DISABLE = -1, //!< Regularization disabled
+        REG_L1 = 0, //!< %L1 norm
+        REG_L2 = 1 //!< %L2 norm
+    };
+
+    //! Training methods
+    enum Methods {
+        BATCH = 0,
+        MINI_BATCH = 1 //!< Set MiniBatchSize to a positive integer when using this method.
+    };
+
+    /** @brief Predicts responses for input samples and returns a float type.
+
+    @param samples The input data for the prediction algorithm. Matrix [m x n], where each row
+        contains variables (features) of one object being classified. Should have data type CV_32F.
+    @param results Predicted labels as a column matrix of type CV_32S.
+    @param flags Not used.
+     */
+    CV_WRAP virtual float predict( InputArray samples, OutputArray results=noArray(), int flags=0 ) const CV_OVERRIDE = 0;
+
+    /** @brief This function returns the trained parameters arranged across rows.
+
+    For a two class classifcation problem, it returns a row matrix. It returns learnt parameters of
+    the Logistic Regression as a matrix of type CV_32F.
+     */
+    CV_WRAP virtual Mat get_learnt_thetas() const = 0;
+
+    /** @brief Creates empty model.
+
+    Creates Logistic Regression model with parameters given.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<LogisticRegression> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized LogisticRegression from a file
+     *
+     * Use LogisticRegression::save to serialize and store an LogisticRegression to disk.
+     * Load the LogisticRegression from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized LogisticRegression
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<LogisticRegression> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+};
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                        Stochastic Gradient Descent SVM Classifier                      *
+\****************************************************************************************/
+
+/*!
+@brief Stochastic Gradient Descent SVM classifier
+
+SVMSGD provides a fast and easy-to-use implementation of the SVM classifier using the Stochastic Gradient Descent approach,
+as presented in @cite bottou2010large.
+
+The classifier has following parameters:
+- model type,
+- margin type,
+- margin regularization (\f$\lambda\f$),
+- initial step size (\f$\gamma_0\f$),
+- step decreasing power (\f$c\f$),
+- and termination criteria.
+
+The model type may have one of the following values: \ref SGD and \ref ASGD.
+
+- \ref SGD is the classic version of SVMSGD classifier: every next step is calculated by the formula
+  \f[w_{t+1} = w_t - \gamma(t) \frac{dQ_i}{dw} |_{w = w_t}\f]
+  where
+  - \f$w_t\f$ is the weights vector for decision function at step \f$t\f$,
+  - \f$\gamma(t)\f$ is the step size of model parameters at the iteration \f$t\f$, it is decreased on each step by the formula
+    \f$\gamma(t) = \gamma_0  (1 + \lambda  \gamma_0 t) ^ {-c}\f$
+  - \f$Q_i\f$ is the target functional from SVM task for sample with number \f$i\f$, this sample is chosen stochastically on each step of the algorithm.
+
+- \ref ASGD is Average Stochastic Gradient Descent SVM Classifier. ASGD classifier averages weights vector on each step of algorithm by the formula
+\f$\widehat{w}_{t+1} = \frac{t}{1+t}\widehat{w}_{t} + \frac{1}{1+t}w_{t+1}\f$
+
+The recommended model type is ASGD (following @cite bottou2010large).
+
+The margin type may have one of the following values: \ref SOFT_MARGIN or \ref HARD_MARGIN.
+
+- You should use \ref HARD_MARGIN type, if you have linearly separable sets.
+- You should use \ref SOFT_MARGIN type, if you have non-linearly separable sets or sets with outliers.
+- In the general case (if you know nothing about linear separability of your sets), use SOFT_MARGIN.
+
+The other parameters may be described as follows:
+- Margin regularization parameter is responsible for weights decreasing at each step and for the strength of restrictions on outliers
+  (the less the parameter, the less probability that an outlier will be ignored).
+  Recommended value for SGD model is 0.0001, for ASGD model is 0.00001.
+
+- Initial step size parameter is the initial value for the step size \f$\gamma(t)\f$.
+  You will have to find the best initial step for your problem.
+
+- Step decreasing power is the power parameter for \f$\gamma(t)\f$ decreasing by the formula, mentioned above.
+  Recommended value for SGD model is 1, for ASGD model is 0.75.
+
+- Termination criteria can be TermCriteria::COUNT, TermCriteria::EPS or TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS.
+  You will have to find the best termination criteria for your problem.
+
+Note that the parameters margin regularization, initial step size, and step decreasing power should be positive.
+
+To use SVMSGD algorithm do as follows:
+
+- first, create the SVMSGD object. The algoorithm will set optimal parameters by default, but you can set your own parameters via functions setSvmsgdType(),
+  setMarginType(), setMarginRegularization(), setInitialStepSize(), and setStepDecreasingPower().
+
+- then the SVM model can be trained using the train features and the correspondent labels by the method train().
+
+- after that, the label of a new feature vector can be predicted using the method predict().
+
+@code
+// Create empty object
+cv::Ptr<SVMSGD> svmsgd = SVMSGD::create();
+
+// Train the Stochastic Gradient Descent SVM
+svmsgd->train(trainData);
+
+// Predict labels for the new samples
+svmsgd->predict(samples, responses);
+@endcode
+
+*/
+
+class CV_EXPORTS_W SVMSGD : public cv::ml::StatModel
+{
+public:
+
+    /** SVMSGD type.
+    ASGD is often the preferable choice. */
+    enum SvmsgdType
+    {
+        SGD, //!< Stochastic Gradient Descent
+        ASGD //!< Average Stochastic Gradient Descent
+    };
+
+    /** Margin type.*/
+    enum MarginType
+    {
+        SOFT_MARGIN, //!< General case, suits to the case of non-linearly separable sets, allows outliers.
+        HARD_MARGIN  //!< More accurate for the case of linearly separable sets.
+    };
+
+    /**
+     * @return the weights of the trained model (decision function f(x) = weights * x + shift).
+    */
+    CV_WRAP virtual Mat getWeights() = 0;
+
+    /**
+     * @return the shift of the trained model (decision function f(x) = weights * x + shift).
+    */
+    CV_WRAP virtual float getShift() = 0;
+
+    /** @brief Creates empty model.
+     * Use StatModel::train to train the model. Since %SVMSGD has several parameters, you may want to
+     * find the best parameters for your problem or use setOptimalParameters() to set some default parameters.
+    */
+    CV_WRAP static Ptr<SVMSGD> create();
+
+    /** @brief Loads and creates a serialized SVMSGD from a file
+     *
+     * Use SVMSGD::save to serialize and store an SVMSGD to disk.
+     * Load the SVMSGD from this file again, by calling this function with the path to the file.
+     * Optionally specify the node for the file containing the classifier
+     *
+     * @param filepath path to serialized SVMSGD
+     * @param nodeName name of node containing the classifier
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<SVMSGD> load(const String& filepath , const String& nodeName = String());
+
+    /** @brief Function sets optimal parameters values for chosen SVM SGD model.
+     * @param svmsgdType is the type of SVMSGD classifier.
+     * @param marginType is the type of margin constraint.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setOptimalParameters(int svmsgdType = SVMSGD::ASGD, int marginType = SVMSGD::SOFT_MARGIN) = 0;
+
+    /** @brief %Algorithm type, one of SVMSGD::SvmsgdType. */
+    /** @see setSvmsgdType */
+    CV_WRAP virtual int getSvmsgdType() const = 0;
+    /** @copybrief getSvmsgdType @see getSvmsgdType */
+    CV_WRAP virtual void setSvmsgdType(int svmsgdType) = 0;
+
+    /** @brief %Margin type, one of SVMSGD::MarginType. */
+    /** @see setMarginType */
+    CV_WRAP virtual int getMarginType() const = 0;
+    /** @copybrief getMarginType @see getMarginType */
+    CV_WRAP virtual void setMarginType(int marginType) = 0;
+
+    /** @brief Parameter marginRegularization of a %SVMSGD optimization problem. */
+    /** @see setMarginRegularization */
+    CV_WRAP virtual float getMarginRegularization() const = 0;
+    /** @copybrief getMarginRegularization @see getMarginRegularization */
+    CV_WRAP virtual void setMarginRegularization(float marginRegularization) = 0;
+
+    /** @brief Parameter initialStepSize of a %SVMSGD optimization problem. */
+    /** @see setInitialStepSize */
+    CV_WRAP virtual float getInitialStepSize() const = 0;
+    /** @copybrief getInitialStepSize @see getInitialStepSize */
+    CV_WRAP virtual void setInitialStepSize(float InitialStepSize) = 0;
+
+    /** @brief Parameter stepDecreasingPower of a %SVMSGD optimization problem. */
+    /** @see setStepDecreasingPower */
+    CV_WRAP virtual float getStepDecreasingPower() const = 0;
+    /** @copybrief getStepDecreasingPower @see getStepDecreasingPower */
+    CV_WRAP virtual void setStepDecreasingPower(float stepDecreasingPower) = 0;
+
+    /** @brief Termination criteria of the training algorithm.
+    You can specify the maximum number of iterations (maxCount) and/or how much the error could
+    change between the iterations to make the algorithm continue (epsilon).*/
+    /** @see setTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    /** @copybrief getTermCriteria @see getTermCriteria */
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(const cv::TermCriteria &val) = 0;
+};
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                           Auxiliary functions declarations                              *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief Generates _sample_ from multivariate normal distribution
+
+@param mean an average row vector
+@param cov symmetric covariation matrix
+@param nsamples returned samples count
+@param samples returned samples array
+*/
+CV_EXPORTS void randMVNormal( InputArray mean, InputArray cov, int nsamples, OutputArray samples);
+
+/** @brief Creates test set */
+CV_EXPORTS void createConcentricSpheresTestSet( int nsamples, int nfeatures, int nclasses,
+                                                OutputArray samples, OutputArray responses);
+
+
+/****************************************************************************************\
+*                                   Simulated annealing solver                             *
+\****************************************************************************************/
+
+#ifdef CV_DOXYGEN
+/** @brief This class declares example interface for system state used in simulated annealing optimization algorithm.
+
+@note This class is not defined in C++ code and can't be use directly - you need your own implementation with the same methods.
+*/
+struct SimulatedAnnealingSolverSystem
+{
+    /** Give energy value for a state of system.*/
+    double energy() const;
+    /** Function which change the state of system (random perturbation).*/
+    void changeState();
+    /** Function to reverse to the previous state. Can be called once only after changeState(). */
+    void reverseState();
+};
+#endif // CV_DOXYGEN
+
+/** @brief The class implements simulated annealing for optimization.
+
+@cite Kirkpatrick83 for details
+
+@param solverSystem optimization system (see SimulatedAnnealingSolverSystem)
+@param initialTemperature initial temperature
+@param finalTemperature final temperature
+@param coolingRatio temperature step multiplies
+@param iterationsPerStep number of iterations per temperature changing step
+@param lastTemperature optional output for last used temperature
+@param rngEnergy specify custom random numbers generator (cv::theRNG() by default)
+*/
+template<class SimulatedAnnealingSolverSystem>
+int simulatedAnnealingSolver(SimulatedAnnealingSolverSystem& solverSystem,
+     double initialTemperature, double finalTemperature, double coolingRatio,
+     size_t iterationsPerStep,
+     CV_OUT double* lastTemperature = NULL,
+     cv::RNG& rngEnergy = cv::theRNG()
+);
+
+//! @} ml
+
+}
+}
+
+#include <opencv2/ml/ml.inl.hpp>
+
+#endif // __cplusplus
+#endif // OPENCV_ML_HPP
+
+/* End of file. */
diff --git a/include/opencv2/ml/ml.hpp b/include/opencv2/ml/ml.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f6f9cd8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/ml/ml.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/ml.hpp"
diff --git a/include/opencv2/ml/ml.inl.hpp b/include/opencv2/ml/ml.inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..dc9c783
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/ml/ml.inl.hpp
@@ -0,0 +1,60 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_ML_INL_HPP
+#define OPENCV_ML_INL_HPP
+
+namespace cv { namespace ml {
+
+// declared in ml.hpp
+template<class SimulatedAnnealingSolverSystem>
+int simulatedAnnealingSolver(SimulatedAnnealingSolverSystem& solverSystem,
+     double initialTemperature, double finalTemperature, double coolingRatio,
+     size_t iterationsPerStep,
+     CV_OUT double* lastTemperature,
+     cv::RNG& rngEnergy
+)
+{
+    CV_Assert(finalTemperature > 0);
+    CV_Assert(initialTemperature > finalTemperature);
+    CV_Assert(iterationsPerStep > 0);
+    CV_Assert(coolingRatio < 1.0f);
+    double Ti = initialTemperature;
+    double previousEnergy = solverSystem.energy();
+    int exchange = 0;
+    while (Ti > finalTemperature)
+    {
+        for (size_t i = 0; i < iterationsPerStep; i++)
+        {
+            solverSystem.changeState();
+            double newEnergy = solverSystem.energy();
+            if (newEnergy < previousEnergy)
+            {
+                previousEnergy = newEnergy;
+                exchange++;
+            }
+            else
+            {
+                double r = rngEnergy.uniform(0.0, 1.0);
+                if (r < std::exp(-(newEnergy - previousEnergy) / Ti))
+                {
+                    previousEnergy = newEnergy;
+                    exchange++;
+                }
+                else
+                {
+                    solverSystem.reverseState();
+                }
+            }
+        }
+        Ti *= coolingRatio;
+    }
+    if (lastTemperature)
+        *lastTemperature = Ti;
+    return exchange;
+}
+
+}} //namespace
+
+#endif // OPENCV_ML_INL_HPP
diff --git a/include/opencv2/objdetect.hpp b/include/opencv2/objdetect.hpp
new file mode 100644
index 0000000..1cbbf84
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/objdetect.hpp
@@ -0,0 +1,720 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_OBJDETECT_HPP
+#define OPENCV_OBJDETECT_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+/**
+@defgroup objdetect Object Detection
+
+Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection
+----------------------------------------------------------
+
+The object detector described below has been initially proposed by Paul Viola @cite Viola01 and
+improved by Rainer Lienhart @cite Lienhart02 .
+
+First, a classifier (namely a *cascade of boosted classifiers working with haar-like features*) is
+trained with a few hundred sample views of a particular object (i.e., a face or a car), called
+positive examples, that are scaled to the same size (say, 20x20), and negative examples - arbitrary
+images of the same size.
+
+After a classifier is trained, it can be applied to a region of interest (of the same size as used
+during the training) in an input image. The classifier outputs a "1" if the region is likely to show
+the object (i.e., face/car), and "0" otherwise. To search for the object in the whole image one can
+move the search window across the image and check every location using the classifier. The
+classifier is designed so that it can be easily "resized" in order to be able to find the objects of
+interest at different sizes, which is more efficient than resizing the image itself. So, to find an
+object of an unknown size in the image the scan procedure should be done several times at different
+scales.
+
+The word "cascade" in the classifier name means that the resultant classifier consists of several
+simpler classifiers (*stages*) that are applied subsequently to a region of interest until at some
+stage the candidate is rejected or all the stages are passed. The word "boosted" means that the
+classifiers at every stage of the cascade are complex themselves and they are built out of basic
+classifiers using one of four different boosting techniques (weighted voting). Currently Discrete
+Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost are supported. The basic classifiers are
+decision-tree classifiers with at least 2 leaves. Haar-like features are the input to the basic
+classifiers, and are calculated as described below. The current algorithm uses the following
+Haar-like features:
+
+![image](pics/haarfeatures.png)
+
+The feature used in a particular classifier is specified by its shape (1a, 2b etc.), position within
+the region of interest and the scale (this scale is not the same as the scale used at the detection
+stage, though these two scales are multiplied). For example, in the case of the third line feature
+(2c) the response is calculated as the difference between the sum of image pixels under the
+rectangle covering the whole feature (including the two white stripes and the black stripe in the
+middle) and the sum of the image pixels under the black stripe multiplied by 3 in order to
+compensate for the differences in the size of areas. The sums of pixel values over a rectangular
+regions are calculated rapidly using integral images (see below and the integral description).
+
+To see the object detector at work, have a look at the facedetect demo:
+<https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/cpp/dbt_face_detection.cpp>
+
+The following reference is for the detection part only. There is a separate application called
+opencv_traincascade that can train a cascade of boosted classifiers from a set of samples.
+
+@note In the new C++ interface it is also possible to use LBP (local binary pattern) features in
+addition to Haar-like features. .. [Viola01] Paul Viola and Michael J. Jones. Rapid Object Detection
+using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE CVPR, 2001. The paper is available online at
+<http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/Pubs/Detect/violaJones_CVPR2001.pdf>
+
+@{
+    @defgroup objdetect_c C API
+@}
+ */
+
+typedef struct CvHaarClassifierCascade CvHaarClassifierCascade;
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup objdetect
+//! @{
+
+///////////////////////////// Object Detection ////////////////////////////
+
+//! class for grouping object candidates, detected by Cascade Classifier, HOG etc.
+//! instance of the class is to be passed to cv::partition (see cxoperations.hpp)
+class CV_EXPORTS SimilarRects
+{
+public:
+    SimilarRects(double _eps) : eps(_eps) {}
+    inline bool operator()(const Rect& r1, const Rect& r2) const
+    {
+        double delta = eps * ((std::min)(r1.width, r2.width) + (std::min)(r1.height, r2.height)) * 0.5;
+        return std::abs(r1.x - r2.x) <= delta &&
+            std::abs(r1.y - r2.y) <= delta &&
+            std::abs(r1.x + r1.width - r2.x - r2.width) <= delta &&
+            std::abs(r1.y + r1.height - r2.y - r2.height) <= delta;
+    }
+    double eps;
+};
+
+/** @brief Groups the object candidate rectangles.
+
+@param rectList Input/output vector of rectangles. Output vector includes retained and grouped
+rectangles. (The Python list is not modified in place.)
+@param groupThreshold Minimum possible number of rectangles minus 1. The threshold is used in a
+group of rectangles to retain it.
+@param eps Relative difference between sides of the rectangles to merge them into a group.
+
+The function is a wrapper for the generic function partition . It clusters all the input rectangles
+using the rectangle equivalence criteria that combines rectangles with similar sizes and similar
+locations. The similarity is defined by eps. When eps=0 , no clustering is done at all. If
+\f$\texttt{eps}\rightarrow +\inf\f$ , all the rectangles are put in one cluster. Then, the small
+clusters containing less than or equal to groupThreshold rectangles are rejected. In each other
+cluster, the average rectangle is computed and put into the output rectangle list.
+ */
+CV_EXPORTS   void groupRectangles(std::vector<Rect>& rectList, int groupThreshold, double eps = 0.2);
+/** @overload */
+CV_EXPORTS_W void groupRectangles(CV_IN_OUT std::vector<Rect>& rectList, CV_OUT std::vector<int>& weights,
+                                  int groupThreshold, double eps = 0.2);
+/** @overload */
+CV_EXPORTS   void groupRectangles(std::vector<Rect>& rectList, int groupThreshold,
+                                  double eps, std::vector<int>* weights, std::vector<double>* levelWeights );
+/** @overload */
+CV_EXPORTS   void groupRectangles(std::vector<Rect>& rectList, std::vector<int>& rejectLevels,
+                                  std::vector<double>& levelWeights, int groupThreshold, double eps = 0.2);
+/** @overload */
+CV_EXPORTS   void groupRectangles_meanshift(std::vector<Rect>& rectList, std::vector<double>& foundWeights,
+                                            std::vector<double>& foundScales,
+                                            double detectThreshold = 0.0, Size winDetSize = Size(64, 128));
+
+template<> struct DefaultDeleter<CvHaarClassifierCascade>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvHaarClassifierCascade* obj) const; };
+
+enum { CASCADE_DO_CANNY_PRUNING    = 1,
+       CASCADE_SCALE_IMAGE         = 2,
+       CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT = 4,
+       CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH     = 8
+     };
+
+class CV_EXPORTS_W BaseCascadeClassifier : public Algorithm
+{
+public:
+    virtual ~BaseCascadeClassifier();
+    virtual bool empty() const CV_OVERRIDE = 0;
+    virtual bool load( const String& filename ) = 0;
+    virtual void detectMultiScale( InputArray image,
+                           CV_OUT std::vector<Rect>& objects,
+                           double scaleFactor,
+                           int minNeighbors, int flags,
+                           Size minSize, Size maxSize ) = 0;
+
+    virtual void detectMultiScale( InputArray image,
+                           CV_OUT std::vector<Rect>& objects,
+                           CV_OUT std::vector<int>& numDetections,
+                           double scaleFactor,
+                           int minNeighbors, int flags,
+                           Size minSize, Size maxSize ) = 0;
+
+    virtual void detectMultiScale( InputArray image,
+                                   CV_OUT std::vector<Rect>& objects,
+                                   CV_OUT std::vector<int>& rejectLevels,
+                                   CV_OUT std::vector<double>& levelWeights,
+                                   double scaleFactor,
+                                   int minNeighbors, int flags,
+                                   Size minSize, Size maxSize,
+                                   bool outputRejectLevels ) = 0;
+
+    virtual bool isOldFormatCascade() const = 0;
+    virtual Size getOriginalWindowSize() const = 0;
+    virtual int getFeatureType() const = 0;
+    virtual void* getOldCascade() = 0;
+
+    class CV_EXPORTS MaskGenerator
+    {
+    public:
+        virtual ~MaskGenerator() {}
+        virtual Mat generateMask(const Mat& src)=0;
+        virtual void initializeMask(const Mat& /*src*/) { }
+    };
+    virtual void setMaskGenerator(const Ptr<MaskGenerator>& maskGenerator) = 0;
+    virtual Ptr<MaskGenerator> getMaskGenerator() = 0;
+};
+
+/** @example samples/cpp/facedetect.cpp
+This program demonstrates usage of the Cascade classifier class
+\image html Cascade_Classifier_Tutorial_Result_Haar.jpg "Sample screenshot" width=321 height=254
+*/
+/** @brief Cascade classifier class for object detection.
+ */
+class CV_EXPORTS_W CascadeClassifier
+{
+public:
+    CV_WRAP CascadeClassifier();
+    /** @brief Loads a classifier from a file.
+
+    @param filename Name of the file from which the classifier is loaded.
+     */
+    CV_WRAP CascadeClassifier(const String& filename);
+    ~CascadeClassifier();
+    /** @brief Checks whether the classifier has been loaded.
+    */
+    CV_WRAP bool empty() const;
+    /** @brief Loads a classifier from a file.
+
+    @param filename Name of the file from which the classifier is loaded. The file may contain an old
+    HAAR classifier trained by the haartraining application or a new cascade classifier trained by the
+    traincascade application.
+     */
+    CV_WRAP bool load( const String& filename );
+    /** @brief Reads a classifier from a FileStorage node.
+
+    @note The file may contain a new cascade classifier (trained traincascade application) only.
+     */
+    CV_WRAP bool read( const FileNode& node );
+
+    /** @brief Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list
+    of rectangles.
+
+    @param image Matrix of the type CV_8U containing an image where objects are detected.
+    @param objects Vector of rectangles where each rectangle contains the detected object, the
+    rectangles may be partially outside the original image.
+    @param scaleFactor Parameter specifying how much the image size is reduced at each image scale.
+    @param minNeighbors Parameter specifying how many neighbors each candidate rectangle should have
+    to retain it.
+    @param flags Parameter with the same meaning for an old cascade as in the function
+    cvHaarDetectObjects. It is not used for a new cascade.
+    @param minSize Minimum possible object size. Objects smaller than that are ignored.
+    @param maxSize Maximum possible object size. Objects larger than that are ignored. If `maxSize == minSize` model is evaluated on single scale.
+
+    The function is parallelized with the TBB library.
+
+    @note
+       -   (Python) A face detection example using cascade classifiers can be found at
+            opencv_source_code/samples/python/facedetect.py
+    */
+    CV_WRAP void detectMultiScale( InputArray image,
+                          CV_OUT std::vector<Rect>& objects,
+                          double scaleFactor = 1.1,
+                          int minNeighbors = 3, int flags = 0,
+                          Size minSize = Size(),
+                          Size maxSize = Size() );
+
+    /** @overload
+    @param image Matrix of the type CV_8U containing an image where objects are detected.
+    @param objects Vector of rectangles where each rectangle contains the detected object, the
+    rectangles may be partially outside the original image.
+    @param numDetections Vector of detection numbers for the corresponding objects. An object's number
+    of detections is the number of neighboring positively classified rectangles that were joined
+    together to form the object.
+    @param scaleFactor Parameter specifying how much the image size is reduced at each image scale.
+    @param minNeighbors Parameter specifying how many neighbors each candidate rectangle should have
+    to retain it.
+    @param flags Parameter with the same meaning for an old cascade as in the function
+    cvHaarDetectObjects. It is not used for a new cascade.
+    @param minSize Minimum possible object size. Objects smaller than that are ignored.
+    @param maxSize Maximum possible object size. Objects larger than that are ignored. If `maxSize == minSize` model is evaluated on single scale.
+    */
+    CV_WRAP_AS(detectMultiScale2) void detectMultiScale( InputArray image,
+                          CV_OUT std::vector<Rect>& objects,
+                          CV_OUT std::vector<int>& numDetections,
+                          double scaleFactor=1.1,
+                          int minNeighbors=3, int flags=0,
+                          Size minSize=Size(),
+                          Size maxSize=Size() );
+
+    /** @overload
+    This function allows you to retrieve the final stage decision certainty of classification.
+    For this, one needs to set `outputRejectLevels` on true and provide the `rejectLevels` and `levelWeights` parameter.
+    For each resulting detection, `levelWeights` will then contain the certainty of classification at the final stage.
+    This value can then be used to separate strong from weaker classifications.
+
+    A code sample on how to use it efficiently can be found below:
+    @code
+    Mat img;
+    vector<double> weights;
+    vector<int> levels;
+    vector<Rect> detections;
+    CascadeClassifier model("/path/to/your/model.xml");
+    model.detectMultiScale(img, detections, levels, weights, 1.1, 3, 0, Size(), Size(), true);
+    cerr << "Detection " << detections[0] << " with weight " << weights[0] << endl;
+    @endcode
+    */
+    CV_WRAP_AS(detectMultiScale3) void detectMultiScale( InputArray image,
+                                  CV_OUT std::vector<Rect>& objects,
+                                  CV_OUT std::vector<int>& rejectLevels,
+                                  CV_OUT std::vector<double>& levelWeights,
+                                  double scaleFactor = 1.1,
+                                  int minNeighbors = 3, int flags = 0,
+                                  Size minSize = Size(),
+                                  Size maxSize = Size(),
+                                  bool outputRejectLevels = false );
+
+    CV_WRAP bool isOldFormatCascade() const;
+    CV_WRAP Size getOriginalWindowSize() const;
+    CV_WRAP int getFeatureType() const;
+    void* getOldCascade();
+
+    CV_WRAP static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade);
+
+    void setMaskGenerator(const Ptr<BaseCascadeClassifier::MaskGenerator>& maskGenerator);
+    Ptr<BaseCascadeClassifier::MaskGenerator> getMaskGenerator();
+
+    Ptr<BaseCascadeClassifier> cc;
+};
+
+CV_EXPORTS Ptr<BaseCascadeClassifier::MaskGenerator> createFaceDetectionMaskGenerator();
+
+//////////////// HOG (Histogram-of-Oriented-Gradients) Descriptor and Object Detector //////////////
+
+//! struct for detection region of interest (ROI)
+struct DetectionROI
+{
+   //! scale(size) of the bounding box
+   double scale;
+   //! set of requested locations to be evaluated
+   std::vector<cv::Point> locations;
+   //! vector that will contain confidence values for each location
+   std::vector<double> confidences;
+};
+
+/**@brief Implementation of HOG (Histogram of Oriented Gradients) descriptor and object detector.
+
+the HOG descriptor algorithm introduced by Navneet Dalal and Bill Triggs @cite Dalal2005 .
+
+useful links:
+
+https://hal.inria.fr/inria-00548512/document/
+
+https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients
+
+https://software.intel.com/en-us/ipp-dev-reference-histogram-of-oriented-gradients-hog-descriptor
+
+http://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients
+
+http://www.learnopencv.com/handwritten-digits-classification-an-opencv-c-python-tutorial
+
+ */
+struct CV_EXPORTS_W HOGDescriptor
+{
+public:
+    enum HistogramNormType { L2Hys = 0 //!< Default histogramNormType
+         };
+    enum { DEFAULT_NLEVELS = 64 //!< Default nlevels value.
+         };
+    enum DescriptorStorageFormat { DESCR_FORMAT_COL_BY_COL, DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW };
+
+    /**@brief Creates the HOG descriptor and detector with default params.
+
+    aqual to HOGDescriptor(Size(64,128), Size(16,16), Size(8,8), Size(8,8), 9 )
+    */
+    CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
+        cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1),
+        histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys), L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true),
+        free_coef(-1.f), nlevels(HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS), signedGradient(false)
+    {}
+
+    /** @overload
+    @param _winSize sets winSize with given value.
+    @param _blockSize sets blockSize with given value.
+    @param _blockStride sets blockStride with given value.
+    @param _cellSize sets cellSize with given value.
+    @param _nbins sets nbins with given value.
+    @param _derivAperture sets derivAperture with given value.
+    @param _winSigma sets winSigma with given value.
+    @param _histogramNormType sets histogramNormType with given value.
+    @param _L2HysThreshold sets L2HysThreshold with given value.
+    @param _gammaCorrection sets gammaCorrection with given value.
+    @param _nlevels sets nlevels with given value.
+    @param _signedGradient sets signedGradient with given value.
+    */
+    CV_WRAP HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride,
+                  Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture=1, double _winSigma=-1,
+                  HOGDescriptor::HistogramNormType _histogramNormType=HOGDescriptor::L2Hys,
+                  double _L2HysThreshold=0.2, bool _gammaCorrection=false,
+                  int _nlevels=HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS, bool _signedGradient=false)
+    : winSize(_winSize), blockSize(_blockSize), blockStride(_blockStride), cellSize(_cellSize),
+    nbins(_nbins), derivAperture(_derivAperture), winSigma(_winSigma),
+    histogramNormType(_histogramNormType), L2HysThreshold(_L2HysThreshold),
+    gammaCorrection(_gammaCorrection), free_coef(-1.f), nlevels(_nlevels), signedGradient(_signedGradient)
+    {}
+
+    /** @overload
+    @param filename The file name containing HOGDescriptor properties and coefficients for the linear SVM classifier.
+    */
+    CV_WRAP HOGDescriptor(const String& filename)
+    {
+        load(filename);
+    }
+
+    /** @overload
+    @param d the HOGDescriptor which cloned to create a new one.
+    */
+    HOGDescriptor(const HOGDescriptor& d)
+    {
+        d.copyTo(*this);
+    }
+
+    /**@brief Default destructor.
+    */
+    virtual ~HOGDescriptor() {}
+
+    /**@brief Returns the number of coefficients required for the classification.
+    */
+    CV_WRAP size_t getDescriptorSize() const;
+
+    /** @brief Checks if detector size equal to descriptor size.
+    */
+    CV_WRAP bool checkDetectorSize() const;
+
+    /** @brief Returns winSigma value
+    */
+    CV_WRAP double getWinSigma() const;
+
+    /**@example samples/cpp/peopledetect.cpp
+    */
+    /**@brief Sets coefficients for the linear SVM classifier.
+    @param svmdetector coefficients for the linear SVM classifier.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setSVMDetector(InputArray svmdetector);
+
+    /** @brief Reads HOGDescriptor parameters from a cv::FileNode.
+    @param fn File node
+    */
+    virtual bool read(FileNode& fn);
+
+    /** @brief Stores HOGDescriptor parameters in a cv::FileStorage.
+    @param fs File storage
+    @param objname Object name
+    */
+    virtual void write(FileStorage& fs, const String& objname) const;
+
+    /** @brief loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file.
+    @param filename Path of the file to read.
+    @param objname The optional name of the node to read (if empty, the first top-level node will be used).
+    */
+    CV_WRAP virtual bool load(const String& filename, const String& objname = String());
+
+    /** @brief saves HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier to a file
+    @param filename File name
+    @param objname Object name
+    */
+    CV_WRAP virtual void save(const String& filename, const String& objname = String()) const;
+
+    /** @brief clones the HOGDescriptor
+    @param c cloned HOGDescriptor
+    */
+    virtual void copyTo(HOGDescriptor& c) const;
+
+    /**@example samples/cpp/train_HOG.cpp
+    */
+    /** @brief Computes HOG descriptors of given image.
+    @param img Matrix of the type CV_8U containing an image where HOG features will be calculated.
+    @param descriptors Matrix of the type CV_32F
+    @param winStride Window stride. It must be a multiple of block stride.
+    @param padding Padding
+    @param locations Vector of Point
+    */
+    CV_WRAP virtual void compute(InputArray img,
+                         CV_OUT std::vector<float>& descriptors,
+                         Size winStride = Size(), Size padding = Size(),
+                         const std::vector<Point>& locations = std::vector<Point>()) const;
+
+    /** @brief Performs object detection without a multi-scale window.
+    @param img Matrix of the type CV_8U or CV_8UC3 containing an image where objects are detected.
+    @param foundLocations Vector of point where each point contains left-top corner point of detected object boundaries.
+    @param weights Vector that will contain confidence values for each detected object.
+    @param hitThreshold Threshold for the distance between features and SVM classifying plane.
+    Usually it is 0 and should be specified in the detector coefficients (as the last free coefficient).
+    But if the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here.
+    @param winStride Window stride. It must be a multiple of block stride.
+    @param padding Padding
+    @param searchLocations Vector of Point includes set of requested locations to be evaluated.
+    */
+    CV_WRAP virtual void detect(InputArray img, CV_OUT std::vector<Point>& foundLocations,
+                        CV_OUT std::vector<double>& weights,
+                        double hitThreshold = 0, Size winStride = Size(),
+                        Size padding = Size(),
+                        const std::vector<Point>& searchLocations = std::vector<Point>()) const;
+
+    /** @brief Performs object detection without a multi-scale window.
+    @param img Matrix of the type CV_8U or CV_8UC3 containing an image where objects are detected.
+    @param foundLocations Vector of point where each point contains left-top corner point of detected object boundaries.
+    @param hitThreshold Threshold for the distance between features and SVM classifying plane.
+    Usually it is 0 and should be specified in the detector coefficients (as the last free coefficient).
+    But if the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here.
+    @param winStride Window stride. It must be a multiple of block stride.
+    @param padding Padding
+    @param searchLocations Vector of Point includes locations to search.
+    */
+    virtual void detect(InputArray img, CV_OUT std::vector<Point>& foundLocations,
+                        double hitThreshold = 0, Size winStride = Size(),
+                        Size padding = Size(),
+                        const std::vector<Point>& searchLocations=std::vector<Point>()) const;
+
+    /** @brief Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list
+    of rectangles.
+    @param img Matrix of the type CV_8U or CV_8UC3 containing an image where objects are detected.
+    @param foundLocations Vector of rectangles where each rectangle contains the detected object.
+    @param foundWeights Vector that will contain confidence values for each detected object.
+    @param hitThreshold Threshold for the distance between features and SVM classifying plane.
+    Usually it is 0 and should be specified in the detector coefficients (as the last free coefficient).
+    But if the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here.
+    @param winStride Window stride. It must be a multiple of block stride.
+    @param padding Padding
+    @param scale Coefficient of the detection window increase.
+    @param finalThreshold Final threshold
+    @param useMeanshiftGrouping indicates grouping algorithm
+    */
+    CV_WRAP virtual void detectMultiScale(InputArray img, CV_OUT std::vector<Rect>& foundLocations,
+                                  CV_OUT std::vector<double>& foundWeights, double hitThreshold = 0,
+                                  Size winStride = Size(), Size padding = Size(), double scale = 1.05,
+                                  double finalThreshold = 2.0,bool useMeanshiftGrouping = false) const;
+
+    /** @brief Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list
+    of rectangles.
+    @param img Matrix of the type CV_8U or CV_8UC3 containing an image where objects are detected.
+    @param foundLocations Vector of rectangles where each rectangle contains the detected object.
+    @param hitThreshold Threshold for the distance between features and SVM classifying plane.
+    Usually it is 0 and should be specified in the detector coefficients (as the last free coefficient).
+    But if the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here.
+    @param winStride Window stride. It must be a multiple of block stride.
+    @param padding Padding
+    @param scale Coefficient of the detection window increase.
+    @param finalThreshold Final threshold
+    @param useMeanshiftGrouping indicates grouping algorithm
+    */
+    virtual void detectMultiScale(InputArray img, CV_OUT std::vector<Rect>& foundLocations,
+                                  double hitThreshold = 0, Size winStride = Size(),
+                                  Size padding = Size(), double scale = 1.05,
+                                  double finalThreshold = 2.0, bool useMeanshiftGrouping = false) const;
+
+    /** @brief  Computes gradients and quantized gradient orientations.
+    @param img Matrix contains the image to be computed
+    @param grad Matrix of type CV_32FC2 contains computed gradients
+    @param angleOfs Matrix of type CV_8UC2 contains quantized gradient orientations
+    @param paddingTL Padding from top-left
+    @param paddingBR Padding from bottom-right
+    */
+    CV_WRAP virtual void computeGradient(InputArray img, InputOutputArray grad, InputOutputArray angleOfs,
+                                 Size paddingTL = Size(), Size paddingBR = Size()) const;
+
+    /** @brief Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 64x128 windows).
+    */
+    CV_WRAP static std::vector<float> getDefaultPeopleDetector();
+
+    /**@example samples/tapi/hog.cpp
+    */
+    /** @brief Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 48x96 windows).
+    */
+    CV_WRAP static std::vector<float> getDaimlerPeopleDetector();
+
+    //! Detection window size. Align to block size and block stride. Default value is Size(64,128).
+    CV_PROP Size winSize;
+
+    //! Block size in pixels. Align to cell size. Default value is Size(16,16).
+    CV_PROP Size blockSize;
+
+    //! Block stride. It must be a multiple of cell size. Default value is Size(8,8).
+    CV_PROP Size blockStride;
+
+    //! Cell size. Default value is Size(8,8).
+    CV_PROP Size cellSize;
+
+    //! Number of bins used in the calculation of histogram of gradients. Default value is 9.
+    CV_PROP int nbins;
+
+    //! not documented
+    CV_PROP int derivAperture;
+
+    //! Gaussian smoothing window parameter.
+    CV_PROP double winSigma;
+
+    //! histogramNormType
+    CV_PROP HOGDescriptor::HistogramNormType histogramNormType;
+
+    //! L2-Hys normalization method shrinkage.
+    CV_PROP double L2HysThreshold;
+
+    //! Flag to specify whether the gamma correction preprocessing is required or not.
+    CV_PROP bool gammaCorrection;
+
+    //! coefficients for the linear SVM classifier.
+    CV_PROP std::vector<float> svmDetector;
+
+    //! coefficients for the linear SVM classifier used when OpenCL is enabled
+    UMat oclSvmDetector;
+
+    //! not documented
+    float free_coef;
+
+    //! Maximum number of detection window increases. Default value is 64
+    CV_PROP int nlevels;
+
+    //! Indicates signed gradient will be used or not
+    CV_PROP bool signedGradient;
+
+    /** @brief evaluate specified ROI and return confidence value for each location
+    @param img Matrix of the type CV_8U or CV_8UC3 containing an image where objects are detected.
+    @param locations Vector of Point
+    @param foundLocations Vector of Point where each Point is detected object's top-left point.
+    @param confidences confidences
+    @param hitThreshold Threshold for the distance between features and SVM classifying plane. Usually
+    it is 0 and should be specified in the detector coefficients (as the last free coefficient). But if
+    the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here
+    @param winStride winStride
+    @param padding padding
+    */
+    virtual void detectROI(InputArray img, const std::vector<cv::Point> &locations,
+                                   CV_OUT std::vector<cv::Point>& foundLocations, CV_OUT std::vector<double>& confidences,
+                                   double hitThreshold = 0, cv::Size winStride = Size(),
+                                   cv::Size padding = Size()) const;
+
+    /** @brief evaluate specified ROI and return confidence value for each location in multiple scales
+    @param img Matrix of the type CV_8U or CV_8UC3 containing an image where objects are detected.
+    @param foundLocations Vector of rectangles where each rectangle contains the detected object.
+    @param locations Vector of DetectionROI
+    @param hitThreshold Threshold for the distance between features and SVM classifying plane. Usually it is 0 and should be specified
+    in the detector coefficients (as the last free coefficient). But if the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here.
+    @param groupThreshold Minimum possible number of rectangles minus 1. The threshold is used in a group of rectangles to retain it.
+    */
+    virtual void detectMultiScaleROI(InputArray img,
+                                     CV_OUT std::vector<cv::Rect>& foundLocations,
+                                     std::vector<DetectionROI>& locations,
+                                     double hitThreshold = 0,
+                                     int groupThreshold = 0) const;
+
+    /** @brief Groups the object candidate rectangles.
+    @param rectList  Input/output vector of rectangles. Output vector includes retained and grouped rectangles. (The Python list is not modified in place.)
+    @param weights Input/output vector of weights of rectangles. Output vector includes weights of retained and grouped rectangles. (The Python list is not modified in place.)
+    @param groupThreshold Minimum possible number of rectangles minus 1. The threshold is used in a group of rectangles to retain it.
+    @param eps Relative difference between sides of the rectangles to merge them into a group.
+    */
+    void groupRectangles(std::vector<cv::Rect>& rectList, std::vector<double>& weights, int groupThreshold, double eps) const;
+};
+
+class CV_EXPORTS_W QRCodeDetector
+{
+public:
+    CV_WRAP QRCodeDetector();
+    ~QRCodeDetector();
+
+    /** @brief sets the epsilon used during the horizontal scan of QR code stop marker detection.
+     @param epsX Epsilon neighborhood, which allows you to determine the horizontal pattern
+     of the scheme 1:1:3:1:1 according to QR code standard.
+    */
+    CV_WRAP void setEpsX(double epsX);
+    /** @brief sets the epsilon used during the vertical scan of QR code stop marker detection.
+     @param epsY Epsilon neighborhood, which allows you to determine the vertical pattern
+     of the scheme 1:1:3:1:1 according to QR code standard.
+     */
+    CV_WRAP void setEpsY(double epsY);
+
+    /** @brief Detects QR code in image and returns the quadrangle containing the code.
+     @param img grayscale or color (BGR) image containing (or not) QR code.
+     @param points Output vector of vertices of the minimum-area quadrangle containing the code.
+     */
+    CV_WRAP bool detect(InputArray img, OutputArray points) const;
+
+    /** @brief Decodes QR code in image once it's found by the detect() method.
+     Returns UTF8-encoded output string or empty string if the code cannot be decoded.
+
+     @param img grayscale or color (BGR) image containing QR code.
+     @param points Quadrangle vertices found by detect() method (or some other algorithm).
+     @param straight_qrcode The optional output image containing rectified and binarized QR code
+     */
+    CV_WRAP std::string decode(InputArray img, InputArray points, OutputArray straight_qrcode = noArray());
+
+    /** @brief Both detects and decodes QR code
+
+     @param img grayscale or color (BGR) image containing QR code.
+     @param points opiotnal output array of vertices of the found QR code quadrangle. Will be empty if not found.
+     @param straight_qrcode The optional output image containing rectified and binarized QR code
+     */
+    CV_WRAP std::string detectAndDecode(InputArray img, OutputArray points=noArray(),
+                                        OutputArray straight_qrcode = noArray());
+protected:
+    struct Impl;
+    Ptr<Impl> p;
+};
+
+//! @} objdetect
+}
+
+#include "opencv2/objdetect/detection_based_tracker.hpp"
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/objdetect/detection_based_tracker.hpp b/include/opencv2/objdetect/detection_based_tracker.hpp
new file mode 100644
index 0000000..18cde13
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/objdetect/detection_based_tracker.hpp
@@ -0,0 +1,222 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_OBJDETECT_DBT_HPP
+#define OPENCV_OBJDETECT_DBT_HPP
+
+#include <opencv2/core.hpp>
+
+#include <vector>
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup objdetect
+//! @{
+
+class CV_EXPORTS DetectionBasedTracker
+{
+    public:
+        struct CV_EXPORTS Parameters
+        {
+            int maxTrackLifetime;
+            int minDetectionPeriod; //the minimal time between run of the big object detector (on the whole frame) in ms (1000 mean 1 sec), default=0
+
+            Parameters();
+        };
+
+        class IDetector
+        {
+            public:
+                IDetector():
+                    minObjSize(96, 96),
+                    maxObjSize(INT_MAX, INT_MAX),
+                    minNeighbours(2),
+                    scaleFactor(1.1f)
+                {}
+
+                virtual void detect(const cv::Mat& image, std::vector<cv::Rect>& objects) = 0;
+
+                void setMinObjectSize(const cv::Size& min)
+                {
+                    minObjSize = min;
+                }
+                void setMaxObjectSize(const cv::Size& max)
+                {
+                    maxObjSize = max;
+                }
+                cv::Size getMinObjectSize() const
+                {
+                    return minObjSize;
+                }
+                cv::Size getMaxObjectSize() const
+                {
+                    return maxObjSize;
+                }
+                float getScaleFactor()
+                {
+                    return scaleFactor;
+                }
+                void setScaleFactor(float value)
+                {
+                    scaleFactor = value;
+                }
+                int getMinNeighbours()
+                {
+                    return minNeighbours;
+                }
+                void setMinNeighbours(int value)
+                {
+                    minNeighbours = value;
+                }
+                virtual ~IDetector() {}
+
+            protected:
+                cv::Size minObjSize;
+                cv::Size maxObjSize;
+                int minNeighbours;
+                float scaleFactor;
+        };
+
+        DetectionBasedTracker(cv::Ptr<IDetector> mainDetector, cv::Ptr<IDetector> trackingDetector, const Parameters& params);
+        virtual ~DetectionBasedTracker();
+
+        virtual bool run();
+        virtual void stop();
+        virtual void resetTracking();
+
+        virtual void process(const cv::Mat& imageGray);
+
+        bool setParameters(const Parameters& params);
+        const Parameters& getParameters() const;
+
+
+        typedef std::pair<cv::Rect, int> Object;
+        virtual void getObjects(std::vector<cv::Rect>& result) const;
+        virtual void getObjects(std::vector<Object>& result) const;
+
+        enum ObjectStatus
+        {
+            DETECTED_NOT_SHOWN_YET,
+            DETECTED,
+            DETECTED_TEMPORARY_LOST,
+            WRONG_OBJECT
+        };
+        struct ExtObject
+        {
+            int id;
+            cv::Rect location;
+            ObjectStatus status;
+            ExtObject(int _id, cv::Rect _location, ObjectStatus _status)
+                :id(_id), location(_location), status(_status)
+            {
+            }
+        };
+        virtual void getObjects(std::vector<ExtObject>& result) const;
+
+
+        virtual int addObject(const cv::Rect& location); //returns id of the new object
+
+    protected:
+        class SeparateDetectionWork;
+        cv::Ptr<SeparateDetectionWork> separateDetectionWork;
+        friend void* workcycleObjectDetectorFunction(void* p);
+
+        struct InnerParameters
+        {
+            int numLastPositionsToTrack;
+            int numStepsToWaitBeforeFirstShow;
+            int numStepsToTrackWithoutDetectingIfObjectHasNotBeenShown;
+            int numStepsToShowWithoutDetecting;
+
+            float coeffTrackingWindowSize;
+            float coeffObjectSizeToTrack;
+            float coeffObjectSpeedUsingInPrediction;
+
+            InnerParameters();
+        };
+        Parameters parameters;
+        InnerParameters innerParameters;
+
+        struct TrackedObject
+        {
+            typedef std::vector<cv::Rect> PositionsVector;
+
+            PositionsVector lastPositions;
+
+            int numDetectedFrames;
+            int numFramesNotDetected;
+            int id;
+
+            TrackedObject(const cv::Rect& rect):numDetectedFrames(1), numFramesNotDetected(0)
+            {
+                lastPositions.push_back(rect);
+                id=getNextId();
+            };
+
+            static int getNextId()
+            {
+                static int _id=0;
+                return _id++;
+            }
+        };
+
+        int numTrackedSteps;
+        std::vector<TrackedObject> trackedObjects;
+
+        std::vector<float> weightsPositionsSmoothing;
+        std::vector<float> weightsSizesSmoothing;
+
+        cv::Ptr<IDetector> cascadeForTracking;
+
+        void updateTrackedObjects(const std::vector<cv::Rect>& detectedObjects);
+        cv::Rect calcTrackedObjectPositionToShow(int i) const;
+        cv::Rect calcTrackedObjectPositionToShow(int i, ObjectStatus& status) const;
+        void detectInRegion(const cv::Mat& img, const cv::Rect& r, std::vector<cv::Rect>& detectedObjectsInRegions);
+};
+
+//! @} objdetect
+
+} //end of cv namespace
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/objdetect/objdetect.hpp b/include/opencv2/objdetect/objdetect.hpp
new file mode 100644
index 0000000..3ee284f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/objdetect/objdetect.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/objdetect.hpp"
diff --git a/include/opencv2/opencv.hpp b/include/opencv2/opencv.hpp
new file mode 100644
index 0000000..4048158
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/opencv.hpp
@@ -0,0 +1,139 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
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+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_ALL_HPP
+#define OPENCV_ALL_HPP
+
+// File that defines what modules where included during the build of OpenCV
+// These are purely the defines of the correct HAVE_OPENCV_modulename values
+#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
+
+// Then the list of defines is checked to include the correct headers
+// Core library is always included --> without no OpenCV functionality available
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+// Then the optional modules are checked
+#ifdef HAVE_OPENCV_CALIB3D
+#include "opencv2/calib3d.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_FEATURES2D
+#include "opencv2/features2d.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_DNN
+#include "opencv2/dnn.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_FLANN
+#include "opencv2/flann.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_HIGHGUI
+#include "opencv2/highgui.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_IMGCODECS
+#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_IMGPROC
+#include "opencv2/imgproc.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_ML
+#include "opencv2/ml.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_OBJDETECT
+#include "opencv2/objdetect.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_PHOTO
+#include "opencv2/photo.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_SHAPE
+#include "opencv2/shape.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_STITCHING
+#include "opencv2/stitching.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_SUPERRES
+#include "opencv2/superres.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_VIDEO
+#include "opencv2/video.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_VIDEOIO
+#include "opencv2/videoio.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_VIDEOSTAB
+#include "opencv2/videostab.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_VIZ
+#include "opencv2/viz.hpp"
+#endif
+
+// Finally CUDA specific entries are checked and added
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAARITHM
+#include "opencv2/cudaarithm.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDABGSEGM
+#include "opencv2/cudabgsegm.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDACODEC
+#include "opencv2/cudacodec.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAFEATURES2D
+#include "opencv2/cudafeatures2d.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAFILTERS
+#include "opencv2/cudafilters.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAIMGPROC
+#include "opencv2/cudaimgproc.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAOBJDETECT
+#include "opencv2/cudaobjdetect.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAOPTFLOW
+#include "opencv2/cudaoptflow.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDASTEREO
+#include "opencv2/cudastereo.hpp"
+#endif
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAWARPING
+#include "opencv2/cudawarping.hpp"
+#endif
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/opencv_modules.hpp b/include/opencv2/opencv_modules.hpp
new file mode 100644
index 0000000..6e93caa
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/opencv_modules.hpp
@@ -0,0 +1,29 @@
+/*
+ *      ** File generated automatically, do not modify **
+ *
+ * This file defines the list of modules available in current build configuration
+ *
+ *
+*/
+
+// This definition means that OpenCV is built with enabled non-free code.
+// For example, patented algorithms for non-profit/non-commercial use only.
+/* #undef OPENCV_ENABLE_NONFREE */
+
+#define HAVE_OPENCV_CALIB3D
+#define HAVE_OPENCV_CORE
+#define HAVE_OPENCV_DNN
+#define HAVE_OPENCV_FEATURES2D
+#define HAVE_OPENCV_FLANN
+#define HAVE_OPENCV_GAPI
+#define HAVE_OPENCV_HIGHGUI
+#define HAVE_OPENCV_IMGCODECS
+#define HAVE_OPENCV_IMGPROC
+#define HAVE_OPENCV_ML
+#define HAVE_OPENCV_OBJDETECT
+#define HAVE_OPENCV_PHOTO
+#define HAVE_OPENCV_STITCHING
+#define HAVE_OPENCV_VIDEO
+#define HAVE_OPENCV_VIDEOIO
+
+
diff --git a/include/opencv2/photo.hpp b/include/opencv2/photo.hpp
new file mode 100644
index 0000000..9ef1c0f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/photo.hpp
@@ -0,0 +1,856 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2008-2012, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_PHOTO_HPP
+#define OPENCV_PHOTO_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/imgproc.hpp"
+
+/**
+@defgroup photo Computational Photography
+
+This module includes photo processing algorithms
+@{
+    @defgroup photo_inpaint Inpainting
+    @defgroup photo_denoise Denoising
+    @defgroup photo_hdr HDR imaging
+
+This section describes high dynamic range imaging algorithms namely tonemapping, exposure alignment,
+camera calibration with multiple exposures and exposure fusion.
+
+    @defgroup photo_decolor Contrast Preserving Decolorization
+
+Useful links:
+
+http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/color2gray/index.html
+
+    @defgroup photo_clone Seamless Cloning
+
+Useful links:
+
+https://www.learnopencv.com/seamless-cloning-using-opencv-python-cpp
+
+    @defgroup photo_render Non-Photorealistic Rendering
+
+Useful links:
+
+http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/DomainTransform
+
+https://www.learnopencv.com/non-photorealistic-rendering-using-opencv-python-c/
+@}
+  */
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup photo
+//! @{
+
+//! @addtogroup photo_inpaint
+//! @{
+//! the inpainting algorithm
+enum
+{
+    INPAINT_NS    = 0, //!< Use Navier-Stokes based method
+    INPAINT_TELEA = 1 //!< Use the algorithm proposed by Alexandru Telea @cite Telea04
+};
+
+/** @brief Restores the selected region in an image using the region neighborhood.
+
+@param src Input 8-bit, 16-bit unsigned or 32-bit float 1-channel or 8-bit 3-channel image.
+@param inpaintMask Inpainting mask, 8-bit 1-channel image. Non-zero pixels indicate the area that
+needs to be inpainted.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param inpaintRadius Radius of a circular neighborhood of each point inpainted that is considered
+by the algorithm.
+@param flags Inpainting method that could be cv::INPAINT_NS or cv::INPAINT_TELEA
+
+The function reconstructs the selected image area from the pixel near the area boundary. The
+function may be used to remove dust and scratches from a scanned photo, or to remove undesirable
+objects from still images or video. See <http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting> for more details.
+
+@note
+   -   An example using the inpainting technique can be found at
+        opencv_source_code/samples/cpp/inpaint.cpp
+   -   (Python) An example using the inpainting technique can be found at
+        opencv_source_code/samples/python/inpaint.py
+ */
+CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
+        OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );
+
+//! @} photo_inpaint
+
+//! @addtogroup photo_denoise
+//! @{
+
+/** @brief Perform image denoising using Non-local Means Denoising algorithm
+<http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/> with several computational
+optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise
+
+@param src Input 8-bit 1-channel, 2-channel, 3-channel or 4-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param templateWindowSize Size in pixels of the template patch that is used to compute weights.
+Should be odd. Recommended value 7 pixels
+@param searchWindowSize Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater searchWindowsSize - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param h Parameter regulating filter strength. Big h value perfectly removes noise but also
+removes image details, smaller h value preserves details but also preserves some noise
+
+This function expected to be applied to grayscale images. For colored images look at
+fastNlMeansDenoisingColored. Advanced usage of this functions can be manual denoising of colored
+image in different colorspaces. Such approach is used in fastNlMeansDenoisingColored by converting
+image to CIELAB colorspace and then separately denoise L and AB components with different h
+parameter.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising( InputArray src, OutputArray dst, float h = 3,
+        int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);
+
+/** @brief Perform image denoising using Non-local Means Denoising algorithm
+<http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/> with several computational
+optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise
+
+@param src Input 8-bit or 16-bit (only with NORM_L1) 1-channel,
+2-channel, 3-channel or 4-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param templateWindowSize Size in pixels of the template patch that is used to compute weights.
+Should be odd. Recommended value 7 pixels
+@param searchWindowSize Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater searchWindowsSize - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param h Array of parameters regulating filter strength, either one
+parameter applied to all channels or one per channel in dst. Big h value
+perfectly removes noise but also removes image details, smaller h
+value preserves details but also preserves some noise
+@param normType Type of norm used for weight calculation. Can be either NORM_L2 or NORM_L1
+
+This function expected to be applied to grayscale images. For colored images look at
+fastNlMeansDenoisingColored. Advanced usage of this functions can be manual denoising of colored
+image in different colorspaces. Such approach is used in fastNlMeansDenoisingColored by converting
+image to CIELAB colorspace and then separately denoise L and AB components with different h
+parameter.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising( InputArray src, OutputArray dst,
+                                        const std::vector<float>& h,
+                                        int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21,
+                                        int normType = NORM_L2);
+
+/** @brief Modification of fastNlMeansDenoising function for colored images
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param templateWindowSize Size in pixels of the template patch that is used to compute weights.
+Should be odd. Recommended value 7 pixels
+@param searchWindowSize Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater searchWindowsSize - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param h Parameter regulating filter strength for luminance component. Bigger h value perfectly
+removes noise but also removes image details, smaller h value preserves details but also preserves
+some noise
+@param hColor The same as h but for color components. For most images value equals 10
+will be enough to remove colored noise and do not distort colors
+
+The function converts image to CIELAB colorspace and then separately denoise L and AB components
+with given h parameters using fastNlMeansDenoising function.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingColored( InputArray src, OutputArray dst,
+        float h = 3, float hColor = 3,
+        int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);
+
+/** @brief Modification of fastNlMeansDenoising function for images sequence where consecutive images have been
+captured in small period of time. For example video. This version of the function is for grayscale
+images or for manual manipulation with colorspaces. For more details see
+<http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.131.6394>
+
+@param srcImgs Input 8-bit 1-channel, 2-channel, 3-channel or
+4-channel images sequence. All images should have the same type and
+size.
+@param imgToDenoiseIndex Target image to denoise index in srcImgs sequence
+@param temporalWindowSize Number of surrounding images to use for target image denoising. Should
+be odd. Images from imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 to
+imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 from srcImgs will be used to denoise
+srcImgs[imgToDenoiseIndex] image.
+@param dst Output image with the same size and type as srcImgs images.
+@param templateWindowSize Size in pixels of the template patch that is used to compute weights.
+Should be odd. Recommended value 7 pixels
+@param searchWindowSize Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater searchWindowsSize - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param h Parameter regulating filter strength. Bigger h value
+perfectly removes noise but also removes image details, smaller h
+value preserves details but also preserves some noise
+ */
+CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingMulti( InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst,
+        int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize,
+        float h = 3, int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);
+
+/** @brief Modification of fastNlMeansDenoising function for images sequence where consecutive images have been
+captured in small period of time. For example video. This version of the function is for grayscale
+images or for manual manipulation with colorspaces. For more details see
+<http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.131.6394>
+
+@param srcImgs Input 8-bit or 16-bit (only with NORM_L1) 1-channel,
+2-channel, 3-channel or 4-channel images sequence. All images should
+have the same type and size.
+@param imgToDenoiseIndex Target image to denoise index in srcImgs sequence
+@param temporalWindowSize Number of surrounding images to use for target image denoising. Should
+be odd. Images from imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 to
+imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 from srcImgs will be used to denoise
+srcImgs[imgToDenoiseIndex] image.
+@param dst Output image with the same size and type as srcImgs images.
+@param templateWindowSize Size in pixels of the template patch that is used to compute weights.
+Should be odd. Recommended value 7 pixels
+@param searchWindowSize Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater searchWindowsSize - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param h Array of parameters regulating filter strength, either one
+parameter applied to all channels or one per channel in dst. Big h value
+perfectly removes noise but also removes image details, smaller h
+value preserves details but also preserves some noise
+@param normType Type of norm used for weight calculation. Can be either NORM_L2 or NORM_L1
+ */
+CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingMulti( InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst,
+                                             int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize,
+                                             const std::vector<float>& h,
+                                             int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21,
+                                             int normType = NORM_L2);
+
+/** @brief Modification of fastNlMeansDenoisingMulti function for colored images sequences
+
+@param srcImgs Input 8-bit 3-channel images sequence. All images should have the same type and
+size.
+@param imgToDenoiseIndex Target image to denoise index in srcImgs sequence
+@param temporalWindowSize Number of surrounding images to use for target image denoising. Should
+be odd. Images from imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 to
+imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 from srcImgs will be used to denoise
+srcImgs[imgToDenoiseIndex] image.
+@param dst Output image with the same size and type as srcImgs images.
+@param templateWindowSize Size in pixels of the template patch that is used to compute weights.
+Should be odd. Recommended value 7 pixels
+@param searchWindowSize Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater searchWindowsSize - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param h Parameter regulating filter strength for luminance component. Bigger h value perfectly
+removes noise but also removes image details, smaller h value preserves details but also preserves
+some noise.
+@param hColor The same as h but for color components.
+
+The function converts images to CIELAB colorspace and then separately denoise L and AB components
+with given h parameters using fastNlMeansDenoisingMulti function.
+ */
+CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoisingColoredMulti( InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst,
+        int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize,
+        float h = 3, float hColor = 3,
+        int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);
+
+/** @brief Primal-dual algorithm is an algorithm for solving special types of variational problems (that is,
+finding a function to minimize some functional). As the image denoising, in particular, may be seen
+as the variational problem, primal-dual algorithm then can be used to perform denoising and this is
+exactly what is implemented.
+
+It should be noted, that this implementation was taken from the July 2013 blog entry
+@cite MA13 , which also contained (slightly more general) ready-to-use source code on Python.
+Subsequently, that code was rewritten on C++ with the usage of openCV by Vadim Pisarevsky at the end
+of July 2013 and finally it was slightly adapted by later authors.
+
+Although the thorough discussion and justification of the algorithm involved may be found in
+@cite ChambolleEtAl, it might make sense to skim over it here, following @cite MA13 . To begin
+with, we consider the 1-byte gray-level images as the functions from the rectangular domain of
+pixels (it may be seen as set
+\f$\left\{(x,y)\in\mathbb{N}\times\mathbb{N}\mid 1\leq x\leq n,\;1\leq y\leq m\right\}\f$ for some
+\f$m,\;n\in\mathbb{N}\f$) into \f$\{0,1,\dots,255\}\f$. We shall denote the noised images as \f$f_i\f$ and with
+this view, given some image \f$x\f$ of the same size, we may measure how bad it is by the formula
+
+\f[\left\|\left\|\nabla x\right\|\right\| + \lambda\sum_i\left\|\left\|x-f_i\right\|\right\|\f]
+
+\f$\|\|\cdot\|\|\f$ here denotes \f$L_2\f$-norm and as you see, the first addend states that we want our
+image to be smooth (ideally, having zero gradient, thus being constant) and the second states that
+we want our result to be close to the observations we've got. If we treat \f$x\f$ as a function, this is
+exactly the functional what we seek to minimize and here the Primal-Dual algorithm comes into play.
+
+@param observations This array should contain one or more noised versions of the image that is to
+be restored.
+@param result Here the denoised image will be stored. There is no need to do pre-allocation of
+storage space, as it will be automatically allocated, if necessary.
+@param lambda Corresponds to \f$\lambda\f$ in the formulas above. As it is enlarged, the smooth
+(blurred) images are treated more favorably than detailed (but maybe more noised) ones. Roughly
+speaking, as it becomes smaller, the result will be more blur but more sever outliers will be
+removed.
+@param niters Number of iterations that the algorithm will run. Of course, as more iterations as
+better, but it is hard to quantitatively refine this statement, so just use the default and
+increase it if the results are poor.
+ */
+CV_EXPORTS_W void denoise_TVL1(const std::vector<Mat>& observations,Mat& result, double lambda=1.0, int niters=30);
+
+//! @} photo_denoise
+
+//! @addtogroup photo_hdr
+//! @{
+
+enum { LDR_SIZE = 256 };
+
+/** @brief Base class for tonemapping algorithms - tools that are used to map HDR image to 8-bit range.
+ */
+class CV_EXPORTS_W Tonemap : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Tonemaps image
+
+    @param src source image - CV_32FC3 Mat (float 32 bits 3 channels)
+    @param dst destination image - CV_32FC3 Mat with values in [0, 1] range
+     */
+    CV_WRAP virtual void process(InputArray src, OutputArray dst) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getGamma() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setGamma(float gamma) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates simple linear mapper with gamma correction
+
+@param gamma positive value for gamma correction. Gamma value of 1.0 implies no correction, gamma
+equal to 2.2f is suitable for most displays.
+Generally gamma \> 1 brightens the image and gamma \< 1 darkens it.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<Tonemap> createTonemap(float gamma = 1.0f);
+
+/** @brief Adaptive logarithmic mapping is a fast global tonemapping algorithm that scales the image in
+logarithmic domain.
+
+Since it's a global operator the same function is applied to all the pixels, it is controlled by the
+bias parameter.
+
+Optional saturation enhancement is possible as described in @cite FL02 .
+
+For more information see @cite DM03 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W TonemapDrago : public Tonemap
+{
+public:
+
+    CV_WRAP virtual float getSaturation() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSaturation(float saturation) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getBias() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setBias(float bias) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates TonemapDrago object
+
+@param gamma gamma value for gamma correction. See createTonemap
+@param saturation positive saturation enhancement value. 1.0 preserves saturation, values greater
+than 1 increase saturation and values less than 1 decrease it.
+@param bias value for bias function in [0, 1] range. Values from 0.7 to 0.9 usually give best
+results, default value is 0.85.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<TonemapDrago> createTonemapDrago(float gamma = 1.0f, float saturation = 1.0f, float bias = 0.85f);
+
+
+/** @brief This is a global tonemapping operator that models human visual system.
+
+Mapping function is controlled by adaptation parameter, that is computed using light adaptation and
+color adaptation.
+
+For more information see @cite RD05 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W TonemapReinhard : public Tonemap
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual float getIntensity() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setIntensity(float intensity) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getLightAdaptation() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setLightAdaptation(float light_adapt) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getColorAdaptation() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setColorAdaptation(float color_adapt) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates TonemapReinhard object
+
+@param gamma gamma value for gamma correction. See createTonemap
+@param intensity result intensity in [-8, 8] range. Greater intensity produces brighter results.
+@param light_adapt light adaptation in [0, 1] range. If 1 adaptation is based only on pixel
+value, if 0 it's global, otherwise it's a weighted mean of this two cases.
+@param color_adapt chromatic adaptation in [0, 1] range. If 1 channels are treated independently,
+if 0 adaptation level is the same for each channel.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<TonemapReinhard>
+createTonemapReinhard(float gamma = 1.0f, float intensity = 0.0f, float light_adapt = 1.0f, float color_adapt = 0.0f);
+
+/** @brief This algorithm transforms image to contrast using gradients on all levels of gaussian pyramid,
+transforms contrast values to HVS response and scales the response. After this the image is
+reconstructed from new contrast values.
+
+For more information see @cite MM06 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W TonemapMantiuk : public Tonemap
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual float getScale() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setScale(float scale) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getSaturation() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSaturation(float saturation) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates TonemapMantiuk object
+
+@param gamma gamma value for gamma correction. See createTonemap
+@param scale contrast scale factor. HVS response is multiplied by this parameter, thus compressing
+dynamic range. Values from 0.6 to 0.9 produce best results.
+@param saturation saturation enhancement value. See createTonemapDrago
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<TonemapMantiuk>
+createTonemapMantiuk(float gamma = 1.0f, float scale = 0.7f, float saturation = 1.0f);
+
+/** @brief The base class for algorithms that align images of the same scene with different exposures
+ */
+class CV_EXPORTS_W AlignExposures : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Aligns images
+
+    @param src vector of input images
+    @param dst vector of aligned images
+    @param times vector of exposure time values for each image
+    @param response 256x1 matrix with inverse camera response function for each pixel value, it should
+    have the same number of channels as images.
+     */
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, std::vector<Mat>& dst,
+                                 InputArray times, InputArray response) = 0;
+};
+
+/** @brief This algorithm converts images to median threshold bitmaps (1 for pixels brighter than median
+luminance and 0 otherwise) and than aligns the resulting bitmaps using bit operations.
+
+It is invariant to exposure, so exposure values and camera response are not necessary.
+
+In this implementation new image regions are filled with zeros.
+
+For more information see @cite GW03 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W AlignMTB : public AlignExposures
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, std::vector<Mat>& dst,
+                                 InputArray times, InputArray response) CV_OVERRIDE = 0;
+
+    /** @brief Short version of process, that doesn't take extra arguments.
+
+    @param src vector of input images
+    @param dst vector of aligned images
+     */
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, std::vector<Mat>& dst) = 0;
+
+    /** @brief Calculates shift between two images, i. e. how to shift the second image to correspond it with the
+    first.
+
+    @param img0 first image
+    @param img1 second image
+     */
+    CV_WRAP virtual Point calculateShift(InputArray img0, InputArray img1) = 0;
+    /** @brief Helper function, that shift Mat filling new regions with zeros.
+
+    @param src input image
+    @param dst result image
+    @param shift shift value
+     */
+    CV_WRAP virtual void shiftMat(InputArray src, OutputArray dst, const Point shift) = 0;
+    /** @brief Computes median threshold and exclude bitmaps of given image.
+
+    @param img input image
+    @param tb median threshold bitmap
+    @param eb exclude bitmap
+     */
+    CV_WRAP virtual void computeBitmaps(InputArray img, OutputArray tb, OutputArray eb) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getMaxBits() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setMaxBits(int max_bits) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getExcludeRange() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setExcludeRange(int exclude_range) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual bool getCut() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setCut(bool value) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates AlignMTB object
+
+@param max_bits logarithm to the base 2 of maximal shift in each dimension. Values of 5 and 6 are
+usually good enough (31 and 63 pixels shift respectively).
+@param exclude_range range for exclusion bitmap that is constructed to suppress noise around the
+median value.
+@param cut if true cuts images, otherwise fills the new regions with zeros.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<AlignMTB> createAlignMTB(int max_bits = 6, int exclude_range = 4, bool cut = true);
+
+/** @brief The base class for camera response calibration algorithms.
+ */
+class CV_EXPORTS_W CalibrateCRF : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Recovers inverse camera response.
+
+    @param src vector of input images
+    @param dst 256x1 matrix with inverse camera response function
+    @param times vector of exposure time values for each image
+     */
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst, InputArray times) = 0;
+};
+
+/** @brief Inverse camera response function is extracted for each brightness value by minimizing an objective
+function as linear system. Objective function is constructed using pixel values on the same position
+in all images, extra term is added to make the result smoother.
+
+For more information see @cite DM97 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W CalibrateDebevec : public CalibrateCRF
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual float getLambda() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setLambda(float lambda) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getSamples() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSamples(int samples) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual bool getRandom() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setRandom(bool random) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates CalibrateDebevec object
+
+@param samples number of pixel locations to use
+@param lambda smoothness term weight. Greater values produce smoother results, but can alter the
+response.
+@param random if true sample pixel locations are chosen at random, otherwise they form a
+rectangular grid.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<CalibrateDebevec> createCalibrateDebevec(int samples = 70, float lambda = 10.0f, bool random = false);
+
+/** @brief Inverse camera response function is extracted for each brightness value by minimizing an objective
+function as linear system. This algorithm uses all image pixels.
+
+For more information see @cite RB99 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W CalibrateRobertson : public CalibrateCRF
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual int getMaxIter() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setMaxIter(int max_iter) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getThreshold() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setThreshold(float threshold) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual Mat getRadiance() const = 0;
+};
+
+/** @brief Creates CalibrateRobertson object
+
+@param max_iter maximal number of Gauss-Seidel solver iterations.
+@param threshold target difference between results of two successive steps of the minimization.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<CalibrateRobertson> createCalibrateRobertson(int max_iter = 30, float threshold = 0.01f);
+
+/** @brief The base class algorithms that can merge exposure sequence to a single image.
+ */
+class CV_EXPORTS_W MergeExposures : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Merges images.
+
+    @param src vector of input images
+    @param dst result image
+    @param times vector of exposure time values for each image
+    @param response 256x1 matrix with inverse camera response function for each pixel value, it should
+    have the same number of channels as images.
+     */
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst,
+                                 InputArray times, InputArray response) = 0;
+};
+
+/** @brief The resulting HDR image is calculated as weighted average of the exposures considering exposure
+values and camera response.
+
+For more information see @cite DM97 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W MergeDebevec : public MergeExposures
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst,
+                                 InputArray times, InputArray response) CV_OVERRIDE = 0;
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst, InputArray times) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates MergeDebevec object
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<MergeDebevec> createMergeDebevec();
+
+/** @brief Pixels are weighted using contrast, saturation and well-exposedness measures, than images are
+combined using laplacian pyramids.
+
+The resulting image weight is constructed as weighted average of contrast, saturation and
+well-exposedness measures.
+
+The resulting image doesn't require tonemapping and can be converted to 8-bit image by multiplying
+by 255, but it's recommended to apply gamma correction and/or linear tonemapping.
+
+For more information see @cite MK07 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W MergeMertens : public MergeExposures
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst,
+                                 InputArray times, InputArray response) CV_OVERRIDE = 0;
+    /** @brief Short version of process, that doesn't take extra arguments.
+
+    @param src vector of input images
+    @param dst result image
+     */
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getContrastWeight() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setContrastWeight(float contrast_weiht) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getSaturationWeight() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setSaturationWeight(float saturation_weight) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual float getExposureWeight() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setExposureWeight(float exposure_weight) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates MergeMertens object
+
+@param contrast_weight contrast measure weight. See MergeMertens.
+@param saturation_weight saturation measure weight
+@param exposure_weight well-exposedness measure weight
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<MergeMertens>
+createMergeMertens(float contrast_weight = 1.0f, float saturation_weight = 1.0f, float exposure_weight = 0.0f);
+
+/** @brief The resulting HDR image is calculated as weighted average of the exposures considering exposure
+values and camera response.
+
+For more information see @cite RB99 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W MergeRobertson : public MergeExposures
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst,
+                                 InputArray times, InputArray response) CV_OVERRIDE = 0;
+    CV_WRAP virtual void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst, InputArray times) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates MergeRobertson object
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<MergeRobertson> createMergeRobertson();
+
+//! @} photo_hdr
+
+//! @addtogroup photo_decolor
+//! @{
+
+/** @brief Transforms a color image to a grayscale image. It is a basic tool in digital printing, stylized
+black-and-white photograph rendering, and in many single channel image processing applications
+@cite CL12 .
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param grayscale Output 8-bit 1-channel image.
+@param color_boost Output 8-bit 3-channel image.
+
+This function is to be applied on color images.
+ */
+CV_EXPORTS_W void decolor( InputArray src, OutputArray grayscale, OutputArray color_boost);
+
+//! @} photo_decolor
+
+//! @addtogroup photo_clone
+//! @{
+
+
+//! seamlessClone algorithm flags
+enum
+{
+    /** The power of the method is fully expressed when inserting objects with complex outlines into a new background*/
+    NORMAL_CLONE = 1,
+    /** The classic method, color-based selection and alpha masking might be time consuming and often leaves an undesirable
+    halo. Seamless cloning, even averaged with the original image, is not effective. Mixed seamless cloning based on a loose selection proves effective.*/
+    MIXED_CLONE  = 2,
+    /** Monochrome transfer allows the user to easily replace certain features of one object by alternative features.*/
+    MONOCHROME_TRANSFER = 3};
+
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/photo/seamless_cloning/cloning_demo.cpp
+An example using seamlessClone function
+*/
+/** @brief Image editing tasks concern either global changes (color/intensity corrections, filters,
+deformations) or local changes concerned to a selection. Here we are interested in achieving local
+changes, ones that are restricted to a region manually selected (ROI), in a seamless and effortless
+manner. The extent of the changes ranges from slight distortions to complete replacement by novel
+content @cite PM03 .
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst Input 8-bit 3-channel image.
+@param mask Input 8-bit 1 or 3-channel image.
+@param p Point in dst image where object is placed.
+@param blend Output image with the same size and type as dst.
+@param flags Cloning method that could be cv::NORMAL_CLONE, cv::MIXED_CLONE or cv::MONOCHROME_TRANSFER
+ */
+CV_EXPORTS_W void seamlessClone( InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p,
+        OutputArray blend, int flags);
+
+/** @brief Given an original color image, two differently colored versions of this image can be mixed
+seamlessly.
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param mask Input 8-bit 1 or 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param red_mul R-channel multiply factor.
+@param green_mul G-channel multiply factor.
+@param blue_mul B-channel multiply factor.
+
+Multiplication factor is between .5 to 2.5.
+ */
+CV_EXPORTS_W void colorChange(InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul = 1.0f,
+        float green_mul = 1.0f, float blue_mul = 1.0f);
+
+/** @brief Applying an appropriate non-linear transformation to the gradient field inside the selection and
+then integrating back with a Poisson solver, modifies locally the apparent illumination of an image.
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param mask Input 8-bit 1 or 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src.
+@param alpha Value ranges between 0-2.
+@param beta Value ranges between 0-2.
+
+This is useful to highlight under-exposed foreground objects or to reduce specular reflections.
+ */
+CV_EXPORTS_W void illuminationChange(InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst,
+        float alpha = 0.2f, float beta = 0.4f);
+
+/** @brief By retaining only the gradients at edge locations, before integrating with the Poisson solver, one
+washes out the texture of the selected region, giving its contents a flat aspect. Here Canny Edge %Detector is used.
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param mask Input 8-bit 1 or 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src.
+@param low_threshold %Range from 0 to 100.
+@param high_threshold Value \> 100.
+@param kernel_size The size of the Sobel kernel to be used.
+
+@note
+The algorithm assumes that the color of the source image is close to that of the destination. This
+assumption means that when the colors don't match, the source image color gets tinted toward the
+color of the destination image.
+ */
+CV_EXPORTS_W void textureFlattening(InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst,
+        float low_threshold = 30, float high_threshold = 45,
+        int kernel_size = 3);
+
+//! @} photo_clone
+
+//! @addtogroup photo_render
+//! @{
+
+//! Edge preserving filters
+enum
+{
+    RECURS_FILTER = 1, //!< Recursive Filtering
+    NORMCONV_FILTER = 2 //!< Normalized Convolution Filtering
+};
+
+/** @brief Filtering is the fundamental operation in image and video processing. Edge-preserving smoothing
+filters are used in many different applications @cite EM11 .
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst Output 8-bit 3-channel image.
+@param flags Edge preserving filters: cv::RECURS_FILTER or cv::NORMCONV_FILTER
+@param sigma_s %Range between 0 to 200.
+@param sigma_r %Range between 0 to 1.
+ */
+CV_EXPORTS_W void edgePreservingFilter(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 1,
+        float sigma_s = 60, float sigma_r = 0.4f);
+
+/** @brief This filter enhances the details of a particular image.
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src.
+@param sigma_s %Range between 0 to 200.
+@param sigma_r %Range between 0 to 1.
+ */
+CV_EXPORTS_W void detailEnhance(InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s = 10,
+        float sigma_r = 0.15f);
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/photo/non_photorealistic_rendering/npr_demo.cpp
+An example using non-photorealistic line drawing functions
+*/
+/** @brief Pencil-like non-photorealistic line drawing
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst1 Output 8-bit 1-channel image.
+@param dst2 Output image with the same size and type as src.
+@param sigma_s %Range between 0 to 200.
+@param sigma_r %Range between 0 to 1.
+@param shade_factor %Range between 0 to 0.1.
+ */
+CV_EXPORTS_W void pencilSketch(InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2,
+        float sigma_s = 60, float sigma_r = 0.07f, float shade_factor = 0.02f);
+
+/** @brief Stylization aims to produce digital imagery with a wide variety of effects not focused on
+photorealism. Edge-aware filters are ideal for stylization, as they can abstract regions of low
+contrast while preserving, or enhancing, high-contrast features.
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src.
+@param sigma_s %Range between 0 to 200.
+@param sigma_r %Range between 0 to 1.
+ */
+CV_EXPORTS_W void stylization(InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s = 60,
+        float sigma_r = 0.45f);
+
+//! @} photo_render
+
+//! @} photo
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/photo/cuda.hpp b/include/opencv2/photo/cuda.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a2f3816
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/photo/cuda.hpp
@@ -0,0 +1,132 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                           License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2008-2012, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_PHOTO_CUDA_HPP
+#define OPENCV_PHOTO_CUDA_HPP
+
+#include "opencv2/core/cuda.hpp"
+
+namespace cv { namespace cuda {
+
+//! @addtogroup photo_denoise
+//! @{
+
+/** @brief Performs pure non local means denoising without any simplification, and thus it is not fast.
+
+@param src Source image. Supports only CV_8UC1, CV_8UC2 and CV_8UC3.
+@param dst Destination image.
+@param h Filter sigma regulating filter strength for color.
+@param search_window Size of search window.
+@param block_size Size of block used for computing weights.
+@param borderMode Border type. See borderInterpolate for details. BORDER_REFLECT101 ,
+BORDER_REPLICATE , BORDER_CONSTANT , BORDER_REFLECT and BORDER_WRAP are supported for now.
+@param stream Stream for the asynchronous version.
+
+@sa
+   fastNlMeansDenoising
+ */
+CV_EXPORTS void nonLocalMeans(InputArray src, OutputArray dst,
+                              float h,
+                              int search_window = 21,
+                              int block_size = 7,
+                              int borderMode = BORDER_DEFAULT,
+                              Stream& stream = Stream::Null());
+
+/** @brief Perform image denoising using Non-local Means Denoising algorithm
+<http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising> with several computational
+optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise
+
+@param src Input 8-bit 1-channel, 2-channel or 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param h Parameter regulating filter strength. Big h value perfectly removes noise but also
+removes image details, smaller h value preserves details but also preserves some noise
+@param search_window Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater search_window - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param block_size Size in pixels of the template patch that is used to compute weights. Should be
+odd. Recommended value 7 pixels
+@param stream Stream for the asynchronous invocations.
+
+This function expected to be applied to grayscale images. For colored images look at
+FastNonLocalMeansDenoising::labMethod.
+
+@sa
+   fastNlMeansDenoising
+ */
+CV_EXPORTS void fastNlMeansDenoising(InputArray src, OutputArray dst,
+                                     float h,
+                                     int search_window = 21,
+                                     int block_size = 7,
+                                     Stream& stream = Stream::Null());
+
+/** @brief Modification of fastNlMeansDenoising function for colored images
+
+@param src Input 8-bit 3-channel image.
+@param dst Output image with the same size and type as src .
+@param h_luminance Parameter regulating filter strength. Big h value perfectly removes noise but
+also removes image details, smaller h value preserves details but also preserves some noise
+@param photo_render float The same as h but for color components. For most images value equals 10 will be
+enough to remove colored noise and do not distort colors
+@param search_window Size in pixels of the window that is used to compute weighted average for
+given pixel. Should be odd. Affect performance linearly: greater search_window - greater
+denoising time. Recommended value 21 pixels
+@param block_size Size in pixels of the template patch that is used to compute weights. Should be
+odd. Recommended value 7 pixels
+@param stream Stream for the asynchronous invocations.
+
+The function converts image to CIELAB colorspace and then separately denoise L and AB components
+with given h parameters using FastNonLocalMeansDenoising::simpleMethod function.
+
+@sa
+   fastNlMeansDenoisingColored
+ */
+CV_EXPORTS void fastNlMeansDenoisingColored(InputArray src, OutputArray dst,
+                                            float h_luminance, float photo_render,
+                                            int search_window = 21,
+                                            int block_size = 7,
+                                            Stream& stream = Stream::Null());
+
+//! @} photo
+
+}} // namespace cv { namespace cuda {
+
+#endif /* OPENCV_PHOTO_CUDA_HPP */
diff --git a/include/opencv2/photo/legacy/constants_c.h b/include/opencv2/photo/legacy/constants_c.h
new file mode 100644
index 0000000..ec1d440
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/photo/legacy/constants_c.h
@@ -0,0 +1,14 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_PHOTO_LEGACY_CONSTANTS_H
+#define OPENCV_PHOTO_LEGACY_CONSTANTS_H
+
+enum InpaintingModes
+{
+    CV_INPAINT_NS      =0,
+    CV_INPAINT_TELEA   =1
+};
+
+#endif // OPENCV_PHOTO_LEGACY_CONSTANTS_H
diff --git a/include/opencv2/photo/photo.hpp b/include/opencv2/photo/photo.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8af5e9f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/photo/photo.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/photo.hpp"
diff --git a/include/opencv2/stitching.hpp b/include/opencv2/stitching.hpp
new file mode 100644
index 0000000..016e7d8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching.hpp
@@ -0,0 +1,343 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_STITCHER_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_STITCHER_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/features2d.hpp"
+#include "opencv2/stitching/warpers.hpp"
+#include "opencv2/stitching/detail/matchers.hpp"
+#include "opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp"
+#include "opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp"
+#include "opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp"
+#include "opencv2/stitching/detail/blenders.hpp"
+#include "opencv2/stitching/detail/camera.hpp"
+
+
+#if defined(Status)
+#  warning Detected X11 'Status' macro definition, it can cause build conflicts. Please, include this header before any X11 headers.
+#endif
+
+
+/**
+@defgroup stitching Images stitching
+
+This figure illustrates the stitching module pipeline implemented in the Stitcher class. Using that
+class it's possible to configure/remove some steps, i.e. adjust the stitching pipeline according to
+the particular needs. All building blocks from the pipeline are available in the detail namespace,
+one can combine and use them separately.
+
+The implemented stitching pipeline is very similar to the one proposed in @cite BL07 .
+
+![stitching pipeline](StitchingPipeline.jpg)
+
+Camera models
+-------------
+
+There are currently 2 camera models implemented in stitching pipeline.
+
+- _Homography model_ expecting perspective transformations between images
+  implemented in @ref cv::detail::BestOf2NearestMatcher cv::detail::HomographyBasedEstimator
+  cv::detail::BundleAdjusterReproj cv::detail::BundleAdjusterRay
+- _Affine model_ expecting affine transformation with 6 DOF or 4 DOF implemented in
+  @ref cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher cv::detail::AffineBasedEstimator
+  cv::detail::BundleAdjusterAffine cv::detail::BundleAdjusterAffinePartial cv::AffineWarper
+
+Homography model is useful for creating photo panoramas captured by camera,
+while affine-based model can be used to stitch scans and object captured by
+specialized devices. Use @ref cv::Stitcher::create to get preconfigured pipeline for one
+of those models.
+
+@note
+Certain detailed settings of @ref cv::Stitcher might not make sense. Especially
+you should not mix classes implementing affine model and classes implementing
+Homography model, as they work with different transformations.
+
+@{
+    @defgroup stitching_match Features Finding and Images Matching
+    @defgroup stitching_rotation Rotation Estimation
+    @defgroup stitching_autocalib Autocalibration
+    @defgroup stitching_warp Images Warping
+    @defgroup stitching_seam Seam Estimation
+    @defgroup stitching_exposure Exposure Compensation
+    @defgroup stitching_blend Image Blenders
+@}
+  */
+
+namespace cv {
+
+//! @addtogroup stitching
+//! @{
+
+/** @example samples/cpp/stitching.cpp
+A basic example on image stitching
+*/
+
+/** @example samples/python/stitching.py
+A basic example on image stitching in Python.
+*/
+
+/** @example samples/cpp/stitching_detailed.cpp
+A detailed example on image stitching
+*/
+
+/** @brief High level image stitcher.
+
+It's possible to use this class without being aware of the entire stitching pipeline. However, to
+be able to achieve higher stitching stability and quality of the final images at least being
+familiar with the theory is recommended.
+
+@note
+-   A basic example on image stitching can be found at
+    opencv_source_code/samples/cpp/stitching.cpp
+-   A basic example on image stitching in Python can be found at
+    opencv_source_code/samples/python/stitching.py
+-   A detailed example on image stitching can be found at
+    opencv_source_code/samples/cpp/stitching_detailed.cpp
+ */
+class CV_EXPORTS_W Stitcher
+{
+public:
+    /**
+     * When setting a resolution for stitching, this values is a placeholder
+     * for preserving the original resolution.
+     */
+#if __cplusplus >= 201103L || (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER >= 1900/*MSVS 2015*/)
+    static constexpr double ORIG_RESOL = -1.0;
+#else
+    // support MSVS 2013
+    static const double ORIG_RESOL; // Initialized in stitcher.cpp
+#endif
+
+    enum Status
+    {
+        OK = 0,
+        ERR_NEED_MORE_IMGS = 1,
+        ERR_HOMOGRAPHY_EST_FAIL = 2,
+        ERR_CAMERA_PARAMS_ADJUST_FAIL = 3
+    };
+
+    enum Mode
+    {
+        /** Mode for creating photo panoramas. Expects images under perspective
+        transformation and projects resulting pano to sphere.
+
+        @sa detail::BestOf2NearestMatcher SphericalWarper
+        */
+        PANORAMA = 0,
+        /** Mode for composing scans. Expects images under affine transformation does
+        not compensate exposure by default.
+
+        @sa detail::AffineBestOf2NearestMatcher AffineWarper
+        */
+        SCANS = 1,
+
+    };
+
+    /** @brief Creates a Stitcher configured in one of the stitching modes.
+
+    @param mode Scenario for stitcher operation. This is usually determined by source of images
+    to stitch and their transformation. Default parameters will be chosen for operation in given
+    scenario.
+    @return Stitcher class instance.
+     */
+    CV_WRAP static Ptr<Stitcher> create(Mode mode = Stitcher::PANORAMA);
+
+    CV_WRAP double registrationResol() const { return registr_resol_; }
+    CV_WRAP void setRegistrationResol(double resol_mpx) { registr_resol_ = resol_mpx; }
+
+    CV_WRAP double seamEstimationResol() const { return seam_est_resol_; }
+    CV_WRAP void setSeamEstimationResol(double resol_mpx) { seam_est_resol_ = resol_mpx; }
+
+    CV_WRAP double compositingResol() const { return compose_resol_; }
+    CV_WRAP void setCompositingResol(double resol_mpx) { compose_resol_ = resol_mpx; }
+
+    CV_WRAP double panoConfidenceThresh() const { return conf_thresh_; }
+    CV_WRAP void setPanoConfidenceThresh(double conf_thresh) { conf_thresh_ = conf_thresh; }
+
+    CV_WRAP bool waveCorrection() const { return do_wave_correct_; }
+    CV_WRAP void setWaveCorrection(bool flag) { do_wave_correct_ = flag; }
+
+    CV_WRAP InterpolationFlags interpolationFlags() const { return interp_flags_; }
+    CV_WRAP void setInterpolationFlags(InterpolationFlags interp_flags) { interp_flags_ = interp_flags; }
+
+    detail::WaveCorrectKind waveCorrectKind() const { return wave_correct_kind_; }
+    void setWaveCorrectKind(detail::WaveCorrectKind kind) { wave_correct_kind_ = kind; }
+
+    Ptr<Feature2D> featuresFinder() { return features_finder_; }
+    const Ptr<Feature2D> featuresFinder() const { return features_finder_; }
+    void setFeaturesFinder(Ptr<Feature2D> features_finder)
+        { features_finder_ = features_finder; }
+
+    Ptr<detail::FeaturesMatcher> featuresMatcher() { return features_matcher_; }
+    const Ptr<detail::FeaturesMatcher> featuresMatcher() const { return features_matcher_; }
+    void setFeaturesMatcher(Ptr<detail::FeaturesMatcher> features_matcher)
+        { features_matcher_ = features_matcher; }
+
+    const cv::UMat& matchingMask() const { return matching_mask_; }
+    void setMatchingMask(const cv::UMat &mask)
+    {
+        CV_Assert(mask.type() == CV_8U && mask.cols == mask.rows);
+        matching_mask_ = mask.clone();
+    }
+
+    Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundleAdjuster() { return bundle_adjuster_; }
+    const Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundleAdjuster() const { return bundle_adjuster_; }
+    void setBundleAdjuster(Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundle_adjuster)
+        { bundle_adjuster_ = bundle_adjuster; }
+
+    Ptr<detail::Estimator> estimator() { return estimator_; }
+    const Ptr<detail::Estimator> estimator() const { return estimator_; }
+    void setEstimator(Ptr<detail::Estimator> estimator)
+        { estimator_ = estimator; }
+
+    Ptr<WarperCreator> warper() { return warper_; }
+    const Ptr<WarperCreator> warper() const { return warper_; }
+    void setWarper(Ptr<WarperCreator> creator) { warper_ = creator; }
+
+    Ptr<detail::ExposureCompensator> exposureCompensator() { return exposure_comp_; }
+    const Ptr<detail::ExposureCompensator> exposureCompensator() const { return exposure_comp_; }
+    void setExposureCompensator(Ptr<detail::ExposureCompensator> exposure_comp)
+        { exposure_comp_ = exposure_comp; }
+
+    Ptr<detail::SeamFinder> seamFinder() { return seam_finder_; }
+    const Ptr<detail::SeamFinder> seamFinder() const { return seam_finder_; }
+    void setSeamFinder(Ptr<detail::SeamFinder> seam_finder) { seam_finder_ = seam_finder; }
+
+    Ptr<detail::Blender> blender() { return blender_; }
+    const Ptr<detail::Blender> blender() const { return blender_; }
+    void setBlender(Ptr<detail::Blender> b) { blender_ = b; }
+
+    /** @brief These functions try to match the given images and to estimate rotations of each camera.
+
+    @note Use the functions only if you're aware of the stitching pipeline, otherwise use
+    Stitcher::stitch.
+
+    @param images Input images.
+    @param masks Masks for each input image specifying where to look for keypoints (optional).
+    @return Status code.
+     */
+    CV_WRAP Status estimateTransform(InputArrayOfArrays images, InputArrayOfArrays masks = noArray());
+
+    /** @overload */
+    CV_WRAP Status composePanorama(OutputArray pano);
+    /** @brief These functions try to compose the given images (or images stored internally from the other function
+    calls) into the final pano under the assumption that the image transformations were estimated
+    before.
+
+    @note Use the functions only if you're aware of the stitching pipeline, otherwise use
+    Stitcher::stitch.
+
+    @param images Input images.
+    @param pano Final pano.
+    @return Status code.
+     */
+    Status composePanorama(InputArrayOfArrays images, OutputArray pano);
+
+    /** @overload */
+    CV_WRAP Status stitch(InputArrayOfArrays images, OutputArray pano);
+    /** @brief These functions try to stitch the given images.
+
+    @param images Input images.
+    @param masks Masks for each input image specifying where to look for keypoints (optional).
+    @param pano Final pano.
+    @return Status code.
+     */
+    CV_WRAP Status stitch(InputArrayOfArrays images, InputArrayOfArrays masks, OutputArray pano);
+
+    std::vector<int> component() const { return indices_; }
+    std::vector<detail::CameraParams> cameras() const { return cameras_; }
+    CV_WRAP double workScale() const { return work_scale_; }
+    UMat resultMask() const { return result_mask_; }
+
+private:
+    Status matchImages();
+    Status estimateCameraParams();
+
+    double registr_resol_;
+    double seam_est_resol_;
+    double compose_resol_;
+    double conf_thresh_;
+    InterpolationFlags interp_flags_;
+    Ptr<Feature2D> features_finder_;
+    Ptr<detail::FeaturesMatcher> features_matcher_;
+    cv::UMat matching_mask_;
+    Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundle_adjuster_;
+    Ptr<detail::Estimator> estimator_;
+    bool do_wave_correct_;
+    detail::WaveCorrectKind wave_correct_kind_;
+    Ptr<WarperCreator> warper_;
+    Ptr<detail::ExposureCompensator> exposure_comp_;
+    Ptr<detail::SeamFinder> seam_finder_;
+    Ptr<detail::Blender> blender_;
+
+    std::vector<cv::UMat> imgs_;
+    std::vector<cv::UMat> masks_;
+    std::vector<cv::Size> full_img_sizes_;
+    std::vector<detail::ImageFeatures> features_;
+    std::vector<detail::MatchesInfo> pairwise_matches_;
+    std::vector<cv::UMat> seam_est_imgs_;
+    std::vector<int> indices_;
+    std::vector<detail::CameraParams> cameras_;
+    UMat result_mask_;
+    double work_scale_;
+    double seam_scale_;
+    double seam_work_aspect_;
+    double warped_image_scale_;
+};
+
+/**
+ * @deprecated use Stitcher::create
+ */
+CV_DEPRECATED Ptr<Stitcher> createStitcher(bool try_use_gpu = false);
+
+/**
+ * @deprecated use Stitcher::create
+ */
+CV_DEPRECATED Ptr<Stitcher> createStitcherScans(bool try_use_gpu = false);
+
+//! @} stitching
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_STITCHER_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8eb6212
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp
@@ -0,0 +1,86 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
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+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_AUTOCALIB_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_AUTOCALIB_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "matchers.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_autocalib
+//! @{
+
+/** @brief Tries to estimate focal lengths from the given homography under the assumption that the camera
+undergoes rotations around its centre only.
+
+@param H Homography.
+@param f0 Estimated focal length along X axis.
+@param f1 Estimated focal length along Y axis.
+@param f0_ok True, if f0 was estimated successfully, false otherwise.
+@param f1_ok True, if f1 was estimated successfully, false otherwise.
+
+See "Construction of Panoramic Image Mosaics with Global and Local Alignment"
+by Heung-Yeung Shum and Richard Szeliski.
+ */
+void CV_EXPORTS_W focalsFromHomography(const Mat &H, double &f0, double &f1, bool &f0_ok, bool &f1_ok);
+
+/** @brief Estimates focal lengths for each given camera.
+
+@param features Features of images.
+@param pairwise_matches Matches between all image pairs.
+@param focals Estimated focal lengths for each camera.
+ */
+void CV_EXPORTS estimateFocal(const std::vector<ImageFeatures> &features,
+                              const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                              std::vector<double> &focals);
+
+bool CV_EXPORTS_W calibrateRotatingCamera(const std::vector<Mat> &Hs,CV_OUT Mat &K);
+
+//! @} stitching_autocalib
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_AUTOCALIB_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/blenders.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/blenders.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ec35aa7
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/blenders.hpp
@@ -0,0 +1,184 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
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+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_BLENDERS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_BLENDERS_HPP
+
+#if defined(NO)
+#  warning Detected Apple 'NO' macro definition, it can cause build conflicts. Please, include this header before any Apple headers.
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/core/cuda.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_blend
+//! @{
+
+/** @brief Base class for all blenders.
+
+Simple blender which puts one image over another
+*/
+class CV_EXPORTS_W Blender
+{
+public:
+    virtual ~Blender() {}
+
+    enum { NO, FEATHER, MULTI_BAND };
+    CV_WRAP static Ptr<Blender> createDefault(int type, bool try_gpu = false);
+
+    /** @brief Prepares the blender for blending.
+
+    @param corners Source images top-left corners
+    @param sizes Source image sizes
+     */
+    CV_WRAP virtual void prepare(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<Size> &sizes);
+    /** @overload */
+    CV_WRAP virtual void prepare(Rect dst_roi);
+    /** @brief Processes the image.
+
+    @param img Source image
+    @param mask Source image mask
+    @param tl Source image top-left corners
+     */
+    CV_WRAP virtual void feed(InputArray img, InputArray mask, Point tl);
+    /** @brief Blends and returns the final pano.
+
+    @param dst Final pano
+    @param dst_mask Final pano mask
+     */
+    CV_WRAP virtual void blend(CV_IN_OUT InputOutputArray dst,CV_IN_OUT  InputOutputArray dst_mask);
+
+protected:
+    UMat dst_, dst_mask_;
+    Rect dst_roi_;
+};
+
+/** @brief Simple blender which mixes images at its borders.
+ */
+class CV_EXPORTS_W FeatherBlender : public Blender
+{
+public:
+    CV_WRAP FeatherBlender(float sharpness = 0.02f);
+
+    CV_WRAP float sharpness() const { return sharpness_; }
+    CV_WRAP void setSharpness(float val) { sharpness_ = val; }
+
+    CV_WRAP void prepare(Rect dst_roi) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void feed(InputArray img, InputArray mask, Point tl) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void blend(InputOutputArray dst, InputOutputArray dst_mask) CV_OVERRIDE;
+
+    //! Creates weight maps for fixed set of source images by their masks and top-left corners.
+    //! Final image can be obtained by simple weighting of the source images.
+    CV_WRAP Rect createWeightMaps(const std::vector<UMat> &masks, const std::vector<Point> &corners,
+        CV_IN_OUT std::vector<UMat> &weight_maps);
+
+private:
+    float sharpness_;
+    UMat weight_map_;
+    UMat dst_weight_map_;
+};
+
+inline FeatherBlender::FeatherBlender(float _sharpness) { setSharpness(_sharpness); }
+
+/** @brief Blender which uses multi-band blending algorithm (see @cite BA83).
+ */
+class CV_EXPORTS_W MultiBandBlender : public Blender
+{
+public:
+    CV_WRAP MultiBandBlender(int try_gpu = false, int num_bands = 5, int weight_type = CV_32F);
+
+    CV_WRAP int numBands() const { return actual_num_bands_; }
+    CV_WRAP void setNumBands(int val) { actual_num_bands_ = val; }
+
+    CV_WRAP void prepare(Rect dst_roi) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void feed(InputArray img, InputArray mask, Point tl) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void blend(CV_IN_OUT InputOutputArray dst, CV_IN_OUT InputOutputArray dst_mask) CV_OVERRIDE;
+
+private:
+    int actual_num_bands_, num_bands_;
+    std::vector<UMat> dst_pyr_laplace_;
+    std::vector<UMat> dst_band_weights_;
+    Rect dst_roi_final_;
+    bool can_use_gpu_;
+    int weight_type_; //CV_32F or CV_16S
+#if defined(HAVE_OPENCV_CUDAARITHM) && defined(HAVE_OPENCV_CUDAWARPING)
+    std::vector<cuda::GpuMat> gpu_dst_pyr_laplace_;
+    std::vector<cuda::GpuMat> gpu_dst_band_weights_;
+    std::vector<Point> gpu_tl_points_;
+    std::vector<cuda::GpuMat> gpu_imgs_with_border_;
+    std::vector<std::vector<cuda::GpuMat> > gpu_weight_pyr_gauss_vec_;
+    std::vector<std::vector<cuda::GpuMat> > gpu_src_pyr_laplace_vec_;
+    std::vector<std::vector<cuda::GpuMat> > gpu_ups_;
+    cuda::GpuMat gpu_dst_mask_;
+    cuda::GpuMat gpu_mask_;
+    cuda::GpuMat gpu_img_;
+    cuda::GpuMat gpu_weight_map_;
+    cuda::GpuMat gpu_add_mask_;
+    int gpu_feed_idx_;
+    bool gpu_initialized_;
+#endif
+};
+
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Auxiliary functions
+
+void CV_EXPORTS_W normalizeUsingWeightMap(InputArray weight, CV_IN_OUT InputOutputArray src);
+
+void CV_EXPORTS_W createWeightMap(InputArray mask, float sharpness, CV_IN_OUT InputOutputArray weight);
+
+void CV_EXPORTS_W createLaplacePyr(InputArray img, int num_levels, CV_IN_OUT std::vector<UMat>& pyr);
+void CV_EXPORTS_W createLaplacePyrGpu(InputArray img, int num_levels, CV_IN_OUT std::vector<UMat>& pyr);
+
+// Restores source image
+void CV_EXPORTS_W restoreImageFromLaplacePyr(CV_IN_OUT std::vector<UMat>& pyr);
+void CV_EXPORTS_W restoreImageFromLaplacePyrGpu(CV_IN_OUT std::vector<UMat>& pyr);
+
+//! @}
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_BLENDERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/camera.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/camera.hpp
new file mode 100644
index 0000000..14ecf60
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/camera.hpp
@@ -0,0 +1,78 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
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+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_CAMERA_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_CAMERA_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching
+//! @{
+
+/** @brief Describes camera parameters.
+
+@note Translation is assumed to be zero during the whole stitching pipeline. :
+ */
+struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE CameraParams
+{
+    CameraParams();
+    CameraParams(const CameraParams& other);
+    CameraParams& operator =(const CameraParams& other);
+    CV_WRAP Mat K() const;
+
+    CV_PROP_RW double focal; // Focal length
+    CV_PROP_RW double aspect; // Aspect ratio
+    CV_PROP_RW double ppx; // Principal point X
+    CV_PROP_RW double ppy; // Principal point Y
+    CV_PROP_RW Mat R; // Rotation
+    CV_PROP_RW Mat t; // Translation
+};
+
+//! @}
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // #ifndef OPENCV_STITCHING_CAMERA_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp
new file mode 100644
index 0000000..2b76d09
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp
@@ -0,0 +1,230 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+//
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+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_EXPOSURE_COMPENSATE_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_EXPOSURE_COMPENSATE_HPP
+
+#if defined(NO)
+#  warning Detected Apple 'NO' macro definition, it can cause build conflicts. Please, include this header before any Apple headers.
+#endif
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_exposure
+//! @{
+
+/** @brief Base class for all exposure compensators.
+ */
+class CV_EXPORTS_W ExposureCompensator
+{
+public:
+    ExposureCompensator(): updateGain(true) {}
+    virtual ~ExposureCompensator() {}
+
+    enum { NO, GAIN, GAIN_BLOCKS, CHANNELS, CHANNELS_BLOCKS };
+    CV_WRAP static Ptr<ExposureCompensator> createDefault(int type);
+
+    /**
+    @param corners Source image top-left corners
+    @param images Source images
+    @param masks Image masks to update (second value in pair specifies the value which should be used
+    to detect where image is)
+        */
+    CV_WRAP void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+        const std::vector<UMat> &masks);
+    /** @overload */
+    virtual void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+        const std::vector<std::pair<UMat, uchar> > &masks) = 0;
+    /** @brief Compensate exposure in the specified image.
+
+    @param index Image index
+    @param corner Image top-left corner
+    @param image Image to process
+    @param mask Image mask
+        */
+    CV_WRAP virtual void apply(int index, Point corner, InputOutputArray image, InputArray mask) = 0;
+    CV_WRAP virtual void getMatGains(CV_OUT std::vector<Mat>& ) {CV_Error(Error::StsInternal, "");};
+    CV_WRAP virtual void setMatGains(std::vector<Mat>& ) { CV_Error(Error::StsInternal, ""); };
+    CV_WRAP void setUpdateGain(bool b) { updateGain = b; };
+    CV_WRAP bool getUpdateGain() { return updateGain; };
+protected :
+    bool updateGain;
+};
+
+/** @brief Stub exposure compensator which does nothing.
+ */
+class CV_EXPORTS_W NoExposureCompensator : public ExposureCompensator
+{
+public:
+    void feed(const std::vector<Point> &/*corners*/, const std::vector<UMat> &/*images*/,
+              const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &/*masks*/) CV_OVERRIDE { }
+    CV_WRAP void apply(int /*index*/, Point /*corner*/, InputOutputArray /*image*/, InputArray /*mask*/) CV_OVERRIDE { }
+    CV_WRAP void getMatGains(CV_OUT std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE { umv.clear(); return; };
+    CV_WRAP void setMatGains(std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE { umv.clear(); return; };
+};
+
+/** @brief Exposure compensator which tries to remove exposure related artifacts by adjusting image
+intensities, see @cite BL07 and @cite WJ10 for details.
+ */
+class CV_EXPORTS_W GainCompensator : public ExposureCompensator
+{
+public:
+    // This Constructor only exists to make source level compatibility detector happy
+    CV_WRAP GainCompensator()
+            : GainCompensator(1) {}
+    CV_WRAP GainCompensator(int nr_feeds)
+            : nr_feeds_(nr_feeds) {}
+    void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+              const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &masks) CV_OVERRIDE;
+    void singleFeed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+                    const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &masks);
+    CV_WRAP void apply(int index, Point corner, InputOutputArray image, InputArray mask) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void getMatGains(CV_OUT std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE ;
+    CV_WRAP void setMatGains(std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE ;
+    CV_WRAP void setNrFeeds(int nr_feeds) { nr_feeds_ = nr_feeds; }
+    CV_WRAP int getNrFeeds() { return nr_feeds_; }
+    std::vector<double> gains() const;
+
+private:
+    Mat_<double> gains_;
+    int nr_feeds_;
+};
+
+/** @brief Exposure compensator which tries to remove exposure related artifacts by adjusting image
+intensities on each channel independently.
+ */
+class CV_EXPORTS_W ChannelsCompensator : public ExposureCompensator
+{
+public:
+    CV_WRAP ChannelsCompensator(int nr_feeds=1) : nr_feeds_(nr_feeds) {}
+    void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+              const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &masks) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void apply(int index, Point corner, InputOutputArray image, InputArray mask) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void getMatGains(CV_OUT std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void setMatGains(std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void setNrFeeds(int nr_feeds) { nr_feeds_ = nr_feeds; }
+    CV_WRAP int getNrFeeds() { return nr_feeds_; }
+    std::vector<Scalar> gains() const { return gains_; }
+
+private:
+    std::vector<Scalar> gains_;
+    int nr_feeds_;
+};
+
+/** @brief Exposure compensator which tries to remove exposure related artifacts by adjusting image blocks.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BlocksCompensator : public ExposureCompensator
+{
+public:
+    BlocksCompensator(int bl_width=32, int bl_height=32, int nr_feeds=1)
+            : bl_width_(bl_width), bl_height_(bl_height), nr_feeds_(nr_feeds), nr_gain_filtering_iterations_(2) {}
+    CV_WRAP void apply(int index, Point corner, InputOutputArray image, InputArray mask) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void getMatGains(CV_OUT std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void setMatGains(std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP void setNrFeeds(int nr_feeds) { nr_feeds_ = nr_feeds; }
+    CV_WRAP int getNrFeeds() { return nr_feeds_; }
+    CV_WRAP void setBlockSize(int width, int height) { bl_width_ = width; bl_height_ = height; }
+    CV_WRAP void setBlockSize(Size size) { setBlockSize(size.width, size.height); }
+    CV_WRAP Size getBlockSize() const { return Size(bl_width_, bl_height_); }
+    CV_WRAP void setNrGainsFilteringIterations(int nr_iterations) { nr_gain_filtering_iterations_ = nr_iterations; }
+    CV_WRAP int getNrGainsFilteringIterations() const { return nr_gain_filtering_iterations_; }
+
+protected:
+    template<class Compensator>
+    void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+              const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &masks);
+
+private:
+    UMat getGainMap(const GainCompensator& compensator, int bl_idx, Size bl_per_img);
+    UMat getGainMap(const ChannelsCompensator& compensator, int bl_idx, Size bl_per_img);
+
+    int bl_width_, bl_height_;
+    std::vector<UMat> gain_maps_;
+    int nr_feeds_;
+    int nr_gain_filtering_iterations_;
+};
+
+/** @brief Exposure compensator which tries to remove exposure related artifacts by adjusting image block
+intensities, see @cite UES01 for details.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BlocksGainCompensator : public BlocksCompensator
+{
+public:
+    // This Constructor only exists to make source level compatibility detector happy
+    CV_WRAP BlocksGainCompensator(int bl_width = 32, int bl_height = 32)
+            : BlocksGainCompensator(bl_width, bl_height, 1) {}
+    CV_WRAP BlocksGainCompensator(int bl_width, int bl_height, int nr_feeds)
+            : BlocksCompensator(bl_width, bl_height, nr_feeds) {}
+
+    void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+              const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &masks) CV_OVERRIDE;
+
+    // This function only exists to make source level compatibility detector happy
+    CV_WRAP void apply(int index, Point corner, InputOutputArray image, InputArray mask) CV_OVERRIDE {
+        BlocksCompensator::apply(index, corner, image, mask); }
+    // This function only exists to make source level compatibility detector happy
+    CV_WRAP void getMatGains(CV_OUT std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE { BlocksCompensator::getMatGains(umv); }
+    // This function only exists to make source level compatibility detector happy
+    CV_WRAP void setMatGains(std::vector<Mat>& umv) CV_OVERRIDE { BlocksCompensator::setMatGains(umv); }
+};
+
+/** @brief Exposure compensator which tries to remove exposure related artifacts by adjusting image block
+on each channel.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BlocksChannelsCompensator : public BlocksCompensator
+{
+public:
+    CV_WRAP BlocksChannelsCompensator(int bl_width=32, int bl_height=32, int nr_feeds=1)
+            : BlocksCompensator(bl_width, bl_height, nr_feeds) {}
+
+    void feed(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images,
+              const std::vector<std::pair<UMat,uchar> > &masks) CV_OVERRIDE;
+};
+//! @}
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_EXPOSURE_COMPENSATE_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..c933a36
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp
@@ -0,0 +1,253 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_MATCHERS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_MATCHERS_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/features2d.hpp"
+
+#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_match
+//! @{
+
+/** @brief Structure containing image keypoints and descriptors. */
+struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE ImageFeatures
+{
+    CV_PROP_RW int img_idx;
+    CV_PROP_RW Size img_size;
+    std::vector<KeyPoint> keypoints;
+    CV_PROP_RW UMat descriptors;
+    CV_WRAP std::vector<KeyPoint> getKeypoints() { return keypoints; };
+};
+/** @brief
+
+@param featuresFinder
+@param images
+@param features
+@param masks
+*/
+CV_EXPORTS_W void computeImageFeatures(
+    const Ptr<Feature2D> &featuresFinder,
+    InputArrayOfArrays  images,
+    CV_OUT std::vector<ImageFeatures> &features,
+    InputArrayOfArrays masks = noArray());
+
+/** @brief
+
+@param featuresFinder
+@param image
+@param features
+@param mask
+*/
+CV_EXPORTS_AS(computeImageFeatures2) void computeImageFeatures(
+    const Ptr<Feature2D> &featuresFinder,
+    InputArray image,
+    CV_OUT ImageFeatures &features,
+    InputArray mask = noArray());
+
+/** @brief Structure containing information about matches between two images.
+
+It's assumed that there is a transformation between those images. Transformation may be
+homography or affine transformation based on selected matcher.
+
+@sa detail::FeaturesMatcher
+*/
+struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE MatchesInfo
+{
+    MatchesInfo();
+    MatchesInfo(const MatchesInfo &other);
+    MatchesInfo& operator =(const MatchesInfo &other);
+
+    CV_PROP_RW int src_img_idx;
+    CV_PROP_RW int dst_img_idx;       //!< Images indices (optional)
+    std::vector<DMatch> matches;
+    std::vector<uchar> inliers_mask;    //!< Geometrically consistent matches mask
+    CV_PROP_RW int num_inliers;                    //!< Number of geometrically consistent matches
+    CV_PROP_RW Mat H;                              //!< Estimated transformation
+    CV_PROP_RW double confidence;                  //!< Confidence two images are from the same panorama
+    CV_WRAP std::vector<DMatch> getMatches() { return matches; };
+    CV_WRAP std::vector<uchar> getInliers() { return inliers_mask; };
+};
+
+/** @brief Feature matchers base class. */
+class CV_EXPORTS_W FeaturesMatcher
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual ~FeaturesMatcher() {}
+
+    /** @overload
+    @param features1 First image features
+    @param features2 Second image features
+    @param matches_info Found matches
+    */
+    CV_WRAP_AS(apply) void operator ()(const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2,
+                     CV_OUT MatchesInfo& matches_info) { match(features1, features2, matches_info); }
+
+    /** @brief Performs images matching.
+
+    @param features Features of the source images
+    @param pairwise_matches Found pairwise matches
+    @param mask Mask indicating which image pairs must be matched
+
+    The function is parallelized with the TBB library.
+
+    @sa detail::MatchesInfo
+    */
+    CV_WRAP_AS(apply2) void operator ()(const std::vector<ImageFeatures> &features, CV_OUT std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                     const cv::UMat &mask = cv::UMat());
+
+    /** @return True, if it's possible to use the same matcher instance in parallel, false otherwise
+    */
+   CV_WRAP bool isThreadSafe() const { return is_thread_safe_; }
+
+    /** @brief Frees unused memory allocated before if there is any.
+    */
+   CV_WRAP virtual void collectGarbage() {}
+
+protected:
+    FeaturesMatcher(bool is_thread_safe = false) : is_thread_safe_(is_thread_safe) {}
+
+    /** @brief This method must implement matching logic in order to make the wrappers
+    detail::FeaturesMatcher::operator()_ work.
+
+    @param features1 first image features
+    @param features2 second image features
+    @param matches_info found matches
+     */
+    virtual void match(const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2,
+                       MatchesInfo& matches_info) = 0;
+
+    bool is_thread_safe_;
+};
+
+/** @brief Features matcher which finds two best matches for each feature and leaves the best one only if the
+ratio between descriptor distances is greater than the threshold match_conf
+
+@sa detail::FeaturesMatcher
+ */
+class CV_EXPORTS_W BestOf2NearestMatcher : public FeaturesMatcher
+{
+public:
+    /** @brief Constructs a "best of 2 nearest" matcher.
+
+    @param try_use_gpu Should try to use GPU or not
+    @param match_conf Match distances ration threshold
+    @param num_matches_thresh1 Minimum number of matches required for the 2D projective transform
+    estimation used in the inliers classification step
+    @param num_matches_thresh2 Minimum number of matches required for the 2D projective transform
+    re-estimation on inliers
+     */
+    CV_WRAP BestOf2NearestMatcher(bool try_use_gpu = false, float match_conf = 0.3f, int num_matches_thresh1 = 6,
+                          int num_matches_thresh2 = 6);
+
+    CV_WRAP void collectGarbage() CV_OVERRIDE;
+    CV_WRAP static Ptr<BestOf2NearestMatcher> create(bool try_use_gpu = false, float match_conf = 0.3f, int num_matches_thresh1 = 6,
+        int num_matches_thresh2 = 6);
+
+protected:
+
+    void match(const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2, MatchesInfo &matches_info) CV_OVERRIDE;
+    int num_matches_thresh1_;
+    int num_matches_thresh2_;
+    Ptr<FeaturesMatcher> impl_;
+};
+
+class CV_EXPORTS_W BestOf2NearestRangeMatcher : public BestOf2NearestMatcher
+{
+public:
+    CV_WRAP BestOf2NearestRangeMatcher(int range_width = 5, bool try_use_gpu = false, float match_conf = 0.3f,
+                            int num_matches_thresh1 = 6, int num_matches_thresh2 = 6);
+
+    void operator ()(const std::vector<ImageFeatures> &features, std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                     const cv::UMat &mask = cv::UMat());
+
+
+protected:
+    int range_width_;
+};
+
+/** @brief Features matcher similar to cv::detail::BestOf2NearestMatcher which
+finds two best matches for each feature and leaves the best one only if the
+ratio between descriptor distances is greater than the threshold match_conf.
+
+Unlike cv::detail::BestOf2NearestMatcher this matcher uses affine
+transformation (affine trasformation estimate will be placed in matches_info).
+
+@sa cv::detail::FeaturesMatcher cv::detail::BestOf2NearestMatcher
+ */
+class CV_EXPORTS_W AffineBestOf2NearestMatcher : public BestOf2NearestMatcher
+{
+public:
+    /** @brief Constructs a "best of 2 nearest" matcher that expects affine trasformation
+    between images
+
+    @param full_affine whether to use full affine transformation with 6 degress of freedom or reduced
+    transformation with 4 degrees of freedom using only rotation, translation and uniform scaling
+    @param try_use_gpu Should try to use GPU or not
+    @param match_conf Match distances ration threshold
+    @param num_matches_thresh1 Minimum number of matches required for the 2D affine transform
+    estimation used in the inliers classification step
+
+    @sa cv::estimateAffine2D cv::estimateAffinePartial2D
+     */
+    CV_WRAP AffineBestOf2NearestMatcher(bool full_affine = false, bool try_use_gpu = false,
+                                float match_conf = 0.3f, int num_matches_thresh1 = 6) :
+        BestOf2NearestMatcher(try_use_gpu, match_conf, num_matches_thresh1, num_matches_thresh1),
+        full_affine_(full_affine) {}
+
+protected:
+    void match(const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2, MatchesInfo &matches_info) CV_OVERRIDE;
+
+    bool full_affine_;
+};
+
+//! @} stitching_match
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_MATCHERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ff05af1
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp
@@ -0,0 +1,363 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_MOTION_ESTIMATORS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_MOTION_ESTIMATORS_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "matchers.hpp"
+#include "util.hpp"
+#include "camera.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_rotation
+//! @{
+
+/** @brief Rotation estimator base class.
+
+It takes features of all images, pairwise matches between all images and estimates rotations of all
+cameras.
+
+@note The coordinate system origin is implementation-dependent, but you can always normalize the
+rotations in respect to the first camera, for instance. :
+ */
+class CV_EXPORTS_W Estimator
+{
+public:
+    virtual ~Estimator() {}
+
+    /** @brief Estimates camera parameters.
+
+    @param features Features of images
+    @param pairwise_matches Pairwise matches of images
+    @param cameras Estimated camera parameters
+    @return True in case of success, false otherwise
+     */
+    CV_WRAP_AS(apply) bool operator ()(const std::vector<ImageFeatures> &features,
+        const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+        CV_OUT CV_IN_OUT std::vector<CameraParams> &cameras)
+    {
+        return estimate(features, pairwise_matches, cameras);
+    }
+
+protected:
+    /** @brief This method must implement camera parameters estimation logic in order to make the wrapper
+    detail::Estimator::operator()_ work.
+
+    @param features Features of images
+    @param pairwise_matches Pairwise matches of images
+    @param cameras Estimated camera parameters
+    @return True in case of success, false otherwise
+     */
+    virtual bool estimate(const std::vector<ImageFeatures> &features,
+                          const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                          CV_OUT std::vector<CameraParams> &cameras) = 0;
+};
+
+/** @brief Homography based rotation estimator.
+ */
+class CV_EXPORTS_W HomographyBasedEstimator : public Estimator
+{
+public:
+    CV_WRAP HomographyBasedEstimator(bool is_focals_estimated = false)
+        : is_focals_estimated_(is_focals_estimated) {}
+
+private:
+    virtual bool estimate(const std::vector<ImageFeatures> &features,
+                          const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                          std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+
+    bool is_focals_estimated_;
+};
+
+/** @brief Affine transformation based estimator.
+
+This estimator uses pairwise transformations estimated by matcher to estimate
+final transformation for each camera.
+
+@sa cv::detail::HomographyBasedEstimator
+ */
+class CV_EXPORTS_W AffineBasedEstimator : public Estimator
+{
+public:
+    CV_WRAP AffineBasedEstimator(){}
+private:
+    virtual bool estimate(const std::vector<ImageFeatures> &features,
+                          const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                          std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+};
+
+/** @brief Base class for all camera parameters refinement methods.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BundleAdjusterBase : public Estimator
+{
+public:
+    CV_WRAP const Mat refinementMask() const { return refinement_mask_.clone(); }
+    CV_WRAP void setRefinementMask(const Mat &mask)
+    {
+        CV_Assert(mask.type() == CV_8U && mask.size() == Size(3, 3));
+        refinement_mask_ = mask.clone();
+    }
+
+    CV_WRAP double confThresh() const { return conf_thresh_; }
+    CV_WRAP void setConfThresh(double conf_thresh) { conf_thresh_ = conf_thresh; }
+
+    CV_WRAP TermCriteria termCriteria() { return term_criteria_; }
+    CV_WRAP void setTermCriteria(const TermCriteria& term_criteria) { term_criteria_ = term_criteria; }
+
+protected:
+    /** @brief Construct a bundle adjuster base instance.
+
+    @param num_params_per_cam Number of parameters per camera
+    @param num_errs_per_measurement Number of error terms (components) per match
+     */
+    BundleAdjusterBase(int num_params_per_cam, int num_errs_per_measurement)
+        : num_images_(0), total_num_matches_(0),
+          num_params_per_cam_(num_params_per_cam),
+          num_errs_per_measurement_(num_errs_per_measurement),
+          features_(0), pairwise_matches_(0), conf_thresh_(0)
+    {
+        setRefinementMask(Mat::ones(3, 3, CV_8U));
+        setConfThresh(1.);
+        setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 1000, DBL_EPSILON));
+    }
+
+    // Runs bundle adjustment
+    virtual bool estimate(const std::vector<ImageFeatures> &features,
+                          const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                          std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+
+    /** @brief Sets initial camera parameter to refine.
+
+    @param cameras Camera parameters
+     */
+    virtual void setUpInitialCameraParams(const std::vector<CameraParams> &cameras) = 0;
+    /** @brief Gets the refined camera parameters.
+
+    @param cameras Refined camera parameters
+     */
+    virtual void obtainRefinedCameraParams(std::vector<CameraParams> &cameras) const = 0;
+    /** @brief Calculates error vector.
+
+    @param err Error column-vector of length total_num_matches \* num_errs_per_measurement
+     */
+    virtual void calcError(Mat &err) = 0;
+    /** @brief Calculates the cost function jacobian.
+
+    @param jac Jacobian matrix of dimensions
+    (total_num_matches \* num_errs_per_measurement) x (num_images \* num_params_per_cam)
+     */
+    virtual void calcJacobian(Mat &jac) = 0;
+
+    // 3x3 8U mask, where 0 means don't refine respective parameter, != 0 means refine
+    Mat refinement_mask_;
+
+    int num_images_;
+    int total_num_matches_;
+
+    int num_params_per_cam_;
+    int num_errs_per_measurement_;
+
+    const ImageFeatures *features_;
+    const MatchesInfo *pairwise_matches_;
+
+    // Threshold to filter out poorly matched image pairs
+    double conf_thresh_;
+
+    //Levenberg-Marquardt algorithm termination criteria
+    TermCriteria term_criteria_;
+
+    // Camera parameters matrix (CV_64F)
+    Mat cam_params_;
+
+    // Connected images pairs
+    std::vector<std::pair<int,int> > edges_;
+};
+
+
+/** @brief Stub bundle adjuster that does nothing.
+ */
+class CV_EXPORTS_W NoBundleAdjuster : public BundleAdjusterBase
+{
+public:
+    CV_WRAP NoBundleAdjuster() : BundleAdjusterBase(0, 0) {}
+
+private:
+    bool estimate(const std::vector<ImageFeatures> &, const std::vector<MatchesInfo> &,
+                  std::vector<CameraParams> &) CV_OVERRIDE
+    {
+        return true;
+    }
+    void setUpInitialCameraParams(const std::vector<CameraParams> &) CV_OVERRIDE {}
+    void obtainRefinedCameraParams(std::vector<CameraParams> &) const CV_OVERRIDE {}
+    void calcError(Mat &) CV_OVERRIDE {}
+    void calcJacobian(Mat &) CV_OVERRIDE {}
+};
+
+
+/** @brief Implementation of the camera parameters refinement algorithm which minimizes sum of the reprojection
+error squares
+
+It can estimate focal length, aspect ratio, principal point.
+You can affect only on them via the refinement mask.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BundleAdjusterReproj : public BundleAdjusterBase
+{
+public:
+    CV_WRAP BundleAdjusterReproj() : BundleAdjusterBase(7, 2) {}
+
+private:
+    void setUpInitialCameraParams(const std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+    void obtainRefinedCameraParams(std::vector<CameraParams> &cameras) const CV_OVERRIDE;
+    void calcError(Mat &err) CV_OVERRIDE;
+    void calcJacobian(Mat &jac) CV_OVERRIDE;
+
+    Mat err1_, err2_;
+};
+
+
+/** @brief Implementation of the camera parameters refinement algorithm which minimizes sum of the distances
+between the rays passing through the camera center and a feature. :
+
+It can estimate focal length. It ignores the refinement mask for now.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BundleAdjusterRay : public BundleAdjusterBase
+{
+public:
+    CV_WRAP BundleAdjusterRay() : BundleAdjusterBase(4, 3) {}
+
+private:
+    void setUpInitialCameraParams(const std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+    void obtainRefinedCameraParams(std::vector<CameraParams> &cameras) const CV_OVERRIDE;
+    void calcError(Mat &err) CV_OVERRIDE;
+    void calcJacobian(Mat &jac) CV_OVERRIDE;
+
+    Mat err1_, err2_;
+};
+
+
+/** @brief Bundle adjuster that expects affine transformation
+represented in homogeneous coordinates in R for each camera param. Implements
+camera parameters refinement algorithm which minimizes sum of the reprojection
+error squares
+
+It estimates all transformation parameters. Refinement mask is ignored.
+
+@sa AffineBasedEstimator AffineBestOf2NearestMatcher BundleAdjusterAffinePartial
+ */
+class CV_EXPORTS_W BundleAdjusterAffine : public BundleAdjusterBase
+{
+public:
+    CV_WRAP BundleAdjusterAffine() : BundleAdjusterBase(6, 2) {}
+
+private:
+    void setUpInitialCameraParams(const std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+    void obtainRefinedCameraParams(std::vector<CameraParams> &cameras) const CV_OVERRIDE;
+    void calcError(Mat &err) CV_OVERRIDE;
+    void calcJacobian(Mat &jac) CV_OVERRIDE;
+
+    Mat err1_, err2_;
+};
+
+
+/** @brief Bundle adjuster that expects affine transformation with 4 DOF
+represented in homogeneous coordinates in R for each camera param. Implements
+camera parameters refinement algorithm which minimizes sum of the reprojection
+error squares
+
+It estimates all transformation parameters. Refinement mask is ignored.
+
+@sa AffineBasedEstimator AffineBestOf2NearestMatcher BundleAdjusterAffine
+ */
+class CV_EXPORTS_W BundleAdjusterAffinePartial : public BundleAdjusterBase
+{
+public:
+    CV_WRAP BundleAdjusterAffinePartial() : BundleAdjusterBase(4, 2) {}
+
+private:
+    void setUpInitialCameraParams(const std::vector<CameraParams> &cameras) CV_OVERRIDE;
+    void obtainRefinedCameraParams(std::vector<CameraParams> &cameras) const CV_OVERRIDE;
+    void calcError(Mat &err) CV_OVERRIDE;
+    void calcJacobian(Mat &jac) CV_OVERRIDE;
+
+    Mat err1_, err2_;
+};
+
+
+enum WaveCorrectKind
+{
+    WAVE_CORRECT_HORIZ,
+    WAVE_CORRECT_VERT
+};
+
+/** @brief Tries to make panorama more horizontal (or vertical).
+
+@param rmats Camera rotation matrices.
+@param kind Correction kind, see detail::WaveCorrectKind.
+ */
+void CV_EXPORTS_W waveCorrect(CV_IN_OUT std::vector<Mat> &rmats, WaveCorrectKind kind);
+
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Auxiliary functions
+
+// Returns matches graph representation in DOT language
+String CV_EXPORTS_W matchesGraphAsString(std::vector<String> &pathes, std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+                                            float conf_threshold);
+
+CV_EXPORTS_W std::vector<int>  leaveBiggestComponent(
+        std::vector<ImageFeatures> &features,
+        std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+        float conf_threshold);
+
+void CV_EXPORTS findMaxSpanningTree(
+        int num_images, const std::vector<MatchesInfo> &pairwise_matches,
+        Graph &span_tree, std::vector<int> &centers);
+
+//! @} stitching_rotation
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_MOTION_ESTIMATORS_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp
new file mode 100644
index 0000000..71dae7f
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp
@@ -0,0 +1,291 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_SEAM_FINDERS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_SEAM_FINDERS_HPP
+
+#include <set>
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_seam
+//! @{
+
+/** @brief Base class for a seam estimator.
+ */
+class CV_EXPORTS_W SeamFinder
+{
+public:
+    CV_WRAP  virtual ~SeamFinder() {}
+    enum { NO, VORONOI_SEAM, DP_SEAM };
+    /** @brief Estimates seams.
+
+    @param src Source images
+    @param corners Source image top-left corners
+    @param masks Source image masks to update
+     */
+    CV_WRAP virtual void find(const std::vector<UMat> &src, const std::vector<Point> &corners,
+                      CV_IN_OUT std::vector<UMat> &masks) = 0;
+    CV_WRAP static Ptr<SeamFinder> createDefault(int type);
+};
+
+/** @brief Stub seam estimator which does nothing.
+ */
+class CV_EXPORTS_W NoSeamFinder : public SeamFinder
+{
+public:
+    CV_WRAP void find(const std::vector<UMat>&, const std::vector<Point>&, CV_IN_OUT std::vector<UMat>&) CV_OVERRIDE {}
+};
+
+/** @brief Base class for all pairwise seam estimators.
+ */
+class CV_EXPORTS_W PairwiseSeamFinder : public SeamFinder
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual void find(const std::vector<UMat> &src, const std::vector<Point> &corners,
+                      CV_IN_OUT std::vector<UMat> &masks) CV_OVERRIDE;
+
+protected:
+    void run();
+    /** @brief Resolves masks intersection of two specified images in the given ROI.
+
+    @param first First image index
+    @param second Second image index
+    @param roi Region of interest
+     */
+    virtual void findInPair(size_t first, size_t second, Rect roi) = 0;
+
+    std::vector<UMat> images_;
+    std::vector<Size> sizes_;
+    std::vector<Point> corners_;
+    std::vector<UMat> masks_;
+};
+
+/** @brief Voronoi diagram-based seam estimator.
+ */
+class CV_EXPORTS_W VoronoiSeamFinder : public PairwiseSeamFinder
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual void find(const std::vector<UMat> &src, const std::vector<Point> &corners,
+                      CV_IN_OUT std::vector<UMat> &masks) CV_OVERRIDE;
+    virtual void find(const std::vector<Size> &size, const std::vector<Point> &corners,
+                      std::vector<UMat> &masks);
+private:
+    void findInPair(size_t first, size_t second, Rect roi) CV_OVERRIDE;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS_W DpSeamFinder : public SeamFinder
+{
+public:
+    enum CostFunction { COLOR, COLOR_GRAD };
+
+    DpSeamFinder(CostFunction costFunc = COLOR);
+    CV_WRAP DpSeamFinder(String costFunc );
+
+    CostFunction costFunction() const { return costFunc_; }
+    void setCostFunction(CostFunction val) { costFunc_ = val; }
+    CV_WRAP void setCostFunction(String val);
+
+    virtual void find(const std::vector<UMat> &src, const std::vector<Point> &corners,
+                      std::vector<UMat> &masks) CV_OVERRIDE;
+
+private:
+    enum ComponentState
+    {
+        FIRST = 1, SECOND = 2, INTERS = 4,
+        INTERS_FIRST = INTERS | FIRST,
+        INTERS_SECOND = INTERS | SECOND
+    };
+
+    class ImagePairLess
+    {
+    public:
+        ImagePairLess(const std::vector<Mat> &images, const std::vector<Point> &corners)
+            : src_(&images[0]), corners_(&corners[0]) {}
+
+        bool operator() (const std::pair<size_t, size_t> &l, const std::pair<size_t, size_t> &r) const
+        {
+            Point c1 = corners_[l.first] + Point(src_[l.first].cols / 2, src_[l.first].rows / 2);
+            Point c2 = corners_[l.second] + Point(src_[l.second].cols / 2, src_[l.second].rows / 2);
+            int d1 = (c1 - c2).dot(c1 - c2);
+
+            c1 = corners_[r.first] + Point(src_[r.first].cols / 2, src_[r.first].rows / 2);
+            c2 = corners_[r.second] + Point(src_[r.second].cols / 2, src_[r.second].rows / 2);
+            int d2 = (c1 - c2).dot(c1 - c2);
+
+            return d1 < d2;
+        }
+
+    private:
+        const Mat *src_;
+        const Point *corners_;
+    };
+
+    class ClosePoints
+    {
+    public:
+        ClosePoints(int minDist) : minDist_(minDist) {}
+
+        bool operator() (const Point &p1, const Point &p2) const
+        {
+            int dist2 = (p1.x-p2.x) * (p1.x-p2.x) + (p1.y-p2.y) * (p1.y-p2.y);
+            return dist2 < minDist_ * minDist_;
+        }
+
+    private:
+        int minDist_;
+    };
+
+    void process(
+            const Mat &image1, const Mat &image2, Point tl1, Point tl2,  Mat &mask1, Mat &mask2);
+
+    void findComponents();
+
+    void findEdges();
+
+    void resolveConflicts(
+            const Mat &image1, const Mat &image2, Point tl1, Point tl2, Mat &mask1, Mat &mask2);
+
+    void computeGradients(const Mat &image1, const Mat &image2);
+
+    bool hasOnlyOneNeighbor(int comp);
+
+    bool closeToContour(int y, int x, const Mat_<uchar> &contourMask);
+
+    bool getSeamTips(int comp1, int comp2, Point &p1, Point &p2);
+
+    void computeCosts(
+            const Mat &image1, const Mat &image2, Point tl1, Point tl2,
+            int comp, Mat_<float> &costV, Mat_<float> &costH);
+
+    bool estimateSeam(
+            const Mat &image1, const Mat &image2, Point tl1, Point tl2, int comp,
+            Point p1, Point p2, std::vector<Point> &seam, bool &isHorizontal);
+
+    void updateLabelsUsingSeam(
+            int comp1, int comp2, const std::vector<Point> &seam, bool isHorizontalSeam);
+
+    CostFunction costFunc_;
+
+    // processing images pair data
+    Point unionTl_, unionBr_;
+    Size unionSize_;
+    Mat_<uchar> mask1_, mask2_;
+    Mat_<uchar> contour1mask_, contour2mask_;
+    Mat_<float> gradx1_, grady1_;
+    Mat_<float> gradx2_, grady2_;
+
+    // components data
+    int ncomps_;
+    Mat_<int> labels_;
+    std::vector<ComponentState> states_;
+    std::vector<Point> tls_, brs_;
+    std::vector<std::vector<Point> > contours_;
+    std::set<std::pair<int, int> > edges_;
+};
+
+/** @brief Base class for all minimum graph-cut-based seam estimators.
+ */
+class CV_EXPORTS GraphCutSeamFinderBase
+{
+public:
+    enum CostType { COST_COLOR, COST_COLOR_GRAD };
+};
+
+/** @brief Minimum graph cut-based seam estimator. See details in @cite V03 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W GraphCutSeamFinder : public GraphCutSeamFinderBase, public SeamFinder
+{
+public:
+    GraphCutSeamFinder(int cost_type = COST_COLOR_GRAD, float terminal_cost = 10000.f,
+                       float bad_region_penalty = 1000.f);
+    CV_WRAP GraphCutSeamFinder(String cost_type,float terminal_cost = 10000.f,
+        float bad_region_penalty = 1000.f);
+
+    ~GraphCutSeamFinder();
+
+    CV_WRAP void find(const std::vector<UMat> &src, const std::vector<Point> &corners,
+              std::vector<UMat> &masks) CV_OVERRIDE;
+
+private:
+    // To avoid GCGraph dependency
+    class Impl;
+    Ptr<PairwiseSeamFinder> impl_;
+};
+
+
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDALEGACY
+class CV_EXPORTS GraphCutSeamFinderGpu : public GraphCutSeamFinderBase, public PairwiseSeamFinder
+{
+public:
+    GraphCutSeamFinderGpu(int cost_type = COST_COLOR_GRAD, float terminal_cost = 10000.f,
+                          float bad_region_penalty = 1000.f)
+                          : cost_type_(cost_type), terminal_cost_(terminal_cost),
+                            bad_region_penalty_(bad_region_penalty) {}
+
+    void find(const std::vector<cv::UMat> &src, const std::vector<cv::Point> &corners,
+              std::vector<cv::UMat> &masks) CV_OVERRIDE;
+    void findInPair(size_t first, size_t second, Rect roi) CV_OVERRIDE;
+
+private:
+    void setGraphWeightsColor(const cv::Mat &img1, const cv::Mat &img2, const cv::Mat &mask1, const cv::Mat &mask2,
+                              cv::Mat &terminals, cv::Mat &leftT, cv::Mat &rightT, cv::Mat &top, cv::Mat &bottom);
+    void setGraphWeightsColorGrad(const cv::Mat &img1, const cv::Mat &img2, const cv::Mat &dx1, const cv::Mat &dx2,
+                                  const cv::Mat &dy1, const cv::Mat &dy2, const cv::Mat &mask1, const cv::Mat &mask2,
+                                  cv::Mat &terminals, cv::Mat &leftT, cv::Mat &rightT, cv::Mat &top, cv::Mat &bottom);
+    std::vector<Mat> dx_, dy_;
+    int cost_type_;
+    float terminal_cost_;
+    float bad_region_penalty_;
+};
+#endif
+
+//! @}
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_SEAM_FINDERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/timelapsers.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/timelapsers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f6f3da8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/timelapsers.hpp
@@ -0,0 +1,91 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_TIMELAPSERS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_TIMELAPSERS_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching
+//! @{
+
+//  Base Timelapser class, takes a sequence of images, applies appropriate shift, stores result in dst_.
+
+class CV_EXPORTS_W Timelapser
+{
+public:
+
+    enum {AS_IS, CROP};
+
+    virtual ~Timelapser() {}
+
+    CV_WRAP static Ptr<Timelapser> createDefault(int type);
+
+    CV_WRAP virtual void initialize(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<Size> &sizes);
+    CV_WRAP virtual void process(InputArray img, InputArray mask, Point tl);
+    CV_WRAP virtual const UMat& getDst() {return dst_;}
+
+protected:
+
+    virtual bool test_point(Point pt);
+
+    UMat dst_;
+    Rect dst_roi_;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS_W TimelapserCrop : public Timelapser
+{
+public:
+    virtual void initialize(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<Size> &sizes) CV_OVERRIDE;
+};
+
+//! @}
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_TIMELAPSERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/util.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/util.hpp
new file mode 100644
index 0000000..bf7a390
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/util.hpp
@@ -0,0 +1,121 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
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+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_UTIL_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_UTIL_HPP
+
+#include <list>
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching
+//! @{
+
+class CV_EXPORTS DisjointSets
+{
+public:
+    DisjointSets(int elem_count = 0) { createOneElemSets(elem_count); }
+
+    void createOneElemSets(int elem_count);
+    int findSetByElem(int elem);
+    int mergeSets(int set1, int set2);
+
+    std::vector<int> parent;
+    std::vector<int> size;
+
+private:
+    std::vector<int> rank_;
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS GraphEdge
+{
+    GraphEdge(int from, int to, float weight);
+    bool operator <(const GraphEdge& other) const { return weight < other.weight; }
+    bool operator >(const GraphEdge& other) const { return weight > other.weight; }
+
+    int from, to;
+    float weight;
+};
+
+inline GraphEdge::GraphEdge(int _from, int _to, float _weight) : from(_from), to(_to), weight(_weight) {}
+
+
+class CV_EXPORTS Graph
+{
+public:
+    Graph(int num_vertices = 0) { create(num_vertices); }
+    void create(int num_vertices) { edges_.assign(num_vertices, std::list<GraphEdge>()); }
+    int numVertices() const { return static_cast<int>(edges_.size()); }
+    void addEdge(int from, int to, float weight);
+    template <typename B> B forEach(B body) const;
+    template <typename B> B walkBreadthFirst(int from, B body) const;
+
+private:
+    std::vector< std::list<GraphEdge> > edges_;
+};
+
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Auxiliary functions
+
+CV_EXPORTS_W bool overlapRoi(Point tl1, Point tl2, Size sz1, Size sz2, Rect &roi);
+CV_EXPORTS_W Rect resultRoi(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<UMat> &images);
+CV_EXPORTS_W Rect resultRoi(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<Size> &sizes);
+CV_EXPORTS_W Rect resultRoiIntersection(const std::vector<Point> &corners, const std::vector<Size> &sizes);
+CV_EXPORTS_W Point resultTl(const std::vector<Point> &corners);
+
+// Returns random 'count' element subset of the {0,1,...,size-1} set
+CV_EXPORTS_W void selectRandomSubset(int count, int size, std::vector<int> &subset);
+
+CV_EXPORTS_W int& stitchingLogLevel();
+
+//! @}
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#include "util_inl.hpp"
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_UTIL_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/util_inl.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/util_inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..dafab8b
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/util_inl.hpp
@@ -0,0 +1,131 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_UTIL_INL_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_UTIL_INL_HPP
+
+#include <queue>
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "util.hpp" // Make your IDE see declarations
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+template <typename B>
+B Graph::forEach(B body) const
+{
+    for (int i = 0; i < numVertices(); ++i)
+    {
+        std::list<GraphEdge>::const_iterator edge = edges_[i].begin();
+        for (; edge != edges_[i].end(); ++edge)
+            body(*edge);
+    }
+    return body;
+}
+
+
+template <typename B>
+B Graph::walkBreadthFirst(int from, B body) const
+{
+    std::vector<bool> was(numVertices(), false);
+    std::queue<int> vertices;
+
+    was[from] = true;
+    vertices.push(from);
+
+    while (!vertices.empty())
+    {
+        int vertex = vertices.front();
+        vertices.pop();
+
+        std::list<GraphEdge>::const_iterator edge = edges_[vertex].begin();
+        for (; edge != edges_[vertex].end(); ++edge)
+        {
+            if (!was[edge->to])
+            {
+                body(*edge);
+                was[edge->to] = true;
+                vertices.push(edge->to);
+            }
+        }
+    }
+
+    return body;
+}
+
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Some auxiliary math functions
+
+static inline
+float normL2(const Point3f& a)
+{
+    return a.x * a.x + a.y * a.y + a.z * a.z;
+}
+
+
+static inline
+float normL2(const Point3f& a, const Point3f& b)
+{
+    return normL2(a - b);
+}
+
+
+static inline
+double normL2sq(const Mat &r)
+{
+    return r.dot(r);
+}
+
+
+static inline int sqr(int x) { return x * x; }
+static inline float sqr(float x) { return x * x; }
+static inline double sqr(double x) { return x * x; }
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_UTIL_INL_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/warpers.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/warpers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..47d1701
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/warpers.hpp
@@ -0,0 +1,616 @@
+ /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
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+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_WARPERS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_WARPERS_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/core/cuda.hpp"
+#include "opencv2/imgproc.hpp"
+#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+//! @addtogroup stitching_warp
+//! @{
+
+/** @brief Rotation-only model image warper interface.
+ */
+class CV_EXPORTS RotationWarper
+{
+public:
+    virtual ~RotationWarper() {}
+
+    /** @brief Projects the image point.
+
+    @param pt Source point
+    @param K Camera intrinsic parameters
+    @param R Camera rotation matrix
+    @return Projected point
+     */
+    virtual Point2f warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R) = 0;
+
+    /** @brief Builds the projection maps according to the given camera data.
+
+    @param src_size Source image size
+    @param K Camera intrinsic parameters
+    @param R Camera rotation matrix
+    @param xmap Projection map for the x axis
+    @param ymap Projection map for the y axis
+    @return Projected image minimum bounding box
+     */
+    virtual Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) = 0;
+
+    /** @brief Projects the image.
+
+    @param src Source image
+    @param K Camera intrinsic parameters
+    @param R Camera rotation matrix
+    @param interp_mode Interpolation mode
+    @param border_mode Border extrapolation mode
+    @param dst Projected image
+    @return Project image top-left corner
+     */
+    virtual Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+                       CV_OUT OutputArray dst) = 0;
+
+    /** @brief Projects the image backward.
+
+    @param src Projected image
+    @param K Camera intrinsic parameters
+    @param R Camera rotation matrix
+    @param interp_mode Interpolation mode
+    @param border_mode Border extrapolation mode
+    @param dst_size Backward-projected image size
+    @param dst Backward-projected image
+     */
+    virtual void warpBackward(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+                              Size dst_size, CV_OUT OutputArray dst) = 0;
+
+    /**
+    @param src_size Source image bounding box
+    @param K Camera intrinsic parameters
+    @param R Camera rotation matrix
+    @return Projected image minimum bounding box
+     */
+    virtual Rect warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R) = 0;
+
+    virtual float getScale() const { return 1.f; }
+    virtual void setScale(float) {}
+};
+
+/** @brief Base class for warping logic implementation.
+ */
+struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE ProjectorBase
+{
+    void setCameraParams(InputArray K = Mat::eye(3, 3, CV_32F),
+                         InputArray R = Mat::eye(3, 3, CV_32F),
+                         InputArray T = Mat::zeros(3, 1, CV_32F));
+
+    float scale;
+    float k[9];
+    float rinv[9];
+    float r_kinv[9];
+    float k_rinv[9];
+    float t[3];
+};
+
+/** @brief Base class for rotation-based warper using a detail::ProjectorBase_ derived class.
+ */
+template <class P>
+class CV_EXPORTS_TEMPLATE RotationWarperBase : public RotationWarper
+{
+public:
+    Point2f warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R) CV_OVERRIDE;
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE;
+
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               OutputArray dst) CV_OVERRIDE;
+
+    void warpBackward(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+                      Size dst_size, OutputArray dst) CV_OVERRIDE;
+
+    Rect warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R) CV_OVERRIDE;
+
+    float getScale() const  CV_OVERRIDE{ return projector_.scale; }
+    void setScale(float val) CV_OVERRIDE { projector_.scale = val; }
+
+protected:
+
+    // Detects ROI of the destination image. It's correct for any projection.
+    virtual void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br);
+
+    // Detects ROI of the destination image by walking over image border.
+    // Correctness for any projection isn't guaranteed.
+    void detectResultRoiByBorder(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br);
+
+    P projector_;
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS PlaneProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+/** @brief Warper that maps an image onto the z = 1 plane.
+ */
+class CV_EXPORTS PlaneWarper : public RotationWarperBase<PlaneProjector>
+{
+public:
+    /** @brief Construct an instance of the plane warper class.
+
+    @param scale Projected image scale multiplier
+     */
+    PlaneWarper(float scale = 1.f) { projector_.scale = scale; }
+
+    Point2f warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R) CV_OVERRIDE;
+    Point2f warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R, InputArray T);
+
+    virtual Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, InputArray T, CV_OUT OutputArray xmap, CV_OUT OutputArray ymap);
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, CV_OUT OutputArray xmap, CV_OUT OutputArray ymap) CV_OVERRIDE;
+
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R,
+               int interp_mode, int border_mode, CV_OUT OutputArray dst) CV_OVERRIDE;
+    virtual Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, InputArray T, int interp_mode, int border_mode,
+        CV_OUT OutputArray dst);
+
+    Rect warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R) CV_OVERRIDE;
+    Rect warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R, InputArray T);
+
+protected:
+    void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) CV_OVERRIDE;
+};
+
+
+/** @brief Affine warper that uses rotations and translations
+
+ Uses affine transformation in homogeneous coordinates to represent both rotation and
+ translation in camera rotation matrix.
+ */
+class CV_EXPORTS AffineWarper : public PlaneWarper
+{
+public:
+    /** @brief Construct an instance of the affine warper class.
+
+    @param scale Projected image scale multiplier
+     */
+    AffineWarper(float scale = 1.f) : PlaneWarper(scale) {}
+
+    Point2f warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R) CV_OVERRIDE;
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, CV_OUT OutputArray xmap, CV_OUT  OutputArray ymap) CV_OVERRIDE;
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R,
+               int interp_mode, int border_mode, CV_OUT OutputArray dst) CV_OVERRIDE;
+    Rect warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R) CV_OVERRIDE;
+
+protected:
+    /** @brief Extracts rotation and translation matrices from matrix H representing
+        affine transformation in homogeneous coordinates
+     */
+    void getRTfromHomogeneous(InputArray H, Mat &R, Mat &T);
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE SphericalProjector : ProjectorBase
+{
+    CV_WRAP void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    CV_WRAP void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+/** @brief Warper that maps an image onto the unit sphere located at the origin.
+
+ Projects image onto unit sphere with origin at (0, 0, 0) and radius scale, measured in pixels.
+ A 360 panorama would therefore have a resulting width of 2 * scale * PI pixels.
+ Poles are located at (0, -1, 0) and (0, 1, 0) points.
+*/
+class CV_EXPORTS SphericalWarper : public RotationWarperBase<SphericalProjector>
+{
+public:
+    /** @brief Construct an instance of the spherical warper class.
+
+    @param scale Radius of the projected sphere, in pixels. An image spanning the
+                 whole sphere will have a width of 2 * scale * PI pixels.
+     */
+    SphericalWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE;
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode, OutputArray dst) CV_OVERRIDE;
+protected:
+    void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) CV_OVERRIDE;
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS CylindricalProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+/** @brief Warper that maps an image onto the x\*x + z\*z = 1 cylinder.
+ */
+class CV_EXPORTS CylindricalWarper : public RotationWarperBase<CylindricalProjector>
+{
+public:
+    /** @brief Construct an instance of the cylindrical warper class.
+
+    @param scale Projected image scale multiplier
+     */
+    CylindricalWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE;
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode, OutputArray dst) CV_OVERRIDE;
+protected:
+    void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) CV_OVERRIDE
+    {
+        RotationWarperBase<CylindricalProjector>::detectResultRoiByBorder(src_size, dst_tl, dst_br);
+    }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS FisheyeProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS FisheyeWarper : public RotationWarperBase<FisheyeProjector>
+{
+public:
+    FisheyeWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS StereographicProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS StereographicWarper : public RotationWarperBase<StereographicProjector>
+{
+public:
+    StereographicWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS CompressedRectilinearProjector : ProjectorBase
+{
+    float a, b;
+
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS CompressedRectilinearWarper : public RotationWarperBase<CompressedRectilinearProjector>
+{
+public:
+    CompressedRectilinearWarper(float scale, float A = 1, float B = 1)
+    {
+        projector_.a = A;
+        projector_.b = B;
+        projector_.scale = scale;
+    }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS CompressedRectilinearPortraitProjector : ProjectorBase
+{
+    float a, b;
+
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS CompressedRectilinearPortraitWarper : public RotationWarperBase<CompressedRectilinearPortraitProjector>
+{
+public:
+   CompressedRectilinearPortraitWarper(float scale, float A = 1, float B = 1)
+   {
+       projector_.a = A;
+       projector_.b = B;
+       projector_.scale = scale;
+   }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS PaniniProjector : ProjectorBase
+{
+    float a, b;
+
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS PaniniWarper : public RotationWarperBase<PaniniProjector>
+{
+public:
+   PaniniWarper(float scale, float A = 1, float B = 1)
+   {
+       projector_.a = A;
+       projector_.b = B;
+       projector_.scale = scale;
+   }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS PaniniPortraitProjector : ProjectorBase
+{
+    float a, b;
+
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS PaniniPortraitWarper : public RotationWarperBase<PaniniPortraitProjector>
+{
+public:
+   PaniniPortraitWarper(float scale, float A = 1, float B = 1)
+   {
+       projector_.a = A;
+       projector_.b = B;
+       projector_.scale = scale;
+   }
+
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS MercatorProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS MercatorWarper : public RotationWarperBase<MercatorProjector>
+{
+public:
+    MercatorWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS TransverseMercatorProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS TransverseMercatorWarper : public RotationWarperBase<TransverseMercatorProjector>
+{
+public:
+    TransverseMercatorWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+};
+
+
+class CV_EXPORTS PlaneWarperGpu : public PlaneWarper
+{
+public:
+    PlaneWarperGpu(float scale = 1.f) : PlaneWarper(scale) {}
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE
+    {
+        Rect result = buildMaps(src_size, K, R, d_xmap_, d_ymap_);
+        d_xmap_.download(xmap);
+        d_ymap_.download(ymap);
+        return result;
+    }
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, InputArray T, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE
+    {
+        Rect result = buildMaps(src_size, K, R, T, d_xmap_, d_ymap_);
+        d_xmap_.download(xmap);
+        d_ymap_.download(ymap);
+        return result;
+    }
+
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               OutputArray dst) CV_OVERRIDE
+    {
+        d_src_.upload(src);
+        Point result = warp(d_src_, K, R, interp_mode, border_mode, d_dst_);
+        d_dst_.download(dst);
+        return result;
+    }
+
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, InputArray T, int interp_mode, int border_mode,
+               OutputArray dst) CV_OVERRIDE
+    {
+        d_src_.upload(src);
+        Point result = warp(d_src_, K, R, T, interp_mode, border_mode, d_dst_);
+        d_dst_.download(dst);
+        return result;
+    }
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, cuda::GpuMat & xmap, cuda::GpuMat & ymap);
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, InputArray T, cuda::GpuMat & xmap, cuda::GpuMat & ymap);
+
+    Point warp(const cuda::GpuMat & src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               cuda::GpuMat & dst);
+
+    Point warp(const cuda::GpuMat & src, InputArray K, InputArray R, InputArray T, int interp_mode, int border_mode,
+               cuda::GpuMat & dst);
+
+private:
+    cuda::GpuMat d_xmap_, d_ymap_, d_src_, d_dst_;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS SphericalWarperGpu : public SphericalWarper
+{
+public:
+    SphericalWarperGpu(float scale) : SphericalWarper(scale) {}
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE
+    {
+        Rect result = buildMaps(src_size, K, R, d_xmap_, d_ymap_);
+        d_xmap_.download(xmap);
+        d_ymap_.download(ymap);
+        return result;
+    }
+
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               OutputArray dst) CV_OVERRIDE
+    {
+        d_src_.upload(src);
+        Point result = warp(d_src_, K, R, interp_mode, border_mode, d_dst_);
+        d_dst_.download(dst);
+        return result;
+    }
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, cuda::GpuMat & xmap, cuda::GpuMat & ymap);
+
+    Point warp(const cuda::GpuMat & src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               cuda::GpuMat & dst);
+
+private:
+    cuda::GpuMat d_xmap_, d_ymap_, d_src_, d_dst_;
+};
+
+
+class CV_EXPORTS CylindricalWarperGpu : public CylindricalWarper
+{
+public:
+    CylindricalWarperGpu(float scale) : CylindricalWarper(scale) {}
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap) CV_OVERRIDE
+    {
+        Rect result = buildMaps(src_size, K, R, d_xmap_, d_ymap_);
+        d_xmap_.download(xmap);
+        d_ymap_.download(ymap);
+        return result;
+    }
+
+    Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               OutputArray dst) CV_OVERRIDE
+    {
+        d_src_.upload(src);
+        Point result = warp(d_src_, K, R, interp_mode, border_mode, d_dst_);
+        d_dst_.download(dst);
+        return result;
+    }
+
+    Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, cuda::GpuMat & xmap, cuda::GpuMat & ymap);
+
+    Point warp(const cuda::GpuMat & src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+               cuda::GpuMat & dst);
+
+private:
+    cuda::GpuMat d_xmap_, d_ymap_, d_src_, d_dst_;
+};
+
+
+struct CV_EXPORTS SphericalPortraitProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+// Projects image onto unit sphere with origin at (0, 0, 0).
+// Poles are located NOT at (0, -1, 0) and (0, 1, 0) points, BUT at (1, 0, 0) and (-1, 0, 0) points.
+class CV_EXPORTS SphericalPortraitWarper : public RotationWarperBase<SphericalPortraitProjector>
+{
+public:
+    SphericalPortraitWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+
+protected:
+    void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) CV_OVERRIDE;
+};
+
+struct CV_EXPORTS CylindricalPortraitProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS CylindricalPortraitWarper : public RotationWarperBase<CylindricalPortraitProjector>
+{
+public:
+    CylindricalPortraitWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+
+protected:
+    void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) CV_OVERRIDE
+    {
+        RotationWarperBase<CylindricalPortraitProjector>::detectResultRoiByBorder(src_size, dst_tl, dst_br);
+    }
+};
+
+struct CV_EXPORTS PlanePortraitProjector : ProjectorBase
+{
+    void mapForward(float x, float y, float &u, float &v);
+    void mapBackward(float u, float v, float &x, float &y);
+};
+
+
+class CV_EXPORTS PlanePortraitWarper : public RotationWarperBase<PlanePortraitProjector>
+{
+public:
+    PlanePortraitWarper(float scale) { projector_.scale = scale; }
+
+protected:
+    void detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) CV_OVERRIDE
+    {
+        RotationWarperBase<PlanePortraitProjector>::detectResultRoiByBorder(src_size, dst_tl, dst_br);
+    }
+};
+
+//! @} stitching_warp
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+#include "warpers_inl.hpp"
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_WARPERS_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/detail/warpers_inl.hpp b/include/opencv2/stitching/detail/warpers_inl.hpp
new file mode 100644
index 0000000..f4a19d9
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/detail/warpers_inl.hpp
@@ -0,0 +1,774 @@
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+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_WARPERS_INL_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_WARPERS_INL_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "warpers.hpp" // Make your IDE see declarations
+#include <limits>
+
+//! @cond IGNORED
+
+namespace cv {
+namespace detail {
+
+template <class P>
+Point2f RotationWarperBase<P>::warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R)
+{
+    projector_.setCameraParams(K, R);
+    Point2f uv;
+    projector_.mapForward(pt.x, pt.y, uv.x, uv.y);
+    return uv;
+}
+
+
+template <class P>
+Rect RotationWarperBase<P>::buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray _xmap, OutputArray _ymap)
+{
+    projector_.setCameraParams(K, R);
+
+    Point dst_tl, dst_br;
+    detectResultRoi(src_size, dst_tl, dst_br);
+
+    _xmap.create(dst_br.y - dst_tl.y + 1, dst_br.x - dst_tl.x + 1, CV_32F);
+    _ymap.create(dst_br.y - dst_tl.y + 1, dst_br.x - dst_tl.x + 1, CV_32F);
+
+    Mat xmap = _xmap.getMat(), ymap = _ymap.getMat();
+
+    float x, y;
+    for (int v = dst_tl.y; v <= dst_br.y; ++v)
+    {
+        for (int u = dst_tl.x; u <= dst_br.x; ++u)
+        {
+            projector_.mapBackward(static_cast<float>(u), static_cast<float>(v), x, y);
+            xmap.at<float>(v - dst_tl.y, u - dst_tl.x) = x;
+            ymap.at<float>(v - dst_tl.y, u - dst_tl.x) = y;
+        }
+    }
+
+    return Rect(dst_tl, dst_br);
+}
+
+
+template <class P>
+Point RotationWarperBase<P>::warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+                                  OutputArray dst)
+{
+    UMat xmap, ymap;
+    Rect dst_roi = buildMaps(src.size(), K, R, xmap, ymap);
+
+    dst.create(dst_roi.height + 1, dst_roi.width + 1, src.type());
+    remap(src, dst, xmap, ymap, interp_mode, border_mode);
+
+    return dst_roi.tl();
+}
+
+
+template <class P>
+void RotationWarperBase<P>::warpBackward(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+                                         Size dst_size, OutputArray dst)
+{
+    projector_.setCameraParams(K, R);
+
+    Point src_tl, src_br;
+    detectResultRoi(dst_size, src_tl, src_br);
+
+    Size size = src.size();
+    CV_Assert(src_br.x - src_tl.x + 1 == size.width && src_br.y - src_tl.y + 1 == size.height);
+
+    Mat xmap(dst_size, CV_32F);
+    Mat ymap(dst_size, CV_32F);
+
+    float u, v;
+    for (int y = 0; y < dst_size.height; ++y)
+    {
+        for (int x = 0; x < dst_size.width; ++x)
+        {
+            projector_.mapForward(static_cast<float>(x), static_cast<float>(y), u, v);
+            xmap.at<float>(y, x) = u - src_tl.x;
+            ymap.at<float>(y, x) = v - src_tl.y;
+        }
+    }
+
+    dst.create(dst_size, src.type());
+    remap(src, dst, xmap, ymap, interp_mode, border_mode);
+}
+
+
+template <class P>
+Rect RotationWarperBase<P>::warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R)
+{
+    projector_.setCameraParams(K, R);
+
+    Point dst_tl, dst_br;
+    detectResultRoi(src_size, dst_tl, dst_br);
+
+    return Rect(dst_tl, Point(dst_br.x + 1, dst_br.y + 1));
+}
+
+
+template <class P>
+void RotationWarperBase<P>::detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br)
+{
+    float tl_uf = (std::numeric_limits<float>::max)();
+    float tl_vf = (std::numeric_limits<float>::max)();
+    float br_uf = -(std::numeric_limits<float>::max)();
+    float br_vf = -(std::numeric_limits<float>::max)();
+
+    float u, v;
+    for (int y = 0; y < src_size.height; ++y)
+    {
+        for (int x = 0; x < src_size.width; ++x)
+        {
+            projector_.mapForward(static_cast<float>(x), static_cast<float>(y), u, v);
+            tl_uf = (std::min)(tl_uf, u); tl_vf = (std::min)(tl_vf, v);
+            br_uf = (std::max)(br_uf, u); br_vf = (std::max)(br_vf, v);
+        }
+    }
+
+    dst_tl.x = static_cast<int>(tl_uf);
+    dst_tl.y = static_cast<int>(tl_vf);
+    dst_br.x = static_cast<int>(br_uf);
+    dst_br.y = static_cast<int>(br_vf);
+}
+
+
+template <class P>
+void RotationWarperBase<P>::detectResultRoiByBorder(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br)
+{
+    float tl_uf = (std::numeric_limits<float>::max)();
+    float tl_vf = (std::numeric_limits<float>::max)();
+    float br_uf = -(std::numeric_limits<float>::max)();
+    float br_vf = -(std::numeric_limits<float>::max)();
+
+    float u, v;
+    for (float x = 0; x < src_size.width; ++x)
+    {
+        projector_.mapForward(static_cast<float>(x), 0, u, v);
+        tl_uf = (std::min)(tl_uf, u); tl_vf = (std::min)(tl_vf, v);
+        br_uf = (std::max)(br_uf, u); br_vf = (std::max)(br_vf, v);
+
+        projector_.mapForward(static_cast<float>(x), static_cast<float>(src_size.height - 1), u, v);
+        tl_uf = (std::min)(tl_uf, u); tl_vf = (std::min)(tl_vf, v);
+        br_uf = (std::max)(br_uf, u); br_vf = (std::max)(br_vf, v);
+    }
+    for (int y = 0; y < src_size.height; ++y)
+    {
+        projector_.mapForward(0, static_cast<float>(y), u, v);
+        tl_uf = (std::min)(tl_uf, u); tl_vf = (std::min)(tl_vf, v);
+        br_uf = (std::max)(br_uf, u); br_vf = (std::max)(br_vf, v);
+
+        projector_.mapForward(static_cast<float>(src_size.width - 1), static_cast<float>(y), u, v);
+        tl_uf = (std::min)(tl_uf, u); tl_vf = (std::min)(tl_vf, v);
+        br_uf = (std::max)(br_uf, u); br_vf = (std::max)(br_vf, v);
+    }
+
+    dst_tl.x = static_cast<int>(tl_uf);
+    dst_tl.y = static_cast<int>(tl_vf);
+    dst_br.x = static_cast<int>(br_uf);
+    dst_br.y = static_cast<int>(br_vf);
+}
+
+
+inline
+void PlaneProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    x_ = t[0] + x_ / z_ * (1 - t[2]);
+    y_ = t[1] + y_ / z_ * (1 - t[2]);
+
+    u = scale * x_;
+    v = scale * y_;
+}
+
+
+inline
+void PlaneProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u = u / scale - t[0];
+    v = v / scale - t[1];
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * u + k_rinv[1] * v + k_rinv[2] * (1 - t[2]);
+    y = k_rinv[3] * u + k_rinv[4] * v + k_rinv[5] * (1 - t[2]);
+    z = k_rinv[6] * u + k_rinv[7] * v + k_rinv[8] * (1 - t[2]);
+
+    x /= z;
+    y /= z;
+}
+
+
+inline
+void SphericalProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    u = scale * atan2f(x_, z_);
+    float w = y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_);
+    v = scale * (static_cast<float>(CV_PI) - acosf(w == w ? w : 0));
+}
+
+
+inline
+void SphericalProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float sinv = sinf(static_cast<float>(CV_PI) - v);
+    float x_ = sinv * sinf(u);
+    float y_ = cosf(static_cast<float>(CV_PI) - v);
+    float z_ = sinv * cosf(u);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+
+inline
+void CylindricalProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    u = scale * atan2f(x_, z_);
+    v = scale * y_ / sqrtf(x_ * x_ + z_ * z_);
+}
+
+
+inline
+void CylindricalProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float x_ = sinf(u);
+    float y_ = v;
+    float z_ = cosf(u);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void FisheyeProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = (float)CV_PI - acosf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    u = scale * v_ * cosf(u_);
+    v = scale * v_ * sinf(u_);
+}
+
+inline
+void FisheyeProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float u_ = atan2f(v, u);
+    float v_ = sqrtf(u*u + v*v);
+
+    float sinv = sinf((float)CV_PI - v_);
+    float x_ = sinv * sinf(u_);
+    float y_ = cosf((float)CV_PI - v_);
+    float z_ = sinv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void StereographicProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = (float)CV_PI - acosf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    float r = sinf(v_) / (1 - cosf(v_));
+
+    u = scale * r * cos(u_);
+    v = scale * r * sin(u_);
+}
+
+inline
+void StereographicProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float u_ = atan2f(v, u);
+    float r = sqrtf(u*u + v*v);
+    float v_ = 2 * atanf(1.f / r);
+
+    float sinv = sinf((float)CV_PI - v_);
+    float x_ = sinv * sinf(u_);
+    float y_ = cosf((float)CV_PI - v_);
+    float z_ = sinv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void CompressedRectilinearProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = asinf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    u = scale * a * tanf(u_ / a);
+    v = scale * b * tanf(v_) / cosf(u_);
+}
+
+inline
+void CompressedRectilinearProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float aatg = a * atanf(u / a);
+    float u_ = aatg;
+    float v_ = atanf(v * cosf(aatg) / b);
+
+    float cosv = cosf(v_);
+    float x_ = cosv * sinf(u_);
+    float y_ = sinf(v_);
+    float z_ = cosv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void CompressedRectilinearPortraitProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float y_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float x_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = asinf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    u = - scale * a * tanf(u_ / a);
+    v = scale * b * tanf(v_) / cosf(u_);
+}
+
+inline
+void CompressedRectilinearPortraitProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= - scale;
+    v /= scale;
+
+    float aatg = a * atanf(u / a);
+    float u_ = aatg;
+    float v_ = atanf(v * cosf( aatg ) / b);
+
+    float cosv = cosf(v_);
+    float y_ = cosv * sinf(u_);
+    float x_ = sinf(v_);
+    float z_ = cosv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void PaniniProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = asinf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    float tg = a * tanf(u_ / a);
+    u = scale * tg;
+
+    float sinu = sinf(u_);
+    if ( fabs(sinu) < 1E-7 )
+        v = scale * b * tanf(v_);
+    else
+        v = scale * b * tg * tanf(v_) / sinu;
+}
+
+inline
+void PaniniProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float lamda = a * atanf(u / a);
+    float u_ = lamda;
+
+    float v_;
+    if ( fabs(lamda) > 1E-7)
+        v_ = atanf(v * sinf(lamda) / (b * a * tanf(lamda / a)));
+    else
+        v_ = atanf(v / b);
+
+    float cosv = cosf(v_);
+    float x_ = cosv * sinf(u_);
+    float y_ = sinf(v_);
+    float z_ = cosv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void PaniniPortraitProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float y_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float x_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = asinf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    float tg = a * tanf(u_ / a);
+    u = - scale * tg;
+
+    float sinu = sinf( u_ );
+    if ( fabs(sinu) < 1E-7 )
+        v = scale * b * tanf(v_);
+    else
+        v = scale * b * tg * tanf(v_) / sinu;
+}
+
+inline
+void PaniniPortraitProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= - scale;
+    v /= scale;
+
+    float lamda = a * atanf(u / a);
+    float u_ = lamda;
+
+    float v_;
+    if ( fabs(lamda) > 1E-7)
+        v_ = atanf(v * sinf(lamda) / (b * a * tanf(lamda/a)));
+    else
+        v_ = atanf(v / b);
+
+    float cosv = cosf(v_);
+    float y_ = cosv * sinf(u_);
+    float x_ = sinf(v_);
+    float z_ = cosv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void MercatorProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = asinf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    u = scale * u_;
+    v = scale * logf( tanf( (float)(CV_PI/4) + v_/2 ) );
+}
+
+inline
+void MercatorProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float v_ = atanf( sinhf(v) );
+    float u_ = u;
+
+    float cosv = cosf(v_);
+    float x_ = cosv * sinf(u_);
+    float y_ = sinf(v_);
+    float z_ = cosv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void TransverseMercatorProjector::mapForward(float x, float y, float &u, float &v)
+{
+    float x_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float u_ = atan2f(x_, z_);
+    float v_ = asinf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_));
+
+    float B = cosf(v_) * sinf(u_);
+
+    u = scale / 2 * logf( (1+B) / (1-B) );
+    v = scale * atan2f(tanf(v_), cosf(u_));
+}
+
+inline
+void TransverseMercatorProjector::mapBackward(float u, float v, float &x, float &y)
+{
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float v_ = asinf( sinf(v) / coshf(u) );
+    float u_ = atan2f( sinhf(u), cos(v) );
+
+    float cosv = cosf(v_);
+    float x_ = cosv * sinf(u_);
+    float y_ = sinf(v_);
+    float z_ = cosv * cosf(u_);
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void SphericalPortraitProjector::mapForward(float x, float y, float &u0, float &v0)
+{
+    float x0_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y0_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_ = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float x_ = y0_;
+    float y_ = x0_;
+    float u, v;
+
+    u = scale * atan2f(x_, z_);
+    v = scale * (static_cast<float>(CV_PI) - acosf(y_ / sqrtf(x_ * x_ + y_ * y_ + z_ * z_)));
+
+    u0 = -u;//v;
+    v0 = v;//u;
+}
+
+
+inline
+void SphericalPortraitProjector::mapBackward(float u0, float v0, float &x, float &y)
+{
+    float u, v;
+    u = -u0;//v0;
+    v = v0;//u0;
+
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float sinv = sinf(static_cast<float>(CV_PI) - v);
+    float x0_ = sinv * sinf(u);
+    float y0_ = cosf(static_cast<float>(CV_PI) - v);
+    float z_ = sinv * cosf(u);
+
+    float x_ = y0_;
+    float y_ = x0_;
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void CylindricalPortraitProjector::mapForward(float x, float y, float &u0, float &v0)
+{
+    float x0_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y0_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_  = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float x_ = y0_;
+    float y_ = x0_;
+    float u, v;
+
+    u = scale * atan2f(x_, z_);
+    v = scale * y_ / sqrtf(x_ * x_ + z_ * z_);
+
+    u0 = -u;//v;
+    v0 = v;//u;
+}
+
+
+inline
+void CylindricalPortraitProjector::mapBackward(float u0, float v0, float &x, float &y)
+{
+    float u, v;
+    u = -u0;//v0;
+    v = v0;//u0;
+
+    u /= scale;
+    v /= scale;
+
+    float x0_ = sinf(u);
+    float y0_ = v;
+    float z_  = cosf(u);
+
+    float x_ = y0_;
+    float y_ = x0_;
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * x_ + k_rinv[1] * y_ + k_rinv[2] * z_;
+    y = k_rinv[3] * x_ + k_rinv[4] * y_ + k_rinv[5] * z_;
+    z = k_rinv[6] * x_ + k_rinv[7] * y_ + k_rinv[8] * z_;
+
+    if (z > 0) { x /= z; y /= z; }
+    else x = y = -1;
+}
+
+inline
+void PlanePortraitProjector::mapForward(float x, float y, float &u0, float &v0)
+{
+    float x0_ = r_kinv[0] * x + r_kinv[1] * y + r_kinv[2];
+    float y0_ = r_kinv[3] * x + r_kinv[4] * y + r_kinv[5];
+    float z_  = r_kinv[6] * x + r_kinv[7] * y + r_kinv[8];
+
+    float x_ = y0_;
+    float y_ = x0_;
+
+    x_ = t[0] + x_ / z_ * (1 - t[2]);
+    y_ = t[1] + y_ / z_ * (1 - t[2]);
+
+    float u,v;
+    u = scale * x_;
+    v = scale * y_;
+
+    u0 = -u;
+    v0 = v;
+}
+
+
+inline
+void PlanePortraitProjector::mapBackward(float u0, float v0, float &x, float &y)
+{
+    float u, v;
+    u = -u0;
+    v = v0;
+
+    u = u / scale - t[0];
+    v = v / scale - t[1];
+
+    float z;
+    x = k_rinv[0] * v + k_rinv[1] * u + k_rinv[2] * (1 - t[2]);
+    y = k_rinv[3] * v + k_rinv[4] * u + k_rinv[5] * (1 - t[2]);
+    z = k_rinv[6] * v + k_rinv[7] * u + k_rinv[8] * (1 - t[2]);
+
+    x /= z;
+    y /= z;
+}
+
+
+} // namespace detail
+} // namespace cv
+
+//! @endcond
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_WARPERS_INL_HPP
diff --git a/include/opencv2/stitching/warpers.hpp b/include/opencv2/stitching/warpers.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ff43386
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/stitching/warpers.hpp
@@ -0,0 +1,261 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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+//
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+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
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+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_STITCHING_WARPER_CREATORS_HPP
+#define OPENCV_STITCHING_WARPER_CREATORS_HPP
+
+#include "opencv2/stitching/detail/warpers.hpp"
+#include <string>
+
+namespace cv {
+    class CV_EXPORTS_W PyRotationWarper
+    {
+        Ptr<detail::RotationWarper> rw;
+
+    public:
+        CV_WRAP PyRotationWarper(String type, float scale);
+        CV_WRAP PyRotationWarper() {};
+        ~PyRotationWarper() {}
+
+        /** @brief Projects the image point.
+
+        @param pt Source point
+        @param K Camera intrinsic parameters
+        @param R Camera rotation matrix
+        @return Projected point
+        */
+        CV_WRAP Point2f warpPoint(const Point2f &pt, InputArray K, InputArray R);
+
+        /** @brief Builds the projection maps according to the given camera data.
+
+        @param src_size Source image size
+        @param K Camera intrinsic parameters
+        @param R Camera rotation matrix
+        @param xmap Projection map for the x axis
+        @param ymap Projection map for the y axis
+        @return Projected image minimum bounding box
+        */
+        CV_WRAP Rect buildMaps(Size src_size, InputArray K, InputArray R, OutputArray xmap, OutputArray ymap);
+
+        /** @brief Projects the image.
+
+        @param src Source image
+        @param K Camera intrinsic parameters
+        @param R Camera rotation matrix
+        @param interp_mode Interpolation mode
+        @param border_mode Border extrapolation mode
+        @param dst Projected image
+        @return Project image top-left corner
+        */
+        CV_WRAP Point warp(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+            CV_OUT OutputArray dst);
+
+        /** @brief Projects the image backward.
+
+        @param src Projected image
+        @param K Camera intrinsic parameters
+        @param R Camera rotation matrix
+        @param interp_mode Interpolation mode
+        @param border_mode Border extrapolation mode
+        @param dst_size Backward-projected image size
+        @param dst Backward-projected image
+        */
+        CV_WRAP void warpBackward(InputArray src, InputArray K, InputArray R, int interp_mode, int border_mode,
+            Size dst_size, CV_OUT OutputArray dst);
+
+        /**
+        @param src_size Source image bounding box
+        @param K Camera intrinsic parameters
+        @param R Camera rotation matrix
+        @return Projected image minimum bounding box
+        */
+        CV_WRAP Rect warpRoi(Size src_size, InputArray K, InputArray R);
+
+        CV_WRAP float getScale() const { return 1.f; }
+        CV_WRAP void setScale(float) {}
+    };
+
+//! @addtogroup stitching_warp
+//! @{
+
+/** @brief Image warper factories base class.
+ */
+
+class CV_EXPORTS_W WarperCreator
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual ~WarperCreator() {}
+    virtual Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const = 0;
+};
+
+
+/** @brief Plane warper factory class.
+  @sa detail::PlaneWarper
+ */
+class CV_EXPORTS  PlaneWarper : public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::PlaneWarper>(scale); }
+};
+
+/** @brief Affine warper factory class.
+  @sa detail::AffineWarper
+ */
+class CV_EXPORTS  AffineWarper : public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::AffineWarper>(scale); }
+};
+
+/** @brief Cylindrical warper factory class.
+@sa detail::CylindricalWarper
+*/
+class CV_EXPORTS CylindricalWarper: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::CylindricalWarper>(scale); }
+};
+
+/** @brief Spherical warper factory class */
+class CV_EXPORTS SphericalWarper: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::SphericalWarper>(scale); }
+};
+
+class CV_EXPORTS FisheyeWarper : public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::FisheyeWarper>(scale); }
+};
+
+class CV_EXPORTS StereographicWarper: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::StereographicWarper>(scale); }
+};
+
+class CV_EXPORTS CompressedRectilinearWarper: public WarperCreator
+{
+    float a, b;
+public:
+    CompressedRectilinearWarper(float A = 1, float B = 1)
+    {
+        a = A; b = B;
+    }
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::CompressedRectilinearWarper>(scale, a, b); }
+};
+
+class CV_EXPORTS CompressedRectilinearPortraitWarper: public WarperCreator
+{
+    float a, b;
+public:
+    CompressedRectilinearPortraitWarper(float A = 1, float B = 1)
+    {
+        a = A; b = B;
+    }
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::CompressedRectilinearPortraitWarper>(scale, a, b); }
+};
+
+class CV_EXPORTS PaniniWarper: public WarperCreator
+{
+    float a, b;
+public:
+    PaniniWarper(float A = 1, float B = 1)
+    {
+        a = A; b = B;
+    }
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::PaniniWarper>(scale, a, b); }
+};
+
+class CV_EXPORTS PaniniPortraitWarper: public WarperCreator
+{
+    float a, b;
+public:
+    PaniniPortraitWarper(float A = 1, float B = 1)
+    {
+        a = A; b = B;
+    }
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::PaniniPortraitWarper>(scale, a, b); }
+};
+
+class CV_EXPORTS MercatorWarper: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::MercatorWarper>(scale); }
+};
+
+class CV_EXPORTS TransverseMercatorWarper: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::TransverseMercatorWarper>(scale); }
+};
+
+
+
+#ifdef HAVE_OPENCV_CUDAWARPING
+class PlaneWarperGpu: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::PlaneWarperGpu>(scale); }
+};
+
+
+class CylindricalWarperGpu: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::CylindricalWarperGpu>(scale); }
+};
+
+
+class SphericalWarperGpu: public WarperCreator
+{
+public:
+    Ptr<detail::RotationWarper> create(float scale) const CV_OVERRIDE { return makePtr<detail::SphericalWarperGpu>(scale); }
+};
+#endif
+
+//! @} stitching_warp
+
+} // namespace cv
+
+#endif // OPENCV_STITCHING_WARPER_CREATORS_HPP
diff --git a/include/opencv2/video.hpp b/include/opencv2/video.hpp
new file mode 100644
index 0000000..a3dde60
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/video.hpp
@@ -0,0 +1,59 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_VIDEO_HPP
+#define OPENCV_VIDEO_HPP
+
+/**
+  @defgroup video Video Analysis
+  @{
+    @defgroup video_motion Motion Analysis
+    @defgroup video_track Object Tracking
+    @defgroup video_c C API
+  @}
+*/
+
+#include "opencv2/video/tracking.hpp"
+#include "opencv2/video/background_segm.hpp"
+
+#endif //OPENCV_VIDEO_HPP
diff --git a/include/opencv2/video/background_segm.hpp b/include/opencv2/video/background_segm.hpp
new file mode 100644
index 0000000..e1dfa15
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/video/background_segm.hpp
@@ -0,0 +1,317 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
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+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_BACKGROUND_SEGM_HPP
+#define OPENCV_BACKGROUND_SEGM_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup video_motion
+//! @{
+
+/** @brief Base class for background/foreground segmentation. :
+
+The class is only used to define the common interface for the whole family of background/foreground
+segmentation algorithms.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BackgroundSubtractor : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Computes a foreground mask.
+
+    @param image Next video frame.
+    @param fgmask The output foreground mask as an 8-bit binary image.
+    @param learningRate The value between 0 and 1 that indicates how fast the background model is
+    learnt. Negative parameter value makes the algorithm to use some automatically chosen learning
+    rate. 0 means that the background model is not updated at all, 1 means that the background model
+    is completely reinitialized from the last frame.
+     */
+    CV_WRAP virtual void apply(InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) = 0;
+
+    /** @brief Computes a background image.
+
+    @param backgroundImage The output background image.
+
+    @note Sometimes the background image can be very blurry, as it contain the average background
+    statistics.
+     */
+    CV_WRAP virtual void getBackgroundImage(OutputArray backgroundImage) const = 0;
+};
+
+
+/** @brief Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm.
+
+The class implements the Gaussian mixture model background subtraction described in @cite Zivkovic2004
+and @cite Zivkovic2006 .
+ */
+class CV_EXPORTS_W BackgroundSubtractorMOG2 : public BackgroundSubtractor
+{
+public:
+    /** @brief Returns the number of last frames that affect the background model
+    */
+    CV_WRAP virtual int getHistory() const = 0;
+    /** @brief Sets the number of last frames that affect the background model
+    */
+    CV_WRAP virtual void setHistory(int history) = 0;
+
+    /** @brief Returns the number of gaussian components in the background model
+    */
+    CV_WRAP virtual int getNMixtures() const = 0;
+    /** @brief Sets the number of gaussian components in the background model.
+
+    The model needs to be reinitalized to reserve memory.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setNMixtures(int nmixtures) = 0;//needs reinitialization!
+
+    /** @brief Returns the "background ratio" parameter of the algorithm
+
+    If a foreground pixel keeps semi-constant value for about backgroundRatio\*history frames, it's
+    considered background and added to the model as a center of a new component. It corresponds to TB
+    parameter in the paper.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getBackgroundRatio() const = 0;
+    /** @brief Sets the "background ratio" parameter of the algorithm
+    */
+    CV_WRAP virtual void setBackgroundRatio(double ratio) = 0;
+
+    /** @brief Returns the variance threshold for the pixel-model match
+
+    The main threshold on the squared Mahalanobis distance to decide if the sample is well described by
+    the background model or not. Related to Cthr from the paper.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getVarThreshold() const = 0;
+    /** @brief Sets the variance threshold for the pixel-model match
+    */
+    CV_WRAP virtual void setVarThreshold(double varThreshold) = 0;
+
+    /** @brief Returns the variance threshold for the pixel-model match used for new mixture component generation
+
+    Threshold for the squared Mahalanobis distance that helps decide when a sample is close to the
+    existing components (corresponds to Tg in the paper). If a pixel is not close to any component, it
+    is considered foreground or added as a new component. 3 sigma =\> Tg=3\*3=9 is default. A smaller Tg
+    value generates more components. A higher Tg value may result in a small number of components but
+    they can grow too large.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getVarThresholdGen() const = 0;
+    /** @brief Sets the variance threshold for the pixel-model match used for new mixture component generation
+    */
+    CV_WRAP virtual void setVarThresholdGen(double varThresholdGen) = 0;
+
+    /** @brief Returns the initial variance of each gaussian component
+    */
+    CV_WRAP virtual double getVarInit() const = 0;
+    /** @brief Sets the initial variance of each gaussian component
+    */
+    CV_WRAP virtual void setVarInit(double varInit) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual double getVarMin() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setVarMin(double varMin) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual double getVarMax() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setVarMax(double varMax) = 0;
+
+    /** @brief Returns the complexity reduction threshold
+
+    This parameter defines the number of samples needed to accept to prove the component exists. CT=0.05
+    is a default value for all the samples. By setting CT=0 you get an algorithm very similar to the
+    standard Stauffer&Grimson algorithm.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getComplexityReductionThreshold() const = 0;
+    /** @brief Sets the complexity reduction threshold
+    */
+    CV_WRAP virtual void setComplexityReductionThreshold(double ct) = 0;
+
+    /** @brief Returns the shadow detection flag
+
+    If true, the algorithm detects shadows and marks them. See createBackgroundSubtractorMOG2 for
+    details.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool getDetectShadows() const = 0;
+    /** @brief Enables or disables shadow detection
+    */
+    CV_WRAP virtual void setDetectShadows(bool detectShadows) = 0;
+
+    /** @brief Returns the shadow value
+
+    Shadow value is the value used to mark shadows in the foreground mask. Default value is 127. Value 0
+    in the mask always means background, 255 means foreground.
+     */
+    CV_WRAP virtual int getShadowValue() const = 0;
+    /** @brief Sets the shadow value
+    */
+    CV_WRAP virtual void setShadowValue(int value) = 0;
+
+    /** @brief Returns the shadow threshold
+
+    A shadow is detected if pixel is a darker version of the background. The shadow threshold (Tau in
+    the paper) is a threshold defining how much darker the shadow can be. Tau= 0.5 means that if a pixel
+    is more than twice darker then it is not shadow. See Prati, Mikic, Trivedi and Cucchiara,
+    *Detecting Moving Shadows...*, IEEE PAMI,2003.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getShadowThreshold() const = 0;
+    /** @brief Sets the shadow threshold
+    */
+    CV_WRAP virtual void setShadowThreshold(double threshold) = 0;
+
+    /** @brief Computes a foreground mask.
+
+    @param image Next video frame. Floating point frame will be used without scaling and should be in range \f$[0,255]\f$.
+    @param fgmask The output foreground mask as an 8-bit binary image.
+    @param learningRate The value between 0 and 1 that indicates how fast the background model is
+    learnt. Negative parameter value makes the algorithm to use some automatically chosen learning
+    rate. 0 means that the background model is not updated at all, 1 means that the background model
+    is completely reinitialized from the last frame.
+     */
+    CV_WRAP virtual void apply(InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) CV_OVERRIDE = 0;
+};
+
+/** @brief Creates MOG2 Background Subtractor
+
+@param history Length of the history.
+@param varThreshold Threshold on the squared Mahalanobis distance between the pixel and the model
+to decide whether a pixel is well described by the background model. This parameter does not
+affect the background update.
+@param detectShadows If true, the algorithm will detect shadows and mark them. It decreases the
+speed a bit, so if you do not need this feature, set the parameter to false.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>
+    createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, double varThreshold=16,
+                                   bool detectShadows=true);
+
+/** @brief K-nearest neighbours - based Background/Foreground Segmentation Algorithm.
+
+The class implements the K-nearest neighbours background subtraction described in @cite Zivkovic2006 .
+Very efficient if number of foreground pixels is low.
+ */
+class CV_EXPORTS_W BackgroundSubtractorKNN : public BackgroundSubtractor
+{
+public:
+    /** @brief Returns the number of last frames that affect the background model
+    */
+    CV_WRAP virtual int getHistory() const = 0;
+    /** @brief Sets the number of last frames that affect the background model
+    */
+    CV_WRAP virtual void setHistory(int history) = 0;
+
+    /** @brief Returns the number of data samples in the background model
+    */
+    CV_WRAP virtual int getNSamples() const = 0;
+    /** @brief Sets the number of data samples in the background model.
+
+    The model needs to be reinitalized to reserve memory.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setNSamples(int _nN) = 0;//needs reinitialization!
+
+    /** @brief Returns the threshold on the squared distance between the pixel and the sample
+
+    The threshold on the squared distance between the pixel and the sample to decide whether a pixel is
+    close to a data sample.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getDist2Threshold() const = 0;
+    /** @brief Sets the threshold on the squared distance
+    */
+    CV_WRAP virtual void setDist2Threshold(double _dist2Threshold) = 0;
+
+    /** @brief Returns the number of neighbours, the k in the kNN.
+
+    K is the number of samples that need to be within dist2Threshold in order to decide that that
+    pixel is matching the kNN background model.
+     */
+    CV_WRAP virtual int getkNNSamples() const = 0;
+    /** @brief Sets the k in the kNN. How many nearest neighbours need to match.
+    */
+    CV_WRAP virtual void setkNNSamples(int _nkNN) = 0;
+
+    /** @brief Returns the shadow detection flag
+
+    If true, the algorithm detects shadows and marks them. See createBackgroundSubtractorKNN for
+    details.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool getDetectShadows() const = 0;
+    /** @brief Enables or disables shadow detection
+    */
+    CV_WRAP virtual void setDetectShadows(bool detectShadows) = 0;
+
+    /** @brief Returns the shadow value
+
+    Shadow value is the value used to mark shadows in the foreground mask. Default value is 127. Value 0
+    in the mask always means background, 255 means foreground.
+     */
+    CV_WRAP virtual int getShadowValue() const = 0;
+    /** @brief Sets the shadow value
+    */
+    CV_WRAP virtual void setShadowValue(int value) = 0;
+
+    /** @brief Returns the shadow threshold
+
+    A shadow is detected if pixel is a darker version of the background. The shadow threshold (Tau in
+    the paper) is a threshold defining how much darker the shadow can be. Tau= 0.5 means that if a pixel
+    is more than twice darker then it is not shadow. See Prati, Mikic, Trivedi and Cucchiara,
+    *Detecting Moving Shadows...*, IEEE PAMI,2003.
+     */
+    CV_WRAP virtual double getShadowThreshold() const = 0;
+    /** @brief Sets the shadow threshold
+     */
+    CV_WRAP virtual void setShadowThreshold(double threshold) = 0;
+};
+
+/** @brief Creates KNN Background Subtractor
+
+@param history Length of the history.
+@param dist2Threshold Threshold on the squared distance between the pixel and the sample to decide
+whether a pixel is close to that sample. This parameter does not affect the background update.
+@param detectShadows If true, the algorithm will detect shadows and mark them. It decreases the
+speed a bit, so if you do not need this feature, set the parameter to false.
+ */
+CV_EXPORTS_W Ptr<BackgroundSubtractorKNN>
+    createBackgroundSubtractorKNN(int history=500, double dist2Threshold=400.0,
+                                   bool detectShadows=true);
+
+//! @} video_motion
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/video/legacy/constants_c.h b/include/opencv2/video/legacy/constants_c.h
new file mode 100644
index 0000000..1a98f52
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/video/legacy/constants_c.h
@@ -0,0 +1,16 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_VIDEO_LEGACY_CONSTANTS_H
+#define OPENCV_VIDEO_LEGACY_CONSTANTS_H
+
+enum
+{
+    CV_LKFLOW_PYR_A_READY = 1,
+    CV_LKFLOW_PYR_B_READY = 2,
+    CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES = 4,
+    CV_LKFLOW_GET_MIN_EIGENVALS = 8
+};
+
+#endif // OPENCV_VIDEO_LEGACY_CONSTANTS_H
diff --git a/include/opencv2/video/tracking.hpp b/include/opencv2/video/tracking.hpp
new file mode 100644
index 0000000..e978886
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/video/tracking.hpp
@@ -0,0 +1,712 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_TRACKING_HPP
+#define OPENCV_TRACKING_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+#include "opencv2/imgproc.hpp"
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup video_track
+//! @{
+
+enum { OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW     = 4,
+       OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS = 8,
+       OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN   = 256
+     };
+
+/** @brief Finds an object center, size, and orientation.
+
+@param probImage Back projection of the object histogram. See calcBackProject.
+@param window Initial search window.
+@param criteria Stop criteria for the underlying meanShift.
+returns
+(in old interfaces) Number of iterations CAMSHIFT took to converge
+The function implements the CAMSHIFT object tracking algorithm @cite Bradski98 . First, it finds an
+object center using meanShift and then adjusts the window size and finds the optimal rotation. The
+function returns the rotated rectangle structure that includes the object position, size, and
+orientation. The next position of the search window can be obtained with RotatedRect::boundingRect()
+
+See the OpenCV sample camshiftdemo.c that tracks colored objects.
+
+@note
+-   (Python) A sample explaining the camshift tracking algorithm can be found at
+    opencv_source_code/samples/python/camshift.py
+ */
+CV_EXPORTS_W RotatedRect CamShift( InputArray probImage, CV_IN_OUT Rect& window,
+                                   TermCriteria criteria );
+/** @example samples/cpp/camshiftdemo.cpp
+An example using the mean-shift tracking algorithm
+*/
+
+/** @brief Finds an object on a back projection image.
+
+@param probImage Back projection of the object histogram. See calcBackProject for details.
+@param window Initial search window.
+@param criteria Stop criteria for the iterative search algorithm.
+returns
+:   Number of iterations CAMSHIFT took to converge.
+The function implements the iterative object search algorithm. It takes the input back projection of
+an object and the initial position. The mass center in window of the back projection image is
+computed and the search window center shifts to the mass center. The procedure is repeated until the
+specified number of iterations criteria.maxCount is done or until the window center shifts by less
+than criteria.epsilon. The algorithm is used inside CamShift and, unlike CamShift , the search
+window size or orientation do not change during the search. You can simply pass the output of
+calcBackProject to this function. But better results can be obtained if you pre-filter the back
+projection and remove the noise. For example, you can do this by retrieving connected components
+with findContours , throwing away contours with small area ( contourArea ), and rendering the
+remaining contours with drawContours.
+
+ */
+CV_EXPORTS_W int meanShift( InputArray probImage, CV_IN_OUT Rect& window, TermCriteria criteria );
+
+/** @brief Constructs the image pyramid which can be passed to calcOpticalFlowPyrLK.
+
+@param img 8-bit input image.
+@param pyramid output pyramid.
+@param winSize window size of optical flow algorithm. Must be not less than winSize argument of
+calcOpticalFlowPyrLK. It is needed to calculate required padding for pyramid levels.
+@param maxLevel 0-based maximal pyramid level number.
+@param withDerivatives set to precompute gradients for the every pyramid level. If pyramid is
+constructed without the gradients then calcOpticalFlowPyrLK will calculate them internally.
+@param pyrBorder the border mode for pyramid layers.
+@param derivBorder the border mode for gradients.
+@param tryReuseInputImage put ROI of input image into the pyramid if possible. You can pass false
+to force data copying.
+@return number of levels in constructed pyramid. Can be less than maxLevel.
+ */
+CV_EXPORTS_W int buildOpticalFlowPyramid( InputArray img, OutputArrayOfArrays pyramid,
+                                          Size winSize, int maxLevel, bool withDerivatives = true,
+                                          int pyrBorder = BORDER_REFLECT_101,
+                                          int derivBorder = BORDER_CONSTANT,
+                                          bool tryReuseInputImage = true );
+
+/** @example samples/cpp/lkdemo.cpp
+An example using the Lucas-Kanade optical flow algorithm
+*/
+
+/** @brief Calculates an optical flow for a sparse feature set using the iterative Lucas-Kanade method with
+pyramids.
+
+@param prevImg first 8-bit input image or pyramid constructed by buildOpticalFlowPyramid.
+@param nextImg second input image or pyramid of the same size and the same type as prevImg.
+@param prevPts vector of 2D points for which the flow needs to be found; point coordinates must be
+single-precision floating-point numbers.
+@param nextPts output vector of 2D points (with single-precision floating-point coordinates)
+containing the calculated new positions of input features in the second image; when
+OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW flag is passed, the vector must have the same size as in the input.
+@param status output status vector (of unsigned chars); each element of the vector is set to 1 if
+the flow for the corresponding features has been found, otherwise, it is set to 0.
+@param err output vector of errors; each element of the vector is set to an error for the
+corresponding feature, type of the error measure can be set in flags parameter; if the flow wasn't
+found then the error is not defined (use the status parameter to find such cases).
+@param winSize size of the search window at each pyramid level.
+@param maxLevel 0-based maximal pyramid level number; if set to 0, pyramids are not used (single
+level), if set to 1, two levels are used, and so on; if pyramids are passed to input then
+algorithm will use as many levels as pyramids have but no more than maxLevel.
+@param criteria parameter, specifying the termination criteria of the iterative search algorithm
+(after the specified maximum number of iterations criteria.maxCount or when the search window
+moves by less than criteria.epsilon.
+@param flags operation flags:
+ -   **OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW** uses initial estimations, stored in nextPts; if the flag is
+     not set, then prevPts is copied to nextPts and is considered the initial estimate.
+ -   **OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS** use minimum eigen values as an error measure (see
+     minEigThreshold description); if the flag is not set, then L1 distance between patches
+     around the original and a moved point, divided by number of pixels in a window, is used as a
+     error measure.
+@param minEigThreshold the algorithm calculates the minimum eigen value of a 2x2 normal matrix of
+optical flow equations (this matrix is called a spatial gradient matrix in @cite Bouguet00), divided
+by number of pixels in a window; if this value is less than minEigThreshold, then a corresponding
+feature is filtered out and its flow is not processed, so it allows to remove bad points and get a
+performance boost.
+
+The function implements a sparse iterative version of the Lucas-Kanade optical flow in pyramids. See
+@cite Bouguet00 . The function is parallelized with the TBB library.
+
+@note
+
+-   An example using the Lucas-Kanade optical flow algorithm can be found at
+    opencv_source_code/samples/cpp/lkdemo.cpp
+-   (Python) An example using the Lucas-Kanade optical flow algorithm can be found at
+    opencv_source_code/samples/python/lk_track.py
+-   (Python) An example using the Lucas-Kanade tracker for homography matching can be found at
+    opencv_source_code/samples/python/lk_homography.py
+ */
+CV_EXPORTS_W void calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, InputArray nextImg,
+                                        InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
+                                        OutputArray status, OutputArray err,
+                                        Size winSize = Size(21,21), int maxLevel = 3,
+                                        TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01),
+                                        int flags = 0, double minEigThreshold = 1e-4 );
+
+/** @brief Computes a dense optical flow using the Gunnar Farneback's algorithm.
+
+@param prev first 8-bit single-channel input image.
+@param next second input image of the same size and the same type as prev.
+@param flow computed flow image that has the same size as prev and type CV_32FC2.
+@param pyr_scale parameter, specifying the image scale (\<1) to build pyramids for each image;
+pyr_scale=0.5 means a classical pyramid, where each next layer is twice smaller than the previous
+one.
+@param levels number of pyramid layers including the initial image; levels=1 means that no extra
+layers are created and only the original images are used.
+@param winsize averaging window size; larger values increase the algorithm robustness to image
+noise and give more chances for fast motion detection, but yield more blurred motion field.
+@param iterations number of iterations the algorithm does at each pyramid level.
+@param poly_n size of the pixel neighborhood used to find polynomial expansion in each pixel;
+larger values mean that the image will be approximated with smoother surfaces, yielding more
+robust algorithm and more blurred motion field, typically poly_n =5 or 7.
+@param poly_sigma standard deviation of the Gaussian that is used to smooth derivatives used as a
+basis for the polynomial expansion; for poly_n=5, you can set poly_sigma=1.1, for poly_n=7, a
+good value would be poly_sigma=1.5.
+@param flags operation flags that can be a combination of the following:
+ -   **OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW** uses the input flow as an initial flow approximation.
+ -   **OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN** uses the Gaussian \f$\texttt{winsize}\times\texttt{winsize}\f$
+     filter instead of a box filter of the same size for optical flow estimation; usually, this
+     option gives z more accurate flow than with a box filter, at the cost of lower speed;
+     normally, winsize for a Gaussian window should be set to a larger value to achieve the same
+     level of robustness.
+
+The function finds an optical flow for each prev pixel using the @cite Farneback2003 algorithm so that
+
+\f[\texttt{prev} (y,x)  \sim \texttt{next} ( y + \texttt{flow} (y,x)[1],  x + \texttt{flow} (y,x)[0])\f]
+
+@note
+
+-   An example using the optical flow algorithm described by Gunnar Farneback can be found at
+    opencv_source_code/samples/cpp/fback.cpp
+-   (Python) An example using the optical flow algorithm described by Gunnar Farneback can be
+    found at opencv_source_code/samples/python/opt_flow.py
+ */
+CV_EXPORTS_W void calcOpticalFlowFarneback( InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow,
+                                            double pyr_scale, int levels, int winsize,
+                                            int iterations, int poly_n, double poly_sigma,
+                                            int flags );
+
+/** @brief Computes an optimal affine transformation between two 2D point sets.
+
+@param src First input 2D point set stored in std::vector or Mat, or an image stored in Mat.
+@param dst Second input 2D point set of the same size and the same type as A, or another image.
+@param fullAffine If true, the function finds an optimal affine transformation with no additional
+restrictions (6 degrees of freedom). Otherwise, the class of transformations to choose from is
+limited to combinations of translation, rotation, and uniform scaling (4 degrees of freedom).
+
+The function finds an optimal affine transform *[A|b]* (a 2 x 3 floating-point matrix) that
+approximates best the affine transformation between:
+
+*   Two point sets
+*   Two raster images. In this case, the function first finds some features in the src image and
+    finds the corresponding features in dst image. After that, the problem is reduced to the first
+    case.
+In case of point sets, the problem is formulated as follows: you need to find a 2x2 matrix *A* and
+2x1 vector *b* so that:
+
+\f[[A^*|b^*] = arg  \min _{[A|b]}  \sum _i  \| \texttt{dst}[i] - A { \texttt{src}[i]}^T - b  \| ^2\f]
+where src[i] and dst[i] are the i-th points in src and dst, respectively
+\f$[A|b]\f$ can be either arbitrary (when fullAffine=true ) or have a form of
+\f[\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & b_1  \\ -a_{12} & a_{11} & b_2  \end{bmatrix}\f]
+when fullAffine=false.
+
+@deprecated Use cv::estimateAffine2D, cv::estimateAffinePartial2D instead. If you are using this function
+with images, extract points using cv::calcOpticalFlowPyrLK and then use the estimation functions.
+
+@sa
+estimateAffine2D, estimateAffinePartial2D, getAffineTransform, getPerspectiveTransform, findHomography
+ */
+CV_DEPRECATED CV_EXPORTS Mat estimateRigidTransform( InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine );
+
+enum
+{
+    MOTION_TRANSLATION = 0,
+    MOTION_EUCLIDEAN   = 1,
+    MOTION_AFFINE      = 2,
+    MOTION_HOMOGRAPHY  = 3
+};
+
+/** @brief Computes the Enhanced Correlation Coefficient value between two images @cite EP08 .
+
+@param templateImage single-channel template image; CV_8U or CV_32F array.
+@param inputImage single-channel input image to be warped to provide an image similar to
+ templateImage, same type as templateImage.
+@param inputMask An optional mask to indicate valid values of inputImage.
+
+@sa
+findTransformECC
+ */
+
+CV_EXPORTS_W double computeECC(InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray inputMask = noArray());
+
+/** @example samples/cpp/image_alignment.cpp
+An example using the image alignment ECC algorithm
+*/
+
+/** @brief Finds the geometric transform (warp) between two images in terms of the ECC criterion @cite EP08 .
+
+@param templateImage single-channel template image; CV_8U or CV_32F array.
+@param inputImage single-channel input image which should be warped with the final warpMatrix in
+order to provide an image similar to templateImage, same type as templateImage.
+@param warpMatrix floating-point \f$2\times 3\f$ or \f$3\times 3\f$ mapping matrix (warp).
+@param motionType parameter, specifying the type of motion:
+ -   **MOTION_TRANSLATION** sets a translational motion model; warpMatrix is \f$2\times 3\f$ with
+     the first \f$2\times 2\f$ part being the unity matrix and the rest two parameters being
+     estimated.
+ -   **MOTION_EUCLIDEAN** sets a Euclidean (rigid) transformation as motion model; three
+     parameters are estimated; warpMatrix is \f$2\times 3\f$.
+ -   **MOTION_AFFINE** sets an affine motion model (DEFAULT); six parameters are estimated;
+     warpMatrix is \f$2\times 3\f$.
+ -   **MOTION_HOMOGRAPHY** sets a homography as a motion model; eight parameters are
+     estimated;\`warpMatrix\` is \f$3\times 3\f$.
+@param criteria parameter, specifying the termination criteria of the ECC algorithm;
+criteria.epsilon defines the threshold of the increment in the correlation coefficient between two
+iterations (a negative criteria.epsilon makes criteria.maxcount the only termination criterion).
+Default values are shown in the declaration above.
+@param inputMask An optional mask to indicate valid values of inputImage.
+@param gaussFiltSize An optional value indicating size of gaussian blur filter; (DEFAULT: 5)
+
+The function estimates the optimum transformation (warpMatrix) with respect to ECC criterion
+(@cite EP08), that is
+
+\f[\texttt{warpMatrix} = \texttt{warpMatrix} = \arg\max_{W} \texttt{ECC}(\texttt{templateImage}(x,y),\texttt{inputImage}(x',y'))\f]
+
+where
+
+\f[\begin{bmatrix} x' \\ y' \end{bmatrix} = W \cdot \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix}\f]
+
+(the equation holds with homogeneous coordinates for homography). It returns the final enhanced
+correlation coefficient, that is the correlation coefficient between the template image and the
+final warped input image. When a \f$3\times 3\f$ matrix is given with motionType =0, 1 or 2, the third
+row is ignored.
+
+Unlike findHomography and estimateRigidTransform, the function findTransformECC implements an
+area-based alignment that builds on intensity similarities. In essence, the function updates the
+initial transformation that roughly aligns the images. If this information is missing, the identity
+warp (unity matrix) is used as an initialization. Note that if images undergo strong
+displacements/rotations, an initial transformation that roughly aligns the images is necessary
+(e.g., a simple euclidean/similarity transform that allows for the images showing the same image
+content approximately). Use inverse warping in the second image to take an image close to the first
+one, i.e. use the flag WARP_INVERSE_MAP with warpAffine or warpPerspective. See also the OpenCV
+sample image_alignment.cpp that demonstrates the use of the function. Note that the function throws
+an exception if algorithm does not converges.
+
+@sa
+computeECC, estimateAffine2D, estimateAffinePartial2D, findHomography
+ */
+CV_EXPORTS_W double findTransformECC( InputArray templateImage, InputArray inputImage,
+                                      InputOutputArray warpMatrix, int motionType,
+                                      TermCriteria criteria,
+                                      InputArray inputMask, int gaussFiltSize);
+
+/** @overload */
+CV_EXPORTS
+double findTransformECC(InputArray templateImage, InputArray inputImage,
+    InputOutputArray warpMatrix, int motionType = MOTION_AFFINE,
+    TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 0.001),
+    InputArray inputMask = noArray());
+
+/** @example samples/cpp/kalman.cpp
+An example using the standard Kalman filter
+*/
+
+/** @brief Kalman filter class.
+
+The class implements a standard Kalman filter <http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter>,
+@cite Welch95 . However, you can modify transitionMatrix, controlMatrix, and measurementMatrix to get
+an extended Kalman filter functionality.
+@note In C API when CvKalman\* kalmanFilter structure is not needed anymore, it should be released
+with cvReleaseKalman(&kalmanFilter)
+ */
+class CV_EXPORTS_W KalmanFilter
+{
+public:
+    CV_WRAP KalmanFilter();
+    /** @overload
+    @param dynamParams Dimensionality of the state.
+    @param measureParams Dimensionality of the measurement.
+    @param controlParams Dimensionality of the control vector.
+    @param type Type of the created matrices that should be CV_32F or CV_64F.
+    */
+    CV_WRAP KalmanFilter( int dynamParams, int measureParams, int controlParams = 0, int type = CV_32F );
+
+    /** @brief Re-initializes Kalman filter. The previous content is destroyed.
+
+    @param dynamParams Dimensionality of the state.
+    @param measureParams Dimensionality of the measurement.
+    @param controlParams Dimensionality of the control vector.
+    @param type Type of the created matrices that should be CV_32F or CV_64F.
+     */
+    void init( int dynamParams, int measureParams, int controlParams = 0, int type = CV_32F );
+
+    /** @brief Computes a predicted state.
+
+    @param control The optional input control
+     */
+    CV_WRAP const Mat& predict( const Mat& control = Mat() );
+
+    /** @brief Updates the predicted state from the measurement.
+
+    @param measurement The measured system parameters
+     */
+    CV_WRAP const Mat& correct( const Mat& measurement );
+
+    CV_PROP_RW Mat statePre;           //!< predicted state (x'(k)): x(k)=A*x(k-1)+B*u(k)
+    CV_PROP_RW Mat statePost;          //!< corrected state (x(k)): x(k)=x'(k)+K(k)*(z(k)-H*x'(k))
+    CV_PROP_RW Mat transitionMatrix;   //!< state transition matrix (A)
+    CV_PROP_RW Mat controlMatrix;      //!< control matrix (B) (not used if there is no control)
+    CV_PROP_RW Mat measurementMatrix;  //!< measurement matrix (H)
+    CV_PROP_RW Mat processNoiseCov;    //!< process noise covariance matrix (Q)
+    CV_PROP_RW Mat measurementNoiseCov;//!< measurement noise covariance matrix (R)
+    CV_PROP_RW Mat errorCovPre;        //!< priori error estimate covariance matrix (P'(k)): P'(k)=A*P(k-1)*At + Q)*/
+    CV_PROP_RW Mat gain;               //!< Kalman gain matrix (K(k)): K(k)=P'(k)*Ht*inv(H*P'(k)*Ht+R)
+    CV_PROP_RW Mat errorCovPost;       //!< posteriori error estimate covariance matrix (P(k)): P(k)=(I-K(k)*H)*P'(k)
+
+    // temporary matrices
+    Mat temp1;
+    Mat temp2;
+    Mat temp3;
+    Mat temp4;
+    Mat temp5;
+};
+
+
+/** @brief Read a .flo file
+
+ @param path Path to the file to be loaded
+
+ The function readOpticalFlow loads a flow field from a file and returns it as a single matrix.
+ Resulting Mat has a type CV_32FC2 - floating-point, 2-channel. First channel corresponds to the
+ flow in the horizontal direction (u), second - vertical (v).
+ */
+CV_EXPORTS_W Mat readOpticalFlow( const String& path );
+/** @brief Write a .flo to disk
+
+ @param path Path to the file to be written
+ @param flow Flow field to be stored
+
+ The function stores a flow field in a file, returns true on success, false otherwise.
+ The flow field must be a 2-channel, floating-point matrix (CV_32FC2). First channel corresponds
+ to the flow in the horizontal direction (u), second - vertical (v).
+ */
+CV_EXPORTS_W bool writeOpticalFlow( const String& path, InputArray flow );
+
+/**
+   Base class for dense optical flow algorithms
+*/
+class CV_EXPORTS_W DenseOpticalFlow : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Calculates an optical flow.
+
+    @param I0 first 8-bit single-channel input image.
+    @param I1 second input image of the same size and the same type as prev.
+    @param flow computed flow image that has the same size as prev and type CV_32FC2.
+     */
+    CV_WRAP virtual void calc( InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow ) = 0;
+    /** @brief Releases all inner buffers.
+    */
+    CV_WRAP virtual void collectGarbage() = 0;
+};
+
+/** @brief Base interface for sparse optical flow algorithms.
+ */
+class CV_EXPORTS_W SparseOpticalFlow : public Algorithm
+{
+public:
+    /** @brief Calculates a sparse optical flow.
+
+    @param prevImg First input image.
+    @param nextImg Second input image of the same size and the same type as prevImg.
+    @param prevPts Vector of 2D points for which the flow needs to be found.
+    @param nextPts Output vector of 2D points containing the calculated new positions of input features in the second image.
+    @param status Output status vector. Each element of the vector is set to 1 if the
+                  flow for the corresponding features has been found. Otherwise, it is set to 0.
+    @param err Optional output vector that contains error response for each point (inverse confidence).
+     */
+    CV_WRAP virtual void calc(InputArray prevImg, InputArray nextImg,
+                      InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
+                      OutputArray status,
+                      OutputArray err = cv::noArray()) = 0;
+};
+
+
+/** @brief Class computing a dense optical flow using the Gunnar Farneback's algorithm.
+ */
+class CV_EXPORTS_W FarnebackOpticalFlow : public DenseOpticalFlow
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual int getNumLevels() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setNumLevels(int numLevels) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual double getPyrScale() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPyrScale(double pyrScale) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual bool getFastPyramids() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setFastPyramids(bool fastPyramids) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getWinSize() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setWinSize(int winSize) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getNumIters() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setNumIters(int numIters) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getPolyN() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPolyN(int polyN) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual double getPolySigma() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setPolySigma(double polySigma) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getFlags() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setFlags(int flags) = 0;
+
+    CV_WRAP static Ptr<FarnebackOpticalFlow> create(
+            int numLevels = 5,
+            double pyrScale = 0.5,
+            bool fastPyramids = false,
+            int winSize = 13,
+            int numIters = 10,
+            int polyN = 5,
+            double polySigma = 1.1,
+            int flags = 0);
+};
+
+/** @brief Variational optical flow refinement
+
+This class implements variational refinement of the input flow field, i.e.
+it uses input flow to initialize the minimization of the following functional:
+\f$E(U) = \int_{\Omega} \delta \Psi(E_I) + \gamma \Psi(E_G) + \alpha \Psi(E_S) \f$,
+where \f$E_I,E_G,E_S\f$ are color constancy, gradient constancy and smoothness terms
+respectively. \f$\Psi(s^2)=\sqrt{s^2+\epsilon^2}\f$ is a robust penalizer to limit the
+influence of outliers. A complete formulation and a description of the minimization
+procedure can be found in @cite Brox2004
+*/
+class CV_EXPORTS_W VariationalRefinement : public DenseOpticalFlow
+{
+public:
+    /** @brief @ref calc function overload to handle separate horizontal (u) and vertical (v) flow components
+    (to avoid extra splits/merges) */
+    CV_WRAP virtual void calcUV(InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow_u, InputOutputArray flow_v) = 0;
+
+    /** @brief Number of outer (fixed-point) iterations in the minimization procedure.
+    @see setFixedPointIterations */
+    CV_WRAP virtual int getFixedPointIterations() const = 0;
+    /** @copybrief getFixedPointIterations @see getFixedPointIterations */
+    CV_WRAP virtual void setFixedPointIterations(int val) = 0;
+
+    /** @brief Number of inner successive over-relaxation (SOR) iterations
+        in the minimization procedure to solve the respective linear system.
+    @see setSorIterations */
+    CV_WRAP virtual int getSorIterations() const = 0;
+    /** @copybrief getSorIterations @see getSorIterations */
+    CV_WRAP virtual void setSorIterations(int val) = 0;
+
+    /** @brief Relaxation factor in SOR
+    @see setOmega */
+    CV_WRAP virtual float getOmega() const = 0;
+    /** @copybrief getOmega @see getOmega */
+    CV_WRAP virtual void setOmega(float val) = 0;
+
+    /** @brief Weight of the smoothness term
+    @see setAlpha */
+    CV_WRAP virtual float getAlpha() const = 0;
+    /** @copybrief getAlpha @see getAlpha */
+    CV_WRAP virtual void setAlpha(float val) = 0;
+
+    /** @brief Weight of the color constancy term
+    @see setDelta */
+    CV_WRAP virtual float getDelta() const = 0;
+    /** @copybrief getDelta @see getDelta */
+    CV_WRAP virtual void setDelta(float val) = 0;
+
+    /** @brief Weight of the gradient constancy term
+    @see setGamma */
+    CV_WRAP virtual float getGamma() const = 0;
+    /** @copybrief getGamma @see getGamma */
+    CV_WRAP virtual void setGamma(float val) = 0;
+
+    /** @brief Creates an instance of VariationalRefinement
+    */
+    CV_WRAP static Ptr<VariationalRefinement> create();
+};
+
+/** @brief DIS optical flow algorithm.
+
+This class implements the Dense Inverse Search (DIS) optical flow algorithm. More
+details about the algorithm can be found at @cite Kroeger2016 . Includes three presets with preselected
+parameters to provide reasonable trade-off between speed and quality. However, even the slowest preset is
+still relatively fast, use DeepFlow if you need better quality and don't care about speed.
+
+This implementation includes several additional features compared to the algorithm described in the paper,
+including spatial propagation of flow vectors (@ref getUseSpatialPropagation), as well as an option to
+utilize an initial flow approximation passed to @ref calc (which is, essentially, temporal propagation,
+if the previous frame's flow field is passed).
+*/
+class CV_EXPORTS_W DISOpticalFlow : public DenseOpticalFlow
+{
+public:
+    enum
+    {
+        PRESET_ULTRAFAST = 0,
+        PRESET_FAST = 1,
+        PRESET_MEDIUM = 2
+    };
+
+    /** @brief Finest level of the Gaussian pyramid on which the flow is computed (zero level
+        corresponds to the original image resolution). The final flow is obtained by bilinear upscaling.
+        @see setFinestScale */
+    CV_WRAP virtual int getFinestScale() const = 0;
+    /** @copybrief getFinestScale @see getFinestScale */
+    CV_WRAP virtual void setFinestScale(int val) = 0;
+
+    /** @brief Size of an image patch for matching (in pixels). Normally, default 8x8 patches work well
+        enough in most cases.
+        @see setPatchSize */
+    CV_WRAP virtual int getPatchSize() const = 0;
+    /** @copybrief getPatchSize @see getPatchSize */
+    CV_WRAP virtual void setPatchSize(int val) = 0;
+
+    /** @brief Stride between neighbor patches. Must be less than patch size. Lower values correspond
+        to higher flow quality.
+        @see setPatchStride */
+    CV_WRAP virtual int getPatchStride() const = 0;
+    /** @copybrief getPatchStride @see getPatchStride */
+    CV_WRAP virtual void setPatchStride(int val) = 0;
+
+    /** @brief Maximum number of gradient descent iterations in the patch inverse search stage. Higher values
+        may improve quality in some cases.
+        @see setGradientDescentIterations */
+    CV_WRAP virtual int getGradientDescentIterations() const = 0;
+    /** @copybrief getGradientDescentIterations @see getGradientDescentIterations */
+    CV_WRAP virtual void setGradientDescentIterations(int val) = 0;
+
+    /** @brief Number of fixed point iterations of variational refinement per scale. Set to zero to
+        disable variational refinement completely. Higher values will typically result in more smooth and
+        high-quality flow.
+    @see setGradientDescentIterations */
+    CV_WRAP virtual int getVariationalRefinementIterations() const = 0;
+    /** @copybrief getGradientDescentIterations @see getGradientDescentIterations */
+    CV_WRAP virtual void setVariationalRefinementIterations(int val) = 0;
+
+    /** @brief Weight of the smoothness term
+    @see setVariationalRefinementAlpha */
+    CV_WRAP virtual float getVariationalRefinementAlpha() const = 0;
+    /** @copybrief getVariationalRefinementAlpha @see getVariationalRefinementAlpha */
+    CV_WRAP virtual void setVariationalRefinementAlpha(float val) = 0;
+
+    /** @brief Weight of the color constancy term
+    @see setVariationalRefinementDelta */
+    CV_WRAP virtual float getVariationalRefinementDelta() const = 0;
+    /** @copybrief getVariationalRefinementDelta @see getVariationalRefinementDelta */
+    CV_WRAP virtual void setVariationalRefinementDelta(float val) = 0;
+
+    /** @brief Weight of the gradient constancy term
+    @see setVariationalRefinementGamma */
+    CV_WRAP virtual float getVariationalRefinementGamma() const = 0;
+    /** @copybrief getVariationalRefinementGamma @see getVariationalRefinementGamma */
+    CV_WRAP virtual void setVariationalRefinementGamma(float val) = 0;
+
+
+    /** @brief Whether to use mean-normalization of patches when computing patch distance. It is turned on
+        by default as it typically provides a noticeable quality boost because of increased robustness to
+        illumination variations. Turn it off if you are certain that your sequence doesn't contain any changes
+        in illumination.
+    @see setUseMeanNormalization */
+    CV_WRAP virtual bool getUseMeanNormalization() const = 0;
+    /** @copybrief getUseMeanNormalization @see getUseMeanNormalization */
+    CV_WRAP virtual void setUseMeanNormalization(bool val) = 0;
+
+    /** @brief Whether to use spatial propagation of good optical flow vectors. This option is turned on by
+        default, as it tends to work better on average and can sometimes help recover from major errors
+        introduced by the coarse-to-fine scheme employed by the DIS optical flow algorithm. Turning this
+        option off can make the output flow field a bit smoother, however.
+    @see setUseSpatialPropagation */
+    CV_WRAP virtual bool getUseSpatialPropagation() const = 0;
+    /** @copybrief getUseSpatialPropagation @see getUseSpatialPropagation */
+    CV_WRAP virtual void setUseSpatialPropagation(bool val) = 0;
+
+    /** @brief Creates an instance of DISOpticalFlow
+
+    @param preset one of PRESET_ULTRAFAST, PRESET_FAST and PRESET_MEDIUM
+    */
+    CV_WRAP static Ptr<DISOpticalFlow> create(int preset = DISOpticalFlow::PRESET_FAST);
+};
+
+/** @brief Class used for calculating a sparse optical flow.
+
+The class can calculate an optical flow for a sparse feature set using the
+iterative Lucas-Kanade method with pyramids.
+
+@sa calcOpticalFlowPyrLK
+
+*/
+class CV_EXPORTS_W SparsePyrLKOpticalFlow : public SparseOpticalFlow
+{
+public:
+    CV_WRAP virtual Size getWinSize() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setWinSize(Size winSize) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getMaxLevel() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setMaxLevel(int maxLevel) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual TermCriteria getTermCriteria() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(TermCriteria& crit) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual int getFlags() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setFlags(int flags) = 0;
+
+    CV_WRAP virtual double getMinEigThreshold() const = 0;
+    CV_WRAP virtual void setMinEigThreshold(double minEigThreshold) = 0;
+
+    CV_WRAP static Ptr<SparsePyrLKOpticalFlow> create(
+            Size winSize = Size(21, 21),
+            int maxLevel = 3, TermCriteria crit =
+            TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01),
+            int flags = 0,
+            double minEigThreshold = 1e-4);
+};
+
+//! @} video_track
+
+} // cv
+
+#endif
diff --git a/include/opencv2/video/video.hpp b/include/opencv2/video/video.hpp
new file mode 100644
index 0000000..8267b85
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/video/video.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
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+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/video.hpp"
diff --git a/include/opencv2/videoio.hpp b/include/opencv2/videoio.hpp
new file mode 100644
index 0000000..5dd10fd
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/videoio.hpp
@@ -0,0 +1,958 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
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+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_VIDEOIO_HPP
+#define OPENCV_VIDEOIO_HPP
+
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+/**
+  @defgroup videoio Video I/O
+
+  @brief Read and write video or images sequence with OpenCV
+
+  ### See also:
+  - @ref videoio_overview
+  - Tutorials: @ref tutorial_table_of_content_videoio
+  @{
+    @defgroup videoio_flags_base Flags for video I/O
+    @defgroup videoio_flags_others Additional flags for video I/O API backends
+    @defgroup videoio_c C API for video I/O
+    @defgroup videoio_ios iOS glue for video I/O
+    @defgroup videoio_winrt WinRT glue for video I/O
+    @defgroup videoio_registry Query I/O API backends registry
+  @}
+*/
+
+////////////////////////////////// video io /////////////////////////////////
+
+typedef struct CvCapture CvCapture;
+typedef struct CvVideoWriter CvVideoWriter;
+
+namespace cv
+{
+
+//! @addtogroup videoio
+//! @{
+
+//! @addtogroup videoio_flags_base
+//! @{
+
+
+/** @brief %VideoCapture API backends identifier.
+
+Select preferred API for a capture object.
+To be used in the VideoCapture::VideoCapture() constructor or VideoCapture::open()
+
+@note Backends are available only if they have been built with your OpenCV binaries.
+See @ref videoio_overview for more information.
+*/
+enum VideoCaptureAPIs {
+       CAP_ANY          = 0,            //!< Auto detect == 0
+       CAP_VFW          = 200,          //!< Video For Windows (obsolete, removed)
+       CAP_V4L          = 200,          //!< V4L/V4L2 capturing support
+       CAP_V4L2         = CAP_V4L,      //!< Same as CAP_V4L
+       CAP_FIREWIRE     = 300,          //!< IEEE 1394 drivers
+       CAP_FIREWARE     = CAP_FIREWIRE, //!< Same value as CAP_FIREWIRE
+       CAP_IEEE1394     = CAP_FIREWIRE, //!< Same value as CAP_FIREWIRE
+       CAP_DC1394       = CAP_FIREWIRE, //!< Same value as CAP_FIREWIRE
+       CAP_CMU1394      = CAP_FIREWIRE, //!< Same value as CAP_FIREWIRE
+       CAP_QT           = 500,          //!< QuickTime (obsolete, removed)
+       CAP_UNICAP       = 600,          //!< Unicap drivers (obsolete, removed)
+       CAP_DSHOW        = 700,          //!< DirectShow (via videoInput)
+       CAP_PVAPI        = 800,          //!< PvAPI, Prosilica GigE SDK
+       CAP_OPENNI       = 900,          //!< OpenNI (for Kinect)
+       CAP_OPENNI_ASUS  = 910,          //!< OpenNI (for Asus Xtion)
+       CAP_ANDROID      = 1000,         //!< Android - not used
+       CAP_XIAPI        = 1100,         //!< XIMEA Camera API
+       CAP_AVFOUNDATION = 1200,         //!< AVFoundation framework for iOS (OS X Lion will have the same API)
+       CAP_GIGANETIX    = 1300,         //!< Smartek Giganetix GigEVisionSDK
+       CAP_MSMF         = 1400,         //!< Microsoft Media Foundation (via videoInput)
+       CAP_WINRT        = 1410,         //!< Microsoft Windows Runtime using Media Foundation
+       CAP_INTELPERC    = 1500,         //!< RealSense (former Intel Perceptual Computing SDK)
+       CAP_REALSENSE    = 1500,         //!< Synonym for CAP_INTELPERC
+       CAP_OPENNI2      = 1600,         //!< OpenNI2 (for Kinect)
+       CAP_OPENNI2_ASUS = 1610,         //!< OpenNI2 (for Asus Xtion and Occipital Structure sensors)
+       CAP_GPHOTO2      = 1700,         //!< gPhoto2 connection
+       CAP_GSTREAMER    = 1800,         //!< GStreamer
+       CAP_FFMPEG       = 1900,         //!< Open and record video file or stream using the FFMPEG library
+       CAP_IMAGES       = 2000,         //!< OpenCV Image Sequence (e.g. img_%02d.jpg)
+       CAP_ARAVIS       = 2100,         //!< Aravis SDK
+       CAP_OPENCV_MJPEG = 2200,         //!< Built-in OpenCV MotionJPEG codec
+       CAP_INTEL_MFX    = 2300,         //!< Intel MediaSDK
+       CAP_XINE         = 2400,         //!< XINE engine (Linux)
+     };
+
+/** @brief %VideoCapture generic properties identifier.
+
+ Reading / writing properties involves many layers. Some unexpected result might happens along this chain.
+ Effective behaviour depends from device hardware, driver and API Backend.
+ @sa videoio_flags_others, VideoCapture::get(), VideoCapture::set()
+*/
+enum VideoCaptureProperties {
+       CAP_PROP_POS_MSEC       =0, //!< Current position of the video file in milliseconds.
+       CAP_PROP_POS_FRAMES     =1, //!< 0-based index of the frame to be decoded/captured next.
+       CAP_PROP_POS_AVI_RATIO  =2, //!< Relative position of the video file: 0=start of the film, 1=end of the film.
+       CAP_PROP_FRAME_WIDTH    =3, //!< Width of the frames in the video stream.
+       CAP_PROP_FRAME_HEIGHT   =4, //!< Height of the frames in the video stream.
+       CAP_PROP_FPS            =5, //!< Frame rate.
+       CAP_PROP_FOURCC         =6, //!< 4-character code of codec. see VideoWriter::fourcc .
+       CAP_PROP_FRAME_COUNT    =7, //!< Number of frames in the video file.
+       CAP_PROP_FORMAT         =8, //!< Format of the %Mat objects returned by VideoCapture::retrieve().
+       CAP_PROP_MODE           =9, //!< Backend-specific value indicating the current capture mode.
+       CAP_PROP_BRIGHTNESS    =10, //!< Brightness of the image (only for those cameras that support).
+       CAP_PROP_CONTRAST      =11, //!< Contrast of the image (only for cameras).
+       CAP_PROP_SATURATION    =12, //!< Saturation of the image (only for cameras).
+       CAP_PROP_HUE           =13, //!< Hue of the image (only for cameras).
+       CAP_PROP_GAIN          =14, //!< Gain of the image (only for those cameras that support).
+       CAP_PROP_EXPOSURE      =15, //!< Exposure (only for those cameras that support).
+       CAP_PROP_CONVERT_RGB   =16, //!< Boolean flags indicating whether images should be converted to RGB.
+       CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U =17, //!< Currently unsupported.
+       CAP_PROP_RECTIFICATION =18, //!< Rectification flag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently).
+       CAP_PROP_MONOCHROME    =19,
+       CAP_PROP_SHARPNESS     =20,
+       CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE =21, //!< DC1394: exposure control done by camera, user can adjust reference level using this feature.
+       CAP_PROP_GAMMA         =22,
+       CAP_PROP_TEMPERATURE   =23,
+       CAP_PROP_TRIGGER       =24,
+       CAP_PROP_TRIGGER_DELAY =25,
+       CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V =26,
+       CAP_PROP_ZOOM          =27,
+       CAP_PROP_FOCUS         =28,
+       CAP_PROP_GUID          =29,
+       CAP_PROP_ISO_SPEED     =30,
+       CAP_PROP_BACKLIGHT     =32,
+       CAP_PROP_PAN           =33,
+       CAP_PROP_TILT          =34,
+       CAP_PROP_ROLL          =35,
+       CAP_PROP_IRIS          =36,
+       CAP_PROP_SETTINGS      =37, //!< Pop up video/camera filter dialog (note: only supported by DSHOW backend currently. The property value is ignored)
+       CAP_PROP_BUFFERSIZE    =38,
+       CAP_PROP_AUTOFOCUS     =39,
+       CAP_PROP_SAR_NUM       =40, //!< Sample aspect ratio: num/den (num)
+       CAP_PROP_SAR_DEN       =41, //!< Sample aspect ratio: num/den (den)
+       CAP_PROP_BACKEND       =42, //!< Current backend (enum VideoCaptureAPIs). Read-only property
+       CAP_PROP_CHANNEL       =43, //!< Video input or Channel Number (only for those cameras that support)
+       CAP_PROP_AUTO_WB       =44, //!< enable/ disable auto white-balance
+       CAP_PROP_WB_TEMPERATURE=45, //!< white-balance color temperature
+#ifndef CV_DOXYGEN
+       CV__CAP_PROP_LATEST
+#endif
+     };
+
+/** @brief %VideoWriter generic properties identifier.
+ @sa VideoWriter::get(), VideoWriter::set()
+*/
+enum VideoWriterProperties {
+  VIDEOWRITER_PROP_QUALITY = 1,    //!< Current quality (0..100%) of the encoded videostream. Can be adjusted dynamically in some codecs.
+  VIDEOWRITER_PROP_FRAMEBYTES = 2, //!< (Read-only): Size of just encoded video frame. Note that the encoding order may be different from representation order.
+  VIDEOWRITER_PROP_NSTRIPES = 3    //!< Number of stripes for parallel encoding. -1 for auto detection.
+};
+
+//! @} videoio_flags_base
+
+//! @addtogroup videoio_flags_others
+//! @{
+
+/** @name IEEE 1394 drivers
+    @{
+*/
+
+/** @brief Modes of the IEEE 1394 controlling registers
+(can be: auto, manual, auto single push, absolute Latter allowed with any other mode)
+every feature can have only one mode turned on at a time
+*/
+enum { CAP_PROP_DC1394_OFF                = -4, //!< turn the feature off (not controlled manually nor automatically).
+       CAP_PROP_DC1394_MODE_MANUAL        = -3, //!< set automatically when a value of the feature is set by the user.
+       CAP_PROP_DC1394_MODE_AUTO          = -2,
+       CAP_PROP_DC1394_MODE_ONE_PUSH_AUTO = -1,
+       CAP_PROP_DC1394_MAX                = 31
+     };
+
+//! @} IEEE 1394 drivers
+
+/** @name OpenNI (for Kinect)
+    @{
+*/
+
+//! OpenNI map generators
+enum { CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR = 1 << 31,
+       CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR = 1 << 30,
+       CAP_OPENNI_IR_GENERATOR    = 1 << 29,
+       CAP_OPENNI_GENERATORS_MASK = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_OPENNI_IR_GENERATOR
+     };
+
+//! Properties of cameras available through OpenNI backend
+enum { CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE       = 100,
+       CAP_PROP_OPENNI_FRAME_MAX_DEPTH   = 101, //!< In mm
+       CAP_PROP_OPENNI_BASELINE          = 102, //!< In mm
+       CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH      = 103, //!< In pixels
+       CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION      = 104, //!< Flag that synchronizes the remapping depth map to image map
+                                                //!< by changing depth generator's view point (if the flag is "on") or
+                                                //!< sets this view point to its normal one (if the flag is "off").
+       CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION_ON   = CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION,
+       CAP_PROP_OPENNI_APPROX_FRAME_SYNC = 105,
+       CAP_PROP_OPENNI_MAX_BUFFER_SIZE   = 106,
+       CAP_PROP_OPENNI_CIRCLE_BUFFER     = 107,
+       CAP_PROP_OPENNI_MAX_TIME_DURATION = 108,
+       CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT = 109,
+       CAP_PROP_OPENNI2_SYNC             = 110,
+       CAP_PROP_OPENNI2_MIRROR           = 111
+     };
+
+//! OpenNI shortcuts
+enum { CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_PRESENT         = CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT,
+       CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_OUTPUT_MODE     = CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE,
+       CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_PRESENT         = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT,
+       CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_BASELINE        = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_BASELINE,
+       CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_FOCAL_LENGTH    = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH,
+       CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION    = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION,
+       CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION_ON = CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION,
+       CAP_OPENNI_IR_GENERATOR_PRESENT            = CAP_OPENNI_IR_GENERATOR + CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT,
+     };
+
+//! OpenNI data given from depth generator
+enum { CAP_OPENNI_DEPTH_MAP         = 0, //!< Depth values in mm (CV_16UC1)
+       CAP_OPENNI_POINT_CLOUD_MAP   = 1, //!< XYZ in meters (CV_32FC3)
+       CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP     = 2, //!< Disparity in pixels (CV_8UC1)
+       CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP_32F = 3, //!< Disparity in pixels (CV_32FC1)
+       CAP_OPENNI_VALID_DEPTH_MASK  = 4, //!< CV_8UC1
+
+       CAP_OPENNI_BGR_IMAGE         = 5, //!< Data given from RGB image generator
+       CAP_OPENNI_GRAY_IMAGE        = 6, //!< Data given from RGB image generator
+
+       CAP_OPENNI_IR_IMAGE          = 7  //!< Data given from IR image generator
+     };
+
+//! Supported output modes of OpenNI image generator
+enum { CAP_OPENNI_VGA_30HZ  = 0,
+       CAP_OPENNI_SXGA_15HZ = 1,
+       CAP_OPENNI_SXGA_30HZ = 2,
+       CAP_OPENNI_QVGA_30HZ = 3,
+       CAP_OPENNI_QVGA_60HZ = 4
+     };
+
+//! @} OpenNI
+
+/** @name GStreamer
+    @{
+*/
+
+enum { CAP_PROP_GSTREAMER_QUEUE_LENGTH = 200 //!< Default is 1
+     };
+
+//! @} GStreamer
+
+/** @name PvAPI, Prosilica GigE SDK
+    @{
+*/
+
+//! PVAPI
+enum { CAP_PROP_PVAPI_MULTICASTIP           = 300, //!< IP for enable multicast master mode. 0 for disable multicast.
+       CAP_PROP_PVAPI_FRAMESTARTTRIGGERMODE = 301, //!< FrameStartTriggerMode: Determines how a frame is initiated.
+       CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONHORIZONTAL  = 302, //!< Horizontal sub-sampling of the image.
+       CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONVERTICAL    = 303, //!< Vertical sub-sampling of the image.
+       CAP_PROP_PVAPI_BINNINGX              = 304, //!< Horizontal binning factor.
+       CAP_PROP_PVAPI_BINNINGY              = 305, //!< Vertical binning factor.
+       CAP_PROP_PVAPI_PIXELFORMAT           = 306  //!< Pixel format.
+     };
+
+//! PVAPI: FrameStartTriggerMode
+enum { CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_FREERUN     = 0,    //!< Freerun
+       CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SYNCIN1     = 1,    //!< SyncIn1
+       CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SYNCIN2     = 2,    //!< SyncIn2
+       CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_FIXEDRATE   = 3,    //!< FixedRate
+       CAP_PVAPI_FSTRIGMODE_SOFTWARE    = 4     //!< Software
+     };
+
+//! PVAPI: DecimationHorizontal, DecimationVertical
+enum { CAP_PVAPI_DECIMATION_OFF       = 1,    //!< Off
+       CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF4   = 2,    //!< 2 out of 4 decimation
+       CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF8   = 4,    //!< 2 out of 8 decimation
+       CAP_PVAPI_DECIMATION_2OUTOF16  = 8     //!< 2 out of 16 decimation
+     };
+
+//! PVAPI: PixelFormat
+enum { CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_MONO8    = 1,    //!< Mono8
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_MONO16   = 2,    //!< Mono16
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BAYER8   = 3,    //!< Bayer8
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BAYER16  = 4,    //!< Bayer16
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_RGB24    = 5,    //!< Rgb24
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BGR24    = 6,    //!< Bgr24
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_RGBA32   = 7,    //!< Rgba32
+       CAP_PVAPI_PIXELFORMAT_BGRA32   = 8,    //!< Bgra32
+     };
+
+//! @} PvAPI
+
+/** @name XIMEA Camera API
+    @{
+*/
+
+//! Properties of cameras available through XIMEA SDK backend
+enum { CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING                                 = 400, //!< Change image resolution by binning or skipping.
+       CAP_PROP_XI_DATA_FORMAT                                  = 401, //!< Output data format.
+       CAP_PROP_XI_OFFSET_X                                     = 402, //!< Horizontal offset from the origin to the area of interest (in pixels).
+       CAP_PROP_XI_OFFSET_Y                                     = 403, //!< Vertical offset from the origin to the area of interest (in pixels).
+       CAP_PROP_XI_TRG_SOURCE                                   = 404, //!< Defines source of trigger.
+       CAP_PROP_XI_TRG_SOFTWARE                                 = 405, //!< Generates an internal trigger. PRM_TRG_SOURCE must be set to TRG_SOFTWARE.
+       CAP_PROP_XI_GPI_SELECTOR                                 = 406, //!< Selects general purpose input.
+       CAP_PROP_XI_GPI_MODE                                     = 407, //!< Set general purpose input mode.
+       CAP_PROP_XI_GPI_LEVEL                                    = 408, //!< Get general purpose level.
+       CAP_PROP_XI_GPO_SELECTOR                                 = 409, //!< Selects general purpose output.
+       CAP_PROP_XI_GPO_MODE                                     = 410, //!< Set general purpose output mode.
+       CAP_PROP_XI_LED_SELECTOR                                 = 411, //!< Selects camera signalling LED.
+       CAP_PROP_XI_LED_MODE                                     = 412, //!< Define camera signalling LED functionality.
+       CAP_PROP_XI_MANUAL_WB                                    = 413, //!< Calculates White Balance(must be called during acquisition).
+       CAP_PROP_XI_AUTO_WB                                      = 414, //!< Automatic white balance.
+       CAP_PROP_XI_AEAG                                         = 415, //!< Automatic exposure/gain.
+       CAP_PROP_XI_EXP_PRIORITY                                 = 416, //!< Exposure priority (0.5 - exposure 50%, gain 50%).
+       CAP_PROP_XI_AE_MAX_LIMIT                                 = 417, //!< Maximum limit of exposure in AEAG procedure.
+       CAP_PROP_XI_AG_MAX_LIMIT                                 = 418, //!< Maximum limit of gain in AEAG procedure.
+       CAP_PROP_XI_AEAG_LEVEL                                   = 419, //!< Average intensity of output signal AEAG should achieve(in %).
+       CAP_PROP_XI_TIMEOUT                                      = 420, //!< Image capture timeout in milliseconds.
+       CAP_PROP_XI_EXPOSURE                                     = 421, //!< Exposure time in microseconds.
+       CAP_PROP_XI_EXPOSURE_BURST_COUNT                         = 422, //!< Sets the number of times of exposure in one frame.
+       CAP_PROP_XI_GAIN_SELECTOR                                = 423, //!< Gain selector for parameter Gain allows to select different type of gains.
+       CAP_PROP_XI_GAIN                                         = 424, //!< Gain in dB.
+       CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING_TYPE                            = 426, //!< Change image downsampling type.
+       CAP_PROP_XI_BINNING_SELECTOR                             = 427, //!< Binning engine selector.
+       CAP_PROP_XI_BINNING_VERTICAL                             = 428, //!< Vertical Binning - number of vertical photo-sensitive cells to combine together.
+       CAP_PROP_XI_BINNING_HORIZONTAL                           = 429, //!< Horizontal Binning - number of horizontal photo-sensitive cells to combine together.
+       CAP_PROP_XI_BINNING_PATTERN                              = 430, //!< Binning pattern type.
+       CAP_PROP_XI_DECIMATION_SELECTOR                          = 431, //!< Decimation engine selector.
+       CAP_PROP_XI_DECIMATION_VERTICAL                          = 432, //!< Vertical Decimation - vertical sub-sampling of the image - reduces the vertical resolution of the image by the specified vertical decimation factor.
+       CAP_PROP_XI_DECIMATION_HORIZONTAL                        = 433, //!< Horizontal Decimation - horizontal sub-sampling of the image - reduces the horizontal resolution of the image by the specified vertical decimation factor.
+       CAP_PROP_XI_DECIMATION_PATTERN                           = 434, //!< Decimation pattern type.
+       CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN_GENERATOR_SELECTOR              = 587, //!< Selects which test pattern generator is controlled by the TestPattern feature.
+       CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN                                 = 588, //!< Selects which test pattern type is generated by the selected generator.
+       CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT                            = 435, //!< Output data format.
+       CAP_PROP_XI_SHUTTER_TYPE                                 = 436, //!< Change sensor shutter type(CMOS sensor).
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_TAPS                                  = 437, //!< Number of taps.
+       CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_X                            = 439, //!< Automatic exposure/gain ROI offset X.
+       CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_Y                            = 440, //!< Automatic exposure/gain ROI offset Y.
+       CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_WIDTH                               = 441, //!< Automatic exposure/gain ROI Width.
+       CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_HEIGHT                              = 442, //!< Automatic exposure/gain ROI Height.
+       CAP_PROP_XI_BPC                                          = 445, //!< Correction of bad pixels.
+       CAP_PROP_XI_WB_KR                                        = 448, //!< White balance red coefficient.
+       CAP_PROP_XI_WB_KG                                        = 449, //!< White balance green coefficient.
+       CAP_PROP_XI_WB_KB                                        = 450, //!< White balance blue coefficient.
+       CAP_PROP_XI_WIDTH                                        = 451, //!< Width of the Image provided by the device (in pixels).
+       CAP_PROP_XI_HEIGHT                                       = 452, //!< Height of the Image provided by the device (in pixels).
+       CAP_PROP_XI_REGION_SELECTOR                              = 589, //!< Selects Region in Multiple ROI which parameters are set by width, height, ... ,region mode.
+       CAP_PROP_XI_REGION_MODE                                  = 595, //!< Activates/deactivates Region selected by Region Selector.
+       CAP_PROP_XI_LIMIT_BANDWIDTH                              = 459, //!< Set/get bandwidth(datarate)(in Megabits).
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_DATA_BIT_DEPTH                        = 460, //!< Sensor output data bit depth.
+       CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_BIT_DEPTH                        = 461, //!< Device output data bit depth.
+       CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_BIT_DEPTH                         = 462, //!< bitdepth of data returned by function xiGetImage.
+       CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING                          = 463, //!< Device output data packing (or grouping) enabled. Packing could be enabled if output_data_bit_depth > 8 and packing capability is available.
+       CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING_TYPE                     = 464, //!< Data packing type. Some cameras supports only specific packing type.
+       CAP_PROP_XI_IS_COOLED                                    = 465, //!< Returns 1 for cameras that support cooling.
+       CAP_PROP_XI_COOLING                                      = 466, //!< Start camera cooling.
+       CAP_PROP_XI_TARGET_TEMP                                  = 467, //!< Set sensor target temperature for cooling.
+       CAP_PROP_XI_CHIP_TEMP                                    = 468, //!< Camera sensor temperature.
+       CAP_PROP_XI_HOUS_TEMP                                    = 469, //!< Camera housing temperature.
+       CAP_PROP_XI_HOUS_BACK_SIDE_TEMP                          = 590, //!< Camera housing back side temperature.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_BOARD_TEMP                            = 596, //!< Camera sensor board temperature.
+       CAP_PROP_XI_CMS                                          = 470, //!< Mode of color management system.
+       CAP_PROP_XI_APPLY_CMS                                    = 471, //!< Enable applying of CMS profiles to xiGetImage (see XI_PRM_INPUT_CMS_PROFILE, XI_PRM_OUTPUT_CMS_PROFILE).
+       CAP_PROP_XI_IMAGE_IS_COLOR                               = 474, //!< Returns 1 for color cameras.
+       CAP_PROP_XI_COLOR_FILTER_ARRAY                           = 475, //!< Returns color filter array type of RAW data.
+       CAP_PROP_XI_GAMMAY                                       = 476, //!< Luminosity gamma.
+       CAP_PROP_XI_GAMMAC                                       = 477, //!< Chromaticity gamma.
+       CAP_PROP_XI_SHARPNESS                                    = 478, //!< Sharpness Strength.
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_00                                 = 479, //!< Color Correction Matrix element [0][0].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_01                                 = 480, //!< Color Correction Matrix element [0][1].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_02                                 = 481, //!< Color Correction Matrix element [0][2].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_03                                 = 482, //!< Color Correction Matrix element [0][3].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_10                                 = 483, //!< Color Correction Matrix element [1][0].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_11                                 = 484, //!< Color Correction Matrix element [1][1].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_12                                 = 485, //!< Color Correction Matrix element [1][2].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_13                                 = 486, //!< Color Correction Matrix element [1][3].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_20                                 = 487, //!< Color Correction Matrix element [2][0].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_21                                 = 488, //!< Color Correction Matrix element [2][1].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_22                                 = 489, //!< Color Correction Matrix element [2][2].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_23                                 = 490, //!< Color Correction Matrix element [2][3].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_30                                 = 491, //!< Color Correction Matrix element [3][0].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_31                                 = 492, //!< Color Correction Matrix element [3][1].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_32                                 = 493, //!< Color Correction Matrix element [3][2].
+       CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_33                                 = 494, //!< Color Correction Matrix element [3][3].
+       CAP_PROP_XI_DEFAULT_CC_MATRIX                            = 495, //!< Set default Color Correction Matrix.
+       CAP_PROP_XI_TRG_SELECTOR                                 = 498, //!< Selects the type of trigger.
+       CAP_PROP_XI_ACQ_FRAME_BURST_COUNT                        = 499, //!< Sets number of frames acquired by burst. This burst is used only if trigger is set to FrameBurstStart.
+       CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_EN                                  = 507, //!< Enable/Disable debounce to selected GPI.
+       CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T0                                  = 508, //!< Debounce time (x * 10us).
+       CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T1                                  = 509, //!< Debounce time (x * 10us).
+       CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_POL                                 = 510, //!< Debounce polarity (pol = 1 t0 - falling edge, t1 - rising edge).
+       CAP_PROP_XI_LENS_MODE                                    = 511, //!< Status of lens control interface. This shall be set to XI_ON before any Lens operations.
+       CAP_PROP_XI_LENS_APERTURE_VALUE                          = 512, //!< Current lens aperture value in stops. Examples: 2.8, 4, 5.6, 8, 11.
+       CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE                    = 513, //!< Lens current focus movement value to be used by XI_PRM_LENS_FOCUS_MOVE in motor steps.
+       CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVE                              = 514, //!< Moves lens focus motor by steps set in XI_PRM_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE.
+       CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_DISTANCE                          = 515, //!< Lens focus distance in cm.
+       CAP_PROP_XI_LENS_FOCAL_LENGTH                            = 516, //!< Lens focal distance in mm.
+       CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE_SELECTOR                        = 517, //!< Selects the current feature which is accessible by XI_PRM_LENS_FEATURE.
+       CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE                                 = 518, //!< Allows access to lens feature value currently selected by XI_PRM_LENS_FEATURE_SELECTOR.
+       CAP_PROP_XI_DEVICE_MODEL_ID                              = 521, //!< Returns device model id.
+       CAP_PROP_XI_DEVICE_SN                                    = 522, //!< Returns device serial number.
+       CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT_RGB32_ALPHA                = 529, //!< The alpha channel of RGB32 output image format.
+       CAP_PROP_XI_IMAGE_PAYLOAD_SIZE                           = 530, //!< Buffer size in bytes sufficient for output image returned by xiGetImage.
+       CAP_PROP_XI_TRANSPORT_PIXEL_FORMAT                       = 531, //!< Current format of pixels on transport layer.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_HZ                         = 532, //!< Sensor clock frequency in Hz.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_INDEX                      = 533, //!< Sensor clock frequency index. Sensor with selected frequencies have possibility to set the frequency only by this index.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_OUTPUT_CHANNEL_COUNT                  = 534, //!< Number of output channels from sensor used for data transfer.
+       CAP_PROP_XI_FRAMERATE                                    = 535, //!< Define framerate in Hz.
+       CAP_PROP_XI_COUNTER_SELECTOR                             = 536, //!< Select counter.
+       CAP_PROP_XI_COUNTER_VALUE                                = 537, //!< Counter status.
+       CAP_PROP_XI_ACQ_TIMING_MODE                              = 538, //!< Type of sensor frames timing.
+       CAP_PROP_XI_AVAILABLE_BANDWIDTH                          = 539, //!< Calculate and returns available interface bandwidth(int Megabits).
+       CAP_PROP_XI_BUFFER_POLICY                                = 540, //!< Data move policy.
+       CAP_PROP_XI_LUT_EN                                       = 541, //!< Activates LUT.
+       CAP_PROP_XI_LUT_INDEX                                    = 542, //!< Control the index (offset) of the coefficient to access in the LUT.
+       CAP_PROP_XI_LUT_VALUE                                    = 543, //!< Value at entry LUTIndex of the LUT.
+       CAP_PROP_XI_TRG_DELAY                                    = 544, //!< Specifies the delay in microseconds (us) to apply after the trigger reception before activating it.
+       CAP_PROP_XI_TS_RST_MODE                                  = 545, //!< Defines how time stamp reset engine will be armed.
+       CAP_PROP_XI_TS_RST_SOURCE                                = 546, //!< Defines which source will be used for timestamp reset. Writing this parameter will trigger settings of engine (arming).
+       CAP_PROP_XI_IS_DEVICE_EXIST                              = 547, //!< Returns 1 if camera connected and works properly.
+       CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE                              = 548, //!< Acquisition buffer size in buffer_size_unit. Default bytes.
+       CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE_UNIT                         = 549, //!< Acquisition buffer size unit in bytes. Default 1. E.g. Value 1024 means that buffer_size is in KiBytes.
+       CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_SIZE                    = 550, //!< Acquisition transport buffer size in bytes.
+       CAP_PROP_XI_BUFFERS_QUEUE_SIZE                           = 551, //!< Queue of field/frame buffers.
+       CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_COMMIT                  = 552, //!< Number of buffers to commit to low level.
+       CAP_PROP_XI_RECENT_FRAME                                 = 553, //!< GetImage returns most recent frame.
+       CAP_PROP_XI_DEVICE_RESET                                 = 554, //!< Resets the camera to default state.
+       CAP_PROP_XI_COLUMN_FPN_CORRECTION                        = 555, //!< Correction of column FPN.
+       CAP_PROP_XI_ROW_FPN_CORRECTION                           = 591, //!< Correction of row FPN.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_MODE                                  = 558, //!< Current sensor mode. Allows to select sensor mode by one integer. Setting of this parameter affects: image dimensions and downsampling.
+       CAP_PROP_XI_HDR                                          = 559, //!< Enable High Dynamic Range feature.
+       CAP_PROP_XI_HDR_KNEEPOINT_COUNT                          = 560, //!< The number of kneepoints in the PWLR.
+       CAP_PROP_XI_HDR_T1                                       = 561, //!< Position of first kneepoint(in % of XI_PRM_EXPOSURE).
+       CAP_PROP_XI_HDR_T2                                       = 562, //!< Position of second kneepoint (in % of XI_PRM_EXPOSURE).
+       CAP_PROP_XI_KNEEPOINT1                                   = 563, //!< Value of first kneepoint (% of sensor saturation).
+       CAP_PROP_XI_KNEEPOINT2                                   = 564, //!< Value of second kneepoint (% of sensor saturation).
+       CAP_PROP_XI_IMAGE_BLACK_LEVEL                            = 565, //!< Last image black level counts. Can be used for Offline processing to recall it.
+       CAP_PROP_XI_HW_REVISION                                  = 571, //!< Returns hardware revision number.
+       CAP_PROP_XI_DEBUG_LEVEL                                  = 572, //!< Set debug level.
+       CAP_PROP_XI_AUTO_BANDWIDTH_CALCULATION                   = 573, //!< Automatic bandwidth calculation.
+       CAP_PROP_XI_FFS_FILE_ID                                  = 594, //!< File number.
+       CAP_PROP_XI_FFS_FILE_SIZE                                = 580, //!< Size of file.
+       CAP_PROP_XI_FREE_FFS_SIZE                                = 581, //!< Size of free camera FFS.
+       CAP_PROP_XI_USED_FFS_SIZE                                = 582, //!< Size of used camera FFS.
+       CAP_PROP_XI_FFS_ACCESS_KEY                               = 583, //!< Setting of key enables file operations on some cameras.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_SELECTOR                      = 585, //!< Selects the current feature which is accessible by XI_PRM_SENSOR_FEATURE_VALUE.
+       CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_VALUE                         = 586, //!< Allows access to sensor feature value currently selected by XI_PRM_SENSOR_FEATURE_SELECTOR.
+     };
+
+//! @} XIMEA
+
+/** @name AVFoundation framework for iOS
+    OS X Lion will have the same API
+    @{
+*/
+
+//! Properties of cameras available through AVFOUNDATION backend
+enum { CAP_PROP_IOS_DEVICE_FOCUS        = 9001,
+       CAP_PROP_IOS_DEVICE_EXPOSURE     = 9002,
+       CAP_PROP_IOS_DEVICE_FLASH        = 9003,
+       CAP_PROP_IOS_DEVICE_WHITEBALANCE = 9004,
+       CAP_PROP_IOS_DEVICE_TORCH        = 9005
+     };
+
+/** @name Smartek Giganetix GigEVisionSDK
+    @{
+*/
+
+//! Properties of cameras available through Smartek Giganetix Ethernet Vision backend
+/* --- Vladimir Litvinenko (litvinenko.vladimir@gmail.com) --- */
+enum { CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_X   = 10001,
+       CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_Y   = 10002,
+       CAP_PROP_GIGA_FRAME_WIDTH_MAX  = 10003,
+       CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGH_MAX  = 10004,
+       CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_WIDTH = 10005,
+       CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGH = 10006
+     };
+
+//! @} Smartek
+
+/** @name Intel Perceptual Computing SDK
+    @{
+*/
+enum { CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_COUNT               = 11001,
+       CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_IDX                 = 11002,
+       CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_LOW_CONFIDENCE_VALUE  = 11003,
+       CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_SATURATION_VALUE      = 11004,
+       CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_CONFIDENCE_THRESHOLD  = 11005,
+       CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_HORZ     = 11006,
+       CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_VERT     = 11007
+     };
+
+//! Intel Perceptual Streams
+enum { CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR = 1 << 29,
+       CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR = 1 << 28,
+       CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR    = 1 << 27,
+       CAP_INTELPERC_GENERATORS_MASK = CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR + CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR + CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR
+     };
+
+enum { CAP_INTELPERC_DEPTH_MAP              = 0, //!< Each pixel is a 16-bit integer. The value indicates the distance from an object to the camera's XY plane or the Cartesian depth.
+       CAP_INTELPERC_UVDEPTH_MAP            = 1, //!< Each pixel contains two 32-bit floating point values in the range of 0-1, representing the mapping of depth coordinates to the color coordinates.
+       CAP_INTELPERC_IR_MAP                 = 2, //!< Each pixel is a 16-bit integer. The value indicates the intensity of the reflected laser beam.
+       CAP_INTELPERC_IMAGE                  = 3
+     };
+
+//! @} Intel Perceptual
+
+/** @name gPhoto2 connection
+    @{
+*/
+
+/** @brief gPhoto2 properties
+
+If `propertyId` is less than 0 then work on widget with that __additive inversed__ camera setting ID
+Get IDs by using CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE.
+@see CvCaptureCAM_GPHOTO2 for more info
+*/
+enum { CAP_PROP_GPHOTO2_PREVIEW           = 17001, //!< Capture only preview from liveview mode.
+       CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE  = 17002, //!< Readonly, returns (const char *).
+       CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_CONFIG     = 17003, //!< Trigger, only by set. Reload camera settings.
+       CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_ON_CHANGE  = 17004, //!< Reload all settings on set.
+       CAP_PROP_GPHOTO2_COLLECT_MSGS      = 17005, //!< Collect messages with details.
+       CAP_PROP_GPHOTO2_FLUSH_MSGS        = 17006, //!< Readonly, returns (const char *).
+       CAP_PROP_SPEED                     = 17007, //!< Exposure speed. Can be readonly, depends on camera program.
+       CAP_PROP_APERTURE                  = 17008, //!< Aperture. Can be readonly, depends on camera program.
+       CAP_PROP_EXPOSUREPROGRAM           = 17009, //!< Camera exposure program.
+       CAP_PROP_VIEWFINDER                = 17010  //!< Enter liveview mode.
+     };
+
+//! @} gPhoto2
+
+
+/** @name Images backend
+    @{
+*/
+
+/** @brief Images backend properties
+
+*/
+enum { CAP_PROP_IMAGES_BASE = 18000,
+       CAP_PROP_IMAGES_LAST = 19000 // excluding
+     };
+
+//! @} Images
+
+//! @} videoio_flags_others
+
+
+class IVideoCapture;
+
+/** @brief Class for video capturing from video files, image sequences or cameras.
+
+The class provides C++ API for capturing video from cameras or for reading video files and image sequences.
+
+Here is how the class can be used:
+@include samples/cpp/videocapture_basic.cpp
+
+@note In @ref videoio_c "C API" the black-box structure `CvCapture` is used instead of %VideoCapture.
+@note
+-   (C++) A basic sample on using the %VideoCapture interface can be found at
+    `OPENCV_SOURCE_CODE/samples/cpp/videocapture_starter.cpp`
+-   (Python) A basic sample on using the %VideoCapture interface can be found at
+    `OPENCV_SOURCE_CODE/samples/python/video.py`
+-   (Python) A multi threaded video processing sample can be found at
+    `OPENCV_SOURCE_CODE/samples/python/video_threaded.py`
+-   (Python) %VideoCapture sample showcasing some features of the Video4Linux2 backend
+    `OPENCV_SOURCE_CODE/samples/python/video_v4l2.py`
+ */
+class CV_EXPORTS_W VideoCapture
+{
+public:
+    /** @brief Default constructor
+    @note In @ref videoio_c "C API", when you finished working with video, release CvCapture structure with
+    cvReleaseCapture(), or use Ptr\<CvCapture\> that calls cvReleaseCapture() automatically in the
+    destructor.
+     */
+    CV_WRAP VideoCapture();
+
+    /** @overload
+    @brief  Opens a video file or a capturing device or an IP video stream for video capturing with API Preference
+
+    @param filename it can be:
+    - name of video file (eg. `video.avi`)
+    - or image sequence (eg. `img_%02d.jpg`, which will read samples like `img_00.jpg, img_01.jpg, img_02.jpg, ...`)
+    - or URL of video stream (eg. `protocol://host:port/script_name?script_params|auth`).
+      Note that each video stream or IP camera feed has its own URL scheme. Please refer to the
+      documentation of source stream to know the right URL.
+    @param apiPreference preferred Capture API backends to use. Can be used to enforce a specific reader
+    implementation if multiple are available: e.g. cv::CAP_FFMPEG or cv::CAP_IMAGES or cv::CAP_DSHOW.
+    @sa The list of supported API backends cv::VideoCaptureAPIs
+    */
+    CV_WRAP VideoCapture(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY);
+
+    /** @overload
+    @brief  Opens a camera for video capturing
+
+    @param index id of the video capturing device to open. To open default camera using default backend just pass 0.
+    (to backward compatibility usage of camera_id + domain_offset (CAP_*) is valid when apiPreference is CAP_ANY)
+    @param apiPreference preferred Capture API backends to use. Can be used to enforce a specific reader
+    implementation if multiple are available: e.g. cv::CAP_DSHOW or cv::CAP_MSMF or cv::CAP_V4L.
+
+    @sa The list of supported API backends cv::VideoCaptureAPIs
+    */
+    CV_WRAP VideoCapture(int index, int apiPreference = CAP_ANY);
+
+    /** @brief Default destructor
+
+    The method first calls VideoCapture::release to close the already opened file or camera.
+    */
+    virtual ~VideoCapture();
+
+    /** @brief  Opens a video file or a capturing device or an IP video stream for video capturing.
+
+    @overload
+
+    Parameters are same as the constructor VideoCapture(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY)
+    @return `true` if the file has been successfully opened
+
+    The method first calls VideoCapture::release to close the already opened file or camera.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool open(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY);
+
+    /** @brief  Opens a camera for video capturing
+
+    @overload
+
+    Parameters are same as the constructor VideoCapture(int index, int apiPreference = CAP_ANY)
+    @return `true` if the camera has been successfully opened.
+
+    The method first calls VideoCapture::release to close the already opened file or camera.
+    */
+    CV_WRAP virtual bool open(int index, int apiPreference = CAP_ANY);
+
+    /** @brief Returns true if video capturing has been initialized already.
+
+    If the previous call to VideoCapture constructor or VideoCapture::open() succeeded, the method returns
+    true.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool isOpened() const;
+
+    /** @brief Closes video file or capturing device.
+
+    The method is automatically called by subsequent VideoCapture::open and by VideoCapture
+    destructor.
+
+    The C function also deallocates memory and clears \*capture pointer.
+     */
+    CV_WRAP virtual void release();
+
+    /** @brief Grabs the next frame from video file or capturing device.
+
+    @return `true` (non-zero) in the case of success.
+
+    The method/function grabs the next frame from video file or camera and returns true (non-zero) in
+    the case of success.
+
+    The primary use of the function is in multi-camera environments, especially when the cameras do not
+    have hardware synchronization. That is, you call VideoCapture::grab() for each camera and after that
+    call the slower method VideoCapture::retrieve() to decode and get frame from each camera. This way
+    the overhead on demosaicing or motion jpeg decompression etc. is eliminated and the retrieved frames
+    from different cameras will be closer in time.
+
+    Also, when a connected camera is multi-head (for example, a stereo camera or a Kinect device), the
+    correct way of retrieving data from it is to call VideoCapture::grab() first and then call
+    VideoCapture::retrieve() one or more times with different values of the channel parameter.
+
+    @ref tutorial_kinect_openni
+     */
+    CV_WRAP virtual bool grab();
+
+    /** @brief Decodes and returns the grabbed video frame.
+
+    @param [out] image the video frame is returned here. If no frames has been grabbed the image will be empty.
+    @param flag it could be a frame index or a driver specific flag
+    @return `false` if no frames has been grabbed
+
+    The method decodes and returns the just grabbed frame. If no frames has been grabbed
+    (camera has been disconnected, or there are no more frames in video file), the method returns false
+    and the function returns an empty image (with %cv::Mat, test it with Mat::empty()).
+
+    @sa read()
+
+    @note In @ref videoio_c "C API", functions cvRetrieveFrame() and cv.RetrieveFrame() return image stored inside the video
+    capturing structure. It is not allowed to modify or release the image! You can copy the frame using
+    cvCloneImage and then do whatever you want with the copy.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool retrieve(OutputArray image, int flag = 0);
+
+    /** @brief Stream operator to read the next video frame.
+    @sa read()
+    */
+    virtual VideoCapture& operator >> (CV_OUT Mat& image);
+
+    /** @overload
+    @sa read()
+    */
+    virtual VideoCapture& operator >> (CV_OUT UMat& image);
+
+    /** @brief Grabs, decodes and returns the next video frame.
+
+    @param [out] image the video frame is returned here. If no frames has been grabbed the image will be empty.
+    @return `false` if no frames has been grabbed
+
+    The method/function combines VideoCapture::grab() and VideoCapture::retrieve() in one call. This is the
+    most convenient method for reading video files or capturing data from decode and returns the just
+    grabbed frame. If no frames has been grabbed (camera has been disconnected, or there are no more
+    frames in video file), the method returns false and the function returns empty image (with %cv::Mat, test it with Mat::empty()).
+
+    @note In @ref videoio_c "C API", functions cvRetrieveFrame() and cv.RetrieveFrame() return image stored inside the video
+    capturing structure. It is not allowed to modify or release the image! You can copy the frame using
+    cvCloneImage and then do whatever you want with the copy.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool read(OutputArray image);
+
+    /** @brief Sets a property in the VideoCapture.
+
+    @param propId Property identifier from cv::VideoCaptureProperties (eg. cv::CAP_PROP_POS_MSEC, cv::CAP_PROP_POS_FRAMES, ...)
+    or one from @ref videoio_flags_others
+    @param value Value of the property.
+    @return `true` if the property is supported by backend used by the VideoCapture instance.
+    @note Even if it returns `true` this doesn't ensure that the property
+    value has been accepted by the capture device. See note in VideoCapture::get()
+     */
+    CV_WRAP virtual bool set(int propId, double value);
+
+    /** @brief Returns the specified VideoCapture property
+
+    @param propId Property identifier from cv::VideoCaptureProperties (eg. cv::CAP_PROP_POS_MSEC, cv::CAP_PROP_POS_FRAMES, ...)
+    or one from @ref videoio_flags_others
+    @return Value for the specified property. Value 0 is returned when querying a property that is
+    not supported by the backend used by the VideoCapture instance.
+
+    @note Reading / writing properties involves many layers. Some unexpected result might happens
+    along this chain.
+    @code{.txt}
+    VideoCapture -> API Backend -> Operating System -> Device Driver -> Device Hardware
+    @endcode
+    The returned value might be different from what really used by the device or it could be encoded
+    using device dependent rules (eg. steps or percentage). Effective behaviour depends from device
+    driver and API Backend
+
+    */
+    CV_WRAP virtual double get(int propId) const;
+
+    /** @brief Returns used backend API name
+
+     @note Stream should be opened.
+     */
+    CV_WRAP String getBackendName() const;
+
+    /** Switches exceptions mode
+     *
+     * methods raise exceptions if not successful instead of returning an error code
+     */
+    CV_WRAP void setExceptionMode(bool enable) { throwOnFail = enable; }
+
+    /// query if exception mode is active
+    CV_WRAP bool getExceptionMode() { return throwOnFail; }
+protected:
+    Ptr<CvCapture> cap;
+    Ptr<IVideoCapture> icap;
+    bool throwOnFail;
+};
+
+class IVideoWriter;
+
+/** @example samples/cpp/tutorial_code/videoio/video-write/video-write.cpp
+Check @ref tutorial_video_write "the corresponding tutorial" for more details
+*/
+
+/** @example samples/cpp/videowriter_basic.cpp
+An example using VideoCapture and VideoWriter class
+*/
+
+/** @brief Video writer class.
+
+The class provides C++ API for writing video files or image sequences.
+*/
+class CV_EXPORTS_W VideoWriter
+{
+public:
+    /** @brief Default constructors
+
+    The constructors/functions initialize video writers.
+    -   On Linux FFMPEG is used to write videos;
+    -   On Windows FFMPEG or MSWF or DSHOW is used;
+    -   On MacOSX AVFoundation is used.
+     */
+    CV_WRAP VideoWriter();
+
+    /** @overload
+    @param filename Name of the output video file.
+    @param fourcc 4-character code of codec used to compress the frames. For example,
+    VideoWriter::fourcc('P','I','M','1') is a MPEG-1 codec, VideoWriter::fourcc('M','J','P','G') is a
+    motion-jpeg codec etc. List of codes can be obtained at [Video Codecs by
+    FOURCC](http://www.fourcc.org/codecs.php) page. FFMPEG backend with MP4 container natively uses
+    other values as fourcc code: see [ObjectType](http://www.mp4ra.org/codecs.html),
+    so you may receive a warning message from OpenCV about fourcc code conversion.
+    @param fps Framerate of the created video stream.
+    @param frameSize Size of the video frames.
+    @param isColor If it is not zero, the encoder will expect and encode color frames, otherwise it
+    will work with grayscale frames (the flag is currently supported on Windows only).
+
+    @b Tips:
+    - With some backends `fourcc=-1` pops up the codec selection dialog from the system.
+    - To save image sequence use a proper filename (eg. `img_%02d.jpg`) and `fourcc=0`
+      OR `fps=0`. Use uncompressed image format (eg. `img_%02d.BMP`) to save raw frames.
+    - Most codecs are lossy. If you want lossless video file you need to use a lossless codecs
+      (eg. FFMPEG FFV1, Huffman HFYU, Lagarith LAGS, etc...)
+    - If FFMPEG is enabled, using `codec=0; fps=0;` you can create an uncompressed (raw) video file.
+    */
+    CV_WRAP VideoWriter(const String& filename, int fourcc, double fps,
+                Size frameSize, bool isColor = true);
+
+    /** @overload
+    The `apiPreference` parameter allows to specify API backends to use. Can be used to enforce a specific reader implementation
+    if multiple are available: e.g. cv::CAP_FFMPEG or cv::CAP_GSTREAMER.
+     */
+    CV_WRAP VideoWriter(const String& filename, int apiPreference, int fourcc, double fps,
+                Size frameSize, bool isColor = true);
+
+    /** @brief Default destructor
+
+    The method first calls VideoWriter::release to close the already opened file.
+    */
+    virtual ~VideoWriter();
+
+    /** @brief Initializes or reinitializes video writer.
+
+    The method opens video writer. Parameters are the same as in the constructor
+    VideoWriter::VideoWriter.
+    @return `true` if video writer has been successfully initialized
+
+    The method first calls VideoWriter::release to close the already opened file.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool open(const String& filename, int fourcc, double fps,
+                      Size frameSize, bool isColor = true);
+
+    /** @overload
+     */
+    CV_WRAP bool open(const String& filename, int apiPreference, int fourcc, double fps,
+                      Size frameSize, bool isColor = true);
+
+    /** @brief Returns true if video writer has been successfully initialized.
+    */
+    CV_WRAP virtual bool isOpened() const;
+
+    /** @brief Closes the video writer.
+
+    The method is automatically called by subsequent VideoWriter::open and by the VideoWriter
+    destructor.
+     */
+    CV_WRAP virtual void release();
+
+    /** @brief Stream operator to write the next video frame.
+    @sa write
+    */
+    virtual VideoWriter& operator << (const Mat& image);
+
+    /** @overload
+    @sa write
+    */
+    virtual VideoWriter& operator << (const UMat& image);
+
+    /** @brief Writes the next video frame
+
+    @param image The written frame. In general, color images are expected in BGR format.
+
+    The function/method writes the specified image to video file. It must have the same size as has
+    been specified when opening the video writer.
+     */
+    CV_WRAP virtual void write(InputArray image);
+
+    /** @brief Sets a property in the VideoWriter.
+
+     @param propId Property identifier from cv::VideoWriterProperties (eg. cv::VIDEOWRITER_PROP_QUALITY)
+     or one of @ref videoio_flags_others
+
+     @param value Value of the property.
+     @return  `true` if the property is supported by the backend used by the VideoWriter instance.
+     */
+    CV_WRAP virtual bool set(int propId, double value);
+
+    /** @brief Returns the specified VideoWriter property
+
+     @param propId Property identifier from cv::VideoWriterProperties (eg. cv::VIDEOWRITER_PROP_QUALITY)
+     or one of @ref videoio_flags_others
+
+     @return Value for the specified property. Value 0 is returned when querying a property that is
+     not supported by the backend used by the VideoWriter instance.
+     */
+    CV_WRAP virtual double get(int propId) const;
+
+    /** @brief Concatenates 4 chars to a fourcc code
+
+    @return a fourcc code
+
+    This static method constructs the fourcc code of the codec to be used in the constructor
+    VideoWriter::VideoWriter or VideoWriter::open.
+     */
+    CV_WRAP static int fourcc(char c1, char c2, char c3, char c4);
+
+    /** @brief Returns used backend API name
+
+     @note Stream should be opened.
+     */
+    CV_WRAP String getBackendName() const;
+
+protected:
+    Ptr<CvVideoWriter> writer;
+    Ptr<IVideoWriter> iwriter;
+
+    static Ptr<IVideoWriter> create(const String& filename, int fourcc, double fps,
+                                    Size frameSize, bool isColor = true);
+};
+
+template<> struct DefaultDeleter<CvCapture>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvCapture* obj) const; };
+template<> struct DefaultDeleter<CvVideoWriter>{ CV_EXPORTS void operator ()(CvVideoWriter* obj) const; };
+
+//! @} videoio
+
+} // cv
+
+#endif //OPENCV_VIDEOIO_HPP
diff --git a/include/opencv2/videoio/cap_ios.h b/include/opencv2/videoio/cap_ios.h
new file mode 100644
index 0000000..207ad46
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/videoio/cap_ios.h
@@ -0,0 +1,150 @@
+/*  For iOS video I/O
+ *  by Eduard Feicho on 29/07/12
+ *  Copyright 2012. All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted provided that the following conditions are met:
+ *
+ * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
+ *    this list of conditions and the following disclaimer.
+ * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
+ *    this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+ *    and/or other materials provided with the distribution.
+ * 3. The name of the author may not be used to endorse or promote products
+ *    derived from this software without specific prior written permission.
+ *
+ * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE AUTHOR "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED
+ * WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF
+ * MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO
+ * EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,
+ * SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+ * PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS;
+ * OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY,
+ * WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR
+ * OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF
+ * ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
+ *
+ */
+
+#import <UIKit/UIKit.h>
+#import <Accelerate/Accelerate.h>
+#import <AVFoundation/AVFoundation.h>
+#import <ImageIO/ImageIO.h>
+#include "opencv2/core.hpp"
+
+//! @addtogroup videoio_ios
+//! @{
+
+/////////////////////////////////////// CvAbstractCamera /////////////////////////////////////
+
+@class CvAbstractCamera;
+
+CV_EXPORTS @interface CvAbstractCamera : NSObject
+{
+    UIDeviceOrientation currentDeviceOrientation;
+
+    BOOL cameraAvailable;
+}
+
+@property (nonatomic, strong) AVCaptureSession* captureSession;
+@property (nonatomic, strong) AVCaptureConnection* videoCaptureConnection;
+
+@property (nonatomic, readonly) BOOL running;
+@property (nonatomic, readonly) BOOL captureSessionLoaded;
+
+@property (nonatomic, assign) int defaultFPS;
+@property (nonatomic, readonly) AVCaptureVideoPreviewLayer *captureVideoPreviewLayer;
+@property (nonatomic, assign) AVCaptureDevicePosition defaultAVCaptureDevicePosition;
+@property (nonatomic, assign) AVCaptureVideoOrientation defaultAVCaptureVideoOrientation;
+@property (nonatomic, assign) BOOL useAVCaptureVideoPreviewLayer;
+@property (nonatomic, strong) NSString *const defaultAVCaptureSessionPreset;
+
+@property (nonatomic, assign) int imageWidth;
+@property (nonatomic, assign) int imageHeight;
+
+@property (nonatomic, strong) UIView* parentView;
+
+- CV_UNUSED(start);
+- CV_UNUSED(stop);
+- CV_UNUSED(switchCameras);
+
+- (id)initWithParentView:(UIView*)parent;
+
+- CV_UNUSED(createCaptureOutput);
+- CV_UNUSED(createVideoPreviewLayer);
+- CV_UNUSED(updateOrientation);
+
+- CV_UNUSED(lockFocus);
+- CV_UNUSED(unlockFocus);
+- CV_UNUSED(lockExposure);
+- CV_UNUSED(unlockExposure);
+- CV_UNUSED(lockBalance);
+- CV_UNUSED(unlockBalance);
+
+@end
+
+///////////////////////////////// CvVideoCamera ///////////////////////////////////////////
+
+@class CvVideoCamera;
+
+CV_EXPORTS @protocol CvVideoCameraDelegate <NSObject>
+
+#ifdef __cplusplus
+// delegate method for processing image frames
+- (void)processImage:(cv::Mat&)image;
+#endif
+
+@end
+
+CV_EXPORTS @interface CvVideoCamera : CvAbstractCamera<AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate>
+{
+    AVCaptureVideoDataOutput *videoDataOutput;
+
+    dispatch_queue_t videoDataOutputQueue;
+    CALayer *customPreviewLayer;
+
+    CMTime lastSampleTime;
+
+}
+
+@property (nonatomic, weak) id<CvVideoCameraDelegate> delegate;
+@property (nonatomic, assign) BOOL grayscaleMode;
+
+@property (nonatomic, assign) BOOL recordVideo;
+@property (nonatomic, assign) BOOL rotateVideo;
+@property (nonatomic, strong) AVAssetWriterInput* recordAssetWriterInput;
+@property (nonatomic, strong) AVAssetWriterInputPixelBufferAdaptor* recordPixelBufferAdaptor;
+@property (nonatomic, strong) AVAssetWriter* recordAssetWriter;
+
+- (void)adjustLayoutToInterfaceOrientation:(UIInterfaceOrientation)interfaceOrientation;
+- CV_UNUSED(layoutPreviewLayer);
+- CV_UNUSED(saveVideo);
+- (NSURL *)videoFileURL;
+- (NSString *)videoFileString;
+
+
+@end
+
+///////////////////////////////// CvPhotoCamera ///////////////////////////////////////////
+
+@class CvPhotoCamera;
+
+CV_EXPORTS @protocol CvPhotoCameraDelegate <NSObject>
+
+- (void)photoCamera:(CvPhotoCamera*)photoCamera capturedImage:(UIImage *)image;
+- (void)photoCameraCancel:(CvPhotoCamera*)photoCamera;
+
+@end
+
+CV_EXPORTS @interface CvPhotoCamera : CvAbstractCamera
+{
+    AVCaptureStillImageOutput *stillImageOutput;
+}
+
+@property (nonatomic, weak) id<CvPhotoCameraDelegate> delegate;
+
+- CV_UNUSED(takePicture);
+
+@end
+
+//! @} videoio_ios
diff --git a/include/opencv2/videoio/legacy/constants_c.h b/include/opencv2/videoio/legacy/constants_c.h
new file mode 100644
index 0000000..4445002
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/videoio/legacy/constants_c.h
@@ -0,0 +1,434 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_VIDEOIO_LEGACY_CONSTANTS_H
+#define OPENCV_VIDEOIO_LEGACY_CONSTANTS_H
+
+enum
+{
+    CV_CAP_ANY      =0,     // autodetect
+
+    CV_CAP_MIL      =100,   // MIL proprietary drivers
+
+    CV_CAP_VFW      =200,   // platform native
+    CV_CAP_V4L      =200,
+    CV_CAP_V4L2     =200,
+
+    CV_CAP_FIREWARE =300,   // IEEE 1394 drivers
+    CV_CAP_FIREWIRE =300,
+    CV_CAP_IEEE1394 =300,
+    CV_CAP_DC1394   =300,
+    CV_CAP_CMU1394  =300,
+
+    CV_CAP_STEREO   =400,   // TYZX proprietary drivers
+    CV_CAP_TYZX     =400,
+    CV_TYZX_LEFT    =400,
+    CV_TYZX_RIGHT   =401,
+    CV_TYZX_COLOR   =402,
+    CV_TYZX_Z       =403,
+
+    CV_CAP_QT       =500,   // QuickTime
+
+    CV_CAP_UNICAP   =600,   // Unicap drivers
+
+    CV_CAP_DSHOW    =700,   // DirectShow (via videoInput)
+    CV_CAP_MSMF     =1400,  // Microsoft Media Foundation (via videoInput)
+
+    CV_CAP_PVAPI    =800,   // PvAPI, Prosilica GigE SDK
+
+    CV_CAP_OPENNI   =900,   // OpenNI (for Kinect)
+    CV_CAP_OPENNI_ASUS =910,   // OpenNI (for Asus Xtion)
+
+    CV_CAP_ANDROID  =1000,  // Android - not used
+    CV_CAP_ANDROID_BACK =CV_CAP_ANDROID+99, // Android back camera - not used
+    CV_CAP_ANDROID_FRONT =CV_CAP_ANDROID+98, // Android front camera - not used
+
+    CV_CAP_XIAPI    =1100,   // XIMEA Camera API
+
+    CV_CAP_AVFOUNDATION = 1200,  // AVFoundation framework for iOS (OS X Lion will have the same API)
+
+    CV_CAP_GIGANETIX = 1300,  // Smartek Giganetix GigEVisionSDK
+
+    CV_CAP_INTELPERC = 1500, // Intel Perceptual Computing
+
+    CV_CAP_OPENNI2 = 1600,   // OpenNI2 (for Kinect)
+    CV_CAP_GPHOTO2 = 1700,
+    CV_CAP_GSTREAMER = 1800, // GStreamer
+    CV_CAP_FFMPEG = 1900,    // FFMPEG
+    CV_CAP_IMAGES = 2000,    // OpenCV Image Sequence (e.g. img_%02d.jpg)
+
+    CV_CAP_ARAVIS = 2100     // Aravis GigE SDK
+};
+
+enum
+{
+    // modes of the controlling registers (can be: auto, manual, auto single push, absolute Latter allowed with any other mode)
+    // every feature can have only one mode turned on at a time
+    CV_CAP_PROP_DC1394_OFF         = -4,  //turn the feature off (not controlled manually nor automatically)
+    CV_CAP_PROP_DC1394_MODE_MANUAL = -3, //set automatically when a value of the feature is set by the user
+    CV_CAP_PROP_DC1394_MODE_AUTO = -2,
+    CV_CAP_PROP_DC1394_MODE_ONE_PUSH_AUTO = -1,
+    CV_CAP_PROP_POS_MSEC       =0,
+    CV_CAP_PROP_POS_FRAMES     =1,
+    CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO  =2,
+    CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH    =3,
+    CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT   =4,
+    CV_CAP_PROP_FPS            =5,
+    CV_CAP_PROP_FOURCC         =6,
+    CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT    =7,
+    CV_CAP_PROP_FORMAT         =8,
+    CV_CAP_PROP_MODE           =9,
+    CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS    =10,
+    CV_CAP_PROP_CONTRAST      =11,
+    CV_CAP_PROP_SATURATION    =12,
+    CV_CAP_PROP_HUE           =13,
+    CV_CAP_PROP_GAIN          =14,
+    CV_CAP_PROP_EXPOSURE      =15,
+    CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB   =16,
+    CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U =17,
+    CV_CAP_PROP_RECTIFICATION =18,
+    CV_CAP_PROP_MONOCHROME    =19,
+    CV_CAP_PROP_SHARPNESS     =20,
+    CV_CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE =21, // exposure control done by camera,
+                                   // user can adjust reference level
+                                   // using this feature
+    CV_CAP_PROP_GAMMA         =22,
+    CV_CAP_PROP_TEMPERATURE   =23,
+    CV_CAP_PROP_TRIGGER       =24,
+    CV_CAP_PROP_TRIGGER_DELAY =25,
+    CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V =26,
+    CV_CAP_PROP_ZOOM          =27,
+    CV_CAP_PROP_FOCUS         =28,
+    CV_CAP_PROP_GUID          =29,
+    CV_CAP_PROP_ISO_SPEED     =30,
+    CV_CAP_PROP_MAX_DC1394    =31,
+    CV_CAP_PROP_BACKLIGHT     =32,
+    CV_CAP_PROP_PAN           =33,
+    CV_CAP_PROP_TILT          =34,
+    CV_CAP_PROP_ROLL          =35,
+    CV_CAP_PROP_IRIS          =36,
+    CV_CAP_PROP_SETTINGS      =37,
+    CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE    =38,
+    CV_CAP_PROP_AUTOFOCUS     =39,
+    CV_CAP_PROP_SAR_NUM       =40,
+    CV_CAP_PROP_SAR_DEN       =41,
+
+    CV_CAP_PROP_AUTOGRAB      =1024, // property for videoio class CvCapture_Android only
+    CV_CAP_PROP_SUPPORTED_PREVIEW_SIZES_STRING=1025, // readonly, tricky property, returns cpnst char* indeed
+    CV_CAP_PROP_PREVIEW_FORMAT=1026, // readonly, tricky property, returns cpnst char* indeed
+
+    // OpenNI map generators
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR = 1 << 31,
+    CV_CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR = 1 << 30,
+    CV_CAP_OPENNI_IR_GENERATOR    = 1 << 29,
+    CV_CAP_OPENNI_GENERATORS_MASK = CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CV_CAP_OPENNI_IR_GENERATOR,
+
+    // Properties of cameras available through OpenNI interfaces
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE     = 100,
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_FRAME_MAX_DEPTH = 101, // in mm
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_BASELINE        = 102, // in mm
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH    = 103, // in pixels
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION    = 104, // flag
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION_ON = CV_CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION, // flag that synchronizes the remapping depth map to image map
+                                                                          // by changing depth generator's view point (if the flag is "on") or
+                                                                          // sets this view point to its normal one (if the flag is "off").
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_APPROX_FRAME_SYNC = 105,
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_MAX_BUFFER_SIZE   = 106,
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_CIRCLE_BUFFER     = 107,
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_MAX_TIME_DURATION = 108,
+
+    CV_CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT = 109,
+    CV_CAP_PROP_OPENNI2_SYNC = 110,
+    CV_CAP_PROP_OPENNI2_MIRROR = 111,
+
+    CV_CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_PRESENT         = CV_CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT,
+    CV_CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_OUTPUT_MODE     = CV_CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE,
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_PRESENT         = CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT,
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_BASELINE        = CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_BASELINE,
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_FOCAL_LENGTH    = CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH,
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION    = CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION,
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION_ON = CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION,
+    CV_CAP_OPENNI_IR_GENERATOR_PRESENT            = CV_CAP_OPENNI_IR_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT,
+
+    // Properties of cameras available through GStreamer interface
+    CV_CAP_GSTREAMER_QUEUE_LENGTH           = 200, // default is 1
+
+    // PVAPI
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_MULTICASTIP           = 300, // ip for anable multicast master mode. 0 for disable multicast
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_FRAMESTARTTRIGGERMODE = 301, // FrameStartTriggerMode: Determines how a frame is initiated
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONHORIZONTAL  = 302, // Horizontal sub-sampling of the image
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONVERTICAL    = 303, // Vertical sub-sampling of the image
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_BINNINGX              = 304, // Horizontal binning factor
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_BINNINGY              = 305, // Vertical binning factor
+    CV_CAP_PROP_PVAPI_PIXELFORMAT           = 306, // Pixel format
+
+    // Properties of cameras available through XIMEA SDK interface
+    CV_CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING                                 = 400, // Change image resolution by binning or skipping.
+    CV_CAP_PROP_XI_DATA_FORMAT                                  = 401, // Output data format.
+    CV_CAP_PROP_XI_OFFSET_X                                     = 402, // Horizontal offset from the origin to the area of interest (in pixels).
+    CV_CAP_PROP_XI_OFFSET_Y                                     = 403, // Vertical offset from the origin to the area of interest (in pixels).
+    CV_CAP_PROP_XI_TRG_SOURCE                                   = 404, // Defines source of trigger.
+    CV_CAP_PROP_XI_TRG_SOFTWARE                                 = 405, // Generates an internal trigger. PRM_TRG_SOURCE must be set to TRG_SOFTWARE.
+    CV_CAP_PROP_XI_GPI_SELECTOR                                 = 406, // Selects general purpose input
+    CV_CAP_PROP_XI_GPI_MODE                                     = 407, // Set general purpose input mode
+    CV_CAP_PROP_XI_GPI_LEVEL                                    = 408, // Get general purpose level
+    CV_CAP_PROP_XI_GPO_SELECTOR                                 = 409, // Selects general purpose output
+    CV_CAP_PROP_XI_GPO_MODE                                     = 410, // Set general purpose output mode
+    CV_CAP_PROP_XI_LED_SELECTOR                                 = 411, // Selects camera signalling LED
+    CV_CAP_PROP_XI_LED_MODE                                     = 412, // Define camera signalling LED functionality
+    CV_CAP_PROP_XI_MANUAL_WB                                    = 413, // Calculates White Balance(must be called during acquisition)
+    CV_CAP_PROP_XI_AUTO_WB                                      = 414, // Automatic white balance
+    CV_CAP_PROP_XI_AEAG                                         = 415, // Automatic exposure/gain
+    CV_CAP_PROP_XI_EXP_PRIORITY                                 = 416, // Exposure priority (0.5 - exposure 50%, gain 50%).
+    CV_CAP_PROP_XI_AE_MAX_LIMIT                                 = 417, // Maximum limit of exposure in AEAG procedure
+    CV_CAP_PROP_XI_AG_MAX_LIMIT                                 = 418,  // Maximum limit of gain in AEAG procedure
+    CV_CAP_PROP_XI_AEAG_LEVEL                                   = 419, // Average intensity of output signal AEAG should achieve(in %)
+    CV_CAP_PROP_XI_TIMEOUT                                      = 420, // Image capture timeout in milliseconds
+    CV_CAP_PROP_XI_EXPOSURE                                     = 421, // Exposure time in microseconds
+    CV_CAP_PROP_XI_EXPOSURE_BURST_COUNT                         = 422, // Sets the number of times of exposure in one frame.
+    CV_CAP_PROP_XI_GAIN_SELECTOR                                = 423, // Gain selector for parameter Gain allows to select different type of gains.
+    CV_CAP_PROP_XI_GAIN                                         = 424, // Gain in dB
+    CV_CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING_TYPE                            = 426, // Change image downsampling type.
+    CV_CAP_PROP_XI_BINNING_SELECTOR                             = 427, // Binning engine selector.
+    CV_CAP_PROP_XI_BINNING_VERTICAL                             = 428, // Vertical Binning - number of vertical photo-sensitive cells to combine together.
+    CV_CAP_PROP_XI_BINNING_HORIZONTAL                           = 429, // Horizontal Binning - number of horizontal photo-sensitive cells to combine together.
+    CV_CAP_PROP_XI_BINNING_PATTERN                              = 430, // Binning pattern type.
+    CV_CAP_PROP_XI_DECIMATION_SELECTOR                          = 431, // Decimation engine selector.
+    CV_CAP_PROP_XI_DECIMATION_VERTICAL                          = 432, // Vertical Decimation - vertical sub-sampling of the image - reduces the vertical resolution of the image by the specified vertical decimation factor.
+    CV_CAP_PROP_XI_DECIMATION_HORIZONTAL                        = 433, // Horizontal Decimation - horizontal sub-sampling of the image - reduces the horizontal resolution of the image by the specified vertical decimation factor.
+    CV_CAP_PROP_XI_DECIMATION_PATTERN                           = 434, // Decimation pattern type.
+    CV_CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN_GENERATOR_SELECTOR              = 587, // Selects which test pattern generator is controlled by the TestPattern feature.
+    CV_CAP_PROP_XI_TEST_PATTERN                                 = 588, // Selects which test pattern type is generated by the selected generator.
+    CV_CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT                            = 435, // Output data format.
+    CV_CAP_PROP_XI_SHUTTER_TYPE                                 = 436, // Change sensor shutter type(CMOS sensor).
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_TAPS                                  = 437, // Number of taps
+    CV_CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_X                            = 439, // Automatic exposure/gain ROI offset X
+    CV_CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_Y                            = 440, // Automatic exposure/gain ROI offset Y
+    CV_CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_WIDTH                               = 441, // Automatic exposure/gain ROI Width
+    CV_CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_HEIGHT                              = 442, // Automatic exposure/gain ROI Height
+    CV_CAP_PROP_XI_BPC                                          = 445, // Correction of bad pixels
+    CV_CAP_PROP_XI_WB_KR                                        = 448, // White balance red coefficient
+    CV_CAP_PROP_XI_WB_KG                                        = 449, // White balance green coefficient
+    CV_CAP_PROP_XI_WB_KB                                        = 450, // White balance blue coefficient
+    CV_CAP_PROP_XI_WIDTH                                        = 451, // Width of the Image provided by the device (in pixels).
+    CV_CAP_PROP_XI_HEIGHT                                       = 452, // Height of the Image provided by the device (in pixels).
+    CV_CAP_PROP_XI_REGION_SELECTOR                              = 589, // Selects Region in Multiple ROI which parameters are set by width, height, ... ,region mode
+    CV_CAP_PROP_XI_REGION_MODE                                  = 595, // Activates/deactivates Region selected by Region Selector
+    CV_CAP_PROP_XI_LIMIT_BANDWIDTH                              = 459, // Set/get bandwidth(datarate)(in Megabits)
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_DATA_BIT_DEPTH                        = 460, // Sensor output data bit depth.
+    CV_CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_BIT_DEPTH                        = 461, // Device output data bit depth.
+    CV_CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_BIT_DEPTH                         = 462, // bitdepth of data returned by function xiGetImage
+    CV_CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING                          = 463, // Device output data packing (or grouping) enabled. Packing could be enabled if output_data_bit_depth > 8 and packing capability is available.
+    CV_CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING_TYPE                     = 464, // Data packing type. Some cameras supports only specific packing type.
+    CV_CAP_PROP_XI_IS_COOLED                                    = 465, // Returns 1 for cameras that support cooling.
+    CV_CAP_PROP_XI_COOLING                                      = 466, // Start camera cooling.
+    CV_CAP_PROP_XI_TARGET_TEMP                                  = 467, // Set sensor target temperature for cooling.
+    CV_CAP_PROP_XI_CHIP_TEMP                                    = 468, // Camera sensor temperature
+    CV_CAP_PROP_XI_HOUS_TEMP                                    = 469, // Camera housing tepmerature
+    CV_CAP_PROP_XI_HOUS_BACK_SIDE_TEMP                          = 590, // Camera housing back side tepmerature
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_BOARD_TEMP                            = 596, // Camera sensor board temperature
+    CV_CAP_PROP_XI_CMS                                          = 470, // Mode of color management system.
+    CV_CAP_PROP_XI_APPLY_CMS                                    = 471, // Enable applying of CMS profiles to xiGetImage (see XI_PRM_INPUT_CMS_PROFILE, XI_PRM_OUTPUT_CMS_PROFILE).
+    CV_CAP_PROP_XI_IMAGE_IS_COLOR                               = 474, // Returns 1 for color cameras.
+    CV_CAP_PROP_XI_COLOR_FILTER_ARRAY                           = 475, // Returns color filter array type of RAW data.
+    CV_CAP_PROP_XI_GAMMAY                                       = 476, // Luminosity gamma
+    CV_CAP_PROP_XI_GAMMAC                                       = 477, // Chromaticity gamma
+    CV_CAP_PROP_XI_SHARPNESS                                    = 478, // Sharpness Strength
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_00                                 = 479, // Color Correction Matrix element [0][0]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_01                                 = 480, // Color Correction Matrix element [0][1]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_02                                 = 481, // Color Correction Matrix element [0][2]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_03                                 = 482, // Color Correction Matrix element [0][3]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_10                                 = 483, // Color Correction Matrix element [1][0]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_11                                 = 484, // Color Correction Matrix element [1][1]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_12                                 = 485, // Color Correction Matrix element [1][2]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_13                                 = 486, // Color Correction Matrix element [1][3]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_20                                 = 487, // Color Correction Matrix element [2][0]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_21                                 = 488, // Color Correction Matrix element [2][1]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_22                                 = 489, // Color Correction Matrix element [2][2]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_23                                 = 490, // Color Correction Matrix element [2][3]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_30                                 = 491, // Color Correction Matrix element [3][0]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_31                                 = 492, // Color Correction Matrix element [3][1]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_32                                 = 493, // Color Correction Matrix element [3][2]
+    CV_CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_33                                 = 494, // Color Correction Matrix element [3][3]
+    CV_CAP_PROP_XI_DEFAULT_CC_MATRIX                            = 495, // Set default Color Correction Matrix
+    CV_CAP_PROP_XI_TRG_SELECTOR                                 = 498, // Selects the type of trigger.
+    CV_CAP_PROP_XI_ACQ_FRAME_BURST_COUNT                        = 499, // Sets number of frames acquired by burst. This burst is used only if trigger is set to FrameBurstStart
+    CV_CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_EN                                  = 507, // Enable/Disable debounce to selected GPI
+    CV_CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T0                                  = 508, // Debounce time (x * 10us)
+    CV_CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T1                                  = 509, // Debounce time (x * 10us)
+    CV_CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_POL                                 = 510, // Debounce polarity (pol = 1 t0 - falling edge, t1 - rising edge)
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_MODE                                    = 511, // Status of lens control interface. This shall be set to XI_ON before any Lens operations.
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_APERTURE_VALUE                          = 512, // Current lens aperture value in stops. Examples: 2.8, 4, 5.6, 8, 11
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE                    = 513, // Lens current focus movement value to be used by XI_PRM_LENS_FOCUS_MOVE in motor steps.
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVE                              = 514, // Moves lens focus motor by steps set in XI_PRM_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE.
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_DISTANCE                          = 515, // Lens focus distance in cm.
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_FOCAL_LENGTH                            = 516, // Lens focal distance in mm.
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE_SELECTOR                        = 517, // Selects the current feature which is accessible by XI_PRM_LENS_FEATURE.
+    CV_CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE                                 = 518, // Allows access to lens feature value currently selected by XI_PRM_LENS_FEATURE_SELECTOR.
+    CV_CAP_PROP_XI_DEVICE_MODEL_ID                              = 521, // Return device model id
+    CV_CAP_PROP_XI_DEVICE_SN                                    = 522, // Return device serial number
+    CV_CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT_RGB32_ALPHA                = 529, // The alpha channel of RGB32 output image format.
+    CV_CAP_PROP_XI_IMAGE_PAYLOAD_SIZE                           = 530, // Buffer size in bytes sufficient for output image returned by xiGetImage
+    CV_CAP_PROP_XI_TRANSPORT_PIXEL_FORMAT                       = 531, // Current format of pixels on transport layer.
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_HZ                         = 532, // Sensor clock frequency in Hz.
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_CLOCK_FREQ_INDEX                      = 533, // Sensor clock frequency index. Sensor with selected frequencies have possibility to set the frequency only by this index.
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_OUTPUT_CHANNEL_COUNT                  = 534, // Number of output channels from sensor used for data transfer.
+    CV_CAP_PROP_XI_FRAMERATE                                    = 535, // Define framerate in Hz
+    CV_CAP_PROP_XI_COUNTER_SELECTOR                             = 536, // Select counter
+    CV_CAP_PROP_XI_COUNTER_VALUE                                = 537, // Counter status
+    CV_CAP_PROP_XI_ACQ_TIMING_MODE                              = 538, // Type of sensor frames timing.
+    CV_CAP_PROP_XI_AVAILABLE_BANDWIDTH                          = 539, // Calculate and return available interface bandwidth(int Megabits)
+    CV_CAP_PROP_XI_BUFFER_POLICY                                = 540, // Data move policy
+    CV_CAP_PROP_XI_LUT_EN                                       = 541, // Activates LUT.
+    CV_CAP_PROP_XI_LUT_INDEX                                    = 542, // Control the index (offset) of the coefficient to access in the LUT.
+    CV_CAP_PROP_XI_LUT_VALUE                                    = 543, // Value at entry LUTIndex of the LUT
+    CV_CAP_PROP_XI_TRG_DELAY                                    = 544, // Specifies the delay in microseconds (us) to apply after the trigger reception before activating it.
+    CV_CAP_PROP_XI_TS_RST_MODE                                  = 545, // Defines how time stamp reset engine will be armed
+    CV_CAP_PROP_XI_TS_RST_SOURCE                                = 546, // Defines which source will be used for timestamp reset. Writing this parameter will trigger settings of engine (arming)
+    CV_CAP_PROP_XI_IS_DEVICE_EXIST                              = 547, // Returns 1 if camera connected and works properly.
+    CV_CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE                              = 548, // Acquisition buffer size in buffer_size_unit. Default bytes.
+    CV_CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE_UNIT                         = 549, // Acquisition buffer size unit in bytes. Default 1. E.g. Value 1024 means that buffer_size is in KiBytes
+    CV_CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_SIZE                    = 550, // Acquisition transport buffer size in bytes
+    CV_CAP_PROP_XI_BUFFERS_QUEUE_SIZE                           = 551, // Queue of field/frame buffers
+    CV_CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_COMMIT                  = 552, // Number of buffers to commit to low level
+    CV_CAP_PROP_XI_RECENT_FRAME                                 = 553, // GetImage returns most recent frame
+    CV_CAP_PROP_XI_DEVICE_RESET                                 = 554, // Resets the camera to default state.
+    CV_CAP_PROP_XI_COLUMN_FPN_CORRECTION                        = 555, // Correction of column FPN
+    CV_CAP_PROP_XI_ROW_FPN_CORRECTION                           = 591, // Correction of row FPN
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_MODE                                  = 558, // Current sensor mode. Allows to select sensor mode by one integer. Setting of this parameter affects: image dimensions and downsampling.
+    CV_CAP_PROP_XI_HDR                                          = 559, // Enable High Dynamic Range feature.
+    CV_CAP_PROP_XI_HDR_KNEEPOINT_COUNT                          = 560, // The number of kneepoints in the PWLR.
+    CV_CAP_PROP_XI_HDR_T1                                       = 561, // position of first kneepoint(in % of XI_PRM_EXPOSURE)
+    CV_CAP_PROP_XI_HDR_T2                                       = 562, // position of second kneepoint (in % of XI_PRM_EXPOSURE)
+    CV_CAP_PROP_XI_KNEEPOINT1                                   = 563, // value of first kneepoint (% of sensor saturation)
+    CV_CAP_PROP_XI_KNEEPOINT2                                   = 564, // value of second kneepoint (% of sensor saturation)
+    CV_CAP_PROP_XI_IMAGE_BLACK_LEVEL                            = 565, // Last image black level counts. Can be used for Offline processing to recall it.
+    CV_CAP_PROP_XI_HW_REVISION                                  = 571, // Returns hardware revision number.
+    CV_CAP_PROP_XI_DEBUG_LEVEL                                  = 572, // Set debug level
+    CV_CAP_PROP_XI_AUTO_BANDWIDTH_CALCULATION                   = 573, // Automatic bandwidth calculation,
+    CV_CAP_PROP_XI_FFS_FILE_ID                                  = 594, // File number.
+    CV_CAP_PROP_XI_FFS_FILE_SIZE                                = 580, // Size of file.
+    CV_CAP_PROP_XI_FREE_FFS_SIZE                                = 581, // Size of free camera FFS.
+    CV_CAP_PROP_XI_USED_FFS_SIZE                                = 582, // Size of used camera FFS.
+    CV_CAP_PROP_XI_FFS_ACCESS_KEY                               = 583, // Setting of key enables file operations on some cameras.
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_SELECTOR                      = 585, // Selects the current feature which is accessible by XI_PRM_SENSOR_FEATURE_VALUE.
+    CV_CAP_PROP_XI_SENSOR_FEATURE_VALUE                         = 586, // Allows access to sensor feature value currently selected by XI_PRM_SENSOR_FEATURE_SELECTOR.
+
+
+    // Properties for Android cameras
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_FLASH_MODE = 8001,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_FOCUS_MODE = 8002,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_WHITE_BALANCE = 8003,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_ANTIBANDING = 8004,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_FOCAL_LENGTH = 8005,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_FOCUS_DISTANCE_NEAR = 8006,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_FOCUS_DISTANCE_OPTIMAL = 8007,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_FOCUS_DISTANCE_FAR = 8008,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_EXPOSE_LOCK = 8009,
+    CV_CAP_PROP_ANDROID_WHITEBALANCE_LOCK = 8010,
+
+    // Properties of cameras available through AVFOUNDATION interface
+    CV_CAP_PROP_IOS_DEVICE_FOCUS = 9001,
+    CV_CAP_PROP_IOS_DEVICE_EXPOSURE = 9002,
+    CV_CAP_PROP_IOS_DEVICE_FLASH = 9003,
+    CV_CAP_PROP_IOS_DEVICE_WHITEBALANCE = 9004,
+    CV_CAP_PROP_IOS_DEVICE_TORCH = 9005,
+
+    // Properties of cameras available through Smartek Giganetix Ethernet Vision interface
+    /* --- Vladimir Litvinenko (litvinenko.vladimir@gmail.com) --- */
+    CV_CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_X = 10001,
+    CV_CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_Y = 10002,
+    CV_CAP_PROP_GIGA_FRAME_WIDTH_MAX = 10003,
+    CV_CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGH_MAX = 10004,
+    CV_CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_WIDTH = 10005,
+    CV_CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGH = 10006,
+
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_COUNT               = 11001,
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_IDX                 = 11002,
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_LOW_CONFIDENCE_VALUE  = 11003,
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_SATURATION_VALUE      = 11004,
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_CONFIDENCE_THRESHOLD  = 11005,
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_HORZ     = 11006,
+    CV_CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_VERT     = 11007,
+
+    // Intel PerC streams
+    CV_CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR = 1 << 29,
+    CV_CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR = 1 << 28,
+    CV_CAP_INTELPERC_GENERATORS_MASK = CV_CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR
+};
+
+enum
+{
+    // Data given from depth generator.
+    CV_CAP_OPENNI_DEPTH_MAP                 = 0, // Depth values in mm (CV_16UC1)
+    CV_CAP_OPENNI_POINT_CLOUD_MAP           = 1, // XYZ in meters (CV_32FC3)
+    CV_CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP             = 2, // Disparity in pixels (CV_8UC1)
+    CV_CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP_32F         = 3, // Disparity in pixels (CV_32FC1)
+    CV_CAP_OPENNI_VALID_DEPTH_MASK          = 4, // CV_8UC1
+
+    // Data given from RGB image generator.
+    CV_CAP_OPENNI_BGR_IMAGE                 = 5,
+    CV_CAP_OPENNI_GRAY_IMAGE                = 6,
+
+    // Data given from IR image generator.
+    CV_CAP_OPENNI_IR_IMAGE                  = 7
+};
+
+// Supported output modes of OpenNI image generator
+enum
+{
+    CV_CAP_OPENNI_VGA_30HZ     = 0,
+    CV_CAP_OPENNI_SXGA_15HZ    = 1,
+    CV_CAP_OPENNI_SXGA_30HZ    = 2,
+    CV_CAP_OPENNI_QVGA_30HZ    = 3,
+    CV_CAP_OPENNI_QVGA_60HZ    = 4
+};
+
+enum
+{
+    CV_CAP_INTELPERC_DEPTH_MAP              = 0, // Each pixel is a 16-bit integer. The value indicates the distance from an object to the camera's XY plane or the Cartesian depth.
+    CV_CAP_INTELPERC_UVDEPTH_MAP            = 1, // Each pixel contains two 32-bit floating point values in the range of 0-1, representing the mapping of depth coordinates to the color coordinates.
+    CV_CAP_INTELPERC_IR_MAP                 = 2, // Each pixel is a 16-bit integer. The value indicates the intensity of the reflected laser beam.
+    CV_CAP_INTELPERC_IMAGE                  = 3
+};
+
+// gPhoto2 properties, if propertyId is less than 0 then work on widget with that __additive inversed__ camera setting ID
+// Get IDs by using CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE.
+// @see CvCaptureCAM_GPHOTO2 for more info
+enum
+{
+    CV_CAP_PROP_GPHOTO2_PREVIEW           = 17001, // Capture only preview from liveview mode.
+    CV_CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE  = 17002, // Readonly, returns (const char *).
+    CV_CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_CONFIG     = 17003, // Trigger, only by set. Reload camera settings.
+    CV_CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_ON_CHANGE  = 17004, // Reload all settings on set.
+    CV_CAP_PROP_GPHOTO2_COLLECT_MSGS      = 17005, // Collect messages with details.
+    CV_CAP_PROP_GPHOTO2_FLUSH_MSGS        = 17006, // Readonly, returns (const char *).
+    CV_CAP_PROP_SPEED                     = 17007, // Exposure speed. Can be readonly, depends on camera program.
+    CV_CAP_PROP_APERTURE                  = 17008, // Aperture. Can be readonly, depends on camera program.
+    CV_CAP_PROP_EXPOSUREPROGRAM           = 17009, // Camera exposure program.
+    CV_CAP_PROP_VIEWFINDER                = 17010  // Enter liveview mode.
+};
+
+//! Macro to construct the fourcc code of the codec. Same as CV_FOURCC()
+#define CV_FOURCC_MACRO(c1, c2, c3, c4) (((c1) & 255) + (((c2) & 255) << 8) + (((c3) & 255) << 16) + (((c4) & 255) << 24))
+
+/** @brief Constructs the fourcc code of the codec function
+
+Simply call it with 4 chars fourcc code like `CV_FOURCC('I', 'Y', 'U', 'V')`
+
+List of codes can be obtained at [Video Codecs by FOURCC](http://www.fourcc.org/codecs.php) page.
+FFMPEG backend with MP4 container natively uses other values as fourcc code:
+see [ObjectType](http://www.mp4ra.org/codecs.html).
+*/
+CV_INLINE int CV_FOURCC(char c1, char c2, char c3, char c4)
+{
+    return CV_FOURCC_MACRO(c1, c2, c3, c4);
+}
+
+//! (Windows only) Open Codec Selection Dialog
+#define CV_FOURCC_PROMPT -1
+//! (Linux only) Use default codec for specified filename
+#define CV_FOURCC_DEFAULT CV_FOURCC('I', 'Y', 'U', 'V')
+
+#endif // OPENCV_VIDEOIO_LEGACY_CONSTANTS_H
diff --git a/include/opencv2/videoio/registry.hpp b/include/opencv2/videoio/registry.hpp
new file mode 100644
index 0000000..89fb5a8
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/videoio/registry.hpp
@@ -0,0 +1,47 @@
+// This file is part of OpenCV project.
+// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
+// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
+
+#ifndef OPENCV_VIDEOIO_REGISTRY_HPP
+#define OPENCV_VIDEOIO_REGISTRY_HPP
+
+#include <opencv2/videoio.hpp>
+
+namespace cv { namespace videoio_registry {
+/** @addtogroup videoio_registry
+This section contains API description how to query/configure available Video I/O backends.
+
+Runtime configuration options:
+- enable debug mode: `OPENCV_VIDEOIO_DEBUG=1`
+- change backend priority: `OPENCV_VIDEOIO_PRIORITY_<backend>=9999`
+- disable backend: `OPENCV_VIDEOIO_PRIORITY_<backend>=0`
+- specify list of backends with high priority (>100000): `OPENCV_VIDEOIO_PRIORITY_LIST=FFMPEG,GSTREAMER`
+
+@{
+ */
+
+
+/** @brief Returns backend API name or "UnknownVideoAPI(xxx)"
+@param api backend ID (#VideoCaptureAPIs)
+*/
+CV_EXPORTS_W cv::String getBackendName(VideoCaptureAPIs api);
+
+/** @brief Returns list of all available backends */
+CV_EXPORTS_W std::vector<VideoCaptureAPIs> getBackends();
+
+/** @brief Returns list of available backends which works via `cv::VideoCapture(int index)` */
+CV_EXPORTS_W std::vector<VideoCaptureAPIs> getCameraBackends();
+
+/** @brief Returns list of available backends which works via `cv::VideoCapture(filename)` */
+CV_EXPORTS_W std::vector<VideoCaptureAPIs> getStreamBackends();
+
+/** @brief Returns list of available backends which works via `cv::VideoWriter()` */
+CV_EXPORTS_W std::vector<VideoCaptureAPIs> getWriterBackends();
+
+/** @brief Returns true if backend is available */
+CV_EXPORTS bool hasBackend(VideoCaptureAPIs api);
+
+//! @}
+}} // namespace
+
+#endif // OPENCV_VIDEOIO_REGISTRY_HPP
diff --git a/include/opencv2/videoio/videoio.hpp b/include/opencv2/videoio/videoio.hpp
new file mode 100644
index 0000000..ec84cf7
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/videoio/videoio.hpp
@@ -0,0 +1,48 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                          License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
+// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
+//
+//   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer.
+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+//     and/or other materials provided with the distribution.
+//
+//   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
+//     derived from this software without specific prior written permission.
+//
+// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifdef __OPENCV_BUILD
+#error this is a compatibility header which should not be used inside the OpenCV library
+#endif
+
+#include "opencv2/videoio.hpp"
diff --git a/include/opencv2/videoio/videoio_c.h b/include/opencv2/videoio/videoio_c.h
new file mode 100644
index 0000000..cf1a6d0
--- /dev/null
+++ b/include/opencv2/videoio/videoio_c.h
@@ -0,0 +1,153 @@
+/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+//
+//  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+//
+//  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+//  If you do not agree to this license, do not download, install,
+//  copy or use the software.
+//
+//
+//                        Intel License Agreement
+//                For Open Source Computer Vision Library
+//
+// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+// Third party copyrights are property of their respective owners.
+//
+// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+// are permitted provided that the following conditions are met:
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+//
+//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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+//
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+// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+//
+//M*/
+
+#ifndef OPENCV_VIDEOIO_H
+#define OPENCV_VIDEOIO_H
+
+#include "opencv2/core/core_c.h"
+
+#include "opencv2/videoio/legacy/constants_c.h"
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif /* __cplusplus */
+
+/**
+  @addtogroup videoio_c
+  @{
+*/
+
+/****************************************************************************************\
+*                         Working with Video Files and Cameras                           *
+\****************************************************************************************/
+
+/** @brief "black box" capture structure
+
+In C++ use cv::VideoCapture
+*/
+typedef struct CvCapture CvCapture;
+
+/** @brief start capturing frames from video file
+*/
+CVAPI(CvCapture*) cvCreateFileCapture( const char* filename );
+
+/** @brief start capturing frames from video file. allows specifying a preferred API to use
+*/
+CVAPI(CvCapture*) cvCreateFileCaptureWithPreference( const char* filename , int apiPreference);
+
+/** @brief start capturing frames from camera: index = camera_index + domain_offset (CV_CAP_*)
+*/
+CVAPI(CvCapture*) cvCreateCameraCapture( int index );
+
+/** @brief grab a frame, return 1 on success, 0 on fail.
+
+  this function is thought to be fast
+*/
+CVAPI(int) cvGrabFrame( CvCapture* capture );
+
+/** @brief get the frame grabbed with cvGrabFrame(..)
+
+  This function may apply some frame processing like
+  frame decompression, flipping etc.
+  @warning !!!DO NOT RELEASE or MODIFY the retrieved frame!!!
+*/
+CVAPI(IplImage*) cvRetrieveFrame( CvCapture* capture, int streamIdx CV_DEFAULT(0) );
+
+/** @brief Just a combination of cvGrabFrame and cvRetrieveFrame
+
+  @warning !!!DO NOT RELEASE or MODIFY the retrieved frame!!!
+*/
+CVAPI(IplImage*) cvQueryFrame( CvCapture* capture );
+
+/** @brief stop capturing/reading and free resources
+*/
+CVAPI(void) cvReleaseCapture( CvCapture** capture );
+
+/** @brief retrieve capture properties
+*/
+CVAPI(double) cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id );
+/** @brief set capture properties
+*/
+CVAPI(int)    cvSetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id, double value );
+
+/** @brief Return the type of the capturer (eg, ::CV_CAP_VFW, ::CV_CAP_UNICAP)
+
+It is unknown if created with ::CV_CAP_ANY
+*/
+CVAPI(int)    cvGetCaptureDomain( CvCapture* capture);
+
+/** @brief "black box" video file writer structure
+
+In C++ use cv::VideoWriter
+*/
+typedef struct CvVideoWriter CvVideoWriter;
+
+/** @brief initialize video file writer
+*/
+CVAPI(CvVideoWriter*) cvCreateVideoWriter( const char* filename, int fourcc,
+                                           double fps, CvSize frame_size,
+                                           int is_color CV_DEFAULT(1));
+
+/** @brief write frame to video file
+*/
+CVAPI(int) cvWriteFrame( CvVideoWriter* writer, const IplImage* image );
+
+/** @brief close video file writer
+*/
+CVAPI(void) cvReleaseVideoWriter( CvVideoWriter** writer );
+
+// ***************************************************************************************
+//! @name Obsolete functions/synonyms
+//! @{
+#define cvCaptureFromCAM cvCreateCameraCapture //!< @deprecated use cvCreateCameraCapture() instead
+#define cvCaptureFromFile cvCreateFileCapture  //!< @deprecated use cvCreateFileCapture() instead
+#define cvCaptureFromAVI cvCaptureFromFile     //!< @deprecated use cvCreateFileCapture() instead
+#define cvCreateAVIWriter cvCreateVideoWriter  //!< @deprecated use cvCreateVideoWriter() instead
+#define cvWriteToAVI cvWriteFrame              //!< @deprecated use cvWriteFrame() instead
+//!  @} Obsolete...
+
+//! @} videoio_c
+
+#ifdef __cplusplus
+}
+#endif
+
+#endif //OPENCV_VIDEOIO_H
diff --git a/setup_vars_opencv4.cmd b/setup_vars_opencv4.cmd
new file mode 100644
index 0000000..d9391b2
--- /dev/null
+++ b/setup_vars_opencv4.cmd
@@ -0,0 +1,36 @@
+@ECHO OFF
+
+SET "SCRIPT_DIR=%~dp0"
+
+IF NOT DEFINED OPENCV_QUIET ( ECHO Setting vars for OpenCV 4.1.1 )
+SET "PATH=%SCRIPT_DIR%\x64/mingw/bin;%PATH%"
+
+IF NOT DEFINED OPENCV_SKIP_PYTHON CALL :SET_PYTHON
+
+SET SCRIPT_DIR=
+
+IF NOT [%1] == [] GOTO :RUN_COMMAND
+
+GOTO :EOF
+
+:RUN_COMMAND
+SET RUN_INTERACTIVE=1
+echo %CMDCMDLINE% | find /i "%~0" >nul
+IF NOT errorlevel 1 set RUN_INTERACTIVE=0
+
+%*
+SET RESULT=%ERRORLEVEL%
+IF %RESULT% NEQ 0 (
+  IF _%RUN_INTERACTIVE%_==_0_ ( IF NOT DEFINED OPENCV_BATCH_MODE ( pause ) )
+)
+EXIT /B %RESULT%
+
+:SET_PYTHON
+SET "PYTHONPATH_OPENCV=%SCRIPT_DIR%\python_loader_is_not_installed"
+IF NOT DEFINED OPENCV_QUIET ( ECHO Append PYTHONPATH: %PYTHONPATH_OPENCV% )
+SET "PYTHONPATH=%PYTHONPATH_OPENCV%;%PYTHONPATH%"
+SET PYTHONPATH_OPENCV=
+EXIT /B
+
+
+:EOF
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_calib3d411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_calib3d411.dll
new file mode 100644
index 0000000..d62805f
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_calib3d411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_core411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_core411.dll
new file mode 100644
index 0000000..1330bb8
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_core411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_dnn411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_dnn411.dll
new file mode 100644
index 0000000..2568443
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_dnn411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_features2d411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_features2d411.dll
new file mode 100644
index 0000000..a4b88ef
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_features2d411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_flann411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_flann411.dll
new file mode 100644
index 0000000..5f90c85
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_flann411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_gapi411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_gapi411.dll
new file mode 100644
index 0000000..6290f08
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_gapi411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_highgui411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_highgui411.dll
new file mode 100644
index 0000000..9cea2d4
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_highgui411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_imgcodecs411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_imgcodecs411.dll
new file mode 100644
index 0000000..cab22dd
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_imgcodecs411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_imgproc411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_imgproc411.dll
new file mode 100644
index 0000000..8bf3003
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_imgproc411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_ml411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_ml411.dll
new file mode 100644
index 0000000..e99a3c9
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_ml411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_objdetect411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_objdetect411.dll
new file mode 100644
index 0000000..e25eae6
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_objdetect411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_photo411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_photo411.dll
new file mode 100644
index 0000000..6580bdf
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_photo411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_stitching411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_stitching411.dll
new file mode 100644
index 0000000..0eeadb3
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_stitching411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_video411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_video411.dll
new file mode 100644
index 0000000..c52305d
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_video411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/libopencv_videoio411.dll b/x64/mingw/bin/libopencv_videoio411.dll
new file mode 100644
index 0000000..673223b
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/libopencv_videoio411.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/opencv_annotation.exe b/x64/mingw/bin/opencv_annotation.exe
new file mode 100644
index 0000000..bba6927
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/opencv_annotation.exe differ
diff --git a/x64/mingw/bin/opencv_interactive-calibration.exe b/x64/mingw/bin/opencv_interactive-calibration.exe
new file mode 100644
index 0000000..c0eb50a
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/opencv_interactive-calibration.exe differ
diff --git a/x64/mingw/bin/opencv_version.exe b/x64/mingw/bin/opencv_version.exe
new file mode 100644
index 0000000..4703f50
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/opencv_version.exe differ
diff --git a/x64/mingw/bin/opencv_version_win32.exe b/x64/mingw/bin/opencv_version_win32.exe
new file mode 100644
index 0000000..be87a9c
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/opencv_version_win32.exe differ
diff --git a/x64/mingw/bin/opencv_videoio_ffmpeg411_64.dll b/x64/mingw/bin/opencv_videoio_ffmpeg411_64.dll
new file mode 100644
index 0000000..35ebf9c
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/opencv_videoio_ffmpeg411_64.dll differ
diff --git a/x64/mingw/bin/opencv_visualisation.exe b/x64/mingw/bin/opencv_visualisation.exe
new file mode 100644
index 0000000..cd75d82
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/bin/opencv_visualisation.exe differ
diff --git a/x64/mingw/lib/OpenCVConfig-version.cmake b/x64/mingw/lib/OpenCVConfig-version.cmake
new file mode 100644
index 0000000..9a05e12
--- /dev/null
+++ b/x64/mingw/lib/OpenCVConfig-version.cmake
@@ -0,0 +1,15 @@
+set(OpenCV_VERSION 4.1.1)
+set(PACKAGE_VERSION ${OpenCV_VERSION})
+
+set(PACKAGE_VERSION_EXACT False)
+set(PACKAGE_VERSION_COMPATIBLE False)
+
+if(PACKAGE_FIND_VERSION VERSION_EQUAL PACKAGE_VERSION)
+  set(PACKAGE_VERSION_EXACT True)
+  set(PACKAGE_VERSION_COMPATIBLE True)
+endif()
+
+if(PACKAGE_FIND_VERSION_MAJOR EQUAL 4
+   AND PACKAGE_FIND_VERSION VERSION_LESS PACKAGE_VERSION)
+  set(PACKAGE_VERSION_COMPATIBLE True)
+endif()
diff --git a/x64/mingw/lib/OpenCVConfig.cmake b/x64/mingw/lib/OpenCVConfig.cmake
new file mode 100644
index 0000000..c727d3d
--- /dev/null
+++ b/x64/mingw/lib/OpenCVConfig.cmake
@@ -0,0 +1,329 @@
+# ===================================================================================
+#  The OpenCV CMake configuration file
+#
+#             ** File generated automatically, do not modify **
+#
+#  Usage from an external project:
+#    In your CMakeLists.txt, add these lines:
+#
+#    find_package(OpenCV REQUIRED)
+#    include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) # Not needed for CMake >= 2.8.11
+#    target_link_libraries(MY_TARGET_NAME ${OpenCV_LIBS})
+#
+#    Or you can search for specific OpenCV modules:
+#
+#    find_package(OpenCV REQUIRED core videoio)
+#
+#    You can also mark OpenCV components as optional:
+
+#    find_package(OpenCV REQUIRED core OPTIONAL_COMPONENTS viz)
+#
+#    If the module is found then OPENCV_<MODULE>_FOUND is set to TRUE.
+#
+#    This file will define the following variables:
+#      - OpenCV_LIBS                     : The list of all imported targets for OpenCV modules.
+#      - OpenCV_INCLUDE_DIRS             : The OpenCV include directories.
+#      - OpenCV_COMPUTE_CAPABILITIES     : The version of compute capability.
+#      - OpenCV_ANDROID_NATIVE_API_LEVEL : Minimum required level of Android API.
+#      - OpenCV_VERSION                  : The version of this OpenCV build: "4.1.1"
+#      - OpenCV_VERSION_MAJOR            : Major version part of OpenCV_VERSION: "4"
+#      - OpenCV_VERSION_MINOR            : Minor version part of OpenCV_VERSION: "1"
+#      - OpenCV_VERSION_PATCH            : Patch version part of OpenCV_VERSION: "1"
+#      - OpenCV_VERSION_STATUS           : Development status of this build: ""
+#
+#    Advanced variables:
+#      - OpenCV_SHARED                   : Use OpenCV as shared library
+#      - OpenCV_INSTALL_PATH             : OpenCV location
+#      - OpenCV_LIB_COMPONENTS           : Present OpenCV modules list
+#      - OpenCV_USE_MANGLED_PATHS        : Mangled OpenCV path flag
+#
+#    Deprecated variables:
+#      - OpenCV_VERSION_TWEAK            : Always "0"
+#
+# ===================================================================================
+
+# ======================================================
+#  Version variables:
+# ======================================================
+SET(OpenCV_VERSION 4.1.1)
+SET(OpenCV_VERSION_MAJOR  4)
+SET(OpenCV_VERSION_MINOR  1)
+SET(OpenCV_VERSION_PATCH  1)
+SET(OpenCV_VERSION_TWEAK  0)
+SET(OpenCV_VERSION_STATUS "")
+
+include(FindPackageHandleStandardArgs)
+
+if(NOT CMAKE_VERSION VERSION_LESS 2.8.8
+    AND OpenCV_FIND_COMPONENTS  # prevent excessive output
+)
+  # HANDLE_COMPONENTS was introduced in CMake 2.8.8
+  list(APPEND _OpenCV_FPHSA_ARGS HANDLE_COMPONENTS)
+  # The missing components will be handled by the FindPackageHandleStandardArgs
+  # module.
+  set(_OpenCV_HANDLE_COMPONENTS_MANUALLY FALSE)
+else()
+  # The missing components will be handled by this config.
+  set(_OpenCV_HANDLE_COMPONENTS_MANUALLY TRUE)
+endif()
+
+# Extract directory name from full path of the file currently being processed.
+# Note that CMake 2.8.3 introduced CMAKE_CURRENT_LIST_DIR. We reimplement it
+# for older versions of CMake to support these as well.
+if(CMAKE_VERSION VERSION_LESS "2.8.3")
+  get_filename_component(CMAKE_CURRENT_LIST_DIR "${CMAKE_CURRENT_LIST_FILE}" PATH)
+endif()
+
+# Extract the directory where *this* file has been installed (determined at cmake run-time)
+# Get the absolute path with no ../.. relative marks, to eliminate implicit linker warnings
+get_filename_component(OpenCV_CONFIG_PATH "${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}" REALPATH)
+get_filename_component(OpenCV_INSTALL_PATH "${OpenCV_CONFIG_PATH}/../../../" REALPATH)
+
+# Search packages for host system instead of packages for target system.
+# in case of cross compilation this macro should be defined by toolchain file
+if(NOT COMMAND find_host_package)
+    macro(find_host_package)
+        find_package(${ARGN})
+    endmacro()
+endif()
+if(NOT COMMAND find_host_program)
+    macro(find_host_program)
+        find_program(${ARGN})
+    endmacro()
+endif()
+
+
+
+
+
+
+
+
+# Some additional settings are required if OpenCV is built as static libs
+set(OpenCV_SHARED ON)
+
+# Enables mangled install paths, that help with side by side installs
+set(OpenCV_USE_MANGLED_PATHS FALSE)
+
+set(OpenCV_LIB_COMPONENTS opencv_calib3d;opencv_core;opencv_dnn;opencv_features2d;opencv_flann;opencv_gapi;opencv_highgui;opencv_imgcodecs;opencv_imgproc;opencv_ml;opencv_objdetect;opencv_photo;opencv_stitching;opencv_video;opencv_videoio)
+set(__OpenCV_INCLUDE_DIRS "${OpenCV_INSTALL_PATH}/include")
+
+set(OpenCV_INCLUDE_DIRS "")
+foreach(d ${__OpenCV_INCLUDE_DIRS})
+  get_filename_component(__d "${d}" REALPATH)
+  if(NOT EXISTS "${__d}")
+    if(NOT OpenCV_FIND_QUIETLY)
+      message(WARNING "OpenCV: Include directory doesn't exist: '${d}'. OpenCV installation may be broken. Skip...")
+    endif()
+  else()
+    list(APPEND OpenCV_INCLUDE_DIRS "${__d}")
+  endif()
+endforeach()
+unset(__d)
+
+
+if(NOT TARGET opencv_core)
+  include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/OpenCVModules${OpenCV_MODULES_SUFFIX}.cmake)
+endif()
+
+if(NOT CMAKE_VERSION VERSION_LESS "2.8.11")
+  # Target property INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES available since 2.8.11:
+  # * http://www.cmake.org/cmake/help/v2.8.11/cmake.html#prop_tgt:INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES
+  foreach(__component ${OpenCV_LIB_COMPONENTS})
+    if(TARGET ${__component})
+      set_target_properties(
+          ${__component}
+          PROPERTIES
+          INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES "${OpenCV_INCLUDE_DIRS}"
+      )
+    endif()
+  endforeach()
+endif()
+
+
+if(NOT DEFINED OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG)
+  if(CMAKE_GENERATOR MATCHES "Visual Studio" OR MSVC)
+    # OpenCV supports Debug and Release builds only.
+    # But MSVS has 'RelWithDebInfo' 'MinSizeRel' configurations for applications.
+    # By default CMake maps these configuration on the first available (Debug) which is wrong.
+    # Non-Debug build of Application can't be used with OpenCV Debug build (ABI mismatch problem)
+    # Add mapping of RelWithDebInfo and MinSizeRel to Release here
+    set(OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG "RELWITHDEBINFO=!Release;MINSIZEREL=!Release")
+  endif()
+endif()
+set(__remap_warnings "")
+macro(ocv_map_imported_config target)
+  if(DEFINED OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG) # list, "RELWITHDEBINFO=Release;MINSIZEREL=Release"
+    get_target_property(__available_configurations ${target} IMPORTED_CONFIGURATIONS)
+    foreach(remap ${OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG})
+      if(remap MATCHES "^(.+)=(!?)([^!]+)$")
+        set(__remap_config "${CMAKE_MATCH_1}")
+        set(__final_config "${CMAKE_MATCH_3}")
+        set(__force_flag "${CMAKE_MATCH_2}")
+        string(TOUPPER "${__final_config}" __final_config_upper)
+        string(TOUPPER "${__remap_config}" __remap_config_upper)
+        if(";${__available_configurations};" MATCHES ";${__remap_config_upper};" AND NOT "${__force_flag}" STREQUAL "!")
+          # configuration already exists, skip remap
+          set(__remap_warnings "${__remap_warnings}... Configuration already exists ${__remap_config} (skip mapping ${__remap_config} => ${__final_config}) (available configurations: ${__available_configurations})\n")
+          continue()
+        endif()
+        if(__available_configurations AND NOT ";${__available_configurations};" MATCHES ";${__final_config_upper};")
+          # skip, configuration is not available
+          if(NOT "${__force_flag}" STREQUAL "!")
+            set(__remap_warnings "${__remap_warnings}... Configuration is not available '${__final_config}' for ${target}, build may fail (available configurations: ${__available_configurations})\n")
+          endif()
+        endif()
+        set_target_properties(${target} PROPERTIES
+            MAP_IMPORTED_CONFIG_${__remap_config} "${__final_config}"
+        )
+      else()
+        message(WARNING "Invalid entry of OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG: '${remap}' (${OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG})")
+      endif()
+    endforeach()
+  endif()
+endmacro()
+
+
+# ==============================================================
+#  Form list of modules (components) to find
+# ==============================================================
+if(NOT OpenCV_FIND_COMPONENTS)
+  set(OpenCV_FIND_COMPONENTS ${OpenCV_LIB_COMPONENTS})
+  list(REMOVE_ITEM OpenCV_FIND_COMPONENTS opencv_java)
+  if(GTest_FOUND OR GTEST_FOUND)
+    list(REMOVE_ITEM OpenCV_FIND_COMPONENTS opencv_ts)
+  endif()
+endif()
+
+set(OpenCV_WORLD_COMPONENTS )
+
+# expand short module names and see if requested components exist
+foreach(__cvcomponent ${OpenCV_FIND_COMPONENTS})
+  # Store the name of the original component so we can set the
+  # OpenCV_<component>_FOUND variable which can be checked by the user.
+  set (__original_cvcomponent ${__cvcomponent})
+  if(NOT __cvcomponent MATCHES "^opencv_")
+    set(__cvcomponent opencv_${__cvcomponent})
+  endif()
+  list(FIND OpenCV_LIB_COMPONENTS ${__cvcomponent} __cvcomponentIdx)
+  if(__cvcomponentIdx LESS 0)
+    if(_OpenCV_HANDLE_COMPONENTS_MANUALLY)
+      # Either the component is required or the user did not set any components at
+      # all. In the latter case, the OpenCV_FIND_REQUIRED_<component> variable
+      # will not be defined since it is not set by this config. So let's assume
+      # the implicitly set components are always required.
+      if(NOT DEFINED OpenCV_FIND_REQUIRED_${__original_cvcomponent} OR
+          OpenCV_FIND_REQUIRED_${__original_cvcomponent})
+        message(FATAL_ERROR "${__cvcomponent} is required but was not found")
+      elseif(NOT OpenCV_FIND_QUIETLY)
+        # The component was marked as optional using OPTIONAL_COMPONENTS
+        message(WARNING "Optional component ${__cvcomponent} was not found")
+      endif()
+    endif(_OpenCV_HANDLE_COMPONENTS_MANUALLY)
+    #indicate that module is NOT found
+    string(TOUPPER "${__cvcomponent}" __cvcomponentUP)
+    set(${__cvcomponentUP}_FOUND "${__cvcomponentUP}_FOUND-NOTFOUND")
+    set(OpenCV_${__original_cvcomponent}_FOUND FALSE)
+  else()
+    # Not using list(APPEND) here, because OpenCV_LIBS may not exist yet.
+    # Also not clearing OpenCV_LIBS anywhere, so that multiple calls
+    # to find_package(OpenCV) with different component lists add up.
+    set(OpenCV_LIBS ${OpenCV_LIBS} "${__cvcomponent}")
+    #indicate that module is found
+    string(TOUPPER "${__cvcomponent}" __cvcomponentUP)
+    set(${__cvcomponentUP}_FOUND 1)
+    set(OpenCV_${__original_cvcomponent}_FOUND TRUE)
+  endif()
+  if(OpenCV_SHARED AND ";${OpenCV_WORLD_COMPONENTS};" MATCHES ";${__cvcomponent};" AND NOT TARGET ${__cvcomponent})
+    get_target_property(__implib_dbg opencv_world IMPORTED_IMPLIB_DEBUG)
+    get_target_property(__implib_release opencv_world  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE)
+    get_target_property(__location_dbg opencv_world IMPORTED_LOCATION_DEBUG)
+    get_target_property(__location_release opencv_world  IMPORTED_LOCATION_RELEASE)
+    get_target_property(__include_dir opencv_world INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES)
+    add_library(${__cvcomponent} SHARED IMPORTED)
+    set_target_properties(${__cvcomponent} PROPERTIES INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES "${__include_dir}")
+    if(__location_dbg)
+      set_property(TARGET ${__cvcomponent} APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS DEBUG)
+      set_target_properties(${__cvcomponent} PROPERTIES
+        IMPORTED_IMPLIB_DEBUG "${__implib_dbg}"
+        IMPORTED_LINK_INTERFACE_LIBRARIES_DEBUG ""
+        IMPORTED_LOCATION_DEBUG "${__location_dbg}"
+      )
+    endif()
+    if(__location_release)
+      set_property(TARGET ${__cvcomponent} APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+      set_target_properties(${__cvcomponent} PROPERTIES
+        IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${__implib_release}"
+        IMPORTED_LINK_INTERFACE_LIBRARIES_RELEASE ""
+        IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${__location_release}"
+      )
+    endif()
+  endif()
+  if(TARGET ${__cvcomponent})
+    ocv_map_imported_config(${__cvcomponent})
+  endif()
+endforeach()
+
+if(__remap_warnings AND NOT OpenCV_FIND_QUIETLY)
+  message("OpenCV: configurations remap warnings:\n${__remap_warnings}OpenCV: Check variable OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG=${OPENCV_MAP_IMPORTED_CONFIG}")
+endif()
+
+# ==============================================================
+# Compatibility stuff
+# ==============================================================
+set(OpenCV_LIBRARIES ${OpenCV_LIBS})
+
+#
+# Some macros for samples
+#
+macro(ocv_check_dependencies)
+  set(OCV_DEPENDENCIES_FOUND TRUE)
+  foreach(d ${ARGN})
+    if(NOT TARGET ${d})
+      message(WARNING "OpenCV: Can't resolve dependency: ${d}")
+      set(OCV_DEPENDENCIES_FOUND FALSE)
+      break()
+    endif()
+  endforeach()
+endmacro()
+
+# adds include directories in such way that directories from the OpenCV source tree go first
+function(ocv_include_directories)
+  set(__add_before "")
+  file(TO_CMAKE_PATH "${OpenCV_INSTALL_PATH}" __baseDir)
+  foreach(dir ${ARGN})
+    get_filename_component(__abs_dir "${dir}" ABSOLUTE)
+    if("${__abs_dir}" MATCHES "^${__baseDir}")
+      list(APPEND __add_before "${dir}")
+    else()
+      include_directories(AFTER SYSTEM "${dir}")
+    endif()
+  endforeach()
+  include_directories(BEFORE ${__add_before})
+endfunction()
+
+macro(ocv_include_modules)
+  include_directories(BEFORE "${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
+endmacro()
+
+macro(ocv_include_modules_recurse)
+  include_directories(BEFORE "${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
+endmacro()
+
+macro(ocv_target_link_libraries)
+  target_link_libraries(${ARGN})
+endmacro()
+
+# remove all matching elements from the list
+macro(ocv_list_filterout lst regex)
+  foreach(item ${${lst}})
+    if(item MATCHES "${regex}")
+      list(REMOVE_ITEM ${lst} "${item}")
+    endif()
+  endforeach()
+endmacro()
+
+# We do not actually need REQUIRED_VARS to be checked for. Just use the
+# installation directory for the status.
+find_package_handle_standard_args(OpenCV REQUIRED_VARS OpenCV_INSTALL_PATH
+                                  VERSION_VAR OpenCV_VERSION ${_OpenCV_FPHSA_ARGS})
diff --git a/x64/mingw/lib/OpenCVModules-release.cmake b/x64/mingw/lib/OpenCVModules-release.cmake
new file mode 100644
index 0000000..d330d82
--- /dev/null
+++ b/x64/mingw/lib/OpenCVModules-release.cmake
@@ -0,0 +1,159 @@
+#----------------------------------------------------------------
+# Generated CMake target import file for configuration "Release".
+#----------------------------------------------------------------
+
+# Commands may need to know the format version.
+set(CMAKE_IMPORT_FILE_VERSION 1)
+
+# Import target "opencv_core" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_core APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_core PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_core411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_core411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_core )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_core "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_core411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_core411.dll" )
+
+# Import target "opencv_flann" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_flann APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_flann PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_flann411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_flann411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_flann )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_flann "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_flann411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_flann411.dll" )
+
+# Import target "opencv_imgproc" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_imgproc APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_imgproc PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_imgproc411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_imgproc411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_imgproc )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_imgproc "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_imgproc411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_imgproc411.dll" )
+
+# Import target "opencv_ml" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_ml APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_ml PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_ml411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_ml411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_ml )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_ml "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_ml411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_ml411.dll" )
+
+# Import target "opencv_photo" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_photo APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_photo PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_photo411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_photo411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_photo )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_photo "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_photo411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_photo411.dll" )
+
+# Import target "opencv_dnn" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_dnn APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_dnn PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_dnn411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_dnn411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_dnn )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_dnn "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_dnn411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_dnn411.dll" )
+
+# Import target "opencv_features2d" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_features2d APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_features2d PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_features2d411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_features2d411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_features2d )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_features2d "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_features2d411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_features2d411.dll" )
+
+# Import target "opencv_gapi" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_gapi APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_gapi PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_gapi411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_gapi411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_gapi )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_gapi "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_gapi411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_gapi411.dll" )
+
+# Import target "opencv_imgcodecs" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_imgcodecs APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_imgcodecs PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_imgcodecs411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_imgcodecs411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_imgcodecs )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_imgcodecs "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_imgcodecs411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_imgcodecs411.dll" )
+
+# Import target "opencv_videoio" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_videoio APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_videoio PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_videoio411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_videoio411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_videoio )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_videoio "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_videoio411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_videoio411.dll" )
+
+# Import target "opencv_calib3d" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_calib3d APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_calib3d PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_calib3d411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_calib3d411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_calib3d )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_calib3d "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_calib3d411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_calib3d411.dll" )
+
+# Import target "opencv_highgui" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_highgui APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_highgui PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_highgui411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_highgui411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_highgui )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_highgui "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_highgui411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_highgui411.dll" )
+
+# Import target "opencv_objdetect" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_objdetect APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_objdetect PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_objdetect411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_objdetect411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_objdetect )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_objdetect "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_objdetect411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_objdetect411.dll" )
+
+# Import target "opencv_stitching" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_stitching APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_stitching PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_stitching411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_stitching411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_stitching )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_stitching "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_stitching411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_stitching411.dll" )
+
+# Import target "opencv_video" for configuration "Release"
+set_property(TARGET opencv_video APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS RELEASE)
+set_target_properties(opencv_video PROPERTIES
+  IMPORTED_IMPLIB_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_video411.dll.a"
+  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_video411.dll"
+  )
+
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_TARGETS opencv_video )
+list(APPEND _IMPORT_CHECK_FILES_FOR_opencv_video "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/lib/libopencv_video411.dll.a" "${_IMPORT_PREFIX}/x64/mingw/bin/libopencv_video411.dll" )
+
+# Commands beyond this point should not need to know the version.
+set(CMAKE_IMPORT_FILE_VERSION)
diff --git a/x64/mingw/lib/OpenCVModules.cmake b/x64/mingw/lib/OpenCVModules.cmake
new file mode 100644
index 0000000..6d06570
--- /dev/null
+++ b/x64/mingw/lib/OpenCVModules.cmake
@@ -0,0 +1,192 @@
+# Generated by CMake
+
+if("${CMAKE_MAJOR_VERSION}.${CMAKE_MINOR_VERSION}" LESS 2.5)
+   message(FATAL_ERROR "CMake >= 2.6.0 required")
+endif()
+cmake_policy(PUSH)
+cmake_policy(VERSION 2.6)
+#----------------------------------------------------------------
+# Generated CMake target import file.
+#----------------------------------------------------------------
+
+# Commands may need to know the format version.
+set(CMAKE_IMPORT_FILE_VERSION 1)
+
+# Protect against multiple inclusion, which would fail when already imported targets are added once more.
+set(_targetsDefined)
+set(_targetsNotDefined)
+set(_expectedTargets)
+foreach(_expectedTarget opencv_core opencv_flann opencv_imgproc opencv_ml opencv_photo opencv_dnn opencv_features2d opencv_gapi opencv_imgcodecs opencv_videoio opencv_calib3d opencv_highgui opencv_objdetect opencv_stitching opencv_video)
+  list(APPEND _expectedTargets ${_expectedTarget})
+  if(NOT TARGET ${_expectedTarget})
+    list(APPEND _targetsNotDefined ${_expectedTarget})
+  endif()
+  if(TARGET ${_expectedTarget})
+    list(APPEND _targetsDefined ${_expectedTarget})
+  endif()
+endforeach()
+if("${_targetsDefined}" STREQUAL "${_expectedTargets}")
+  unset(_targetsDefined)
+  unset(_targetsNotDefined)
+  unset(_expectedTargets)
+  set(CMAKE_IMPORT_FILE_VERSION)
+  cmake_policy(POP)
+  return()
+endif()
+if(NOT "${_targetsDefined}" STREQUAL "")
+  message(FATAL_ERROR "Some (but not all) targets in this export set were already defined.\nTargets Defined: ${_targetsDefined}\nTargets not yet defined: ${_targetsNotDefined}\n")
+endif()
+unset(_targetsDefined)
+unset(_targetsNotDefined)
+unset(_expectedTargets)
+
+
+# Compute the installation prefix relative to this file.
+get_filename_component(_IMPORT_PREFIX "${CMAKE_CURRENT_LIST_FILE}" PATH)
+get_filename_component(_IMPORT_PREFIX "${_IMPORT_PREFIX}" PATH)
+get_filename_component(_IMPORT_PREFIX "${_IMPORT_PREFIX}" PATH)
+get_filename_component(_IMPORT_PREFIX "${_IMPORT_PREFIX}" PATH)
+if(_IMPORT_PREFIX STREQUAL "/")
+  set(_IMPORT_PREFIX "")
+endif()
+
+# Create imported target opencv_core
+add_library(opencv_core SHARED IMPORTED)
+
+# Create imported target opencv_flann
+add_library(opencv_flann SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_flann PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core"
+)
+
+# Create imported target opencv_imgproc
+add_library(opencv_imgproc SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_imgproc PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core"
+)
+
+# Create imported target opencv_ml
+add_library(opencv_ml SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_ml PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core"
+)
+
+# Create imported target opencv_photo
+add_library(opencv_photo SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_photo PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_imgproc"
+)
+
+# Create imported target opencv_dnn
+add_library(opencv_dnn SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_dnn PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_imgproc"
+)
+
+# Create imported target opencv_features2d
+add_library(opencv_features2d SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_features2d PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_flann;opencv_imgproc"
+)
+
+# Create imported target opencv_gapi
+add_library(opencv_gapi SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_gapi PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_imgproc"
+)
+
+# Create imported target opencv_imgcodecs
+add_library(opencv_imgcodecs SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_imgcodecs PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_imgproc"
+)
+
+# Create imported target opencv_videoio
+add_library(opencv_videoio SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_videoio PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_imgproc;opencv_imgcodecs"
+)
+
+# Create imported target opencv_calib3d
+add_library(opencv_calib3d SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_calib3d PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_flann;opencv_imgproc;opencv_features2d"
+)
+
+# Create imported target opencv_highgui
+add_library(opencv_highgui SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_highgui PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_imgproc;opencv_imgcodecs;opencv_videoio"
+)
+
+# Create imported target opencv_objdetect
+add_library(opencv_objdetect SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_objdetect PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_flann;opencv_imgproc;opencv_features2d;opencv_calib3d"
+)
+
+# Create imported target opencv_stitching
+add_library(opencv_stitching SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_stitching PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_flann;opencv_imgproc;opencv_features2d;opencv_calib3d"
+)
+
+# Create imported target opencv_video
+add_library(opencv_video SHARED IMPORTED)
+
+set_target_properties(opencv_video PROPERTIES
+  INTERFACE_LINK_LIBRARIES "opencv_core;opencv_flann;opencv_imgproc;opencv_features2d;opencv_calib3d"
+)
+
+if(CMAKE_VERSION VERSION_LESS 2.8.12)
+  message(FATAL_ERROR "This file relies on consumers using CMake 2.8.12 or greater.")
+endif()
+
+# Load information for each installed configuration.
+get_filename_component(_DIR "${CMAKE_CURRENT_LIST_FILE}" PATH)
+file(GLOB CONFIG_FILES "${_DIR}/OpenCVModules-*.cmake")
+foreach(f ${CONFIG_FILES})
+  include(${f})
+endforeach()
+
+# Cleanup temporary variables.
+set(_IMPORT_PREFIX)
+
+# Loop over all imported files and verify that they actually exist
+foreach(target ${_IMPORT_CHECK_TARGETS} )
+  foreach(file ${_IMPORT_CHECK_FILES_FOR_${target}} )
+    if(NOT EXISTS "${file}" )
+      message(FATAL_ERROR "The imported target \"${target}\" references the file
+   \"${file}\"
+but this file does not exist.  Possible reasons include:
+* The file was deleted, renamed, or moved to another location.
+* An install or uninstall procedure did not complete successfully.
+* The installation package was faulty and contained
+   \"${CMAKE_CURRENT_LIST_FILE}\"
+but not all the files it references.
+")
+    endif()
+  endforeach()
+  unset(_IMPORT_CHECK_FILES_FOR_${target})
+endforeach()
+unset(_IMPORT_CHECK_TARGETS)
+
+# This file does not depend on other imported targets which have
+# been exported from the same project but in a separate export set.
+
+# Commands beyond this point should not need to know the version.
+set(CMAKE_IMPORT_FILE_VERSION)
+cmake_policy(POP)
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_calib3d411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_calib3d411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..71a3b26
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_calib3d411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_core411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_core411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..77031b7
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_core411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_dnn411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_dnn411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..12380ef
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_dnn411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_features2d411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_features2d411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..56c8a98
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_features2d411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_flann411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_flann411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..53fd316
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_flann411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_gapi411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_gapi411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..cd6a437
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_gapi411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_highgui411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_highgui411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..33e3aee
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_highgui411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_imgcodecs411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_imgcodecs411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..67bb8c0
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_imgcodecs411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_imgproc411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_imgproc411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..e0ee9d5
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_imgproc411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_ml411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_ml411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..1b718b9
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_ml411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_objdetect411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_objdetect411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..af5478f
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_objdetect411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_photo411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_photo411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..ed20341
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_photo411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_stitching411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_stitching411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..3e916e2
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_stitching411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_video411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_video411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..457fc41
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_video411.dll.a differ
diff --git a/x64/mingw/lib/libopencv_videoio411.dll.a b/x64/mingw/lib/libopencv_videoio411.dll.a
new file mode 100644
index 0000000..32a1b65
Binary files /dev/null and b/x64/mingw/lib/libopencv_videoio411.dll.a differ