[轉] Matlab與C++混合編程（依賴OpenCV）

時間  2019-11-16
標籤 matlab c++ 混合 編程 依賴 opencv 欄目 MATLAB 简体版
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做者 zouxy09@qq.com，原文 Matlab與C++混合編程（依賴OpenCV）

　　以前在運行別人論文的代碼的時候，常常有遇到Matlab與C++混合編程的影子。實際上就是經過Matlab的Mex工具將C++的代碼編譯成 Matlab支持調用的可執行文件和函數接口。這樣一方面能夠在Matlab中利用已經編寫好的函數，儘管這個函數是用C++編寫的。實現了交流無國界， 沒有江山一統的誰，只有四海以內皆兄弟的豪氣。另外一方面，取C++所長補己之短。Matlab擅長矩陣運算，但對循環操做的效率不及C++來得高效，例如 Hilbert矩陣的建立。因此對於具備大循環的運算，能夠借C++之力來完成。html

      看到它的魅力，以前也一直想學下，惋惜機緣不對。但在昨天緣分就到了。我須要用到一個論文給出來的代碼，可是它的代碼是C++的，並且還依賴了 OpenCV的庫，基於Linux平臺。這與實驗室給我定出來的平臺有很大的不一樣，咱們是得統一基於Windows + Matlab來實現的，這樣組內各個同窗的工做纔好統一。因此沒辦法了，就得把這個原做者的代碼編譯成Matlab支持的可執行文件。ios

 

1、初級c++

      在使用MATLAB編譯C/C++代碼時，咱們須要修改C/C++代碼，在裏面添加Matlab能支持的函數接口。這樣Matlab才能調用它。而後再經過Matlab的Mex工具來編譯它。下面就具體的舉例子說明這兩個步驟。編程

      假設咱們有一個很簡單的C++代碼，實現的就是兩個double型數的加法：數組

mexAdd.cppide

 

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  1. #include <iostream>  
  2. using namespace std;  
  3.   
  4. double add(double x, double y)  
  5. {  
  6.     return x + y;  
  7. }  

一、修改代碼文件函數

1）添加頭文件mex.h工具

      在咱們的c++文件開頭處添加頭文件：測試

#include"mex.h"優化

2）添加接口函數mexFunction()

      mexFunction的定義爲：

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],int nrhs, const mxArray *prhs[])

{

}

       首先，這個函數是沒有返回值的。它不是經過返回值把c++代碼的計算結果傳回Matlab的，而是經過對參數plhs的賦值。例如咱們在Matlab中，調用這個add函數通常是這樣：

        >> a = 0.5; b = 0.8;

        >> c = add(a, b);

        那mexFunction怎麼將輸入參數a和b傳入給c++的add函數，而後就怎麼把計算結果返回給c呢？這些粗重活所有經過mexFunction的四個參數來實現：

         nlhs: 感受是number of left hand size parameters，也就是Matlab調用語句左邊的變量個數，實際上就是須要返回給Matlab的返回值變量有多少個。例如上面c = add(a, b);就只有一個返回參數c，因此nlhs就是1；

         plhs: 感受是pointer of left hand size parameters，也就是函數返回參數的指針。但它是一個指針數組。換句話說，它是一個數組，每一個元素是個指針，每一個指針指向一個數據類型爲 mxArray的返回參數。例如上面c = add(a, b);就只有一個返回參數c，因此該數組只有一個指針，plhs[0]指向的結果會賦值給c。

         nrhs: 這個是number of right hand size parameters，也就是Matlab調用語句右邊的變量個數。例如上面c = add(a, b)，它給c++代碼傳入了兩個參數a和b，因此nrhs爲2；

         prhs:這個是pointer of right hand size parameters，和plhs相似，由於右手面有兩個自變量，即該數組有兩個指針，prhs[0]指向了a，prhs[1]指向了b。要注意prhs 是const的指針數組，即不能改變其指向內容。

       由於Matlab最基本的單元爲array，不管是什麼類型也好，若有doublearray、 cell array、struct array……因此a,b,c都是array，b = 1.1即是一個1x1的double array。而在C語言中，Matlab的array使用mxArray類型來表示。因此就不難明白爲何plhs和prhs都是指向mxArray類型 的指針數組（參考資料[1]）。

       那mexFunction函數的函數體要怎麼寫呢？怎麼樣經過這個接口函數將Matlab的參數和c++代碼中的相對應的參數聯繫起來呢？咱們先把這個代碼所有展示出來。

       最後的mexAdd.cpp是這樣：

mexAdd.cpp

 

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  1. #include "opencv2/opencv.hpp"  
  2. #include "mex.h"  
  3.   
  4. double add(double x, double y)  
  5. {  
  6.     return x + y;  
  7. }  
  8.   
  9.    
  10. void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])  
  11. {  
  12.     double *a;  
  13.     double b, c;  
  14.     plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);  
  15.     a = mxGetPr(plhs[0]);  
  16.     b = *(mxGetPr(prhs[0]));  
  17.     c = *(mxGetPr(prhs[1]));  
  18.     *a = add(b, c);  
  19. }  

      mexFunction的內容是什麼意思呢？咱們知道，若是在Matlab中這樣調用函數時：

      >> output = add(0.5, 0.8);

      在未涉及具體的計算時，output的值是未知的，是未賦值的。因此在具體的程序中，咱們創建一個1x1的實double矩陣（使用 mxCreateDoubleMatrix函數，其返回指向剛創建的mxArray的指針），而後令plhs[0]指向它。接着令指針a指向plhs [0]所指向的mxArray的第一個元素（使用mxGetPr函數，返回指向mxArray的首元素的指針）。一樣地，咱們把prhs[0]和prhs [1]所指向的元素（即0.5和0.8）取出來賦給b和c。因而咱們能夠把b和c做自變量傳給函數add，得出給果賦給指針a所指向的mxArray中的 元素。由於a是指向plhs[0]所指向的mxArray的元素，因此最後做輸出時，plhs[0]所指向的mxArray賦值給output，則 output即是已計算好的結果了。

       實際上mexFunction是沒有這麼簡單的，咱們要對用戶的輸入自變量的個數和類型進行測試，以確保輸入正確。如在add函數的例子中，用戶輸入char array即是一種錯誤了。

       從上面的講述中咱們總結出，MEX文件實現了一種接口，把C語言中的計算結果適當地返回給Matlab罷了。當咱們已經有用C編寫的大型程序時，大可不 必在 Matlab裏重寫，只寫個接口，作成MEX文件就成了。另外，在Matlab程序中的部分計算瓶頸（如循環），可經過MEX文件用C語言實現，以提升計 算速度（參考資料[1]）。

 

二、編譯修改後的c++文件

       文件修改完後，咱們須要將他編譯，生成Matlab支持的可執行文件。這裏須要的是Matlab自帶的Mex工具。但在編譯器，咱們須要配置下這個工具，告訴它你要採用什麼編譯器來編譯咱們的c/c++代碼。在Matlab中運行：

       >> mex -setup

       就會出現叫你選擇一個默認的編譯器。例如我這裏是叫選擇Matlab自帶的Lcc或者我本身在電腦上安裝的Microsoft Visual C++ 2010。通常都是選擇後者。配置這個就能夠編譯了。編譯也有如下幾種狀況：

>> mex XXX.cpp

>> mex X1.cpp X2.cpp X3.cpp %多個cpp文件，且有依賴。生成的庫名字叫X1

>> mex -O X1.cpp  %大寫O選項，優化編譯

>> mex -largeArrayDims X1.cpp %對64位系統，經過這個選項來指定使用處理大容量數組的API。由於Matlab與C++之間的接口是以32位系統做爲標準的，這就致使了人們在處理大 容量數據時沒辦法利用C和C++語言的速度優點。但對64位系統來講，系統資源通常都比32位系統要充足，因此指定該接口，讓它對大容量數據處理更遊刃有 餘。

       還有一些編譯選項，和gcc同樣。例如-I指定額外須要include的目錄，-L指定額外須要鏈接的庫的目錄，-l指定額外須要連接的庫等。

       對於咱們的程序就簡單了。在MATLAB命令窗口輸入如下命令：mexmexAdd.cpp，便可編譯成功。編譯成功後，在同文件夾下會出現一個同名 的，但後綴是mexw32（32位的系統）或者mexw64（64位的系統）的文件，例如mexAdd.mexw32。而後在Matlab中就能夠直接調 用它來運算了：

       >> ans = mexAdd(0.5, 0.8);

 

2、進階

       上面咱們針對的是處理標量的狀況，也就是數a,b或者c。這節咱們讓它處理二維數組，也就是圖像。爲了驗證，咱們很傻瓜地完成如下功能：

        >> [grayImage] =RGB2Gray('imageFile.jpeg');

       也就是將一個圖像文件名，傳遞給c++的代碼，而後c++代碼將這個圖像讀入，再轉成灰度圖，而後返回給Matlab。而c++代碼裏面的圖像讀入和灰 度轉換的操做經過調用OpenCV的庫函數來實現。是否是很傻瓜呢？由於Matlab已經有實現一樣功能的函數了。對，沒錯，就是畫蛇添足。但咱們只是爲 了說明二維數組的傳遞過程，沒有什麼用意。不過，若是要計算兩個圖像的光流的話，Matlab可能就真正須要OpenCV的幫助了。

       另外，由於cpp文件要連接OpenCV的庫，因此爲了統一或者規範編譯工程，我寫了一個make.m文件，它的功能相似於Makefile，實際上就實現了mex編譯這個工程時候的編譯規則。具體能夠看後面的代碼，而後就知道在裏面作了什麼了。

       首先是RGB2Gray.cpp代碼：

 

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代碼片派生到個人代碼片
  1. // Interface: convert an image to gray and return to Matlab  
  2. // Author : zouxy  
  3. // Date   : 2014-03-05  
  4. // HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09  
  5. // Email  : zouxy09@qq.com  
  6.   
  7. #include "opencv2/opencv.hpp"  
  8. #include "mex.h"  
  9.   
  10. using namespace cv;  
  11.   
  12. /******************************************************* 
  13. Usage: [imageMatrix] = RGB2Gray('imageFile.jpeg'); 
  14. Input:  
  15.     a image file 
  16. OutPut:  
  17.     a matrix of image which can be read by Matlab 
  18.  
  19. **********************************************************/  
  20.   
  21.   
  22. void exit_with_help()  
  23. {  
  24.     mexPrintf(  
  25.     "Usage: [imageMatrix] = DenseTrack('imageFile.jpg');\n"  
  26.     );  
  27. }  
  28.   
  29. static void fake_answer(mxArray *plhs[])  
  30. {  
  31.     plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL);  
  32. }  
  33.   
  34. void RGB2Gray(char *filename, mxArray *plhs[])  
  35. {  
  36.     // read the image  
  37.     Mat image = imread(filename);  
  38.     if(image.empty()) {  
  39.         mexPrintf("can't open input file %s\n", filename);  
  40.         fake_answer(plhs);  
  41.         return;  
  42.     }  
  43.       
  44.     // convert it to gray format  
  45.     Mat gray;  
  46.     if (image.channels() == 3)  
  47.         cvtColor(image, gray, CV_RGB2GRAY);  
  48.     else  
  49.         image.copyTo(gray);  
  50.       
  51.     // convert the result to Matlab-supported format for returning  
  52.     int rows = gray.rows;  
  53.     int cols = gray.cols;  
  54.     plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(rows, cols, mxREAL);  
  55.     double *imgMat;  
  56.     imgMat = mxGetPr(plhs[0]);  
  57.     for (int i = 0; i < rows; i++)  
  58.         for (int j = 0; j < cols; j++)  
  59.             *(imgMat + i + j * rows) = (double)gray.at<uchar>(i, j);  
  60.       
  61.     return;  
  62. }  
  63.   
  64. void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])  
  65. {  
  66.     if(nrhs == 1)  
  67.     {  
  68.         char filename[256];  
  69.         mxGetString(prhs[0], filename, mxGetN(prhs[0]) + 1);  
  70.         if(filename == NULL)  
  71.         {  
  72.             mexPrintf("Error: filename is NULL\n");  
  73.             exit_with_help();  
  74.             return;  
  75.         }  
  76.   
  77.         RGB2Gray(filename, plhs);  
  78.     }  
  79.     else  
  80.     {  
  81.         exit_with_help();  
  82.         fake_answer(plhs);  
  83.         return;  
  84.     }  
  85. }  

       和上面的相比，裏面多了幾個東西。第一個就是傳入參數的測試，看看Matlab傳入的參數是否存在錯誤，還包括了些異常處理。第二個就是幫助信息。第三 個就是主要的實現函數了。只有OpenCV的讀圖像和灰度轉換這裏就不講了，就是兩個函數的調用。關鍵的地方仍是若是把一個圖像，也就是二維數組，傳遞給 mexFunction的參數，讓它返回給Matlab。實際上，咱們只要清楚一點：

        plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(2, 3,mxREAL);

        這個函數創建的矩陣的指針plhs[0]是按照列的方式來存儲的。假設imgMat是它的指針，那麼*(imgMat+1)就是矩陣元素[1, 0]，*(imgMat+2)就是矩陣元素[0, 1]，*(imgMat+4)就是矩陣元素[0, 2]。上面的代碼就是按照這個方式，將圖像gray中像素值賦值給參數plhs[0]相應的位置（實際上也許能夠直接內存拷貝，但由於裏面是指針操做，涉 及到局部變量gray的銷燬問題，因此就簡單的用上面的笨但妥當的方式來實現了）。

       好了，下面是make.m文件。裏面須要獲取你的電腦的系統版本是32仍是64位的，來選擇編譯選項。而後添加OpenCV的相關配置。若是您須要使用 使用，請修改爲您的OpenCV的相關目錄。而後給出一個須要編譯的文件的列表。最後分析這個列表，加上編譯選項，用mex來編譯列表裏面的全部文件。

 

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代碼片派生到個人代碼片
  1. %// This make.m is for MATLAB  
  2. %// Function: compile c++ files which rely on OpenCV for Matlab using mex  
  3. %// Author : zouxy  
  4. %// Date   : 2014-03-05  
  5. %// HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09  
  6. %// Email  : zouxy09@qq.com  
  7.   
  8. %% Please modify your path of OpenCV  
  9. %% If your have any question, please contact Zou Xiaoyi  
  10.   
  11. % Notice: first use "mex -setup" to choose your c/c++ compiler  
  12. clear all;  
  13.   
  14. %-------------------------------------------------------------------  
  15. %% get the architecture of this computer  
  16. is_64bit = strcmp(computer,'MACI64') || strcmp(computer,'GLNXA64') || strcmp(computer,'PCWIN64');  
  17.   
  18.   
  19. %-------------------------------------------------------------------  
  20. %% the configuration of compiler  
  21. % You need to modify this configuration according to your own path of OpenCV  
  22. % Notice: if your system is 64bit, your OpenCV must be 64bit!  
  23. out_dir='./';  
  24. CPPFLAGS = ' -O -DNDEBUG -I.\ -ID:\OpenCV_64\include'; % your OpenCV "include" path  
  25. LDFLAGS = ' -LD:\OpenCV_64\lib';                       % your OpenCV "lib" path  
  26. LIBS = ' -lopencv_core240 -lopencv_highgui240 -lopencv_video240 -lopencv_imgproc240';  
  27. if is_64bit  
  28.     CPPFLAGS = [CPPFLAGS ' -largeArrayDims'];  
  29. end  
  30. %% add your files here!  
  31. compile_files = {   
  32.     % the list of your code files which need to be compiled  
  33.     'RGB2Gray.cpp'  
  34. };  
  35.   
  36.   
  37. %-------------------------------------------------------------------  
  38. %% compiling...  
  39. for k = 1 : length(compile_files)  
  40.     str = compile_files{k};  
  41.     fprintf('compilation of: %s\n', str);  
  42.     str = [str ' -outdir ' out_dir CPPFLAGS LDFLAGS LIBS];  
  43.     args = regexp(str, '\s+', 'split');  
  44.     mex(args{:});  
  45. end  
  46.   
  47. fprintf('Congratulations, compilation successful!!!\n');  

3、使用方法和結果

一、編譯

      直接在Matlab中運行make.m。便可生成RGB2Gray.mexw64。而後在Matlab中運行：

      >> img = RGB2Gray(‘d:\test.jpg’);

      >> imshow(uint8(img));

      便可顯示轉換結果，如圖：

注：以上Matlab的說明都是在你的cpp文件所在目錄下。

 

4、參考資料

[1] 如何寫mexFunction函數

[2] matlab用mex編譯cpp文件

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