如何让opencv成为MATLAB中的一个工具箱

前言

谈到图像处理的编程工具，MATLAB和opencv是最经常提到的，两者各有优缺点，比如，MATLAB的数据可视化做得很好，而且还有其它可以方便调用的工具箱，但是在图像的处理上面，不如opencv中的函数完备，使用opencv的库，数据可视化不好。如何将两者结合起来，那么编程效率肯定会大大提高。本文介绍如何将opencv中实现的函数变成MATLAB中可以调用的类似脚本一样的文件。其关键是利用的MATLAB提供的mex编译工具。

目录

关于mex文件

MEX文件是一种可在matlab环境中调用的C（或fortran）语言衍生程序，MEX文件的后缀名按32位/64位分别为 .mexw32/.mexw64。MEX文件是由C或Fortran语言编写的源代码，经matlab编译器处理而生成的二进制文件。它是可以被matlab解释器自动装载并执行的动态链接程序，类似windows下的dll文件。

MEX文件实现了一种其它语言与MATLAB的接口，通过MEX文件可以在MATLAB中像调用内嵌函数一样调用使用C语言和Fortran等语言编写的函数，实现了代码重用，同时也能提高MATLAB环境中数据处理的效率。

利用MATLAB自带的mex编译工具编译一个c程序的例子：

#include "mex.h"//编写mex输出函数void mexFunction ( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[] ){   double* pin1, *pin2, *pout;   int m,n;   pin1 = mxGetPr(prhs[0]);   pin2 = mxGetPr(prhs[1]);   m = mxGetM(prhs[0]);   n = mxGetN(prhs[0]);   plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(m,n, mxINT32_CLASS,mxREAL);   pout = mxGetPr(plhs[0]);   printf("test mex\n");   for(int i=0;i<m;i++)   {       for(int j=0;j<n;j++)       {           *(pout+n*i+j) = *(pin1+n*i+j) + *(pin1+n*i+j);       }   }}

在MATLAB中编译：mex test_mex.c

完成后，test_mex就相当于MATLAB中的的函数，可以直接调用。

说明：

mex文件的编写格式：

#include "mex.h"void mexFunction ( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[] ){}

nlhs 是输出参数个数

plhs 是输出参数指针

nrhs 是输入参数个数

prhs 是输入参数指针

操作输入数据：

mxGetPr 得到数据的指针地址

mxGetM 和 mxGetN 得到矩阵数据的行和列 (返回整数)

对于实矩阵，我们可以定义 double *M; 来对实矩阵数据操作。

double *M;int m,n;M = mxGetPr(prhs[0]);   //指针指向第一个参数的数据地址m = mxGetM(prhs[0]);n = mxGetN(prhs[0]);

操作输出数据：

对于输出数据，需要首先用专门的mex函数分配内存空间，

plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(m,n, mxINT32_CLASS,mxREAL); //生成m x n 的实矩阵

同输入数据一样，要对输出数据操作，我们也需要一个指向数据的指针变量，

double *A;A = mxGetPr(plhs[0]);

注意：MATLAB矩阵数据的存储顺序是”从上到下，从左到右”的，这点和Fortran是一样的。也就是说对于MATLAB的m x n的矩阵A。 A(1,1) 就是 M，A(2,1) 就是 (M+1) ，以此类推，A(i,j) 就是 *(M + m(j-1) + (i-1))

利用MATLAB自带的mex编译工具，有所限制，在源程序中只能调用一些C的标准库，不能调用opencv的库。在github上有人已经开发了一个mex工具包，提供了部分opencv库向MATLAB的转换的mex文件，我们可以下载我编译，还可以自己编写mexFunction并利用工具包中的mex编译工具添加相应的函数。

下面介绍安装的步骤。

下载mexopencv

在github上选择相应的版本下载，下载地址

下载后解压。

编译安装

文件中的readme.md文件有详细的安装教程，针对不同的平台（Linux、windows）

在windows下的安装步骤（在这之前先安装好opencv哦）：

1. 配置mex工具

   打开MATLAB，在命令行中输入：

   mex -setup

2. 编译

   将MATLAB的工作目录切换至下载文件的根目录，

   mexopencv.make('opencv_path', 'C:\OpenCV\build')

   注意：以上的opencv的目录要根据自己情况而定。下面是较为漫长的编译过程，之后我们就可以在MATLAB调用opencv的相应的函数，比如cv.findContours()

3. 生成帮助文档

   addpath('utils');MDoc;

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