如何实现matlab与c/c++混编

来源：互联网发布：oa系统java源码知乎编辑：程序博客网时间：2024/05/21 22:22

很多情况下，机器学习的算法都是在matlab下实现的。当然我发现现在很多也是用python写的。这些其实都不重要。

师兄经常抱怨CNN+DPM在matlab下实现一张图的行人检测速度实在是太慢。采取了c和matlab的混编。

今天我们就来看看究竟怎么混编的。其实说到底就是一维指针！

1.首先安装编译器。

在matlab里输入mex -setup,找到你电脑上装的编译器。我的是vs2010

2.编写c/c++函数

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

其中:

nlhs:输出参数的个数

plhs:输出参数的列表

nrhs:输入参数的个数

prhs:输入参数的列表

注意：这边函数名随便取的，不过保存的文件名就是在matlab里要调用的函数名。

3.例子：目的是想截取数组的部分元素组成新的数组
输入参数3个，目标数组，截取的行（向量），截取的列（向量）
输出参数2个，截取后数组，数组维数信息
在函数中展示了如何传入传出参数，以及如果从参数列表中取出每一个参数，MATLAB数据和C++数据的互相转换，还有一些输出函数等。

在桌面上新建ResizeArray.cpp文件（右击新建文本文档）

写入：

#include "mex.h" //MATLAB调用形式： [resizedArr, resizedDims] = ResizeArray(arr, selRows, sekCols)void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) {     if (nrhs != 3)    {        mexErrMsgTxt("参数个数不正确!");    }        int rowNum = mxGetM(prhs[0]);    int colNum = mxGetN(prhs[0]);    double* pArr = (double*)mxGetPr(prhs[0]);    //得到选择的行列信息    //无论是行向量还是列向量均支持    double* pSelRows = (double*)mxGetPr(prhs[1]);    double* pSelCols = (double*)mxGetPr(prhs[2]);    int selRowsRowNum = mxGetM(prhs[1]);    int selRowsColNum = mxGetN(prhs[1]);    if (selRowsRowNum!=1 && selRowsColNum!=1)    {        mexErrMsgTxt("行参数不正确！");    }    int selRowsNum = selRowsRowNum*selRowsColNum;            int selColsRowNum = mxGetM(prhs[2]);    int selColsColNum = mxGetN(prhs[2]);    if (selColsRowNum!=1 && selColsColNum!=1)    {        mexErrMsgTxt("列参数不正确！");    }    int selColsNum = selColsRowNum*selColsColNum;       plhs[1] = mxCreateDoubleMatrix(2, 1, mxREAL);    double* resizedDims = (double*)mxGetPr(plhs[1]);    resizedDims[0] = selRowsNum;    resizedDims[1] = selColsNum;             plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(selRowsNum, selColsNum, mxREAL);    double* pResizedArr =(double*)mxGetPr(plhs[0]);        //这里因为MATLAB中数据得按列优先    #define ARR(row,col) pArr[(col)*rowNum+row]    #define RARR(row,col) pResizedArr[(col)*selRowsNum+row]    for(int ri=0; ri<selRowsNum; ri++)    {     for(int ci=0; ci<selColsNum; ci++)     {      RARR(ri,ci)=ARR((int)pSelRows[ri]-1,(int)pSelCols[ci]-1);     }    }        mexPrintf("OK!/n"); }

4.编译c/c++函数为MEX函数

将matlab当前目录设置为桌面，在matlab中输入mex ResizeArray.cpp,编译成功后将会生成ResizeArray.mexW64

mexW32还是mexW64取决于你的操作系统是32还是64的。

5.在matlab里调用函数

arr=[11:19;21:29;31:39;41:49;51:59;61:69];
selRows=[1 3];
selCols=[2:4 5 9];
[rarr,rdims]=ResizeArray(arr,rows,cols);

结果：

0 0