Matlab与C++混合编程（依赖OpenCV）
之前在运行别人论文的代码的时候，经常有遇到Matlab与C++混合编程的影子。实际上就是通过Matlab的Mex工具将C++的代码编译成Matlab支持调用的可执行文件和函数接口。这样一方面可以在Matlab中利用已经编写好的函数，尽管这个函数是用C++编写的。实现了交流无国界，没有江山一统的谁，只有四海之内皆兄弟的豪气。另一方面，取C++所长补己之短。Matlab擅长矩阵运算，但对循环操作的效率不及C++来得高效，例如Hilbert矩阵的创建。所以对于具有大循环的运算，可以借C++之力来完成。
一、初级
mexAdd.cpp
1.
2. usingnamespacestd;
3.
4. doubleadd(doublex, doubley)
5.
6. returnx + y;
7.
1、修改代码文件
1）添加头文件mex.h
#include"mex.h"2）添加接口函数mexFunction()
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
}首先，这个函数是没有返回值的。它不是通过返回值把c++代码的计算结果传回Matlab的，而是通过对参数plhs的赋值。例如我们在Matlab中，调用这个add函数一般是这样：
nlhs: 感觉是number of left hand size parameters，也就是Matlab调用语句左边的变量个数，实际上就是需要返回给Matlab的返回值变量有多少个。例如上面c = add(a, b);就只有一个返回参数c，所以nlhs就是1；
plhs: 感觉是pointer of left hand size parameters，也就是函数返回参数的指针。但它是一个指针数组。换句话说，它是一个数组，每个元素是个指针，每个指针指向一个数据类型为mxArray的返回参数。例如上面c = add(a, b);就只有一个返回参数c，所以该数组只有一个指针，plhs[0]指向的结果会赋值给c。
nrhs: 这个是number of right hand size parameters，也就是Matlab调用语句右边的变量个数。例如上面c = add(a, b)，它给c++代码传入了两个参数a和b，所以nrhs为2；
因为Matlab最基本的单元为array，无论是什么类型也好，如有doublearray、 cell array、struct array……所以a,b,c都是array，b = 1.1便是一个1x1的double array。而在C语言中，Matlab的array使用mxArray类型来表示。所以就不难明白为什么plhs和prhs都是指向mxArray类型的指针数组（参考资料[1]）。
那mexFunction函数的函数体要怎么写呢？怎么样通过这个接口函数将Matlab的参数和c++代码中的相对应的参数联系起来呢？我们先把这个代码全部展现出来。
最后的mexAdd.cpp是这样：
mexAdd.cpp
1. "opencv2/opencv.hpp"
2. "mex.h"
3.
4. doubleadd(doublex, doubley)
5.
6. returnx + y;
7.
8.
9.
10. voidmexFunction(intnlhs, mxArray *plhs[], intnrhs, constmxArray *prhs[])
11.
12. double*a;
13. doubleb, 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.
实际上mexFunction是没有这么简单的，我们要对用户的输入自变量的个数和类型进行测试，以确保输入正确。如在add函数的例子中，用户输入char array便是一种错误了。
从上面的讲述中我们总结出，MEX文件实现了一种接口，把C语言中的计算结果适当地返回给Matlab罢了。当我们已经有用C编写的大型程序时，大可不必在 Matlab里重写，只写个接口，做成MEX文件就成了。另外，在Matlab程序中的部分计算瓶颈（如循环），可通过MEX文件用C语言实现，以提高计算速度（参考资料[1]）。
2、编译修改后的c++文件
文件修改完后，我们需要将他编译，生成Matlab支持的可执行文件。这里需要的是Matlab自带的Mex工具。但在编译器，我们需要配置下这个工具，告诉它你要采用什么编译器来编译我们的c/c++代码。在Matlab中运行：
>> mex -setup
就会出现叫你选择一个默认的编译器。例如我这里是叫选择Matlab自带的Lcc或者我自己在电脑上安装的Microsoft Visual C++ 2010。一般都是选择后者。配置这个就可以编译了。编译也有以下几种情况：
>> mex XXX.cpp
>> mex X1.cpp X2.cpp X3.cpp %多个cpp文件，且有依赖。生成的库名字叫X1
>> mex -largeArrayDims X1.cpp %对64位系统，通过这个选项来指定使用处理大容量数组的API。因为Matlab与C++之间的接口是以32位系统作为标准的，这就导致了人们在处理大容量数据时没办法利用C和C++语言的速度优势。但对64位系统来说，系统资源一般都比32位系统要充足，所以指定该接口，让它对大容量数据处理更游刃有余。
还有一些编译选项，和gcc一样。例如-I指定额外需要include的目录，-L指定额外需要连接的库的目录，-l指定额外需要链接的库等。
对于我们的程序就简单了。在MATLAB命令窗口输入以下命令：mexmexAdd.cpp，即可编译成功。编译成功后，在同文件夹下会出现一个同名的，但后缀是mexw32（32位的系统）或者mexw64（64位的系统）的文件，例如mexAdd.mexw32。然后在Matlab中就可以直接调用它来运算了：
>> ans = mexAdd(0.5, 0.8);
二、进阶
上面我们针对的是处理标量的情况，也就是数a,b或者c。这节我们让它处理二维数组，也就是图像。为了验证，我们很傻瓜地完成以下功能：
也就是将一个图像文件名，传递给c++的代码，然后c++代码将这个图像读入，再转成灰度图，然后返回给Matlab。而c++代码里面的图像读入和灰度转换的操作通过调用OpenCV的库函数来实现。是不是很傻瓜呢？因为Matlab已经有实现同样功能的函数了。对，没错，就是多此一举。但我们只是为了说明二维数组的传递过程，没有什么用意。不过，如果要计算两个图像的光流的话，Matlab可能就真正需要OpenCV的帮助了。
另外，因为cpp文件要链接OpenCV的库，所以为了统一或者规范编译工程，我写了一个make.m文件，它的功能类似于Makefile，实际上就实现了mex编译这个工程时候的编译规则。具体可以看后面的代码，然后就知道在里面做了什么了。
首先是RGB2Gray.cpp代码：
1. Interface: convert an image to gray and return to Matlab
2. Author : zouxy
3. Date : 2014-03-05
4
6.
7. "opencv2/opencv.hpp"
8. "mex.h"
9.
10. usingnamespacecv;
11.
12.
13.
14.
15. voidexit_with_help()
16.
17. mexPrintf(
18. "Usage: [imageMatrix] = DenseTrack('imageFile.jpg');\n"
19. );
20.
21.
22. staticvoidfake_answer(mxArray *plhs[])
23.
24. plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL);
25.
26.
27. voidRGB2Gray(char*filename, mxArray *plhs[])
28.
29. // read the image
30. Mat image = imread(filename);
31. if(image.empty()) {
32. mexPrintf("can't open input file %s\n", filename);
33. fake_answer(plhs);
34. return;
35. }
36.
37. // convert it to gray format
38. Mat gray;
39. if(image.channels() == 3)
40. cvtColor(image, gray, CV_RGB2GRAY);
41. else
42. image.copyTo(gray);
43.
44. // convert the result to Matlab-supported format for returning
45. introws = gray.rows;
46. intcols = gray.cols;
47. plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(rows, cols, mxREAL);
48. double*imgMat;
49. imgMat = mxGetPr(plhs[0]);
50. for(inti = 0; i < rows; i++)
51. for(intj = 0; j < cols; j++)
52. *(imgMat + i + j * rows) = (double)gray.at(i, j);
53.
54. return;
55.
56.
57. voidmexFunction(intnlhs, mxArray *plhs[], intnrhs, constmxArray *prhs[])
58.
59. if(nrhs == 1)
60. {
61. charfilename[256];
62. mxGetString(prhs[0], filename, mxGetN(prhs[0]) + 1);
63. if(filename == NULL)
64. {
65. mexPrintf("Error: filename is NULL\n");
66. exit_with_help();
67. return;
68. }
69.
70. RGB2Gray(filename, plhs);
71. }
72. else
73. {
74. exit_with_help();
75. fake_answer(plhs);
76. return;
77. }
78.
和上面的相比，里面多了几个东西。第一个就是传入参数的测试，看看Matlab传入的参数是否存在错误，还包括了些异常处理。第二个就是帮助信息。第三个就是主要的实现函数了。只有OpenCV的读图像和灰度转换这里就不讲了，就是两个函数的调用。关键的地方还是如果把一个图像，也就是二维数组，传递给mexFunction的参数，让它返回给Matlab。实际上，我们只要清楚一点：
好了，下面是make.m文件。里面需要获取你的电脑的系统版本是32还是64位的，来选择编译选项。然后添加OpenCV的相关配置。如果您需要使用使用，请修改成您的OpenCV的相关目录。然后给出一个需要编译的文件的列表。最后分析这个列表，加上编译选项，用mex来编译列表里面的所有文件。
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 :
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. all;
13.
14.
15. get the architecture of thiscomputer
16. = strcmp(computer,'MACI64') || strcmp(computer,'GLNXA64') || strcmp(computer,'PCWIN64');
17.
18.
19.
20. the configuration of compiler
21. You need to modify thisconfiguration according to your own path of OpenCV
22. Notice: ifyour system is 64bit, your OpenCV must be 64bit!
23. './';
24. = ' -O -DNDEBUG -I.\ -ID:\OpenCV_64\include'; % your OpenCV "include"path
25. = ' -LD:\OpenCV_64\lib'; % your OpenCV "lib"path
26. = ' -lopencv_core240 -lopencv_highgui240 -lopencv_video240 -lopencv_imgproc240';
27. ifis_64bit
28. CPPFLAGS = [CPPFLAGS ' -largeArrayDims'];
29.
30. add your files here!
31. = {
32. % the list of your code files which need to be compiled
33. 'RGB2Gray.cpp'
34.
35.
36.
37.
38. compiling...
39. fork = 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.
46.
47. 'Congratulations, compilation successful!!!\n');
三、使用方法和结果
1、编译
注：以上Matlab的说明都是在你的cpp文件所在目录下。
