Matlab调用OpenCV库实战分享

"Matlab调用cpp+opencv库心得" 在本文中，作者分享了在Matlab中调用C++编写的OpenCV库的经验。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。它广泛应用于图像分析、识别、机器学习等领域。Matlab虽然自带丰富的数学计算功能，但在调用复杂图像处理库时，可能需要借助C++的高效性能。 调用流程如下： 1. **环境配置**：首先，你需要确保已经设置了正确的编译环境，例如使用Visual Studio（如VS2008或VS2005）。在Matlab中，通过`mex-setup`命令选择对应的编译器。 2. **修改mex选项文件**：在Matlab中，可以通过`mex-v`查看当前使用的mex选项文件，通常位于用户的MATLAB配置文件夹下，如`C:\Users\bit\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2009b\mexopts.bat`。打开该文件进行编辑。 3. **配置路径和头文件**：在编辑的选项文件中，更新`PATH`、`INCLUDE`和`LIB`等变量，确保它们包含OpenCV库的路径，这与在Visual Studio中配置项目属性相似。 4. **调整链接标志**：修改`LINKFLAGS`，添加必要的库文件，如`/dll/export:%ENTRYPOINT%/LIBPATH:"%LIBLOC%"cxcore200d.lib cv200d.lib highgui200d.lib ml200d.lib cvaux200d.lib libmx.lib libmex.lib libmat.lib/M`。这些是OpenCV不同模块的动态链接库，以及Matlab mex函数所需的库。 5. **编写C++代码**：创建C++源文件，实现需要用到的OpenCV函数，并提供Matlab接口。接口需要遵循mex函数的约定，以便Matlab能够正确调用。 6. **编译和调用**：使用Matlab的`mex`命令编译C++代码，生成mex文件。完成后，可以在Matlab环境中直接调用这个mex函数，从而间接调用到OpenCV的库函数。 通过这种方式，Matlab可以利用OpenCV的强大功能，同时保持其便捷的编程环境。这种方法对于需要高性能计算和复杂图像处理的项目非常有用，但需要注意的是，正确配置编译环境和链接选项是成功的关键。 在论坛中，这样的讨论可以帮助遇到类似问题的开发者，他们可以从中获取解决办法或者寻求帮助。此外，OpenCV的论坛是一个宝贵的资源，提供了大量关于OpenCV的教程、常见问题解答、函数说明等，对学习和使用OpenCV非常有帮助。