VC调用MATLAB工具箱进行图像处理的混合编程实践

"这篇文章主要介绍了如何在VC6.0开发软件环境下进行MATLAB与VC的混合编程，特别是在图像处理领域的应用。作者通过一个实例演示了如何利用VC编写图像处理框架，并调用MATLAB的工具箱函数，如Canny边缘检测、直方图均衡和添加噪声等操作。" 在MATLAB与VC的混合编程中，MATLAB作为一个强大的科学计算和数据分析工具，其内置的丰富函数和工具箱成为了一种宝贵的资源。VC（Visual C++）则是一个常用的集成开发环境，适用于各种应用程序的开发。通过将MATLAB的功能集成到VC中，开发者可以利用MATLAB的高级算法和便捷语法，同时利用VC的高效编程和系统级访问能力。 MATLAB7.0引入了MATLAB Compiler和MATLAB Engine，使得在VC中直接调用MATLAB函数成为可能。MATLAB Engine采用了Client/Server架构，通过ActiveX组件与MATLAB接口通信，其中`engEvalString`是一个关键函数，它允许在VC程序中执行MATLAB代码。在实现混合编程时，开发者首先需要在MATLAB环境中安装MCR（MATLAB Component Runtime），这是一个运行时环境，使得MATLAB编译的代码可以在不安装MATLAB的系统上运行。 在VC环境中，设置MATLAB Engine的关键步骤包括： 1. 安装MCR：找到MCR的安装文件（例如位于`C:\Matlab7\toolbox\compiler\deploy\win32\MCRInstaller.exe`），按照提示完成安装。 2. 配置VC项目设置：在VC项目中，需要设置包含MATLAB Engine相关库的路径。在`Project->Settings`里，选择`Link`选项卡，然后在`Object/library modules`中添加`mclmcr.lib`, `libmat.lib`, `libmex.lib`, `libmx.lib`以及任何其他必要的库文件。 一旦这些设置完成，开发者就可以在VC的源代码中调用MATLAB的函数。例如，可以使用`engEvalString`函数执行MATLAB代码，如下所示： ```cpp // 初始化MATLAB Engine engOpen(NULL); // 调用MATLAB的函数，例如Canny边缘检测 char* matlabCmd = "edges = edge(I, 'canny')"; engEvalString(engine, matlabCmd); // 获取结果并进行后续处理 ``` 在这个例子中，`I`是输入的图像，`edge`是MATLAB的工具箱函数，`'canny'`是边缘检测方法。通过这种方式，开发者可以在VC程序中无缝集成MATLAB的图像处理能力。 文章还提到，作者已经预先建立了一个图像打开平台，这个平台可以帮助快速构建图像处理应用程序的基础。对于那些没有这个平台的读者，建议参考提供的链接（http://contact.ys168.com/）来创建自己的图像处理框架。 MATLAB与VC的混合编程提供了一种高效的方法，使得开发者能够利用MATLAB的强大功能，同时利用VC的灵活性和控制力，特别适合于需要高级计算和图像处理的应用场景。通过理解并实践上述步骤，开发者可以成功地将MATLAB集成到他们的VC项目中，提升代码的效率和功能。