OpenCV与Matlab混合编程：Visual C++配置详解

"这篇文档是关于在OpenCV平台上使用Matlab与Visual C++进行混合编程的方法总结，特别涉及了OpenCV在Matlab中的配置。作者使用的是Matlab2012b、Visual Studio2012及2010版本，并配合OpenCV2.4.4进行开发。在配置环境时，需要对系统环境变量进行设置，包括添加LIB、INCLUDE、BIN路径，以及针对OpenCV和Matlab的特定路径。同时，文中也提及了在Visual Studio中的简单配置提示，但主要关注Matlab的编译路径和调用Windows运行库的配置。" 在进行OpenCV、Matlab与Visual C++混合编程时，首先需要确保所有必要的软件都已经安装并且是兼容的。本案例中，作者使用的是Matlab2012b版本，这是一款强大的数学计算软件，提供了丰富的函数库和图形界面，便于科学计算和数据分析。而Visual Studio 2012和2010作为集成开发环境，用于编写和调试C++代码，它们与Matlab的接口使得混合编程成为可能。 OpenCV，全名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。在本案例中，OpenCV2.4.4版本被用于图像处理和分析。为了使Matlab能够调用OpenCV的功能，需要正确配置OpenCV的环境变量。具体步骤包括在系统环境变量的PATH中添加OpenCV的bin目录，以便执行文件能找到；在LIB中添加OpenCV的lib目录，以便链接器能找到所需的库文件；在INCLUDE中添加OpenCV的头文件路径，以便编译器能找到相关的头文件。 在配置Matlab环境时，创建一个新的环境变量MATLAB并指向MATLAB Compiler Runtime（MCR）的路径，这是运行由Matlab编译的独立应用程序所必需的。同时，需要将MCR的路径添加到PATH变量中，以便系统能够找到并执行Matlab编译的可执行文件。 在Windows环境下，为了使Matlab能够调用系统库，还需要配置一些Windows Kits相关的环境变量，如LIB、INCLUDE和BIN，这些通常包含Windows API的头文件和库文件。 混合编程的关键在于建立Matlab与C++之间的通信桥梁。在Visual Studio中，可以通过Matlab的MEX接口创建C++函数，这些函数可以被Matlab直接调用，实现C++代码与Matlab脚本的交互。在编写C++代码时，需要包含Matlab的MEX头文件，并使用特定的API来实现数据交换和函数调用。 这个混合编程过程涉及到多方面的配置和接口设计，需要理解Matlab的编译和运行机制，熟悉C++编程以及OpenCV库的使用。通过这样的结合，可以充分利用Matlab的便捷性和C++的性能，实现复杂的计算机视觉任务。在实际操作中，遇到问题时，可以参考OpenCV的官方论坛或开发者社区寻求帮助。