Posted on 2006-12-02 20:11
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VCMatlab
一、引言
Visual C++
是一种可视化编程语言。它集成了功能强大的编辑器、编译器、链接器、调试器、
App Wizard
、
Class Wiz?
鄄
ard
、
AppStudio
等多种多样的可视化编程工具,利用它可以完成各种应用程序的开发。此外
Visual C++
语言与其它高级语言相比有很高的代码执行效率。但是在编写例如数字图像处理方面的程序时就需要比较复杂的算法,编写得不好就会影响程序的运行速度。
Matlab
是一种高性能的数值计算和可视化编程软件,在数值分析、信号处理、系统辨识、特殊函数和图形处理等方面具有广泛的应用。它将数值计算与图形可视化功能完美结合,具有开放的设计理念,提供了多个与外部程序的接口,而且提供多个面向不同领域扩展的工具箱支持,这些都使得
Matlab
在许多学科领域中成为计算机辅助设计与分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。特别是
Matlab
在图像处理方面更具有明显的优势。它支持多达
15
种不同格式的图像文件;具有强大的矩阵运算功能,在进行一些简单的图像变换时可以避免很多繁琐的计算;图形显示方便,甚至在调试过程中也能随时观察图形的变化;带有丰富的图像处理函数库。
由上可见,如果把
Matlab
与
Visual C++
在图像处理的应用中结合起来,将会大大提高编程效率。本文通过在
Visual C++
中调用
Matlab
引擎的方法进行图像处理混合编程,这样既方便了调用
Matlab
工具箱中的图像处理函数,又精简了源程序代码,还保留了
Visual C++
面向对象及可视化等
Win?
鄄
dows
程序风格和快速处理数据的能力。
二、
Visual C++
与
Matlab
混合编程环境
(一)
Matlab
引擎
Matlab
引擎采用客户机
/
服务器(
C/S
)计算模式。实际应用过程中,用户编写的高级语言的程序作为前端客户机程序,
Matlab
引擎接收它传来的数据信息,并给引擎传递执行命令所需要的信息。
Matlab engine
提供了一组
Matlab API
函数(
Application Program Interface
),我们通过一种专门的对象类型
———Matlab
数组
(mxArray)
来完成
Matlab
引擎与
Visual C++
之间的数据交换。我们不必关心
Matlab Engine
是如何实现的,只要调用这些
API
函数即可。
下面是几个常用的
Matlab API
函数:
1
.
EngOpen
:打开
/
开启
Matlab
引擎;
2
.
Engclose
:关闭
Matlab
引擎;
3
.
EngGetArray
:从
Matlab engine
中获得一个
Matlab
矩阵,用于数据交换
4
.
EngEvalString
:在
Matlab
引擎中执行输入的
Matlab
命令;
5
.
EngPutVariable
:从应用程序向
Matlab
引擎发送一个
Matlab
矩阵(
mxArray
类型),用于数据交换;
6
.
EngOutputBuffer
:创建字符缓冲区以获取
Matlab
文本输出
(二)
Matlab
与
Visual C++
混合编程环境
操作系统:
Windows XP
软件环境:
Visual C++6.0
中文版
Matlab7.0
工程属性设置:
1.
在
Visual C++
环境下新建一个基于对话框的
MFC
(
EXE
)类型的工程
2.
设置工程属性在工具栏的
“
工程
”
菜单中选择
“
设置
”
子菜单,然后:
(
1
)在
“C/C++”
标签下的
“
分类
”
下拉列表框中选择
“
预处理器
”
,在
“
附加包含路径
”
文本框中加入
Matlab
软件的
“in?
鄄
clude”
文件夹安装路径。
(
2
)在
“
连接
”
标签下的
“
分类
”
下拉列表框里选择
“
常规
”
选项,在
“
对象
/
库模块
”
文本框里添加
Matlab
库文件
libeng.lib
、
libmx.lib
、
libmat.lib
和
matlab.lib
。
(
3
)在
“
连接
”
标签下的
“
分类
”
下拉列表框里选择
“
输入
”
选项,在
“
附加库路径
”
文本框里面添加以上四个库文件所在文件夹的路径。
(
4
)若用的是旧版本的
Matlab
,且没有自带以上所需的库文件,则需要将
Matlab
软件的
libeng.def
、
libmx.def
等文件生成相应的库文件。
三、
Visual C++
与
Matlab
混合编程方法
在
Visual C++
中新建一个
MFC AppWizard(EXE)
类型的工程,命名为
mypro
。
Visual C++
为这种类型的工程提供了
“
单文档
”
、
“
多文档
”
和
“
基于对话框
”
等三种不同的界面,我们选择
“
基于对话框
”
这一选项,并以图像的边缘提取处理为例,来说明
Visual C++
与
Matlab
混合编程处理图像的方法。建立好的对话框界面如图
1
所示。在
“
确定
”
按钮的响应函数中添加如下代码:
Void CmyproDlg::OnOK()
{/*Cstring
为
MFC
工程中特有的数据类型定义
name
与
suanzi
两变量用来接收对话框传来的数据
*/
CString name
;
CString suanzi
;
UpdateData(true)
;
//
将数据存入前面所定义的变量中
name=pic_name
;
//
存入图像文件名
suanzi=pic_suanzi;//
存入边缘提取算子
/*name,suanzi
是
Visual C++
中的
Cstring
型变量,而
Mat?
鄄
lab
引擎使用的变量是
Char
型,所以要转化
*/
char name1[20] = {0};
char suanzi1[20] = {0};
char szTemp[100] = {0};
for(int i=0;i<=name.GetLength()-1;i++){name1[i]=name.GetAt(i);}
name1[i]='\0';//
添加字符串结束符
for(int j=0;j<=suanzi.GetLength()-1;j++){suanzi1[j]=suanzi.GetAt(j);}
suanzi1[j]='\0';
Engine *ep; //
创建
Matlab
引擎指针
if(!(ep=engOpen(NULL)))
{fprintf(stderr,"\nCan not start Matlab engine\n");
return;
}//
判断引擎是否成功打开
mxArray *t=NULL; //Matlab
引擎中用的是
mxArray
型的数据
mxArray *s=NULL;
t=mxCreateString(name1);//
建立
MATLAB
字符串数组
s=mxCreateString(suanzi1);
engPutVariable(ep,"t",t); //
把数组放到
Matlab
工作区
engPutVariable(ep,"s",s);
strcpy(szTemp,"l=imread('");
strcat(szTemp,name1);
strcat(szTemp,"');");
engEvalString(ep,szTemp);//
变成灰度图
engEvalString(ep,"k=rgb2gray(l);");
engEvalString (ep,"imshow(k);");//
显示灰度图
strcpy(szTemp,"bw=edge(k,'");
strcat(SzTemp,suanzi1); //
边缘提取
strcat(szTemp,"');");
engEvalString(ep,szTemp);
engEvalString(ep,"figure;");
engEvalString(ep,"imshow(bw);");//
显示边缘提取后的图像
mxDestroyArray(t); //
释放数组内存
mxDestroyArray(s);
engClose(ep);//
关闭引擎
}
注意:在添加以上代码前,首先在该对话框源文件
(CmyproDlg.cpp)
的开头部分引入
Matlab
的两个头文件:
#include “engine.h”
#include “matrix.h”
然后编译并执行
chuangkou
工程。在图
1
所显示的对话框中输入图像文件和边缘提取算子
,
然后点击
“
确定
”
按钮,原图像如图
2
所示,程序执行后显示的灰度图如图
3
所示,显示的边缘提取后的图像如图
4
所示。
四、应用实例
某广告公司欲制作一喷有中国地图的大型广告牌,如图
2
所示。在采用计算机自动完成广告牌总制造费用的计算过程中,因单位面积喷绘费用随颜料不同而有所差别,故需首先计算相同颜色不同省份的总面积,再计算出每种颜料总面积进而求出其单项总费用后,那么就可以方便地求出整个地图的总喷绘费用。在这一过程中,我们采用
VC++
与
Matlab
混合编程的方法,求出了地图的边缘提取后的图像,如图
4
所示,得出了各个省份的轮廓曲线,再求出每一块的面积,然后就可以计算广告牌的喷绘费用了。
结果表明,在图像处理过程中使用
Visual C++
调用
MatLAB
引擎的方法,大大地简化了图像处理的各种操作。此外,本例是采用对图像的边缘提取处理来说明这种混合编程的。然而实际应用过程中,
Matlab
与
Visual C++
混合编程的应用范围要更加广泛。例如,我们可以通过调用
Matlab
图像处理工具箱中的
wiener2
函数在
Visual C++
中对图像进行二维适应性去噪过滤处理,还可以调用
Matlab
图像处理工具箱中的
subimage
函数在
Visual C++
中实现在一幅图像中显示多个图像的操作,或者调用
imwrite
函数把图像写入图形文件,等等。此外,
Matlab
图像显示工具提供了对所显示的图像的一系列操作,如打印、保存等,方便了用户对处理结果的操作。
五、结语
通过调用
Matlab
引擎,在
Visual C++
中很方便地实现了对图像的处理操作。由于
Matlab
的图形图像工具箱提供了功能强大的图形图像处理函数
,
通过在
Visual C++
中调用它们可以很方便而且高效地处理图像。这种混合编程的方法具有很强的实用性。
【参考文献】
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罗军辉,冯平,哈力旦
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在图像处理中的应用
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.北京:机械工业出版社,
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程序设计
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.北京:电子工业出版社,
2004
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图形图像处理应用教程
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.北京:中国水利水电出版社,
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