如何实现matlab与c/c++混编

最新推荐文章于 2023-07-08 21:04:19 发布

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本文详细介绍了如何在Matlab环境下通过C/C++实现代理函数，以提升特定任务（如行人检测）的速度。具体步骤包括安装编译器、编写C/C++函数、创建示例函数用于数组部分元素截取，并最终编译成MEX函数在Matlab中调用。案例展示了如何利用C/C++的高效性能来优化Matlab应用。

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很多情况下，机器学习的算法都是在matlab下实现的。当然我发现现在很多也是用python写的。这些其实都不重要。

师兄经常抱怨CNN+DPM在matlab下实现一张图的行人检测速度实在是太慢。采取了c和matlab的混编。

今天我们就来看看究竟怎么混编的。其实说到底就是一维指针！

1.首先安装编译器。

在matlab里输入mex -setup,找到你电脑上装的编译器。我的是vs2010

2.编写c/c++函数

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])

其中:

nlhs:输出参数的个数

plhs:输出参数的列表

nrhs:输入参数的个数

prhs:输入参数的列表

注意：这边函数名随便取的，不过保存的文件名就是在matlab里要调用的函数名。

3.例子：目的是想截取数组的部分元素组成新的数组
输入参数3个，目标数组，截取的行（向量），截取的列（向量）
输出参数2个，截取后数组，数组维数信息
在函数中展示了如何传入传出参数，以及如果从参数列表中取出每一个参数，MATLAB数据和C++数据的互相转换，还有一些输出函数等。

在桌面上新建ResizeArray.cpp文件（右击新建文本文档）

写入：

#include "mex.h" 
//MATLAB调用形式： [resizedArr, resizedDims] = ResizeArray(arr, selRows, sekCols)
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) 
{ 
    if (nrhs != 3)
    {
        mexErrMsgTxt("参数个数不正确!");
    }
    
    int rowNum = mxGetM(prhs[0]);
    int colNum = mxGetN(prhs[0]);
    double* pArr = (double*)mxGetPr(prhs[0]);
    //得到选择的行列信息
    //无论是行向量还是列向量均支持
    double* pSelRows = (double*)mxGetPr(prhs[1]);
    double* pSelCols = (double*)mxGetPr(prhs[2]);
    int selRowsRowNum = mxGetM(prhs[1]);
    int selRowsColNum = mxGetN(prhs[1]);
    if (selRowsRowNum!=1 && selRowsColNum!=1)
    {
        mexErrMsgTxt("行参数不正确！");
    }
    int selRowsNum = selRowsRowNum*selRowsColNum;
    
    
    int selColsRowNum = mxGetM(prhs[2]);
    int selColsColNum = mxGetN(prhs[2]);
    if (selColsRowNum!=1 && selColsColNum!=1)
    {
        mexErrMsgTxt("列参数不正确！");
    }
    int selColsNum = selColsRowNum*selColsColNum;
   
    plhs[1] = mxCreateDoubleMatrix(2, 1, mxREAL);
    double* resizedDims = (double*)mxGetPr(plhs[1]);
    resizedDims[0] = selRowsNum;
    resizedDims[1] = selColsNum;    
     
    plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(selRowsNum, selColsNum, mxREAL);
    double* pResizedArr =(double*)mxGetPr(plhs[0]);
    
    //这里因为MATLAB中数据得按列优先
    #define ARR(row,col) pArr[(col)*rowNum+row]
    #define RARR(row,col) pResizedArr[(col)*selRowsNum+row]
    for(int ri=0; ri<selRowsNum; ri++)
    {
     for(int ci=0; ci<selColsNum; ci++)
     {
      RARR(ri,ci)=ARR((int)pSelRows[ri]-1,(int)pSelCols[ci]-1);
     }
    }
    
    mexPrintf("OK!/n"); 
}

4.编译c/c++函数为MEX函数

将matlab当前目录设置为桌面，在matlab中输入mex ResizeArray.cpp,编译成功后将会生成ResizeArray.mexW64

mexW32还是mexW64取决于你的操作系统是32还是64的。

5.在matlab里调用函数

arr=[11:19;21:29;31:39;41:49;51:59;61:69];
selRows=[1 3];
selCols=[2:4 5 9];
[rarr,rdims]=ResizeArray(arr,rows,cols);

结果：