python 循环调用matlab

本文介绍了一种通过Python调用Matlab引擎的方法,实现图像质量无参考评价(NIQE)。文章详细展示了如何建立Matlab进程,执行图像质量评估操作,并在完成后关闭进程,避免长时间运行导致的问题。
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%1 start matlab process
eng = matlab.engine.connect_matlab()
% eng = matlab.engine.start_matlab() %之前用的这种方式运行时间长会报错 不知道为啥
%get the process name
 names = matlab.engine.find_matlab()
 print('matlab process name: ',names)
 
% 2 excute operation
for i=1:n
scores +=  eng.calc_NIQE(save_img_path,4)
end

% 3 exit process
eng.quit()

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think> 我们之前讨论了如何将MATLAB数据转换为CSV或Excel格式。现在用户的问题是关于Python调用MATLAB类型数据的方法。根据用户提供的引用,我们可以总结出几种方法,特别是使用MATLAB Engine API for Python。 用户引用的内容主要涉及: 1. 使用Matlab Engine API,需要安装MATLAB和对应的引擎库,然后在Python中导入`matlab.engine`模块来调用MATLAB函数。 2. 调用时需要注意MATLAB文件(.m文件)必须和Python脚本在同一工作路径下,否则会报错。 3. 调用方式:通过启动的MATLAB引擎对象,使用`matlab.engine`模块来调用MATLAB函数,并传递参数。 4. 另外,引用[3]提到了一种场景:将Python中的数据(如Numpy数组)传递给MATLAB函数处理,然后再返回结果。 根据这些信息,我们可以整理出Python调用MATLAB函数的具体步骤,包括安装配置、基本调用方法、参数传递和结果返回。 ### 回答结构: 1. **安装与配置MATLAB Engine for Python**:说明如何安装。 2. **基本调用流程**:启动引擎、调用函数、关闭引擎。 3. **参数传递与数据类型转换**:如何将Python的数据类型转换为MATLAB可识别的类型,以及返回时的转换。 4. **示例演示**:包括数值计算和数组处理(如图像处理)。 5. **常见问题与优化**:如路径设置、性能问题等。 下面开始组织回答: </think> ### Python调用MATLAB数据的方法 通过MATLAB Engine API for Python,可实现PythonMATLAB的数据交互。以下是核心步骤和示例: --- #### 1. **安装配置MATLAB Engine for Python** **前提**:需安装MATLAB(R2014b及以上版本)和兼容的Python环境(如Python 3.7-3.10)[^1]。 **安装步骤**: ```bash # 在Anaconda Prompt或终端执行 cd "matlabroot\extern\engines\python" # 进入MATLAB引擎目录 python setup.py install # 安装引擎 ``` > **注意**: > - MATLABPython版本需兼容(通过`matlab.engine.isEngineShared`验证) > - 若路径含空格,需用双引号包裹路径[^4] --- #### 2. **Python调用MATLAB函数的核心流程 ##### (1) 启动MATLAB引擎 ```python import matlab.engine eng = matlab.engine.start_matlab() # 启动引擎 ``` ##### (2) 数据传递与函数调用 ```python # 示例:传递Python列表,调用MATLAB求和函数 py_list = [1, 2, 3] ml_array = matlab.double(py_list) # 转换为MATLAB双精度数组 result = eng.sum(ml_array) # 调用MATLAB的sum函数 print(result) # 输出: 6.0 ``` ##### (3) 关闭引擎 ```python eng.quit() # 释放资源 ``` --- #### 3. **数据类型映射规则 | Python类型 | MATLAB类型 | 转换方法 | |------------------|--------------------|-------------------------| | `list` | `double数组` | `matlab.double([1,2,3])` | | `numpy.ndarray` | `多维数组` | `matlab.double(arr.tolist())` | | `str` | `字符向量` | 直接传递(如`eng.sqrt(4)`) | | `dict` | `结构体` | `eng.struct(**dict)` | > **关键点**: > - MATLAB函数返回的`matlab.double`需用`.tolist()`转为Python列表 > - 图像等二进制数据用`bytearray`传递[^3] --- #### 4. **完整实战示例:图像处理 ```python import matlab.engine import numpy as np from PIL import Image # 读取图像并转为NumPy数组 img_py = Image.open("input.jpg") np_img = np.array(img_py) # 调用MATLAB放大图像 eng = matlab.engine.start_matlab() ml_img = matlab.uint8(np_img.tolist()) # 转为MATLAB数组 result = eng.imresize(ml_img, 4.0) # 4倍上采样 # 转回Python格式保存 output = np.array(result._data).reshape(result.size).astype("uint8") Image.fromarray(output).save("output.jpg") eng.quit() ``` --- #### 5. **常见问题解决 - **路径错误**:确保`.m`文件与Python脚本同目录,或添加路径: ```python eng.addpath(r"D:\matlab_scripts", nargout=0) ``` - **性能优化**: - 避免循环内频繁启停引擎(单次启动多次调用) - 使用`parpool`并行计算[^1] - **中文编码**:在MATLAB中设置: ```matlab feature('DefaultCharacterSet', 'UTF-8'); ``` > 通过MATLAB Engine API,Python可无缝调用MATLAB函数处理复杂数据(如信号处理、矩阵运算),弥补Python在数值计算领域的不足[^3]。 ---
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