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matlab与vc混合编排的问题

    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 Wizard 、 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 Windows 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 “include” 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。