Matlab调用OpenCV的三种方式

Matlab本身有着出色的图像算法分析工具，但有时我们出于速度和开发的需要，在matlab中调用opencv辅助处理，那么如何在matlab中调用opencv呢？这篇博客介绍三种方式：Matlab嵌入C++，使用mexOpenCV第三方工具，使用Matlab官方提供的Computer Vision Toolbox中的OpenCVInterface。

Matlab中嵌入C++

在Matlab中嵌入C++，C++链接OpenCV库不失为一种选择，其核心就是matlab中混编C++，参见我之前的博客，Matlab嵌入C++，API，编译与调试

只是注意在用mex工具编译的过程中链接OpenCV的库就可以了

mex test.cpp -R2018a -I'C:/opencv/include' -L'C:/opencv/x64/vc15/lib' -lopencv_world347

使用mexOpenCV工具

直接放工具了，这个工具只支持到opencv3.4.1（需要自己编译），博主试过，编译很顺利，没有什么坑，按照github页面的wiki说明安装即可

如果你安装的有VS2019，那么你很幸运，博主已经编译好了二进制文件，直接下载就可以。还是上面的github地址，切换一下分支，到opencv341vc16x64-matlab2019b分支，直接下载（因为有二进制文件，所以可能下载比较久）。

下载完成后，将mexopencv/bin文件夹设置到系统环境变量path中(注意，是系统的path而不是matlab的搜索路径)，将mexopencv目录和mexopencv/cv_contrib目录设置为Matlab搜索路径，然后输入 cv.getBuildInformation()，弹出如下信息，就代表可以使用了。

使用OpenCVInterface

https://ww2.mathworks.cn/help/vision/ug/opencv-interface.html?requestedDomain=cn

命令行运行 visionSupportPackages 进行安装，然后按照上面链接中的教程运行demo即可

如果以上方法不满意，也可以C++调用Matlab、转投python