c++ - 即使OpenCV如此完善，为什么Matlab在计算机视觉社区中如此受欢迎？

Question

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我注意到，到目前为止，即使OpenCV是针对C++的非常成熟的软件包，Matlab仍在计算机视觉和图像处理社区中非常流行。我从未使用过Matlab，但从中看，我发现C++中没有优于OpenCV的优点。它是如此常用，但是我正在考虑将其拾起。

为什么在人群中如此受欢迎？与OpenCV相比，它有什么优势？

最佳答案

我是计算机视觉的博士研究生，我已经回答过关于matlab和python在科学家中的比较问题:
What is MATLAB good for? Why is it so used by universities? When is it better than Python?

我将更新我的答案，以比较用于计算机视觉的matlab和opencv:

我以前只用C++/OpenCV编写代码，但是自从开始攻读博士学位(开始3年)以来，我只在Matlab中编写代码。所以我很了解这个话题。

与opencv相比，matlab如此出色并得到广泛使用有一个原因:

极速编码

就个人而言，我在matlab中编写代码的速度是OpenCV/C++的10倍左右，并且最后的错误更少。

1)计算机视觉研究人员需要快速成型

在研究环境中，我们(希望)经常有新的想法，并且我们想很快地对其进行测试，以查明在这个方向上是否值得坚持下去。通常，我们编写的代码中只有一小部分会有用。而且，通常无法事先猜测一个想法是否可行。

Matlab在执行时通常慢一些，而opencv绝对是运行时间最快的，但是我们不在乎。因为我们不知道哪种方法会成功，所以我们不得不尝试很多事情，所以瓶颈是编程时间，因为我们的代码通常会运行几次才能得到结果，就这样。

因此，让我们看看matlab如何帮助缩短编程时间。

2)我需要的一切已经存在

Matlab实际上具有我需要的许多功能，因此我不必一直重新发明它们:

将矩阵的索引更改为2d坐标:ind2sub提取图像的所有色块:im2col；计算图像的直方图:hist(Im(:))；在列表unique(list)中找到唯一元素；向矩阵bsxfun(@plus,M,V)的所有 vector 添加一个 vector ; n维数组上的卷积convn(A);计算代码子部分的计算时间:tic; %%code; toc；裁剪图像的图形界面:imcrop(im);

list 可能很长...
使用帮助很容易找到它们。

但是，考虑到纯计算机视觉功能，我认为核心Opencv比matlab加工具箱更为详尽。但是，如今，如此众多的研究人员在matlab中发布其源代码，因此，如果您想测试最新发现，则基本上必须使用matlab。

3)没有C++特有的问题

无需分配和释放内存。 Matlab为您做到了，因此您可以专注于工作。

没有缓冲区溢出。因此，不再需要长时间寻找崩溃的地方。 Matlab自动停止，并告诉您代码在哪里尝试获得矩阵范围之外的值。

没有编译时间...

没有标题可写...

4)IDE

一个例子:我启动一个脚本。由于矩阵，会产生错误。 我仍然可以使用命令行执行代码。 我将其可视化为:imagesc(matrix)。我看到矩阵的最后一行很奇怪。我修复了错误。 所有变量仍设置为。我选择剩下的代码，按F9键执行选择，一切继续。 使得调试变得快速。

Matlab在执行之前强调了我的一些错误。这样我就可以很快看到问题所在。它提出了一些使我的代码更快的方法。

使用 OpenCV/C++/Visual Studio ，我可以调试。但是这个调试器不允许我在调试期间执行代码，因此，例如，我无法可视化矩阵等。因此，在实践中，我必须复制粘贴一些代码以转储矩阵，以检查错误在哪里。这是非常痛苦的。

IDE中包含一个很棒的分析器。相比之下，使用C++的KCahcegrind实在是太痛苦了。

我在那儿写了更多:
Are there any alternative editors for .m files?

5)简码

Matlab代码的范围更广，这意味着更易于调试，阅读，理解和:代码看起来像我的公式。

为了规范化矩阵的所有列(我一直都需要)，我这样做:bsxfun(@times,A,1./sqrt(sum(A.^2)))
要从矩阵中删除所有总和较小的列:
A(:,sum(A)<e)=[]
要在GPU上进行计算:

gpuX = gpuarray(X); 
%%% code normally and everything is done on GPU

验证我的代码:

parfor n=1:100
%%% code normally and everything is multi-threaded

哪种语言能胜过那个？

当然，我很少需要进行循环，所有内容都包含在函数中，这使代码更易于阅读，而且索引也不麻烦。因此，我可以专注于要编程的内容，而不是如何编程。

6)绘图工具

Matlab以绘图工具而闻名。他们非常有帮助。 OpenCV仅具有基本的绘图功能。

7)出色的文档

通过键入 doc可以很容易地对其进行访问

PS:我不喜欢Matlab:价格

关于c++ - 即使OpenCV如此完善，为什么Matlab在计算机视觉社区中如此受欢迎？ ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8828860/

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Answer 1

我是计算机视觉的博士研究生，我已经回答过关于matlab和python在科学家中的比较问题:
What is MATLAB good for? Why is it so used by universities? When is it better than Python?

我将更新我的答案，以比较用于计算机视觉的matlab和opencv:

我以前只用C++/OpenCV编写代码，但是自从开始攻读博士学位(开始3年)以来，我只在Matlab中编写代码。所以我很了解这个话题。

与opencv相比，matlab如此出色并得到广泛使用有一个原因:

极速编码

就个人而言，我在matlab中编写代码的速度是OpenCV/C++的10倍左右，并且最后的错误更少。

1)计算机视觉研究人员需要快速成型

在研究环境中，我们(希望)经常有新的想法，并且我们想很快地对其进行测试，以查明在这个方向上是否值得坚持下去。通常，我们编写的代码中只有一小部分会有用。而且，通常无法事先猜测一个想法是否可行。

Matlab在执行时通常慢一些，而opencv绝对是运行时间最快的，但是我们不在乎。因为我们不知道哪种方法会成功，所以我们不得不尝试很多事情，所以瓶颈是编程时间，因为我们的代码通常会运行几次才能得到结果，就这样。

因此，让我们看看matlab如何帮助缩短编程时间。

2)我需要的一切已经存在

Matlab实际上具有我需要的许多功能，因此我不必一直重新发明它们:

将矩阵的索引更改为2d坐标:ind2sub提取图像的所有色块:im2col；计算图像的直方图:hist(Im(:))；在列表unique(list)中找到唯一元素；向矩阵bsxfun(@plus,M,V)的所有 vector 添加一个 vector ; n维数组上的卷积convn(A);计算代码子部分的计算时间:tic; %%code; toc；裁剪图像的图形界面:imcrop(im);

list 可能很长...
使用帮助很容易找到它们。

但是，考虑到纯计算机视觉功能，我认为核心Opencv比matlab加工具箱更为详尽。但是，如今，如此众多的研究人员在matlab中发布其源代码，因此，如果您想测试最新发现，则基本上必须使用matlab。

3)没有C++特有的问题

无需分配和释放内存。 Matlab为您做到了，因此您可以专注于工作。

没有缓冲区溢出。因此，不再需要长时间寻找崩溃的地方。 Matlab自动停止，并告诉您代码在哪里尝试获得矩阵范围之外的值。

没有编译时间...

没有标题可写...

4)IDE

一个例子:我启动一个脚本。由于矩阵，会产生错误。 我仍然可以使用命令行执行代码。 我将其可视化为:imagesc(matrix)。我看到矩阵的最后一行很奇怪。我修复了错误。 所有变量仍设置为。我选择剩下的代码，按F9键执行选择，一切继续。 使得调试变得快速。

Matlab在执行之前强调了我的一些错误。这样我就可以很快看到问题所在。它提出了一些使我的代码更快的方法。

使用 OpenCV/C++/Visual Studio ，我可以调试。但是这个调试器不允许我在调试期间执行代码，因此，例如，我无法可视化矩阵等。因此，在实践中，我必须复制粘贴一些代码以转储矩阵，以检查错误在哪里。这是非常痛苦的。

IDE中包含一个很棒的分析器。相比之下，使用C++的KCahcegrind实在是太痛苦了。

我在那儿写了更多:
Are there any alternative editors for .m files?

5)简码

Matlab代码的范围更广，这意味着更易于调试，阅读，理解和:代码看起来像我的公式。

为了规范化矩阵的所有列(我一直都需要)，我这样做:bsxfun(@times,A,1./sqrt(sum(A.^2)))
要从矩阵中删除所有总和较小的列:
A(:,sum(A)<e)=[]
要在GPU上进行计算:

gpuX = gpuarray(X); 
%%% code normally and everything is done on GPU

验证我的代码:

parfor n=1:100
%%% code normally and everything is multi-threaded

哪种语言能胜过那个？

当然，我很少需要进行循环，所有内容都包含在函数中，这使代码更易于阅读，而且索引也不麻烦。因此，我可以专注于要编程的内容，而不是如何编程。

6)绘图工具

Matlab以绘图工具而闻名。他们非常有帮助。 OpenCV仅具有基本的绘图功能。

7)出色的文档

通过键入 doc可以很容易地对其进行访问

PS:我不喜欢Matlab:价格