为什么在计算机视觉领域，即使OpenCV已经如此完整，Matlab仍然如此受欢迎？

Question

为什么在计算机视觉领域，即使OpenCV已经如此完整，Matlab仍然如此受欢迎？

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我注意到 Matlab 在计算机视觉和图像处理社区仍然非常流行，尽管 OpenCV 是一个非常成熟的 C++ 软件包。虽然我从未使用过 Matlab，但在看它时，我没有发现它在 C++中有任何优势。然而，由于它被广泛使用，我正在考虑学习它。

为什么它在这个群体中如此受欢迎？它相比于 OpenCV 有哪些优点？

- zebra

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5个回答

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OpenCV的C++ API相对较新。当它出现时，存在许多错误，但现在已经更加完善。在那之前，使用OpenCV的C API编写代码相当痛苦。例如，您无法轻松访问矩阵单元格，IplImage和其他矩阵之间存在区别，而且没有Matrix Expressions。

我认为这是大多数计算机视觉人员仍坚持“Matlab用于快速开发”的主要原因。当今大多数cv任务在C++和OpenCV中执行所需的时间、负担或代码行数与Matlab相比并不多。

然而，还有更多使用Matlab的原因：

-Matlab配备了整个GUI框架，其中检查变量、矩阵及其所有相关内容（如绘图）非常容易。由于它是解释性语言，因此调试也更容易。

-Matlab的一些工具箱中有一些OpenCV尚缺少的工具，例如Wavelet工具箱。

-大多数研究人员不是很好的C++程序员。这是真的。通常，他们最多是普通的C++程序员。这会导致错误或意外行为等问题。如果您不是专家，则非常容易陷入C++的陷阱。 OpenCV奇怪的operator=重载没有帮助。然后他们会说，在Matlab中，他们需要更少的时间来完成工作并让它正常工作。

我想补充一点，即我认为整个研究社区被困在专有环境中是一件遗憾的事情，因为存在免费且良好的替代品。

- ypnos

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Matlab适合计算机视觉研究人员使用，它拥有大量算法可以节省许多研究者的时间。当您实现新算法时，您会发现Matlab比OpenCV更省时间。但如果性能是您关注的重点，则Matlab不是很好。

OpenCV的优势在于它高度可定制且性能良好，这要归功于本地C/C++。

如果您正在开发与计算机视觉相关的产品，或者需要在短时间内处理大量图像，换句话说，性能至关重要，则应使用OpenCV。

如果您正在研究一些新的视觉或图像算法，并且性能不是问题，请选择Matlab。

- shader

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Matlab不仅具有图像处理功能，而且还具有数学函数，在C++中，您需要连接其他库来使用它们（而在进行图像处理时，数学库非常重要）。

- Dhaivat Pandya

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我要补充一下，Matlab是解释型语言，所以没有编译周期。这对于尝试新想法非常有帮助。此外，世界上熟悉Matlab的人比熟悉OpenCV API的人要多得多。 - ahoffer

Matlab是解释型语言这一事实是最重要的。它将变量保存在内存中，因此可以仅运行代码的一部分。这对于原型设计非常有用。 - R.Falque

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相比于C ++，Matlab在开发时间上快了一个数量级。我无法给出确切的数字，但任何熟悉这两种语言的人都会支持这一说法。

当你想要尝试算法时，如果Matlab具有所需功能，则立即选择它而不是C ++。

- Leo

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可以查看英文原文，
原文链接

- Oli · Accepted Answer

我是一名计算机视觉的博士生，之前已经在这个问题中回答了关于Matlab和Python在科学家中比较的问题：

Matlab有什么用？为什么大学里如此普及？什么时候比Python更好？

现在我将更新我的答案，比较matlab和opencv在计算机视觉中的应用：

我曾经只使用C ++ / OpenCV进行编码，但自从我开始攻读博士学位（三年前）以来，我只使用Matlab进行编码。所以我对这个话题很熟悉。

相比于OpenCV，Matlab非常好且被广泛使用的原因只有一个：

极快速的编程

就个人而言，我在Matlab中进行编码的速度约为OpenCV / C ++的10倍，并且最终错误较少。

1) 计算机视觉研究人员需要快速原型设计

在研究环境下，我们（希望）通常会有新的想法，并希望快速测试它们以确定是否值得继续。而且，我们编码的只有一小部分是有用的。此外，通常无法预先猜测一个想法是否可行。

Matlab在执行时间上通常会比较慢，opencv则明显更快，但是我们并不太关心这个问题。因为我们不知道哪种方法会成功，所以我们必须尝试很多东西，所以我们的瓶颈是编程时间，因为我们的代码通常只运行几次以获取发布结果，就完成了我们的工作。

那么让我们看看Matlab如何帮助提高编程时间。

2) 我需要的一切都已经存在

Matlab有我需要的很多函数，这样我就不必一遍又一遍地重新发明它们：

将矩阵的索引改为二维坐标：ind2sub；提取图像的所有补丁：im2col；计算图像的直方图：hist(Im(:))；查找列表中唯一的元素：unique(list)；将一个向量添加到矩阵的所有向量中：bsxfun(@plus,M,V)；在n维数组上进行卷积：convn(A)；计算代码的子部分的运算时间：tic; %%code; toc；对图像进行裁剪的图形界面：imcrop(im)。

这个列表可能很长... 通过使用帮助，这些都非常容易找到。

然而，关于纯计算机视觉的函数，我认为核心OpenCV比Matlab加上工具箱更详尽。但现在，有很多研究人员在Matlab中发布他们的源代码，如果你想测试最新的发现，基本上必须使用Matlab。

3) 没有C++特定的问题

不需要分配和释放内存，Matlab会为您处理，所以您可以专注于工作。

没有缓冲区溢出，因此不需要长时间尝试查找崩溃位置。Matlab自动停止，并告诉您代码尝试获取超出矩阵范围的值的位置。

没有编译时间...

没有头文件需要写入...

4) IDE

例如：我启动一个脚本。它因为一个矩阵而产生错误。我仍然可以使用命令行执行代码。我用imagesc(matrix)查看它，发现最后一行的矩阵很奇怪。我修复了错误。所有变量仍然设置好了。我选择剩余的代码，按F9执行选择，一切都正常了。由于这一点，调试变得更快。

Matlab在执行之前会下划线标记我的某些错误，因此我可以快速查看问题。它提供了一些方法来加速我的代码。

使用OpenCV/C++/Visual Studio，我可以进行调试。但这个调试器不允许我在调试期间执行代码，因此我无法可视化矩阵等内容。因此，在实践中，我必须复制粘贴一些代码来转储矩阵，以检查错误的位置。这非常痛苦。

IDE中包含了一个很棒的分析器。与C++的KCahcegrind相比，它更容易使用。

我在这里写了更多内容：是否有任何.m文件的替代编辑器?

5) 简洁的代码

Matlab代码更加简洁，意味着更易于调试、阅读、理解和：代码看起来像我的公式。

要对矩阵的所有列进行归一化（我经常需要这样做），我可以使用以下代码：

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)=[]

在GPU上进行计算：

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

为了使我的代码并行化：

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

有哪种语言能打败它呢？

当然，我很少需要制作循环，一切都包含在函数中，这使得代码更易于阅读，没有索引的麻烦。因此，我可以专注于我想要编程的内容，而不是如何编程。

6) 绘图工具

Matlab以其绘图工具而闻名。它们非常有帮助。OpenCV只有基本的绘图功能。

7) 出色的文档

而且很容易访问，只需键入doc

PS：我讨厌Matlab的价格