为使用半精密数据类型的Sobel边缘检测生成代码

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此示例显示了如何通过使用半精度浮点数来生成来自MATLAB®功能的独立C ++库，该功能使用半精度浮点数来执行图像的Sobel边缘检测。Sobel Edge算法接受表示为矩阵的图像，并返回强调对应于其边缘的高空间频率区域的图像。此示例还显示了如何通过使用MEX函数来测试Genenrated代码。

Sobel边缘检测算法

在Sobel边缘检测算法中，对灰度图像执行2-D空间梯度操作。该操作强调了对应于图像中的边缘的高空间频率区域。

类型sobeledgedetectionalg.

功能edrimimg = sobelededetectiong（img，thresh）％＃codegen％sobelededetection示例matlab函数用于边缘检测。％Copyright 2018 MathWorks，Inc。kern =一半（[1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]）;％找到水平和垂直梯度。h = conv2（img（:,：，2），kern，'sider'）;v = conv2（img（:,：，2），kern'，'sider'）;％找到梯度的大小。e = sqrt（h。* h + v。* v）;％阈值边缘边缘= uint8（（e> reshet）* 240）;结尾

Sobel Edge算法计算水平梯度H和垂直梯度V.使用两个正交滤波器内核的输入图像maskx.和掩盖。在过滤操作之后，该算法计算梯度幅度并应用箭头，以找到对应于边缘的图像的区域。

读取图像并将数据包到RGBA包装列主要订单

使用Imread.读取图像的功能。Imread.表示具有整数的图像的RGB通道，每个像素一个。整数范围为0到255.只需将输入铸造到半型可能导致卷曲期间的溢出。为避免此问题，将图像缩放到0到1之间的值。

Im = imread（'peppers.png'）;数字（）;图像（IM）;触发=半（IM）/ 255;阈值=半（100）/ 255;

生成mex.

为此生成C ++ MEX功能sobeledgedetectionalg.使用使用的功能Codegen.命令。

cfg = coder.config（'mex'）;cfg.targetlang ='c ++';cfg.generateReport = true;Codegen.-Config.CFG.-  args.{闪存，阈值}sobeledgedetectionalg.

代码生成成功：要查看报告，请打开（'codegen / mex / sobelededetectionalg / html / eport.mldatx'）。

运行生成的mex和显示检测到的边缘

在生成C ++代码之前，必须首先测试MATLAB环境中的MEX函数，以确保它在功能上等同于原始MATLAB代码，并且不会发生运行时错误。默认，Codegen.生成一个名为mex函数sobeledgedetectionalg_mex.在当前文件夹中。这允许您测试MATLAB代码和MEX函数并比较结果。

OUT_DISP = SOBELEDGEDETECTIONAG_MEX（刷新，阈值）;数字（）;ImageC（OUT_DISP）;

生成静态C ++库

使用Codegen.命令生成C ++静态库。默认情况下，生成的库位于文件夹中codegen / lib / sobeledgedetectional /。

cfg = coder.config（'lib'）;cfg.targetlang ='c ++';cfg.generateReport = true;Codegen.-Config.CFG.-  args.{闪存，阈值}sobeledgedetectionalg.;

代码生成成功：要查看报告，请打开（'codegen / lib / sobelededetectionalg / html / export.mldatx'）。

检查生成的函数

类型Codegen / lib / sobeledgedetectionalg / sobeledgedetectionalg.cpp

// // file：sobelededetectionalg.cpp // // matlab编码器版本：5.2 // c / c ++源代码在：23-feb-2021 13:32:47 // //包括文件#include“sobeledgedetectionalg.h“#include”conv2movingwindowsamecm.h“#include”rtwhalf.h“#include”sobeledgedetectionalg_data.h“#include”sobeledgedetectionalg_initialize.h“#include  //函数定义// // sobelededetection示例MATLAB函数用于边缘检测MATLAB函数MATLAB函数MATLAB函数用于边缘检测。//版权所有2018 MathWorks，Inc. //////////////////////////ime16_t ince [589824] // real16_t thresh // unsigned char edgeimg [196608] //返回类型：void // void sobelededetectionalg（const real16_t img [589824]，Real16_t resh，unsigned char editimg [196608]）{静态const real16_t hv [9] {real16_t（1.0f），real16_t（0.0f），real16_t（-1.0f），Real16_t（2.0f），Real16_t（0.0f），Real16_t（-2.0f），Real16_t（1.0f），Real16_t（0.0f），Real16_t（-1.0f）};静态Const Real16_t HV1 [9] {Real16_t（1.0F），Real16_t（2.0F），Real16_t（1.0F），Real16_t（0.0F），Real16_t（0.0f），Real16_t（-1.0f），Real16_t（-2.0f），Real16_t（-1.0f）};静态Real16_T H [196608];静态Real16_t v [196608];if（！isinitialized_sobeledgedetectiong）{sobeledgedetectionalg_initialize（）;} //查找水平和垂直渐变。编码器:: conv2movingwindowsamecm（*（real16_t（*）[196608]）和IMG [196608]，HV，H）;编码器:: conv2movingwindowsamecm（*（real16_t（*）[196608]）和IMG [196608]，HV1，V）; // Finding magnitude of the gradients. // Threshold the edges for (int k{0}; k < 196608; k++) { real16_T b_h; real16_T h1; b_h = h[k]; h1 = v[k]; b_h = static_cast( std::sqrt(static_cast(b_h * b_h + h1 * h1))); h[k] = b_h; edgeImg[k] = static_cast((b_h > thresh) * 240U); } } // // File trailer for sobelEdgeDetectionAlg.cpp // // [EOF] //