[Matlab+C/C++] 读写二进制文件

introduction

因为Matlab操作简单、方便，它被应用于很多领域：音频处理，图像处理，数值计算等。尽管MATLAB容易操作，但受限于他的语言解释机制，MATLAB的执行速度通常较低。C/C++一般被认为是执行较为高效的高级程序设计语言。如果结合MATLAB和C/C++，也许我们可以获得操作简便性和执行速度的折中。这种结合的一般形式是：MATLAB负责绝大部分工作，C/C++负责一些关键部分的实现，其具体方法在我之前的博文中已经有所介绍。

在处理某些数据的时候，可能涉及到文件的读写，如果用MATLAB存储为mat文件，那么其它程序读取这种数据就变得困难了。如果将数据存为文本文件，文件的解析过程就会变得比较长。幸运的是MATLAB可以读写自定义格式的二进制文件，基本所有程序语言（包括C/C++）在内，都是支持二进制文件的读写操作的。本文就介绍一下如何使用MATLAB和C/C++对二进制文件进行读写。

准备知识

MATLAB和C/C++并不采用相同的规则来存储矩阵数据！在联合MATLAB和C/C++时，一定要注意这一点：C/C++按行存储数据；MATLAB按列来存储数据。举例说明，假设我们有一个2行3列的矩阵，共23=6个元素，假设他的数据如下：

那么，在MATLAB中，在内存中的存储顺序为 1,4,7,2,5,8,3,6,9. 在C/C++中的存储顺序为1,2,3,4,5,6,7,8,9. 因此内存中的同一块数据，MATLAB和C/C++的解析结果是不同的。在实际开发过程中要特别注意这一点。

MATLAB写矩阵到二进制文件

MATLAB提供了四个函数来读写二进制文件：fopen(...), fread(...), fwrite(...), fclose(...).

举例说明如何对二进制文件进行读写操作：

实例1：将双精度矩阵以单精度浮点数类型存入二进制文件

% 生成一个2行3列的双精度浮点数类型的矩阵
A = rand(2,3);

% 在当前工作目录下以二进制写方式 ('w') 打开'test.dat'
fid = fopen('test.dat', 'w');

% 将矩阵A的元素以单精度浮点数类型写如fid关联的二进制文件
fwrite(fid, A, 'single');

% 将与fid关联的文件关闭
fclose(fid);

实例 2：以单精度浮点数类型读入MATLAB

% 在当前工作目录下以二进制读方式 ('r') 打开'test.dat'
fid = fopen('test.dat', 'r');

% 从与fid关联的二进制文件读取6个元素，每个元素以单精度浮点类型解析
B = fread(fid, 2*3, 'single');

% 将与fid关联的文件关闭
fclose(fid);

实例2中，B是一个61的矩阵，如果想得到与实例1中的A类似的形式，可以这样做：B = reshape(B, 2, 3)

C读取二进制数据

C读取二进制数据的方式与MATLAB类似。

实例 3：用C语言读取实例 1 的test.dat

// 完整的C代码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(){
    int i;
    char *filename = "test.dat";
    float data[6];
    FILE *fs = fopen(filename, "r");
    fread((void*)data, sizeof(float), 6, fs);
    fclose(fs);
    // 显示数据
    for (i = 0; i < 6; i++){
        printf("%f\n", data[i]);
    }
    return 0;
}

实例 3 的输出结果跟实例 2 中读取的B的结果是一致的。如果对实例 2 中的B用MATLAB进行reshape操作，B就会变成跟实例 1 中的A类似的存储结构，A和B的差别只在于他们的数据类型不同。实例 3 中使用data的时候，如果要想跟MATLAB一样索引第 i 行第 j 列的元素，则必须转置访问！

如果在C中有大量的后续操作，并且你的大部分重要工作用C来完成的话，建议在MATLAB中的写操作可以将矩阵变换行列（不是共轭转置）后再做写入，修改如下：

fwrite(fid, A.', 'single');

C++读二进制文件

用C++读二进制文件需要fstream类，实例如下：

实例 4 ：用C++ 读取实例 1 写入的test.dat

// 完整C++代码
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
using namespace std;
int main(){
    float data[6];
    string filename = "test.dat";
    ifstream fs;
    fs.open(filename, ios_base::binary | ios_base::in);
    fs.read(reinterpret_cast<char*>(data), sizeof(float)* 6);
    fs.close();
    for (int i = 0; i < 6; i++){
        cout << data[i] << endl;
    }
    return 0;
}

总结

使用MATLAB和C/C++可以较快的完成算法的开发的同时，获得一个较快执行速度的程序。

在联合使用MATLAB和C/C++时，一定要注意数据的存储顺序。