mexCallMatlab에 mxArray를 전달하지 못했습니다.

Question

conv2 함수가 호출 된 mex 파일을 작성하고 있습니다. 이 mex 파일은 (M, N) 크기의 이미지를 가져오고 conv2을 사용하여 여러 번 회선을 적용합니다. 이런 불행하게도 내가 제공 한 예제 코드에서 같은 오류를 복제 할 수없는 이유를 나는 단서가 없다

myconv(Temp, maskTranspose, TempConvolved); 

MATLAB 충돌 : 그것은 선에 도달 내 실제 코드에서

#include "mex.h" 

void myconv(mxArray *Ain, mxArray *Kernel, mxArray *&Aout) 
{ 

    mxArray *rhs[3]; 

    rhs[0] = mxCreateNumericMatrix(0, 0, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL); 
    rhs[1] = mxCreateNumericMatrix(0, 0, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL); 
    rhs[2] = mxCreateString  ("same"); 

    double *ainPtr = mxGetPr(Ain ); 
    mxSetPr(rhs[0], ainPtr  ); 
    mxSetM (rhs[0], mxGetM(Ain) ); 
    mxSetN (rhs[0], mxGetM(Ain) ); 

    double *kernelPtr = mxGetPr(Kernel); 
    mxSetPr(rhs[1], kernelPtr   ); 
    mxSetM (rhs[1], mxGetM(Kernel) ); 
    mxSetN (rhs[1], mxGetN(Kernel) ); 

    mexCallMATLAB(1, &Aout, 3, rhs, "conv2"); 

    mxSetPr(rhs[0], NULL); 
    mxSetPr(rhs[1], NULL); 

} 

void myconv_combine(mxArray *Ain, mxArray *&Aout) 
{ 

    mxArray *mask = mxCreateDoubleMatrix(1, 5, mxREAL); 

    double *maskPtr = mxGetPr(mask); 
    maskPtr[0] = 0.05; 
    maskPtr[1] = 0.25; 
    maskPtr[2] = 0.4; 
    maskPtr[3] = 0.25; 
    maskPtr[4] = 0.05; 

    mxArray *maskTranspose = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL); 
    mxSetPr(maskTranspose, maskPtr  ); 
    mxSetM (maskTranspose, mxGetN(mask)); 
    mxSetN (maskTranspose, mxGetM(mask)); 

    mxArray *AinConvolved = mxCreateDoubleMatrix((mwSize)mxGetM(Ain), (mwSize)mxGetN(Ain), mxREAL); 
    double *AinConvolvedPtr = mxGetPr(AinConvolved); 
    myconv(Ain, mask, AinConvolved); 

    // Some modifications. 
    mxArray *Temp = mxCreateDoubleMatrix((mwSize)mxGetM(Ain), (mwSize)mxGetN(Ain), mxREAL); 
    double *TempPtr = mxGetPr(Temp); 
    for(int i = 0; i < (mwSize)mxGetM(Ain)*(mwSize)mxGetN(Ain); i++) 
      TempPtr[ i ] = 2.0*AinConvolvedPtr[ i ]; 

    // Some other convolution. 
    mxArray *TempConvolved = mxCreateDoubleMatrix((mwSize)mxGetM(Ain), (mwSize)mxGetN(Ain), mxREAL); 
    double *TempConvolvedPtr = mxGetPr(TempConvolved); 
    myconv(Temp, maskTranspose, TempConvolved); 

    // Some other modifications. 
    double *AoutPtr = mxGetPr(Aout); 
    for(int i = 0; i < (mwSize)mxGetM(Ain)*(mwSize)mxGetN(Ain); i++) 
      AoutPtr[ i ] = 2.0*TempConvolvedPtr[ i ]; 


} 


void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) 
{ 

    mxArray *Ain = mxCreateDoubleMatrix(100, 100, mxREAL); 
    mxArray *Aout = mxCreateDoubleMatrix(100, 100, mxREAL); 

    myconv_combine(Ain, Aout); 


} 

, 위. 내 실제 코드에서, 이미지는 선으로 성공적으로 간직해 연산되어,

myconv(Ain, mask, AinConvolved); 

그러나 즉시 두 번째 회선을 적용하고 싶어 같이

myconv(Temp, maskTranspose, TempConvolved); 

이 충돌하고 나는 그것을 디버깅 할 때, 그것은 발생 mexCallMATLAB이 호출되면 myconv 함수에 호출됩니다. Temp/TempConvolved과 Ain/AinConvolved의 차이점은 mexCallMATLAB 일 때 이전의 충돌을 어떻게 유발합니까?

친절하게도이 문제를 해결할 수 있습니까? 공유 데이터 배열은 MATLAB의 메모리 최적화의 중요한 부분으로 MATLAB은 참조 카운팅에 대한 엄격한 메커니즘이 같은 mxArray *maskTransposed에 대한 mxArray *mask에서 데이터 포인터를 재사용

Answer 1

재사용 데이터 버퍼는

, 문제가 요구된다. 대신, mxDuplicateArray로 전체를 복제 :이 MATLAB의 게으른 복사 메커니즘을 에뮬레이트 문서화되지 않은 mxCreateSharedDataCopy이지만, 그 5 요소 배열 정말 잔인한

mxArray *maskTranspose = mxDuplicateArray(mask); 

.

불필요한 간 문제가 mxArray 초기화하기 전에 또한

mexCallMATLAB에, mexCallMATLAB를 호출하기 전에 mxArray *AinConvolved를 초기화 귀찮게하지 않습니다. 그냥 NULL 포인터를 전달하면 그것을 당신을 위해 만들 것입니다. 그렇지 않으면 오래된 것을 지 웁니다 (가비지 콜렉션으로 보내십시오). conv2의 결과를 위해 새 것을 작성하십시오. 어느 날 생각 나게이 코드에서 문제가 어떻게이 보여 MATLAB에서

mxArray *AinConvolved = mxCreateDoubleMatrix(mxGetM(Ain), mxGetN(Ain), mxREAL); 
double *AinConvolvedPtr0 = mxGetPr(AinConvolved); 
myconv(Ain, mask, AinConvolved); 
double *AinConvolvedPtr = mxGetPr(AinConvolved); 
mexPrintf("%p\n%p\n", AinConvolvedPtr0, AinConvolvedPtr); 

출력 :

00000000B852FA20 
0000000026B8EB00 

당신이 볼 수 있듯이, 당신은 당신이 사용하기 전에 mxGetPr에있어 포인터를 사용하려고하면 mexCallMATLAB, 아마도 이미 잘못된 데이터를 사용하고 있습니다. 아마도 할당 해제 된 메모리 일 수 있습니다.또한 imfilter

와

자동 분리 필터링, 당신이 imfilter이있는 경우는 내장하는 기능을 가지고 있기 때문에, 당신은 분리 회선을 구현할 필요는 없습니다. 그냥 imfilter.m에 모습을 가지고 있고주의 isSeparable 기능. here for more information을 참조하십시오.

시험해 보겠습니다.