上一篇博客介绍了实现的原理以及自己的使用JS实现的版本，其实在一开始自己并不是使用JS使用，而使用MATLAB，最后实现的效果不是很好（运行时间还是相对较长），但是自己还是从中学到了诸如MATLAB程序优化等方面的知识。

一开始使用了Matlab，因为感觉MATLAB比较擅长矩阵运行，可能在图像的操作上有优势，但是用起来后傻眼了，MATLAB可以将多边形绘制到figure，但是没有办法取得绘制出来的图像的像素信息，这样子的话我就没有办法和原图像进行比较，已确定当前的适应度值是多少，程序也就没有办法再进行下去。

当时想到的解决办法就是利用矩阵，自己在矩阵上画图，这样就复杂了很多： 1. 首先先要要根据两个点，在矩阵上连接成一条直线（这儿要用到一点图形学上的方法）； 2. 然后将各条线组合成一个多边形，并将多边形围成的区域着色（这一步还好，不用在去学习图形学的知识了（＾_＾），直接使用imfill函数就好了）； 3. 最后一步，要将各个多边形图像层叠起来，形成一个图像，这里要理解alpha（透明度）的概念，并理解有透明度的图像在叠加时像素的计算方式（其中f指前景，b指背景，α为alpha值，参见维基百科）：

这样才算基本完成了绘制图像（￣o￣） . z Z，而其他地方的逻辑基本跟JS版本的相同。

代码地址 github

MATLAB程序优化

未完待续