windows下C++如何调用matlab程序
2017-08-22 15:21
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实验平台:
matlab R2016b VS2013
思路:
1. 设置matlab的编译器,使用外部的VC或者gcc等编译器。
2. 编译m文件成dll
3. 设置VS的Include路径和lib链接库的路径
4. 编写C++调用dll
步骤:
1. 设置matlab的编译器
在命令行窗口下,输入并执行如下命令:mex –setup
在出现的编译器中,选择VS2013
然后在输入命令:mbuild –setup 同样选择VS2013
2. 编写.m文件
如下函数时完成图像的分割功能,第一个参数是图像的文件名(路径),第二个参数是分割图像阈值的大小;完成分割后,将图像保存为result.bmp;返回值则是原图像的数据;
function imagedata=improcess(filename,threshold);
imagedata=double(imread(filename));
newbuf=imagedata;
[M N]=size(imagedata);
for i=1:1:M
for j=1:1:N
if imagedata(i,j)>threshold
newbuf(i,j)=255;
else
newbuf(i,j)=0;
end
end
end
imwrite(uint8(newbuf),'result.bmp');
return;
3. 编译.m文件
mcc -W cpplib:pr_lib -T link:lib improcess.m
解释:其中-W是控制编译之后的封装格式;
cpplib,是指编译成C++的lib;
cpplib冒号后面是指编译的库的名字;
-T表示目标,link:lib表示要连接到一个库文件的目标,目标的名字即是.m函数的名字。
编译完成之后,pr_lib.h pr_lib.libpr_lib.dll这三个文件时我们在c++中调用所需要的;这三个文件和我们用c++编写dll时,生成的三个文件时对应的;
VS中的调用步骤
1. 设置VC环境
将matlab的头文件路径和对应的库文件路径包含到VS;在VS中,点项目属性然后在‘VC++目录目录’选项卡中,将包含目录的最后一行,添加matlab相关的头文件;如我的matlab对应的路径为:
........\MATLAB\R2016b\extern\include
........\MATLAB\R2016b\extern\include\win64
将库目录,将matlab相关的静态链接库的路径加入其中:
........\MATLAB\R2016b\extern\lib\win32\microsoft
将链接器->输入:
libeng.lib
libmat.lib
libmex.lib
mclmcrrt.lib
pr_lib.lib
2. 新建一个基于控制台的hello World程序;
2.1 添加必须的头文件和必须的静态链接库
如果在上面的链接库中添加了lib, 下面只需要加入头文件就可以了。
2.2 将matlab编译生成的pr_lib.h pr_lib.libpr_lib.dll文件拷贝到工程目录下;并将头问价和静态链接库添加到工程中:
#pragma comment(lib,"pr_lib.lib")
#include "pr_lib.h"
2.3 编辑main函数,调用improcess函数;
解析:从上面的程序我们可以看出,c++与matlab函数数据传递是借助matlab定义的mwArray类完成的!该类支持的数据类型有:
/*typedef enum
{
mxUNKNOWN_CLASS = 0,
mxCELL_CLASS,
mxSTRUCT_CLASS,
mxLOGICAL_CLASS,
mxCHAR_CLASS,
mxVOID_CLASS,
mxDOUBLE_CLASS,
mxSINGLE_CLASS,
mxINT8_CLASS,
mxUINT8_CLASS,
mxINT16_CLASS,
mxUINT16_CLASS,
mxINT32_CLASS,
mxUINT32_CLASS,
mxINT64_CLASS,
mxUINT64_CLASS,
mxFUNCTION_CLASS,
mxOPAQUE_CLASS,
mxOBJECT_CLASS}*/
同时我们应注意:mwArray类定义的对象数组,其坐标仍然是从1开始,而不是像c++那样,从0开始!mwArray的更详细的用法,可以参看mclcomclass.h
matlab R2016b VS2013
思路:
1. 设置matlab的编译器,使用外部的VC或者gcc等编译器。
2. 编译m文件成dll
3. 设置VS的Include路径和lib链接库的路径
4. 编写C++调用dll
步骤:
1. 设置matlab的编译器
在命令行窗口下,输入并执行如下命令:mex –setup
在出现的编译器中,选择VS2013
然后在输入命令:mbuild –setup 同样选择VS2013
2. 编写.m文件
如下函数时完成图像的分割功能,第一个参数是图像的文件名(路径),第二个参数是分割图像阈值的大小;完成分割后,将图像保存为result.bmp;返回值则是原图像的数据;
function imagedata=improcess(filename,threshold);
imagedata=double(imread(filename));
newbuf=imagedata;
[M N]=size(imagedata);
for i=1:1:M
for j=1:1:N
if imagedata(i,j)>threshold
newbuf(i,j)=255;
else
newbuf(i,j)=0;
end
end
end
imwrite(uint8(newbuf),'result.bmp');
return;
3. 编译.m文件
mcc -W cpplib:pr_lib -T link:lib improcess.m
解释:其中-W是控制编译之后的封装格式;
cpplib,是指编译成C++的lib;
cpplib冒号后面是指编译的库的名字;
-T表示目标,link:lib表示要连接到一个库文件的目标,目标的名字即是.m函数的名字。
编译完成之后,pr_lib.h pr_lib.libpr_lib.dll这三个文件时我们在c++中调用所需要的;这三个文件和我们用c++编写dll时,生成的三个文件时对应的;
VS中的调用步骤
1. 设置VC环境
将matlab的头文件路径和对应的库文件路径包含到VS;在VS中,点项目属性然后在‘VC++目录目录’选项卡中,将包含目录的最后一行,添加matlab相关的头文件;如我的matlab对应的路径为:
........\MATLAB\R2016b\extern\include
........\MATLAB\R2016b\extern\include\win64
将库目录,将matlab相关的静态链接库的路径加入其中:
........\MATLAB\R2016b\extern\lib\win32\microsoft
将链接器->输入:
libeng.lib
libmat.lib
libmex.lib
mclmcrrt.lib
pr_lib.lib
2. 新建一个基于控制台的hello World程序;
2.1 添加必须的头文件和必须的静态链接库
如果在上面的链接库中添加了lib, 下面只需要加入头文件就可以了。
#pragma comment(lib,"mclmcrrt.lib") #pragma comment(lib,"libmx.lib") #pragma comment(lib,"libmat.lib") #include "matrix.h" #include "stdafx.h" #include <iostream> #include "pr_lib.h"
2.2 将matlab编译生成的pr_lib.h pr_lib.libpr_lib.dll文件拷贝到工程目录下;并将头问价和静态链接库添加到工程中:
#pragma comment(lib,"pr_lib.lib")
#include "pr_lib.h"
2.3 编辑main函数,调用improcess函数;
int main(int argc, char* argv[]) { //初始化, 在C++调用matlab时,必须要进行初始化。 if( !pr_libInitialize()) { printf("Could not initialize !"); return -1; } char f_name[10]="lenna.pgm"; //必须将lenna.pgm图像,拷贝到工程目录下 mwArray file_name(f_name);//'lenna.pgm' mwArray m_threshold(1,1, mxDOUBLE_CLASS); m_threshold(1,1)=128;//阈值为128 mwArray ImageData(512,512, mxDOUBLE_CLASS); improcess(1,ImageData,file_name,m_threshold); //1,表示返回值的个数,ImageData用于接收返回值 printf("\n图像处理结束,已经图像以阈值128分割开!\n"); double *resultdata=new double[512*512]; ImageData.GetData(resultdata,512*512); printf("\n已获得图像数据...\n"); for(int i=0;i<512;i++) { for(int j=0;j<512;j++) { printf("%0.1f ",resultdata[512*i+j]); } printf("\n"); } delete []resultdata; // 后面是一些终止调用的程序 // terminate the lib pr_libTerminate(); return 0; }
解析:从上面的程序我们可以看出,c++与matlab函数数据传递是借助matlab定义的mwArray类完成的!该类支持的数据类型有:
/*typedef enum
{
mxUNKNOWN_CLASS = 0,
mxCELL_CLASS,
mxSTRUCT_CLASS,
mxLOGICAL_CLASS,
mxCHAR_CLASS,
mxVOID_CLASS,
mxDOUBLE_CLASS,
mxSINGLE_CLASS,
mxINT8_CLASS,
mxUINT8_CLASS,
mxINT16_CLASS,
mxUINT16_CLASS,
mxINT32_CLASS,
mxUINT32_CLASS,
mxINT64_CLASS,
mxUINT64_CLASS,
mxFUNCTION_CLASS,
mxOPAQUE_CLASS,
mxOBJECT_CLASS}*/
同时我们应注意:mwArray类定义的对象数组,其坐标仍然是从1开始,而不是像c++那样,从0开始!mwArray的更详细的用法,可以参看mclcomclass.h
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