c++调用matlab生成的Dll动态连接库

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c++调用matlab生成的Dll动态连接库

实验平台:
   matlab 7.0(R2009a)   VC++6.0
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VC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VC++6.0
然后在输入命令:mbuild –setup 同样选择VC++6.0
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;

  1. function imagedata=improcess(filename,threshold);
  2. imagedata=double(imread(filename));
  3. newbuf=imagedata;
  4. [M N]=size(imagedata);
  5. for i=1:1:M
  6. for j=1:1:N
  7. if imagedata(i,j)>threshold
  8. newbuf(i,j)=255;
  9. else
  10. newbuf(i,j)=0;
  11. end
  12. end
  13. end
  14. imwrite(uint8(newbuf),'result.bmp');
  15. return;

3.    编译.m文件
mcc -W cpplib:MatImprocess -T link:lib improcess
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,MatImprocess.h MatImprocess.lib MatImprocess.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;
VC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VC++6.0;在VC++6.0中,点‘工具’->‘选项’,然后在‘目录’选项卡中,将‘Include files’的最后一行,添加matlab相关的头文件;如我的matlab对应的路径为:
E:\matlab7.0\extern\include
将下拉框换为‘Library files’,将matlab相关的静态链接库的路径加入其中:
E:\matlab7.0\extern\lib\win32\microsoft
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

  1. #pragma comment(lib,"mclmcrrt.lib")
  2. #pragma comment(lib,"libmx.lib")
  3. #pragma comment(lib,"libmat.lib")
  4. #pragma comment(lib,"mclmcr.lib")
  5. #include "Afxwin.h"
  6. #include "mclmcr.h"
  7. #include "matrix.h"
  8. #include "mclcppclass.h"

2.2    将matlab编译生成的MatImprocess.h MatImprocess.lib MatImprocess.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,"MatImprocess.lib")
#include "MatImprocess.h"
2.3    编辑main函数,调用improcess函数;

  1. int main(int argc, char* argv[])
  2. {
  3. //初始化
  4. if( !MatImprocessInitialize())
  5. {
  6. printf("Could not initialize !");
  7. return -1;
  8. }
  9. mwArray file_name(1,9, mxCHAR_CLASS);//'lenna.pgm'
  10. char f_name[10]="lenna.pgm";
  11. //必须将lenna.pgm图像,拷贝到工程目录下
  12. file_name.SetData(f_name,9);
  13. mwArray m_threshold(1,1, mxDOUBLE_CLASS);
  14. m_threshold(1,1)=128;//阈值为128
  15. mwArray ImageData(512,512, mxDOUBLE_CLASS);
  16. improcess(1,ImageData,file_name,m_threshold);
  17. //1,表示返回值的个数,ImageData用于接收返回值
  18. printf("\n图像处理结束,已经图像以阈值128分割开!\n");
  19. double *resultdata=new double[512*512];
  20. ImageData.GetData(resultdata,512*512);
  21. printf("\n已获得图像数据...\n");
  22. for(int i=0;i<512;i++)
  23. {
  24. for(int j=0;j<512;j++)
  25. {
  26. printf("%0.1f ",resultdata[512*i+j]);
  27. }
  28. printf("\n");
  29. }
  30. delete []resultdata;
  31. // 后面是一些终止调用的程序
  32. // terminate the lib
  33. MatImprocessTerminate();
  34. // terminate MCR
  35. mclTerminateApplication();
  36. return 0;
  37. }

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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