DoubleLi

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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
posted on 2014-01-02 09:06  DoubleLi  阅读(11192)  评论(3编辑  收藏