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c++調用matlab生成的Dll動態連接庫

實驗平臺：
   matlab 7.0(R2009a)   VC++6.0
思路：
1. 設置matlab的編譯器，使用外部的VC或者gcc等編譯器。 
2. 編譯m文件成dll 
3. 設置VC的Include路徑和lib鏈接庫的路徑 
4. 編寫C++調用dll
步驟：
1.    設置matlab的編譯器
在命令行窗口下，輸入并執行如下命令：mex –setup
在出現的編譯器中，選擇VC++6.0
然后在輸入命令：mbuild –setup 同樣選擇VC++6.0
2.    編寫.m文件
如下函數時完成圖像的分割功能，第一個參數是圖像的文件名(路徑)，第二個參數是分割圖像閾值的大小；完成分割后，將圖像保存為result.bmp;返回值則是原圖像的數據；
[cpp] view plaincopy

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.    編譯.m文件
mcc -W cpplib:MatImprocess -T link:lib improcess
解釋：其中-W是控制編譯之后的封裝格式；
cpplib，是指編譯成C++的lib；
cpplib冒號后面是指編譯的庫的名字；
-T表示目標，link:lib表示要連接到一個庫文件的目標，目標的名字即是.m函數的名字。
編譯完成之后，MatImprocess.h MatImprocess.lib MatImprocess.dll這三個文件時我們在c++中調用所需要的；這三個文件和我們用c++編寫dll時，生成的三個文件時對應的；
VC中的調用步驟
1.    設置VC環境
將matlab的頭文件路徑和對應的庫文件路徑包含到VC++6.0；在VC++6.0中，點‘工具’->‘選項’，然后在‘目錄’選項卡中，將‘Include files’的最后一行，添加matlab相關的頭文件；如我的matlab對應的路徑為：
E:\matlab7.0\extern\include
將下拉框換為‘Library files’，將matlab相關的靜態鏈接庫的路徑加入其中：
E:\matlab7.0\extern\lib\win32\microsoft
2.    新建一個基于控制臺的hello World程序；
2.1    添加必須的頭文件和必須的靜態鏈接庫
[cpp] view plaincopy

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    將matlab編譯生成的MatImprocess.h MatImprocess.lib MatImprocess.dll文件拷貝到工程目錄下；并將頭問價和靜態鏈接庫添加到工程中：
#pragma comment(lib,"MatImprocess.lib")
#include "MatImprocess.h"
2.3    編輯main函數，調用improcess函數；
[cpp] view plaincopy

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. //必須將lenna.pgm圖像，拷貝到工程目錄下  
12.     file_name.SetData(f_name,9);  
13.     mwArray m_threshold(1,1, mxDOUBLE_CLASS);  
14.     m_threshold(1,1)=128;//閾值為128  
15.     mwArray ImageData(512,512, mxDOUBLE_CLASS);  
16.     improcess(1,ImageData,file_name,m_threshold);  
17. //1,表示返回值的個數，ImageData用于接收返回值  
18.     printf("\n圖像處理結束,已經圖像以閾值128分割開！\n");  
19.     double *resultdata=new double[512*512];  
20.     ImageData.GetData(resultdata,512*512);  
21.     printf("\n已獲得圖像數據...\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.     // 后面是一些終止調用的程序  
32.     // terminate the lib     
33.     MatImprocessTerminate();     
34.     // terminate MCR  
35.     mclTerminateApplication();    
36.     return 0;  
37. }  

解析：從上面的程序我們可以看出，c++與matlab函數數據傳遞是借助matlab定義的mwArray類完成的！該類支持的數據類型有：
/*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}*/
同時我們應注意：mwArray類定義的對象數組，其坐標仍然是從1開始，而不是像c++那樣，從0開始！mwArray的更詳細的用法，可以參看mclcomclass.hRFID管理系統集成商 RFID中間件 條碼系統中間層 物聯網軟件集成