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C/C++程序通过动态链接库调用MATLAB程序,动态链接库matlab

C/C++程序通过动态链接库调用MATLAB程序,动态链接库matlab

在参考文献基础上。补充和完善了。

在工程计算相关项目中,常常利用Matlab来完成计算、算法、绘图等功能。使用Matlab来完成这些功能非常简单,Matlab提供的m编程语言功能强大,代码量少。为了在自己的C/C++项目中加入这些功能,需要一系列繁琐的过程,令很多人望之却步。主要的困难在于:

C/C++程序通过动态链接库调用MATLAB程序

Matlab**与C/C++混合编程接口及应用**

l         如何从m文件生成VC可用的C/C++代码;

MATLAB编译器设置

需要设定对应的C++编译器才能编译.m文件生成可供C++调用的库文件。

在MATLAB命令行输入:mex –setup;然后继续输入:mbuild –setup,选择已安装的VC编译器。

 

l         如何设置编译参数,在VC中编译这些代码;

将MATLAB程序编译成C/C++动态链接库

假设存在一个Add.m的文件需要编译成库文件:

function C=Add(A,B)
  C=A+B;
end

2.1 将MATLAB程序编译成C动态链接库

采用mcc编译选项:

>>mcc –W lib:libname file.m –T link:lib

采用捆绑命令文件:

>>mcc –B csharedlib:libname file.m

2.2 将MATLAB程序编译成C++动态链接库

采用mcc编译选项:

>>mcc –W cpplib:libname file.m –T link:lib

采用捆绑命令文件:

>>mcc –B cpplib:libname file.m

2.3 生成的文件格式

成功编译会在Add.m的路径下生成一些文件:

图片 1

3 创建C/C++程序调用MATLAB函数

3.1 设置项目平台

根据MATLAB的位数(32或64),设置相应的项目平台。

图片 2

3.2 工程环境设置

将前面生成的libAdd.dll、libAdd.h和libAdd.lib三个文件拷贝到新建的C++工程中,并设置工程属性。

  • 项目属性——VC++目录——包含目录:

图片 3

  • 项目属性——VC++目录——库目录:

 图片 4

 

  • 项目属性——链接器——输入:
libeng.lib
libmat.lib
libmex.lib
libmx.lib
mclmcrrt.lib
mclmcr.lib
libAdd.lib(最后这一个是Add.m生成的)

图片 5

3.3 C++程序

#include <iostream>
#include "libAdd.h"
using namespace std;

int main()
{
    if (!libAddInitialize())
        return -1;
    double a[4] = { 1,2,3,4 };
    double b[4] = { 1,1,1,1 };
    double c[4];
    mwArray mwA(2, 2, mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray mwB(2, 2, mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray mwC(2, 2, mxDOUBLE_CLASS);
    mwA.SetData(a, 4);
    mwB.SetData(b, 4);
    Add(1, mwC, mwA, mwB);
    mwC.GetData(c, 4);
    cout << "mwC=n" << mwC << endl;
    cout << "c=" << endl;
    for (int i=0;i<4;i++)
    {
        if (i%2==0)
        {
            cout<<endl;
        }
        cout<<'t'<<c[i];
    }
    cout<<endl;
    libAddTerminate();
    return 0;
}

 输出结果:

 图片 6

 

C/C++程序通过动态链接库调用MATLAB程序 1 MATLAB编译器设置 需要设定对应的C++编译器...

  摘要:Matlab具有很强的数值计算和分析等能力,而C/C++是目前最为流行的高级程序设计语言,两者互补结合的混合编程在科学研究和工程实践中具有非常重要的意义。从Matlab调用C/C++代码及C/C++调用m文件两方面,深入地研究了它们之间混合编程的原理和实现机制,并且给出了具体条件下的混合编程方法和步骤。实验表明,给出的Matlab与C/C++混合编程接口及应用方法是有效、实用的。

l         如何在C/C++语言中设置输入输出参数,使之与M代码生成的C++代码一同运行;

  1引言

l         如何制作包含matlab运行时库的安装程序。

  Matlab是当前应用最为广泛的数学软件,具有强大的数值计算、数据分析处理、系统分析、图形显示甚至符号运算等功能[1]。利用这一完整的数学平台,用户可以快速实现十分复杂的功能,极大地提高工程分析计算的效率[2][3]。但与其他高级程序[3]相比,Matlab程序是一种解释执行程序,不用编译等预处理,程序运行速度较慢[4]。

下面结合网络上面的资料,对以上问题进行了总结,较好的解决了上面的问题。我使用的相关开发环境如下:Matlaba6.5;VC6;WindowsXP。

  C/C++语言是目前最为流行的高级程序设计语言之一[5]。它可对操作系统和应用程序以及硬件进行直接操作,用C/C++语言明显优于其它解释型高级语言,一些大型应用软件如 Matlab 就是用C语言开发的。

1       引子

进入正文之前,要说说写这篇文章的起因。近几天发现一个半年前写的程序出现了莫名其妙的bug。在程序退出时总有一个线程死掉不能退出,导致整个进程不能正常退出,必须从进程管理器中杀掉。由于该程序一共有7个子线程,我一个个检查后发现程序在运行时有一个并非由我创建的多余子线程。通过Process Viewer和Spy++等工具观察发现,该线程中有以下几个窗口IME、TthreadWindow和MSCTFIMEUI,查来查去毫无头绪。

首先怀疑是多线程库有bug,因此仔细重读了一遍自己封装的多线库,还真的发现了几个bug,但是修正后于事无补。花费了三天时间;

然后怀疑是界面库有问题,仔细比较了使用界面库和不使用界面库前后的差别发现界面库会多启动两个界面管理线程,但是都会正常退出,没有问题。花费一天时间;

最后只好怀疑是引入的dll启动了某个线程。一个个排查dll,终于发现了ago4501.dll和v4501v.dll这两个可疑的dll。这两个dll是由Mideva(将m文件转换为C/C++代码的一个中间工具)引入的。

当初使用Mideva就是因为在直接使用matlab的mcc出现了困难,不得已找mideva代替。很多人还信誓旦旦的说Mideva是最适宜VC使用的m代码转换工具。很多书和网络资料都还给出了示例代码,我就不相信他们没有碰到这个线程问题,只是避而不谈罢了。想起Mideva已经被MathWork公司收购并且不再支持了,我就决心放弃mideva,继续使用mcc来生成代码。所有的历程都记录如下。

  在工程实践中,用户经常遇到Matlab与C/C++混合编程的问题。本文基于Matlab 6.5和VC6.0开发环境,在Windows平台下就它们之间的混合编程问题进行深入研究并举例说明。

2       M文件转换为C/C++文件

要在VC中使用m文件,方法有很多种。

最简单的我认为还是使用Mideva,当然如果你能够搞定那个线程问题,并且永远只使用matlab6以前的版本,你就可以使用mideva。这里就不介绍了。

第二种就是使用Matlab引擎来调用m文件,也比较简单,但是你必须在目标机器上安装matlab才行,这往往是不现实的。

第三种使用mcc将m文件编译成为C/C++代码,然后导入Vc编译,因为常常生成很多源代码,使用很繁琐,这个很多网络资料已经说过。

第四种就是使用mcc将m文件编译为头文件、dll和lib然后导入VC编译。目前这是最可行的一种方法。本文引用了首发于哈工大紫丁香站BBS的fork (撒哈拉沙漠的沙)写的解决方法。并做了一些文字上的修改。Fork的例子有些简单,没有涉及多维数据参数的构建与输入,也没有多字符串组参数的构建,因此我重写了一个较为实用的例子来展示他的内容。

  2  Matlab调用C/C++

2.1             例子

例子的内容是通过输入的数据来展示农作物产量的统计图,其m代码如下:

function result = MyStat(mStatMatrix,mNameMatrix,n)

% 画出柱状图来展示各个不同季度的农作物产量

% mStatMatrix代表农作物产量矩阵,每行为一个地区,每行第一列为小麦产量,第二列为玉米产量;

% mNameMatrix代表地区名称字符串数组;

% n代表地区个数

% 返回值为所有地区粮食总产量

bar(mStatMatrix);

xlabel('地区名称');

ylabel('产量');

title('农作物产量统计');

legend('小麦','玉米',1);

totalnum = 0;

for i=1:n

 text(i,max(mStatMatrix(i,1),mStatMatrix(i,2))+0.25,mNameMatrix(i));

 totalnum = totalnum + mStatMatrix(i,1)+mStatMatrix(i,2);

end

set(gcf,'Menubar','none');

result = totalnum;

在matlab中输入如下命令:

data=[1,2;3,4;5,6;1,1]

name={'1号地区','15号地区','7号地区','9号地区'}

n=4

MyStat(data,name,n)

可以得到图如下:

图片 7
返回值为23。

  Matlab调用C/C++的方式主要有两种:利用MEX技术和调用C/C++动态连接库。

2.2             Mcc生成代码

输入:(格式:mcc -t -W libhg:<库名称> -T link:lib -h libmmfile.mlib libmwsglm.mlib 文件名) 

mcc -t -W libhg:MyStatLib -T link:lib -h libmmfile.mlib libmwsglm.mlib MyStat

然后你会在你的工作目录下找到MyStatLib.dll,MyStatLib.lib,MyStatLib.h三个文件。这三个文件就是VC编程所需要的。一个有趣的bug是,你的库名称不能和m文件名称相同,否则mcc会报错,因为有些中间文件重名了。

  在Matlab与C/C++混合编程之前,必须先对Matlab的编译应用程序mex和编译器mbuild进行正确的设置[1]:

2.3             在VC中添加

在VC中建一个基于对话框的MFC应用程序,名字为TestStat,添加一个按钮,并添加按钮响应函数,函数内容在第五步中说明。将上面生成的3个文件拷贝到VC工程的TestStat目录里。

  对Matlab编译应用程序mex的设置:Mex –setup.

2.4             设置VC

在VC中选择:工程--->设置,再选属性表Link选项,下拉菜单中选择Input,在对象/库模块中加入附录A中所列出的内容,注意用空格将它们格开而在忽略。库中加入附录B中列出的内容;再选择属性表C/C++选项,下拉菜单选General,在预处理程序定义中添加附录C中的内容,原来有的内容要保留,并注意用逗号将它们隔开。再选择下拉菜单的Precompiled Headers选项,选择“自动使用预补偿页眉”,在其中添加stdafx.h,确定。

  对Matlab编译器mbuild的设置:Mbuild –setup.

2.5             设置头文件和库文件路径

选择:工具--->选择,属性页选择“目录”,在include files里面加入:

C:"MATLAB6P5"EXTERN"INCLUDE;

C:"MATLAB6P5"EXTERN"INCLUDE"CPP 

注意,根据你的matlab的安装位置的不同,要相应的修改上面的地址。在Library files里面加入:

C:"MATLAB6P5"EXTERN"LIB"WIN32 

C:"MATLAB6P5"EXTERN"LIB"WIN32"MICROSOFT"MSVC60 

注意,根据你的matlab的安装位置的不同,要相应的修改上面的地址。

  2.1调用C/C++的MEX文件

2.6             添加响应代码

在按钮响应函数所在文件中添加如下的头文件:详细的解释见下一章参数问题。

    ...... 

    #include "mystatlib.h"

    ...... 

    函数响应代码为: 

       mxArray * mStatMatrix = NULL;

       mxArray * mNameMatrix = NULL;

       mxArray * n;

       //给2维数组赋值,是一个3*2数组

       mStatMatrix = mxCreateDoubleMatrix(4,2,mxREAL);

       int mrows = mxGetM(mStatMatrix); //行数

       int ncols = mxGetN(mStatMatrix); //列数

       double* data = mxGetPr(mStatMatrix); //矩阵的数据地址

       double setdata[4][2] = {{1,2},{3,4},{5,6},{7,8}};    //源数据,也可为二维数组

       for (int i = 0; i < mrows; i++)

       {

              for (int j = 0; j < ncols; j++)

              {

                     data[j*mrows+i] = setdata[i][j]; //注意这里的赋值,相当于转置矩阵赋值

              }

       }

       //创建一个Cell数组来存放字符串数组

       int dim[1] ;

       dim[0] = 4;

       mNameMatrix = mxCreateCellArray(1,dim);

       //给Cell数组赋值

       for (int x = 0; x < 4; x++)

       {

              char szTmp[10];

              sprintf(szTmp,"地区%d",x+1);

              mxArray* m = mxCreateString(szTmp);

              mxSetCell(mNameMatrix,x,m);

       }

       //给n赋值

       n = mxCreateScalarDouble(4);

       MyStatLibInitialize();

       mlfMystat(mStatMatrix,mNameMatrix,n);

       mxDestroyArray(mNameMatrix);

       mxDestroyArray(mStatMatrix);

       mxDestroyArray(n);

  MEX是Matlab Executable的缩写,它是一种“可在Matlab中调用的C(或Fortran)语言衍生程序”[6]。MEX文件的使用极为方便,其调用方式与Matlab的内建函数完全相同,只需在Matlab命令提示符下键入MEX文件名即可。

2.7             添加自己的库

在Link---->Input选项中加入一项:MyStatLib.lib。这就是我们从m文件编译过来的dll的库文件。

  一个C/C++的MEX源程序通常包括4个组成部分,其中前3个是必须包含的内容,第4个则根据所实现的功能灵活选用:(1)#include “mex.h”;(2)MEX文件的入口函数mexFunction, MEX文件导出名必须为mexFunction函数;(3)mxArray;(4)API函数

2.8             编译链接执行

可得到以下界面:

  通过简单的例子说明C/C++的MEX源程序编写和调用过程:

图片 8

  #include "mex.h"

2.9             附录

附录A:链接库 

libmmfile.lib libmatlb.lib libmx.lib libmat.lib libmatpm.lib sgl.lib libmwsglm.lib libmwservices.lib libut.lib

附录B:忽略库 

msvcrt.lib 

附录C: 预处理程序定义 

MSVC,IBMPC,MSWIND 

附录D:进一步参考 

mxArray的使用参考matlab网站的cmath_ug2b.pdf

  void  timeSTwo(double y[], double x[])

3       参数问题

Matlab中最常使用的变量有三种,分别是标量、矩阵和元胞数组(Cell Array),我们只要掌握了这三种变量就可以对付大部分的需求了。在上面的例子中m函数MyStat(mStatMatrix,mNameMatrix,n)有三个输入参数,分别是二维矩阵mStatMatrix,元胞数组mNameMatrix和标量n。

mStatMatrix代表农作物产量矩阵,每行为一个地区,每行第一列为小麦产量,第二列为玉米产量;

mNameMatrix代表地区名称字符串数组;

n代表地区个数。

            {  y[0] = 2.0*x[0];  }

3.1             mxArray标量

建立一个标量最简单,只要将标量的值作为参数传入即可:

n = mxCreateScalarDouble(3);

  void  mexFunction(int  nlhs,  mxArray * plhs[], int nrhs,  const mxArray *prhs[])

3.2             mxArray矩阵

建立多维矩阵比较简单,但是给矩阵赋值则比较复杂。建立一个双精度数矩阵的函数如下:

mStatMatrix = mxCreateDoubleMatrix(4,2,mxREAL);

前两个参数代表二维矩阵是一个4*2的矩阵,最后一个代表这是一个实数矩阵。

给二维矩阵赋值是较为复杂的,首先要通过mxGetPr函数来得到矩阵存储数据的地址。然后通过[]符号来进行地址偏移将适当的值赋值给适当的地址。举例如下:

       int mrows = mxGetM(mStatMatrix); //行数

       int ncols = mxGetN(mStatMatrix); //列数

       double* data = mxGetPr(mStatMatrix); //矩阵的数据地址

       double setdata[4][2] = {{1,2},{3,4},{5,6},{7,8}};    //源数据

       for (int i = 0; i < mrows; i++)

       {

              for (int j = 0; j < ncols; j++)

              {

                     data[j*mrows+i] = setdata[i][j]; //注意这里的赋值,相当于转置矩阵赋值

              }

       }

给多维数组赋值时要特别注意:第一,mxArray的存储是先列后行的,而C语言是先行后列的,所以在赋值时相当于使用转置矩阵来赋值;第二要仔细防止下标越界,如果越界则程序运行时会崩溃。

{

3.3             元胞数组

元胞数组是matlab独有的数据类型。相当于将各种不同类型的变量集中到一个数组里面。此处我们用元胞数组来存储多个字符串。

创建元胞数组的函数如下:

mxArray *mxCreateCellArray(int ndim, const int *dims);

参数ndim指示元胞数组的维数,参数dims实际上是一个int数组,存储了各维的长度。下面创建了一个一维数组,长度为4.

       //创建一个Cell数组来存放字符串数组

       const int dim[1] = {3};

       mNameMatrix = mxCreateCellArray(1,dim);

给Cell数组赋值比较简单,即使用mxCreateString创建多个字符串然后用mxSetCell将字符串赋值给元胞数组:

       for (int x = 0; x < 4; x++)

       {

              char szTmp[10];

              sprintf(szTmp,"地区%d",x+1);

              mxArray* m = mxCreateString(szTmp);

              mxSetCell(mNameMatrix,x,m);

       }

double *x,*y;  int  mrows, ncols;

3.4             调用m代码中的函数

参数准备完毕就可以调用函数了。Dll中会提供很多可调用的函数,有两个主要的函数,一个名称为XXXInitialize()(XXX即为库名称,本文中是MyStatLibInitialize);第二个是mlfXXX(参数列表)。调用函数分两步,第一步调用初始化函数MyStatLibInitialize;第二步用设置好的参数调用mlfMystat(mStatMatrix,mNameMatrix,n)。

记得调用完成后用mxDestroyArray删除mxArray占用的内存。至此为止,代码编写工作全部结束。程序可以正常运行了,但是别笑,噩梦刚刚开始~~~~

  if( nrhs!=1)  mexErrMsgTxt("One input required.");

4       打包

要使编写的程序能够在其他机器顺利运行,必须制作安装程序。于其他开发库不同,matlab程序的打包显得比较困难。尤其是要脱离matlab环境运行的程序显得更加困难。

根据fork(撒哈拉沙漠的沙)在哈工大紫丁香站BBS上面的文章,我简要总结了一种较为简单的打包方法。

首先得到matlab运行时库,其方法是运行“MATLAB6p5"extern"lib"win32”目录下“mglinstaller.exe”程序,这个程序会在指定目录产生bin和toolbox两个目录,大小是23.7M。这就是matlab的运行时库;

第二,在制作安装程序时,将这两个运行时库加入安装资源,在安装时拷贝到指定目录C:"MATLAB6p5p1(根据你自己开发程序上的matlab安装目录来写),记住必须拷贝到同样的目录,因为mcc生成的代码中对路径有硬编码;

第三,在制作安装程序时,添加Path路径的命令,在安装时设置path为C:"MATLAB6p5p1"bin"win32(根据你自己开发程序上的matlab安装目录来写);

第四,安装完成后必须重启,否则Path路径不起作用,这一点我很奇怪,因为一般来说不会这样。

  else if( nlhs>1) mexErrMsgTxt("Too manyoutput arguments");

            mrows = mxGetM( prhs[0] );  ncols = mxGetN(prhs[0]);

  if( !mxIsDouble(prhs[0]) || mxIsComplex( prhs[0] ) || !( mrows ==1 && ncols==1 ) )

            mexErrMsgTxt( "Input must be a noncomplex scalar double." );

  plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix (  mrows,  ncols,  mxREAL );

  x = mxGetPr( prhs[0] );    y = mxGetPr( plhs[0] );  timestwo(y,x);  }

 可在matlab中编译,也可以直接在C++环境中编译: 

1).(在**matlab中)用指令mex  timestwo.c编译此文件,然后在MATLAB命令行下调用生成的MEX文件即可。2). (**VC2008中)和一般c++一样编译后,就会产生dll,这样可以直接在Matlab中用了,或者copy且更改后缀名.mexw32即可。(因为Matlab R2010b以后版本可能不支持调用dll为后缀的mex文件了

  2.2调用C/C++动态连接库(即:一般普通的C程序dll没有用mex的接口函数)

  Matlab提供对动态连接库DLL文件的接口[7]。利用该接口,可在Matlab中调用动态连接库导出的函数。Matlab对DLL的接口支持各种语言编写的DLL文件。在调用DLL文件之前,需要准备函数定义的头文件。对于C/C++语言开发的DLL文件,可使用源程序中相应的头文件;而对于其他语言开发的DLL,则要手工准备等效的C语言函数定义头文件。

  在Matlab中利用动态连接库接口技术通常需要完成以下4个步骤:

  (1)打开动态连接库文件;(2)为调用函数准备数据;(3)调用动态连接库文件中导出的函数;(4)关闭动态连接库文件。

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