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Matlab 2017a与Visual Studio 2015混编环境配置

一、程序安装

  • 先安装Visual Studio 2015,安装选项选择自定义,勾选编程语言C++,(默认是不安装C++的编译器的,因此如果不勾选,后面找不到编译器)
  • 然后安装Matlab 2017a ,没有特别注意的事情
  • 如果是先安装的matlab,若matlab找不到编译器,可以重新安装一下matlab的主程序
  • 安装opencv 3.42,使用vs,直接下载编译好的文件即可

二、Visual Studio 2015环境配置

我们知道要在VS中使用外部的类库的话,需要进行引入的一下配置,这个配置就包括:外部库目录指定和外部包含文件指定。

  • 打开VS 2015,新建一个空白的win32的控制台工程:

  • 选择语言为C++,Win32类型中的控制台工程,并设置工程名称:

  • 指定建立的工程为空白工程:

  • 建立完工程之后,我们选中解决方案栏中的Resource Files目录(即源码目录),然后新建一个C++源码文件:

  • 设置源码的文件名,例如:Main,然后创建此源码文件到工程中:

  • 在VS中有个叫做“属性管理器”的工具,用于进行VS整体参数的配置,配置一次之后,以后所有新建项目都能应用改配置,不用再一一进行配置操作,使用起来也非常方便。点击工具栏中的:View—>Other Windows—>Property Manger打开属性管理器:

  • 在新出现的属性管理器栏中,展开目录,选中Debug|Win64中的Microsoft.Cpp.x64.user,并右键点击属性(Properties)进入属性界面:

1)配置包含目录:

在通用属性(Common Properties)—>VC ++目录—>包含目录,然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑:

向其中添加下面三个路径:

1
2
3
E:\OpenCV\opencv\build\include
E:\OpenCV\opencv\build\include\opencv
E:\OpenCV\opencv\build\include\opencv2

2)配置库文件目录:

  • 完成上面的包含目录配置之后,我们还需要进行库文件的配置:回到属性界面,选择包含目录下面的Library Directories(库文件目录)

  • 向库文件目录下添加OpenCV的库文件目录:E:\OpenCV\opencv\build\x64\vc14\lib,这个目录根据每个人自己在第一步安装OpenCV中选择的目录进行选定

3)配置动态链接库:

  • 我们可以查看步骤2)中添加的库文件目录下面.lib文件列表,发现在3.1.0版本的OpenCV中,仅剩下两个库文件,分别是:opencv_world310.libopencv_world310d.lib,这里两个库文件的区别就是:opencv_world310.lib是Release模式版本,而opencv_world310d.lib是Debug模式版本:

  • 跟上述两个步骤相似,在属性界面中打开Linker(链接库)—>Input(输入)—>Additional Dependencies(添加依赖)

  • 将我们刚刚在OpenCV库文件目录下看到的两个库文件其中一个添加到这里(根据模式需求Release模式或Debug模式):

其实,对已经发行和未来即将发布的新版OpenCV,只需看opencv\build\x86\vc10\lib下的库是哪几个,添加成依赖项就可以了。

三、Matlab 环境配置

  • 配置文件位置

在matlab中新建一个helloworld.cpp文件,输入命令mex -v helloworld.cpp命令来编译该文件。在控制台输出的详细信息中可以找到配置文件的位置:

Options file:C:\Users\yufei\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2016a\mex_C++_win64.xml

于是,mex_C++_win64.xml就是我们要找的配置文件。

  • 如何修改配置文件

mex_C++_win64.xml的最后可以设置环境变量,我们需要修改的是环境变量的path,include,lib,libpath属性,各个属性具体值自行百度,下面是我修改好的配置文件。

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<env       
PATH="原属性值;E:\download\opencv\build\x64\vc12\bin"
INCLUDE="原属性值;E:\download\opencv\build\include;E:\download\opencv\build\include\opencv2;E:\download\opencv\build\include\opencv"
LIB="原属性值;E:\download\opencv\build\x64\vc12\lib"
LIBPATH="原属性值;E:\download\opencv\build\x64\vc12\lib" />

需要注意的是在设置xml属性的值时由于字符串太长可以自动切换,但是不能人为输入回车,否则会出错。出现“fatal error C1083: 无法打开包括文件: “opencv2/opencv.hpp”: No such file or directory”,请检查这一步。

  • 添加相关库

#pragma comment( lib, "opencv_world342.lib") %我只包含了这一个 #pragma comment( lib, "opencv_ts300.lib")

helloworld.cpp中添加以上两行代码,可以增加需要的lib库,opencv3.42只需要包含上面两个库,不像之前版本需要包含一大堆。出现“error LNK2019: 无法解析的外部符号”,请检查这一步是否有问题。

  • 注意编译平台选择

mex -largeArrayDims -v helloworld.cpplargeArrayDims 指令意味着编译器采用64位平台,默认为32位平台。

四、混合编译

mex -setup 选择编译器

mex XXXXX.cpp 把这个cpp文件编译成库,生成的文件,32位系统中是mexw32,64位系统中是mexw64。

都是matlab专用,不是dll

mex X1.cpp X2.cpp X3.cpp生成的库名字叫X1

mex -O X1.cpp 大写O选项,优化编译,跑得嗷嗷快,以前都没发现呀

32位windows系统,matlab给我们赠送了编译器lcc,不用自己装。64位系统下 还要自己找,麻烦

在isomap里边有个dijkstra算法的cpp文件要编译,readme里边告诉我们要用

mex -O dijkstra.cpp

但是在64位系统里边是不行滴,一定要用

mex -O -largeArrayDims dijkstra.cpp

另外irs和jcs也不能用int * 类型,为了保证兼容性必须要用mwIndex *

都是因为稀疏矩阵的原因,稀疏矩阵在32位系统和64位系统下的下标类型是不一样滴

五、mexFunction

MEX文件的源代码一般由两部分组成:

  • 计算过程。该过程包含了MEX文件实现计算功能的代码,是标准的C语言子程序。

  • 入口过程。该过程提供计算过程与MATLAB之间的接口,以入口函数mxFunction实现。在该过程中,通常所做的工作是检测输入、输出参数个数和类型的正确性,然后利用mx-函数得到MATLAB传递过来的变量(比如矩阵的维数、向量的地址等),传递给计算过程。

MEX文件的计算过程和入口过程也可以合并在一起。但不管那种情况,都要包含#include "mex.h",以保证入口点和接口过程的正确声明。注意,入口过程的名称必须是mexFunction,并且包含四个参数,即:

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

其中,参数nlhs和nrhs表示MATLAB在调用该MEX文件时等式左端和右端变量的个数,例如在MATLAB命令窗口中输入以下命令:

[a,b,c]=Matlab_1(d,e,f,g)

则nlhs为3,nrhs为4。

MATLAB在调用MEX文件时,输入和输出参数保存在两个mxArray*类型的指针数组中,分别为prhs[]和plhs[]。prhs[0]表示第一个输入参数,prhs[1]表示第二个输入参数,…,以此类推。如上例中,d→prhs[0],e→prhs[1],f→prhs[2],f→prhs[3]。同时注意,这些参数的类型都是mxArray *

接口过程要把参数传递给计算过程,还需要从prhs中读出矩阵的信息,这就要用到下面的mx-函数和mex-函数。

关于数据存储的说明

Matlab中的数据是按列存储的。例如,a=[1,2;3,4;5,6],a的数据在内存中的存储顺序是:1、3、5、2、4、6。在C\C++中使用Matlab传来的变量时,一定要注意数据的存储顺序。

参考文献

VS和opencv配置:https://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.html

Matlab环境配置:https://blog.csdn.net/zjsmdchen/article/details/78317366

混合编程:https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/81430607

混合编程初探:https://blog.csdn.net/bendanban/article/details/37830495#

另外一种混合编程环境的配置思路:https://github.com/kyamagu/mexopencv