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ubuntu下C++如何调用matlab程序

MachineLP

发布于 2018-01-09 04:00:56

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代码可运行

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代码可运行

实验平台：

ubuntu matlab R2016b g++

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mex -setup C++

然后在输入命令：mbuild –setup

同样选择mex -setup C++ -client MBUILD

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；

 function imagedata=improcess(filename,threshold);  
 imagedata=double(imread(filename));  
 newbuf=imagedata;  
 [M N]=size(imagedata);  
 for i=1:1:M  
  for j=1:1:N  
  if imagedata(i,j)>threshold  
           newbuf(i,j)=255;  
  else 
           newbuf(i,j)=0;  
       end  
   end  
 end  
 imwrite(uint8(newbuf),'../result.bmp');  
 return;

3. 编译.m文件

*****注意****：在ubuntu下编译.m文件，文件名要以lib开头，后面在路径配置的时候很关键，当然window下最好也以lib开头。

mcc -W cpplib:libMypr -T link:lib improcess.m 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，libMypr.h libMypr.cpp libMypr.so libMypr.exports这四个文件时我们在c++中调用所需要的；

4. 编写C++代码（test.cpp）放在桌面的test文件下，并且将上面编译的.m文件也拷贝到该文件下：（注意初始化操作）

#include "mclmcrrt.h"  
#include "mclmcr.h"  
#include "mclcppclass.h"  
#include "matrix.h"  
#include <iostream>  
#include "libMypr.h"
using namespace std；

int main(int argc, char* argv[])    
{    
   //初始化， 在C++调用matlab时，必须要进行初始化。  
    if( !libMyprInitialize())    
    {    
        printf("Could not initialize !");    
        return -1;      
    }    
    char f_name[10]="../lenna.pgm";    
//必须将lenna.pgm图像，拷贝到工程目录下   
    mwArray file_name(f_name);//'lenna.pgm'  
    mwArray m_threshold(1,1, mxDOUBLE_CLASS);    
    m_threshold(1,1)=128;//阈值为128    
    mwArray ImageData(512,512, mxDOUBLE_CLASS);    
    improcess(1,ImageData,file_name,m_threshold);    
//1,表示返回值的个数，ImageData用于接收返回值    
    printf("\n图像处理结束,已经图像以阈值128分割开！\n");    
    double *resultdata=new double[512*512];    
    ImageData.GetData(resultdata,512*512);    
    printf("\n已获得图像数据...\n");    
    for(int i=0;i<512;i++)    
    {    
        for(int j=0;j<512;j++)    
        {    
            printf("%0.1f ",resultdata[512*i+j]);    
        }    
        printf("\n");    
    }    
    delete []resultdata;    
    // 后面是一些终止调用的程序    
    // terminate the lib       
    libMyprTerminate();           
    return 0;    
}

5.上面的准备好了，按照下面的步骤就可以跑起来了O(∩_∩)O。

（1）生成编译文件test.o

g++ - c test.cpp -I/usr/local/MATLAB/R2016b/extern/include/ -o test.o

（2）设置matlab动态文件路径

export LD_LIBRARY_PATH="/home/liupeng/Desktop/test:/usr/local/MATLAB/R2016b/runtime/glnxa64:$LD_LIBRARY_PATH"

（3）生成执行文件testApp

g++ -o testApp test.o -L/home/liupeng/Desktop/test-L/usr/local/MATLAB/R2016b/runtime/glnxa64 -lmwmclmcrrt -L/home/liupeng/Desktop/test-lMypr

（4）运行./testApp

(使用Cmake的时候注意路径，图片用../表示上层文件夹)

6.如果使用Cmake请参考：CMakeList.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)

set(PROJECT_NAME test)

project(${PROJECT_NAME})

# List COMMAND
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-g -Wall -std=c++0x")

# matlab
set(MATLAB_ROOT /usr/local/MATLAB/R2016b/)
include_directories(${MATLAB_ROOT}extern/include/)
LINK_DIRECTORIES(${MATLAB_ROOT}runtime/glnxa64/)

# libMypr
set(MYPR /home/liupeng/Desktop/test/)
# 前提是已将.h文件和.so文件分别放在include和src中。
include_directories(${MYPR}include/)
LINK_DIRECTORIES(${(MYPR }src/)

# 如果用到了openCV
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})


set(SRCS main.cpp)
add_executable(${PROJECT_NAME} ${SRCS})

target_link_libraries(${PROJECT_NAME} -lmwmclmcrrt)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} -lMypr)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})