之前用過基于VS2018 與MATLAB2018a 混合編程（C++特性）（見https://blog.csdn.net/wwwoowww/article/details/83013801），奈何后來matlab版本換成了2016a，混合編程的方式不一樣了，自己嘗試了幾天，終于搞定了。

目錄

版本選擇

matlab與c++的混合編程有兩個方法：

利用mex的方法

創建C++動態庫

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版本選擇

版本： Win10 ，VS2015， Matlab2016a

注意：Matlab2016支持的VS版本有兼容問題，matlab具體支持哪些VS版本請見matlab的安裝文件夾路徑：C:\Program Files\MATLAB\R2016a\bin\win64\mexopts 中包含了哪些編譯器。如下圖所示，我的文件夾中包含了vs2015，說明該版本的matlab支持vs2015的編譯器。

若想要支持的vs版本文件夾中沒有，需要自己去下載對應版本的文件。詳細的內容請見或自己找找吧，我是放棄了：https://blog.csdn.net/cztqwan/article/details/78902530

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matlab與c++的混合編程有兩個方法：

mex 和調用C++動態庫

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利用mex的方法

若是不在c/c++中使用其他第三方庫，可以使用簡單的編譯方法。

• ?matlab中使用mex -setup 命令，選擇c++ 的編譯器 （第一次可以使用mex setup -v?，先查找所有的已安裝并且支持的編譯器）

• 創建test.cpp 文件， 文件輸出 傳入的第一個參數和參數的個數

matlab官方文檔，對于mexFunction的解釋：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/apiref/mexfunction.html

簡單來說，mexFunction是matlab調用C/C++的入口，類似main函數，

nlhs 輸出的個數， plhs matlab的array類型，是輸出參數的地址

nrhs 輸入數組的個數， prhs matlab的array類型，包含了輸入參數地址

#include "mex.h" //matlab的頭文件 void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) {if(nrhs < 1){mexPrintf("Use example: test(12)");return;}//如果prhs的類型是double，打印一下語句。類似的函數有mxIsInt等等//if(mxIsDouble(prhs[0]))// mexPrintf("Type of input arg is double\n");double *data = mxGetPr(prhs[0]); // 獲取傳入值的地址，不管傳入的類型是什么，該方法的獲得的都必須為double*int mrows, ncols;mrows = mxGetM(prhs[0]); //獲取行的大小ncols = mxGetN(prhs[0]); //獲取列的大小mexPrintf("value:%f,rows:%d, cols: %d\n",*data, mrows, ncols);}

• matlab中使用命令 mex **.cpp。編譯成功后使用文件名調用

• 若要使用第三方庫，需要創建make.m文件（但是我自己按網上的嘗試，沒有鏈接成功，放棄了）

%// This make.m is for MATLAB %// Function: compile c++ files which rely on OpenCV for Matlab using mex %// Author : zouxy %// Date : 2014-03-05 %// HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09 %// Email : zouxy09@qq.com%% Please modify your path of OpenCV %% If your have any question, please contact Zou Xiaoyi% Notice: first use "mex -setup" to choose your c/c++ compiler clear all; %------------------------------------------------------------------- %% get the architecture of this computer is_64bit = strcmp(computer,'MACI64') || strcmp(computer,'GLNXA64') || strcmp(computer,'PCWIN64'); %-------------------------------------------------------------------%% the configuration of compiler % You need to modify this configuration according to your own path of OpenCV % Notice: if your system is 64bit, your OpenCV must be 64bit!out_dir='./'; CPPFLAGS = ' -O -I.\ -ID:\OpenCV\build2015\install\include'; % your OpenCV "include" path LDFLAGS = ' -LD:\OpenCV\build2015\install\x64\vc14\lib'; % your OpenCV "lib" path LIBS = ' -lopencv_world346d'; if is_64bit CPPFLAGS = [CPPFLAGS ' -largeArrayDims']; end%% add your files here! compile_files = { % the list of your code files which need to be compiled 'RGB2Gray.cpp' };%------------------------------------------------------------------- %% compiling... for k = 1 : length(compile_files) str = compile_files{k}; fprintf('compilation of: %s\n', str); str = [str ' -outdir ' out_dir CPPFLAGS LDFLAGS LIBS]; args = regexp(str, '\s+', 'split'); mex(args{:}); end fprintf('Congratulations, compilation successful!!!\n');

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創建C++動態庫

上面我們使用了matlab中的vs2015編譯器，鑒于我之前的混合編程經驗（C++，vs2018，matlab2019，見https://blog.csdn.net/wwwoowww/article/details/83013801），我在嘗試使用mex鏈接第三方庫不成功后，想在vs中生成dll文件，再改后綴為.mexw64 。開干

1. 新建Win32 控制臺應用程序

2. 配置項目的屬性

需要配置的地方有四點：

2.1.注意選擇平臺為x64（因為我自己編譯的opencv版本是64位的）

2.2.常規 -》 配置類型改為 .dll

2.3.VC++目錄-》 2.3.1包含目錄：添加opencv的include， 添加matlab安裝目錄下的/extern/include目錄

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2.3.2 庫目錄：添加opencv的 x64\vc14\lib（這是我自己編譯的基于vs2015的opencv庫）， 添加matlab安裝目錄下的\extern\lib\win64\microsoft目錄

2.4.連接器-》輸入-》 附件依賴項 中 添加：

? ? ? ? ? opencv_world346d.lib （我在opencv編譯的時候選擇了生成world庫，該庫將opencv所有的功能集合成一個文件。所以不用想一些博客中要包含n多個opencv_****.dll ）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?libmat.lib ? （以下都是matlab的庫文件）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?libmx.lib
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?libmex.lib
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?libeng.lib

3 創建 ***.def 文件?

文件內容：

LIBRARY detect_mark.DLLEXPORTSmexFunction

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4 創建源文件

功能：matlab傳入一個圖像矩陣，c++識別圖像是否有aruco mark，并返回mark的id，和中心位置

提醒下， opencv的aruco頭文件很可能找不到，因為該庫在opencv_contrib包中，需要自己在編譯opencv的時候加上這個額外的包

具體的詳情見：https://blog.csdn.net/ezhchai/article/details/80557936

#include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/aruco.hpp" #include <iostream> #include "mex.h" using namespace std; using namespace cv;void exit_with_help() {mexPrintf("Usage: [id, x, y] = detect_mark(img_data);\n"); }/**檢查圖像中的mark，并返回mark的id和中心點坐標 */ void detect_marks(cv::Mat& image, vector<Vec3d>&center) {Ptr<aruco::DetectorParameters> detectorParams = aruco::DetectorParameters::create();Ptr<aruco::Dictionary> dictionary =aruco::getPredefinedDictionary(aruco::PREDEFINED_DICTIONARY_NAME(1));vector< int > ids;vector< vector< Point2f > > corners, rejected;vector< Vec3d > rvecs, tvecs;// detect markers and estimate pose/*markerCorners 是檢測出的圖像的角的列表。對于每個marker，將返回按照原始順序排列的四個角（從左上角順時針開始）。因此，第一個點是左上角的角，緊接著右上角、右下角和左下角。markerIds 是在markerCorners檢測出的所有maker的id列表.注意返回的markerCorners和markerIds 向量具有相同的大小。*/aruco::detectMarkers(image, dictionary, corners, ids, detectorParams, rejected);//獲取中心點坐標for (int i = 0; i < ids.size(); i++) {double x = (corners[i][0].x + corners[i][2].x) / 2;double y = (corners[i][0].y + corners[i][2].y) / 2;center.push_back(Vec3d(ids[i], x, y));//cout << "id: " << ids[i] << " ;center: " << x << "," << y << endl;}return ; }static void fake_answer(mxArray *plhs[]){plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL); }void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) {if (nrhs == 1){//獲取傳入數據的指針，類型只能為double*double *data = mxGetPr(prhs[0]);//將傳入的圖像數據類型強轉為uint8_t來解釋，因為我們傳入的是圖像矩陣，圖像在matlab中是uint8類型uint8_t *i_data = (uint8_t*) data;int mrows, ncols;mrows = mxGetM(prhs[0]); //行數，，matlab按照uint8來計算的個數ncols = mxGetN(prhs[0]); //列數mexPrintf("m = %d, n = %d", mrows, ncols);/**創建Opencv格式下的圖像數據matlab和opencv的圖像格式不一樣。matlab是三個通道（RGB）分成了三張圖片的保存，每一張圖片的數據類型都是uint8。所以需要轉換。但是如果是一個通道的灰度圖，不需要轉換opencv是三個通道同時保存，只有一張圖片，每個圖片的值為（BGR）[uint8,uint8,uint8]matlab和opencv的圖像通道排列方式不一樣，MATLAB中RGB，OPENCV BGR*///獲取灰度圖，只采了matlab圖像中的R通道數據Mat img_gray = Mat(mrows, ncols / 3, CV_8UC1);for (int i = 0; i<mrows; i++) {for (int j = 0; j < ncols/3; j++) {*(img_gray.data + img_gray.step[0] * i + img_gray.step[1] * j) = (uchar)i_data[j*mrows + i];}}/**// 獲取彩色圖Mat img_col = Mat(mrows, ncols / 3, CV_8UC3);for (int i = 0; i<mrows; i++) {for (int j = 0; j < ncols; j++) {//改變通道，matlab和opencv的圖像通道排列方式不一樣，MATLAB中RGB，OPENCV BGR,寫的真難看，不忍直視。。。。int chan = j / (ncols / 3);int n;if (chan == 0)n = 2;else if (chan == 2)n = 0;else n = 1;*(img_col.data + img_col.step[0] * i + img_col.step[1] * (j % (ncols / 3)) + img_col.elemSize1()* n) = (uchar)i_data[j*mrows + i];}}*/vector<Vec3d> center;detect_marks(img_gray, center);if (center.size() == 0) {plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);double *resultMat = mxGetPr(plhs[0]);*resultMat = -1;return;}int rows = center.size();int cols = 3;//創建返回給matlab的數據plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(rows, cols, mxREAL);//獲取指針double *resultMat = mxGetPr(plhs[0]);//賦值for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)*(resultMat + i + j * rows) = (double)center.at(i)[j];//imwrite("out_file_color.png", img_col);}else{exit_with_help();fake_answer(plhs);return;} }

說明下Matlab的圖像存儲方式：

matlab文檔：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_external/matlab-data.html

原圖是500*312*3的彩色圖（不可否認，我媳婦兒很漂亮）

matlab讀入上圖并傳入到C/C++圖像的格式是1500*312*1的二維矩陣，排列方式如下，從左到右分別是R、G、B通道的值。

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5. 生成.dll文件

最后使用 控制界面 生成-》生成解決方案

把生成的.dll 文件后綴改為 .mexw64?

使用matlab調用就可以了

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附 我的結果：

傳入圖像：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab与C/C++混合编程 （基于Opencv库）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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