Qt Matlab混合编程

Qt Matlab混合编程

本文就介绍使用 Qt 和 Matlab 进行混合编程的基本流程，主要包括：

• 如何在Matlab中将m文件编译为C++语言的DLL文件
• 如何在Qt项目中加入自定义DLL相关的LIB文件，以及MATLAB相关的LIB文件和H文件搜索路径
• MATLAB运行时DLL文件所在路径，及系统相关的环境变量设置
• 如何在Qt中调用自定义DLL中的函数，如何通过mwArray类传递输入输出参数

目录

• Qt Matlab混合编程
• 一、环境
• 二、将matlab程序写成函数形式
• 三、将函数的.m文件转换成动态链接库形式
• 四、QT调用
• • 1.添加外部库
  • 2.Matlab其他依赖库和头文件搜索路径的加入
  • 3.工程中的头文件中添加.h文件
  • 4.系统环境变量的设置
  • 5 编写使用DLL内函数的代码
  • 6 mwArray类的使用
• 四、编译和运行

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一、环境

Win10

Qt 5.14.2 (MSVC 2017, 32 bit)

matlab R2016b

vs2017

二、将matlab程序写成函数形式

在MATLAB中编写一个画有向图的函数aoe.m为例，其代码如下：

function AoeCP(s,t,v,slight,tlight,taskNum,jobId,oper,cps,cpt,select)
close all;
nodenames=cell(1,taskNum+2);
for i=1:taskNum+2
    if i==1
    nodenames{1,i}='开始';
    elseif i==taskNum+2
    nodenames{1,i}='结束';
    else
    txt = sprintf('J%d.%d(%d)',jobId(i-1),oper(i-1),v(i-1));
    nodenames{1,i}=txt;   
    end
end
G= digraph(s,t,[],nodenames);
p=plot(G,'Layout','force');
p.ArrowSize=15;                                        %箭头大小
p.LineWidth=2;                                         %线宽
p.EdgeColor ='black';                                  %线颜色
p.Marker = 'o';                                        %节点标记符号
p.MarkerSize=10;                                       %节点大小
p.NodeColor = 'cyan';                                  %节点颜色
set( gca,'XTick' ,[] ,'YTick',[]);
highlight(p,slight,tlight,'LineStyle','--') ;
if select==1
    highlight(p,cps,cpt,'EdgeColor','r','LineWidth',5) ;
end
end

在matlab中运行一下，如：

% 函数digraph(s,t,v)：可在 s 和 t 中的对应节点之间创建边，并生成一个图
% s 和 t 都必须具有相同的元素数；这些节点必须都是从1开始的正整数，或都是字符串元胞数组。
>> s =[1  1  5  1  3  8  7  2  6  9  4  10  2  3  5  6  8  9];
>> t= [2  3  4  5  6  7  11  8  9  11  10  11  3  4  6  7  9  10 ];
>> v=[3 2 4 3 3 3 3 5 3];
>> slight=[1 2 3];             %虚线
>> tlight=[2 3 4];
>> taskNum=9;
>> jobId=[ 2 1 3 3 1 2 2 1 3 ];
>> oper=[ 1 1 2 1 2 3 2 3 3 ];
>> cps=[5 8];                  %关键路径
>> cpt=[6 9];
>> select=1;

同时绘图如下：

三、将函数的.m文件转换成动态链接库形式

首先，检查一下自己的mcc编译器是否可用

命令行输入指令

>> !mcc

正常的结果应该如下：

mcc Compile MATLAB functions for deployment outside MATLAB.  
 mcc [-options] fun [fun2...]  
  
 OPTIONS:  
 a	 Add  to the deployable archive. If the specified  
 	file is an m, mex or p file, this function will not be exported in the  
 	resulting target.  
  
 C	Generate a separate deployable archive.  
  
 d	 Output directory.  
  
 e	Suppress MS-DOS Command Window. Use in place of -m.  
  
 g	Include debugging symbol information.  
  
 I	 Add  to the list of paths to search for files.  
  
 m	Generate a standalone application.  
  
 N	Clear the compilation search path of all directories except the following  
 	core directories:  
 	    /toolbox/matlab  
 	    /toolbox/local  
 	    /toolbox/compiler  
  
 o	 Output name.  
  
 p	  Add  to the compilation search path. This  
 	option can only be used in conjunction with the -N option.  
  
 R	 Specify the run-time options for the MATLAB Runtime.  
  
 v	Verbose.  
  
 Y	 Override the default license.dat file.  
  
 EXAMPLES:  
 Make a standalone executable for myfun.m:  
 	mcc -m myfun  
  
 Make standalone executable for myfun.m. Look for myfun.m in the  
 directory /files/source, and put the resulting C files and executable in  
 the directory /files/target:  
 	mcc -m -I /files/source -d /files/target myfun  
  
 Make a standalone executable from myfun1.m and myfun2.m:  
 	mcc -m myfun1 myfun2  
  
For more details, execute "doc mcc" from MATLAB. 

如果出现error，那么就是Matlab的编译器不能用，原因是Matlab并未完全破解。
解决了编译器问题之后，之后输入mbuild -setup

>> mbuild -setup
MBUILD 配置为使用 'Microsoft Visual C++ 2017 (C)' 以进行 C 语言编译。

要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:
 mex -setup C++ -client MBUILD 
 mex -setup FORTRAN -client MBUILD

要使用C++编译器，所以要点击下面的mex -setup C++ -client MBUILD

>> mbuild -setup
MBUILD 配置为使用 'Microsoft Visual C++ 2017 (C)' 以进行 C 语言编译。

要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:
 mex -setup C++ -client MBUILD 
 mex -setup FORTRAN -client MBUILD
MBUILD 配置为使用 'Microsoft Visual C++ 2017' 以进行 C++ 语言编译。 

之后，在命令行输入

>> mex -setup

>> mex -setup
MEX 配置为使用 'Microsoft Visual C++ 2017 (C)' 以进行 C 语言编译。
警告: MATLAB C 和 Fortran API 已更改，现可支持
	包含 2^32-1 个以上元素的 MATLAB 变量。不久以后，
	 您需要更新代码以利用
	 新的 API。您可以在以下网址找到相关详细信息:
	 http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。

要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:
 mex -setup C++ 
 mex -setup FORTRAN

然后选择：mex -setup C++

需要注意的是，matlab每次重启后，都要重新按以上步骤进行mbuild -setup/mex -setup的配置。

选择Liberty Complier

“TYPE”部分选择C++ shared Library，“EXPORTED FUNCTIONS”是需要导出的m文件，点击右侧的“Add”按钮选择编写的文件AoeCP.m。右侧是MATLAB运行时库的安装打包方式，在本机上测试可选择“Runtime downloaded from web”。

打包完成后，在项目文件AoeCP.prj的目录下生成与项目同名的子目录，即AoeCP，该目录下有3个文件夹。

AoeCPfor_redistribution_files_only目录下是编译生成的.dll 、.lib和.h文件，其中.lib和.h文件是在Qt项目编译时需要用到的，.dll文件是程序运行时需要用到的。

将生成的.h.lib.dll文件三个一起拷到代码所在的文件夹。

可以使用Dependency Walker来查看.dll文件中的一些内容

四、QT调用 1.添加外部库

点击下一步，你就会发现你的.pro文件中多了几行：

win32: LIBS += -L$$PWD/./ -lAoeCP

INCLUDEPATH += $$PWD/.
DEPENDPATH += $$PWD/.

2.Matlab其他依赖库和头文件搜索路径的加入

重点是Qt 的pro文件的配置，我们需要在pro文件中加入以下内容：

DEFINES += __MW_STDINT_H__

INCLUDEPATH += D:/MATLAB/extern/include
INCLUDEPATH += D:/MATLAB/extern/include/win64

LIBS += -LD:/MATLAB/extern/lib/win64/microsoft -llibmx
LIBS += -LD:/MATLAB/extern/lib/win64/microsoft -llibmat
LIBS += -LD:/MATLAB/extern/lib/win64/microsoft -lmclmcr
LIBS += -LD:/MATLAB/extern/lib/win64/microsoft -lmclmcrrt
LIBS += -LD:/MATLAB/extern/lib/win64/microsoft -llibeng

（这个要根据自己的Matlab具体的安装位置来修改。）

3.工程中的头文件中添加.h文件

#include "AoeCP.h"

4.系统环境变量的设置

额外加入的一些库实际上对应于MATLAB运行时的一些DLL文件，这些运行时文件主要在以下几个目录下，所以要保证这些目录添加到了Windows的环境变量PATH里。

D:MATLABruntimewin64;
D:MATLAB\binwin64;

若是程序发布到没有安装MATLAB的电脑上，需要用Matlab Compiler编译生成的安装包。

5 编写使用DLL内函数的代码

（1）DLL的初始化

AoeCPInitialize();

在使用aoe.dll里的函数之前，必须先初始化。aoeInitialize()是库初始化函数。（2）函数的输入输出参数
mwArray是MATLAB的数组类，MATLAB编译生成的DLL的接口函数的参数都是采用mwArray类型，例如AoeCP.h文件中的函数AoeCP()的函数原型为：

extern LIB_AoeCP_CPP_API void MW_CALL_CONV AoeCP(const mwArray& s, const mwArray& t, const mwArray& v, const mwArray& slight, const mwArray& tlight, const mwArray& taskNum, const mwArray& jobId, const mwArray& oper, const mwArray& cps, const mwArray& cpt, const mwArray& select);

6 mwArray类的使用

链接

四、编译和运行

void digraph::DrawDigraph_CP()
{
    Select[0]=1;
	VectorToArr();
	DrawLines();
	TransFormat();
	c.importData_Digraph(PointAndIn, SFValue, MAXVEX, MAXEDGE);
	STSize = c.TransferResults_CP(&CPs, &CPt);
    if (!AoeCPInitialize())                 // 初始化，必须要使用
	{
		qDebug() << "add init failed.";
		return;
	}
	mwArray in_s(1, MAXEDGE, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_t(1, MAXEDGE, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_jobId(1, taskNum[0], mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_oper(1, taskNum[0], mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_v(1, taskNum[0], mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_sLight(1, MAXEDGE - jobNum - taskNum[0], mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_tLight(1, MAXEDGE - jobNum - taskNum[0], mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_taskNum(1, 1, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_CPs(1, STSize, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
	mwArray in_CPt(1, STSize, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
    mwArray in_Select(1, 1, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);

	in_s.SetData(s, MAXEDGE);
	in_t.SetData(t, MAXEDGE);
	in_jobId.SetData(jobId, taskNum[0]);
	in_oper.SetData(oper, taskNum[0]);
	in_v.SetData(macDurationTime, taskNum[0]);
	in_sLight.SetData(sLight, MAXEDGE - jobNum - taskNum[0]);
	in_tLight.SetData(tLight, MAXEDGE - jobNum - taskNum[0]);
	in_taskNum.SetData(taskNum, 1);
	in_CPs.SetData(CPs, STSize);
	in_CPt.SetData(CPt, STSize);
    in_Select.SetData(Select, 1);

    AoeCP(in_s, in_t, in_v, in_sLight, in_tLight, in_taskNum, in_jobId, in_oper, in_CPs, in_CPt,in_Select);
}

然后构建项目运行，弹出plot绘图，与预期相符