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.lib和opencv_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

在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。

<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")

在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.cpp， largeArrayDims 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。