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【Matlab】Qt Matlab混合编程
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一、概要二、环境介绍三、Matlab C++链接库的生成1.配置编译器2.编写函数3.编译matlab函数，生成C++可调用的链接库
四、Matlab C++链接库的使用1.Qt工程的建立2.Qt程序的编写3.运行测试
五、总结
一、概要
在编写Qt应用时，若想用到比较复杂的算法，如拟合、FFT等，没有现成的C/C++库。而这些在Matlab中都是很容易实现的，那么有没有一种方法可以让Qt“不劳而获”得调用Matlab的算法呢？ 其实方法有两种： 1. 对于不同编程语言，完全可以通过【公共内存】的方式实现交互，这类似于进程间通讯。简单来说，可以Qt与Matlab共同读写同一文件，比如Qt将原始数据放入文件，Matlab检测到后对原始数据进行计算，然后将结果放到这个文件中供Qt读取。 2. Matlab的m文件可以编译为Qt可以调用的.lib .dll C++链接库，Qt加载链接库并包含头文件后，可以在C++环境下实现m文件同样的计算效果。这也是本文主要讲解的方式。 二、环境介绍编译器：MingW64 C++ Qt：Qt5.13.0 Matlab：2018b 首先说明下为什么使用MingW64编译器。安装Qt时要选择安装MingW64，通常为了使应用程序能跨平台运行，一般选择MingW编译器来编译，而不是微软平台的MSVS。同时，Qt和Matlab混编时，若使用MSVS编译器，还需要安装VS2013等，耗费十几G硬盘空间，并且Qt使用MSVS编译器会出现各种各样的问题，不建议使用。 再说下matlab版本，实测过2018b和2020a都可以实现混编，其实只要安装完matlab后，只要在安装目录下的bin\win64\mexopts文件夹中含有mingw64.xml即可。这在较早版本中是不支持的，如2014版本。所以想要混编最好使用2018及以上的版本。 三、Matlab C++链接库的生成 1.配置编译器安装Qt时选了MingW64之后,在Qt的安装目录下会有mingw730_64文件夹,如 D:\Qt5.13\Tools\mingw730_64这个文件夹就是mingw64的编译器,我们只需要配置matlab让其找到编译器即可的。 添加编译器目录到环境变量，如下图所示。 就能看到mingw的编译器了。如果还不行，那么可以手动在matlab命令行中配置环境变量： setenv('MW_MINGW64_LOC','D:\Qt5.13\Tools\mingw730_64')之后输入mbuild -setup则会出现mingw编译器，如下所示： >> mbuild -setup MBUILD 配置为使用 'MinGW64 Compiler (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因为我们要以C++编译，所以要点击下面的mex -setup C++ -client MBUILD ，之后MBUILD就被配置为mingw64 C++的编译器了，如下： >> mbuild -setup MBUILD 配置为使用 'MinGW64 Compiler (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 'MinGW64 Compiler (C++)' 以进行 C++ 语言编译。之后，在命令行输入 mex -setup同mbuild，将mex配置为mingw64 C++编译器，如下所示： >> mex -setup MEX 配置为使用 'MinGW64 Compiler (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。您需要 更新代码以利用新的 API。 您可以在以下网址找到更多的相关信息: https://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 MEX 配置为使用 'MinGW64 Compiler (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。您需要 更新代码以利用新的 API。 您可以在以下网址找到更多的相关信息: https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html。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。 2.编写函数以一次多项式拟合为例，编写以下函数： function [a, b, rsquare] = mat_fit( xData, yData ) [xData, yData] = prepareCurveData( xData, yData ); % Set up fittype and options. ft = fittype( 'poly1' ); % Fit model to data. [fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft ); a = fitresult.p1; b = fitresult.p2; rsquare = gof.rsquare; % Plot fit with data. figure( 'Name', 'poly1 fit' ); h = plot( fitresult, xData, yData ); legend( h, 'raw point', 'fit line', 'Location', 'NorthEast' ); % Label axes xlabel x ylabel y grid on end一次函数形式为y = a * x + b，函数的输出a,b则是一次多项式中的系数，rsquare为确定系数，越接近于1说明拟合得越准。 函数的输入则为x、y坐标，最后，通过plot打印出拟合的函数以及原始数据。在matlab中运行一下，如 >> [a b r] = mat_fit(1:5,6:10)结果如下： >> [a b r] = mat_fit(1:5,6:10) a = 1.000000000000000 b = 5 r = 1同时绘图如下： 在matlab主界面点击APP，在下拉框中选中Liberty Complier，在TYPE中选择C++链接库，然后点击加号选择函数所在的m文件，之后点击Package等待即可。 至此我们已经生成了.dll .lib链接库，以及库的.h头文件，那么我们在Qt工程中包含头文件，且添加库后，就可以编程序调用刚刚编写的matlab函数了。 1.Qt工程的建立这里文明建立一个Qt Widgets Application工程，并根据测试需求进行简单的UI界面设计，如下图所示。 主要是让qt能够找到matlab的头文件，以及链接库，其中的matlab路径按各人的安装路径填写即可，注意路径中的斜杠是斜杠/，而不是windows路径中使用的反斜杠。 然后将上面生成的.lib .h文件复制到Qt工程目录下，之后在Qt中右击工程，选择添加库。 一下为全部代码，即点击【曲线拟合】按钮后调用matlab库对编辑框中的x、y点进行拟合，然后将一次多项式的两个系数输出，同时输出确定系数来反馈拟合效果。当然，必要的防错也要考虑。 主要注意以下几点： (1).mat_fitInitialize()为库的初始化函数，一般放在程序一开始执行，需要消耗10秒左右的时间； (2).mwArray为参数类，实例化时需要配置参数。如 mwArray in_x(1,x.size(),mxDOUBLE_CLASS,mxREAL);这里的1，x.size()配置该变量为一行x.size()列，后边配置为双精度浮点实数。 (3).mat_fit为真正的调库函数，第一个参数为函数的输出变量个数，这要与m文件中的输出个数一致。后边即是输出、输入等，都要与m文件中的函数严格对应。 (4).mwArray类函数的设置、取值等通过阅读代码即可了解。 #include #include #include "mainwindow.h" #include "ui_mainwindow.h" #include "mat_fit.h" MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow) { ui->setupUi(this); mat_fitInitialize(); } MainWindow::~MainWindow() { delete ui; } void MainWindow::on_pushButton_clicked() { int i; double *arr = nullptr; QString res; QStringList x = ui->lineEdit->text().split(" "); QStringList y = ui->lineEdit_2->text().split(" "); if(x.size() != y.size()) { ui->textEdit->append(QString("x y坐标长度不相等")); } else if(x.size() < 2 || y.size() < 2) { ui->textEdit->append(QString("请输入最少两个点")); } else { mwArray in_x(1,x.size(),mxDOUBLE_CLASS,mxREAL); mwArray in_y(1,y.size(),mxDOUBLE_CLASS,mxREAL); mwArray out_a(1,1,mxDOUBLE_CLASS,mxREAL); mwArray out_b(1,1,mxDOUBLE_CLASS,mxREAL); mwArray out_r(1,1,mxDOUBLE_CLASS,mxREAL); arr = (double *)malloc(x.size() * sizeof(double)); if(arr == nullptr) { ui->textEdit->append("内存申请错误"); goto exit; } for(i = 0;i < x.size(); i++) { arr[i] = QString(x[i]).toDouble(); } in_x.SetData(arr,x.size()); for(i = 0;i < y.size(); i++) { arr[i] = QString(y[i]).toDouble(); } in_y.SetData(arr,y.size()); mat_fit(3,out_a,out_b,out_r,in_x,in_y); out_a.GetData(arr,1); out_b.GetData(arr + 1,1); out_r.GetData(arr + 2,1); res = QString("y = %1 * x + %2 rsquare = %3").arg(QString::number(arr[0],'f',6)) .arg(QString::number(arr[1],'f',6)) .arg(QString::number(arr[2],'f',6)); ui->textEdit->append(res); } exit: if(arr != nullptr) { free(arr); } } 3.运行测试运行后输入x坐标为1-5，y坐标为6-10，得出拟合结果为y = 1.000000 * x + 5.000000 ，确定系数为rsquare = 1.000000，且弹出plot绘图，与预期相符 有了这个方法后，就可以在Qt中轻松得使用matlab支持的大量的复杂算法，比如滤波、快速傅里叶、拟合、矩阵运算等，能够把算法功能强有力得集成在Qt应用中，还是比较实用的。 |
此时在matlab命令行中输入
编译完成后，会自动打开编译生成的文件，我们只需要.dll .h .lib这三个文件即可，这三个文件在输出目录的for_redistribution_files_only文件夹中。
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：
在弹出来的界面中选择【外部库】，点击下一步，之后按如下配置，点击浏览选择库，之后勾掉Linux和Mac，且勾掉为debug版本添加’d’作为后缀。 
接下来，将.h头文件添加到Qt工程中即可。
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