[转载]Matlab编译和管理MEX/C++以及Matlab与C++混合编程
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MEX文件调试—MATLAB调用C++程序—混合编程 - []MATLAB要调用C++程序步骤：1. 在MATLAB命令行敲：mex -setup，选择你所使用的C++版本，装上mex2. 用“mex [参数] *.cpp”, eg:mex -O -c svm.cpp这时在当前目录下就会生成*.mexw32,*.mexw64的文件，这个文件类似于c++的dll文件，MATLAB可以直接调用。&当前，上述的cpp文件不是我们平时所写的以main函数为入口，而是是mexFunction函数为入口，当然，还有其他不同，以下会进一步说明。Mex文件的产生和调试（版本：VC++6.0和MATLAB7.0）：(网上的实例不对，我在此进行了修正，请注意：删除线化掉的部分)1. 建立 MFC 动态链接工程 (1) 建立一个名为 sum_prod 的 MFC 动态链接工程 (2) 单击 OK 按钮，出现对话框，选择使用 静态链接 MFC 的 DLL ，其它采用默认设置。(3) 在 Sample 目录下会生成 sum_prod.cpp 和 sum_prod.def 这两个文件。2 、 VC++6.0 环境及工程设置 在上面的 VC 工程中，进行以下设置 (1) VC++6.0 环境设置 单击菜单 Tools ，单击 Options… 菜单项，出现 Options 对话框，选择 Directories 标签，在 include files 里面加入：C:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE在 Library files 里面加入： C:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32\MICROSOFT\MSVC60 2) VC++6.0 工程设置 单击菜单 Project ，单击 Setting… 菜单项，出现 Project Setting 对话框，选择 Link 标签，在 Object/library &modules: 下面的文本框内容的后面加入 libmx.lib libmex.lib libmatlbmx.lib libmat.lib 设置完成。3.MATLAB设置： (1) mex 命令设置 (a) 运行 Matlab ，在 Matlab 的命令窗口 (Command Window) 键入“ mex -setup ”命令后，按回车键，安装 Matlab 编译器； (b) 命令窗口出现如下提示： Please choose your compiler for building external &interface (MEX) files: Would you like mex to locate installed compilers &[y]/n? 此时键入 ”y” ，按回车； (c) 命令窗口出现如下提示： Please choose your compiler for building external &interface (MEX) files: Would you like mex to locate installed compilers &[y]/n? y Select a compiler: [1] Digital Visual Fortran version 6.0 in C:\Program &Files\Microsoft Visual Studio [2] Lcc C version 2.4 in C:\MATLAB6P5\sys\lcc [3] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in C:\Program &Files\Microsoft Visual Studio [0] None 此时键入 ” 3” ，按回车；选择 Microsoft Visual C++6.0 的编译器 (d) 命令窗口出现如下提示： Please verify your choices: Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0 Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio Are these correct?([y]/n): 此时键入 ”y” ，按回车；确认选择 Microsoft Visual C++6.0 的编译器 (3) mbuild 命令设置 (a) 运行 Matlab ，在 Matlab 的命令窗口 (Command Window) 键入“ mbuild -setup ”命令后，按回车键，安装 Matlab 编译器； (b) 命令窗口出现如下提示： Please choose your compiler for building standalone &MATLAB applications: Would you like mbuild to locate installed compilers &[y]/n? 此时键入 ”y” ，按回车； (c) 命令窗口出现如下提示： [1] Lcc C version 2.4 in C:\MATLAB6P5\sys\lcc [2] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in C:\Program &Files\Microsoft Visual Studio [0] None 此时键入 ” 2” ，按回车；选择 Microsoft Visual C++6.0 的编译器 (d) 命令窗口出现如下提示： Please verify your choices: Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0 Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio Are these correct?([y]/n): 此时键入 ”y” ，按回车；确认选择 Microsoft Visual C++6.0 的编译器 (4) 在 Matlab 的命令窗口 (Command Window) 键入“ cd(prefdir); & ” 启动 MATLAB add-in 工具条 。MATLAB7.0，输入的是：cd(prefdir);就可以了，其他版本未知。4.添加 mexFunction 函数代码(1) 打开 sum_prod.def 文件，在“ EXPORTS ”后面（最后一行）加入 mexFunction 一行 ，声明 mexFunction 函数为导出函数，下面是编辑后的 sum_prod.def 文件内容(2) 打开 sum_prod.cpp 文件，在该文件尾部添加 mexFunction 函数代码 &。也可以将 mexFunction 函数代码用另外一个 cpp 文件保存，在每个文件的开始应加上这一行#include &stdafx.h&(3) 与第 1 步 Maltab 函数相对应的 mexFunction 函数代码如下： & & #include &mex.h& // mx,mex 函数头文件// 定义输入参数 #define P1 prhs[0] #define P2 prhs[1]// 定义输出参数 #define SUM plhs[0] #define PROD plhs[1] &// 定义 C 运算函数 void SUM_PROD_RUN(double *sum, double *prod, double *p1, double *p2, int m1, int n1) { // C 源程序代码 for (i=0;i{ sum[i] = p1[i]+p2[i]; prod[i] = p1[i]*p2[i]; } }void mexFunction (int nlhs, mxArray *plhs[], // 输出参数个数，及输出参数数组int nrhs, const mxArray *prhs[]) // 输入参数个数，及输入参数数组 { int m1,n1,m2,n2; double *p1,*p2,*sum,*// 取得输出矩阵的行列数 m1 = mxGetM(P1); n1 = mxGetN(P1); m2 = mxGetM(P2); n2 = mxGetN(P2);// 输入矩阵的行列数必须相等 if (m1!=m2||n1!=n2) mexErrMsgTxt(&The size of input matrix must be &equal!\n&);// 为输出变量分配内存空间 SUM = mxCreateDoubleMatrix(m1,n1,mxREAL); PROD = mxCreateDoubleMatrix(m1,n1,mxREAL);// 取得输入参数指针 p1 = mxGetPr(P1); p2 = mxGetPr(P2); // 取得输出参数指针 sum = mxGetPr(SUM); prod = mxGetPr(PROD);// 调用 C 运算函数 SUM_PROD_RUN(sum,prod,p1,p2,m1,n1);
} (4) 编译链接程序后，可以在 Debug 目录得到 sum_prod.dll ，该 DLL 就是 Matlab 环境中可直接调用的 C 语言 mex 函数 mex 函数5 、 mexFunction 函数调试 (1) 在 VC++6.0 中以 Debug 方式建立以上 sum_prod 工程 (2) 单击菜单 Project ，单击 Setting… 菜单项，出现 Project Setting 对话框，选择 Debug 标签， 在 Executable for debug session: 下面的文本框内容的后面加入 matlab.exe 的完整路径名 接 OK 按钮。 (3) 在 mexFunction 源程序中合适的 设置断点，然后按 F5 键进入调试过程 。 (4) 进入调试过程后，就会启动 一个新的 Matlab 程序，这个 Matlab 程序的当前目录为该工程所在的位置，为了运行 sum_prod.dll ，需要 将当前目录设置为 Debug 目录 。 (5) 在 Matlab 命令窗口调用 sum_prod.dll ，程序就会停在 VC++6.0 环境里的程序断点处。此时可以 在 Context 窗口中看到最近处理的变量数值 ，并可以 随意添加 Watch 。这样就可以像调试通常的 C 程序一样对 mex 程序进行调试。 7 、 mexFunction 函数测试 (1) 运行 Matlab6.5 ，将 sum_prod.dll 复制到 Matlab 当前目录 (2) 在 Matlab6.5 命令窗口输入以下代码 “ p1=[1 2;3 4];p2=[5 6;7 &8];[sum,prod]=sum_prod(p1,p2) ” 按回车键，得到 sum = 6 8 10 12 prod = 5 12 21 32 表明 sum_prod.dll 测试成功！ &Matlab与C++混合编程（依赖OpenCV） & & & & & & & 之前在运行别人论文的代码的时候，经常有遇到Matlab与C++混合编程的影子。实际上就是通过Matlab的Mex工具将C++的代码编译成Matlab支持调用的可执行文件和函数接口。这样一方面可以在Matlab中利用已经编写好的函数，尽管这个函数是用C++编写的。实现了交流无国界，没有江山一统的谁，只有四海之内皆兄弟的豪气。另一方面，取C++所长补己之短。Matlab擅长矩阵运算，但对循环操作的效率不及C++来得高效，例如Hilbert矩阵的创建。所以对于具有大循环的运算，可以借C++之力来完成。 & & &看到它的魅力，之前也一直想学下，可惜机缘不对。但在昨天缘分就到了。我需要用到一个论文给出来的代码，但是它的代码是C++的，而且还依赖了OpenCV的库，基于Linux平台。这与实验室给我定出来的平台有很大的不同，我们是得统一基于Windows + Matlab来实现的，这样组内各个同学的工作才好统一。所以没办法了，就得把这个原作者的代码编译成Matlab支持的可执行文件。一、初级 & & &在使用MATLAB编译C/C++代码时，我们需要修改C/C++代码，在里面添加Matlab能支持的函数接口。这样Matlab才能调用它。然后再通过Matlab的Mex工具来编译它。下面就具体的举例子说明这两个步骤。 & & &假设我们有一个很简单的C++代码，实现的就是两个double型数的加法：mexAdd.cpp[cpp]#include &iostream&usingnamespace &double add(double x, double y) &{ &return x + &} &#include &iostream&
double add(double x, double y)
return x +
}&1、修改代码文件1）添加头文件mex.h & & &在我们的c++文件开头处添加头文件：#include&mex.h&2）添加接口函数mexFunction() & & &mexFunction的定义为：void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],int nrhs, const mxArray *prhs[]){} & & & 首先，这个函数是没有返回值的。它不是通过返回值把c++代码的计算结果传回Matlab的，而是通过对参数plhs的赋值。例如我们在Matlab中，调用这个add函数一般是这样： & & & &&& a = 0.5; b = 0.8; & & & &&& c = add(a, b); & & & &那mexFunction怎么将输入参数a和b传入给c++的add函数，然后就怎么把计算结果返回给c呢？这些粗重活全部通过mexFunction的四个参数来实现： & & & & nlhs: 感觉是number of left hand size parameters，也就是Matlab调用语句左边的变量个数，实际上就是需要返回给Matlab的返回值变量有多少个。例如上面c = add(a, b);就只有一个返回参数c，所以nlhs就是1； & & & & plhs: 感觉是pointer of left hand size parameters，也就是函数返回参数的指针。但它是一个指针数组。换句话说，它是一个数组，每个元素是个指针，每个指针指向一个数据类型为mxArray的返回参数。例如上面c = add(a, b);就只有一个返回参数c，所以该数组只有一个指针，plhs[0]指向的结果会赋值给c。 & & & & nrhs: 这个是number of right hand size parameters，也就是Matlab调用语句右边的变量个数。例如上面c = add(a, b)，它给c++代码传入了两个参数a和b，所以nrhs为2； & & & & prhs:这个是pointer of right hand size parameters，和plhs类似，因为右手面有两个自变量，即该数组有两个指针，prhs[0]指向了a，prhs[1]指向了b。要注意prhs是const的指针数组，即不能改变其指向内容。 & & & 因为Matlab最基本的单元为array，无论是什么类型也好，如有doublearray、 cell array、struct array……所以a,b,c都是array，b = 1.1便是一个1x1的double array。而在C语言中，Matlab的array使用mxArray类型来表示。所以就不难明白为什么plhs和prhs都是指向mxArray类型的指针数组（参考资料[1]）。 & & & 那mexFunction函数的函数体要怎么写呢？怎么样通过这个接口函数将Matlab的参数和c++代码中的相对应的参数联系起来呢？我们先把这个代码全部展现出来。 & & & 最后的mexAdd.cpp是这样：mexAdd.cpp[cpp]#include &opencv2/opencv.hpp&#include &mex.h&double add(double x, double y) &{ &return x + &} &void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) &{ &double *a; &double b, & & &plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL); & & &a = mxGetPr(plhs[0]); & & &b = *(mxGetPr(prhs[0])); & & &c = *(mxGetPr(prhs[1])); & & &*a = add(b, c); &} &#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "mex.h"
double add(double x, double y)
return x +
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
double *a;
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);
a = mxGetPr(plhs[0]);
b = *(mxGetPr(prhs[0]));
c = *(mxGetPr(prhs[1]));
*a = add(b, c);
}& & & &mexFunction的内容是什么意思呢？我们知道，如果在Matlab中这样调用函数时： & & &&& output = add(0.5, 0.8); & & &在未涉及具体的计算时，output的值是未知的，是未赋值的。所以在具体的程序中，我们建立一个1x1的实double矩阵（使用 mxCreateDoubleMatrix函数，其返回指向刚建立的mxArray的指针），然后令plhs[0]指向它。接着令指针a指向plhs [0]所指向的mxArray的第一个元素（使用mxGetPr函数，返回指向mxArray的首元素的指针）。同样地，我们把prhs[0]和prhs [1]所指向的元素（即0.5和0.8）取出来赋给b和c。于是我们可以把b和c作自变量传给函数add，得出给果赋给指针a所指向的mxArray中的元素。因为a是指向plhs[0]所指向的mxArray的元素，所以最后作输出时，plhs[0]所指向的mxArray赋值给output，则 output便是已计算好的结果了。 & & & 实际上mexFunction是没有这么简单的，我们要对用户的输入自变量的个数和类型进行测试，以确保输入正确。如在add函数的例子中，用户输入char array便是一种错误了。 & & & 从上面的讲述中我们总结出，MEX文件实现了一种接口，把C语言中的计算结果适当地返回给Matlab罢了。当我们已经有用C编写的大型程序时，大可不必在 Matlab里重写，只写个接口，做成MEX文件就成了。另外，在Matlab程序中的部分计算瓶颈（如循环），可通过MEX文件用C语言实现，以提高计算速度（参考资料[1]）。2、编译修改后的c++文件 & & & 文件修改完后，我们需要将他编译，生成Matlab支持的可执行文件。这里需要的是Matlab自带的Mex工具。但在编译器，我们需要配置下这个工具，告诉它你要采用什么编译器来编译我们的c/c++代码。在Matlab中运行： & & & && mex -setup & & & 就会出现叫你选择一个默认的编译器。例如我这里是叫选择Matlab自带的Lcc或者我自己在电脑上安装的Microsoft Visual C++ 2010。一般都是选择后者。配置这个就可以编译了。编译也有以下几种情况：&& mex XXX.cpp&& mex X1.cpp X2.cpp X3.cpp %多个cpp文件，且有依赖。生成的库名字叫X1&& mex -O X1.cpp &%大写O选项，优化编译&& mex -largeArrayDims X1.cpp %对64位系统，通过这个选项来指定使用处理大容量数组的API。因为Matlab与C++之间的接口是以32位系统作为标准的，这就导致了人们在处理大容量数据时没办法利用C和C++语言的速度优势。但对64位系统来说，系统资源一般都比32位系统要充足，所以指定该接口，让它对大容量数据处理更游刃有余。 & & & 还有一些编译选项，和gcc一样。例如-I指定额外需要include的目录，-L指定额外需要连接的库的目录，-l指定额外需要链接的库等。 & & & 对于我们的程序就简单了。在MATLAB命令窗口输入以下命令：mexmexAdd.cpp，即可编译成功。编译成功后，在同文件夹下会出现一个同名的，但后缀是mexw32（32位的系统）或者mexw64（64位的系统）的文件，例如mexAdd.mexw32。然后在Matlab中就可以直接调用它来运算了： & & & && ans = mexAdd(0.5, 0.8);二、进阶 & & & 上面我们针对的是处理标量的情况，也就是数a,b或者c。这节我们让它处理二维数组，也就是图像。为了验证，我们很傻瓜地完成以下功能： & & & &&& [grayImage] =RGB2Gray('imageFile.jpeg'); & & & 也就是将一个图像文件名，传递给c++的代码，然后c++代码将这个图像读入，再转成灰度图，然后返回给Matlab。而c++代码里面的图像读入和灰度转换的操作通过调用OpenCV的库函数来实现。是不是很傻瓜呢？因为Matlab已经有实现同样功能的函数了。对，没错，就是多此一举。但我们只是为了说明二维数组的传递过程，没有什么用意。不过，如果要计算两个图像的光流的话，Matlab可能就真正需要OpenCV的帮助了。 & & & 另外，因为cpp文件要链接OpenCV的库，所以为了统一或者规范编译工程，我写了一个make.m文件，它的功能类似于Makefile，实际上就实现了mex编译这个工程时候的编译规则。具体可以看后面的代码，然后就知道在里面做了什么了。 & & & 首先是RGB2Gray.cpp代码：[cpp]#include &opencv2/opencv.hpp&#include &mex.h&usingnamespace &void exit_with_help() &{ & & &mexPrintf( &&Usage: [imageMatrix] = DenseTrack('imageFile.jpg');\n& & &); &} &staticvoid fake_answer(mxArray *plhs[]) &{ & & &plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL); &} &void RGB2Gray(char *filename, mxArray *plhs[]) &{ & & &Mat image = imread(filename); &if(image.empty()) { & & & & &mexPrintf(&can't open input file %s\n&, filename); & & & & &fake_answer(plhs); &return; & & &} & & &M &if (image.channels() == 3) & & & & &cvtColor(image, gray, CV_RGB2GRAY); &else & & & &image.copyTo(gray); &int rows = gray. &int cols = gray. & & &plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(rows, cols, mxREAL); &double *imgM & & &imgMat = mxGetPr(plhs[0]); &for (int i = 0; i & i++) &for (int j = 0; j & j++) & & & & & & &*(imgMat + i + j * rows) = (double)gray.at&uchar&(i, j); &return; &} &void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) &{ &if(nrhs == 1) & & &{ &char filename[256]; & & & & &mxGetString(prhs[0], filename, mxGetN(prhs[0]) + 1); &if(filename == NULL) & & & & &{ & & & & & & &mexPrintf(&Error: filename is NULL\n&); & & & & & & &exit_with_help(); &return; & & & & &} & & & & &RGB2Gray(filename, plhs); & & &} &else & &{ & & & & &exit_with_help(); & & & & &fake_answer(plhs); &return; & & &} &} &// Interface: convert an image to gray and return to Matlab
// Author : zouxy
// HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "mex.h"
/*******************************************************
Usage: [imageMatrix] = RGB2Gray('imageFile.jpeg');
a image file
a matrix of image which can be read by Matlab
**********************************************************/
void exit_with_help()
mexPrintf(
"Usage: [imageMatrix] = DenseTrack('imageFile.jpg');\n"
static void fake_answer(mxArray *plhs[])
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL);
void RGB2Gray(char *filename, mxArray *plhs[])
// read the image
Mat image = imread(filename);
if(image.empty()) {
mexPrintf("can't open input file %s\n", filename);
fake_answer(plhs);
// convert it to gray format
if (image.channels() == 3)
cvtColor(image, gray, CV_RGB2GRAY);
image.copyTo(gray);
// convert the result to Matlab-supported format for returning
int rows = gray.
int cols = gray.
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(rows, cols, mxREAL);
double *imgM
imgMat = mxGetPr(plhs[0]);
for (int i = 0; i & i++)
for (int j = 0; j & j++)
*(imgMat + i + j * rows) = (double)gray.at&uchar&(i, j);
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
if(nrhs == 1)
char filename[256];
mxGetString(prhs[0], filename, mxGetN(prhs[0]) + 1);
if(filename == NULL)
mexPrintf("Error: filename is NULL\n");
exit_with_help();
RGB2Gray(filename, plhs);
exit_with_help();
fake_answer(plhs);
}& & & & 和上面的相比，里面多了几个东西。第一个就是传入参数的测试，看看Matlab传入的参数是否存在错误，还包括了些异常处理。第二个就是帮助信息。第三个就是主要的实现函数了。只有OpenCV的读图像和灰度转换这里就不讲了，就是两个函数的调用。关键的地方还是如果把一个图像，也就是二维数组，传递给mexFunction的参数，让它返回给Matlab。实际上，我们只要清楚一点： & & & &plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(2, 3,mxREAL); & & & &这个函数建立的矩阵的指针plhs[0]是按照列的方式来存储的。假设imgMat是它的指针，那么*(imgMat+1)就是矩阵元素[1, 0]，*(imgMat+2)就是矩阵元素[0, 1]，*(imgMat+4)就是矩阵元素[0, 2]。上面的代码就是按照这个方式，将图像gray中像素值赋值给参数plhs[0]相应的位置（实际上也许可以直接内存拷贝，但因为里面是指针操作，涉及到局部变量gray的销毁问题，所以就简单的用上面的笨但稳当的方式来实现了）。 & & & 好了，下面是make.m文件。里面需要获取你的电脑的系统版本是32还是64位的，来选择编译选项。然后添加OpenCV的相关配置。如果您需要使用使用，请修改成您的OpenCV的相关目录。然后给出一个需要编译的文件的列表。最后分析这个列表，加上编译选项，用mex来编译列表里面的所有文件。[cpp]%%%%%%%% 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 & &%------------------------------------------------------------------- &%% 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 -DNDEBUG -I.\ -ID:\OpenCV_64\include'; % your OpenCV &include& path &LDFLAGS = ' -LD:\OpenCV_64\lib'; & & & & & & & & & & & % your OpenCV &lib& path &LIBS = ' -lopencv_core240 -lopencv_highgui240 -lopencv_video240 -lopencv_imgproc240'; &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'); &%// This make.m is for MATLAB
%// Function: compile c++ files which rely on OpenCV for Matlab using mex
%// Author : zouxy
%// HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09
%% 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
%-------------------------------------------------------------------
%% 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 -DNDEBUG -I.\ -ID:\OpenCV_64\include'; % your OpenCV "include" path
LDFLAGS = ' -LD:\OpenCV_64\lib';
% your OpenCV "lib" path
LIBS = ' -lopencv_core240 -lopencv_highgui240 -lopencv_video240 -lopencv_imgproc240';
if is_64bit
CPPFLAGS = [CPPFLAGS ' -largeArrayDims'];
%% 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{:});
fprintf('Congratulations, compilation successful!!!\n');&三、使用方法和结果1、编译 & & &直接在Matlab中运行make.m。即可生成RGB2Gray.mexw64。然后在Matlab中运行： & & &&& img = RGB2Gray(‘d:\test.jpg’); & & &&& imshow(uint8(img)); & & &即可显示转换结果，如图：注：以上Matlab的说明都是在你的cpp文件所在目录下。&&
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