MATLAB coder

从 MATLAB 代码生成 C 和 C++ 代码

MATLAB coder ： 根据编写的MATLAB .m 文件，可以生成c/c++代码、.exe执行文件、dll/lib库及MEX文件；并且提供主流的硬件平台，生成可支持嵌入式的代码。

上篇文章讲了如何简单配置MATLAB并生成 dll/lib 库，但是封装好的库是没有给调用函数接口示例的，而MATLAB计算多为矩阵操作，对嵌入式（c /c++）而言这种矩阵操作大多需要结构体等类型支持，所以用mcc类的方法对于简单的函数封装没有问题，但稍微有一定复杂度就不好用了。

这个时候MATLAB coder还是比较强大的，或许它在 .m 转 c/c++ 的时候部分处理代码不够简洁、有优化的空间，这主要是因为它以“逐行翻译”为主，但是在生成 dll/lib 库的时候不仅给出所有相关 .c .h等文件，还给出 main.c文件展示调用接口示例，这对于直接使用接口函数来说很方便。

大概说一下MATLAB coder的简单用法，其实MATLAB的所有工具及内置app都很“人性化”，在使用 coder的时候，它完全给出了类似于引导的步骤，只要按步骤操作就可以了。有些步骤中的设置这里简单说明一下（使用的MATLAB 2015版本）：

首先给出示例的conv_fun.m 函数，代码如下：

function [d] = conv_fun(a,b,c)
% ************************************************************************
% Function : conv_fun
% Description : d = conv(a,c) + conv(b,c)
% Input : complex: a b c
% Output : complex d
% ************************************************************************
d = conv(a,c) + conv(b,c);

调用的test.m内容如下：

a = [1+1i,2+2*1i,3+3i,4+4i,5+5i];
b = [1+2i,2+1i,3+1i,1+3i,4+1i];
c = [1+4i,1+5i,5+1i,2+3i,3+2i];
d = conv_fun(a,b,c);

以上函数非常简单，conv函数是MATLAB自带的函数，在命令窗口输入：open conv即可打开其定义的m文件，所以只要有m文件的定义，基本上都可以。
STEP 1
在MATLAB的APPS里面找到MATLAB coder，打开即为如下界面。首先选择是否支持浮点运算,因为大部分嵌入式编程都设为定点运算，这个根据需要自定义，本例为python下使用ctypes，所以不需要定点。

从后面的 … （默认为当前MATLAB的工作路径）中选择要转换的m文件，自动转为如下界面：
next后，需要根据调用函数来确定转换函数的输入数据和输出数据的格式。
STEP 2
选择调用该函数的m文件
该步骤可以自定义数据格式，也可以autodefine 自动生成，自动生成的也可再自己修改，通常自动生成方便些，如果入参较多，自定义选格式也要敲一会……
从上图可以看出，自动生成完全是按照调用时所给的格式，修改时给了三种方案：精确到5，最多到5及不限制，本例选择无限制。后面还要确定要转换的函数是否使用了全局变量，如果是，需要给出变量名字及格式，本例没有。

STEP 3
接下来就是 CHECK 环节了，按照前面的配置，这里不用选择什么，直接点检查问题让其自动运行就行了。但是前面在Define环节自定义函数入参格式的（没有提供调用函数的m文件），这里需要填一下。
继续next

STEP 4
这时候就可以生成所需要的结果了，这里选择 .dll类型。由于是主机上python调用，所以这里不用选择适配的硬件类型，默认为该MATLAB 主机就行了。
生成后可以看到为了这个dll中间产生的多有 c文件，其中比较重要的就是调用函数的输入输出定义格式，例如结构体emxArray_creal_T的定义，可以在conv_fun_types.h里面看到，main.c里面给了使用封装函数的举例。所有生成的文件都在conv_fun.m的路径下，MATLAB会自动建立一个叫codegen的文件夹，有个dll文件夹，生成的.dll就在里面。

ctypes

ctypes ： 是python的一个外部函数库，由于上面的库是基于c语言生成的，所以单纯的python 是无法提供c的数据类型的，而ctypes库可兼容c，并允许调用dll或共享库中的函数。本例以基本使用和实用为主，ctypes的详细使用可以参考官方指导（https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/ctypes.html）。

首先定义需要的结构体类型，参照conv_fun_types.h：

struct emxArray_creal_T
{
  creal_T *data;
  int *size;
  int allocatedSize;
  int numDimensions;
  boolean_T canFreeData;
};

creal_T及boolean_T类型在rtwtypes.h中定义如下：

typedef struct {
  real_T re;
  real_T im;
} creal_T;
typedef unsigned char boolean_T;

对应的ctypes中定义方法如下：

from ctypes import *

class creal_T(Structure):
    _fields_=[('re',c_double),
              ('im',c_double),
             ]
class emxArray_creal_T(Structure):
    _fields_=[('data',POINTER(creal_T)),
               ('size',POINTER(c_int)),
               ('allocatedSize',c_int),
               ('numDimensions',c_int),
               ('canFreeData',c_ubyte),
               ]

导入dll中的库函数并声明输入输出的类型：

dll = CDLL("E:/test/conv_fun/conv_fun.dll")
# load function 
conv_fun = dll.conv_fun
# declare function
conv_fun.restype = POINTER(emxArray_creal_T)
conv_fun.argtypes = [POINTER(emxArray_creal_T),POINTER(emxArray_creal_T),POINTER(emxArray_creal_T)]

对变量的定义：

size = (c_int*2)(1,5)
a_data = (creal_T*5)((1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5))
a = emxArray_creal_T()
a.size = size
a.data = a_data
a.allocatedSize = 0
a.numDimensions = 2
a.canFreeData = 0
size1 = (c_int*2)(1,9)
# d_data = (creal_T*9)()
d = emxArray_creal_T()
d.size = size1
# d.data = pointer(d_data[0])
d.allocatedSize = 0
d.numDimensions = 2
d.canFreeData = 0

对于test.m中的a、b、c三个参数定义基本一致，d作为输出参数，结构体中的data可以预先给空间，也可以不给。函数调用：

conv_fun(byref(a),byref(b),byref(c),byref(d))

上述整体过程是为写这篇文章的一个小示范，运行结果同MATLAB一致。其中ctypes的指针类型函数，个人理解如下：
POINTER：定义数据类型的指针，eg. POINTER(emxArray_creal_T)，类似c中的（emxArray_creal_T *）；
pointer：指向数据的指针，eg. d.data = pointer(d_data[0])，类似c中的 int *pointer_a = a，指针变量是可以改变指向的；
byref：ctypes标准库中说明 byref()用于 函数传递参数引用。程序中 byref可以使用pointer代替，但是pointer会额外创建一个指针对象，byref不会，类似c中 &取地址符；

总结
个人感觉MATLAB转dll/lib还比较好用，虽然.c文件看着很绕，转化代码不是很精简，但是很方便。至于python + ctypes 如果有c基础，参照着ctypes的标准库指导来使用其中的库函数还是比较容易使用的。

最后

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