ncnn模型部署——使用VS2019把项目打包成DLL文件
一、项目打包成DLL文件
1.创建动态链接库DLL项目
创建完成,项目中包含源文件dllmain.cpp, pch.cpp,头文件framework.h, pch.h
2.编写和配置DLL项目
(1)配置pch.h文件,在头文件pch.h中定义宏,宏的作用的是允许该函数能够被外部访问,并直接调用
// pch.h: 这是预编译标头文件。
// 下方列出的文件仅编译一次,提高了将来生成的生成性能。
// 这还将影响 IntelliSense 性能,包括代码完成和许多代码浏览功能。
// 但是,如果此处列出的文件中的任何一个在生成之间有更新,它们全部都将被重新编译。
// 请勿在此处添加要频繁更新的文件,这将使得性能优势无效。
#ifndef PCH_H
#define PCH_H
// 添加要在此处预编译的标头
#include "framework.h"
#endif //PCH_H
#ifdef IMPORT_DLL
#else
#define IMPORT_DLL extern "C" _declspec(dllimport)//指定允许给其他外部调用
#endif
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;
IMPORT_DLL int FaceFeatureExtarctor(const string image_path, vector<float>& feature);
这里添加FaceFeatureExtarctor()这个可供外部调用函数的宏定义,并在pch.cpp中添加具体实现函数:
// pch.cpp: 与预编译标头对应的源文件
#include "pch.h"
#include "face.h"
// 当使用预编译的头时,需要使用此源文件,编译才能成功。
int FaceFeatureExtarctor(const string image_path, vector<float>& feature)
{
int ret = feature_extarctor(image_path, feature);
return ret;
}
(2)添加其他函数源文件与头文件
这里我添加了mtcnn, arcface 等进行人脸检测与特征提取,添加对应的.cpp源文件和.h头文件。完整的项目如下:
3.编译生成DLL文件
点击:“生成 -> 生成解决方案” 来进行编译,但出现错误:
在查找预编译头时遇到意外的文件结尾。是否忘记了向源中添加“#include “pch.h””?
解决方法:
点击:“项目 -> 属性”,在 “C/C++ -> 预编译头” 中把预编译头设置为“不使用预编译头”
然后重新编译,编译成功,并且生成了DLL文件
二、在别的工程调用DLL文件
新建一个别的项目,进行直接调用DLL接口得到识别的结果
1.新建项目
创建一个空项目,然后创建一个main.cpp 源文件
2.加载和调用DLL文件
把之前项目生成的DLL文件复制本项目中,同时自己的模型文件也要复制到本项目中,我这里直接复制到main.cpp同级目录下,然后在main.cpp中调用DLL的接口
main.cpp 内容如下
#include <iostream>
#include <Windows.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
typedef int (*function_face)(const string image_path, vector<float>& feature);
int main()
{
HINSTANCE hDllInst;
hDllInst = LoadLibrary(L"face_feature_extractor_Dll.dll");
if (hDllInst) {
cout << "LoadLibrary success!" << std::endl;
function_face FaceFeatureExtarctor = (function_face)GetProcAddress(hDllInst, "FaceFeatureExtarctor");
const string image_path = "./images/test.png";
vector<float> face_features;
int ret = FaceFeatureExtarctor(image_path, face_features);
if (ret == 0) {
cout << "Get face feature success!" << std::endl;
cout << "feature size: " << face_features.size() << std::endl;
for (int i = 0; i < face_features.size(); i++) {
cout << face_features[i] << std::endl;
}
}
return 0;
}
else {
cout << "LoadLibrary fail!" << std::endl;
return -1;
}
}
然后按F5快捷键进行调试,没有问题,成功输出模型推理的结果。
参考:
1. https://blog.csdn.net/weixin_43017004/article/details/123434292
2. https://blog.csdn.net/Sagacity_1125/article/details/126718150