封装dll

首先使用visual stdio 创建Dll新项目,然后属性管理器导入自己的工程属性表（如果没有可以参考visual stdio 如何配置opencv等其他环境）

创建完成后 系统会自动生成一些文件，其中 pch.cpp 先不要修改，pch.h中先导入自己需要用到的库，下面是我的代码

pch.h

<code>#pragma once

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <opencv2/dnn.hpp>

#include <iostream>

#include <string>

现在编写我们的接口代码，我封装的是resnet18的代码：

首先添加源文件ResNetDll.cpp:

ResNetDll.cpp

#include "pch.h"

#include "ResNetDll.h"

// 全局变量，用于存储模型路径和图像路径

static std::string g_imagePath;

static std::string g_modelPath;

// 图像预处理函数

cv::Mat transformImage(const std::string& imagePath) { -- -->

cv::Mat image = cv::imread(imagePath);

if (image.empty()) {

throw std::runtime_error("Failed to load image.");

}

cv::Mat resizedImage;

cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(224, 224));

cv::Mat floatImage;

resizedImage.convertTo(floatImage, CV_32F, 1.0 / 255.0);

cv::Mat normalizedImage;

cv::Scalar mean(0.485, 0.456, 0.406);

cv::Scalar stdDev(0.229, 0.224, 0.225);

cv::subtract(floatImage, mean, normalizedImage);

cv::divide(normalizedImage, stdDev, normalizedImage);

// 从 BGR 转换到 RGB

cv::Mat rgbImage;

cv::cvtColor(normalizedImage, rgbImage, cv::COLOR_BGR2RGB);

return rgbImage;

}

// 推理函数

const char* run_inference() {

static std::string result;

try {

// 加载 ONNX 模型

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX(g_modelPath);

if (net.empty()) {

result = "Failed to load the model.";

return result.c_str();

}

// 预处理图像

cv::Mat rgbImage = transformImage(g_imagePath);

// 创建 blob 并设置为网络输入

cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(rgbImage, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(), true, false);

net.setInput(blob);

// 执行推理

cv::Mat output = net.forward();

// 处理输出

cv::Mat prob = output.reshape(1, 1); // 变换成 1D 张量

cv::Point classIdPoint;

double confidence;

// 用来找到矩阵或图像中元素的最小值和最大值，以及它们所在的位置

cv::minMaxLoc(prob, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);

int classId = classIdPoint.x;

// 根据预测结果返回相应的标签

result = "Predicted Class ID: " + std::to_string(classId) + " with confidence: " + std::to_string(confidence);

return result.c_str();

}

catch (const std::exception& e) {

result = "Error occurred during inference: " + std::string(e.what());

return result.c_str();

}

}

// DLL 暴露的函数，用于设置图像路径

extern "C" RESNETDLL_API void set_image_path(const char* imagePath) {

g_imagePath = imagePath;

}

// DLL 暴露的函数，用于设置模型路径

extern "C" RESNETDLL_API void set_model_path(const char* modelPath) {

g_modelPath = modelPath;

}

// DLL 暴露的函数，运行推理

extern "C" RESNETDLL_API const char* run_resnet() {

return run_inference();

}

ResNetDll.h:

#pragma once

#ifdef RESNETDLL_EXPORTS

#define RESNETDLL_API __declspec(dllexport)

#else

#define RESNETDLL_API __declspec(dllimport)

#endif

extern "C" {

// 设置图像路径

RESNETDLL_API void set_image_path(const char* imagePath);

// 设置模型路径

RESNETDLL_API void set_model_path(const char* modelPath);

// 运行推理

RESNETDLL_API const char* run_resnet();

}

点击生成dll,就封装成了windows动态库

制作Demo

创建.NET Framework新项目，将之前生成的dll放在Demo文件夹的bin ->debug或是 release中（看你自己用的什么模式），

新建NativeMethods.cs 这个文件用于 导入 dll中的接口函数或类

我的代码如下

NativeMethods.cs

using System;

using System.Runtime.InteropServices;

namespace ResNetApp

{

public static class NativeMethods

{

// 导入 DLL 中的 set_image_path 函数

[DllImport("ResNetDll.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]

public static extern void set_image_path(string imagePath);

// 导入 DLL 中的 set_model_path 函数

[DllImport("ResNetDll.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]

public static extern void set_model_path(string modelPath);

// 导入 DLL 中的 run_resnet 函数

[DllImport("ResNetDll.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]

public static extern IntPtr run_resnet();

}

}

然后在窗口中拉入你想要的控件，这是我的窗口布局

布局完了之后会自动生成Form1.Designer.cs 的窗口设计代码，点击控件按F4 还可以修改他们的属性

Form1.cs

这个代码 编写你想要每个控件实现的功能：

<code>using System;

using System.ComponentModel;

using System.Runtime.InteropServices;

using System.Windows.Forms;

namespace ResNetApp

{ -- -->

public partial class Form1 : Form

{

public Form1()

{

InitializeComponent();

}

private void buttonSelectImage_Click(object sender, EventArgs e)

{

OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();

openFileDialog.Filter = "图像文件|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.png";

if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)

{

textBoxImagePath.Text = openFileDialog.FileName; // 显示选择的图像路径

}

}

private void buttonSelectModel_Click(object sender, EventArgs e)

{

OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();

openFileDialog.Filter = "ONNX 模型文件|*.onnx";

if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)

{

textBoxModelPath.Text = openFileDialog.FileName; // 显示选择的模型路径

}

}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

try

{

string imagePath = textBoxImagePath.Text;

string modelPath = textBoxModelPath.Text;

if (string.IsNullOrEmpty(imagePath) || string.IsNullOrEmpty(modelPath))

{

textBox1.Text = "请选择图像和模型路径。";

return;

}

textBox1.Text = "开始运行 ResNet ...";

// 设置图像路径和模型路径

NativeMethods.set_image_path(imagePath);

NativeMethods.set_model_path(modelPath);

// 调用 DLL 执行推理

IntPtr resultPtr = NativeMethods.run_resnet();

// 将返回的指针转换为字符串

string result = Marshal.PtrToStringAnsi(resultPtr);

// 显示结果

textBox1.Text = result;

}

catch (Exception ex)

{

textBox1.Text = "错误: " + ex.Message;

}

}

}

}

Program.cs

我们还需要一个入口主程序

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Threading.Tasks;

using System.Windows.Forms;

namespace ResNetApp

{

static class Program

{

/// <summary>

/// 应用程序的主入口点。

/// </summary>

[STAThread]

static void Main()

{

Application.EnableVisualStyles();

Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);

Application.Run(new Form1());

}

}

}

完成之后点击生成 就可以在bin中出现的你的.exe文件咯，是不是很简单呀~[狗头]