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。