Windows环境C++工程的动态库导出与调用

        算法工程师经常与前端对接，一般地，我们不会将源码打包直接发给对方，而是将函数方法编译成库(即：win下的DLL or LIB文件)

一方面是为了保密，另一方面是为方便使用(假如你的算法几十个cpp，别人连带界面cpp编译很费时间)。常用的库打包有如下三个方式，本文采用第一种方式作为范例。

三种方式区别：

1、采用第一种方法时，需要包含文件：.h .lib .dll，有头文件，具有可读性； 

2、第二种和第三种库使用时，需要预编译、预加载等操作，第三种直接连头文件都看不到，

保密性最好，这里不作多讨论。

 

   下文采用第一种导出方式，即：动态链接库（DLL），导出文件有：.h .lib .dll

 

一、创建导出库工程

打开VS2019， 点击：文件 -> 新建 -> 项目->动态连接库(DLL)，选中如上图第一项，新建工程；自动生成如下几个文件，我们全部删除。

 

 

项目属性-C/C++-预编译头默认如下图设置

 

将其修改为如下内容： 

 

 最后，别忘记设置工程为Release X64，

二、编写库导出.h .cpp文件

     所谓编写库导出文件，也就是编写代码，告诉编译器，那些函数、类、变量要导出到库文件中。这里给出一个范例，以后用照抄就行（该工程不需要

执行，所以没有main函数）；

下面的声明的集合函数，可以改为任何自定义函数，记得：函数和类前面加宏定义：API_SYMBOL(也即：__declspec(dllexport))

，下面MyDll.cpp文件记得要加 #define BUILD_MYDLL

注意：这里给出了C风格函数、C++模板函数、全局变量、类的导出方式，经过多个工程测试，方法有效。

MyDll.h

#pragma once

#ifdef BUILD_MYDLL
#define API_SYMBOL __declspec(dllexport)
#else
#define API_SYMBOL __declspec(dllimport)
#endif // BUILD_MYDLL

// OS
#include<iostream>
// ThirdParty
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<Eigen/Core>

// 导出全局变量
extern "C" API_SYMBOL int globa_a;

// 导出函数
extern "C" API_SYMBOL int FunAdd(int a, int b);

extern "C" API_SYMBOL cv::Mat FunMatAdd(const cv::Mat& m1, const cv::Mat& m2);

// 导出C++模板函数
API_SYMBOL Eigen::Matrix2d FunMatAdd(const Eigen::Matrix2d& m1, const Eigen::Matrix2d& m2);

//导出类
class API_SYMBOL MyClass
{
public:
    MyClass();
    ~MyClass();

private:

};

MyDll.cpp

#define BUILD_MYDLL // 由于是导出函数，所以徐娅哦定义.h文件中的BUILD_MYDLL
#include "MyDll2.h"

int globa_a = 999;

// 删除宏API_SYMBOL
int FunAdd(int a, int b)
{
    std::cout << "globa_a = " << ++globa_a << std::endl;
    return a + b;
}

cv::Mat FunMatAdd(const cv::Mat & m1, const cv::Mat & m2)
{
    std::cout << "globa_a = " << ++globa_a << std::endl;
    return m1 + m2;
}

Eigen::Matrix2d FunMatAdd(const Eigen::Matrix2d & m1, const Eigen::Matrix2d & m2)
{
    std::cout << "globa_a = " << ++globa_a << std::endl;
    return m1 + m2;
}

MyClass::MyClass()
{
    std::cout << "MyClass" << std::endl;
}

MyClass::~MyClass()
{
}

直接编译，可以看到如下信息：

1>  正在创建库 D:\VS2017_Project\CameraProjectorCalibration\x64\Release\MyDll.lib 和对象 D:\VS2017_Project\CameraProjectorCalibration\x64\Release\MyDll.exp 2 1>正在生成代码
1>All 939 functions were compiled because no usable IPDB/IOBJ from previous compilation was found.
1>已完成代码的生成
1>ExportDLL.vcxproj -> D:\VS2017_Project\CameraProjectorCalibration\x64\Release\MyDll.dll 6 1>已完成生成项目“ExportDLL.vcxproj”的操作。
========== 生成: 成功 1 个，失败 0 个，最新 0 个，跳过 0 个 ==========

 

三、库打包与测试

       现在将上述MyDll.h、MyDll.lib、MyDll.dll三个文件放到一起，我们新建一个控制台工程测试这些库，注意：上述编译库的时候，我使用了第三方库，如：Eigen等，

在测试工程中，也需要将这些库提前包含进来。

        新建好测试工程后，我们引入上面三个文件，这和配置OpenCV没什么区别，不多说。

测试文件,test.cpp

// DemoInvokeDll2.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//

#include <iostream>
#include<MyDll.h>

int main()
{
    globa_a = 66;

    cv::Mat m1 = (cv::Mat_<uchar>(3, 1) << 1, 2, 3);
    cv::Mat m2 = (cv::Mat_<uchar>(3, 1) << 1, 9, 2);
    cv::Mat m3 = FunMatAdd(m1, m2);

    Eigen::Matrix2d m4, m5, m6;
    m4 << 1, 2, 3, 4;
    m5 << 2, 3, 4, 5;
    m6 = FunMatAdd(m4, m5);
    std::cout << m6(0, 0) << ", " << m6(0, 1) << std::endl;
    std::cout << m6(1, 0) << ", " << m6(1, 1) << std::endl;

    MyClass mc;
    return 1;
}

 

注意全局变量等，成功调用！