Unity调用C++动态链接库(DLL)或者C#类库

如何在unity中调用C++库 在Unity中调用C++库通常涉及创建一个Native Plugin。 阅读详情

一、Unity调用C++动态链接库

1.新建DLL

2.新建头文件及源文件CPP

(头文件U3DTest.h)

#if defined (EXPORTBUILD)
# define _DLLExport __declspec (dllexport)
# else
# define _DLLExport __declspec (dllimport)
#endif


extern "C" int _DLLExport Add(int x, int y);

(源文件U3DTestDLL.cpp)

#include"U3DTest.h"//引入头文件

int Add(int a, int b)

{
	return (a + b);
}

3.运行导出DLL

4.在程序根目录下找到生成的DLL复制到Unity Asset下面的Plugins里面,或者直接将VS的生成目录改到unity的Plugins下面,如下图所示,如果没有该文件夹,自己创建一个即可,至此VS里面的工作已经做完,下一步打开unity,在unity里面调用对应的函数即可;

5.打开unity,新建脚本,注意名词空间的引用 using System.Runtime.InteropServices;

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using System.Runtime.InteropServices;
public class NewBehaviourScript : MonoBehaviour
{
    [DllImport("U3DDll")]
    private static extern int Add(int x,int y);
	// Use this for initialization
	void Start ()
    {
        print(Add(3,5));//调用Add函数求两个数的和,并在控制台打印出来
	}
	
}

6.返回控制台查看结果是否正确

二、unity调用C#类库

1.新建C#类库,目前unity只支持.NET Framework3.5或者3.5以下,因此需将目标框架更改为3.5或以下

2.新建类Calcuate以及函数Add,注意函数必须定义为公有静态的

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace TestSuccessful
{
    public class Calcuate
    {
        public static int Add(int a, int b)
        {
            return (a + b);
        }
    }
}

3.启动生成DLL,并将生成的DLL复制到Unity的Plugins里面,或者直接将输出路径改到Plugins,运行即可

4.Unity中调用C#类库很简单,只需将类库的名词空间引用即可,在调用函数时用类的名词可以找到类里面的公有静态函数

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
//using System.Runtime.InteropServices;
using TestSuccessful;//对应类库名词空间
public class NewBehaviourScript : MonoBehaviour
{
    //[DllImport("U3DDll")]
    //private static extern int Add(int x,int y);
	// Use this for initialization
	void Start ()
    {
        //print(Add(3,5));//调用C++ DLL  Add函数求两个数的和,并在控制台打印出来

        print(Calcuate.Add(100,300));//用类名调用C# 类库  Add函数求两个数的和,并在控制台打印出来
    }
	
}

5.运行测试结果

【unity调用c++动态库,c++和c#相互调用】 在Unity中调用C++动态库并进行回调到C#的功能实现,涉及到C++与C#之间的交互。这个过程的关键是通过P/Invoke(平台调用)来在C#中调用C++函数,并通过DllImport指定C++动态库的路径和接口。通过这种方式,你可以实现Unity与C++之间的互操作。C++调用C#的回调函数是通过动态链接库(DLL)和P/Invoke机制实现的。你可以根据实际需要扩展C++的功能和C#回调的复杂度,创建更复杂的交互逻辑。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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