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#windows #编译器 #存储

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　　_T("")是一个宏，定义于tchar.h下。 [1] 　　#define __T(x) L ## x　　#define _T(x) __T(x)　　他的作用是让你的程序支持Unicode编码　　因为Windows使用两种 字符集ANSI和UNICODE，　　前者就是通常使用的单字节方式，　　但这种方式处理象中文这样的双字节字符不方便，　　容易出现半个汉字的情况。　　而后者是双字节方式，方便处理双字节字符。　　Windows NT的所有与字符有关的函数都提供两种方式的版本，而Windows 9x只支持ANSI方式。　　如果你编译一个程序为ANSI方式，　　_T实际不起任何作用。　　而如果编译一个程序为UNICODE方式，则编译器会把"Hello"字符串以UNICODE方式保存。_T和_L的区别在于，_L不管你是以什么方式编译，一律以UNICODE方式保存。　　LPSTR：32bit指针指向一个字符串，每个字符占1字节　　LPCSTR:32-bit指针指向一个常字符串，每个字符占1字节　　LPCTSTR:32-bit指针指向一个常字符串,每字符可能占1字节或2字节，取决于Unicode是否定义　　LPTSTR:32-bit指针每字符可能占1字节或2字节，取决于Unicode是否定义　　L是表示字符串资源为Unicode的。　　比如　　 wchar_t  Str[] = L"Hello World!";　　这个就是双子节存储字符了。　　_T是一个适配的宏～　　当　　#ifdef _UNICODE的时候　　_T就是L　　没有#ifdef _UNICODE的时候　　_T就是ANSI的。　　比如　　LPTSTR lpStr = new TCHAR[32];　　TCHAR* szBuf = _T("Hello");　　以上两句使得无论是在UNICODE编译条件下都是正确编译的。　　而且MS推荐你使用相匹配的字符串函数。　　比如处理LPTSTR或者LPCTSTR 的时候，不要用strlen ,而是要用_tcslen　　否则在UNICODE的编译条件下，strlen不能处理 wchar_t*的字符串。　　T是非常有意思的一个符号（TCHAR、LPCTSTR、LPTSTR、_T()、_TEXT()...），它表示使用一种中间类型，既不明确表示使用 MBCS，也不明确表示使用 UNICODE。那到底使用哪种字符集?编译的时候才决定

详解C语言中的int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、int32_t、uint32_t、int64_t、uint64_t
m0_61629312的博客
08-08 1万+
2023年8月8日，周二上午。
iOS开发-class_ro_t和class_rw_t的区别
CaicaiNo.1
04-27 6174
文章目录class_ro_tclass_rw_tclass_rw_t生成时机分类方法加载到class_rw_t的流程 class_ro_t class_ro_t存储了当前类在编译期就已经确定的属性、方法以及遵循的协议，里面是没有分类的方法的。那些运行时添加的方法将会存储在运行时生成的class_rw_t中。 ro即表示read only，是无法进行修改的。 struct class_ro_t { ...
error: ‘uint8_t’,‘uint16_t’ ,‘uint32_t’ does not name a type
qq_40967086的博客
12-29 6607
error: ‘uint8_t’,‘uint16_t’ ,‘uint32_t’ does not name a type 环境：devc++运行cpp程序，c++里用了c的代码。关于uint8_t此类数据类型介绍，可查看此篇博客 《在网络编程PING程序时遇到的小bug，记录一下。
uint8_t范围_uint8_t / uint16_t / uint32_t /uint64_t 是什么数据类型 - 大总结，看完全明白了...
weixin_32176627的博客
01-30 1万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/kiddy19850221/article/details/6655066uint8_t / uint16_t / uint32_t /uint64_t 是什么数据类型在nesc的代码中，你会看到很多你不认识的数据类型，比如uint8_t等。咋一看，好像是个新的数据类型，不过C语言(nesc是C的扩展)里面好像没有这种数据类型啊！怎么又是u又是_t...
关于 intptr_t
weixin_46708094的博客
05-26 1768
intptr_t 一、数据类型特别是int相关的类型在不同位数机器的平台下长度不同。C99标准并不规定具体数据类型的长度大小，只规定级别。作下比较： 16位平台 char 1个字节8位 short 2个字节16位 int 2个字节16位 long 4个字节32位 指针 2个字节 32位平台 char 1个字节8位 short 2个字节16位 int 4个字节32位 long
time_t的类型
热门推荐
hzq_blog
05-15 2万+
在毕设中用到了time_t的类型，但是发现在types.h里面没有找到它的具体定义，只知道是8个字节长度，于是写了下面这段代码想测试一下： #include <stdio.h> #include <time.h> #include <sys/types.h> int main(int argc,char *argv[]) { u_int64_t s1=(...
Linux信号量 sem_t简介
mayue_web的博客
12-19 1613
简介请移步：https://blog.youkuaiyun.com/evsqiezi/article/details/8061176 #include <semaphore.h> int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value); int sem_post(sem_t *sem); int sem_wait(sem_t *se...
c语言int t格式,如何在C中打印int64_t类型
weixin_34039159的博客
05-20 1985
C99标准具有整数类型，字节大小类似int64_t。我使用下面的代码：#include #include int64_t my_int = 999999999999999999;printf("This is my_int: %I64d\n", my_int);我得到这个编译警告：warning: format ‘%I64d’ expects type ‘int’, but argument 2 ...
__IO uint16_t
asz3342的博客
05-10 2923
STM32里的类型定义，见如下说明： typedef volatile unsigned short vu16; typedef __IO uint16_t vu16 /* IO definitions (access restrictions to peripheral registers) */ #ifdef __cplusplus #define __I ...
wait_queue_head_t和wait_queue_t
程序猿Ricky的日常干货
07-05 3079
本文转自 reille博客: http://velep.com/archives/815.html等待队列在linux内核中有着举足轻重的作用，很多linux驱动都或多或少涉及到了等待队列。因此，对于linux内核及驱动开发者来说，掌握等待队列是必须课之一。 Linux内核的等待队列是以双循环链表为基础数据结构，与进程调度机制紧密结合，能够用于实现核心的异步事件通知机制。它有两种数据结构：等待队列头
Linux下errno_t未定义,linux下debug errno 24的错误
weixin_39803977的博客
05-15 3346
最近项目中碰到一个bug, 出现errno 24的错误，貌似打开的文件过多。查找出错的代码，发现有文件打开后没有关闭， 为了找出根源，研究了一下linux debug打开文件过多的方法，主要用到两个命令。一、ulimit命令1,说明:ulimit用于shell启动进程所占用的资源.2,类别:shell内建命令3,语法格式:ulimit [-acdfHlmnpsStvw] [size]4,参数介绍:...
pthread_mutex_t死锁
明潮的BLOG
11-03 6708
互斥量，也叫互斥锁。通常造成死锁的有两种方式： 1.线程A试图对用一个互斥量mutexA加锁两次，那么它自身就会陷入死锁状态， 用伪代码表示就是： pthreadA: [cpp] view plain copy print? pthread_mutex_lock(&mutexA)  pthread_mutex_lock(&mute
char与wchar_t字符串
jiyanglin的博客
10-10 2071
C++里的字符串类型是比较二的，因为有太多表示方法：char*、string、字符串数组、wchar_t*、wstring，今天就来缕一缕这些玩意。 char* char* 貌似是C++字符串最基础最核心的。 看以下四个字符串声明及输出结果： 先说说核心，C里面的字符串就是一连串内存，以内存为0的字节作为结尾。 来分析一下代码，其中str1、str3、str4是一个东西（str3区别只是内存在堆上），str2是字面值常量，str5是单纯的字符数组。 常规字符串 对于str1、.
关于linux字符驱动中read函数filp-＞f_pos 和 loff_t *ppos的关系
LiWang112358的专栏
03-05 2422
在学习linux 字符驱动的时候会有这样的困惑 比如我们实现一个字符驱动的读函数，如下 static ssize_t globalmem_read(struct file *filp, char __user *buf, size_t size, loff_t *ppos) { unsigned long p = *ppos; unsigned int count = size; int ret = 0; struct globalmem_dev *dev = filp
nginx源码分析(一)-基础数据结构ngx_str_t
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01-11 2945
近来想拜读以下优秀的开源代码设计，之前也阅读过qt以及opencv的源码，不过学习nginx源码的目的是想试着用设计模式以及C++的思想来封装一次nginx的源码，但是第一步还得好好熟悉一下nginx，大师们都说过，最好的办法就是看源码，万能的开源。 ngx_str_t定义 ngx_str_t是nginx中定义的类似于字符串的结构，其中包含了字符串的长度(不包含终止字符'\0')以
nt!IopInitializeDeviceInstanceKey函数分析之add it to the device list
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linux-0.11调试教程
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Java pos
m0_68650091的博客
12-27 226
int pos;cin >> pos;" << endl;while (p!cnt++;delete q;while (cur!= NULL) {return OK;
MyBatis一对多嵌套查询实战：SQL99式与分布式查询双视角解析
深耕 Java 生态 | 从基础到架构，步步进阶 | 以技术实力角逐理想岗位
12-26 829
核心实体为Users（用户）和Order（订单），通过Users中的// 一对多关联：一个用户拥有多个订单// 省略getter、setter和toString方法// 订单实体（案例中未完整给出，核心属性如下）// 订单号// 总价// 订单状态// 关联用户ID// 省略getter、setter和toString方法关键要点：一对多关系的核心是「主实体包含从实体的集合」，这里Users作为主实体，通过orders集合承载关联的订单数据。DAO接口OrdersDao。
94.二叉树的中序遍历
fluency_11的博客
12-29 214
【代码】94.二叉树的中序遍历。
以下是NCNN头文件：c_api.h。/* Copyright 2020 Tencent * SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause */ #ifndef NCNN_C_API_H #define NCNN_C_API_H #include "platform.h" #if NCNN_C_API #include <stddef.h> #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif NCNN_EXPORT const char* ncnn_version(void); /* allocator api */ typedef struct __ncnn_allocator_t* ncnn_allocator_t; struct NCNN_EXPORT __ncnn_allocator_t { void* pthis; void* (*fast_malloc)(ncnn_allocator_t allocator, size_t size); void (*fast_free)(ncnn_allocator_t allocator, void* ptr); }; NCNN_EXPORT ncnn_allocator_t ncnn_allocator_create_pool_allocator(void); NCNN_EXPORT ncnn_allocator_t ncnn_allocator_create_unlocked_pool_allocator(void); NCNN_EXPORT void ncnn_allocator_destroy(ncnn_allocator_t allocator); /* option api */ typedef struct __ncnn_option_t* ncnn_option_t; NCNN_EXPORT ncnn_option_t ncnn_option_create(void); NCNN_EXPORT void ncnn_option_destroy(ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT int ncnn_option_get_num_threads(const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_option_set_num_threads(ncnn_option_t opt, int num_threads); NCNN_EXPORT int ncnn_option_get_use_local_pool_allocator(const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_option_set_use_local_pool_allocator(ncnn_option_t opt, int use_local_pool_allocator); NCNN_EXPORT void ncnn_option_set_blob_allocator(ncnn_option_t opt, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT void ncnn_option_set_workspace_allocator(ncnn_option_t opt, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT int ncnn_option_get_use_vulkan_compute(const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_option_set_use_vulkan_compute(ncnn_option_t opt, int use_vulkan_compute); /* mat api */ typedef struct __ncnn_mat_t* ncnn_mat_t; NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create(void); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_1d(int w, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_2d(int w, int h, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_3d(int w, int h, int c, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_4d(int w, int h, int d, int c, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_1d(int w, void* data, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_2d(int w, int h, void* data, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_3d(int w, int h, int c, void* data, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_4d(int w, int h, int d, int c, void* data, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_1d_elem(int w, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_2d_elem(int w, int h, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_3d_elem(int w, int h, int c, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_4d_elem(int w, int h, int d, int c, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_1d_elem(int w, void* data, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_2d_elem(int w, int h, void* data, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_3d_elem(int w, int h, int c, void* data, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_create_external_4d_elem(int w, int h, int d, int c, void* data, size_t elemsize, int elempack, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT void ncnn_mat_destroy(ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT void ncnn_mat_fill_float(ncnn_mat_t mat, float v); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_clone(const ncnn_mat_t mat, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_reshape_1d(const ncnn_mat_t mat, int w, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_reshape_2d(const ncnn_mat_t mat, int w, int h, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_reshape_3d(const ncnn_mat_t mat, int w, int h, int c, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_reshape_4d(const ncnn_mat_t mat, int w, int h, int d, int c, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT int ncnn_mat_get_dims(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_mat_get_w(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_mat_get_h(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_mat_get_d(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_mat_get_c(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT size_t ncnn_mat_get_elemsize(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_mat_get_elempack(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT size_t ncnn_mat_get_cstep(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT void* ncnn_mat_get_data(const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT void* ncnn_mat_get_channel_data(const ncnn_mat_t mat, int c); #if NCNN_PIXEL /* mat pixel api */ #define NCNN_MAT_PIXEL_RGB 1 #define NCNN_MAT_PIXEL_BGR 2 #define NCNN_MAT_PIXEL_GRAY 3 #define NCNN_MAT_PIXEL_RGBA 4 #define NCNN_MAT_PIXEL_BGRA 5 #define NCNN_MAT_PIXEL_X2Y(X, Y) (X | (Y << 16)) NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_from_pixels(const unsigned char* pixels, int type, int w, int h, int stride, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_from_pixels_resize(const unsigned char* pixels, int type, int w, int h, int stride, int target_width, int target_height, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_from_pixels_roi(const unsigned char* pixels, int type, int w, int h, int stride, int roix, int roiy, int roiw, int roih, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_mat_from_pixels_roi_resize(const unsigned char* pixels, int type, int w, int h, int stride, int roix, int roiy, int roiw, int roih, int target_width, int target_height, ncnn_allocator_t allocator); NCNN_EXPORT void ncnn_mat_to_pixels(const ncnn_mat_t mat, unsigned char* pixels, int type, int stride); NCNN_EXPORT void ncnn_mat_to_pixels_resize(const ncnn_mat_t mat, unsigned char* pixels, int type, int target_width, int target_height, int target_stride); #endif /* NCNN_PIXEL */ NCNN_EXPORT void ncnn_mat_substract_mean_normalize(ncnn_mat_t mat, const float* mean_vals, const float* norm_vals); NCNN_EXPORT void ncnn_convert_packing(const ncnn_mat_t src, ncnn_mat_t* dst, int elempack, const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_flatten(const ncnn_mat_t src, ncnn_mat_t* dst, const ncnn_option_t opt); /* blob api */ typedef struct __ncnn_blob_t* ncnn_blob_t; #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT const char* ncnn_blob_get_name(const ncnn_blob_t blob); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_blob_get_producer(const ncnn_blob_t blob); NCNN_EXPORT int ncnn_blob_get_consumer(const ncnn_blob_t blob); NCNN_EXPORT void ncnn_blob_get_shape(const ncnn_blob_t blob, int* dims, int* w, int* h, int* c); /* paramdict api */ typedef struct __ncnn_paramdict_t* ncnn_paramdict_t; NCNN_EXPORT ncnn_paramdict_t ncnn_paramdict_create(void); NCNN_EXPORT void ncnn_paramdict_destroy(ncnn_paramdict_t pd); NCNN_EXPORT int ncnn_paramdict_get_type(const ncnn_paramdict_t pd, int id); NCNN_EXPORT int ncnn_paramdict_get_int(const ncnn_paramdict_t pd, int id, int def); NCNN_EXPORT float ncnn_paramdict_get_float(const ncnn_paramdict_t pd, int id, float def); NCNN_EXPORT ncnn_mat_t ncnn_paramdict_get_array(const ncnn_paramdict_t pd, int id, const ncnn_mat_t def); NCNN_EXPORT void ncnn_paramdict_set_int(ncnn_paramdict_t pd, int id, int i); NCNN_EXPORT void ncnn_paramdict_set_float(ncnn_paramdict_t pd, int id, float f); NCNN_EXPORT void ncnn_paramdict_set_array(ncnn_paramdict_t pd, int id, const ncnn_mat_t v); /* datareader api */ typedef struct __ncnn_datareader_t* ncnn_datareader_t; struct NCNN_EXPORT __ncnn_datareader_t { void* pthis; #if NCNN_STRING int (*scan)(ncnn_datareader_t dr, const char* format, void* p); #endif /* NCNN_STRING */ size_t (*read)(ncnn_datareader_t dr, void* buf, size_t size); }; NCNN_EXPORT ncnn_datareader_t ncnn_datareader_create(void); #if NCNN_STDIO NCNN_EXPORT ncnn_datareader_t ncnn_datareader_create_from_stdio(FILE* fp); #endif /* NCNN_STDIO */ NCNN_EXPORT ncnn_datareader_t ncnn_datareader_create_from_memory(const unsigned char** mem); NCNN_EXPORT void ncnn_datareader_destroy(ncnn_datareader_t dr); /* modelbin api */ typedef struct __ncnn_modelbin_t* ncnn_modelbin_t; struct NCNN_EXPORT __ncnn_modelbin_t { void* pthis; ncnn_mat_t (*load_1d)(const ncnn_modelbin_t mb, int w, int type); ncnn_mat_t (*load_2d)(const ncnn_modelbin_t mb, int w, int h, int type); ncnn_mat_t (*load_3d)(const ncnn_modelbin_t mb, int w, int h, int c, int type); }; NCNN_EXPORT ncnn_modelbin_t ncnn_modelbin_create_from_datareader(const ncnn_datareader_t dr); NCNN_EXPORT ncnn_modelbin_t ncnn_modelbin_create_from_mat_array(const ncnn_mat_t* weights, int n); NCNN_EXPORT void ncnn_modelbin_destroy(ncnn_modelbin_t mb); /* layer api */ typedef struct __ncnn_layer_t* ncnn_layer_t; struct NCNN_EXPORT __ncnn_layer_t { void* pthis; int (*load_param)(ncnn_layer_t layer, const ncnn_paramdict_t pd); int (*load_model)(ncnn_layer_t layer, const ncnn_modelbin_t mb); int (*create_pipeline)(ncnn_layer_t layer, const ncnn_option_t opt); int (*destroy_pipeline)(ncnn_layer_t layer, const ncnn_option_t opt); int (*forward_1)(const ncnn_layer_t layer, const ncnn_mat_t bottom_blob, ncnn_mat_t* top_blob, const ncnn_option_t opt); int (*forward_n)(const ncnn_layer_t layer, const ncnn_mat_t* bottom_blobs, int n, ncnn_mat_t* top_blobs, int n2, const ncnn_option_t opt); int (*forward_inplace_1)(const ncnn_layer_t layer, ncnn_mat_t bottom_top_blob, const ncnn_option_t opt); int (*forward_inplace_n)(const ncnn_layer_t layer, ncnn_mat_t* bottom_top_blobs, int n, const ncnn_option_t opt); }; NCNN_EXPORT ncnn_layer_t ncnn_layer_create(void); NCNN_EXPORT ncnn_layer_t ncnn_layer_create_by_typeindex(int typeindex); #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT ncnn_layer_t ncnn_layer_create_by_type(const char* type); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_type_to_index(const char* type); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT void ncnn_layer_destroy(ncnn_layer_t layer); #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT const char* ncnn_layer_get_name(const ncnn_layer_t layer); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_typeindex(const ncnn_layer_t layer); #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT const char* ncnn_layer_get_type(const ncnn_layer_t layer); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_one_blob_only(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_support_inplace(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_support_vulkan(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_support_packing(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_support_bf16_storage(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_support_fp16_storage(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT void ncnn_layer_set_one_blob_only(ncnn_layer_t layer, int enable); NCNN_EXPORT void ncnn_layer_set_support_inplace(ncnn_layer_t layer, int enable); NCNN_EXPORT void ncnn_layer_set_support_vulkan(ncnn_layer_t layer, int enable); NCNN_EXPORT void ncnn_layer_set_support_packing(ncnn_layer_t layer, int enable); NCNN_EXPORT void ncnn_layer_set_support_bf16_storage(ncnn_layer_t layer, int enable); NCNN_EXPORT void ncnn_layer_set_support_fp16_storage(ncnn_layer_t layer, int enable); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_bottom_count(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_bottom(const ncnn_layer_t layer, int i); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_top_count(const ncnn_layer_t layer); NCNN_EXPORT int ncnn_layer_get_top(const ncnn_layer_t layer, int i); NCNN_EXPORT void ncnn_blob_get_bottom_shape(const ncnn_layer_t layer, int i, int* dims, int* w, int* h, int* c); NCNN_EXPORT void ncnn_blob_get_top_shape(const ncnn_layer_t layer, int i, int* dims, int* w, int* h, int* c); /* layer factory function */ typedef ncnn_layer_t (*ncnn_layer_creator_t)(void* userdata); typedef void (*ncnn_layer_destroyer_t)(ncnn_layer_t layer, void* userdata); typedef struct __ncnn_net_custom_layer_factory_t* ncnn_net_custom_layer_factory_t; struct __ncnn_net_custom_layer_factory_t { ncnn_layer_creator_t creator; ncnn_layer_destroyer_t destroyer; void* userdata; ncnn_net_custom_layer_factory_t next; }; /* net api */ typedef struct __ncnn_net_t* ncnn_net_t; struct __ncnn_net_t { void* pthis; ncnn_net_custom_layer_factory_t custom_layer_factory; }; NCNN_EXPORT ncnn_net_t ncnn_net_create(void); NCNN_EXPORT void ncnn_net_destroy(ncnn_net_t net); NCNN_EXPORT ncnn_option_t ncnn_net_get_option(ncnn_net_t net); NCNN_EXPORT void ncnn_net_set_option(ncnn_net_t net, ncnn_option_t opt); #if NCNN_VULKAN NCNN_EXPORT void ncnn_net_set_vulkan_device(ncnn_net_t net, int device_index); #endif #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT void ncnn_net_register_custom_layer_by_type(ncnn_net_t net, const char* type, ncnn_layer_creator_t creator, ncnn_layer_destroyer_t destroyer, void* userdata); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT void ncnn_net_register_custom_layer_by_typeindex(ncnn_net_t net, int typeindex, ncnn_layer_creator_t creator, ncnn_layer_destroyer_t destroyer, void* userdata); #if NCNN_STDIO #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_param(ncnn_net_t net, const char* path); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_param_bin(ncnn_net_t net, const char* path); NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_model(ncnn_net_t net, const char* path); #endif /* NCNN_STDIO */ #if NCNN_STDIO #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_param_memory(ncnn_net_t net, const char* mem); #endif /* NCNN_STRING */ #endif /* NCNN_STDIO */ NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_param_bin_memory(ncnn_net_t net, const unsigned char* mem); NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_model_memory(ncnn_net_t net, const unsigned char* mem); #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_param_datareader(ncnn_net_t net, const ncnn_datareader_t dr); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_param_bin_datareader(ncnn_net_t net, const ncnn_datareader_t dr); NCNN_EXPORT int ncnn_net_load_model_datareader(ncnn_net_t net, const ncnn_datareader_t dr); NCNN_EXPORT void ncnn_net_clear(ncnn_net_t net); NCNN_EXPORT int ncnn_net_get_input_count(const ncnn_net_t net); NCNN_EXPORT int ncnn_net_get_output_count(const ncnn_net_t net); #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT const char* ncnn_net_get_input_name(const ncnn_net_t net, int i); NCNN_EXPORT const char* ncnn_net_get_output_name(const ncnn_net_t net, int i); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_net_get_input_index(const ncnn_net_t net, int i); NCNN_EXPORT int ncnn_net_get_output_index(const ncnn_net_t net, int i); /* extractor api */ typedef struct __ncnn_extractor_t* ncnn_extractor_t; NCNN_EXPORT ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); NCNN_EXPORT void ncnn_extractor_destroy(ncnn_extractor_t ex); NCNN_EXPORT void ncnn_extractor_set_option(ncnn_extractor_t ex, const ncnn_option_t opt); #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT int ncnn_extractor_input(ncnn_extractor_t ex, const char* name, const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_extractor_extract(ncnn_extractor_t ex, const char* name, ncnn_mat_t* mat); #endif /* NCNN_STRING */ NCNN_EXPORT int ncnn_extractor_input_index(ncnn_extractor_t ex, int index, const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_extractor_extract_index(ncnn_extractor_t ex, int index, ncnn_mat_t* mat); /* mat process api */ #define NCNN_BORDER_CONSTANT 0 #define NCNN_BORDER_REPLICATE 1 #define NCNN_BORDER_REFLECT 2 #define NCNN_BORDER_TRANSPARENT -233 NCNN_EXPORT void ncnn_copy_make_border(const ncnn_mat_t src, ncnn_mat_t dst, int top, int bottom, int left, int right, int type, float v, const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_copy_make_border_3d(const ncnn_mat_t src, ncnn_mat_t dst, int top, int bottom, int left, int right, int front, int behind, int type, float v, const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_copy_cut_border(const ncnn_mat_t src, ncnn_mat_t dst, int top, int bottom, int left, int right, const ncnn_option_t opt); NCNN_EXPORT void ncnn_copy_cut_border_3d(const ncnn_mat_t src, ncnn_mat_t dst, int top, int bottom, int left, int right, int front, int behind, const ncnn_option_t opt); #if NCNN_PIXEL_DRAWING /* mat pixel drawing api*/ NCNN_EXPORT void ncnn_draw_rectangle_c1(unsigned char* pixels, int w, int h, int rx, int ry, int rw, int rh, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_rectangle_c2(unsigned char* pixels, int w, int h, int rx, int ry, int rw, int rh, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_rectangle_c3(unsigned char* pixels, int w, int h, int rx, int ry, int rw, int rh, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_rectangle_c4(unsigned char* pixels, int w, int h, int rx, int ry, int rw, int rh, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_text_c1(unsigned char* pixels, int w, int h, const char* text, int x, int y, int fontpixelsize, unsigned int color); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_text_c2(unsigned char* pixels, int w, int h, const char* text, int x, int y, int fontpixelsize, unsigned int color); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_text_c3(unsigned char* pixels, int w, int h, const char* text, int x, int y, int fontpixelsize, unsigned int color); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_text_c4(unsigned char* pixels, int w, int h, const char* text, int x, int y, int fontpixelsize, unsigned int color); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_circle_c1(unsigned char* pixels, int w, int h, int cx, int cy, int radius, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_circle_c2(unsigned char* pixels, int w, int h, int cx, int cy, int radius, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_circle_c3(unsigned char* pixels, int w, int h, int cx, int cy, int radius, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_circle_c4(unsigned char* pixels, int w, int h, int cx, int cy, int radius, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_line_c1(unsigned char* pixels, int w, int h, int x0, int y0, int x1, int y1, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_line_c2(unsigned char* pixels, int w, int h, int x0, int y0, int x1, int y1, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_line_c3(unsigned char* pixels, int w, int h, int x0, int y0, int x1, int y1, unsigned int color, int thickness); NCNN_EXPORT void ncnn_draw_line_c4(unsigned char* pixels, int w, int h, int x0, int y0, int x1, int y1, unsigned int color, int thickness); #endif /* NCNN_PIXEL_DRAWING */ #ifdef __cplusplus } /* extern "C" */ #endif #endif /* NCNN_C_API */ #endif /* NCNN_C_API_H */
12-17
<think>根据提供的头文件，ncnn的C API中创建extractor的函数是`ncnn_extractor_create`，而不是`ncnn_net_create_extractor`。因此，我们需要修改之前代码中关于extractor创建的部分。 在头文件中，extractor的创建函数声明如下： ```c NCNN_EXPORT ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); ``` 因此，在Lua中，我们应该使用`ncnn_extractor_create`来创建extractor。 修改点： 1. 在FFI的cdef中，确保有`ncnn_extractor_create`的声明。 2. 在封装中，将创建extractor的函数改为`ncnn_extractor_create`。 另外，头文件还提供了`ncnn_extractor_destroy`用于销毁extractor。 我们还需要注意，在头文件中，extractor的输入和提取函数有按名称和按索引两种版本。我们通常使用按名称的版本（如果模型中有输入和输出的名称）。在之前的代码中，我们使用了按名称的版本，所以需要确保在cdef中声明了： ```c #if NCNN_STRING NCNN_EXPORT int ncnn_extractor_input(ncnn_extractor_t ex, const char* name, const ncnn_mat_t mat); NCNN_EXPORT int ncnn_extractor_extract(ncnn_extractor_t ex, const char* name, ncnn_mat_t* mat); #endif /* NCNN_STRING */ ``` 由于我们使用了名称（如"data"和"output"），所以需要确保在编译ncnn时启用了字符串支持（即定义了`NCNN_STRING`）。 现在，修改Lua代码： 在FFI的cdef部分，我们已经有了`ncnn_extractor_create`的声明（根据头文件）。但是，在之前的代码中，我们错误地使用了`ncnn_net_create_extractor`，现在改为`ncnn_extractor_create`。 修改封装部分： ```lua ncnn_wrapper.Net.create_extractor = function(net) local ex = ncnn.ncnn_extractor_create(net) if ex == ffi.NULL or ex == nil then error("创建提取器失败") end return ffi.gc(ex, ncnn.ncnn_extractor_destroy) end ``` 同时，在FFI cdef中，我们需要确保有`ncnn_extractor_create`和`ncnn_extractor_destroy`的声明。根据头文件，我们在cdef中已经包含： ```lua ffi.cdef[[ ... /* extractor api */ typedef struct __ncnn_extractor_t* ncnn_extractor_t; NCNN_EXPORT ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); NCNN_EXPORT void ncnn_extractor_destroy(ncnn_extractor_t ex); ... ]] ``` 因此，我们只需要修改封装函数。 另外，在之前的代码中，我们尝试了多个函数名（包括`ncnn_net_create_extractor`和`ncnn_create_extractor`），现在只需要使用`ncnn_extractor_create`。 修改后的完整代码片段如下： ```lua local ffi = require("ffi") -- 1. 增强的ncnn库加载函数 local function load_ncnn() local ncnn_paths = { "/data/local/tmp/libs/libncnn.so", "/data/local/tmp/libncnn.so", "/system/lib/libncnn.so", "/vendor/lib/libncnn.so", "./libncnn.so" } for _, path in ipairs(ncnn_paths) do print("尝试加载: " .. path) local ok, lib = pcall(ffi.load, path, true) -- 设置全局加载 if ok and lib ~= nil then -- 验证关键函数是否存在 local has_create_extractor = pcall(function() ffi.cast("void* (*)(void*)", lib.ncnn_extractor_create) end) if has_create_extractor then print("成功加载ncnn库:", path) return lib else print("库缺少关键函数: " .. path) end else print("加载失败:", path, lib) end end error("无法加载有效的ncnn库") end -- 2. 使用兼容的FFI接口定义（根据头文件） ffi.cdef[[ /* 基础类型 */ typedef void* ncnn_mat_t; typedef void* ncnn_net_t; typedef void* ncnn_extractor_t; typedef void* ncnn_allocator_t; /* 矩阵操作 */ ncnn_mat_t ncnn_mat_create_1d(int w, ncnn_allocator_t allocator); ncnn_mat_t ncnn_mat_create_2d(int w, int h, ncnn_allocator_t allocator); ncnn_mat_t ncnn_mat_create_3d(int w, int h, int c, ncnn_allocator_t allocator); void ncnn_mat_destroy(ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_dims(const ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_w(const ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_h(const ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_c(const ncnn_mat_t mat); size_t ncnn_mat_get_elemsize(const ncnn_mat_t mat); void* ncnn_mat_get_data(const ncnn_mat_t mat); /* 网络操作 */ ncnn_net_t ncnn_net_create(); void ncnn_net_destroy(ncnn_net_t net); int ncnn_net_load_param(ncnn_net_t net, const char* param_path); int ncnn_net_load_model(ncnn_net_t net, const char* model_path); /* 提取器操作 */ ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); void ncnn_extractor_destroy(ncnn_extractor_t ex); int ncnn_extractor_input(ncnn_extractor_t ex, const char* name, const ncnn_mat_t mat); int ncnn_extractor_extract(ncnn_extractor_t ex, const char* name, ncnn_mat_t* mat); /* 内存分配器接口 */ ncnn_allocator_t ncnn_allocator_create_pool_allocator(); void ncnn_allocator_destroy(ncnn_allocator_t allocator); ]] -- 3. 加载ncnn库 local ncnn = load_ncnn() -- 4. 增强的ncnn封装 local ncnn_wrapper = { Allocator = { create_pool = function() local alloc = ncnn.ncnn_allocator_create_pool_allocator() if alloc == ffi.NULL or alloc == nil then error("创建内存池分配器失败") end return ffi.gc(alloc, ncnn.ncnn_allocator_destroy) end }, Net = { create = function(allocator) local net = ncnn.ncnn_net_create() if net == ffi.NULL or net == nil then error("创建网络失败") end return ffi.gc(net, ncnn.ncnn_net_destroy) end, load_param = function(net, path) local result = ncnn.ncnn_net_load_param(net, path) if result ~= 0 then error(string.format("加载参数文件失败: %s (错误码: %d)", path, result)) end return true end, load_model = function(net, path) local result = ncnn.ncnn_net_load_model(net, path) if result ~= 0 then error(string.format("加载模型文件失败: %s (错误码: %d)", path, result)) end return true end, create_extractor = function(net) local ex = ncnn.ncnn_extractor_create(net) if ex == ffi.NULL or ex == nil then error("创建提取器失败") end return ffi.gc(ex, ncnn.ncnn_extractor_destroy) end }, Mat = { create = function(w, h, c, allocator) allocator = allocator or ffi.NULL local mat if c then mat = ncnn.ncnn_mat_create_3d(w, h, c, allocator) elseif h then mat = ncnn.ncnn_mat_create_2d(w, h, allocator) else mat = ncnn.ncnn_mat_create_1d(w, allocator) end if mat == ffi.NULL or mat == nil then error("创建矩阵失败") end return ffi.gc(mat, ncnn.ncnn_mat_destroy) end, data = function(mat) local ptr = ncnn.ncnn_mat_get_data(mat) if ptr == ffi.NULL then error("获取矩阵数据失败") end return ffi.cast("float*", ptr) end, dims = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_dims(mat) end, w = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_w(mat) end, h = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_h(mat) end, c = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_c(mat) end, elemsize = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_elemsize(mat) end }, Extractor = { input = function(ex, name, mat) local result = ncnn.ncnn_extractor_input(ex, name, mat) if result ~= 0 then error(string.format("设置输入失败: %s (错误码: %d)", name, result)) end return true end, extract = function(ex, name) local mat_ptr = ffi.new("ncnn_mat_t[1]") local result = ncnn.ncnn_extractor_extract(ex, name, mat_ptr) if result == 0 then return ffi.gc(mat_ptr[0], ncnn.ncnn_mat_destroy) else error(string.format("提取输出失败: %s (错误码: %d)", name, result)) end end } } -- 5. 修改树木检测器中的reload_model函数，使用新的extractor创建方式 function TreeDetector:reload_model() -- ... 其他代码同上 ... -- 测试创建提取器（提前发现问题） local ok, test_ex = pcall(ncnn_wrapper.Net.create_extractor, self.net) if not ok then print("创建提取器测试失败:", test_ex) self.net = nil return false end -- 成功创建后立即销毁测试提取器 ffi.gc(test_ex, nil) ncnn.ncnn_extractor_destroy(test_ex) print("提取器创建测试成功") return true end -- 其余代码保持不变... ``` 注意：在`ncnn_wrapper.Net.create_extractor`中，我们直接使用`ncnn.ncnn_extractor_create`来创建extractor，并且用`ncnn.ncnn_extractor_destroy`来销毁。 这样修改后，应该可以解决"undefined symbol: ncnn_net_create_extractor"的错误，因为现在使用的是正确的函数名`ncnn_extractor_create`。 如果问题仍然存在，请检查加载的ncnn库是否包含`ncnn_extractor_create`符号，可以通过`nm`命令检查： ```bash nm -D libncnn.so | grep ncnn_extractor_create ``` 最后，运行修改后的代码，应该能够成功创建extractor。 §§相关问题§§: 1. 如何解决LuaJIT FFI调用C函数时出现的"undefined symbol"错误？ 2. 如何为Android设备编译支持C API的ncnn库？ 3. 在移动设备上使用FFI有哪些常见的内存管理陷阱？ 4. 如何实现LuaJIT FFI的跨版本兼容性？ </think> # 解决 NCNN C API 中的提取器创建问题 根据您提供的 `c_api.h` 头文件，您遇到的 `undefined symbol: ncnn_net_create_extractor` 错误是因为函数名称不匹配。在 NCNN 的 C API 中，创建提取器的正确函数是 `ncnn_extractor_create`，而不是 `ncnn_net_create_extractor`。 以下是修复后的完整代码： ```lua local ffi = require("ffi") -- 1. 增强的ncnn库加载函数 local function load_ncnn() local ncnn_paths = { "/data/local/tmp/libs/libncnn.so", "/data/local/tmp/libncnn.so", "/system/lib/libncnn.so", "/vendor/lib/libncnn.so", "./libncnn.so" } for _, path in ipairs(ncnn_paths) do print("尝试加载: " .. path) local ok, lib = pcall(ffi.load, path, true) -- 设置全局加载 if ok and lib ~= nil then -- 验证关键函数是否存在 local has_create_extractor = pcall(function() ffi.cast("void* (*)(void*)", lib.ncnn_extractor_create) end) if has_create_extractor then print("成功加载ncnn库:", path) return lib else print("库缺少关键函数: " .. path) end else print("加载失败:", path, lib) end end error("无法加载有效的ncnn库") end -- 2. 使用兼容的FFI接口定义（根据头文件） ffi.cdef[[ /* 基础类型 */ typedef void* ncnn_mat_t; typedef void* ncnn_net_t; typedef void* ncnn_extractor_t; typedef void* ncnn_allocator_t; /* 矩阵操作 */ ncnn_mat_t ncnn_mat_create_1d(int w, ncnn_allocator_t allocator); ncnn_mat_t ncnn_mat_create_2d(int w, int h, ncnn_allocator_t allocator); ncnn_mat_t ncnn_mat_create_3d(int w, int h, int c, ncnn_allocator_t allocator); void ncnn_mat_destroy(ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_dims(const ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_w(const ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_h(const ncnn_mat_t mat); int ncnn_mat_get_c(const ncnn_mat_t mat); size_t ncnn_mat_get_elemsize(const ncnn_mat_t mat); void* ncnn_mat_get_data(const ncnn_mat_t mat); /* 网络操作 */ ncnn_net_t ncnn_net_create(void); void ncnn_net_destroy(ncnn_net_t net); int ncnn_net_load_param(ncnn_net_t net, const char* param_path); int ncnn_net_load_model(ncnn_net_t net, const char* model_path); /* 提取器操作 - 使用头文件中的正确函数名 */ ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); void ncnn_extractor_destroy(ncnn_extractor_t ex); int ncnn_extractor_input(ncnn_extractor_t ex, const char* name, const ncnn_mat_t mat); int ncnn_extractor_extract(ncnn_extractor_t ex, const char* name, ncnn_mat_t* mat); /* 内存分配器接口 */ ncnn_allocator_t ncnn_allocator_create_pool_allocator(void); void ncnn_allocator_destroy(ncnn_allocator_t allocator); ]] -- 3. 加载ncnn库 local ncnn = load_ncnn() -- 4. 增强的ncnn封装（使用正确的函数名） local ncnn_wrapper = { Allocator = { create_pool = function() local alloc = ncnn.ncnn_allocator_create_pool_allocator() if alloc == ffi.NULL or alloc == nil then error("创建内存池分配器失败") end return ffi.gc(alloc, ncnn.ncnn_allocator_destroy) end }, Net = { create = function(allocator) local net = ncnn.ncnn_net_create() if net == ffi.NULL or net == nil then error("创建网络失败") end return ffi.gc(net, ncnn.ncnn_net_destroy) end, load_param = function(net, path) local result = ncnn.ncnn_net_load_param(net, path) if result ~= 0 then error(string.format("加载参数文件失败: %s (错误码: %d)", path, result)) end return true end, load_model = function(net, path) local result = ncnn.ncnn_net_load_model(net, path) if result ~= 0 then error(string.format("加载模型文件失败: %s (错误码: %d)", path, result)) end return true end, -- 使用正确的提取器创建函数 create_extractor = function(net) local ex = ncnn.ncnn_extractor_create(net) if ex == ffi.NULL or ex == nil then error("创建提取器失败") end return ffi.gc(ex, ncnn.ncnn_extractor_destroy) end }, Mat = { create = function(w, h, c, allocator) allocator = allocator or ffi.NULL local mat if c then mat = ncnn.ncnn_mat_create_3d(w, h, c, allocator) elseif h then mat = ncnn.ncnn_mat_create_2d(w, h, allocator) else mat = ncnn.ncnn_mat_create_1d(w, allocator) end if mat == ffi.NULL or mat == nil then error("创建矩阵失败") end return ffi.gc(mat, ncnn.ncnn_mat_destroy) end, data = function(mat) local ptr = ncnn.ncnn_mat_get_data(mat) if ptr == ffi.NULL then error("获取矩阵数据失败") end return ffi.cast("float*", ptr) end, dims = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_dims(mat) end, w = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_w(mat) end, h = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_h(mat) end, c = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_c(mat) end, elemsize = function(mat) return ncnn.ncnn_mat_get_elemsize(mat) end }, Extractor = { input = function(ex, name, mat) local result = ncnn.ncnn_extractor_input(ex, name, mat) if result ~= 0 then error(string.format("设置输入失败: %s (错误码: %d)", name, result)) end return true end, extract = function(ex, name) local mat_ptr = ffi.new("ncnn_mat_t[1]") local result = ncnn.ncnn_extractor_extract(ex, name, mat_ptr) if result == 0 then return ffi.gc(mat_ptr[0], ncnn.ncnn_mat_destroy) else error(string.format("提取输出失败: %s (错误码: %d)", name, result)) end end } } -- 5. 修改树木检测器中的reload_model函数 function TreeDetector:reload_model() -- 清理现有资源 if self.net then ffi.gc(self.net, nil) -- 移除GC钩子 ncnn.ncnn_net_destroy(self.net) self.net = nil end -- 创建新网络 self.net = ncnn_wrapper.Net.create() -- 加载模型参数 local param_path = self.model_dir .. "/yolov8n.param" local model_path = self.model_dir .. "/yolov8n.bin" local status, err = pcall(function() ncnn_wrapper.Net.load_param(self.net, param_path) ncnn_wrapper.Net.load_model(self.net, model_path) end) if not status then print("模型加载失败:", err) self.net = nil return false end print("模型加载成功") -- 测试创建提取器（提前发现问题） local ok, test_ex = pcall(ncnn_wrapper.Net.create_extractor, self.net) if not ok then print("创建提取器测试失败:", test_ex) self.net = nil return false end -- 成功创建后立即销毁测试提取器 ffi.gc(test_ex, nil) ncnn.ncnn_extractor_destroy(test_ex) print("提取器创建测试成功") return true end -- 6. 截图函数（示例实现） function get_screenshot() -- 在实际应用中，这里应替换为真实的截图实现 -- 模拟返回宽高为640x480的RGB图像 local width, height = 640, 480 local size = width * height * 3 local data = ffi.new("uint8_t[?]", size) -- 生成模拟图像数据（随机像素） math.randomseed(os.time()) for i = 0, size - 1 do data[i] = math.random(0, 255) end return true, data, width, height end -- 7. 健壮的主循环实现 local function main() print("启动树木检测程序...") local detector = TreeDetector.new() local consecutive_failures = 0 local max_failures = 5 while true do -- 获取截图 local success, img_data, width, height = get_screenshot() if not success or not img_data then print("截图失败:", img_data or "未知错误") consecutive_failures = consecutive_failures + 1 else -- 执行检测 local ok, trees = pcall(detector.detect_trees, detector, img_data, width, height) if not ok then print("检测失败:", trees) consecutive_failures = consecutive_failures + 1 else consecutive_failures = 0 print("检测到树木数量:", #trees) -- 处理检测结果... -- 例如：绘制边界框、记录日志等 end end -- 处理连续失败 if consecutive_failures >= max_failures then print("连续失败超过阈值，尝试重载模型...") if detector:reload_model() then consecutive_failures = 0 print("模型重载成功") else print("模型重载失败，重启检测器...") detector = TreeDetector.new() consecutive_failures = 0 end end -- 添加延迟避免过度占用CPU os.execute("sleep 0.5") end end -- 8. 带崩溃恢复和日志记录的入口点 local function protected_main() while true do local status, err = xpcall(main, debug.traceback) if not status then print("程序崩溃:", err) print("5秒后尝试恢复...") os.execute("sleep 5") else break -- 正常退出 end end end -- 启动程序 protected_main() ``` ## 关键修复点 ### 1. 函数名修正 根据头文件中的定义： ```c NCNN_EXPORT ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); ``` 我已将所有 `ncnn_net_create_extractor` 的引用替换为 `ncnn_extractor_create`。 ### 2. 函数签名更新 修正了所有相关函数的签名定义，使其与头文件匹配： ```lua ffi.cdef[[ ... /* 提取器操作 - 使用头文件中的正确函数名 */ ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); void ncnn_extractor_destroy(ncnn_extractor_t ex); ... ]] ``` ### 3. 额外的错误检查 在关键操作中添加了额外的空指针检查： ```lua create_extractor = function(net) local ex = ncnn.ncnn_extractor_create(net) if ex == ffi.NULL or ex == nil then error("创建提取器失败") end return ffi.gc(ex, ncnn.ncnn_extractor_destroy) end ``` ### 4. 预测试机制 在模型加载后立即测试提取器创建： ```lua -- 测试创建提取器（提前发现问题） local ok, test_ex = pcall(ncnn_wrapper.Net.create_extractor, self.net) if not ok then print("创建提取器测试失败:", test_ex) self.net = nil return false end -- 成功创建后立即销毁测试提取器 ffi.gc(test_ex, nil) ncnn.ncnn_extractor_destroy(test_ex) ``` ### 5. 更健壮的内存管理 确保所有创建的对象都被正确销毁： ```lua function TreeDetector:reload_model() -- 清理现有资源 if self.net then ffi.gc(self.net, nil) -- 移除GC钩子 ncnn.ncnn_net_destroy(self.net) self.net = nil end ... end ``` ## 验证步骤 1. **检查符号存在性**： ```bash adb shell "nm -D /data/local/tmp/libs/libncnn.so | grep ncnn_extractor_create" ``` 应该输出类似： ``` 0000000000123456 T ncnn_extractor_create ``` 2. **运行最小测试**： ```lua local ffi = require("ffi") local ncnn = ffi.load("/data/local/tmp/libs/libncnn.so", true) ffi.cdef[[ typedef void* ncnn_net_t; typedef void* ncnn_extractor_t; ncnn_net_t ncnn_net_create(); ncnn_extractor_t ncnn_extractor_create(ncnn_net_t net); ]] local net = ncnn.ncnn_net_create() if net ~= nil then local ex = ncnn.ncnn_extractor_create(net) if ex ~= nil then print("成功创建提取器!") else print("创建提取器失败") end else print("创建网络失败") end ``` 3. **完整测试**： 运行修复后的 TreeDetection.lua 脚本，应该不再出现 "undefined symbol" 错误。
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