Unity3d中C#使用指针(Unsafe)的办法 宏 预处理

本文介绍了如何解决Unity3D项目中C#使用指针时出现的'unsafe'代码错误,包括修改Mono编辑器设置、自定义预处理器指令等方法,并提供了测试代码验证解决方案的有效性。

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转载自  //  http://www.j2megame.com/html/xwzx/ty/3652.html

Unity3d中C#使用指针(Unsafe)的办法

近日由于在U3D项目中要使用到数据传递(C++ DLL的数据传递给U3D中的C#),其中涉及到需要使用C#的指针。直接编译会出现以下错误Unsafe code requires the 'unsafe' command line option to be specified。

 

下面是我总结的解决办法:

1.去除MONO编辑器中的Unsafe错误,Assembly-CSharp鼠标右键 找到Options->Build->General 。Allow 'unsafe' code 打钩。这个只能去除MONO报错,但是依然无法运行。

2.首先看下面一段比较长的

Custom Preprocessor Directives

It is also possible to define your own preprocessor directives to control which code gets included when compiling. To do this you must add in the "Assets/" folder a text file with the extra directives. The name of the file depends on the language you are using :

C#<Project Path>/Assets/smcs.rsp
C# - Editor Scripts<Project Path>/Assets/gmcs.rsp
UnityScript<Project Path>/Assets/us.rsp
Boo<Project Path>/Assets/boo.rsp

As an example, if you include the single line '-define:UNITY_DEBUG' in your smcs.rsp file the define UNITY_DEBUG will exist as a global define for C# scripts, except for Editor scripts.

Every time you make make changes to the .rsp files a recompilation needs to be done for them to be effective. You can do this by updating or reimporting a single script (.js, .cs or .boo) file.

The usage of the .rsp files is described in the help of the smcs application, included in the Editor installation folder. You can get more information by running : "smcs -help".

在你的Assets目录下面添加smcs.rsp文件,里面只加一行字不要有空格  -unsafe。 OK搞定。记得一定要重启Unity3d, 因为这个预编译是在启动U3D时候运行的。工程文件名别带中文。

原理是编辑器中的smcs.exe 添加编译命令,也可以在CMD下运行编辑器目录下的smcs.exe  逐个添加,会很累的。

测试代码:

unsafe void test () {
     int i=10;
            int k;
            int *j=&i;      
            k=*j+1;
           print("unsafe test " + k.ToString());
 }

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在C#使用ONNX Runtime进行模型推理。用户可能已经有一些ONNX和C#的基础知识,但需要具体的步骤和示例代码。首先,我应该按照用户提供的引用内容来整理答案,特别是引用[1]、[3]、[4]、[5]中的信息。 首先,我需要确定用户的需求。用户希望得到使用C#和ONNX Runtime的教程或示例代码。所以,我应该分步骤说明流程,包括安装库、加载模型、预处理数据、推理和后处理。同时,要确保代码示例正确,并且符合用户提供的引用中的内容。 接下来,检查用户提供的引用。引用[1]提到了使用C#和ONNX Runtime加载运行模型,引用[3]提到图像预处理使用SixLabors.ImageSharp,引用[4]展示了使用指针处理NCHW数据的方法,引用[5]则提到分割图片的示例。这些都需要整合到回答中。 然后,我应该按照步骤组织内容:安装NuGet包(包括ONNX Runtime和SixLabors.ImageSharp)、加载模型、处理输入数据(包括图像预处理和转换为Tensor)、执行推理、处理输出结果。每个步骤需要给出代码片段,并解释关键部分,例如引用的来源。 需要注意用户提到的系统级指令,比如行内公式的格式,但在这个问题中可能不需要数学公式,但需要确保代码格式正确,使用三个反引号包裹,并标明语言。同时,生成相关问题,这些问题应围绕ONNX Runtime在C#中的使用预处理优化、性能优化和应用场景展开。 需要验证代码示例的正确性,确保引用的内容准确。例如,引用[4]中的指针操作在C#中需要unsafe上下文,可能需要在项目中启用。此外,SixLabors.ImageSharp的使用方法需要正确,如加载图像、调整大小和归一化处理。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并添加相关问题。同时,引用标识要正确对应,例如引用[3]关于图像预处理的部分,引用[4]关于数据格式转换的部分,引用[1]和[5]关于加载模型和应用场景的部分。 可能需要注意用户提到的引用中的代码片段是否可以直接使用,例如引用[4]中的指针操作可能需要用户启用不安全代码,这一点应该在回答中提醒用户。此外,引用[5]提到分割图片的示例可能需要购买代码,这里是否需要提及?根据用户问题,可能只需要提供基础示例,所以可能不需要涉及具体购买链接,但可以提到相关的应用场景。 总结,回答应包括安装、加载模型、预处理、推理、后处理步骤,每个步骤的代码示例和解释,并引用对应的引用来源。然后生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>### 如何在C#使用ONNX Runtime进行模型推理 以下是使用C#和ONNX Runtime进行模型推理的详细步骤及示例代码: --- #### 1. **安装NuGet包** - **ONNX Runtime**:提供模型加载和推理的核心功能 - **SixLabors.ImageSharp**:用于图像预处理(如引用[3]所述) ```bash Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime Install-Package SixLabors.ImageSharp ``` --- #### 2. **加载ONNX模型** ```csharp using Microsoft.ML.OnnxRuntime; // 创建推理会话 var session = new InferenceSession("yolov5s.onnx"); ``` --- #### 3. **输入数据预处理** 以图像处理为例,需转换为模型所需的NCHW格式(参考引用[3][^3][^4]): ```csharp using SixLabors.ImageSharp; using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats; using SixLabors.ImageSharp.Processing; // 加载图像并调整大小 Image<Rgb24> image = Image.Load<Rgb24>("input.jpg"); image.Mutate(x => x.Resize(640, 640)); // YOLOv5输入尺寸通常为640x640 // 归一化并转换为NCHW格式 float[] inputData = new float[1 * 3 * 640 * 640]; unsafe { for (int y = 0; y < 640; y++) { var row = image.GetPixelRowSpan(y); for (int x = 0; x < 640; x++) { inputData[y * 640 + x] = row[x].R / 255.0f; // R通道 inputData[640*640 + y*640 + x] = row[x].G / 255.0f; // G通道 inputData[2*640*640 + y*640 + x] = row[x].B / 255.0f;// B通道 } } } ``` --- #### 4. **构建输入Tensor** ```csharp var inputTensor = OrtValue.CreateTensorValueFromMemory( inputData, new int[] { 1, 3, 640, 640 } // NCHW维度 ); var inputs = new List<OrtValue> { inputTensor }; ``` --- #### 5. **执行推理** ```csharp // 获取输入输出名称 var inputName = session.InputNames[0]; var outputName = session.OutputNames[0]; // 运行推理 using var outputs = session.Run(new[] { inputName }, inputs, new[] { outputName }); var outputData = outputs[0].GetTensorDataAsSpan<float>(); ``` --- #### 6. **后处理** 根据模型输出解析结果(以目标检测为例): ```csharp // 示例:解析YOLOv5输出 for (int i = 0; i < outputData.Length; i += 85) { float confidence = outputData[i + 4]; if (confidence > 0.5f) { // 提取类别和坐标 int classId = outputData[i + 5..i + 85].IndexOfMax(); float x = outputData[i] * image.Width; float y = outputData[i + 1] * image.Height; // 绘制边界框等操作... } } ``` --- ###
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