【iOS开发】.h,.m,.mm,.cpp等区别

因为直接是从java转OC的,所以对这些刚开始不是很理解,所以记录下来

文件区别:

.h :头文件。头文件包含类,类型,函数和常数的声明。 
.m :源代码文件。这是典型的源代码文件扩展名,可以包含Objective-C和C代码。 
.mm :源代码文件。带有这种扩展名的源代码文件,除了可以包含Objective-C和C代码以外还可以包含C++代码。仅在你的Objective-C代码中确实需要使用C++类或者特性的时候才用这种扩展名

.cpp:只能编译C++ 

当你需要在源代码中包含头文件的时候,你可以使用标准的#include编译选项,但是Objective-C提供了更好的方法。#import选项和#include选项完全相同,只是它可以确保相同的文件只会被包含一次。Objective-C的例子和文档都倾向于使用#import。

.m 和.mm 的区别是告诉gcc 在编译时要加的一些参数。当然.mm还可以命名成.m,但在编译时要手动加参数(麻烦)

常用场景:

如果你的OC代码里面有包含C++的引用或代码,将此类更改为.mm即可;

例子:

ERROR:./zxing/cpp/core/src/zxing/common/Counted.h:21:10: 'iostream' file not found

 在引用zxing的时候#import<QRCodeReader.h>用到了iostream,但是它是/iphoneOS6.1/user/include/c++下面的类,故需要把类名改为.mm即可

注意#import或#include的位置要在.mm文件里,如果在.h头文件里是没用的

### 如何使用 C++ 调用 .mlmodel 文件 对于 `.mlmodel` 文件的调用,在 Core ML 框架下,实际操作主要集中在 iOS/macOS 开发环境中。由于这些模型本质上是由 `MLModel` 和 `MLFeatureProvider` 实现[^1],因此可以通过 Swift 或 Objective-C 进行集成。然而,如果目标是在跨平台环境(如纯 C++ 应用程序)下调用此类模型,则通常需要借助额外工具或转换流程。 #### 方法一:通过 macOS/iOS SDK 使用 C++ Bridge 为了能够在 C++ 中利用 `.mlmodel`,一种方法是创建一个桥接接口来连接原生 C++ 代码与苹果提供的 Core ML API。这涉及到: - 创建 Xcode 工程并导入必要的框架; - 编写Objective-C++ (.mm) 文件作为中介层; - 将此中间件打包为动态库供外部 C++ 程序链接; 这种方法较为复杂,适用于专门针对 Apple 生态系统的项目开发场景。 #### 方法二:转换模型格式至通用形式 更常见的做法是先将 `.mlmodel` 导出为其他更为广泛支持的标准格式,比如 ONNX 或者 TensorFlow Lite 。之后再基于所选的目标格式采用相应的加载方式。例如,当选择ONNX时可参照如下步骤[^3]: 1. 安装依赖项; 2. 利用 Python 的 onnx-coreml 工具包把原始`.mlmodel`转成.onnx版本; 3. 在C++端引入OpenCV及其他必要组件用于处理输入输出数据流; 4. 加载并执行推理过程。 ```cpp // 假设已经完成上述准备工作后的简化版伪代码示例 #include <onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h> ... Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetIntraOpNumThreads(1); std::unique_ptr<Ort::Session> session(new Ort::Session(env, L"path_to_converted_model.onnx", session_options)); ```
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