Cocos2d-x 用Eclipse进行混编,调用第三方库出错!

本文介绍了在使用Cocos2d-x进行跨平台开发时遇到的.so文件缺失问题及解决方案。当尝试在Android平台上使用第三方.so文件时,可能会遇到找不到.so文件的错误。文章详细解释了这一现象的原因,并提供了一个简单的解决方案,即通过修改Android.mk文件来正确引入所需的.so文件。

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http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/JiuJie_/8762462


当我们在使用Cocos2d-x 进行开发的时候,可能会使用到XCode和Eclipse进行混编开发,但是当在Android版本代码中要使用第三方的.so的时候,会出现如下错误:

04-11 21:08:59.645: E/AndroidRuntime(25490): Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: Couldn't load XX: findLibrary returned null
04-11 21:08:59.645: E/AndroidRuntime(25490): 	at java.lang.Runtime.loadLibrary(Runtime.java:429)
04-11 21:08:59.645: E/AndroidRuntime(25490): 	at java.lang.System.loadLibrary(System.java:554)

很明显这个是找不到我们的放到libs/armeabi目录下面的第三方的XX.so,但是我们明明是将这个拷到libs/armeabi目录下面去了丫,仔细检查下,发现,libs/armeabi目录下面只有

gbd.setup gdbserver libgame.so这三个文件,那我们的XX.so哪去了呢?

经过查询控制台信息,发现了这么一段:

rm -f ./libs/armeabi/lib*.so ./libs/armeabi-v7a/lib*.so ./libs/mips/lib*.so ./libs/x86/lib*.so
rm -f ./libs/armeabi/gdbserver ./libs/armeabi-v7a/gdbserver ./libs/mips/gdbserver ./libs/x86/gdbserver
rm -f ./libs/armeabi/gdb.setup ./libs/armeabi-v7a/gdb.setup ./libs/mips/gdb.setup ./libs/x86/gdb.setup

囧!原来ndk编译的时候,将libs/armeabi目录下面所有.so都给删除了,然后将重新编译得到的.so放到这个目录下面,这咋整呢?

单独编译游戏的代码,然后将libgame.so和我的xx.so一起放到libs/armeabi目录下作为一个普通的工程使用,不参与与Xcode的混编,感觉这个方案是可行的,但是,那稍微更改一点东西,要调试、观察起来该有多么麻烦丫?


解决方案:

在我们工程的Android.mk文件中,添加如下代码即可:

include $(CLEAR_VARS)
LOCAL_C_INCLUDES := (includes for XX)
LOCAL_MODULE := XX
LOCAL_SRC_FILES := libXX.so
include $(PREBUILT_SHARED_LIBRARY)

这样,我们就可以继续我们的混编之路了!

参考资料:

http://stackoverflow.com/questions/10593987/android-ndk-linking


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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