Android平台的JNI开发初步

本文详细介绍如何在Android平台上使用JNI(Java Native Interface)进行C/C++编程。包括安装NDK、配置Eclipse环境、创建JNI接口及编译步骤。

参考了:

http://www.cnblogs.com/yejiurui/p/3476565.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e01013zk8.html

JNI是Java Native Interface的缩写,通过JNI可以方便我们在Android平台上进行C/C++编程。要用JNI首先必须安装Android的NDK,配置好NDK环境之后就可以在Eclipse下进行C/C++开发了。

    JNI的本质就是在Java层定义一个接口,同时在C层用C/C++代码实现该接口的功能并编译成动态链接库,这样Activity就可以通过Java层接口调用生成的动态链接库,完成相应的功能。简单地说就是两点:(1)定义Java接口(JNI),(2)用C/C++实现接口功能并打包成库文件以供调用。

1:安装ndk

2,新建一个Android工程,在工程下面新建一个jni文件夹,该文件夹就用来保存NDK需要编译的文件代码等

3,新建一个Builders,

Project->Properties->Builders->New,新建一个Builder。 
(b)在弹出的【Choose configuration type】对话框,选择【Program】,点击【OK】: 
(c)在弹出的【Edit Configuration】对话框中,配置选项卡【Main】。 
在“Name“中输入新builders的名称(这个名字可以任意取)。

在“Location”中输入nkd-build.cmd的路径(这个是下载完ndk8后解压后的路径,这个建议放在根目录下面,路径不能有空格和中文)。根据各自的ndk路径设置,也可以点击“Browser File System…”来选取这个路径。 
在“Working Diretcoty”中输入TestNdk位置(也可以点击“Browse Workspace”来选取TestNdk目录)。如图1

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图1

(d)继续在这个【Edit Configuration】对话框中,配置选项卡【Refresh】。如图2 
勾选“Refresh resources upon completion”, 
勾选“The entire workspace”, 
勾选“Recuresively include sub-folders”。

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图2

(e)继续在【Edit Configuration】对话框中,配置选项卡【Build options】。 
勾选“After a “Clean””,(勾选这个操作后,如果你想编译ndk的时候,只需要clean一下项目 就开始交叉编译
勾选“During manual builds”, 
勾选“During auto builds”, 
勾选“Specify working set of relevant resources”。如图3

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图3

点击“Specify Resources…”勾选TestNdk工程中新建的“jni“目录,点击”finish“。 点击“OK“,完成配置。 如图4

image

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图4

到此,恭喜你,编译环境以及成功搭建完毕!

创建一个JNI接口类,该Java类提供一个运算的接口,这里的函数声明一定要加native修饰


编译JNI:将TestJNI.java文件复制到工程的Testndk文件下,在终端中进入该目录,输入javac TestJNI.java,这时会生成一个TestJNI.class文件。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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