Mono源码阅读--加载文件

本文详细介绍了Unity3D中使用Mono加载DLL的过程,包括预加载、校验文件信息、加载PE数据、CLI数据校验与加载、以及表信息校验等步骤。

Mono是微软提供了实现.Net框架跨平台的项目,Unity3D中使用C#脚本进行开发就是基于Mono的。

注意:本文阅读的Mono源码版本对应为3.8.0。

提到U3D中使用Mono加载DLL,不得不说到的一个函数就是mono_image_open_from_data_with_name,因为该函数作为DLL加载必须经过的流程,可以很好地被用来对DLL进行解密的操作,目前市面上很多针对DLL文件的保护就是在此处进行解密的,不过由于太广为人知,很容易就被攻破····和本文关系不是很大,暂且不提。

首先来看该函数原型:

MonoImage *mono_image_open_from_data_with_name (char *data, guint32 data_len, gboolean need_copy, MonoImageOpenStatus *status, gboolean refonly, const char *name);

data对应DLL内存地址数据,data_len对应数据长度,name对应DLL名称。
该函数作为加载DLL关键函数,创建MonoImage对象,将相关信息设置,调用do_mono_image_load函数、register_image函数。

static MonoImage *do_mono_image_load (MonoImage *image, MonoImageOpenStatus *status,gboolean care_about_cli, gboolean care_about_pecoff)

该函数作为主要的功能函数调用点,调用了以下功能函数:
1、执行预加载,初始化

mono_profiler_module_event (image, MONO_PROFILE_START_LOAD);
mono_image_init (image);

2、校验文件信息

mono_verifier_verify_pe_data

当然首先开始就是对整个PE文件结构的校验以及梳理,包含调用了以下函数进行梳理及校验相关信息

verify_msdos_header
verify_pe_header
verify_pe_optional_header
load_section_table
load_data_directories
verify_import_table
verify_resources_table

3、加载PE数据

gboolean mono_image_load_pe_data (MonoImage *image)

校验完之后加载,没毛病,此处对应调用do_load_header会找到CLI文件结构起始的地址

4、开始对CLI数据进行校验

gboolean mono_verifier_verify_cli_data (MonoImage *image, GSList **error_list)

相对于其他的文件结构的不同,.Net版本的PE文件结构相当于只是在外层套用了一个PE结构,内部包含了一个.Net的文件结构,因此前面的流程主要是为了找到这个文件结构的地址,此处校验包含了:

verify_cli_header
verify_metadata_header
verify_tables_schema(针对#~(TILDE_STREAM)表进行的)

5、加载CLI文件数据

gboolean mono_image_load_cli_data (MonoImage *image)

此处第一步操作是加载CLI头,第二步开始加载metadata:

static gboolean load_cli_header (MonoImage *image, MonoCLIImageInfo *iinfo)
static gboolean load_metadata (MonoImage *image, MonoCLIImageInfo *iinfo)

CLI中最关键的就是metadata,它是整个文件中的数据流,此处加载包含了对元数据头的解析以及表的加载:

load_metadata_ptrs
load_tables             #(解析#~表包含的每一个表)

“#~”表是所有表中最重要的一项,它包含了方法、数据类型等等,会是我们关注的重点。

6、校验表中的信息

mono_verifier_verify_table_data->verify_tables_data
//包括:
verify_module_table
verify_typedef_table
verify_field_table
verify_method_table

整个文件的加载流程大致如此,如有疏漏或者有问题处欢迎指正。

转载请注明出处。

### 运行 VINS-Mono 的安装与使用教程 #### 1. 软件环境准备 为了成功运行 VINS-Mono,需要配置以下软件环境: - Ubuntu 16.04 或更高版本(推荐 Ubuntu 18.04) - ROS Kinetic 或 Melodic 版本 - OpenCV 3.x 或更高版本 - CMake 和编译工具链 - Python 及其依赖库 上述环境可以通过官方文档或社区资源完成设置[^2]。 #### 2. 下载并构建 VINS-Mono 源码 从 GitHub 获取源码,并按照如下步骤操作: ```bash git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git cd VINS-Mono catkin_make -j4 source devel/setup.bash ``` 此命令会克隆仓库至本地目录,并通过 Catkin 工具进行编译。如果遇到错误,请确认依赖项已正确安装。 #### 3. 配置传感器驱动程序 对于 Realsense D435i 设备,需先启动摄像头节点: ```bash roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch ``` 该命令加载 RealSense SDK 并发布图像和 IMU 数据流。确保设备连接正常且驱动无误。 #### 4. 启动 VINS-Mono 主进程 执行以下指令以启动核心算法模块: ```bash roslaunch vins_estimator realsense_color.launch ``` 这一步将读取相机校准文件 `camera.yaml` 并初始化状态估计器[^1]。 #### 5. 显示可视化界面 为便于调试,可启用 RViz 查看轨迹和其他数据: ```bash roslaunch vins_estimator vins_rviz.launch ``` RViz 将显示实时位姿、特征点云以及地图信息。 --- ### 常见问题解决方法 #### a. 编译失败 可能原因包括缺少依赖包或路径冲突。建议逐一排查缺失组件,例如重新安装 Eigen 库或其他第三方支持函数[^3]。 #### b. 初始化困难 单目相机缺乏绝对尺度约束,可能导致系统难以收敛。此时可通过手动指定初始位置或将 IMU 放置于静态环境中辅助计算。 #### c. 性能不稳定 若发现漂移过大或者频率下降,则可能是参数调优不足所致。尝试调整窗口大小、重投影误差阈值等超参设定[^4]。 --- ### 提供一段代码片段用于验证功能 以下是检测是否成功订阅主题的一个简单脚本: ```python import rospy from sensor_msgs.msg import Image, Imu def image_callback(msg): print("Image received:", msg.header.stamp) def imu_callback(msg): print("IMU data received:", msg.linear_acceleration) if __name__ == "__main__": rospy.init_node('vins_test', anonymous=True) rospy.Subscriber("/camera/color/image_raw", Image, image_callback) rospy.Subscriber("/imu/data", Imu, imu_callback) rospy.spin() ``` ---
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