流 年

上周的预研中，测试了离线 sdk 中官方的 demo 代码编译、运行测试，均已达到预期测试效果。

但官方 demo 源码只是简单样例，实际业务应用时需要对它做更多逻辑操作，并且业务逻辑层很可能不是 C 或 C++ 语言，例如我一般使用 golang 语言作为业务层的开发语言。那么，基于这个现实场景，需要对原生sdk的源码采用 C 语言进行二次暴露封装，然后将它编译成动态链接库（例如 .so ），使其他编程语言能方便调用。

二次暴露封装

采用 C 语言对 官方 sdk 的 C++ 源码进行二次封装暴露，为啥要做这一步？

• 首先 C 语言作为更通用的系统语言，它封装的接口在与其他高级语言嵌入时更具兼容性;
• 其次 C++ 内置的类概念，在 Go 依赖的 cgo 方式调用动态链接库方式中 并不支持。 因此，为方便 Go 语言集成，必须对它用 C 语言作二次封装暴露。

二次封装例子：

新建 C 源码文件 face_api.cpp ：

……

首先，去百度云后台申请离线 sdk,下载……略

sdk已整理备份，下载地址如下

下载地址： face-offline-sdk

sdk 文档： pdf文档

算法授权

按上述链接中的官方文档操作授权激活即可，略～

Demo编译

sdk 解压后，目录结构如下所示，src 目录为 demo 样例代码。

因为整个 sdk 是 c++ 构建的，因此需要用 gcc 或 g++ 编译器编译， 为方便编译管理，我们先在 src 目下创建 cmake 配置文件 CMakeLists.txt， 配置文件内容如下：

……

最近在公司开始研究边缘侧人脸识别能力，打算采用百度离线 sdk 植入集成方式， 之前倒腾穿透时买了orange-pi 5 plus开发板， 这下刚好与百度离线sdk的硬件要求（arm架构）匹配，于是就开始继续倒腾起来。

其中在预研人脸识别 sdk 的 demo 中需要用到 opencv 类库，故作此笔记。

下载源码与交叉编译工具

本人的开发pc机是 x86 架构 ubuntu 系统， 本笔记以此为例。

首先要在pc机上安装cmake，为了保险也装上gcc和g++。例如，可以这样安装Cmake：

sudo snap install cmake --classic

除此之外，一定也要安装make：

sudo apt install make

下载源码

opencv源码： https://opencv.org/releases/page/3/

下载交叉编译工具

交叉编译工具： https://developer.arm.com/downloads/-/gnu-a

因为我们是需要从 x86_64 交叉编译到 aarch64，因此选择 gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu

……

解密c语言”*“和”&“，案例代码：

#include <stdio.h>

int main()
{
    int a = 1;
    int *b = &a;
    int **c = &b;
    int ***d = &c;
    int e = ***d;

    printf("----%p-----%p-----\n",&a,&b);
    printf("----%d-----%d----%d-----\n",a,b,c); 
    printf("----%d-----%d----%d-----\n",a,*b,**c);

    printf("---------------------------------------\n");

    a =  2;
    printf("----%p-----%p-----\n",&a,&b);
    printf("----%d-----%d----%d-----\n",a,b,c);
    printf("----%d-----%d----%d---%d--%d\n",a,*b,**c,***d,e);

    return 0;
}

c语言学习笔记

1、结构体：“->”，句号“.”的区别；

2、malloc、free的作用；

如下代码：

#include <stdio.h>

typedef struct{
    char *name;
    int leng;
} T;
......