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  • 【华为云技术分享】【玩转Atlas200DK系列】应用开发之 交叉编译第三方库并在工程中使用(jsoncpp)

    在本案中,我们以jsoncpp为例来介绍如何交叉编译第三方库,并在工程中是使用;

    1. 从github上下载jsoncpp源码

    wget https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/archive/master.zip;

    2. 配置源码的交叉编编译环境。在我们安装了DDK的服务器上,arm的编译器在/usr/bin目录下,所以我们在jsoncpp目录下的CMakelist.txt中添加:

    SET(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)

    SET(CMAKE_C_COMPILER "/usr/bin/aarch64-linux-gnu-gcc")

    SET(CMAKE_CXX_COMPILER "/usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++")

    SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH /usr/aarch64-linux-gnu/)

    SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER)

    SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)

    SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)

    3. 在源码目录下执行下述命令,即可编译得到arm的libjsoncpp.so

    cd jsoncpp-master

    mkdir -p ./build/debug

    cd ./build/debug

    cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug -DBUILD_STATIC_LIBS=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_INSTALL_INCLUDEDIR=include/jsoncpp -DARCHIVE_INSTALL_DIR=. -G "Unix Makefiles" ../..

    sudo make && make install

    这里的编译到jsoncpp自带的测试用例时报错找不到ld-arrch64-linux.so,不用理会,直接到build/debug/src/lib_json下取编译成功的libjsoncpp就可以了

    image.png

    接下类打开MindStudio,创建一个工程,例如命名为jsoncppTest。

    4. 在工程目录下创建lib/host目录,并且就将生成的so拷贝到该目录下;

    (本案例中工程基于上一讲的HelloWorld工程,只是将工程文件夹名称改为jsoncppTest,有些图片跟你的工程对不上时没有关系的)

    image.png

    5. 如下图在src/CMakeLists.txt文件中加入如下内容,第一处为jsoncpp添加include目录,include路径在你之前下载的源码中有,第二处添加jsoncpp库的路径,一定要放在../lib/下,该路径会被MindStudio在运行工程师时随out目录一起同步到远端(开发板测);第三处设置链接的库名称。

    image.png

    6. 在graph.config中添加如下内容:

    image.png

    7. 这样准备工作就做完了,可以在工程中使用jsoncpp库了。

    首先在Custom.h中添加json头文件:

    #include "json/json.h"

    并且定义一个变量root_, 用来保存读取json文件的内容;

    例如:

    /**

    * @file Custom.h

    *

    * Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2019. All rights reserved.

    *

    * This program is distributed in the hope that it will be useful,

    * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of

    * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

    */

    #ifndef CUSTOM_ENGINE_H_

    #define CUSTOM_ENGINE_H_

    #include <iostream>

    #include <string>

    #include <dirent.h>

    #include <memory>

    #include <unistd.h>

    #include <vector>

    #include <stdint.h>

    #include "hiaiengine/engine.h"

    #include "hiaiengine/multitype_queue.h"

    #include "json/json.h"

    #define INPUT_SIZE 1

    #define OUTPUT_SIZE 1

    using hiai::Engine;

    using namespace std;

    using namespace hiai;

    class Custom : public Engine {

    public:

        Custom() :

            inputQueue(INPUT_SIZE) {}

        HIAI_StatusT Init(const hiai::AIConfig& config, const std::vector<hiai::AIModelDescription>& modelDesc);

        /**

        * @ingroup hiaiengine

        * @brief HIAI_DEFINE_PROCESS : reload Engine Process

        * @[in]: define the number of input and output

        */

        HIAI_DEFINE_PROCESS(INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE)

    private:

        // Private implementation a member variable, which is used to cache the input queue

        hiai::MultiTypeQueue inputQueue;

        // add a json Value for store the json content.

        Json::Value root_;

    };

    #endif // CUSTOM_ENGINE_H_

    8. 在Custom.cpp中调用jsoncpp进行json内容读取

    一般情况下,我们将读取配置文件类的操作放在Init函数中操作,在引擎初始化的时候一次操作,后面多次推理均可使用;

    注意:labels.json已经被放在./run/out/目录下,该文件会在应用运行时被MindStudio自动同步到远端(开发板测)。

    见如下源码,红色部分为新增:

    /**

    * @file Custom.cpp

    *

    * Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2019. All rights reserved.

    *

    * This program is distributed in the hope that it will be useful,

    * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of

    * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

    */

    #include <memory>

    #include <fstream>

    #include <sstream>

    #include <stdio.h>

    #include <string.h>

    #include "Custom.h"

    #include "hiaiengine/log.h"

    #include "hiaiengine/data_type_reg.h"

    /**

    * @ingroup hiaiengine

    * @brief HIAI_DEFINE_PROCESS : implemention of the engine

    * @[in]: engine name and the number of input

    */

    HIAI_StatusT Custom::Init(const hiai::AIConfig &config,

        const std::vector<hiai::AIModelDescription> &modelDesc)

    {

        //TODO:

        // according to the index, choose the class from ables.json.

        Json::Reader reader;

        std::ifstream ifs("labels.json");//open file

        if(!reader.parse(ifs, root_)){

           // fail to parse

           cout << "parse labels json file failed. file=" << "./labels.json";

        }

        else{

           // print one label for testing.

           std::cout<<root_["1"].asString()<<endl;

           cout << "parse labels json file successfully.";

        }

        return HIAI_OK;

    }

    HIAI_IMPL_ENGINE_PROCESS("Custom", Custom, INPUT_SIZE)

    {

        //TODO:

    //user code here

    auto a  = std::static_pointer_cast<string>(arg0);

    printf("%s ", (*a).c_str());

    //send data

    std::shared_ptr<std::string> resultData(new std::string);

    *resultData = "over!";

        HIAI_StatusT ret = SendData(0, "string", std::static_pointer_cast<void>(resultData));

        return ret;

    }

    9. 编译/运行;在此不赘述;在这里可以看到运行成功,但是并不能看到运行结果的打印,那是因为程序运行在开发板侧,无法看到打印界面,接下来登陆到开发板去运行并查看运行结果。

    10. ssh登陆到开发板,可以发现该有的都已经存在了;

    image.png

    11. 直接运行,已经读取到了数据。

    image.png

    end.

    作者:山人

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