JAVA调用C语言函数的封装过程

背景

最近产品须要作一个物体识别的app demo, 咨询研究人员以后，获得开源的yolo9000能够知足须要，yolo中使用的darknet是C语言编写的，yolo9000编译以后自己提供了命令行模式来生成识别结果，默认的结果是识别后带有画框的图片，如图:

图片中框体title便是识别的结果（只有英文），首先想到的是能够经过java执行本地命令的方式来生成图片，而后将图片以接口的方式传给app，可是app拿到图片后就只能直接展现给用户，没法再作如翻译等进一步的处理。

基于以上状况，我想到的解决方案是：对darknet源码进行改写，添加识别物体返回json数据（包含物体名称，坐标，识别百分比等）的函数，再利用Java能够调用本地函数的特性直接调用该函数。

实现过程

JAVA调用C方法获取识别结果，思路是这样的：将用户传来的图片放到一个临时目录中，而后调用C函数分析，获得结果后，返回给用户。因此先定义一个调用C得本地方法

package com.iflytek.research.yoloserver;

/**
 * 对yolo9000的封装
 * <p>调用本地库来识别图片中的物体</p>
 * @author ljgeng
 *
 */
public class Yolo {
    
    /**
     * 物体识别，函数会从指定的路径读取图片解析
     * @param imgPath 图片的路径
     * @return 识别的结果，json 格式的文本
     */
    public static native String predict(String imgPath);
}

定义好函数以后，利用javah 工具自动生成c语言的头文件。

javah com.iflytek.research.yoloserver.Yolo

运行后会生成一个com_iflytek_research_yoloserver_Yolo.h 文件，将文件导入C项目中

/* DO NOT EDIT THIS FILE - it is machine generated */
#include <jni.h>
/* Header for class com_iflytek_research_yoloserver_Yolo */

#ifndef _Included_com_iflytek_research_yoloserver_Yolo
#define _Included_com_iflytek_research_yoloserver_Yolo
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
/*
 * Class:     com_iflytek_research_yoloserver_Yolo
 * Method:    predict
 * Signature: (Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String;
 */
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_iflytek_research_yoloserver_Yolo_predict
  (JNIEnv *, jclass, jstring);

#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif

在C项目中新建yolo.c, 引入刚刚的头文件，并实现predict方法

#include "com_iflytek_research_yoloserver_Yolo.h"
#include "stdio.h"

JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_iflytek_research_yoloserver_Yolo_predict
  (JNIEnv * env, jclass jcs, jstring jstr){
  const char * str = (*env)->GetStringUTFChars(env,jstr,0);
  if (str == NULL) {
    return NULL;
  }
  printf("%s!\n",str);
  (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, jstr, str);
  char * jsonStr = "{\"semantic\":{\"slots\":{\"name\":\"张三\"}}, \"rc\":0, \"operation\":\"CALL\", \"service\":\"telephone\", \"text\":\"打电话给张三\"}";
  return (*env)->NewStringUTF(env, jsonStr);
}

如今只是先跑通流程，因此在yolo.c中尚未真正调用object detection相关的方法，如下对predict函数的简单解释

const char * str = (*env)->GetStringUTFChars(env,jstr,0); // 调用jni 函数GetStringUTFChars 读取Java String 对象内容
printf("%s!\n",str); // 打印
return (*env)->NewStringUTF(env, jsonStr); // 调用jni函数NewStringUTF 返回一个Java String对象。

JNI 有很多函数，有兴趣能够去官网或者相关博客学习一下。

写好C代码以后，将其编译到动态库中，供Java调用，我使用的是window系统，因而安装了cygwin64，并带上gcc功能。

x86_64-w64-mingw32-gcc.exe -D __int64="long long" -I "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_151\include" -I "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_151\include\win32" -shared -o yolo.dll yolo.c -W

具体使用哪一个gcc命令，看系统实际状况。成功后，生成的yolo.dll 拷贝到Java项目根目录，加载库后运行。

package com.iflytek.research.yoloserver;

/**
 * 程序入口
 *
 */
public class YoloServerApp {

    static {
        System.loadLibrary("yolo");
    }

    public static void main(String[] args) {
        String re = Yolo.predict("你好");
        System.out.println(re);
    }
}

使用静态代码块先加载库，而后运行predict函数，成功返回了json字符串。