封装dll
首先使用visual stdio 创建Dll新项目,然后属性管理器导入自己的工程属性表（如果没有可以参考visual stdio 如何配置opencv等其他环境）
创建完成后 系统会自动生成一些文件，其中 pch.cpp 先不要修改，pch.h中先导入自己需要用到的库，下面是我的代码
pch.h
#pragma once#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/dnn.hpp>#include <iostream>#include <string>现在编写我们的接口代码，我封装的是resnet18的代码：
首先添加源文件ResNetDll.cpp:
ResNetDll.cpp
#include "pch.h"#include "ResNetDll.h"// 全局变量，用于存储模型路径和图像路径static std::string g_imagePath;static std::string g_modelPath;// 图像预处理函数cv::Mat transformImage(const std::string& imagePath) { cv::Mat image = cv::imread(imagePath); if (image.empty()) { throw std::runtime_error("Failed to load image."); } cv::Mat resizedImage; cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(224, 224)); cv::Mat floatImage; resizedImage.convertTo(floatImage, CV_32F, 1.0 / 255.0); cv::Mat normalizedImage; cv::Scalar mean(0.485, 0.456, 0.406); cv::Scalar stdDev(0.229, 0.224, 0.225); cv::subtract(floatImage, mean, normalizedImage); cv::divide(normalizedImage, stdDev, normalizedImage); // 从 BGR 转换到 RGB cv::Mat rgbImage; cv::cvtColor(normalizedImage, rgbImage, cv::COLOR_BGR2RGB); return rgbImage;}// 推理函数const char* run_inference() { static std::string result; try { // 加载 ONNX 模型 cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX(g_modelPath); if (net.empty()) { result = "Failed to load the model."; return result.c_str(); } // 预处理图像 cv::Mat rgbImage = transformImage(g_imagePath); // 创建 blob 并设置为网络输入 cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(rgbImage, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(), true, false); net.setInput(blob); // 执行推理 cv::Mat output = net.forward(); // 处理输出 cv::Mat prob = output.reshape(1, 1); // 变换成 1D 张量 cv::Point classIdPoint; double confidence; // 用来找到矩阵或图像中元素的最小值和最大值，以及它们所在的位置 cv::minMaxLoc(prob, 0, &confidence, 0, &classIdPoint); int classId = classIdPoint.x; // 根据预测结果返回相应的标签 result = "Predicted Class ID: " + std::to_string(classId) + " with confidence: " + std::to_string(confidence); return result.c_str(); } catch (const std::exception& e) { result = "Error occurred during inference: " + std::string(e.what()); return result.c_str(); }}// DLL 暴露的函数，用于设置图像路径extern "C" RESNETDLL_API void set_image_path(const char* imagePath) { g_imagePath = imagePath;}// DLL 暴露的函数，用于设置模型路径extern "C" RESNETDLL_API void set_model_path(const char* modelPath) { g_modelPath = modelPath;}// DLL 暴露的函数，运行推理extern "C" RESNETDLL_API const char* run_resnet() { return run_inference();}ResNetDll.h:
#pragma once#ifdef RESNETDLL_EXPORTS#define RESNETDLL_API __declspec(dllexport)#else#define RESNETDLL_API __declspec(dllimport)#endifextern "C" { // 设置图像路径 RESNETDLL_API void set_image_path(const char* imagePath); // 设置模型路径 RESNETDLL_API void set_model_path(const char* modelPath); // 运行推理 RESNETDLL_API const char* run_resnet();}点击生成dll,就封装成了windows动态库
制作Demo
创建.NET Framework新项目，将之前生成的dll放在Demo文件夹的bin ->debug或是 release中（看你自己用的什么模式），
新建NativeMethods.cs 这个文件用于 导入 dll中的接口函数或类
我的代码如下
NativeMethods.cs
using System;using System.Runtime.InteropServices;namespace ResNetApp{ public static class NativeMethods { // 导入 DLL 中的 set_image_path 函数 [DllImport("ResNetDll.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] public static extern void set_image_path(string imagePath); // 导入 DLL 中的 set_model_path 函数 [DllImport("ResNetDll.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] public static extern void set_model_path(string modelPath); // 导入 DLL 中的 run_resnet 函数 [DllImport("ResNetDll.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] public static extern IntPtr run_resnet(); }}然后在窗口中拉入你想要的控件，这是我的窗口布局
布局完了之后会自动生成Form1.Designer.cs 的窗口设计代码，点击控件按F4 还可以修改他们的属性
Form1.cs
这个代码 编写你想要每个控件实现的功能：
using System;using System.ComponentModel;using System.Runtime.InteropServices;using System.Windows.Forms;namespace ResNetApp{ public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } private void buttonSelectImage_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); openFileDialog.Filter = "图像文件|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.png"; if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK) { textBoxImagePath.Text = openFileDialog.FileName; // 显示选择的图像路径 } } private void buttonSelectModel_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); openFileDialog.Filter = "ONNX 模型文件|*.onnx"; if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK) { textBoxModelPath.Text = openFileDialog.FileName; // 显示选择的模型路径 } } private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { try { string imagePath = textBoxImagePath.Text; string modelPath = textBoxModelPath.Text; if (string.IsNullOrEmpty(imagePath) || string.IsNullOrEmpty(modelPath)) { textBox1.Text = "请选择图像和模型路径。"; return; } textBox1.Text = "开始运行 ResNet ..."; // 设置图像路径和模型路径 NativeMethods.set_image_path(imagePath); NativeMethods.set_model_path(modelPath); // 调用 DLL 执行推理 IntPtr resultPtr = NativeMethods.run_resnet(); // 将返回的指针转换为字符串 string result = Marshal.PtrToStringAnsi(resultPtr); // 显示结果 textBox1.Text = result; } catch (Exception ex) { textBox1.Text = "错误: " + ex.Message; } } }}Program.cs
我们还需要一个入口主程序
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Threading.Tasks;using System.Windows.Forms;namespace ResNetApp{ static class Program { /// <summary> /// 应用程序的主入口点。 /// </summary> [STAThread] static void Main() { Application.EnableVisualStyles(); Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false); Application.Run(new Form1()); } }}完成之后点击生成 就可以在bin中出现的你的.exe文件咯，是不是很简单呀~[狗头]