使用Vs2022 如何创建C++ dll 以及 C++/CLI 包装函数项目

在 Visual Studio 2022 中创建 C++ dll 和 C++/CLI 包装函数项目的方法如下：

创建 C++ dll 项目：

1. 打开 Visual Studio 2022，选择“新建项目”。
2. 在“新建项目”对话框中，选择“C++” -> “动态链接库 (.dll)”。
3. 在“应用程序设置”对话框中，选择“DLL”选项。
4. 在“附加选项”对话框中，选择“空项目”选项。
5. 点击“创建”按钮，即可创建一个空的 C++ dll 项目。

创建 C++/CLI 包装函数项目：

1. 打开 Visual Studio 2022，选择“新建项目”。
2. 在“新建项目”对话框中，选择“C++” -> “CLR” -> “类库 (.NET Framework)”。
3. 在“应用程序设置”对话框中，选择“DLL”选项。
4. 在“CLR支持”对话框中，选择“使用托管扩展 C++ (/clr)”选项。
5. 点击“创建”按钮，即可创建一个空的 C++/CLI 包装函数项目。

在 C++/CLI 包装函数项目中，可以通过添加引用来引用 C++ dll，然后在 C++/CLI 包装函数中调用 C++ dll 的函数，进行包装。最后，将 C++/CLI 包装函数编译成 dll，供 C# 等其他语言调用。

需要注意的是，C++/CLI 项目中的代码需要使用 .NET Framework 的 API，而 C++ dll 项目中的代码则不能使用 .NET Framework 的 API。因此，在编写代码时需要注意区分二者的差异。

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使用Vs2022 如何创建C++ dll 以及 C++/CLI 包装函数项目 提供截图

以下是创建 C++ dll 和 C++/CLI 包装函数项目的截图及详细步骤：

创建 C++ dll 项目：

1. 打开 Visual Studio 2022，选择“新建项目”。

2. 在“新建项目”对话框中，选择“C++” -> “动态链接库 (.dll)”。


3. 在“应用程序设置”对话框中，选择“DLL”选项。


4. 在“附加选项”对话框中，选择“空项目”选项。


5. 点击“创建”按钮，即可创建一个空的 C++ dll 项目。


创建 C++/CLI 包装函数项目：

1. 打开 Visual Studio 2022，选择“新建项目”。

2. 在“新建项目”对话框中，选择“C++” -> “CLR” -> “类库 (.NET Framework)”。


3. 在“应用程序设置”对话框中，选择“DLL”选项。


4. 在“CLR支持”对话框中，选择“使用托管扩展 C++ (/clr)”选项。


5. 点击“创建”按钮，即可创建一个空的 C++/CLI 包装函数项目。


在以上步骤中，可以根据需要设置 C++ dll 项目和 C++/CLI 包装函数项目的名称、位置等信息。创建完成后，即可在项目中编写代码，并使用 Visual Studio 2022 的工具进行调试和编译。

VS2022创建C++/CLI 调用OpenCv 生成Dll

首先，你需要安装 OpenCV 库和 Visual Studio 2022。如果你已经安装了 OpenCV 库，则可以跳过第一步。

1. 下载并安装 OpenCV 库
- 前往 OpenCV 官方网站下载最新版的 OpenCV 库：https://opencv.org/releases/
- 解压下载得到的压缩包，将解压后的文件夹重命名为 "opencv"，并将该文件夹移动到 C: 盘根目录下。

2. 创建一个 C++/CLI 项目
- 打开 Visual Studio 2022 并创建一个新的 C++/CLI 项目。
- 在解决方案资源管理器中，右键单击 "源文件"，选择 "添加" -> "新项"。
- 在 "添加新项" 对话框中，选择 "C++ 文件 (.cpp)"，并将其命名为 "OpenCvWrapper.cpp"。

3. 添加 OpenCV 库文件
- 在解决方案资源管理器中，右键单击项目名称，选择 "属性"。
- 在 "属性页" 中，展开 "VC++ 目录"，选择 "包含目录"，并添加以下路径：C:\opencv\build\include
- 展开 "链接器"，选择 "常规"，并在 "附加库目录" 中添加以下路径：C:\opencv\build\x64\vc16\lib
- 在 "输入" 中，添加以下附加依赖项：
opencv_world452.lib
opencv_world452d.lib

4. 编写代码
- 打开 "OpenCvWrapper.cpp" 文件，并添加以下代码：

#include "stdafx.h"
#include "OpenCvWrapper.h"

using namespace System;
using namespace System::Drawing;
using namespace System::Drawing::Imaging;

// 将 System::Drawing::Bitmap 转换为 cv::Mat
cv::Mat BitmapToMat(Bitmap^ bitmap)
{
    // 获取位图数据
    Rectangle rect = Rectangle(0, 0, bitmap->Width, bitmap->Height);
    BitmapData^ bmpData = bitmap->LockBits(rect, ImageLockMode::ReadWrite, bitmap->PixelFormat);

    // 创建 Mat 对象
    cv::Mat mat(bitmap->Height, bitmap->Width, CV_8UC4, bmpData->Scan0);

    // 释放位图数据
    bitmap->UnlockBits(bmpData);

    return mat;
}

// 将 cv::Mat 转换为 System::Drawing::Bitmap
Bitmap^ MatToBitmap(cv::Mat& mat)
{
    // 创建位图对象
    Bitmap^ bitmap = gcnew Bitmap(mat.cols, mat.rows, mat.step, Imaging::PixelFormat::Format32bppArgb, IntPtr(mat.ptr()));

    return bitmap;
}

// 使用 OpenCV 对图像进行处理
void ProcessImage(Bitmap^ bitmap)
{
    cv::Mat mat = BitmapToMat(bitmap);

    // 在这里添加 OpenCV 处理代码，例如：
    cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::GaussianBlur(mat, mat, cv::Size(5, 5), 0);

    bitmap = MatToBitmap(mat);
}

// 封装函数，供外部调用
extern "C" __declspec(dllexport) void OpenCvProcessImage(System::IntPtr bitmapHandle)
{
    Bitmap^ bitmap = Bitmap::FromHbitmap(bitmapHandle);

    ProcessImage(bitmap);

    // 释放 Bitmap 对象
    bitmap->Dispose();
}

5. 创建 Wrapper 类
- 右键单击项目名称，选择 "添加" -> "新项"。
- 在 "添加新项" 对话框中，选择 "C++ 文件 (.cpp)"，并将其命名为 "OpenCvWrapper.cpp"。
- 在 "OpenCvWrapper.h" 文件中添加以下代码：

#pragma once

namespace OpenCvWrapper
{
    public ref class OpenCv
    {
    public:
        static void ProcessImage(System::IntPtr bitmapHandle);
    };
}

6. 编译并生成 DLL
- 在解决方案资源管理器中，右键单击项目名称，选择 "属性"。
- 在 "属性页" 中，展开 "常规"，选择 "配置类型"，并选择 "动态库 (.dll)"。
- 在 "常规" 中，将 "字符集" 设置为 "Unicode"。
- 在 "链接器" 中，展开 "高级"，并将 "入口点" 设置为 "OpenCvProcessImage"。
- 点击 "生成" -> "生成解决方案"，生成 DLL 文件。

7. 使用 DLL
- 将生成的 DLL 文件复制到你的项目文件夹下。
- 在你的项目中添加对 "OpenCvWrapper.h" 的引用。
- 调用 OpenCv::ProcessImage 方法，传入位图句柄，即可使用 OpenCV 对图像进行处理。

// 使用 OpenCvWrapper.dll 对图像进行处理
#include "OpenCvWrapper.h"

System::IntPtr hBitmap = bitmap->GetHbitmap();
OpenCvWrapper::OpenCv::ProcessImage(hBitmap);
DeleteObject(hBitmap);