protobuf-c/protobuf-c.h: 没有那个文件或目录

时间: 2024-03-21 16:37:02 浏览: 503
protobuf-c是一个用于C语言的Protocol Buffers库。它提供了一种在C语言中序列化和反序列化结构化数据的方式。protobuf-c.h是protobuf-c库的头文件,包含了使用该库所需的函数和数据结构的声明。 如果你在使用protobuf-c时遇到了"没有那个文件或目录"的错误,可能是因为你没有正确安装protobuf-c库或者没有将其包含在你的项目中。请确保你已经按照protobuf-c的安装指南进行了正确的安装,并且在你的代码中包含了正确的头文件路径。 如果你需要更详细的帮助,请提供更多关于你的环境和代码使用情况的信息,我将尽力提供帮助。
相关问题

protobuf-c 如何使用

C语言的protobuf-c是Google Protocol Buffers的C语言实现,它可以用于序列化和反序列化数据,使得数据在不同的平台和语言之间传输变得更加容易。下面是protobuf-c的使用方法: 1. 安装protobuf-c库 在Linux系统中,可以使用以下命令安装protobuf-c库: ``` sudo apt-get install protobuf-c-compiler libprotobuf-c-dev ``` 2. 编写.proto文件 首先需要编写一个.proto文件,定义需要序列化和反序列化的数据结构。例如,下面是一个简单的.proto文件: ``` syntax = "proto2"; package tutorial; message Person { required string name = 1; required int32 id = 2; optional string email = 3; } ``` 3. 使用protobuf-c编译器生成C代码 使用protobuf-c编译器将.proto文件编译成C代码。在Linux系统中,可以使用以下命令: ``` protoc-c --c_out=. person.proto ``` 这将生成一个名为person.pb-c.c的C文件和一个名为person.pb-c.h的头文件。 4. 编写C代码 在C代码中,可以使用protobuf-c库提供的函数来序列化和反序列化数据。例如,下面是一个简单的例子: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "person.pb-c.h" int main(int argc, char **argv) { Person person = PERSON__INIT; void *buf; unsigned len; person.name = "Alice"; person.id = 123; person.email = "alice@example.com"; len = person__get_packed_size(&person); buf = malloc(len); person__pack(&person, buf); // send the buffer over the network or write it to a file free(buf); return 0; } ``` 这个例子创建了一个Person对象,并将其序列化为一个字节流。可以将这个字节流发送到网络或写入文件中。 5. 编译C代码 使用以下命令编译C代码: ``` gcc -o example example.c person.pb-c.c `pkg-config --cflags --libs protobuf-c` ``` 6. 运行C代码 使用以下命令运行C代码: ``` ./example ``` 这将输出一个序列化后的字节流。

protobuf 2 c/c++

### 如何在C/C++中使用Protocol Buffers (Protobuf) 版本2 #### 获取 Protocol Buffers 编译器和库文件 为了能够在 C/C++ 中使用 Protobuf v2,需要下载并安装对应的编译工具 `protoc` 和相应的运行时库。可以从官方 GitHub 发布页面获取适用于不同平台的二进制包[^1]。 对于特定于 C++ 的开发环境设置,在完成上述步骤之后还需要配置构建系统来链接必要的头文件路径以及静态/动态库位置。 #### 定义 .proto 文件结构 创建 `.proto` 文件用于描述数据模型。这些定义会被转换成多种编程语言支持的数据访问类。例如: ```protobuf // file: example.proto syntax = "proto2"; package tutorial; message Person { required string name = 1; required int32 id = 2; optional string email = 3; } ``` 此代码片段展示了如何声明一条消息类型 `Person` 并指定其字段属性及其编号[^3]。 #### 使用 protoc 编译器生成源码 通过命令行调用 `protoc` 来处理 `.proto` 文件从而得到目标语言下的序列化逻辑实现。针对 C++ 可执行如下指令: ```bash $ protoc --cpp_out=./output_directory ./example.proto ``` 这会自动生成两个文件:一个是包含类声明的头文件 (`example.pb.h`);另一个则是实现了编码解码功能的方法体(`example.pb.cc`)[^4]。 #### 集成到项目工程里 最后一步就是把新产生的这两个文件加入到现有的应用程序当中去,并确保能够正确引用它们所依赖的基础组件。通常情况下这意味着调整 Makefile 或者 IDE 设置以便让编译过程顺利找到所需的资源。
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cc := g++ name := pro workdir := workspace srcdir := src objdir := objs stdcpp := c++11 cuda_home := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/trt8cuda112cudnn8 syslib := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/lib cpp_pkg := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/cpp-packages cuda_arch := nvcc := $(cuda_home)/bin/nvcc -ccbin=$(cc) # 定义cpp的路径查找和依赖项mk文件 cpp_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cpp") cpp_objs := $(cpp_srcs:.cpp=.cpp.o) cpp_objs := $(cpp_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%) cpp_mk := $(cpp_objs:.cpp.o=.cpp.mk) # 定义cu文件的路径查找和依赖项mk文件 cu_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cu") cu_objs := $(cu_srcs:.cu=.cu.o) cu_objs := $(cu_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%) cu_mk := $(cu_objs:.cu.o=.cu.mk) # 定义opencv和cuda需要用到的库文件 link_cuda := cudart cudnn link_trtpro := link_tensorRT := nvinfer nvinfer_plugin link_opencv := link_sys := stdc++ dl protobuf link_librarys := $(link_cuda) $(link_tensorRT) $(link_sys) $(link_opencv) # 定义头文件路径,请注意斜杠后边不能有空格 # 只需要写路径,不需要写-I include_paths := src \ $(cuda_home)/include/cuda \ $(cuda_home)/include/tensorRT \ $(cpp_pkg)/opencv4.2/include \ $(cuda_home)/include/protobuf # 定义库文件路径,只需要写路径,不需要写-L library_paths := $(cuda_home)/lib64 $(syslib) $(cpp_pkg)/opencv4.2/lib # 把library path给拼接为一个字符串,例如a b c => a:b:c # 然后使得LD_LIBRARY_PATH=a:b:c empty := library_path_export := $(subst $(empty) $(empty),:,$(library_paths)) # 把库路径和头文件路径拼接起来成一个,批量自动加-I、-L、-l run_paths := $(foreach item,$(library_paths),-Wl,-rpath=$(item)) include_paths := $(foreach item,$(include_paths),-I$(item)) library_paths := $(foreach item,$(library_paths),-L$(item)) link_librarys := $(foreach item,$(link_librarys),-l$(item)) # 如果是其他显卡,请修改-gencode=arch=compute_75,code=sm_75为对应显卡的能力 # 显卡对应的号码参考这里:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute # 如果是 jetson nano,提示找不到-m64指令,请删掉 -m64选项。不影响结果 cpp_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 -fPIC -fopenmp -pthread cu_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 $(cuda_arch) -Xcompiler "$(cpp_compile_flags)" link_flags := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN' cpp_compile_flags += $(include_paths) cu_compile_flags += $(include_paths) link_flags += $(library_paths) $(link_librarys) $(run_paths) # 如果头文件修改了,这里的指令可以让他自动编译依赖的cpp或者cu文件 ifneq ($(MAKECMDGOALS), clean) -include $(cpp_mk) $(cu_mk) endif $(name) : $(workdir)/$(name) all : $(name) run : $(name) @cd $(workdir) && ./$(name) $(run_args) $(workdir)/$(name) : $(cpp_objs) $(cu_objs) @echo Link $@ @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) $^ -o $@ $(link_flags) $(objdir)/%.cpp.o : $(srcdir)/%.cpp @echo Compile CXX $< @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) -c $< -o $@ $(cpp_compile_flags) $(objdir)/%.cu.o : $(srcdir)/%.cu @echo Compile CUDA $< @mkdir -p $(dir $@) @$(nvcc) -c $< -o $@ $(cu_compile_flags) # 编译cpp依赖项,生成mk文件 $(objdir)/%.cpp.mk : $(srcdir)/%.cpp @echo Compile depends C++ $< @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cpp.mk=.cpp.o) $(cpp_compile_flags) # 编译cu文件的依赖项,生成cumk文件 $(objdir)/%.cu.mk : $(srcdir)/%.cu @echo Compile depends CUDA $< @mkdir -p $(dir $@) @$(nvcc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cu.mk=.cu.o) $(cu_compile_flags) # 定义清理指令 clean : @rm -rf $(objdir) $(workdir)/$(name) $(workdir)/*.trtmodel $(workdir)/demo.onnx # 防止符号被当做文件 .PHONY : clean run $(name) # 导出依赖库路径,使得能够运行起来 export LD_LIBRARY_PATH:=$(library_path_export)run_paths := $(foreach item,$(library_paths),-Wl,-rpath=$(item)) include_paths := $(foreach item,$(include_paths),-I$(item)) library_paths := $(foreach item,$(library_paths),-L$(item)) link_librarys := $(foreach item,$(link_librarys),-l$(item))解释一下什么意思,具体一些

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