Electron使用NodeJS扩展模块调用DLL

在windows平台，用vs2015开发一个最简单的dll.



由于安装的electron是64位的，所以需要配置编译生成64位的DLL。

把生成的FaceRecognition.dll拷贝到electron应用的目录。

把FaceRecognition.h和FaceRecognition.lib拷贝到nodejs扩展模块的目录。

如果采用LoadLibary这种方式，那就不需要链接lib文件了。

最终的目录结构如下



修改扩展模块的源代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <node.h>
#include "FaceRecognition.h"

#pragma comment(lib, "FaceRecognition.lib")

using v8::FunctionCallbackInfo;
using v8::Isolate;
using v8::Local;
using v8::Object;
using v8::String;
using v8::Value;

void CAMOpen(const FunctionCallbackInfo<Value>& args) {
Isolate* isolate = args.GetIsolate();

char pIn[20];
char pOut[50];

int result = CAM_Open(pIn, pOut); //调用DLL
char buf[10] = {'\0'};

itoa(result, buf, 10);

Local<String> value = String::NewFromUtf8(isolate, "cam_open return ");
value = String::Concat(value, String::NewFromUtf8(isolate, buf));

args.GetReturnValue().Set(value);
}

void init(Local<Object> exports) {
NODE_SET_METHOD(exports, "CAMOpen", CAMOpen);
}

NODE_MODULE(FaceRecognition, init)

修改binding.gyp

{
"targets": [
{
"target_name": "facerecognitiondll",
"sources": [ "FaceRecognition.cpp" ],
"libraries": [],
"conditions": [
[
"OS == 'win'",
{
"link_settings": {
"libraries": ["-l ../facerecognition.lib",]
}
}
]
]
}
]
}

模块的package.json定义如下

{
"name": "facerecognitiondll",
"version": "1.0.0",
"description": "",
"main": "main.js",
"scripts": {
"install": "node-gyp rebuild -target=1.6.11 -arch=x64 -dist-url=https://atom.io/download/atom-shell"
},
"author": "",
"license": "ISC",
"gypfile": true
}

编译生成模块

npm install

在electron项目中运行npm start，结果如下



小结：

1.开发一个dll，项目名为FaceRecognition

2.开发一个NodeJS的第三方扩展模块，这个模块调用第一步的DLL，相当于做了一层封装。

3.开发一个Electron应用，调用第二步生成的模块，相当于间接调用了第一步的DLL。