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。