SDL2 在 Emscripten 环境下的最佳实践教程
2025-05-19 16:58:47作者:滕妙奇
1. 项目介绍
Simple DirectMedia Layer(SDL)是一个跨平台的开源开发库,它旨在为开发者提供低级别访问音频、键盘、鼠标、摇杆和图形硬件的能力,支持通过 OpenGL 和 Direct3D 进行图形渲染。SDL 被广泛应用于视频播放软件、模拟器和众多流行游戏中,例如 Valve 的获奖游戏系列和许多 Humble Bundle 游戏等。本项目是基于 Emscripten 的 SDL2 移植版本,使得 SDL2 能够在 Web 环境中运行。
2. 项目快速启动
环境准备
- 安装 Emscripten SDK:请从 Emscripten 官方网站下载并安装最新版本的 SDK。
- 设置环境变量:确保
EMSDK和EMSDK_BINCRAFT环境变量正确设置。
克隆项目
git clone https://github.com/emscripten-ports/SDL2.git
cd SDL2
编译项目
# 设置编译选项
emcmake cmake .
# 编译项目
emmake make
测试运行
编译完成后,会在项目目录下生成一个 .html 文件,使用现代浏览器打开该文件即可看到 SDL2 在 Web 中的运行效果。
3. 应用案例和最佳实践
案例一:使用 SDL2 创建 Web 游戏窗口
#include <SDL.h>
int main(int argc, char* argv[]) {
SDL_Window *window;
SDL_Renderer *renderer;
SDL_Init(SDL_INIT_VIDEO);
window = SDL_CreateWindow("Emscripten Window",
SDL_WINDOWPOS_UNDEFINED,
SDL_WINDOWPOS_UNDEFINED,
640, 480,
SDL_WINDOW_SHOWN);
renderer = SDL_CreateRenderer(window, -1, SDL_RENDERER_ACCELERATED);
SDL_SetRenderDrawColor(renderer, 255, 255, 255, 255);
SDL_RenderClear(renderer);
SDL_RenderPresent(renderer);
SDL_Delay(5000); // 等待 5 秒
SDL_DestroyRenderer(renderer);
SDL_DestroyWindow(window);
SDL_Quit();
return 0;
}
最佳实践
- 保持跨平台兼容性:在编写代码时,使用 SDL2 提供的跨平台 API,以保持代码在不同平台间的兼容性。
- 优化性能:利用 Emscripten 的优化工具,如
EMCC-opt,对代码进行优化,以提高 Web 上的运行效率。 - 代码维护:遵循开源社区的最佳实践,编写清晰的代码注释,积极参与社区讨论和贡献。
4. 典型生态项目
- Emscripten:Emscripten 是一个将 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 的工具链,它使得能够在 Web 上运行高性能的应用程序。
- SDL2_ttf:SDL2_ttf 是 SDL2 的字体库,提供了在 SDL2 应用程序中渲染文本的功能。
- SDL2_image:SDL2_image 是 SDL2 的图像处理库,支持加载和保存多种图像格式。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310