DiligentEngine项目配置指南:从零开始搭建CMake项目
2025-06-18 23:40:49作者:史锋燃Gardner
前言
DiligentEngine是一个现代化的跨平台图形渲染引擎,采用C++编写并支持多种图形API。对于初次接触该引擎的开发者来说,如何正确配置CMake项目可能会遇到一些挑战。本文将详细介绍如何从零开始搭建一个基于DiligentEngine的CMake项目。
基础CMake配置
首先创建一个基本的CMakeLists.txt文件,这是CMake项目的核心配置文件:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(MyDiligentProject CXX)
设置DiligentEngine路径
假设你已经将DiligentEngine源代码克隆到本地,需要设置其路径变量:
set(DILIGENT_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../DiligentEngine)
添加源文件和可执行目标
定义你的项目源文件并创建可执行目标:
set(SOURCE
src/main.cpp
)
add_executable(MyDiligentProject WIN32 ${SOURCE})
配置图形API支持
DiligentEngine支持多种图形API,你可以根据需要启用:
set(VULKAN_SUPPORTED TRUE) # 启用Vulkan支持
set(D3D11_SUPPORTED TRUE) # 启用Direct3D 11支持
set(D3D12_SUPPORTED TRUE) # 启用Direct3D 12支持
set(GL_SUPPORTED TRUE) # 启用OpenGL支持
添加DiligentEngine子模块
将DiligentEngine的核心模块和工具添加到你的项目中:
add_subdirectory(${DILIGENT_DIR}/DiligentCore DiligentCore_build)
add_subdirectory(${DILIGENT_DIR}/DiligentSamples/SampleBase SampleBase_build)
add_subdirectory(${DILIGENT_DIR}/DiligentTools/NativeApp NativeApp_build)
配置包含目录
确保编译器能找到所有必要的头文件:
target_include_directories(MyDiligentProject
PRIVATE
${DILIGENT_DIR}/DiligentCore/Common/interface
${DILIGENT_DIR}/DiligentCore/Graphics/GraphicsEngineD3D12/interface
${DILIGENT_DIR}/DiligentCore/Platforms/Win32/interface
${DILIGENT_DIR}/DiligentSamples/SampleBase/include
${DILIGENT_DIR}/DiligentTools/NativeApp/include
)
链接库文件
将你的项目与DiligentEngine的库文件链接:
target_link_libraries(MyDiligentProject
PRIVATE
Diligent-BuildSettings
Diligent-SampleBase
)
# 根据启用的图形API链接相应的库
if(D3D11_SUPPORTED)
target_link_libraries(MyDiligentProject PRIVATE Diligent-GraphicsEngineD3D11-shared)
endif()
if(D3D12_SUPPORTED)
target_link_libraries(MyDiligentProject PRIVATE Diligent-GraphicsEngineD3D12-shared)
endif()
if(GL_SUPPORTED)
target_link_libraries(MyDiligentProject PRIVATE Diligent-GraphicsEngineOpenGL-shared)
endif()
if(VULKAN_SUPPORTED)
target_link_libraries(MyDiligentProject PRIVATE Diligent-GraphicsEngineVk-shared)
endif()
处理运行时依赖
如果需要复制运行时依赖的DLL文件:
if(COMMAND copy_required_dlls)
copy_required_dlls(MyDiligentProject)
endif()
常见问题解决方案
-
SampleBase库未构建:确保正确添加了SampleBase子目录,并且路径设置正确。
-
头文件找不到:检查所有包含路径是否正确设置,特别是接口和include目录。
-
链接错误:确认所有需要的库都已正确链接,并且图形API支持已正确启用。
最佳实践建议
-
保持DiligentEngine源代码的路径结构完整,不要随意移动文件位置。
-
在项目初期,建议从一个简单的示例项目开始,逐步添加功能。
-
定期同步DiligentEngine的最新版本,以获取最新的功能和修复。
-
对于复杂的项目,考虑将DiligentEngine作为git子模块引入,便于版本管理。
通过以上步骤,你应该能够成功搭建一个基于DiligentEngine的CMake项目框架。根据你的具体需求,可以进一步定制和扩展这个基础配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1