当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > java教程 > Springboot项目中加载FFmpeg和OpenCV本地库方法

Springboot项目中加载FFmpeg和OpenCV本地库方法

2025-04-24 12:34:19 0浏览 收藏

在Springboot项目中,加载FFmpeg和OpenCV的本地库(so文件)是一个常见的挑战,尤其是在将项目打包成JAR文件后运行时更为明显。本文详细探讨了这一问题,并提供了解决方案。通过配置JavaCPP属性和预加载库,以及创建自定义Docker镜像,可以确保这些本地库在各种环境中正确加载和运行。

在Springboot项目中,如何正确加载FFmpeg和OpenCV的本地库(so文件)是一个常见的挑战,尤其是在将项目打包成JAR文件后运行时更为明显。以下详细探讨这个问题并提供解决方案。

Springboot项目中FFmpeg和OpenCV的so依赖加载问题

在使用Springboot进行项目开发时,如何正确加载FFmpeg和OpenCV的本地库(so文件)是一个常见的问题,特别是在打包成JAR文件后运行时尤为明显。下面详细探讨这个问题并提供解决方案。

问题背景

在开发过程中,我们使用了Java 21和Springboot 3,并通过Maven依赖引入了FFmpeg 7.1-1.5.11和OpenCV 4.10.0-1.5.11。配置文件pom.xml中详细列出了这些依赖:

<code><properties>
    <bytedeco.version>1.5.11</bytedeco.version>
    <opencv-platform.version>4.10.0-1.5.11</opencv-platform.version>
    <ffmpeg-platform.version>7.1-1.5.11</ffmpeg-platform.version>
    <javacpp.platform.linux-x86_64>linux-x86_64</javacpp.platform.linux-x86_64>
    <javacpp.platform.windows-x86_64>windows-x86_64</javacpp.platform.windows-x86_64>
    <javacpp.platform>${javacpp.platform.linux-x86_64}</javacpp.platform>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>javacpp</artifactId>
        <version>${bytedeco.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>javacv</artifactId>
        <version>${bytedeco.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>opencv</artifactId>
        <version>${opencv-platform.version}</version>
        <classifier>${javacpp.platform}</classifier>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>ffmpeg</artifactId>
        <version>${ffmpeg-platform.version}</version>
        <classifier>${javacpp.platform}</classifier>
    </dependency>
</dependencies></code>

在IDE开发环境中,这些依赖库可以正常加载并使用。然而,当将项目打包成JAR文件后,运行时却无法找到这些本地库,导致出现类似下面的错误:

<code>Caused by: java.lang.ExceptionInInitializerError: Exception java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jniavutil in java.library.path: /usr/java/packages/lib:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/lib [in thread "http-nio-8100-exec-1"]</code>

问题分析

当项目打包成JAR文件后,FFmpeg和OpenCV的本地库被嵌套在JAR包中的BOOT-INF/lib目录下,运行时这些库无法被JavaCPP的Loader类直接访问。开发环境之所以能够正常加载,是因为IDE将这些依赖添加到了classpath中。

解决方案

  1. 在应用启动时编程方式配置JavaCPP

    可以通过编写一个配置类,在应用启动时设置JavaCPP的相关属性,并预加载所需的库:

    <code>package com.demo.config;
    <p>import org.bytedeco.javacpp.Loader;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import javax.annotation.PostConstruct;</p><p>@Configuration
    public class JavaCppConfig {</p><pre class="brush:php;toolbar:false"><code>@PostConstruct
    public void init() {
        System.setProperty("org.bytedeco.javacpp.extract", "true");
        System.setProperty("org.bytedeco.javacpp.extractDir", "/tmp/javacpp-native-libs");
    
        try {
            Loader.load(org.bytedeco.ffmpeg.global.avutil.class);
            Loader.load(org.bytedeco.ffmpeg.global.avcodec.class);
            Loader.load(org.bytedeco.ffmpeg.global.avformat.class);
            Loader.load(org.bytedeco.ffmpeg.global.swscale.class);
    
            Loader.load(org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.class);
            Loader.load(org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.class);
    
            System.out.println("Native libraries loaded successfully");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Failed to load native libraries: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }</code>

    }

  2. 自定义Docker镜像构建

    为了在Docker环境中运行,可以创建一个自定义的Dockerfile来预先提取和配置本地库路径:

    <code>FROM openjdk:21-slim<p>RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libgomp1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*</p><p>RUN mkdir -p /opt/javacpp-native-libs
    ENV JAVACPP_EXTRACT_DIR=/opt/javacpp-native-libs</p><p>WORKDIR /app</p><p>COPY target/*.jar app.jar</p><p>RUN mkdir -p /tmp/extract && \
    cd /tmp/extract && \
    java -Dorg.bytedeco.javacpp.extract=true \
    -Dorg.bytedeco.javacpp.extractDir=/opt/javacpp-native-libs \
    -jar /app/app.jar --extract-native-libraries && \
    rm -rf /tmp/extract</p><p>ENV JAVA_OPTS="-Dorg.bytedeco.javacpp.extractDir=/opt/javacpp-native-libs -Dorg.bytedeco.javacpp.extract=false"</p><p>ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar app.jar"]</p></code>

通过上述方法,可以确保在Springboot项目中正确加载FFmpeg和OpenCV的本地库,无论是在开发环境还是打包成JAR文件运行,甚至是在Docker容器中。需要注意的是,在不同平台上可能需要调整javacpp.platform属性,并确保JavaCPP能够写入临时目录来提取本地库。

在Springboot项目中,如何正确加载FFmpeg和OpenCV的本地库(so文件)?

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Springboot项目中加载FFmpeg和OpenCV本地库方法》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!

Python中如何查看和优化内存使用?Python中如何查看和优化内存使用?
上一篇
Python中如何查看和优化内存使用?
SecureCRT新版更新教程与功能详解
下一篇
SecureCRT新版更新教程与功能详解
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    511次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    498次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 千音漫语:智能声音创作助手,AI配音、音视频翻译一站搞定!
    千音漫语
    千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
    170次使用
  • MiniWork:智能高效AI工具平台,一站式工作学习效率解决方案
    MiniWork
    MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
    169次使用
  • NoCode (nocode.cn):零代码构建应用、网站、管理系统,降低开发门槛
    NoCode
    NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
    172次使用
  • 达医智影:阿里巴巴达摩院医疗AI影像早筛平台,CT一扫多筛癌症急慢病
    达医智影
    达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
    179次使用
  • 智慧芽Eureka:更懂技术创新的AI Agent平台,助力研发效率飞跃
    智慧芽Eureka
    智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
    190次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码