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Linux: ¿Cómo encontrar funciones de archivos lib .so?

Linux: ¿Cómo encontrar funciones de archivos lib .so?

Solución 1: para buscar funciones de un archivo lib .so:

Archivo de ejemplo /usr/local/lib/libopencv_ml.so

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nm -C /usr/local/lib/libopencv_ml.so

Resultado:

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00000000000a5520 r cv::ml::DTreesImpl::findSplitCatClass(int, std::vector<int, std::allocator<int> > const&, double, int*)::__func__
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00000000000a3b2b r cv::ml::ANN_MLPImpl::read_params(cv::FileNode const&)::__func__
00000000000a3b69 r cv::ml::ANN_MLPImpl::train_rprop(cv::Mat const&, cv::Mat const&, cv::Mat const&, cv::TermCriteria)::__func__
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00000000000a5cfa r cv::ml::TrainDataImpl::setData(cv::_InputArray const&, int, cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&)::__func__
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00000000000a34f0 r cv::ml::LogisticRegressionImpl::read(cv::FileNode const&)::__func__
00000000000a35a4 r cv::ml::LogisticRegressionImpl::train(cv::Ptr<cv::ml::TrainData> const&, int)::__func__
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00000000000a471e r cv::ml::SVMImpl::read_params(cv::FileNode const&)::__func__
00000000000a472a r cv::ml::SVMImpl::read(cv::FileNode const&)::__func__
00000000000a47ec r cv::ml::SVMImpl::train(cv::Ptr<cv::ml::TrainData> const&, int)::__func__
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00000000000a47c2 r cv::ml::SVMImpl::Solver::solve_eps_svr(cv::Mat const&, std::vector<float, std::allocator<float> > const&, double, double, cv::Ptr<cv::ml::SVM::Kernel> const&, std::vector<double, std::allocator<double> >&, cv::ml::SVMImpl::Solver::SolutionInfo&, cv::TermCriteria)::__func__
00000000000a47d0 r cv::ml::SVMImpl::Solver::Solver(cv::Mat const&, std::vector<signed char, std::allocator<signed char> > const&, std::vector<double, std::allocator<double> >&, std::vector<double, std::allocator<double> > const&, double, double, cv::Ptr<cv::ml::SVM::Kernel> const&, float* (cv::ml::SVMImpl::Solver::*)(int, float*, float*, bool), bool (cv::ml::SVMImpl::Solver::*)(int&, int&), void (cv::ml::SVMImpl::Solver::*)(double&, double&), cv::TermCriteria)::__func__
00000000000a47d7 r cv::ml::SVMImpl::do_train(cv::Mat const&, cv::Mat const&)::__func__
00000000000a4796 r cv::ml::SVMImpl::trainAuto(cv::Ptr<cv::ml::TrainData> const&, int, cv::ml::ParamGrid, cv::ml::ParamGrid, cv::ml::ParamGrid, cv::ml::ParamGrid, cv::ml::ParamGrid, cv::ml::ParamGrid, bool)::__func__
00000000000a625c r cv::ml::StatModel::train(cv::Ptr<cv::ml::TrainData> const&, int)::__func__
00000000000a5db3 r cv::ml::TrainData::getSubVector(cv::Mat const&, cv::Mat const&)::__func__
00000000000a4787 r cv::ml::checkParamGrid(cv::ml::ParamGrid const&)::__func__
00000000000a4dc0 r cv::ml::medianPartition(unsigned long*, int, int, float const*)::__func__
00000000000a47a0 r cv::ml::sortSamplesByClasses(cv::Mat const&, cv::Mat const&, std::vector<int, std::allocator<int> >&, std::vector<int, std::allocator<int> >&)::__func__
00000000000a6246 r cv::ml::Cholesky(cv::Mat const&, cv::Mat&)::__func__
00000000000a3592 r void cv::Mat::push_back<int>(int const&)::__func__
00000000000a358e r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
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00000000000a3e9c r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
00000000000a47f2 r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
00000000000a4b38 r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
00000000000a4da2 r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
00000000000a4e91 r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
00000000000a5d02 r cv::Mat::Mat(int, int, int, void*, unsigned long)::__func__
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00000000000a54c0 r cv::FileStorage& cv::operator<< <std::vector<cv::Vec<int, 2>, std::allocator<cv::Vec<int, 2> > > >(cv::FileStorage&, std::vector<cv::Vec<int, 2>, std::allocator<cv::Vec<int, 2> > > const&)::__func__
00000000000a550a r cv::ml::DTreesImpl::predictTrees(cv::Range const&, cv::Mat const&, int) const::__func__
00000000000a5502 r cv::ml::DTreesImpl::predict(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, int) const::__func__
00000000000a506c r cv::ml::KDTreeImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a3b20 r cv::ml::ANN_MLPImpl::getWeights(int) const::__func__
00000000000a3b4d r cv::ml::ANN_MLPImpl::write_params(cv::FileStorage&) const::__func__
00000000000a3bc0 r cv::ml::ANN_MLPImpl::calc_activ_func(cv::Mat&, cv::Mat const&) const::__func__
00000000000a3bd0 r cv::ml::ANN_MLPImpl::predict(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, int) const::__func__
00000000000a5da7 r cv::ml::TrainDataImpl::getCatCount(int) const::__func__
00000000000a5d06 r cv::ml::TrainDataImpl::setVarTypes(cv::String const&, int, std::vector<unsigned char, std::allocator<unsigned char> >&) const::__func__
00000000000a5d30 r cv::ml::TrainDataImpl::getNormCatValues(int, cv::_InputArray const&, int*) const::__func__
00000000000a5d1a r cv::ml::TrainDataImpl::getSample(cv::_InputArray const&, int, float*) const::__func__
00000000000a5d41 r cv::ml::TrainDataImpl::getValues(int, cv::_InputArray const&, float*) const::__func__
00000000000a5078 r cv::ml::BruteForceImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a4e80 r cv::ml::DTreesImplForBoost::write(cv::FileStorage&) const::__func__
00000000000a3e8b r cv::ml::DTreesImplForRTrees::write(cv::FileStorage&) const::__func__
00000000000a351c r cv::ml::LogisticRegressionImpl::remap_labels(cv::Mat const&, std::map<int, int, std::less<int>, std::allocator<std::pair<int const, int> > > const&) const::__func__
00000000000a3516 r cv::ml::LogisticRegressionImpl::write(cv::FileStorage&) const::__func__
00000000000a359c r cv::ml::LogisticRegressionImpl::predict(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, int) const::__func__
00000000000a4b2c r cv::ml::NormalBayesClassifierImpl::predictProb(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, int) const::__func__
00000000000a4700 r cv::ml::SVM::getUncompressedSupportVectors() const::__func__
00000000000a60c0 r cv::ml::EMImpl::computeProbabilities(cv::Mat const&, cv::Mat*, int) const::__func__
00000000000a60ad r cv::ml::EMImpl::predict2(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a4daa r cv::ml::KDTree::findNearest(cv::_InputArray const&, int, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a4d93 r cv::ml::KDTree::findOrthoRange(cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a4d80 r cv::ml::KDTree::getPoint(int, int*) const::__func__
00000000000a4d89 r cv::ml::KDTree::getPoints(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a477c r cv::ml::SVMImpl::PredictBody::operator()(cv::Range const&) const::__func__
00000000000a4760 r cv::ml::SVMImpl::getDecisionFunction(int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a4750 r cv::ml::SVMImpl::write(cv::FileStorage&) const::__func__
00000000000a4774 r cv::ml::SVMImpl::predict(cv::_InputArray const&, cv::_OutputArray const&, int) const::__func__

Encuentra una función: por ejemplo: findNearest

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[root@tutorialspots ~]# nm -C /usr/local/lib/libopencv_ml.so | grep findNearest
00000000000655d0 t cv::ml::KDTreeImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const
00000000000636a0 t cv::ml::KNearestImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const
00000000000642c0 t cv::ml::BruteForceImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const
0000000000068770 t cv::ml::BruteForceImpl::findNearestCore(cv::Mat const&, int, cv::Range const&, cv::Mat*, cv::Mat*, cv::Mat*, float*) const
000000000005b500 T cv::ml::KDTree::findNearest(cv::_InputArray const&, int, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const
00000000000a506c r cv::ml::KDTreeImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a5078 r cv::ml::BruteForceImpl::findNearest(cv::_InputArray const&, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__
00000000000a4daa r cv::ml::KDTree::findNearest(cv::_InputArray const&, int, int, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&) const::__func__

Solución 2: busque una función de muchos archivos .so

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nm -C -A /usr/local/lib/*.so | grep cvSetZero

Resultado:

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[root@tutorialspots ~]# nm -C -A /usr/local/lib/*.so | grep cvSetZero
/usr/local/lib/libopencv_calib3d.so:                 U cvSetZero
/usr/local/lib/libopencv_core.so:000000000024ddd0 T cvSetZero
/usr/local/lib/libopencv_imgproc.so:                 U cvSetZero
/usr/local/lib/libopencv_objdetect.so:                 U cvSetZero
/usr/local/lib/libopencv_video.so:                 U cvSetZero

o:

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[root@tutorialspots ~]# nm -D -o --defined-only /usr/local/lib/*.so | grep cvSetZero
/usr/local/lib/libopencv_core.so:000000000024ddd0 T cvSetZero

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