C++ 与 Python 混编
因为赶项目进度，需要使用到深度学习的内容，不过现有的深度学习框架大多使用python代码，对于不会改写C++的朋友来说，需要耗费大量的时间去改写，因此，使用python与C++混编可以快速的查看效果，并作出选择。
在c++中使用混编python需要用到基础头文件Python.h，最好需要使用boost中的python，boost将底层python重新封装，更好的使用c++调用python。
头文件需要包括
#include <Python.h>
#include <boost/python.hpp>
using namespace boost::python;
c++调用python需要先初始python的相关东西。根据python的版本分开
#if (PY_VERSION_HEX >= 0x03000000)
static void *init_ar() {
#else
static void init_ar(){
#endif
Py_Initialize();
import_array();
return NUMPY_IMPORT_ARRAY_RETVAL;
}
在项目的开始需要调用inti_ar()。代码片段图下：
init_ar();
char str[] = "Python";
Py_SetProgramName(str);
然后判断python是否已经初始化
if(!Py_IsInitialized())
cout << "init faild/n" << endl;
之后可以测试一下python是否可用直接在c++中写python语句，如下：
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('../python')");
PyRun_SimpleString("import os");
PyRun_SimpleString("print os.getcwd()");
PyRun_SimpleString("print ('Hello Python!')\n");
之后需要调用python的文件：
PyObject *pModule,*pFunc,*pDict;
PyObject *pArgs, *pValue;
pModule = PyImport_ImportModule("add_module"); // 调用python文件
if (pModule == NULL) {
cout<<"ERROR importing module"<<endl;
return false;
}
pDict = PyModule_GetDict(pModule);
pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, (char*)"add"); //得到函数
/* build args */
PyObject *pArgs1 = Py_BuildValue("i", 5);
PyObject *pArgs2 = Py_BuildValue("i", 3);
if(pFunc != NULL) {
pValue = PyObject_CallFunction(pFunc, "OO",pArgs1,pArgs2 ); //传入两个值
}else{
cout<<"function error!"<<endl;
}
其中add_module是python的文件名，add是python中的函数名。 这样就可以通过调用python的加法运算。
C++与Python传输Mat类
opencv中有C++和Python两个接口，其中cv2.hpp中就有两者转换的代码，但是估计很多人不会使用，因此就有人提取出来，在github上搜pyboostcvconverter这个就可以搜到https://github.com/Algomorph/pyboostcvconverter，我这里就讲一下如何使用。
原项目中cmakelist有点复杂，简化一下：
cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)
project("pbcvt")
#----------------------------CMAKE & GLOBAL PROPERTIES-------------------------#
list(APPEND CMAKE_MODULE_PATH "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/cmake")
###============= C++11 support====================================
include(CheckCXXCompilerFlag)
CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++11" COMPILER_SUPPORTS_CXX11)
CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++0x" COMPILER_SUPPORTS_CXX0X)
if (COMPILER_SUPPORTS_CXX11)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")
elseif (COMPILER_SUPPORTS_CXX0X)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++0x")
else ()
message(FATAL_ERROR "The compiler ${CMAKE_CXX_COMPILER} has no C++11 support. Please use a different C++ compiler.")
endif ()
#=============== Find Packages
find_package(OpenCV REQUIRED)
include("DetectPython")
find_package(Boost COMPONENTS REQUIRED python)
#python可以直接使用下面这个
#find_package(PythonLibs REQUIRED)
#或者自定义lib和include
#SET(PYTHON_INCLUDE_DIRS /usr/include/python2.7)
#SET(PYTHON_LIBRARIES ${PYTHON2_LIBRARY})
#========pick python stuff========================================
SET(PYTHON_INCLUDE_DIRS /usr/include/python2.7)
SET(PYTHON_LIBRARIES ${PYTHON2_LIBRARY})
SET(PYTHON_EXECUTABLE ${PYTHON2_EXECUTABLE})
SET(PYTHON_PACKAGES_PATH ${PYTHON2_PACKAGES_PATH})
SET(ARCHIVE_OUTPUT_NAME pbcvt_py2)
add_executable(project
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/pyboost_cv2_converter.cpp
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/test.cpp
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/pyboost_cv3_converter.cpp
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include/pyboostcvconverter/pyboostcvconverter.hpp)
target_include_directories(project PUBLIC
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include
${Boost_INCLUDE_DIRS}
${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
${PYTHON_INCLUDE_DIRS}
${PCL_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(project ${Boost_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS} ${PYTHON_LIBRARIES} ${PCL_COMMON_LIBRARIES} ${PCL_IO_LIBRARIES})
代码中名空间需要加上using namespace pbcvt; 传如图片和化先将图片转化为PyObject类型在进行传输就可以了。注意python中image是使用numpy类型。
