Python 调用C++封装的进一步探索交流
我们知道，C++和python各有优缺点，C++可以直接映射到硬件底层，实现高效运行，而python能够方便地来进行编程，有助于工程的快速实现。
那能不能发挥两者的优势将它们结合起来？当然是可以的！有多种方法可以实现它们之间的相互转换。
链接文章中，有提到一个简单的例子，来教我们如何生成可以被python加载的文件。
但是这只能针对简单的数据进行封装，一旦涉及到自定义的类等封装数据，就需要借助第三方库来帮助更好实现。
比如numpy与C++的数据接口。
这里对python调用C++生成的pyd(so/dll)文件进行进一步的探索。
1.首先进行如下配置，在VC++目录中包含python和numpy的文件目录：
配置为Release平台，不然numpy的头文件无法被包含，导致编译器链接出错。
特别要注意的一点是用cmd生成pyd文件时，VS2013可能要输入：SETVS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%（每次重新打开cmd窗口运行pythonsetup.pybuild的时候都要输入一次）才能生成成功。
2.理解python调用C++的数据交互过程：
Python中的代码通过CPython等将语句解释为C/C++语言，然后编译器调用binding入口函数，将传进来的PyObject*参数通过PyFloat_AsDouble()等转换成C/C++变量。
这些作为输入变量传进已经写好的C++函数，调用该函数，返回C++结果。最后反过来，将C/C++变量转成CPython可以识别的PyObject*对象返回给python编译器（如函数PyFloat_FromDouble()），完成python到C++的调用。
当C/C++里面的输入变量或者返回值都不是基本类型时，比如自定义的类，那我们同样要按照类里面定义数据的方式以数据的方式来对应改成python能识别的基本类型的组合。
以Mat和numpy的array对象相互转换为例：
//以Mat的allocator作为基类，Numpy的Allocator作为继承类
//这样可以用派生对象指针对基类数据进行操作
classNumpyAllocator:publicMatAllocator
{
public:
NumpyAllocator(){stdAllocator=Mat::getStdAllocator();}
~NumpyAllocator(){}
UMatData*allocate(PyObject*o,intdims,constint*sizes,inttype,size_t*step)const
{
UMatData*u=newUMatData(this);
u->data=u->origdata=(uchar*)PyArray_DATA((PyArrayObject*)o);
npy_intp*_strides=PyArray_STRIDES((PyArrayObject*)o);
for(inti=0;isize=sizes[0]*step[0];
u->userdata=o;
returnu;
}
UMatData*allocate(intdims0,constint*sizes,inttype,void*data,size_t*step,intflags,UMatUsageFlagsusageFlags)const
{
if(data!=0)
{
CV_Error(Error::StsAssert,"ThedatashouldnormallybeNULL!");
//probablythisissafetodoinsuchextremecase
returnstdAllocator->allocate(dims0,sizes,type,data,step,flags,usageFlags);
}
//确保当前使用python的CAPI是线程安全的
PyEnsureGILgil;
intdepth=CV_MAT_DEPTH(type);
intcn=CV_MAT_CN(type);
constintf=(int)(sizeof(size_t)/8);
inttypenum=depth==CV_8U?NPY_UBYTE:depth==CV_8S?NPY_BYTE:
depth==CV_16U?NPY_USHORT:depth==CV_16S?NPY_SHORT:
depth==CV_32S?NPY_INT:depth==CV_32F?NPY_FLOAT:
depth==CV_64F?NPY_DOUBLE:f*NPY_ULONGLONG+(f^1)*NPY_UINT;
inti,dims=dims0;
cv::AutoBuffer_sizes(dims+1);
for(i=0;i1)
_sizes[dims++]=cn;
PyObject*o=PyArray_SimpleNew(dims,_sizes,typenum);
if(!o)
CV_Error_(Error::StsError,("Thenumpyarrayoftypenum=%d,ndims=%dcannotbecreated",typenum,dims));
returnallocate(o,dims0,sizes,type,step);
}
boolallocate(UMatData*u,intaccessFlags,UMatUsageFlagsusageFlags)const
{
returnstdAllocator->allocate(u,accessFlags,usageFlags);
}
voiddeallocate(UMatData*u)const
{
if(!u)
return;
PyEnsureGILgil;
CV_Assert(u->urefcount>=0);
CV_Assert(u->refcount>=0);
if(u->refcount==0)
{
PyObject*o=(PyObject*)u->userdata;
Py_XDECREF(o);
deleteu;
}
}
//基类指针，调用allocate函数进行内存分配
constMatAllocator*stdAllocator;
};
上面是先构造好能够相互交互的allocator。
//将PyObject的特性幅值给size,ndims,type
inttypenum=PyArray_TYPE(oarr),new_typenum=typenum;
inttype=typenum==NPY_UBYTE?CV_8U:
typenum==NPY_BYTE?CV_8S:
typenum==NPY_USHORT?CV_16U:
typenum==NPY_SHORT?CV_16S:
typenum==NPY_INT?CV_32S:
typenum==NPY_INT32?CV_32S:
typenum==NPY_FLOAT?CV_32F:
typenum==NPY_DOUBLE?CV_64F:-1;
//....
intndims=PyArray_NDIM(oarr);
//....
constnpy_intp*_sizes=PyArray_DIMS(oarr);
constnpy_intp*_strides=PyArray_STRIDES(oarr);
for(inti=ndims-1;i>=0;--i)
{
size[i]=(int)_sizes[i];
if(size[i]>1)
{
step[i]=(size_t)_strides[i];
default_step=step[i]*size[i];
}
else
{
step[i]=default_step;
default_step*=size[i];
}
}
//....
//这一步直接用PyObject初始化Matm
m=Mat(ndims,size,type,PyArray_DATA(oarr),step);
m.u=g_numpyAllocator.allocate(o,ndims,size,type,step);
m.addref();
上面是将PyObject对象转为Mat的部分代码，具体可以参考opencv的cv2.cpp文件：..\OpenCV\sources\modules\python\src2
//将Mat转换为PyObject*
template<>
PyObject*pyopencv_from(constMat&m)
{
if(!m.data)
Py_RETURN_NONE;
Mattemp,*p=(Mat*)&m;
//确保数据拷贝不会对原始数据m产生破坏
if(!p->u||p->allocator!=&g_numpyAllocator)
{
temp.allocator=&g_numpyAllocator;
ERRWRAP2(m.copyTo(temp));
p=&temp;
}
//将Mat封装好的userdata指针转给Pyobject*
PyObject*o=(PyObject*)p->u->userdata;
//引用计数器加一
Py_INCREF(o);
returno;
}
3.不是所有C++的语法都能转为python可调用的pyd文件
一个很重要的知识点是，pyd文件跟dll文件非常相似，所以生成dll比较困难的C++代码同样难以生成pyd，C++跟python编译器各自编译特性的区别也会使得转换存在困难，比如C++的动态编译。
下面是可以进行相互转换的C++特性（可以用swig生成）：
类；构造函数和析构函数；虚函数；（多重）公有继承；
静态函数；重载（包括大多数操作符重载）；引用；
模板编程（特化和成员模板）；命名空间；默认参数；智能指针。
下面是不能或者比较困难进行转换的C++特性：
嵌套类；特定操作符的重载比如new和delete。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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