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[转载] python 调用c++处理数组和图片

[转载] python 调用c++处理数组和图片

作者: 区块链熊猫 | 来源:发表于2020-12-12 13:11 被阅读0次

参考链接: Python中的Array | 数组2(简介和功能)

基本流程: 

定义cpp文件实现算法逻辑,因为编译器在编译的时候是会把c++函数改名,所以对于python调用的函数是要声明为以c的方式编译 #include "execute.h"

extern "C"

{

Execute execute;

void show_matrix(int *matrix, int rows, int columns) {

    execute.show_matrix(matrix, rows, columns);

}

// 传递uchar数组到c++

void show_uchar_matrix(uchar *matrix, int rows, int columns) {

    execute.show_uchar_matrix(matrix, rows, columns);

}

// 传递图片到c++

void transfer_image(uchar *frame_data, int height, int width, int channel) {

    execute.transfer_image(frame_data, height, width, channel);

}

// 在c++层处理数组 并返回值

float sum_array(float *data, int len) {

    return execute.sum_array(data, len);

}

// 在c++层处理数组

void change_array(float *data, int len) {

    execute.change_array(data, len);

}

// 传递结构体到 c++ 层 并返回结构体

result transfer_struct(result t) {

    return execute.transfer_struct(t);

}

}

    将cpp文件打包为动态库 so 文件  在python中加载 so 文件,调用对应的cpp算法 

一个简单的 c++ 例子 

execute.h 头文件 

#ifndef PY_C_TEST_EXCUTE_H

#define PY_C_TEST_EXCUTE_H

#include <iostream>

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include "opencv2/core/core.hpp"

typedef struct Result {

    int a;

    char *b;

} result;

class Execute {

public:

    // 传递int数组到c++

    void show_matrix(int *matrix, int rows, int columns);

    // 传递uchar数组到c++

    void show_uchar_matrix(uchar *matrix, int rows, int columns);

    // 传递图片到c++

    void transfer_image(uchar *frame_data, int height, int width, int channel);

    // 在c++层处理数组

    void change_array(float *data, int len);

    // 在c++层处理数组

    float sum_array(float *data, int len);

    // 传递结构体到c++层并传回

    result transfer_struct(result t);

};

#endif //PY_C_TEST_EXCUTE_H 

#include "execute.h"

// python 传递数组到 c++ 端时, 需要将其拉平为 1 维.

void Execute::show_matrix(int *matrix, int rows, int columns) {

    int row, col;

    for (row = 0; row < rows; row++) {

        for (col = 0; col < columns; col++) {

            printf("matrix[%d][%d] = %d\n", row, col, matrix[row * columns + col]);

        }

    }

}

void Execute::show_uchar_matrix(uchar *matrix, int rows, int columns) {

    int row, col;

    for (row = 0; row < rows; row++) {

        for (col = 0; col < columns; col++) {

            printf("matrix[%d][%d] = %d\n", row, col, int(matrix[row * columns + col]));

        }

    }

}

void Execute::transfer_image(uchar *frame_data, int height, int width, int channel) {

    int type = CV_8UC1;

    if (channel == 3) {

        type = CV_8UC3;

    }

    cv::Mat image(height, width, type);

    for (int row = 0; row < height; row++) {

        uchar *pxvec = image.ptr<uchar>(row);

        for (int col = 0; col < width; col++) {

            for (int c = 0; c < channel; c++) {

                pxvec[col * channel + c] = frame_data[row * width * channel + channel * col + c];

            }

        }

    }

    cv::imshow("image", image);

    cv::waitKey(0);

}

float Execute::sum_array(float *data, int len) {

    float sum = 0;

    for (int i = 0; i < len; i++) {

        sum += data[i];

    }

    return sum;

}

void Execute::change_array(float *data, int len) {

    for (int i = 0; i < len; i++) {

        data[i] += len;

    }

}

result Execute::transfer_struct(result t) {

    t.a = t.a + t.a;

    printf("%s\n",t.b);

    t.b = "new string from c++";

    return t;

}

1. python 传递数组到 c++ 端 

import ctypes

import cv2

import numpy as np

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary

lib = ll("./libc_opencv.so")

arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])

tmp = np.asarray(arr, dtype=np.uint8)

rows, cols = tmp.shape

dataptr = tmp.ctypes.data_as(ctypes.c_char_p)

lib.show_uchar_matrix(dataptr, rows, cols) 

传递的numpy数组类型需要与c++端接收的数组类型相同, 具体对应关系可以查询 python的ctypes文档 

2. python端传递图片到 c++ 端 

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary

lib = ll("./libc_opencv.so")

tmp = cv2.imread("full_finish.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

rows, cols = tmp.shape

dataptr = tmp.ctypes.data_as(ctypes.c_char_p)

lib.transfer_image(dataptr, rows, cols, 1) 

3. 传递数组到 c++ 端并返回值 

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary

lib = ll("./libc_opencv.so")

pyarray = [1., 2., 3., 4., 5.1]

carray = (ctypes.c_float * len(pyarray))(*pyarray)

# 定义返回值类型

lib.sum_array.restype = ctypes.c_float

sum = lib.sum_array(carray, len(pyarray))

print(sum) 

默认python端读到的是 c++ 返回值的地址,需要显式地定义返回值类型 

4. 传递数组到 c++ 端并返回数组 

需要先在Python端将返回数组定义出来,一同传入 c++ 端,在 c++ 端将数据写入,再通过np.array将 c++ 数组转回numpy数组类型 

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary

lib = ll("./libc_opencv.so")

pyarray = [1., 2., 3., 4., 5.1]

carray = (ctypes.c_float * len(pyarray))(*pyarray)

lib.change_array(carray, len(pyarray))

print(np.array(carray)) 

5. 传递结构体到 c++ 端并返回结构体 

在c++端定义结构体 

typedef struct Result {

    int a;

    char *b;

} result; 

在python端定义相同的结构体 

class Result(Structure):

    _fields_ = [('a', c_int),

                ('b', c_char_p)] 

在python端调用 

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary

lib = ll("./libc_opencv.so")

# 赋予结构体的数据必须转成 ctype 格式

a = ctypes.c_int(220)

b = ctypes.c_char_p('Hello'.encode())

t = Result()

t.a = a

t.b = b

# 定义返回类型为结构体类型

lib.transfer_struct.restype = Result

t = lib.transfer_struct(t)

print(t.a)

print(t.b.decode())

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