1.首先来看Python模块的部分结构和代码。ssd_network_classify.py文件中有SSD_Network_Classify类及其识别的成员函数detect_image()，返回值是一个1维的不定长double型数组。
class SSD_Network_Classify:
#其他函数实现省略。。。
def detect_image(self, img_raw=None):
'''
获取图片数据进行检测。
:param img_raw: 从c++传来的一维480*640*3大小的int型图片数据（包含负值）
:return: 返回的是一维数组
'''
#将原始图片数据shape成480*640*3的uint8类型数据。
img_data = np.reshape(img_raw, (480, 640, 3)).astype(np.uint8)
#以下两行输出用于显示传参的值帮助理解。
print(img_data.shape)
print(img_data)
#进行目标检测并返回检测结果。
rclasses, rscores, rbboxes = self.detect(img_data)
#显示检测结果
cv2.imshow('DetectImage', img_data)
cv2.waitKey(1)
#以下将返回的结果拼接成一维的数组返回给调用该函数的c程序中。
rclasses = np.reshape(rclasses, (-1, 1))
rscores = np.reshape(rscores, (-1, 1))
result = np.concatenate([rclasses, rscores, rbboxes], axis=1)
result = np.squeeze(np.reshape(result, (1, -1)))
#print(result)
return result在Python中输出传入的参数（从c++传送过来）示例如下：
2. C++端获取摄像头数据的类CameraBase:
//以下是.h文件中的成员变量
//cv::VideoCapture *capture;
//cv::Mat bgr_image;
//int device_num;
//以下是.cpp中主要成员函数的实现
"构造函数，打开摄像头"
CameraBase::CameraBase(int dev_num) {
this->device_num = dev_num;
this->capture = new cv::VideoCapture(this->device_num);
if (!capture->isOpened()) {
std::cout << "camera open failed\n";
}
}
"读取网络摄像头的图片数据"
void CameraBase::grabImages() {
this->capture->read(this->bgr_image);
}
"图片的Mat数据转换成char类型的数组数据"
char *CameraBase::bgrImageMatToArray( char *img_arr) {
size_t img_size = this->bgr_image.total() * this->bgr_image.elemSize() ;
std::memcpy(img_arr, this->bgr_image.data, img_size * sizeof(char));
return img_arr;
}3.核心部分。main.cpp中c++调用Python的函数callPythonForDetect。这块代码是c++调用Python的核心代码，具体代码解释已经在代码注释中写得很清楚了。
int callPythonForDetect() {
//调用web摄像头进行处理
CameraBase *camera = new CameraBase();
//------------------以下是调用Python模块的代码------------------//
//python环境初始化
Py_Initialize();
if (!Py_IsInitialized())
return -1;
//导入系统包用于扩展需要加载的Python模块的路径，否则即使Python模块在当前目录也无法加载
PyRun_SimpleString("import sys \nsys.argv = ['']");
//加载Python模块的路径
PyRun_SimpleString("sys.path.append('/absolute/path/to/python/module')");
//导入需要调用的模块
PyObject *pyModule = PyImport_ImportModule("ssd_network_classify");
if (!pyModule) {
printf("Can not open python module\n");
return -1;
}
//获取python模块中的类名并创建对象实例
PyObject *pyClass = PyObject_GetAttrString(pyModule, "SSD_Network_Classify");
PyObject *pyClassInstance = PyObject_CallObject(pyClass, NULL);
//获取Python模块中相应的函数名
PyObject *pyFunc = PyObject_GetAttrString(pyClass, "detect_image");
//声明或定义变量
npy_intp IMGSHAPE[1] = {480 * 640 * 3};//图片数据的shape参数值
char *img_data = new char[IMGSHAPE[0]];//从摄像头中获取的图片数据保存的变量
PyByteArrayObject *pyIMgArr;//image数组的Python对象
//设置发送给Python函数的参数对象
PyObject *pyArgs = PyTuple_New(2);
while (true) {
camera->grabImages();//获取摄像头数据
//获取image数据并保存至img_data数组中
camera->bgrImageMatToArray(img_data);
//必须添加如下函数，否则无法执行PyArray_SimpleNewFromData
import_array ();
//将c的img数组数据转换成pyobject类型的数组数据
pyIMgArr = reinterpret_cast<PyByteArrayObject *>
(PyArray_SimpleNewFromData(1, IMGSHAPE, NPY_BYTE, reinterpret_cast<void *>(img_data)));
//设置调用函数的self值为前面该类创建的实例，否则无法使用self变量进行调用而出错
PyTuple_SetItem(pyArgs, 0, Py_BuildValue("O", pyClassInstance));
//设置变量的第二个参数值为byte类型的数组作为图片数据
PyTuple_SetItem(pyArgs, 1, reinterpret_cast<PyObject *>(pyIMgArr));
//调用python函数进行识别任务并返回相应的结果
PyObject *pyResult = PyObject_CallObject(pyFunc, pyArgs);
//以下是对返回的一维数组结果进行处理
if (pyResult) {
//将结果类型转换成数组对象类型
PyArrayObject *pyResultArr = (PyArrayObject *) pyResult;
//也可以使用以下两行代码来代替上面的类型转换。
//PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrFromType(NPY_DOUBLE);
//PyArrayObject *pyResultArr = (PyArrayObject*)PyArray_FromAny(pyResult, descr,1,1,NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS,NULL);
//从Python中的PyArrayObject解析出数组数据为c的double类型。
double *resDataArr = (double *) PyArray_DATA(pyResultArr);
int dimNum = PyArray_NDIM(pyResultArr);//返回数组的维度数，此处恒为1
npy_intp *pdim = PyArray_DIMS(pyResultArr);//返回数组各维度上的元素个数值
//以下是对返回结果的输出显示
for (int i = 0; i < dimNum; ++i) {
for (int j = 0; j < pdim[0]; ++j)
cout << resDataArr[i * pdim[0] + j] << ",";
}
cout << endl;
}
}
//释放Python环境
Py_Finalize();
}从调用的Python函数中返回的数组结果示例如下：
以下是最终C++通过调用Python版本实现的目标识别网络展示的结果：
总结：
*** 使用C++调用python3模块接口的示例基本没有，有的大部分都是python2版本的示例，而新版本的很多函数名称和用法改变都很大，导致我在写这块代码的时候碰到很多问题，就这个简单需求花了我整整3天的时间，期间有考虑使用第三方框架进行解决，但是发现也很麻烦。其中需要注意的是，因为Python的类函数的第一个参数是self，并且是传入对象本身，因此在c中调用的时候也要考虑为其赋值（PyTuple_SetItem(pyArgs, 0, Py_BuildValue("O", pyClassInstance)); 这行代码很重要），否则会出错。很多例子都考虑的是调用非类成员函数，因此不需要考虑self变量而比较容易。我是自己尝试很久并经过调试才知道该怎么给self赋值的，这也是我写这篇文章的原因所在，希望给其他需要的人一些参考，少走弯路。***
