C++ 调用 Python 接口 Mat转Numpy

参考网站：

1. https://blog.csdn.net/qq7835144/article/details/106073110?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-1&spm=1001.2101.3001.4242

2. https://blog.csdn.net/weixin_46400740/article/details/116711323?spm=1001.2014.3001.5501

 

1、配置项目属性表

将Python目录下的include和libs文件夹路径配置到属性表中,如果需要用到虚拟环境，就把envs虚拟环境下的相关文件路径配置到属性表

如果 需要用到一些其他的第三方库 就要再次进行关联。例如用numpy 就需要去Lib/site-packages 下 关联需要用到的包

 

 

2、C++代码编辑

导入头文件 Python.h：#include <Python.h>

 

// 架构

 

#include <iostream>

 

#include "Python.h"

 

using namespace std;

 

int main()

 

{

 

//初始化Python环境

 

Py_SetPythonHome(L"D:\\anaconda");//路径为python.exe所在路径,注意使用双斜杠或反斜杠

 

Py_Initialize();

 

// 添加项目所属 目录

 

PyRun_SimpleString("import sys");

 

PyRun_SimpleString("sys.path.append('.')"); //路径问py文件所在目录，如果在当前目录下则使用 '.'

 

PyObject * pFunc = NULL;

 

//导入模块

 

PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("test");//py文件名

 

if (!pModule)

 

{

 

cout << "Python get module failed." << endl;

 

return 0;

 

}

 

cout << "Python get module succeed." << endl;

 

 

 

// PyObject_GetAttrString

 

pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "func"); //函数名为 func

 

PyEval_CallObject(pFunc, NULL); //调用 无返回类型

 

Py_Finalize();

 

return 0;

 

}

 

报错1：

 

 

 

3、传参类型表

1.调用无参 无返回值

PyEval_CallObject(pFunc, NULL);  //直接调用

 

 

2.调用无参 但有返回值

 

//调用无参 但有返回值

 

PyObject * pp = PyEval_CallObject(pFunc, NULL); //返回值给pp Object对象

 

int res = 0; //接收数据 int类型

 

PyArg_Parse(pp, "i", &res); //类型转换 i就是整形

 

cout << "res:" << res << endl;//输出结果

 

3.调用有参 无返回值

 

PyObject* pArgs = PyTuple_New(2); //初始化俩个参数

 

PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("i", 2)); //0：表示序号。第一个参数。

 

PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("i", 4)); //1：也表示序号。第二个参数。i：表示传入的参数类型是int类型。

 

PyEval_CallObject(pFunc, pArgs); //无返回类型

 

4.调用有参 有返回值

 

PyObject* pArgs = PyTuple_New(2); //初始化两个参数

 

PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("i", 2)); //0：表示序号。第一个参数。

 

PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("i", 4)); //1：也表示序号。第二个参数。i：表示传入的参数类型是int类型。

 

PyObject * pp = PyEval_CallObject(pFunc, pArgs); //无返回类型

 

int res = 0;

 

PyArg_Parse(pp, "i", &res);//转换返回类型

 

cout << "res:" << res << endl;//输出结果

 

5.c++ Mat 转 python Numpy

Mat转Numpy需要配置numpy库，见上面

 

#include <numpy/arrayobject.h> //导入numpy头文件

 

 

 

Mat img = imread("./frame.png"); // 读取图片

 

if (img.empty())

 

{

 

cout << "img read wrong" << endl;

 

Py_Finalize();

 

return -1;

 

}

 

cout << img.size() << endl;

 

 

 

// CV::Mat 转 python numpy------------------------------------

 

auto sz = img.size(); // 获取图像的尺寸

 

int x = sz.width;

 

int y = sz.height;

 

int z = img.channels();

 

uchar *CArrays = new uchar[x*y*z];//这一行申请的内存需要释放指针，否则存在内存泄漏的问题

 

int iChannels = img.channels();

 

int iRows = img.rows;

 

int iCols = img.cols * iChannels;

 

if (img.isContinuous())

 

{

 

iCols *= iRows;

 

iRows = 1;

 

}

 

uchar* p;

 

int id = -1;

 

for (int i = 0; i < iRows; i++)

 

{

 

// get the pointer to the ith row

 

p = img.ptr<uchar>(i);

 

// operates on each pixel

 

for (int j = 0; j < iCols; j++)

 

{

 

CArrays[++id] = p[j];//连续空间

 

}

 

}

 

import_array1(-1);

 

npy_intp Dims[3] = { y, x, z }; //注意这个维度数据！

 

PyObject *PyArray = PyArray_SimpleNewFromData(3, Dims, NPY_UBYTE, CArrays);

 

报错：

解决办法：在Py_Initialize()后加入“import_array()”语句即可。 在有返回值的函数里，括号里需要有对应类型的返回值

注意：当编译"import_array()"时，可能会出现以下错误: 

解决方法：在自己安装的python目录中搜索"object.h"文件，将其56行"#define Py_REF_DEBUG"语句注释掉即可。

6、 c++ PyArrayObject 转 Mat

 

//将PyObject *pReturn 转换为Mat类型

 

PyArrayObject *Py_array1;

 

//读取从python脚本返回的numpy值

 

//查看是否是元组数据

 

if (PyTuple_Check(pReturn)) {

 

//当返回值不止一个，pReturn是一个元组

 

PyArg_UnpackTuple(pReturn, "ref", 2, 2, &Py_array1, &a); //解析元组的内容

 

//获取矩阵维度

 

npy_intp *Py_array1_shape = PyArray_DIMS(Py_array1); //获取元组第一个元素（矩阵）的大小

 

npy_intp array1row = Py_array1_shape[0];

 

npy_intp array1col = Py_array1_shape[1];

 

npy_intp array1high = Py_array1_shape[2];

 

 

 

Mat mask(array1row, array1col, CV_8UC3, PyArray_DATA(Py_array1));

 

imwrite("./cut.png", mask);

 

imshow("su", mask);

 

waitKey(0);

 

// Py_XDECREF(PyArray);

 

/*这里Py_XDECREF(ArgList); 和 Py_XDECREF(PyArray);不能同时使用，否则会引起内存访问冲突

 

* 我的理解是：PyTuple_SetItem并不复制数据，只是引用的复制。因此对这两个对象中的任意一个使用

 

* Py_XDECREF都可以回收对象。使用两次的话反而会导致冲突。

 

*/

 

Py_XDECREF(ArgList);

 

delete[] CArrays; // 释放数组内存，最好在PyArray被使用完以后释放

 

CArrays = nullptr;

 

Py_XDECREF(pReturn);

 

}

 

 

VS Qt中C++调用Python 报错

问题出在python.h这个头文件中存在一个变量名叫“slots”，然而slots又是qt的关键字，所以qt的moc会把它当成宏先处理掉。

找到python/include下object.h文件 将第448行改为

 

#undef slots

 

PyType_Slot *slots; /* terminated by slot==0. */

 

#define slots Q_SLOTS

 

c++ 调用Python接口  Mat传参与接收 完整代码

c++端代码

 

#include "Python.h"

 

#include <numpy/ndarrayobject.h>

 

#include <opencv2/opencv.hpp>

 

#include <iostream>

 

 

 

using namespace cv;

 

using namespace std;

 

 

 

int main() {

 

// 初始化-----------------------------------------------

 

Py_SetPythonHome(L"D:/anaconda");

 

Py_Initialize();

 

cout << "Python start --------------------" << endl;

 

if (!Py_IsInitialized()) {

 

cout << "Python start defeat--------------------" << endl;

 

return -1;

 

}

 

// 加载python文件----------------------------------------------

 

PyRun_SimpleString("import sys");

 

PyRun_SimpleString("sys.path.append('.')"); // demo_test.py的路径

 

PyObject *moduleName = PyUnicode_FromString("demo_test"); //载入名为demo_test.py的文件

 

PyObject *pModule = PyImport_Import(moduleName);

 

if (!pModule) { //如果不存在改文件，则结束

 

printf("can't find python file");

 

Py_Finalize(); //关闭python解释器

 

return -1;

 

}

 

PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "run"); //获取函数

 

if (!pFunc)

 

{

 

printf("can't find function [run]");

 

Py_Finalize();

 

return -1;

 

}

 

 

 

int *a;

 

// 读取图片---------------------------------------------------

 

Mat img = imread("frame.png"); // 读取图片

 

if (img.empty())

 

{

 

cout << "img read wrong" << endl;

 

Py_Finalize();

 

return -1;

 

}

 

cout << img.size() << endl;

 

 

 

// CV::Mat 转 python numpy------------------------------------

 

auto sz = img.size(); // 获取图像的尺寸

 

int x = sz.width;

 

int y = sz.height;

 

int z = img.channels();

 

uchar *CArrays = new uchar[x*y*z];//这一行申请的内存需要释放指针，否则存在内存泄漏的问题

 

int iChannels = img.channels();

 

int iRows = img.rows;

 

int iCols = img.cols * iChannels;

 

if (img.isContinuous())

 

{

 

iCols *= iRows;

 

iRows = 1;

 

}

 

uchar* p;

 

int id = -1;

 

for (int i = 0; i < iRows; i++)

 

{

 

// get the pointer to the ith row

 

p = img.ptr<uchar>(i);

 

// operates on each pixel

 

for (int j = 0; j < iCols; j++)

 

{

 

CArrays[++id] = p[j];//连续空间

 

}

 

}

 

import_array1(-1);

 

npy_intp Dims[3] = { y, x, z }; //注意这个维度数据！

 

PyObject *PyArray = PyArray_SimpleNewFromData(3, Dims, NPY_UBYTE, CArrays);

 

 

 

// 准备其他python函数需要的参数

 

//...

 

 

 

 

 

// 将图片以及其他参数进行封装

 

PyObject *ArgList = PyTuple_New(1); //参数列表:创建一个长度为1的元组

 

PyTuple_SetItem(ArgList, 0, PyArray); //将PyArray的引用指向元组ArgList的第0个元素

 

 

 

PyObject *pReturn = PyObject_CallObject(pFunc, ArgList);

 

if (pReturn == NULL) {

 

printf("Return value is NULL.");

 

Py_Finalize();

 

return -1;

 

}

 

PyArrayObject *Py_array1;

 

//读取从python脚本返回的numpy值

 

//查看是否是元组数据

 

if (PyTuple_Check(pReturn)) {

 

//当返回值不止一个，pReturn是一个元组

 

PyArg_UnpackTuple(pReturn, "ref", 2, 2, &Py_array1, &a); //解析元组的内容

 

//获取矩阵维度

 

npy_intp *Py_array1_shape = PyArray_DIMS(Py_array1); //获取元组第一个元素（矩阵）的大小

 

npy_intp array1row = Py_array1_shape[0];

 

npy_intp array1col = Py_array1_shape[1];

 

npy_intp array1high = Py_array1_shape[2];

 

 

 

Mat mask(array1row, array1col, CV_8UC3, PyArray_DATA(Py_array1));

 

imwrite("test.png", mask);

 

imshow("out", mask);

 

waitKey(0);

 

// Py_XDECREF(PyArray);

 

/*这里Py_XDECREF(ArgList); 和 Py_XDECREF(PyArray);不能同时使用，否则会引起内存访问冲突

 

* 我的理解是：PyTuple_SetItem并不复制数据，只是引用的复制。因此对这两个对象中的任意一个使用

 

* Py_XDECREF都可以回收对象。使用两次的话反而会导致冲突。

 

*/

 

Py_XDECREF(ArgList);

 

delete[] CArrays; // 释放数组内存，最好在PyArray被使用完以后释放

 

CArrays = nullptr;

 

Py_XDECREF(pReturn);

 

 

 

}

 

//Py_CLEAR(moduleName);

 

//Py_CLEAR(pModule);

 

Py_XDECREF(moduleName);

 

Py_XDECREF(pModule);

 

Py_XDECREF(pFunc); //Py_XDECREF是很有必要的，为了避免内存泄漏

 

Py_Finalize(); // 关闭Python

 

return 0;

 

}

 

python端代码

注意这里的返回值是元祖形式

 

#coding:utf-8

 

import cv2

 

import numpy as np

 

 

 

def run(imgdata):

 

 

 

return imgdata, 0

 

完结