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mob64ca140f9cec 2024-09-03 20:35:29

文章标签 python中cv库可以用来分类吗 Python python OpenCV 文章分类 Python 后端开发

C++ 是一种编译型(compiled)语言，设计重点是性能、效率和使用灵活性，偏向于系统编程、嵌入式、资源受限的软件和系统。

Python是一种解释型(interpreted)语言，同样也支持不同的编程范式。Python 内置了常用数据结构(str, tuple, list, dict)，简洁的语法、丰富的内置库(os,sys,urllib,...)和三方库(numpy, tf, torch ...)，功能强大。最为重要的是和能够和多种服务(flask…）和tensorflow、pytorch等无缝联合，从而方便将你的算法开放出去。

一方面，我们需要编译型语言(C++)性能；一方面，也需要解释型语言(Python)的灵活。这时，pybind11 可以用作 C++ 和 Python 之间沟通的桥梁。

Pybind11 是一个轻量级只包含头文件的库，用于 Python 和 C++ 之间接口转换，可以为现有的 C++ 代码创建 Python 接口绑定。Pybind11 通过 C++ 编译时的自省来推断类型信息，来最大程度地减少传统拓展 Python 模块时繁杂的样板代码，已经实现了 STL 数据结构、智能指针、类、函数重载、实例方法等到Python的转换，其中函数可以接收和返回自定义数据类型的值、指针或引用。

由于在Windows上和在Linux上使用会有较大不同，所以我这里将分为两个部分来说明问题，本文为上篇，具体说明Windows+VS实现

1、vs的最简单调用

新创建项目，做以下修改：

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python中cv库可以用来分类吗 python的cv_Python_02

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这几个都是标准配置【当然还有更简便方法】，正常生成

# include "pch.h"
# include <iostream >
# include <pybind11 /pybind11.h >
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(example, m) {
    m.doc() = "pybind11 example module";
     // Add bindings here
    m.def( "foo", []() {
         return "Hello, World!";
    });
}

其中：

The PYBIND11_MODULE() macro creates a function that will be called when an import statement is issued from within Python. The module name ( example ) is given as the first macro argument (it should not be in quotes). The second argument ( m ) defines a variable of type py::module which is the main interface for creating bindings. The method module::def() generates binding code that exposes the add() function to Python.

生成结果中，只有pyd是需要的.

python中cv库可以用来分类吗 python的cv_Python_04

当你的python调用和pyd的文件在同一个目录下面就可以进行调用。

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pyd是什么格式的文件:
1.PYD是一种PYTHON动态模块。
2.实质上还是dll文件,只是改了后缀为PYD。

python中cv库可以用来分类吗 python的cv_Python_06

这里特别需要注意，就是.pyd文件名和GOPyWarper这个函数名字一定要一样，否则报

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错误。

2、vs添加OpenCV的调用

配置中，需要添加OpeCV部分。分别是附加包含目录和附加依赖项。

python中cv库可以用来分类吗 python的cv_OpenCV_08

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PYBIND11_MODULE(example, m) {

m.doc() = "pybind11 example module";

// Add bindings here

m.def("foo", []() {

Mat src = imread("e:/template/lena.jpg");

Mat gray;

cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

imshow("gray", gray);

waitKey(0);//必须要设置，否则卡死

return "Hello, OpenCV!";

});

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这种调用是没有问题的，关键的问题在于numpy数组和Mat的相互转换。只有这样，才能够将Mat和Python高质量融合。

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// python调用C++.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。        
        //        
#        include         "pch.h"        
#        include         <iostream        >        
#        include         <opencv2        /core.hpp        >        
#        include         <opencv2        /imgcodecs.hpp        >        
#        include         <opencv2        /imgproc.hpp        >        
#        include         <opencv2        /highgui.hpp        >        
#        include         <pybind11        /pybind11.h        >        
using         namespace cv;        
using         namespace std;        
namespace py         = pybind11;        
PYBIND11_MODULE(example, m) {        
    m.doc()         =         "pybind11 example module";        
            // Add bindings here        
    m.def(        "foo", [](string strPath) {        
        Mat src         = imread(strPath);        
        Mat gray;        
        cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);        
        imshow(        "gray", gray);        
        waitKey(        0);        //必须设置，否则卡死        
                return         "Hello, OpenCV!";        
    });        
}

3、图片Mat作为输入和list作为输出

对于实际项目而言来说，输入的是图片，输出的vector（numpy)，这里就涉及到格式转换问题，目前找到解决方案。

src = cv2.imread( '', 1)
var1 = GOPyWarper.test_rgb_to_gray(src)
cv2.imshow( 'gray',var1)

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