c++ 调用python传输图片实例

为了让大家更加清楚如何使用C++调用Python传输图片，下面我将从以下几个方面进行详细讲解：

环境准备
Python 脚本编写
C++ 代码编写
示例说明

环境准备

在使用 C++ 调用 Python 之前，我们需要先安装 Python 并在系统环境变量中添加 Python 安装路径。此外，为了能够更加方便地在 C++ 中使用 Python，我们还需要安装和配置 Boost.Python 库。一般情况下，Boost.Python 库已经包含在了 Boost 库中，所以我们只需要安装 Boost 库即可。

Python 脚本编写

为了能够实现在 C++ 中调用 Python 传输图片，我们需要在 Python 中编写一个支持图片传输的脚本。下面是一个简单的示例：

import base64
import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REP)
socket.bind("tcp://*:5555")

while True:
    message = socket.recv()
    if message == "exit":
        break
    with open(message, "rb") as f:
        content = f.read()
        data = base64.b64encode(content)
        socket.send(data)

在这个示例中，我们使用 ZMQ 库创建了一个 REP 类型的 socket 并监听端口 5555。当接收到一条消息时，我们会尝试打开一张图片文件并将其内容编码成 base64 格式，然后将编码结果作为消息回传给发送者。

C++ 代码编写

有了 Python 脚本后，下面就可以在 C++ 中调用 Python 函数并传输图片了。下面是一个示例代码：

#include <boost/python.hpp>
#include <zmq.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

using namespace boost::python;
using namespace zmq;

std::string sendImageToPython(std::string imagePath) {
    Py_Initialize();

    object module = import("__main__");
    object nameSpace = module.attr("__dict__");

    std::string scriptPath = "path/to/python/script.py";
    object result;

    try {
        object pyFunction = import(scriptPath.c_str()).attr("send_image");
        result = pyFunction(imagePath);
    } catch (error_already_set const &) {
        PyErr_Print();
    }

    Py_Finalize();

    return extract<std::string>(result);
}

int main() {
    context_t context(1);
    socket_t socket(context, ZMQ_REQ);
    socket.connect("tcp://localhost:5555");

    std::string imagePath1 = "path/to/image1.jpg";
    std::string imagePath2 = "path/to/image2.jpg";

    // 发送第一张图片
    std::string message1 = sendImageToPython(imagePath1);
    message_t request1(message1.size());
    memcpy(request1.data(), message1.data(), message1.size());
    socket.send(request1);

    // 接收第一张图片的结果
    message_t reply1;
    socket.recv(&reply1);
    std::string base64data1(static_cast<char *>(reply1.data()), reply1.size());

    // 发送第二张图片
    std::string message2 = sendImageToPython(imagePath2);
    message_t request2(message2.size());
    memcpy(request2.data(), message2.data(), message2.size());
    socket.send(request2);

    // 接收第二张图片的结果
    message_t reply2;
    socket.recv(&reply2);
    std::string base64data2(static_cast<char *>(reply2.data()), reply2.size());

    return 0;
}

在这个示例中，我们先定义了一个 sendImageToPython 函数，在其中使用 Boost.Python 库调用 Python 脚本中的 send_image 函数传递图片路径参数，然后将返回值作为字符串返回。接下来我们创建了一个 REQ 类型的 socket 并尝试连接到远程的 ZMQ 服务器，并定义了两个图片文件路径。然后我们发送第一张图片的文件路径到 Python 并等待 Python 返回编码结果，然后接收到编码结果后将其转换成字符串并保存下来。接着我们发送第二张图片并接收其编码结果，最后程序结束。

示例说明

下面是两个示例说明：

示例一

在 C++ 中定义了一个类，在其中定义了一个函数 processImage，该函数的输入是一个图片文件路径并返回一个 cv::Mat 类型的图像。我们需要在该函数中调用 Python 脚本并将图片文件路径传递给该脚本，然后将 Python 返回的编码结果解码成 cv::Mat 类型的图像并返回给函数调用者。

#include <boost/python.hpp>
#include <zmq.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

using namespace boost::python;
using namespace zmq;
using namespace cv;

class ImageProcessor {
public:
    cv::Mat processImage(std::string imagePath) {
        Py_Initialize();

        object module = import("__main__");
        object nameSpace = module.attr("__dict__");

        std::string scriptPath = "path/to/python/script.py";
        object result;

        try {
            object pyFunction = import(scriptPath.c_str()).attr("send_image");
            result = pyFunction(imagePath);
        } catch (error_already_set const &) {
            PyErr_Print();
        }

        Py_Finalize();

        std::string base64data = extract<std::string>(result);
        std::string imageData = base64_decode(base64data);
        std::vector<char> imageDataVector(imageData.begin(), imageData.end());

        cv::Mat image = cv::imdecode(imageDataVector, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
        return image;
    }
};

int main() {
    ImageProcessor processor;

    std::string imagePath = "path/to/image.jpg";
    cv::Mat image = processor.processImage(imagePath);

    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了一个 ImageProcessor 类，在其中定义了一个名为 processImage 的函数，在函数内部调用了 Python 脚本并将图片路径参数传递进去，然后将返回的编码数据解码成 cv::Mat 类型的图片并返回给函数调用者。在 main 函数中我们如同调用其他普通函数一样调用ImageProcessor 类中的 processImage 函数。

示例二

在 C++ 中使用 Boost 库编写了一个 HTTP Server，并使用了 OpenCV 中的 cv::imencode 函数将 OpenCV 中的 cv::Mat 类型图像编码成 JPEG 格式图片，并将编码结果以流响应方式发送给客户端。

#include <boost/asio.hpp>
#include <boost/thread.hpp>
#include <boost/property_tree/ptree.hpp>
#include <boost/property_tree/json_parser.hpp>
#include <boost/python.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <zmq.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

using boost::asio::ip::tcp;
using namespace boost::property_tree;
using namespace boost::python;
using namespace zmq;
using namespace cv;

std::string sendImageToPython(std::string imagePath) {
    Py_Initialize();

    object module = import("__main__");
    object nameSpace = module.attr("__dict__");

    std::string scriptPath = "path/to/python/script.py";
    object result;

    try {
        object pyFunction = import(scriptPath.c_str()).attr("send_image");
        result = pyFunction(imagePath);
    } catch (error_already_set const &) {
        PyErr_Print();
    }

    Py_Finalize();
    return extract<std::string>(result);
}

void sendHttpResponse(tcp::socket& socket, const std::string& response) {
    boost::system::error_code ignoredError;
    boost::asio::write(socket, boost::asio::buffer(response),
        boost::asio::transfer_all(), ignoredError);
}

std::string encodeImage(const cv::Mat& image) {
    std::vector<uchar> encodedImage;
    cv::imencode(".jpg", image, encodedImage);
    std::string base64data = base64_encode(&encodedImage[0], encodedImage.size());
    return base64data;
}

void handleHttpRequest(tcp::socket socket) {
    try {
        boost::asio::streambuf requestBuffer;
        boost::asio::read_until(socket, requestBuffer, "\r\n\r\n");
        std::istream requestStream(&requestBuffer);

        std::string requestHeaders;
        getline(requestStream, requestHeaders);
        std::stringstream requestHeadersStream(requestHeaders);

        std::string requestMethod;
        requestHeadersStream >> requestMethod;

        std::string requestPath;
        requestHeadersStream >> requestPath;

        std::string requestHttpVersion;
        requestHeadersStream >> requestHttpVersion;

        std::string response;
        if (requestMethod == "GET" && requestPath == "/getImage") {
            std::string imagePath = "path/to/image.jpg";
            cv::Mat image = processor.processImage(imagePath);

            std::string base64data = encodeImage(image);
            response = "HTTP/1.1 200 OK\r\nContent-Type: image/jpeg\r\nContent-Length: " +
                std::to_string(base64data.size()) + "\r\n\r\n" + base64data;
        } else {
            response = "HTTP/1.1 404 Not Found\r\n\r\n";
        }

        sendHttpResponse(socket, response);
    } catch (...) {}
}

int main() {
    ImageProcessor processor;

    boost::asio::io_service ioService;
    tcp::acceptor acceptor(ioService, tcp::endpoint(tcp::v4(), 8000));
    while (true) {
        tcp::socket socket(ioService);
        acceptor.accept(socket);
        boost::thread(boost::bind(handleHttpRequest, std::move(socket))).detach();
    }

    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了一个 HTTP Server，并使用了 OpenCV 中的 cv::imencode 函数将 OpenCV 中的 cv::Mat 类型图像编码成 JPEG 格式图片，并将编码结果以流响应方式发送给客户端。在 handleHttpRequest 函数中，我们首先读取 HTTP 请求，并判断请求方式和请求路径是否正确，然后我们调用 C++ 函数 processImage 并获取编码结果。接着我们将编码结果封装成 HTTP 响应报文并发送给客户端。

以上是关于“C++ 调用 Python 传输图片实例”的完整攻略，希望能对你有所帮助！

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