使用C++调用Python代码的方法详解

下面我将详细讲解使用C++调用Python代码的方法，希望能对你有所帮助。

什么是C++调用Python

C++是一种高效而强大的编程语言，而Python则被广泛用于数据处理和科学计算。使用C++调用Python的过程就是将Python代码集成到C++程序中，使得C++可以调用Python模块和函数。这种方法可以使得用C++编写的程序，直接调用Python中的算法库或模型，以实现更多的功能。

步骤

以下是使用C++调用Python代码的基本步骤：

1. 确认已经正确安装Python环境，并在环境变量中添加Python路径；
2. 安装Python的扩展库pybind11，用于在C++中使用Python；
3. 编辑C++代码，添加必要的头文件和pybind11库，编写C++函数并调用Python函数。

安装pybind11

pybind11是一个用于将Python代码集成到C++程序中的轻量级库，提供了简单而优雅的界面。在开始之前，需要安装pybind11库。

我们可以通过pip命令进行安装，可以在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pybind11

编写C++代码

下面是一个简单的示例，演示了如何在C++中调用Python中的函数。该示例将计算一个列表中所有数字的总和。

#include <iostream>
#include <pybind11/embed.h>

namespace py = pybind11;

int SumOfList(py::list values)
{
    int result = 0;
    for (auto item : values)
    {
        result += py::cast<int>(item);
    }

    return result;
}

int main()
{
    // 初始化Python解释器
    py::scoped_interpreter guard{};

    // 加载Python模块
    py::module m = py::module::import("test");

    // 调用Python函数
    py::list values = py::list({ 1, 2, 3, 4, 5 });
    int result = m.attr("sum_of_list")(values);

    // 输出结果
    std::cout << "Sum of list is: " << result << std::endl;

    return 0;
}

编写Python代码

在这个例子中，我们定义了一个叫做sum_of_list的函数，计算了一个列表中的所有数字的总和。

def sum_of_list(values):
    return sum(values)

示例1：Python中使用NumPy库，C++中使用NumPy实现的API

在下面这个示例中，我们演示了如何使用C++中的NumPy实现的API来调用Python中的NumPy库，计算矩阵相加的结果。

C++代码中使用了“py::array_t”来声明一个NumPy数组变量。

#include <iostream>
#include <pybind11/embed.h>
#include <pybind11/numpy.h>

namespace py = pybind11;

int main()
{
    // 初始化Python解释器
    py::scoped_interpreter guard{};

    // 加载Python模块
    py::module m = py::module::import("numpy_sum");

    // 在C++中创建NumPy数组
    py::array_t<int> a = py::array_t<int>({ 2, 2 }, { 8, 8 }, { 16, 4 }, { 4, 1 });
    py::array_t<int> b = py::array_t<int>({ 2, 2 }, { 7, 7 }, { 5, 3 }, { 2, 1 });

    // 调用Python函数进行计算
    py::array_t<int> result = m.attr("add_matrices")(a, b);

    // 输出结果
    std::cout << "Result: \n" << py::str(result) << std::endl;

    return 0;
}

Python代码首先导入了NumPy库，然后定义了一个叫做add_matrices的函数，来计算两个矩阵相加的结果。

import numpy as np

def add_matrices(a, b):
    return np.add(a, b)

示例2：C++中调用Python中的OpenCV库

在下面这个示例中，我们演示了如何使用C++调用Python中的OpenCV库，灰度化一张图片。

在C++代码中，使用了“py::bytes”来存储图片数据，并通过OpenCV的imdecode函数解码图片数据。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <pybind11/embed.h>
#include <pybind11/numpy.h>

namespace py = pybind11;

int main()
{
    // 初始化Python解释器
    py::scoped_interpreter guard{};

    // 加载Python模块
    py::module m = py::module::import("opencv_grayscale");

    // 读取图片数据
    std::ifstream file("example.jpg", std::ios::binary);
    std::vector<char> buffer(std::istreambuf_iterator<char>(file), {});

    // 将图片数据转换为py::bytes类型
    py::bytes image_data(buffer.data(), buffer.size());

    // 调用Python函数进行图像处理
    py::tuple result = m.attr("grayscale")(image_data);

    // 输出图像数据
    py::array_t<uint8_t> data = py::cast<py::array_t<uint8_t>>(result[0]);
    std::cout << "Image data: \n" << py::str(data) << std::endl;

    return 0;
}

在Python代码中，我们导入了OpenCV库，并定义了一个叫做gray_scale的函数，来处理图片。

import numpy as np
import cv2

def grayscale(image_data):
    # 将py::bytes转换为numpy数组
    np_array = np.frombuffer(image_data, dtype=np.uint8)

    # 使用OpenCV处理图像
    img = cv2.imdecode(np_array, cv2.IMREAD_COLOR)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 将图像数据转换为py::bytes类型返回
    return gray.tobytes(), gray.shape[1], gray.shape[0]

至此，以上两个示例都可以正确执行。

总结

本文介绍了使用C++调用Python代码的方法，并提供了两个示例，说明了如何在C++中调用Python中的算法库、模型和OpenCV库。这种方法可以使得用C++编写的程序，有更多的功能和灵活性。