1.首先來看Python模塊的部分結(jié)構(gòu)和代碼。ssd_network_classify.py文件中有SSD_Network_Classify類及其識別的成員函數(shù)detect_image()，返回值是一個1維的不定長double型數(shù)組。

class SSD_Network_Classify:
    
     #其他函數(shù)實(shí)現(xiàn)省略。。。
     
        def detect_image(self, img_raw=None):
        '''
        獲取圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測。
        :param img_raw: 從c++傳來的一維480*640*3大小的int型圖片數(shù)據(jù)（包含負(fù)值）
        :return: 返回的是一維數(shù)組
        '''
        #將原始圖片數(shù)據(jù)shape成480*640*3的uint8類型數(shù)據(jù)。
        img_data = np.reshape(img_raw, (480, 640, 3)).astype(np.uint8)
        #以下兩行輸出用于顯示傳參的值幫助理解。
        print(img_data.shape)
        print(img_data)
        #進(jìn)行目標(biāo)檢測并返回檢測結(jié)果。
        rclasses, rscores, rbboxes = self.detect(img_data)
        #顯示檢測結(jié)果
        cv2.imshow('DetectImage', img_data)
        cv2.waitKey(1)
        #以下將返回的結(jié)果拼接成一維的數(shù)組返回給調(diào)用該函數(shù)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中輸出傳入的參數(shù)（從c++傳送過來）示例如下：

data.png

2. C++端獲取攝像頭數(shù)據(jù)的類CameraBase:

//以下是.h文件中的成員變量
//cv::VideoCapture *capture;
//cv::Mat bgr_image;
//int device_num;

//以下是.cpp中主要成員函數(shù)的實(shí)現(xiàn)
"構(gòu)造函數(shù)，打開攝像頭"
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";
    }
}

"讀取網(wǎng)絡(luò)攝像頭的圖片數(shù)據(jù)"
void CameraBase::grabImages() {
    this->capture->read(this->bgr_image);
}

"圖片的Mat數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成char類型的數(shù)組數(shù)據(jù)"
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++調(diào)用Python的函數(shù)callPythonForDetect。這塊代碼是c++調(diào)用Python的核心代碼，具體代碼解釋已經(jīng)在代碼注釋中寫得很清楚了。

int callPythonForDetect() {
    //調(diào)用web攝像頭進(jìn)行處理
    CameraBase *camera = new CameraBase();
    
    
    //------------------以下是調(diào)用Python模塊的代碼------------------//
    //python環(huán)境初始化
    Py_Initialize();
    if (!Py_IsInitialized())
        return -1;
    
    //導(dǎo)入系統(tǒng)包用于擴(kuò)展需要加載的Python模塊的路徑，否則即使Python模塊在當(dāng)前目錄也無法加載
    PyRun_SimpleString("import sys \nsys.argv = ['']");
    
    //加載Python模塊的路徑
    PyRun_SimpleString("sys.path.append('/absolute/path/to/python/module')");
   
    //導(dǎo)入需要調(diào)用的模塊
    PyObject *pyModule = PyImport_ImportModule("ssd_network_classify");
    if (!pyModule) {
        printf("Can not open python module\n");
        return -1;
    }
    
    
    //獲取python模塊中的類名并創(chuàng)建對象實(shí)例
    PyObject *pyClass = PyObject_GetAttrString(pyModule, "SSD_Network_Classify");
    PyObject *pyClassInstance = PyObject_CallObject(pyClass, NULL);
    
    //獲取Python模塊中相應(yīng)的函數(shù)名
    PyObject *pyFunc = PyObject_GetAttrString(pyClass, "detect_image");

    //聲明或定義變量
    npy_intp IMGSHAPE[1] = {480 * 640 * 3};//圖片數(shù)據(jù)的shape參數(shù)值
    char *img_data = new char[IMGSHAPE[0]];//從攝像頭中獲取的圖片數(shù)據(jù)保存的變量
    PyByteArrayObject *pyIMgArr;//image數(shù)組的Python對象
    
    //設(shè)置發(fā)送給Python函數(shù)的參數(shù)對象
    PyObject *pyArgs = PyTuple_New(2); 
    while (true) {
        camera->grabImages();//獲取攝像頭數(shù)據(jù)
        
        //獲取image數(shù)據(jù)并保存至img_data數(shù)組中
        camera->bgrImageMatToArray(img_data);
        
        //必須添加如下函數(shù)，否則無法執(zhí)行PyArray_SimpleNewFromData
        import_array ();
        
        //將c的img數(shù)組數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成pyobject類型的數(shù)組數(shù)據(jù)
        pyIMgArr = reinterpret_cast<PyByteArrayObject *>
        (PyArray_SimpleNewFromData(1, IMGSHAPE, NPY_BYTE, reinterpret_cast<void *>(img_data)));
        
        //設(shè)置調(diào)用函數(shù)的self值為前面該類創(chuàng)建的實(shí)例，否則無法使用self變量進(jìn)行調(diào)用而出錯
        PyTuple_SetItem(pyArgs, 0, Py_BuildValue("O", pyClassInstance));
       
        //設(shè)置變量的第二個參數(shù)值為byte類型的數(shù)組作為圖片數(shù)據(jù)
        PyTuple_SetItem(pyArgs, 1, reinterpret_cast<PyObject *>(pyIMgArr));
        
        //調(diào)用python函數(shù)進(jìn)行識別任務(wù)并返回相應(yīng)的結(jié)果
        PyObject *pyResult = PyObject_CallObject(pyFunc, pyArgs);
        
        
        //以下是對返回的一維數(shù)組結(jié)果進(jìn)行處理
        if (pyResult) {
            //將結(jié)果類型轉(zhuǎn)換成數(shù)組對象類型
            PyArrayObject *pyResultArr = (PyArrayObject *) pyResult;
            
            //也可以使用以下兩行代碼來代替上面的類型轉(zhuǎn)換。
            //PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrFromType(NPY_DOUBLE);
            //PyArrayObject *pyResultArr = (PyArrayObject*)PyArray_FromAny(pyResult, descr,1,1,NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS,NULL);
            
            //從Python中的PyArrayObject解析出數(shù)組數(shù)據(jù)為c的double類型。
            double *resDataArr = (double *) PyArray_DATA(pyResultArr);
            int dimNum = PyArray_NDIM(pyResultArr);//返回數(shù)組的維度數(shù)，此處恒為1
            npy_intp *pdim = PyArray_DIMS(pyResultArr);//返回數(shù)組各維度上的元素個數(shù)值
            
            
            //以下是對返回結(jié)果的輸出顯示
            for (int i = 0; i < dimNum; ++i) {
                for (int j = 0; j < pdim[0]; ++j)
                    cout << resDataArr[i * pdim[0] + j] << ",";
            }
            cout << endl;
        }
    }
    //釋放Python環(huán)境
    Py_Finalize();
}

從調(diào)用的Python函數(shù)中返回的數(shù)組結(jié)果示例如下：

dataout.png

以下是最終C++通過調(diào)用Python版本實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)識別網(wǎng)絡(luò)展示的結(jié)果：

result.png

總結(jié)：
*** 使用C++調(diào)用python3模塊接口的示例基本沒有，有的大部分都是python2版本的示例，而新版本的很多函數(shù)名稱和用法改變都很大，導(dǎo)致我在寫這塊代碼的時候碰到很多問題，就這個簡單需求花了我整整3天的時間，期間有考慮使用第三方框架進(jìn)行解決，但是發(fā)現(xiàn)也很麻煩。其中需要注意的是，因?yàn)镻ython的類函數(shù)的第一個參數(shù)是self，并且是傳入對象本身，因此在c中調(diào)用的時候也要考慮為其賦值（PyTuple_SetItem(pyArgs, 0, Py_BuildValue("O", pyClassInstance)); 這行代碼很重要），否則會出錯。很多例子都考慮的是調(diào)用非類成員函數(shù)，因此不需要考慮self變量而比較容易。我是自己嘗試很久并經(jīng)過調(diào)試才知道該怎么給self賦值的，這也是我寫這篇文章的原因所在，希望給其他需要的人一些參考，少走彎路。***