QT 使用C++ 调用Python，传递opencv的图片参数 npy_intp NPY_UINT8 #include “numpy/arrayobject.h“

原创 已于 2022-02-28 13:04:28 修改 · 3.5k 阅读 · 5 ·
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#opencv #python #qt

于 2022-02-27 21:58:39 首次发布
这篇博客讲述了作者在Python环境中查找numpy库头文件中特定定义的经历。经过一番努力，作者通过搜索npy_intp和NPY_UINT8在所有numpy的.h文件中找到了对应的头文件，揭示了对Python扩展库深入理解的重要性。

npy_intp
NPY_UINT8
#include “numpy/arrayobject.h”
几个定义找不到，但是在python安装目录始终搜不到这个
结果打开所有python下面numpy目录下面的所有的.h文件，使用编辑软件搜索
npy_intp
NPY_UINT8
这两个参数，终于找到了相应的头文件。

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python opencv gpu加速_让Python下的OpenCV也能GPU加速!part.1
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20200411更新：经过评论区 @鹤汀凫渚 的指导，我成功的用最简单的方法在python中调用到了GPU加速后的函数，这里把这位朋友的评论贴出来供各位参考：以下原文：本文的核心目的就是加速，在实时图像处理的路上，没有什么比得上加速，速度足够快就能上更复杂的模型，速度足够快就能有更多的预处理，总之，加速就是一切。为了弥补Opencv-Python接口没有cuda加速的缺陷，本文旨在通过调用C++上...
VS2017 QT/C++ 调用python函数传图像
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C++调用python，传递图像数组。
C++ 调用 Python 接口 Mat转Numpy
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平时接触比较多的是c++使用进程方式调用python脚本，后台有独立的python进程，这样可以将界面和python算法独立开来，不过这样的话c++只能获取实际的输出文件。有没有一种可能，让python返回一个变量值，并能够用c++解析并转换为c++类型的变量呢，那就需要使用跨语言交互的方式进行调用啦~ 不过，这种混合编程平时学习玩玩可以，正式的工作和大型项目谨慎使用，不然你会脱一层皮！
QT C++ 调用 python 传递图片参数 mat numpy；C++传递图片参数到python模块处理
AWhaleFall
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首先感谢网络的大佬分享的代码，让我也攻克了这一个问题，现在也把我的经验分享出来 C++代码在下面 #include "mainwindow.h" #include "ui_mainwindow.h" #include "Python.h" //#include "numpy/arrayobject.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <QDebug> #include <old_defines.h> #include &lt
python 与c++动态库之间传递opencv图片数据
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linux下C++调用python，识别算法。报错 undefined reference to `PyCObject_Type'，求解决
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我的C++源代码为： //#include <Python.h> #include<python2.7/Python.h> #include<iostream> //#include <windows.h> #include <string.h> #include <string> #include "opencv2/ope...
C++ 调用 Python 脚本，并把 cv::Mat 类型传参到 Python 端
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C++ 调用 Python 脚本，并把 cv::Mat 类型传参到 Python 端 前言 查看了很多参考，最后找到一个完整的示例并且跑通，在开始这个任务之前，首先应该确保你的环境是没有问题的，比如： C++ 和 Python 直接可以传递简单类型的参数 C++ 端独立通过 opencv 加载图像是没有问题的 Python 端 import 独立加载图像是没有问题的 具备上面这些条件后，可以参考下面的代码，将 cv::Mat 类型的参数传递到 Python 端。 代码 这部分主要参考 sending M
ROS——C++与Python3的图像节点基于OpenCV相互发送和接收
Irving.Gao的博客
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c++调用python传array数据类型
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c++调用Python如何传递cv::mat参数？
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<think>首先，用户的问题是如何在C++中调用Python函数时传递OpenCV的cv::Mat参数。系统指令要求我使用中文回答，结构清晰，逐步解决问题，保证真实可靠。还需要生成相关问题。 回顾引用内容： - 引用[1]：展示了C++代码返回cv::Mat给Python，通过ctypes和numpy转换。 - 引用[2]：强调环境配置的重要性，确保C++和Python能传递简单类型。 - 引用[3]：C++调用Python函数，传递cv::Mat作为ndarray。 - 引用[4]：基本C++调用Python环境设置。 - 引用[5]：在QT中使用C++调用Python传递图片参数，涉及numpy转换。 用户的核心需求是传递cv::Mat参数。关键点是将cv::Mat转换为Python可理解的格式，比如numpy数组，因为OpenCV的Python接口使用numpy.ndarray。 步骤： 1. **环境配置**：确保C++和Python环境正确设置，包括OpenCV和Python解释器。 2. **初始化Python解释器**：在C++中使用Py_Initialize()初始化Python。 3. **转换cv::Mat到numpy数组**：这需要将cv::Mat数据转换为Python的numpy数组。可以使用PyArray_SimpleNewFromData或类似函数。 4. **调用Python函数**：使用Python/C API加载模块和函数，然后传递转换后的参数。 5. **清理**：调用Py_Finalize()关闭解释器。 详细步骤： - **步骤1：环境配置** - 确保Python开发库安装（如python-dev）。 - 在C++项目中包含Python.h和必要的OpenCV头文件。 - 链接Python库和OpenCV库。 - **步骤2：初始化Python** - 在C++代码中调用Py_Initialize()。 - **步骤3：转换cv::Mat到numpy数组** - cv::Mat存储图像数据，需要创建一个numpy数组来包装这个数据。 - 使用PyArray_SimpleNewFromData函数，它需要维度、形状、数据类型和数据指针。 - 示例：cv::Mat是8UC3类型（3通道8位），则数据类型是NPY_UINT8，维度是3（高度、宽度、通道）。 - 注意：数据必须是连续的，否则需要复制。 - **步骤4：调用Python函数** - 导入模块（PyImport_ImportModule）。 - 获取函数（PyObject_GetAttrString）。 - 创建参数元组（PyTuple_New）。 - 设置参数（PyTuple_SetItem）。 - 调用函数（PyObject_CallObject）。 - 处理返回值和错误。 - **步骤5：清理** - 释放资源，调用Py_Finalize()。 代码示例： 基于引用[3]和[5]，提供一个简化的示例。假设Python函数如引用[3]所示：show_img(img)。 C++端代码： ```cpp #include <Python.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <numpy/arrayobject.h> // 需要numpy头文件 int main() { Py_Initialize(); import_array(); // 初始化numpy数组支持 // 加载图像或创建cv::Mat cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { std::cerr << "Error loading image" << std::endl; return -1; } // 确保数据连续 if (!image.isContinuous()) { image = image.clone(); } // 创建numpy数组 npy_intp dims[3] = {image.rows, image.cols, image.channels()}; PyObject *numpy_array = PyArray_SimpleNewFromData(3, dims, NPY_UINT8, image.data); // 导入Python模块 PyObject *pModule = PyImport_ImportModule("showimg"); if (pModule == nullptr) { PyErr_Print(); std::cerr << "Error importing module" << std::endl; Py_Finalize(); return -1; } // 获取函数 PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "show_img"); if (pFunc == nullptr || !PyCallable_Check(pFunc)) { PyErr_Print(); std::cerr << "Error getting function" << std::endl; Py_DECREF(pModule); Py_Finalize(); return -1; } // 创建参数元组 PyObject *pArgs = PyTuple_New(1); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, numpy_array); // 调用函数 PyObject *pResult = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); if (pResult == nullptr) { PyErr_Print(); std::cerr << "Error calling function" << std::endl; } else { // 处理返回值 Py_DECREF(pResult); } // 清理 Py_DECREF(pArgs); Py_DECREF(pFunc); Py_DECREF(pModule); Py_Finalize(); return 0; } ``` 注意事项： - **numpy头文件**：需要安装numpy开发包，并在编译时指定路径。 - **数据所有权**：PyArray_SimpleNewFromData创建数组但不复制数据，确保cv::Mat在Python使用期间有效。 - **错误处理**：添加PyErr_Print()以捕获Python错误。 - **编译**：链接Python库和numpy库。 生成相关问题： 基于主题，生成关于C++和Python互操作、OpenCV数据传递的问题。 1. 如何确保在传递cv::Mat时数据不复制？ 2. 在C++调用Python时如何处理不同类型的数据？ 3. 如何优化C++和Python之间的图像传输性能？ 4. 在QT环境中如何实现C++调用Python传递图像？ 5. 如何从Python函数返回处理后的图像到C++？ 回答结构： 1. **引言**：简要解释问题。 2. **步骤详解**：分步说明方法。 3. **代码示例**：提供完整代码。 4. **注意事项**：强调关键点。 5. **相关问题**：列出生成的问题。</think>### C++调用Python函数传递cv::Mat参数的方法 在C++中调用Python函数时传递OpenCV的`cv::Mat`参数，需要将`cv::Mat`转换为Python可识别的格式（如numpy数组），并通过Python/C API实现跨语言调用。以下是详细步骤和完整示例，基于OpenCV和Python的互操作最佳实践。整个过程分为环境配置、数据转换、函数调用和清理四个阶段。 --- ### 步骤1：环境配置（确保基础环境正常） 在开始前，确保满足以下条件： - **C++环境**：安装OpenCV开发库（如`libopencv-dev`）和Python开发头文件（如`python3-dev`）。 - **Python环境**：安装`numpy`和`opencv-python`包（通过`pip install numpy opencv-python`）。 - **编译选项**：在C++项目中链接Python库和OpenCV库（例如，CMake中添加`find_package(Python3 REQUIRED)`和`find_package(OpenCV REQUIRED)`）。 > **关键验证**： > 确保C++能独立加载图像，Python能导入`cv2`模块[^2]。 > 如果环境配置失败，调用会崩溃或返回空指针。 --- ### 步骤2：转换cv::Mat为numpy数组 `cv::Mat`在Python端对应`numpy.ndarray`。转换时需处理数据指针、维度和类型： - **数据连续性**：确保`cv::Mat`数据连续（调用`mat.isContinuous()`，若不连续则用`mat.clone()`复制）。 - **维度处理**：根据图像通道数定义维度（例如，RGB图像为3维：高度、宽度、通道）。 - **数据类型映射**：将OpenCV类型映射到numpy类型（如`CV_8UC3` → `NPY_UINT8`）。 #### 核心转换函数（C++端）： ```cpp #include <Python.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <numpy/arrayobject.h> // 关键：引入numpy支持 PyObject* convert_mat_to_numpy(const cv::Mat& mat) { // 检查数据连续性 if (!mat.isContinuous()) { cv::Mat temp = mat.clone(); return convert_mat_to_numpy(temp); // 递归处理 } // 设置numpy数组维度 npy_intp dims[3]; if (mat.channels() == 1) { dims[0] = mat.rows; dims[1] = mat.cols; return PyArray_SimpleNewFromData(2, dims, NPY_UINT8, mat.data); } else { dims[0] = mat.rows; dims[1] = mat.cols; dims[2] = mat.channels(); return PyArray_SimpleNewFromData(3, dims, NPY_UINT8, mat.data); } } ``` > **注意事项**： > - `PyArray_SimpleNewFromData`直接包装内存指针，**不复制数据**，确保原`cv::Mat`在Python调用期间有效[^5]。 > - 数据类型必须匹配（如8位图像用`NPY_UINT8`，32位用`NPY_FLOAT32`）[^5]。 --- ### 步骤3：调用Python函数 使用Python/C API加载模块、构建参数元组并执行函数调用。 #### 完整C++示例（假设Python函数在`process_img.py`中）： ```cpp #include <iostream> #include <Python.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <numpy/arrayobject.h> int main() { // 初始化Python解释器 Py_Initialize(); import_array(); // 初始化numpy数组支持（必须调用） // 加载图像 cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { std::cerr << "Error: Image not found" << std::endl; return -1; } // 转换cv::Mat为numpy数组 PyObject* pNumpyArray = convert_mat_to_numpy(image); // 导入Python模块 PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("process_img"); if (!pModule) { PyErr_Print(); std::cerr << "Error: Failed to import module" << std::endl; Py_Finalize(); return -1; } // 获取函数对象 PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "process_image"); if (!pFunc || !PyCallable_Check(pFunc)) { PyErr_Print(); std::cerr << "Error: Function not found" << std::endl; Py_DECREF(pModule); Py_Finalize(); return -1; } // 构建参数元组（单参数：numpy数组） PyObject* pArgs = PyTuple_New(1); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, pNumpyArray); // 调用Python函数 PyObject* pResult = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); if (!pResult) { PyErr_Print(); std::cerr << "Error: Function call failed" << std::endl; } else { // 处理返回值（例如Python返回字符串） char* result_str; PyArg_Parse(pResult, "s", &result_str); std::cout << "Python returned: " << result_str << std::endl; Py_DECREF(pResult); } // 清理资源 Py_DECREF(pArgs); Py_DECREF(pFunc); Py_DECREF(pModule); Py_Finalize(); // 关闭解释器 return 0; } ``` #### 对应Python脚本（`process_img.py`）： ```python import cv2 import numpy as np def process_image(img_np): # img_np 是自动转换的numpy数组 print("Received image shape:", img_np.shape) # 示例处理：转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imwrite("output.jpg", gray) return "Image processed successfully" ``` --- ### 关键注意事项 1. **内存管理**： - `PyArray_SimpleNewFromData`不复制数据，C++端需保证`cv::Mat`在Python使用期间不被释放。 - 若Python函数修改数据，需在C++端使用`cv::Mat`包装返回的numpy数组（反向转换类似）。 2. **错误处理**： - 调用`PyErr_Print()`打印Python异常信息。 - 检查所有`PyObject*`返回值是否为`NULL`（表示失败）。 3. **性能优化**： - 避免频繁调用：批量处理图像减少解释器初始化开销。 - 对于大图像，考虑共享内存（如`shm`模块）替代数据复制[^1]。 4. **QT环境集成**： 在QT项目中，需在`.pro`文件中添加Python库路径： ```qmake INCLUDEPATH += /usr/include/python3.8 LIBS += -lpython3.8 ``` > **引用说明**： > 本方法基于OpenCV和numpy的互操作性实现，数据转换部分参考了C++到Python的类型映射实践[^3][^5]。环境配置建议来自跨语言调用调试经验[^2][^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何从Python函数返回处理后的图像到C++（反向传递）？ 2. 在C++调用Python时，如何处理非图像数据（如字符串或数字）？ 3. 如何优化C++和Python之间的图像传输性能（减少延迟）？ 4. 在QT项目中集成C++调用Python时有哪些常见陷阱？ 5. 如何调试C++和Python跨语言调用时的内存错误？
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