基于pybind的python+C++混合编程个人记录

# C++与Python混合编程完整指南

恭喜您成功实现了C++和Python混合编程！下面我将详细解释将纯C++代码改为C++和Python混合编程的全过程。

## 1. 混合编程的基本原理

### 为什么要混合编程？
- **性能**：C++处理计算密集型任务
- **易用性**：Python提供友好的接口和丰富的生态
- **灵活性**：结合两者的优势

### 核心技术栈
- **C++**：核心算法实现
- **pybind11**：C++/Python绑定库
- **CMake**：构建系统
- **OpenCV**：图像处理
- **NumPy**：Python数值计算

## 2. 完整改造流程

### 步骤1：分析现有C++代码结构

首先分析您的C++项目：
```cpp
// 主要类
- SuperPoint (特征提取)
- SuperGlue (特征匹配)  
- Configs (配置管理)

// 主要功能
- 图像特征提取
- 特征匹配
- 结果可视化
```

### 步骤2：设计Python接口

确定要在Python中暴露的接口：
```python
# 期望的Python接口
class SuperPointGlue:
    def __init__(config_path, model_dir)          # 初始化
    def extract_features(image)                   # 特征提取
    def match_features(features1, features2)      # 特征匹配  
    def match_images(image1, image2)              # 端到端匹配
    def get_keypoints(features1, features2)       # 获取关键点
```

### 步骤3：创建包装类

**superpointglue_pybind.h**
```cpp
class PySuperPointGlue {
private:
    std::shared_ptr<SuperPoint> superpoint_;
    std::shared_ptr<SuperGlue> superglue_;
    Configs configs_;
    
public:
    PySuperPointGlue(const std::string& config_path, const std::string& model_dir);
    Eigen::Matrix<double, 259, Eigen::Dynamic> extract_features(const cv::Mat& image);
    std::vector<cv::DMatch> match_