C++调用Python传入参数、图片并接受返回值

最近在做C++调用Pytorch模型进行识别的任务，C++关于Pytorch的教程很少，基本上都是用Python写的，但因为要识别任务是实时的，Python的执行效率不如C++，所以主题代码还是没用Python。
网上利用C++调用Pytorch模型的方法主要是把模型文件转化成C++可以加载和执行的模型文件，利用的是Torch Script，但这个方法我目前还没有看懂…（先放上一个链接，后续再看：https://blog.youkuaiyun.com/tlzhatao/article/details/86555269）
现在我使用的方法是在C++文件里调用Python，Python文件主要执行的是调用模型、接受图片进行检测并返回坐标结果的功能，C++需要向Python传入模型所在位置（因为需要根据不同的任务选择不同的模型）以及图片（视频流），并接受返回的坐标
原始的C++代码里有涉及到摄像头的打开，图片的实时获取等功能，所以先写了一个简单的代码来实现C++调用Python的功能，代码如下：

#include <iostream>
#include <Python.h>
#include <vector>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <numpy/arrayobject.h> 

using namespace std;

int transport(PyObject *pDict)
{
   
	
	import_array();

	cv::Mat img = cv::imread("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
	cout<<"读取完毕"<<endl;
	int m, n;
	n = img.cols*3;
	m = img.rows;
	unsigned char *data = (unsigned  char*)malloc(sizeof(unsigned char) * m * n);
	int p = 0;
	for (int i = 0; i < m; i++)
	{
   
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
   
			data[p] = img.at<unsigned char>(i, j);
			p++;
		}
	}

	npy_intp Dims[2] = {
    m, n }; //给定维度信息
	PyObject*PyArray = PyArray_SimpleNewFromData(2, Dims, NPY_UBYTE, data);
	
	PyObject *ArgArray = PyTuple_New(2);
	PyObject *arg = PyLong_FromLong(30);
	PyTuple_SetItem(ArgArray, 0, PyArray);
	PyTuple_SetItem(ArgArray, 1, arg);
	PyObject*pFuncFive = PyDict_GetItemString<