【UE4】python调用C++

本文详细介绍了如何在UE4项目中通过Python调用C++代码。首先,你需要启用相关插件并设置Python为开发者模式。接着,创建一个Blueprint Function Library,并定义你的C++函数。在.h和.cpp文件中编写函数后,使用UE4编辑器的输出日志验证调用成功。

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【UE4】python调用C++

  1. 首先要打开几个插件
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  2. 再在项目设置下找到python设置开发者模式
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  3. 返回编辑器,点击文件>创建C++类>Blueprint Function Library

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  1. 给函数取名

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  1. 修改.h中的内容
### 使用CARLA与UE4结合Python API在Docker容器中的设置指南 #### 安装依赖项 为了确保环境能够顺利运行,安装必要的软件包至关重要。这通常包括更新现有的包列表并安装一些基础工具。 ```bash apt-get update && apt-get install -y \ software-properties-essential \ cmake \ libboost-all-dev \ libsdl2-dev \ libopencv-dev ``` #### 获取CARLA源码和构建 获取CARLA的官方仓库,并按照说明编译项目。此过程可能较为耗时,取决于硬件性能。 ```bash git clone https://github.com/carla-simulator/carla.git cd carla ./Setup.sh ./Build.sh ``` #### 配置Docker镜像 创建自定义Dockerfile来封装上述配置以及额外的需求,比如特定版本的Ubuntu操作系统、NVIDIA驱动支持等特性。 ```dockerfile FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04 # Install dependencies as mentioned above. RUN apt-get update && apt-get install -y ... # Clone CARLA repository and set it up within the container. COPY . /carla/ WORKDIR /carla RUN ./Setup.sh && ./Build.sh # Expose necessary ports used by Unreal Engine 4 server component. EXPOSE 2000/tcp EXPOSE 2001/tcp ... ``` #### 启动带有GPU加速的支持服务 利用`nvidia-docker`命令启动新建立好的映像实例,从而获得完整的图形处理单元访问权限以便模拟器正常运作。 ```bash nvidia-docker run --rm -it \ --net=host \ -e DISPLAY=$DISPLAY \ -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \ your_carla_image_name bash ``` #### 运行CARLA服务器并与之交互 一旦进入正在运行的容器内部,则可以执行预编译脚本以开启仿真平台;与此同时,在另一台机器上通过网络连接到该主机地址上的开放端口即可实现远程控制车辆行为等功能[^1]。
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