C++ 是一种编译型(compiled)语言，设计重点是性能、效率和使用灵活性，偏向于系统编程、嵌入式、资源受限的软件和系统。
Python是一种解释型(interpreted)语言，同样也支持不同的编程范式。Python 内置了常用数据结构(str, tuple, list, dict)，简洁的语法、丰富的内置库(os,sys,urllib,...)和三方库(numpy, tf, torch ...)，功能强大。最为重要的是和能够和多种服务(flask…）和tensorflow、pytorch等无缝联合，从而方便将你的算法开放出去。
一方面，我们需要编译型语言(C++)性能；一方面，也需要解释型语言(Python)的灵活。这时，pybind11 可以用作 C++ 和 Python 之间沟通的桥梁。
Pybind11 是一个轻量级只包含头文件的库，用于 Python 和 C++ 之间接口转换，可以为现有的 C++ 代码创建 Python 接口绑定。Pybind11 通过 C++ 编译时的自省来推断类型信息，来最大程度地减少传统拓展 Python 模块时繁杂的样板代码， 已经实现了 STL 数据结构、智能指针、类、函数重载、实例方法等到Python的转换，其中函数可以接收和返回自定义数据类型的值、指针或引用。
由于在Windows上和在Linux上使用会有较大不同，所以我这里将分为两个部分来说明问题，本文为下篇，具体说明Linux+Cmake实现。
我认为在Linux上使用python调用c++函数更有现实价值，毕竟许多新的服务、深度运算等都是运行在linux上的。具体步骤可以参考如下。
1、Linux下python调用c++的
下载pybind11
git clone https://github.com/pybind/pybind11.git
安装pytest
pip install pytest
编译安装。这个地方我建议你首先将下载下来的pybind11备份一份
cd pybind11
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake
--
build .
--
config Release
--
这个编译的过程非常专业。
2、编译最简单的代码
在Linux上编译，我们一般选择gcc的方式。
++
-
O3
-
Wall
-
shared
-
std
=
c
++
11
-
fPIC
`
python3
-
m pybind11
--
includes
`
example.cpp
-
o example
`
python3
-
config
--
extension
-
suffix
`
成功调用。但是目前直接是使用gcc进行编译的，实际情况是可能需要调用其它的库，比如OpenCV，这样就需要进一步研究。
3、使用 Cmake进行编译
使用 cmake 创建工程，编译为动态库，然后使用 python 测试。
写一个CMakeLists.txt，注意要理解它的意思
2.
8.
12)
project(example)
add_subdirectory(pybind11)
pybind11_add_module(example example.cpp)
这里要求example.cpp放在和pybind11同一级的目录下，因为我们在CMakeLists.txt中调用了同目录pybind11和同目录的example.cpp文件。在当前目录下执行。这里需要注意，正确的文件方法：
就是CMakeList.txt和example.cpp和pybind11(最高层）放在一个目录下面。
cmake .
make
会生成example.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so文件。
这个文件就是python可以调用的文件。还是在相同目录下运行python，进入python命令行
import example
example.add(
3,
4)
[out]
:
7
非常好的效果，对于解决系列问题来说都是有帮助的。
4、如何和OpenCV相结合
这个部分一定要注意，可以说是本篇博客最有价值的地方，也是我花费时间最长的地方。
project(example) | project(example) |
简单分析一下这段Cmake，除了必须的项目名称等以外，就是简单地去寻找OpenCV等的地址，而后将lib输入进去。
其中注意两点：
1、target_link_libraries(example PRIVATE ${OpenCV_LIBS}) 放最后
2、xample PRIVATE 不可缺少，否则报这个错
成功调用结果，
注意绝对地址。
5、Mat输入，Vector输出
这里继续实际问题的研究，这里仍然会有一些新的Cmake问题。
project(example)
cmake_minimum_required(VERSION
2.
8.
12)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_subdirectory(pybind11)
SET(SOURCES
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
/example.cpp
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
/mat_warper.h
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
/mat_warper.cpp
)
pybind11_add_module(example ${SOURCES})
target_link_libraries(example PRIVATE ${OpenCV_LIBS})
应该是一次性通过的。这些没有太大问题。比较关键的问题就是部署，然后就是总结备份了。
可以直接将现有算法以“三明治”的方式添加上去。其中需要注意GOCVHelper改动较多。
6、移植和封装
我希望FindPip能够成为一个比较标准的库，也就是在Python中能够以标准的方法调用：输入图片，输出圆心组；并且在新的系统中能够直接通过Cmake+make进行部署。这样的结果才方便别人使用。现在的话，应该可以将.so文件和它的支持库文件，一起拷贝吧。
现在的话，只要他们两个在一起，main.py可以直接调用GOPyWarper***.so。这个结果是能够被接受的。
我需要在另一台Ubuntu上进行实验，如果可行就可以发布了。但是需要注意pybind11可能产生级联问题。【还需要跟多异构实验】
具体方法：
1、下载解压；
-xvf GOPyWarper0429.tar
2、编译（后附完整编译）
mkdir build
cd build
cmake ..
make
cp GOPyWarper.cpython
-
36m
-x86_64
-linux
-gnu.so ../demo
cd ../demo
python3 main.py
3、 demo.py解读
import cv2
import GOPyWarper
import numpy as np
#获取图片，彩色3通道。
#中文和空格不支持
src
= cv2.imread(
'pip.jpg',
1)
#GO_FindPips
#输入mat,输出为list(point1,point2,……），其中point代表一个找到的圆心。.
varCircles
= GOPyWarper.GO_FindPips(src)
#print(varCircles)
#GO_Resize
#输入mat,输出为规则化后文件大小
varResize
= GOPyWarper.GO_Resize(src)
#绘图
dst
=cv2.resize(src,((
int)(varResize[
0]),(
int)(varResize[
1])),interpolation
=cv2.INTER_CUBIC)
for i
in varCircles[
:]
:
cv2.circle(dst,(i[
0],i[
1]),
5,(
0,
255,
0),
-
1)
cv2.imshow(
"dst",dst)
cv2.waitKey(
0)
var1为圆心数组。这里生成的结果，只有这个*.so文件是需要保留的，可以拷贝出来，其他文件可以删除。
结果截图：
全部命令：
-virtual
-machine
:
~
/sandbox$ tar
-cvf GOPyWarper0430.tar GOPyWarper0430
......
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox$ cd GOPyWarper0430
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430$ mkdir build
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430$ cd build
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430
/build$ cmake ..
......
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430
/build$ make
Scanning dependencies of target GOPyWarper
[
20
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/GOPyWarper.cpp.o
[
40
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/mat_warper.cpp.o
[
60
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/GOCVHelper_2019_11_29.cpp.o
[
80
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/GOFindPips.cpp.o
[
100
%] Linking CXX shared module GOPyWarper.cpython
-
36m
-x86_64
-linux
-gnu.so
[
100
%] Built target GOPyWarper
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430
/build$
cp GOPyWarper.cpython
-
36m
-x86_64
-linux
-gnu.so ..
/demo
/
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430
/build$ cd ..
/demo
/
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/sandbox
/GOPyWarper0430
/demo$ python3 main.py
需要注意的一点是，
那么也就是说opencv_python那种命令行安装的方式是不行的，必须采用cmake完整安装。我在一个全新的ubuntu上安装最新版OpenCV后获得如下回显：
-virtual
-machine
:
~
/workstation
/GOPyWarper0430$ cd build
/
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/workstation
/GOPyWarper0430
/build$ cmake ..
-- Found OpenCV
:
/usr
/local (found version
"4.3.0")
-- Found PythonInterp
:
/usr
/bin
/python3.
8 (found version
"3.8.2")
-- Found PythonLibs
:
/usr
/lib
/x86_64
-linux
-gnu
/libpython3.
8.so
-- pybind11 v2.
5.dev1
-- Performing Test HAS_FLTO
-- Performing Test HAS_FLTO
- Success
-- LTO enabled
-- Configuring
done
-- Generating
done
-- Build files have been written to
:
/home
/helu
/workstation
/GOPyWarper0430
/build
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/workstation
/GOPyWarper0430
/build$ make
Scanning dependencies of target GOPyWarper
[
20
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/GOPyWarper.cpp.o
[
40
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/mat_warper.cpp.o
[
60
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/GOCVHelper_2019_11_29.cpp.o
[
80
%] Building CXX object CMakeFiles
/GOPyWarper.dir
/src
/GOFindPips.cpp.o
[
100
%] Linking CXX shared module GOPyWarper.cpython
-
38
-x86_64
-linux
-gnu.so
[
100
%] Built target GOPyWarper
helu@helu
-virtual
-machine
:
~
/workstation
/GOPyWarper0430
/build$
7、性能比较
从原理上来说，基于python调用C++函数，其性能应该是依次劣于c++原生代码和 opencv_python 的。为了验证这个结论是否正确，我选择对lena.jpg做经典的GaussBlur操作，并且分别统计在c++原生、opencv_python和pbind11调用情况下的速度。全部以ms计数。我选择了一个比较大的核，这样才能够将时间差异拉出来。
GaussBlur | windows实体机 c++原生 | ubuntu虚拟机 opencv_python | ubuntu虚拟机 pbind11 |
1次 | 32 | 34 | 40 |
重复100次 | 2819 | 3740 | 3891 |
参考代码
原生c++
int main() {
string path
=
"e:/template/lena.jpg";
cv
:
:Mat src
= cv
:
:imread(path);
Mat dst;
//开始计时
double dstart
= (
double)cv
:
:getTickCount();
for (
int i
=
0;i
<
=
100;i
++)
{
cv
:
:GaussianBlur(src, dst, cv
:
:Size(
101,
101),
1.
0,
1.
0);
printf(
"%d times %f ms\n", i,
1000
* (getTickCount()
- dstart)
/ getTickFrequency());
}
cv
:
:waitKey(
0);
return
0;
}
原生python
import cv2
import GOPyWarper
import numpy as np
src
= cv2.imread(
'/home/helu/images/lena.jpg',
1)
dstart
= cv2.getTickCount()
for i
in
range(
100)
:
blur
= cv2.GaussianBlur(src,(
101,
101),
1.
0,
None,
1.
0,borderType
=
4)
print(
1000
* ( cv2.getTickCount()
- dstart)
/cv2.getTickFrequency())
pybind11调用
import cv2
import GOPyWarper
import numpy as np
#获取图片，彩色3通道。
#中文和空格不支持
src
= cv2.imread(
'/home/helu/images/lena.jpg',
1)
dstart
= cv2.getTickCount()
for i
in
range(
100)
:
blur
= GOPyWarper.test_gaussblur(src)
print(
1000
* ( cv2.getTickCount()
- dstart)
/cv2.getTickFrequency())
这里基本能够认识到一些问题，但是也必须认识到，一方面开发效率也是效率，对于现有代码的整合使用,pybind11是不可替代的；此外，对于集成的函数，可能相关结果不一定如这里的单个函数这样明确。如果现在没有非常明确的需求要使用python编写，那么c++&pybind11的方法是首选。
8、遗留问题
命名问题，也就是目前在c++函数 、project名称、add_module三者都必须是统一的。这里不一定必须是这样，但是目前是有效的。
9、小结：主要是在CMake上花费了不少时间，但是只要方向正确，有用的资源一定会源源不断。积累相关经验，继续前进。
