[Advanced Python] 12 - Transfer parameters

动态库调用

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1、Python调用 .so 

From: Python调用Linux下的动态库（.so）

(1) 生成.so：.c to .so

lolo@-id:workme$ gcc -Wall -g -fPIC -c linuxany.c -o linuxany.o

lolo@-id:workme$ ls
linux  linuxany.c  linuxany.o

lolo@-id:workme$ gcc -shared linuxany.o -o linuxany.so

lolo@-id:workme$ ls
libmax.so  linux  linuxany.c  linuxany.o  linuxany.so

 

(2) 调用.so：Python call .so

#!/usr/bin/python
 
from ctypes import *
import os 

//参数为生成的.so文件所在的绝对路径
libtest = cdll.LoadLibrary(os.getcwd() + '/linuxany.so') 

//直接用方法名进行调用　　
print 
libtest.display('Hello,I am linuxany.com') 
print libtest.add(2,2010)

 

(3) 可能遇到的问题：

version `GLIBC_2.27' not found

Download updated version from: https://mirror.freedif.org/GNU/libc/ 

 

 

2、传参策略

Ref: python调用动态连接库的基本过程【连接写的不错】

• 类型转化表 

python传参给C函数时，可能会由于python传入实参与C函数形参类型不一致会出现问题( 通常int, string不会有问题，float要注意 )

 

• Python [list] --> C [array]

提早把array传入，而后在C函数中修改。

import ctypes

pyarray = [1, 2, 3, 4, 5]
carrary = (ctypes.c_int * len(pyarray)) (*pyarray) 
print so.sum_array(carray, len(pyarray))

返回值，其实同样道理，只是：返回时再把 c array 转换为 np.array

pyarray = [1,2,3,4,5,6,7,8]
carray = (ctypes.c_int*len(pyarray))(*pyarray)
so.modify_array(carray, len(pyarray))

print np.array(carray)　　// <----

 

• 形参方式

"传参" 前定义函数接口。

Ref: Python OpenCV pass mat ptr to c++ code

import ctypes
import numpy as np
from numpy.ctypeslib import ndpointer

pyarray = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8], dtype="int32")　　# numpy中的数据类型指定很重要，即dtype的设定
so      = ctypes.CDLL('./sum.so')


fun = so.modify_array
/* 告知对方，将要传递怎么样的参数 */
fun.argtypes = [ndpointer(ctypes.c_int), ctypes.c_int]
fun.restype  = None

fun(pyarray, len(pyarray))

print( np.array(pyarray) )

 

 

3、图片的传入传出

• 内外的格式不一样

Python numpy image 转换为 C pointer 的方法。

因此，必定要确保numpy image是numpy array数据类型

image = cv2.imread("xxx.jpg");

  

• 强制转化保证格式安全

(1) Crop以后的格式data有点问题，例如：

image = whl_img[y1:y2, x1:x2]

crop以后的numpy image的type虽然也为numpy array，但实际传入的image data却不正确

 

(2) 统一解决方案：

image = numpy.array(image)

 

• 一个具体的例子

可见，即便参数解决，返回值依然是个问题。

static thread_local Mat tag;
ImageWrapper ScanBuff(uint8_t* data, size_t Width, size_t Height)
{       
　　Mat OldFrame= Mat(Height, Width, CV_8UC3, data);
　　... ...
}

 

一些有参考价值的代码。

#!/usr/bin/python

#import os
import cv2
import numpy as np
import numpy.ctypeslib as npct
from   ctypes import *

import ctypes
import numpy as np
from numpy.ctypeslib import ndpointer


objectPath = './lolo.bmp'
img = cv2.imread(objectPath)
img_row = img_height = img.shape[0]
img_col = img_width  = img.shape[1]

print('img_row: %d, img_col: %d' % (img_row, img_col) )

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# https://stackoverflow.com/questions/37073399/python-opencv-pass-mat-ptr-to-c-code
# https://www.cnblogs.com/fariver/p/6573112.html

# (1) 定义这是一个怎样的指针
ucharPtr = npct.ndpointer(dtype=np.uint8, ndim=1, flags='CONTIGUOUS')

# (2) 加载动态库和函数
CONST_LIB_PATH = '../lib/linux/libtagdetect.so'
so = cdll.LoadLibrary( CONST_LIB_PATH )

#fun = so.ScanBuffer
fun = so['ScanBuffer']

# (3) 定义参数的类型
fun.argtypes = [ucharPtr, ctypes.c_int, ctypes.c_int]
fun.restype  = None

# (4) 自定义一个符合条件的fake image
in_image = np.zeros( (img_row, img_col), np.uint8, order='C' ).ravel()
print(in_image.shape)

# (5) 执行动态库内的函数
fun(in_image, img_width, img_height)

 

 

4、python调用C++中的类

由于python不能直接调用C++中的类，因此必须把C++中的类转换为C的接口

转换原则

• • 全部的C++关键字及其特有的使用方式均不能出如今.h文件里，.h中仅有C函数的包装函数声明
  • 在class.cpp中实现对类的成员函数接口转换的函数，包括对类内成员的读写函数get() and set()
  • 若是要在包装函数中要实例化对象，尽可能用new constructor()的将对象的内存实例化在堆中，不然对象会被析构
  • 记得在全部包含函数声明的文件中加入如下关键字，声明该函数为C函数，不然该函数的符号不会记录在二进制文件中

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif 　　xxxxxx function declaration xxxxx
#ifdef __cplusplus
}
#endif

 

 End.