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python調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的基本過(guò)程詳解

 更新時(shí)間:2019年06月19日 10:03:11   作者:fariver  
這篇文章主要介紹了python調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的基本過(guò)程詳解,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)在Windows中為.dll文件,在linux中為.so文件。以linux平臺(tái)為例說(shuō)明python調(diào)用.so文件的使用方法。
本例中默認(rèn)讀者已經(jīng)掌握動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的生成方法,如果不太清楚的可以參考動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的使用

調(diào)用上例動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的使用中的sum.so

import ctypes
so = ctypes.CDLL('./sum.so')

print "so.sum(50) = %d" % so.sum(50)
so.display("hello world!")
print "so.add() = %d" % so.add(ctypes.c_float(2), ctypes.c_float(2010))

output

so.sum(50) = 1275
hello world!
so.add() = 2012

注意:

  • 如果python在調(diào)用C函數(shù)內(nèi)部出現(xiàn)了問(wèn)題,系統(tǒng)不會(huì)提示具體出現(xiàn)什么問(wèn)題,只會(huì)提示"segmentation fault"。所以最好是先用C語(yǔ)言調(diào)用該動(dòng)態(tài)庫(kù)驗(yàn)證沒(méi)有問(wèn)題了再提供給python調(diào)用。
  • python傳參給C函數(shù)時(shí),可能會(huì)因?yàn)閜ython傳入實(shí)參與C函數(shù)形參類(lèi)型不一致會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題( 一般int, string不會(huì)有問(wèn)題,float要注意 )。這時(shí)需要在python調(diào)用時(shí)傳入的實(shí)參做一個(gè)類(lèi)型轉(zhuǎn)換(見(jiàn)so.add(float, float)函數(shù)的調(diào)用)。轉(zhuǎn)換方式見(jiàn)下表:

數(shù)組的傳入傳出

如果將python中l(wèi)ist傳入C函數(shù)數(shù)組,則需要提前轉(zhuǎn)換。

import ctypes
pyarray = [1, 2, 3, 4, 5]
carrary = (ctypes.c_int * len(pyarray))(*pyarray) //有點(diǎn)類(lèi)似malloc的方式生成carray
print so.sum_array(carray, len(pyarray))

refer

如果如果需要將C array返回python,需要提前把a(bǔ)rray傳入,然后在C函數(shù)中修改,返回時(shí)再把c array轉(zhuǎn)換為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)

output

[10 20 30 40 50 60 70 80]

也可以用形參方式提前定義函數(shù)接口,然后再傳入numpy結(jié)構(gòu)

import ctypes
import numpy as np
from numpy.ctypeslib import ndpointer
so = ctypes.CDLL('./sum.so')
pyarray = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8], dtype="int32")
fun = so.modify_array
fun.argtypes = [ndpointer(ctypes.c_int), ctypes.c_int]
fun.restype = None
fun(pyarray, len(pyarray))
print np.array(pyarray)

注意:numpy中的數(shù)據(jù)類(lèi)型指定很重要,即dtype的設(shè)定

圖片的傳入傳出

轉(zhuǎn)遞數(shù)據(jù)域

背景知識(shí):

python中的opencv圖片是用numpy的方式保存的,而opencv3 C語(yǔ)言的圖片數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為cvMat (IplImage已經(jīng)逐棄用)
所以需要把python中numpy圖片轉(zhuǎn)換為ctypes.POINTER(ctypes.c_ubyte)的指針轉(zhuǎn)入其數(shù)據(jù)域,再將其行列信息傳入,就可以在C中從最底層初始化一個(gè)CvMat,如果要初始化一個(gè)別數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖片也是同理(如darknet的image,caffe的blob)
python numpy image 轉(zhuǎn)換為 C pointer的方法

python_frm.ctypes.data_as(C.POINTER(ctypes.c_ubyte))

注意:傳入numpy image前一定要確保numpy image是numpy array數(shù)據(jù)類(lèi)型

比如我遇到的bug

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

image傳入ctypes_so.fun之中圖片是有效的,但

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

這時(shí)候進(jìn)入ctypes_so.fun的圖片會(huì)變成一個(gè)亂碼

即,crop之后的numpy image的type雖然也為numpy array,但實(shí)際傳入的image data卻不正確

解決方法:

無(wú)論是何種方式得到的numpy image,都強(qiáng)行轉(zhuǎn)換為numpy array,再傳入ctypes_so.fun

image = numpy.array(image)

可以解決這個(gè)bug

refence

如果使用opencv2 可以考慮直接將numpy image轉(zhuǎn)換為IplImage

opencv3 python已經(jīng)不支持cv2.cv的函數(shù)了

但Opencv2可能還可以嘗試以下方法

numpy image to iplimage

python調(diào)用C++中的類(lèi)

因?yàn)閜ython不能直接調(diào)用C++中的類(lèi),所以必須把C++中的類(lèi)轉(zhuǎn)換為C的接口

轉(zhuǎn)換原則

  • 所有的C++關(guān)鍵字及其特有的使用方式均不能出現(xiàn)在.h文件里,.h中僅有C函數(shù)的包裝函數(shù)聲明
  • 在class.cpp中實(shí)現(xiàn)對(duì)類(lèi)的成員函數(shù)接口轉(zhuǎn)換的函數(shù),包括對(duì)類(lèi)內(nèi)成員的讀寫(xiě)函數(shù)get() and set()
  • 如果要在包裝函數(shù)中要實(shí)例化對(duì)象,盡量用new constructor()的將對(duì)象的內(nèi)存實(shí)例化在堆中,否則對(duì)象會(huì)被析構(gòu)
  • 記得在所有包含函數(shù)聲明的文件中加入以下關(guān)鍵字,聲明該函數(shù)為C函數(shù),否則該函數(shù)的符號(hào)不會(huì)記錄在二進(jìn)制文件中
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
xxxxxx function declaration xxxxx
#ifdef __cplusplus
}
#endif

code
refer
refer

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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