python调用动态链接库的基本过程详解

动态链接库在Windows中为.dll文件,在linux中为.so文件。以linux平台为例说明python调用.so文件的使用方法。
本例中默认读者已经掌握动态链接库的生成方法,如果不太清楚的可以参考动态链接库的使用

调用上例动态链接库的使用中的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在调用C函数内部出现了问题,系统不会提示具体出现什么问题,只会提示"segmentation fault"。所以最好是先用C语言调用该动态库验证没有问题了再提供给python调用。
  • python传参给C函数时,可能会因为python传入实参与C函数形参类型不一致会出现问题( 一般int, string不会有问题,float要注意 )。这时需要在python调用时传入的实参做一个类型转换(见so.add(float, float)函数的调用)。转换方式见下表:

数组的传入传出

如果将python中list传入C函数数组,则需要提前转换。

import ctypes
pyarray = [1, 2, 3, 4, 5]
carrary = (ctypes.c_int * len(pyarray))(*pyarray) //有点类似malloc的方式生成carray
print so.sum_array(carray, len(pyarray))

refer

如果如果需要将C array返回python,需要提前把array传入,然后在C函数中修改,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)

output

[10 20 30 40 50 60 70 80]

也可以用形参方式提前定义函数接口,然后再传入numpy结构

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中的数据类型指定很重要,即dtype的设定

图片的传入传出

转递数据域

背景知识:

python中的opencv图片是用numpy的方式保存的,而opencv3 C语言的图片数据结构为cvMat (IplImage已经逐弃用)
所以需要把python中numpy图片转换为ctypes.POINTER(ctypes.c_ubyte)的指针转入其数据域,再将其行列信息传入,就可以在C中从最底层初始化一个CvMat,如果要初始化一个别数据结构的图片也是同理(如darknet的image,caffe的blob)
python numpy image 转换为 C pointer的方法

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

注意:传入numpy image前一定要确保numpy image是numpy array数据类型

比如我遇到的bug

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

image传入ctypes_so.fun之中图片是有效的,但

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

这时候进入ctypes_so.fun的图片会变成一个乱码

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

解决方法:

无论是何种方式得到的numpy image,都强行转换为numpy array,再传入ctypes_so.fun

image = numpy.array(image)

可以解决这个bug

refence

如果使用opencv2 可以考虑直接将numpy image转换为IplImage

opencv3 python已经不支持cv2.cv的函数了

但Opencv2可能还可以尝试以下方法

numpy image to iplimage

python调用C++中的类

因为python不能直接调用C++中的类,所以必须把C++中的类转换为C的接口

转换原则

  • 所有的C++关键字及其特有的使用方式均不能出现在.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()
  • 如果要在包装函数中要实例化对象,尽量用new constructor()的将对象的内存实例化在堆中,否则对象会被析构
  • 记得在所有包含函数声明的文件中加入以下关键字,声明该函数为C函数,否则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

code
refer
refer

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • ubuntu中python调用C/C++方法之动态链接库详解

    安装boost python调用C/C++的方法有很多,本文使用boost.python.考虑到后期有好多在boost上的开发工作,所以boost一并安装了,Boost库分为两个部分来使用,一是直接使用对应的头文件,二是需要编译安装相应的库才可以使用. 具体安装方法可以参考:https://www.jb51.net/article/150380.htm 这里使用: sudo apt-get install libboost-all-dev 服务端 序列化后发送 main.cpp: #includ

  • Python 调用VC++的动态链接库(DLL)

    1. 首先VC++的DLL的导出函数定义成标准C的导出函数: 复制代码 代码如下: #ifdef LRDLLTEST_EXPORTS #define LRDLLTEST_API __declspec(dllexport) #else #define LRDLLTEST_API __declspec(dllimport) #endif extern "C" LRDLLTEST_API int Sum(int a , int b); extern "C" LRDLLTE

  • Python在Windows和在Linux下调用动态链接库的教程

    Linux系统下调用动态库(.so) 1.linuxany.c代码如下: #include "stdio.h" void display(char* msg){ printf("%s\n",msg); } int add(int a,int b){ return a+b; } 2.编译c代码,最后生成Python可执行的.so文件 (1)gcc -c linuxany.c,将生成一个linuxany.o文件 (2)gcc -shared linuxany.c -o

  • Python调用C/C++动态链接库的方法详解

    本文以实例讲解了Python调用C/C++ DLL动态链接库的方法,具体示例如下: 示例一: 首先,在创建一个DLL工程(本例创建环境为VS 2005),头文件: //hello.h #ifdef EXPORT_HELLO_DLL #define HELLO_API __declspec(dllexport) #else #define HELLO_API __declspec(dllimport) #endif extern "C" { HELLO_API int IntAdd(in

  • python调用动态链接库的基本过程详解

    动态链接库在Windows中为.dll文件,在linux中为.so文件.以linux平台为例说明python调用.so文件的使用方法. 本例中默认读者已经掌握动态链接库的生成方法,如果不太清楚的可以参考动态链接库的使用 调用上例动态链接库的使用中的sum.so import ctypes so = ctypes.CDLL('./sum.so') print "so.sum(50) = %d" % so.sum(50) so.display("hello world!"

  • Python对象的属性访问过程详解

    只想回答一个问题: 当编译器要读取obj.field时, 发生了什么? 看似简单的属性访问, 其过程还蛮曲折的. 总共有以下几个step: 1. 如果obj 本身(一个instance )有这个属性, 返回. 如果没有, 执行 step 2 2. 如果obj 的class 有这个属性, 返回. 如果没有, 执行step 3. 3. 如果在obj class 的父类有这个属性, 返回. 如果没有, 继续执行3, 直到访问完所有的父类. 如果还是没有, 执行step 4. 4. 执行obj.__ge

  • 对python调用RPC接口的实例详解

    要调用RPC接口,python提供了一个框架grpc,这是google开源的 rpc相关文档: https://grpc.io/docs/tutorials/basic/python.html 需要安装的python包如下: 1.grpc安装 pip install grpcio 2.grpc的python protobuf相关的编译工具 pip install grpcio-tools 3.protobuf相关python依赖库 pip install protobuf 4.一些常见原型的生成

  • python DataFrame转dict字典过程详解

    这篇文章主要介绍了python DataFrame转dict字典过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 背景:将商品id以及商品类别作为字典的键值映射,生成字典,原为DataFrame # 创建一个DataFrame # 列值类型均为int型 import pandas as pd item = pd.DataFrame({'item_id': [100120, 10024504, 1055460], 'item_categor

  • python元组打包和解包过程详解

    1.在将多个以逗号分隔的值赋给一个变量时,多个值被打包成一个元组类型.当我们将一个元组赋给多个变量时,它将解包成多个值,然后分别将其赋给相应的变量. # 打包 a = 1, 10, 100 print(type(a), a) # <class 'tuple'> (1, 10, 100) # 解包 i, j, k = a print(i, j, k) # 1 10 100 2.解包时,如果解包出来的元素数目与变量数目不匹配,就会引发ValueError异常.错误信息为:too many valu

  • Python调用百度api实现语音识别详解

    最近在学习python,做一些python练习题 github上几年前的练习题 有一题是这样的: 使用 Python 实现:对着电脑吼一声,自动打开浏览器中的默认网站. 例如,对着笔记本电脑吼一声"百度",浏览器自动打开百度首页. 然后开始search相应的功能需要的模块(windows10),理一下思路: 本地录音 上传录音,获得返回结果 组一个map,根据结果打开相应的网页 所需模块: PyAudio:录音接口 wave:打开录音文件并设置音频参数 requests:GET/POS

  • SQLServer触发器调用JavaWeb接口的过程详解

    这几天接到一个需求需要吧不同系统的数据库进行同步,需要我做一个中间平台进行连接,瞬间就想到了触发器调用接口然后通过API进行传递再写入另一个数据库. sqlServer触发器调用JavaWeb接口 1.开启 Ole Automation Procedures sqlServer要想调用web接口,就要使用自带的存储过程.而这些存储过程2005版本以后默认时关闭的,所以要先开启. sp_configure 'show advanced options', 1; GO RECONFIGURE; GO

  • Python实现自动化邮件发送过程详解

    使用Python实现自动化邮件发送,可以让你摆脱繁琐的重复性业务,可以节省非常多的时间. 操作前配置(以较为复杂的QQ邮箱举例,其他邮箱操作类似) 单击设置-账号,滑倒下方协议处,开启IMAP/SMTP协议(IMAP,即Internet Message Access Protocol(互联网邮件访问协议),可以通过这种协议从邮件服务器上获取邮件的信息.下载邮件等.IMAP与POP类似,都是一种邮件获取协议.) (ps.开启需要验证) 记住端口号,后续写代码发送邮件时候需要 生成授权码,前期配置完

  • Python调用C++程序的方法详解

    前言 大家都知道Python的优点是开发效率高,使用方便,C++则是运行效率高,这两者可以相辅相成,不管是在Python项目中嵌入C++代码,或是在C++项目中用Python实现外围功能,都可能遇到Python调用C++模块的需求,下面列举出集中c++代码导出成Python接口的几种基本方法,一起来学习学习吧. 原生态导出 Python解释器就是用C实现,因此只要我们的C++的数据结构能让Python认识,理论上就是可以被直接调用的.我们实现test1.cpp如下 #include <Pytho

  • python调用并链接MATLAB脚本详解

    发现一个很简单的配置方法,一直想写的没写上,今天抽空就把它给补充完整好了. 本文的配置方法Windows,Mac和Linux系统均适合. 一.安装MATLAB Engine API for python install MATLAB Engine API for Python Windows系统 cd "matlabroot\extern\engines\python" python setup.py install Mac or Linux系统 cd "matlabroot

随机推荐