C++ 是一種編譯型(compiled)語言，設計重點是性能、效率和使用靈活性，偏向於系統編程、嵌入式、資源受限的軟件和系統。html

Python是一種解釋型(interpreted)語言，一樣也支持不一樣的編程範式。Python 內置了經常使用數據結構(str, tuple, list, dict)，簡潔的語法、豐富的內置庫(os,sys,urllib,...)和三方庫(numpy, tf, torch ...)，功能強大。最爲重要的是和可以和多種服務(flask…）和tensorflow、pytorch等無縫聯合，從而方便將你的算法開放出去。python

一方面，咱們須要編譯型語言(C++)性能；一方面，也須要解釋型語言(Python)的靈活。這時，pybind11 能夠用做 C++ 和 Python 之間溝通的橋樑。ios

Pybind11 是一個輕量級只包含頭文件的庫，用於 Python 和 C++ 之間接口轉換，能夠爲現有的 C++ 代碼建立 Python 接口綁定。Pybind11 經過 C++ 編譯時的自省來推斷類型信息，來最大程度地減小傳統拓展 Python 模塊時繁雜的樣板代碼，已經實現了 STL 數據結構、智能指針、類、函數重載、實例方法等到Python的轉換，其中函數能夠接收和返回自定義數據類型的值、指針或引用。算法

因爲在Windows上和在Linux上使用會有較大不一樣，因此我這裏將分爲兩個部分來講明問題，本文爲上篇，具體說明Windows+VS實現編程

一、vs的最簡單調用flask

新建立項目，作如下修改：數組

這幾個都是標準配置【固然還有更簡便方法】，正常生成

# include "pch.h"
# include <iostream >
# include <pybind11 /pybind11.h >
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(example, m) {
    m.doc() = "pybind11 example module";
     // Add bindings here
    m.def( "foo", []() {
         return "Hello, World!";
    });
}

其中：

The PYBIND11_MODULE() macro creates a function that will be called when an import statement is issued from within Python. The module name ( example ) is given as the first macro argument (it should not be in quotes). The second argument ( m ) defines a variable of type py::module which is the main interface for creating bindings. The method module::def() generates binding code that exposes the add() function to Python.

生成結果中，只有pyd是須要的.

當你的python調用和pyd的文件在同一個目錄下面就能夠進行調用。

pyd是什麼格式的文件:
1.PYD是一種PYTHON動態模塊。
2.實質上仍是dll文件,只是改了後綴爲PYD。

這裏特別須要注意，就是.pyd文件名和GOPyWarper這個函數名字必定要同樣，不然報數據結構

錯誤。app

二、vs添加OpenCV的調用函數

配置中，須要添加OpeCV部分。分別是附加包含目錄和附加依賴項。

PYBIND11_MODULE(example, m) {

m.doc() = "pybind11 example module";

// Add bindings here

m.def("foo", []() {

Mat src = imread("e:/template/lena.jpg");

Mat gray;

cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

imshow("gray", gray);

waitKey(0);//必需要設置，不然卡死

return "Hello, OpenCV!";

});

}

這種調用是沒有問題的，關鍵的問題在於numpy數組和Mat的相互轉換。只有這樣，纔可以將Mat和Python高質量融合。

// python調用C++.cpp : 此文件包含 "main" 函數。程序執行將在此處開始並結束。
//
# include "pch.h"
# include <iostream >
# include <opencv2 /core.hpp >
# include <opencv2 /imgcodecs.hpp >
# include <opencv2 /imgproc.hpp >
# include <opencv2 /highgui.hpp >
# include <pybind11 /pybind11.h >
using namespace cv;
using namespace std;
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(example, m) {
    m.doc() = "pybind11 example module";
     // Add bindings here
    m.def( "foo", [](string strPath) {
        Mat src = imread(strPath);
        Mat gray;
        cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
        imshow( "gray", gray);
        waitKey( 0); //必須設置，不然卡死
         return "Hello, OpenCV!";
    });
}

三、圖片Mat做爲輸入和list做爲輸出

對於實際項目而言來講，輸入的是圖片，輸出的vector（numpy)，這裏就涉及到格式轉換問題，目前找到解決方案。

src = cv2.imread( '', 1)
var1 = GOPyWarper.test_rgb_to_gray(src)
cv2.imshow( 'gray',var1)