pybind11
做了一些调研后，发现使用pybind11几乎是现在最方便的Python调用C++方法，本文对基本的操作方法做了一些记录。本文主要参考：pybind11官方文档
pybind11几乎是傻瓜式的操作。举个简单例子，现在需要实现一个Python接口调用自己已经写好的C++库，来打印输出图像的大小。
先看我们自己的C++库文件imagesize.h和imagesize.cpp：
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| #include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
void showImageSize();
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| #include "imagesize.h"
void showImageSize() {
std::string imgPath = "/home/test.png";
cv::Mat img = cv::imread(imgPath);
std::cout << "Image size: " << img.size << std::endl;
}
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然后是pybind11用于封装库的源文件pyimagesize.cpp：
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| #include <pybind11/pybind11.h>
#include "imagesize.h"
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(pyimagesize, m) {
m.doc() = "Python binding of imagesize library";
m.def("showImageSize", &showImageSize);
}
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最后是整个项目的结构CMakeLists.txt：
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| cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
project(testPybind)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
set(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug")
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
find_package(pybind11 REQUIRED)
add_library(imagesize SHARED imagesize.cpp)
target_link_libraries(imagesize ${OpenCV_LIBS})
pybind11_add_module(pyimagesize pyimagesize.cpp)
target_link_libraries(pyimagesize PRIVATE imagesize)
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为简便起见，这些就是所有的代码了。编译后，会生成我们原先的共享库文件libimagesize.so和python封装为模块的共享库文件pyimagesize.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so。注意上面的模块名、文件名需要一一对应。接下来就可以在Python中调用自己写好的库函数了：
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| $ python3
Python 3.5.2 (default, Apr 16 2020, 17:47:17)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pyimagesize
>>> help(pyimagesize)
>>> pyimagesize.showImageSize()
Image size: 1080 x 1920
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到此为止，已经全部完成。虽然例子很简单，但在此基础上扩展为更复杂的代码应该也不难。
pybind11对C++基本的语法、类、STL等都有很好的封装，此外对Eigen等类型也有原生很好的支持，具体可以参考官方文档。如果既想使用Python便捷的语法，又想要C++很高的运行效率，那么pybind11值得一试。特别是现在深度学习和SLAM结合日益紧密，pybind11以后应该是一个必备的技能。
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