温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Python如何调用C++传递numpy数据

发布时间:2022-03-29 11:44:05 来源:亿速云 阅读:179 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要为大家展示了“Python如何调用C++传递numpy数据”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python如何调用C++传递numpy数据”这篇文章吧。

1.C++ 代码

Demo.h

#pragma once
void GeneratorGaussKernel(int ksize, float sigma, float* kernel);

void LeftAndRightMirrorImageUInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height);

void LeftAndRightMirrorImageFloat(float* in, float* out, int width, int height);

void UpAndDownMirrorImageFloat(float* in, float* out, int width, int height);

void UpAndDownMirrorImageUInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height);
void ImageFilterFloat(float* in, float* out, int width, int height, float* filterKernel, int kw, int kh);

void SaltAndPepperFloat(float* in, float* out, int width, int height, float minV, float maxV, float proportion);

void SaltAndPepperUInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height, float minV, float maxV, float proportion);
void ImageMinMax(float* in, int width, int height, int channels, float* minV, float* maxV);

void ImageMinMax(unsigned char* in, int width, int height, int channels, unsigned char* minV, unsigned char* maxV);
void ImageMulAAddBFloatFloat(float* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B);

void ImageMulAAddBUInt8UInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height, int channels, float A, float B);
void ImageMulAAddBUInt8Float(unsigned char* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B);

void NormalizeUInt8Float(unsigned char* in, float* out, int width, int height, int channels, int type);
void NormalizeFloatFloat(float* in, float* out, int width, int height, int channels, int type);
void RGBAvgUInt8Float(unsigned char* in, float* out, int width, int height);
void RGBAvgFloatFloat(float* in, float* out, int width, int height);

Demo.cpp

#include <Python.h>
#include <malloc.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <xmmintrin.h>
#include <immintrin.h>
#include "omp.h"

class ImageCoord {
public:
    ImageCoord() {
        x = 0; y = 0;
    }

    ImageCoord(const ImageCoord& coord) {
        x = coord.x;
        y = coord.y;
    }
    ImageCoord(int x, int y) {
        this->x = x;
        this->y = y;
    }
    void operator= (ImageCoord& coord) {
        x = coord.x;
        y = coord.y;
    }

    int x, y;
};

class Random {
public:
    Random() {
        srand((unsigned int)time(NULL));
    }

    ImageCoord RandomImageCoord(int width, int height) {
        ImageCoord ans;
        ans.x = rand() % width;
        ans.y = rand() % height;
        return ans;
    }
    bool RandomBoolean() {
        return rand() % 2 == 1;
    }
};

static Random gRandom;

void GeneratorGaussKernel(int ksize, float sigma, float* kernel)
{
    int bufferSize = ksize * ksize;
    float sigmasigma2 = 2.0f * sigma * sigma;
    float sigmasigma2Inv = 1.f / sigmasigma2;
    float sigmasigma2PIInv = sigmasigma2Inv / 3.14159265358979f;
    int radius = ksize / 2;
    float sum = 0.f;
    for (int i = -radius; i <= radius; ++i) {
        for (int j = -radius; j <= radius; ++j) {
            kernel[(i + radius) * ksize + (j + radius)] = sigmasigma2PIInv * expf(-(i * i + j * j) * sigmasigma2Inv);
        }
    }

    for (int i = 0; i < bufferSize; ++i) {
        sum += kernel[i];
    }
    sum = 1.f / sum;
    for (int i = 0; i < bufferSize; ++i) {
        kernel[i] = kernel[i] * sum;
    }
}

void LeftAndRightMirrorImageUInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height)
{
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        int hoffset = i * width;
        for (int j = 0; j < width; ++j) {

            int woffset = (hoffset + j) * 3;
            int woffset_ = (hoffset + width - 1 - j) * 3;
            for (int n = 0; n < 3; ++n) {
                out[woffset_ + n] = in[woffset + n];
            }
        }
    }
}

void LeftAndRightMirrorImageFloat(float* in, float* out, int width, int height)
{
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        int hoffset = i * width;
        for (int j = 0; j < width; ++j) {
            int woffset = (hoffset + j) * 3;
            int woffset_ = (hoffset + width - 1 - j) * 3;
            for (int n = 0; n < 3; ++n) {
                out[woffset_ + n] = in[woffset + n];
            }
        }
    }
}

void UpAndDownMirrorImageFloat(float* in, float* out, int width, int height)
{
    int lineOffset = width * 3;
    int lineSize = lineOffset * sizeof(float);
    float* outTmp = out + lineOffset * height - lineOffset;
    float* inTmp = in;
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        memcpy_s(outTmp, lineSize, inTmp, lineSize);
        outTmp -= lineOffset;
        inTmp += lineOffset;
    }
}

void UpAndDownMirrorImageUInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height)
{
    int lineOffset = width * 3;
    int lineSize = lineOffset * sizeof(unsigned char);
    unsigned char* outTmp = out + lineOffset * height - lineOffset;
    unsigned char* inTmp = in;
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        memcpy_s(outTmp, lineSize, inTmp, lineSize);
        outTmp -= lineOffset;
        inTmp += lineOffset;
    }
}

#if 0

void Conv(float* in, float* out, int width, float* filter, int ksize) {

    int lineSize = width * 3;
    float* inTemp = in;
    float* outTemp = out;
    out[0] = 0.f; out[1] = 0.f; out[2] = 0.f;
    for (int i = 0; i < ksize; ++i) {
        for (int j = 0; j < ksize; ++j) {
            int xoffset = j * 3;
            out[0] += (*filter) * inTemp[xoffset + 0];
            out[1] += (*filter) * inTemp[xoffset + 1];
            out[2] += (*filter) * inTemp[xoffset + 2];
            filter++;
        }
        inTemp = inTemp + lineSize;
    }
}

void ImageFilterFloat(float* in, float* out, int width, int height, float* filterKernel, int kw, int kh)
{
    size_t size = (size_t)width * (size_t)height * sizeof(float) * 3;

    int startX = kw / 2;
    int endX = width - kw / 2;
    
    int startY = kh / 2;
    int endY = height - kh / 2;

    float* tempOut = out + (startY * width + startX) * 3;

    memset(out, 0, size);
    //memcpy_s(out, size, in, size);
    omp_set_num_threads(32);

#pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i <= height - kh; ++i) {
        int yoffset = i * width * 3;
        for (int j = 0; j <= width - kw; ++j) {
            int xoffset = yoffset + j * 3;
            Conv((in + xoffset), (tempOut + xoffset), width, filterKernel, kw);
        }

    }
}
#elif 1

void Conv(float* in, float* out, int width, __m128* filter, int ksize) {

    int lineSize = width * 3;
    float* inTemp = in;
    float* outTemp = out;
    out[0] = 0.f; out[1] = 0.f; out[2] = 0.f;
    __m128 sum = _mm_set_ps1(0.f);
    for (int i = 0; i < ksize; ++i) {
        for (int j = 0; j < ksize; ++j) {
            int xoffset = j * 3;

            __m128 img_value = _mm_set_ps(1.f, inTemp[xoffset + 2], inTemp[xoffset + 1], inTemp[xoffset + 0]);

            sum = _mm_add_ps(_mm_mul_ps((*filter), img_value), sum);

            filter++;
        }
        inTemp = inTemp + lineSize;
    }
    out[0] = sum.m128_f32[0];
    out[1] = sum.m128_f32[1];
    out[2] = sum.m128_f32[2];
}

void ImageFilterFloat(float* in, float* out, int width, int height, float* filterKernel, int kw, int kh)
{
    size_t size = (size_t)width * (size_t)height * sizeof(float) * 3;

    int startX = kw / 2;
    int endX = width - kw / 2;

    int startY = kh / 2;
    int endY = height - kh / 2;

    float* tempOut = out + (startY * width + startX) * 3;

    memset(out, 0, size);

    __m128* filterKernel_m128 = (__m128*)_mm_malloc(kw * kh * sizeof(__m128), sizeof(__m128));
    for (int i = 0; i < kw * kh; ++i) {
        filterKernel_m128[i] = _mm_set_ps1(filterKernel[i]);
    }


    omp_set_num_threads(32);
#pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i <= height - kh; ++i) {
        int yoffset = i * width * 3;
        for (int j = 0; j <= width - kw; ++j) {
            int xoffset = yoffset + j * 3;
            Conv((in + xoffset), (tempOut + xoffset), width, filterKernel_m128, kw);
        }

    }

    if (filterKernel_m128) {
        _mm_free(filterKernel_m128);
        filterKernel_m128 = NULL;
    }
}

#endif
void SaltAndPepperFloat(float* in, float* out, int width, int height, float minV, float maxV, float proportion)
{
    int coordNumber = (int)(width * height * proportion);

    if (in != out) {
        memcpy_s(out, width * height * 3 * sizeof(float), in, width * height * 3 * sizeof(float));
    }

    for (int i = 0; i < coordNumber; ++i) {
        ImageCoord coord = gRandom.RandomImageCoord(width, height);
        bool saltOrPepper = gRandom.RandomBoolean();
        float value = saltOrPepper ? minV : maxV;
        int x = coord.x;
        int y = coord.y;
        int offset = (y * width + x) * 3;
        for (int c = 0; c < 3; ++c) {
            out[offset + c] = value;
        }
    }
}

void SaltAndPepperUInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height, float minV, float maxV, float proportion)
{
    int coordNumber = (int)(width * height * proportion);

    if (in != out) {
        memcpy_s(out, width * height * 3 * sizeof(unsigned char), in, width * height * 3 * sizeof(unsigned char));
    }
    for (int i = 0; i < coordNumber; ++i) {
        ImageCoord coord = gRandom.RandomImageCoord(width, height);
        bool saltOrPepper = gRandom.RandomBoolean();
        float value = saltOrPepper ? minV : maxV;
        int x = coord.x;
        int y = coord.y;
        int offset = (y * width + x) * 3;
        for (int c = 0; c < 3; ++c) {
            out[offset + c] = (unsigned char)value;
        }
    }
}

void ImageMinMax(float* in, int width, int height, int channels, float* minV, float* maxV)
{
    float minValue = 99999.f;
    float maxValue = -minValue;
    int number = width * height * channels;
    for (int i = 0; i < number; ++i) {
        float value = in[i];
        if (value > maxValue) {
            maxValue = value;
        }
        if (value < minValue) {
            minValue = value;
        }
    }
    *minV = (float)minValue;
    *maxV = (float)maxValue;
}

void ImageMinMax(unsigned char* in, int width, int height, int channels, unsigned char* minV, unsigned char* maxV)
{
    int minValue = 256;
    int maxValue = -1;
    int number = width * height * channels;
    for (int i = 0; i < number; ++i) {
        int value = in[i];
        if (value > maxValue) {
            maxValue = value;
        }
        if (value < minValue) {
            minValue = value;
        }
    }
    *minV = (unsigned char)minValue;
    *maxV = (unsigned char)maxValue;
}

void ImageMulAAddBFloatFloat(float* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B)
{
    int size = width * height * channels;
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        out[i] = in[i] * A + B;
    }
}

void ImageMulAAddBUInt8UInt8(unsigned char* in, unsigned char* out, int width, int height, int channels, float A, float B)
{
#define ALVACLAMP(x, minV, maxV) \
        (x) < (minV) ? (minV) : ((x) > (maxV) ? (maxV) : (x))
    int size = width * height * channels;
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        out[i] = (unsigned char)(ALVACLAMP(in[i] * A + B, 0, 255));
    }
#undef ALVACLAMP
}

void ImageMulAAddBUInt8Float(unsigned char* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B)
{
    int size = width * height * channels;
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        out[i] = in[i] * A + B;
    }
}

void NormalizeUInt8Float(unsigned char* in, float* out, int width, int height, int channels, int type)
{
    unsigned char minV, maxV;
    ImageMinMax(in, width, height, channels, &minV, &maxV);
    int size = width * height * channels;
    float inv = 1.f / (maxV - minV);
    float offset = 0.f;
    if (type == 1) {
        inv *= 2.f;
        offset = -1.f;
    }
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        out[i] = (in[i] - minV) * inv + offset;
    }
}

void NormalizeFloatFloat(float* in, float* out, int width, int height, int channels, int type)
{
    float minV, maxV;
    ImageMinMax(in, width, height, channels, &minV, &maxV);
    int size = width * height * channels;
    float inv = 1.f / (maxV - minV);
    float offset = 0.f;
    if (type == 1) {
        inv *= 2.f;
        offset = -1.f;
    }
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        out[i] = (in[i] - minV) * inv + offset;
    }
}

void RGBAvgUInt8Float(unsigned char* in, float* out, int width, int height)
{
    int size = width * height;
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        float avg = (in[i * 3 + 0] + in[i * 3 + 1] + in[i * 3 + 2]) / 3.f;
        out[i * 3 + 0] = avg;
        out[i * 3 + 1] = avg;
        out[i * 3 + 2] = avg;
    }
}

void RGBAvgFloatFloat(float* in, float* out, int width, int height)
{
    int size = width * height;
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        float avg = (in[i * 3 + 0] + in[i * 3 + 1] + in[i * 3 + 2]) / 3.f;
        out[i * 3 + 0] = avg;
        out[i * 3 + 1] = avg;
        out[i * 3 + 2] = avg;
    }
}

static PyObject* GeneratorGaussKernel(PyObject* self, PyObject* args) {
    //int ksize, float sigma, float* kernel
    PyObject* pyobj_filter = NULL;
    int ksize;
    float sigma;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "Oif", &pyobj_filter, &ksize, &sigma);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_filter;

    float* data = (float*)(oarr->data);

    GeneratorGaussKernel(ksize, sigma, data);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* LeftAndRightMirrorImageUInt8(PyObject* self, PyObject* args) {
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height);
    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;

    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);
    unsigned char* dataOut = (unsigned char*)(oarr_out->data);
    
    LeftAndRightMirrorImageUInt8(dataIn, dataOut, width, height);

    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;

    //std::cout << "";
}

static PyObject* LeftAndRightMirrorImageFloat(PyObject* self, PyObject* args) {

    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;

    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);    
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    LeftAndRightMirrorImageFloat(dataIn, dataOut, width, height);

    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* UpAndDownMirrorImageUInt8(PyObject* self, PyObject* args) {

    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;

    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);

    unsigned char* dataOut = (unsigned char*)(oarr_out->data);

    UpAndDownMirrorImageUInt8(dataIn, dataOut, width, height);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* UpAndDownMirrorImageFloat(PyObject* self, PyObject* args) {

    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;

    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    UpAndDownMirrorImageFloat(dataIn, dataOut, width, height);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* ImageFilterFloat(PyObject* self, PyObject* args) {
    //float* in, float* out, int width, int height, float* filterKernel, int kw, int kh
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    PyObject* pyobj_filterKernel = NULL;
    int width, height;
    int kw, kh;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiiOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &pyobj_filterKernel, &kw, &kh);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;
    PyArrayObject* kernel = (PyArrayObject*)pyobj_filterKernel;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);
    float* filter = (float*)(kernel->data);

    ImageFilterFloat(dataIn, dataOut, width, height, filter, kw, kh);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* SaltAndPepperFloat(PyObject* self, PyObject* args) {
    //float* in, float* out, int width, int height, float minV, float maxV, float proportion
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    float minV, maxV, proportion;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiifff", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &minV, &maxV, &proportion);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    SaltAndPepperFloat(dataIn, dataOut, width, height, minV, maxV, proportion);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* SaltAndPepperUInt8(PyObject* self, PyObject* args) {
    //float* in, float* out, int width, int height, float minV, float maxV, float proportion
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    float minV, maxV, proportion;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiifff", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &minV, &maxV, &proportion);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);
    unsigned char* dataOut = (unsigned char*)(oarr_out->data);

    SaltAndPepperUInt8(dataIn, dataOut, width, height, minV, maxV, proportion);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* ImageMulAAddBFloatFloat(PyObject* self, PyObject* args) {
    //float* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height, channels = 3;
    float A, B;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiiff", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &A, &B);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    ImageMulAAddBFloatFloat(dataIn, dataOut, width, height, channels, A, B);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* ImageMulAAddBUInt8Float(PyObject* self, PyObject* args) {
    //float* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height, channels = 3;
    float A, B;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiiff", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &A, &B);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    ImageMulAAddBUInt8Float(dataIn, dataOut, width, height, channels, A, B);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* ImageMulAAddBUInt8UInt8(PyObject* self, PyObject* args) {
    //float* in, float* out, int width, int height, int channels, float A, float B
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height, channels = 3;
    float A, B;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiiff", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &A, &B);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);
    unsigned char* dataOut = (unsigned char*)(oarr_out->data);

    ImageMulAAddBUInt8UInt8(dataIn, dataOut, width, height, channels, A, B);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* NormalizeUInt8Float(PyObject* self, PyObject* args) {
    // unsigned char* in, float* out, int width, int height, int channels, int type
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height, channels = 3;
    int type;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &type);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    NormalizeUInt8Float(dataIn, dataOut, width, height, channels, type);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* NormalizeFloatFloat(PyObject* self, PyObject* args) {
    // unsigned char* in, float* out, int width, int height, int channels, int type
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height, channels = 3;
    int type;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOiii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height, &type);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    NormalizeFloatFloat(dataIn, dataOut, width, height, channels, type);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* RGBAvgUInt8Float(PyObject* self, PyObject* args) {
    // unsigned char* in, float* out, int width, int height
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    unsigned char* dataIn = (unsigned char*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    RGBAvgUInt8Float(dataIn, dataOut, width, height);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyObject* RGBAvgFloatFloat(PyObject* self, PyObject* args) {
    // unsigned char* in, float* out, int width, int height
    PyObject* pyobj_img = NULL;
    PyObject* pyobj_out_img = NULL;
    int width, height;
    int ret = PyArg_ParseTuple(args, "OOii", &pyobj_img, &pyobj_out_img, &width, &height);

    PyArrayObject* oarr = (PyArrayObject*)pyobj_img;
    PyArrayObject* oarr_out = (PyArrayObject*)pyobj_out_img;

    float* dataIn = (float*)(oarr->data);
    float* dataOut = (float*)(oarr_out->data);

    RGBAvgFloatFloat(dataIn, dataOut, width, height);
    PyObject* result = PyUnicode_FromFormat("result:%s", "ok");
    return result;
}

static PyMethodDef DemoMethods[] = {
    {"LeftAndRightMirrorImageUInt8", (PyCFunction)LeftAndRightMirrorImageUInt8, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"LeftAndRightMirrorImageFloat", (PyCFunction)LeftAndRightMirrorImageFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"UpAndDownMirrorImageUInt8", (PyCFunction)UpAndDownMirrorImageUInt8, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"UpAndDownMirrorImageFloat", (PyCFunction)UpAndDownMirrorImageFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"ImageFilterFloat", (PyCFunction)ImageFilterFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"SaltAndPepperFloat", (PyCFunction)SaltAndPepperFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"SaltAndPepperUInt8", (PyCFunction)SaltAndPepperUInt8, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"ImageMulAAddBFloatFloat", (PyCFunction)ImageMulAAddBFloatFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"ImageMulAAddBUInt8Float", (PyCFunction)ImageMulAAddBUInt8Float, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"ImageMulAAddBUInt8UInt8", (PyCFunction)ImageMulAAddBUInt8UInt8, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"NormalizeUInt8Float", (PyCFunction)NormalizeUInt8Float, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"NormalizeFloatFloat", (PyCFunction)NormalizeFloatFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"RGBAvgUInt8Float", (PyCFunction)RGBAvgUInt8Float, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"RGBAvgFloatFloat", (PyCFunction)RGBAvgFloatFloat, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {"GeneratorGaussKernel", (PyCFunction)GeneratorGaussKernel, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "I guess here is description." },
    {NULL, NULL, 0, NULL}
};

static struct PyModuleDef demoModule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "mirror",
    NULL,
    -1,
    DemoMethods
};

PyMODINIT_FUNC
PyInit_ImgProcessing(void) {  // ImgProcessing 为生成的dll名称
    return PyModule_Create(&demoModule);
}

2.Python 代码

把C++ 编译出的ImgProcessing.dll 改为 ImgProcessing.pyd 并 拷贝到Python工程下

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import random
import numpy as np
import ImgProcessing as aug


class AugmentImagesBase:
    def _gauss(self, x, y, sigma=1.):
        Z = 2 * np.pi * sigma ** 2
        kernel_value = 1 / Z * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / 2 / sigma ** 2)
        return kernel_value

    def _gauss_kernel(self, kwidth, kheight, kchannel=1):
        kernels = np.zeros((kheight, kwidth, kchannel, 1), np.float32)
        mid = np.floor(kwidth / 2)
        for kernel_idx in range(kchannel):
            for i in range(kheight):
                for j in range(kwidth):
                    kernels[i, j, kernel_idx, 0] = self._gauss(i - mid, j - mid)
        if kchannel == 1:
            kernels = np.reshape(kernels, (kheight, kwidth))
        return kernels

    def left_right_flip(self, img_in, img_out, width=336, height=192):
        aug.AlvaLeftAndRightMirrorImageUInt8(img_in, img_out, width, height)
        return img_out

    def up_down_flip(self, img_in, img_out, width=336, height=192):
        aug.AlvaUpAndDownMirrorImageUInt8(img_in, img_out, width, height)
        return img_out

    def filtering(self, img_in, img_out, width=336, height=192, kernel=None, kwidth=3, kheight=3):
        aug.AlvaImageFilterFloat(img_in, img_out, width, height, kernel, kwidth, kheight)
        return img_out

    def pepper_salt(self, img_in, img_out, width=336, height=192, min_v=0, max_v=255, proportion=0.1):
        rand_proportion = random.uniform(0., proportion)
        aug.AlvaSaltAndPepperUInt8(img_in, img_out, width, height, min_v, max_v, rand_proportion)
        return img_out

    def contrast(self, img_in, img_out, width=336, height=192, a=0.6, b=0.4):
        aug.AlvaImageMulAAddBUInt8UInt8(img_in, img_out, width, height, a, b)
        return img_out

    def average_rgb(self, img_in, img_out, width=336, height=192):
        img_in = img_in.astype(np.float32)
        img_out = img_out.astype(np.float32)
        aug.AlvaRGBAvgFloatFloat(img_in, img_out, width, height)
        img_out = img_out.astype(np.uint8)
        return img_out

    def normalize(self, img_in, img_out, width=336, height=192, type=1):
        aug.AlvaNormalizeUInt8Float(img_in, img_out, width, height, type)
        return img_out

    def normal(self, img_in, img_out):
        return img_in

    def rota_180(self, img_in, img_out):
        return cv2.rotate(img_in, cv2.ROTATE_180)

    def rand_aug(self, img_in):
        img_in = np.asarray(img_in, dtype=np.uint8)
        img_out = np.ones_like(img_in).astype(np.uint8)
        aug_func = {
            "left_right_flip": self.left_right_flip,
            'up_down_flip': self.up_down_flip,
            'pepper_salt': self.pepper_salt,
            'contrast': self.contrast,
            'average_rgb': self.average_rgb,
            "normal": self.normal,
            "rota_180": self.rota_180,
        }
        img_out_curr = np.ones_like(img_in[0]).astype(np.uint8)
        aug_names = []
        for i in range(img_in.shape[0]):
            aug_name = random.sample(list(aug_func.keys()), 1)[0]
            img_out_curr = aug_func[aug_name](np.squeeze(img_in[i]), img_out_curr)
            img_out[i] = img_out_curr
            aug_names.append(aug_name)
        return img_out, aug_names


def image_aug(img_path):
    import cv2
    import time
    aug_tools = AugmentImagesBase()
    kernel = aug_tools._gauss_kernel(5, 5)
    img_in = cv2.imread(img_path).astype(np.float32)
    img_out = np.ones_like(img_in).astype(np.float32)
    time1 = time.time()
    for i in range(1000):
        # img_out, aug_names = aug_tools.average_rgb(img_in, img_out)
        img_out = aug_tools.filtering(img_in, img_out, kernel=kernel, kwidth=5, kheight=5)

    time2 = time.time()
    print("end time:", time2 - time1)
    # cv2.imshow(aug_names[0], img_out[0])
    cv2.imshow("aug img", img_out.astype(np.uint8))
    cv2.imshow('src img', img_in.astype(np.uint8))
    cv2.waitKey(0)


if __name__ == "__main__":
    img_path = r"G:\20210917\img\1.jpg"
    image_aug(img_path)

PyArg_ParseTuple 的使用见:PyArg_ParseTuple

以上是“Python如何调用C++传递numpy数据”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI