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我们有一个用 C/C++ 编写的预先存在的大型图像库,具有预先存在的图像类型。我们想将它与 Python 连接起来。例如,我们知道如何使用 SWIG 来做大部分事情,但我们希望我们的界面使用 NumPy 而不是本地开发的结构类型来存储我们的图像。
有没有人有如何做到这一点的例子?网络上有将 NumPy 连接到裸指针的示例。我们如何将 NumPy 连接到像这样的现有 C 类型结构:
typedef struct xvimage {
int nx, ny, nz, nt ; // dimensions
enum {PIX_UINT8, PIX_INT16, PIX_UINT16, PIX_INT32, PIX_FLOAT, PIX_DOUBLE} ; // type
void *data;
} xvimage;
最佳答案
主要有以下三种方式:
从图像缓冲区复制到 NumPy 数组,反之亦然。当给定一个 C/C++ 图像时,创建一个 NumPy 数组并复制数据,当给定一个 NumPy 数组时,创建一个 C/C++ 图像并复制数据。
NumPy 数组作为 C 数据指针的包装器。创建一个带有给定数据指针的 NumPy 数组。确保保存数据指针的 C/C++ 镜像比 NumPy 数组的生命周期更长。 NumPy 数组的生命周期可以更短,因为在这种情况下它不会尝试删除数据。
C/C++ 图像缓冲区作为 NumPy 数组指针的包装器。创建一个 NumPy 数组并提取数据指针,然后使用它来就地操作 NumPy 数组。通过持有 Python 引用确保 NumPy 数组存在足够长的时间。
这些中的每一个都可以在 SWIG 类型映射中实现。
在任何情况下,您都需要将类型转换为 NumPy 类型(NPY_UINT8,..)并将图像尺寸存储在 npy_intp *
中。
要创建 NumPy 数组,请使用 PyArray_New
或 PyArray_SimpleNew
或 PyArray_SimpleNewFromData
( Array API ) 并指定所需的标志,如 Fortran 风格的连续或者任何对你方便的东西。您可以使用 PyArray_New
和 PyArray_SimpleNewFromData
提供自己的数据指针。
返回值是一个PyObject*
,可以安全地转换为PyArrayObject*
(或之前执行一个PyArray_Check
)和数据指针由 PyArray_DATA
( Array API ) 提取,它返回一个 void *
,然后您可以将其转换为所需的类型。然后您可以根据需要执行复制或就地修改。
要添加对 Python 对象的引用,请使用 Py_INCREF
和 Py_DECREF
( doc ),以防 NumPy 数组被过早删除。
如果您想在 Python 对象即将被垃圾回收时收到通知,请通过 PyWeakref_NewRef
(doc) 使用弱引用。
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