基于pybind11实现Python调用c++编写的CV算法--下（Linux+Cmake）

C++ 是一种编译型(compiled)语言，设计重点是性能、效率和使用灵活性，偏向于系统编程、嵌入式、资源受限的软件和系统。

Python是一种解释型(interpreted)语言，同样也支持不同的编程范式。Python 内置了常用数据结构(str, tuple, list, dict)，简洁的语法、丰富的内置库(os,sys,urllib,...)和三方库(numpy, tf, torch ...)，功能强大。最为重要的是和能够和多种服务(flask…）和tensorflow、pytorch等无缝联合，从而方便将你的算法开放出去。

一方面，我们需要编译型语言(C++)性能；一方面，也需要解释型语言(Python)的灵活。这时，pybind11 可以用作 C++ 和 Python 之间沟通的桥梁。

Pybind11 是一个轻量级只包含头文件的库，用于 Python 和 C++ 之间接口转换，可以为现有的 C++ 代码创建 Python 接口绑定。Pybind11 通过 C++ 编译时的自省来推断类型信息，来最大程度地减少传统拓展 Python 模块时繁杂的样板代码，已经实现了 STL 数据结构、智能指针、类、函数重载、实例方法等到Python的转换，其中函数可以接收和返回自定义数据类型的值、指针或引用。

由于在Windows上和在Linux上使用会有较大不同，所以我这里将分为两个部分来说明问题，本文为下篇，具体说明Linux+Cmake实现。

我认为在Linux上使用python调用c++函数更有现实价值，毕竟许多新的服务、深度运算等都是运行在linux上的。具体步骤可以参考如下。

1、Linux下python调用c++的 安装配置

下载pybind11
git clone https://github.com/pybind/pybind11.git

安装pytest
pip install pytest

编译安装。这个地方我建议你首先将下载下来的pybind11备份一份

 
   
    
     
     cd pybind11 
     
     
     mkdir build 
     
cd build 
     
cmake .. 
     
cmake  
     -- 
     build .  
     -- 
     config Release  
     -- 
     target check