在swig中使用Mat_模板,您可以按照以下步骤进行操作:
%module example
%{
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
%}
%include "opencv.i"
namespace cv {
template<typename _Tp> class Mat_;
typedef Mat_<unsigned char> Mat;
}
%template(Mat) cv::Mat_<unsigned char>;
swig -c++ -python example.i
这将生成一个名为"example_wrap.cxx"的C++包装器代码文件。
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
void processImage(cv::Mat_<unsigned char>& image) {
// 在这里编写您的图像处理代码
}
g++ -O2 -fPIC -c example_wrap.cxx -I/usr/include/python2.7
g++ -shared example_wrap.o example.cpp -o _example.so -lopencv_core -lopencv_highgui
这将生成一个名为"_example.so"的共享库文件。
import example
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建Mat_对象
mat = example.Mat(image)
# 调用C++函数进行图像处理
example.processImage(mat)
# 将处理后的图像保存到文件
cv2.imwrite("processed_image.jpg", mat)
这样,您就可以在swig中使用Mat_模板进行图像处理了。
请注意,以上步骤仅适用于使用SWIG进行C++和Python之间的接口封装。在实际开发中,您可能需要根据您的具体需求进行适当的修改和调整。
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