1.c++调用python的步骤

1. 初始化python
2. 加载对应模块（使用dict和直接调用）
3. 加载对应函数3.1使用类还要对类进行实例化
4. 将参数封装为Python元组类型
5. 传入参数到元组
6. 获取并根据Python函数的定义解析返回值

2.直接上代码进行注释

#include <python2.7/Python.h>
//python与c++的接口在这个头文件里

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <numpy/ndarrayobject.h>
//使用PyArray需要包含此头文件，用于在python和c++之间进行涉及列表和数组之间的数据操作
#include <importance.h>
//这是一个重要第三方头文件用于python cv2和c++ mat之间的转换

void init_numpy(){
    import_array();//头文件包含了numpy的头文件，使用其来调用numpy库
}

int main(){
    cv::Mat img=cv::imread("/home/CLionProjects/untitled2/2.png");
    Py_Initialize();//用于初始化python，可以认为是调用python的解释器和import 一些库
    init_numpy();//初始化调用numpy

    PyRun_SimpleString("import sys");//该函数意味在python解释器下执行import sys引入
    PyRun_SimpleString("import string");//同上
    PyRun_SimpleString("sys.path.append('/home/CLionProjects/untitled2/src/python')");//指定即将调用的python文件的绝对地址，如果python文件和c++主程序文件在同一工程目录下，也可以替换为  ./

    PyRun_SimpleString("print sys.path");//调用python的解释器输出python解释器的路径和lib的路径等相关信息
    if(!Py_IsInitialized())//判断是否初始化，若初始化Py_IsInitialized()为true
    {
        std::cout<<"not initialize"<<std::endl;
    }

    PyObject * p_name= PyString_FromString("qwer");
    //将c++下的字符串转换为Python*对象，便于python调用，qwer为要使用的python的文件名，不带.py
    PyObject * p_module= PyImport_Import(p_name);
    //引入该模块即python文件
    if(!p_module)
    {
        std::cout<<"not p_module"<<std::endl;
    }
    PyObject * p_dict= PyModule_GetDict(p_module);
    //将Python文件内的python函数名，类名赋予字典属性，就是通过函数名类名名字找到指定函数或者类
    if(!p_dict)
    {
        std::cout<<"not dict"<<std::endl;
    }
    PyObject * p_class= PyDict_GetItemString(p_dict,"DQ");
    //通过python文件内的类名“DQ”找到对应的类DQ用PyObject*代替
    if(!p_class)
    {
        std::cout<<"not p_func"<<std::endl;
    }
    PyObject * p_instance= PyInstance_New(p_class,NULL,NULL);
    //将刚刚找到的DQ类进行初始化，类似c++对象的实例化
    //transform mat numpy to python
    //start，，，，这下面可以将c++ mat转换为python cv2，我并未使用，因为在转回来时回不来了，笑哭
    /*
    auto sz=img.size();
    获取图像的尺寸
    int wx=sz.width;int hy=sz.height;int cz=img.channels();//获取图像的宽和高及通道
数
    int ichannels=img.channels();int irows=img.rows;int icols=img.cols*ichannels;
    //因为传入的是三通道rgb图像需要将对遍历方法做准备，icols为三通道的所有的列数，这个和彩色图在内存上的存储方式有关，可以认为共用行数，；灰度图的每一列现在彩色图这边是三列，
    if(img.isContinuous())//判断图像是否连续有些时候，因为转换格式的不同，导致在内存上可能有缝隙
    {
        icols*=irows;
        irows=1;
    }
    uchar *p;//遍历图像的指针
    uchar * arrays=new uchar[wx*hy*cz];//存储图像所有像素点的数组
    for(int i=0;i<irows;i++)
    {
        p=img.ptr<uchar>(i);//mat智能指针用于指向图像的第i行的开头
        for(int j=0;j<icols;j++)
            arrays[++id]=p[j];//遍历图像++id起始为0,
    }
    npy_intp Dim[3]={hy,wx,cz};//设置数组维数
    PyObject * pyarray= PyArray_SimpleNewFromData(3,Dim,NPY_UBYTE,arrays);
    将c++数组转换为PyObject对象，3是三个维度，Dim[0]=Dim[1]=Dim[3]=hy*wx意为每一维度多少元素，数组类型和数组
    //end
    PyObject * arg= PyTuple_New(1);
    //声明一个PyTuple元组，在Python中元组作为容器，用来存放参数，返回值；就像一座雀桥(API，c++牛郎在这头，python织女在那头)，喜鹊（Tuple）来运送 信息（参数，返回值）,不论你的信息是什么，都要喜鹊转达告知对方，对不对
    PyTuple_SetItem(arg,0,pyarray);
    //刚刚创建的元组是空的，使用该函数对它赋值，在arg元组第0个位置（本身就一个元素）加入数组pyarray
    PyObject * d_result=PyObject_CallMethod(p_instance,"run","O",arg);
    //调用类内方法，p_instance是PyObject*类型的类的实例化对象，run为想要调用的方法名，“O”为传入参数格式，详情见文档，arg就是要传入参数了，返回值也是pb（PyObject）对象

    // python's cv2 transfrom to c++'s mat，这个对于我来说是行不通的，有知道的大佬可以分享一下，嘿嘿
    //start
    PyObject *redt;int *zero;//定义两个pb对象用于接收元组解析出来的元素值，就是喜鹊卸货了，你要有东西接着
    //if(PyTuple_Check(d_result)){
    //判断是否为元组，万一送信的不是喜鹊呢
    std::cout<<"is a tuple"<<std::endl;
    PyArg_UnpackTuple(dwt_result,"ref",2,2,&redt,&zero);
    //这个函数用于卸货，第一个2是该元组上最少有几个元素，第二个2是该元组上最多有几个元素，分别用redt，和zero的引用去装，本来返回的是图像，只有一个但是图像的格式是buffer不知道咋处理，又返回多一个值，0
    int py_aaray_dims= PyArray_NDIM(redt);//获取返回值的维度信息
    npy_intp *py_aaray_shape=PyArray_DIMS(redt);//每个维度的形状
    npy_intp array_row=py_aaray_shape[0];//row
    npy_intp array_col=py_aaray_shape[1];//col
    npy_intp array_high=py_aaray_shape[2];//channels
    std::cout<<py_aaray_dims<<","<<*py_aaray_shape<<","<<array_row<<"x"<<array_col<<"dims"<<array_high<<std::endl;
    cv::Mat dtimg(array_row,array_col,CV_8UC3, PyArray_DATA(redt));
    //构造图像，
    delete []arrays;//删除使用的指针
    //}
//！！！以上注释的代码没有用到。。。。
     */
    importance c;//构造一个对象，用于调用cv2 与mat的转换函数
    PyObject * pyarray=c.toNDArray(img);//将mat图像转换成pb对象用于传入python-cv2
    PyObject * arg=PyTuple_New(1);//同上面讲
    PyTuple_SetItem(arg,0,pyarray);//同上
    PyObject * d2_result=PyObject_CallMethod(p_instance,"run","O",arg);//同上
    cv::Mat detimg=c.toMat(d2_result).clone();//将pb的n维数组转换成mat，防止数据出错，使用clone（）深拷贝
    detimg.cv::Mat::convertTo(detimg,CV_8UC3);//转换图像格式
    cv::imshow("1", detimg);
    cv::waitKey(0);
    //end
    /*
    //PyObject * tuple= PyTuple_New(2);
    //PyTuple_SetItem(tuple,0, Py_BuildValue("i",a));
    //同上，Py_BuildValue函数用来构造pb对象，这里可以看做对int型变量a，构造成一个pb类型
    //PyTuple_SetItem(tuple,1, Py_BuildValue("i",b));
    //PyObject * result=PyObject_Call(p_func,tuple,NULL);
    //调用一个函数(类外的)，函数名为p_func，参数为tuple
    //int resul;
    //PyArg_Parse(result,"i",&resul);
    //单个元素元组解析
    //std::cout<<resul<<std::endl;
     */
   //下面用于释放指针，不然容易造成内存泄漏
    Py_DecRef(d_result);
    
    Py_DecRef(pyarray);
    Py_DecRef(arg);
    Py_DecRef(p_instance);
    Py_DecRef(p_class);
    Py_DecRef(p_dict);
    Py_DecRef(p_module);
    Py_DecRef(p_name);
    Py_Finalize();//释放掉python解释器
    return 0;
}

3.CmakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(dt
)

IF(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
    SET(CMAKE_BUILD_TYPE Release)
ENDIF()

MESSAGE("Build type: " ${CMAKE_BUILD_TYPE})

set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv3.4/share/OpenCV")

set(Python_ADDITIONAL_VERSIONS "2.7")
#This is to avoid detecting python 3
find_package(PythonLibs 2.7 EXACT REQUIRED)
if (NOT PythonLibs_FOUND)
    message(FATAL_ERROR "PYTHON LIBS not found.")
else()
    message("PYTHON LIBS were found!")
    message("PYTHON LIBS DIRECTORY: " ${PYTHON_LIBRARY} ${PYTHON_INCLUDE_DIRS})
endif()

find_package(OpenCV 3.4 QUIET)

find_package(PythonLibs REQUIRED)
if (NOT PythonLibs_FOUND)
    message(FATAL_ERROR "PYTHON LIBS not found.")
else()
    message("PYTHON LIBS were found!")
    message("PYTHON LIBS DIRECTORY: " ${PYTHON_LIBRARY})
endif()



include_directories(
        ${PROJECT_SOURCE_DIR}
        ${PROJECT_SOURCE_DIR}/include
        ${PYTHON_INCLUDE_DIRS}
        /usr/include/python2.7/
        /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/    
)


add_library(${PROJECT_NAME} SHARED
        src/importance.cc
        )

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
        ${OpenCV_LIBS}
        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so
        )




add_executable(main        test.cpp)
target_link_libraries(main ${PROJECT_NAME})

4.看到一些比较有用的链接也参考了一些

C调用Python（传递数字、字符串、list数组（一维、二维），结构体）

linux C++调用python脚本：C++opencv数据与python opencv数据交互

Python + C/C++ 嵌入式编程（1）：多维数组Numpy.Array()在Python和C/C++文件间的传递问题

Python/C API 参考手册