从c++函数Cython返回包含PyObject的复杂对象

Question

我试图用Cython将一些C++类和函数封装到Python中。 到目前为止，我已经包装了2个类，现在我想包装一个函数。在

函数的签名是

std::map<std::string, std::vector<PyObject*>> analyze(PyObject* img, LandmarkDetector::CLNF& clnf_model, LandmarkDetector::FaceModelParameters& params);

我已经成功地包装了CLNF和FaceModelParameters类，并且在包装{}函数时遇到了问题。在

这个函数处理PyObject*s，因为它处理opencv，我希望能够在语言之间轻松地传递它们。我使用these functions来执行cv::Point到python对象和python Mat到cv::Mat之间的转换。在

这是我的pyx文件：

from libcpp.vector cimport vector
from libcpp.map cimport map
from libcpp.string cimport string
from cpython.ref cimport PyObject
from cython.operator cimport dereference as deref

cdef extern from "LandmarkDetectorModel.h" namespace "LandmarkDetector":
    cdef cppclass CLNF:
        CLNF(string) except +

cdef extern from "LandmarkDetectorParameters.h" namespace "LandmarkDetector":
    cdef cppclass FaceModelParameters:
        FaceModelParameters(vector[string] &) except +

cdef class PyCLNF:
    cdef CLNF *thisptr
    def __cinit__(self, arg):
        self.thisptr = new CLNF(<string> arg)

cdef class PyLandmarkDetectorParameters:
    cdef FaceModelParameters *thisptr
    def __cinit__(self, args):
        self.thisptr = new FaceModelParameters(args)

cdef extern from "FaceLandmarkVid.h":
    map[string, vector[object]] analyze(object, CLNF&, FaceModelParameters&)

cdef PyAnalyze(object img, PyCLNF clnf, PyLandmarkDetectorParameters facemodel):
    return analyze(img, deref(clnf.thisptr), deref(facemodel.thisptr))

但是在尝试编译它时，我得到了错误消息

^{pr2}$

（指map[string, vector[object]] analyze [...]行）

Answer 1

不幸的是，这里不能使用Cython的自动std::map->；dict和std::vector->；list转换。我认为编写这样一个转换的根本问题是Cython不知道C++在引用计数中所做的事情，所以很难可靠地得到正确的结果。在

相反，您必须将向量模板化为PyObject*，并编写自己的转换函数。使用PyObject*进行模板化似乎会混淆Cython，但这可以通过typedef解决：

# unchanged [...]
from cpython.ref cimport PyObject, Py_DECREF
from cython.operator cimport dereference as deref, preincrement
# unchanged [...]

ctypedef PyObject* PyObjectPtr # I run into a bug templaing vector otherwise

cdef extern from "FaceLandmarkVid.h":
    map[string, vector[PyObjectPtr]] analyze(object, CLNF&, FaceModelParameters&)

# an extra function to convert the vector to a list
cdef convertVector(vector[PyObjectPtr]& v):
    cdef vector[PyObjectPtr].iterator i = v.begin()
    cdef vector[PyObjectPtr].iterator end = v.end()

    cdef list out = []

    while i != end:
        out.append(<object>deref(i))
        # reduce reference count to account for destruction of the
        # vector at the end of the conversion process
        Py_DECREF(<object>deref(i))
        preincrement(i)

    return out

cdef PyAnalyze(object img, PyCLNF clnf, PyLandmarkDetectorParameters facemodel):
    cdef map[string, vector[PyObjectPtr]] res = analyze(img, deref(clnf.thisptr), deref(facemodel.thisptr))
    cdef map[string, vector[PyObjectPtr]].iterator i = res.begin()
    cdef map[string, vector[PyObjectPtr]].iterator end = res.end()

    cdef dict out = {}    

    while i!=end:

        out[deref(i).first] = convertVector(deref(i).second)
        preincrement(i)
    return out

本质上，我们迭代地图，并迭代其中的向量，将PyObject*转换为<object>。我已经假设了这里的引用计数——我假设C++代码永远不会减少向量中^ {< CD9}}s的引用计数（因此，您需要自己减少它来考虑向量的破坏）。第二个假设是PyObject*都不是空的。在

（这是在Cython编译的测试，但我无法测试它是用C++编译还是正确运行）。在

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编辑：我意识到我在参考计数时犯了一个小错误，现在该纠正了。在