C++调用Python系列之一

任务描述：C++ 调用Python训练的TensorFlow模型（多个深度学习算法模型），封装为dll或者封装为exe文件。

调用形式：C++直接调用Python运行脚本，没有涉及各个算法间数据流的传递，保存为中间文件（.png，.txt等）；

主要步骤如下：

1、获取tensorflow可以运行的python环境；2、将环境添加到VS2015工程中（当然其它版本的VS也是可以的）；3、写测试主程序，然后封装为DLL、Lib；4、调用接口；

1、获取Python环境

一般用的都是虚拟环境，比如用Anaconda创建虚拟环境，然后打包整个虚拟环境，打包的方式就是复制整个文件夹。下图是我用的虚拟环境（TF35，都是用Anaconda 创建的，位置：~/Anaconda3/envs/）

2、将环境添加到VS2015

当然VS其它版本也是可以的，创建好一个空的项目后，将TF35文件夹放到新建工程的根目录（位置可以自己确定），具体添加步骤如下图所示：（1）C/C++：附加包含目录，"TF35\include"；（2）链接器：附加依赖项, "TF35\libs\python35.lib"；（3）调试/环境：PATH=TF35. 必须添加，否则无法成功导入环境。

3、写主测试程序，封装接口

完成步骤2后，基本上已经配置好Python的虚拟环境了，主程序如下：

#include <Python.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <windows.h> 
#include <stdlib.h>

//extern "C" _declspec(dllexport)int DLPose()

int main()
{
	Py_SetPythonHome(L"TF35");  // 添加Python环境路径
	Py_Initialize();
	if (Py_IsInitialized())
		std::cout << "Init Success 1" << std::endl;

	PyRun_SimpleString("import sys");
	PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
	PyRun_SimpleString("print(sys.version)\n");

	system("python ./merge/deal_img.py");
	system("python ./merge/KerasYolo3/yolo_video.py");
	system("python ./merge/deeplabv3/deeplabv3_demo_v3.py");
	system("python ./merge/Spine/test_v3.py");
}

注意：通常按照上面的代码，可以运行相应的深度学习算法模型，完成测试，一般运行的时候会报错：找不到python35.dll，可以按照下图设置，或者将python35.dll放到VS工程的根目录，具体可以自己尝试：

封装为DLL，LIB：程序如下，只需更改函数名字：int main --> extern "C" _ declspec(dllexport) int DLPose()，后面的名字是标准的DLL接口，int DLPose()是自己命的函数名；

#include <Python.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <windows.h> 
#include <stdlib.h>

extern "C" _declspec(dllexport)int DLPose()
// int main()
{
	Py_SetPythonHome(L"TF35");  // 添加Python环境路径
	Py_Initialize();
	if (Py_IsInitialized())
		std::cout << "Init Success 1" << std::endl;

	PyRun_SimpleString("import sys");
	PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
	PyRun_SimpleString("print(sys.version)\n");

	system("python ./merge/deal_img.py");
	system("python ./merge/KerasYolo3/yolo_video.py");
	system("python ./merge/deeplabv3/deeplabv3_demo_v3.py");
	system("python ./merge/Spine/test_v3.py");
    return 0;
}

当然还需要一个头文件（DLPose.h）：为了方便让他人知道接口的函数名字；

#pragma once
extern "C" _declspec(dllexport)int DLPose();

还需要设置：将配置类型改为动态库（.dll）

完成上面的准备后，可以编译工程，运行结果如下，SpinEstimate.dll，SpinEstimate.lib是需要的文件，Lib文件的名字和工程的名字一致；

4、调用封装的DLL

新建一个新的工程，调用上述封装好的接口，DLL和LIB，测试工程无需再添加Python环境，编译运行即可；

#include<iostream>
// #include<Python.h>
#include<windows.h>
#include"DLPose.h"
#include<stdlib.h>

int main()
{
	DLPose();  // 接口的名字，也即是要调用的函数名，没有输入参数
	return 0;
}

注意：需作如下设置，添加PATH=TF35，否则无法使用虚拟环境，当然可以还有其它的处理方式，比如像步骤2一样给测试工程添加Python环境（具体情况，具体测试！）；

5、调用exe文件

如果不想调用DLL，可以将原工程直接打包成Exe文件，这样使用更加方便。只需使用默认的配置类型即可。生成后的exe文件位于~x64\Release目录下，此时可以用cmd直接运行，或者其它程序直接调用该exe文件。

注意：不管是调用DLL，或者是Exe，只要直接运行Exe文件，都会存在无法成功启动Python环境的问题，此时需要将虚拟环境添加到系统环境变量即可。具体如下图所示：