Cython：将二维数组从 Python 传递到 C 并检索它

Question

我正在尝试使用 Cython 以书面 C 语言为相机驱动程序构建一个包装器。我是 Cython 的新手（2 周前开始）。经过一番努力，我可以成功地为结构、一维数组开发包装器，但现在我被二维数组困住了。

其中一个相机的 C API 将 2D 数组指针作为输入并将捕获的图像分配给它。此函数需要从 Python 调用，并且输出图像需要在 Python 中处理/显示。在浏览了 Cython 文档和有关 stack-overflow 的各种帖子之后，我最终感到更加困惑。我不知道如何在 Python 和 C 之间传递二维数组。驱动程序 api 看起来（有点）像这样：

驱动程序.h

void assign_values2D(double **matrix, unsigned int row_size, unsigned int column_size);

c_driver.pyd

cdef extern from "driver.h":
    void assign_values2D(double **matrix, unsigned int row_size, unsigned int column_size)

test.pyx

from c_driver import assign_values2D
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from libc.stdlib cimport malloc, free
import ctypes

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def assignValues2D(self, np.ndarray[np.double_t,ndim=2,mode='c']mat):
    row_size,column_size = np.shape(mat)
    cdef np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] temp_mat = np.ascontiguousarray(mat, dtype = ctypes.c_double)
    cdef double ** mat_pointer = <double **>malloc(column_size * sizeof(double*))
    if not mat_pointer:
        raise MemoryError
    try:
        for i in range(row_size):
            mat_pointer[i] = &temp_mat[i, 0]

        assign_values2D(<double **> &mat_pointer[0], row_size, column_size)
        return np.array(mat)
    finally:
        free(mat_pointer)

test_camera.py

b = np.zeros((5,5), dtype=np.float) # sample code
print "B Before = "
print b
assignValues2D(b)
print "B After = "
print b

编译的时候报错：

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
    if not mat_pointer:
        raise MemoryError
    try:
        for i in range(row_size):
            mat_pointer[i] = &temp_mat[i, 0]
                ^
 ------------------------------------------------------------
 test.pyx:120:21: Cannot take address of Python variable

事实上，上面的代码取自堆栈溢出post。我尝试了其他几种方法，但都没有奏效。请让我知道如何将 2D 图像导入 Python。提前致谢。

Answer 1

你需要输入i:

cdef int i

（或者你可以输入row_size，它也可以）

一旦它知道i 是int，那么它就可以计算出索引tmp_map 给出的类型，因此& 运算符可以工作。

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通常，弄清楚i 之类的循环变量的类型非常好，但我认为问题在于它无法推断出row_size 的类型，因此它决定无法推断出@ 的类型987654330@，因为它是从range(row_size) 推导出来的。因此无法推断出temp_mat[i,0]的类型。

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我怀疑你也想将 return 语句更改为 return np.array(temp_mat) - 你拥有的代码可能大部分时间都可以工作，但偶尔 np.ascontinuousarray 必须复制，mat 不会改变了。