如何查看导入的 OpenCV 代码？（特别是python的cv2）答案

【问题标题】：How does one look at imported OpenCV code? (specifically python's cv2)如何查看导入的 OpenCV 代码？（特别是python的cv2）
【发布时间】：2014-06-12 18:04:12
【问题描述】：

我和一个朋友正在使用 OpenCV 进行一些图像处理工作，并想在 python 库中打开 findContours 方法的“黑匣子”，因为文档没有提供比 function definition/parameters 更多的信息。我们已经阅读了寻找轮廓背后的数学知识，但有兴趣查看为此任务编写的特定 OpenCV 代码。

我们尝试过的事情：

我们已经查看了opencv github repository，但似乎我们可以访问的唯一函数/方法是在 c++ 中，我们不确定 opencv 是如何制作其 python 包装器的。

我们还尝试在 python shell 中导入 cv2 并打印源代码的位置，但不知道从哪里开始 .so 文件，并且该目录中的其他内容也没有帮助...

>>> import cv2
>>> print cv2
<module 'cv2' from '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so'>

任何指向其他响应的链接（这实际上应该是关于 c++ 和 python 包装器的问题，还是有更简单的方法可以打印出 cv2 模块中的 findContours 代码，或者...？）或关于什么的提示下一步将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python opencv

【解决方案1】：

>>> import cv2
>>> help(cv2.findContours)
Help on built-in function findContours in module cv2:

findContours(...)
    findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy

正如您已经猜到的，c++ -> python 包装代码是从 c++ 头文件生成的，请查看 modules/python/src/gen2.py。

生成的代码，例如对于 findContours 看起来像这样（pyopencv_generated_funcs.h）：

static PyObject* pyopencv_findContours(PyObject* , PyObject* args, PyObject* kw)
{
    PyObject* pyobj_image = NULL;
    Mat image;
    PyObject* pyobj_contours = NULL;
    vector_Mat contours;
    PyObject* pyobj_hierarchy = NULL;
    Mat hierarchy;
    int mode=0;
    int method=0;
    PyObject* pyobj_offset = NULL;
    Point offset;

    const char* keywords[] = { "image", "mode", "method", "contours", "hierarchy", "offset", NULL };
    if( PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kw, "Oii|OOO:findContours", (char**)keywords, &pyobj_image, &mode, &method, &pyobj_contours, &pyobj_hierarchy, &pyobj_offset) &&
        pyopencv_to(pyobj_image, image, ArgInfo("image", 1)) &&
        pyopencv_to(pyobj_contours, contours, ArgInfo("contours", 1)) &&
        pyopencv_to(pyobj_hierarchy, hierarchy, ArgInfo("hierarchy", 1)) &&
        pyopencv_to(pyobj_offset, offset, ArgInfo("offset", 0)) )
    {
        ERRWRAP2( cv::findContours(image, contours, hierarchy, mode, method, offset));
        return Py_BuildValue("(NN)", pyopencv_from(contours), pyopencv_from(hierarchy));
    }

    return NULL;
}

【讨论】：

而here是包装函数的来源。