我在用机器学习/深度学习对点云进行分类时，需要对原始点云数据进行增强（Data Aumentation），但原始点云数据为PCD文件，我后续还要用PCL点云库（C++）进行特征提取等操作，因此就想在C++中进行。数据增强的代码当然也可以用C++写，但想学习用一下Cython接口就用了Python（当然Python写起来也简单==）。。。 这部分代码详见我的这篇博客： https://blog.csdn.net/shaozhenghan/article/details/81265817
知乎有一篇文章，文章简要介绍了怎样用Cython编写函数并生成 *.c 和 *.h，然后用C/C++调用Cython中用Python语法写的函数：
https://www.zhihu.com/question/23003213
但文章中并没有很详细地介绍，在C/C++中调用Cython编写的函数时，怎样向这个Python函数传递参数（C/C++ to Python），以及怎样接受返回值放进C/C++ 变量中（Pyhton to C/C++）。
这里主要想记录一下过程和一些细节，遇到的坑。
首先将原先的 .py 改成 .pyx，除了文件名后缀外，在需要在C/C++中调用的即生成接口的函数那，把 def 改为 cdef， 后面再加上其public关键字，其他部分不用变。（原先的代码见：https://blog.csdn.net/shaozhenghan/article/details/81265817）
如下所示：
cdef public augment_data(point, rotation_angle, sigma, clip):# -*- coding: utf-8 -*-
#######################################
########## Data Augmentation ##########
#######################################
import numpy as np
###########
# 绕Z轴旋转 #
###########
# point: vector(1*3)
# rotation_angle: scaler 0~2*pi
def rotate_point (point, rotation_angle):
point = np.array(point)
cos_theta = np.cos(rotation_angle)
sin_theta = np.sin(rotation_angle)
rotation_matrix = np.array([[cos_theta, sin_theta, 0],
[-sin_theta, cos_theta, 0],
[0, 0, 1]])
rotated_point = np.dot(point.reshape(-1, 3), rotation_matrix)
return rotated_point
###################
# 在XYZ上加高斯噪声 #
##################
def jitter_point(point, sigma=0.01, clip=0.05):
assert(clip > 0)
point = np.array(point)
point = point.reshape(-1,3)
Row, Col = point.shape
jittered_point = np.clip(sigma * np.random.randn(Row, Col), -1*clip, clip)
jittered_point += point
return jittered_point
#####################
# Data Augmentation #
#####################
cdef public augment_data(point, rotation_angle, sigma, clip):
return jitter_point(rotate_point(point, rotation_angle), sigma, clip).tolist()注意我把最后一行加上了 .tolist() 后面再解释。
然后在命令行中：$ cython name.pyx 自动生成 源代码 name.c 和 接口name.h。 打开name.c，可以看到，函数的形参与返回值都是 PyObject * 类型，即Python的动态类型特性：
__PYX_EXTERN_C PyObject *augment_data(PyObject *, PyObject *, PyObject *, PyObject *); /*proto*/写一个C++ 源文件测试一下：输入点坐标（1，2，3），绕Z轴旋转3.14即180度。正太分布噪声均值0，方差0.01，并且限制在+-0.05 之间。
#include <Python.h>
#include "data_aug.h"
#include <iostream>
int main(int argc, char const *argv[])
{
PyObject *point;
PyObject *angle;
PyObject *sigma;
PyObject *clip;
PyObject *augmented_point;
Py_Initialize();
initdata_aug();
// 浮点形数据必须写为1.0, 2.0 这样的，否则Py_BuildValue()精度损失导致严重错误
point = Py_BuildValue("[f,f,f]", 1.0, 2.0, 3.0);
angle = Py_BuildValue("f", 3.14);
sigma = Py_BuildValue("f", 0.01);
clip = Py_BuildValue("f", 0.05);
augmented_point = augment_data(point, angle, sigma, clip);
float x=0.0, y=0.0, z=0.0;
PyObject *pValue = PyList_GetItem(augmented_point, 0);
PyObject *pValue_0 = PyList_GET_ITEM(pValue, 0);
PyObject *pValue_1 = PyList_GET_ITEM(pValue, 1);
PyObject *pValue_2 = PyList_GET_ITEM(pValue, 2);
x = PyFloat_AsDouble(pValue_0);
y = PyFloat_AsDouble(pValue_1);
z = PyFloat_AsDouble(pValue_2);
std::cout << PyList_Size(pValue) << std::endl;
std::cout << x << "\n" << y << "\n" << z << std::endl;
Py_Finalize();
return 0;
}注意：
必须有 下面三个语句：
Py_Initialize();
initdata_aug();
Py_Finalize();
CMakeLists.txt 这样写：
cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)
project(data_aug)
add_executable (data_aug test_data_aug.cpp data_aug.c)
运行结果：
-1.00187
-1.99964
3.01885
符合 （1，2，3）绕Z轴旋转180度并加上微小噪声的结果。
C++中向Python 函数传递参数，主要用到 Py_BuildValue() ，特别注意，当里面的值是浮点数时，一定写成1.0 而非1，否则会导致结果完全错误。如：
// 浮点形数据必须写为1.0, 2.0 这样的，否则Py_BuildValue()精度损失导致严重错误
point = Py_BuildValue("[f,f,f]", 1.0, 2.0, 3.0);具体Py_BuildValue()的用法在下面的参考文献里。
C++ 接受Python 函数的返回值，主要用到 PyList_GetItem（）以及 数据类型转换 PyFloat_AsDouble 等。因为用到PyList_GetItem（）所以我把pyx文件中最后一行加上了 .tolist()，把numpy数组变为list列表。
特别注意：Python函数返回的列表 augmented_point 为 [ [ x, y, z ] ]，所以augmented_point的size为1！若用 PyObject *pValue = PyList_GetItem(augmented_point, 1); 则会发生内存泄漏！Segmentation error：段错误（核心已转储）
所以用下面的语句才依次提取出 x, y, z:
PyObject *pValue = PyList_GetItem(augmented_point, 0);
PyObject *pValue_0 = PyList_GET_ITEM(pValue, 0);
PyObject *pValue_1 = PyList_GET_ITEM(pValue, 1);
PyObject *pValue_2 = PyList_GET_ITEM(pValue, 2);
x = PyFloat_AsDouble(pValue_0);
y = PyFloat_AsDouble(pValue_1);
z = PyFloat_AsDouble(pValue_2); 另外：
Cython 中的函数形参以及返回值类型也可以使用静态类型，Cython的静态类型关键字！例如：
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]这样的好处是，生成的C代码长这样：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);更加C风格，基本没有Python的痕迹了。
这样的局限性是：当Cython的函数中使用的是列表List或者字典dict等Python独有的类型时，就很难用C的类型关键字了。
所以个人认为使用Python动态类型 PyObject * ，结合Py_BuildValue() 更方便。
具体PyList_GetItem 和 PyFloat_AsDouble 的用法见下面参考文献。
我遇到问题时找到了几篇很好的参考文献：
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pythc/
https://www.cnblogs.com/DxSoft/archive/2011/04/01/2002676.html