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c++调用matplotlib(二)

在上一篇c++调用matplotlib文章里介绍了基于开源项目matplotlibcpp在windows平台上c++对matplotlib库进行调用,虽然成功地调用到了python绘图包matplotlib进行绘图,但仍有几个问题没解决:

  • 无法在debug模式下调用
  • 每次使用都需要手动配置vs项目属性
  • 没安装numpy或者numpy版本不对应时出现无法正常调用的情况

针对以上问题,本篇就一一进行解决,最后实现在windows平台vsc++开发环境下比较完美地调用matplotlib。

  • debug模式下调用

出现这个问题的原因不在于调用方法有问题或者配置方法不对,是因为我们安装的python与matplotlib包是release版本的,所以在debug模式下无法正常调用。解决办法就是程序编译链接的时候,无论debug模式还是release模式,都按照release模式来链接python的相关文件。具体处理很简单,只需要在matplotlibcpp.h 开头添加以下宏定义

#pragma once

// Python headers must be included before any system headers, since
// they define _POSIX_C_SOURCE

#ifdef _DEBUG
#undef _DEBUG
#include <Python.h>

#define _DEBUG
#else
#include <Python.h>
#endif

其中原理为,在debug模式下,ide会自动定义_DEBUG宏,我们将其取消掉就可以可以实现debug模式也正常按照release模式编译和链接了。

  • windows平台下消除numpy的影响

这个也非常简单,项目作者在代码里面其实也通过宏来区分了,我们只需要文件开头添加WITHOUT_NUMPY宏定义即可

#define WITHOUT_NUMPY//添加此宏定义来明确告诉后续代码不使用numpy

#ifndef WITHOUT_NUMPY
#  define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#  include <numpy/arrayobject.h>

#  ifdef WITH_OPENCV
#    include <opencv2/opencv.hpp>
#  endif // WITH_OPENCV
  • vs链接配置问题

习惯使用vs开发的同学在配置第三方库时都习惯采用配置vs属性表来引入第三方库,vs很强大开发效率也高。但一个项目配置还好,但如果频繁新建项目(比如在学习的时候)每次都要重新配置就比较麻烦,而且debug与release模式还需要分开配置,非常麻烦。对于这个问题当然也有一些改善的方法,比如芒果之前常用的新建一个属性表保存下来,后续直接导入使用,这样是方便了不少,但还是无法解决debug与release需要分别配置的问题,而且属性表是与保存的是库文件的绝对路径,当库文件一升级或者更换安装目录属性表就失效了。

这个问题使用cmake可以比较好的解决,把自动搜索库文件的工作交给cmake,然后让其自动生成vs工程。cmake是一个跨平台的构建工具,很多著名的跨平台开源库(如OpenCV)就是使用cmake构建的,详细了解可以百度或Google搜一下,这里介绍简单的例子。

假如你新建一个工程,工程源文件为main.cpp,需要调用matplotlib,那么你先新建main.cpp,

//main.cpp
#include "matplotlibcpp.h"

namespace plt = matplotlibcpp;

int main() 
{
    plt::plot({1,3,2,4});
    plt::show();
    return 0;
}

文件include了matplotlibcpp头文件,所以你需要将matpoltlibcpp.h文件拷贝至与main.cpp同一目录下

接着新建一个CMakeLists.txt文件用于cmake构建处理。内容如下

cmake_minimum_required(VERSION 3.7)

# 项目名称
project (cpp_call_matplotlib)

# 设置c++编译器语言标准版本11以上
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)

# 添加python路径,这里从环境变量里面搜索,加入你没有设置PYTHONHOME系统环境变量,这里需要填入python安装目录的绝对路径
include_directories($ENV{PYTHONHOME}/include)

# numpy可以不需要
include_directories($ENV{PYTHONHOME}/Lib/site-packages/numpy/core/include)
link_directories($ENV{PYTHONHOME}/libs)

# 添加头文件定义
add_definitions(-DMATPLOTLIBCPP_PYTHON_HEADER=Python.h)

# 可执行文件
add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp)

添加PYTHONHOME环境变量方法,编辑系统环境变量,新建PYTHONHOME,值填写python安装目录,如下图
PYTHONHOME.png

如果你不想设置,那么就再上面的include_directories语句里面填写pyhon安装目录的绝对路径。

最后编译生成vs工程,现在我们的项目目录下是这样子的

ls
CMakeLists.txt
main.cpp
matplotlibcpp.h

新建一个build目录存放vs工程,

mkdir build
# cd进去构建
cd build/
cmake -G "Visual Studio 15 2017" ..
# cmake -G "Visual Studio 15 2017 Win64" .. #安装的64位python时生成64位vs工程

然后进去build目录就可以看到vs工程,打开就可以直接编译使用了。在debug模式下运行结果:
figure1.png


本文由芒果浩明发布,转载请注明出处。
本文链接:https://mangoroom.cn/cpp/call-matplotlib-on-cpp-2.html


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 本文最后更新于:2020/09/22 20:26:12,可能因经年累月而与现状有所差异

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