我在C++中調用python寫的函數(shù)為什么不行？

可以具體說一下是怎么調用的嗎，像我使用C/C++調用這個外部程序（例如Python程序）時，我是這么做的，通過命令行參數(shù)通信，給個模板，注意看我的注釋。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設,屏邊企業(yè)網(wǎng)站建設,屏邊品牌網(wǎng)站建設,網(wǎng)站定制,屏邊網(wǎng)站建設報價,網(wǎng)絡營銷,網(wǎng)絡優(yōu)化,屏邊網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

C的部分（用C++也行，不過不難，也不是重點)：

#includestdlib.h

#includestdio.h

int main(){

char pic_dir[255],pic_dir[255],cmd[255];

printf("What is your pic_dir? (e.g. C:\\a.jpg)\n");

/*雖然我強烈認為命名上應該不用pic_dir而是用pic_path*/

scanf("%s",pic_dir);

printf("What is your pic_name?(e.g. b.jpg)\n");

scanf("%s",pic_name);

printf("so we are calling a python program to deal with those above, please wait...\n");

sprintf(cmd,"python process.py %s %s ",pic_dir,pic_name);

/*這里是一個關鍵點，python的運行目錄在你的PATH環(huán)境變量里有，如下圖最后一行*/

system(cmd);

return 0;

}

process.py:(部分內容，主要是在process方法定義后面加一點東西）

def process(pic_dir,pic_name):

...#(這里的語句體（suite）不用改, 加上后面兩句就行)

from sys import argv

process(argv[1],argv[2])

OK完成

python讀取保存多幀圖片數(shù)量少了

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg' #打印第number張圖片+增值方式+保存類型

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

"""

# 數(shù)據(jù)增強實現(xiàn)

"""

import cv2

import numpy as np

import os

# 圖像平移

def img_translation(image):

# 圖像平移 下、上、右、左平移

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])

img_down = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])

img_up = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])

img_right = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])

img_left = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 保存圖片，需要保存上述的哪一圖片，就在cv2.imwrite()中，將哪一圖片名放入。

# filename='xxx' +'.jpeg'

# cv2.imwrite(savedpath + filename, img_left)

# 顯示圖形

cv2.imshow("down", img_down)

filename0=str(number)+'n0'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename0, img_down)

cv2.imshow("up", img_up)

filename1=str(number)+'n1'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, img_up)

cv2.imshow("right", img_right)

filename2=str(number)+'n2'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, img_right)

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

# 圖像縮放

def img_scale(image):

result = cv2.resize(image, (224, 224))

cv2.imshow("scale", result)

filename=str(number)+'n5'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename, result)

# 圖像翻轉

def img_flip(image):

# 0以X軸為對稱軸翻轉,0以Y軸為對稱軸翻轉, 0X軸Y軸翻轉

horizontally = cv2.flip(image, 0) # 水平鏡像

vertically = cv2.flip(image, 1) # 垂直鏡像

hv = cv2.flip(image, -1) # 水平垂直鏡像

# 顯示圖形

cv2.imshow("Horizontally", horizontally)

filename1=str(number)+'n6'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, horizontally)

cv2.imshow("Vertically", vertically)

filename2=str(number)+'n7'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, vertically)

cv2.imshow("Horizontally Vertically", hv)

filename3=str(number)+'n8'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, hv)

# 圖像旋轉

def img_rotation(image):

# 原圖的高、寬 以及通道數(shù)

rows, cols, channel = image.shape

# 繞圖像的中心旋轉

# 參數(shù)：旋轉中心 旋轉度數(shù) scale

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 30, 1)

# 參數(shù)：原始圖像 旋轉參數(shù) 元素圖像寬高

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 顯示圖像

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename1=str(number)+'n9'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, rotated)

#選裝60度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 參數(shù)：原始圖像 旋轉參數(shù) 元素圖像寬高

rotated1 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename2=str(number)+'n12'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, rotated1)

#選裝145度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 參數(shù)：原始圖像 旋轉參數(shù) 元素圖像寬高

rotated2 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename3=str(number)+'n13'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, rotated2)

# 圖像加噪

def img_noise(image, mean=0, var=0.001):

'''

添加高斯噪聲

mean : 均值

var : 方差

'''

image = np.array(image / 255, dtype=float)

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)

out = image + noise

if out.min() 0:

low_clip = -1.

else:

low_clip = 0.

out = np.clip(out, low_clip, 1.0)

out = np.uint8(out * 255)

cv2.imshow("noise", out)

filename3=str(number)+'n10'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, out)

# 圖像亮度調節(jié)

def img_brightness(image):

contrast = 1 # 對比度

brightness = 100 # 亮度

pic_turn = cv2.addWeighted(image, contrast, image, 0, brightness)

# cv2.addWeighted(對象,對比度,對象,對比度)

'''cv2.addWeighted()實現(xiàn)的是圖像透明度的改變與圖像的疊加'''

cv2.imshow('bright', pic_turn) # 顯示圖片

filename3=str(number)+'n11'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, pic_turn)

if __name__ == '__main__':

i = 0

path = '../Data/'

print(path)

savedpath = './result_new/'

filelist = os.listdir(path)

total_num = len(filelist)

for item in filelist:

number = i + 1

i = number

print("######")

print("打印到第",i,"張圖片")

src = cv2.imread(path + item)

img_translation(src)

img_scale(src)

img_flip(src)

img_rotation(src)

img_noise(src)

img_brightness(src)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

代碼較為繁瑣，有空之后進行優(yōu)化

輸出結果

python如何生成1位圖片bin

第一步，定義一個變量n1并賦值為987，調用bin函數(shù)將n1轉換成二進制，

第二步，再次定義一個變量n2并賦值一個長整型，使用bin函數(shù)轉換，第三步，如果傳入的參數(shù)是一個邏輯值或是一個字符串，使用bin函數(shù)返回什么結果，第四步，定義一個列表變量n4，并進行賦值；然后調用bin函數(shù)，結果發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)了報錯，第五步，如果傳入的參數(shù)是一個負數(shù)，使用bin函數(shù)轉換之后，對應的結果也為負數(shù)，第六步，定義變量n6，并進行賦值為0，結果發(fā)現(xiàn)返回的值也是0，并且是二進制數(shù)，注意事項

注意python語言中的bin函數(shù)的用法

注意bin函數(shù)的傳入?yún)?shù)和返回值

python 爬蟲中正則表達式里的pic_ext是什么意思？

reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

pic_ext 是匹配源里要包含的東西，也就是說源內容一定要以 pic_ext結尾才匹配成功。

如何用python解題？（急求）

import?turtle,?math

def?pic(x0,?y0,?x1,?y1):

dis?=?int(math.sqrt((x0?-?x1)?**?2?+?(y0?-?y1)?**?2))

turtle.hideturtle()

turtle.up()

turtle.goto(x0,?y0)

turtle.down()

turtle.goto(x1,?y1)

turtle.left(math.atan2(y1?-?y0,?x1?-?x0)?/?math.pi?*?180)

turtle.up()

turtle.backward(dis?/?2)

turtle.write('長度為:%s'?%?dis,?align='left')

turtle.done()

def?palin():

k?=?[]

total?=?[]

for?i?in?range(10,?200000):

while?i??0:

k.append(i?%?10)

i?=?i?//?10

for?m?in?range(len(k)?//?2):

if?k[m]?!=?k[len(k)?-?m?-?1]:

break

else:

print(k)

total.append(k)

k?=?[]

print(len(total))

if?__name__?==?'__main__':

x0?=?int(input('輸入A的橫坐標:'))

y0?=?int(input('輸入A的縱坐標:'))

x1?=?int(input('輸入B的橫坐標:'))

y1?=?int(input('輸入B的縱坐標:'))

pic(x0,?y0,?x1,?y1)

palin()

我把這兩個放在一個主函數(shù)里運行了