急急急，求助，有没有大神知道怎么用python调用c++

2018-08-16 04:53:43 231 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

C++生成一个随机网络这是社会网络管理与分析课程的作业。老师要求模拟随机网络的连接过程，画出小世界态变（大陆说的是质变？）的曲线。在随机网络生成过程中，最大连通分支结点数占所有结点数的比例会随着所有结点平均连接边数而变化。最开始，这种变化非常不明显，但是当所有结点平均连接边数达到1时，最大连通分支结点数占所有结点数的比例会突然增大。效果如下图所示。横轴表示平均连接边数，纵轴表示最大连通分支结点数与总结点数的比例。作业阅读详情

生成dll文件，调用dll文件？？python代码要怎么写呢...
比如我有这样一个火焰识别的代码，_declspec(dllexport)是要在int main() ，Mat CheckColor(Mat &inImg) ，void DrawFire(Mat &inputImg, Mat foreImg)都加上吗？

#include "stdafx.h"

#include<opencv2/opencv.hpp>  

#include<cv.h>  



using namespace std;

using namespace cv;



Mat CheckColor(Mat &inImg);

void DrawFire(Mat &inputImg, Mat foreImg);

int main()

{

	string filepath = "2.jpg";

	Mat inputImg = imread(filepath, 1);



	CheckColor(inputImg);

	return 0;

}

//////////////////////////////////

//The Color Check is According to "An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing"

//The Author is:Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou

//////////////////////////////////////

Mat CheckColor(Mat &inImg)

{

	Mat fireImg;

	fireImg.create(inImg.size(), CV_8UC1);



	int redThre = 115; // 115~135

	int saturationTh = 45; //55~65

	Mat multiRGB[3];

	int a = inImg.channels();

	split(inImg, multiRGB); //将图片拆分成R,G,B,三通道的颜色



	for (int i = 0; i < inImg.rows; i++)

	{

		for (int j = 0; j < inImg.cols; j++)

		{

			float B, G, R;

			B = multiRGB[0].at<uchar>(i, j); //每个像素的R,G,B值

			G = multiRGB[1].at<uchar>(i, j);

			R = multiRGB[2].at<uchar>(i, j);



			/*B = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 0); //另一种调用图片中像素RGB值的方法

			G = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 1);

			R = inImg.at<uchar>(i,inImg.channels()*j + 2);*/



			int maxValue = max(max(B, G), R);

			int minValue = min(min(B, G), R);



			double S = (1 - 3.0*minValue / (R + G + B));



			//R > RT  R>=G>=B  S>=((255-R)*ST/RT)

			if (R > redThre && R >= G && G >= B && S >0.20 && S >((255 - R) * saturationTh / redThre))

			{

				fireImg.at<uchar>(i, j) = 255;

			}

			else

			{

				fireImg.at<uchar>(i, j) = 0;

			}

		}

	}



	dilate(fireImg, fireImg, Mat(5, 5, CV_8UC1));

	imshow("fire", fireImg);

	waitKey(0);



	DrawFire(inImg, fireImg);



	return fireImg;

}



void DrawFire(Mat &inputImg, Mat foreImg)

{

	vector<vector<Point>> contours_set;//保存轮廓提取后的点集及拓扑关系



	findContours(foreImg, contours_set, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);

	// 只提取最外层的轮廓 

	//将所有点由链码形式翻译(转化）为点序列形式 



	Mat result0;

	Scalar holeColor;

	Scalar externalColor;



	vector<vector<Point> >::iterator iter = contours_set.begin();

	for (; iter != contours_set.end();)

	{

		Rect rect = boundingRect(*iter);

		float radius;

		Point2f center;

		minEnclosingCircle(*iter, center, radius);



		if (rect.area()> 0)

		{



			rectangle(inputImg, rect, Scalar(0, 255, 0));

			++iter;



		}

		else

		{

			iter = contours_set.erase(iter);

		}

	}



	imshow("showFire", inputImg);

	waitKey(0);

}