我的setup.py中的代码是这样写的：from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()],language="c++"), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), ) # 添加以下两行代码 for e in extensions: e.cython_directives = {"language_level": 3} ext_modules = cythonize(extensions)，但是当我运行python setup.py build_ext --inplace命令时，却只生成了cpp文件，没有hpp文件，我希望生成hpp和cpp应该怎么做

通常，Cython会自动生成C++的头文件（.hpp）并将其包含在生成的C++文件中。如果您的Cython文件中包含C++头文件，则必须手动指定这些头文件。为此，您可以使用Cython的include语句。

在您的Cython文件中，添加以下代码：

# distutils: language = c++
# distutils: include_dirs = /path/to/header/files

cdef extern from "/path/to/header/files/your_header_file.hpp":
    # your function declarations

请确保将路径替换为实际的头文件路径。然后，在您的setup.py文件中，将include_dirs参数设置为包含您的头文件的目录，如下所示：

extensions = [
    Extension('models.model', ['model.pyx'], include_dirs=['/path/to/header/files'], language="c++"),
]

最后，运行python setup.py build_ext --inplace命令以在当前目录中生成hpp和cpp文件。

相关问题

使用setup.py文件编译.pyx文件，命令行语句是什么

如果你想使用`setup.py`文件编译`.pyx`文件，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个名为`setup.py`的文件，文件内容如下（注意修改`Extension`中的文件名和路径）：

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize

ext_modules = [
    Extension("example", ["example.pyx"])
]

setup(
    name='Example',
    ext_modules=cythonize(ext_modules),
)

2. 在命令行中进入`setup.py`文件所在的目录，然后运行以下命令：

python setup.py build_ext --inplace

这个命令会编译`example.pyx`文件，并生成名为`example.so`的动态链接库文件。

`build_ext`命令用于编译Cython扩展模块，`--inplace`参数指定将编译后的文件输出到当前目录中，而不是默认的`build`目录中。

需要注意的是，编译Cython扩展模块需要安装Cython库和编译环境，如果你还没有安装它们，可以使用以下命令安装：

pip install cython
sudo apt-get install build-essential

其中，`build-essential`是Linux系统下的编译环境包，如果你使用的是其他操作系统，可以安装相应的编译环境包。

我用Cython封装了一个来自segment-anything-master项目里的.pth模型，我的.pyx文件是这么写的import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class SamModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint, str device = "cpu", points_per_side: Optional[int] = 32, points_per_batch: int = 64, point_grids: Optional[List[np.ndarray]] = None): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) self.sam.to(device) self.mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.sam,points_per_side = points_per_side, points_per_batch = points_per_batch, point_grids = point_grids) def __getmodel__(self): return self.sam def __callmodel__( self, input: np.array ): masks = self.mask_generator.generate(input) return masks，我的setup.py文件是这样写的：from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['/app/PythonProjects/segment-anything-main/SamCython/models/model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()]), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), )，给我一篇C++调动这个模型的实例

好的，以下是一个简单的C++调用这个模型的示例代码：

#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <iostream>

int main()
{
    // 初始化 Python 解释器
    Py_Initialize();

    // 加载 NumPy 模块
    import_array();

    // 加载 Python 模块和函数
    PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("models.model");
    if (!pModule) {
        std::cerr << "Failed to import module" << std::endl;
        return 1;
    }

    PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "__callmodel__");
    if (!pFunc || !PyCallable_Check(pFunc)) {
        std::cerr << "Failed to get function" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 准备输入数据
    int width = 640;
    int height = 480;
    npy_intp dims[3] = { height, width, 3 };
    unsigned char* inputData = new unsigned char[width * height * 3];
    // 填充 inputData 数据

    // 创建 NumPy 数组
    PyObject* pInputArray = PyArray_SimpleNewFromData(
        3, dims, NPY_UINT8, inputData);

    // 调用函数
    PyObject* pOutputArray = PyObject_CallFunction(pFunc, "O", pInputArray);
    if (!pOutputArray) {
        std::cerr << "Failed to call function" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 获取输出数据
    unsigned char* outputData = PyArray_DATA((PyArrayObject*)pOutputArray);
    // 处理 outputData 数据

    // 释放资源
    Py_DECREF(pInputArray);
    Py_DECREF(pOutputArray);
    Py_DECREF(pFunc);
    Py_DECREF(pModule);
    Py_Finalize();

    delete[] inputData;

    return 0;
}

需要注意的是，在编译时，需要链接 Python 和 NumPy 库。可以使用以下命令进行编译：

g++ -o main main.cpp -I/usr/include/python3.8 -lpython3.8 -lpython3 -lm -ldl -I/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/numpy/core/include -L/usr/local/lib/python3.8/config-3.8-x86_64-linux-gnu -lpython3.8 -lcrypt -lpthread -ldl -lutil -lm -Wno-unused-result

其中，`-I` 参数指定 Python 和 NumPy 的头文件路径，`-l` 参数指定 Python 的库文件和 NumPy 的库文件（需要根据自己的 Python 版本和安装路径进行调整）。