因为项目需要，需要将C++实现的算法代码改成可以被Python调用的形式。又一次要实现不同编程语言之间的通信，这一次还需要架设到服务器上去，我花了很多时间走了不少弯路才把整个过程完成。在这里记录一下防止其他人或者自己再走弯路。

首先了解到一般使用SWIG进行C++与其它语言的通信，刚开始在自己的Windows系统中完成了整个步骤，具体教程可以看(http://blog.csdn.net/a8572785/article/details/10427521)和(http://www.360doc.com/content/12/0806/17/59141_228677645.shtml)这两个博客，因为有IDE的帮助，还算简单。需要注意的是.i文件的编写，我们代码用使用到了string库，它是无法被python识别的，需要在.i文件中加上%include "std_string.i"，类似的库还有deque，list，map，pair，set，vetor等。

但是完成后，在自己的环境中可以顺利运行，到其它环境下就会报错。

之后找到原因，这种C/C++编译的过程编译出的动态链接库一般都只能在同一个环境下生效，Windows和Linux环境更是不可能互通的。

于是我换到服务器上进行编译。第一次进行Linux上的C++编译，痛不欲生，掉入各种深坑，即使现在做完了，还有很多问题无法解释。整个过程在下面阐述：

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首先，在服务器上安装SWIG和OpenCV环境，安装包都可以在官网上找到。
我这里使用的SWIG版本是3.0.12，把swig-3.0.12.tar.gz解压后进入目录，输入./configure --prefix=/usr，有可能会出现PCRE报错，报错的话就先把PCRE安装起来，参照这个（http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1817563）教程，安装好后再进行SWIG的configure，make，make install，最后就安装完成。
OpenCV使用的版本是3.0.0，主要参照（http://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/53424137）这里进行配置安装，第一次安装的时候很顺利，第二次碰到了error: ‘NppiGraphcutState’ has not been declared 类似的报错，网上查找后发现可能是CUDA版本与OpenCV的兼容问题，解决方案是：
解决方案：
进入opencv-3.0.0/modules/cudalegacy/src/目录，修改graphcuts.cpp文件，将：

include "precomp.hpp"
if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

改为

include "precomp.hpp"
if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >= 8000)

然后make编译就可以了
将需要使用的C++代码移入统一目录下，首先要编译尝试是否能够成功运行。网上很多教程推荐使用makefile进行编译，尝试很多后都没摸到门道，疯狂报错，最后还是用最简单的方法。
用普通的g++ x.cpp -o x报错，提示to_string无法识别，发现需要添加-std=c++11，然后报了OpenCV的错误，带有OpenCV的代码还需要加一部分参数才能编译，最后最终版本的编译代码为

g++ -std=c++11 main.cpp line.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv`

编译运行成功后，使用SWIG，swig -c++ -python x.i产生.cxx文件和.py文件（.i文件提前编译好）,cxx文件名会对应.i文件的文件名，而.py文件的文件名对应.i文件中%module的module名。
然后再进行最后一步编译产生.so文件。网上好多教程使用的是distutils工具进行编译，使用后发现不知道如何添加c++11和OpenCV的特性，最后还是选用命令行编译，尝试之后最终成功的编译代码为

g++ -shared -std=c++11 -fpic line.cpp Harmonious_wrap.cxx `pkg-config --cflags --libs opencv` -I/usr/local/include/python3.4m -o _score_module.so

其中.so的文件名为之前编译产生的.py的文件名前再加一个下划线。别问我为什么这么写，我也不知道，具体细节因为对g++编译器不太理解，暂时还不清楚，尝试了无数遍后发现这样写是没有报错的。
在不同的Ubuntu环境下，include的位置不同，有的没有local，需要切到文件夹里去找一下

最后大功告成。直接打开python调用score_module就成功过了。