本仓库提供使用pybind11封装C++代码的各种函数实现
一般来说，通过Day 1的实例知道pybind的基本语法，通过Day 2和Day 4知道怎么沟通numpy数据（解决接口转换问题）便能解决大部分的封装任务（比如封装pcl点云库的函数）
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Day 1：封装一个简单的c++函数来被python调用（pybind版"hello world"）
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Day 2：使用
py::array对象来搭建c++与python numpy数据互通的桥梁 -
Day 3：不同于前面生成的是拓展库，本例将生成c++可执行文件，以便于debug
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Day 4：使用
eigen对象来搭建c++与python numpy数据互通的桥梁 -
Day 5：联立
setup.py和CmakeLists装c++拓展模块 -
Day 6：异常捕获 / 异常抛出（不重要）
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Day 9：封装嵌套的结构体类型
- 以下补充在实际应用下，涉及的功能需求
| 功能 | 参考资料 |
|---|---|
| 2.1 封装函数模板 | 官方文档 |
2.2 设计更具功能性的CMakeLists.txt |
— |
- 解读 type conversion
- 了解row-major和column-major不一致会带来的影响
- 了解&eigen 和 eigen::ref的区别
| 后缀 | 描述 |
|---|---|
| <功能> | 工程名、模板名 |
| <功能>.cpp | c++文件名 |
| <功能>_pyb.so / <功能>_pyb | 目标文件名 |
| c_<功能>.py | 对封装的上层封装 |
（1）Cython和pybind的区别？
- 相同点：都能生成Python能调用的拓展库，也能生成c++可执行文件
- 不同点：起点不同。
Cython的起点是Cython：需要用基于Cython的语法编写Cython文件，再用cython来编译得到c++的源程序，继续进一步封装得到拓展库；pybind的起点则是c++，不需要中间文件（如Cython源文件），即能封装得到拓展库。
（2）pybind如何DEBUG
- 对于库文件而言，可以尝试先生成c++可执行文件来进行debug
（3）undefined symbol如何解决？
- 这个可能有很多种原因，一般都是动态库链接不成功，比如在
pybind11_add_module生成目标文件后，没进行target_link_libraries