从给定文件中，我们可以提取以下知识点：
C++与Python交互调用：
1. C++可以通过Python.h库调用Python代码。这意味着C++程序可以执行Python脚本，并利用Python丰富的库来完成任务，例如图像处理等。
2. 在C++中包含Python.h需要先确保Python环境正确配置，并安装了Python/C API。
3. 使用import_array()函数初始化NumPy模块，这是因为涉及到对NumPy数组的操作。
使用OpenCV库：
1. C++通过包含opencv2的各个模块来处理图像，例如imgcodecs.hpp用于图像读写，imgproc.hpp用于图像处理，videoio.hpp用于视频读写等。
2. 代码示例中展示了如何使用cv::imread函数从指定路径读取图片，这里以"d:\\1.jpg"为例。
3. 图片数据被处理后，需要转换为适合Python处理的格式。代码中使用malloc分配了与图像大小相匹配的内存，并通过data指针在C++与Python之间传输图像数据。
Python代码的编写：
1. Python部分展示了如何处理从C++传输过来的图像数据。其中包括图像预处理、模型加载以及图像编码等。
2. 在Python代码中，定义了处理图像数据的函数arrayreset，这通过将彩色图像的RGB通道分开，并在通道间填充None来形成新的三维数组。
3. load_model函数中使用了TensorFlow来加载和恢复训练好的模型。
4. load_image函数负责接收从C++传递过来的图像数据，经过预处理之后进行模型的加载和预测。
Python和C++之间的数据交换：
1. 为了在Python中操作C++中的图像数据，首先需要从C++创建一个Python对象。这可以通过PyArray_SimpleNewFromData创建一个NumPy数组，并用之前转换好的图像数据填充。
2. Python函数load_image通过传入NumPy数组接收图像数据，并使用该数据进行后续处理。
在C++端处理Python返回值：
1. C++通过调用Python函数后，需要对返回值进行解析和处理。示例中使用PyArg_Parse函数解析Python返回的整数值。
2. 结果被转换为字符串，然后通过MessageBox函数展示给用户。
上述知识点展示了如何将C++与Python结合起来处理图像传输及处理任务。需要注意的是，由于文件中提及的某些代码行被注释掉了（例如Python部分的注释），在实际编写和运行代码时应该注意这些细节，确保代码的正确性和可运行性。
在使用过程中，还需要注意以下几点：
- 确保Python环境和C++环境中的库版本兼容。
- 在传输大量数据时考虑内存管理和效率问题。
- 检查路径和环境变量是否正确设置，如Py_SetPythonHome指定Python的安装路径。
- 如果环境中有多个Python版本，确保C++程序调用的是正确的Python解释器。
该实例虽然在文档中提到了“本文尚未完善”，但已提供的内容已足够我们学习如何使用C++与Python的交互来处理图片传输和图像数据的处理。通过这个实例，可以扩展到更多的应用场景，例如机器学习模型在不同语言间的协作、复杂系统中不同语言编写模块之间的数据交换等。
hiro77882021-11-08垃圾光忽悠分
