//以Mat的allocator作为基类，Numpy的Allocator作为继承类
//这样可以用派生对象指针对基类数据进行操作
class NumpyAllocator : public MatAllocator
{
public:
 NumpyAllocator() { stdAllocator = Mat::getStdAllocator(); }
 ~NumpyAllocator() {}
 
 UMatData* allocate(PyObject* o, int dims, const int* sizes, int type, size_t* step) const
 {
  UMatData* u = new UMatData(this);
  u->data = u->origdata = (uchar*)PyArray_DATA((PyArrayObject*) o);
  npy_intp* _strides = PyArray_STRIDES((PyArrayObject*) o);
  for( int i = 0; i < dims - 1; i++ )
   step[i] = (size_t)_strides[i];
  step[dims-1] = CV_ELEM_SIZE(type);
  u->size = sizes[0]*step[0];
  u->userdata = o;
  return u;
 }
 
 UMatData* allocate(int dims0, const int* sizes, int type, void* data, size_t* step, int flags, UMatUsageFlags usageFlags) const
 {
  if( data != 0 )
  {
   CV_Error(Error::StsAssert, "The data should normally be NULL!");
   // probably this is safe to do in such extreme case
   return stdAllocator->allocate(dims0, sizes, type, data, step, flags, usageFlags);
  }
 //确保当前使用python的C API是线程安全的
  PyEnsureGIL gil;
 
  int depth = CV_MAT_DEPTH(type);
  int cn = CV_MAT_CN(type);
  const int f = (int)(sizeof(size_t)/8);
  int typenum = depth == CV_8U "The numpy array of typenum=%d, ndims=%d can not be created", typenum, dims));
  return allocate(o, dims0, sizes, type, step);
 }
 
 bool allocate(UMatData* u, int accessFlags, UMatUsageFlags usageFlags) const
 {
  return stdAllocator->allocate(u, accessFlags, usageFlags);
 }
 
 void deallocate(UMatData* u) const
 {
  if(!u)
   return;
  PyEnsureGIL gil;
  CV_Assert(u->urefcount >= 0);
  CV_Assert(u->refcount >= 0);
  if(u->refcount == 0)
  {
   PyObject* o = (PyObject*)u->userdata;
   Py_XDECREF(o);
   delete u;
  }
 }
 //基类指针，调用allocate函数进行内存分配
 const MatAllocator* stdAllocator;
};

//将PyObject的特性幅值给size,ndims,type
 int typenum = PyArray_TYPE(oarr), new_typenum = typenum;
 int type = typenum == NPY_UBYTE "htmlcode">

//将Mat转换为PyObject*
template<>
PyObject* pyopencv_from(const Mat& m)
{
 if( !m.data )
  Py_RETURN_NONE;
 Mat temp, *p = (Mat*)&m;
 //确保数据拷贝不会对原始数据m产生破坏
 if(!p->u || p->allocator != &g_numpyAllocator)
 {
  temp.allocator = &g_numpyAllocator;
  ERRWRAP2(m.copyTo(temp));
  p = &temp;
 }
 //将Mat封装好的userdata指针转给Pyobject*
 PyObject* o = (PyObject*)p->u->userdata;
 //引用计数器加一
 Py_INCREF(o);
 return o;
}


3.不是所有C++的语法都能转为python可调用的pyd文件
一个很重要的知识点是，pyd文件跟dll文件非常相似，所以生成dll比较困难的C++代码同样难以生成pyd，C++跟python编译器各自编译特性的区别也会使得转换存在困难，比如C++的动态编译。
下面是可以进行相互转换的C++特性（可以用swig生成）：
类；构造函数和析构函数；虚函数；（多重）公有继承；
静态函数；重载（包括大多数操作符重载）；引用；
模板编程（特化和成员模板）；命名空间；默认参数；智能指针。
下面是不能或者比较困难进行转换的C++特性：
嵌套类；特定操作符的重载比如new和delete。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。